西Dongting湖の堆積物における重金属汚染を評価するための地理蓄積ベクトルモデル【JST・京大機械翻訳】

Feng Yan; Bao Qian; Bao Qian; Xiao Xiao; Xiao Xiao; Lin Ma

文献

J-GLOBAL ID：201902269277136577 整理番号：19A1418247

西Dongting湖の堆積物における重金属汚染を評価するための地理蓄積ベクトルモデル【JST・京大機械翻訳】

Geo-accumulation vector model for evaluating the heavy metal pollution in the sediments of Western Dongting Lake

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=19A1418247&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=19A1418247&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=C0584A") }}

著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
巻： 573 ページ： 40-48 発行年： 2019年
JST資料番号： C0584A ISSN： 0022-1694 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

従来の地球蓄積指数(GI)は,汚染物質の地球化学的背景情報の不確実性を扱うことができず,堆積物における重金属汚染の合成評価を行うことができない。これらの問題を解決するために,地理蓄積ベクトル(GV)モデルを不確実性解析理論に基づいて設計した。GVは確率ベクトルを用いて,重金属の汚染条件の可能性を定量化し,あるグレードに属し,次に,そのカテゴリを決定するために一次モーメント原理を使用する。本研究では,西Dongting湖の堆積物における重金属汚染を評価するために,GVモデルを適用した。結果は,(i)従来のGIモデルと比較して,GVモデルが合成汚染を評価することにおいてより良い能力を持って,堆積物の地球化学的バックグラウンド情報における不確実性を扱うことにおいてより良い能力を持つことを示した。(ii)Li川河口,Yuan川河口,Songzi川河口,および西部Dongting湖の中央部の堆積物は,重金属によって,それぞれ中程度から重度に汚染された「中程度に汚染された」,「中程度に汚染されていない」。これらの堆積物は,それぞれ0.19,0.36,0.48,および0.15の可能性を有し,次のカテゴリにそれぞれ悪化する。そして,(iii)すべての劣化リスクはカドミウムによって導入した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： , , ,

河川汚濁 , 湖沼学,河川学 , 湖沼汚濁

, , , , ,

前のページに戻る