Distribución, fuentes y toxicidad de metales pesados ​​en sedimentos superficiales del noroeste de Karnataka, sur de la India

Dec 21, 2023

Scientific Reports volumen 12, Número de artículo: 15782 (2022) Citar este artículo

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Este estudio presenta la distribución espacial, las fuentes y los riesgos toxicológicos de As, Cr, Cu, Hg, Ni, Pb y Zn en los sedimentos superficiales del noroeste de Karnataka, sur de la India. Los metales pesados ​​(excepto Hg) están enriquecidos de 1 a 5 veces más que la corteza continental superior. La alta concentración de Cr, Ni, Cu y Zn se encuentra en el centro de Kudalgaon, Devarayi y Tavargatti y en el área suroeste de Ganeshgudi, mientras que el arsénico está enriquecido en el noreste de Alnavar, Kakkeri, Tavargatti y Pb, y Hg en los pueblos del noroeste de Kapoli, Devarayi y Manjarpal. El índice de riesgo ecológico, el índice de riesgo tóxico y el cociente medio de niveles de efectos probables de metales pesados ​​sugieren que ~ 40% del área es propensa a un riesgo muy alto, especialmente para Cr y As en los sistemas hidrológicos, biológicos y ecológicos. El análisis estadístico multivariado sugiere posibles fuentes geogénicas para Ni, Cr, Cu y Zn y fuentes antropogénicas como emisiones de vehículos y sectores agrícolas para As, Hg y Pb. Este estudio es el primero de su tipo en el área, lo que ayudará a formular mejor las medidas correctivas relacionadas con la contaminación ambiental y los riesgos para conservar el ecosistema natural y el bienestar de los humanos.

Los micronutrientes esenciales son necesarios para el funcionamiento de los seres vivos; sin embargo, cantidades excesivas de estos elementos producen daños celulares y tisulares que conducen a una variedad de efectos adversos para la salud en humanos, plantas y animales1. Los metales pesados ​​(HM) como As, Cd, Cr, Pb y Hg2 tienen un mayor grado de toxicidad, lo que convierte a estos 5 metales en una prioridad principal para los problemas de salud pública. Desde la última década, existe una gran conciencia en la comunidad científica sobre los riesgos para la salud pública y el medio ambiente asociados con la contaminación de HM por el aumento de los procesos industriales, las actividades agrícolas, la combustión, las aplicaciones electrónicas y los desechos municipales3,4. Incluso a niveles más bajos de exposición, se sabe que la toxicidad de los HM induce daños en múltiples órganos.

Los sedimentos superficiales del planeta Tierra reciben una gran cantidad de contaminantes cada año de diversas fuentes geogénicas y antropogénicas, lo que hace que los componentes del suelo no solo actúen como sumideros de contaminantes, sino que también actúen como amortiguadores al controlar el transporte de contaminantes en el medio ambiente5,6. Las altas concentraciones de As, Cr, Cd, Hg y Pb en el suelo son tóxicas para la mayoría de las plantas y animales.

En el estado de Karnataka, en el sur de la India, el sector agrícola aporta ~ 16 % de la producción interna bruta (PIB), porcentaje superior al promedio nacional7. El uso de pesticidas y fertilizantes en los campos agrícolas es la estrategia clave para controlar las enfermedades de los cultivos y mejorar el rendimiento de los cultivos. Sin embargo, en los últimos años ha ido creciendo la preocupación por el uso inadecuado de agroquímicos peligrosos8. Las sobredosis de agroquímicos están creando problemas de salud como problemas en la piel, síntomas de irritación ocular, problemas respiratorios, deshidratación, vómitos, calambres y diarrea en la comunidad agrícola7.

El mapeo geoquímico se realizó en la hoja topográfica no. 48I/11 para preparar una base de datos geoquímicos de elementos múltiples que encuentre su uso en el desarrollo de recursos minerales, planificación del uso de la tierra, agricultura, silvicultura, monitoreo ambiental, salud humana y animal, y eliminación adecuada de desechos. El presente estudio basado en siete metales pesados ​​(As, Cr, Cu, Hg, Ni, Pd y Zn) de los sedimentos superficiales brinda una visión más amplia de la concentración, distribución, enriquecimiento, fuentes y riesgos ambientales potenciales de estos metales pesados.

El área se encuentra entre las latitudes de 15,25° DD a 15,50° DD y las longitudes de 74,50° DD a 74,75° DD) (Fig. 1) en la parte noroccidental del estado de Karnataka, en el sur de la India, y cubre partes de los distritos de Belgaum, Dharwad y Uttar Kannada. . El lado occidental del área es un terreno montañoso con colinas empinadas y valles angostos. El lado este es una forma de relieve plana, el principal patrón de drenaje del área es dendrítico. El área se encuentra en el Cratón de Dharwar occidental (WDC) del escudo indio y está ocupada por rocas gneisicas del Complejo Gneissic Peninsular (PGC); cuarcita, piedra caliza, filita, argilita, formación de hierro en bandas y rocas de esquisto del supergrupo Dharwar del cinturón de esquisto de Shimoga y diques de dolerita del grupo Younger Intrusives. El PGC forma gran parte del WDC y está formado por gneis tonalítico-trondhjemíticos con muchas inclusiones de rocas sedimentarias e ígneas más antiguas (Fig. 2)9. El clima local es mayoritariamente cálido semiárido, "clase BSh"10 y la temperatura media anual y las precipitaciones son de 24,3 °C y 885 mm respectivamente. Parcelas aisladas en toda el área y toda la parte nororiental están ocupadas por asentamientos humanos y se encuentran bajo cultivo de caña de azúcar, arroz, algodón y mango; la parte restante del área está cubierta por bosques (Fig. 3)9.

Mapa de ubicación del área de estudio (Survey of India toposheet no 48I/11) y puntos de muestreo. Mapa preparado con Microsoft Paint y el software Origin-Pro 2016 (enlace URL: http://www.originlab.com).

Mapa geológico del área de estudio, Fuente: Bhat et al., 2021. Mapa preparado con Microsoft Paint y el software Origin-Pro 2016 (enlace URL: http://www.originlab.com).

Mapa de uso del suelo y cobertura del suelo del área de estudio, Fuente: Bhat et al., 2021. Mapa preparado con el software Microsoft Paint y Origin-Pro 2016 (enlace URL: http://www.originlab.com).

El mapeo geoquímico a escala 1:50.000 se llevó a cabo siguiendo el procedimiento operativo estándar6,11 del programa National Geochemical Mapping (NGCM) del Servicio Geológico de la India (GSI). Durante la sesión de campo 2017–2018, en áreas de 756 km2 se recolectaron un total de 752 muestras de sedimentos superficiales (sedimentos de corrientes y lavado de taludes) en un patrón de cuadrícula de 1 × 1 km2 y 9 muestras de subsuelo y duplicadas en un patrón de cuadrícula de 5′ × 5′ km2 ( Figura 1). Se recolectaron muestras duplicadas para el análisis de verificación cruzada y se recolectaron muestras del subsuelo por debajo de los 50 cm de la superficie del suelo como referencia de antecedentes regionales. En celdas unitarias individuales, se recolectaron sedimentos finos (limo/arcilla) dentro de una distancia de 100 m en algunos lugares de corrientes de primer orden. Se recolectaron muestras de lavado de taludes donde los sedimentos de la corriente no estaban disponibles. Las muestras se secaron al sol y luego se tamizaron con una tela de nailon de tamaño −120. Todas las muestras (tamaño de grano < 75 µm) se cortaron en conos y en cuartos y se prepararon 195 muestras compuestas (cada una representando una cuadrícula de 2 km × 2 km) a partir de la hoja topográfica completa para el análisis geoquímico.

Se analizaron 195 muestras de sedimentos de lavado de arroyos y taludes en busca de 10 óxidos principales (%) y 16 elementos traza (ppm) incluidos Cr, Cu, Ni, Pb y Zn (discutidos en este documento) utilizando una instalación de fluorescencia de rayos X (XRF) (M/S Pananalytical; MAGIX, espectrómetro XRF secuencial de 2,4 KW) en GSI, laboratorio químico, Hyderabad. Aproximadamente 5 g de polvo de muestra (malla −200) se esparció en la copa de aluminio (40 mm de diámetro) sobre el polvo de ácido bórico (grado AR) y se comprimió en un gránulo bajo una presión de 20 toneladas con la ayuda de un hidráulico. Presione la máquina de pellets para obtener un pellet prensado uniforme. El material de referencia estándar (SRM) (GBW-07312) se analizó después de cada lote de 20 muestras para determinar la precisión y las muestras duplicadas después de cada lote de 10 muestras para determinar la repetibilidad. La exactitud y precisión de las mediciones estuvieron dentro de ± 2%.

La concentración de arsénico se midió usando un sistema de análisis de inyección de flujo-espectrofotómetro de absorción atómica (FIAS-AAS) en GSI, laboratorio químico, Hyderabad, (PERKIN-ELMER ANALYST-100). Aproximadamente 0,25 g de muestra (malla −200) se digirieron con una mezcla ácida en una proporción de 2:2:1 ml (HNO3 + HClO4 + HF) y unas gotas de HCl al 10 % y luego se evaporaron a 180–200 °C. hasta casi secar y luego se añadió de nuevo HCl 1:1. También se analizaron SRM (GSD-2a/3a/6) y muestras duplicadas y la exactitud y precisión fueron de ± 1%.

De manera similar, se analizó la concentración de Hg (ppb) de todas las muestras usando el instrumento Direct Mercury Analyzer (DMA) en GSI, Chemical Laboratory, Hyderabad, (MILESTONE, DMA-80). Las muestras se molieron a un tamaño de partícula de malla -200 y luego se pesó una muestra de 0,2 g en el recipiente de muestra de cuarzo y se analizó en DMA-80. También se analizaron SRM (GSS-2) y muestras duplicadas y la precisión fue de ± 4 % y la precisión fue de ± 3 %.

Los cálculos matemáticos se realizan utilizando el software Microsoft Excel. El análisis estadístico, las parcelas bivariadas, el mapa de ubicación, el mapa geológico, el mapa de uso del suelo y la cobertura del suelo y los mapas de distribución espacial se preparan con Microsoft Paint y el software Origin-Pro 2016, descarga gratuita (enlace URL: http://www.originlab.com ).

Para evaluar la magnitud de la contaminación en los sedimentos superficiales y sus potenciales riesgos bioambientales, se calcularon cuatro índices: factor de enriquecimiento (EF), índice de riesgo ecológico (ERI), índice de riesgo tóxico (∑TRI) y promedio de efectos probables. cociente de niveles (M-PEL-Q).

Se calcularon parámetros estadísticos descriptivos (Tabla 1) como mínimo, máximo, media, asimetría, curtosis, desviación estándar y varianza para sedimentos de lavado de arroyos y taludes para compararlos con el fondo del subsuelo local y la corteza continental superior (UCC)12 y locales. fondo recolectado de muestras de subsuelo (C) a una profundidad de 50 cm debajo de la superficie del suelo. Para determinar la relación entre los HMʹs y sus fuentes probables, se realizaron análisis estadísticos multivariados. En este estudio, se utilizaron la matriz de correlación de Pearson (PCM, Fig. 7) y el análisis de conglomerados jerárquicos (HCA, Fig. 7a). El dendrograma se deriva del HCA de metales pesados, el método de conglomerado utilizado es el vecino más cercano y el tipo de distancia es una correlación absoluta. PCM y HCA se utilizan para investigar las similitudes entre los patrones de los elementos y la procedencia de los contaminantes.

La concentración de HM en los sedimentos de la corriente se muestra en la Fig. 4a y la distribución espacial de las muestras que tienen el mayor contenido de metales en toda el área se muestra en la Fig. 4b. Las estadísticas descriptivas junto con los promedios de la corteza y la referencia de antecedentes regionales se proporcionan en la Tabla 1 (Datos complementarios 1). La concentración absoluta de HM mostró un orden de variabilidad de 44 a 12 396 con un valor promedio de 168, 50, 21, 34, 76, 25,6 y 7,6 ppm para Cr, Ni, Pb, Cu, Zn, Hg y As, respectivamente. El Cr y el As están significativamente enriquecidos; Ni está moderadamente enriquecido; y Pb, Cu, Zn y Hg son deficientes o mínimamente enriquecidos en sedimentos en comparación con la corteza superior promedio.

Concentraciones de metales pesados ​​(a) en las muestras estudiadas, y (b) distribución de muestras con alto contenido de metales en las muestras de sedimentos superficiales del área de estudio.

Las muestras del centro del área de estudio entre las aldeas de Kudalgaon, Devarayi y Tavargatti y en la parte suroeste cerca de la aldea de Ganeshgudi muestran una mayor abundancia de Cr (1177 ppm) (Fig. 2). La distribución de Cr se superpone con Ni y es muy similar al patrón de distribución de Cu y Zn (Fig. 4), lo que indica orígenes casi similares para estos metales. En esta zona no existe actividad agrícola ni humana importante que sugiera el origen mayoritariamente geogénico de estos metales. El gneis granítico, la formación de hierro en bandas y la filita maganífera (Fig. 2) son los principales tipos de rocas expuestos en esta área y podrían ser las fuentes probables de estos metales. Por el contrario, las muestras de suelo de la parte nororiental del área de estudio entre las aldeas de Devarayi, Merda, Kakkeri y Alnavar (Fig. 4) mostraron principalmente un enriquecimiento de arsénico. En esta zona, existe un cultivo extensivo de caña de azúcar, arroz y mango que depende en gran medida de las aguas subterráneas para el riego de las tierras de cultivo. La argilita del cinturón de esquisto de Shimoga y el gneis granítico (Fig. 2) son los tipos de roca expuestos en esta área.

Una mayor concentración de Pb (56 ppm) y Hg (103 ppb) (Fig. 4) prevaleció en la parte noroeste del área de estudio entre las aldeas de Manjarpal y Kapoli (Fig. 2). El gneis granítico (Fig. 2) constituye la principal unidad litológica expuesta en esta área.

El EF13 se calcula relacionando la concentración de metal (M) en las muestras con la de la corteza terrestre12. En este estudio, el Fe se considera como referencia13 y la EF se calcula utilizando la siguiente ecuación:

El EF se utiliza para discriminar entre fuentes naturales y antropogénicas. El valor de EF cercano a 1 generalmente indica una fuente geogénica de HM y un valor de EF > 1,5 sugiere una contribución antropogénica de materiales no corticales14. El análisis de FE no puede evaluar exactamente el grado de contaminación en el medio ambiente natural, clasifica ampliamente las fuentes geogénicas o antropogénicas de los contaminantes y el papel de las actividades humanas, el clima, la meteorización, la erosión y otros procesos sedimentarios involucrados en la distribución de los metales15. Los estudios geoquímicos indican que la FE de los metales en los suelos está influenciada por varios procesos naturales y antropogénicos y la contaminación es uno de los factores15. El FE de HM calculado mostró un enriquecimiento de bajo a alto para As (0.18–25.47) y Cr (1.02–21.78), enriquecimiento de bajo a moderado para Ni (1.09–7.09) y Pb (0.18–4.74), y bajo enriquecimiento similar a la corteza para Cu (0,49–3,16), Zn (0,24–2,43), Hg (0,15–1,84), lo que sugiere que As, Cr y Ni son los principales contaminantes de interés en el área de estudio. El mapeo de distribución espacial de EF (Fig. 5) mostró valores de EF significativos a muy altos para As en las partes noreste, norte y oeste del área de estudio que se superponen con el área bajo prácticas agrícolas de cultivo de caña de azúcar, arroz y mango. La aplicación excesiva de pesticidas y fertilizantes para aumentar el rendimiento de los cultivos y la protección contra enfermedades y el bombeo extensivo de agua subterránea para riego habrían resultado en un enriquecimiento de As. El EF de As no muestra superposición con la geología local, lo que indica las fuentes antropogénicas de contaminación por As. Por otro lado, valores de FE significativos a muy altos para Cr en las partes norte, central y occidental del área de estudio se superponen con el área cubierta por rocas de gneis de granito. Además, los valores de EF de Cr no se superponen con el área del campo agrícola, lo que indica fuentes geogénicas para la contaminación de Cr (gneis de granito). El arsénico y el cromo exhibieron una correlación débil entre sí (0.04, Fig. 7b), lo que confirma diferentes fuentes de estos metales tóxicos, muy probablemente pesticidas, fertilizantes e irrigación de aguas subterráneas para el as y rocas gnéisicas de granito local para el cromo.

( a ) Factor de enriquecimiento de metales pesados ​​​​seleccionados, la distribución espacial de factores de enriquecimiento para ( b ) As y ( c ) Cr en las muestras de sedimentos superficiales.

La distribución de As (ppm) no coincide con la litología (Fig. 4), lo que sugiere un origen mayoritariamente antropogénico. Los pesticidas ricos en arsénico y la sobreexplotación de las aguas subterráneas son las fuentes antropogénicas probables de As (ppm) en esta área. La distribución de Pb y Hg en los sedimentos tampoco coincide con la litología (Fig. 4), lo que sugiere un origen mayoritariamente antropogénico de estos metales. La minería ilegal intensa en curso para material de construcción en esta región sugiere un origen antropogénico predominante para Pb y Hg. Las emisiones de las máquinas y vehículos utilizados en la extracción de material de construcción y su transporte podrían ser las fuentes probables de Pb y Hg.

El ERI16 considera la toxicidad de todos los HM, el ERI de un metal en particular (i) se calcula utilizando la siguiente ecuación:

donde Tri es el factor biológico de respuesta tóxica del metal (i): As = 10, Cr = 2, Cu = 5, Ni = 5, Pb = 5, Zn = 1, Hg = 40)16 y Cfi es la relación entre fondo geológico y metal medido a partir de la concentración de sedimentos superficiales. La suma de ERI de metales individuales es el riesgo potencial (∑ERI) para los cuerpos de agua del área de investigación y se calcula utilizando la siguiente ecuación:

En este estudio, el ∑ERI presentado se calcula según la terminología utilizada por17. El ∑ERI se calcula a partir del ERI individual de 7 metales de los sedimentos superficiales. La distribución de ∑ERI17 en el área de estudio se calcula a partir de la suma de los riesgos ecológicos individuales16 de Ni, Pb, Cr, Cu, Zn, As y Hg (Fig. 6a). Los gráficos de ERI individuales no dan una mejor imagen de toxicidad del área. Para superar este problema, se utiliza un método rápido y sencillo ∑ERI para evaluar el nivel de contaminación18. Este método clasifica el área de estudio en diferentes niveles de zonas de contaminación e identifica el área de alta toxicidad para las acciones necesarias19. Este método, a pesar de haber sido desarrollado para sistemas lacustres, sigue siendo ampliamente utilizado por los investigadores sobre la contaminación del suelo17,18,19. El modelo está formulado en base a algoritmos simples y tiene una estructura organizada que incluye las relaciones matemáticas entre los parámetros ambientales. El ∑ERI se basa en la química de metales pesados ​​de los sedimentos superficiales de los alrededores de los sistemas acuáticos. El muestreo de sedimentos superficiales y su análisis químico son más fáciles que el agua y son más representativos de la distribución espacial y temporal. Los datos geoquímicos de sedimentos proporcionan una alta concentración de contaminantes con mayor estabilidad que el agua, lo que reduce la posibilidad de errores debido a los límites de detección de los métodos analíticos aplicados.

Distribución espacial de los riesgos potenciales evaluados por (a) índice de riesgo ecológico, (b) índice de riesgo tóxico y (c) métodos de cociente de niveles de efectos probables medios.

∑ERI es considerable (~ 200) en aproximadamente el 5 % del área, moderado (~ 94–200) en aproximadamente el 35 % del área y es bajo (~ 38–94) en aproximadamente el 60 % del área. Masas de agua (embalse de la presa Supa y río Kali) alrededor de las aldeas de Ganeshgudi-Jagalbet en la parte suroeste, alrededor de las aldeas de Devarayi-Manjarpal en la parte noroeste y las aldeas de Kakkeri-Alnavar-Mangalvad en la parte nororiental del estudio El área muestra un nivel moderado a considerable de riesgo ecológico potencial para el sistema acuático y su biota. El denso bosque que se extiende de norte a sur entre las aldeas de Merda-Dandeli (Fig. 2) en la parte media del área de estudio está casi libre de invasión humana y actividades antropogénicas. La distribución de valores bajos de ∑ERI se superpone con esta área de bosque denso. Los valores más altos de ∑ERI alrededor de la aldea de Ganeshgudi podrían deberse a las actividades antropogénicas relacionadas con el embalse de Supa y alrededor de la aldea de Alnavar podrían deberse a las actividades antropogénicas relacionadas con los asentamientos, como las emisiones de vehículos, la agricultura, la construcción y los desechos domésticos. La zona de bajo riesgo en el área de bosque medio denso está habitada por algunas aldeas tribales que viven en estrecha armonía con la naturaleza.

El TRI20 considera el nivel de efecto umbral (TEL) y los niveles de efecto probable (PEL) de los metales para evaluar los riesgos biológicos. El índice de riesgo tóxico individual (TRIi) se calcula utilizando la siguiente ecuación:

donde Cis es la concentración de metal en el sedimento superficial, y CiTEL y CiPEL son el TEL y el PEL de los metales, respectivamente. TEL para As = 5,9, Cr = 37,3, Cu = 35,7, Ni = 18, Pb = 35, Zn = 123, Hg = 0,17 y PEL para As = 17, Cr = 90, Cu = 197, Ni = 26, Pb = 91,3, Zn = 315, Hg = 0,486 20. La suma de los TRIi individuales de los metales es el índice de riesgo de toxicidad potencial (∑TRI) para los sedimentos y se calcula utilizando la siguiente ecuación:

Las unidades tóxicas (TU) de los HM consideran solo el nivel de efecto probable (PEL)21 e ignoran el nivel de efecto umbral (TEL) para calcular la toxicidad ecológica. Usando solo valores PEL, esta ecuación subestima el riesgo tóxico ecológico, para superar este problema20 desarrolló un nuevo índice de riesgo tóxico (TRI) que integra los niveles tóxicos de HM basados ​​en TEL y PEL en los sedimentos superficiales y sus riesgos potenciales para los organismos acuáticos (Eq . 4). El índice de riesgo tóxico individual (TRIi) de los metales en este estudio es significativamente variable para 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 ), As (0,063–4,69) y Hg (0,039–0,45). El TRIi en los sedimentos es inferior a 5 para Pb, Cu, Zn, As y Hg, lo que sugiere la ausencia de riesgo tóxico, y superior a 5 para Ni y Cr, lo que indica la presencia de riesgo tóxico de estos metales para la vida acuática. La clasificación de toxicidad ecológica basada en los valores de riesgo tóxico integrado (∑TRI, Ec. 5) se muestra en la Fig. 6b, que resume el índice de riesgo tóxico para proporcionar una mejor imagen de los riesgos de toxicidad. El ∑TRI en el área de estudio varía de 3,45 a 38,44, y ~ 60 % del área tiene ∑TRI < 5, lo que indica que no hay toxicidad, y el ~ 40 % restante del área de estudio tiene un riesgo de toxicidad de bajo a muy alto. Espacialmente, el ∑TRI de los HMʹs es más alto en el centro (región de Kudalgaon-Tavargatti-Devarayi), suroeste (región de Ganeshgudi) y noreste (área de Kakkeri) (Fig. 6b). El cromo y el Ni son los que más contribuyen, mientras que el As, el Cu, el Pb, el Zn y el Hg tienen la contribución más baja a ∑TRI. Se debe prestar más atención a los sedimentos contaminados en áreas de alto riesgo tóxico debido a sus altas proporciones de contribución a ∑TRI.

El M-PEL-Q22 considera los niveles medios de efectos probables (PEL) para determinar los efectos biológicos y el riesgo ecológico potencial de los HM. El M-PEL-Q se calcula usando la siguiente ecuación:

donde Ci es la concentración de metal en el sedimento superficial, y PELi1…0.7 son los PEL de los metales discutidos respectivamente, PEL es el mismo que se menciona en la ecuación. (4).

La calidad de la capa superior del suelo a la que se accede mediante el método del cociente de niveles de efectos probables medios (M-PEL-Q)22 es una herramienta útil para descifrar el impacto de la contaminación por metales pesados ​​en la vida acuática23. El M-PEL-Q utiliza los efectos combinados de los metales pesados ​​(Ec. 6) considerando valores PEL para calcular los riesgos biológicos y ecológicos potenciales. Los valores de M-PEL-Q en el área de estudio varían de 0,26 a 3,5 (Fig. 6c), lo que indica que los HM tienen un efecto tóxico del 21 al 73 % en la hidrobiota. Espacialmente, ~ 50 % del área tiene probabilidades moderadas (21 %), ~ 30 % del área tiene probabilidades significativas (49 %) y ~ 20 % del área tiene probabilidades altas (73 %) de riesgo de toxicidad (Fig. 6c). El valor M-PEL-Q de < 1,024 generalmente se considera seguro y no requiere que se tome ninguna acción. En este estudio, los valores de M-PEL-Q para toda el área varían de 0,26 a 3,5, con ~ 60 % del área con un valor de M-PEL-Q < 1,0, que está por debajo del límite de seguridad. El ~ 40 % restante del área tiene un valor M-PEL-Q entre 1,0 y 3,5, que está por encima del límite de seguridad, y puede presentar riesgos biológicos y ecológicos de moderados a altos (21 a 73 %) que requieren una acción urgente para prevenir más deterioro. M-PEL-Q y ∑TRI20 tienen patrones de distribución similares, lo que sugiere que ambos métodos son herramientas aceptables para la evaluación de riesgos de toxicidad biológica y ecológica para sedimentos, vegetación, organismos acuáticos y terrestres y seres humanos.

Con base en los resultados de estos cuatro métodos de evaluación, ~ 40% de los sedimentos superficiales, cuerpos de agua y la ecología en los distritos de Belgaum, Dharwad y Uttar Kannada del estado de Karnataka, India, pueden describirse como de riesgo de contaminación moderado a alto debido a HMs y requiere la atención urgente de los formuladores de políticas y el público en general de un mayor deterioro ambiental y de la salud humana. Es necesario reducir las fuentes antropogénicas de contaminación, como el uso excesivo de pesticidas, fertilizantes, las emisiones de los automóviles y la sobreexplotación de las aguas subterráneas. El área con alto potencial de riesgos biológicos, hidrológicos y ambientales causados ​​por la contaminación antropogénica se concentra principalmente en el cinturón agrícola del noreste que rodea la aldea de Alnavar y en el área suroeste que rodea la aldea de Ganeshgudi cerca del embalse de la presa de Supa. El resto del área de estudio tiene riesgos tóxicos de bajos a moderados y se encuentra en la zona segura. El arsénico y el cromo son los elementos tóxicos de alto riesgo, el Ni es el elemento tóxico de riesgo considerable y el Pb, Cu, Zn y Hg son los elementos tóxicos de bajo riesgo en el área de estudio. La contaminación por cromo y ni proviene en gran parte de los procesos naturales y la contaminación por arsénico proviene principalmente de las actividades humanas. El ∑TRI y el cociente medio de niveles de efectos probables22 mostraron una buena correlación entre sí, lo que sugiere que el TRI es un método preciso aceptable para la evaluación de la toxicidad ecológica.

Se realizan métodos de análisis estadístico multivariante de análisis de conglomerados jerárquicos (HCA, Fig. 7a) y la matriz de correlación de Pearson (PCM, Fig. 7b) para identificar el origen, el comportamiento similar y la distribución de HM en el área de estudio. HCA identificó cinco grupos (G1-5) de asociación entre siete HM (Fig. 7a) utilizados en este estudio. G-1 que consta de Ni y Cr, y G-2 que consta de Cu y Zn indican que estos grupos metálicos se derivan de fuentes similares. G-3 consiste en Hg, G-4 consiste en Pb y G-5 consiste en arsénico, lo que sugiere que estos grupos metálicos se derivan de diferentes fuentes. Las fuentes probables de los grupos G-1 (Ni = 17 a 346 ppm y Cr = 46 a 1177 ppm) parecen derivar de rocas gnéisicas y de metales G-2 (Cu = 10 a 146 ppm y Zn = 17 a 179 ppm) de las Formaciones Joldal y PGC debido a la similitud en el patrón de distribución con la geología local. G-3 (Hg = 9 a 103 ppb), G-4 (Pb = 11 a 56 ppm) y G-5 (As = 0.5 a 36.9 ppm) posiblemente se originen de fuentes antropogénicas ya que sus concentraciones más altas se superponen bien con el distribución del uso de la tierra, pero no se superponen con la geología del área. El Hg y el Pb parecen tener su origen en las emisiones atmosféricas de los automóviles y las máquinas agrícolas. El alto contenido de arsénico en los sedimentos del lado noreste es consistente con la plantación de caña de azúcar a gran escala y el bombeo excesivo de agua subterránea para un mejor rendimiento de los cultivos. Los pesticidas ricos en arsénico y la sobreexplotación de las aguas subterráneas son, por lo tanto, posibles fuentes de contaminación por arsénico en los sedimentos superficiales. El uso de pesticidas, fertilizantes y otras actividades antropogénicas contribuirá a la contaminación por metales pesados ​​en los distritos de Belgaum, Dharwad y Uttar Kannada del estado de Karnataka, pero están fuera del alcance del presente estudio. El análisis de correlación (PCM) también indica una observación similar. Ni, Cr, Cu y Zn muestran una fuerte correlación positiva (0.59–0.81) entre sí sugiere fuentes geológicas similares, y una correlación débil con Hg, Pb, As (−0.04–0.26) sugiere diferentes fuentes. Hg, Pb y As muestran además una correlación débil (−0,04–0,28) entre sí, lo que indica diferentes fuentes antropogénicas.

(a) Análisis de conglomerados jerárquicos y (b) Matriz de correlación de Pearson de metales pesados ​​seleccionados en las muestras de sedimentos superficiales utilizadas en este estudio, los valores en negrita indican una fuerte correlación de los metales entre sí.

Se realizó un estudio de metales pesados ​​en los sedimentos superficiales en los distritos de Belgaum, Dharwad y Uttar Kannada de Karnataka, India, para descifrar el nivel de contaminación y los posibles riesgos biológicos y ecológicos. La concentración promedio de los metales estudiados es más alta que los promedios de la corteza, a excepción del Hg. Es evidente que las muestras de suelo en la región estudiada exhiben un enriquecimiento significativo a muy alto para As y Cr y un enriquecimiento mínimo a moderado para Ni, Pb, Cu, Zn y Hg. Se observaron concentraciones más altas de Cr, Ni, Cu y Zn en y alrededor de la parte central y suroeste, mientras que el arsénico en la parte noreste y Pb y Hg en la parte noroeste del área de estudio. La aplicación del índice de riesgo ecológico, el índice de riesgo tóxico y el cociente medio de los niveles de efectos probables sugieren contenidos elevados de metales tóxicos (Ni, Pb, Cr, Cu, Zn, As, Hg) que plantean problemas hidrológicos, biológicos de moderados a altos. , y riesgos ecológicos en ~ 40% del área y riesgos bajos a moderados en el resto del área. El análisis de conglomerados jerárquico implementado para la identificación de fuentes reveló posibles fuentes geogénicas de Ni, Cr, Cu y Zn y fuentes antropogénicas de As, Hg y Pb. El arsénico posiblemente sea aportado por plaguicidas ricos en As y la sobreexplotación de las aguas subterráneas con fines de riego. El mercurio y el Pb posiblemente son aportados por las emisiones atmosféricas provenientes de automóviles y máquinas agrícolas. La matriz de correlación de metales pesados ​​también proporciona una imagen similar a la del análisis de conglomerados. En resumen, se puede concluir a partir de los resultados observados que los sedimentos superficiales en la región estudiada están altamente contaminados por Cr y As y moderadamente contaminados por Ni, Pb, Cu, Zn y Hg. Dado que este es el primer estudio de contaminación por metales pesados ​​en sedimentos superficiales en los distritos de Belgaum, Dharwad y Uttar Kannada del sur de la India, se requieren estudios más detallados para obtener un conocimiento adecuado de los niveles de contaminación y sus riesgos potenciales para una mejor gestión de la tierra y el agua y formulación de políticas sostenibles.

Todos los datos generados o analizados durante este estudio se incluyen en este artículo publicado (y sus archivos de información complementaria).

Oves, M., Khan, MS, Zaidi, A. & Ahmad, E. Contaminación del suelo, valor nutritivo y evaluación de riesgos para la salud humana de los metales pesados: una descripción general, en Toxicidad de los metales pesados ​​para las leguminosas y biorremediación 1–27 (Springer , 2012).

Google Académico

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Este trabajo fue apoyado financieramente por el Ministerio de Minas, Gbno. de la India. Los autores agradecen al Director General del Servicio Geológico de la India por formular el programa nacional de cartografía geoquímica. Los autores agradecen al Director General Adicional, Región Sur, Shri Janardan Prasad, y al Director General Adjunto, Unidad Estatal: Karnataka y Goa, Shri Debkumar Bhattacharya por su apoyo técnico. Mir, IA, expresa su sincero agradecimiento a Shri. Anindya Bhattacharya por su constante apoyo y aliento.

Servicio Geológico de India, Unidad Estatal: Karnataka y Goa, Bengaluru, Karnataka, 560111, India

Ishfaq Ahmad Mir, M. Sree Prabash y V. Sridhar

Servicio Geológico de la India, División de Teledetección y Estudios Aéreos, Bengaluru, Karnataka, 560111, India

KV Maruthi

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IAM: Conceptualización, Redacción, Borrador original, Metodología, Muestrario. MSP: Recolección de muestras, procesamiento de datos, preparación de mapas.VS: Recolección de muestras, procesamiento de datos, preparación de mapas.KVM: Supervisión de proyectos, edición de manuscritos.

Correspondencia a Ishfaq Ahmad Mir.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Mir, IA, SreePrabash, M., Sridhar, V. et al. Distribución, fuentes y toxicidad de metales pesados ​​en sedimentos superficiales del noroeste de Karnataka, sur de la India. Informe científico 12, 15782 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-19672-w

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Recibido: 12 enero 2022

Aceptado: 01 septiembre 2022

Publicado: 22 septiembre 2022

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

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