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在2018年佛罗伦萨飓风之后，一项监测地表水的研究发现，被粪便细菌污染的水受到了人类和猪的粪便的影响。
“我们发现,在北卡罗来纳州东部地表水更有可能面临双重污染比人类排泄物或猪废物污染,”安吉拉·哈里斯说,该研究的通讯作者的助理教授民事、北卡罗来纳州立大学建设和环境工程。
哈里斯说:“这意味着人们正在应对多重危险。”“这也意味着有两个粪便污染源需要解决。不仅仅是养猪业，也不仅仅是污水处理厂或化粪池系统。”
在这项研究中，研究人员在北卡罗来纳州东部的40个地点收集了地表水样本。样本是在2018年9月飓风“佛罗伦萨”登陆一周后收集的，在登陆一个月后再次收集。这些样本分别被称为第一阶段和第二阶段。
研究人员测试了水样中的各种细菌。具体而言，有关样本已进行以下测试:大肠杆菌-用于识别粪便污染和存在病原体的可能性的指示物种;病原体如Arcobacter butzleri和各种李斯特菌物种;以及与猪或人有关的细菌种类，这样研究人员就可以追溯污染的源头。
哈里斯说:“在我们检测的地表水中，大约有30%的地方的细菌水平会使这些水域不适合游泳。”
最常见的病原体是Arcobacter，一个发现研究小组去年年底出版．新的研究报告说Arcobacter与人类或猪的粪便标记无关。换句话说，还不清楚病原体来自哪里。
另一个谜是大肠杆菌在第二阶段，从永久性河道(而不是泛滥平原)采集的样本实际上高于大肠杆菌在第1阶段的示例中。
“我们不确定原因大肠杆菌在第2阶段的样本中，该病毒的水平大幅上升。“这可能是因为水位在下降，所以稀释得更少。这可能是由于飓风过后监管要求的临时变化。它可能是我们还没确定的其他变量。我们需要更多的监测数据来区分这一点。
哈里斯说:“洪水过后，城市地区做了很多工作。”“这是为数不多的研究洪水过后农村和农业地区水质影响的研究之一。我们的研究结果表明，这一点值得进一步研究。这项工作强调了在这些地区进行更多常规水质监测的必要性，以检测我们在这里看到的细菌。这可以帮助我们建立更广泛的水质基线测量标准。
“考虑到人们对耐抗生素病原体的担忧，以及未来我们可能会看到更多极端潮湿天气事件，这一点尤为重要。”
这项研究中,“佛罗伦萨飓风后农村和农业为主景观环境水域的微生物污染发表在杂志上ACS ES&T水．该论文由北卡罗来纳州立大学的博士生埃米恩·菲丹(Emine Fidan)共同撰写;娜塔莉·纳尔逊和马哈茂德·Sharara，北卡罗莱纳州立大学生物和农业工程助理教授;北卡罗来纳州立大学环境资源教授瑞安·伊曼纽尔(Ryan Emanuel);Theo Jass和Jeffrey Niedermeyer，前北卡州立大学研究助理;北卡罗来纳州食品、生物加工和营养科学教授Sophia Kathariou;北卡罗来纳州立大学土木、建筑和环境工程教授Francis de los Reyes III;北卡罗来纳大学教堂山分校的Diego A. Riveros-Iregui和Jill R. Stewart。
这项研究得到了美国国家科学基金会(National Science Foundation)的支持，资助项目分别是1901588和1901202;北卡罗来纳州政策合作实验室;以及国际生命科学研究所。
希普曼-
编辑:研究摘要如下。
“佛罗伦萨飓风后农村和农业为主景观环境水域的微生物污染”
作者: Angela R. Harris, Emine N. Fidan, Natalie Nelson, Ryan Emanuel, Theo Jass, Sophia Kathariou, Jeffrey Niedermeyer, Mahmoud Sharara and Francis Lajara de los Reyes III, North Carolina State University;Diego A. Riveros-Iregui和Jill R. Stewart，北卡罗莱纳大学教堂山分校
发表: 8月23日,ACS ES&T水
DOI: 10.1021 / acsestwater.1c00103
文摘:2018年，飓风佛罗伦萨给北卡罗来纳州东部带来了前所未有的降雨和洪水。大范围的注水有可能调动来自各种来源的微生物污染物。我们的研究在飓风登陆一周(第一阶段)和一个月后(第二阶段)对北卡罗莱纳州东部40个地点的地表水微生物污染物进行了评估大肠杆菌在两个阶段的流动渠道和洪水样本中检测到;然而，在第2阶段的通道样品有较高的浓度大肠杆菌与第一阶段相比。分别在26%和9%的样本中检测到人类和猪相关的粪便标记物，没有与采样阶段相关的趋势。Arcobacter butzleri该病原体的检测与任何来源相关的粪便标记物无关。检测李斯特菌spp与猪相关粪便标记物相关。这些结果表明，应探索改进猪和人类粪便管理，以防止地表水的微生物污染，特别是在极端降雨可能因气候变化而增加的地区。在不同的时间尺度和不同的先决条件下，对周围降雨事件的较高频率采样将提供更详细的表征洪水造成的风险。
