Modelling the effects of climate projections on pathogen infection risks in selected water supply systems in Norway

Abstract

Abstract Presently, there is a consensus among scientists and policy makers that the occurrence of climate change is unequivocally clear. Erratic and extreme variations in climate variables are commonly associated with water quality impairments, and influence the microbial quality of water from source to tap. Moreover, despite advances in water treatment technologies, waterborne disease outbreaks still occur, even in developed countries. To fully assess the preparedness of water treatment plants to efficiently accommodate erratic and extreme variations in the microbial quality of drinking water during extreme weather events, key areas of risks in the entire system need to be identified within the context of improving monitoring procedures at the various levels of water supply systems. The magnitude of potential effects of climate change on drinking water safety can be felt differently at different regions, thus, it is necessary to determine to what extent local climate projections could affect the risks of waterborne infections due to water consumption. This thesis assesses the microbial infection risks attributable to changes in weather variables and evaluates the potential variations in the risks that may occur in the future under current climate projections in Norway. The effects of climate were evaluated through integration of: (1) watershed scale modelling; (2) water source scale modelling; (3) data-driven predictive modelling, and (4) quantitative microbial risk assessment in major drinking water supply systems in the country. In Paper I, semi-distributed hydrological and water quality modelling was applied to characterize runoff generation and discharge of E. coli in the catchment of the Brusdalsvatnet Lake, which is the main drinking water source for the city of Ålesund and neighbouring Sula community. The results indicate that although streamflow in the catchment could remain close to present levels, the patterns of peak flow periods may change in the future. Peak flows that currently occur in spring and autumn months may respectively shift back to winter and summer months. In addition, high concentrations of E. coli currently observed in summer in the streams may be lower in future, but the concentrations may be high at the start of autumn seasons. Using the flow and concentrations of E. coli predicted in Paper I, hydrodynamic and water quality modelling was implemented in the receiving drinking water source (Lake Brusdalsvatnet) to evaluate the effects of potential changes in flow on the occurrence of microbial organisms at the raw water intake point (Paper II). The results indicate that the intensities of the lake circulation in the future will be higher, potentially increasing the chances of microorganisms reaching the deeper layers due to perfect mixing. This will result in higher temperature at the raw water intake depth during the autumn seasons (from 7 oC in 2017 to 8.6 oC in 2075). Concentrations of E. coli at the intake point of the lake are expected to increase in the future. Compared to current levels, the model predicts approximately 3-fold increase in concentrations of E. coli in the spring and autumn seasons of 2075. Paper III evaluates the potential for predicting the concentrations of faecal indicator bacteria in raw water from real time measurements of physical and chemical parameters of water quality. Records of water quality and environmental variables were used to train two regression models (Zero-Inflated Poisson - ZIP and Negative Binomial - ZINB regression) and two artificial intelligence models (Random Forest - RF and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System - ANFIS) for predicting the counts of indicator bacteria in the raw water source for the Oset water treatment plant. The RF model was found to possess high prospects for real-time prediction of faecal indicator bacteria in drinking water sources and was more consistent when applied to testing data. The RF model identified in Paper III was applied in combination with multiple regression and quantitative microbial risk analysis models to investigate potential effects of projected precipitation on pathogen infection risks in three major drinking water treatment plants (WTPs) in Norway (Paper IV). Pathogen removal efficacies of treatment steps were calculated using process models. The results indicate that while the WTPs investigated generally meet the current water safety guidelines, risks of Norovirus and Cryptosporidium infection may be of concern in the future. Based on the current projections of precipitation in the regions where the WTPs studied are located, the infection risks may remain close to present levels. However, the pathogen increases in the drinking water sources due to the occurrence of extreme precipitation events in the catchments could substantially increase the risks of pathogen infections, particularly in smaller WTPs such as that in Ålesund. Moreover, the QMRA models demonstrated the need for improved optimization of key treatment steps in the WTPs, as well as implementation of tighter regulations in protecting raw water sources in the country. This is highly essential for ensuring the production of microbiologically safe drinking water in the future under the current climate projections.

Sammendrag Det er bred enighet blant forskere og beslutningstakere om at klimaendringer foregår. Ekstreme og uregelmessige variasjoner i været kan påvirke vannkvaliteten negativt og føre til redusert hygienisk kvalitet på vannet på veien fra kilde til forbruker. Til tross for utviklingen innen vannbehandlingsteknologi forekommer det fortsatt utbrudd av vannbårne sykdommer, også i utviklede land. For effektivt å imøtekomme uregelmessige og ekstreme variasjoner i den hygieniske kvaliteten på drikkevann under ekstreme værforhold, må viktige risikomomenter i hele systemet identifiseres i sammenheng med å forbedre overvåkingsprosedyrene på de forskjellige nivå av vannforsyningssystemer. Først da kan man fullstendig vurdere beredskapen til vannbehandlingsanlegg. Effekten av klimaendringer på drikkevannskvalitet kan være ulik i forskjellige regioner. Det er derfor nødvendig å vurdere i hvilken grad den lokale prognostiserte klimautviklingen kan påvirke risikoen for vannbårne infeksjoner knyttet til drikkevann. Denne avhandlingen vurderer risikoen for mikrobiell infeksjon som kan knyttes til endringer i værvariabler, og vurderer de potensielle endringene i risikoen som kan oppstå i fremtiden basert på dagens klimaprognoser i Norge. Klimaeffekter ble evaluert gjennom å kombinere: (1) modellering på nedslagsfelt; (2) modellering på vannkilde; (3) data-drevet prediktiv modellering, og (4) kvantitativ mikrobiell risikoanalyse i store vannforsyningssystemer i landet. I Artikkel I ble det benyttet en semi-distribuert hydrologisk modell og vannkvalitetsmodell for å karakterisere tilsiget og utslipp av E. coli til Brusdalsvatnet, som er hovedvannkilden for Ålesund og Sula kommune. Resultatene indikerer at selv om vannføring i bekkene kan forbli nær dagens nivåer, kan tidspunkt for høye vannføring endre seg i fremtiden. Høye vannføring, som i dag oppstår i vår- og høstmånedene, kan forskyves til henholdsvis vinter- og sommermånedene. I tillegg kan de høye konsentrasjonene av E. coli som i dag forekommer i bekkene om sommeren, bli lavere i fremtiden, mens konsentrasjonene kan bli høyere tidlig på høsten. I Artikkel II ble tilsiget og E. coli-konsentrasjonene fra Artikkel I benyttet som grunnlag for hydrodynamisk modellering og vannkvalitetsmodellering i drikkevannskilden (Brusdalsvatnet). Hensikten var å vurdere hvordan mulige endringer i tilsiget påvirker forekomsten av mikroorganismer ved råvannsinntaket. Resultatene indikerer at intensiteten i sirkulasjonsperiodene i innsjøen kan øke i fremtiden, og potensielt øke sannsynligheten for at mikroorganismer når de dypere lagene på grunn av sterkere omrøring. Dette vil føre til høyere temperatur ved råvannsinntaket i høstsesongen (fra 7o C i 2017 til 8,6o C i 2075). E. coli-konsentrasjonene ved råvannsinntaket forventes å øke i fremtiden. For år 2075 predikerer modellen en økning i konsentrasjoner av E. coli med en faktor på tre i vårsesongen og høstsesongen i forhold til dagens nivå. Artikkel III evaluerer potensialet for å forutsi konsentrasjonene av fekale indikatorbakterier i råvann basert på sanntidsmålinger av fysiske og kjemiske parametere for vannkvalitet. Historiske målinger av vannkvalitets- og miljøvariabler ble brukt til ved opplæring av to regresjonsmodeller (Zero-Inflated Poisson - ZIP og Negative Binomial – ZINB), og to kunstig intelligensmodeller (Random Forest – RF og Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System - ANFIS). Modellene ble benyttet til å forutsi antall indikatorbakterier i råvannskilden til Oset vannbehandlingsanlegg. RF-modellen ble funnet å være lovende for sanntidsprediksjon av fekale indikatorbakterier i drikkevannskilder og var mer konsistent når den anvendte valideringsdatasett. RF-modellen fra artikkel III ble anvendt i kombinasjon med modeller for multippel regresjon og kvantitativ mikrobiell risikoanalyse for å undersøke potensielle effekter av fremtidig prognostisert nedbør på infeksjonsrisiko i tre store drikkevannsbehandlingsanlegg i Norge (Artikkel IV). Renseeffekten for patogene organismer i ulike rensetrinn ble beregnet ved bruk av prosessmodeller. Resultatene indikerer generelt at anleggene som ble undersøkt oppfyller dagens retningslinjer for hygienisk trygt drikkevann, men at risikoen for infeksjon av norovirus og Cryptosporidium kan bli en utfordring i fremtiden. Basert på dagens prognoser for nedbør i de geografiske områdene der de studerte anleggene ligger, kan infeksjonsrisikoen forbli nær dagens nivå. Risikoen for infeksjon kan øke på grunn av forekomsten av ekstreme nedbørshendelser som kan øke konsentrasjonen av patogene organismer i vannkilden, særlig ved mindre anlegg som i Ålesund. Videre viste QMRAmodellene at det er behov for optimalisering av viktige renseprosesser i vannbehandlingsanleggene, samt implementering av strammere regelverk for å beskytte råvannskilder i landet. Dette er svært viktig for å sikre framtidig produksjon av trygt drikkevann under dagens klimaprognoser.