ID Nº 181
APLICAÇÃO DE ESTATÍSTICA MULTIVARIADA PARA AVALIAÇÃO INTEGRADA DA QUALIDADE DE ÁGUA DO RIO PIRANGA, CASCA E
PIRACICABA
Grazielle Rocha dos Santos1; Deyse Almeida dos Reis2; Aníbal da Fonseca Santiago3; Luisa Cardoso Maia4
1Mestranda em Engenharia Ambiental, Universidade Federal de Ouro Preto, (31) 8904-7328, e-mail: graziellersantos@gmail.com
2Doutoranda em Engenharia Ambiental, Universidade Federal de Ouro Preto, (31) 9670-7347, e-mail: deysereis.reis@gmail.com
3Professor Adjunto, Universidade Federal de Ouro Preto, (31) 8812-3636, e-mail: anibalsantiago@gmail.com
4Mestranda em Engenharia Ambiental, Universidade Federal de Ouro Preto, (31) 9538-0029, e-mail: luisacardosomaia@gmail.com
RESUMO
Realizou-se, principalmente, uma análise multivariada dos dados referentes ao monitoramento de qualidade de água dos rios Piranga, Casca e Piracicaba, com o objetivo de inferir sobre quais processos mais interferem na dinâmica dos ecossistemas aquáticos. Para tal foi empregado a técnica de análise das componentes principais (PCA), que tem se mostrado como uma importante ferramenta no campo de monitoramento de corpos hídricos, uma vez que pode atuar como auxílio na interpretação de matrizes de dados ambientais, permitindo por exemplo, a identificação de variáveis temporais e espaciais causadas por fatores naturais e/ou antrópicos. Com o emprego da PCA foi possível verificar a formação de agrupamentos naturais entre os pontos amostrados além de permitir a inferência das principais variáveis responsáveis pelo comportamento das amostras, sendo possível, por exemplo, verificar a separação das amostras por sazonalidade, isto é, em função da estação seca e chuvosa, para os dados referentes ao rio Piranga e Casca. Em suma, observa-se que um dos principais problemas enfrentados nas sub-bacias analisadas, é a falta de sistemas que tenham como objetivo o tratamento de
efluentes, principalmente os domésticos, realidade essa que está presente na maior parte das bacias do país. Saber sobre a qualidade de água de qualquer corpo hídrico é de notável importância visto que deveria estar associado ao desenvolvimento econômico o planejamento e gerenciamento dos recursos hídricos disponíveis. Sabendo que a economia das regiões estudadas está ligada a atividades que em geral consomem significativa quantidade de água em seus processos bem como no lançamento dos seus rejeitos e tendo em vista que poucas cidades contam com um sistema de saneamento básico esse estudo buscou gerar dados que contribuíssem para a compreensão das condições ambientais dos rios estudados para que medidas de manejo e recuperação, essenciais em toda bacia, sejam apropriadamente escolhidas.
Palavras chaves: qualidade de água, bacia hidrográfica, análise multivariada
1. INTRODUÇÃO
A Bacia Hidrográfica do Rio Doce, talvez devido à sua importância econômica, talvez devido à degradação à que foi sujeita, é uma das mais estudadas no Brasil. Desde o início dos anos 70 existe uma diversidade de estudos realizados por diferentes instituições que, dão destaques para o potencial da região, para as possíveis formas e mecanismos de desenvolvimento econômico, para a exploração dos recursos naturais e os problemas enfrentados mediante a esses processos, quer seja para proteger os recursos diante novos empreendimentos ou para a recuperação de danos ambientais já existentes (ACSELRAD et al., 2005).
Com uma extensão territorial de 86.715 km², sendo 86 % pertencente a Minas Gerais e 14 % ao Espírito Santo, a Bacia Hidrográfica do Rio Doce abrange 228 municípios sendo 202 mineiros e 26 capixabas. A região tem uma população da ordem de 3,1 milhões de habitantes, sendo que mais de 50 % se encontra na área urbana. Os setores que mais geram rendimentos à região são a siderurgia (no Vale do Aço, está o maior complexo siderúrgico da América Latina), metalurgia, reflorestamento, álcool, mecânica, química, alimentícia, têxtil, curtume e agricultura, com destaque para o café (CBH DOCE, 2017).
Os municípios da Bacia Hidrográfica do Rio Doce representaram no ano de 2006 cerca de 13% do Produto Interno Bruto (PIB) total de Minas Gerais e Espírito Santo. Distribuindo segundo os setores econômicos temos: 8,83 % agropecuária, 34,71 % indústria, 47,34 % serviços, outros 9,11 %. No período de 2003 a 2006 o PIB da referida bacia apresentou um crescimento de 23,43 %, sendo que o setor industrial cresceu 30,48 %, seguido do setor serviços que aumentou 22,11 % e o agropecuário com crescimento de 10,30 % (REIS, SILVEIRA e COSTA, 2013).
No dia 5 de novembro de 2015 ocorreu um acidente ambiental de ordem ainda não calculada que assolou o rio Doce. Uma barragem de rejeitos de mineração (Barragem do Fundão), localizada na cidade de Mariana/MG, especificamente no Distrito de Bento Rodrigues, se rompeu liberando cerca de 50 milhões de m³ de lama oriundas da produção do minério de ferro realizada pela mineradora Samarco. Por onde passou, a onda de rejeitos prejudicou fauna, flora e a vida de quem tinha no rio Doce o meio de trabalho e renda (MARQUIS e FILHO, 2015).
Na bacia citada, devido aos últimos acontecimentos e as ações já praticadas, há a necessidade de intensas pesquisas que atuem no sentido de agregar os problemas ambientais enfrentados, em especial aos que estão sujeitos os recursos hídricos. Sendo assim a importância de estudos integrados que tenham como objetivo a qualidade das águas e suas eventuais fontes de poluição se fazem cada vez mais imprescindíveis. Nesse contexto, insere-se a importância de estudos nos rios Piranga, Casca e Piracicaba, formadores do rio Doce e de duas importantes sub-bacias, DO1(Piranga) e DO2 (Piracicaba).
Quando se trata de dados de monitoramento de qualidade de água muitos dados podem ser gerados. Essas informações multivariadas podem ser exploradas e analisadas por meio da aplicação de métodos matemáticos, estatísticos e computacionais aos dados obtidos. Dentre os métodos disponíveis serão realizadas a análise exploratória multivariada utilizando o método da análise das componentes principais (PCA). Com a utilização dessa técnica é possível reduzir o número de variáveis, definir suas relações, identificar as variáveis que são responsáveis pela dispersão das observações e evidenciar possíveis agrupamentos (BRITO, 2003).
Nesse âmbito tem-se que a finalidade deste trabalho é realizar a análise multivariada dos dados de monitoramento de qualidade de água dos rios Piranga, Casca e Piracicaba,
utilizando-se da técnica de Análise de Componente Principal (PCA), buscando inferir sobre a possibilidade de conexão entre os parâmetros e sobre os que contribuem de forma significativa na qualidade do recurso.
2. OBJETIVO
Realizar uma análise multivariada dos dados referentes aos rios Piranga, Casca e Piracicaba, visando identificar os fatores e as variáveis de maior significância na qualidade das águas dos trechos em questão.
3. METODOLOGIA
3.1 DADOS SECUNDÁRIOS
O presente trabalho teve como foco principal inferir sobre informações da qualidade da água, a partir da análise estatística multivariada, da parte média do rio Piranga, rio Casca e rio Piracicaba. Para que fosse possível chegar a tal objetivo foram utilizados dados secundários dos três rios, sendo esses dados os pontos geográficos com seus respectivos resultados sobre a qualidade de água. O Quadro 1 representa uma síntese dos parâmetros analisados em cada rio.
3.2 ANÁLISE MULTIVARIADA
A análise dos dados referentes à qualidade de água dos rios Piranga, Casca e Piracicaba foram realizados por meio de análise estatística multivariada, mais especificamente por meio da Análise das Componentes Principais. Visto a quantidade de pontos e a quantidade de parâmetros analisados para cada ponto, temos na análise multivariada uma forma eficaz de realizar um trabalho que chegue a resultados satisfatórios, uma vez que por meio da aplicação dessa técnica, a quantidade de dados diminui sendo possível uma interpretação mais clara.
Os diferentes resultados das diversas amostras foram digitalizados e organizados em matrizes e vetores, cada linha, representando os pontos, e coluna, representando as variáveis analisadas. Sendo assim para o rio Piranga a matriz de dados possuía 25 linhas, representando os pontos mostrados e 11 colunas, representando as variáveis analisadas; para o rio Casa a matriz era formada por 30 linhas e 11 colunas e para o rio Piracicaba
haviam 15 linhas e 9 colunas. As componentes principais são novas variáveis independentes, criadas a partir da combinação linear das variáveis originais correlacionadas, essa combinação é calculada com os autovalores e autovetores, obtidos com auxílio da matriz de correlação. No tratamento utilizado para a PCA os dados foram autoescalados, de forma que a magnitude dos parâmetros medidos não gerasse interferência no resultado final; além disso foram selecionadas as PC 1 e PC 2 para a representação gráfica, uma vez que elas trazem a maior variância original explicada.
Quadro 1- Síntese dos Parâmetros Analisados Quantidades de
Amostras
Período Chuvoso Período Seco
Parâmetros Parâmetros
Piranga (FUKUZAWA,
2008)
25 alca., clor., pH sulf., T, turb. alca., CE, clor., ORP, pH , resis., STD, sulf., T, turb.
Casca (GLÓRIA,
2014)
30
alca., CE, clor., OD, ORP, pH , resis., STD, sulf., T,
turb.
alca., CE, clor., OD, ORP, pH , resis., STD, sulf., T,
turb.
Piracicaba
(SILVA, 2010) 15
alca., CE, clor., pH, STD, sulf., T, turb.
alca., CE, clor., OD, pH, STD, sulf., T, turb.
Legenda - Turbidez: turb, Alcalinidade: alca, Cloreto: clor, Sulfato: sulf, Temperatura: T, Condutividade Elétrica: CE, Resistividade: resis, Sólidos Totais Dissolvidos: STD, Oxigênio Dissolvido: OD e Potencial de Oxi-redução: ORP.
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES
Os métodos estatísticos da Análise Multivariada são diversos, cada um com uma determinada finalidade. Sendo assim, o primeiro passo para saber qual método deverá ser utilizado é saber que conhecimento se pretende gerar, isto é, qual afirmação se pretende a partir dos dados. Um exemplo é, se o interesse é verificar como as amostras se relacionam, ou seja, o quanto estas são semelhantes segundo as variáveis utilizadas, um dos métodos que pode ser utilizado é a Análise de Componentes Principais, que foi utilizada no presente trabalho (NETO, 2004).
Para este trabalho foram adotadas para as componentes principais a porcentagem em torno de 70 %. Essa seleção tem como base as informações sugeridas por Guedes et al., (2012), onde as porcentagens acumuladas da variância total entre 70 e 90% apresentam uma ideia coerente da variância original. Além disso, segundo Liu et al. (2003), pode-se classificar as cargas dos fatores como “fortes”, “moderadas” e “fracas”, correspondendo aos valores absolutos iguais a >0,75, 0,75 - 0,50 e 0,50 - 0,30, respectivamente.
4.1 RIO PIRANGA
A Tabela 1 apresenta as variáveis responsáveis pela formação das componentes principais a partir da aplicação da PCA aos dados referentes ao rio Piranga Dessa forma tem-se que as componentes principais 1, 2 e 3 explicaram juntas 75,43 % da informação. As variáveis de influência moderada da componente principal 1 foram temperatura e turbidez, ambos com pesos negativos. A segunda componente, que explica 22,31 % da informação, tem o cloreto e a alcalinidade como as variáveis de peso moderado e negativo. A terceira componente pode ser interpretada como sendo de um lado a influência forte e negativa da alcalinidade e de outro a influência moderada e positiva do sulfato.
Tabela 1 – Variáveis responsáveis pela formação das três componentes principais – Rio Piranga Rio Piranga Variáveis PC 1 PC 2 PC 3 alca. -0,14 -0,53 -0,75 clor. -0,25 -0,58 0,29 pH -0,43 0,43 -0,21 sulf. -0,42 -0,16 0,52 T -0,51 -0,38 -0,15 turb. -0,54 -0,17 - % Total da Variância 38,47 22,31 14,64 % Acumulada 35,91 50,79 75,43
O gráfico de scores foi apresentado pela Figura 1, nele tem-se a PC1 (38,01 %) versus a PC2 (22,73 %). Primeiramente observa-se uma distribuição das amostras de acordo com o período de coleta, isto é, ocorre uma separação ditada pela sazonalidade, fato atrelado as características intrínsecas das diferentes estações. Além disso é possível verificar uma tendência de organização dos pontos amostrados em relação a PC1. Segundo Arroio Junior, Araújo e Souza (2011) essa sistematização pode ser explicada pelo fato da PC1 ter como variáveis de forte influência as que indicam poluição advinda do despejo incorreto de efluentes e escoamento advindos de áreas agrícolas, além do uso inadequado do solo, principais processos que ocorrem na região. Os pontos 3, 4 e 7 na estação chuvosa sofreram significativa influência de ambas as componentes, tal fato pode ser explicado pela localização dessas amostras, uma vez que se encontram na foz, o que acarreta a poluição advinda de todo o caminho percorrido pelo rio.
Figura 1 – Gráfico de Scores (Período Chuvoso e Seco)
Legenda - P: Ponto amostrado; c: Estação chuvosa e s: Estação seca
4.2 RIO CASCA
A aplicação da análise multivariada sobre os dados condensou as 11 variáveis estudadas em quatro componentes principais que juntas explicaram 78,10 % da variância total, como exposto na Tabela 2. As variáveis que contribuíram para a formação da componente principal 1 foram a alcalinidade, condutividade, cloreto, sólidos totais dissolvidos, pH e resistividade. Segundo Calijuri et al. (2012) essas variáveis são facilmente influenciadas por ação antrópica, podendo estar ligadas ao escoamento superficial e também por contaminação causada pelo descarte incorreto de esgoto doméstico. A componente principal 2, que explicou 25,69 % dos dados totais, teve como contribuição moderada e negativa o oxigênio dissolvido. Na componente principal 3 a variável de maior carga foi ORP e para a componente principal 4 foi a turbidez.
Tabela 2- Coeficientes para as 4 Componentes Principais – Rio Casca Rio Casca Variáveis PC 1 PC 2 PC 3 PC 4 alca. 0,49 - - - CE 0,49 0,11 -0,13 -0,10 clor. 0,25 -0,42 0,12 0,17 OD - -0,53 - -0,18 ORP - - 0,84 0,36 pH 0,41 - 0,15 0,34 resis. -0,23 - 0,20 -0,41 STD 0,49 0,12 0,13 0,10 sulf. - -0,41 0,28 -0,34 T - -0,49 -0,18 -0,21 turb. - -0,33 0,28 0,84 % Total da Variância 32,96 25,69 10,91 8,53 % Acumulada 32,96 58,65 69,56 78,10
Na Figura 2 estão demonstrados o comportamento das amostras durante os dois períodos analisados. É possível verificar uma nítida separação das amostragens realizadas no período chuvoso e no período seco e quais os parâmetros que mais influenciaram cada estação. Com destaque para os pontos P7c, P10c, P10s e P11c. O Ponto 7 no período chuvoso (P7c) está situado no rio Casca e foi influenciado pela turbidez e ORP.
Uma característica importante observada ao longo do rio Casca no trecho estudado é a presença de extensas áreas de pastagens, áreas de cultivo de cana de açúcar e margens sem a presença de mata ciliar. É importante ressaltar que a presença de extensa área com cobertura de campo e pastagens contribui para o aumento da turbidez de forma mais acentuada do que se houvesse um predomínio de florestas (ALMEIDA e SCHWARZBOLD, 2003).
Figura 2– Gráfico de Scores (Período Chuvoso e Seco)
O Ponto 10 (P10c e P10s), Figura 2, está localizado no Ribeirão Piscamba, mais precisamente no distrito de Piscamba e sofreu influência de quase todos os parâmetros analisados, isso pode ser explicado devido ao fato de que o ribeirão sofre forte pressão urbana, com despejos de efluentes domésticos in natura, destinação de resíduos além do escoamento superficial oriundos de áreas agrícolas que é à base da economia na região. O Ponto 11 (P11c) está localizado no município de Santo Antônio do Grama, mais precisamente na Ponte do Jacaré, nas redondezas do ponto de amostragem foram observadas atividades agropecuárias e o despejo de efluentes domésticos.
4.3 RIO PIRACICABA
As medidas descritivas obtidas pela aplicação da técnica da PCA, para os dados referentes ao rio Piracicaba, estão exibidas na Tabela 3.
As variáveis que contribuíram de forma negativa e moderada para a componente principal 1 (47,71% dos dados explicados) foram a condutividade e sólidos totais dissolvidos. A componente principal 2, que explicou 18,66% da variância total, teve como contribuição
moderada da turbidez. Na componente principal 3 a variável de forte contribuição foi o pH.
Tabela 3 - Coeficientes para as 3 Componentes Principais – Rio Piracicaba
Rio Piracicaba Variáveis PC 1 PC 2 PC 3 alca. -0,46 - - CE -0,50 - - clor. -0,34 -0,46 0,11 pH - 0,12 0,83 STD -0,50 - - sulf. -0,24 0,40 -0,42 T -0,30 0,30 0,32 turb. - 0,71 - % Total da Variância 47,71 18,66 12,61 % Acumulada 47,71 66,37 78,98
Dado as análises realizadas, tem-se que as componentes que apresentaram contribuição das variáveis: condutividade, sólidos totais e turbidez podem também estar relacionadas à aspectos espaciais e certamente mais antrópicos do que devido a geoquímica das águas das bacias em questão (ALMEIDA e SCHWARZBOLD, 2003).
O pH é considerado uma das variáveis ambientais mais importantes ao mesmo tempo em que é uma das mais difíceis de ser interpretada, essa complexidade se deve ao grande número de fatores que pode influenciá-lo. As componentes que tiveram o sulfato como variável de influência podem estar associadas a elementos decorrentes de precárias condições de infra estrutura de saneamento básico dos aglomerados urbanos e de atividades agropecuárias, uma vez que a presença de sulfatos em água superficiais podem estar associadas a fertilizantes químicos. A influência dos sólidos totais dissolvidos pode estar associada ao efeito do escoamento superficial com cargas de sedimentos oriundo de
áreas agrícolas, a contribuição de efluentes domésticos e a disposição inadequada de resíduos sólidos urbanos nas margens dos corpos hídricos (ANDRADE et al.,2007).
Figura 3– Gráfico de Scores (Período Chuvoso e Seco)
Na Figura 3 foi apresentado o resultado a distribuição das estações de coleta em relação a PC1 e a PC2. Embora seja possível verificar a distribuição das estações ordenadas em relação a PC2 dois pontos destacam-se pelo afastamento em relação aos demais, sendo eles P14c, P14s, P15s e P15c. O ponto 14 representa uma amostragem realizada no rio Doce, após a desembocadura do rio Piracicaba, representando todo o aporte de poluição que recebe ao longo do seu trajeto, desde sua nascente a foz. O ponto 15 representa uma amostragem realizada no Ribeirão Ipanema, um tributário do rio Doce, que está inserido na cidade de Ipatinga, esse município é um dos mais importantes núcleos urbanos da região e segundo Silva (2010) esse corpo hídrico recebe uma quantidade alta de efluentes domésticos e industriais advindos do município de Ipatinga.
A análise foi realizada no intuito de verificar se a dinâmica dos rios analisados foi afetada pelas diferenças intrínsecas aos períodos chuvoso e seco, ou quais dos pontos de amostragem mais sofreram influências de ações antrópicas. Nesse sentido verificou-se que ambas as estações analisadas para os três rios apresentam fatores ligados a poluição
difusa e poluição pontual. Além disso, sabe-se que as bacias analisadas apresentam significativas atividades que interferem diretamente na qualidade dos copos d’agua, principalmente devido a diversidade dos usos múltiplos a que os recursos hídricos nessa região estão sujeitos. Sendo a água uma das fontes naturais mais exploradas, o diagnóstico conjunto possibilitou o conhecimento dos possíveis processos de poluição presentes como a falta de saneamento básico, utilização incorreta dos solos, falta de tratamento de efluentes advindos de indústrias e desmatamentos.
5. CONCLUSÃO
Nas regiões hidrográficas analisadas foi possível observar que as atividades que mais se destacam na região têm também como uma das principais características a utilização de significativa quantidade de água, tanto em seus processos de produção quanto no descarte dos seus efluentes. Atrelado a isso está o contingente populacional cada vez mais crescente, e como consequência o desenvolvimento urbano, muitas vezes desacompanhado de um planejamento ambiental.
Certamente a utilização da análise estatística multivariada atuou no sentido de identificar as variáveis mais relevantes na avaliação da qualidade da água, tendo em vista a relevância de seus resultados e reconhecendo estas técnicas como poderosas ferramentas estatísticas, visando elucidar as interações existentes entre as variáveis que podem estruturar a gestão de qualidade de água.
Dessa forma, a aplicação da técnica permitiu a diferenciação de determinados pontos e quais foram os principais parâmetros relacionados a cada um. A partir disso foi possível inferir sobre os principais impactos que podem estar relacionados a cada amostra levando em consideração quais são os principais processos a que cada sistema está exposto. Nesse sentido é necessário que investimentos em infra estrutura, principalmente no tocante ao saneamento básico sejam implementadas e que essas atendam a requisitos técnicos, ambientais, sociais e econômicos, de forma que o conceito de desenvolvimento sustentável seja refletido no planejamento dessas ações.
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