Scientific Reports volume 13、記事番号: 14079 (2023) この記事を引用
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アフリカのナイジェールデルタは世界で最も重要な湿地の一つですが、集中的な石油開発と地球規模の変化による生態系への影響は十分に文書化されていません。 私たちは、季節変動と全石油炭化水素 (TPH)、重金属 (HM)、および栄養負荷による汚染を、気候変動に関連して特徴付けました。 水サンプル中には最大 889 mg/L の TPH 濃度と最大 13.119 mg/L の HM 濃度が検出され、年間を通じて顕著な時空間変動が見られました。 HM 汚染指数と汚染係数は、特に Cd、Cu、Hg、Ni について、生態学的および人間の健康に対する深刻な危険を示します。 TPH/HM の有意な差は、場所と季節の間で観察され、TPH-HM、気候変数と TPH-HM の間には相関関係がありました。 栄養塩レベル、濁度、塩分、温度、SO42 は高く、雨季に TPH/HM の変動が最大になることと相関していた。 これらの発見は、観察された時空間変動と気候変動を考慮した影響の悪化を考慮して、ナイジェールデルタにおける汚染管理の改善が緊急に必要であることを示唆しています。 汚染レベルが高いことを考慮すると、生物相における暴露の影響と生物蓄積のさらなる評価には、将来の気候変動シナリオと、飲料水、食糧供給、生計手段に集中的に依存する人間への影響を含めるべきである。
ナイジェールデルタ地域は世界最大の湿地システムの 1 つであり、アフリカで最も多様な水生種を含む生物多様性ホットスポットと考えることができます 1,2,3。 この地域にはいくつかの深刻な人為的圧力が存在し、汚染、地球環境の変化、そしてその結果として生じる地域の脆弱な生態系の急速な質の低下によるシステムの脆弱性が増大しています1、2、3、4、5、6。 この地域では、関連する（生態）毒性、生物濃縮、残留性、および人間を含む生物相へのリスクのため、汚染が大きな懸念となっています3、4、5、6。 基本的に、大規模な河川系の河口地域は、汚染された堆積物の吸収源であり、隣接する海洋生息地の汚染源であることが知られています。 この状況は世界中の多くの河口地域で観察できますが、アフリカのナイジェールデルタは、監視されていない人間の広範な活動が汚染レベルに直接影響を与える一例です。 残留性のため、懸念される汚染物質の一部は、ナイジェールデルタシステム内での重油の開発から生じる全石油炭化水素 (TPH) および重金属 (HM) です。 TPH および HM は、石油開発および採掘の分野の水生環境に広く分布する、残留性、生物蓄積性、有毒および発がん性の化合物であり、ここで特定の範囲で確認できます。 それらは風化や土壌浸食などの自然発生源に由来する可能性がありますが、ナイジェールデルタの発生源は、大気堆積、原油流出、未規制の産業排出およびその他の発生源による主要な排出経路として人為的活動と関連しています。 これにより、これらの物質が水柱に拡散したり、自然のバックグラウンドレベルを超えて堆積物10に沈着したりすることになります。 このような一般的な理解にもかかわらず、変化する極端な気候条件を考慮して、これらの汚染物質の発生と動態を関連付ける体系的な評価は行われていません。 地球温暖化は地表温度に影響を与えるだけでなく、塩分勾配の変化、洪水の増加、水文学的状況の変化をもたらし、汚染物質の移動と分布、ひいては生物学的利用能に大きな影響を与える可能性があります6,10。 対照的に、干ばつ現象や高い蒸発率は、汚染物質の濃度の増加につながる可能性があります11。 その結果、生態系内の TPH および HM レベルとそれに関連するリスクが水文気候変数によって変化し、悪化する可能性があるという懸念があります10。
5 km apart) were sampled in each site in the estuary, river, and lagoon. Monthly water samples were collected from the mapped stations over an entire annual cycle from January to December, 2021. TPHs and HMs (Mn, Al, Co, B, Ba, Zn, Cr, Cu, Ni, Pb, Cd, Hg) were measured in mg/L. In brief, TPHs: 5 mL samples were extracted with 50 mL Toluene in a separating funnel, and the aqueous layer was measured with UV–Vis spectrophotometer. HMs: 100 mL samples were evaporated, digested with 10 mL HNO3, and then 5 mL perchloric acid, and analysed with Atomic Absorption Spectrophotometer (Supplementary Data). The degree of anthropogenic metal contamination levels of the three habitat types was further determined by contamination factor (CF), and the cumulative factor was calculated as the mean ratio of measured sample concentrations and the reference (using the national fisheries and recreation quality standard and USEPA regulations) (see detailed description in the Supplementary Data). Pollution load index (PLI) for HMs in water was computed based on engine values > 1, and > 3 for Nemerow pollution index (NPI). Climate-related parameters temperature (°C), salinity (ppt), conductivity (mS/cm), DO (mg/L), TDS (mg/L), pH, were measured in-situ using a Horiba U-52 Multi-parameter meter, while, nutrients PO43− (mg/L), NO3− (mg/L), NH4+ (mg/L), and SO42− (mg/L), turbidity (NTU)) were determined using established standard methods in APHA17 and Anyanwu et al.16 to understand the extent of hydro-climate associated changes in the systems./p> 880 mg/L and > 500 mg/L) respectively. Oil exploitation and related port activities (including petroleum loading and off-loading), sewage and industrial discharge could be ascribed./p> 6 indicates a very high contamination. The box shows 25% to 75% range of values including seasonal median (–). Whiskers indicate the range of values within 1.5 inter-quartile ranges. Plots = Imo river (a,d), Bonny estuary (b,e), Lagos lagoon (c,f)./p> 35 ppt) in brackish habitats was identified. Nutrients (PO43−, NO3−, NH4+) were 0.01–8.25 mg/L, 0.08–23.80 mg/L and 0.32–35 mg/L, respectively, while sulphate (SO42−) varied between 0.01 and 25.63 mg/L in the coastal system. Climate variables indicated that nutrients, SO42−, turbidity (PC 1), and TDS, pH, salinity, conductivity (PC 2) mainly accounted for variation in the data (Fig. 3b). Linking contaminant patterns to climate parameters exhibited similarities in factors affecting TPHs/HMs distribution in various sites, seasons, stations, and the interaction term sites × seasons (p < 0.001, Table 2). PO43− and SO42− were found to be the most sensitive parameters related to TPHs/HMs mobilization in the region, while turbidity showed strong impact during the wet season (as a result of strong rain). PERMANOVA indicated that PO43−, turbidity, conductivity, salinity, DO, temperature significantly affected TPHs and HMs mobility in all the study sites, seasons and the interaction term (sites × seasons) (p < 0.01). The regression analysis (DistLM) also confirmed that the climate-driven variables significantly influenced TPHs and HMs mobilization in the systems (p < 0.01) with the exception of conductivity, TDS and pH as displayed by the distance based redundancy analysis biplots (dbRDA) (Fig. 3c). However, temperature, salinity, PO43−, SO42− and turbidity are the most sensitive parameters affecting contaminant mobilization in the African Niger Delta system./p>
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