Évaluation comparée de la pollution des rivières Kahuwa et Mpungwe par l'utilisation des macroinvertébrés benthiques
Notice bibliographique
Résumé
Les perturbations environnementales dues aux activités anthropogéniques se multiplient dans de nombreuses régions du globe et entraînent diverses pollutions des eaux. Ces pollutions sont importantes et causent un grand problème régional et local de santé publique. Dans la ville de Bukavu et ses environs, il y a suffisamment des systèmes aquatiques qui présentent des signes de pollution résultant des activités humaines. En vue d’estimer l’impact des activités anthropogéniques sur l’environnement des rivières, cette étude a été menée sur les rivières Kahuwa, située en milieu urbain, la ville de Bukavu et Mpungwe, située en milieu rural, à 20 km de la même ville. Des analyses physico-chimiques et biologiques réalisées in situ et au laboratoire du Centre de recherche en sciences naturelles de Lwiro, République Démocratique du Congo dans 7 sites des deux rivières (4 dans la rivière Kahuwa et 3 dans la rivière Mpungwe). Les résultats obtenus ont montré que la rivière Kahuwa est plus polluée que la rivière Mpungwe durant la période d’étude. Les paramètres physico-chimiques étudiés varient de l’amont en aval dans les deux rivières. Les concentrations en nutriments (phosphore et azote) sont en générales très élevées dans les sites où les activités anthropogéniques sont intenses (Kibonge, Cheche et SNCC pour la rivière Kahuwa et Usine Murhesa pour la rivière Mpungwe). Ces concentrations montrent bien que la pollution organique est intensifiée par les apports anthropogéniques. En général, la différence des concentrations des paramètres physico-chimiques dans les deux rivières est significative (p < 0,05). Les sources de ces nutriments sont généralement les effluents domestiques, les fosses septiques, les érosions provenant de l’agriculture, les rejets des industries et rejets des déchets divers qui ne sont pas réglementés. Les sites de la rivière Kahuwa ont moins d’espèces (14) que les sites de la rivière Mpungwe (31). La différence est significative entre les deux rivières (p < 0,001) en ce qui concerne la richesse spécifique. Cette faible richesse spécifique de la rivière Kahuwa serait due à la dégradation de la qualité des eaux comme déjà observée dans les facteurs physico-chimiques. En effet, il a été remarqué que l’utilisation des terres dans le bassin versant avait un impact significatif sur la distribution des macroinvertébrés. L’indice de Shannon et Weaver H’, l’indice biotique de pollution des macroinvertébrés l’indice de Hilsenhof, l’indice de Simpson et l’indice de Margalef montrent des variations entre les sites de prélèvement et les rivières. Des mesures de lutte antiérosive dans le bassin versant de la rivière Kahuwa et de mesures d’éco-sanitation (utilisation des toilettes VIP) sont recommandées pour diminuer la quantité des matières organiques apportées par la rivière Kahuwa dans le Lac Kivu.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».