Menos de dos días de muestreo de la calidad del agua en las playas locales puede ser todo lo que se necesita para reducir las enfermedades entre millones de bañistas cada año debido al agua contaminada. según una nueva investigación de Stanford. El estudio, publicado en Ciencia y tecnología ambiental , 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 utilizarse para controlar las zonas costeras que de otro modo no estarían supervisadas, que es clave para proteger el bienestar de los bañistas y las prósperas economías oceánicas en todo el mundo.

"Este trabajo combina conocimientos de microbiología, Procesos costeros y ciencia de datos para producir una herramienta para gestionar de forma eficaz uno de nuestros recursos más preciados y proteger la salud humana. "dijo la autora principal Alexandria Boehm, un profesor de Stanford de ingeniería civil y ambiental.

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, normalmente se diluyen a concentraciones inofensivas. Sin embargo, cambios en las precipitaciones, temperatura de agua, viento, escapada, residuos de navegación, desbordamiento de alcantarillado pluvial, proximidad a plantas de tratamiento de residuos, los animales y las aves acuáticas pueden provocar una afluencia de contaminación del agua. La exposición a estos contaminantes puede causar muchas dolencias, incluyendo enfermedades respiratorias y enfermedades gastrointestinales, junto con la piel, infecciones de ojos y oídos a los nadadores.

La protección de las aguas costeras y de las personas que las utilizan sigue siendo esencial para gran parte de las 840 millas de costa de California. Más de 150 millones de personas nadan, navegar, bucear y jugar en una de las 450 playas del estado al año, generando más de $ 10 mil millones en ingresos. Según la Junta de Control de Recursos Hídricos del Estado de California, 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.

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. La demora 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, en general, 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 las concentraciones de FIB y se marcaron por encima o por debajo del nivel aceptable considerado seguro por el estado. Luego, los investigadores recopilaron datos meteorológicos como la temperatura del aire, radiación solar y velocidad del viento junto con datos oceanográficos, incluido 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.

Utilizando 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 las algas nocivas, metales y nutrientes 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.