Om patogener i en svensk vattentäkt om modellering och validering Ekaterina Sokolova Chalmers tekniska högskola
Studieområdet: Vombsjön Provtagningspunkter: Råvatten Infiltrerat grundvatten Avloppsvatten från enskilda avlopp Tillflöden: Björkaån Torpsbäcken Borstbäcken Naturligt grundvatten Gul åkermark Röd betesmark Svart urbant Grön skog
Studieområdet: Vombsjön Råvatten infiltrationsdammen Infiltrerat grundvatten
Kvantifiering av antal bakteriegenom med PCR Koliformer d.v.s. Escherichia coli, Citrobacter, Enterobacter, Klebsiella (även Salmonella och Shigella p.g.a. genetisk likhet med Escherichia coli) Detektion av ssra på kromosomen Salmonella detekteras med primers för InvA En speciell form av E. coli (EHEC) detekteras med gener på en plasmid Campylobacter analyseras med primers för denna släkte
Uppmätta halter av koliformer (ssra): tillflöden 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 2015 02 01 2015 03 01 2015 04 01 2015 05 01 2015 06 01 2015 07 01 2015 08 01 2015 09 01 2015 10 01 2015 11 01 2015 12 01 2016 01 01 2016 02 01 2016 03 01 2016 04 01 2016 05 01 ssra, Log10 per 100 ml Björkaån Torpsbäcken Borstbäcken
Vattenföring i tillflöden: Björkaån, Torpsbäcken, Borstbäcken 35 30 25 20 15 10 5 0 2015 02 01 2015 03 01 2015 04 01 2015 05 01 2015 06 01 2015 07 01 2015 08 01 2015 09 01 2015 10 01 2015 11 01 2015 12 01 2016 01 01 2016 02 01 2016 03 01 2016 04 01 2016 05 01 vattenföring, m 3 s 1 Björkaån Torpsbäcken Borstbäcken
Uppmätta halter av koliformer (ssra): råvatten och infiltrerat grundvatten 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 2015 02 01 2015 03 01 2015 04 01 2015 05 01 2015 06 01 2015 07 01 2015 08 01 2015 09 01 2015 10 01 2015 11 01 2015 12 01 2016 01 01 2016 02 01 2016 03 01 2016 04 01 2016 05 01 ssra, Log10 per 100 ml råvatten infiltrerat grundvatten
Uppmätta halter av koliformer (ssra): avloppsvatten och naturligt grundvatten 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 2015 02 01 2015 03 01 2015 04 01 2015 05 01 2015 06 01 2015 07 01 2015 08 01 2015 09 01 2015 10 01 2015 11 01 2015 12 01 2016 01 01 2016 02 01 2016 03 01 2016 04 01 2016 05 01 ssra, Log10 per 100 ml enskilda avlopp naturligt grundvatten
Uppmätta halter av Salmonella (inva) 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 2015 02 01 2015 03 01 2015 04 01 2015 05 01 2015 06 01 2015 07 01 2015 08 01 2015 09 01 2015 10 01 2015 11 01 2015 12 01 2016 01 01 2016 02 01 2016 03 01 2016 04 01 2016 05 01 inva, Log10 per 100 ml Björkaån infiltrerat grundvatten enskilda avlopp
Hydrodynamisk modellering: påverkan av tillflöden på ssra vid råvattenintaget 4,0 3,0 normalfall 4,0 3,0 worst case 2,0 2,0 ssra, Log10 per 100 ml 1,0 0,0 1,0 2,0 3,0 ssra, Log10 per 100 ml 1,0 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 4,0 5,0 5,0 6,0 2015 07 01 2015 08 01 2015 09 01 6,0 2015 07 01 2015 08 01 2015 09 01 Björkaån Torpsbäcken Borstbäcken enskilda avlopp
Hydrodynamisk modellering: påverkan av Björkaån på inva vid råvattenintaget > 1000 100 1000 10 100 1 10 Augusti 2015 inva/100 ml 0.1 1 0 0.1
Hydrodynamisk modellering: påverkan av Björkaån på inva vid råvattenintaget > 1000 100 1000 10 100 1 10 Augusti 2015 inva/100 ml 0.1 1 0 0.1
Vidareutveckling av HYPE modellen (SMHI) för patogener Manure management Timing Incorporation into top soil Flow path partitioning Rainfall source Infiltration Processes in soil Hydrological processes Adsorption to soil particles Decay Processes in source (manure on soil surface) Release from source Decay Soil leaching Routing of water and pathogens through the hydrological network Processes in water Sedimentation and resuspension Decay Stream
HYPE plus hydrodynamisk modellering: påverkan av tillflöden på råvattenintaget Salmonella, # L 1 EHEC, # L 1 C. parvum, # L 1 Gödselspridning Björkaån Torpsbäcken Borstbäcken Betande nötkreatur Björkaån Torpsbäcken Borstbäcken
Slutsatser Resultat ska tolkas som relativa förändringar och inte som absoluta halter! Högre halter av ssra (koliformer) och inva (Salmonella) detekterades under april och juni september Bakteriegenom detekterades vid låga vattenflöden Björkaån har potentiellt störst påverkan på råvattenintaget Nedplöjning av gödsel minskar risker
Slutsatser Modelleringsmetoder förbättringspotential: Bättre data kring sjukdomsprevalens och utsöndringshalter (!) Ta hänsyn till osäkerheter i beskrivning av patogenprocesser och flödesfördelning (ytavrinning/markvatten/grundvatten) Modellering ökar förståelse kring processer som påverkar föroreningsspridning Modellering kompletterar provtagning för att skapa beslutsunderlag och input till riskbedömning
Tack! Finansiering: Svenskt Vatten Utveckling ( RiBS projektet ) Myndigheten för samhällsskydd och beredskap ( SVA projektet ) DRICKS Kollegor: Viktor Bergion, Thomas Pettersson, Lars Rosén (Chalmers, DRICKS) Linda Parkefelt, Britt Marie Pott och kollegor (Sydvatten) Åsa Sjöling, Olga Chuquimia Flores, Jessica Guzman Otazo (KI) Göran Lindström, Charlotta Pers, Johan Strömqvist (SMHI) Susanna Sternberg Lewerin (SLU) Kaisa Sörén, Helene Wahlström, Anna Nordström (SVA)