Pesquisadores de Stanford desenvolvem uma nova maneira de prever a qualidade da águada praia
Usando amostras de águae dados ambientais coletados ao longo de 48 horas ou menos, os engenheiros de Stanford desenvolvem uma nova técnica preditiva para prever a qualidade da águacosteira

Praia do Sancho, em Noronha: - ReproduçãoÂ
Menos de dois dias de amostragem da qualidade da águanas praias locais pode ser tudo o que vocêprecisa para reduzir as doenças entre milhões de banhistas todos os anos devido a águacontaminada, de acordo com uma nova pesquisa de Stanford. O estudo, publicado na Environmental Science & Technology , apresenta uma estrutura de modelagem que prevaª de forma confia¡vel a qualidade da águanas praias após apenas um ou dois dias de amostragens frequentes de a¡gua. A abordagem, testada na Califa³rnia, pode ser usada para controlar áreas costeiras não monitoradas, o que éfundamental para proteger o bem-estar dos banhistas e as economias oceânicas: pra³speras em todo o mundo.
“Este trabalho combina conhecimento de microbiologia, processos costeiros e ciência de dados para produzir uma ferramenta para gerenciar com eficácia um de nossos recursos mais preciosos e proteger a saúde humanaâ€, disse a autora saªnior Alexandria Boehm , professora de engenharia civil e ambiental de Stanford .
A medição das concentrações de bactanãrias indicadoras fecais (FIB) - que denotam a presença de matéria fecal e podem levar a condições inseguras da água- nas praias garante a saúde e a segurança do paºblico. Embora toda a águado oceano contenha algum grau de patógenos, como bactanãrias ou varus, eles geralmente são diluados em concentrações inofensivas. No entanto,mudanças na precipitação, temperatura da a¡gua, vento, escoamento, resíduos de barco, transbordamento de esgoto pluvial, proximidade de estações de tratamento de resíduos, animais e aves aqua¡ticas podem levar a um influxo de contaminação da a¡gua. A exposição a esses contaminantes pode causar muitas doena§as, incluindo doenças respirata³rias e gastrointestinais, além de infecções de pele, olhos e ouvidos em nadadores.
Proteger as a¡guas costeiras e as pessoas que as usam continua sendo essencial para grande parte dos 840 quila´metros de costa da Califa³rnia. Mais de 150 milhões de pessoas nadam, surfam, mergulham e brincam em uma das 450 praias do estado anualmente, gerando mais de US $ 10 bilhaµes em receita. De acordo com o Conselho de Controle de Recursos Hadricos do Estado da Califórnia , agaªncias de saúde em 17 condados, estações de tratamento de esgoto de propriedade pública, grupos ambientais e vários grupos de ciência cidada£ realizam amostragem de águaem todo o estado. No entanto, nem todas as a¡guas são verificadas rotineiramente devido a problemas de acessibilidade, restrições de recursos ora§amenta¡rios ou a temporada, apesar de seu uso pelo paºblico.
Outro obsta¡culo para salvaguardar a saúde pública estãono intervalo de tempo entre a amostragem e os resultados - atédois dias - levando os administradores de praia a tomar decisaµes que refletem as condições anteriores de qualidade da a¡gua. Quando as a¡guas monitoradas contem altos naveis de bactanãrias e representam um risco para a saúde, os administradores de praia colocam sinais de alerta ou fecham as praias. O atraso nos manãtodos de teste atuais pode, sem saber, expor os nadadores a a¡guas pouco sauda¡veis.
Para superar essas limitações, os pesquisadores combinaram amostragem de águae dados ambientais com manãtodos de aprendizado de ma¡quina para prever com precisão a qualidade da a¡gua. Embora os modelos preditivos de qualidade da águanão sejam novos, eles geralmente requerem o desenvolvimento de dados hista³ricos que abrangem vários anos.
A equipe usou amostras de águacoletadas em intervalos de 10 minutos ao longo de um período de tempo relativamente curto de um a dois dias nas praias de Santa Cruz, Monterey e Huntington Beach. Entre os três locais, 244 amostras foram medidas para concentrações de FIB e marcadas como acima ou abaixo donívelaceita¡vel considerado seguro pelo estado. Os pesquisadores então coletaram dados meteorola³gicos, como temperatura do ar, radiação solar e velocidade do vento, juntamente com dados oceanogra¡ficos, incluindonívelda maranã, alturas das ondas e temperatura da água(todos os fatores que influenciam as concentrações de FIB) no mesmo período.
Usando dados de qualidade de águade alta frequência e manãtodos de aprendizado de ma¡quina, eles treinaram modelos de computador para prever com precisão as concentrações de FIB em todas as três praias. Os pesquisadores descobriram que a amostragem de águade hora em hora por 24 horas seguidas - capturando todo o ciclo das maranãs e solares - provou ser suficiente para resultados confia¡veis. Alimentar a estrutura com dados meteorola³gicos e de maranãs de períodos mais longos resultou em futuras previsaµes da qualidade da águaque eram confia¡veis ​​por pelo menos uma estação inteira.
“Esses resultados são realmente empoderadores para as comunidades que querem saber o que estãoacontecendo com a qualidade da águaem suas praiasâ€, disse Searcy. “Com alguns recursos para comea§ar e um dia de amostragem, essas comunidades poderiam coletar os dados necessa¡rios para iniciar seus pra³prios sistemas de modelagem da qualidade da a¡gua.â€
O ca³digo da estrutura, que éacessavel ao paºblico , também pode ser desenvolvido para previsaµes precisas de outros contaminantes, como algas, metais e nutrientes prejudiciais que podem causar estragos nas a¡guas locais. Os pesquisadores apontam que mais análises são necessa¡rias para determinar melhor o período de tempo exato em que esses modelos permanecem precisos e observam que avaliar e treinar continuamente os modelos continua sendo uma prática recomendada para previsaµes precisas.
Boehm também émembro saªnior do Stanford Woods Institute for the Environment e afiliado do Stanford Program on Water, Health & Development .
O estudo foi financiado pelo Programa de Concessão do Mar da Universidade do Sul da Califa³rnia, pela Administração Ocea¢nica e Atmosfanãrica Nacional e pelo Departamento de Comanãrcio dos EUA, número de concessão NA18OAR4170075.