Zagotavljanje kakovosti kopalnih voda po ekstremnih nevihtah v Barceloni v Španiji

Ključna spoznanja

O regiji

Figure 1: Location of Barcelona. Image Credit: Britannica

Podnebne grožnje

Tako kot številne druge obale v Sredozemlju in Evropi je tudi katalonska obala zelo občutljiva na podnebne spremembe zaradi zapletenega medsebojnega vpliva podnebja, bogate biotske raznovrstnosti in visoke človekove dejavnosti. Dvig morske gladine med drugim ogroža nizko ležeče obale (zlasti delte in estuarije) z vse večjim tveganjem poplav in vdorom soli. Pogostejše in intenzivnejše morske nevihte vplivajo na obalna bogastva ter ogrožajo lokalne vrste in biotsko raznovrstnost. Pomanjkanje vode je kronična težava, ki jo še poslabšujejo podnebne spremembe in povečan turizem, pri čemer je oskrba z vodo močno odvisna od prenosov rek, obratov za razsoljevanje in predelane vode. Vse večja spremenljivost padavin zaostruje nenadne poplave – poplave, povezane z močnim deževjem, ki se pojavijo v manj kot šestih urah – in povzroča škodo, kar je zlasti problematično na gosto poseljenih območjih, kjer morske poplave predstavljajo dodatno grožnjo.

Ocena vpliva preplavljenih kanalizacijskih sistemov na kakovost vode in javno zdravje

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

Naraščajoče globalne temperature in pogostejši ekstremni deževni pojavi bodo verjetno povzročili pogostejše in intenzivnejše pojave kombiniranega prelivanja kanalizacije, zaradi česar bo treba izboljšati strategije spremljanja in upravljanja.

Napovedovanje zdravstvenih tveganj zaradi preplavljanja odplak s podatki v realnem času

Za oceno tveganja za zdravje kopalcev, izpostavljenih onesnaženi morski vodi, je projektna skupina IMPETUS razvila model kvantitativne ocene mikrobiološkega tveganja in ga preizkusila na mestni plaži v Barceloni. Z združevanjem okoljskih podatkov v realnem času, kot so vremenske razmere, razmere na morju in prelivanje odplak, model napoveduje, kdaj in kje kakovost vode predstavlja tveganje za zdravje.

Simulira širjenje patogenov z mesta izpusta in ocenjuje koncentracije v bližnjih kopalnih območjih. Model upošteva tudi, kako okoljski dejavniki, kot so tokovi, sončna svetloba in temperatura, vplivajo na preživetje patogenov.

To orodje podpira bolj informirane in pravočasne odločitve za varovanje javnega zdravja po prelivanju odplak in je prenosljivo na druga mestna obalna območja, ki se soočajo s podobnimi izzivi.

Model kvantitativne ocene mikrobiološkega tveganja predstavlja dragocen pristop k proaktivnemu upravljanju kakovosti vode in vzpostavitvi sistemov zgodnjega opozarjanja. Napoveduje mikrobiološko tveganje za kopalce v različnih situacijah kombiniranega prelivanja kanalizacije in opredeljuje območja, ki predstavljajo največje tveganje.

Mireia Mesas Suárez, Eurecat (partner projekta IMPETUS)

Na sliki 3 je prikazano, kako deluje model kvantitativne ocene mikrobiološkega tveganja za oceno tveganja okužbe zaradi izpostavljenosti mikroorganizmom v odpadnih vodah.

Prvič, zbira podatke o vremenu, morski vodi in prelivanju odplak. Nato izračuna, kako se patogeni širijo in kako verjetno je, da povzročajo okužbe. Slika razlikuje med koraki, vključenimi v modul za izračun (v zeleni barvi), potrebnimi vhodnimi podatki (v modri barvi) in različnimi izboljšavami, vključenimi v model v zvezi s predhodnim modelom za kvantitativno oceno mikrobiološkega tveganja, razvitim v prejšnjih projektih (poudarjeno z rdečo barvo).

To pojasnjuje, kako onesnaženje potuje od točke izpusta do okoliških kopalnih voda.

Model vključuje tudi degradacijske procese, na katere vplivajo okoljski dejavniki, kot so temperatura, sončno sevanje in slanost. Ti parametri lahko pomembno vplivajo na preživetje patogenov in stopnje razpadanja.

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

Ko se izpust kanalizacije ustavi, se količina patogena v vodi, ki teče skozi izpustni kanal, hitro zmanjša.

To kaže, da kontaminacija kanala po koncu prelivanja ne traja dolgo, kar je pomembno za oceno, kako dolgo lahko kopalno območje ostane nevarno.

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.

Da bi se bolje pripravili na prihodnje ekstremne vremenske pojave, ki vplivajo na kakovost kopalnih voda, so simulacije z modelom prenosa in tveganja preučevale scenarije, ki temeljijo na morskih tokovih, vetrovnih razmerah in kombiniranih izpustih iz kanalizacije. Za vsak scenarij je model predvidel gibanje in razpršitev patogenov, pri čemer je ocenil tveganje za plavalce in pokazal, kako dolgo lahko plaža ostane nevarna po močnem deževju. Ta pristop podpira odločanje in načrtovanje, saj podnebne spremembe povečujejo pogostost takih dogodkov.

Ko so v morju, nekateri patogeni začnejo izgubljati moč ali umreti zaradi naravnih procesov; Na primer, sončna svetloba pomaga uničiti mnoge od njih. Tople temperature in sol v morski vodi vplivajo tudi na čas preživetja teh mikrobov. Zato se obstojnost patogenov sezonsko razlikuje, kar kaže, da so stopnje razgradnje poleti višje zaradi povečane izpostavljenosti sončni svetlobi, kar podpira razgradnjo patogenov. Način gibanja morja, zlasti hitrost in smer tokov, močno vpliva na širjenje patogenov. Spomladi in jeseni so vodni tokovi na splošno močnejši in bolj dinamični, kar pripomore k hitrejšemu odnašanju in redčenju onesnaževal. Posledično tveganje za okužbo v teh sezonah običajno hitreje izgine.

Uporaba bakterijskih kazalnikov za izboljšanje ocene tveganja

Za boljšo oceno zdravstvenih tveganj zaradi onesnažene vode je projektna skupina izpopolnila povezavo med običajno spremljanimi bakterijami (ki se uporabljajo kot kazalniki onesnaževanja) in dejanskimi patogeni, ki povzročajo bolezni. Z izboljšanjem tega razumevanja lahko model ocene tveganja natančneje odraža dejanske razmere za zdravje kopalcev.

Kampanje vzorčenja na območju študije primera so podpirale spremljanje pogosto spremljanih bakterij kot kazalnikov v realnem času, zlasti med prelivanjem odplak. Ti podatki so pripomogli k oblikovanju bolj realističnih zemljevidov, ki kažejo, kje so zdravstvena tveganja največja, kar podpira hitrejše in učinkovitejše odločitve o kakovosti vode in javni varnosti, vključno z zgodnjim opozarjanjem in ciljno usmerjenimi ukrepi.

Gospodarski prispevki, izzivi in obeti

Razvit sistem zgodnjega opozarjanja, ki temelji na modelu kvantitativne ocene mikrobiološkega tveganja, pomaga zmanjšati zdravstvena tveganja in preprečiti nepotrebno zapiranje plaž z ugotavljanjem, kdaj in kje onesnaževanje predstavlja grožnjo. To preprečuje pretirano previdne odločitve ter podpira ugled in gospodarstvo obalnih območij, ki so odvisna od turizma. Pri tem rešitev koristi javnemu zdravju in lokalnim podjetjem.

Kljub preostalim izzivom, kot so omejen dostop do podrobnih podatkov in razlike v lokalnih predpisih, ima lahko ta vrsta orodja ključno vlogo pri razvoju sistemov zgodnjega opozarjanja za varnost kopalnih voda. Organom omogoča, da ukrepajo, preden razmere postanejo kritične, ter tako varujejo javno zdravje in okolje.

V prihodnje bi lahko z vključevanjem umetne inteligence (kot je strojno učenje) izboljšali sistem z učenjem iz preteklih dogodkov, da bi bolje napovedali tveganja okužbe v prihodnjih razmerah, kar bi bilo zlasti koristno za obalna mesta, ki se želijo pripraviti na ekstremne vremenske pojave.

Povzetek

Več informacij

Kontaktni podatki