インド南部カルナータカ州北西部の地表堆積物における重金属の分布、発生源、毒性

Dec 21, 2023

Scientific Reports volume 12、記事番号: 15782 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

この研究は、インド南部カルナータカ州北西部の地表堆積物における As、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn の空間分布、発生源、毒性リスクを示しています。 重金属 (Hg を除く) は大陸上部の地殻より 1 ～ 5 倍濃縮されています。 高濃度の Cr、Ni、Cu、Zn は中央部の Kudalgaon、Devarayi、Tavargatti と南西部のガネーシュグディ地域にありますが、ヒ素は北東部の Alnavar、Kakkeri、Tavargatti、Pb、Hg は豊富です。北西部のカポリ、デヴァライ、マンジャルパールの村。 重金属の生態学的リスク指数、毒性リスク指数、および平均確率影響レベル商は、地域の約 40% が、特に Cr と As に関して、水文学的、生物学的、生態系に対して非常に高いリスクにさらされる傾向があることを示唆しています。 多変量統計解析により、Ni、Cr、Cu、Zn については地質起源、As、Hg、Pb については車両や農業部門からの排出などの人為起源の可能性が示唆されています。 この研究はこの分野で初の研究であり、自然生態系と人間の福祉を保護するための環境汚染とリスク関連の改善策をより適切に策定するのに役立つだろう。

必須微量栄養素は生物の機能に必要です。 しかし、これらの元素が過剰に摂取されると、細胞や組織に損傷が生じ、人間、植物、動物の健康にさまざまな悪影響を及ぼします1。 As、Cd、Cr、Pb、Hg2 などの重金属 (HM) は毒性が高いため、これら 5 つの金属は公衆衛生上の懸念において最優先事項となっています。 過去 10 年以来、科学界では、工業プロセス、農業活動、燃焼、電子応用、都市廃棄物の増加による HM 汚染に関連する公衆衛生と環境リスクについて、大きな認識が広まっています 3,4。 低レベルの曝露であっても、HM の毒性は多臓器損傷を引き起こすことが知られています。

地球上の表層堆積物は、さまざまな地質起源および人為起源の発生源から毎年膨大な量の汚染物質を受け取り、土壌成分は汚染物質の吸収源としてだけでなく、環境中の汚染物質の輸送を制御することによる緩衝剤としても機能します5,6。 土壌中の高濃度の As、Cr、Cd、Hg、Pb は、ほとんどの動植物にとって有毒です。

インド南部のカルナータカ州では、国内総生産 (GDP) に占める農業部門の割合が約 16% であり、これは全国平均を上回っています7。 農業分野における農薬と肥料の使用は、作物の病気を制御し、作物の収量を向上させるための重要な戦略です。 しかし、近年、有害な農薬の不適切な使用に対する懸念が高まっています8。 農薬の過剰摂取は、農村地域で皮膚疾患、目の炎症症状、呼吸障害、脱水症状、嘔吐、けいれん、下痢などの健康問題を引き起こしています7。

地球化学地図作成はトポシート no.1 で行われました。 48I/11 は、鉱物資源開発、土地利用計画、農業、林業、環境モニタリング、人間と動物の健康、および適切な廃棄物処理に使用できる多元素地球化学データベースを作成するために使用されます。 地表堆積物からの 7 つの重金属 (As、Cr、Cu、Hg、Ni、Pd、Zn) に基づいた本研究は、これらの重金属の濃度、分布、濃縮、発生源、および潜在的な環境リスクについてのより広い視野を提供します。

この地域は、南インド、カルナータカ州の北西部、北緯 15.25 度から 15.50 度、経度 74.50 度から 74.75 度の間にあり (図 1)、ベルガウム、ダルワド、ウッタル カンナダ地区の一部をカバーしています。 。 地域の西側は急峻な丘陵と狭い谷が連なる丘陵地となっている。 東側は平坦な地形で、この地域の主な排水パターンは樹枝状です。 この地域はインド楯状帯の西ダルワール クラトン (WDC) に位置し、半島片麻岩複合体 (PGC) の片麻岩で占められています。 シモガ片岩帯のダルワールスーパーグループの珪岩、石灰岩、千枚岩、粘土岩、縞状鉄層、片岩、および若い侵入岩グループのドレライト岩脈。 PGC は WDC の大部分を形成しており、より古い堆積岩と火成岩の多くの包有物を含む調岩質・トロンジェマイト片麻岩で構成されています (図 2)9。 現地の気候は主に「BSh 級」10 の温暖な半乾燥気候で、年間平均気温は 24.3 ℃、降水量は 885 mm です。 この地域全体と北東部全域の孤立した区画は人間の居住地で占められており、サトウキビ、米、綿花、マンゴーが栽培されています。 残りの地域は森林で覆われています（図 3）9。

調査地域の位置図 (Survey of India トポシート no 48I/11) とサンプリングポイント。 Microsoft Paint および Origin-Pro 2016 ソフトウェアを使用して作成された地図 (URL リンク: http://www.originlab.com)。

調査地域の地質図、出典: Bhat et al.、2021。地図は Microsoft Paint および Origin-Pro 2016 ソフトウェアを使用して作成されました (URL リンク: http://www.originlab.com)。

調査地域の土地利用土地被覆地図、出典: Bhat et al.、2021。地図は Microsoft Paint および Origin-Pro 2016 ソフトウェアを使用して作成されました (URL リンク: http://www.originlab.com)。

1:50,000 スケールの地球化学地図作成は、インド地質調査所 (GSI) の国家地球化学地図作成 (NGCM) プログラムの標準操作手順 6,11 に従って実行されました。 2017年から2018年のフィールドセッション中に、756km2のエリアで、1×1km2のグリッドパターンで合計752個の表層堆積物サンプル（河川の堆積物と斜面の洗い流し）が収集され、5分×5分km2のグリッドパターンで9個の下層土と重複サンプルが収集されました（図1）。 クロスチェック分析のために重複サンプルが収集され、地域のバックグラウンド参照のために地表 50 cm より下の土サンプルが収集されました。 個々の単位セルでは、細かい堆積物 (シルト/粘土) が 1 次の流れから 100 m の距離以内のいくつかの場所で収集されました。 斜面洗浄サンプルは、川の堆積物が入手できない場所で収集されました。 サンプルを天日乾燥した後、-120 サイズのナイロン布を使用してふるい分けしました。 すべてのサンプル (粒径 75 μm 未満) を円錐形にして 4 等分し、地球化学分析用にトポシート全体から 195 個の複合サンプル (それぞれ 2 km × 2 km のグリッドを表す) を調製しました。

195 の河川および斜面洗浄堆積物サンプルを、蛍光 X 線 (XRF) 設備を使用して、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn (この論文で説明) を含む 10 の主要酸化物 (%) と 16 の微量元素 (ppm) について分析しました。 (M/S Pananalytical; MAGIX、2.4 KW シーケンシャル XRF 分光計)、ハイデラバードの化学研究所 GSI にて。 約 5 g のサンプル粉末 (-200 メッシュ) をアルミカップ (サイズ直径 40 mm) 内でホウ酸粉末 (AR グレード) 上に広げ、油圧装置の助けを借りて 20 トンの圧力でペレットにプレスしました。プレスペレット機を使用して均一なプレスペレットを取得します。 標準標準物質 (SRM) (GBW-07312) は、精度について 20 サンプルの各バッチ後に分析され、再現性については 10 サンプルの各バッチ後に重複サンプルが分析されました。 測定の精度と精度は±2%以内でした。

ヒ素濃度は、ハイデラバードの化学研究所 GSI にあるフローインジェクション分析システム原子吸光分光光度計 (FIAS-AAS) 機器 (PERKIN-ELMER ANALYST-100) を使用して測定しました。 約 0.25 g のサンプル (-200 メッシュ) を 2:2:1 ml (HNO3 + HClO4 + HF) の比率の酸混合物と数滴の 10% HCl で蒸解し、180 ～ 200 °C で蒸発させました。ほぼ乾燥した後、再び１：１のＨＣｌを加えた。 SRM (GSD-2a/3a/6) および重複サンプルも分析され、精度と精度は ± 1% でした。

同様に、ハイデラバードの化学研究所 GSI にある直接水銀分析装置 (DMA) 機器 (MILESTONE、DMA-80) を使用して、すべてのサンプルの水銀 (ppb) 濃度を分析しました。 サンプルを約 200 メッシュの粒径に粉砕し、次に 0.2 g のサンプルを計量して石英サンプルボートに入れ、DMA-80 で分析しました。 SRM (GSS-2) および重複サンプルも分析され、精度は ± 4%、精度は ± 3% でした。

数学的計算は Microsoft Excel ソフトウェアを使用して実行されます。 統計分析、二変量プロット、位置図、地質図、土地利用土地被覆図および空間分布図は、Microsoft ペイントおよび Origin-Pro 2016 ソフトウェアを使用して作成され、無料でダウンロードできます (URL リンク: http://www.originlab.com) ）。

地表堆積物の汚染の大きさとその潜在的な生物環境リスクを評価するために、濃縮係数 (EF)、生態学的リスク指数 (ERI)、毒性リスク指数 (ΣTRI)、および平均確率影響という 4 つの指数が計算されました。レベル商 (M-PEL-Q)。

最小値、最大値、平均値、歪度、尖度、標準偏差、分散などの記述統計パラメータ（表 1）は、局地的な地下土壌バックグラウンドおよび上部大陸地殻（UCC）12 と比較するために、河川および斜面洗浄堆積物に対して計算されました。地表から 50 cm の深さの下層土壌サンプル (C) から収集されたバックグラウンド。 HM とその考えられる情報源との関係を判断するために、多変量統計分析が実行されました。 この研究では、ピアソンの相関行列 (PCM、図 7) と階層クラスター分析 (HCA、図 7a) が使用されました。 デンドログラムは重金属の HCA から派生し、使用されるクラスター方法は最近傍法であり、距離タイプは絶対相関です。 PCM と HCA は、元素パターン間の類似性と汚染物質の起源を調査するために使用されます。

河川堆積物中の HM の濃度を図 4a に示し、全域で金属含有量が最も高いサンプルの空間分布を図 4b に示します。 記述統計と地殻平均および地域の背景参照を表 1 (補足データ 1) に示します。 HM の絶対濃度は 44 ～ 12,396 桁の変動を示し、Cr、Ni、Pb、Cu、Zn、Hg、As の平均値はそれぞれ 168、50、21、34、76、25.6、7.6 ppm でした。 Cr と As が大幅に濃縮されています。 Niは中程度に濃縮されています。 そして、平均的な上部地殻と比較して、堆積物中の Pb、Cu、Zn、および Hg は欠乏または最小限に富んでいます。

重金属 (a) 調査サンプル中の重金属濃度、および (b) 調査地域の表層堆積物サンプル中の金属含有量の高いサンプルの分布。

Kudalgaon、Devarayi、Tavargatti の村の間の調査地域の中心部と、Ganeshgudi 村近くの南西部のサンプルでは、​​より高い Cr 含有量 (1177 ppm) が示されています (図 2)。 Cr の分布は Ni と重なっており、Cu および Zn の分布パターンと非常に似ており (図 4)、これらの金属の起源がほぼ同じであることを示しています。 この地域では、農業や大規模な人間活動はなく、これらの金属の起源が主に地質起源であることを示唆しています。 花崗岩片麻岩、縞状鉄層、および大鉄千枚岩（図 2）は、この地域で露出している主な岩石タイプであり、これらの金属の供給源である可能性があります。 対照的に、デヴァライ村、メルダ村、カッケリ村、アルナヴァル村の間の調査地域の北東部の表土サンプル（図 4）では、主にヒ素の濃縮が示されました。 この地域ではサトウキビ、米、マンゴーの栽培が大規模に行われており、農地の灌漑には地下水に大きく依存しています。 この地域に露出している岩石は、下鹿片岩帯の泥質岩と花崗片麻岩（図２）です。

マンジャルパル村とカポリ村の間の調査地域の北西部では、より高い濃度の Pb (56 ppm) と Hg (103 ppb) (図 4) が蔓延していました (図 2)。 花崗岩片麻岩 (図 2) は、この地域で露出している主要な岩石単位を構成しています。

EF13 は、サンプル中の金属 (M) 濃度と地球の地殻の濃度を関連付けることによって計算されます12。 この研究では、Fe を基準 13 として考慮し、次の式を使用して EF を計算します。

EF は、自然発生源と人為起源の発生源を区別するために使用されます。 1 に近い EF 値は一般に HM の地質起源を示し、EF 値 > 1.5 は非地殻物質の人為的寄与を示唆します 14。 EF 分析は、自然環境の汚染の程度を正確に評価することはできません。EF 分析は、汚染物質の地生的または人為的発生源と、人間の活動、気候、風化、侵食、および金属の分布に関与するその他の堆積プロセスの役割を大まかに分類します15。 地球化学的調査は、土壌中の金属の EF がさまざまな自然プロセスおよび人為的プロセスの影響を受け、汚染がその要因の 1 つであることを示しています 15。 計算された HM の EF は、As (0.18 ～ 25.47) および Cr (1.02 ～ 21.78) については低から高濃縮度、Ni (1.09 ～ 7.09) および Pb (0.18 ～ 4.74) については低から中程度の濃縮度、および地殻と同様の低濃縮度を示しました。 Cu (0.49 ～ 3.16)、Zn (0.24 ～ 2.43)、Hg (0.15 ～ 1.84) は、調査地域で懸念される主要な汚染物質として As、Cr、Ni を示唆しています。 EF の空間分布図 (図 5) では、サトウキビ、米、マンゴー栽培が行われている地域と重なる研究地域の北東部、北部、西部で As の EF 値が有意から非常に高いことが示されました。 作物の収量向上と病気予防のための農薬や肥料の過剰使用や、灌漑のための大規模な地下水汲み上げは、As の濃縮をもたらしたであろう。 As の EF は地元の地質との重複を示さず、人為的な As 汚染源を示しています。 一方、調査地域の北部、中部、西部では、Cr の顕著な値から非常に高い EF 値が、花崗片片麻岩で​​覆われた領域と重なっています。 さらに、Cr 値の EF は農地面積と重なりません。これは、Cr 汚染の地質源 (花崗岩片麻岩) を示しています。 ヒ素とCrは互いに弱い相関関係を示し（0.04、図7b）、これらの有毒金属の異なる発生源、おそらくAsについては農薬、肥料、地下水灌漑、Crについては地元の花崗片麻岩であることが確認されました。

(a) 選択した重金属の濃縮係数、表層堆積物サンプル中の (b) As および (c) Cr の濃縮係数の空間分布。

As (ppm) の分布は岩相と一致しておらず (図 4)、ほとんどが人為起源であることを示唆しています。 ヒ素を多く含む農薬と地下水の過剰利用が、この地域におけるヒ素 (ppm) の人為的発生源である可能性があります。 堆積物中の Pb と Hg の分布も岩相と一致せず (図 4)、これらの金属の大部分が人為起源であることを示唆しています。 この地域で進行中の建設資材の激しい違法採掘は、鉛と水銀の主な起源が人為起源であることを示唆しています。 建設資材の採掘やその輸送に使用される機械や車両からの排出物が、Pb と Hg の発生源である可能性があります。

ERI16 ではすべての HM の毒性が考慮され、特定の金属 (i) の ERI は次の式を使用して計算されます。

ここで、Tri は金属の生物学的毒性応答係数 (i): As = 10、Cr = 2、Cu = 5、Ni = 5、Pb = 5、Zn = 1、Hg = 40)16、Cfi は地域間の比率です。地質学的背景と表面堆積物濃度から測定された金属。 個々の金属の ERI の合計は、調査地域の水域の潜在的リスク (∑ERI) であり、次の式を使用して計算されます。

この研究では、提示された ∑ERI は 17 によって使用される用語に従って計算されます。 ∑ERI は、表面堆積物の 7 つの金属の個別の ERI から計算されます。 調査地域における∑ERI17 分布は、Ni、Pb、Cr、Cu、Zn、As、Hg の個々の生態リスク 16 の合計から計算されます (図 6a)。 個々の ERI のプロットでは、その地域の毒性をより正確に把握することはできません。 この問題を克服するために、汚染レベルの評価に迅速かつ簡単な方法 ∑ERI が使用されます18。 この方法では、調査地域をさまざまなレベルの汚染ゾーンに分類し、必要な措置が必要な高毒性地域を特定します19。 この方法は、湖沼系のために開発されたにもかかわらず、土地パターン汚染の研究者によって今でも広く使用されています17、18、19。 モデルは単純なアルゴリズムに基づいて定式化され、環境パラメータ間の数学的関係を含む組織化された構造を持っています。 ∑ERI は、水系周囲の表面堆積物の重金属化学に基づいています。 地表堆積物のサンプリングとその化学分析は水よりも簡単で、空間的および時間的分布をよりよく表します。 堆積物の地球化学データは、水よりも安定性の高い高濃度の汚染物質を提供するため、適用される分析法の検出限界によるエラーの可能性が低減されます。

(a) 生態学的リスク指数、(b) 毒性リスク指数、および (c) 平均確率影響レベル商法によって評価された潜在的リスクの空間分布。

ΣERI は、エリアの約 5% でかなり高く (~200)、エリアの約 35% で中程度 (~94 ～ 200)、エリアの約 60% で低い (~38 ～ 94) です。 調査対象の南西部のガネーシュグディ・ジャガルベット村周辺、北西部のデヴァライ・マンジャルパル村周辺、北東部のカッケリ・アルナヴァル・マンガバド村周辺の水域（スパダム貯水池とカリ川）この地域は、水生系とその生物相に対して中程度からかなりのレベルの潜在的な生態学的リスクを示しています。 調査地域の中央部にあるメルダ村とダンデリ村の間に南北に広がる密林（図2）には、人間の侵入や人為的活動がほとんどありません。 低い ∑ERI 値の分布は、この密林地帯と重なっています。 ガネーシュグディ村周辺の ∑ERI の最高値は、スパダム貯水池に関連した人為的活動によるものである可能性があり、アルナヴァル村周辺では、自動車の排出ガス、農業、建設、家庭廃棄物などの居住地に関連した人為的活動によるものである可能性があります。 中間の密林地帯の低リスクゾーンには、自然と密接に調和して暮らす少数の部族の村が住んでいます。

TRI20 は、生物学的リスクを評価するために金属の閾値影響レベル (TEL) と確率影響レベル (PEL) を考慮します。 個別の毒性リスク指数 (TRIi) は、次の式を使用して計算されます。

ここで、Cis は表面堆積物の金属濃度、CiTEL および CiPEL はそれぞれ金属の TEL および PEL です。 As = 5.9、Cr = 37.3、Cu = 35.7、Ni = 18、Pb = 35、Zn = 123、Hg = 0.17 の TEL、および As = 17、Cr = 90、Cu = 197、Ni = 26、Pb = の PEL 91.3、Zn = 315、Hg = 0.486 20. 金属の個々の TRIi の合計は、堆積物の潜在的な毒性リスク指数 (ΣTRI) であり、次の式を使用して計算されます。

HM の毒性単位 (TU) は、推定影響レベル (PEL)21 のみを考慮し、生態毒性を計算する際の閾値影響レベル (TEL) を無視します。 PEL 値のみを使用すると、この方程式は生態学的毒性リスクを過小評価するため、この問題を克服するために 20、表層堆積物中の HM の TEL および PEL ベースの両方の毒性レベルと水生生物に対する潜在的リスクを統合した新しい毒性リスク指数 (TRI) を開発しました (式４）。 この研究における金属の個別の毒性リスク指数 (TRIi) は、Ni (0.81 ～ 16.53)、Pb (0.23 ～ 1.21)、Cr (0.94 ～ 24.15)、Cu (0.20 ～ 2.94)、Zn (0.10 ～ 1.10) で大きく異なります。 )、As (0.063 ～ 4.69)、Hg (0.039 ～ 0.45)。 堆積物中の TRIi は、Pb、Cu、Zn、As、Hg については 5 未満であり、毒性のリスクがないことを示しており、Ni および Cr については 5 を超えており、これらの金属が水生生物に対して毒性のリスクがあることを示しています。 統合毒性リスク (∑TRI、式 5) 値に基づく生態毒性分類を図 6b に示します。これは、毒性リスクをよりよく把握するために毒性リスク指数を要約したものです。 調査地域の ∑TRI は 3.45 ～ 38.44 の範囲で変動し、地域の約 60% は ∑TRI < 5 で毒性がないことを示し、調査地域の残りの約 40% には低リスクから非常に高リスクの毒性があります。 空間的には、HM の ∑TRI は中央部 (クダルガオン-タヴァルガッティ-デヴァライ地域)、南西部 (ガネーシュグディ地域)、北東部 (カッケリ地域) で最も高くなります (図 6b)。 クロムとニッケルが最も大きく寄与するのに対し、As、Cu、Pb、Zn、Hg は ΣTRI への寄与が最も低くなります。 有毒リスクの高い地域の汚染された堆積物は、∑TRI への寄与率が高いため、さらに注意を払う必要があります。

M-PEL-Q22 は、平均確率影響レベル (PEL) を考慮して、HM の生物学的影響と潜在的な生態学的リスクを決定します。 M-PEL-Q は、次の式を使用して計算されます。

ここで、Ci は表面堆積物の金属濃度、PELi1…0.7 はそれぞれ議論した金属の PEL です。PEL は式 1 で述べたものと同じです。 (4)。

平均確率影響レベル商法 (M-PEL-Q)22 によってアクセスされる表土の品質は、水生生物に対する重金属汚染の影響を解読するのに有用なツールです 23。 M-PEL-Q は、PEL 値を考慮した重金属の複合効果 (式 6) を使用して、潜在的な生物学的および生態学的リスクを計算します。 研究地域のM-PEL-Q値は0.26〜3.5の範囲で変動し（図6c）、HMが水生生物相に21〜73％の毒性影響を及ぼしていることを示しています。 空間的には、地域の約 50% で中程度 (21%)、地域の約 30% で重大な毒性リスク (49%)、および地域の約 20% (73%) で毒性リスクの可能性が高くなります (図 1)。 6c)。 M-PEL-Q 値 < 1.024 は通常、安全であると考えられており、何らかの措置を講じる必要はありません。 この研究では、領域全体の M-PEL-Q 値は 0.26 か​​ら 3.5 まで変化し、領域の約 60% は M-PEL-Q 値 < 1.0 であり、安全限界を下回っています。 残りの約 40% の地域は、M-PEL-Q 値が 1.0 ～ 3.5 で安全限界を超えており、中程度から高度 (21 ～ 73%) の生物学的および生態学的リスクを引き起こす可能性があり、さらなる防止のために緊急の措置が必要です。劣化。 M-PEL-Q と ∑TRI20 は同様の分布パターンを持っており、両方の方法が堆積物、植生、水生および陸生生物、および人間に対する生物学的および生態学的毒性リスクの評価に許容できるツールであることを示唆しています。

これら 4 つの評価方法の結果に基づいて、インドのカルナータカ州のベルガウム、ダルワド、ウッタル カンナダ地区の地表堆積物、水域、および生態系の約 40% は、次のような原因によってもたらされる中程度から高度の汚染リスクを抱えていると言えます。環境と人間の健康のさらなる悪化に対して、政策立案者と一般大衆の緊急の注意が必要です。 農薬、肥料の過剰使用、自動車の排気ガス、地下水の過剰利用などの人為的汚染源を削減する必要があります。 人為的汚染によって引き起こされる生物学的、水文学的、環境的リスクの潜在性が高い地域は、主にアルナヴァル村を囲む北東部の農業地帯と、スパダム貯水池近くのガネーシュグディ村を囲む南西部に集中しています。 調査地域の残りの地域は低から中程度の毒性リスクがあり、安全地帯にあります。 調査地域では、ヒ素と Cr が高リスクの有毒元素、Ni がかなりのリスクの有毒元素、Pb、Cu、Zn、Hg が低リスクの有毒元素です。 クロムとニッケルの汚染は広く自然過程によって引き起こされ、ヒ素の汚染は主に人間の活動によって引き起こされます。 ∑TRI と平均確率影響レベル商 22 は互いに良好な相関関係を示し、TRI が生態学的毒性の評価に許容できる正確な方法であることを示唆しています。

階層的クラスター分析 (HCA、図 7a) とピアソンの相関行列 (PCM、図 7b) の多変量統計分析手法を実行して、調査地域における HM の起源、類似した挙動、および分布を特定します。 HCAは、この研究で使用された7つのHM間の関連性の5つのグループ（G1〜5）を特定しました（図7a）。 Ni と Cr からなる G-1、および Cu と Zn からなる G-2 は、これらの金属グループが同様の起源に由来することを示しています。 G-3 は Hg からなり、G-4 は Pb からなり、G-5 はヒ素からなるということは、これらの金属グループが異なる供給源に由来することを示唆しています。 グループ G-1 (Ni = 17 ～ 346 ppm および Cr = 46 ～ 1177 ppm) の発生源は片麻岩、G-2 (Cu = 10 ～ 146 ppm および Zn = 17 ～ 179 ppm) の金属に由来すると考えられます。分布パターンが地元の地質と類似しているため、ジョルダル層と PGC 層から採取されました。 G-3 (Hg = 9 ～ 103 ppb)、G-4 (Pb = 11 ～ 56 ppm)、および G-5 (As = 0.5 ～ 36.9 ppm) は、その高濃度が人為起源のものである可能性があります。土地利用分布は一致しますが、その地域の地質とは重なりません。 水銀と鉛は自動車や農業機械からの大気排出に由来すると考えられます。 北東側の堆積物中の高いヒ素含有量は、大規模なサトウキビ農園と作物の収量向上のための過度の地下水汲み上げと一致しています。 したがって、ヒ素を多く含む農薬と地下水の過剰利用は、地表堆積物中のヒ素汚染の原因となる可能性があります。 殺虫剤、肥料の使用、その他の人為的活動は、カルナータカ州のベルガウム、ダルワド、ウッタル・カンナダ地区における重金属汚染の一因となりますが、本研究の範囲を超えています。 相関分析 (PCM) も同様の観察結果を示しています。 互いに強い正の相関 (0.59 ～ 0.81) を示す Ni、Cr、Cu、Zn は同様の地質学的起源を示唆し、Hg、Pb、As との弱い相関 (-0.04 ～ 0.26) は異なる起源を示唆します。 さらに、Hg、Pb、As は互いに弱い相関 (-0.04 ～ 0.28) を示し、異なる人為起源を示しています。

(a) この研究で使用された表面堆積物サンプル中の選択された重金属の (a) 階層クラスター分析と (b) ピアソン相関行列。太字の値は金属間の強い相関を示します。

インド、カルナータカ州のベルガウム、ダルワド、ウッタル・カンナダ地区で、汚染レベルと潜在的な生物学的および生態学的リスクを解明するために、表面堆積物中の重金属の調査が実施されました。 研究対象の金属の平均濃度は、Hg を除いて地殻の平均濃度よりも高い。 研究対象地域の表土サンプルでは、​​As および Cr については顕著から非常に高い濃縮度が示され、Ni、Pb、Cu、Zn、および Hg については最小から中程度の濃縮度が示されていることは明らかです。 より高い濃度の Cr、Ni、Cu、Zn が調査地域の中央部と南西部およびその周辺で観察されたのに対し、ヒ素は調査地域の北東部、Pb、Hg は北西部で観察されました。 生態学的リスク指数、毒性リスク指数、および平均確率影響レベル商を適用すると、有毒金属 (Ni、Pb、Cr、Cu、Zn、As、Hg) の含有量が増加し、中程度から高度の水文学的、生物学的被害を引き起こしていることが示唆されます。 、地域の約 40% で生態学的リスクがあり、残りの地域では低から中程度のリスクがあります。 発生源の特定のために展開された階層的クラスター分析により、Ni、Cr、Cu、Zn については地質発生源の可能性が、As、Hg、および Pb については人為起源の発生源が明らかになりました。 ヒ素は、ヒ素が豊富に含まれる農薬と灌漑目的での地下水の過剰利用が原因である可能性があります。 水銀と鉛は、自動車や農業機械からの大気排出によって寄与されている可能性があります。 重金属の相関行列も、クラスター分析の相関行列と同様の図を提供します。 要約すると、観察結果から、調査地域の表面堆積物は Cr と As で高度に汚染され、Ni、Pb、Cu、Zn、Hg で中程度に汚染されていると結論付けることができます。 これは、インド南部のベルガウム、ダルワド、ウッタル・カンナダ地区の地表堆積物に関する初めての重金属汚染調査であるため、土地と水の管理を改善し、汚染レベルとその潜在的リスクについて十分な知識を得るには、より詳細な調査が必要である。持続可能な政策の策定。

この研究中に生成または分析されたすべてのデータは、この公開された論文 (およびその補足情報ファイル) に含まれています。

Oves, M.、Khan, MS、Zaidi, A. & Ahmad, E. 重金属の土壌汚染、栄養価、人間の健康リスク評価: 概要、マメ科植物に対する重金属の毒性とバイオレメディエーション 1-27 (Springer) 、2012）。

Google スカラー

Tchounwou、PB、Yedjou、CG、Patlolla、AK & Sutton、DJ 重金属の毒性と環境。 EXS 101、133 ～ 164。 https://doi.org/10.1007/978-3-7643-8340-46 (2012)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

Bradl, H. 環境中の重金属: 起源、相互作用、および修復 Vol. 2 6 (アカデミックプレス、2002)。

Google スカラー

Inigo, V.、Andrades, M.、Alonso-Martirena, J.、Marın, A. & Jimenez-Ballesta, R. 湿潤な地中海環境の自然土壌におけるカドミウムと鉛の空間変動: スペイン、ラリオハ。 アーチ。 環境。 コンタム。 有毒。 64、594–604 (2013)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Kabashi-Pendias, A. & Pendias, H. 土壌および植物中の微量元素 (CRC Press、2001)。

Google スカラー

アイオワ州ミールおよびRA州ミール ヒマラヤ西部、カシミール渓谷のバンディポラ・ガンダーバル地域の一部における表面堆積物の地球化学：起源と風化への示唆。 J. Earth Syst. 科学。 128(223)、1–16 (2019)。

ADS CAS Google Scholar

デビプラサド、AG、ラダ、S.、マノンマニ、香港 カルナータカ州の 4 つの地区における農薬使用パターン: 調査。 IOSR J. エンビロン。 科学。 有毒。 フードテクノロジー。 9、48–51 (2015)。

Google スカラー

PK 州グプタ 農薬暴露—インドの現場。 毒物学 198、83–90 (2004)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Bhat、AA、Mir、IA、SreePrabash M.、Sridhar V。トポシート No. 1 の地球化学地図に関する最終報告書。 48I/11、カルナータカ州ベルガウム、ダルワド、ウッタル・カンナダ地区。 インド地質調査所、オープンファイル報告書 (2021)。

Koppen, W. 高温期、中温期、寒冷期の期間と有機世界への熱の影響に応じた地球の熱ゾーン。 メテオロール。 Z. 20、351–360 (1884) (2011 年出版)。

記事 Google Scholar

全国の地球化学地図作成と品質管理のための標準操作手順。 改訂および更新されました。 ミッション-I: インド地質調査所のベースライン地球科学データ生成 (2014)。

テイラー、SR & マクレナン、SM 『大陸の地殻: その構成と進化』 (ブラックウェル、1985)。

Google スカラー

Simex、SA & Helz、GR チェサピーク湾の微量元素の地域地球化学。 環境。 ゲオル。 3、315–323 (1981)。

記事 ADS Google Scholar

Zhang、J. & Liu、CL 中国における粒子状金属の河川組成と河口地球化学 - 風化特徴、人為的影響、および化学フラックス。 EST（東部基準時。 海岸。 棚科学。 54、1051–1070 (2002)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Reimann, C. & de Caritat, P. 環境中の元素の自然源と人為起源の区別: 地域地球化学調査と濃縮要因。 科学。 Total Environ 337、91–107 (2005)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

Hakanson, L. 水質汚染管理のための生態学的リスク指標: 堆積学的アプローチ。 水耐性 14、975–1001 (1980)。

記事 Google Scholar

Liu, EF、Shen, J.、Zhu, YX、Xia, WL & Zhu, GW 太湖の表面堆積物中の重金属のソース分析。 科学。 リムノール。 罪。 16、113–119 (2004)。

CAS Google スカラー

Kang, X. et al. 過去 1 世紀にわたる膠州湾の堆積物中の人為起源の金属の歴史的傾向。 3月汚染。 ブル。 135、176–182 (2018)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

da SilveiraFiori、C. et al. 水質汚染防止のための生態学的リスク指標: ブラジル南東部、リオデジャネイロ州の沿岸水域のケーススタディ。 ゴチム。 ブラジャー。 27、24–36 (2013)。

記事 Google Scholar

Zhang、G.ら。 中国の黄河デルタで時系列を形成する湿地沿いの湿地土壌中の重金属：レベル、発生源、有毒リスク。 エコル。 指示します。 69、331–339 (2016)。

記事 CAS Google Scholar

Pedersen , F. 、Bjørnstad , E. 、Andersen , HV 、Kjølholt , J. & Poll , C. 生物検査を使用したコペンハーゲン港の堆積物の特性評価。 水科学テクノロジー。 37、233–240 (1998)。

記事 CAS Google Scholar

Gu、YG 中国南部の浙林湾の潮間帯表面堆積物における重金属の分別と生態学的リスクへの影響。 3月汚染。 ブル。 129、905–912 (2018)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Long、ER および Macdonald、DD 海洋および河口生態系に対する経験的に導出された堆積物品質ガイドラインの推奨使用法。 ハム。 エコル。 リスク評価。 内部。 J. 4、1019–1039 (1998)。

記事 Google Scholar

Long, ER、MacDonald, DD、Smith, SL & Calder, FD 海洋および河口堆積物中の化学物質濃度の範囲内での生物学的悪影響の発生率。 環境。 管理。 19、81–97 (1995)。

記事 ADS Google Scholar

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この研究は、政府鉱山省によって財政的に支援されました。 インドの。 著者らは、国家地球化学地図作成プログラムを策定したインド地質調査所長官に感謝の意を表します。 著者らは、南部地域の追加局長であるシュリ・ジャナルダン・プラサド氏と、カルナータカ州およびゴア州の州単位の副局長であるシュリ・デブクマール・バタチャリヤ氏の技術的支援に感謝します。 IA のミルはシュリに心からの感謝の意を表します。 アニンディヤ・バタチャリヤさん、絶え間ないサポートと励ましに感謝します。

インド地質調査所、州単位: カルナータカ州およびゴア、ベンガルール、カルナータカ州、560111、インド

イシュファク アハマド ミール、M. スリープラバシュ、V. スリダール

インド地質調査所、リモートセンシングおよび航空測量部門、バンガロール、カルナタカ、560111、インド

KV マルティ

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IAM: 概念化、執筆、原案、方法論、サンプル収集。 MSP：サンプル収集、データ処理、地図作成。VS：サンプル収集、データ処理、地図作成。KVM：プロジェクト監修、原稿編集。

イシュファク・アハマド・ミールへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

Mir、IA、SreePrabash、M.、Sridhar、V. 他インド南部、カルナータカ州北西部の地表堆積物における重金属の分布、発生源、毒性。 Sci Rep 12、15782 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-19672-w

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受信日: 2022 年 1 月 12 日

受理日: 2022 年 9 月 1 日

公開日: 2022 年 9 月 22 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-19672-w

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