Modelowanie stężenia trihalometanów w sieci wodociągowej za pomocą różnych równań regresji

Trihalometany (THM), jako uboczne produkty dezynfekcji wody chlorem, są związkami powstającymi w procesie dostarczania wody do konsumenta. Zarówno złożoność kinetyki reakcji, jak i duża liczba czynników wpływających na jej przebieg powodują trudności w szacowaniu poziomu stężenia trihalometanów w punktach kontroli jakości wody w systemie zaopatrzenia w wodę. W związku z rewizją w 2015 roku unijnej dyrektywy dotyczącej jakości wody przeznaczonej do spożycia zakres i częstotliwość monitoringu powinny uwzględniać ryzyko zdrowotne konsumenta w całym łańcuchu dostaw wody (ujęcie wody, uzdatnianie, magazynowanie, dystrybucja). Zatem rośnie znaczenie modeli szacowania stężenia trihalometanów w sieci wodociągowej, które uwzględniają parametry jakości wody oraz czynniki eksploatacyjne. Taki model może być istotnym narzędziem decyzyjnym w procesie eksploatacji systemów wodociągowych, ponieważ pozwoli na zarządzanie ryzykiem zdrowotnym przy jednoczesnym ograniczeniu kosztownych analiz laboratoryjnych. W pracy przedstawiono różne modele predykcji stężenia trihalometanów w sieci wodociągowej. Analizowano modele uzyskane za pomocą regresji wielorakiej dla różnych zbiorów danych oraz transformacji THM-ów i zmiennych niezależnych. Porównano wpływ różnych transformacji zmiennych na dokładność predykcji oraz ocenę statystyczną modelu. Badania zostały oparte na danych rzeczywistych, zebranych podczas siedmiu lat eksploatacji jednego z dużych polskich systemów zaopatrzenia w wodę.

Trihalomethanes, disinfection by-products resulting from the reaction between chlorine and organic matter contained in water, appear during delivery of water to consumers. Both the complexity of the reaction kinetics and a large number of factors determining the reaction cause difficulties in the estimation of concentration of THMs in monitoring points in the water supply system. In 2015 it was carried out a revision of the EU directive on the quality of water intended for human consumption. According to the current legal regulation, the scope and frequency of monitoring should take into account the risk of consumer health throughout the whole water supply chain from the catchment area through abstraction, treatment and storage to distribution. Thus there increases the role of prediction models of trihalomethanes concentration. Such models should contain water quality parameters as well as exploitation factors and they may be important decision tool in the process of water system operation. They allow to manage the human health risk, simultaneously they limit the number of expensive laboratory analyses. In this paper we present different prediction models for the concentration of trihalomethanes in waterpipe network. The multiple regression was applied to various data sets and transformations of THMs and independent variables. We establish how different transformations of variables influence on prediction accuracy and statistical properties of the model. Presented research was based on real data collected during seven years of exploitation of one of big Polish water supply systems.