Influência da sazonalidade e da oscilação ENOS na qualidade das águas de um rio tropical: métodos estatísticos multivariados
DOI:
https://doi.org/10.6008/CBPC2179-6858.2021.010.0016Palavras-chave:
Multivariada, Componentes principais, Sazonalidade, Índice de qualidade de águaResumo
O crescimento da demanda de água doce no abastecimento doméstico, industrial e na produção de alimentos, demonstra a atual necessidade de pensar não apenas na questão de quantidade, mas também, na qualidade da água para consumo. O índice de qualidade de água (IQA) é amplamente adotado por sintetizar as informações sobre os vários parâmetros físicos, químicos e biológicos das águas doces, com o intuito de informar o público leigo e orientar as ações de gestão da qualidade da água. Dessa forma, torna-se indispensável analisar os parâmetros utilizados para calculá-lo, e se assim necessário, reavaliar se os parâmetros indicam de fato a qualidade das águas. O objetivo desse estudo é avaliar se os parâmetros utilizados no IQA sofrem a influência da sazonalidade climática na bacia do Rio Vermelho – MT. Os dados utilizados na pesquisa fornecem informações sobre os parâmetros de qualidade de água de quatro estações de amostragem ao longo da bacia entre os anos de 2006 e 2017. Foram levantados um total de 126 indivíduos e 30 variáveis. Devido à grande quantidade de variáveis consideradas inicialmente importantes, optou-se por realizar análises estatística multivariada, visto que solucionar tal questão não seria possível utilizando técnicas de análise univariada. As análises por técnicas multivariadas foram realizadas no ambiente R, entre as técnicas de multivariadas, foram utilizadas a análise de componentes principais (ACP) e a análise de função discriminante. Através da análise por componentes principais, verifica-se que o IQA sofre influência das variações dos fatores climáticos, o que torna questionável caracterizar a qualidade da água apenas analisando os 9 parâmetros determinados pelo IQA. Portanto, considera-se a necessidade de uma adaptação desses parâmetros para as regiões que possuem estações de chuva e estiagem bem definidas, como a estudada.
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