Assessment of seasonal variations of pesticides residues in water and sediments from Hadejia-Nguru wetlands, Northern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed seasonal variations in pesticide residues in water and sediment samples from the Hadejia-Nguru wetlands, Northern Nigeria; a critical sensitive ecosystem facing increasing anthropogenic pressures. Samples were collected monthly between March 2021 and October 2022 in three sampling stations, covering both dry and wet seasons. Pesticide extraction and cleanup were performed using the QuEChERS method, followed by analysis via GCMS. Results revealed significant increase in pesticide concentrations during the dry season (p < 0.001). Dichlorvos (peak: 231.70 µg/L), exclusively detected in the dry season, significantly exceeded WHO and USEPA toxicological thresholds. Permethrin (peak: 80.00 µg/L in water; 197.95 mg/kg in dry season sediment) exhibited year-round persistence, surpassing drinking water and sediment quality guidelines (e.g., Canadian Sediment Quality Guideline by > 1000 ×). Other pesticides, including Allethrin, Endrin, Endosulfan (banned), and Atrazine, were also predominantly found in the dry season, with Atrazine concentrations concerning for amphibian health (1.20 μg/L). Sediment samples recorded higher pesticide concentrations during the dry season, attributed to increased agricultural activity and reduced water volume, with persistent pesticides recorded across seasons, suggesting long-term accumulation and seasonal transport dynamics. By integrating these results into national action plans—such as Nigeria’s National Agricultural Resilience Framework—policy makers can prioritize wetland conservation, safeguard vulnerable communities reliant on these resources, and align with global sustainability goals (e.g., SDGs 6 and 15). The findings underscore the impact of agricultural practices on wetlands contamination and the necessity for effective monitoring and management. This study highlights the urgent need for sustainable agricultural practices and stringent regulations to mitigate pesticide contamination and safeguard the ecological integrity of the Hadejia-Nguru wetlands as well as protect vulnerable populations depending on these resources.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».