Una nueva forma de pronosticar la calidad del agua de la playa

aviso de bacterias en el agua

El código marco de la aplicación es de acceso público

Menos de dos días de muestreo de la calidad del agua en las playas locales puede ser todo lo que se necesita para reducir cada año las enfermedades entre millones de bañistas debido al agua contaminada, según una nueva investigación de Stanford.

El estudio presenta un marco de modelado que predice de manera confiable la calidad del agua en las playas después de solo uno o dos días de muestreo frecuente del agua. El enfoque, probado en California, podría usarse para controlar las áreas costeras que de otra manera no serían monitoreadas, lo cual es clave para proteger el bienestar de los bañistas y las prósperas economías oceánicas en todo el mundo.

"Este trabajo combina el conocimiento de la microbiología, los procesos costeros y la ciencia de datos para producir una herramienta para administrar de manera efectiva uno de nuestros recursos más preciados y proteger la salud humana", dijo la autora principal Alexandria Boehm, profesora de ingeniería civil y ambiental de Stanford.

La medición de las concentraciones de bacterias indicadoras fecales (FIB), que denotan la presencia de materia fecal y pueden conducir a condiciones de agua inseguras, en las playas garantiza la salud y la seguridad del público. Si bien toda el agua del océano contiene algún grado de patógenos, como bacterias o virus, generalmente se diluyen a concentraciones inofensivas.

Sin embargo, los cambios en las precipitaciones, la temperatura del agua, el viento, la escorrentía, los desechos de la navegación, el desbordamiento de las alcantarillas pluviales, la proximidad a las plantas de tratamiento de desechos, los animales y las aves acuáticas pueden provocar una afluencia de contaminación del agua. La exposición a estos contaminantes puede causar muchas dolencias en los nadadores, incluidas enfermedades respiratorias y gastrointestinales, junto con infecciones de la piel, los ojos y los oídos.

La protección de las aguas costeras y las personas que las utilizan sigue siendo esencial para gran parte de las 840 millas de costa de California. Anualmente más de 150 millones de personas nadan, surfean, bucean y juegan en una de las 450 playas del estado, generando más de $ 10 mil millones en ingresos. Según la Junta de Control de Recursos Hídricos del Estado de California, las agencias de salud en 17 condados, plantas de tratamiento de aguas residuales de propiedad pública, grupos ambientalistas y varios grupos de ciencia ciudadana realizan muestreos de agua en todo el estado. Sin embargo, no todas las aguas se controlan de forma rutinaria debido a problemas de accesibilidad, limitaciones de recursos presupuestarios o la temporada, a pesar de su uso por parte del público.

medición de la calidad de agua en la playa

Otro obstáculo para salvaguardar la salud pública radica en el tiempo que transcurre entre el muestreo y los resultados (hasta dos días), lo que lleva a los administradores de playas a tomar decisiones que reflejan las condiciones pasadas de la calidad del agua. Cuando las aguas monitoreadas contienen altos niveles de bacterias y representan un riesgo para la salud, los administradores de playas colocan señales de advertencia o cierran las playas. El retraso en los métodos de prueba actuales podría exponer, sin saberlo, a los nadadores a aguas insalubres.

Para superar estas limitaciones, los investigadores combinaron el muestreo de agua y los datos ambientales con métodos de aprendizaje automático para pronosticar con precisión la calidad del agua. Si bien los modelos predictivos de la calidad del agua no son nuevos, generalmente han requerido el desarrollo de datos históricos que abarcan varios años.

El equipo utilizó muestras de agua recolectadas a intervalos de 10 minutos durante un período de tiempo relativamente breve de uno a dos días en las playas de Santa Cruz, Monterey y Huntington Beach. Entre los tres sitios, se midieron 244 muestras para concentraciones de FIB y se marcaron por encima o por debajo del nivel aceptable que el estado considera seguro. Luego, los investigadores recopilaron datos meteorológicos como la temperatura del aire, la radiación solar y la velocidad del viento junto con datos oceanográficos que incluyen el nivel de la marea, la altura de las olas y la temperatura del agua (todos los factores que influyen en las concentraciones de FIB) durante el mismo período de tiempo.

calidad de agua en la playaUtilizando datos de alta frecuencia sobre la calidad del agua y métodos de aprendizaje automático, entrenaron modelos informáticos para predecir con precisión las concentraciones de FIB en las tres playas. Los investigadores encontraron que el muestreo de agua por hora durante 24 horas seguidas, capturando un ciclo completo de mareas y solares, resultó suficiente para obtener resultados confiables. La alimentación del marco de datos meteorológicos y de mareas de períodos de tiempo más largos dio como resultado predicciones futuras de la calidad del agua que fueron confiables durante al menos una temporada completa.

"Estos resultados realmente empoderan a las comunidades que quieren saber qué está pasando con la calidad del agua en su playa", dijo Searcy. "Con algunos recursos para comenzar y un día de muestreo, estas comunidades podrían recopilar los datos necesarios para iniciar sus propios sistemas de modelado de la calidad del agua".

El código marco, que es de acceso público, también podría desarrollarse para realizar predicciones precisas de otros contaminantes, como algas, metales y nutrientes dañinos que se sabe que causan estragos en las aguas locales. Los investigadores señalan que se necesitan más análisis para determinar mejor el marco de tiempo exacto en que estos modelos siguen siendo precisos y señalan que evaluar y reentrenar continuamente los modelos sigue siendo una mejor práctica para obtener predicciones precisas.

La investigación se ha publicado en Environmental Science & Technology: A Day at the Beach: Enabling Coastal Water Quality Prediction with High-Frequency Sampling and Data-Driven Models

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