Análise estatística multivariada dos dados de monitoramento de qualidade de água da Bacia do Alto Iguaçu : uma ferramenta para a gestão de recursos hidrícos

Abstract

Resumo: O principal objetivo deste trabalho foi realizar a análise multivariada dos dados de monitoramento de qualidade de água da bacia do Alto Iguaçu, utilizando-se das seguintes técnicas: Análise de omponentes Principais, Análise Fatorial e Análise de Agrupamentos. Adotaram-se duas estratégias de avaliação, a primeira refere-se à Análise Global da Bacia do Alto Iguaçu. Nesta análise as variáveis avaliadas oram 18 parâmetros de qualidade de água, incluindo a vazão. O objetivo foi identificar quais parâmetros seriam mais relevantes para caracterização do estado qualitativo do corpo hídrico. Para tanto, foram tilizadas as técnicas das Componentes Principais eFatorial, empregando-se os softwares MATLAB e STATISTICA. Os parâmetros considerados mais significantes foram o Oxigênio Dissolvido (OD), o Nitrogênio Amoniacal, a Condutividade, o pH, os Sólidos Suspensos Totais, o Nitrogênio Orgânico e a Turbidez, os quais destacaram os aspectos de degradação da matéria orgânica e sua interação com a dinâmica de ransporte de sólidos. A segunda estratégia adotada foi a Análise dos Pontos de Monitoramento da Bacia do Alto Iguaçu realizada através da Análise de Componentes Principais, com o objetivo de levantar quais pontos de amostragem seriam mais representativos para o monitoramento da bacia e a relação existente entre estes pontos. Foram selecionadas as duas primeiras componentes principais, que em conjunto xplicaram cerca de 97% da variância da amostra. A CP1 agrupou os pontos P2 a P6, sendo estes considerados os mais relevantes, mostrando que o resultado tendeu para os pontos mais poluídos. Na CP2, foi possível observar o contraste entre o ponto P1 e os demais, mostrando justamente que este se diferencia dos demais por estar situado em uma área de manancial. Adicionalmente, realizou-se também a Análise de grupamentos das Coletas de Água. oram obtidos dois grupos principais: o de coletas que refletiram melhor qualidade do corpo hídrico, formado principalmente por coletas realizadas no ponto P1, próximo a uma área de manancial da bacia; e, o outro formado por grande parte das outras coletas, as quais refletiram o estado de degradação do rio, evidenciando e confirmando que em sua totalidade, a qualidade da água da bacia apresenta-se inadequada.

Abstract: This work presents the strategies used to apply the concepts of multivariate analysis for water quality monitoring data of the Iguaçu River at the Metropolitan Area of Curitiba, considering three distinct echniques: Principal component Analysis (PCA), Factor Analysis (FA) and Cluster Analysis. To achieve the main goals, two distinct evaluation strategies were used. In the first one, called Global Analysis, 18 water quality parameters were considered as variables including water flows. The goal was to identif which parameters would better represent the water quality condition of a given water resource, based upon the use of the PCA and FA techniques developed through routines inside the MATLAB and STATISTICA softwares. The most significant water quality parameters are: Dissolved Oxygen (DO), Amoniacal Nitrogen (N-NH3), rganic Nitrogen, Conductivity, pH and Total Supended Solids. This result highliths the impact of the organic content in the river and its interaction with the solid transport dynamic. The second strategy was based on se of Principal Component Analysis for the onitoring points of the Iguaçu River aiming to define the most representatives for monitoring purposes and its main relations. The 2 first principal components were chosen to explain 97% of sample variance. CP1 involves P2 to P6 as the most relevant, indicating the monitoring points at the most polluted areas. CP2 allowed evaluating the contrast between P1 and the others, revealing he influence of the atershed area. Additionally, the cluster analysis was used to evaluate the impact of the sampling process. Two main results were obtained: sampling reproducing the good water quality condition of the most upstream monitoring point (P1) in the water supply area. The other cluster indicates that the sampling process reproduce the water quality degradation of the Iguaçu River.