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J-GLOBAL ID：202202261285710897   整理番号：22A0431345

水位低下によるUrmia湖の土壌における潜在的毒性元素濃縮のデジタルマッピング【JST・京大機械翻訳】

Digital mapping of potentially toxic elements enrichment in soils of Urmia Lake due to water level decline

著者 (5件)： Alvyar Zohreh (Soil Science Department, Faculty of Agriculture, University of Tabriz, Iran) ,  Shahbazi Farzin (Soil Science Department, Faculty of Agriculture, University of Tabriz, Iran) ,  Oustan Shahin (Soil Science Department, Faculty of Agriculture, University of Tabriz, Iran) ,  Dengiz Orhan (Ondokuz Mayis University, Faculty of Agriculture, Department of Soil Science and Plant Nutrition, Turkey) ,  Minasny Budiman (Sydney Institute of Agriculture & School of Life and Environmental Sciences, The University of Sydney, Eveleigh, NSW 2015, Australia)
資料名： Science of the Total Environment  (Science of the Total Environment)
巻： 808  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0501B  ISSN： 0048-9697  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)

抄録/ポイント： 気候変動に加えて人為的活動は,2005年以降イランのUrmia湖の乾燥を引き起こした。乾燥した湖床から吹出されるダストストームは,隣接地域で深刻な環境災害を創り出した。これらの危機は,米国の持続可能な発展目標(UN SDGs)を達成し,潜在的に毒性のある元素(PTE)(As,Cr,Cu,Ni,PbおよびZn)の土壌富化の空間分布を評価する必要性を強調する。従来の評価は潜在的に汚染された地域を地図化する高価なサンプリング法を必要とする。デジタル土壌マッピング(DSM)は,土壌マッピングのためのコスト効率の高い方法であるが,土壌中のPTEsのマッピング濃縮におけるその応用はまだ不足している。本研究は,デジタルマッピング技術とLandsat-8 OLI衛星画像を用いて,Urmia湖地域におけるPTEsの潜在的汚染を地図化し,計画することを目的とした。合計129の表層土壌サンプルを地上制御として採取した。PTEsの濃縮係数(EFs)と修正汚染指数(MPI)を,2つの機械学習モデルを用いて空間的に予測した。共変量はLandsat-8スペクトル指数の組に由来した。ブートストラップ法を用いて不確実性を分析した。結果は,ランダムフォレストがいくつかのPTEsのEFs推定においてよく機能することを示した。NIRとSWIRバンドを用いたスペクトル指数は,これらのPTEsとMPIを予測する鍵であった。デジタルマップは,研究地域が中程度から有意なレベルでAs,CuとPbで濃縮されることを示した。より低い生態学的レベル(標高<-1274m)の下の地域は,より高い標高のそれらより著しく大きな濃縮があった。MPIに基づいて,面積の43%は中程度に汚染され,地域の31%は中程度に汚染されていた。PTEsの可能な発生源は,農地,埋立地,および産業からの排出であった。著者らの結果は,Urmia湖乾燥が深刻な環境問題を引き起こし,即時回復を必要とすることを明らかにした。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *鉛 ,  不確実性 ,  埋立地 ,  気候変動 ,  農地 ,  汚染指数 ,  生態学 ,  表層土 ,  衛星利用画像 ,  機械学習 ,  持続可能な開発
準シソーラス用語： 濃縮係数 ,  発生源 ,  ランダムフォレスト ,  *湖 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ディジタル評価 ,  濃縮因子 ,  修正汚染指数 ,  ランダムフォレスト ,  リモートセンシング ,  不確実性解析

分類 (2件)： 土壌汚染  (FB04100T) ,  重金属とその化合物一般  (SB05021R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 水位低下 ,  土壌 ,  毒性元素 ,  濃縮 ,  デジタル ,  マッピング