Avaliação da qualidade da água e autodepuração do ribeirão do meio, Leme (SP)

Sardinha, Diego de Souza; Conceição, Fabiano Tomazini da; Souza, Antonio Donizetti Gonçalves de; Silveira, Alexandre; Julio, Marcelo De; Gonçalves, Julio Cesar de Souza Inácio

doi:10.1590/s1413-41522008000300013

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“…The mathematical models used for the simulation of water quality are useful in predicting environmental impacts from pollutants discharged into rivers (Sardinha et al, 2008;Pasquini, Formica, & Sacchi, 2012;Gonçalves & Giorgetti, 2013). These models are made up of parameters that, if poorly estimated, can reduce the accuracy of the produced results.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

<b>Prediction of the longitudinal dispersion coefficient for small watercourses

et al. 2017

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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.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

<b>Prediction of the longitudinal dispersion coefficient for small watercourses

et al. 2017

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“…Assim, a grande quantidade de fósforo e nitrogênio medida nos pontos de coleta pode ser considerada como fator desencadeador do processo de eutrofização dessas águas, podendo provocar o crescimento acelerado de algas, que conferem odor e gosto desagradáveis, além de contribuir para a redução dos teores de oxigênio dissolvido (SARDINHA et al, 2008).…”

Section: Resultsunclassified

Diagnóstico temporal e espacial da qualidade das águas superficiais do Córrego Bandeira, Campo Grande, MS

2015

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Resumo:A ocupação e o uso dos solos decorrentes de atividades humanas alteram sensivelmente os processos biológicos, físicos e químicos dos sistemas naturais. Essas alterações, quando ocorridas em uma bacia hidrográfica, podem ser avaliadas através do monitoramento da qualidade das águas superficiais. No presente trabalho, objetiva-se identificar os fatores determinantes da qualidade das águas superficiais da bacia hidrográfica do Córrego Bandeira, bem como agrupar os pontos de coleta quanto à similaridade das características físico-químicas selecionadas, para verificar o efeito da sazonalidade sobre a qualidade das águas estudadas, utilizando técnicas da estatística multivariada. Coletaram-se amostras de água superficial em seis pontos distribuídos ao longo do Córrego Bandeira, desde a nascente até a foz. As variáveis físico-químicas analisadas foram: coliformes termotolerantes, fósforo total, nitrogênio total, demanda bioquímica de oxigênio, sólidos totais, temperatura, turbidez, oxigênio dissolvido e pH. A análise de componentes principais permitiu a seleção de três componentes indicadores da qualidade das águas, explicando 75% da variância total. Todas as variáveis físico-químicas analisadas foram representativas da variabilidade da qualidade das águas superficiais do Córrego Bandeira. A análise de agrupamento formou dois grupos distintos de qualidade, que diferiram quanto aos valores das variáveis físico-químicas e quanto à sazonalidade. Palavras-chave: Agrupamento. Componentes Principais. Indicadores de Qualidade da Água. Abstract:The occupation and the use of land resulting from human activities can significantly alter the biological, physical and chemical processes of natural systems. Such changes taking place in a watershed can be evaluated by monitoring the quality of the surface water. The aim of this study was to identify the determining factors of surface water quality in the watershed of the Córrego Bandeira River, and to group collection points by similarity of the selected physical and chemical characteristics, so as to verify the effect of seasonality on the quality of the waters under study using techniques of multivariate statistics. Samples of surface water were collected from six points along the Córrego Bandeira River, from its source to the mouth. The physical and chemical variables to be analysed were: thermotolerant coliforms, total phosphorus, total nitrogen, biochemical oxygen demand, total solids, temperature, turbidity, dissolved oxygen and pH. Principal component analysis made possible the selection of three components as indicators of water quality, explaining 75% of the total variance. All of the physical and chemical variables analysed were representative of the variability in surface water quality of the Córrego Bandeira River. Cluster analysis however formed two distinct groupings by quality, which showed different values for the physical and chemical variables, and differed in seasonality.

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“…Apesar de não ser tão precisa quanto os métodos do molinete ou o método acústico, a estimativa conforme a referência proposta possui precisão aceitável, além de uma vantagem considerável com relação ao custo. Apesar de não ter sido realizada uma análise de incertezas, o método é considerado como aceitável, em vista do seu emprego com sucesso em outros estudos ao longo do país (SARDINHA et al, 2008;CHRISTOFOLETTI et al, 2015;GONÇALVES et al, 2012;MORUZZI et al, 2012).…”

Section: Dados De Entrada Do Modelounclassified

Análise de incerteza e modelagem de qualidade da água do Rio Uberaba, Minas Gerais

Mateus

Gonçalves

Júnior

et al. 2015

Rev. Bras. Ciênc. Ambient. (Online)

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RESUMOO objetivo deste estudo foi avaliar o perfil de oxigênio dissolvido (OD) em um trecho urbano da bacia do Rio Uberaba, identificar as principais fontes poluidoras e sugerir medidas de controle. Para tanto, o estudo foi dividido em cinco fases: (i) avaliação da qualidade da água durante um ano hidrológico; (ii) calibração e validação do modelo de qualidade da água; (iii) análise de sensibilidade dos coeficientes e dos dados de entrada do modelo; (iv) análise de incerteza; e (v) criação de cenários para a tomada de decisão. Os resultados mostraram que o Córrego das Lajes é a principal fonte poluidora do Rio Uberaba. O modelo mostrou-se confiável, uma vez que ele pôde ser calibrado e validado. Com a análise de incerteza foi possível mostrar que a probabilidade de o Rio Uberaba atender ao padrão ambiental exigido para a classe 2 (OD≥5,0 mg.L -1 ) é praticamente nula, mas que ela poderia ser elevada para 75,3% se a carga orgânica lançada no rio fosse removida com uma eficiência de 75%.Palavras-chave: modelagem de qualidade da água; análise de incerteza; Rio Uberaba. ABSTRACTThe objective in this study was to evaluate the Dissolved Oxygen (DO) profile along an urban stretch in Uberaba River basin and identify the main pollution sources. For this, the study was divided in five stages: (i) water quality evaluation during a hydrologic year; (ii) calibration and validation of the water quality model; (iii) sensibility analysis of the coefficient and entrance data for the model; (iv) uncertainty analysis; and (v) creation of decision-making scenarios. The results show that Lajes Stream is the main pollution source of Uberaba River. The model demonstrated to be reliable, once it could be calibrated and validated. Through the uncertainty analysis, it is possible to show that the probability of Uberaba River to attempt the environmental standard demanded for class 2 (DO≥5.0 mg.L -1 ) is practically zero, but it could be raised to 75.3% if the organic polluting load released into the river was decreased in 75%.

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Avaliação da qualidade da água e autodepuração do ribeirão do meio, Leme (SP)

Abstract: Eng. sanit. ambient. 329Aval. da qualidade da água e autodepuração do Ribeirão do Meio, Leme (SP) Vol.13 -Nº 3 -jul/set 2008, 329-338

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<b>Prediction of the longitudinal dispersion coefficient for small watercourses

<b>Prediction of the longitudinal dispersion coefficient for small watercourses

Diagnóstico temporal e espacial da qualidade das águas superficiais do Córrego Bandeira, Campo Grande, MS

Análise de incerteza e modelagem de qualidade da água do Rio Uberaba, Minas Gerais

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