Arrivare alla tua spiaggia preferita solo per scoprire che è chiusa a causa della contaminazione batterica può essere una seccatura. Ma ancora peggio sarebbe nuotare inconsapevolmente in acque inquinate da materiale fecale, una possibilità molto reale, dato che gli attuali metodi di rilevamento possono richiedere fino a 24 ore per ottenere risultati. Ora, ricercatori che riferiscono sulla rivista ACS Scienze e tecnologie ambientali hanno identificato modelli informatici che forniscono previsioni accurate a breve termine, o "nowcast, " della qualità dell'acqua della spiaggia.

Negli ultimi anni è aumentato il numero di chiusure di spiagge dovute a microbi fecali. Negli Stati Uniti., le spiagge della regione dei Grandi Laghi sono al primo posto tra quelle con i problemi peggiori. Secondo il Dipartimento della qualità ambientale del Michigan, 30 spiagge dello stato sono state chiuse o sono state segnalate all'inizio di luglio 2018 a causa degli alti livelli di batteri. La raccolta di campioni d'acqua e la loro analisi in laboratorio richiede tempo, anche con tecniche moderne, che mette i nuotatori a rischio di infezione da brutti insetti dello stomaco mentre i test sono in corso. Ma le simulazioni al computer per prevedere la qualità dell'acqua sono complesse e non sempre affidabili. Jie Niu e Mantha S. Phanikumar si sono chiesti se potevano identificare modelli informatici più semplici in grado di prevedere con precisione le condizioni attuali della spiaggia dai dati passati.

I ricercatori hanno confrontato le capacità di cinque modelli al computer per stimare i livelli batterici in quattro siti nel sud del lago Michigan. I modelli variavano nel numero di parametri di input, solo dai livelli passati di batteri nei siti, a dati più complessi, come le precipitazioni giornaliere, temperatura e torbidità dell'acqua. Il team ha scoperto che i due migliori modelli incorporavano i livelli batterici del passato e molti altri parametri. Però, anche un nuovo modello sviluppato dai ricercatori ha funzionato bene. Questo approccio, che combinava due tecniche chiamate trasformata wavelet e analisi della rete neurale artificiale, richiesto solo dati batterici del passato, senza ulteriori ingressi. I ricercatori hanno concluso che il nuovo modello è uno strumento potenzialmente utile per la gestione delle spiagge, soprattutto quando non sono disponibili dati dettagliati sulle condizioni della spiaggia.