Monitoramento dos níveis freáticos do aqüífero Bauru (Formação Adamantina) no município de Assis-SP

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Soldera, Bruna Camargo [UNESP]
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/155028
http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/capelo/2018-08-03/000646962.pdf
Resumo: The water demand has increased in last decades, whether for domestic supplies, either for the maintenance of industrial and agricultural activities. The need of obtaining quality water with low cost of treatment and distribution has contributed to increase the use of groundwater. However, planning for use is not always included in water management plans, either for lack of studies about the aquifer system dynamics or effective monitoring reserves strategies. This study aimed to apply models based on observations and time series for understanding the processes that occurs during the hydrological cycle and affect the disposal of groundwater resources of the Bauru Aquifer System (BAS), one of the major groundwater sources available in the Meddle Paranapanema region. A data base of monitoring wells located in a experimental area in the municipality of Assis/SP-Brazil was used. Through impulse response function models, the available water resources affected by seasonal variations and the groundwater levels of the Bauru aquifer dynamics were characterized, helping the understanding of the recharge processes. From the results it is possible to observe a good fit of the model, no significant trends of lowering or rising water tables was detected, and in some wells not only seasonal variations of precipitation and evapotranspirations were influencing the Bauru Aquifer System behavior, but also other variables, such as the river near those wells. To summarize, we verified that was possible to model the dynamic relationship between precipitation and evapotranspiration surplus and water table depths from physical based time series models.
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