Прийти на любимый пляж и обнаружить, что он закрыт из-за бактериального заражения, может быть неприятно. Но еще хуже было бы плавание по незнанию в водах, загрязненных фекалиями - вполне реальная возможность, учитывая, что современные методы обнаружения могут потребовать до 24 часов для получения результатов. Теперь исследователи, опубликовавшие в журнале ACS Environmental Science & Technology, определили компьютерные модели, которые обеспечивают точные краткосрочные прогнозы качества пляжной воды.
В последние годы увеличилось количество закрытых пляжей из-за фекальных микробов. В США пляжи в районе Великих озер занимают одно из первых мест среди самых проблемных. По данным Департамента качества окружающей среды Мичигана, в начале июля 2018 года 30 пляжей в штате были либо закрыты, либо с ними были связаны рекомендации из-за высокого уровня бактерий. Сбор проб воды и последующий их анализ в лаборатории требует времени, даже с использованием современных методов, что подвергает пловцов риску заражения неприятными желудочными микробами, пока продолжается тестирование. Но компьютерное моделирование для прогнозирования качества воды сложно и не всегда надежно. Джи Ниу и Манта С. Фаникумар задались вопросом, смогут ли они определить более простые компьютерные модели, которые могли бы точно предсказывать текущие условия пляжа на основе прошлых данных.
Исследователи сравнили возможности пяти компьютерных моделей для прогнозирования уровня бактерий на четырех объектах в Южном озере Мичиган. Модели различались по количеству входных параметров, от только прошлых уровней бактерий на участках до более сложных данных, таких как ежедневные осадки, температура воды и мутность воды. Команда обнаружила, что две лучшие модели включают прошлые уровни бактерий и некоторые другие параметры. Однако новая модель, разработанная исследователями, также показала хорошие результаты. Этот подход, который сочетал в себе два метода, называемые вейвлет-преобразованием и анализом искусственной нейронной сети, требовал только бактериальных данных из прошлого без каких-либо дополнительных входных данных. Исследователи пришли к выводу, что новая модель является потенциально полезным инструментом для управления пляжем, особенно когда подробные данные о состоянии пляжа недоступны.