Integrating microbial and nutrient dynamics to improve waterway management

Eutrophication is driven by high concentrations of nutrients, namely phosphorus and nitrogen, entering waterways. Wastewater pollution contributes to these nutrient loads and accounts for approximately 15% of all river inflows worldwide. However, the ecological response of a waterway to eutrophication is difficult to assess using field observations, laboratory testing, or numerical models alone. As such, interdisciplinary studies are required to integrate the physical hydrodynamics and microbial processes of a waterway, and better inform best practice management. This thesis addresses the role of nutrient additions in riverine catchments worldwide, and potential eutrophication impacts, through a multidisciplinary study that links nutrient processing, via bacterial mineralisation, with an ecosystem hydrodynamic response model. The study integrates best practice techniques in microbial ecotoxicology and genomics, biogeochemical modelling, and hydrodynamic simulations to determine the role of microbial communities in responding to, and processing nutrients from, treated effluent. Initially, a series of novel field and laboratory investigations were completed to link pressure-stressor-response relationships. This information detailed the role of microbial community interactions, shifts and functional change in response to real-world exposure from wastewater pollution. Based on these findings, computational models were derived that highlight the importance of calibrating aquatic ecosystem response models with evidence-based parameterisation and net growth rates (i.e., sum of the growth minus loss rate parameter terms) of biological functional groups. The Generalised Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) methodology employed to assess model performance provided new insights to understand the represented microbial processes and the sometimes-difficult trade-offs required to establish values for these parameters. The outcomes from this research were used to develop a detailed ecosystem response model containing an explicit representation of key bacterial processes, including the mineralisation of dissolved organic matter. The implementation of this model at a waterway in south-eastern Australia provided a more realistic representation of the broader aquatic ecosystem response and improved the prediction of common eutrophication indicators, such as chlorophyll-a. The outcomes of this study will assist with (i) developing data collection programs that further advance our understanding of microbial and nutrient dynamics in aquatic ecosystems, (ii) accurately representing microbial processes throughout an entire waterway, and (iii) developing integrated catchment management plans

Sistema de pronóstico de los niveles de marea en tiempo real en el Río de la Plata.

La investigación que da origen a los resultados presentados en el presente manuscrito recibió fondos de la Agencia Nacional de Investigación e Innovación bajo el código POS_NAC_2018_1_152257.El Río de la Plata y su Frente Marítimo es un cuerpo de agua complejo con características estuariales. Desde la mecánica de fluidos, configura un sistema dinámico y en cortos períodos de tiempo se producen variaciones muy significativas de las variables met-oceánicas, donde la marea meteorológica tiene gran incidencia. La gran importancia del Río de la Plata para el Uruguay, y la región, potencia la necesidad de contar con una herramienta operacional (en tiempo real) que pronostique las mareas. Colaborando directamente en el abordaje de problemas asociados, por ejemplo, a la actividad portuaria, entre los cuales se destaca ayuda a la navegación. El sistema debe permitir apoyar la toma de decisiones en torno a diversas problemáticas: gestión y control del tráfico marítimo; eventuales derrames producidos por embarcaciones o vertidos de sustancias contaminantes; búsqueda y rescate de personas y/o materiales en accidentes marítimos; obras de ingeniería marítima en el dominio. Este tipo de herramientas se basan en modelos numéricos de flujo que permiten simular un número importante de procesos físicos. Dichas simulaciones involucran un conjunto de relaciones matemáticas y/o ecuaciones diferenciales con parámetros que deben ser calibrados en cada aplicación particular. El conocimiento del área de estudio alcanzado durante las investigaciones llevadas a cabo por el grupo de trabajo en los últimos años es la base que permite avanzar en una herramienta de pronóstico para el área. En esta tesis se realiza, en primer lugar, una revisión profunda de las componentes de los sistemas de pronósticos operacionales (sistemas de observación, modelos numéricos, técnicas de asimilación de datos, etc.). También, se describen los modelos globales con pronósticos para el océano mundial y esfuerzos similares (pronósticos costeros y regionales). Por último, se resume el desarrollo de un sistema de base para la simulación operacional en el Río de la Plata y su Frente Marítimo a través de una primera herramienta a modo de prototipo para el pronóstico de los niveles. Se utiliza el modelo numérico TELEMAC-2D calibrado y validado en estudios anteriores e incorporando como condiciones del borde oceánico los pronósticos del modelo global Real Time Ocean Forecast System, RTOFS HYCOM (NOAA) y como forzantes atmosféricos los pronósticos del Global Forecast System, GFS (NOAA). Las salidas del modelo se comparan frente a los datos de mareógrafos disponibles en tiempo real y se difunden a través de la web https://www.fing.edu.uy/imfia/pronostico-marea/ implementada para la publicación del sistema de pronóstico. Se presenta la evaluación para los pronósticos generados durante 2018 y 2019. Entre las posibles mejoras al prototipo generado se delinea la incorporación de la asimilación de datos medidos de mareógrafos a través de un esquema de filtro de Kalman por ensambles 4D-LETKF

An efficient version of the RMA-11 model

RMA-11 is a numerical model widely used for studing the transport of constituents and water quality in rivers and estuaries. When applied to large water systems like the R´ıo de la Plata, RMA-11 demands long execution times to compute a simulation. This pa- per presents the analysis of the computational efficiency for the RMA-11 applied to a transport model of the R´ıo de la Plata, and introduces a proposal for improving the effi- ciency by using high performance computing techniques. The improved implementation modifies the linear system resolution methodology implemented in the model. A high performance computing strategy was applied to the FRONTALL routine of the RMA-11, by changing their logical structure and using a sparse storage format. The experimental results obtained when solving representative test cases show a significant improvement on the performance, achieving significant gains in computational speed: the execution time of the implemented version decreased up to one third of the time of the original implementation