Spatio-seasonal variation in wetland water quality, heavy metal pollution and macroinvertebrate communities in the Waterberg Mountain Complex
Notice bibliographique
Résumé
Wetlands in semi-arid southern Africa are increasingly threatened by combined climatic and anthropogenic stressors, yet seasonal data on water quality and biota remain scarce. We assessed 11 wetlands in the Waterberg Mountain Complex, Limpopo Province sampling during early rains and late rains. At each site we measured in-situ physico-chemical variables, quantified water-sediment heavy metals and collected benthic macroinvertebrates. Dissolved oxygen was the only physico-chemical variable showing a significant seasonal decline (11.7 mg/l early rains to 5.8 mg/l in late rains; p < 0.05). Iron exceeded Canadian guidelines in 64% of LR samples (max = 22 mg/l). Cadmium exhibited the greatest seasonal increase in sediments (p < 0.01). Diptera dominated macroinvertebrate assemblages particularly at the most metal-enriched site whereas Ephemeroptera, Trichoptera and Odonata were abundant in wetlands with higher oxygen and lower metal loads. Canonical correspondence analysis linked turbidity, conductivity and temperature with tolerant taxa (Hemiptera, Hydracarina), whereas redundancy analysis indicated zinc and cadmium strongly structured communities at polluted sites. These findings highlight oxygen limitation and localized Fe–Cr–Cd enrichment as key stressors influencing macroinvertebrate diversity. As the first integrated seasonal assessment for Waterberg wetlands, the study provides a baseline for monitoring systems facing intensifying land-use and climate pressures and underscores the need for continued multi-season biomonitoring to guide adaptive management.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».