Devido ao crescimento populacional, há uma pressão, cada vez maior, nos mananciais hídricos e, consequentemente, haverá racionamentos mais frequentes e mais longos. Com isso, existe a necessidade de pesquisar tecnologias que sejam capazes de aliviar a demanda de água dos mananciais, das quais podem ser citadas as fontes alternativas ao abastecimento convencional. São elas, principalmente, o aproveitamento da água de chuva e o reúso de água cinza. Neste aspecto, buscou-se técnicas direcionáveis às residências que não necessitam de custo alto para serem implementadas. Portanto, este projeto, apoiado pela Universidade Federal de Viçosa, através do PIBEX, teve o intuito de pesquisar e, por meio de palestras oferecidas à população, disseminar essas práticas aos moradores de Rio Paranaíba-MG. Com três palestras e 45 pessoas alcançadas, o projeto iniciou uma cultura de conservação da água na cidade.

O desequilíbrio entre a demanda crescente por água nas diversas atividades humanas e a escassez pronunciada perfazem o panorama de uma crise hídrica nacional. Ações como a captação e o aproveitamento das águas pluviais mostram-se como uma alternativa para a escassez. Todavia, o dimensionamento do reservatório que compõe um Sistema de Aproveitamento de Águas Pluviais (SAAP), compreende uma etapa complexa, visto a existência de diversos métodos que resultam em volumes diferenciados entre si, consoante a NBR 15527 (ABNT, 2007), a saber: método de Rippl, método da simulação, método Azevedo Neto, método prático alemão, prático inglês e prático australiano. Desse modo, este trabalho objetiva comparar, para uma residência unifamiliar hipotética, os volumes calculados pelos métodos dispostos na referida norma e, também, pelo método apresentado por Dornelles (2012), para três capitais brasileiras: Belo Horizonte, Goiânia e Porto Alegre. De um modo geral, quanto aos métodos práticos e de Rippl, observa-se a discrepância entre os valores observados para os volumes calculados de reservatórios, variando de 4,89 m³ a 39,00 m³, para Belo Horizonte, por exemplo. O que, de fato, pode confundir a tomada de decisão pelo projetista, ressaltando, ainda, a limitação de tais métodos quanto ao desempenho do SAAP em seu tempo de uso. O método da simulação forneceu, para 15,00 m³, a eficiência de 80,87%, 80,81% e 98,37% para Belo Horizonte, Goiânia e Porto Alegre, respectivamente. Já utilizando o método proposto por Dornelles, em Belo Horizonte, o mesmo volume experimentará a eficiência de 87,80%; para Goiânia a eficiência de 87,00% e; da mesma forma para Porto Alegre, 99,70%. Comparando os dois últimos métodos, nota-se que não há grande diferença, podendo ser utilizados com segurança. Desse modo, os métodos da simulação e de Dornelles (2012) propiciaram valores mais seguros fornecendo os dados para análise dos índices de desempenho do SAAP no transcorrer dos anos.

Devido ao crescimento desordenado das cidades, a expansão da industrialização e do agronegócio, o Brasil já enfrenta problemas de escassez hídrica. A gestão dos recursos hídricos é de suma importância para minimizar os transtornos causados por esse tipo de problema. Neste sentido, a previsão de vazões tem importância significativa para o gerenciamento dos recursos hídricos, com destaque para os modelos estocásticos de séries temporais, que vêm sendo utilizados para tal. No presente trabalho utilizaram-se modelos da classe SARIMA, para a previsão de uma série temporal de vazões médias mensais de uma sub-bacia do Rio Paranaíba na região do Alto Paranaíba, MG.  A metodologia adotada foi a de Box e Jenkins e a identificação da ordem dos modelos foi feita através da análise gráfica das funções de autocorrelação (FAC) e autocorrelação parcial (FACP). Para a seleção do modelo foram utilizados critérios de seleção AIC e BIC de tal modo que, dentre os modelos selecionados, o modelo SARIMA (2,1,2)(1,0,0)12 foi o que melhor se ajustou aos dados em estudo. O referido modelo obteve um NS satisfatório de 0,85 para a calibração realizada de 2003 a junho de 2014. Já a previsão para 6 meses de 2014, o NS fora de -3,34, demonstrando uma não adequação do modelo aos dados observados de vazão. Tal fato se justifica pela crise hídrica observada na região no ano de 2014. O estudo demonstra que há situações que os modelos estatísticos não conseguem prever períodos de estiagem dado ao fato destes não fazerem parte do domínio de dados previamente estabelecido.