Ecological indicators of water quality and marshland impact area (MARia) index of Ligawasan Marsh: a critically important wetland in the Southern Mindanao, Philippines
Notice bibliographique
Résumé
Wetland ecosystems are vital for both biodiversity and communities that depend on them. The Ligawasan Marsh in the Southern Philippines is one of the most threatened wetlands in the country. Apart from growing anthropogenic developments (e.g. natural gas extraction and industrialisation), marshes face warfare-driven threats that have hindered research and conservation efforts in the area for many decades. Our study is the first to investigate the patterns of physicochemical parameters, the impact of land-use changes on the environmental status of the marshland, and the contribution of surrounding towns. We found a strong negative correlation between dissolved oxygen (DO) and indicators of pollution such as biochemical oxygen demand (BOD), chemical oxygen demand (COD), and heavy metals. Interestingly, we observed elevated levels of phosphate and mercury at all sampling sites within the Ligawasan Marsh. Our landscape-level modelling showed that these elevated levels are associated with expanding croplands and urbanisation. Furthermore, we utilised our newly developed Marshland Impact Area (MARia) Index. We found that the potential impact contribution of cropland and urbanisation from surrounding towns of the Ligawasan Marsh varied significantly, suggesting the importance of implementing local policies to reduce land use change impacts. With the current limited knowledge and beyond safe pollution levels in the Ligawasan Marsh, it is crucial to implement collaborative and science-based governance to integrate conservation initiatives with the priorities of global targets, such as the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework, for a comprehensive and sustainable approach to Ligawasan Marsh conservation.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».