Integrated Plankton and Trace Metal Analysis as Indicators of Organic Pollution Threats from Carp-Cultured Ponds to Adjacent Ecosystems: Implications for Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stawy Milickie (Milicz Ponds) is a natural reserve that has a great ecological importance as a Ramsar site and economic importance as one of the largest carp breeding centres in Europe. Continuous anthropogenic pressure on these large ecosystems can lead to a high disturbance on its natural ecology and sustainability. Phytoplankton, one of the most important indicators of any anthropogenic load, especially organic pollution have been studied in the present study. This is the first work ever from Milicz ponds, wherein the diversity, community structure and seasonal variability of phytoplankton with respect to changes in physicochemical parameters and trace metals have been studied. Periodic samples of water and phytoplankton were collected from four selected ponds of various sizes from October 2018 to September 2019. Of the four selected ponds one was unused for carp cultivation. The study reports the presence of 147 phytoplankton species in nine distinct taxonomic groups. The Genera based Algal pollution index indicated presence of organic pollution in both noncultured pond and carp-cultured pond. The heavy metals detected in the concentration order of Cd > Mn > Fe > Zn > Cu > Pb remained much higher than the safe limits of freshwater aquaculture ponds. The probable sources of these pollutants were identified as artificial feed used in the cultivation of carp and inundation from the river basin. This study emphasizes the urgent need for continuous qualitative and quantitative assessment and monitoring of water parameters, including plankton, in these ponds. This study highlights how the structure of microplankton communities, in conjunction with heavy metal analysis, serves as indicators of the spread of organic pollution in non-cultivated aquaculture environments. It strongly advocates for implementing sustainable measures to safeguard this vital ecosystem.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».