Компания Kikoites Ltd. провела анализ состояния озера Галл, прилегающего к лагерю инженерных изысканий, принадлежащему Университету Торонто. Эти помещения расширяются для проведения дополнительных занятий и семинаров в течение лета; поэтому очень важно понимать химические параметры, указывающие на ухудшение качества воды в озере. В частности, Kikoites Ltd. будет анализировать сезонные тенденции в лагерях и строить модель логистической регрессии, чтобы лучше понять влияние деятельности человека на близлежащий водоем. Поскольку нехватка воды является глобальной проблемой, важно, чтобы Университет Торонто был ответственным за охрану окружающей среды и внедрил экологически безопасные технологии для своих объектов.

Обзор

Эвтрофикация является растущей экологической проблемой, влияющей на качество воды во всем мире. Эта проблема вызвана антропогенной деятельностью вблизи водоемов, которая вызывает повышенное поступление питательных веществ, особенно фосфора. Этот элемент имеет решающее значение для развития клеток и в избытке может стимулировать цветение водорослей. Это создает быстрое увеличение биологической потребности в кислороде в толще воды и снижает прозрачность воды. Эти эффекты ухудшают здоровье озера и угрожают жизни различных водных видов, вызывая бескислородные условия и снижая фотосинтез (Chakrabarti, 2018). Следовательно, снижение концентрации кислорода является ранним признаком начала эвтрофикации. Основываясь на категориях трофической классификации Велленвейдера и Керекеса 1982 г., эвтрофные озера можно классифицировать по концентрации общего фосфора выше 35 мкг/л (Mariani et al., 2015).

Озеро Чайка находится в районе Каварта в городе Минден, Онтарио, и на нем расположено более 600 коттеджей. Фосфор попадает в озеро Чайка через притоки, такие как Кэмп-Крик на территории UofT и близлежащую реку Чайка. Основной источник фосфора на участке поступает из септической системы, которая в конечном итоге стекает в озеро. Исследовательский лагерь располагался здесь более 100 лет, в результате чего в почве участка накапливался унаследованный фосфор из средств гигиены и человеческих отходов. Большое количество осадков ускорит сток питательных веществ из этих почв в озеро. В настоящее время в учреждении каждое лето проживает около 100 человек, но в ближайшие годы их число увеличится (UofT, 2019). Это увеличение внешнего фосфора необходимо контролировать и контролировать, чтобы обеспечить долгосрочное здоровье озера. Понимание переменных, которые контролируют эвтрофикацию, может послужить основой для мониторинга состояния озер в регионе Каварта и обеспечить более своевременные методы восстановления с помощью алгоритмов прогнозирования.

В последние годы моделирование антропогенных возмущений привлекло внимание специалистов по водным исследованиям и управлению; это исследование, однако, явно сосредоточено на прогнозировании эвтрофикации в озерах. С этой целью Юань и соавт. (2022), Бхаговати и др. (2022) и Ариа и др. (2019) имеют наибольшее сходство с этой работой.

Сбор данных

Пробы были взяты в разные периоды времени в течение августа 2019, 2021 и 2022 годов. Для сбора воды использовалось более 40 различных мест вокруг города Минден, однако этот анализ будет сосредоточен на пробах, собранных на территории исследовательского лагеря UofT и близлежащие водозаборы, чтобы фиксировать тенденции, непосредственно связанные со школьной деятельностью. Различные физико-химические параметры, такие как концентрации растворенного кислорода, электропроводность, pH и температура, были измерены в местах расположения образцов с использованием портативного зонда YSI. Каждый образец также анализировали на содержание фосфора с использованием спектрометра Hach. Рисунок 1 показывает основное местонахождение проб, взятых в кемпинге. Синие круги показывают местонахождение проб грунтовой воды из колодцев, а красные метки обозначают местонахождение проб воды из Кэмп-Крик. Образцы Кэмп-Крик озаглавлены маркерами CC. Кэмп-Крик является основным притоком на участке, и большая часть воды, подвергшейся воздействию участка, будет стекать через этот ручей в озеро, поэтому он имеет большое значение. Основной источник фосфора в кемпинге поступает из септика, который показан на Рис. 1 фиолетовым фоном. Рисунок 2 представляет собой тепловую карту с указанием относительного объема проб, взятых в разных местах.

Тенденции времени

Основной переменной для анализа является фосфор, так как он характеризует трофический уровень воды. Чтобы понять тенденции этого элемента, концентрации фосфора были построены в виде графика за сезон 2022 года для оттока Кэмп-Крик. Рисунок 3 показывает постепенное увеличение концентраций с одним резким пиком 9 августа. Вероятно, это произошло из-за сильного ливня, прошедшего накануне поздно вечером. Этот дождь приводит к тому, что богатая фосфором почва становится перенасыщенной и в конечном итоге стекает в ручей. Это вызовет быстрый всплеск концентрации, пока ручей не вернется к своей нормальной скорости. Наблюдение повышенной концентрации в августе, вероятно, было вызвано постоянным использованием канализационной системы в лагере, что со временем увеличивает содержание фосфора в грунтовых водах и почве. По сравнению с первым днем ​​лагеря и последним днем ​​концентрация фосфора в устье Кэмп-Крик увеличилась примерно на 0,056 мг/л (57%). На Рис. 3 также показаны тенденции растворенного кислорода в устье Кэмп-Крик в августе 2022 года. Согласно предыдущей литературе, это значение должно уменьшаться по мере увеличения концентрации фосфора, но наблюдается обратное. Ручьи, как правило, очень мелкие, и их поток слишком сильно смешивается с атмосферой, чтобы произошло значительное уменьшение. Кроме того, его течение препятствует образованию цветения водорослей, которое является основной причиной потребности в кислороде в эвтрофных водах. Таким образом, последствия условий с высоким содержанием фосфора будут видны только дальше вглубь озера, где вода спокойнее и может расслаиваться.

Чтобы понять ежедневные изменения содержания фосфора, на рис. 4 были нанесены графики концентрации в разное время дня. Пробы были взяты с 3:00 до 18:00 и имели два явных пика в 5:00 и в полдень. Ранний утренний пик с 5 до 6 утра, вероятно, приходится на то, что кухонный персонал убирает и готовит еду на день, что увеличивает количество используемой воды и, следовательно, ее попадания в землю. Кроме того, это, вероятно, было активно используемое время для принятия душа, так как занятия начинались в 7:30 утра. Подобная деятельность на кухне и в ванной вызвала те же тенденции, что и во время обеда, когда студенты вернулись в лагерь. Пробы не брались после 17:00, так как рабочий день был закончен, но ожидается, что тенденции PO будут высокими после ужина и ближе ко времени сна по тем же причинам.

Геопространственный анализ

Чтобы лучше понять области на участке, наиболее подверженные воздействию высоких концентраций фосфора, на рисунке 5 была представлена ​​тепловая карта со средними концентрациями за три выборочных года. Концентрация намного выше в пробах из четырех скважин по сравнению с пробами из открытого ручья. Это ожидаемо, поскольку эта вода полностью находится в почве. Скважина № 4 имеет значительно более низкие наблюдаемые концентрации, что может указывать на то, что антропогенная вода уже стекала в ручей до этого момента. Колодец № 1 имеет самый высокий уровень фосфора, что удивительно, учитывая, что он находится дальше всего от кемпинга и меньше всего подвержен влиянию сточных вод. Это может указывать на то, что рядом с участком проходят высокие входные потоки, потенциально влияющие на концентрацию на участке. Снижение концентрации от скважины № 1 до скважины № 2, вероятно, связано с наличием водно-болотных угодий между ними, которые, как известно, являются средой, которая, как известно, поглощает большое количество фосфора (Wetlands, 2021). Наблюдается устойчивое увеличение концентрации фосфора в Кэмп-Крик, когда он проходит через свойство UofT от 0,12 мг/л в плотине до 0,19 мг/л в устье ручья, что указывает на наше прямое влияние на уровни этого питательного вещества.

Создание модели

Чтобы определить наиболее важные переменные для прогнозирования концентраций эвтрофной воды на участке, была проведена и оценена логистическая регрессия с использованием набора данных лагеря. Набор данных характеризовался эвтрофными или неэвтрофными пробами воды на основе того, превышала ли концентрация фосфора эвтрофный порог 35 мкг/л. Эта модель может быть использована для определения проблемных зон на участке и оптимального времени для удаления фосфора из сточных грунтовых вод, если была внедрена система фильтрации. Модель поможет ограничить потери энергии, включив фильтр в оптимальное время, при этом обеспечивая здоровый уровень фосфора в водоснабжении.

Разработка переменных

В наборе данных есть несколько столбцов, представляющих особый интерес, которые, вероятно, являются жизнеспособными переменными в модели. Числовые переменные, собранные в нашем наборе данных, которые являются наиболее важными в прошлой литературе для прогнозирования эвтрофикации, включают концентрацию растворенного кислорода и температуру. Поскольку эвтрофикация создает бескислородные условия, снижение этого значения сильно коррелирует с ее началом. Однако наши кислородные тренды на Кэмп-Крик не отражают этого из-за быстрого течения и низкого уровня воды. Кислород в образцах скважин, вероятно, отличается и может быть лучшим индикатором. Эта переменная будет особенно важна, если в набор данных будут включены образцы из более глубоких частей озера. Температура воды тесно связана с ее глубиной и количеством кислорода, которое она может удерживать. Поэтому имеет смысл, что он исторически использовался в качестве индикатора. Электропроводность и рН не использовались широко в прошлых моделях и не оказывали существенного влияния на эвтрофические условия, поэтому вряд ли они будут использоваться, но все же будут учитываться при оценке.

Кроме того, для нескольких категориальных признаков были созданы фиктивные переменные на основе тенденций, обсуждавшихся в подразделах выше. Во-первых, два были сделаны для того, если проба была взята до обеда или после ужина. Также была создана фиктивная переменная для случая, когда проба находится к югу от канализационного ложа, так как на нее, вероятно, сильнее влияет фосфор. Другая фиктивная переменная была создана для того, была ли проба взята из открытого источника воды или грунтовых вод. Кроме того, была создана переменная, отражающая погодные условия в зависимости от того, шел ли дождь или нет, поскольку это увеличило бы сток. И, наконец, фиктивная переменная, показывающая вращение лагеря; ожидается, что показания к концу лагеря будут содержать более высокий эвтрофический оборот.

Разделение набора данных

Было примерно 250 наблюдений за эвтрофными пробами по сравнению со 100 неэвтрофными. Данные были разделены на тестовые, обучающие и проверочные наборы, при этом обучающие данные состояли из 70% данных, а тестовые и проверочные — по 15% каждый. Почти 20 % строк набора данных содержали хотя бы одно отсутствующее значение. Было решено полностью удалить упомянутые строки по двум причинам: (1) в оставшемся наборе данных было бы достаточно наблюдений для обучения, проверки и тестирования модели и (2) использование других строк для оценки отсутствующих показаний могло внести нежелательные значения. предвзятость к модели. В качестве окончательной проверки были рассчитаны коэффициенты корреляции Пирсона для признаков в обучающем наборе, чтобы предотвратить мультиколлинеарность в модели.

Подгонка модели, проверка и оценка

Отбор функций проводился с помощью функции SKlearn SelectKBest. При этом были определены пять лучших предикторов по пяти кратностям обучающей выборки. Результаты показали, что в модели использовались фиктивные переменные для проб воды из колодца по сравнению с пробами открытой воды, если выпадают осадки, находится ли место пробы к югу от сточных вод, температура воды и измерения, проведенные в последней ротации лагеря.

Для оценки модели был выбран тест F1. Это было выбрано потому, что для модели важно предотвратить ложные отрицательные результаты, которые случайно выделяют воду с высоким содержанием фосфора, и ложные положительные результаты, которые тратят энергию впустую из-за отсутствия необходимости фильтровать здоровую воду. При этом для этого набора данных был получен показатель f1 0,88 с использованием оптимального порога 0,15.

Заключение

Цель анализа данных состояла в том, чтобы определить тенденции в PO в течение сезона лагеря и наиболее влиятельные переменные в нашем наборе данных для прогнозирования эвтрофных условий воды. Для этого был проведен анализ временных рядов за август 2022 года и ежедневных трендов с использованием данных за 2019, 2021 и 2022 годы. Из них видно, что увеличение пребывания на участке вызывает увеличение концентрации PO в месте выхода основного притока участка. Ежедневные действия, такие как посещение туалета и кухни утром и во время обеда, являются основными факторами, вызывающими увеличение нагрузки в течение дня. Тепловой график показал явное увеличение содержания фосфора по мере того, как Кэмп-Крик пролетал через территорию UofT, что еще больше свидетельствует о нашем вкладе. В этом исследовании использовалась модель логистической регрессии, чтобы определить, будут ли в образце эвтрофические условия. Преимущество такой модели заключается в ее практичности; в отличие от прямого измерения фосфатов, выбранный набор предикторов для модели легко доступен и не требует сложного сбора эмпирических данных. После проведения процесса выбора признаков было показано, что температура воды, количество осадков, пробы, взятые из колодцев, пробы сточных вод сточных вод и те, которые были измерены во время последней ротации лагеря, обеспечивают наилучшую объяснимость целевой переменной. Эти результаты согласуются с механизмами, связанными с эвтрофикацией, и с предыдущей литературой. Дополнительные образцы следует брать в течение вечера, чтобы понять тенденции в это время. Кроме того, необходимо взять пробы из глубоководной части озера Чайки рядом с лагерем UofT, чтобы увидеть прямое влияние эвтрофикации на кислородный режим в стратифицированной толще воды вблизи площадки. Чтобы лучше понять влияние деятельности в лагере, необходимо взять пробы за несколько дней до даты начала, чтобы установить базовый уровень до воздействия. Топографическая информация и поток подземных вод должны быть найдены и включены в модель для лучшего предложения в отношении потенциальных местоположений фильтров. Другие входы, такие как река Гул и ручей Рэкети, должны быть дополнительно изучены, чтобы проанализировать общие изменения в основном притоке фосфора в озеро для более полного понимания состояния водного объекта. Для UofT крайне важно лучше понимать среду, в которой он работает, чтобы создавать более экологичные инженерные решения для своих объектов.

Использованная литература:

Бхаговати, Б., Талукдар, Б., Нарзари, Б.К., и Ахамад, К.У. (2022). Прогноз эвтрофикации озера с использованием ИНС и АНФИС путем искусственного моделирования экосистемы озера. Моделирование земных систем и окружающей среды. https://doi.org/10.1007/s40808-022-01377-8

Чакрабарти, С. (2018). Эвтрофикация — глобальная проблема водной среды: обзор. Исследования и обзоры: Журнал экологии и наук об окружающей среде, 6 (1).

Университет Торонто (2019 г.) Рабочая книжка лагеря CME358 и правила техники безопасности. Департамент гражданского и горного строительства

Хомаюн Ария, С., Асадоллахфарди, Г., и Хейдарзаде, Н. (2019). Моделирование эвтрофикации

Водохранилище Амиркабир (Иран) с использованием подхода искусственной нейронной сети. Озера и водохранилища:

Исследования и управление, 24(1). https://doi.org/10.1111/lre.12254

Мариани, М.А., Падедда, Б.М., Каштовский, Дж., Бускарину, П., Сечи, Н., Вирдис, Т., и Лулье, А. (2015). Влияние трофического статуса на продукцию микроцистина и доминирование цианобактерий в комплексе фитопланктона средиземноморских водохранилищ. Научные отчеты, 5.

https://doi.org/10.1038/srep17964

Юань, X., Ван, С., Фан, Ф., Донг, Ю., Ли, Ю., Линь, В., и Чжоу, К. (2022). Пространственно-временная динамика и антропологически доминирующие факторы концентраций хлорофилла-а, TN и TP в устье Жемчужной реки на основе алгоритма поиска и случайной регрессии леса. Исследования окружающей среды, 215, 114380. https://doi.org/10.1016/J.ENVRES.2022.114380

Удаление питательных веществ. Инициатива водно-болотных угодий. (н.д.). Получено 7 декабря 2022 г. с http://www.wetlands-initiative.org/nutrient-removal#:~:text=Wetlands%20are%20able%20to%20remove,lowly%20flows%20through%20the%20wetland