Scientific Reports 13권, 기사 번호: 14079(2023) 이 기사 인용
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아프리카 니제르 삼각주는 집중적인 석유 개발과 지구적 변화가 생태학적으로 미치는 영향이 잘 기록되지 않은 세계에서 가장 중요한 습지 중 하나입니다. 우리는 기후에 따른 변수와 관련하여 총석유탄화수소(TPH), 중금속(HM) 및 영양분 부하로 계절 역학과 오염을 특성화했습니다. 최대 889 mg/L의 높은 TPH 농도와 최대 13.119 mg/L의 HM이 물 샘플에서 발견되었으며, 일년 내내 시공간적 변화가 뚜렷했습니다. HM 오염 지수 및 오염 계수는 특히 Cd, Cu, Hg 및 Ni의 경우 심각한 생태학적 및 인간 건강 위험을 나타냅니다. TPHs-HM, 기후 변수 및 TPHs-HM 간의 상관 관계와 함께 현장과 계절 간에 TPH/HM의 중요한 차이가 관찰되었습니다. 영양분 수준, 탁도, 염도, 온도 및 SO42-는 높았으며 우기 동안 TPH/HM의 변동성이 가장 컸습니다. 이러한 발견은 관찰된 시공간적 변화와 기후 변화에 따른 영향 악화를 고려하여 니제르 삼각주에서 개선된 오염 통제가 시급히 필요함을 시사합니다. 오염 수준이 높다는 점을 감안할 때, 생물군의 노출 영향과 생물학적 축적에 대한 추가 평가에는 미래 기후 변화 시나리오와 식수, 식량 공급 및 생계 시스템에 집중적으로 의존하는 인간에 대한 영향이 포함되어야 합니다.
니제르 삼각주 지역은 전 세계적으로 가장 큰 습지 시스템 중 하나이며 아프리카에서 가장 다양한 수생 생물종을 포함하는 생물 다양성 핫스팟으로 간주될 수 있습니다1,2,3. 이 지역에는 몇 가지 심각한 인위적 압력이 존재하며, 오염, 지구 환경 변화 및 그에 따른 지역의 취약한 생태계의 급속한 품질 저하로 인해 시스템의 취약성이 증가합니다1,2,3,4,5,6. 오염은 관련된 (생태)독성, 생물학적 축적, 지속성 및 인간을 포함한 생물군에 대한 위험으로 인해 이 지역에서 주요 관심사였습니다3,4,5,6. 근본적으로, 대규모 하천 시스템의 하구 지역은 오염된 퇴적물의 흡수원이자 인접한 해양 서식지의 오염원으로 알려져 있습니다. 이러한 상황은 전세계 많은 하구 지역에서 관찰될 수 있지만3,6,7,8,9 아프리카 니제르 삼각주는 감독되지 않은 광범위한 인간 활동이 어떻게 오염 물질 수준에 직접적인 영향을 미치는지 보여주는 예입니다. 지속성으로 인해 우려되는 오염물질 중 일부는 니제르 삼각주 시스템 내에서 중유 채굴로 인해 발생하는 총 석유 탄화수소(TPH)와 중금속(HM)입니다. TPH 및 HM은 석유 개발 및 채광 분야의 수생 환경에 널리 분포되어 있는 잔류성, 생물축적성, 독성 및 발암성 화합물이며, 이는 여기서 특정 정도까지 볼 수 있습니다. 풍화 작용 및 토양 침식과 같은 자연적 원인에서 발생할 수 있지만 니제르 삼각주의 원인은 대기 퇴적, 원유 유출, 규제되지 않은 산업 배출 및 기타 원인에 의한 주요 배출 경로로서 인위적 활동과 연결되어 있습니다. 이로 인해 이러한 물질이 물기둥으로 분산되거나 자연 배경 수준을 초과하는 퇴적물10에 퇴적됩니다. 이러한 일반적인 이해에도 불구하고, 변화하고 극단적인 기후 조건에 비추어 이러한 오염물질의 발생과 역학을 연관시키기 위해 수행된 체계적인 평가는 없습니다. 지구 온난화는 표면 온도에 영향을 미칠 뿐만 아니라 염분 농도 변화, 홍수 증가, 수문 체계 변화를 초래하여 오염 물질 이동 및 분포, 이에 따른 생물학적 이용 가능성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다6,10. 대조적으로, 가뭄과 높은 증발률은 오염물질의 농도를 증가시킬 수 있습니다11. 결과적으로 생태계의 TPH 및 HM 수준과 관련 위험이 수문기후 변수10에 의해 변경되고 악화될 수 있다는 우려가 있습니다.
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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