Wodny przegląd publikacji (28)

Woda to jeden z najcenniejszych zasobów na Ziemi, a zmiana klimatu, zanieczyszczenie środowiska i intensywne użytkowanie zasobów naturalnych zmuszają nas do poszukiwania nowych rozwiązań, by ją chronić. Od innowacyjnych technologii oczyszczania, przez narzędzia satelitarne monitorujące susze, aż po metody prognozowania powodzi i ochronę ekosystemów wodnych – nauka nieustannie dostarcza nowych pomysłów.

W niniejszym przeglądzie publikacji omawiamy badania, które wprowadzają nowatorskie podejścia do ochrony zasobów wodnych. Od skutecznego oczyszczania przy użyciu biowęgla i wiórów drzewnych, przez zaawansowane monitorowanie suszy za pomocą technologii satelitarnych, po porównanie metod sztucznej inteligencji w precyzyjnym prognozowaniu powodzi. Zwracamy również uwagę na sposoby, w jakie społeczności rybackie dostosowują się do zmieniających się warunków klimatycznych oraz na trudności w monitorowaniu zasobów żywności w ekosystemach rzecznych.

1. Study combines woodchips and biochar to clean water of pharmaceuticals, nutrients

University of Illinois College of Agricultural, Consumer and Environmental Sciences (2024), Study combines woodchips and biochar to clean water of pharmaceuticals, nutrients. Science Daily.

W obliczu narastającego problemu zanieczyszczenia wód środkami farmaceutycznymi oraz nadmiarem składników odżywczych, naukowcy opracowali innowacyjną metodę oczyszczania, wykorzystującą połączenie wiórów drzewnych i biowęgla.

To połączenie może skutecznie redukować poziom zanieczyszczeń. Biowęgiel, dzięki swojej porowatej strukturze, ma dużą powierzchnię adsorpcyjną, która ułatwia zatrzymywanie zanieczyszczeń. Wióry drzewne z kolei stanowią naturalny materiał wspierający proces oczyszczania poprzez zwiększenie efektywności biowęgla. Wyniki testów laboratoryjnych oraz polowych sugerują, że ta metoda może znaleźć szerokie zastosowanie w praktyce, szczególnie na terenach rolniczych, gdzie środki farmaceutyczne i składniki odżywcze są często spłukiwane do wód gruntowych i powierzchniowych.

2. A new Multivariate Drought Severity Index to identify short-term hydrological signals: case study of the Amazon River basin

Lenczuk A., Ndehedehe C., Klos A., Bogusz J. (2024). A new Multivariate Drought Severity Index to identify short-term hydrological signals: case study of the Amazon River basin. Remote Sensing of Environment, 315, 15, 2024, 114464.

W dorzeczu Amazonki zaczęto stosować innowacyjny wskaźnik intensywności suszy (MDSI), który wykorzystuje zaawansowane dane satelitarne oraz obserwacje GPS do monitorowania zmian hydrologicznych. Wskaźnik ten analizuje przemieszczenia pionowe skorupy ziemskiej z pomocą pomiarów GPS, a także dane z misji GRACE, które śledzą zmiany w polu grawitacyjnym Ziemi, co umożliwia precyzyjną ocenę poziomu zasobów wodnych. MDSI wykazuje wysoką spójność z tradycyjnymi wskaźnikami klimatycznymi, takimi jak standardowy wskaźnik opadów (SPI) i wskaźnik suszy (SPEI), oferując jednak możliwość analizy dynamiki hydrologicznej.

Wskaźnik opiera się na zaawansowanym modelu matematycznym, kopule Franka, która łączy dane GPS-DSI i GRACE-DSI, umożliwiając identyfikację zjawisk hydrologicznych z wyższą dokładnością niż tradycyjne metody. MDSI pozwala wyodrębniać więcej wydarzeń związanych z suszą i z powodzią, co pozwala na uzyskanie szczegółowego obrazu sytuacji wodnej w regionie Amazonki. Dodatkowo nowy wskaźnik okazał się być wysoce zbieżny z rzeczywistymi danymi przepływów rzeki, co świadczy o jego wiarygodności i precyzji. Dzięki zastosowaniu MDSI specjaliści zyskują bardziej kompleksowe narzędzie do analizy ekstremalnych zjawisk hydrologicznych, co ma kluczowe znaczenie dla zarządzania zasobami wodnymi oraz podejmowania decyzji w obliczu zmian klimatycznych w regionie Amazonii.

3. Reservoir-based flood forecasting and warning: deep learning versus machine learning

Sooyeon Yi, Jaeeung Yi (2024). Reservoir-based flood forecasting and warning: deep learning versus machine learning. Applied Water Science (2024) 14:237.

Powodzie stanowią jedno z najpoważniejszych zagrożeń związanych z wodą, szczególnie na obszarach narażonych na gwałtowne opady lub topnienie śniegu. Tradycyjne metody prognozowania, oparte na modelach hydrologicznych, często są zbyt mało precyzyjne, aby skutecznie przewidzieć ich czas i intensywność. Rozwój sztucznej inteligencji otwiera nowe możliwości w zakresie prognozowania powodzi, szczególnie dzięki wykorzystaniu technologii głębokiego uczenia oraz uczenia maszynowego.

Badanie opublikowane w Applied Water Science koncentruje się na usprawnieniu prognozowania powodzi w obszarach miejskich. Przeprowadzono je w dorzeczu rzeki Han w Seulu w Korei Południowej w celu porównania skuteczności kilku modeli prognozowania powodzi opartego na danych z różnych zbiorników wodnych. Autorzy przetestowali modele zarówno niegłębokiego uczenia (losowego (RF) oraz regresji wektorów nośnych (SVR)), jak i głębokiego uczenia (LSTM i GRU), z czego najlepsze wyniki uzyskano przy wykorzystaniu GRU w scenariuszu uwzględniającym trzy zbiorniki z długim czasem wyprzedzenia.

Autorzy badania stwierdzili, że optymalnym podejściem jest zastosowanie dwuetapowego modelu prognozy: wstępne prognozy powinny bazować na danych z kilku zbiorników w celu zapewnienia długiego czasu wyprzedzenia, natomiast bliżej przewidywanego zdarzenia powodziowego dokładniejsze prognozy mogą bazować na jednym zbiorniku. To podejście umożliwia szybsze wydanie ostrzeżenia i lepsze przygotowanie do potencjalnej ewakuacji, pozwalając władzom na skuteczniejsze reagowanie i zmniejszenie ryzyka powodzi oraz szkód na terenach miejskich.

4. Not All Those Who Wander Are Lost – Responses of Fishers’ Communities to Shifts in the Distribution and Abundance of Fish

Papaioannou E.A., Selden R.L., Olson J., McCay B.J., Pinsky M.L. and St. Martin K. (2021) Not All Those Who Wander Are Lost – Responses of Fishers’ Communities to Shifts in the Distribution and Abundance of Fish. Front. Mar. Sci. 8:669094.

Zmiana klimatu wpływa nie tylko na ekosystemy lądowe, przybierając postać suszy czy powodzi, ale również na środowiska morskie, w których zmiany temperatury i poziomu wody mają bezpośredni wpływ na zachowanie organizmów morskich. Społeczności rybackie, które od pokoleń korzystają z zasobów mórz i oceanów, stają w obliczu wyzwań związanych z migracją ryb, zmianami ich liczebności i warunków połowowych.

Nowe badanie pokazuje, jak rybacy mogą dostosować swoje praktyki połowowe, korzystając z przestrzennego mapowania morza. Technologia ta pozwala na śledzenie zmian w ekosystemach morskich i dobieranie miejsc połowów tak, aby minimalizować ich wpływ na środowisko. Mapy przestrzenne uwzględniają zmiany w temperaturze wód, dostępność zasobów oraz migracje ryb, co pozwala społecznościom rybackim lepiej planować swoją działalność i unikać obszarów zagrożonych przełowieniem. Adaptacja do zmieniających się warunków klimatycznych jest kluczowa dla przyszłości rybołówstwa i zrównoważonego korzystania z zasobów morskich.

5. Food for fish: Challenges and opportunities for quantifying foodscapes in river networks

Ouellet V., Fullerton A. H., Kaylor M., Naman S., Bellmore R., et al. (2024). Food for fish: Challenges and opportunities for quantifying foodscapes in river networks. WIREs Water. 2024; e1752.

Ekosystemy rzeczne pełnią kluczową funkcję w utrzymaniu różnorodnych łańcuchów pokarmowych, zapewniając rybom zasoby żywności. Jednak dokładne monitorowanie i ilościowe określanie zasobów pokarmowych, takich jak plankton, drobne bezkręgowce i detrytus, stanowi wyzwanie, szczególnie w obliczu zmiany klimatu. Badanie opublikowane na łamach WIREs Water przedstawia szczegółową analizę napotykanych trudności oraz możliwości w zakresie badania i zarządzania zasobami żywności w sieciach rzecznych.

Autorzy rozwijają koncepcję foodscapes, skupiając się na trzech kluczowych składnikach: liczebności, dostępności i jakości pożywienia. Podjęto próbę odpowiedzi na trzy fundamentalne pytania: dlaczego oszacowanie dostępności pożywienia jest trudne, jakie konsekwencje niesie za sobą niepewność w tych szacunkach oraz jakie istnieją lub rozwijają się metody ilościowego określania zasobów pokarmowych. W swoim badaniu podkreślili znaczenie dokładnych danych i lepszego zrozumienia roli pokarmu w przetrwaniu ryb, zwłaszcza w kontekście zmian temperatury wód.

Opisano nowoczesne techniki, takie jak analiza DNA środowiskowego (eDNA), która pozwala na identyfikację gatunków obecnych w rzekach na podstawie próbek wody. Metoda ta oferuje ogromny potencjał w monitorowaniu różnorodności biologicznej oraz zasobów żywności, umożliwiając bardziej precyzyjne określenie dostępności pokarmu dla ryb. Dodatkowo zaawansowane modele hydrodynamiczne pozwalają przewidywać, w jaki sposób przepływy wody i zmieniająca się morfologia rzeki wpływają na dystrybucję pokarmu w różnych partiach sieci rzecznej.

Wnioski z tego badania mogą przyczynić się do lepszego zarządzania ekosystemami rzecznymi, a także wspierać działania na rzecz ochrony różnorodności biologicznej i trwałości populacji ryb w czasach zmiany klimatu i zwiększonego obciążenia środowiska.