A Study of the Level of Heavy Metal Pollution in the Soils Near Durgapur Industrial Area, West Bengal, India
Notice bibliographique
Résumé
The elevated concentrations of heavy metals in surface soils of Durgapur, an industrial hub in West Bengal, India, present a significant environmental risk, due to leaching. This study evaluated the extent of contamination and identified sources of pollution using statistical analyses and pollution indices. Soil samples were collected from 16 sites and analyzed using Atomic Absorption Spectrophotometer, with average concentrations of 10.59, 71.43, 0.07, 12.68, and 1.61 mg/kg for Nickel, Zinc, Mercury, Lead, and Cadmium, respectively. Observed concentrations of heavy metals were compared with soil pollution criteria established by Canadian Council of Ministers of Environment and the U.S. Environmental Protection Agency. According to MÜLLER’s classification, all sampled sites showed alarming levels of pollution, especially Cadmium, with an Igeo value of 2.874. The highest Potential Ecological Risk Index recorded at 445.13. Consequently, the study highlighted the necessity for implementing various in-situ and ex-situ remediation approaches, including solidification/stabilization with chemical additives, electrokinetic removal of contaminants from soils, bioremediation, and phytoremediation, to rehabilitate polluted land. Aligned with United Nations Sustainable Development Goals (UNSDGs) 3, 6, and 15, the findings highlight the urgent need for continuous and systematic monitoring of heavy metal pollution in industrial zones to mitigate potential risks in terrestrial and aquatic ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».