Monitoramento da qualidade da água do arroio São Lourenço/RS

Ano: 2016 | Volume: 1 | Número: 2

Autores: L. N. Centeno, S. T. Cecconello, H. A. S. Guedes, D. Leandro, P. Moraes

Palavras-chave: clusters, fontes de poluição, recursos hídricos

Resumo Português:

Este estudo teve como objetivo reduzir o número de variáveis de qualidade da água, bem como
identificar as possíveis fontes de poluição do Arroio São Lourenço/RS - Brasil. Para isso, utilizou-se
dados de qualidade da água secundários, neles empregou-se a estatística multivariada através
da análise de agrupamento hierárquico, na qual a medida de similaridade adotada foi a distância
euclidiana. O método Ward’s foi utilizado para ligação entre os grupos. Por meio da Análise de
Agrupamento, foi possível retirar quatro variáveis de qualidade da água, sendo elas: TAR, CE, NTK
e Cl-. Após a retirada, gerou-se um novo dendograma contendo as nove variáveis restantes, sendo
elas: TH, EC, PT, pH, OD, TH2O, DBO520 , ST e NH3. Identificaram-se três possíveis fontes de
poluição decorrente de atividades antrópicas, sendo que o primeiro grupo foi oriundo de despejos
domésticos, o segundo de despejos domésticos e agropecuários e o terceiro por resíduos de pescados.
Concluiu-se, portanto, que foi possível retirar variáveis limnológicas, auxiliando na redução
dos custos com o monitoramento da qualidade da água e identificar as possíveis fontes de poluição
do arroio São Lourenço/RS.

Resumo Inglês:

This study aimed at reducing the number of water quality variables and identify possible sources
of pollution of the São Lourenço stream – in Rio Grande do Sul, Brazil. For this we used secondary
water quality data, based on multivariate statistics through hierarchical cluster analysis, in
which the similarity measurement employed was Euclidean distance. Ward’s method was used
for attachment between groups. Through cluster analysis it was possible to remove four water
quality variables which are: ART, EC, TNK and Cl-. After the withdrawal, it was generated a new
dendrogram containing nine other variables, as follows: TH, CE, PT, pH, DO, TH2O, DOB520, TS
and NH3. We identified three possible sources of pollution resulting from human activities, being
the first group from domestic dumps, the second from domestic and agricultural sewage and the
third from fish waste. Therefore, we concluded that it was possible to remove limnological variables,
helping to reduce costs with water quality monitoring, and to identify possible sources of pollution
of the São Lourenço/RS stream.