Osiguravanje kvalitete vode za kupanje nakon ekstremnih oluja u Barceloni, Španjolska

Ključna učenja

O regiji

Figure 1: Location of Barcelona. Image Credit: Britannica

Klimatske prijetnje

Kao i mnoge druge obale na Sredozemlju i u Europi, katalonska obala vrlo je osjetljiva na klimatske promjene zbog složenog međudjelovanja klime, bogate bioraznolikosti i visoke ljudske aktivnosti. Porast razine mora ugrožava niske obale (posebno delte i estuarije) zbog sve većih rizika od poplava i prodora soli, među ostalim utjecajima. Češće i intenzivnije morske oluje utječu na obalna dobra i ugrožavaju lokalne vrste i bioraznolikost. Nestašica vode kronični je problem, pogoršan klimatskim promjenama i povećanim turizmom, pri čemu se opskrba vodom u velikoj mjeri oslanja na prijenose rijeka, postrojenja za desalinizaciju i obnovljenu vodu. Sve veća varijabilnost padalina pogoršava bujične poplave – poplave povezane s obilnim kišama koje se javljaju u manje od šest sati – i uzrokuje štetu, što je posebno problematično u gusto naseljenim područjima u kojima morske poplave predstavljaju dodatnu prijetnju.

Procjena utjecaja prelijevanja kanalizacijskih sustava na kvalitetu vode i javno zdravlje

Figure 2: Bogatell channel discharge in Barcelona. Sampling point location. Image Credit: Google Maps

Rastuće globalne temperature i češće ekstremne kiše vjerojatno će dovesti do češćih i intenzivnijih pojava kombiniranog prelijevanja kanalizacije, što će zahtijevati poboljšane strategije praćenja i upravljanja.

Predviđanje zdravstvenih rizika od prelijevanja otpadnih voda s pomoću podataka u stvarnom vremenu

Kako bi procijenio rizik za zdravlje kupača izloženih zagađenoj morskoj vodi, projektni tim IMPETUS-a razvio je model kvantitativne mikrobiološke procjene rizika i testirao ga na gradskoj plaži u Barceloni. Kombiniranjem podataka o okolišu u stvarnom vremenu, kao što su vremenske prilike, uvjeti na moru i prelijevanje otpadnih voda, model predviđa kada i gdje kvaliteta vode predstavlja rizik za zdravlje.

Simulira kako se patogeni šire iz točke ispuštanja i procjenjuje koncentracije u obližnjim zonama kupanja. Model također razmatra kako okolišni čimbenici poput struja, sunčeve svjetlosti i temperature utječu na preživljavanje patogena.

Tim se alatom podupiru informiranije i pravodobnije odluke o zaštiti javnog zdravlja nakon prelijevanja otpadnih voda te se on može prenijeti na druga urbana obalna područja koja se suočavaju sa sličnim izazovima.

Model kvantitativne mikrobiološke procjene rizika vrijedan je pristup proaktivnom upravljanju kvalitetom vode i uspostavi sustava ranog upozoravanja. Predviđa mikrobiološki rizik za kupače u različitim situacijama kombiniranog prelijevanja kanalizacije i identificira područja koja predstavljaju najveći rizik.

Mireia Mesas Suárez, Eurecat (projektni partner IMPETUS-a)

Na slici 3. prikazano je kako model kvantitativne mikrobiološke procjene rizika djeluje na procjenu rizika od zaraze zbog izloženosti mikroorganizmu u otpadnim vodama.

Prvo, prikuplja podatke o vremenu, morskoj vodi i prelijevanju otpadnih voda. Zatim izračunava kako se patogeni šire i koliko je vjerojatno da će uzrokovati infekcije. Na slici se razlikuju koraci uključeni u modul izračuna (zelena boja), potrebni ulazni podaci (plava boja) i različita poboljšanja uključena u model u pogledu preliminarnog modela kvantitativne mikrobiološke procjene rizika razvijenog u prethodnim projektima (istaknuti crvenom bojom).

To objašnjava kako kontaminacija putuje od točke ispuštanja do okolnih voda za kupanje.

Model također uključuje procese razgradnje, na koje utječu okolišni čimbenici, kao što su temperatura, sunčevo zračenje i salinitet. Ti parametri mogu znatno utjecati na preživljavanje patogena i stopu raspadanja.

Figure 3: Outline of the QMRA model workflow, upgraded items highlighted in red. Image Credit: Eurecat.

Nakon što se ispuštanje kanalizacije zaustavi, količina patogena u vodi koja teče kroz kanal za ispuštanje brzo se smanjuje.

To pokazuje da kontaminacija u kanalu ne traje dugo, nakon što je prelijevanje završilo, što je važno za procjenu koliko dugo područje za kupanje može ostati nesigurno.

Figure 4: The model output shows the predicted concentration risk, considering the favourable scenario for sea conditions and average CSO intensity (considering 2023-2024 data). Image Credit: Eurecat.

Kako bi se bolje pripremili za buduće ekstremne vremenske uvjete koji utječu na kvalitetu vode za kupanje, simulacije s modelom prijevoza i rizika istražile su scenarije koji se temelje na morskim strujama, uvjetima vjetra i kombiniranim ispuštanjima kanalizacije. Za svaki scenarij, model je predvidio kretanje i disperziju patogena, procjenjujući rizik za plivače i pokazujući koliko dugo bi plaža mogla ostati nesigurna nakon obilnih padalina. Tim se pristupom podupire donošenje odluka i planiranje jer se zbog klimatskih promjena povećava učestalost takvih događaja.

Jednom u moru, neki patogeni počinju gubiti snagu ili umrijeti zbog prirodnih procesa; Na primjer, sunčeva svjetlost pomaže uništiti mnoge od njih. Tople temperature i sol u morskoj vodi također utječu na vrijeme preživljavanja tih klica. Stoga se postojanost patogena mijenja sezonski, što pokazuje da su stope razgradnje veće ljeti zbog povećane izloženosti sunčevoj svjetlosti, što podupire razgradnju patogena. Način na koji se more kreće, posebno brzina i smjer struja, ima veliki utjecaj na širenje patogena. Tijekom proljeća i jeseni vodene struje općenito su jače i dinamičnije, što pomaže bržem odnošenju i razrjeđivanju kontaminanata. Kao rezultat toga, rizik od infekcije obično nestaje brže u ovim godišnjim dobima.

Korištenje bakterijskih pokazatelja za poboljšanje procjene rizika

Kako bi se bolje procijenili zdravstveni rizici povezani s kontaminiranom vodom, projektni tim poboljšao je vezu između uobičajeno praćenih bakterija (koje se upotrebljavaju kao pokazatelji onečišćenja) i stvarnih patogena koji uzrokuju bolesti. Poboljšanjem tog razumijevanja model procjene rizika može točnije odražavati stvarne uvjete za zdravlje kupača.

Kampanje uzorkovanja u području studije slučaja poduprle su praćenje u stvarnom vremenu uobičajeno praćenih bakterija kao pokazatelja, posebno tijekom prelijevanja otpadnih voda. Ti su podaci pridonijeli izradi realističnijih karata koje pokazuju gdje su zdravstveni rizici najveći, što pak podupire brže i učinkovitije odluke o kvaliteti vode i javnoj sigurnosti, uključujući rana upozorenja i ciljane mjere.

Gospodarski doprinosi, izazovi i izgledi

Razvijeni sustav ranog upozoravanja, koji se temelji na modelu kvantitativne mikrobiološke procjene rizika, pomaže u smanjenju zdravstvenih rizika i sprečavanju nepotrebnog zatvaranja plaža utvrđivanjem kada i gdje onečišćenje predstavlja prijetnju. Time se izbjegavaju pretjerano oprezne odluke i podupire ugled i gospodarstvo obalnih područja koja ovise o turizmu. Pritom rješenje koristi i javnom zdravlju i lokalnim poduzećima.

Unatoč preostalim izazovima, kao što su ograničen pristup detaljnim podacima i varijacije u lokalnim propisima, ta vrsta alata može imati ključnu ulogu u razvoju sustava ranog upozoravanja za sigurnost vode za kupanje. Omogućuje nadležnim tijelima da djeluju prije nego što situacija postane kritična, štiteći i javno zdravlje i okoliš.

Kad je riječ o budućnosti, integracija umjetne inteligencije (kao što je strojno učenje) mogla bi poboljšati sustav učenjem iz prošlih događaja kako bi se bolje predvidjeli rizici od zaraze u budućim situacijama, posebno korisni za obalne gradove koji se žele pripremiti za ekstremne vremenske uvjete.

Sažetak

Dodatne informacije

Kontakt