Impact of Agricultural Land Use Practices on Water Quality in Lubigi Wetland
Notice bibliographique
Résumé
Wetland encroachment due to agricultural land use practices (LUPs) adversely affects water quality in wetlands mainly through agricultural runoff. This study was conducted in Lubigi wetland in Uganda to (1) determine the effect of the agricultural LUPs on water quality and (2) understand the relationships between different water quality indicators and different agricultural LUPs existing in the wetland. The eight LUPs included in this study were perennial crops i.e. banana farming and sugarcane farming, annual crops i.e. maize farming and tomato farming, livestock farming which included a mixture of cows, goats, and sheep, undisturbed dense natural vegetation, reference wetland and the river. Water samples collected from the different LUPs were analyzed in the laboratory for selected physicochemical and biological water quality parameters. The water samples were analyzed for a variety of properties, including pH, electrical conductivity, total hardness, Ca-hardness, Mg- hardness, and concentrations of dissolved oxygen, calcium, magnesium, fluoride, total nitrogen, nitrates, ammonium, phosphates, potassium, total coliform, and Escherichia coli (E. coli), chemical oxygen demand, biological oxygen demand, total organic carbon, total dissolved solids, chlorides, sulphates, total phosphorus, and turbidity levels. The results suggested that the different LUPs influenced several water quality parameters. Dissolved oxygen was lowest in banana fields and the river at 2.57 mg/L and 3.44 mg/L respectively than other LUPs which limits survival of aquatic organisms. Biological oxygen demand, chemical oxygen demand and total organic carbon were high in the river water with values = 69.67 mg/L, 351.67 mg/L, 117.33 mg/L respectively indicating high organic pollution. We detected nutrient pollution in water from tomato and sugarcane fields which showed high concentrations of nitrates. The concentration of ammonium in river water (10.40 mg/L) was high, indicating nitrogen contamination. In all LUPs, Escherichia coli and total coliforms had high counts exceeding 2000 CFU/100mL which indicated elevated microbial pollution from livestock waste and agricultural runoff. Cluster analysis revealed distinct clusters influenced by varying water quality parameters. These findings show that agricultural LUPs in Lubigi wetland are significantly contributing to water pollution through microbial contamination, nutrient, and organic matter accumulation, which increases the potential for eutrophication and renders the water unsafe for drinking and domestic use. Implementing best management practices (BMPs) is essential for the sustainable use and management of the wetland.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».