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Resumo

Os recursos hídricos representam para a sociedade e o meio ambiente um papel de suma importância. Em termos de sociedade relacionamos os múltiplos usos que se fazem destes, sem esquecer que o principal uso é para o consumo e abastecimento das necessidades primárias. Já em termos de meio ambiente sabemos que são os pilares para o suporte e desenvolvimento da biodiversidade e produção de biomassa na terra. A destinação dos resíduos industriais é uma preocupação na atualidade, e mesmo das indústrias sendo obrigadas a tratar seus resíduos antes de despejá-los nos corpos hídricos, não o estão executando com eficiência. Uma das razões que levam a esta situação é a falta de conhecimento dos efeitos que seus resíduos podem ocasionar, deixando-os em um segundo plano, e o orçamento elevado que se requer para investir em uma estação de tratamento de efluentes, considerando não somente a construção, mas também a demanda que exige a sua manutenção.

Cada vez mais a integração dos métodos geoestatísticos, Sensoriamento Remoto e SIG, está sendo utilizado para estudos de contaminação ambiental. Suas vantagens e grande variedade de ferramentas permitem um primeiro acesso qualificado a todas essas questões e informações que são onerosas e às vezes desconhecidas. Indo ao encontro da busca de soluções para esta problemática e, através da técnica de análise de componentes principais, se estabeleceu uma ferramenta adequada para diagnóstico da distribuição espacial de concentração de potencial poluidor dos efluentes industriais, tendo como área de estudo a bacia hidrográfica Taquari-Antas. Um total de 393 indústrias foram classificadas em 24 setores. O potencial poluidor de Metais da água (MA), Tóxicos da água (TA), Demanda Bioquímica de Oxigênio (DBO) e Sólidos em Suspensão Totais (SST) para o meio aquático foi estimado através da metodologia The Industrial Pollution Projection System (IPPS). Foram gerados valores para as concentrações dos poluentes para cada mês do ano, utilizando uma série histórica de 26 anos das vazões na bacia. Os padrões temporais para as concentrações mensais foram verificados por meio de testes estatísticos dos modelos ANOVA e testes TukeyHSD, para cada tipo de poluente. A principal tendência temporal encontrada para os quatro tipos de poluentes são a transição do outono para o inverno, onde há uma grande queda dos valores de concentração devido ao aumento da vazão dos rios (época de cheia). Da primavera para o outono os valores vão crescendo novamente até se tornarem os maiores. Na sequência foram gerados mapas de contorno para o potencial poluidor estimado e concentrações mensais além de mapas de classificação das áreas da bacia segundo a legislação do CONAMA.[/vc_column_text][vc_column_text]

Introdução

Na atualidade a qualidade da água tem sido um tema de suma importância, e apesar de ser considerada como um recurso não renovável os cuidados para preservá-la não estão sendo suficientemente eficientes. A água sempre foi e continua sendo um recurso de múltiplos usos, começando pelo próprio consumo humano até o desenvolvimento de atividades agrícolas, pecuárias e industriais. Com todo o avanço tecnológico e crescimento econômico incentivado desde a revolução industrial, o aumento do consumo deste recurso é cada vez maior, porém o cuidado e o tratamento após a sua utilização primária acabaram ficando em segundo plano. Situação que hoje está gerando uma forte preocupação ambiental.

A poluição da água é uma grande desvantagem para os seres humanos e para a vida aquática, tornando-se uma prioridade dos órgãos ambientais a elaboração de legislações que garantam a preservação e a qualidade dos corpos da água. A diretiva do marco da água da União Europeia estabeleceu a necessidade de proteção e monitoramento contínuo referente à qualidade da água doce, devido à mesma ser afetada por diversos fatores naturais e antropogênicos. Esta iniciativa é encontrada com maior frequência nos países desenvolvidos e está começando a ganhar importância nos países emergentes. No entanto, ainda é uma tarefa que apresenta desafios de implantação a longo prazo, fatores como: altos custos de tratamento de efluentes, carência nas redes de esgoto, atividades agrícolas e industriais não controladas, falta de consciência ambiental e investimento no monitoramento, fazendo com que estas legislações acabem se limitando à teoria, não sendo posteriormente aplicadas (Anyachebelu et al., 2014). O monitoramento da qualidade da água tem sido um tema de inúmeras pesquisas. Sua importância começa desde a prevenção de doenças de veiculação hídricas até a preservação dos ecossistemas. No entanto, esta atividade demanda grandes investimentos econômicos e tecnológicos. Uma das alternativas de monitoramento desenvolvidas nos últimos tempos, e que tem ampliado a sua abrangência de utilização, é o uso de sistemas de informação geográfica (SIG) aplicado às análises exploratórias espaciais (ESA) (Anselin e Rey,1991). Além disso, várias tentativas têm sido feitas para modelar o comportamento de poluentes em corpos hídricos, permitindo estimar e prever a incidência de possíveis contaminantes. Estes modelos podem ser divididos em duas categorias principais: modelos de base física, que utilizam todos os parâmetros físico-químicos para a predição, e os modelos de dados empíricos, tais como a lógica fuzzy, modelos estatísticos e redes neurais artificiais, que utilizam um enfoque numérico e equações derivadas experimentalmente in situ na predição nos mecanismos físico-químicos de maior complexidade (Anyachebelu et al., 2014).

Entre os métodos baseados em dados empíricos, os modelos estatísticos não lineares são restritivos e difíceis de implementar segundo as condições e aplicações práticas, em comparação com sistemas de base difusa e redes neurais artificiais. Ambos métodos são similares em termos de criação de vínculo de entrada e saída de quantidades que carecem de justificação dos princípios estabelecidos (Alejandra et al., 2012). As redes artificiais neurais são preferíveis à lógica difusa, já que são menos propensas a falhar no reconhecimento de certas combinações de entrada. Os coeficientes de correlação e índice de cluster se utilizam principalmente como métodos estatísticos para a predição de variáveis ambientais, que é bastante similar ao modelo de rede neural (Jin-Suo Lu et al., 2009).

Os modelos estatísticos oferecem técnicas que estão permitindo desenvolver diagnósticos de contaminação no meio ambiente, uma delas é a conhecida geoestatística (Burgos et al., 2006), que com ajuda do SIG está se convertendo em uma das ferramentas mais importantes para o estudo de problemas ambientais (Selinus e Zhang, 1998). Este sucesso é possível devido à heterogeneidade espacial dos solos e dos rejeitos, em termos das covariáveis, tais como suas características, determinando assim processos de contaminação.

Um dos métodos mais utilizados entre estes modelos estatísticos, é a análise multivariante, que permite a utilização de várias técnicas para classificar a relação das propriedades dos resíduos e metais pesados. Entre elas está a análise de componentes principais, sendo também a mais comumente utilizada nos estudos ambientais (Mendiguchía et al., 2004; Tariq et al., 2006). A análise de componentes principais é uma técnica mediante a qual um complexo conjunto de dados se simplifica por meio da criação de uma ou mais novas variáveis ou fatores, cada uma representando um grupo de variáveis interrelacionadas dentro do conjunto de dados. A aplicação desta técnica tem sido amplamente utilizada para avaliar as relações entre as concentrações de metais e as propriedades do solo (Acosta et al., 2011; Galindo et al., 2004; Peris et al., 2004), mas também pode ser utilizada para compreender a influência das propriedades dos resíduos, principalmente metálicos, em diversos meios.[/vc_column_text][vc_column_text]

Autora: Sandra Tatiana Reyes Gómez.

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