Assessment of the potential geoecological risk of soil pollution during the development of primary diamond deposits (a case study in the Daldyn-Alakitsky mining and industrial region)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Abstract. Relevance. Potentially toxic elements serve as the most important indicators of environmental pollution, creating a potential risk for the ecology and health of the ecosystem, as well as humans in industrial regions. Soil is the main geochemical sink for various pollutants and provides a medium for the transport of many pollutants to the atmosphere, the hydropheric and biomass. Therefore, it is necessary to conduct a comprehensive study to assess geoecological risks from potentially toxic elements in soils.

Aim. Assessment of the potential geoecological risk of soil contamination on the territory of the industrial site of the Udachny Mining and Processing Division using various pollution assessment indices.

Objects. Dominant soil types in the northern taiga landscapes of the Daldyn kimberlite field.

Methods. Atomic absorption, statistical methods.

Results and conclusions. The author has carried out the assessment of potential sources of soil pollution and geoecological risks using such pollution indicators as the geoaccumulation index, Improved Nemerov index, pollution index, pollution load index, potential ecological risk. The soils of the study area are predominantly contaminated with Ni, Co, Cr and Mn. 19.51% of objects in the study area had a high potential environmental risk for Mn and Ni, and only 4.87% had a low potential environmental risk. Analysis of the spatial distribution of various pollution indices showed similar pictures. Local points with high values of pollution indices were identified. Hot spots were noted in the areas affected by the Udachny and Zarnitsa pipes dumps and tailings dump no. 2.

About the authors

Anna G. Gololobova

Diamond and Precious Metal Geology Institute, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: nuta0687@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0813-5404

Cand. Sc., Senior Researcher

Russian Federation, 39, Lenin avenue, Yakutsk, 677980

References

  1. Ghouma A., Aydi A., Martin J.A.R., Gasmi M. Health risk assessment associated to heavy metal pollution levels in Mediterranean environment soils: a case study in the watershed of Sebkhet Ariana, Tunisia. Arabian Journal of Geosciences, 2022, vol. 15, pp. 716. doi: 10.1007/s12517-022-09877-8.
  2. Li G., Sun G.X., Ren Y., Luo X.S., Zhu Y.G. Urban soil and human health: Review. European Journal of Soil Science, 2018, vol. 69, pp. 196–215. doi: 10.1111/ejss.12518.
  3. Rahmonov O., Sobala M., Środek D., Karkosz D., Pytel S., Rahmonov M. The spatial distribution of potentially toxic elements in the mountain forest topsoils (the Silesian Beskids, southern Poland). Scientific Reports, 2024, vol. 14, pp. 338 doi: 10.1038/s41598-023-50817-7
  4. Vareda J.P., Valente A.J.M., Duraes L.J. Assessment of heavy metal pollution from anthropogenic activities and remediation strategies: a review. Journal of Environmental Management, 2019, vol. 246, pp. 101–118. doi: 10.1016/j.jenvman.2019.05.126.
  5. Meng W., Wang Z., Hu B., Wang Z., Li H., Goodman R.C. Heavy metals in soil and plants after long–term sewage irrigation at Tianjin China: a case study assessments. Agricultural Water Management, 2016, vol. 171, pp. 153–161. doi: 10.1016/j.agwat.2016.03.013
  6. Bugaeva G.G., Kogut A.V. Environmental risk factors in the area of open-pit mining. Mining information and analytical bulletin, 2007, OV 15, pp. 292–296. (In Russ.)
  7. Kalybekov T. System analysis of geo-ecological risk of technological processes in open-pit mining. Mining Journal of Kazakhstan, 2013, vol. 7, pp. 41–43. (In Russ.)
  8. Kabata-Pendias A. Trace elements in soils and plants. 4th ed. Boca Raton, CRS Press, 2010. 548 p.
  9. Lv J., Liu Y., Zhang Z., Dai J., Dai B., Zhu Y. Identifying the origins and spatial distributions of heavy metals in soils of Ju country (Eastern China) using multivariate and geostatistical approach. Journal of Soils and Sediments, 2015, vol. 15, pp. 163–178. doi: 10.1007/s11368-014-0937-x.
  10. Khudyakova L.I., Voiloshnikov O.V. Geocological risks in the development of deposits with magnesium silicate rocks and ways to reduce them. Mining Information and Analytical Bulletin, 2018, vol. 2, pp. 111–117. (In Russ.) doi: 10.25018/0236-1493-2018-2-0-111-117.
  11. Mironova S.I. Plant succession on natural-technogenic landscapes of Western Yakutia and their optimization. Moscow, Academy of Natural Sciences Publ. House, 2016. 140 p. (In Russ.)
  12. Legostaeva Y., Kozlova I., Popov V., Noev D. Geoecological situation in the area of the Aikhal Mining and Processing Plant. Geology and mineral resources of the North-East of Russia. Yakutsk, April 8, 2020. Yakutsk, NEFU Publ., 2020. pp. 485. (In Russ.)
  13. Shepelev V.V., Tolstikhin O.N., Piguzova V.M., Nikitina N.M., Lomovtseva N.S., Ivanova L.D., Nekrasov I.A. Permafrost-hydrogeological conditions of Eastern Siberia. Novosibirsk, Nauka Publ., 1984. 191 p. (In Russ.)
  14. Legostaeva Ya.B., Gololobova A.G. Features of the distribution of microelements in soils of background and impact zones at diamond mining sites in the north-west of the Siberian platform. Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Аssets Engineering, 2021, vol. 332, no. 9, pp. 142–153. doi: 10.18799/24131830/2021/9/3364
  15. Gololobova A., Legostaeva Y. An assessment of the impact of the mining industry on soil and plant contamination by potentially toxic elements in boreal forests. Forests, 2023, vol. 14, pp. 1641. doi: 10.3390/f14081641.
  16. IUSS Working Group WRB, 2022. 4th ed. World Reference Base for Soil Resources. International soil classification system for naming soils and creating legends for soil maps. Vienna, Austria, International Union of Soil Sciences (IUSS), 2022. 236 p.
  17. Aitchison J. The statistical analysis of compositional data. London, U.K., Chapman and Hall, 1986. 416 p.
  18. Aitchison J. The statistical analysis of compositional data. Caldwell, NJ, USA, Blackburn Press, 2003. 460 p.
  19. Pawlowsky-Glahn V., Buccianti, A. Compositional data analysis: theory and applications. Chichester, UK, West Sussex, UK, Wiley, 2011. 819 p.
  20. Reimann C., Filzmoser P., Fabian K., Hron K., Birke M., Demetriades A., Dinelli E., Ladenberger A. The concept of compositional data analysis in practice – total major element concentrations in agricultural and grazing land soils of Europe. Science of The Total Environment, 2012, vol. 426, pp. 196–210.
  21. Lawley C. Compositional symmetry between Earth’s crustal building blocks. Geochemical Perspectives Letters, 2016, vol. 2 (2), pp. 117–126.
  22. Müller G. Index of geoaccumulation in sediments of the Rhine River. Geojournal, 1969, vol. 2, pp. 108–118.
  23. Kan X.Q., Dong Y.Q., Feng L., Zhou M., Hou H.B. Contamination and health risk assessment of heavy metals in China’s lead–zinc mine tailings: a meta-analysis. Chemosphere, 2021, vol. 267, pp. 128909. doi: 10.1016/j.chemosphere.2020.128909.
  24. Loska K., Wiechula D., Korus I. Metal contamination of farming soils affected by industry. Environment International, 2004, vol. 30, pp. 159–165. doi: 10.1016/S0160-4120(03)00157-0.
  25. Adlane B., Xu Z., Xu X., Lian L., Han J., Qiu G. Evaluation of the potential risks of heavy metal contamination in rice paddy soils around an abandoned Hg mine area in Southwest China. Acta Geochimica, 2020, vol. 39, pp. 85–95. doi: 10.1007/s11631-019-00364-8.
  26. Díez M.M., Simón F., Martín C., Dorronsoro I., García C., Van G. Ambient trace element background concentrations in soils and their use in risk assessment. Science of the Total Environment, 2009, vol. 407, pp. 4622–4632. doi: 10.1016/j.scitotenv.2009.05.012.
  27. Liang J., Feng C.T., Zeng G.M., Gao X., Zhong M.Z., Li X.D., Li X., He X.Y. Spatial distribution and source identification of heavy metals in surface soils in a typical coal mine city, Lianyuan, China. Environmental Pollution, 2017, vol. 225, pp. 681–690. doi: 10.1016/j.envpol.2017.03.057.
  28. Liu L., Liu Q., Ma J., Wu H., Qu Y., Gong Y., Yang S., An Y., Zhou Y. Heavy metal(loid)s in the topsoil of urban parks in Beijing, China: concentrations, potential sources, and risk assessment. Environmental Pollution, 2020, vol. 260, pp. 114083. doi: 10.1016/j.envpol.2020.114083.
  29. Ajani G.E., Popoola S.O., Oyatola O.O. Evaluation of the pollution status of lagos coastal waters and sediments, using physicochemical characteristics, contamination factor, nemerow pollution index, ecological risk and potential ecological risk index. International Journal of Environment and Climate Change, 2021, vol. 11, pp. 1–16. doi: 10.9734/IJECC/2020/XXXXX.
  30. Huang J., Wu Y., Sun J., Li X., Geng X., Zhao M., Sun T., Fan Z. Health risk assessment of heavy metal(loid)s in park soils of the largest megacity in China by using Monte Carlo simulation coupled with positive matrix factorization model. Journal of Hazardous Materials, 2021, vol. 415, pp. 125629. doi: 10.1016/j.jhazmat.2021.125629.
  31. Tomlinson D.L., Wilson J.G., Harris C.R., Jeffrey D.W. Problems in the assessment of heavy-metal levels in estuaries and the formation of a pollution index. Helgolander Meeresun, 1980, vol. 33, pp. 566–575. doi: 10.1007/BF02414780.
  32. Varol M. Assessment of heavy metal contamination in sediments of the Tigris River (Turkey) using pollution indices and multivariate statistical techniques. Journal of Hazardous Materials, 2011, vol. 195, pp. 355–364. doi: 10.1016/j.jhazmat.2011.08.051.
  33. Abliz A., Shi Q., Abulizi A. Contamination status and health risk assessment of soil heavy metals in the Northern Slope of Eastern Tianshan mountains industrial Belt in Xinjiang, Northwest China. Forests, 2022, vol. 13, pp. 1914. doi: 10.3390/f13111914.
  34. Hakanson L. An ecological risk index for aquatic pollution control-a sedimentological approach. Water Research, 1980, vol. 14, pp. 975–1001. doi: 10.1016/0043-1354(80)90143-8.
  35. Zhang F., Cao G., Cao S., Zhang Z., Li H., Jiang G. Characteristics and potential ecological risks of heavy metal content in the soil of a Plateau Alpine Mining Area in the Qilian Mountains. Land, 2023, vol. 12, pp. 1727. doi: 10.3390/land12091727.
  36. Ruey-An D., Yu-Tin L. Characterization and distribution of polycyclic aromatic hydrocarbon contaminations in surface sediment and water from Gao-ping River Taiwan. Water Research, 2004, vol. 38 (7), pp. 1733–1744. doi: 10.1016/j.watres.2003.12.042.
  37. Zhuang W., Wang Q., Tang L., Liu J., Yue W., Liu Y., Yongxia L., Fengxia Z., Qing C., Mantang W. A new ecological risk assessment index for metal elements in sediments based on receptor model, speciation, and toxicity coefficient by taking the Nansihu Lake as an example. Ecological Indicators, 2018, vol. 89, pp. 725–737. doi: 10.1016/j.ecolind.2018.02.033.
  38. Kilavi P.K., Kaniu M.I., Patel J.P., Usman I.T. Assessment of heavy metal pollution in soil and associated risks in the environs adjacent to a heavy mineral sand mine on the South Coast of Kenya. Water, Air and Soil Pollution, 2023, vol. 234, pp. 748. doi: 10.1007/s11270-023-06751-5.
  39. Zhou W., Dan Z., Meng D., Zhou P., Chang K., Zhuoma Q., Wang J., Xu F., Chen G. Distribution characteristics and potential ecological risk assessment of heavy metals in soils around Shannan landfill site, Tibet. Environmental Geochemistry and Health, 2023, vol.45, pp. 393–407. doi: 10.1007/s10653-022-01349-y.
  40. Wang Q., Cai J., Gao F., Li Z., Zhang M. Pollution level, ecological risk assessment and vertical distribution pattern analysis of heavy metals in the tailings dam of an abandon lead-zinc mine. Sustainability, 2023, vol. 15, pp. 11987. doi: 10.3390/su151511987.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».