Monitor kualitas air real-time sedang diinstal di tempat-tempat renang liar dan pantai di selatan Inggris untuk membantu orang menilai risiko langsung mereka terkena sakit dari air yang tercemar.
Anda mungkin akan melihat sensor di tiga situs air tawar di Dorset, Somerset, dan Hampshire, serta dua situs di pantai di Bournemouth setelah studi uji coba sukses di Warleigh Weir dekat Bath. Di sini, sistem berbasis kecerdasan buatan dengan benar memprediksi kapan bakteri di air tinggi 87% dari waktu.
Southern Water sedang mencoba sistem pemantauan yang berbeda di Tankerton di Kent dan Langstone Harbour di Hampshire, dengan sensor tambahan di Hayling Island diharapkan diluncurkan dalam waktu dekat.
Meskipun perusahaan air dan regulator lingkungan sekarang menguji air sungai untuk penanda pencemaran yang merugikan satwa liar, tidak ada persyaratan untuk menguji bakteri feses seperti E coli dan enterokokus usus, yang dapat menyebabkan gangguan lambung, kecuali situs tersebut adalah perairan renang yang ditunjuk.
Barden mengatakan: “Kami ingin orang dapat menikmati dan menggunakan saluran air mereka tanpa membahayakan diri. Namun, mengumpulkan data ini juga membantu kami memahami tingkat dampak aset kami terhadap kualitas air – jika ada – dan apa solusinya untuk memperbaiki situasi.”
Salah satu sistem yang mereka uji adalah pendekatan berbasis kecerdasan buatan yang dikembangkan oleh startup berbasis UK UnifAI Technology. Alih-alih mengukur bakteri secara langsung, ia menyimpulkan ketika tingkat E coli atau enterokokus tinggi, dengan menganalisis data dari sensor real-time yang ditempatkan di hulu, yang mengukur pH, suhu, kekeruhan, oksigen terlarut, dan amonia.
Perusahaan air diwajibkan untuk mulai menginstal sensor-sensor tersebut di lokasi sebelum dan setelah tempat pelepasan banjir dan pengolahan air limbah mereka ke sungai, sebagai bagian dari Undang-Undang Lingkungan 2021, yang bertujuan untuk memperbaiki kualitas air dan melindungi satwa liar.
Selama periode pelatihan awal sekitar enam bulan, sampel air sungai diuji berulang kali untuk tingkat bakteri, dan AI belajar untuk menghubungkan ini dengan pola data sensor. Setelah periode ini, anggota masyarakat diberi akses ke aplikasi yang memberikan prediksi setiap setengah jam tentang tingkat bakteri di sungai, dan mengeluarkan peringatan kualitas air ketika tingkat bakteri kemungkinan tinggi.
Perusahaan juga sedang mendiskusikan para pemilik tanah dan pengguna sungai di 20 situs di barat daya Inggris tentang menginstal sistem di sana.
Pengembangan teknologi ke lebih banyak situs dapat memberikan wawasan baru tentang bagaimana debit aliran hujan dan peristiwa lain berkorelasi dengan penurunan kualitas air. Byles mengatakan: “Kita bisa efektif mulai membangun digital twin dari sistem sungai.”
River Action UK secara umum menyambut baik teknologi ini, tetapi mengatakan itu tidak boleh memalingkan perhatian dari kebutuhan mendesak untuk menangani akar penyebab pencemaran.
“Kita butuh pihak regulator lingkungan menggunakan data pencemaran sebagai bukti dari praktik kurang tepat untuk mendukung penegakan hukum dan menuntut pertanggungjawaban pencemar. Hanya ketika lebih murah untuk mematuhi hukum daripada melanggarnya, kita akan melihat investasi yang diperlukan dalam memelihara dan mengupgrade pengolahan air kotor.”