New insights into pesticide occurrence and multicompartmental monitoring strategies in stream ecosystems using periphyton and suspended sediment
Notice bibliographique
Résumé
Streams are susceptible to pesticide pollutants which are transported outside of the intended area of application from surrounding agricultural fields. It is essential to monitor the occurrence and levels of pesticides in aquatic ecosystems to comprehend their effects on the aquatic environment. The common sampling strategy used for monitoring pesticides in stream ecosystems is through the collection and analysis of grab water samples. However, grab water sampling may not effectively monitor pesticides due to its limited ability to capture temporal and spatial variability, potentially missing fluctuations and uneven distribution of pesticides in aquatic environments. Monitoring using periphyton and sediment sampling may offer a more comprehensive approach by accounting for accumulative processes and temporal variations. Periphyton are a collective of microorganisms that grow on hard surfaces in aquatic ecosystems. They are responsive to chemical and biological changes in the environment, and therefore have the potential to act as a cost-effective, integrated sampling tool to monitor pesticide exposures in aquatic ecosystems. The objective of this study was to assess pesticides detected through periphyton, suspended sediment, and conventional grab water sampling methods and identify the matrix that offers a more comprehensive characterization of a stream's pesticide exposure profile. Ten streams across Southern Ontario were sampled in 2021 and 2022. At each stream site, water, sediment and periphyton, colonizing both artificial and natural substrates, were collected and analyzed for the presence of ~500 pesticides. Each of the three matrices detected distinctive pesticide exposure profiles. The frequency of detection in periphyton, sediment and water matrices were related to pesticides' log Kow and log Koc (P < 0.05). In addition, periphyton bioconcentrated 22 pesticides above levels observed in the ambient water. The bioconcentration factors of pesticides in periphyton can be predicted from their log Kow (simple linear regressions, P < 0.05). The results demonstrate that sediment and periphyton accumulate pesticides in stream environments. This highlights the importance of monitoring pesticide exposure using these matrices to ensure a complete and comprehensive characterization of exposure in stream ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».