In this work, kriging with covariates is used to model and map the spatial distribution of salinity measurements gathered by an autonomous underwater vehicle in a sea outfall monitoring campaign aiming to distinguish the effluent plume from the receiving waters and characterize its spatial variability in the vicinity of the discharge. Four different geostatistical linear models for salinity were assumed, where the distance to diffuser, the west-east positioning, and the south-north positioning were used as covariates. Sample variograms were fitted by the Matèrn models using weighted least squares and maximum likelihood estimation methods as a way to detect eventual discrepancies. Typically, the maximum likelihood method estimated very low ranges which have limited the kriging process. So, at least for these data sets, weighted least squares showed to be the most appropriate estimation method for variogram fitting. The kriged maps show clearly the spatial variation of salinity, and it is possible to identify the effluent plume in the area studied. The results obtained show some guidelines for sewage monitoring if a geostatistical analysis of the data is in mind. It is important to treat properly the existence of anomalous values and to adopt a sampling strategy that includes transects parallel and perpendicular to the effluent dispersion.
The main purpose of this study was to examine the applicability of geostatistical modeling to obtain valuable information for assessing the environmental impact of sewage outfall discharges. The data set used was obtained in a monitoring campaign to S. Jacinto outfall, located off the Portuguese west coast near Aveiro region, using an AUV. The Matheron's classical estimator was used the compute the experimental semivariogram which was fitted to three theoretical models: spherical, exponential and gaussian. The cross-validation procedure suggested the best semivariogram model and ordinary kriging was used to obtain the predictions of salinity at unknown locations. The generated map shows clearly the plume dispersion in the studied area, indicating that the effluent does not reach the near by beaches. Our study suggests that an optimal design for the AUV sampling trajectory from a geostatistical prediction point of view, can help to compute more precise predictions and hence to quantify more accurately dilution. Moreover, since accurate measurements of plume's dilution are rare, these studies might be very helpful in the future for validation of dispersion models.
O principal objetivo deste estudo foi analisar a aplicabilidade da modelagem geoestatística para a avaliação do impacto ambiental de descargas de águas residuais provenientes de emissários submarinos. O conjunto de dados foi obtido em uma campanha de monitoramento ao emissário submarino de S. Jacinto, localizado na região de Aveiro na costa oeste de Portugal. Os dados foram recolhidos na vizinhança da descarga utilizando um Veículo Submarino Autônomo (VSA). O estimador clássico de Matheron foi utilizado no cálculo do semivariograma experimental, e este foi ajustado aos modelos teóricos esférico, exponencial e gaussiano. A técnica de validação cruzada sugeriu o modelo mais adequado e a krigeagem ordinária foi utilizada para obter as estimativas de salinidade em pontos não amostrados. O mapa estimado por krigeagem mostra claramente a dispersão da pluma na área estudada, indicando que o efluente não atingiu as praias mais próximas. Este estudo sugere que uma estratégia para o VSA otimizada, sob o ponto de vista da geoestatística, poderá proporcionar melhores estimativas em relação a outros métodos de interpolação que não fornecem os erros associados às estimativas, por exemplo, Ponderação do Inverso das Distâncias (IDW), Polinomial Global, Polinomial Local, entre outros. Além disso, uma vez que medidas precisas de diluição de plumas são raras, estes estudos poderão ser muito úteis, no futuro, para a validação de modelos de dispersão.Palavras-chave: Krigeagem ordinária, descargas de águas residuais, dispersão da pluma, veículo submarino autônomo. pared to other interpolation methods that do not supply the errors associated with the estimates, for instance Inverse Distances Weighting (IDW), Global Polynomial, Local Polynomial, and others. Besides, since accurate measures for plume dilution are rare, these studies may be very useful in future to validate dispersion models.
Os veículos automotivos são uma potencial fonte de contaminação de solos por metais pesados, devido utilizarem baterias chumbo-ácidas e possuírem metais em sua carcaça e na pintura como pigmentos. Compreender as características de contaminação de metais pesados em solos e identificar a sua exposição ambiental fornecem informações importantes para a tomada de decisões para a remediação de solos contaminados. O presente trabalho teve como objetivo avaliar a contaminação por metais (Cd, Pb, Ni, Zn, Cu e Cr) em 35 amostras de solo (fração < 2 mm). As amostras foram coletadas em dois depósitos de veículos apreendidos da Polícia Rodoviária Federal (PRF) sem impermeabilização, localizados em Araucária (AR) e Colombo (CL), região metropolitana de Curitiba – PR – Brasil. Foram realizados ensaios para determinação de carbono orgânico (CO) e pH. Para as análises de metais, as amostras foram preparadas conforme metodologia de digestão ácida EPA 3050-B e a leitura realizada por ICP-OES. Os resultados foram avaliados conforme a resolução CONAMA 420, índice de geoacumulação (Igeo), fator de contaminação (CF) e correlação de Pearson. A composição textural em AR e CL refletem elevada heterogeneidade e características químicas e físicas distintas. A região de AR apresentou maior teor de areia, pH mais ácido e concentração dos elementos analisados entre os valores de prevenção e investigação previsto na Resolução CONAMA 420/2009. CL demonstrou maior teor de argila e CO. CL apresentou pH menos ácido que em AR. Apenas um ponto coletado em CL apresentou concentração de Cu acima do valor de prevenção. O elemento Cd ficou abaixo do limite de detecção do método em AR e CL. A distribuição espacial de veículos associado à textura do solo e elementos analisados, demonstram uma distribuição superficial de elementos aleatória. O teor de CO, pH do solo e sua textura, associado ao Igeo, CF e correlação de Pearson, sugere que ambos os ambientes sofrem aporte de metais em pontos distintos. Fica evidente o aporte de metais pesados em depósito de veículos e do possível impacto antropogênico no solo.
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