MODELAGEM E PREVISÃO DE VAZÕES MÉDIAS MENSAIS DO RIO JUCU, ES, UTILIZANDO O MODELO SARIMA     MICHEL TRARBACH BLEIDORN1; WANDERSON DE PAULA PINTO2; EDILSON SARTER BRAUN3; GEMAEL BARBOSA LIMA4 E CLAUDINEI ANTONIO MONTEBELLER5   1Pós-graduando em Certificação Ambiental e Consultoria pela Faculdade de Venda Nova do Imigrante (FAVENI), Av. Ângelo Altoé – nº 888 – Santa Cruz, Venda Nova do Imigrante/ES/Brasil, CEP: 29375-000, michelbleidorn@gmail.com; 2Departamento de Ciências Ambientais, Faculdade da Região Serrana (FARESE), Rua Jequitibá – nº 121- Centro, Santa Maria de Jetibá/ES/Brasil, CEP: 29645-000, wandersondpp@gmail.com; 3Mestrando em Meio Ambiente e Recursos Hídricos do Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Av. Governador Lidemberg – nº 316 – Centro, Jerônimo Monteiro/ES/Brasil, CEP: 29550-000, edilsonsarter@gmail.com; 4Departamento de Ciências Ambientais, Faculdade da Região Serrana (FARESE), Rua Jequitibá – nº 121- Centro, Santa Maria de Jetibá/ES/Brasil, CEP: 29645-000, gemaelbl@yahoo.com.br; 5Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural (INCAPER), BR 101 – km 151 – Bebedouro, Linhares/ES/Brasil, CEP: 29703-900, cmontebeller@yahoo.com.br.     1 RESUMO   O presente estudo teve por objetivo modelar e realizar estudo de previsão de uma série temporal de vazões médias mensais do rio Jucu, ES. A metodologia aplicada baseou-se na proposta por Box e Jenkins. O modelo a ser considerado é o SARIMA, por incluir a característica de sazonalidade. A identificação da sazonalidade foi realizada através da análise espectral, e sua comprovação estatística pelo teste G de Fisher. A identificação da ordem dos modelos foi feita através da análise gráfica dos correlogramas. Dentre os modelos candidatos, foram selecionados aqueles que obtiveram os menores valores dos critérios de informação. O modelo escolhido foi o SARIMA (1,0,0)(5,1,0)12, que obteve um bom ajuste à série em estudo. O referido modelo foi utilizado para realizar previsões de vazões médias mensais para 12 meses à frente. O modelo ajustado se mostrou adequado para realizar previsões. Os valores previstos estão em divergência dos observados, enfatizando uma crise hídrica sem precedente na série temporal considerada. Os resultados deste estudo podem ser utilizados pelos gestores e utilizadores deste curso hídrico, por apresentar características importantes, tais como períodos de cheias e de escassez. Ressalta-se que esses modelos podem ser melhorados ao considerar variáveis explicativas como precipitação, conhecido como modelos SARIMAX.   Palavras-chave: Recursos Hídricos, Modelagem Hidrológica, SARIMA.     BLEIDORN, M.T.; PINTO, W.P.; BRAUN, E.S.; LIMA, G.B.; MONTEBELLER, C.A. MODELLING AND PREVISION OF MONTHLY MEAN FLOW OF JUCU RIVER, ES, USING SARIMA MODEL         2 ABSTRACT   This study aimed at modeling and performing a prediction study of a series of monthly mean flows of Jucu River, ES. The applied methodology was based on the proposal by Box and Jenkins. The model to be considered is SARIMA, because it includes the characteristic of seasonality. Seasonality identification was made through spectral analysis, and its statistical verification by Fisher G test. The identification of the order of the models was done through graphic analysis of the correlogram. Among the candidate models, those that obtained the lowest values of the information criteria were selected. The model chosen was SARIMA (1,0,0) (5,1,0)12, which presented a good fit to the series under study. This model was used to forecast monthly average flows for 12 months ahead. The adjusted model was adequate for forecasting. The predicted values differed from those observed, emphasizing an unprecedented water crisis in the time series considered. The results of this study can be used by managers and users of this watercourse, as they present important characteristics such as flood and scarcity periods. It is considered that these models can be improved by considering explanatory variables such as precipitation, known as SARIMAX models.   Keywords: Water resources, Hydrological Modelling, SARIMA.

Missing data is one of the main difficulties in working with fluviometric records. Database gaps may result from fluviometric stations components problems, monitoring interruptions and lack of observers. Incomplete series analysis generates uncertain results, negatively impacting water resources management. Thus, proper missing data consideration is very important to ensure better information quality. This work aims to analyze, comparatively, missing data imputation methodologies in monthly river-flow time series, considering, as a case study, the Doce River, located in Southeast Brazil. Missing data were simulated in 5%, 10%, 15%, 25% and 40% proportions following a random distribution pattern, ignoring the missing data generation mechanisms. Ten missing data imputation methodologies were used: arithmetic mean, median, simple and multiple linear regression, regional weighting, spline and Stineman interpolation, Kalman smoothing, multiple imputation and maximum likelihood. Their performances were compared through bias, root mean square error, absolute mean percentage error, determination coefficient and concordance index. Results indicate that for 5% missing data, any methodology for imputing can be considered, recommending caution for arithmetic mean method application. However, as the missing data proportion increases, it is recommended to use multiple imputation and maximum likelihood methodologies when there are support stations for imputation, and the Stineman interpolation and Kalman Smoothing methods when only the studied series is available. Keywords: Doce river, imputation, missing data.

Grant is the National Water Resources Policy legal instrument responsible for guaranteeing water to meet human needs and maintain aquatic life. However, attention should be paid to the method used to obtain grantable volumes, as they are determined through minimum flows on an annual basis studies. This study aims to comparatively analyze methodologies for determining grantable and ecological flows and, seasonality influence in obtaining them for Doce river water regime, Southeast Brazil. Seasonal component was identified by frequency analysis. Log-Pearson type III distribution was the one that best fit the data. Considering 50% of the monthly Q7,10, it is possible to increase the grantable volume in every month, while, for 50% of Q90 and 70% of Q95 criteria, there is a decrease in the volume subject to granting between July and October. The currently method adopted in the basin, 70% of the annual Q95, presents ecological flows lowest values and, in September month, allows granting a volume 21% greater when compared to the monthly basis. It is concluded that ecological and grantable flows determination considering seasonal characteristic allows a better management of the studied watercourse.

A avicultura apresenta impactos ambientais e sociais, principalmente pela geração de resíduos sólidos. Esse cenário pode ser minimizado quando há um adequado Sistema de Gestão Ambiental. Diante desse contexto, o objetivo desse trabalho é avaliar a percepção ambiental da maior comercializadora de ovos de Santa Maria de Jetibá, ES, Brasil (Coopeavi), referente aos aspectos da Certificação Ambiental ABNT NBR ISO 14001. Os resultados apontam que a Certificação pode valorizar a marca e o produto, aumentar os clientes, ser um diferencial comercial e em aquisições de linhas de crédito. Ainda, há o conhecimento das etapas e das suas importâncias em relação aos elementos que compõe um Sistema de Gestão Ambiental. A maior dificuldade em sua adoção é a mão de obra e seu treinamento.

O lançamento inadequado do esgoto doméstico provoca impactos no meio ambiente, sociedade e economia. Em áreas rurais, esse problema se torna ainda mais acentuado devido a recorrente adoção de práticas inadequadas de tratamento e destinação do esgoto gerado. Nesse contexto, esse trabalho teve como objetivo avaliar a destinação final do esgoto doméstico da Unidade de Planejamento do Alto Santa Maria da Vitória, que abriga a cabeceira do rio Santa Maria da Vitória, um dos principais mananciais responsáveis pelo abastecimento d’água da Região da Grande Vitória, Espírito Santo, sudeste do Brasil. O estudo se classifica como quantitativo e de cunho exploratório, cuja coleta de informações se deu pela aplicação de questionários por meio de abordagens aleatórias aos moradores. Os resultados indicam a destinação do esgoto doméstico predominantemente em fossas negras, valões e córregos. Foi possível inferir o desconhecimento dos riscos de contaminação e dos impactos causados pelos métodos inadequados de destinação final. Os resultados do teste estatístico Qui-quadrado comprovam não haver relação do fator escolaridade e idade na maioria das respostas, tornando evidente que toda estratificação social deve ser trabalhada com ações de conscientização. Os achados nesse estudo evidenciam a necessidade de ações do poder público, fundamentais para alcançar a sustentabilidade na destinação final dos efluentes domésticos na região.