Planktonic Diatoms as Bio-indicators of Ecological Integrity of Lower Ogun River, Abeokuta, Southwestern, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The application of biological indicators is a cheaper alternative for quality assessment of surface waters and can be used to complement routine physical/chemical analysis. This study evaluated the ecological integrity of Lower Ogun River using planktonic diatoms. Water and planktonic diatom samples were collected from four sampling stations fortnightly for a period of four consecutive months (March-June, 2015). Water quality parameters including pH, temperature, electrical conductivity, total dissolved solids, dissolved oxygen, chemical oxygen demand, nitrite, nitrate, ammonium, phosphate, sulphide, chloride, iron, manganese, silicate, total alkalinity, total hardness, total suspended solids, transparency and total organic carbon were analyzed using standard methods. Planktonic diatom samples were collected using 55 µm standard hand plankton net and analyzed following standard protocols. Data collected were subjected to descriptive and inferential statistics using PAST and SPSS statistical packages. A total of 54 planktonic diatoms belonging to 11 orders and 3 classes were identified at the study sites with Melosira varians having the highest abundance (3860 individuals/ml). The dominance of Melosira varians was indicative of organic pollution. The ranges of community structure indices were as follows: Shannon-Weaver Index (2.58-3.53), Menhinick index (0.23-0.57), Margalef index (0.97-3.85), Pielou index (0.70-0.96) and Simpson’s dominance index (1.03-1.41). Canonical Correspondence Analysis and Pearson Correlation results showed correlation between physical/chemical parameters, planktonic-diatom abundance, species composition, distribution and community structure at different levels of significance ( p <0.05). It was concluded that the quality of the river during the study period ranged between no pollution and slight/moderate pollution.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».