R E S U M OO florescimento de cianobactérias em águas continentais é um problema mundial que deve ser monitorado pelo potencial risco que representa à saúde humana. O objetivo deste estudo foi mapear a ocorrência de cianobactérias por meio da integração de medidas de fluorescência in vivo do pigmento ficocianina e da análise geoestatística. Os dados fluorimétricos foram coletados em 59 pontos de amostragem georreferenciados no reservatório de Nova Avanhandava, São Paulo, em dezembro de 2011. Analisaramse, para caracterização do ambiente aquático, parâmetros limnológicos da água além da identificação dos grupos fitoplanctônicos constatando-se a presença de gêneros tóxicos de cianobactérias. Os valores de concentração de ficocianina variaram entre 1 a 10 μg L -1 , sinalizando o potencial do método em detectar cianobactérias, mesmo em estágio inicial de florescimento. A análise geoestatística permitiu detectar a anisotropia dos dados de concentração de ficocianina, de modo que o modelo esférico se ajustou melhor para realizar a krigagem ordinária. A validação do modelo resultou em um erro médio quadrático de 0,98, além de permitir modelar a incerteza associada à inferência.Mapping of cyanobacteria using phycocyanin fluorescence and geostatistical analysis A B S T R A C T Bloom of cyanobacteria in continental waters is a worldwide problem that should be monitored by the potential risk posed to human health. This study aimed to map the occurrence of cyanobacteria through integration of fluorimetric in vivo phycocyanin pigment method and geostatistical analysis. Fluorimetric data were collected from 59 georeferenced sampling points in New Avanhandava reservoir, São Paulo, in December 2011. In order to characterize aquatic environment, limnological parameters were analysed. Besides, phytoplankton groups identification were performed, noting the presence of toxic cyanobacterial genera. Values of phycocyanin concentration ranged between 1 to 10 mg L -1 , indicating the potential of the method for cyanobacteria detection, even in early stages of bloom. Geostatistical analysis allowed detecting phycocyanin concentration anisotropy, which adjusted better in spherical model to perform ordinary kriging. Model validation resulted in Root Mean Square equal to 0.98, besides allows modeling the inference uncertainty.Palavras-chave: fluorescência in vivo grupos fitoplanctônicos krigagem ordinária Key words: in vivo fluorescence phytoplankton groups ordinary kriging

Abstract:The water column overlying the submerged aquatic vegetation (SAV) canopy presents difficulties when using remote sensing images for mapping such vegetation. Inherent and apparent water optical properties and its optically active components, which are commonly present in natural waters, in addition to the water column height over the canopy, and plant characteristics are some of the factors that affect the signal from SAV mainly due to its strong energy absorption in the near-infrared. By considering these interferences, a hypothesis was developed that the vegetation signal is better conserved and less absorbed by the water column in certain intervals of the visible region of the spectrum; as a consequence, it is possible to distinguish the SAV signal. To distinguish the signal from SAV, two types of classification approaches were selected. Both of these methods consider the hemispherical-conical reflectance factor (HCRF) spectrum shape, although one type was supervised and the other one was not. The first method adopts cluster analysis and uses the parameters of the band (absorption, asymmetry, height and width) obtained by continuum removal as the input of the classification. The spectral angle mapper (SAM) was adopted as the supervised classification approach. Both approaches tested different wavelength intervals in the visible and near-infrared spectra. It was demonstrated that the Remote Sens. 2013, 5 1857 585 to 685-nm interval, corresponding to the green, yellow and red wavelength bands, offered the best results in both classification approaches. However, SAM classification showed better results relative to cluster analysis and correctly separated all spectral curves with or without SAV. Based on this research, it can be concluded that it is possible to discriminate areas with and without SAV using remote sensing.

Resumo: A água é um nutriente de total relevância no contexto da sobrevivência e manutenção da vida no planeta e, principalmente para o ser humano. Tomando-se como referência o fato de a maior parte da população brasileira viver em cidades, observa-se uma crescente degradação das condições de vida, refletindo uma crise ambiental. No entanto, também se deve pensar o outro lado da sociedade, que é o meio rural. Em áreas rurais, os corpos d'água estão predispostos ao risco de contaminação/poluição. Isto se deve ao lançamento indevido de esgoto doméstico e dejetos animais não tratados ou parcialmente tratados. Escolas rurais sofrem com a ausência de saneamento básico. Não é por acaso que os maiores índices de analfabetismo do país estão localizados na zona rural. Tendo isso em vista, o grupo de pesquisa selecionou um importante tema da esfera ambiental, a água, para se aplicar na Escola Municipal Olhos D'Água, de ensino básico e fundamental da zona rural de Uberlândia-MG. As atividades de Educação ambiental sobre a relevância da água nas ações cotidianas por meio de palestras, atividades lúdicas e experimentos práticos consolidaram teoria à prática, favorecendo uma maior conscientização da comunidade escolar quanto à importância e escassez da água e; contaminação e doenças vinculadas à água.

ABSTRACT.Longitudinal dispersion coefficient (D L ) is considered an essential physical parameter to water quality modeling in rivers. Therefore, the estimation of this parameter with high accuracy guarantees the reliability of the results of a water quality model. In this study, the observed values of longitudinal dispersion coefficient are determined for natural streams (with discharge less than 2.84 m ), a partir de ensaios de campo de estímulo-resposta com traçador salino (cloreto de sódio) e do método da propagação (routing procedure), corrigido para considerar a perda do traçador. Adicionalmente, uma equação semiempírica de previsão de D L foi desenvolvida a partir da análise dimensional e da técnica de regressão linear múltipla. A equação desenvolvida foi comparada com cinco equações empíricas de predição de D L existentes na literatura. O r 2 da equação gerada foi de 0,87, o que sugere que esta equação é adequada para a estimativa de D L para os cursos d'água estudados. A equação produzida gerou melhores resultados do que as cinco equações retiradas da literatura, apresentando uma acurácia de 71%.Palavras-chave: coeficiente de dispersão longitudinal, rios, traçador salino.

Active Learning Methodologies aims to offer a learning approach that is different from traditional methods. These approaches seek to reconcile the changes that students undergo as a result of the evolution of society and, consequently, changes in the labor market. Problem Based Learning (PBL) presents itself as a form of active methodology that seeks to build student knowledge from the problem solving process. The study aims to apply the PBL in Geographic Information Systems (GIS) discipline of the Environmental Engineering course at Federal University of Triângulo Mineiro. The method was applied in two different classes, which were divided into smaller groups. In order to assess the dynamics of the PBL, anonymous questionnaires were applied to students after the method was finalized. The results showed that 88% of the students considered the PBL adequate to GIS. In addition, 94% of students were satisfied with the score distribution adopted and 70% of students assessed their own performance well. Therefore, the PBL proved to be an efficient methodology to complement the student's learning in GIS. It is recommended that future studies be carried out, varying the time of application and the number of students per group, aiming continuous improvement.