FRINK Linked Data Fragments server

Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W2041160116> ?p ?o ?g. }

• W2041160116 endingPage "22" @default.
• W2041160116 startingPage "13" @default.
• W2041160116 abstract "Heavy Metals (HM) in great amounts in soil and water resources can cause coercive effects in the environment and human health. Ash contains high quantities of HM that depend on combusted species, type and part burned and soil characteristics. After a fire, the HM released from ash can lead to a soil solution and water resources contamination. This liberation of HM in solution can be highly variable across the affected area. This work pretends to study the spatial variation of the HM ‐ Aluminium (Al3+), Manganese (Mn2+), Iron (Fe2+) and Zinc (Zn2+) ‐ in a Quercus suber and Pinus pinaster stand affected by a wildfire in Portugal, applying some interpolation methods. The results showed that on average across the plot, Al3+ was the HM released in higher quantities and Zn2+ in lower. The higher variability was observed in Zn2+ and in Fe2+. The interpolation methods assessed showed that polynomial regression (PR) method was the more accurate to predict the distribution of the HM across the plot. Al3+ and Mn2+ showed a rise in their concentration from south towards north section of the plot, and Fe2+ and Zn2+ a decrease from northwest to southeast section of the plot. The liberation of Al3+and Mn2+ is related with species burning severity, and Fe2+ and Zn2+ with plot topography. The fire evolution across the plot and the consequent rising temperatures can have higher impacts than burned species in HM spatial variability. Over time, with the decreasing ash pH, HM will become more mobile and will be released in soil solution, with potential coercive effects in the environment. Santrauka Dideles sunkiuju metalu (SM) koncentracijos dirvožemyje ir vandenyje gali sukelti pavoju aplinkai ir žmogaus sveikatai. Pelenuose aptinkamos dideles SM koncentracijos, kurios priklauso nuo sudegusio medžio rūšies, tipo, sudegusios medžio dalies ir dirvožemio savybiu. Po gaisro iš pelenu pasišalinantys SM patenka i dirvožemio tirpala ir gali sukelti vandens ištekliu tarša. SM išsiskyrimas iš pelenu teritorijos plote gali kisti. Darbe taikant interpoliacinius metodus tiriama SM — aliuminio (Al3+), mangano (Mn2+), geležies (Fe2+) ir cinko (Zn2+) ‐ pasiskirstymas teritorijoje po Quercus suber ir Pinus pinaster miško gaisro Portugalijoje. Iš rezultatu matyti, kad nagrinejamoje teritorijoje vidutiniškai didžiausios koncentracijos pasiskirste Al3+, o mažiausios ‐ Zn2+. Didžiausi koncentraciju pokyčiai buvo būdingi Zn2+ ir Fe2+. Iš taikytu interpo‐liaciniu metodu, prognozuojant SM pasiskirstyma teritorijoje, tikslesnis buvo polinomines regresijos metodas. Al3+ ir Mn2+ koncentraciju padidejimas nustatytas iš pietines teritorijos dalies šiaurinCs link, o Fe2+ ir Zn2+ ‐ sumažejimas iš šiaures vakaru dalies pietrytines teritorijos dalies link. Al3+ ir Mn2+ išsiskyrimas iš pelenu priklause nuo gaisro intensyvumo, o Fe2+ ir Zn2+ ‐ nuo teritorijos topografijos. Gaisro intensyvumo pokyčiai teritorijoje ir su tuo susijes temperatūros kilimas gali tureti didesnes itakos SM pasiskirstymui teritorijoje negu sudegusiu medžiu rūšys. Laikui begant ir kintant pelenu pH, SM tampa judresni, tad gali patekti i dirvožemio tirpala, sukelti pavoju aplinkai. Резюме Большие концентрации тяжелых металлов (ТМ) в почве и воде могут быть oпасны для окружающей среды и здоровья людей. Большие концентрации ТМ, выделяемые после пожара из золы, зависят от вида, типа, части сгоревшего дерева и свойств почвы. ТМ попадают в почву и могут вызвать загрязнение подземных вод. Выделение ТМ из золы на площади территории может меняться. В статье рассматривалось распределение после пожара на территории в Португалии таких тяжелых металлов, как алюминий (Al3+), марганец (Mn2+), железо (Fe2+) ir цинк (Zn2+). С этой целью применялись методы интерполяции. Из результатов анализа видно, что на исследуемой территории в среднем наибольшими были концентрации Al3+, а наименьшими Zn2+. Наибольшим изменениям подвергались концентрации Zn2+ и Fe2+. Из применявшихся методов интерполяции метод полиноминальной регрессии был наиболее точным для прогноза распределения ТМ на территории. Для Al3+ и Mn2+ было характерно увеличение концентраций с южной территории в сторону северной части, а для Fe2+ ir Zn2+ – уменьшение концентраций с северо-западной части в сторону юго-восточной территории. Выделение Al3+ и Mn2+ из золы после пожара зависело от интенсивности пожара, а в случае с Fe2+ и Zn2+ – от топографии территории. Изменение интенсивности пожара на территории и в связи с этим изменение температуры может оказывать бόльшее влияние на распределение ТМ на территории, чем вид сгоревших деревьев. С течением времени и изменением pH золы ТМ становятся более подвижными, могут попадать в подземные воды и тем самым создавать угрозу для окружающей среды." @default.
• W2041160116 created "2016-06-24" @default.
• W2041160116 creator A5027885473 @default.
• W2041160116 creator A5061598170 @default.
• W2041160116 date "2010-03-31" @default.
• W2041160116 modified "2023-10-16" @default.
• W2041160116 title "SPATIAL DISTRIBUTION OF HEAVY METALS RELEASED FROM ASHES AFTER A WILDFIRE" @default.
• W2041160116 cites W135554566 @default.
• W2041160116 cites W1515910914 @default.
• W2041160116 cites W1558257676 @default.
• W2041160116 cites W1675268547 @default.
• W2041160116 cites W174107858 @default.
• W2041160116 cites W1860157622 @default.
• W2041160116 cites W1967622330 @default.
• W2041160116 cites W1968221103 @default.
• W2041160116 cites W1968912648 @default.
• W2041160116 cites W1971938920 @default.
• W2041160116 cites W1972492195 @default.
• W2041160116 cites W1975454499 @default.
• W2041160116 cites W1976796865 @default.
• W2041160116 cites W1981351840 @default.
• W2041160116 cites W1993750087 @default.
• W2041160116 cites W1993894234 @default.
• W2041160116 cites W1997869645 @default.
• W2041160116 cites W1999581662 @default.
• W2041160116 cites W2001981179 @default.
• W2041160116 cites W2005479457 @default.
• W2041160116 cites W2007012339 @default.
• W2041160116 cites W2007933340 @default.
• W2041160116 cites W2010317965 @default.
• W2041160116 cites W2017230011 @default.
• W2041160116 cites W2017893118 @default.
• W2041160116 cites W2018198210 @default.
• W2041160116 cites W2023394375 @default.
• W2041160116 cites W2024953450 @default.
• W2041160116 cites W2028368663 @default.
• W2041160116 cites W2029276220 @default.
• W2041160116 cites W2031383028 @default.
• W2041160116 cites W2041068390 @default.
• W2041160116 cites W2045600648 @default.
• W2041160116 cites W2053075965 @default.
• W2041160116 cites W2069419659 @default.
• W2041160116 cites W2070320373 @default.
• W2041160116 cites W2079859031 @default.
• W2041160116 cites W2084963857 @default.
• W2041160116 cites W2103847927 @default.
• W2041160116 cites W2113068527 @default.
• W2041160116 cites W2115483081 @default.
• W2041160116 cites W2121845637 @default.
• W2041160116 cites W2144051257 @default.
• W2041160116 cites W2145372548 @default.
• W2041160116 cites W2145775188 @default.
• W2041160116 cites W2148678769 @default.
• W2041160116 cites W2149903536 @default.
• W2041160116 cites W2151985358 @default.
• W2041160116 cites W2155300412 @default.
• W2041160116 cites W2167653610 @default.
• W2041160116 cites W2168046949 @default.
• W2041160116 cites W2168745915 @default.
• W2041160116 cites W2171664616 @default.
• W2041160116 cites W2527554710 @default.
• W2041160116 cites W3015847851 @default.
• W2041160116 cites W4229620818 @default.
• W2041160116 cites W4243269842 @default.
• W2041160116 cites W4244038016 @default.
• W2041160116 doi "https://doi.org/10.3846/jeelm.2010.02" @default.
• W2041160116 hasPublicationYear "2010" @default.
• W2041160116 type Work @default.
• W2041160116 sameAs 2041160116 @default.
• W2041160116 citedByCount "69" @default.
• W2041160116 countsByYear W20411601162012 @default.
• W2041160116 countsByYear W20411601162013 @default.
• W2041160116 countsByYear W20411601162014 @default.
• W2041160116 countsByYear W20411601162015 @default.
• W2041160116 countsByYear W20411601162016 @default.
• W2041160116 countsByYear W20411601162017 @default.
• W2041160116 countsByYear W20411601162018 @default.
• W2041160116 countsByYear W20411601162019 @default.
• W2041160116 countsByYear W20411601162020 @default.
• W2041160116 countsByYear W20411601162021 @default.
• W2041160116 countsByYear W20411601162022 @default.
• W2041160116 countsByYear W20411601162023 @default.
• W2041160116 crossrefType "journal-article" @default.
• W2041160116 hasAuthorship W2041160116A5027885473 @default.
• W2041160116 hasAuthorship W2041160116A5061598170 @default.
• W2041160116 hasBestOaLocation W20411601161 @default.
• W2041160116 hasConcept C105795698 @default.
• W2041160116 hasConcept C107872376 @default.
• W2041160116 hasConcept C127313418 @default.
• W2041160116 hasConcept C159390177 @default.
• W2041160116 hasConcept C185592680 @default.
• W2041160116 hasConcept C2777016058 @default.
• W2041160116 hasConcept C33923547 @default.
• W2041160116 hasConcept C39432304 @default.
• W2041160116 hasConcept C62649853 @default.
• W2041160116 hasConcept C94747663 @default.
• W2041160116 hasConceptScore W2041160116C105795698 @default.
• W2041160116 hasConceptScore W2041160116C107872376 @default.

• next