Modelagem matemática e análise estatística multivariada aplicadas à avaliação da qualidade da água da sub-bacia hidrográfica do alto Paraopeba

• Autor(a) principal: CARNEIRO, Grazielle Cristina Assis
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)
• Texto Completo: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3186
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITARIA::RECURSOS HIDRICOS; QUAL-UFMG; análise de componentes principais; análise de cluster; principal component analysis; cluster analysis

O lançamento de efluentes urbanos e industriais sem o tratamento adequado nas águas, e ainda o carreamento de sedimentos, principalmente provenientes de áreas de agricultura, têm alterado a disponibilidade de água em qualidade e quantidade. Diante disso, torna-se necessário monitorar, avaliar e diagnosticar a qualidade da água, identificando as fontes de poluição e buscando se antecipar os possíveis impactos que possam ocorrer, e assim fornecer subsídios para a efetiva gestão dos recursos hídricos. Nesse contexto, a modelagem matemática de qualidade da água e a análise estatística multivariada se apresentam como ferramentas que podem contribuir para a avaliação da qualidade da água. A primeira possibilita simular o cenário atual e futuro de corpos hídricos de acordo com o comportamento das variáveis simuladas. Já a análise estatística pode auxiliar na compreensão da correlação dos dados e a dinâmica das variáveis de qualidade da água. O trabalho teve como objetivo principal avaliar a qualidade da água da sub-bacia do alto Paraopeba, a fim de dar suporte à gestão dos recursos hídricos. Para a modelagem matemática foram modelados os parâmetros oxigênio dissolvido (OD), demanda bioquímica de oxigênio (DBO), variações de nitrogênio (orgânico, amoniacal, nitrito e nitrato), variações do fósforo (orgânico, inorgânico e total) e Escherichia coli utilizando o modelo QUAL-UFMG. Foram simulados dois cenários de intervenção na bacia, considerando a redução da carga poluente lançada com a implantação de estações de tratamento de esgoto (ETEs) nos municípios da sub-bacia com o horizonte para o ano de 2035. Para a análise estatística multivariada foram utilizadas as técnicas de componentes principais e de cluster aplicadas à dezenove variáveis em oito pontos de monitoramento de qualidade da água distribuídos pela bacia. Na modelagem matemática, houve menor aderência do modelo na simulação do rio Maranhão. No cenário atual, as variáveis apresentaram maiores valores para o índice RMEQ (Raiz Média do Erro ao Quadrado) que apresenta a semelhança entre os dados observados e os dados modelados e quanto menor esse valor, mais semelhantes são os dados modelados e observado. O RMEQ foi de 1,42 e 1,51 para DBO e OD respectivamente, e os trechos modelados se mantiveram dentro dos padrões de lançamento da CONAMA 357/2005 em 21% para a DBO e 39,8% para OD. Na simulação de cenário do rio Maranhão, houve uma melhora em relação à DBO, que passou a atender os limites preconizados em 39% do trecho. Para o rio Paraopeba, o índice RMEQ apresentou resultados com menores valores, sendo o maior para o OD, com 0,70. As variáveis P total e E. coli apresentaram as menores porcentagens de atendimento à legislação, com 44,5% e 19,8% do trecho modelado, respectivamente. Na simulação dos cenários futuros, houve uma melhora nesse resultado com 73,6% para P total e 24,9% para a E. coli. A análise de componentes principais apresentou cinco componentes que explicaram juntas 78,46% da variação dos dados. Já a análise de cluster agrupou as oito estações de monitoramento analisadas em três grupos com semelhanças entre os pontos, sendo o terceiro grupo formado pelas duas estações localizadas na sub-bacia do rio Maranhão o que apresentou maiores dissimilaridades com os demais.