Integração de indicadores geoquímicos e microbiológicos na avaliação da disposição oceânica e continental de sedimentos dragados da Baía de Guanabara- RJ, Brasil

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nascimento, Juliana Ribeiro
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/7268
Resumo: As atividades de dragagem são essenciais na manutenção da profundidade dos canais de acesso e bacias de manobra, em leitos de rios, terras caídas, ou em recuperação de áreas degradadas. A baía de Guanabara vive uma situação de estrangulamento logístico, tendo em uma das pontas a dificuldade de execução/ licenciamento de dragagem. Neste sentido, a aplicação de indicadores define critérios ambientais e econômicos para escolha de áreas “bota-fora”, permitindo a concepção e o planejamento. Ao propor o uso de microrganismos como modelo biológico, é fornecida uma alternativa menos onerosa, além de ser possível verificar os efeitos da contaminação ao nível de comunidade, não apenas específica. O presente estudo tem como objetivo geral desenvolver uma formulação matemática, integrando indicadores geoquímicos e microbiológicos a fim de diagnosticar a situação atual e prognosticar cenários futuros através de medidas in situ e bioensaios, considerando as disposições oceânica e continental do material dragado. Os indicadores geoquímicos selecionados refletem processos hidrodinâmicos, eutrofização, anoxia e contaminação ambiental, sendo rotineiramente monitorados em estudos de impacto ambiental. A atividade da enzima desidrogenase reflete a viabilidade da comunidade e, ao mesmo tempo, é reduzida a medida que a contaminação aumenta. A atividade das enzimas esterases refletem a demanda energética da comunidade, aumentada à medida que a disponibilidade de matéria orgânica aumenta (eutrofização) e mais ainda à medida que a contaminação associada aumenta. Teoricamente, as atividades enzimáticas seriam proporcionais ao número de células, parâmetro também monitorado, mas a liberação dos contaminantes à medida que a matriz orgânica é degradada, resulta em efeitos nocivos à própria comunidade. O algoritmo desenvolvido - Quality ratio (QR) - com base na granulometria, contaminação por metais, carbono orgânico total e atividade das enzimas Desidrogenase e Esterases, diferencia em uma ordem de grandeza a medida que a contaminação aumenta: 10-1 – baixo risco, 10-2 – risco médio, 10-3 – risco alto. O QR mostrou-se eficaz em identificar os efeitos à comunidade microbiana in situ. Ensaios laboratoriais foram executados, onde o QR também foi eficaz em avaliar a contaminação aguda (24h), em sedimento oceânico; e crônica (4 semanas) em latossolo, simulando cenários reais de dragagem. A partir da técnica de DGGE, ficou evidente a diferença de comunidades e a influência da comunidade da BG nas misturas com sedimento oceânico e latossolo. O perfil taxonômico da comunidade microbiana nos bioensaios modifica nas primeiras 24 horas, aumentando a abundância de microrganismos anaeróbicos, por influência dos sedimentos anóxicos e eutrofizados da baía de Guanabara. A mistura com solos, representando a disposição continental e os efeitos crônicos, exibiu uma comunidade resiliente. Após 4 semanas, a composição da comunidade tornou-se semelhante à original do solo. Além disto, o QR mostrou-se capaz de representar indiretamente os efeitos nocivos na composição taxonômica das comunidades testadas em ensaios laboratoriais. Isto traz robustez ao modelo proposto que, apesar de mostrar-se eficiente, ainda carece de validação.
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Ao propor o uso de microrganismos como modelo biológico, é fornecida uma alternativa menos onerosa, além de ser possível verificar os efeitos da contaminação ao nível de comunidade, não apenas específica. O presente estudo tem como objetivo geral desenvolver uma formulação matemática, integrando indicadores geoquímicos e microbiológicos a fim de diagnosticar a situação atual e prognosticar cenários futuros através de medidas in situ e bioensaios, considerando as disposições oceânica e continental do material dragado. Os indicadores geoquímicos selecionados refletem processos hidrodinâmicos, eutrofização, anoxia e contaminação ambiental, sendo rotineiramente monitorados em estudos de impacto ambiental. A atividade da enzima desidrogenase reflete a viabilidade da comunidade e, ao mesmo tempo, é reduzida a medida que a contaminação aumenta. A atividade das enzimas esterases refletem a demanda energética da comunidade, aumentada à medida que a disponibilidade de matéria orgânica aumenta (eutrofização) e mais ainda à medida que a contaminação associada aumenta. Teoricamente, as atividades enzimáticas seriam proporcionais ao número de células, parâmetro também monitorado, mas a liberação dos contaminantes à medida que a matriz orgânica é degradada, resulta em efeitos nocivos à própria comunidade. O algoritmo desenvolvido - Quality ratio (QR) - com base na granulometria, contaminação por metais, carbono orgânico total e atividade das enzimas Desidrogenase e Esterases, diferencia em uma ordem de grandeza a medida que a contaminação aumenta: 10-1 – baixo risco, 10-2 – risco médio, 10-3 – risco alto. O QR mostrou-se eficaz em identificar os efeitos à comunidade microbiana in situ. Ensaios laboratoriais foram executados, onde o QR também foi eficaz em avaliar a contaminação aguda (24h), em sedimento oceânico; e crônica (4 semanas) em latossolo, simulando cenários reais de dragagem. A partir da técnica de DGGE, ficou evidente a diferença de comunidades e a influência da comunidade da BG nas misturas com sedimento oceânico e latossolo. O perfil taxonômico da comunidade microbiana nos bioensaios modifica nas primeiras 24 horas, aumentando a abundância de microrganismos anaeróbicos, por influência dos sedimentos anóxicos e eutrofizados da baía de Guanabara. A mistura com solos, representando a disposição continental e os efeitos crônicos, exibiu uma comunidade resiliente. Após 4 semanas, a composição da comunidade tornou-se semelhante à original do solo. Além disto, o QR mostrou-se capaz de representar indiretamente os efeitos nocivos na composição taxonômica das comunidades testadas em ensaios laboratoriais. Isto traz robustez ao modelo proposto que, apesar de mostrar-se eficiente, ainda carece de validação.Dredging is essential to maintain the depth of channels and riverbeds, or in environmental reclamation of contaminated areas. Choosing onshore areas for disposal becomes increasingly difficult, due to the great amount of sediments, lack of available areas and cost of transportation and treatment. Guanabara bay, is facing challenges on dredging execution and licensing. Thus, applying indexes to define environmental and economic criteria to pick up of dumping zones, are essential for dredging master plan. When proposing the use of microorganisms as a biological model, a less costly alternative is provided, being possible to verify the effects of the contamination at the community level. This thesis aimed to develop a mathematical formulation, integrating geochemical and microbiological indicators for risk assessment in sediments, able to forecast damages through in situ measurements and bioassays, considering the oceanic and continental dredging disposal. The chosen geochemical indexes represent processes on hydrodynamic, eutrophication, anoxia and environmental contamination, and are all monitored in environmental impact studies. The dehydrogenase enzyme activity, which reflects the viability of the community reduces as contamination increases. The esterases enzymes activity displays the energy demand, is risen as organic matter increases and even more when enhanced contamination. Theoretically, the enzymatic activities would be proportional to the cell number, but while contaminants are released as the organic matrix is degraded, there are no reproduction showing harmful effects to the community. An algorithm had been developed - Quality ratio (QR) – based on sediment’s grain size, contamination by metals, total organic carbon and enzymes Dehydrogenase and Esterases activities. QR decreases by an order of magnitude as the contamination increases: 10-1 - low risk, 10-2 - medium risk, 10-3 - high risk. The algorithm represents the effects on microbial community in situ. QR was also effective in laboratory assays, evaluating the acute contamination (24h) in oceanic sediment; and chronic (4 weeks) in latosol, simulating real dredging scenarios. DGGE technique, was able to indentify the difference of each microbial community and the influence of the microbes from Guanabara Bay in the mixtures with oceanic sediment and latosol. The 1st 24 hours were able to modify the taxonomy composition in bioassays, increasing the abundance of anaerobic microorganisms, due to the influence of anoxic and eutrophic sediments from Guanabara Bay. Soil mixtures, representing the onshore disposal and chronic effects, exhibited the resilience scenario, where after 4 weeks, the microbial composition became similar to the original soil. Moreover, the QR was able to represent indirectly the harmful effects on the taxonomic composition tested in laboratory. This brings, therefore, a robustness to the proposed model that, despite being efficient, still needs validationNiteróiSantos, Elisamara SabadiniBarrocas, Paulo Rubens GuimarãesWasserman, Julio César de Faria AlvimBernardes, Marcelo CorrêaJurelevícius, Diogo de AzevedoBidone, Edison DausackerNascimento, Juliana Ribeiro2018-08-29T17:21:02Z2018-08-29T17:21:02Z2018info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/7268Aluno de DoutoradoopenAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2022-06-22T16:19:25Zoai:app.uff.br:1/7268Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T11:03:20.397645Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false
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