水中重金属的毒性通常与水中金属的浓度有关。 但是，众所周知，除了浓度外，重金属的形成也是一个关键因素。 在这项研究中，通过使用Visual MINTEQ软件进行建模，研究了赞比亚铜带省两个不同土壤样品中的Cu，Co和Pb的种类（离子形式）的浓度和类型（离子形式）。 由于废矿石堆放场中的矿物质含量较高，因此来自矿石堆放场的样品的浓度和电导率高于第二个站点。 通过Visual MINTEQ进行建模时，使用了已定义的参数（例如样品溶液的浓度，离子电导率和pH）来分析自由金属离子和键合金属随pH的分布。 该模型的结果表明，Cu2，Pb2和Co2离子在pH高达6.5的酸性水溶液中会富集。 在较高的pH下，羟基和碳酸氢根物质的形成导致二价离子浓度的下降。 有趣的是，Co2离子在溶液中的pH值最高可达8.5，几乎没有形成羟基或碳酸盐形式。 最后，结果表明，在不考虑复杂的分析工具的情况下，当考虑螯合和竞争性金属离子时，可以使用形态模型确定土壤/水溶液中金属离子的可用性。

旅游业是赞比亚和世界经济外汇收入的主要来源之一。 本文考虑了1995年至2014年期间每年在赞比亚的国际游客人数。 在这项研究中，我们评估了自回归综合移动平均线（ARIMA）和Holt Winters指数平滑（HWES）的模型性能。 误差指标：平均百分比误差（MPE），平均绝对误差（MAE），平均绝对比例误差（MASE），均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）表明HWES是合适的模型具有合理的预测准确性。 与ARIMA（0，1，2）模型相比，HWES（α= 1，β= 0.1246865）显示出最小的误差。 因此，HWES（α= 1，β= 0.1246865）可用于模拟赞比亚年度国际游客入境量。 此外，预测结果表明，到2024年，每年国际游客的到访量将逐渐增加约42％。准确的预测对于新投资者和政策制定者至关重要。 赞比亚政府在制定政策和制定战略以促进旅游业发展时应使用此类预测。