Classificação dos rios segundo a qualidade de suas águas

Os corpos hídricos devem ser amplamente monitorados nas dimensões espacial e temporal, já que as condições dos parâmetros químicos, físico-químicos e microbiológicos indicam o nível da qualidade destes em determinado momento.

Segundo Derísio (1992), a seleção dos parâmetros de qualidade da água deverá levar

em consideração os usos previstos para o corpo d’água e as fontes de poluição existentes na

sua área de drenagem. A combinação destes parâmetros possibilita a utilização de índices que

podem representar a situação de determinado corpo d’água de forma confiável. Uma forma de

definir a qualidade das águas dos mananciais é enquadrá-los em classes, em função dos usos propostos para os mesmos, estabelecendo-se critérios ou condições a serem atendidos.

A resolução do Conselho Nacional do Meio Ambiente nº 430 de 13 de maio de 2011 (CONAMA, 2011) é a mais recente atualização da resolução CONAMA nº 357 de 17 de março de 2005 (CONAMA, 2005), que dispõe sobre a classificação e diretrizes ambientais para o enquadramento dos corpos de água superficiais, bem como estabelece as condições e padrões de lançamento de efluentes.

Figura 4.2 - Classes de enquadramento e respectivos usos e qualidade da água.

Fonte: ANA, 2009a.

O índice de qualidade de água (IQA) desenvolvido pela companhia norte-americana National Sanitation Foundation (NSF) é uma espécie de nota atribuída à qualidade da água, podendo variar entre zero e cem. Este índice (IQA/NSF) é mais apropriado para corpos hídricos correntes ou lóticos e é baseado em nove parâmetros: oxigênio dissolvido (OD), demanda bioquímica de oxigênio (DBO), coliformes fecais, temperatura, pH, nitrato, fósforo

Com o intuito de facilitar a interpretação das informações de qualidade de água de forma abrangente e útil, a Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental do estado de São Paulo (CETESB) adaptou e desenvolveu o IQA/CETESB, que incorpora os nove parâmetros considerados relevantes para a avaliação da qualidade das águas brasileiras, tendo como determinante principal a utilização das mesmas para abastecimento público (CETESB, 2015). Vale ressaltar que, para o cálculo do IQA/CETESB é adotado o nitrogênio total no lugar do nitrato e sólidos totais no lugar dos sólidos totais dissolvidos, alguns pesos foram alterados, e os demais parâmetros permanecem os mesmos adotados pelo NSF.

As faixas de IQA utilizadas pela NSF e CETESB para avaliação da qualidade de água estão apresentadas na tabela 4.1. É possível observar que existem diferenças entre os limites adotados. Também vale ressaltar que a CETESB adota diferentes limites de acordo com alguns estados brasileiros. CETESB* corresponde às faixas de IQA adotadas para os estados da Bahia, Ceará, Espírito Santo, Goiás, Mato Grosso do Sul, Paraíba, Pernambuco e São Paulo, e CETESB** às faixas de IQA adotadas para os estados de Alagoas, Minas Gerais, Mato Grosso, Paraná, Rio de Janeiro, Rio Grande do Norte e Rio Grande do Sul, cujos limites equivalem àqueles adotados pela NSF.

Tabela 1- Interpretação qualitativa da qualidade de água segundo a NSF e CETESB.

Avaliação da qualidade da água NSF CETESB* CETESB** ÓTIMA 90 < IQA ≤ 100 79 < IQA ≤ 100 90 < IQA ≤ 100

BOA 70 < IQA ≤ 90 51 < IQA ≤ 79 70 < IQA ≤ 90 ACEITÁVEL 50 < IQA ≤ 70 36 < IQA ≤ 51 50 < IQA ≤ 70 RUIM 25 < IQA ≤ 50 19 < IQA ≤ 36 25 < IQA ≤ 50 PÉSSIMA 0 < IQA ≤ 25 0 < IQA ≤ 19 0 < IQA ≤ 25 Fonte: ANA, 2009b.

Pelo seu caráter reducionista, em que vários itens de qualidade são convertidos em uma nota ou avaliação única, os índices são bastante polêmicos, uma vez que mascaram ou atenuam a multiplicidade de condições que ocorrem em um corpo hídrico. Por outro lado, a capacidade de síntese proporcionada por um índice, desde que entendidas suas limitações intrínsecas, é de grande importância para a comunicação com o público (LERMONTOV, 2009).

Abril & Abdel-Aal (2000) estudaram a hidrodinâmica do Canal de Suez utilizando abordagens de modelagem uni e bidimensional. Neste estudo, foi estimado o transporte líquido de sal e água para o mar Mediterrâneo através do modelo 1-D. Já os coeficientes de difusão foram criados em um modelo de transporte cinético-reativo 2-D envolvendo a dinâmica de cargas suspensas e as reações eletrolíticas entre as espécies dissolvidas e do material particulado na coluna de água e sedimentos de fundo. Os modelos foram aplicados para o estudo dispersão de curto prazo de plutônio e césio. Este conjunto de abordagens representou uma orientação para estudos mais aprofundados sobre a dispersão de poluentes.

Mazumdera & Dalal (2000) analisaram a dispersão de um contaminante passivo liberado de uma fonte periódica em um fluxo turbulento totalmente desenvolvido em um rio. Um método implícito diferenças finitas foi usado para resolver a equação de difusão convectiva instável. Os perfis de concentração para as fontes elevadas estáveis concordaram bem com os dados experimentais existentes, porém, se os efeitos de uma reação de segunda ordem no fluxo forem considerados, este esquema não pode ser útil a menos que seja modificado. No entanto, um problema mais geral pode ser facilmente resolvido empregando o presente esquema numérico.

Kashefipoura & Falconer (2002) desenvolveram uma equação para predição do coeficiente de dispersão longitudinal dos fluxos fluviais, com base em conjuntos de dados medidos, e obtidos a partir de 30 rios nos EUA. Esta equação relaciona o coeficiente de dispersão para os parâmetros hidráulicos e geométricos do fluxo por meio de análise dimensional e de regressão. A formulação foi comparada com muitas outras equações empíricas existentes e demonstrou ser mais precisa do que as outras equações consideradas.

Austin (2004) analisou a estrutura de salinidade média, estrutura de estratificação, e tendências inferidas nas propriedades de dispersão longitudinal efetiva ao longo da bacia Chesapeake. Os resultados mostraram que a estrutura de salinidade média é uma forte função de variações no fluxo de água doce, e a baía responde de forma coerente a entradas episódicas de água doce. Essas estimativas básicas de dispersão se mostraram eficazes, e as informações sobre a sua variabilidade espacial e temporal são essenciais para os modelos numéricos de circulação estuarina.

Dehghan (2004) desenvolveu e comparou várias técnicas numéricas para resolver a equação de advecção-difusão unidimensional com coeficiente constante. Estas técnicas foram baseadas na aproximação das diferenças finitas de dois níveis e se mostraram mais precisas e mais eficientes do que as técnicas convencionais, pois são livres de difusão numérica. Os esquemas de diferenças finitas explícitas são fáceis de implementar para problemas de dimensões mais elevadas, mas podem ser de difícil implementação quando se lida com os esquemas de diferenças finitas implícitas.

Barros et al. (2006) empregaram a técnica de transformação de integral generalizada (GITT) para a obtenção de soluções analítico-numéricas para modelos matemáticos que predizem a dispersão de poluentes dissolvidos em rios, córregos e canais tanto com fluxo simétrico ou assimétrico. O modelo do estado estacionário bidimensional apresentado permitiu a utilização de coeficientes variáveis representadas pelos perfis de velocidade não uniformes e coeficientes de difusão turbulenta, em qualquer forma funcional geral.

Barros & Cotta (2007) estudaram o destino dos contaminantes dissolvidos em rios e canais em condições de escoamento turbulento através de um modelo matemático de estado estacionário tridimensional. O modelo proposto permitiu campos de velocidade variáveis e difusividades turbulentas não uniformes dentro de canais de seção transversal retangular. Os resultados desse modelo tridimensional se mostraram mais precisos para o início de tempo de mistura, assim, levam a uma avaliação de risco mais refinado.

Shen & Diplas (2008) examinaram a capacidade de modelos computacionais bi e tridimensionais reproduzirem as características locais complexas de fluxo geradas pela topografia irregular. O desempenho dos modelos foi avaliado e concluiu-se que o modelo 3-D fornece uma descrição mais precisa dos padrões de velocidade heterogêneos favorecidos por muitas espécies aquáticas em diferentes fluxos, especialmente em condições profundas.

Chen et al. (2009) desenvolveram um novo modelo para transporte de solutos em córregos e canais para simular a dissolução, transporte, e decaimento de soluto com fontes continuamente migratórias. A abordagem foi testada com êxito utilizando um caso hipotético, e, em seguida, aplicada a um ensaio de campo real. A versatilidade da abordagem de modelagem permite uma gama de aplicações em práticas de qualidade da água.

Ani et al. (2009) desenvolveram dois modelos de predição de concentração em um córrego sujeito a uma emissão de poluentes, e investigaram as opções para estimar os parâmetros. Os modelos foram baseados na equação fundamental advecção-dispersão e desenvolvidos, calibrados e avaliados utilizando dados de traçadores de experimentos. O modelo não linear proposto para o coeficiente de velocidade e dispersão provou fazer estimativas satisfatórias para os três primeiros trechos, mas o quarto não foi tão bem atendido. Houve pouca evidência de que um modelo mais sofisticado para estimar os coeficientes de dispersão proveria previsões significativamente melhores de concentrações de soluto.

Deng & Jung (2009) desenvolveram um modelo de escala de dispersão (SD) para simular a dispersão de soluto em rios sem o uso de uma função de distribuição de tempo de residência especificado pelo usuário. As comparações entre o modelo SD e o modelo de armazenamento transitório mais utilizado com os dados de traçadores observados em três rios norte-americanos mostraram que o modelo SD foi capaz de simular diferentes tipos de distribuições de tempo de residência comumente observados em riachos com uma precisão superior ou pelo menos comparável com modelos de transporte de solutos existentes,