Springer Science and Business Media LLC

Exposure to ambient particulate matter (PM) has been associated with a number of adverse health effects. Increasing studies have suggested that such adverse health effects may derive from oxidative stress, initiated by the formation of reactive oxygen species (ROS) within affected cells. The study aimed to assess physical characteristics and chemical compositions of PM and to correlate the results to their redox activity. PM2.5 (mass aerodynamic diameter ≤2.5 μm) and ultrafine particles (UFPs, mass media aerodynamic diameter <0.1 μm) were collected in an urban area, which had heavy traffic and represented ambient air pollution associated with vehicle exhaust. Background samples were collected in a rural area, with low traffic flow. Organic carbon (OC), elemental carbon (EC), polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), and metals were analyzed. The dithiothreitol activity assay was used to measure the redox activity of PM. Results showed that UFPs have higher concentrations of OC, EC, and PAHs than those of PM2.5. Several metals, including Fe, Cu, Zn, Ti, Pb, and Mn, were detected. Among them, Cu had the highest concentrations, followed by Fe and Zn. Organic carbon constituted 22.8% to 59.7% of the content on the surface of PM2.5 and UFPs. Our results showed higher redox activity on a per PM mass basis for UFPs as compared to PM2.5. Linear multivariable regression analyses showed that redox activity highly correlated with PAH concentrations and organic compounds, and insignificantly correlated with EC and metals, except soluble Fe, which increased redox activity in particle suspension due to the presence of ROS.

The ground water quality of District Nainital (Uttarakhand, India) has been assessed to see the suitability of ground water for drinking and irrigation applications. This is a two-part series paper and this paper examines the suitability of ground water including spring water for drinking purposes. Forty ground water samples (including 28 spring samples) were collected during pre- and post-monsoon seasons and analyzed for various water quality constituents. The hydrochemical and bacteriological data was analyzed with reference to BIS and WHO standards and their hydrochemical facies were determined. The concentration of total dissolved solids exceeds the desirable limit of 500 mg/L in about 10% of the samples, alkalinity values exceed the desirable limit of 200 mg/L in about 30% of the samples, and total hardness values exceed the desirable limit of 300 mg/L in 15% of the samples. However, no sample crosses the maximum permissible limit for TDS, alkalinity, hardness, calcium, magnesium, chloride, sulfate, nitrate, and fluoride. The concentration of chloride, sulfate, nitrate, and fluoride are well within the desirable limit at all the locations. The bacteriological analysis of the samples does not show any sign of bacterial contamination in hand pump and tube-well water samples. However, in the case of spring water samples, six samples exceed the permissible limit of ten coliforms per 100 ml of sample. It is recommended that water drawn from such sources should be properly disinfected before being used for drinking and other domestic applications. Among the metal ions, the concentration of iron and lead exceeds the permissible limit at one location whereas the concentration of nickel exceeds the permissible limit in 60 and 32.5% of the samples during pre- and post-monsoon seasons, respectively. The grouping of samples according to their hydrochemical facies indicates that majority of the samples fall in Ca–Mg–HCO3 hydrochemical facies.

Mô hình phân bố loài (SDMs) tạo ra các bản đồ phân bố dự đoán có thể được sử dụng như những công cụ hiệu quả cho mục đích bảo tồn. Sự tồn tại của các quần thể cô lập ở rìa của một khu vực phân bố lớn phụ thuộc vào các mối đe dọa địa phương có thể khác với những mối đe dọa mà quần thể chính phải đối mặt. Các yếu tố môi trường có thể chỉ ra các khu vực phù hợp cho những loài này và, gián tiếp, đánh giá tác động đối với các quần thể bên rìa do sự phân mảnh và cô lập. Chim Ưng Lanner (Falco biarmicus) là một loài đa hình phân bố tại khu vực châu Phi nhiệt đới và Địa Trung Hải, được coi là cực kỳ nguy cấp (CR) ở bán đảo Ả Rập theo IUCN, nhưng vẫn thiếu thông tin công bố về phân bố của nó. Tại đây, chúng tôi mô hình hóa phân bố của Chim Ưng Lanner ở bán đảo Ả Rập bằng cách sử dụng dữ liệu về vị trí làm tổ và lập bản đồ khu vực lõi cũng như độ thích ứng của môi trường sống của chúng bằng một thuật toán vững chắc với độ chính xác dự đoán tốt ngay cả với kích thước mẫu nhỏ (MaxEnt). Bản đồ dự đoán gợi ý về một phân bố tiềm năng của Chim Ưng Lanner kéo dài từ bắc đến nam dọc theo bờ biển phía đông của Biển Đỏ. Chỉ số Gồ ghề Địa hình đóng góp nhiều nhất cho các dự đoán của mô hình vùng sinh sản (57.6%), tiếp theo là tính đồng nhất nhiệt (Bio3, 15.3%). Mô hình gợi ý rằng Chim Ưng Lanner có xu hướng chiếm đóng các khu vực có độ phức tạp địa hình thấp theo các mẫu hành vi và chiến lược sinh sản của chúng. Ngoài ra, loài chim này rất nhạy cảm với khí hậu, thường chiếm đóng các vùng có tính đồng nhất nhiệt cao nhằm tránh các sự kiện nhiệt độ cực đoan. Tổng thể, các mô hình dự đoán chỉ ra một dải hẹp của các điều kiện môi trường thích hợp cho việc sinh sản cũng như các khu vực thuận lợi hạn chế trong thời gian phân tán và di cư. Do đó, những quần thể nhỏ và phân mảnh này có khả năng dễ bị tác động bởi các yếu tố nhân gây và cần phải được bảo vệ chống lại những yếu tố này.

Một chỉ số chất lượng nước đa biến được hỗ trợ bởi máy tính đã được phát triển dựa trên hồi quy bình phương nhỏ nhất (PLS). Chỉ số này được gọi là chỉ số chất lượng nước bình phương nhỏ nhất (PLS-WQI). Tóm lại, một tập huấn luyện đã được tạo ra bằng cách tính toán dựa trên hướng dẫn của Tiêu chuẩn chất lượng nước quốc gia cho Malaysia (NWQS) để dự đoán chất lượng nước. Chỉ số này được so sánh với chỉ số đã được thiết lập tốt bởi Cục Môi trường Malaysia (DOE-WQI). PLS-WQI là một biến liên tục với giá trị gần I cho thấy chất lượng nước tốt và gần V cho thấy chất lượng nước kém. Khác với các phương pháp lập chỉ số thông thường, thuật toán tính toán chỉ số theo cách đa biến. Thuật toán cho phép xử lý nhanh một tập dữ liệu lớn mà không cần tính toán tỉ mỉ; nó có thể là một công cụ hiệu quả cho việc giám sát chất lượng nước theo không gian và thời gian một cách định kỳ. Mặc dù thuật toán được thiết kế dựa trên hướng dẫn của NWQS, nhưng nó có thể dễ dàng được điều chỉnh để phù hợp với các hướng dẫn khác. Thuật toán đã được đánh giá và chứng minh trên các tập dữ liệu mô phỏng và thực tế. Kết quả cho thấy thuật toán này là mạnh mẽ và đáng tin cậy. Dựa trên sáu thông số, các xếp hạng tổng thể thu được có mối tương quan nghịch với DOE-WQI. Khi số lượng thông số tăng lên, các xếp hạng tổng thể có vẻ cung cấp thêm thông tin sâu sắc hơn về chất lượng nước.

Sông Hoàng Hà là con sông dài thứ hai ở Trung Quốc và là cái nôi của nền văn minh Trung Hoa. Khu vực nguồn của Sông Hoàng Hà là khu vực tích trữ nước quan trọng nhất cho dòng sông này, khoảng 49,2% lượng nước chảy ra toàn bộ đến từ khu vực này. Tuy nhiên, với vị trí đặc biệt, đây cũng là khu vực có môi trường sinh thái dễ bị tổn thương nhất ở Trung Quốc. Sự suy thoái môi trường sinh thái tại vùng nguồn của Sông Hoàng Hà đã trở thành một vấn đề nghiêm trọng về mặt sinh thái và kinh tế xã hội. Theo dữ liệu điều tra dân số, tài liệu lịch sử và thông tin khí hậu, trong nửa thế kỷ qua, đặc biệt là 30 năm gần đây, đã xảy ra những thay đổi lớn trong môi trường sinh thái của khu vực này. Những thay đổi này chủ yếu thể hiện qua sự thay đổi tạm thời và không gian của môi trường nước, sự tan băng, sự giảm sút của lớp đất đóng băng vĩnh cửu, sự suy yếu của thực vật và mức độ sa mạc hóa, dẫn đến khả năng đất đai giảm sút và sự tách rời của dòng sông. Hiện nay, tình trạng sa mạc hóa ở khu vực này đang có xu hướng gia tăng. Bài báo này phân tích tình trạng hiện tại của sự suy thoái môi trường sinh thái trong khu vực này với sự hỗ trợ của GIS và RS, cũng như điều tra thực địa và phân tích trong nhà, trên cơ sở tri thức, dữ liệu đa nguồn được thu thập và phân loại được thực hiện, nghiên cứu nguyên nhân tự nhiên và nhân tạo của chúng, và chỉ ra rằng trong nửa thế kỷ qua, tình trạng sa mạc hóa và suy thoái môi trường của khu vực này chủ yếu do các hoạt động của con người dưới bối cảnh biến đổi khí hậu khu vực. Để ngăn chặn sự suy thoái tiếp theo của môi trường khu vực này, cần nỗ lực lớn để sử dụng tài nguyên đất một cách hợp lý, phát triển nền nông nghiệp chăn nuôi gia súc có lợi thế và bảo vệ đồng cỏ tự nhiên.

The growing concerns surrounding water supply, driven by factors such as population growth and industrialization, have highlighted the need for accurate estimation of streamflow at the river basin level. To achieve this, rainfall-runoff models are widely employed as valuable tools in watershed management. For this specific study, two modelling approaches were employed: the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model and a set of eight artificial intelligence (AI) models. The AI models consisted of seven data-driven approaches, namely k-nearest neighbour regression, support vector regression, linear regression, artificial neural networks, random forest regression, XGBoost, and Histogram-based Gradient Boost regression. Additionally, a deep learning model known as Long Short-Term Memory (LSTM) was also utilized. The study focused on monthly streamflow modelling in the Murredu River basin, with a calibration period from 1999 to 2003 and a validation period from 2004 to 2005, spanning a total of 7 years from 1999 to 2005. The results indicated that all nine models were generally suitable for simulating the rainfall-runoff process, with the LSTM model demonstrating exceptional performance in both the calibration (R2 is 0.97 and NSE is 0.96) and validation (R2 is 0.97 and NSE is 0.92) periods. Its high coefficient of determination (R2) and Nash–Sutcliffe efficiency (NSE) values indicated its superior ability to accurately model the rainfall-runoff relationship. While the other models also produced satisfactory results, the findings suggest that selecting the most efficient model, such as the LSTM model, could significantly contribute to the effective management and planning of sustainable water resources in the Murredu watershed.

Monitoring and assessment of soil quality are important in mining areas. In this study, indexical, spatiotemporal, and chemometric models were developed to monitor and assess the pollution level and health risk of potentially toxic elements (PTEs) within the Iyamitet-Okurumutet mine province, SE Nigeria. Surface soils were sampled within the mine area and analyzed for pH, cation exchange capacity, organic matter, and PTEs (Pb, Zn, Cd, Mn, Fe, Ba) following standard techniques. It was revealed that the soils are slightly acidic and the enrichment of PTEs except for Cd (4.08 mg/kg−1) was within recommended standards. Contamination factor, enrichment factor, and pollution index suggest that the soils are moderately polluted. Geospatial maps and ecological risk indices revealed that higher ecological risk imprints seem to increase towards the south-eastern parts of the area. Chemometric analysis revealed that PTE enrichment in the soil is majorly influenced by anthropogenic activities. Further, bioavailability/bioaccessibility risk assessment index (BRAI) and health risk assessment models were developed to quantify the bioavailable/human bioaccessible portion of elements in soils and the associated health risks. The BRAI ranged from high (3 ≥ 5) to very high (> 5) risk of human bioaccessibility; hence, greater amount of PTEs will be bioaccessible for absorption into the human gastrointestinal system than they would for plants uptake. The hazard index and lifetime cancer risk (LCR) revealed that most of the samples present high chronic cancer risks from dermal contact and ingestion for children and adults. The LCR values ranged between 1.0E-6 and 1.0E − 04, with the children population showing greater vulnerability to cancer risks.