AI revela 1.000 «vertederos oscuros» de aguas residuales sin tratar en Inglaterra | Ríos

Científicos han detectado cerca de 1.000 «vertederos oscuros» de aguas residuales sin tratar de dos plantas de tratamiento de agua en Inglaterra utilizando inteligencia artificial para mapear los derrames.

El uso del aprendizaje automático para arrojar luz sobre el alcance de la contaminación de los efluentes no tratados vertidos en los ríos podría ser una herramienta crucial en los esfuerzos por mejorar la calidad de los ríos, según un artículo.

El profesor Peter Hammond, investigador visitante del Centro de Ecología e Hidrología del Reino Unido y coautor del artículo publicado en la revista Clean Water, utilizó inteligencia artificial para analizar datos del trabajo de tratamiento de residuos de dos empresas en aguas no identificadas de 2009 a 2018.

La AI identificó 926 «botaderos oscuros», o derrames previamente desconocidos, desbordes de tormenta en las dos plantas de tratamiento.

Las descargas de aguas residuales no tratadas de desbordes de tormentas, u OSC, solo se permiten en circunstancias excepcionales, como lluvias extremas, ha dictaminado la Comisión Europea.

Los derrames identificados por la IA incluyeron numerosos derrames durante períodos de precipitación no excepcional.

De esos derrames de aguas residuales no tratadas, 360 se fueron a los ríos durante un día completo, a menudo se derramaron durante más de 10 días completos seguidos.

El impacto de un día completo de aguas residuales sin tratar que fluyen hacia un río es particularmente dañino, dijeron los autores, ya que los derrames implican el flujo máximo de las aguas residuales más concentradas, lo que genera el mayor riesgo de contaminación.

Aún más dañinos fueron esos derrames durante varios días. «Peor aún es el potencial de contaminación causada por una serie ininterrumpida de derrames de aguas residuales no tratadas durante 24 horas en las que una vía fluvial receptora no tiene respiro ni oportunidad de recuperarse», dijo el periódico.

Los datos recientes de la Directiva Marco del Agua muestran el mal estado de los ríos de Inglaterra. Solo el 14% de los ríos ingleses tienen un buen nivel ecológico, una calificación que sugiere que están lo más cerca posible de su estado natural.

“Dependiendo de las características del río receptor y del clima, estos [spills] podrían ser impactos muy fuertes ”, dice el informe. «Queda por ver si estas descargas ‘oscuras’ podrían ayudar a explicar por qué el 80% de las masas de agua superficiales en Inglaterra tienen una clasificación de estado malo, pobre o moderado en la Directiva Marco del Agua».

Hammond dijo que el aprendizaje automático podría ser útil para las empresas de agua, la Agencia de Medio Ambiente y los científicos para ayudar a reducir la contaminación de los derrames de aguas residuales.

“Nuestro objetivo era desarrollar técnicas para analizar los patrones de flujo diario y los datos de EDM que pudieran detectar derrames de derrames de ‘desbordamiento de reservorios de tormentas’ no tratados en arroyos. Hemos demostrado que podemos identificar retrospectivamente derrames o posibles derrames de escorrentías de aguas residuales tratadas en sitios de construcción ”, dijo.

“Puede permitir que las compañías de agua sepan cuáles de sus trabajos no se están desempeñando bien y podría ayudar a la Agencia de Medio Ambiente a identificar brechas en el cumplimiento de los permisos de descarga de aguas residuales. También puede ayudar a los ciudadanos y científicos profesionales interesados ​​en la contaminación de los ríos por las aguas residuales. «

El programa de inteligencia artificial, dicen los autores, podría ser crucial para determinar la extensión de las aguas residuales sin tratar que fluyen hacia los ríos, ya que persisten muchos problemas con la calidad de los datos informados.

“A pesar de las considerables regulaciones ambientales y el impacto ambiental, todavía existen lagunas en nuestro conocimiento sobre la frecuencia, el volumen y los efectos contaminantes de las descargas de aguas residuales no tratadas”, dijeron los autores.

Un derrame continuo de 60 días detectado por el enfoque de aprendizaje automático resultó en un hongo de aguas residuales, que también ha sido informado por miembros del público.

Las propias empresas de agua informan sobre incidentes de contaminación por aguas residuales a la Agencia de Medio Ambiente, pero se reconoce que los informes son insuficientes.

Muchos derrames de contaminación son reportados por miembros atentos del público. En 2018, las compañías de agua informaron el 62% de los incidentes de contaminación, mientras que el público informó el 38%, o casi 400 incidentes.

Deja un comentario