Исследователь создал алгоритмы для прогнозирования загрязнения мышьяком в частных колодцах

Несмотря на риски для здоровья человека, в Нью-Джерси для большинства частных питьевых колодцев не требуется обязательное тестирование на мышьяк. Чтобы помочь устранить этот нормативный пробел, исследователь из Университета Рутгерса разработал модель машинного обучения, которая может оценивать загрязнение мышьяком в частных колодцах без необходимости отбора проб воды.

Исследователи создали компьютерную модель, использующую машинное обучение для прогнозирования вероятности загрязнения частного колодца небезопасными уровнями мышьяка. Модель была протестирована на данных 2626 частных колодцев в трех округах западной части штата. Из них 496 имели концентрации мышьяка на уровне или выше 5 микрограммов на литр — максимально допустимого уровня для общественных систем водоснабжения штата.

Модель анализирует многослойный набор данных, включая тип геологического фундамента, тип почвы, класс дренажа, землепользование, наличие садов, известные источники загрязнения и заброшенные шахты в радиусе 500 футов от колодца. Анализ показал, что основной источник мышьяка имеет геологическое, а не антропогенное происхождение. Наиболее значимым фактором оказался тип коренных пород (например, базальт), за которым следуют тип почвы и характер землепользования.

«Возможность картировать потенциальные "горячие точки" с повышенной концентрацией мышьяка облегчает усилия по целенаправленному тестированию колодцев и внедрению решений», — отметил Субасис Гири, ведущий автор исследования, опубликованного в журнале Science of the Total Environment. По его словам, подобные модели могут стать экономически эффективным инструментом для владельцев колодцев при планировании стратегии тестирования, так как проверка качества воды ложится на них финансовым бременем.