作者:米歇尔·霍顿，斯坦福大学 斯坦福大学的研究员瑞安·塞西从加利福尼亚州莫斯海滩的菲茨杰拉德海洋保护区的潮汐池里收集水样
信用:梅根谢伊 根据斯坦福大学的一项新研究，在当地海滩进行不到两天的水质采样，可能是减少每年数百万海滩游客因污染水而患病所需的一切
发表在《环境科学与技术》杂志上的这项研究提出了一个模型框架，该框架可靠地预测了在频繁的水样采集仅一两天后海滩的水质
这种方法在加州进行了测试，可以用来监视原本不受监控的沿海地区，这对于保护海滩游客的福祉和全球繁荣的海洋经济至关重要
“这项工作结合了微生物学、海岸过程和数据科学的知识，产生了一种有效管理我们最宝贵的资源之一和保护人类健康的工具，”资深作者亚历山大·鲍姆说，他是斯坦福大学土木与环境工程教授
在海滩上测量粪便指示菌(FIB)的浓度——它表示粪便的存在，并可能导致不安全的水环境——可以确保公众的健康和安全
虽然所有的海水都含有一定程度的病原体，如细菌或病毒，但它们通常被稀释到无害的浓度
然而，降雨、水温、风、径流、划船废弃物、雨水管溢出、靠近污水处理厂、动物和水禽的变化会导致水污染的涌入
接触这些污染物会导致许多疾病，包括呼吸道疾病和胃肠道疾病，以及游泳者的皮肤、眼睛和耳朵感染
保护沿海水域和使用它们的人们对加州840英里海岸线的大部分仍然是至关重要的
每年有超过1.5亿人在该州450个海滩中的一个游泳、冲浪、潜水和玩耍，收入超过100亿美元
根据加州水资源控制委员会的说法，17个县的卫生机构、公有污水处理厂、环保团体和几个公民科学团体在全州范围内进行水采样
然而，由于无障碍问题、预算资源限制或季节原因，并非所有水域都进行例行检查，尽管公众使用这些水域
保障公众健康的另一个障碍在于采样和结果之间的滞后时间——长达两天——导致海滩管理者做出反映过去水质状况的决定
当监测到的水域含有大量细菌并对健康构成威胁时，海滩管理人员会张贴警告标志或关闭海滩
目前测试方法的延迟可能会在不知不觉中让游泳者暴露在不健康的水中
为了克服这些限制，研究人员将水采样和环境数据与机器学习方法相结合，以准确预测水质
虽然预测水质模型并不新鲜，但它们通常需要开发跨越数年的历史数据
研究小组使用了在圣克鲁斯、蒙特雷和亨廷顿海滩采集的水样，这些水样以10分钟为间隔，采集时间相对较短，为一到两天
在这三个地点中，对244个样本进行了纤维蛋白原浓度测量，并标记为高于或低于国家认为安全的可接受水平
研究人员随后收集了同一时间段的气象数据，如气温、太阳辐射和风速，以及海洋数据，包括潮位、浪高和水温(所有影响纤维浓度的因素)
利用高频水质数据和机器学习方法，他们训练计算机模型来准确预测三个海滩的纤维浓度
研究人员发现，连续24小时每小时的水采样——捕捉整个潮汐和太阳周期——足以获得可靠的结果
从更长的时间段输入框架气象和潮汐数据导致未来水质预测至少在整个季节都是可靠的
塞尔西说:“这些结果对于那些想知道海滩水质状况的社区来说，的确很有帮助。”
“通过一些资源和一天的采样，这些社区可以收集启动他们自己的水质建模系统所需的数据
" 该框架代码可公开获取，也可用于准确预测其他污染物，如有害藻类、金属和已知会对当地水域造成严重破坏的营养物质
研究人员指出，需要更多的分析来更好地确定准确的时间框架，这些模型仍然是准确的，并指出，继续评估和再培训模型仍然是准确预测的最佳实践
来源：由phyica.com整理转载自PH，转载请保留出处和链接！
