O monitoramento da qualidade da água durante um ciclo hidrológico realizado na bacia do rio Gualaxo do Norte/MG, abrangendo regiões a montante e a jusante do rompimento da barragem de Fundão, foi importante para a compreensão dos impactos antrópicos que ocorriam na região antes e após o desastre ocorrido em novembro de 2015. Dois anos após o rompimento, a área afetada pela enchente de lama ainda apresenta valores elevados de parâmetros como a turbidez e sólidos totais.
Para a região não afetada pelo aporte de rejeitos, a aplicação de técnicas multivariadas auxiliou no entendimento de quais são as possíveis fontes de degradação da qualidade da água, sendo principalmente relacionadas a descargas de águas residuais sem tratamento prévio, além da poluição difusa advinda de áreas em que são desenvolvidas atividades de agricultura. Ainda, fundamentado em estudos anteriores, foi possível verificar que alguns parâmetros de qualidade da água analisados são potencializados pelo arcabouço geológico em que se localiza a bacia, a saber no QF.
Salienta-se ainda que embora o desastre tenha causado inúmeros impactos negativos, não somente na bacia hidrográfica do rio Gualaxo do Norte, os resultados referentes às áreas amostradas destacam que a falta de saneamento básico é fato de muita relevância na região. Destaca-se que têm sido empregados esforços para o monitoramento das possíveis consequências do desastre, principalmente na identificação de metais pesados relacionados ao rejeito, porém uma questão ainda talvez mais importante e que necessita de inúmeras providências é o tratamento de esgoto, que se evidencia prévia e independentemente do aporte de lama.
O reconhecimento de padrões não-supervisionado, aqui realizado por meio das técnicas denominadas PCA e rede neural de Kohonen, foi de relevância notável uma vez que indicou as possíveis classes existentes nos dados de monitoramento tratados, principalmente no tocante às características peculiares das regiões envolvidas no estudo, áreas afetada e não afetada pelo desastre com a barragem. Dessa forma, a partir da análise exploratória dos dados foi possível, além de inferir os agrupamentos formados pelas amostras, quais eram as principais variáveis que influenciavam a composição dos grupos.
Além disso, foi possível identificar que futuros monitoramentos na região podem se estabelecer por meio de um número menor de pontos de amostragem e de variáveis investigadas, em função dos agrupamentos das amostras, indicando similaridades entre as mesmas, e possível correlação entre os parâmetros de qualidade estudados, respectivamente. Ainda, foi possível constatar que nessa localidade todas as amostras foram influenciadas por variáveis relacionadas ao aporte incorreto de
água residuária doméstica sem tratamento prévio, ressaltando mais uma vez que o problema principal da região alvo desta pesquisa é a falta de infraestrutura básica de saneamento, agora aliado às consequências do desastre com a enxurrada de lama da barragem de Fundão.
A análise discriminante foi utilizada como o método de reconhecimento de padrões supervisionado, e foi importante na confirmação do comportamento dos dados explicitados pela aplicação da PCA e da rede neural de Kohonen, além de apontar quais foram as variáveis de maior poder discriminatório entre as classes. Nesse contexto tem-se que dentre os modelos construídos, o que melhor evidenciou as diferenças entre as classes definidas, no tocante ao principal evento analisado nesse estudo, o rompimento da barragem, foi o modelo 3, definindo-se três classes: rio principal afetado, rio principal não afetado e tributários.
As variáveis de discriminação mais importantes responsáveis pelas variações espaciais para o modelo 3 foram a alcalinidade, a condutividade, o teor de cloreto e a turbidez. À luz dos principais impactos antrópicos ocorridos na região alvo desse estudo e às contribuições atreladas ao arcabouço geológico em que a bacia está inserida, essas variáveis se fazem muito condizentes, além de apresentarem facilidade e custo acessível em suas medições, tornando dessa forma o modelo 3 o mais satisfatório.
Tendo em vista os resultados obtidos, as abordagens de estatística multivariada utilizadas foram úteis para auxiliar a interpretação das matrizes de dados obtidas com o ciclo hidrológico monitorado, fornecendo subsídio para compreensão das diferentes regiões monitoradas, de acordo com as características da bacia hidrográfica avaliada. Os modelos de classificação que foram desenvolvidos são capazes de prever a adesão à classe mais provável para novas amostras, isto é, para novas campanhas de monitoramento da região, destacando que, no caso de pesquisas que tenham como intuito verificar o diagnóstico entre área afetada e não afetada, houve a diminuição potencial dos parâmetros que podem ser determinados.
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