Assessing the Impact of Anthropogenically Modified Land Uses on Wetland Health: Case of Witbank Dam Catchment in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Wetlands are critical ecological infrastructures that improve water quality, serve as habitat for fish and other aquatic life, accumulate floodwaters, and maintain surface water flow during dry periods. However, the health of wetlands has been compromised by anthropogenic activities that affect the constant supply of ecosystem services. This study assessed the impact of anthropogenically modified land use on wetland health in the Witbank Dam Catchment in South Africa, whose land use has been severely modified for agriculture and mining purposes. The study developed a model linking surface runoff generated in the catchment with land use and wetland typology to comprehend diffuse pollution from pollution-source land uses. Runoff data and related wetland spatial information were processed and analysed in a Geographic Information System (GIS) to estimate pollutants (agricultural nutrients and acid mine drainage) from runoff detained and released by wetlands. The analysis facilitated the assessment of the value of wetlands in enhancing water quality, as well as human and environmental health. The runoff volume from pollution-source land uses (urban areas, farmlands, and mining) was used to evaluate annual pollution levels. Wetland types are ranked according to their efficiency levels to filter pollutants. The assumption is that the difference between filtered and unfiltered runoff is the quantity of polluted runoff water discharged into the river system. The analysis has shown that 85% of polluted runoff generated in the catchment ends up in the river system. An important observation is that although wetlands have a substantial ability to absorb excess pollutants, they have finite boundaries. Once they reach their full holding capacity, they can no longer absorb any further pollutants. The excess is discharged into the river system, risking human and environmental health. This explains why the Limpopo River is heavily polluted resulting in the death of fish, crocodiles and other aquatic life.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».