Ecological and Geochemical Characteristics of the Content of Heavy Metals in Steppe Ecosystems of the Akmola Region, Kazakhstan

2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/su17146576
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Soil quality assessment plays a critical role in promoting sustainable land management, particularly in fragile steppe ecosystems. This study provides a comprehensive geoecological evaluation of heavy metal contamination (Pb, Cd, Zn, Cu, Co, Ni, Fe, and Mn) in soils across five districts of the Akmola region, Kazakhstan. The assessment incorporates multiple integrated pollution indices, including the geochemical pollution index (Igeo), pollution coefficient (CF), ecological risk index (Er), pollution load index (PLI), and integrated pollution index (Zc). Spatial analysis combined with multivariate statistical techniques (PCA and clustering analysis) was used to identify pollutant distribution patterns and differentiate areas by risk levels. The findings reveal generally low to moderate contamination, with cadmium (Cd) posing the highest environmental risk due to its elevated toxic response coefficient, despite its low concentration. The study also explores the connection between current soil conditions and historical land-use changes, particularly those associated with the Virgin Lands Campaign of the mid-20th century. The highest PLI values were recorded in the Yesil and Atbasar districts (7.88 and 7.54, respectively), likely driven by intensive agricultural activity and lithological factors. PCA and cluster analysis revealed distinct spatial groupings, reflecting heterogeneity in both the sources and distribution of soil pollutants.