Monitoreo de calidad de agua y predicción de coliformes fecales en playas de Montevideo mediante algoritmos de aprendizaje automático

En este trabajo se construyeron modelos de predicción de coliformes fecales (CF) para su aplicación a la gestión de calidad de agua en playas recreativas. Se análizó la base de datos histórica del monitoreo de CF en playas realizado por el Laboratorio de Calidad Ambiental de la Intendencia de Montevideo (IM), y se generaron modelos basados en inteligencia artificial (IA) para predecir excesos (CF >2.000). Los datos abarcan 10 años de monitoreo en 21 playas de la capital (N=19359, noviembre 2009 a setiembre 2019) y presentan un amplio rango de salinidad y turbidez, con marcadas diferencias entre playas. Los CF presentaron una distribución asimétrica (min=4, mediana=250, media=1.047 y máx=1.280.000) con excesos a la normativa en todas las playas. Las variables registradas in situ, meteorológicas y oceanográficas fueron utilizadas para entrenar modelos de IA. El mejor modelo fue un bosque aleatorio estratificado con un porcentaje de acierto para los excesos de 86%. La predicción de excesos mejoró un 60% respecto al criterio actual de cierre de playas las 24 hs posteriores a precipitaciones. La generación de datos de calidad por parte de la IM junto con estrategias de modelización inteligente resultan en un insumo relevante para la gestión de playas recreativas

Oceanografía biológica de Cabo Polonio: apuntes sobre investigaciones recientes

Los resultados presentados en esta publicación se enmarcan dentro del proyecto financiado por ANII, código: ANII_FCE_2017_136372.Oceanografía biológica de Cabo Polonio: apuntes sobre investigaciones recientes ofrece una muy rápida recorrida por los orígenes de la oceanografía como área del conocimiento científico y las actividades que investigadores de la Facultad de Ciencias y del Centro Universitario Regional Este, ambos de la Universidad de la República, desarrollan en la zona marina costera de Cabo Polonio. Cabo Polonio es interesante desde diversos puntos de vista: histórico, arqueológico, sociológico, paisajístico, ecológico. Durante el siglo XX fue epicentro de la explotación de la mayor población de lobos marinos del Atlántico Sur. Rastros de ese pasado se conservan en la infraestructura de la Base que alojaba a los trabajadores: comedor-cocina, galpones y dormitorios, caldera industrial y un gran bote a remo; implementos para la faena: garrotes, cuchillas, estaqueaderos de cueros... Aún es posible encontrar en ciertos boliches o almacenes del Cabo a veteranos de aquellas lides y - con un poco de suerte - aprender sus historias. El valor paisajístico de Cabo Polonio ha impulsado el crecimiento del centro poblado gracias al influjo del turismo estival y de no pocos que llegaron de visita y decidieron quedarse. Esto plantea enormes desafíos para la conservación de un sitio que no dispone de facilidades como agua potable y saneamiento, electricidad, caminería y cuya biodiversidad - uno de sus grandes atractivos - es muy sensible a cambios en el paisaje. La biodiversidad es uno de los elementos que llevó a incluir a Cabo Polonio en el Sistema Nacional de Areas Protegidas. Sin embargo, el conocimiento de la fauna y flora marinas, así como de los procesos bio-físicos que sustentan esa biodiversidad son muy poco conocidos. El trabajo que aquí se presenta busca contribuir a dicho conocimiento e - indirectamente- al buen uso y manejo del sitio

A trait-based approach predicting community assembly and dominance of microbial invasive species

Understanding the mechanisms underlying community assembly helps to define success and susceptibility to biological invasions. Here, we explored phytoplankton community assembly following niche and neutral paradigms and using a trait-based approach. Under the hypothesis that the morphology-based functional groups (MBFG) clusters species with similar niche, we analysed how trait-related differences in fitness influence dominance of an invasive species. This was based on literature review, field data and model simulations. We predict that invading species can be dominant if: 1) do not belong to the local MBFG but use unexploited areas of the niche, or 2) belong to the resident MBFG but exhibit a higher fitness due to a particular combination of traits. The invasive dinoflagellate Ceratium furcoides was used as the model species to evaluate these hypotheses, its morphological (e.g. volume) and physiological (e.g. growth rates) traits were compared with species from the same (V: photosynthetic flagellates) and different (VII: colonial cyanobacteria) MBFG. Fitness was estimated using models parametrized with MBFG rates (R*, ability to draw down phosphate) under different environmental conditions (i.e. flushing). Results contributed to support both hypotheses. First, the alternation of C. furcoides and cyanobacteria dominance was explained by the use of different niches. Secondly, species from MBFG V were dominant under similar environments. Within this group V C. furcoides showed higher fitness under low flushing and high predation, advantage provided by a distinctive combination of traits. The application of trait-based approaches to represent the niche and estimate fitness along environmental gradients was useful to evaluate community assembly and can be used to predict the dominance of microbial species invasions.Fil: Kruk, Carla. Universidad de la República; UruguayFil: Piccini, Claudia. Instituto de Investigaciones Biológicas "Clemente Estable"; UruguayFil: Devercelli, Melina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto Nacional de Limnología. Universidad Nacional del Litoral. Instituto Nacional de Limnología; ArgentinaFil: Nogueira, Lucía. Universidad de la República; UruguayFil: Accattatis, Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto Nacional de Limnología. Universidad Nacional del Litoral. Instituto Nacional de Limnología; ArgentinaFil: Sampognaro, Lía. Universidad de la República; UruguayFil: Segura, Angel. Universidad de la República; Urugua

Previsão da qualidade da água usando algoritmos de inteligência artificial em praias recreativas de Montevidéu-Uruguai

We constructed artificial intelligence (AI) models to predict faecal water quality (CF) to aid management in recreational beaches. Historical data base generated by the Laboratorio de Calidad Ambiental de la Intendencia de Montevideo (IM) was analized and AI models wwere constructed to predict CF excess (CF >2.000). Ten years of monitoring 21 recreational beaches (N=19359, november 2009 to september 2019) presented a wide range of salinity and turbidity variability among beaches. CF showed an asymetric distribution (min=4, median=250, average=1.047 and máx=1.280.000) with values exceeding the threshold in all beaches. In situ registered, meteorological and oceanographic variables were used to train AI models. A stratified random forest showed the best performance in the evaluated metrics with an overall accuracy of 86% and 60% of improvement in true positive rates with respect to baseline. High quality data generated by govermental institution together with modeling strategies provided a relevant framework to aid in beach and public health management.En este trabajo se construyeron modelos de predicción de coliformes fecales (CF) para su aplicación a la gestión de calidad de agua en playas recreativas. Se análizó la base de datos histórica del monitoreo de CF en playas realizado por el Laboratorio de Calidad Ambiental de la Intendencia de Montevideo (IM), y se generaron modelos basados en inteligencia artificial (IA) para predecir excesos (CF >2.000). Los datos abarcan 10 años de monitoreo en 21 playas de la capital (N=19359, noviembre 2009 a setiembre 2019) y presentan un amplio rango de salinidad y turbidez, con marcadas diferencias entre playas. Los CF presentaron una distribución asimétrica (min=4, mediana=250, media=1.047 y máx=1.280.000) con excesos a la normativa en todas las playas. Las variables registradas in situ, meteorológicas y oceanográficas fueron utilizadas para entrenar modelos de IA. El mejor modelo fue un bosque aleatorio estratificado con un porcentaje de acierto para los excesos de 86%. La predicción de excesos mejoró un 60% respecto al criterio actual de cierre de playas las 24 hs posteriores a precipitaciones. La generación de datos de calidad por parte de la IM junto con estrategias de modelización inteligente resultan en un insumo relevante para la gestión de playas recreativas.Construímos modelos de inteligência artificial (IA) para prever a qualidade da água para auxiliar o gerenciamento em praias recreativas. A base de dados históricos gerada pelo Laboratório de Qualidade Ambiental da Intendência de Montevidéu (IM) foi analisada e modelos de IA foram construídos para prever o excesso de coliformes fecais (CF> 2.000). Dez anos de monitoramento de 21 praias de lazer (N = 19359, novembro de 2009 a setembro de 2019) apresentaram uma ampla gama de variabilidade de salinidade e turbidez entre as praias. O CF mostrou uma distribuição assimétrica (min = 4, mediana = 250, média = 1,047 e máx = 1.280.000) com valores acima do limiar em todas as praias. Registradas in situ, variáveis ​​meteorológicas e oceanográficas foram usadas para treinar modelos de IA. Uma floresta aleatória estratificada mostrou o melhor desempenho nas métricas avaliadas, com uma precisão geral de 86% e 60% de melhoria nas taxas positivas verdadeiras em relação à linha de base. Dados de alta qualidade gerados por instituições governamentais, juntamente com estratégias de modelagem, forneceram uma estrutura relevante para auxiliar na gestão de praias e saúde pública