トリプトファンのような光を評価し,混同下水道溢出障害のある流域におけるE. coli濃度を定量化する

科学分野:

• 環境科学
• 水質モニタリング
• 微生物学

背景:

• 大腸菌の濃度の正確な予測は,公衆衛生と環境の安全にとって極めて重要です.
• 伝統的な大腸菌のモニタリング方法は 時間と資源を要するものです
• 光学指標のパラメータは,リアルタイムで水の質を評価する可能性を秘めています.

研究 の 目的:

• トリプトファンのような光 (TLF) が他の水質パラメータと組み合わせて,大腸菌濃度を予測する効果を評価する.
• 河川環境における大腸菌の予測アルゴリズムの開発と検証
• 複数の嵐のデータを用いて予測の正確性を評価する.

主な方法:

• TLFやその他の水質指標を測定する多パラメータ探査機の設置
• 3つの異なる嵐の際に,Colilert-18®を用いてE. coliの採取サンプルを採取し,実験室で分析する.
• 予測アルゴリズムの2つのセットの開発:一つは単一の嵐に基づいて,もう一つは3つの嵐のデータを使用します.
• 予測された大腸菌濃度と実験室での測定を比較してアルゴリズムの検証

主要な成果:

• 単一の嵐 (14/8/23) から開発されたアルゴリズムは,0.5705から0.0005までのR2値を得ました.
• 3つの嵐のデータを用いた探査アルゴリズムは,R2値を0.4953から0.0045にしました.
• TLFやその他のパラメータを用いたE. coli濃度の予測精度は,異なる嵐の出来事と場所において限られた有効性を示した.

結論:

• トリプトファンのような光 (TLF) は,他の水質パラメータと組み合わせて,下流ルージュ川のE. coli濃度を正確に予測することに限られた成功を示しました.
• 開発された予測アルゴリズムは高い精度を達成できず,TLFがリアルタイムのE. coliモニタリングの唯一の信頼できる指標ではないことを示しています.
• 予測モデルを改善したり,河川システムにおけるE. coliの効果的な予測のための代替または補完的なパラメータを探求するには,さらなる研究が必要です.