Emissões de Gases de Efeito Estufa em Reservatórios de Centrais

Emissões de Gases de Efeito Estufa em Reservatórios de Centrais Hidrelétricas

Projeto BALCAR

Ministério de Minas e Energia – MMEEdison LobãoMinistro de Minas e EnergiaMárcio Pereira ZimmermanSecretario ExecutivoAltino Ventura FilhoSecretário de Planejamento e Desenvolvimento Energético –SPE

Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEELRomeu Donizete RufinoDiretor GeralMáximo Luiz PompermayerSuperintendente de Pesquisa e Desenvolvimento e Eficiência Energética

Centrais Elétricas Brasileiras - ELETROBRASJosé da Costa Carvalho NetoPresidenteValter Luiz Cardeal de SouzaDiretoria de Geração

Centrais Elétricas do Norte do Brasil S.A. – ELETRONORTEJosias Matos de Araújo Diretor PresidenteAdhemar PalocciDiretor de Planejamento e Engenharia

Furnas Centrais Elétricas S. A. – FURNAS;Flávio Decat de Moura Diretor PresidenteFlávio Eustáquio Ferreira MartinsDiretor de Engenharia, Meio Ambiente, Projeto e Implantação de Empreendimentos

Companhia Hidroelétrica do São Francisco – CHESF;Marcos Aurélio Madureira da Silva Diretor PresidenteJosé Ailton de LimaDiretor de Engenharia e Construção

Centro de Pesquisas de Energia Elétrica – CEPEL;Albert Cordeiro Geber de MeloDiretor GeralRoberto Pereira CaldasDiretor de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação

Fundação Coordenação de Projetos, Pesquisas e Estudos Tecnológicos – COPPETEC;Segen Farid EstefenDiretor SuperintendenteMarcos do Couto Bezerra CavalcantiDiretor Executivo

Universidade Federal do Paraná – FUNPAR;Pedro José Steiner NetoDiretor SuperintendenteAntonio Felipe Paulino de Figueiredo WoukDiretor de Programas

Fundação de Amparo e Desenvolvimento da Pesquisa – FADESP;João Farias GuerreiroDiretor Executivo

Fundação de Apoio à Pesquisa, Extensão e Ensino – FUNPEA;Carlos Albino Figueiredo de MagalhãesDiretor Presidente

Associação Instituto Internacional de Ecologia e Gerenciamento Ambiental – AIIEGA;José Galizia TundisiDiretor PresidenteJosé Eduardo Matsumura TundisiDiretor Administrativo

Fundação de Ciência, Aplicações e Tecnologia Espaciais – FUNCATE;Lauro Eduardo de Souza PintoProcurador

Universidade Federal de Juiz de Fora – UFJF;Henrique Duque de M. C. FilhoReitorAlexandre ZaniniPró-Reitor de Planejamento e Gestão

Rio de Janeiro2014

Proponentes

Executoras

Emissões de Gases de Efeito Estufa em Reservatórios de Centrais Hidrelétricas

Projeto BALCAR

CIP –Brasil. CATALOGAÇÃO NA FONTESINDICATO NACIONAL DOS EDITORES DE LIVROS , RJ

Brasil, Ministério de Minas e Energia

Emissões de Gases de Efeito Estufa em Reservatórios de Cen-trais Hidrelétricas.

Essa publicação é parte integrante das atividades desenvolvidas no âmbito do programa de P&D da ANEEL. Chamada 009/2008 publicada em setembro de 2008, relacionada ao Projeto Estratégico - Monitoramento de Emissões de Gases de Efei-to Estufa em Reservatórios de Usinas Hidrelétricas.

Todos os direitos estão reservados pelas empresas indicadas acima.

Os textos contidos nesta publicação podem ser reproduzidos, armazenados ou transmitidos, desde que citada a fonte.

Gerente do Projeto: Silviani Froehlich (ELETRONORTE)Coordenação Técnica: Jorge Machado Damazio (CEPEL)

Equipe Técnica:

CEPELCoordenador:Jorge Machado Damazio

Alexandre Mollica MedeirosLuciana Rocha Leal da PazMaria Elvira Piñeiro MaceiraJosicléa Pereira RogérioMauro Negrini da Silva

COPPE/UFRJCoordenador: Prof. D.Sc.Marco Aurélio dos Santos

Prof. D.Sc. Bohdan Matvienko SikarProf. D.Sc. John Edmund Lewis MaddockProf. D.Sc. Sambasiva Rao Pathineelam Prof. D.Sc. Ednaldo Oliveira dos Santos D.Sc. Marcelo Andrade Amorim D. Sc. Rodrigo Portilho Ramos M.Sc. Ayr Manuel Portilho Bentes Junior M.Sc. Alexandre de Abreu Marcelino M.Sc. Clauber S. Bezerra M.Sc. Claudio Roberto Silva M.Sc. Josicléa Pereira Rogério M.Sc. Marcos Manoel Ferreira M.Sc. Nordino Muaievela M.Sc. Raphael P. Rodrigues M.Sc. Teodósio das Neves Milisse Nzualo B.Sc. Elizabeth Matvienko Sikar B.Sc. Daniel Matvienko Sikar B.Sc. Marcella da Silva Vidal B.Sc. Diego Rodrigues Mesquita B.Sc. Thalita de Moura Negrão B.Sc. Gustavo da Silva Couto B.Sc. Willian Fernandes SouzaProf. Ph.D Paulo Cesar Colonna RosmanM.Sc. Patricia Auler RosmanM.Sc Daniel Villela Runkel de Sousa M.Sc. Ludmila Assunção PinheiroProf. D.Sc. Luiz Pinguelli Rosa Prof. D.Sc Helio Migon Prof D.Sc. Vinicius Pinheiro Israel MSc. Vinicius Layter Xavier

Dedicatória:

A equipe da COPPE/UFRJ dedica este relatório final ao Prof. Bohdan Matvienko (in memorian), um incansável pesquisador e cientista. Durante todo este projeto, o Prof. Bohdan foi um dos componentes mais atuantes, dedicando grande parte do seu tempo ao sucesso deste trabalho.

LEMMA/UFPRCoordenador: Nelson Luís da Costa Dias

Cynara de Lourdes da Nóbrega Cunha Dornelles Vissotto JuniorMaurício Felga Gobbi Fernando Augusto Silveira Armani Lucas Emilio B. HoeltgebaumTomás Luís Guimarães Chor Bianca Luhm Crivellaro

IIEGACoordenador: Donato Seiji Abe

José Galizia Tundisi – PesquisadorTakako Matsumura Tundisi – PesquisadoraCorina Verônica Sidagis Galli – PesquisadoraDeyves Elias Grimberg – PesquisadorFernando de Paula Blanco – PesquisadorJorge Luiz Rodrigues Filho – PesquisadorGuilherme Ruas Medeiros – PesquisadorValéria Teixeira da Silva – Técnica de LaboratórioEdson Roberto Silvério – Técnico de LaboratórioKaryna Cristilaine Pereira – Auxiliar TécnicaAline Formentão – Auxiliar TécnicaPedro Gatti Júnior – Trabalho de Campo e de LaboratórioArivaldo Fermino da Silva – Trabalho de CampoJosé Jesuel da Silva – Trabalho de CampoCileise Priscila Pereira de Lima – Trabalho de LaboratórioEliezer Bernardes Inêz – Trabalho de LaboratórioFelipe Blanco – Técnico em Informática

INPECoordenador:Dr. José Luiz Stech

Dr. Arley Ferreira de SouzaDr. Claudio Clemente BarbosaDr. Enner Alcântara Dra. Evlyn Márcia Leão NovoDr. João Antonio LorenzzettiDr. Luciano MaraniDr. Plínio ÁlvalaDr. Reinaldo Roberto RosaDr. Egidio AraiMSc. Carlos Alberto Sampaio de AraujoBel. Daniele de Lima CamposEng. Joaquim Antonio Dionísio LeãoTec. Geraldo Orlando MendesTec. Willian Jose FerreiraTec. Domingos Donizete Sardela

LACEN/FUNPEACoordenador:Augusto César Fonseca Saraiva Mayko de Sousa MenezesMarcos Vinícius da Silva PaulaNorberto BramattiHeriberto Rodrigues BitencourtTerezinha Ferreira de OliveiraElisabeth Oliveira RaposoIsabel Leidiany de Souza BrandaoAnderson Guerreiro CarneiroIsaque Wilkson de Souza BrandãoMaria das Graças de Almeida NegrãoHelton Francisco Cruz da CunhaEvandro Viana dos Santos JuniorJoaquim Carlos Barbosa Queiroz

UFJFCoordenador:Fabio Roland Ferreira da Silva

Adriana de Melo RochaAnderson Vilela de FreitasAndre Megali AmadoAndrievisk Gaudencio Pereira da SilvaAnízio Souza AndradeCarlos Henrique Eckhardt Duque EstradaCarolina D´Avila DominguesCaroline Gabriela Bezerra de MouraFelipe Rust de CarvalhoFelipe Siqueira PachecoFranciany Gabriella Braga PereiraGhilherme Fernandes Moreira AlfenasGladson Rezende MarquesGuilherme de Souza Dias AndradeIage TerraJose Ribamar Pimentel Amaral JuniorJuliana Barreto O. dos SantosJuliana Gamalier de PaivaKelly VidalLeonardo de MagalhaesLucia Helena Sampaio da SilvaLúcia Meirelles LobãoLuciana de Oliveira VidalLuciana Machado RangelMarcela Aparecida Campos Neves MirandaMarcelo Correa BernardesMarcio Malafaia FilhoMarcos Vinícius Dias da SilvaMaria Carolina Silva SoaresMariana Mendes e MelloMichaela Ladeira De Melo Michele LimaNatália Pessoa NoymaNathan Oliveira BarrosRafael Marques AlmeidaRafael Rodrigues de PaivaRamon Pereira de Souza

Raquel Fernandes MendonçaRayanne Barros SetubalSaulo Machado de Souza JacquesSilvioney AugustoSimone Jaqueline CardosoTábatha Carvalho da SilvaThiago dos SantosVera Lucia de Moraes HuszarVictor Claudio Zarantonello ArantesVinicius Fortes FarjallaYonara Garcia Borges Felipe

UFPA/USPCoordenador:Dr. Arthur Luiz da Costa da Silva

Diego Assis das Graças, UFPA, DoutorandoRafael Azevedo Baraúna, UFPA, DoutorandoAline Grasielle Costa de Melo , UFPA, DoutorandoLuciano Chaves Franco Filho, UFPA, MestrandoRommel Thiago Juca Ramos, UFPA, ProfessorAdriana Ribeiro Carneiro, UFPA, ProfessoraMaria Silvanira Ribeiro Barbosa, UFPA, Apoio TécnicoSoraya Silva Andrade, UFPA, Apoio TécnicoTiago Ferreira Leão, UFPA, GraduandoFrederico Campos, UFPA, GraduandoDiego Castillo Franco, USP, DoutorandoAdriana Torres Ballesteros USP, DoutorandoCristina Rossi Nakayama, USP, ProfessoraAna Carolina Vieira Araújo, USP, Pós-doc

Equipe de Acompanhamento:

Maria Luiza Millazzo – ELETROBRASFrederico Monteiro Neves - ELETROBRASSilviani Froehlich - ELETRONORTEAndre Cimbleris - FURNASAna Claudia Almeida- CHESFNeusa Rodrigues- ELETRONORTERenato Norbert - FURNASRicardo Krauskopf Neto – ITAIPU

Agradecimentos:

Nossos agradecimentos às empresas que contribuíram para o presente projeto, prestando um fundamental apoio às campanhas de campo e análises realizadas em reservatórios sob a sua concessão: Santo Antônio Energia, Itaipu, Copel e Cemig, assim como ao Consórcio Construtor Belo Monte pelo apoio nas campanhas em Belo Monte.

APRESENTAÇÃO

As usinas hidrelétricas têm papel fundamental para o atendimento de energia elétrica no Brasil e em todo o mundo. O setor elétrico brasileiro tem ampla base de usinas de grande porte, além de ou-tras fontes de produção de energia, e linhas de transmissão de dimensões continentais, de variados níveis de tensão e de tecnologias. Somos detentores de expertise em projeto, construção, operação e manutenção de grandes barragens, as quais têm sido fundamentais na geração de energia elétrica, no uso múltiplo de seus reservatórios como turismo, irrigação, pesca e navegação, contribuindo para o desenvolvimento das regiões em nosso País.

A publicação deste documento coloca à disposição do meio científico importantes informações resultantes das análises e modelagens obtidas no projeto realizado pela Eletronorte, Furnas e Chesf, sob a coordenação técnica do Cepel, organizações do Sistema Eletrobras, decorrente da aplicação de recursos em pesquisa e desenvolvimento tecnológico.

O projeto, denominado “Monitoramento de Emissões de Gases de Efeito Estufa em Reservatórios de Usinas Hidrelétricas”, é relevante para o desenvolvimento da hidroeletricidade em bases susten-táveis e se constitui, também, em importante contribuição brasileira na Força Tarefa em Gerencia-mento do Balanço de Carbono de Reservatórios de Água Doce, no âmbito do Grupo de Trabalho em Hidroeletricidade da Agência Internacional de Energia (IEAHYDRO), coordenado pelo Cepel.

Já foram publicados, em 2012, dois volumes: o primeiro contendo uma revisão bibliográfica do es-tado da arte do conhecimento sobre o ciclo do carbono em reservatórios; e o segundo estabelecendo diretrizes para elaboração de análises quantitativa de emissões líquidas de Gases de Efeito Estufa – GEE, em reservatórios de hidroelétricas.

O presente volume descreve os resultados de análises e modelagens feitas, a partir das medições de fluxos de gases de efeito estufa e variáveis relacionadas, obtidas em 44 campanhas de campo, entre 2011 e 2012, em 11 hidrelétricas, sendo 3 em construção (Belo Monte, Santo Antônio e Batalha) e 8 em operação (Balbina, Tucuruí, Xingó, Três Marias, Serra da Mesa, Funil, Itaipu e Segredo).

Por fim, é importante reconhecer que esta publicação se insere no contexto das políticas nacionais e medidas específicas dirigidas ao aproveitamento racional das fontes de energia, visando à efetiva-ção dos objetivos da Política Energética Nacional, entre os quais se destacam preservar o interesse nacional, promover o desenvolvimento, ampliar o mercado de trabalho, valorizar os recursos energé-ticos e fomentar a pesquisa e o desenvolvimento relacionados à energia renovável, em consonância com as diretrizes do Conselho Nacional de Política Energética – CNPE.

Edison LobãoMinistro de Estado de Minas e Energia

7 PROJETO BALCAR - EMISSõES DE GASES DE EFEITO ESTUFA EM RESERVATóRIOS DE CENTRAIS HIDRELéTRICAS

CAPÍTULO 1 - INTRODUÇÃO ......................................................................................................................................................................13

1.1 - Objetivos ..............................................................................................................................................................................................13

1.2 - Contexto ...............................................................................................................................................................................................13

1.3 - Descrição do Projeto ..........................................................................................................................................................................16

1.4 - Documentos Gerados .........................................................................................................................................................................23

1.5 - Conteúdo ..............................................................................................................................................................................................24

CAPÍTULO 2 - PRé-ENChImENTO .............................................................................................................................................................25

2.1 - Introdução ............................................................................................................................................................................................25

2.2 - Belo monte ...........................................................................................................................................................................................28

2.2.1 - Caracterização do aproveitamento ...............................................................................................................................................28

2.2.2 - Mapeamento de Uso e Cobertura da Terra ...................................................................................................................................29

2.2.3 - Limnologia e Metabolismo Planctônico .........................................................................................................................................31

2.2.4 - Concentrações de Gases e Fluxos Difusivos nos Sedimentos .....................................................................................................37

2.2.5 - Fluxos Difusivos e Ebulitivos em Rio e em Solo e Carga Mássica de C ...................................................................................... 38

2.2.6 - Balanços de Emissões e Remoções de GEE ...............................................................................................................................41

2.3 - Santo Antônio ......................................................................................................................................................................................41







2.4 - Batalha .................................................................................................................................................................................................56







2.5 - Síntese..................................................................................................................................................................................................68

CAPÍTULO 3 - PóS-ENChImENTO .............................................................................................................................................................79

3.1 - Introdução ............................................................................................................................................................................................79

3.2 - Balbina .................................................................................................................................................................................................81




SUMÁRIO

8PROJETO BALCAR - EMISSõES DE GASES DE EFEITO ESTUFA EM RESERVATóRIOS DE CENTRAIS HIDRELéTRICAS

3.2.4 - Concentrações de Gases e Fluxos Difusivos nos Sedimentos ..................................................................................................... 90

3.2.5 - Fluxos Ebulitivos, Difusivos, Degassing, Sedimentação Permanente de C e Carga Mássica de C ............................................. 92


3.3 - Tucuruí .................................................................................................................................................................................................95



3.3.3 - Limnologia e Metabolismo Planctônico .......................................................................................................................................100

3.3.4 - Concentrações de Gases e Fluxos Difusivos nos Sedimentos ................................................................................................... 107

3.3.5 - Fluxos Ebulitivos, Difusivos, Degassing, Sedimentação Permanente de C e Carga Mássica de C ........................................... 110

3.3.6 - Balanços de Emissões e Remoções de GEE ............................................................................................................................. 112

3.4 - Xingó .................................................................................................................................................................................................. 112

3.4.1 - Caracterização do aproveitamento ............................................................................................................................................. 112

3.4.2 - Mapeamento de Uso e Cobertura da Terra ................................................................................................................................. 113

3.4.3 - Limnologia e Metabolismo Planctônico ....................................................................................................................................... 115

3.4.4 - Concentrações de Gases e Fluxos Difusivos nos Sedimentos ...................................................................................................121


3.4.6 - Balanços de Emissões e Remoções de GEE .............................................................................................................................126

3.5 - Serra da mesa ....................................................................................................................................................................................126

3.5.1 - Caracterização do aproveitamento .............................................................................................................................................126

3.5.2 - Mapeamento de Uso e Cobertura da Terra .................................................................................................................................127





3.6 - Funil ....................................................................................................................................................................................................140







3.7 - Itaipu ...................................................................................................................................................................................................155








3.8 - Segredo ..............................................................................................................................................................................................172







3.9 - Três marias.........................................................................................................................................................................................186







3.10 - Síntese..............................................................................................................................................................................................201

CAPÍTULO 4 - EmISSõES LÍqUIDAS .......................................................................................................................................................225

4.1 - Introdução ..........................................................................................................................................................................................225

4.2 - Balbina ...............................................................................................................................................................................................227

4.3 - Tucuruí ...............................................................................................................................................................................................228

4.4 - Xingó ..................................................................................................................................................................................................229

4.5 - Serra da mesa ....................................................................................................................................................................................230

4.6 - Funil ....................................................................................................................................................................................................231

4.7 - Itaipu ...................................................................................................................................................................................................232

4.8 - Segredo ..............................................................................................................................................................................................233

4.9 - Três marias.........................................................................................................................................................................................234

4.10 - Síntese..............................................................................................................................................................................................235

CAPÍTULO 5 - mODELAGENS ..................................................................................................................................................................243

5.1 - modelos hidrodinâmicos ..................................................................................................................................................................243

5.2 - modelagem Biogeoquímica de Emissão de Gases de Efeito Estufa por Reservatórios ............................................................ 246

5.2.1 - Introdução ...................................................................................................................................................................................246

5.2.2 - Reações na Água ........................................................................................................................................................................246

5.2.3 - Demanda Bioquímica de Oxigênio — DBO ................................................................................................................................249

5.2.4 - Oxigênio Dissolvido — OD ..........................................................................................................................................................251

5.2.5 - Dióxido de Carbono ....................................................................................................................................................................253

5.2.6 - Fitoplâncton .................................................................................................................................................................................254

5.2.6.1 - Efeito da Temperatura .........................................................................................................................................................255

5.2.6.2 - Efeito da Radiação Solar ....................................................................................................................................................256

5.2.6.3 - Efeito dos Nutrientes ...........................................................................................................................................................256


5.2.7 - Nutrientes ....................................................................................................................................................................................257

5.2.7.1 - Nitrogênio Orgânico ............................................................................................................................................................258

5.2.7.2 - Amônia ou Nitrogênio Amoniacal ........................................................................................................................................259

5.2.7.3 - Nitrato ..................................................................................................................................................................................260

5.2.7.4 - Fósforo Orgânico ................................................................................................................................................................260

5.2.7.5 - Fósforo Inorgânico ..............................................................................................................................................................261

5.2.8 - Metano ........................................................................................................................................................................................261

5.2.9 - Reações no Sedimento ...............................................................................................................................................................263

5.2.10 - SOD...........................................................................................................................................................................................266

5.2.11 - Amônio/Nitrogênio Amoniacal ....................................................................................................................................................268

5.2.12 - Nitrato ........................................................................................................................................................................................269

5.2.13 - Metano ......................................................................................................................................................................................270

5.2.14 - Fósforo Inorgânico ....................................................................................................................................................................271

5.2.15 - Valores Típicos ..........................................................................................................................................................................272

5.2.16 - Vegetação Inundada .................................................................................................................................................................275

5.2.17 - Simulações ................................................................................................................................................................................276

5.2.18 - Comentários ..............................................................................................................................................................................279

5.3 - modelagem do Ciclo Biogeoquímico do Carbono no Reservatório com o modelo SisBahiA® ................................................ 279

5.3.1 - Introdução ...................................................................................................................................................................................279

5.3.2 - Modelo de Qualidade de Água e Eutrofização do SisBaHiA® .................................................................................................... 280

5.3.3 - Modelo para Cálculo dos Fluxos .................................................................................................................................................280

5.3.4 - Dados Usados pelo Modelo de Qualidade de Água ...................................................................................................................296

5.3.5 - Dados Usados pelo Modelo de Fluxo .........................................................................................................................................303

5.3.6 - Modelos de qualidade da água e de fluxo – Resultados ............................................................................................................ 305

5.4 - modelagens Estatísticas para Identificação de Variáveis Relevantes na Definição dos Fluxos de GEE em Reservatórios .....................................................................................................................................................................................317

5.5 - modelagens Estatísticas para Identificação de Fatores Ambientais Envolvidos na Produção de GEE nos Sedimentos .......................................................................................................................................................................................326

5.5.1 - Batalha ........................................................................................................................................................................................326

5.5.2 - Santo Antonio ..............................................................................................................................................................................329

5.5.3 - Belo Monte ..................................................................................................................................................................................331

5.5.4 - Três Marias..................................................................................................................................................................................333

5.5.5 - Tucuruí ........................................................................................................................................................................................335

5.5.6 - Serra da Mesa .............................................................................................................................................................................337

5.5.7 - Funil.............................................................................................................................................................................................339

5.5.8 - Itaipu ...........................................................................................................................................................................................340

5.5.9 - Segredo .......................................................................................................................................................................................342

5.5.10 - Balbina ......................................................................................................................................................................................343

5.5.11 - Xingó ........................................................................................................................................................................................345


CAPÍTULO 6 - TóPICOS ESPECIAIS ........................................................................................................................................................347

6.1 - medições micrometeorológicas de CO2 no Lago de Itaipu ...........................................................................................................347

6.1.1 - Introdução ...................................................................................................................................................................................347

6.1.2 - Técnica de Medição de Fluxos pelo Método das Covariâncias Turbulentas .............................................................................. 347

6.1.3 - Medições das Covariâncias Turbulentas em Corpos Hídricos .................................................................................................... 348

6.1.4 - Controle de Qualidade dos Dados Medidos pelo MCT ...............................................................................................................351

6.1.5 - Footprint ......................................................................................................................................................................................353

6.1.6 - Local de estudo ...........................................................................................................................................................................353

6.1.7 - Estação Micrometeorológica .......................................................................................................................................................355

6.1.8 - Processamento dos Dados .........................................................................................................................................................361

6.1.9 - Resultados ..................................................................................................................................................................................366

6.1.10 - Conclusão .................................................................................................................................................................................371

6.2 - Estudos de micro-organismos do Ciclo de metano em Reservatório.......................................................................................... 372

6.3 - Banco de Dados ................................................................................................................................................................................376

6.3.1 - Introdução ...................................................................................................................................................................................376

6.3.2 - Portal BALCAR ...........................................................................................................................................................................377

6.3.3 - Portal SIMA .................................................................................................................................................................................382

6.4 - Uso da mediana para Estimação Robusta de Taxa de Emissão Difusiva de GEE Representativa para Reservatório ...........................................................................................................................................................385

CAPÍTULO 7 - CONCLUSõES ...................................................................................................................................................................391

7.1 - Limnologia e metabolismo Planctônico ..........................................................................................................................................391

7.2 - Concentrações de Gases e Fluxos Difusivos nos Sedimentos ...................................................................................................394

7.3 - Fluxos de GEE e Intensidades de GEE para Reservatórios em Operação ................................................................................. 395

7.3.1 - Vias de Trocas de GEE pós-enchimento ....................................................................................................................................396

7.3.2 - Intensidade de GEE pós-enchimento .........................................................................................................................................397

7.3.3 - Emissões pré-enchimento ...........................................................................................................................................................397

7.3.4 - Emissões Líquidas ......................................................................................................................................................................398

7.3.5 - Intensidade de GEE Líquidas .....................................................................................................................................................399

7.4 - Diretrizes de Boas Práticas para Gestão do Balanço de Carbono em Reservatórios ............................................................... 400

REFERêNCIAS BIBLIOGRáFICAS ...........................................................................................................................................................401


INTRODUÇÃO 13

CAPÍTULO 1

Introdução

1.1 Objetivos

projeto BALCAR é um projeto de P&D encaminhado à ANEEL em junho de 2009

pela ELETRONORTE, como empresa-proponente, FURNAS e CHESF, como

empresas-cooperadas, em atendimento ao Projeto Estratégico “Monitoramento de

Emissões de Gases de Efeito Estufa em Reservatórios de Usinas Hidrelétricas” da

Chamada Pública no 009/2008 da ANEEL. Participam do projeto como empresas executoras

oito instituições de pesquisas brasileiras (CEPEL, COPPE, INPE, UFJF, LACEN, UFPA,

UFPR e IIEGA). Este volume tem como objetivo apresentar os principais resultados das

atividades do projeto durante o período de fevereiro de 2011 a dezembro de 2013.

1.2 Contexto

Instituições nacionais ou internacionais com responsabilidade na definição de políticas

energéticas sustentáveis e de leis e regulamentos para aprovação e licenciamento de

projetos energéticos enfrentam como principal desafio conciliar a redução das emissões de

gases de efeito estufa com a manutenção do crescimento no fornecimento de energia. Neste

contexto se destaca a hidroeletricidade, por utilizar fonte primária renovável e tecnologia

comprovada e socialmente desejável.

A hidroeletricidade apresenta diversas vantagens quando comparada com outras

fontes de geração de energia elétrica. Dentre estas vantagens, incluem-se o alto nível de

confiabilidade, tecnologia comprovada, alta eficiência1, baixos custos de operação e

1 O 2011 IPCC Special Report on Renewable Energy Sources and Climate Change Mitigation, (IPCC, 2011)

aponta que a hidroeletricidade tem a melhor eficiência de conversão de todas as fontes conhecidas de energia e a maior razão de recuperação energética (energy payback ratio). Menciona-se ainda que a flexibilidade da hidroeletricidade e o seu reduzido tempo de resposta facilitam que usinas térmicas operem em seus pontos de operação constante ótimos reduzindo o consumo de combustível e a poluição, e também que hidroelétrica com reservatório é a tecnologia ideal para fornecer energia de reserva e reguladora de fontes intermitentes renováveis (eólica, solar e ondas).

O

14 PROJETO BALCAR - EMISSÕES DE GASES DE EFEITO ESTUFA EM RESERVATÓRIOS DE CENTRAIS HIDRELÉTRICAS

manutenção e flexibilidade para se ajustar com facilidade às mudanças da carga. Como

várias hidroelétricas incorporam um reservatório, as hidroelétricas apresentam outros

benefícios para a coletividade nos setores de saneamento, controle de cheias, transporte

fluvial e recreação. Adicionalmente, a geração de eletricidade em hidroelétricas produz baixa

quantidade de resíduos.

Podem existir algumas desvantagens para o desenvolvimento de hidroelétricas,

basicamente relacionadas com possíveis implicações negativas ambientais e sociais

oriundas do barramento de rios. No que se refere às emissões de GEE, a partir da última

década do século passado, medições de emissões de GEE feitas em reservatórios de

hidroelétricas indicaram que o papel destas no total das emissões globais antropogênicas de

GEE pode não ser desprezível (Rosa et al., 1994). Alguns estudos identificam os

reservatórios de hidroelétricas como potenciais sistemas aquáticos artificiais fontes de GEE

(Rudd et al., 1993; St Louis et al., 2000). No final dos anos 1990 a revisão ampla promovida

pela Comissão Mundial de Barragens (CMB) acerca da eficácia da contribuição para o

desenvolvimento das grandes barragens incluiu nos seus temas o papel das barragens no

aumento do efeito de estufa. Um relatório preparado para o CMB por Rosa e Santos (2000),

incluído no relatório final da CMB (WCD, 2000) alertou para as incertezas relativas ao

fenômeno e provocou muito debate por todo o mundo.

Razoável incerteza envolve a quantificação de emissões de GEE de reservatórios

artificiais. As metodologias internacionalmente aceitas para estimação de inventários

nacionais de emissões e remoções antropogênicas de GEE no caso da avaliação de

emissões de CO2 e CH4 de áreas inundadas (IPCC, Apêndices 2 e 3, 2006) fornecem

apenas bases para desenvolvimentos metodológicos futuros, refletindo a limitação da

informação científica disponível no tema. O relatório do encontro de 2009 em São Paulo da

força de trabalho do IPCC (IPCC, 2010) identificou fatores que dificultam a estimação de

fluxos antropogênicos em reservatórios (assim como em terras alagáveis), ressaltando-se a

variabilidade climática anual e o fato de que esses ambientes afetam e são afetados pelo

uso da terra nas suas vizinhanças (IPCC, 2010). Na revisão de literatura executada pelo Oak

Ridge National Laboratory (EPRI, 2010) concluiu-se que apesar de ser possível argumentar

que as evidências empíricas obtidas por medições em reservatórios claramente indicam que

as emissões brutas de GEE de reservatórios não são nulas, é menos claro se existe uma

emissão líquida positiva, já que poucos estudos mediram ou estimaram conjuntamente

emissões e remoções ou avaliaram emissões e remoções para o período anterior ao

enchimento do reservatório. Estudos recentes têm mostrado que reservatórios podem atuar

como sumidouros de carbono (Chanudet et al., 2011; Ometto et al., 2011; Sikar et al., 2009).

INTRODUÇÃO 15

O Comitê Executivo do Mecanismo de Desenvolvimento Limpo da Convenção-Quadro

das Nações Unidas para Mudanças do Clima (CDM Executive Board of UNFCCC), ao

mesmo tempo em que aponta as incertezas científicas acerca do assunto e o fato que estas

incertezas provavelmente não serão resolvidas em curto prazo, considera, para a

determinação da elegibilidade de reservatórios de hidroelétricas à projetos de Mecanismo de

Desenvolvimento Limpo (CDM), o uso de limites em termos de densidade de potência

(W/m2) tais que projetos hidroelétricos com densidades de potência até 4 W/m2 não podem

se beneficiar de projetos de CDM, e que, por outro lado, permite que as emissões de

projetos com densidade de potência maior que 10 W/m2 sejam desconsideradas. Os projetos

com densidades no intervalo entre 4 e 10 W/m2 são penalizados com um fator de emissão

de 90 g CO2eq/ kWh (UNFCCC/CCNUCC, 2006)2. Por outro lado, o mesmo Comitê

Executivo ressaltou que esta diretiva não evita que projetos com reservatórios proponham

novas metodologias para serem considerados pelo Painel de Metodologias3.

O atual estado da arte sobre emissões de gases de efeito estufa em reservatórios

hidrelétricos contém uma série de incertezas e de posições divergentes, sendo ainda

necessário o seu aperfeiçoamento para que possam ser consideradas nas definições

estratégicas de políticas energéticas, legislações e regulamentações. Nesse sentido, as

empresas ELETROBRAS, em atendimento ao Projeto Estratégico “Monitoramento de

Emissões de Gases de Efeito Estufa em Reservatórios de Usinas Hidrelétricas” da Chamada

Pública no 009/2008 da ANEEL, em coordenação com o Ministério das Minas e Energia, e

contando com a coordenação técnica do CEPEL, encaminharam o projeto de P&D

“Emissões de Gases de Efeito Estufa em Reservatórios de Centrais Hidrelétricas”, cujos

objetivos incluem o estabelecimento de diretrizes para monitoramento, análise de dados e

modelagem, definição de boas práticas de gerenciamento relativas às emissões de gases de

efeito estufa em reservatórios de hidrelétricas e execução de campanhas de campo em 11

hidrelétricas (oito em operação e três em construção). Estas campanhas objetivavam a

coleta de dados representativos dos biomas brasileiros. Participam deste projeto equipes

técnicas de oito instituições de pesquisas (CEPEL, COPPE, INPE, UFJF, LACEN, UFPA,

2 O 2011 IPCC Special Report on Renewable Energy Sources and Climate Change Mitigation, (IPCC, 2011)

aponta que existe pouca ligação entre a capacidade instalada, a área de um reservatório os vários processo bioquímicos ativos em um reservatório. Hipoteticamente, dois projetos idênticos de acordo com a densidade de potencia teriam as mesmas emissões, independentemente da zona climática ou da biomassa inundada e fluxos de carbono. Desta forma, a regra de densidade de potência pode inadvertidamente impedir o desenvolvimento de projetos hidroelétricos com benefícios sociais e ao mesmo tempo apoiar projetos com menos benefícios. 3 O Painel de Metodologias (Meth Panel) foi estabelecido para desenvolver recomendações ao Corpo

Executivo do UNFCCC CDM em diretrizes para metodologias para linhas de base e planos de monitoramento e para preparar recomendações acerca de propostas submetidas de novas linhas e metodologias de monitoramento.


UFPR e IIEGA). O projeto constitui ainda importante apoio à contribuição brasileira no

âmbito do Grupo de Trabalho em Hidroeletricidade da Agência Internacional de Energia por

meio da Força Tarefa em Gerenciamento de Balanço de Carbono de Reservatórios de Água

Doce, coordenada pelo Centro de Pesquisas de Energia Elétrica.

1.3 Descrição do Projeto

Antecedentes

As investigações sobre o tema emissões de gases de efeito estufa em reservatórios

de hidroelétricas no Brasil tiveram início em 1992, quando a COPPE/UFRJ e a USP/São

Carlos, iniciaram estudos, com apoio da ELETROBRAS e do MCT, visando a estimar o fluxo

de gases de efeito estufa nos reservatórios de Balbina, Tucuruí e Samuel, localizados na

região amazônica. Nesses estudos, de caráter experimental e de desenvolvimento

metodológico pioneiro, foram medidos os fluxos de gases da interface água-atmosfera.

Posteriormente, em 1997, Furnas Centrais Elétricas e Serra da Mesa Energia S.A.

contrataram a COPPE/UFRJ com o objetivo de medir as emissões de gases CO2 e CH4 no

reservatório de Serra da Mesa, recém-inundado à época. Em 1998, um estudo semelhante

foi desenvolvido no reservatório de Itaipu, a partir de uma demanda da Itaipu Binacional

visando a determinar suas emissões brutas.

Em 1998 a COPPE/UFRJ, com o apoio da ELETROBRÁS e do MCT, iniciou outro

estudo envolvendo sete diferentes reservatórios (Miranda, Três Marias, Segredo, Xingó,

Barra Bonita, Samuel e Tucuruí), distribuídos em diferentes biomas e latitudes no país.

Esses estudos incorporaram os resultados anteriores e apresentaram importantes

conclusões (ELETROBRAS/MCT, 2002), a saber:

- grande variabilidade na intensidade das emissões, comparando-se os diferentes

reservatórios (possivelmente devido às diferenças nos parâmetros: temperatura,

profundidade de amostragem, regime diferenciado de ventos, insolação, condições de

qualidade da água e o regime de operação do reservatório);

- baixa correlação entre as emissões e a idade do reservatório, indicando que tais

emissões estariam associadas tanto à quantidade de matéria orgânica vegetal afogada

(biomassa terrestre inundada), quanto à matéria orgânica proveniente de outras fontes

originadas da bacia de drenagem e;

INTRODUÇÃO 17

- dificuldade de se distinguir entre emissões antrópicas decorrentes do alagamento

produzido pelos reservatórios e emissões naturais pré-existentes aos reservatórios.

Esse estudo fez parte dos Relatórios de Referência para o 1º Inventário Nacional de

Emissões e Remoções Antrópicas de Gases de Efeito Estufa destinado a compor a

Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre Mudança do Clima. No entanto, em função

das constatações relatadas acima, os resultados numéricos do estudo foram contabilizados

a parte no Inventário, na forma de um apêndice, indicando a necessidade de intensificar as

pesquisas na área.

Com o intuito de diferenciar as emissões antrópicas e, sobretudo, promover avanços

significativos na compreensão do balanço do carbono em reservatórios de geração de

energia, em 2003 foi iniciado o Projeto Balanço de Carbono em Reservatórios de Furnas

Centrais Elétricas S.A. O projeto foi concebido e executado numa perspectiva integrada e

multi-institucional, e teve a participação da COPPE/UFRJ, INPE, IIEGA e UFJF. O projeto

estudou 8 reservatórios, sete deles localizados no Cerrado e um na mata atlântica,

respeitando a sazonalidade climática e a variabilidade espacial.

Em Dezembro de 2008 a ANEEL torna pública a Chamada no 009/2008. Em 10 de

junho de 2009 a ELETRONORTE como proponente, conjuntamente com CHESF e FURNAS

como cooperadas, enviou à ANEEL projeto de P&D BALCAR em atendimento à Chamada

pública 009/2008. O projeto, além de propor executar campanhas e análises para os

diversos biomas brasileiros, propõe nas suas atividades os seguintes avanços:

- Realização de campanhas em áreas de inundação de futuros aproveitamentos

hidroelétricos;

- Aumento da amostragem temporal e espacial por câmaras de difusão, funis e

armadilhas de sedimentação;

- Aumento da amostragem temporal e espacial das medidas dos componentes do

metabolismo planctônico;

- Realização de experimentos para a determinação das taxas de produção de CH4

(metano), CO2 (dióxido de carbono) e N2O (óxido nitroso), bem como medidas de oxidação

de metano;

- Uso de imagens hiperespectrais para estudos da qualidade da água dos

reservatórios;


- Aprimoramento dos sistemas autônomos de coletas de dados passando a coleta de

uma taxa horária para um intervalo de 10 minutos;

- Estabelecimento de critérios e cálculo de estimativas de emissões líquidas pela

aplicação de descontos para considerar as emissões de GEE que ocorreriam se o

reservatório não existisse;

- Modelagem hidrodinâmica dos reservatórios através do uso de modelos numéricos;

- Desenvolvimento de modelo para simular os processos biogeoquímicos e as

emissões de gases de efeito de estufa em reservatórios.

Objetivos do Projeto BALCAR

O projeto BALCAR foi elaborado com seis objetivos:

1. Estabelecer diretrizes para métodos de amostragem (espacial e temporal), de coleta e

preservação de amostras, análises físico-químicas e biológicas, análises dos dados e

avaliações dos resultados em estudos de emissões de gases de efeito estufa em

reservatórios de hidroelétricas, levando em conta os diferentes tipos, tamanhos, idades e

localizações de reservatórios no Brasil;

2. Realizar campanhas de campo para coleta de dados em um conjunto de oito

reservatórios de aproveitamentos em operação (Tucuruí e Balbina na Região Norte; Serra

da Mesa na Região Centro-Oeste; Xingó na Região Nordeste; Três Marias e Funil na Região

Sudeste; e Segredo e Itaipu na Região Sul) e três áreas de futuros reservatórios de

aproveitamentos em fase de construção (Santo Antonio e Belo Monte na Região Norte; e

Batalha na Região Centro-Oeste);

A incorporação das áreas dos futuros reservatórios de Batalha, Belo Monte e de Santo

Antonio visou à coleta de dados na fase de pré-enchimento, possibilitando a quantificação

das emissões de gases de efeito estufa na fase anterior à existência dos reservatórios (ver

capítulo 2), possibilitando a obtenção das estimativas das taxas de emissões líquidas de

gases de efeito estufa (ver capítulo 4).

Os aproveitamentos em operação e em construção selecionados para o programa de

campanhas de campo encontram-se distribuídos ao longo de gradientes de latitude e

longitude (Figura 1.3.1; Tabela 1.3.1); apresentam exposição diferenciada às entradas de

INTRODUÇÃO 19

frentes frias (modificações térmicas e dinâmicas provocadas por frentes frias afetam o

comportamento hidrodinâmico do corpo d'água alterando as trocas de gases entre o sistema

aquático e a atmosfera); estão situados em diferentes regiões hidrográficas: Amazônica

(Santo Antonio, Belo Monte e Balbina), São Francisco (Três Marias, Xingó), Tocantins-

Araguaia (Serra da Mesa, Tucuruí), Atlântico Sudeste (Funil), e Paraná (Batalha, Segredo e

Itaipu) e diferentes biomas: Floresta Amazônica (Balbina, Santo Antonio, Belo Monte,

Tucuruí); Cerrado (Serra da Mesa, Batalha e Três Marias); Caatinga (Xingó); Mata Atlântica

antropizada (Funil, Segredo e Itaipu).

Figura 1.3.1 - Aproveitamentos Selecionados para as Campanhas de Campo.


Os aproveitamentos em operação encontram-se numa faixa de idades que varia de

15 a 50 anos, abrangendo diferentes fases de sua vida útil e apresentam características e

arranjos construtivos diferenciados quanto ao tamanho, profundidade, grau de

desenvolvimento de margens, altura da tomada d'água, tipo de turbina, tipo de vertedouro,

etc.

Tabela 1.3.1 - Principais Características dos Aproveitamentos Selecionados para as Campanhas de Campo.

Usina

Região Hidrográfica

Bioma

Ano de Enchimento

Potência Instalada

(Mw)

Área (km

2)

Volume (km

3)

Afluência média (m

3/s)

Batalha Paraná Cerrado 2013 52,5 138 1,8 110

Sto Antonio Amazônica Floresta Amazônica 2012 3.150 271 2.1 18.224

Belo Monte Amazônica Floresta Amazônica 2015 11.233 516 4.6 7.804

Balbina Amazônica Floresta Amazônica 1987 250 2.360 17,5 573

Tucurui Araguaia-Tocantins Floresta Amazônica 1985 8.370 3.023 45.5 11.086

Xingó São Francisco Caatinga 1994 3.162 60 3,8 2.860

Três Marias São Francisco Cerrado 1962 396 1.040 15,28 707

Serra da Mesa Paraná Cerrado 1996 1.275 1.784 54 808

Funil Atlântico Sudeste Mata Atlântica 1969 216 40 8,9 232

Segredo Paraná Mata Atlântica 1992 1.260 81 3 855

Itaipu Paraná Mata Atlântica 1984 14.000 1.350 19 10.058

3. Desenvolver modelos para avaliação de emissões líquidas de GEE em reservatórios,

incluindo modelos digitais de superfície de terreno, modelos hidrodinâmicos e modelos de

simulação dos principais processos físicos, químicos e biológicos que governam os regimes

de fluxos de GEE e taxas de sedimentação permanente de carbono na área do reservatório;

4. Levantar e definir boas práticas para o gerenciamento relativo às emissões de GEE

em reservatórios hidrelétricos;

5. Promover a divulgação e disseminação dos resultados do estudo e;

6. Capacitar equipes técnicas para a coleta, análise, tratamento e modelagem dos dados

referentes às emissões de GEE em reservatórios.

INTRODUÇÃO 21

Desenvolvimento

No início do projeto foi conduzido um levantamento do estado da arte, a partir de

contribuições individuais das equipes, revisão e consolidação técnica pelo CEPEL. O

levantamento visou descrever a evolução do conhecimento técnico-científico nos últimos dez

anos sobre os seguintes temas: quantificação de emissões de GEE em reservatórios de

usinas hidroelétricas, aplicações de sensoriamento remoto em estudos de emissões de

GEE, aplicações de medições em tempo real em estudos de emissões de GEE, fluxo de

gases de efeito estufa na interface sedimento-água em rios, lagos e reservatórios, aspectos

limnológicos e de metabolismo planctônico no controle de fluxos de GEE em reservatórios,

abordagens micrometeorológicas para a estimativa dos fluxos de GEE entre a superfície e a

atmosfera, monitoramento da qualidade ambiental da água em reservatórios, lagos e rios e

caracterização de micro-organismos cuja atividade interfere no ciclo do metano em

ambientes aquáticos.

O projeto produziu também um documento denominado de Diretrizes para Análises

Quantitativas de Emissões Líquidas de Gases de Efeito Estufa em Reservatórios, Volume 1

– Programas de Medição e Análise de Dados, consubstanciando um arcabouço de

referência para a execução de análises quantitativas de emissões líquidas de GEE de

reservatórios, contendo recomendações e procedimentos para a execução de medições no

campo e análise de dados.

Durante dois anos, a partir de março de 2011, foram realizadas quatro campanhas de

medição em cada um dos oito reservatórios em operação e dos três sítios de futuros

reservatórios selecionados. Nas campanhas estiveram presentes equipes da COPPE/UFRJ,

do IIEGA, do INPE, da UFJF e da UFPA/USP. Uma equipe do LACEN da Eletronorte

participou das campanhas na região Norte, e uma equipe do LEMMA/UFPR promoveu um

experimento de medições pela técnica de covariâncias turbulentas em Itaipu. A Tabela 1.3.2

apresenta o cronograma de execução destas campanhas.


Tabela 1.3.2 - Programação das Campanhas.

2011

Usina Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez

Batalha X X X X

Tres Marias X X X

Sto Antonio X X X

Serra da

Mesa X X

Tucuruí X X

Funil X X

2012/2013

Usina Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Jan

Tres Marias X

Sto Antonio X

Serra da

Mesa

X X

Tucuruí X X

Balbina X X X X

Belo Monte X X X X

Xingó X X X X

Funil X X

Segredo X X X X

Itaipu X X X X

A equipe da COPPE/UFRJ fez estimativas dos fluxos de GEE na interface água-

atmosfera, amostrando a montante, a jusante e nos lagos, com funis de captação de bolhas

e câmaras de difusão. Para avaliar o aporte de C através das vazões mássicas nos

tributários esta equipe identificou os tributários de maior importância e escolheu nestes

pontos de medição de vazão instantânea e concentrações de COD e COP. A carga orgânica

foi estimada relacionando a afluência da área de drenagem dos pontos amostrados com a

afluência da área de drenagem total ao reservatório. Foram feitas medidas de concentração

de C fresco e permanente em armadilhas de sedimentação posicionadas em diferentes

profundidades da coluna d´água empregando-se o método da sílica como traçador e no

sedimento determinação da cronologia de sedimentação pelo método radiométrico (Pb210)

e medidas de concentração de carbono. As equipes do INPE e do LACEN também fizeram

medições de fluxos de GEE na interface água-atmosfera e na coluna d´água. A equipe do

IIEGA focou a estimativa de fluxos de GEE e concentrações de C e nutrientes na interface

água-sedimento. Na coluna de sedimentos foram determinadas concentrações de matéria

orgânica, C, N, P, íons da água intersticial e metais. A equipe da UFJF coletou dados

relacionados aos processos metabólicos (produção e respiração bacteriana e

INTRODUÇÃO 23

fitoplanctônica) utilizando medições de C14, analisador de fitoplâncton e analisador de gases

infravermelho nas amostras coletadas. A equipe da UFPA/USP coletou amostras para em

laboratório isolar, cultivar e caracterizar morfológica e geneticamente arquéias

metanogênicas e bactérias metanotróficas por expressão dos genes mcrA e pmoA.

O INPE instalou e operou uma plataforma SIMA (toróide onde são instalados

sensores, eletrônica de armazenamento, bateria, painel solar e antena de transmissão) em

cada um dos reservatórios para monitorar e transmitir via satélite as variáveis

meteorológicas e limnológicas, incluindo temperaturas do ar e da água em diversas

profundidades, em uma escala de tempo de 10 minutos. O sistema monitorou também pH e

turbidez, O2 e CO2 dissolvidos, condutividade, nitrato, amônia, profundidade relativa, pressão

atmosférica, radiação solar, direção e intensidade do vento, direção e intensidade da

corrente. Um experimento de medição de fluxos de CO2 pelo método de medição de

covariâncias turbulentas foi aplicado em Itaipu onde foi reativada uma estrutura de medição

(torre) operada pelo LEMMA.

Para cada reservatório a equipe da COPPE desenvolveu uma modelagem

hidrodinâmica bidimensional (promediado na profundidade) e as equipes do CEPEL,

LEMMA e COPPE participaram conjuntamente de desenvolvimento de modelos

hidrodinâmicos, biogeoquímicos e de gases de efeito estufa (unidimensional e

bidimensional) para reservatórios de hidroelétricas (ver capítulo 6).

1.4 Documentos Gerados

Além dos dois volumes já editados, referidos no item anterior, a saber, o Estado da

Arte em Ciclo do Carbono em Reservatórios e as Diretrizes para Análises Quantitativas de

Emissões Líquidas de Gases de Efeito Estufa em Reservatórios, Volume 1 – Programas de

Medição e Análise de Dados, cada executora produziu um relatório final de suas atividades

contendo todos os dados coletados e análises executadas.


1.5 Conteúdo

Este volume contém sete capítulos, sendo o primeiro esta introdução. O capítulo 2

descreve resultados das análises dos dados coletados nas campanhas nos três sítios de

aproveitamentos em construção (Belo Monte, Santo Antônio e Batalha). Ao final do capítulo

apresenta-se uma síntese dos resultados. O capítulo 3 descreve resultados das análises dos

dados coletados campanhas nos oito aproveitamentos em operação (Balbina, Tucuruí,

Xingó, Três Marias, Serra da Mesa, Funil, Itaipu, Segredo. Ao final do capítulo apresenta-se

uma síntese dos resultados. O capítulo 4 apresenta o cálculo de emissões líquidas para

cada um dos oito aproveitamentos em operação. O capítulo 5 apresenta um conjunto de

análises dos dados coletados denominados genericamente como Estudos Especiais. O

capítulo 6 descreve os desenvolvimentos de modelagem hidrodinâmica, biogeoquímica e de

gases. O capítulo 7 finaliza o volume com as conclusões.

PRÉ-ENCHIMENTO 25

CAPÍTULO 2

Pré-Enchimento

2.1 Introdução

realização de campanhas “pré-enchimento” tem como seu principal motivador a

introdução do conceito de emissões líquidas de GEE em usinas hidrelétricas.

Segundo BRASIL (2012), “emissões líquidas de GEE são definidas como

diferenças entre os balanços de emissões e remoções de GEE pós-enchimento, excluindo

emissões provocadas por fontes antropogênicas não relacionadas com o reservatório, e os

balanços de emissões e remoções de GEE pré-enchimento”. Em contraste com a maior

parte das estimativas disponíveis na literatura de estudos em hidrelétricas, que levam em

consideração somente “emissões brutas”, o conceito de emissões líquidas introduz a

descrição, a compreensão e a medição de processos que afetam o armazenamento e

transporte de carbono e nitrogênio na área do alagamento antes e depois do enchimento do

reservatório, visando compor enquadramentos para os balanços de emissões e remoções

pré-enchimento e pós-enchimento de CO2, CH4 e N2O. Neste sentido, campanhas de

medição durante a etapa de construção das usinas antes dos fechamentos das barragens

para o enchimento dos reservatórios visam medir as condições anteriores à formação destes

reservatórios.

Sítios de aproveitamentos hidrelétricos em construção, onde os reservatórios ainda

não foram implantados, constituem-se como uma grande oportunidade para a realização de

medições de fluxos de gases na fase de pré-enchimento e retornar às mesmas usinas após

o enchimento de seus reservatórios para medir os fluxos pós-enchimento, de modo a

concluir estimativas de emissões líquidas totalmente baseadas em medições em campo.

Nos casos onde os reservatórios já foram implantados a possibilidade de ir a campo para

medir fluxos pré-enchimento não está mais aberta, e a estimativa destas emissões é feita

com base em um mapeamento da cobertura e uso do solo antes do enchimento, associando

A


as tipologias encontradas à valores de fluxos de gases disponíveis em literatura para as

áreas em estudo ou em áreas semelhantes. Desta forma, além de proporcionar a

oportunidade de estimativas de emissões líquidas totalmente baseadas em medições

especificas para os aproveitamentos estudados, as campanhas de pré-enchimento

promovem a ampliação da base de dados disponíveis para subsidiar estimativas de

emissões de pré-enchimento de reservatórios existentes.

Este capítulo descreve resultados das análises dos dados coletados nas campanhas

de campo realizadas pelo projeto BALCAR nos locais de aproveitamentos hidrelétricos em

construção (Belo Monte, Santo Antônio e Batalha). Para cada aproveitamento apresenta-se

na primeira sessão uma caracterização seguida pela sessão dos mapeamentos realizados

pelo INPE do uso e cobertura da terra das bacias de drenagem a partir de dados da série

Landsat.

A terceira seção apresenta os estudos limnológicos e de metabolismo planctônico

executados pela UFJF, destacando as medições de densidade e biomassa fitoplanctônica,

zooplanctônica e bacteriana, as medições de respiração planctônica, produção primária e

produção bacteriana.

Na sessão seguinte apresentam-se as medições de concentrações e fluxos difusivos

de GEE na interface sedimento-água realizadas pelo IIEGA.

Na quarta sessão apresentam-se as medições de fluxos difusivo e ebulitivo na

interface água-ar em rio, fluxo difusivo em solo e de carga mássica de carbono executadas

pela COPPE. Esta sessão apresenta também os cálculos dos balanços de emissões e

remoções pré-enchimento de CO2, CH4 e N2O considerando o modelo conceitual proposto

em BRASIL (2012), realizado pela COPPE/UFRJ em parceria com o CEPEL. Seguindo este

modelo, do conjunto de medições de cada campanha foram estimados valores

representativos para a região onde se instalará o aproveitamento de: (i) fluxos ebulitivos

(CH4 e CO2) na interface água-ar em rio; (ii) fluxos difusivos (CH4, CO2 e N2O) na interface

água-ar em rio; (iii) fluxos difusivos (CH4, CO2 e N2O) em solo na área a ser inundada e; (iv)

balanço de emissões/remoções.

No que se refere aos fluxos ebulitivos e difusivos de gases na interface água-ar em

rio, itens (i) e (ii), foram utilizadas as medições das campanhas. Os valores representativos

de cada campanha para os fluxos foram calculados através das medianas dos fluxos

medidos nas câmaras de difusão operadas durante a campanha. Para os fluxos ebulitivos, a

área de rio foi estratificada em zonas de profundidade (0m-5m, 5m-10m, 10m-15m, 15m-

PRÉ-ENCHIMENTO 27

20m, >20m). O fluxo ebulitivo na quinta zona foi considerado nulo. Para as outras zonas, foi

considerada a mediana das medições do conjunto de funis invertidos colocados nestas

faixas de profundidade. O valor representativo foi calculado como a média ponderada pelas

áreas das medianas de cada estrato.

No que se refere aos fluxos difusivos de gases em solo, item (iii), foi utilizada uma

classificação de uso e cobertura da região (obtida junto aos consórcios proprietários de cada

empreendimento) a ser inundada desenvolvida pela COPPE e para cada tipologia os fluxos

foram estabelecidos de acordo com os seguintes critérios: (i) para os gases CH4 e N2O

foram utilizadas as medições por câmaras difusivas em solo das campanhas; (ii) os fluxos de

CO2 das áreas com pecuária e culturas anuais não foram considerados, seguindo as

diretrizes do IPCC (IPCC, 2006) que sugerem considerar as emissões líquidas de CO2

nestas áreas nulas, uma vez que o CO2 capturado por fotossíntese retorna para a atmosfera

por respiração; (iii) no caso de fluxo de CO2 em ambientes naturais (matas, savanas,

campos e caatingas), como as câmaras são fortemente influenciadas pela respiração dos

solos, foram utilizados dados da literatura de experimentos que consideram também

fotossíntese (ex: torres de medição de covariâncias turbulentas). Em particular, para

florestas, devido a grandes incertezas envolvidas no balanço de CO2 destas áreas, foram

considerados três cenários de fluxos: (i) Cenário “Remoção”: uma remoção de 0,89

tonC/ha/ano (894 mgCO2 /m2/dia) medida em estudos localizados em florestas tropicais

naturais maduras (Phillips et al, 1998; Malhi and Phillips, 2004 ); (ii) Cenário “Neutro”: uma

floresta neutra basicamente em equilíbrio de fluxos positivos e negativos de CO2 e; (iii)

Cenário “Emissão”: uma emissão de 1,3 tonC/ha/ano (1,306 mgCO2 /m2/dia) encontrada em

medidas em torres durante três anos na Amazônia central (Saleska et al, 2003).

O capítulo apresenta ao final uma síntese dos resultados para os três

aproveitamentos, incluindo análises de estados tróficos, de concentrações de gases e fluxos

difusivos nos sedimentos e dos balanços de emissões e remoções pré-enchimento de CO2,

CH4 e N2O.


2.2 Belo Monte

2.2.1 Caracterização do aproveitamento

A Usina Hidrelétrica de Belo Monte é uma central hidrelétrica a fio d’água que está em

construção no rio Xingu, no estado do Pará, nas proximidades da cidade de Altamira. Sua

potência instalada será de 11.233 MW; devendo produzir cerca de 39,5 TWh por ano. O lago

da usina terá uma área de 503 km². As obras começaram em junho de 2011 e a primeira

turbina deverá entrar em funcionamento em 2015.

O rio Xingu pertence ao sistema central fluvial amazônico e possui uma extensa rede

de igarapés e igapós (em rios de águas negras e claras), onde a floresta marginal é

periodicamente inundada durante o período de enchente (Junk et al., 1989). É um dos

principais afluentes da margem direita do rio Amazonas, desembocando na proximidade da

cidade de Porto de Moz (PA), aproximadamente 300 km a leste de Santarém e a 400 km da

cidade de Belém. O regime fluvial do médio e baixo Xingu acompanha o regime

pluviométrico dominante na região, apresentando o período de enchentes de dezembro a

maio, com picos em março e abril. Em contrapartida, o período de vazante está concentrado

entre os meses de maio e novembro, tendo seus picos nos meses de agosto a outubro.

A bacia hidrográfica do rio Xingu encontra-se desenvolvida sob a província geológica

do Escudo do Guaporé e se enquadra na classificação de Sioli (1950), como rio de águas

claras. Percorre preferencialmente áreas de drenagem onde afloram em seu maior trecho,

rochas pertencentes ao Embasamento Cristalino da Plataforma Amazônica, constituídas por

materiais pouco solúveis, estando tanto suas cabeceiras quanto seu baixo curso,

destacando-se como principal afluente o rio Iriri, assentados sobre rochas sedimentares,

respectivamente das bacias do Parecis/Paraná e do Amazonas. Apresenta baixas

concentrações de sólidos em suspensão, elementos minerais e nutrientes, principalmente

quando comparados a rios de águas brancas. Dentre os tributários do Xingu, com águas

brancas, destacam-se o rio Bacajá e o igarapé Panelas.

O trecho entre a foz do rio Iriri e a futura usina da Belo Monte o rio Xingu apresenta

baixa turbidez, as águas são, em geral, bem oxigenadas, a condutividade elétrica é baixa e

sofre pouca variação sazonal. Não há evidências de uma alta contribuição da bacia de

drenagem e do processo de decomposição de matéria orgânica nas concentrações de íons.

PRÉ-ENCHIMENTO 29

De uma forma geral o rio Xingu conserva uma boa qualidade de água principalmente

pela alta vazão. Já os tributários menores próximos às áreas de ocupação humana na

cidade de Altamira, são mais afetados pelas atividades que se realizam no seu entorno e,

consequentemente, a qualidade de água diminui com a entrada excessiva de nutrientes e

material em suspensão.

O funcionamento do ecossistema do rio Xingu depende diretamente do ciclo

hidrológico característico da região, principalmente no que diz respeito à biota aquática,

sendo as estações de cheia e enchente as mais importantes para o sistema.

2.2.2 Mapeamento de Uso e Cobertura da Terra

A bacia de drenagem à montante do reservatório tem uma área de aproximadamente

450.000 km2. A Figura 2.2.2.1 mostra a distribuição atual de uso e cobertura do solo na

bacia de drenagem da UHE Belo Monte. A análise do uso atual mostra que é uma área de

ocupação complexa, com diferentes tipos de uso e cobertura, embora a cobertura dominante

seja a de floresta, ocorrem áreas em que a cobertura florestal atual apresenta sinais de corte

seletivo e de queimada principalmente no alto curso da bacia no contato entre o bioma

Floresta e o bioma Cerrado. No alto curso também há grande áreas de agricultura enquanto

que no médio curso, nas bordas oeste e leste da bacia ocorrem atividades agropecuárias,

com agricultura e pastagens.

O interfluvio dos Rios Xingu e Araguaia é uma região de ocupação agropecuária

antiga, que em meados de 1970 já sofria intensa remoção da cobertura vegetal natural

caracterizada por floresta e diferentes fácies de cerrado.

A Tabela 2.2.2.1 mostra a distribuição das classes de uso e cobertura do solo na área

na bacia de drenagem do reservatório da UHE Belo Monte. Pode-se observar que a

cobertura original de floresta encontra-se preservada correspondendo a cerca de 80% da

bacia de drenagem. A segunda classe mais importante que se concentra no alto curso das

bacias que drenam para o Xingu tanto em sua margem leste quanto oeste. O elevando grau

de preservação se deve a existência do Parque Indígena do Xingu, criado na década de

1960, situado ao norte do Mato Grosso, e que ocupa uma área de 30 mil km2.


Figura 2.2.2.1 - Mapa Atual de Uso e Cobertura da Terra da UHE Belo Monte.

Tabela 2.2.2.1- Uso e cobertura da terra na bacia de drenagem do reservatório da UHE Belo Monte.

CLASSES DE USO E COBERTURA ÁREA DAS CLASSES (km²)

MAPA ATUAL

Agricultura 16.816,79

Agropecuária 33.984,55

Agua 2.931,00

Banco de areia 9,36

Campinarana 1.217,87

Cerrado 11.741,71

Corredeiras 350,22

Floresta 236.338,02

Floresta secundária 1.205,10

Nuvem 220,01

Urbano 62,34

PRÉ-ENCHIMENTO 31

O cotejo do mapa atual com as classes de uso e cobertura mostra que algumas

classes mapeadas tais como áreas de desbaste seletivo e queimadas (adicionadas à classe

floresta) indicam que é uma área sujeita a grande pressão no sentido da conversão da

cobertura original em agricultura e agropecuária.

2.2.3 Limnologia e Metabolismo Planctônico

As campanhas de campo da equipe da UFJF em Belo Monte de caráter sazonal

ocorreram em junho, outubro de 2012 e janeiro de 2013. A Figura 2.2.3.1 mostra as

estações de amostragem utilizadas.

Figura 2.2.3.1 - Localização das estações de caracterização limnológica e de metabolismo planctônico no futuro reservatório da UHE Belo Monte.


CARACTERIZAÇÃO LIMNOLÓGICA

A PCA usando nove variáveis abióticas da água e clorofila-a explicou 85,4% da

variabilidade dos dados nos dois primeiros eixos (eixo 1 = 73,3 %; eixo 2 = 12,1 %). As mais

importantes variáveis para a ordenação do eixo 1 foram pH, fósforo total, carbono orgânico

total e clorofila (positivamente) e transparência da água (negativamente). Os resultados da

PCA indicaram que o primeiro componente refletiu maiores concentrações de nutrientes e de

biomassa fitoplanctônica e menor transparência da água associadas às coletas de janeiro de

2013 e o inverso para o conjunto das amostras de junho e setembro de 2012. Assim, o plano

definido pelos dois primeiros componentes descreveu o gradiente da sazonalidade,

separando as amostras de verão das demais épocas (Figura 2.2.3.2).

Figura 2.2.3.2 - Análise de componentes principais (PCA) aplicada a variáveis limnológicas no futuro reservatório de Belo Monte. Unidades amostrais nos diferentes períodos de estudo (pontos). S1= junho, S2=outubro de 2012, S3= janeiro de 2013. Tag= temperatura da água, Cond=condutividade, DS= disco de Secchi (transparência da água), OD=oxigênio dissolvido, NT=nitrogênio total, PT= fósforo total, CID=carbono inorgânico dissolvido, COT= carbono orgânico total, Clo=clorofila-a.

73,3%

12,1

%

S1

S2

S3

73,3%

12,1

%

S1

S2

S3

S1S1

S2S2

S3S3

PRÉ-ENCHIMENTO 33

COMUNIDADES BIOLÓGICAS

Comunidade Fitoplanctônica

De maneira geral, a densidade fitoplanctônica média foi de 4.721 (± 65)

indivíduos/mL. A média máxima entre os pontos foi 6.934 ± 2.479 (RX 25) e mínima foi de

744 (± 293) indivíduos/mL (RX 02; Figura 2.2.3.3). A densidade fitoplanctônica total variou

de 536 indivíduos/mL (RX 02, junho de 2012) a 8.688 indivíduos/mL (RX 25, junho de

2012).

Os maiores valores de biomassa média foram 211 µgC/L ± 67 (RX 19) e os menores,

foram 6,4 µgC/L ± 8,7 (RX 02; Figura 2.2.3.3).

Figura 2.2.3.3 - Densidade fitoplanctônica (ind mL-1) e Biomassa fitoplanctônica (µgC L-1) para todas as estações amostradas no futuro reservatório Belo Monte nas campanhas de junho, outubro de 2012 e janeiro de 2013. Trib = tributários, Corpo princ = corpo principal, Jus=jusante.

0

2000

4000

6000

8000

10000

IDM

IGLH

RX01

RX02

RX03

RX18

RX19

RX24

RX25

RX22

Den

sid

ad

e f

ito

pla

nctô

nic

a

(in

d m

L-1

)

Junho Outubro Janeiro

0

100

200

300

400

500

IDM

IGLH

RX01

RX02

RX03

RX18

RX19

RX24

RX25

RX22

Bio

massa f

ito

pla

nctô

nic

a

(mg

C L

-1)


Trib Corpo princ JusTrib Corpo princ Jus

0

2000

4000

6000

8000

10000

IDM

IGLH

RX01

RX02

RX03

RX18

RX19

RX24

RX25

RX22

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sid

ad

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ito

pla

nctô

nic

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(in

d m

L-1

)


0

100

200

300

400

500

IDM

IGLH

RX01

RX02

RX03

RX18

RX19

RX24

RX25

RX22

Bio

massa f

ito

pla

nctô

nic

a

(mg

C L

-1)


0

2000

4000

6000

8000

10000

IDM

IGLH

RX01

RX02

RX03

RX18

RX19

RX24

RX25

RX22

Den

sid

ad

e f

ito

pla

nctô

nic

a

(in

d m

L-1

)


0

100

200

300

400

500

IDM

IGLH

RX01

RX02

RX03

RX18

RX19

RX24

RX25

RX22

Bio

massa f

ito

pla

nctô

nic

a

(mg

C L

-1)




Comunidade Zooplanctônica

O menor valor de densidade média por ponto registrado variou de 0,73 indivíduos L-1

(RX 18) a 56,01 indivíduos L-1 (IGLH). O menor valor médio de biomassa foi observado no

ponto RX 19 (1,62 µgC L-1), enquanto o maior valor, no ponto RX 03 (28,74 µgC L-1) (Figura

2.2.3.4).

Figura 2.2.3.4 - Densidade zooplanctônica (ind L-1) e Biomassa zooplanctônica (µg C L-1) nas estações amostradas no futuro reservatório Belo Monte nas campanhas de junho, outubro de 2012 e janeiro de 2013.

0

10

20

30

40

50

60

70

IDM

IGLH

RX01

RX02

RX03

RX18

RX19

RX24

RX25

RX22

Bio

massa z

oo

pla

nctô

nic

a

( mg

C L

-1)


Trib Corpo princ Jus

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

IDM

IGLH

RX01

RX02

RX03

RX18

RX19

RX24

RX25

RX22

De

ns

ida

de

zo

op

lan

ctô

nic

a

(in

d L

-1)



0

10

20

30

40

50

60

70

IDM

IGLH

RX01

RX02

RX03

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RX19

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RX25

RX22

Bio

massa z

oo

pla

nctô

nic

a

( mg

C L

-1)



0

10

20

30

40

50

60

70

IDM

IGLH

RX01

RX02

RX03

RX18

RX19

RX24

RX25

RX22

Bio

massa z

oo

pla

nctô

nic

a

( mg

C L

-1)



0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

IDM

IGLH

RX01

RX02

RX03

RX18

RX19

RX24

RX25

RX22

De

ns

ida

de

zo

op

lan

ctô

nic

a

(in

d L

-1)



0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

IDM

IGLH

RX01

RX02

RX03

RX18

RX19

RX24

RX25

RX22

De

ns

ida

de

zo

op

lan

ctô

nic

a

(in

d L

-1)



PRÉ-ENCHIMENTO 35

Comunidade Bacteriana

De maneira geral, a densidade bacteriana média de todas as estações coletadas e

nas campanhas amostradas manteve-se pouco variável, com o valor médio igual 3,2 (± 0,6)

céls 106 mL-1) (Figura 2.2.3.5). Em termos de biomassa total, seguiu o mesmo padrão dos

resultados de densidade, com média geral igual a 55,37 ± 25,64 céls 106 mL-1 (Figura

2.2.3.5).

Figura 2.2.3.5 - Densidade bacteriana (cels 106 mL-1) e Biomassa bacteriana (µgC L-1) nas estações amostradas no futuro reservatório Belo Monte nas campanhas de junho, outubro de 2012 e janeiro de 2013.

METABOLISMO

Respiração Planctônica

A maior taxa de respiração planctônica foi observada no ponto RX 19 na campanha

de janeiro de 2013 (615,94 mgC m-2 dia-1) (Figura 2.2.3.6), enquanto a menor taxa ocorreu

na estação RX 03, em janeiro de 2013 (78,75 mgC m-2 dia-1).

Produção Primária

As maiores taxas de produção primária (mgC m-2 dia-1) foram encontradas, em geral,

no mês de junho (Figura 2.2.3.6). A produção primária variou de 0,34 (RX 22, outubro de

2012) a 90,18 mgC m-2 dia-1 (RX 22, junho de 2012).

Produção Bacteriana

A produção bacteriana média por ponto variou de 8,53 mgC m-2 dia-1 (RX 03, janeiro

de 2013) a 112,28 mgC m-2 dia-1 (RX 18, junho de 2012 (Figura 2.2.3.6).

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

RX03

RX18

RX19

RX22

Den

sid

ad

e b

acte

rian

a

(céls

10

6 m

L-1

)


Corpo princ Jus

0

10

20

30

40

50

60

70

80

RX03

RX18

RX19

RX22

Bio

ma

ssa

ba

cte

ria

na

( mg

C L

-1)


Corpo princ Jus

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

RX03

RX18

RX19

RX22

Den

sid

ad

e b

acte

rian

a

(céls

10

6 m

L-1

)


Corpo princ Jus

0

10

20

30

40

50

60

70

80

RX03

RX18

RX19

RX22

Bio

ma

ssa

ba

cte

ria

na

( mg

C L

-1)


Corpo princ Jus


Figura 2.2.3.6 - Respiração planctônica (mg C m-2 dia-1), Produção primária (mgC m-2 dia-1) e Produção bacteriana (mgC m-2 dia-1) no futuro reservatório Belo Monte nas campanhas de junho, outubro de 2012 e janeiro de 2013.

0

100

200

300

400

500

600

700

RX03

RX18

RX19

RX22

Re

sp

ira

ção

pla

nc

tôn

ica

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


Corpo princ Jus

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

RX03

RX18

RX19

RX22

Pro

du

ção

pri

mári

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


Corpo princ Jus

0

20

40

60

80

100

120

RX03

RX18

RX19

RX22

Pro

du

ção

bacte

rian

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


Corpo princ Jus

0

100

200

300

400

500

600

700

RX03

RX18

RX19

RX22

Re

sp

ira

ção

pla

nc

tôn

ica

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


Corpo princ Jus

0

100

200

300

400

500

600

700

RX03

RX18

RX19

RX22

Re

sp

ira

ção

pla

nc

tôn

ica

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


Corpo princ Jus

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

RX03

RX18

RX19

RX22

Pro

du

ção

pri

mári

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


Corpo princ Jus

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

RX03

RX18

RX19

RX22

Pro

du

ção

pri

mári

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


Corpo princ Jus

0

20

40

60

80

100

120

RX03

RX18

RX19

RX22

Pro

du

ção

bacte

rian

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


Corpo princ Jus

0

20

40

60

80

100

120

RX03

RX18

RX19

RX22

Pro

du

ção

bacte

rian

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


Corpo princ Jus

PRÉ-ENCHIMENTO 37

2.2.4 Concentrações de gases e fluxos difusivos nos sedimentos

As campanhas de campo da equipe do IIEGA no rio Xingu e tributários foram

realizadas nas seguintes datas: 1° campanha - 17 a 19 de março de 2012; 2° campanha –

23 a 25 de junho de 2012; 3° campanha – 20 a 22 de outubro de 2012; 4° campanha – 19 a

21 de janeiro de 2013. Em cada uma das campanhas foram amostrados 12 pontos indicados

na Figura 2.2.4.1.

Figura 2.2.4.1 - Imagem de satélite da área do futuro reservatório da UHE Belo Monte, localizada no rio Xingu, estado do Pará, e os pontos amostrados pela equipe da AIIEGA nas 4 campanhas de campo realizadas Pontos em vermelho: utilizados para coleta de amostras de água e de sedimento; em amarelo: utilizados, também, para coleta de sedimento para realização de experimentos. Fonte da imagem: Google Earth.

Na Figura 2.2.4.2 estão apresentados os gráficos das concentrações integradas nos

sedimentos e fluxos difusivos da interface sedimento-água de CH4, CO2 e N2O amostrados

ao longo do futuro reservatório de Belo Monte durante as 4 campanhas de campo. Foram

encontradas concentrações e fluxos difusivos de CO2 superiores quando comparados aos

de CH4, em função das condições lóticas e mais oxigenadas das águas do sistema, que

favorecem os processos microbiológicos oxidativos que resultam na maior produção de CO2

em relação ao CH4. Porém, mesmos mais baixos, as concentrações e os fluxos difusivos de

CH4 foram significativos em alguns pontos, tais como RX22, RX24 e nos igarapés. Padrões

semelhantes foram também observados em relação à concentração e ao fluxo difusivo de

N2O, apesar dos valores terem sido muito inferiores quando comparados aos fluxos difusivos

de CH4 e CO2.


Figura 2.2.4.2 - Concentrações integradas de CH4, CO2 e N2O nos sedimentos e Fluxos difusivos na interface sedimento-água em Belo Monte. Valores de N2O em µmol.

2.2.5 Fluxos Difusivos e Ebulitivos em Rio e em Solo e Carga Mássica de C

As campanhas de medição da equipe da COPPE em Belo Monte ocorreram em

março, julho, setembro e dezembro de 2012. Nestas campanhas, em solo foram realizadas

amostragens de fluxo difusivo por câmaras em 14 pontos, sendo 7 em mata ciliar e 7 fora da

mata ciliar (capim, pasto, vegetação rasteira). Na área aquática (rio e igarapés) foram

realizadas amostragens de fluxo difusivo por câmaras flutuantes em 25 pontos; amostragens

de fluxo ebulitivo por funis invertidos em 13 pontos e realizadas 3 medidas de vazões e

cargas mássicas de carbono nos principais tributários do reservatório de Belo Monte.

Adicionalmente a vazão do rio Xingú foi obtida em régua instalada a montante do

empreendimento. Foram ainda medidos perfis de parâmetros fisicos e químicos em 13

pontos de rio. A Figura 2.2.5.1 traz a localização dos pontos de medição de fluxos difusivos

e ebulitivos na interface água-ar.

0

20

40

60

80

100

120

RX22 RX03 RX25 RX24 RX18 RX01 RX20 RX19 IDM IGLH RX02 LG01

Corpo central (rio Xingu) Tributários

CH

4 (m

mo

l m-2

)

Concentração integrada de CH4 no sedimento (0 - 4cm)Reservatório de Belo Monte (pré-enchimento)

Mar/2012

Jun/2012

Out/2012

Jan/2013

Jusante Montante

0

20

40

60

80

100

120



CO

2 (m

mo

l m-2

)

Concentração integrada de CO2 no sedimento (0 - 4cm)Reservatório de Belo Monte (pré-enchimento)

Mar/2012

Jun/2012

Out/2012

Jan/2013

Jusante Montante

-20

0

20

40

60

80

100



CH

4 (m

mo

l m-2

d-1

)

Fluxo difusivo de CH4 na interface sedimento-águaReservatório de Belo Monte (pré-enchimento)

Mar/2012

Jun/2012

Out/2012

Jan/2013

Jusante Montante

0

20

40

60

80

100


Corpo central (rio Xingu) TributáriosC

O2

(m

mo

l m-2

d-1

)

Fluxo difusivo de CO2 na interface sedimento-águaReservatório de Belo Monte (pré-enchimento)

Mar/2012

Jun/2012

Out/2012

Jan/2013

Jusante Montante

0

2

4

6

8

10

12


Rio Xingu Tributários do Xingu

N2

O (u

mo

l/L

)

Concentração de N2O no sedimento (0 - 1cm)Reservatório de Belo Monte (pré-enchimento)

Mar/2012

Jun/2012

Out/2012

Jan/2013

Jusante Montante

0

50

100

150

200

250


Rio Xingu Tributários do Xingu

Flu

xo

de

N2

O (

um

ol m

-2d

-1)

Fluxo difusivo de N2O na interface sedimento-águaReservatório de Belo Monte (pré-enchimento)

Mar/2012

Jun/2012

Out/2012

Jan/2013

Jusante Montante

PRÉ-ENCHIMENTO 39

Câmaras flutuantes

Funis invertidos

Medida de vazão e carga mássica

Armadilhas de sedimentação

Câmaras de Solo

Figura 2.2.5.1 - Mapa dos pontos de medidas de fluxo difusivo com câmaras flutuantes, medidas de fluxos ebulitivos com funis invertidos, principais tributários com os pontos de medidas de vazão e coleta de água para medida de carbono, e pontos para as armadilhas de sedimentação em Belo Monte.


A tabela 2.2.5.1 apresenta as estimativas de carga mássica de carbono no rio Xingú

de cada campanha e valor médio em tC/dia. A Figura 2.2.5.2 apresenta para cada fluxo de

GEE os valores representativos obtidos das medições de cada campanha e na ultima linha,

a média dos valores das quatro campanhas.

Tabela 2.2.5.1 - Carga Mássica em Belo Monte

Campanha Carga Mássica

Entrada Saída

1 23366 23287

2 1396 1111

3 494 491

4 6794 9208

Total 32050 34097

Figura 2.2.5.2 - Fluxos em mg.m-2.dia-1 em Belo Monte

1 2 3 4

01

00

02

50

0

campanhas

mg

/m2

.dia

RIO DIFUSIVO CO2

1 2 3 4

02

46

campanhas

mg

/m2

.dia

RIO DIFUSIVO CH4

1 2 3 4

0.0

0.2

0.4

campanhasm

g/m

2.d

ia

RIO DIFUSIVO N2O

1 2 3 4

0.0

0.0

04

0.0

10

campanhas

mg

/m2

.dia

RIO EBULITIVO CO2

1 2 3 4

0.0

0.1

0

campanhas

mg

/m2

.dia

RIO EBULITIVO CH4

BELO MONTE

1 2 3 4

04

00

08

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia

MATA CILIAR CO2

1 2 3 4

05

10

15

campanhas

mg

/m2

.dia

MATA CILIAR CH4

1 2 3 4

0.0

0.4

0.8

1.2

campanhas

mg

/m2

.dia

MATA CILIAR N2O

1 2 3 4

01

00

00

25

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia

PASTO CO2

1 2 3 4

05

10

15

campanhas

mg

/m2

.dia

PASTO CH4

1 2 3 4

0.0

0.4

0.8

1.2

campanhas

mg

/m2

.dia

PASTO N2O

PRÉ-ENCHIMENTO 41

2.2.6 Balanços de Emissões e Remoções de GEE

A área a ser inundada pelo aproveitamento foi compartimentada em três setores: rio

(359,21 km2), mata ciliar (228 km2) e pasto (39,73 km2). Considerou-se as médias dos fluxos

representativos das campanhas para: (i) fluxos dos três gases do setor rio, e (ii) fluxos de

CH4 e N2O da mata ciliar e do pasto.

O fluxo de CO2 do pasto não foi considerado, seguindo as diretrizes do IPCC (IPCC,

2006) que sugerem considerar as emissões líquidas de CO2 em pastos nulas, uma vez que

o CO2 capturado por fotossíntese retorna para a atmosfera por respiração.

Para os fluxos de CO2 de mata ciliar foram considerados os três cenários de floresta

tropical descritos acima.

A tabela 2.2.6.1 apresenta o balanço de emissões e remoções para cada gás obtido

para a área do aproveitamento de Belo Monte em t/dia. A última linha fornece valores

agregados em toneladas equivalente de CO2 onde se somam as emissões de cada gás

multiplicadas por pelo seu potencial de aquecimento global (25 para o CH4, 1 para o CO2 e

298 para o N2O de acordo com o GWP para o horizonte de 100 do IPCC (IPCC, 2007a).

Tabela 2.2.6.1 - Balanço de Emissões e Remoções em Belo Monte.

Variável Unidade Rio Solo

TOTAL

Difusão Ebulição Subtotal Mata Ciliar Pasto Subtotal

Área km2 359,21 359,21 359,21 228,00 39,73 267,73 626,94

Emissões ou Remoções de CO2

tCO2/dia

-203,83 * - -203,83 356,70 *

560,53 0,002 560,53 0,00 ** - 0,00 560,53 **

297,77 *** - 297,77 858,30 ***

Emissões e Remoções de CH4

tCH4/dia 1,65 0,02 1,67 2,59 0,40 2,98 4,66

tCO2e/dia 41,32 0,51 41,83 64,69 9,90 74,59 116,42

Emissões e Remoções de

N2O

tN2O/dia 0,13 0,00 0,13 0,14 0,03 0,17 0,30

tCO2e/dia 38,59 0,00 38,59 40,98 9,26 50,24 88,83

Balanço de Emissões e Remoções

-98,17 19,16 -79,00 561,94 *

tCO2e/dia 640,44 0,51 640,95 105,66 19,16 124,83 765,78 **

403,43 19,16 422,60 1.063,54 ***

*Cenário floresta remoção; **Cenário floresta neutra ***Cenário floresta emissão; - considerado nulo

2.3 Santo Antônio


A Usina Hidroelétrica de Santo Antônio encontra-se instalada no rio Madeira, distante

7 km de Porto Velho, estado de Rondônia nas coordenadas geográficas 08 48’04,0" S e 63

56’59,8" W. A UHE Santo Antônio terá uma área de 350 km², e uma área de drenagem de


988.873 km². O rio Madeira tem vazão que varia de 4 mil m³ por segundo na época de seca

e 45 mil m³ por segundo na cheia. As áreas inundadas serão praticamente as mesmas que

ocorrem durante as cheias anuais do rio Madeira. A potência instalada será de 3.150 MW

com 44 turbinas de tipo bulbo.

As águas do rio Madeira são invariavelmente turvas, pois transportam uma enorme

quantidade de sedimentos — silte, argila e areia em suspensão em suas águas o ano todo,

depositando-se em suas várzeas.

Na região as temperaturas médias são próximas a 25ºC, mas pode atingir os 35ºC em

alguns dias entre setembro e novembro, período tipicamente chuvoso. No inverno podem

ser registrados valores inferiores a 9ºC entre junho e julho, período com menor precipitação.

A umidade do ar é alta, variando entre 81%, em julho, e 89%, em dezembro. O clima quente

e úmido, a qualidade dos solos e outras condições geográficas proporcionam a toda a

Região Amazônica uma cobertura vegetal notoriamente densa, abundante e diversificada.

Na região de Santo Antônio, especialmente às margens do rio Madeira, se observam

formações florestais conhecidas localmente como florestas de terra firme que se

caracterizam pela presença de árvores espaçadas, formando um dossel aberto, com altura

média de 40m, de onde emergem árvores maiores, dentre as quais a castanha-do-pará, o

tauari, a muiracatiara e o angelim, com até 55m de altura. Em meio a essas formações

florestais, se encontram agrupamentos de palmeiras, em especial de babaçu, inajá e

tucumã, formando mosaicos.

O ciclo bastante marcado por cheias e secas característico da região influencia a

composição físico-química e biológica das águas do Madeira pela fonte diferenciada da água

e pelo volume que causa o alagamento das várzeas incorporando enorme volume de

material alóctone no rio.

O clima equatorial tropical da bacia Amazônica e a baixa altitude na região estudada

influenciam a estrutura térmica das águas. A temperatura das águas é, durante todo o ano,

bastante homogênea, não havendo uma variação sazonal marcada nem estratificação

vertical na coluna d’água.


A distribuição da cobertura e uso da terra na parte brasileira da bacia do

aproveitamento de Santo Antonio pode ser observada na Figura 2.3.2.1.

PRÉ-ENCHIMENTO 43

Figura 2.3.2.1 - Mapa atual uso e cobertura na bacia de drenagem (captação) do reservatório da UHE Santo Antônio

A análise da Figura 2.3.2.1 mostra que a parte brasileira da bacia de drenagem do

reservatório já se encontra bastante alterada com extensas áreas ocupadas por atividade

agropecuária e por floresta secundária. A Tabela 2.3.2.1 mostra a área de cada uma das

classes mapeadas. Pode-se verificar que a área ocupada por floresta corresponde a cerca

de 60 % da bacia de drenagem, enquanto as áreas de floresta secundária (ou pastos em

pousio) representam juntas cerca de 30% dela.


Tabela 2.3.2.1 - Uso e cobertura da terra na parte brasileira da bacia de drenagem do reservatório da UHE Santo Antônio.

TIPO DE USO E COBERTURA DA TERRA AREA OCUPADA PELAS CLASSES (km²)

MAPA ATUAL


Água 219,83

Banco de areia 30,31

Cerrado 561,26

Floresta 10.431,88

Floresta secundária 2.363,48

Urbano 87,74


As campanhas de campo feitas pela equipe da UFJF em Santo Antonio de caráter

sazonal ocorreram em maio, agosto e dezembro de 2011 e fevereiro de 2012. A Figura

2.3.3.1 mostra as estações de amostragem utilizadas.

Figura 2.3.3.1 - Localização das estações de caracterização limnológica e de metabolismo planctônico no futuro reservatório da UHE Santo Antonio.

PRÉ-ENCHIMENTO 45




importantes variáveis para a ordenação do eixo 1 foram transparência da água

(positivamente) e pH, fósforo total, carbono inorgânico dissolvido e condutividade

(negativamente). Já para o eixo 2 destacaram-se nitrogênio total (positivamente) e oxigênio

dissolvido e temperatura da água (negativamente). Os resultados da PCA indicaram que o

primeiro componente refletiu uma maior transparência da água (disco de Secchi), associada

a amostras, sobretudo dos tributários (dados não mostrados) de todos os períodos, e

maiores concentrações de fósforo total, condutividade e pH associados a amostras da calha

principal do rio Madeira. Já o segundo componente ordenou as amostras de agosto e

dezembro associadas a maiores concentrações de oxigênio dissolvido e clorofila-a, e a

amostras de maio e fevereiro associadas a maiores concentrações de nitrogênio total. Dessa

forma, o plano definido pelos dois primeiros componentes descreveu tanto o gradiente

espacial como temporal (Figura 2.2.3.2).

Figura 2.2.3.2 - Análise de componentes principais (PCA) aplicada a variáveis limnológicas no futuro reservatório de Santo Antonio. Unidades amostrais nos diferentes períodos de estudo (pontos). S1= maio, S2=agosto, S3= dezembro de 2011 e S4-fevereiro de 2012. Tag= temperatura da água, Cond=condutividade, DS= disco de Secchi (transparência da água), OD=oxigênio dissolvido, NT=nitrogênio total, PT= fósforo total, CID=carbono inorgânico dissolvido, COT= carbono orgânico total, Clo=clorofila-a.

57,6%

12,7

%

S1

S2

S3

S4

57,6%

12,7

%

S1

S2

S3

S4

S1S1

S2S2

S3S3

S4S4




De maneira geral, a densidade fitoplanctônica média foi de 1601 (± 1653) indivíduos

mL-1. A média máxima entre os pontos foi 3787 ± 3369 (TEO) e a mínima de 759 (± 424)

indivíduos mL-1 (MON 05; Figura 2.3.3.3). A densidade fitoplanctônica total variou de 179

indivíduos mL-1 (MON 05, fevereiro de 2012) a 8152 indivíduos mL-1 (JAC 02, agosto de

2011).

O maior valor de biomassa média foi de 101,60 µgC L-1 ± 89,95 (TEO) e o menor, de

0,81 µgC L-1 ± 0,66 (MON 01; Figura 2.3.3.3).

Figura 2.3.3.3 - Densidade fitoplanctônica (ind mL-1) e Biomassa fitoplanctônica (µgC L-1) para todas as estações amostradas na futura UHE Santo Antonio para as campanhas de maio, agosto, dezembro de 2011 e fevereiro de 2012.


A máxima densidade zooplanctônica média entre os períodos foi de 158,71 (± 82,17)

indivíduos L-1 e mínima de 0,11 indivíduos L-1. Durante o monitoramento, a densidade

zooplanctônica total variou significativamente, com máxima de 226,00 ind L-1 (JAT I, junho) e

valor mínimo de 0 indivíduos L-1 (MON 05 e MON 01, maio de 2011; MON 05 e MON, 02

dezembro de 2011) (Figura 2.3.3.4).

Em termos de biomassa total, os maiores valores foram 169,29 µgC L-1 (JAT I, maio

de 2011) e os menores < 0,002 µgC L-1 (MON 05 e MON 01 em maio de 2011; MON 05 e

MON 02 em dezembro de 2011; Figura 2.3.3.4).

0

50

100

150

200

250

CAR

CRC

JAC 0

1

JAC 0

2

JAT I

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2

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N 0

3

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5

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-1)

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0

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8000

10000

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d m

L-1

)



PRÉ-ENCHIMENTO 47

Figura 2.3.3.4 - Densidade zooplanctônica (ind L-1) e Biomassa zooplanctônica (µgC L-1) nas estações amostradas na futura UHE Santo Antonio para as campanhas de maio, agosto, dezembro de 2011 e fevereiro de 2012.


De maneira geral, a densidade bacteriana média mínima foi de 0,40 (± 0,39) céls 106

mL-1 (MON 05) e a máxima de 1,46 (± 1,76) céls 106 mL-1 (JAT I). A densidade bacteriana

total variou de 0,05 céls 106 mL-1 (JUS 01, maio de 2011) a 4,06 céls 106 mL-1 (JAT I,

fevereiro de 2012; Figura 2.3.3.5).

Em termos de biomassa total, a menor contribuição foi de 8,07 ± 7,77 (MON 05) e a

maior de 29,25 ± 35,29 µgC L-1 (JAT I). O maior valor de biomassa foi 81,19 µgC L-1 (JAT I,

fevereiro de 2012) e o menor 1,04 µgC L-1 (JUS 01, maio de 2011; Figura 2.3.3.5).

Figura 2.3.3.5 - Densidade bacteriana (cels 106 mL-1) e Biomassa bacteriana (µgC L-1) nas estações amostradas na futura UHE Santo Antonio para as campanhas de maio, agosto, dezembro de 2011 e fevereiro de 2012.

0

50

100

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JAC 0

1

JAC 0

2

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I

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N 0

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L-1

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20

40

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METABOLISMO


A atividade autotrófica e heterotrófica desempenha papel importante na emissão e

dinâmica de CO2 em reservatórios. A produtividade primária e a respiração das

comunidades são descritores sintéticos do metabolismo dos ecossistemas e o balanço entre

eles apontam para a interpretação da heterotrofia de um ecossistema aquático determinada

pela relação Produção/Respiração e indicam a dependência do ambiente externo.

A estação JUS 01 apresentou a menor taxa de respiração planctônica (302 mgC m-2

dia-1), em agosto de 2011, enquanto a maior ocorreu na estação JAT I, em fevereiro de 2012

(7532 mgC m-2 dia-1).


As menores taxas de produção primária (mgC m-2 dia-1) foram encontradas, em geral,

no mês de dezembro em todas as estações amostradas, exceto JAT I, onde a menor

produtividade primária foi observada em maio de 2011 (Figura 2.3.3.6). A produção primária

variou de 0,01 (JAT I no mês de maio de 2011) a 67,64 mgC m-2 dia-1 (JAT I em fevereiro

de 2012).


A produção bacteriana variou de 1,6 mgC m-2 dia-1 (MON 03, maio de 2011) a 297

mgC m-2 dia-1 (MON 03, agosto de 2011). Considerando todas as estações e campanha a

média da produção bacteriana foi 38,48 mgC m-2 dia-1 (Figura 2.3.3.6)

PRÉ-ENCHIMENTO 49

Figura 2.3.3.6 - Respiração planctônica (mgC m-2 dia-1), Produção primária (mgC m-2 dia-1) e Produção bacteriana (mg C m-2 dia-1) nas estações amostradas na futura UHE Santo Antonio para as campanhas de maio, agosto, dezembro de 2011 e fevereiro de 2012.


A equipe da IIEGA realizou as campanhas de campo no rio Madeira e tributários nas

seguintes datas: 1° campanha - 17 a 19 de maio de 2011; 2° campanha – 23 a 25 de agosto

de 2011; 3° campanha – 22 a 24 de novembro de 2011; 4° campanha – 28 de fevereiro a 1°

de março de 2012. Em cada uma das campanhas foram amostrados 12 pontos indicados na

Figura 2.3.4.1.

0

3000

6000

9000

12000

JAT I

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Figura 2.3.4.1 - Imagem de satélite da área do futuro reservatório da UHE Batalha, localizada entre os estados de Minas Gerais e Goiás, e os pontos de amostragem de água e de sedimento utilizados nas 4 campanhas de campo. Fonte da imagem: Google Earth.

Na Figura 2.3.4.2 estão apresentados os gráficos das concentrações de CH4, CO2 e

N2O integradas nos sedimentos amostrados ao longo do futuro reservatório de Santo

Antônio. Foram encontradas concentrações e fluxos difusivos de CO2 muito superiores

quando comparados aos de CH4 , muito em função das condições lóticas e mais oxigenadas

das águas do sistema, que favorecem os processos microbiológicos oxidativos que resultam

na produção de CO2. Apesar de baixas, as concentrações mais elevadas de CH4 foram

observadas, em geral, nos tributários, principalmente nos pontos CRC, JAC01 e CAR,

relacionadas possivelmente às características sedimentares próprias nesses locais, bem

como às concentrações mais reduzidas de oxigênio dissolvido na água e no sedimento

promovido pelo represamento desses rios pelo rio Madeira em períodos de maior cota.

PRÉ-ENCHIMENTO 51

Figura 2.3.4.2 - Concentrações integradas nos sedimentos e fluxos difusivos de CH4 e CO2 N2O através da interface sedimento-água amostrados em Santo Antônio durante as 4 campanhas de campo. Valores de N2O em µmol.

0

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Ago/2011

Nov/2011

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Co

nc. i

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-2)

Pontos

Conc. integrada de CO2 nos sedimentos (0 - 4 cm) Reservatório de Santo Antônio

Mai/2011

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Nov/2011

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-1)

Pontos

Fluxo difusivo de CH4 na interface sedimento-águaReservatório de Santo Antônio

Mai/2011

Ago/2011

Nov/2011

Fev/2012

0

20

40

60

80

100

JU

S02

JU

S01

MO

N01

MO

N02

MO

N03

MO

N04

MO

N05

JA

T01

TE

O

CR

C

JA

C01

CA

R


Flu

xo

dif

. CO

2(m

mo

l m-2

d-1

)

Pontos

Fluxo difusivo de CO2 na interface sedimento-águaReservatório de Santo Antônio

Mai/2011

Ago/2011

Nov/2011

Fev/2012

-10

0

10

20

30

40

50

JU

S02

JU

S01

MO

N01

MO

N02

MO

N03

MO

N04

MO

N05

JA

T01

TE

O

CR

C

JA

C01

CA

R


N2

O (u

mo

l m-2

d-1

)

Fluxo difusivo de N2O na interface sedimento-águaReservatório de Santo Antônio (pré-enchimento)

Mai/2011

Ago/2011

Nov/2011

Fev/2012

Jusante Montante

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

JU

S02

JU

S01

MO

N01

MO

N02

MO

N03

MO

N04

MO

N05

JA

T01

TE

O

CR

C

JA

C01

CA

R


N2

O (u

mo

l m-2

)

Conc. de N2O no sedimento superficial (0 - 1 cm)Reservatório de Santo Antônio (pré-enchimento)

Mai/2011

Ago/2011

Nov/2011

Fev/2012

Jusante Montante


2.3.5 Fluxos Difusivos e Ebulitivos em rio e em solo e Carga Mássica de C

As campanhas de medição da equipe da COPPE em Santo Antonio ocorreram em

maio, setembro e dezembro de 2011 e março de 2012. Nestas campanhas, em solo foram

realizadas amostragens de fluxo difusivo por câmaras em 18 pontos, sendo 11 em mata

ciliar e 2 em Pasto e 5 em área desmatada. Em rio foram realizadas amostragens de fluxo

difusivo por câmaras flutuantes em 33 pontos; amostragens de fluxo ebulitivo por funis

invertidos em 16 pontos e realizadas 2 medidas de vazões e carga mássica de carbono,

uma no rio Madeira e outra no rio Jaci-Paranã. Foram ainda instaladas armadilhas de

sedimentação em 16 pontos de rio. A Figura 2.3.5.1 traz a localização dos pontos de

medição de fluxos difusivos e ebulitivos na interface água-ar, os pontos de medidas de

vazão e coleta de água para medida de carbono e para armadilhas de sedimentação.

PRÉ-ENCHIMENTO 53

Câmaras flutuantes

Funis invertidos

Medida de vazão e carga mássica Armadilhas de sedimentação

Câmaras de solo

Figura 2.3.5.1 - Mapa dos pontos de medidas de fluxo difusivo com câmaras flutuantes, medidas de fluxos ebulitivos com funis invertidos, principais tributários com os pontos de medidas de vazão e coleta de água para medida de carbono, pontos para as armadilhas de sedimentação, e pontos de amostragem de fluxo difusivo câmara de solo em Santo Antônio.


A tabela 2.3.5.1 apresenta as estimativas de carga mássica de carbono no rio Madeira de

cada campanha e valor médio em t C/dia. Basicamente a carga de entrada de carbono ou

outras espécies químicas deve-se manter em um mesmo patamar, em distâncias curtas de

trecho de rios. Logo, não consideramos medir entrada e saída de carbono neste trecho de

rio; A figura 2.3.5.2 apresenta para cada fluxo de GEE os valores representativos obtidos

das medições de cada campanha e na última linha, a média dos valores das quatro

campanhas1.

Tabela 2.3.5.1 - Carga Mássica em Santo Antonio


Entrada Saída

1 2620 n.c.

2 3614 n.c.

3 4544 n.c.

4 79450 n.c.

Total 90227 n.c.

Figura 2.3.5.2 - Fluxos em mg.m-2.dia-1 em Santo Antonio.

1 As medições de fluxo de solo da segunda campanha foram desprezadas por quebra de equipamento.

1 2 3 4

05

00

01

50

00

campanhas

mg

/m2

.dia

RIO DIFUSIVO CO2

1 2 3 4

02

46

8

campanhas

mg

/m2

.dia

RIO DIFUSIVO CH4

2 3 4

0.0

1.0

2.0

campanhas

mg

/m2

.dia

RIO DIFUSIVO N2O

1 2 3 4

0.0

0.4

0.8

campanhas

mg

/m2

.dia

RIO EBULITIVO CO2

1 2 3 4

01

23

45

6

campanhas

mg

/m2

.dia

RIO EBULITIVO CH4

SANTO ANTONIO

1 3 4

01

00

00

25

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia

MATA CILIAR CO2

1 3 4

02

46

81

2

campanhas

mg

/m2

.dia

MATA CILIAR CH4

1 3 4

01

23

4

campanhas

mg

/m2

.dia

MATA CILIAR N2O

1 3 4

02

00

00

40

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia

PASTO CO2

1 3 4

02

46

81

2

campanhas

mg

/m2

.dia

PASTO CH4

1 3 4

-10

12

34

campanhas

mg

/m2

.dia

PASTO N2O

PRÉ-ENCHIMENTO 55


A área a ser inundada pelo aproveitamento foi compartimentada em quatro setores:

rio (142 km2), mata ciliar (61,37 km2), área desmatada (2,71 km2) e pasto (31,8 km2).

Consideraram-se as médias dos fluxos representativos das campanhas para: (i) fluxos dos

três gases do setor rio, (ii) fluxo de CO2 da área desmatada, e (iii) fluxos de CH4 e N2O da

mata ciliar, da área desmatada e do pasto.

O fluxo de CO2 do pasto não foi considerado, seguindo as diretrizes do IPCC (IPCC,

2006) que sugerem considerar as emissões líquidas de CO2 em pastos nulas, uma vez que

o CO2 capturado por fotossíntese retorna para a atmosfera por respiração.




para a área do aproveitamento de Santo Antonio em t/dia. A última linha fornece valores

agregados em toneladas equivalente de CO2 onde se somam as emissões de cada gás

multiplicadas por pelo seu potencial de aquecimento global (25 para o CH4, 1 para o CO2 e

298 para o N2O de acordo com o GWP para o horizonte de 100 do IPCC (IPCC, 2007a).

Tabela 2.3.6.1 - Balanço de Emissões e Remoções em Santo Antônio


TOTAL

Difusivo Ebulitivo Subtotal Mata Ciliar Pasto Subtotal

Área km2 142,04 142,04 142,04 64,08 28,47 92,55 234,59

Emissões ou Remoções de

CO2 tCO2/dia

-57,29 * - -57,29 1.225,41 *

1.282,66 0,04 1.282,70 0,00 ** - 0,00 1.282,70 **

83,69 *** - 83,69 1.366,39 ***


CH4

tCH4/dia 0,85 0,42 1,27 0,33 0,16 0,48 1,76

tCO2e/dia 21,37 10,47 31,84 8,14 3,95 12,10 43,94


N2O

tN2O/dia 0,17 0,00 0,17 0,13 0,05 0,18 0,34

tCO2e/dia 49,20 0,00 49,20 37,75 15,53 53,27 102,47


-11,40 19,48 8,08 1.371,83 *

tCO2e/dia 1.353,23 10,51 1.363,75 45,89 19,48 65,37 1.429,12 **

129,58 19,48 149,06 1.512,80 ***

*Cenário floresta remoção; **Cenário floresta neutra; ***Cenário floresta emissão; - considerado nulo


2.4 Batalha


A Usina Hidrelétrica Batalha, ainda em construção, está localizada no rio São Marcos,

um dos principais afluentes da margem direita do Rio Paranaíba, e divide os estados de

Minas Gerais e Goiás, no limite entre os municípios de Paracatu e Cristalina,

respectivamente. Esta usina terá a capacidade de gerar 52,5 MW.

A bacia hidrográfica do Rio São Marcos está localizada na região central do Brasil. O

tipo de vegetação predominante nesta bacia enquadra-se nos domínios do cerrado.

O clima presente na região de estudo enquadra-se no tipo Aw, que de acordo com a

classificação climática de Köppen, apresenta dois períodos distintos: um chuvoso (outubro a

março) e outro seco (abril a setembro). Pela classificação dos macroclimas do Brasil

proposta por Köppen, a bacia do Rio São Marcos está localizada em uma região de clima

subquente, de variedade Aw (onde A representa um clima quente e úmido – w chuvas de

verão). Com médias térmicas variando de 19°C a 28°C e precipitações anuais médias de

1500 mm.

Estudos realizados durante a implantação do empreendimento indicam que o rio São

Marcos e seus principais tributários apresentam uma boa qualidade da água, com baixa

concentração de nutrientes e íons dissolvidos e altas concentrações de oxigênio dissolvido.


A Hidrelétrica de Batalha começou a operar no início de 2013 e seu reservatório

inundou 138 km2 de sua bacia de drenagem. A área alagada pelo reservatório, portanto,

representa cerca de 2% da área total da bacia de drenagem. A Figura 2.4.2.1 mostra o mapa

de uso e cobertura da terra da bacia referente ao ano de 2010. Trata-se de uma região já

bastante antropizada, em que ocorrem apenas pequenas manchas da cobertura vegetal

original, o Cerrado, tendo sido também totalmente removida suas matas ciliares.

PRÉ-ENCHIMENTO 57

Figura 2.4.2.1 - Mapa atual de uso e cobertura da terra da bacia de drenagem (captação) da UHE Batalha.

Tabela 2.4.2.1 - Área ocupada pelas classes de uso e cobertura da terra da bacia de drenagem da UHE Batalha.

CLASSES DE USO E COBERTURA DA

TERRA

ÁREA DAS CLASSES

(km²)

MAPA ATUAL



Água 48,07

Cerrado 1.860,97

Urbano 16,40

A análise dos dados contidos na Tabela 2.4.2.1 mostra que na bacia existe menos de

30 % da cobertura vegetal original, o Cerrado, sendo que quase metade de sua área é

dedicada à agricultura comercial (Agrobusiness).



As campanhas de campo da equipe da UFJF em Batalha de caráter sazonal

ocorreram em março, junho, outubro e dezembro de 2011. A Figura 2.4.3.1 mostra as

estações de amostragem utilizadas.

Figura 2.4.3.1 - Localização das estações de caracterização limnológica e de metabolismo planctônico no futuro reservatório da UHE Batalha.



importantes variáveis para a ordenação do eixo 1 foram condutividade (positivamente) e

fósforo e nitrogênio totais (negativamente). Já para o eixo 2, as variáveis mais significativas

foram condutividade, disco de Secchi e clorofila-a. Os resultados da PCA indicaram que o

primeiro componente refletiu um gradiente de menor condutividade e maiores concentrações

de fósforo total em março e o comportamento inverso em outubro e dezembro. O segundo

componente separou o mês de junho com maior transparência da água e nitrogênio total e

menores temperaturas e condutividade. Assim, o plano definido pelos dois primeiros

componentes descreveu um gradiente da sazonalidade aproximado (Figura 2.4.3.2).

16°53' S

17°26' S

47°32' W 47°04' W

PRÉ-ENCHIMENTO 59

Figura 2.4.3.2 - Análise de componentes principais (PCA) aplicada a variáveis limnológicas no futuro reservatório de Batalha. Unidades amostrais nos diferentes períodos de estudo (pontos). S1= março, S2=junho, S3=outubro, S4 = dezembro de 2011. Tag= temperatura da água, Cond=condutividade, DS= disco de Secchi, OD=oxigênio dissolvido, NT=nitrogênio total, PT= fósforo total, CID=carbono inorgânico dissolvido, COT= carbono orgânico total, Clo=clorofila-a.



De maneira geral, a densidade fitoplanctônica média máxima foi de 2.498 (± 3.677)

indivíduos mL-1 (SMC 30) e a média mínima de 44 (± 18) indivíduos mL-1 (TEX 20; Figura

2.4.3.2). A densidade fitoplanctônica total variou de 6.742 indivíduos mL-1 (SMC 30, outubro)

a 31 indivíduos mL-1 (TEX 20, junho).

Em termos de biomassa total, o grupo das algas verdes foi que teve maior

contribuição. O maior valor de biomassa média foi 186,3 µgC L-1 ± 314,6 (SMC 40) e o

menor de 0,2 µgC L-1 ± 0,2 (JAB 20; Figura 2.4.3.3).

35,9%

24,9

%

S1

S2

S3

S4

35,9%

24,9

%

S1

S2

S3

S4

S1S1

S2S2

S3S3

S4S4


Figura 2.4.3.3 - Densidade fitoplanctônica (ind mL-1) e Biomassa fitoplanctônica (µgC L-1) para todas as estações amostradas na futura UHE Batalha nas campanhas realizadas nos meses de março, junho, outubro e dezembro de 2011.


A densidade zooplanctônica média máxima entre os períodos foi de 0,05 (± 0,09)

indivíduos L-1 e mínima de 0,003 (± 0,01) indivíduos L-1. Durante o monitoramento, a

densidade zooplanctônica total variou significativamente, com valor máximo de 0,18 ind L-1

(SMC 40, junho) e mínimo inferior a 0,1 indivíduos L-1 na maioria das estações (Figura

2.4.3.4).

Em termos de biomassa total, os maiores valores foram 0,12 µgC L-1 (SMC 30,

março) e os menores < 0,002 µgC L-1 (todas as estações em outubro e dezembro; Figura

2.4.3.4).

Figura 2.4.3.4 - (a) Densidade zooplanctônica (ind L-1) e (b) Biomassa zooplanctônica (µgC L-1) nas estações amostradas na futura UHE Batalha nas campanhas realizadas nos meses de março, junho, outubro e dezembro de 2011.

0

2000

4000

6000

8000

CTL 20

FIR

20

JAB 20

TEX 20

SMC 020

SMC 030

SMC 040

SMC 070

SMC 080

SMC 090

BAT 10

EUG 10

SMC 100

Den

sid

ad

e f

ito

pla

nctô

nic

a

(in

d m

L-1

)

Março Junho Outubro Dezembro

0

10

20

30

40

50

CTL 20

FIR

20

JAB 20

TEX 20

SMC 020

SMC 030

SMC 040

SMC 070

SMC 080

SMC 090

BAT 10

EUG 10

SMC 100B

iom

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a f

ito

pla

nctô

nic

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g C

L-1

)


550Trib Corpo princ JusTrib Corpo princ Jus

0

2000

4000

6000

8000

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FIR

20

JAB 20

TEX 20

SMC 020

SMC 030

SMC 040

SMC 070

SMC 080

SMC 090

BAT 10

EUG 10

SMC 100

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sid

ad

e f

ito

pla

nctô

nic

a

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L-1

)


0

10

20

30

40

50

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FIR

20

JAB 20

TEX 20

SMC 020

SMC 030

SMC 040

SMC 070

SMC 080

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BAT 10

EUG 10

SMC 100B

iom

ass

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ito

pla

nctô

nic

a

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0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

CTL 20

FIR

20

JAB 20

TEX 20

SMC 020

SMC 030

SMC 040

SMC 070

SMC 080

SMC 090

BAT 10

EUG 10

SMC 100

Den

sid

ad

e z

oo

pla

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nic

a

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L-1

)


0.00

0.04

0.08

0.12

0.16

CTL 20

FIR

20

JAB 20

TEX 20

SMC 020

SMC 030

SMC 040

SMC 070

SMC 080

SMC 090

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SMC 100

Bio

massa z

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pla

nctô

nic

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( mg

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-1)



0.00

0.05

0.10

0.15

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CTL 20

FIR

20

JAB 20

TEX 20

SMC 020

SMC 030

SMC 040

SMC 070

SMC 080

SMC 090

BAT 10

EUG 10

SMC 100

Den

sid

ad

e z

oo

pla

nctô

nic

a

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L-1

)


0.00

0.04

0.08

0.12

0.16

CTL 20

FIR

20

JAB 20

TEX 20

SMC 020

SMC 030

SMC 040

SMC 070

SMC 080

SMC 090

BAT 10

EUG 10

SMC 100

Bio

massa z

oo

pla

nctô

nic

a

( mg

C L

-1)



PRÉ-ENCHIMENTO 61


De maneira geral, a densidade bacteriana média máxima foi de 1,2 (± 0,7) céls 106

mL-1 (SMC 40) e a mínima de 0,7 (± 0,7) céls 106 mL-1 (SMC 90). A densidade

fitoplanctônica total variou de 2,05 céls 106 mL-1 (SMC 40, março) a 0,3 céls 106 mL-1 (SMC

100, outubro; Figura 2.4.3.5).

Em termos de biomassa total, a maior contribuição foi de 23,4 ± 14,1(SMC 40) e a

menor de 14,1 ± 14,2 (SMC 90). Os maiores valores de biomassa média foram 41 µgC L-1 ±

314,6 (SMC 40, dezembro) e os menores 2,6 µgC L-1(SMC 90, outubro; Figura 2.4.3.5).

Figura 2.4.3.5 - Densidade bacteriana (cels 106 mL-1) e Biomassa bacteriana (µgC L-1) nas estações amostradas na futura UHE Batalha nas campanhas realizadas nos meses de março, junho, outubro e dezembro de 2011.

METABOLISMO


A estação SMC 030 apresentou a menor taxa de respiração planctônica (5, 20 mgC

m-3 dia-1), valor este que foi encontrado em outubro, enquanto a maior taxa ocorreu na

estação SMC 100, no mesmo mês (974.56 mgC m-3 dia-1). A menor taxa da respiração

bacteriana foi encontrada na estação SMC 100 no mês de dezembro (7,82 mgC m-3 dia-1,

Figura 2.4.3.6). As taxas de respiração, tanto planctônica quanto bacteriana, em média

foram menores nas estações mais próximas da barragem da UHE Batalha (SMC 040 e SMC

090). Os altos valores destas taxas com relação à produção primária mostram uma

dependência do ambiente terrestre, característico de ambientes lóticos que tendem a ter

uma grande entrada de matéria orgânica proveniente da bacia.

0

1

2

3

SM

C 0

20

SM

C 0

30

SM

C 0

40

SM

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SM

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00

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C 0

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SM

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SM

C 1

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Bio

ma

ssa

ba

cte

ria

na

( mg

C L

-1)


Corpo princ JusCorpo princ JusCorpo princ Jus




no mês de outubro em todas as estações amostradas (Figura 2.4.3.6). A produção primária

variou de 0,06 (SMC 040, junho) a 11,41 mgC m-3 dia-1 (SMC 090, junho/ 2011). A variação

desta taxa acompanhou a variação sazonal, sendo os menores valores encontrados no mês

mais frio (junho).


A produção bacteriana variou de 0,38 mgC m-3 dia-1 (SMC 030, dezembro/2011) a

40,38 mgC m-3 dia-1 (SMC 030, outubro). Considerando todas as estações e campanhas a

média da produção bacteriana foi 11,64 mgC m-3 dia-1 (Figura 2.4.3.6). Todas as estações

da UHE Batalha em média apresentaram valores semelhantes desta taxa, indicando a

homogeneidade deste sistema.

Figura 2.4.3.6 - Respiração planctônica (mgC m-2 dia-1), Produção primária (mgC m-2 dia-1) e Produção bacteriana (mg C m-2 dia-1) nas estações amostradas na futura UHE Batalha nas campanhas realizadas nos meses de março, junho, outubro e dezembro de 2011.

0

1

2

3

4

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20

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SM

C 0

20

SM

C 0

30

SM

C 0

40

SM

C 0

90

SM

C 1

00

Pro

du

ção

bacte

rian

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


Corpo princ Jus

0

10

20

30

40

50

60

70

SM

C 0

20

SM

C 0

30

SM

C 0

40

SM

C 0

90

SM

C 1

00

Pro

du

ção

bacte

rian

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


Corpo princ Jus

PRÉ-ENCHIMENTO 63


As campanhas de campo do IIEGA no rio São Marcos e tributários foram realizadas

nas seguintes datas: 1° campanha - 29 a 31 de março; 2° campanha – 31 de maio a 2 de

junho; 3° campanha - 13 a 15 de setembro; 4° campanha - 27 a 29 de dezembro de 2011.

Em cada uma das campanhas foram amostrados 12 pontos indicados na Figura 2.4.4.1.

Figura 2.4.4.1 - Imagem de satélite da área do futuro reservatório da UHE Batalha, localizada entre os estados de Minas Gerais e Goiás, e os pontos de amostragem de água e de sedimento utilizados nas 4 campanhas de campo. Fonte da imagem: Google Earth.


N2O integradas nos sedimentos amostrados ao longo do futuro reservatório de Batalha

durante as 4 campanhas de campo e os fluxos difusivos desses gases através da interface

sedimento-água, respectivamente. Verifica-se que tanto as concentrações como os fluxos

difusivos de CO2 nos pontos amostrados foram muito superiores às concentrações de CH4

em todas as campanhas, padrões esses relacionados às condições óxicas do sistema, por

se tratar da fase de pré-enchimento, as quais favorecem os processos oxidativos que

resultam na produção de CO2.


Figura 2.4.4.2 - Concentrações integradas nos sedimentos e fluxos difusivos de CH4, CO2 e N2O através da interface sedimento-água amostrados em Batalha durante as 4 campanhas de campo. Valores de N2O em µmol.

2.4.5 Fluxos Difusivos e Ebulitivos em rio e em solo e Carga Mássica de C

As campanhas de medição da equipe da COPPE em Batalha ocorreram em março,

junho, setembro e dezembro de 2011. Nestas campanhas, em solo foram realizadas

amostragens de fluxo difusivo por câmaras em 14 pontos, sendo 7 em mata ciliar e 7 fora da

mata ciliar (capim, pasto, vegetação rasteira). Em rio foram realizadas amostragens de fluxo

difusivo por câmaras flutuantes em 25 pontos; amostragens de fluxo ebulitivo por funis

invertidos em 13 pontos e realizadas 3 medidas de vazões nos principais tributários do

reservatório de Batalha. Adicionalmente a vazão do rio São Marcos foi obtida em régua

instalada a montante do empreendimento. Foram ainda medidos perfis de parâmetros fisicos

e químicos em 13 pontos de rio. A Figura 2.4.5.1 traz a localização dos pontos de medição

de fluxos difusivos e ebulitivos na interface água-ar.

0

100

200

300

400

500

SMC 100

SMC 090

SMC 080

SMC 070

SMC 040

SMC 030

SMC 020

JAB 020

FIR 020

FIR 010

TEX 020

CTL 020

Rio São Marcos Tributários

CH

4(m

mol/m

2)

Pontos

Concentrações integradas de CH4 nos sedimentos (0 - 4 cm) Reservatório de Batalha

Março/2011

Junho/2011

Setembro/2011

Dezembro/2011

0

100

200

300

400

500

SMC 100

SMC 090

SMC 080

SMC 070

SMC 040

SMC 030

SMC 020

JAB 020

FIR 020

FIR 010

TEX 020

CTL 020


CO

2(m

mol/m

2)

Pontos

Concentrações integradas de CO2 nos sedimentos (0 - 4 cm)Reservatório de Batalha

Março/2011

Junho/2011

Setembro/2011

Dezembro/2011

0

20

40

60

80

100

120

SMC 100

SMC 090

SMC 080

SMC 070

SMC 040

SMC 030

SMC 020

JAB 020

FIR 020

FIR 010

TEX 020

CTL 020


Flu

xo d

ifus.

CH

4(m

mol/m

2/d

)

Pontos

Fluxos difusivos de CH4 na interface sedimento-água Reservatório de Batalha

Março/2011

Junho/2011

Setembro/2011

Dezembro/2011

0

20

40

60

80

100

120

SMC 100

SMC 090

SMC 080

SMC 070

SMC 040

SMC 030

SMC 020

JAB 020

FIR 020

FIR 010

TEX 020

CTL 020

Rio São Marcos TributáriosF

luxo d

ifus.C

O2

(mm

ol/m

2/d

)Pontos

Fluxos difusivos de CO2 na interface sedimento-água Reservatório de Batalha

Março/2011

Junho/2011

Setembro/2011

Dezembro/2011

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

SMC 100

SMC 090

SMC 080

SMC 070

SMC 040

SMC 030

SMC 020

JAB 20

FIR 20 FIR 10 TEX 20

CTL 20


N2O

(um

ol/L

)

Pontos

Concentração de N2O no sedimento supereficial (0 - 1cm)Reservatório de Batalha (Pré-Enchimento)

Mar/2011

Jun/2011

Set/2011

Dez/2011

0

2

4

6

8

10

12

SMC 100

SMC 090

SMC 080

SMC 070

SMC 040

SMC 030

SMC 020

JAB 20

FIR 20 FIR 10 TEX 20

CTL 20


Flu

xo d

e N

2O

(um

ol/m

2/d

)

Pontos

Fluxos difusivos de N2O na interface sedimento-águaReservatório de Batalha (Pré-Enchimento)

Mar/2011

Jun/2011

Set/2011

Dez/2011

PRÉ-ENCHIMENTO 65

Câmaras flutuantes

Funis invertidos

Medidas de vazão e carga mássica

Câmaras de solo

Câmaras de Solo

Figura 2.4.5.1 - Mapa dos pontos de medidas de fluxo difusivo com câmaras flutuantes, medidas de fluxos ebulitivos com funis invertidos, principais tributários com os pontos de medidas de vazão e coleta de água para medida de carbono, pontos de amostragem de fluxo difusivo câmara de solo e pontos de amostragem de fluxo difusivo câmara de solo em Batalha.


A tabela 2.4.5.1 apresenta as estimativas de carga mássica de carbono no rio São

Marcos de cada campanha e valor médio em t C/dia. A figura 2.4.5.2 apresenta para cada

fluxo de GEE os valores representativos obtidos das medições de cada campanha e na

ultima linha, a média dos valores das quatro campanhas.

Tabela 2.4.5.1 - Carga Mássica em Batalha


Entrada Saída

1 185 195

2 315 n.c

3 243 41

4 92 97

Total 835 332

Figura 2.4.5.2 - Fluxos em mg.m-2.dia-1 em Batalha.

1 2 3 4

02

00

05

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia

RIO DIFUSIVO CO2

1 2 3 4

02

04

06

0

campanhas

mg

/m2

.dia

RIO DIFUSIVO CH4

3 4

0.0

0.4

campanhas

mg

/m2

.dia

RIO DIFUSIVO N2O

1 2 3 4

0.0

0.4

0.8

campanhas

mg

/m2

.dia

RIO EBULITIVO CO2

1 2 3 4

01

02

03

04

0

campanhas

mg

/m2

.dia

RIO EBULITIVO CH4

BATALHA

1 2 3 4

01

00

00

20

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia

MATA CILIAR CO2

1 2 3 4

-1.0

0.0

1.0

campanhas

mg

/m2

.dia

MATA CILIAR CH4

1 2 3 4

0.0

1.0

2.0

campanhas

mg

/m2

.dia

MATA CILIAR N2O

1 2 3 4

01

00

00

25

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia

PASTO CO2

1 2 3 4

-1.0

0.0

campanhas

mg

/m2

.dia

PASTO CH4

1 2 3 4

0.0

0.5

1.0

1.5

campanhas

mg

/m2

.dia

PASTO N2O

PRÉ-ENCHIMENTO 67


A área a ser inundada pelo aproveitamento foi compartimentada em quatro setores:

rio (9,66 km2), mata ciliar (58,85 km2), cultura (35,13 km2) e pasto (2,63 km2). Consideraram-

se as médias dos fluxos representativos das campanhas para: (i) fluxos dos três gases do

setor rio, (ii) fluxo de CO2 da área desmatada, e (iii) fluxos de CH4 e N2O da mata ciliar, da

cultura e do pasto.

Os fluxos de CO2 da cultura e do pasto não foram considerados, seguindo as

diretrizes do IPCC (IPCC, 2006) que sugerem considerar as emissões líquidas de CO2

destas áreas nulas, uma vez que o CO2 capturado por fotossíntese retorna para a atmosfera

por respiração da produção.




para a área do aproveitamento de Batalha em t/dia. A última linha fornece valores agregados

em toneladas equivalente de CO2 onde se somam as emissões de cada gás multiplicadas

por pelo seu potencial de aquecimento global (25 para o CH4, 1 para o CO2 e 298 para o

N2O de acordo com o GWP para o horizonte de 100 do IPCC (IPCC, 2007a).

Tabela 2.4.6.1 - Balanço de Emissões e Remoções em Batalha


TOTAL

Difusivo Ebulitivo Subtotal Mata Ciliar Culturas Pasto Subtotal

Área km2 9,66 9,66 9,66 58,85 35,13 2,63 96,61 106,27

Emissões ou Remoções de

CO2 tCO2/dia

-52,61 * - - -52,61 -26,31 *

26,30 0,01 26,31 0,00 ** - - 0,00 26,31 **

76,86 *** - - 76,86 103,16 ***


CH4

tCH4/dia 0,44 0,20 0,65 -0,02 0,00 0,00 -0,02 0,62

tCO2e/dia 11,09 5,06 16,14 -0,50 -0,02 -0,04 -0,56 15,58


N2O

tN2O/dia 0,01 0,00 0,01 0,06 0,07 0,00 0,13 0,14

tCO2e/dia 1,58 0,00 1,58 17,88 21,02 0,77 39,66 41,24


-35,23 20,99 0,73 -13,51 30,51 *

tCO2e/dia 38,96 5,06 44,02 17,38 20,99 0,73 39,10 83,13 **

94,24 20,99 0,73 115,96 159,98 ***

*Cenário floresta remoção; **Cenário floresta neutra; ***Cenário floresta emissão; - considerado nulo


2.5 Síntese

Limnologia e Metabolismo

Nesse capitulo são apresentadas comparações entre os rios que formarão os três

reservatórios de Belo Monte, Santo Antonio e Batalha, do ponto de vista de algumas das

variáveis limnológicas consideradas de maior interesse para uma caracterização dos

sistemas estudados.

A temperatura da água refletiu a posição geográfica dos três sistemas apresentando

menores valores em Batalha, localizado no cerrado a maiores latitudes, se comparado a

Belo Monte e Santo Antônio, ambos localizados na Amazônia a menores latitudes. A

turbidez da água foi marcadamente superior em Santo Antonio, por ser o rio Madeira um

sistema jovem que tem como característica uma alta vazão, transportando elevada carga de

sedimentos. Por esse motivo e dada à profundidade do rio Madeira, a razão zona

eufótica/profundidade máxima (um proxy da intensidade luminosa na coluna de água dos

sistemas (Jensen et al., 1994), foi de apenas de 5% (mediana). Os valores medianos de pH

da água ocorreram ao redor do pH neutro (Figura 2.5.1).

Figura 2.5.1 - Box-plots da Temperatura de água (oC), Turbidez (NTU), razão Profundidade da zona eufótica/Profundidade máxima (zeu/zmax) e pH da água superficial dos rios que formarão reservatórios. Cada caixa mostra a variabilidade espacial e temporal em cada sistema (BAT=Batalha, BEL= Belo Monte, STA=Santo Antonio). Linhas no interior das caixas representam a mediana, limites das caixas, traços e pontos abrangem, respectivamente, 50%, 75% e 90% dos dados. Outliers são também mostrados, exceto em STA para turbidez.

15

20

25

30

35

Te

mp

era

tura

ág

ua

(ºC

)

BAT BEL STA0

100

200

300

400

500

Tu

rbid

ez (

NT

U)

BAT BEL STA

4

5

6

7

8

9

pH

BAT BEL STA0

20

40

60

80

100

120

Ze

u/z

ma

x

BAT BEL STA

15

20

25

30

35

Te

mp

era

tura

ág

ua

(ºC

)

BAT BEL STA0

100

200

300

400

500

Tu

rbid

ez (

NT

U)

BAT BEL STA

4

5

6

7

8

9

pH

BAT BEL STA0

20

40

60

80

100

120

Ze

u/z

ma

x

BAT BEL STA

PRÉ-ENCHIMENTO 69

Análise do Estado Trófico dos Sistemas

A eutrofização é o processo de enriquecimento de ecossistemas aquáticos por

nutrientes, especialmente nitrogênio e fósforo, levando a um aumento da biomassa de

produtores primários, e que tem demonstrado ser um importante desafio para a gestão de

recursos hídricos em todo o mundo (Schindler et al., 2008; Smith and Schindler, 2009). Para

incluir os sistemas em uma determinada classificação de estado trófico são utilizadas

apenas uma variável (clorofila-a ou fósforo total) ou uma combinação das duas. No caso

particular de rios, dado o escoamento hidráulico removendo a biomassa de algas, o fósforo

total é mais frequentemente usado, indicando a potencialidade do sistema para acúmulo de

biomassa, caso o escoamento venha a reduzir por ocasião dos barramentos.

As maiores concentrações de fósforo total foram registradas em Santo Antonio e as

de clorofila-a, em Belo Monte. De acordo com as concentrações de fósforo total e usando os

critérios adotados para lagos (Vollenweider & Kerekes 1980; Nürnberg, 1996), Belo Monte e

Batalha, caracterizam-se como mesotróficos, e Santo Antonio como hipereutrófico. Já se

considerada a clorofila-a, Belo Monte pode ser incluído como eutrófico e os demais sistemas

como oligotróficos. No entanto, outro quadro se apresenta ao ser utilizado um índice

potencialmente mais adequado, específico para rios, como o índice de Carlson (1977)

modificado por Lamparelli (2004). Nesse novo cenário Batalha e Belo Monte são

oligotróficos quanto ao fósforo e Santo Antônio hipereutrófico; e quanto à clorofila-a, Batalha

e Santo Antonio são oligotróficos e Belo Monte, hipereutrófico. Considerando o exposto, é

importante salientar que tais classificações a partir de intervalos de concentrações de

indicadores para cada estado trófico e não a partir de gradientes devem ser vistas com

cautela, uma vez que podem levar à inclusão de um sistema em diferentes estados tróficos.

Cabe salientar que embora ocorram elevadas concentrações de fósforo em Santo Antonio,

esse é um fósforo pouco disponível para os produtores primários, uma vez que como a

maioria dos rios que se originam nos Andes a forma predominante de fósforo é aquela

adsorvida a partículas (Berner and Rao, 1994).

Chama a atenção também as elevadas concentrações de clorofila-a registradas no rio

Xingu que formará o reservatório de Belo Monte, as quais são similares às registradas em

lagos. Tais valores, no entanto, foram próximos aos registrados no PBA de Belo Monte pelo

AIIEGA para o mesmo período de estudo. Uma potencial explicação para esses valores

relativamente elevados de clorofila-a é o que se conhece em literatura como Paradoxo do

Plâncton em Rios (Reynolds, 2000). Rios com meandros, como é o caso do rio Xingu no

trecho estudado, permitem o acúmulo de biomassa nesses meandros, onde o fluxo de água


é menor do que o leito principal. Essa biomassa pode ser transportada para o leito do rio,

permitindo o acúmulo de uma biomassa maior do que aquela que o escoamento hidráulico

médio do rio permitiria suportar. O carbono fitoplanctônico, que constitui uma medida similar

mas independente daquela obtida através da clorofila-a, também mostrou valores similares

aos registrados em lagos (Figura 2.5.2). Verifica-se que seu valor médio em Belo Monte (194

µgC L-1) foi mais elevado que aquele registrado para o rio Batalha (17 µgC L-1) e similar aos

valores médios registrados nos reservatórios de Segredo, Três Marias e Tucuruí (152,7 a

182,8 µgC L-1).

Figura 2.5.2 - Box-plots das concentrações de Fósforo total e Clorofila-a na água superficial dos rios que formarão reservatórios. Cada caixa mostra a variabilidade espacial e temporal em cada sistema. (BAT=Batalha, BEL= Belo Monte, STA=Santo Antonio). Linhas no interior das caixas representam a mediana, limites das caixas, traços e pontos abrangem, respectivamente, 50%, 75% e 90% dos dados. Outliers são também mostrados.

Estoques de carbono na água e na biota planctônica

No contexto do presente projeto sobre o balanço de carbono, é importante conhecer

como se distribuem as diferentes frações de carbono. São aqui sumarizados, de maneira

comparativa entre os rios estudados, os estoques de carbono na água e na biota

planctônica, a partir das amostras coletadas de maneira integrada na camada superficial de

1,5 m de profundidade.

Compreender o fluxo e a ciclagem de matéria nas teias alimentares é um dos principais

objetivos em estudos atuais dos ecossistemas. Em lagos temperados, uma série de

trabalhos tem determinado como a biomassa em carbono está dividida entre os vários

compartimentos das teias alimentares no plâncton de água doce (Auer et al., 2004; Gaedke

and Kamjunke, 2006; Havens et al., 2007). Embora o papel das comunidades planctônicas

para o fluxo de matéria e energia em rios seja menos importante, se comparado a sistemas

lênticos, conhecer a partição do carbono planctônico em relação aos estoques de carbono

fora da biota nesses sistemas pode ser relevante. Por exemplo, padrões sazonais de

0

10

20

30

40

50

Clo

rofil

a a

(?gL-1

)

BAT BEL STA0

200

400

600

PT

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-1

BAT BEL STA

Fósfo

ro tota

l (µ

gL

-1)

Clo

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µg

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)

0

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30

40

50

Clo

rofil

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(?gL-1

)

BAT BEL STA0

200

400

600

PT

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-1

BAT BEL STA

Fósfo

ro tota

l (µ

gL

-1)

Clo

rofila

a (

µg

L-1

)

PRÉ-ENCHIMENTO 71

distribuição da biomassa em carbono e seus fluxos estão sendo identificados como

mudanças previsíveis em diferentes gradientes de enriquecimento de nutrientes (Auer et al.

2004).

O carbono inorgânico dissolvido foi mais elevado em Santo Antonio e refletiu sua

inserção geológica, cujas águas são provenientes dos jovens terrenos andinos. Já o carbono

orgânico dissolvido foi maior em Belo Monte e Santo Antônio se comparado a Batalha.

Potencialmente uma maior contribuição dessa fração de origem autóctone ocorre em Belo

Monte, dadas as elevadas concentrações de fitoplâncton, e de origem alóctone em Santo

Antônio, por se tratar de um rio submetido a pulso de inundação. O carbono orgânico

particulado foi a menor fração de carbono registrada, correspondendo somente a 10%

(mediana) do carbono total em todos os sistemas.

Em Batalha e Santo Antonio todas as frações do carbono da biota foram muito

reduzidas. Já em Belo Monte, o carbono do fitoplâncton foi a maior fração do carbono da

biota seguido do bacterioplâncton. Cabe salientar a quase total ausência de organismos

zooplanctônicos em Batalha.


Figura 2.5.3 - Box-plots das concentrações de Carbono inorgânico dissolvido (CID), Carbono orgânico dissolvido (COD), Carbono orgânico particulado (COP) (painéis à esquerda) e de Carbono na biota planctônica (painéis à direita) na água superficial dos rios que formarão reservatórios. Cada caixa mostra a variabilidade espacial e temporal em cada sistema. (BAT=Batalha, BEL= Belo Monte, STA=Santo Antônio). Linhas no interior das caixas representam a mediana, limites das caixas, traços e pontos abrangem, respectivamente, 50%, 75% e 90% dos dados. Outliers são também mostrados.

Metabolismo planctônico

Os fluxos de CO2 e CH4 em ecossistemas aquáticos são controlados pelos processos

que envolvem produção e consumo desses gases. Na coluna d’água, esses processos são

principalmente a produção primária planctônica, produção bacteriana e respiração

planctônica. A produtividade primária e a respiração das comunidades são descritores

sintéticos do metabolismo dos ecossistemas e o balanço entre eles apontam para a

interpretação da heterotrofia de um ecossistema aquático determinada pela relação

produção/respiração e indicam a dependência do ambiente externo (Duarte and Prairie,

2005).

0

2

4

6

8

DIC

(m

g L

-1)

BAT BEL STA0

20

40

60

80

100

Ba

cte

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plâ

ncto

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0

100

200

300

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ncto

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µg

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0

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lân

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BAT BEL STA

0

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L-1

)

PRÉ-ENCHIMENTO 73

A produção primária planctônica foi praticamente inexistente em Santo Antonio e

Batalha, mas foi expressiva em Belo Monte, conforme também observado para o carbono

fitoplanctônico. Além disso, é possível observar que quase a totalidade da respiração

planctônica em todos os sistemas é formada pela respiração bacteriana, sendo o dobro em

Santo Antônio se comparada aos dois outros rios (Figura 2.5.4). Os altos valores dessas

taxas com relação à produção primária mostram uma dependência do ambiente terrestre,

característico de ambientes lóticos que tendem a ter uma grande entrada de matéria

orgânica proveniente da bacia (Cole et al., 2007), apontando para a persisistência da

heterotrofia (Cole et al., 2000) nos sistemas estudados

Figura 2.5.4 - Box-plots da Produção fitoplanctônica (Prod Fitopl), Respiração planctônica (Resp Planct), Respiração bacteriana (Resp Bact) e Produção bacteriana (Prod Bact) na água superficial dos rios que formarão reservatórios. Cada caixa mostra a variabilidade espacial e temporal em cada sistema. (BAT=Batalha, BEL= Belo Monte, STA=Santo Antonio). Linhas no interior das caixas representam a mediana, limites das caixas, traços e pontos abrangem, respectivamente, 50%, 75% e 90% dos dados. Outliers são também mostrados, exceto na Respiração planctônica e Respiração bacteriana em STA.

0

20

40

60

80

100

Pro

d. F

ito

pl. (

mg

C m

-2 d

ia-1

)

BAT BEL STA

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Re

sp

. p

lan

c (

mg

C m

-2 d

ia-1

)

BAT BEL STA

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Resp. bact. (

mgC

m-2

dia

-1)

BAT BEL STA

Re

sp

Ba

ct(m

gC

m-2

dia

-1)

Re

sp

Pla

nct(m

gC

m-2

dia

-1)

P

rod

Fito

pl(m

gC

m-2

dia

-1)

0

50

100

150

200

250

300

Pro

d. b

act. (m

gC

m-2

dia

-1)

BAT BEL STA

Pro

dB

actm

gC

m-2

dia

-1

0

20

40

60

80

100

Pro

d. F

ito

pl. (

mg

C m

-2 d

ia-1

)

BAT BEL STA

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Re

sp

. p

lan

c (

mg

C m

-2 d

ia-1

)

BAT BEL STA

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Resp. bact. (

mgC

m-2

dia

-1)

BAT BEL STA

Re

sp

Ba

ct(m

gC

m-2

dia

-1)

Re

sp

Pla

nct(m

gC

m-2

dia

-1)

P

rod

Fito

pl(m

gC

m-2

dia

-1)

0

20

40

60

80

100

Pro

d. F

ito

pl. (

mg

C m

-2 d

ia-1

)

BAT BEL STA

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Re

sp

. p

lan

c (

mg

C m

-2 d

ia-1

)

BAT BEL STA

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Resp. bact. (

mgC

m-2

dia

-1)

BAT BEL STA

Re

sp

Ba

ct(m

gC

m-2

dia

-1)

Re

sp

Pla

nct(m

gC

m-2

dia

-1)

P

rod

Fito

pl(m

gC

m-2

dia

-1)

0

50

100

150

200

250

300

Pro

d. b

act. (m

gC

m-2

dia

-1)

BAT BEL STA

Pro

dB

actm

gC

m-2

dia

-1


Concentrações de gases e fluxos difusivos nos sedimentos

Os três sistemas estudados na fase de pré-enchimento, ou seja, Santo Antônio,

Batalha e Belo Monte, foram comparados em termos de concentrações e fluxos difusivos

médios anuais de CH4, CO2 e N2O nos sedimentos, cujas informações estão apresentadas

na Tabela 2.5.1 e os gráficos resultantes estão apresentados nas Figuras 2.5.5 e 2.5.6.

Nota-se que tanto as concentrações médias integradas no sedimento como os fluxos

difusivos médios de CH4 nesses sistemas são consideravelmente inferiores quando

comparados ao CO2. Esse fato está relacionado às condições lóticas desses sistemas na

fase de pré-enchimento, as quais favorecem o processo de produção de CO2 em relação à

produção de CH4 devido às condições predominantemente óxicas da água sobrejacente.

Mesmo assim, constatou-se a presença de CH4 nos três sistemas, em especial em Belo

Monte, que apresentou a maior concentração e o maior fluxo difusivo médios dentre eles. A

ocorrência de maior acúmulo de CH4 nos sedimentos do rio Xingu e de alguns de seus

tributários pode estar relacionada à abundância de matéria orgânica nos sedimentos

originária da floresta amazônica do entorno, que possivelmente favorece o processo de

metanogênese em condições de anoxia. Esse fato deve ser considerado no momento em

que forem calculadas as emissões líquidas de CH4 pelo sistema, o qual já apresenta um

nível significativo de emissão na fase de pré-enchimento. O mesmo não ocorre com relação

ao CH4 em Santo Antônio e em Batalha que apresentaram baixas concentrações, nos quais

as águas turbulentas e bem oxigenadas dos rios Madeira e São Marcos favorecem o

processo de produção de CO2.

Por outro lado, o sistema de Belo Monte foi o que apresentou a menor concentração e

o menor fluxo difusivo de CO2 dentre os três sistemas, sendo que a concentração média

máxima de CO2 foi observada em Batalha e o fluxo difusivo máximo de CO2 foi observado

em Santo Antônio. As elevadas concentrações de CO2 observadas em Batalha podem estar

relacionadas ao aporte natural da serapilheira pela mata ciliar existente nas margens do rio

São Marcos e nos seus principais tributários. É possível que as águas correntes e bem

oxigenadas do rio São Marcos favoreçam o processo de produção de CO2, e não tanto o

processo de produção de CH4, o qual ocorre apenas em condições de anoxia.

Em relação às concentrações de N2O nos sedimentos e seus fluxos difusivos através

da interface sedimento-água, os valores observados foram muito inferiores quando

comparados aos valores observados para o CH4 e para o CO2 (Figura 2.5.5 e 2.5.6), o que

PRÉ-ENCHIMENTO 75

demonstra que o N2O nos sedimentos desses sistemas em fase de pré-enchimento não é

um gás de efeito estufa importante.

Tabela 2.5.1 - Valores médios das concentrações de CH4 e CO2 nos sedimentos e fluxos difusivos na interface sedimento-água nos três sistemas estudados na fase de pré-enchimento.

Figura 2.5.5 - Concentrações integradas médias de CH4, CO2 e N2O no sedimento nos reservatórios estudados na fase de pré-enchimento durante as 4 campanhas de campo .

Sistema Variável

Média das 4

campanhas

Erro

padrão

Batalha CH4 (mmol m-2

) 9,19 2,37

CO2 (mmol m-2

) 71,36 10,36

N2O (umol m-2

) 3,41 0,43

Fl. CH4 (mmol m-2

d-1

) 2,52 0,92

Fl. CO2 (mmol m-2

d-1

) 25,26 3,62

Fl. N2O (umol m-2

d-1

) 2,84 0,37

Sto Antônio CH4 (mmol m-2

) 3,66 1,13

CO2 (mmol m-2

) 67,67 6,39

N2O (umol m-2

) 4,42 0,56

Fl. CH4 (mmol m-2

d-1

) 0,71 0,31

Fl. CO2 (mmol m-2

d-1

) 30,23 2,41

Fl. N2O (umol m-2

d-1

) 7,94 1,10

Belo Monte CH4 (mmol m-2

) 12,48 2,77

CO2 (mmol m-2

) 34,27 3,93

N2O (umol m-2

) 25,42 3,86

Fl. CH4 (mmol m-2

d-1

) 3,18 0,72

Fl. CO2 (mmol m-2

d-1

) 19,90 2,43

Fl. N2O (umol m-2

d-1

) 62,81 10,18

0

20

40

60

80

100

Batalha Sto Antônio Belo Monte

Co

nce

ntr

açã

o (m

mo

l m-2

)

Sistemas

Concentrações médias de CH4 integradas nosedimento das 4 campanhas de campo sazonais

(fase de pré-enchimento)

Conc. de N2O

Conc. de CO2

Conc. de CH4


Figura 2.5.6 - Fluxos difusivos médios de CH4 e CO2 e N2O através da interface sedimento-água nos reservatórios estudados na fase de pré-enchimento durante as 4 campanhas de campo.


A Figura 2.5.7a compara os balanços de emissões e remoções pré-enchimento dos

três aproveitamentos em construção analisados obtidos neste capitulo. A figura 2.5.3b

apresenta a comparação entre valores dos balanços divididos pelas áreas de inundação de

cada aproveitamento.

Pode-se observar que os balanços para o aproveitamento de Santo Antônio

apresentam os maiores valores e os balanços de Batalha, os menores. Ao se dividirem os

balanços dos aproveitamentos pelas áreas inundadas, observa-se que os balanços de

Batalha e Belo Monte se aproximam, destacando-se os relativamente mais altos valores dos

balanços de Santo Antônio. Este afastamento se deve basicamente aos elevados valores de

fluxos difusivos de CO2 medidos no rio Madeira em Santo Antonio nas campanhas 1 e 4 (ver

figuras 2.2.5.2, 2.3.5.2 e 2.4.5.2).

0

10

20

30

40

Batalha Sto Antônio Belo Monte

Flu

xo

dif

usiv

o (m

mo

l m-2

d-1

)

Sistemas

Fluxos difusivos de CH4, CO2 e N2O através da interface sedimento-água(fase de pré-enchimento)

Fluxo dif. de N2O

Fluxo dif. de CO2

Fluxo dif. de CH4

PRÉ-ENCHIMENTO 77

Figura 2.5.7 - Balanços de Emissão e Remoção Pré-Enchimento. Aproveitamentos em Construção.

A tabela 2.5.2 agrupa os balanços para cada gás em ton.eq.CO2/dia dos três

aproveitamentos em construção obtidos. A última linha de cada aproveitamento apresenta

os balanços totalizados para os três gases.

ton

CO

2e

q/d

ia

05

00

10

00

15

00

20

00

BTL BLM STO

emissãoneutraremoção

(a)

mg

CO

2e

q/m

2/d

ia

02

00

04

00

06

00

08

00

0

BTL BLM STO


(b)


Tabela 2.5.2 - Balanços de emissões e remoções de CH4 e N2O em ton CO2e/dia. Aproveitamentos em Construção.

Aproveitamento Variável Unidade Rio Solo

TOTAL Difusivo Ebulitivo Mata Ciliar Cultura Pasto

Área km2 359 228 40 627

-204 * - 357 *

Fluxos de CO2 tCO2/dia 561 0 0 ** - 561 **

298 *** - 858 ***

BELO MONTE Fluxos de CH4 tCO2e/dia 41 1 65 10 116

Fluxos de N2O tCO2e/dia 39 0 41 9 89

-98 * 562 *

Total de Fluxos tCO2e/dia 640 1 106 ** 19 766 **

403 *** 1064 ***

Área km2 142 64 28 235

Fluxos de CO2 tCO2/dia

-57 * - 1225 *

1283 0 0 ** - 1283 **

84 *** - 1366 ***

SANTO ANTÔNIO Fluxos de CH4 tCO2e/dia 21 10 8 4 44

Fluxos de N2O tCO2e/dia 49 0 38 16 102

-11 * 1372 *

Total de Fluxos tCO2e/dia 1353 11 46 ** 19 1429 **

130 *** 1513 ***

Área km2 10 59 35 3 106

Fluxos de CO2 tCO2/dia

-53 * - - -26 *

26 0 0 ** - - 26 **

77 *** - - 103 ***

BATALHA Fluxos de CH4 tCO2e/dia 11 5 -1 0 0 16

Fluxos de N2O tCO2e/dia 2 0 18 21 1 41

-35 * 31 *

Total de Fluxos tCO2e/dia 39 5 17 ** 21 1 83 **

94 *** 160 ***

PÓS-ENCHIMENTO 79

CAPÍTULO 3

Pós-Enchimento

3.1 Introdução

Conforme já discutido na introdução do capitulo 2, o conceito de emissões líquidas de

GEE introduz a descrição, a compreensão e a medição de processos que afetam o

armazenamento e transporte de espécies químicas contendo carbono e nitrogênio na área

do alagamento antes e depois do enchimento do reservatório visando compor

enquadramentos para os balanços de emissões e remoções pré-enchimento e pós-

enchimento de CO2, CH4 e N2O. Neste sentido, as campanhas de medição durante a etapa

de operação das usinas depois dos fechamentos das barragens para o enchimento dos

reservatórios têm como foco as condições posteriores à formação destes reservatórios.

Este capítulo descreve resultados das análises dos dados coletados nas campanhas

de medições realizadas pelo projeto BALCAR nos aproveitamentos hidrelétricos em

operação (Balbina, Tucuruí, Xingó, Serra da Mesa, Três Marias, Funil, Segredo e Itaipu).

Para cada aproveitamento apresenta-se na primeira sessão uma caracterização seguida

pela sessão dos mapeamentos realizados pelo INPE do uso e cobertura da terra das bacias

de drenagem e áreas inundadas a partir de dados da série Landsat.

A terceira seção apresenta os estudos limnológicos e de metabolismo planctônico

executados pela UFJF, destacando as medições de densidade e biomassa fitoplanctônica,

zooplanctônica e bacteriana, as medições de respiração planctônica, produção primária e

produção bacteriana. A seção apresenta ainda mapas ilustrando a variação espacial das

medições pCO2 nos reservatórios de cada campanha.

Na sessão seguinte, apresentam-se as medições de concentrações e fluxos difusivos

de GEE na interface sedimento-água realizadas pelo IIEGA.


Na quarta sessão apresentam-se as medições de fluxos difusivo e ebulitivo na

interface água-ar em rio e no reservatório, emissão de gases por estruturas de defluência da

barragem (degassing), sedimentação permanente de carbono e de carga mássica de

carbono executadas pela COPPE/UFRJ. Esta sessão apresenta também os cálculos dos

balanços de emissões e remoções pós-enchimento de CO2, CH4 e N2O considerando o

modelo conceitual proposto em (BRASIL, 2012). Seguindo este modelo, do conjunto de

medições de cada campanha foram estimados valores representativos para o

aproveitamento de: (i) fluxos ebulitivos (CH4 e CO2) na interface água-ar no reservatório (ii)

fluxos difusivos (CH4, CO2 e N2O) na interface água-ar no reservatório e no trecho de rio de

jusante; (iii) degassing (CH4 e CO2) nos turbinamentos; (iv) taxa de sedimentação

permanente de carbono no reservatório e; (v) balanço de emissões/remoções.

Os valores representativos de cada campanha para os fluxos difusivos na interface

água-ar e no trecho de rio de jusante foram calculados através das medianas dos fluxos

medidos nas câmaras de difusão operadas durante a campanha. A mediana das medições

também foi utilizada para o cálculo de valores representativos de taxa de sedimentação

permanente de carbono no reservatório (mediana das medições de armadilhas de

sedimento) e de degassing (mediana das medições de degassing em cada turbina). Para os

fluxos ebulitivos, a área do reservatório foi estratificada em cinco zonas de profundidade

(0m-5m, 5m-10m, 10m-15m, 15m-20m, >20m). O fluxo ebulitivo na quinta zona foi

considerado nulo. Para as outras zonas, foi considerada a mediana das medições de funis

invertidos. O valor representativo foi calculado como a média ponderada pelas áreas das

medianas de cada estrato. Os balanços das emissões/remoções de cada gás em cada

campanha foram calculados considerando todas as rotas e expressos em ton/dia. A

sedimentação permanente de carbono multiplicada por 44/12 foi descontada no balanço do

gás CO2. Médias das estimativas de cada campanha forneceram valores representativos

para o conjunto das campanhas.

Brasil, (2012), aponta que nas análises das condições pós-enchimento, as estimativas

das emissões de um gás específico que podem ser atribuídas à fontes antropogênicas não

relacionadas com o reservatório devem ser excluídas nos balanços de fluxos para a

estimativa das emissões pós-enchimento do gás. Em referência à estas exclusões, segundo

Brasil (2012), só é possível obter uma estimativa quantitativa precisa do montante de

emissões de um dado gás que pode ser atribuído a uma fonte antropogênica específica

através do uso de modelos computacionais calibrados e validados. Tendo em vista que

estes modelos não estão ainda disponíveis, nos cálculos de emissões pó-enchimento

reportados neste capítulo não foram consideradas emissões atribuídas às fontes

PÓS-ENCHIMENTO 81

antropogênicas não relacionadas com o reservatório. Isto não implica que estas emissões

não existam no caso dos reservatórios analisados. Assim que modelos calibrados e

validados estejam disponíveis, os cálculos serão revisados para considerar estas parcelas.

O capítulo apresenta ao final uma síntese dos resultados para todos os oito

aproveitamentos, incluindo análises de estados tróficos, de concentrações de gases e fluxos

difusivos nos sedimentos e a apresentação de forma conjunta dos balanços de emissões e

remoções pré-enchimento de CO2, CH4 e N2O para os aproveitamentos.

3.2 Balbina


A bacia hidrográfica do rio Uatumã localiza-se entre os paralelos 0° e 3° S e os

meridianos 58° e 61° W, inteiramente no estado do Amazonas, com uma área de drenagem

de 70.600 km2. O rio Uatumã tem águas cinza-escuras, com características mais

semelhantes às águas pretas, segundo a classificação de rios amazônicos de Sioli (1967).

A hidrelétrica de Balbina se encontra situada no município de Presidente Figueiredo,

estado do Amazonas. Ela tem uma capacidade nominal de 250 MW, com 4 vertedouros e 5

turbinas, entrando em operação em 1989. A cota normal do reservatório é de 50 m, sendo

51,2 m na máxima e 48 m na mínima. A área de inundação é de 2.360 km2, com

profundidade média de 7,5 m, comprimento de 210 km e largura média e máxima de 11 e 75

km, respectivamente. O volume total do reservatório na cota máxima é de 17,5 Hm3.

O reservatório possui mais de 3.000 ilhas, com espécies florestais. Parte considerável

do reservatório é formada por “paliteiro”, ou seja, árvores emersas e mortas pelo

represamento. O reservatório apresenta hipóxia no hipolimnio durante todo o ciclo

hidrológico e estratificação térmica no período de menor precipitação (agosto a novembro).


A Hidrelétrica de Balbina iniciou sua operação em 1989. Devido ao relevo plano da

bacia, e pequena amplitude altimétrica, a área inundada pelo reservatório representa quase

20 % da área total da bacia de drenagem do reservatório. A análise das Figuras 3.2.2.1.a. e

3.2.2.1.b mostra que a principal mudança de uso e cobertura na bacia foi a formação de um

grande lago onde ocorrem inúmeras ilhas. A Tabela 3.2.2.1 mostra a área ocupada pelos


diferentes usos e cobertura entre os anos de 1985/1987 e 2008/2009. É preciso ressaltar

que para a construção do mosaico que deu origem ao mapa foi necessário recorrer a cenas

de dois anos distintos para representar o período pré operação e atual. Além disso, as

imagens mais recentes de boa qualidade só estavam disponíveis até o ano de 2009. Como

se trata de uma região de baixo dinamismo de uso e ocupação acredita-se que, para fins de

análise pode-se supor que foram adquiridas no mesmo ano.

(a)

(b) Figura 3.2.2.1 - (a) Uso e cobertura da terra na bacia de drenagem do reservatório da UHE Balbina antes e (b) após o enchimento.

PÓS-ENCHIMENTO 83

Os dados mostram que a bacia se mantém coberta pela Floresta, com uma área

desprezível de ocupação agropecuária (menos que 2%) ou urbana/solo exposto (menos que

2%). As áreas classificadas como solo exposto correspondem às áreas nas margens e no

interior do reservatório associada à exposição das margens e formação de bancos de areia.

A Figura 3.2.2.2 exibe a ampliação do limite da área de inundação do reservatório

com as classes de uso e cobertura da terra antes do enchimento. Pode-se constatar que

cerca de 96% da área inundada correspondia à cobertura por florestas (Tabela 3.2.2.1).

Figura 3.2.2.2 - Vista ampliada do Uso e Cobertura da terra na fase pré-enchimento na área de inundação do reservatório da UHE Balbina

Tabela 3.2.2.1 - Mudanças na área das classes de uso e cobertura entre o período pré-operação e atual.

CLASSES DE USO E COBERTURA ÁREA DAS CLASSES (km²)

MAPA ANTIGO MAPA ATUAL

Agropecuária 94,85 200,04

Água 49,98 2833,15

Floresta 15.348,18 12.322,00

Floresta secundária 67,52 101,86

Nuvem 45,12 30,93

Urbano 0,91 2,50

Solo exposto 116,10


A tabela 3.2.2.2 apresenta a área das classes de uso e cobertura da terra antes da

inundação. Nota-se predomínio da área de Floresta, com áreas desprezíveis de ocupação

agropecuária e de floresta secundária. A classe água corresponde ao cálculo de área dos

rios e lagos dentro da área de inundação.

Tabela 3.2.2.2 - Uso e cobertura da terra na área inundada pelo reservatório da UHE Balbina no período pré-enchimento

CLASSES DE USO E COBERTURA ÁREA CLASSE INUNDADA

(km²)

Agropecuária 29,72

Água 48,62

Floresta 2.742,59

Floresta secundária 23,80

TOTAL 2.844,73


As campanhas de campo da equipe da UFJF em Balbina de caráter sazonal ocorrem

março, junho, setembro e novembro de 2012. A Figura 3.2.3.1 mostra as estações de

amostragem utilizadas. No ponto mais próximo da barragem (UAT50) foi feita uma avaliação

do perfil vertical.

Figura 3.2.3.1 - Localização das estações de caracterização limnológica e metabolismo planctônico na UHE Balbina.

M4

J5 J6

M2M3

M8

CAI10

SAA05

UAT05

UAJ01

UAT50 (M1)

UAJ02 (J4)

PIT10 (M11)

59°0'0"O59°30'0"O60°0'0"O60°30'0"O

1°0

'0"S

1°3

0'0

"S2

°0'0

"S

0 25 50 75 10012.5km

Barragem

PÓS-ENCHIMENTO 85



variabilidade dos dados nos dois primeiros eixos (eixo 1 = 65,4 %; eixo 2 = 13,7 %). A mais

importante variável para a ordenação do eixo 1 foi o pH (positivamente) e para o eixo 2

foram clorofila-a, carbono inorgânico dissolvido e nitrogênio total (positivamente) e a

transparência da água (disco de Secchi) e oxigênio dissolvido, negativamente. Os resultados

da PCA indicaram que o primeiro componente refletiu os baixos valores de pH registrados

no reservatório em novembro de 2012 e valores relativamente mais elevados em junho de

2012. Já os segundo componente indicou principalmente a maior transparência da água e

menores concentrações de clorofila-a e nitrogênio total, principalmente em março de 2013.

Assim, o plano definido pelos dois primeiros componentes descreveu o gradiente da

sazonalidade, separando principalmente as amostras de março, junho e novembro de 2013

(Figura 3.2.3.2).

Figura 3.2.3.2 - Análise de componentes principais (PCA) aplicada a variáveis limnológicas no reservatório de Balbina. Unidades amostrais nos diferentes períodos de estudo (pontos). S1= março, S2=junho, S3= setembro e S4= novembro de 2012. Tag= temperatura da água, Cond=condutividade, DS= disco de Secchi (transparência da água), OD=oxigênio dissolvido, NT=nitrogênio total, PT= fósforo total, CID=carbono inorgânico dissolvido, COT= carbono orgânico total, Clo=clorofila-a.

65,4%

13,7

%

S1

S2

S3

S4

65,4%

13,7

%

S1

S2

S3

S4

S1S1

S2S2

S3S3

S4S4




A Figura 3.2.3.3 apresenta as densidades fitoplanctônicas à sub-superfície do

reservatório nos pontos amostrados. A densidade fitoplanctônica média foi de 7.549 ind mL-1

± 7.082 (média ± desvio padrão), sendo o menor (147 ind mL-1

, PIT10) e o maior valor

(79.640 ind mL-1

, UAT50) registrados no mês de junho. Os menores valores médios de

densidade foram registrados em setembro 3.345 ind mL-1

± 924 (média ± desvio padrão) e

os maiores, em junho 18.378 ind mL-1

± 17.217 (média ± desvio padrão). Avaliando o perfil

da coluna d’água no ponto mais próximo à barragem (UAT50), o mês de março apresentou

os menores valores de densidade, com média de 2.755 ind.mL-1

± 1.293 (média ± desvio

padrão) e o mês de junho, as maiores, com média de 56.762 ind.mL-1

± 35.614 (média ±

desvio padrão). Os valores mínimo e máximo foram registrados em junho, sendo o menor

em UAT50 Fundo (528 ind.mL-1

, 18 m) e o maior a UAT50 1/2 Zeu (92.341 ind.mL-1

, a 4 m).

Figura 3.2.3.3 - Densidade fitoplanctônica (ind mL-1) e Biomassa fitoplanctônica (µg C L-1) para todas as estações amostradas na UHE Balbina nas campanhas de março, junho, setembro e novembro de 2012.

A Figura 3.2.3.3 apresenta valores das concentrações de carbono da comunidade

fitoplanctônica. Esses valores foram baixos, com média de 83,42 μgC.L-1

± 49,0 (média ±

desvio padrão), variando de 13,65 μgC.L-1

(M4, março) a 247,13 μgC.L-1

(CAI10, março). O

menor valor médio de concentração de carbono foi registrado em setembro (68,74 μgC.L-1

±

30,46, média ± desvio padrão) e o maior em novembro 97,49 μgC.L-1

± 40,36. Avaliando o

0

20000

40000

60000

80000

100000

SAA05

UAT05

CAI1

0M

2M

3M

4M

8

PIT10

UAT50

UAT50

1/2

Zeu

UAT50

Zeu

UAT50

ZeuxFundo

UAT50

Fundo J5 J6

UAJ0

1

UAJ0

2

De

ns

ida

de

fit

op

lan

ctô

nic

a

(in

d m

L-1

)

Março Junho Setembro Novembro

0

50

100

150

200

250

300

SAA05

UAT05

CAI1

0M

2M

3M

4M

8

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UAT50

sup

UAT50

1/2

Zeu

UAT50

Zeu

UAT50

ZeuxFundo

UAT50

Fundo J5 J6

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1

UAJ0

2

Bio

massa f

ito

pla

nctô

nic

a

(m

g C

L-1

)



0

20000

40000

60000

80000

100000

SAA05

UAT05

CAI1

0M

2M

3M

4M

8

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UAT50

UAT50

1/2

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UAT50

Zeu

UAT50

ZeuxFundo

UAT50

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1

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2

De

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ida

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op

lan

ctô

nic

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L-1

)


0

50

100

150

200

250

300

SAA05

UAT05

CAI1

0M

2M

3M

4M

8

PIT10

UAT50

sup

UAT50

1/2

Zeu

UAT50

Zeu

UAT50

ZeuxFundo

UAT50

Fundo J5 J6

UAJ0

1

UAJ0

2

Bio

massa f

ito

pla

nctô

nic

a

(m

g C

L-1

)



PÓS-ENCHIMENTO 87

perfil da coluna d’água em UAT50, os menores valores registrados ocorreram em março

com média de 37,87 μgC.L-1

± 14,51, e os maiores valores em junho, com média de 37,87

μgC.L-1

± 14,51. O menor valor registrado foi de 10,73 μgC.L-1

a 20 m de profundidade

(UAT50 Fundo) e o maior, de 196,08 μgC.L-1

a 13 m de profundidade (UAT50 Zeu

x Fundo).


A média da densidade zooplanctônica foi de 7 ind L-1

± 7 (média ± desvio padrão),

sendo o menor valor registrado à jusante do reservatório, J5 (0,4 ind mL-1

; junho/2012) e o

maior em um dos principais tributários (SAA05, 29 ind L-1

; junho) (Figura 3.2.3.4).

Considerando os valores de biomassa em carbono, o valor médio registrado foi 14,23

μgC L-1

± 14,66 (média ± desvio padrão), sendo o menor valor registrado no ponto à jusante

da barragem, J5 (1,06 μg C L-1

; junho) e o maior, em um braço do reservatório, CAI10 (60,76

μ g C L-1

; setembro) (Figura 3.2.3.4.).

Figura 3.2.3.4 - Densidade zooplanctônica (ind L-1) e Biomassa zooplanctônica (µgC L-1) para todas as estações amostradas na UHE Balbina nas campanhas de março, junho, setembro e novembro de 2012.


A Figura 3.2.3.5 apresenta, de maneira geral, a densidade bacteriana ao longo dos

pontos de sub-superfície, cuja média foi de 2,04 cels 106

mL-1

± 1,08 (média ± desvio

0

5

10

15

20

25

30

35

SAA05

UAT05

CAI1

0M

2M

3M

4M

8

PIT10

UAT50 J5 J6

UAJ0

1

UAJ0

2

De

ns

ida

de

zo

op

lan

ctô

nic

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(in

d L

-1)


0

10

20

30

40

50

60

70

SAA05

UAT05

CAI1

0M

2M

3M

4M

8

PIT10

UAT50 J5 J6

UAJ01

UAJ02

Bio

mas

sa z

oo

pla

nct

ôn

ica

( mg

C L

-1)



0

5

10

15

20

25

30

35

SAA05

UAT05

CAI1

0M

2M

3M

4M

8

PIT10

UAT50 J5 J6

UAJ0

1

UAJ0

2

De

ns

ida

de

zo

op

lan

ctô

nic

a

(in

d L

-1)


0

10

20

30

40

50

60

70

SAA05

UAT05

CAI1

0M

2M

3M

4M

8

PIT10

UAT50 J5 J6

UAJ01

UAJ02

Bio

mas

sa z

oo

pla

nct

ôn

ica

( mg

C L

-1)




padrão), sendo o menor valor registrado de 0,80 cels 106

mL-1

(UAJ01; setembro) e o maior

de 3,83 cels 106

mL-1

(UAJ01; novembro).

Em termos de concentração de carbono no bacterioplâncton, o valor médio registrado

foi de 40,85 μgC L-1

± 21,55 (média ± desvio padrão), sendo a menor contribuição, de 16

μgC L-1

(UAJ01; setembro) e a maior de 76,56 μgC L-1

(UAJ01; novembro) (Figura 3.2.3.5).

Figura 3.2.3.5 - Densidade bacteriana (cels 106 mL-1) e Biomassa bacteriana (µgC L-1) para todas as estações amostradas na UHE Balbina nas campanhas de março, junho, setembro e novembro de 2012.

METABOLISMO


O valor médio de respiração planctônica registrado na UHE Balbina foi de 4.288,61

mgC m-2

dia-1

± 6.970,45 (média ± desvio padrão), considerando o valor integrado da coluna

d’água em cada estação de sub-superfície. Os valores de respiração planctônica

apresentaram ampla variabilidade, sendo registrado o menor valor de 277,52 mgC m-2

dia-1

no ponto mais à montante do reservatório (UAT05) em novembro e o maior de 24.265,72

mgC m-2

dia-1

na estação mais próxima à barragem (UAT50) em março (Figura 3.2.3.6).


Na Figura 3.2.3.6 o valor médio de produção primária registrado foi de 49,90 mgC m-2

dia-1

± 117,83 (média ± desvio padrão), considerando o valor integrado da coluna d’água em

0

1

2

3

4

5

UAT05

M8

UAT50

Sup

UAT50

1/2

Zeu

UAT50

Zeu

UAT50

ZeuxFundo

UAT50

Fundo

UAJ0

1

De

ns

ida

de

ba

cte

ria

na

(cé

ls 1

06 m

L-1

)


0

20

40

60

80

100

UAT05

M8

UAT50

Sup

UAT50

1/2

Zeu

UAT50

Zeu

UAT50

ZeuxFundo

UAT50

Fundo

UAJ0

1

Bio

massa b

acte

rian

a

( mg

C L

-1)



0

1

2

3

4

5

UAT05

M8

UAT50

Sup

UAT50

1/2

Zeu

UAT50

Zeu

UAT50

ZeuxFundo

UAT50

Fundo

UAJ0

1

De

ns

ida

de

ba

cte

ria

na

(cé

ls 1

06 m

L-1

)


0

20

40

60

80

100

UAT05

M8

UAT50

Sup

UAT50

1/2

Zeu

UAT50

Zeu

UAT50

ZeuxFundo

UAT50

Fundo

UAJ0

1

Bio

massa b

acte

rian

a

( mg

C L

-1)



PÓS-ENCHIMENTO 89

cada estação de sub-superfície. O mês de novembro apresentou as menores taxas de

produção primária, especialmente à jusante da barragem (UAJ01 = 0,07 mgC m-2

dia-1

) e o

mês de março, as maiores taxas, especialmente no ponto mais próximo à barragem (UAT50

= 458,54 mgC m-3

dia-1

).


A Figura 3.2.3.6 apresenta produção bacteriana registrada, cujo valor médio de foi

65,00 mgC m-2

dia-1

± 156,16 (média ± desvio padrão) para as amostragens realizadas na

sub-superfície. De maneira geral, o mês de novembro apresentou as menores taxas de

produção bacteriana, mas o menor valor foi registrado à jusante do reservatório (UAJ01), em

março, (0,37 mgC m-2

dia-1

). O valor mais elevado foi registrado na estação mais próxima à

barragem (UAT50), em junho (618,05 mg Cm-2

dia-1

).

Figura 3.2.3.6 - Respiração planctônica (mgC m-2 dia-1), Produção primária (mgC m-2 dia-1) e

Produção bacteriana (mgC m-2 dia-1) nas estações amostradas em todas as campanhas do

monitoramento da UHE Balbina em março, junho, setembro e novembro de 2012.

0

100

200

300

400

500

UAT05M

8

UAT50

UAJ01

Pro

du

ção

pri

már

ia

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


0

100

200

300

400

500

600

700

UAT05 M8

UAT50

UAJ01

Pro

du

ção

bac

teri

ana

(mg

C m

-3 d

ia-1

)




0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

UAT05 M

8

UAT50

UAJ0

1

Resp

iração

pla

nctô

nic

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)



0

100

200

300

400

500

UAT05M

8

UAT50

UAJ01

Pro

du

ção

pri

már

ia

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


0

100

200

300

400

500

600

700

UAT05 M8

UAT50

UAJ01

Pro

du

ção

bac

teri

ana

(mg

C m

-3 d

ia-1

)




0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

UAT05 M

8

UAT50

UAJ0

1

Resp

iração

pla

nctô

nic

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)




Variação Espacial de pCO2

A variação espacial de pCO2 das campanhas está representada na Figura 3.2.3.7. Em

todas as campanhas, os valores mais altos foram observados nos tributários principais

próximo aos pontos UAT05 e SAA05, e diminuem à medida que se aproxima da barragem. A

menor média das campanhas foi observada no mês de novembro de 2012 (822 ± 350 µatm)

e a maior em setembro de 2012 (930 ± 444 µatm) quando os valores de pCO2 nos tributários

principais foram os mais altos comparados com os valores das demais campanhas. Em

nenhum local e em nenhuma campanha foi observado subsaturação de pCO2. A

supersaturação juntamente com os altos valores observados e a grande extensão de lâmina

d`água desse reservatório indicam grande tendência a emissão desse gás para a atmosfera.

Figura 3.2.3.7 - Mapas de pCO2 no reservatório da UHE Balbina nas campanhas


As campanhas de campo no reservatório de Balbina foram realizadas nas seguintes

datas: 1° campanha - 13 e 14 de março de 2012; 2° campanha – 19 a 21 de junho de 2012;

3° campanha – 16 a 18 de outubro de 2012; 4° campanha – 15 e 16 de janeiro de 2013. Em

cada uma das campanhas foram amostrados 9 pontos indicados na Figura 3.2.4.1.

PÓS-ENCHIMENTO 91

Figura 3.2.4.1 - Imagem de satélite com a localização dos pontos de amostragem de água e sedimento no reservatório de Balbina utilizados nas 4 campanhas de campo realizadas. Pontos em tom alaranjado: utilizados, também, para coleta de sedimento para realização de experimentos. Fonte da imagem: Google Earth


N2O integradas nos sedimentos amostrados ao longo do reservatório de Balbina durante as

4 campanhas de campo e os fluxos difusivos desses gases através da interface sedimento-

água, respectivamente.

As maiores concentrações e fluxos difusivos de CH4 foram observadas, em geral, no

ponto M1, localizado próximo à barragem. Esse fato pode estar associado relacionado às

baixas concentrações de oxigênio dissolvido existentes na coluna de água, próximas à

anoxia, associadas ao elevado teor de matéria orgânica nos sedimentos nesse ponto em

comparação com os sedimentos dos demais pontos amostrados..

Com relação ao CO2, as maiores concentrações e fluxos difusivos foram observados

na porção média do reservatório, como nos pontos M4, M8 e M11, ou seja, apresentaram

padrões distintos de variação espacial em relação ao CH4. Além disso, as concentrações e

os fluxos difusivos de CO2 foram proporcionalmente bem mais elevados em comparação

com os de CH4 (Figura 3.2.4.2), muito em função das concentrações de oxigênio dissolvido

observadas nessas porções que, apesar de indicarem deficiência (em geral, entre 1,1 a 5

mg/L), não chegaram à anoxia.

Com relação ao N2O, as concentrações e fluxos difusivos na interface-sedimento-

água em Balbina foram consideravelmente inferiores quando comparados aos valores de

CH4 e CO2 (da ordem de 1000 vezes menor). Os baixos valores de N2O observados no

sedimento do reservatório de Balbina podem estar relacionados à deficiência de nitrogênio

nesse compartimento.


Figura 3.2.4.2 - Concentrações integradas de CH4, CO2 e N2O nos sedimentos e Fluxos difusivos na interface sedimento-água em Balbina. Valores de N2O em µmol.

3.2.5 Fluxos Ebulitivos, Difusivos, Degassing, Sedimentação Permanente de C e Carga

Mássica de C

As campanhas de medição da equipe da COPPE em Balbina ocorreram em março,

junho, setembro e novembro de 2012. Nestas campanhas, foram realizadas amostragens de

fluxo difusivo por câmaras flutuantes em 28 pontos no reservatório e 6 a jusante;

amostragens de fluxo ebulitivo por funis invertidos em 16 pontos e realizadas 7 medidas de

vazões e de concentração de carbono nos tributários. Foram utilizadas 17 armadilhas de

sedimentação. A Figura 3.2.5.1 traz a localização dos pontos de medição de fluxos difusivos

e ebulitivos na interface água-ar, os pontos de medidas de vazão e coleta de água para

medida de carbono e para armadilhas de sedimentação.

0

25

50

75

100

125

150

M1 M2 M3 M4 M8 M11 M12 M13 M14

CH

4 (m

mo

l m-2

)

Ponto

Concentração integrada de CH4 no sedimento (0 - 4 cm) Reservatório de Balbina

Mar/2012

Jun/2012

Out/2012

Jan/2013

Jusante Montante

0

25

50

75

100

125

150

M1 M2 M3 M4 M8 M11 M12 M13 M14

CO

2 (m

mo

l m-2

)

Ponto

Concentração integrada de CO2 no sedimento (0 - 4 cm) Reservatório de Balbina

Mar/2012

Jun/2012

Out/2012

Jan/2013

Jusante Montante

0

20

40

60

80

M1 M2 M3 M4 M8 M11 M12 M13 M14

Flu

xo

de

CH

4 (m

mo

l m-2

d-1

)

Ponto

Fluxo difusivo de CH4 na interface sedimento-águaReservatório de Balbina

Mar/2012

Jun/2012

Out/2012

Jan/2013

Jusante Montante

0

20

40

60

80

M1 M2 M3 M4 M8 M11 M12 M13 M14

Flu

xo

de

CO

2 (

mm

ol m

-2 d

-1)

Ponto

Fluxo difusivo de CO2 na interface sedimento-águaReservatório de Balbina

Mar/2012

Jun/2012

Out/2012

Jan/2013

Jusante Montante

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

M1 M2 M3 M4 M8 M11 M12 M13 M14

N2

O (u

mo

l/L

)

Ponto

Concentração de N2O no sedimento (0 - 1cm)Reservatório de Balbina

Mar/2012 Jun/2012

Out/2012 Jan/2013

Jusante Montante

0

5

10

15

20

25

30

M1 M2 M3 M4 M8 M11 M12 M13 M14

N2

O (u

mo

l m-2

d-1

)

Ponto

Fluxo difusivo de N2O na interface sedimento-águaReservatório de Balbina

Mar/2012

Jun/2012

Out/2012

Jan/2013

Jusante Montante

PÓS-ENCHIMENTO 93

Câmaras Flutuantes

Funis Invertidos

Medidas de Vazão e Carga Mássica

Armadilhas de Sedimentação

Figura 3.2.5.1 - Mapa dos pontos de medidas de fluxo difusivo com câmaras flutuantes, medidas de fluxos ebulitivos com funis invertidos, principais tributários com os pontos de medidas de vazão e coleta de água para medida de carbono e pontos para as armadilhas de sedimentação em Balbina.


A tabela 3.2.5.1 apresenta as estimativas de carga mássica de carbono de entrada e

saída para Balbina de cada campanha e na última linha o valor médio em t C/dia.

Tabela 3.2.5.1 - Carga Mássica

Campanha Entrada (t/dia)

Saída (t/dia)

1 3.984,04 920,85

2 205,24 222,08

3 200,61 570,96

4 197,50 3.568,94

Média 1.146,85 1.320,71

A figura 3.2.5.2 apresenta para cada fluxo de GEE os valores representativos obtidos

das medições de cada campanha.

Figura 3.2.5.2 - Fluxos em mg/m2/dia em Balbina

1 2 3 4

02

00

04

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia

RESERVATORIO DIFUSIVO CO2

1 2 3 4

05

10

20

campanhas

mg

/m2

.dia

RESERVATORIO DIFUSIVO CH4

1 2 3 4

0.0

0.2

0.4

0.6

campanhas

mg

/m2

.dia

RESERVATORIO DIFUSIVO N2O

1 2 3 4-0.1

0.1

0.3

campanhas

mg

/m2

.dia

RESERVATORIO EBULITIVO CO2

1 2 3 4

05

10

15

20

campanhas

mg

/m2

.dia

RESERVATORIO EBULITIVO CH4

BALBINA

1 2 3 4

05

00

01

50

00

campanhas

mg

/m2

.dia

JUSANTE DIFUSIVO CO2

1 2 3 4

04

00

08

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia

JUSANTE DIFUSIVO CH4

1 2 3 4

02

46

81

2

campanhas

mg

/m2

.dia

JUSANTE DIFUSIVO N2O

PÓS-ENCHIMENTO 95



com os valores médios dos fluxos representativos de cada campanha para o aproveitamento

de Balbina em t/dia. A tabela fornece valores agregados em toneladas equivalente de CO2

onde as emissões de cada gás são multiplicadas pelo seu potencial de aquecimento global

(25 para o CH4, 1 para o CO2 e 298 para o N2O de acordo com o GWP para o horizonte de

100 do IPCC (IPCC, 2007a).

Tabela 3.2.6.1 - Balanço de Emissões e Remoções em Balbina (t/dia)

Gás Unidade Reservatório Reservatório

Jusante Degassing Sedimentação Balanço Ebulitivo Difusivo

CH4 tCH4/dia 11,69 28,55 14,88 52,48 107,61

tCO2e/dia 292,29 713,72 372,03 1.312,09 2.690,13

CO2 tCO2/dia 0,17 4.683,05 49,63 66,10 -2.044,84 2.754,11

N2O tN2O/dia - 0,75 0,01 - 0,77

tCO2e/dia - 223,81 4,31 - 228,11

TOTAL tCO2e/dia 292,46 5.620,57 425,96 1.378,20 -2.044,84 5.672,35

3.3 Tucuruí


A Usina Hidrelétrica de Tucuruí no rio Tocantins, localizada no município de Tucuruí

(PA), tem uma capacidade geradora instalada de 8.370 MW. A barragem de Tucuruí, de

terra, tem 11 km de comprimento e 78 m de altura. O desnível da água varia com a estação

entre 58 e 72 m. O reservatório tem 200 km de comprimento e 3.023 km² de área quando

cheio. Quando o nível é mínimo (62 m), a área alagada diminui em cerca de 560 km². A

vazão média do rio ao longo do ano nesse ponto é aproximadamente 11.000 m³/s, a máxima

observada (março de 1980) foi 68.400 m³/s. O reservatório tem volume total de 45,5 km³

(para cota de 72 m) e volume útil de 32,0 km³.

O clima da região insere-se na categoria de equatorial superúmido, tipo Am, da

classificação de Köppen, existindo ligeira variação para o equatorial úmido, tipo Aw. Estes

climas apresentam uma temperatura média mensal com mínima superior a 18ºC. A média

anual é de 26ºC, com média máxima em torno de 32ºC e mínima de 23ºC. A amplitude

térmica geralmente não ultrapassa os 5ºC. A precipitação pluviométrica varia em cerca de

2.000 a 2.500 mm anuais. No período de janeiro a junho a precipitação é abundante,

enquanto que a escassez de chuva é observada no período de julho a dezembro. No

entanto, a estação seca é de pequena duração e a umidade é suficiente para manutenção


da floresta. A umidade relativa é elevada, apresentando oscilações entre a estação mais

chuvosa e a seca, respectivamente, de 100% a 60%.

O reservatório de Tucuruí não recebe nenhum afluente de grande porte sem serem os

seus formadores, por essa razão apresenta uma mistura das águas do tipo clara e branca

dos seus principais tributários, o rio Tocantins e o rio Araguaia, respectivamente. A forma

dendrítica da região marginal e as 1.800 ilhas são responsáveis por um perímetro de 6.400

km. Cerca de 88% da área do reservatório não foi desmatada e, atualmente, grande parte da

região marginal está representada por árvores mortas ("paliteiros") que fornecem suporte a

várias espécies de macrófitas aquáticas e abrigo para peixes.


A UHE Tucuruí teve seu início de operação em 1984. As Figuras 3.3.2.1 e 3.3.2.3

mostram o mapa antigo de uso e cobertura da terra na bacia de drenagem (captação) do

reservatório de Tucuruí e a Figura 3.3.2.2 mostra o mapa atual de uso e cobertura da terra

em sua bacia de drenagem. Pode-se observar na Figura 3.3.2.1 que em 1973, num período

anterior ao enchimento a cobertura vegetal da bacia de drenagem era predominantemente

natural, sendo que a maior parte da bacia era formada pelo bioma Cerrado. Na Figura

3.3.2.2, referente ao mapa atual (2010), pode-se observar que o bioma Floresta foi muito

mais intensamente alterado do que o bioma Cerrado. Sobraram poucas manchas contínuas

de floresta na bacia, estas sendo reduzidas às áreas ocupadas por reservas indígenas. As

áreas de Cerrado, entretanto, encontram-se bem mais preservadas.

PÓS-ENCHIMENTO 97

Figura 3.3.2.1 - Mapa antigo de uso e cobertura da terra na bacia de drenagem (captação) do reservatório da UHE Tucurui.


Figura 3.3.2.2 - Mapa atual de uso e cobertura da terra na bacia de drenagem (captação) do reservatório da UHE Tucurui

PÓS-ENCHIMENTO 99

Figura 3.3.2.3 - Vista ampliada do Uso e Cobertura da terra na área de inundação do reservatório da UHE Tucurui

As Tabelas 3.3.2.1 e 3.3.2.2 mostram a área ocupada pelas diferentes classes no

período pré-operação e no período atual. Pode-se observar que no período compreendido

entre o mapa antigo e o mapa atual a agropecuária expandiu três vezes e meia sua área de

ocorrência, tendo-se também iniciado o uso agrícola, embora ainda pouco expressivo em

relação às dimensões da bacia.

A cobertura florestal da bacia foi reduzida a menos da metade da cobertura vegetal,

com o agravante de que praticamente desapareceram manchas contínuas de floresta. O

Cerrado também sofreu uma grande redução no período sendo reduzido também a quase

metade da cobertura original. A principal diferença entre a ocupação do Cerrado e da

Floresta é que o Cerrado, talvez por ser o bioma dominante na bacia, e sem grande

interesse para a exploração madeireira, foi preservado em grandes manchas.


Tabela 3.3.2.1 - Uso e cobertura da terra na bacia de drenagem do reservatório da UHE Tucurui

CLASSES DE USO E

COBERTURA

ÁREA OCUPADA PELAS CLASSES (km2)


Agropecuária 78.922,00 274.185,66

Água 4.106,00 6.869,43

Banco de areia 248,61


Urbano 860,00 593,04

Nuvem 857,05

Rápidos e cataratas 28,84

Cerrado 343.442,00 196.983,471

Solo exposto 1.259,61

Mineração 69,83

Floresta 143.409,00 69.509,04

Tabela 3.3.2.2 - Área das classes de uso e cobertura na área de inundação do reservatório da UHE Tucurui

CLASSES DE USO E COBERTURA ÁREA CLASSE INUNDADA (km²)

Agropecuaria 372,93

Água 933,02

Cerrado 85,73

Floresta 6822,85

Urbano 0,07

Total 8214,60


As campanhas de campo da UFJF em Tucuruí de caráter sazonal ocorreram em

junho, outubro e dezembro de 2011 e abril de 2012. A Figura 3.3.3.1 mostra as estações de

amostragem utilizadas. No ponto mais próximo da barragem (M1) foi feita uma avaliação de

perfil.

Cabe salientar que na amostragem de junho, a UHE Tucuruí apresentava os

vertedouros abertos, estando na cota 69 m, enquanto em outubro foi registrada a menor cota

de operação (57m). Já em dezembro de 2011 iniciou a elevação do nível hidrométrico (63

m), culminando em abril, com a maior cota entre os quatro períodos (72 m).

PÓS-ENCHIMENTO 101

Figura 3.3.3.1 - Localização das estações de caracterização limnológica e de metabolismo planctônico na UHE Tucuruí.



variabilidade dos dados nos dois primeiros eixos (eixo 1 = 55,2 %; eixo 2 = 18,8 %). A mais

importante variável para a ordenação do eixo 1 foi o pH e o carbono inorgânico dissolvido

(negativamente) e a condutividade (positivamente); para o eixo 2 foram clorofila-a, fósforo

total e temperatura da água (positivamente) e transparência da água como disco de Secchi

(negativamente). Os resultados da PCA indicaram que o primeiro componente refletiu o

baixo pH registrado no reservatório em outubro e valores relativamente mais elevados em

dezembro e abril. Já os segundo componente indicou principalmente a maior transparência

da água e menor temperatura e concentrações de clorofila-a e fósforo total, principalmente


em junho. Assim, o plano definido pelos dois primeiros componentes descreveu o gradiente

da sazonalidade, separando principalmente as amostras de junho e outubro das de

dezembro e abril (Figura 3.3.3.2).

Figura 3.3.3.2 - Análise de componentes principais (PCA) aplicada a variáveis limnológicas no reservatório de Tucuruí. Unidades amostrais nos diferentes períodos de estudo (pontos). S1=junho, S2=outubro, S3= dezembro de 2011 e S4= abril de 2012. Tag= temperatura da água, Cond=condutividade, DS= disco de Secchi (transparência da água), OD=oxigênio dissolvido, NT=nitrogênio total, PT= fósforo total, CID=carbono inorgânico dissolvido, COT= carbono orgânico total, Clo=clorofila-a.



A Figura 3.3.3.3 apresenta as densidade fitoplanctônica nos pontos à sub-superfície

do reservatório, cuja média foi de 10.142 ind mL-1 ± 7.046 (média ± desvio padrão). O menor

valor registrado foi no ponto à jusante (J1C, 2.139 ind mL-1; dezembro) e o maior, em um dos

principais tributários (M5, 45.635 ind mL-1; outubro). Quanto à amostragem de perfil no ponto

mais próximo à barragem (M1), os maiores valores de densidade foram registrados no mês

de outubro (5.954 ind mL-1 ± 1.573) em todas as profundidades, sendo o máximo registrado

na superfície (8.541 ind mL-1). O mês de dezembro apresentou as densidades

55,2%

18,8

%

S1

S2

S3

S4

55,2%

18,8

%

S1

S2

S3

S4

S1S1

S2S2

S3S3

S4S4

PÓS-ENCHIMENTO 103

fitoplanctônicas semelhantes em todas as profundidades amostradas, registrando a menor

média entre os três períodos amostrados (2.206 10.142 ind mL-1 ± 360).

Figura 3.3.3.3 - Densidade fitoplanctônica (ind mL-1) e Biomassa fitoplanctônica (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Tucuruí nas campanhas de junho, outubro, dezembro de 2011 e abril de 2012.

Considerando os valores médios registrados nas estações de sub-superfície, a

biomassa média em carbono fitoplanctônico foi de 182,79 μgC L-1 ± 168,63 (média ± desvio

padrão), sendo o menor valor registrado no ponto à jusante da barragem, J1C (7,11 μgC L-1;

abril) e o maior em M3 (723,63 μgC L-1; abril), ponto representante da região central do

reservatório. Considerando a amostragem de perfil da coluna d’água no ponto mais próximo

à barragem (M1), os menores valores registrados ocorreram em junho (36,62 μgC L-1 ±

23,05) e os maiores em dezembro (126,45 μgC L-1 ± 112,56) (Figura 3.3.3.3).


Na Figura 3.3.3.4 são apresentadas as densidades do zooplâncton para a UHE

Tucuruí, cuja média foi de 42 ind L-1 ± 46 (média ± desvio padrão). O menor valor registrado

foi no ponto à jusante, CF (1 ind mL-1; outubro) e o maior em um dos principais tributários

(MI, 275 ind L-1; outubro).

Considerando os valores de biomassa expressa em carbono, o valor médio registrado

foi de 64,7 μgC L-1 ± 44,1, tendo o menor valor ocorrido à jusante da barragem (CF, 1,5 μgC

L-1; outubro) e o maior, também à jusante (J1D, 235,3 μgC L-1; outubro) (Figura 3.3.3.4).

0

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Figura 3.3.3.4 - Densidade zooplanctônica (ind L-1) e Biomassa zooplanctônica (µgC L-1) nas estações amostradas da UHE Tucuruí em junho, outubro e dezembro de 2011 e abril de 2012.


A média da densidade bacteriana ao longo dos pontos de sub-superfície foi de 3,78

cels 106 mL-1 ± 2,02 (média ± desvio padrão), sendo os menores valores registrados em

junho, especialmente no ponto mais próximo à barragem (1,18 cels 106 mL-1; M1) e os

maiores em dezembro, especialmente em M3 (6,73 cels 106 mL-1). A densidade bacteriana

média registrada no perfil realizado no ponto mais próximo à barragem (M1) foi de 3,02 cels

106 mL-1 ± 1,83 (média ± desvio padrão). Assim como na distribuição horizontal, as menores

densidades foram observadas em junho e as maiores, em dezembro (Figura 3.3.3.5).

Figura 3.3.3.5 - Densidade bacteriana (cels 106 mL-1) e Biomassa bacteriana (µgC L-1) nas estações amostradas da UHE Tucuruí em junho, outubro e dezembro de 2011 e abril de 2012.

A Figura 3.3.3.5 mostra as concentrações de carbono do bacterioplâncton, cujo valor

médio foi de 71,74 µgC L-1 ± 41,22, sendo a menor biomassa registrada no mês de outubro,

no ponto mais próximo à barragem (22,32 µgC L-1; M1) e a maior de 134,62 µgC L-1 em

dezembro (M3). Considerando a amostragem no perfil da coluna d’água no ponto mais

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PÓS-ENCHIMENTO 105

próximo à barragem, a concentração de carbono do bacterioplâncton alcançou valor médio

de 60,48 µgC L-1 ± 36,61, sendo a menor contribuição de 20,64 µgC L-1 à 5 m de

profundidade (M1 ½ Zeu; na profundidade que recebe o correspondente a 75% de luz que

chega da superfície, junho) e a maior de 125,42 µgC L-1 à 25 m de profundidade (M1

ZeuxFundo; dezembro).

METABOLISMO


Avaliando a respiração planctônica a partir das amostragens de sub-superfície entre

as quatro campanhas, o valor médio na UHE Tucuruí foi de 686,06 mgC m-3

dia-1

± 434,10

(média ± desvio padrão). A estação M3 apresentou a menor taxa de respiração planctônica

(189,05 mgC m-3

dia-1

; outubro), e também a maior, 1.911,03 mgC m-3

dia-1

; dezembro)

(Figura 3.3.3.6).


O valor médio de produção primária, considerando as estações de sub-superfície foi

de 17,72 mgC m-3

dia-1

± 31,40 (média ± desvio padrão). As menores taxas de produção

primária foram registradas em outubro (0,08 mgC m-3

dia-1

± 0,07; média ± desvio padrão),

enquanto em abril ocorreram as maiores taxas (61,81 mgC m-3

dia-1

± 37,61, Figura 3.3.3.6).

O menor valor registrado foi de 0,03 mgC m-3

dia-1

em M3 e J1C (outubro) e o maior de 94,20

mgC m-3

dia-1

em M5 (abril).


A média da taxa de produção bacteriana foi de 20,40 mgC m-3

dia-1

± 24,36 (média ±

desvio padrão). De maneira geral, o mês de outubro apresentou as menores taxas de

produção bacteriana (2,68 mgC m-3

dia-1

± 1,41), quando foi registrado o valor mínimo de

0,96 mgC m-3

dia-1

(J1C). Já as maiores taxas foram registradas em agosto (44,91 mgC m-3

dia-1

± 37,26), especialmente em M5 (98,46 mgC m-3

dia-1

; Figura 3.3.3.6).


Figura 3.3.3.6 - Respiração planctônica (mg C m-2 dia-1), Produção primária (mgC m-2 dia-1) e Produção bacteriana (mg C m-2 dia-1) nas estações amostradas na UHE Tucuruí em outubro e dezembro de 2011, e abril de 2012.


A variação espacial de pCO2 está representada na Figura 3.3.3.7. O mês de

dezembro/2011 foi o período em que o reservatório registrou menor profundidade máxima

(Zmax=56 m), quando os maiores valores de pCO2 foram registrados na região mais próxima

à barragem. Foi observado um gradiente horizontal ao longo do eixo principal do

reservatório, variando de 200 µatm próximo às estações MJ e MBL (à margem direita) a

1650 µatm na região mais próxima à barragem. No mês de abril de 2012 foram observados

valores de pCO2 mais elevados em relação a dezembro, sendo possível evidenciar este

comportamento ao longo do reservatório, acompanhando sua região central. Os menores

valores registrados para este período foram nos pontos mais próximos à barragem e na

região mais próxima à entrada do reservatório, com valores próximos à 200 µatm.

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PÓS-ENCHIMENTO 107

1ª campanha

2ª campanha

3ª campanha

4ª campanha

Figura 3.3.3.7 - Mapas de pCO2 no reservatório da UHE Tucuruí


As campanhas de campo no reservatório de Tucuruí foram realizadas nas seguintes

datas: 1° campanha - 21 a 23 de junho de 2011; 2° campanha – 13 a 15 de outubro de 2011;

3° campanha – 8 a 12 de dezembro de 2011; 4° campanha – 19 a 21 de abril de 2012. Em

cada uma das campanhas foram amostrados 13 pontos indicados na Figura 3.3.4.1.


Figura 3.3.4.1 - Imagem de satélite com a localização dos pontos de amostragem de água e sedimento no reservatório de Tucuruí referente às 4 campanhas de campo. Pontos em tom alaranjado: utilizados, também, para coleta de sedimento para realização de experimentos. Fonte da imagem: Google Earth.


N2O integradas nos sedimentos amostrados ao longo do reservatório de Tucuruí durante as



Nota-se, excetuando-se o ponto M5, localizado na porção mais a montante do

reservatório de Tucuruí e que apresenta característica predominantemente lótica, um nítido

padrão decrescente tanto de concentração como de fluxo difusivo da montante para a

jusante do reservatório. Tal padrão decrescente pode estar relacionado às condições de

deposição do material particulado proveniente da montante do reservatório pelo rio

Tocantins, em geral com deposições mais significativas a montante e diminuindo

gradativamente para a jusante devido à rarefação das partículas orgânicas pela constante

deposição no trajeto. Esse padrão foi observado tanto no corpo principal do reservatório

como nos seus principais tributários.

As concentrações e fluxos difusivos de CH4 foram ligeiramente inferiores aos do CO2.

Mesmo assim, nota-se, de forma distinta, a grande parte dos demais reservatórios

estudados, que as concentrações e os fluxos difusivos de CH4 foram bastante significativos,

muito provavelmente em função das condições existentes no reservatório, situado em área

de floresta amazônica que contribui com o aporte de matéria orgânica natural, além do

PÓS-ENCHIMENTO 109

aporte de material proveniente da bacia do rio Tocantins, somados à elevada temperatura

naquela região.

Já as concentrações e fluxos difusivos de N2O foram, em geral, mais elevados nos

tributários, que possivelmente contribuem de forma mais significativa em termos de aporte

de matéria orgânica e nitrogênio, além de apresentarem maior deficiência de oxigênio

dissolvido na água acima da interface sedimento-água, fatores esses favoráveis ao processo

de desnitrificação. Mesmo assim, os valores tanto de concentrações como de fluxos

difusivos foram muito inferiores quando comparados aos valores de CH4 e CO2 nesse

reservatório.

Figura 3.3.4.2 - Concentrações integradas de CH4, CO2 e N2O nos sedimentos e Fluxos difusivos na interface sedimento-água em Tucuruí. Valores de N2O em µmol.

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Corpo principal Tributários

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Concentração integrada de CH4 no sedimento (0 - 4 cm)Reservatório de Tucuruí

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Out/2011

Dez/2011

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Pontos

Concentração integrada de CO2 no sedimento (0 - 4 cm)Reservatório de Tucuruí

Jun/2011

Out/2011

Dez/2011

Abr/2012

Jusante Montante

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Flu

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l m-2

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)

Pontos

Fluxo difusivo de CH4 na interface sedimento-águaReservatório de Tucuruí

Jun/2011

Out/2011

Dez/2011

Abr/2012

Jusante Montante

-40

-20

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40

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Flu

xo

dif

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)

Fluxo difusivo de CO2 na interface sedimento-águaReservatório de Tucuruí

Jun/2011

Out/2011

Dez/2011

Abr/2012

Jusante Montante

0

2

4

6



Co

nc. d

e N

2O

(u

mo

l m-2

)

Concentração integrada de N2O no sedimento (0 - 1cm)Reservatório de Tucuruí

Jun/2011

Out/2011

Dez/2011

Abr/2012

Jusante Montante

0

1

2

3

4

5



Flu

xo

de

N2

O (

um

ol m

-2d

-1)

Fluxo difusivo de N2O na interface sedimento-águaReservatório de Tucuruí

Jun/2011

Out/2011

Dez/2011

Abr/2012

Jusante Montante



Mássica de C

As campanhas de medição da equipe da COPPE em Tucuruí ocorreram em julho e

novembro de 2011 e janeiro e abril de 2012. Nestas campanhas, foram realizadas

amostragens de fluxo difusivo por câmaras flutuantes em 51 pontos no reservatório e 5 a

jusante; amostragens de fluxo ebulitivo por funis invertidos em 36 pontos e realizadas 10

medidas de vazões e de concentração de carbono no tributários. Foram utilizadas 23

armadilhas de sedimentação.

A Figura 3.3.5.1 traz a localização dos pontos de medição de fluxos difusivos e

ebulitivos na interface água-ar, os pontos de medidas de vazão e coleta de água para


Câmaras Flutuantes

Funis Invertidos



Figura 3.3.5.1 - Mapa dos pontos de medidas de fluxo difusivo com câmaras flutuantes, medidas de fluxos ebulitivos com funis invertidos, principais tributários com os pontos de medidas de vazão e coleta de água para medida de carbono e pontos para as armadilhas de sedimentação em Tucuruí.

PÓS-ENCHIMENTO 111

A tabela 3.3.5.1. apresenta as estimativas de carga mássica de carbono de entrada e

saída para Tucuruí de cada campanha e na última linha o valor médio em t C/dia.


Campanha Entrada

(t/dia)

Saída

(t/dia)

1 3.464,14 4.796,89

2 6.339,65 2.222,88

3 34.679,61 13.040,77

4 17.613,70 10.886,61

Média 15.524,28 7.736,79



Figura 3.3.5.2 - Fluxos em mg/m2/dia em Tucuruí

1 2 3 4

02

00

04

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

05

10

15

20

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

0.0

0.4

0.8

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4-0.2

0.4

1.0

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

02

04

0

campanhas

mg

/m2

.dia


TUCURUI

1 2 3 4

04

00

08

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

04

08

01

20

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

0.0

0.5

1.0

1.5

campanhas

mg

/m2

.dia






de Tucuruí em t/dia. A tabela fornece valores agregados em toneladas equivalente de CO2




Tabela 3.3.6.1 - Balanço de Emissões e Remoções em Tucuruí

Gás Unidade Reservatório Reservatório Jusante Degassing Sedimentação Balanço

Ebulitivo Difusivo

CH4 tCH4/dia 30,97 18,04 1,61 0,12 50,75

tCO2e/dia 774,32 451,11 40,29 2,98 1.268,70

CO2 tCO2/dia 1,01 7.661,78 307,71 55,00 -4.857,93 3.167,56

N2O tN2O/dia - 1,31 0,04 - 1,35

tCO2e/dia - 390,75 12,42 - 403,17

TOTAL tCO2e/dia 775,32 8.503,65 360,42 57,98 -4.857,93 4.839,43

3.4 Xingó


O reservatório da hidrelétrica de Xingó pertence à CHESF e situa-se no baixo curso

do rio do São Francisco, nas divisas dos estados de Alagoas, Sergipe e Bahia. A área de

influência do empreendimento compreende a região a jusante do complexo hidrelétrico de

Paulo Afonso, até as cidades de Piranhas, em Alagoas, e de Canindé do São Francisco, no

Sergipe.

A hidrelétrica de Xingó tem uma potência total de 3.000 MW. A área de drenagem da

bacia contribuinte de Xingó é de 608.700 km², com uma descarga média mensal de 2.980

m3/s. A área do reservatório é de 60 km² e o comprimento atinge cerca de 60 km. Xingó está

encravado em um grande canyon do São Francisco e opera praticamente a fio d’água. O

enchimento de Xingó começou em 7 de julho de 1994 e já no dia 16 do mesmo mês o

reservatório encontrava-se praticamente cheio. O reservatório inundou uma área de um

canyon do vale do Rio São Francisco, o que conferiu a esta usina uma grande potência a

partir de uma pequena área alagada.

PÓS-ENCHIMENTO 113

O clima na região da hidrelétrica é quente, com temperaturas médias em torno de 25º

C e totais pluviométricos anuais entre 413 a 907 mm /ano. O trimestre mais chuvoso é entre

maio/julho e o mais seco entre setembro/novembro.


As Figuras 3.4.2.1 e 3.4.2.2 mostram a distribuição espacial do uso e ocupação da

terra na bacia de drenagem da UHE Xingó. A análise fica prejudicada porque o mapa antigo

tem uma grande área ocupada por nuvens. Se admitir-se que sob as nuvens a distribuição

entre as maiores classes de uso é proporcional à distribuição externa às nuvens, pode-se

considerar que a cobertura dominante da bacia era a Caatinga.

(a)

(b)

Figura 3.4.2.1 - (a) Mapa antigo e (b) atual de uso e cobertura da terra na bacia de drenagem (captação) do reservatório da UHE Xingó.


Figura 3.4.2.2 - Vista ampliada do Uso e Cobertura da terra na área de inundação do reservatório da UHE Xingó.

A Tabela 3.4.2.1 mostra a distribuição da área das classes de uso e cobertura da terra

na bacia de drenagem (captação) do reservatório da UHE Xingó. Para o cálculo final das

classes Agropecuária e Caatinga, admitiu-se que o uso sob a grande área da bacia

encoberta por nuvens era proporcional à distribuição dessas classes na bacia. Assim sendo,

foi calculada essa proporção e adicionada à área de cada classe. Como a área de nuvem na

imagem atual não é grande em relação a área da bacia, considerou-se que ela não altera

significativamente as estatísticas.

Tabela 3.4.2.1 - Uso e cobertura da terra na bacia de drenagem do reservatório da UHE

CLASSES DE USO E COBERTURA ÁREA OCUPADA PELAS CLASSES (km²)

ANTIGO ATUAL

Agropecuária 1.671,00 3038,00

Água 25,00 67,20

Caatinga 2.498,00 883,00

Nuvem - 179,10

Urbano 6,0 31,70

PÓS-ENCHIMENTO 115

A análise da Tabela 3.4.2.1 mostra que a Caatinga foi reduzida a quase um terço da

área da bacia que passou a ser ocupada basicamente pela atividade agropecuária. De fato,

atualmente cerca de 70 % da bacia é ocupada pela atividade pecuária. Observa-se também

que houve um aumento considerável das áreas de ocupação urbana.

A tabela 3.4.2.2 exibe a área das classes de uso e cobertura da terra antes do

enchimento do reservatório, predomínio da área de Caatinga.

Tabela 3.4.2.2 - Área das classes de uso e cobertura na área de inundação do reservatório da UHE Xingó

CLASSES DE USO E

COBERTURA ÁREA CLASSE INUNDADA (km²)

Agropecuaria 10,50

Água 19,36

Caatinga 35,33

Nuvem 0,46

Urbano 0,13

Total 65,78


As campanhas de campo da UFJF em Xingó de caráter sazonal ocorreram em junho,

setembro e dezembro de 2012. A Figura 3.4.3.1 mostra as estações de amostragem

utilizadas. Maiores detalhes das estações de amostragem e dos métodos utilizados podem

ser encontrados em UFJF (2013).

Figura 3.4.3.1 - Localização das estações de caracterização limnológica e de metabolismo planctônico na UHE Xingó.





importantes variáveis para a ordenação do eixo 1 foram o nitrogênio e carbono orgânico

totais (positivamente) e o pH, temperatura e transparência da água (negativamente). Para o

eixo 2 foram clorofila-a (positivamente) e o carbono inorgânico dissolvido (negativamente).

Os resultados da PCA indicaram que o primeiro componente refletiu os maiores valores de

pH e as águas mais quentes e de maior transparência que ocorreram sobretudo em

dezembro. Já os segundo componente indicou principalmente as maiores concentrações de

clorofila-a e menores de carbono inorgânico dissolvido, registrados em julho. O plano

definido pelos dois primeiros componentes descreveu o gradiente da sazonalidade,

separando as amostras dos três períodos estudados (Figura 3.4.3.2).

Figura 3.4.3.2 - Análise de componentes principais (PCA) aplicada a variáveis limnológicas no reservatório de Xingó. Unidades amostrais nos diferentes períodos de estudo (pontos). S1=junho, S2=setembro e S3= dezembro de 2012. Tag= temperatura da água, Cond=condutividade, DS= disco de Secchi (transparência da água), OD=oxigênio dissolvido, NT=nitrogênio total, PT= fósforo total, CID=carbono inorgânico dissolvido, COT= carbono orgânico total, Clo=clorofila-a.

S1

S2

S3

43,6%

34,8

%

S1S1

S2S2

S3S3

43,6%

34,8

%

PÓS-ENCHIMENTO 117



De maneira geral, a densidade fitoplanctônica média foi de 3.158 (± 4171) indivíduos

mL-1. A média máxima entre os pontos foi 9.445 ± 12.568 (XG 10) e a mínima, sem

considerar o fundo do perfil da barragem, foi de 520 (± 98) indivíduos mL-1 (XG 13, ponto à

jusante; Figura 3.4.3.3). A densidade fitoplanctônica total variou de 414 indivíduos mL-1 (XG

13, setembro) a 23.847 indivíduos mL-1 (XG 10, junho).

Os maiores valores de biomassa média foram 1357,4 µgC L-1 ± 2286 (XG 06) e os

menores, sem considerar o perfil da barragem, foi de 9,9 µgC L-1 ± 4,18 (XG 13; Figura

3.4.3.3).

Figura 3.4.3.3 - Densidade fitoplanctônica (ind mL-1) e Biomassa fitoplanctônica (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Xingó nas campanhas de junho, setembro e dezembro de 2012.


O menor valor de densidade média por ponto variou de 0,95 indivíduos L-1 (XG 11) a

5238 indivíduos L-1 (XG 07). O menor valor médio de biomassa foi observado em XG 11 (3

µgC L-1), enquanto o maior, em XG 06 (7570,88 µgC L-1) (Figura 3.4.3.4).

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

XG01

XG10

XG03

XG05

XG06

XG07

XG08

XG11

sup

XG11

1/2

Zeu

XG11

Zeu

XG11

Zeu

xFundo

XG11

Fundo

XG12

XG13

De

ns

ida

de

fit

op

lan

ctô

nic

a

(in

d m

L-1

)

Junho Setembro Dezembro

0

100

200

300

400

500

XG01

XG10

XG03

XG05

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XG08

XG11

sup

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1/2

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XG11

Zeu

XG11

Zeu

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XG11

Fundo

XG12

XG13

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ma

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fit

op

lan

ctô

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a

(m

g C

L-1

)


3.997Trib Corpo princ Jus Trib Corpo princ Jus

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

XG01

XG10

XG03

XG05

XG06

XG07

XG08

XG11

sup

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1/2

Zeu

XG11

Zeu

XG11

Zeu

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XG11

Fundo

XG12

XG13

De

ns

ida

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L-1

)


0

100

200

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400

500

XG01

XG10

XG03

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sup

XG11

1/2

Zeu

XG11

Zeu

XG11

Zeu

xFundo

XG11

Fundo

XG12

XG13

Bio

ma

ssa

fit

op

lan

ctô

nic

a

(m

g C

L-1

)


3.997Trib Corpo princ Jus Trib Corpo princ Jus


Figura 3.4.3.4 - Densidade zooplanctônica (ind L-1) e Biomassa zooplanctônica (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Xingó nas campanhas de junho, setembro e dezembro de 2012.


De maneira geral, a densidade bacteriana média máxima foi de 4,19 (± 0,38) cels 106

mL-1 (XG 11, ½ Zeu) e a mínima de 2,08 (± 0,76) cels 106 mL-1 (XG 11, Zeu x Fun) (Figura

3.4.3.3). A biomassa total seguiu o mesmo padrão dos resultados de densidade com

menores contribuições, considerando o ponto de perfil próximo à barragem, de 41,67 ±

15,16 (XG 11, Zeu x Fun) e maiores de 80,39 ± 7,64 (XG 11, ½ Zeu) (Figura 3.4.3.5).

Figura 3.4.3.5 - Densidade bacteriana (cels 106 mL-1) e Biomassa bacteriana (µgC L-1) em todas

as estações amostradas na UHE Xingó nas campanhas de junho, setembro e dezembro de

2012.

0

20

40

60

80

100

XG01

XG10

XG03

XG05

XG06

XG07

XG08

XG11

XG12

XG13

Den

sid

ad

e z

oo

pla

nctô

nic

a

(in

d L

-1)


15.711


0

50

100

150

200

250

XG01

XG10

XG03

XG05

XG06

XG07

XG08

XG11

XG12

XG13

Bio

massa z

oo

pla

nctô

nic

a

( mg

C L

-1)


22.688Trib Corpo princ Jus

0

50

100

150

200

250

XG01

XG10

XG03

XG05

XG06

XG07

XG08

XG11

XG12

XG13

Bio

massa z

oo

pla

nctô

nic

a

( mg

C L

-1)


22.688Trib Corpo princ Jus

0

1

2

3

4

5

XG01

XG06

XG11

sup

XG11

1/2

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XG11

Zeu

XG11

Zeu

xFund

o

XG11

Fund

o

XG12

Den

sid

ad

e b

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a

(céls

10

6

mL

-1)


0

20

40

60

80

100

XG01

XG06

XG11

sup

XG11

1/2

Zeu

XG11

Zeu

XG11

Zeu

xFundo

XG11

Fundo

XG12

Bio

massa b

acte

rian

a

( mg

C L

-1)



0

1

2

3

4

5

XG01

XG06

XG11

sup

XG11

1/2

Zeu

XG11

Zeu

XG11

Zeu

xFund

o

XG11

Fund

o

XG12

Den

sid

ad

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a

(céls

10

6

mL

-1)


0

20

40

60

80

100

XG01

XG06

XG11

sup

XG11

1/2

Zeu

XG11

Zeu

XG11

Zeu

xFundo

XG11

Fundo

XG12

Bio

massa b

acte

rian

a

( mg

C L

-1)


Trib Corpo princ JusTrib Corpo princ JusTrib Corpo princ Jus

PÓS-ENCHIMENTO 119

METABOLISMO


A maior taxa de respiração planctônica foi observado em XG11 na campanha de

dezembro (2.555 mgC m-2 dia-1), ponto amostrado próximo à barragem (Figura 3.4.3.6),

enquanto a menor taxa ocorreu em XG 01, em junho (14,04 mgC m-2 dia-1).



nos meses de junho e dezembro (Figura 3.4.3.6), variando de 0,01 (XG 06, setembro) a

21.44 mgC m-2 dia-1 (XG 11, junho).


A produção bacteriana média por ponto variou de 0,18 mgC m-2 dia-1 (XG 06) a 568,

03 mgCm-2 dia-1 (XG 11), sendo o maior valor encontrado no ponto de amostragem próximo

à barragem (Figura 3.4.3.6). Os valores em XG 11, em junho, setembro e dezembro foram

469,9; 961,21 e 568,03 mgC m-2 dia-1, respectivamente.


Figura 3.4.3.6 - Respiração planctônica (mgC m-2 dia-1), Produção primária (mgC m-2 dia-1) e Produção bacteriana (mgC m-2 dia-1) nas estações amostradas em todas as campanhas do monitoramento da UHE Xingó nos meses de junho, setembro e dezembro de 2012.


A variação espacial de pCO2 está representada na Figura 3.4.3.7. A média espacial

dos valores pCO2 nos três períodos de coletas foram similares (aprox. 370 µatm). No mês

de junho, os maiores valores foram observados na entrada do rio São Francisco e próximo à

barragem. Os valores medidos neste mês variaram de 280 a 600 µatm. Já no na campanha

de setembro, observou-se a mudança deste padrão, sendo os maiores valores medidos na

parte central do reservatório e próximo à barragem. No mês de dezembro foi observado o

mesmo padrão visto em junho. Os valores de pCO2 medidos neste período de coleta

variaram entre 215 a 715 µatm. Os maiores valores foram encontrados nos pontos à jusante

da barragem, sendo o maior valor igual a 700 µatm .

0

20

40

60

80

100

120

140

XG01

XG06

XG11

XG12

Pro

du

çã

o p

rim

ári

a

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C m

-3 d

ia-1

)


0

5000

10000

15000

20000

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XG01

XG06

XG11

XG12

Pro

du

ção

bac

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ana

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C m

-3 d

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)


0

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20000

30000

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50000

60000

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XG01

XG06

XG11

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0

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140

XG01

XG06

XG11

XG12

Pro

du

çã

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rim

ári

a

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C m

-3 d

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)


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20000

25000

XG01

XG06

XG11

XG12

Pro

du

ção

bac

teri

ana

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


0

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20000

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50000

60000

70000

XG01

XG06

XG11

XG12

Res

pir

ação

pla

nct

ôn

ica

(mg

C m

-3 d

ia-1

)




PÓS-ENCHIMENTO 121

Figura 3.4.3.7 - Mapas de pCO2 no reservatório da UHE Xingó


As campanhas de campo da equipe do IIEGA no reservatório de Xingó foram

realizadas nas seguintes datas: 1° campanha - 29 a 31 de março de 2012; 2° campanha –

26 a 28 de julho de 2012; 3° campanha – 22 a 24 de novembro de 2012. Em cada uma das

campanhas foram amostrados 10 pontos indicados na Figura 3.4.4.1.

Figura 3.4.4.1 - Imagem de satélite dos pontos de coleta de amostras de água e de sedimento no reservatório de Xingó utilizados nas 3 campanhas de campo realizadas. Pontos em tom vermelho: coleta de água e sedimento; em tom alaranjado: utilizados, também, para coleta de sedimento para realização de experimentos. Fonte da imagem: Google Earth.



N2O integradas nos sedimentos amostrados ao longo do futuro reservatório de Xingó.

Tanto as concentrações como os fluxos difusivos de CH4 em todos os pontos foram

inferiores quando comparados aos valores de CO2. As concentrações tanto de CH4 como de

CO2 foram, em geral, superiores em novembro de 2012 em relação às demais campanhas.

Esse fato pode estar relacionado às concentrações mais baixas de oxigênio dissolvido

observadas nesse período, possivelmente resultante do maior aporte de material orgânico

dissolvido pelas chuvas.

As maiores concentrações e fluxos difusivos de CH4 e de CO2 foram observados nos

pontos XIN07 e XIN10, localizados nos tributários. Esses pontos também apresentaram

elevadas concentrações de magnésio e cálcio na água intersticial dos sedimentos, o que

sugere que os processos de formação e liberação de CH4 e CO2 nos sedimentos podem ter

uma relação com esses íons, como por exemplo, dissolução de compostos de carbonato de

cálcio e carbonato de magnésio.

Por outro lado, as maiores concentrações e fluxos difusivos de N2O foram observados

no corpo principal do reservatório, possivelmente associadas às menores concentrações de

oxigênio dissolvido nesses locais. Por outro lado, tais valores de N2O foram,

comparativamente, muito inferiores aos valores de concentrações e fluxos difusivos de CH4

e CO2 nos sedimentos, o que demonstra que, como nos demais sistemas estudados, os

sedimentos do reservatório de Xingó emitem muito pouco N2O para a água sobrejacente.

PÓS-ENCHIMENTO 123

Figura 3.4.4.2 - Concentrações integradas de CH4, CO2 e N2O nos sedimentos e Fluxos

difusivos na interface sedimento-água em Xingó. Valores de N2O em µmol.


Mássica de C

As campanhas de medição da equipe da COPPE em Xingó ocorreram em abril, junho

setembro e novembro de 2012. Nestas campanhas, foram realizadas amostragens de fluxo

difusivo por câmaras flutuantes em 41 pontos no reservatório e 5 a jusante; amostragens de

fluxo ebulitivo por funis invertidos em 25 pontos e realizadas 2 medidas de vazões e de

concentração de carbono nos tributários. Foram utilizadas 17 armadilhas de sedimentação.




0

50

100

150

200

250

300

XIN11 XIN08 XIN06 XIN05 XIN04 XIN03 XIN09 XIN10 XIN07 XIN01

Corpo central Tributários

CH

4 (m

mo

l m-2

)

Concentração integrada de CH4 no sedimento (0 - 4cm)Reservatório de Xingó

Mar/2012

Jul/2012

Nov/2012

Jusante Montante

0

50

100

150

200

250

300



CO

2 (m

mo

l m-2

)

Concentração integrada de CO2 no sedimento (0 - 4cm)Reservatório de Xingó

Mar/2012

Jul/2012

Nov/2012

Jusante Montante

0

20

40

60

80

100



Flu

xo

de

CH

4 (m

mo

l m-2

d-1

)

Fluxo difusivo de CH4 na interface sedimento-águaReservatório de Xingó

Mar/2012

Jul/2012

Nov/2012

Jusante Montante

0

20

40

60

80

100


Corpo central TributáriosF

luxo

de

CO

2 (

mm

ol m

-2d

-1)

Fluxo difusivo de CO2 na interface sedimento-águaReservatório de Xingó

Mar/2012

Jul/2012

Nov/2012

Jusante Montante

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0


N2

O (u

mo

l/L

)

Concentração de N2O no sedimentoReservatório de Xingó

Mar/2012

Jul/2012

Nov/2012

Jusante Montante

0

10

20

30

40


Flu

xo

de

N2

O (

um

ol m

-2d

-1)

Fluxo difusivo de N2O na interface sedimento-águaReservatório de Xingó

Mar/2012

Jul/2012

Nov/2012

Jusante Montante


Câmaras Flutuantes

Funis Invertidos



Figura 3.4.5.1 - Mapa dos pontos de medidas de fluxo difusivo com câmaras flutuantes, medidas de fluxos ebulitivos com funis invertidos, principais tributários com os pontos de medidas de vazão e coleta de água para medida de carbono e pontos para as armadilhas de sedimentação em Xingó.


saída para Xingó de cada campanha e na última linha o valor médio em t C/dia.

PÓS-ENCHIMENTO 125


Campanha Entrada

(t/dia)

Saída

(t/dia)

1 841,80 1.786,82

2 469,49 1.062,72

3 254,46 1.011,06

4 1182,71 933,95

Média 687,12 1.198,64



Figura 3.4.5.2 - Fluxos em mg/m2/dia em Xingó

1 2 3 4-10

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

04

81

2

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

0.0

0.5

1.0

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4-0.1

0.2

0.4

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

01

03

0

campanhas

mg

/m2

.dia


XINGO

1 2 3 4

01

00

03

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

02

46

8

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

0.0

0.5

1.0

1.5

campanhas

mg

/m2

.dia






de Xingó em t/dia. A tabela fornece valores agregados em toneladas equivalente de CO2




Tabela 3.4.6.1 - Balanço de Emissões e Remoções em Xingó



CH4 tCH4/dia 0,49 0,34 0,02 0,01 0,86

tCO2e/dia 12,34 8,47 0,45 0,15 21,41

CO2 tCO2/dia 0,01 -20,18 11,72 10,61 -61,22 -59,05

N2O tN2O/dia - 0,03 0,00 - 0,03

tCO2e/dia - 9,14 0,69 - 9,83

TOTAL tCO2e/dia 12,34 -2,56 12,87 10,75 -61,22 -27,82

3.5 Serra da Mesa


A Usina hidrelétrica (UHE) de Serra da Mesa situa-se na Região Centro Oeste do

Brasil, ao noroeste do Estado de Goiás, próximo à divisa com o Estado de Tocantins, entre

as coordenadas 49°30’ e 48° 00’ W e 13°00’ e 15° 00’ S. Sua barragem está situada no

curso principal do rio Tocantins, no município de Minaçu (GO), a 1790 km de sua foz e a 640

km de Brasília - DF. Possui uma capacidade geradora de 1.275 MW. O reservatório de Serra

da Mesa é o maior do Brasil em volume de água, com 54,4 bilhões de m³ e uma área de

1.784 km² e se insere na Região Hidrográfica Tocantins-Araguaia que é a maior região

localizada inteiramente em território brasileiro, com área de drenagem de 767.000 km².

O reservatório de Serra da Mesa está inserido no Bioma Cerrado. O clima

predominante na região é do tipo tropical chuvoso com período seco (Aw de Köppen). A

temperatura máxima pode atingir 40°C no verão e, no inverno, a temperatura média atinge

24°C. A região apresenta duas estações bem definidas: seca, no inverno e úmida no verão,

com chuvas concentradas entre os meses de novembro a março e variação média de 1.500

a 2.000 mm anuais.

PÓS-ENCHIMENTO 127

O rio Tocantins, o principal da bacia, é formado pela confluência dos rios Almas e

Maranhão. A área onde está implantada a UHE de Serra da Mesa pertence ao trecho

superior do Rio Tocantins, inserida no município de Minaçu e os principais afluentes do

reservatório são os rios Bagagem e Tocantinzinho.


A área inundada pelo reservatório da UHE Serra da Mesa representa menos do que 3

% da área total da bacia de sua bacia de drenagem.

Figura 3.5.2.1 - (a) Mapa antigo e (b) atual uso e cobertura da terra na bacia de drenagem (captação) do reservatório da UHE Serra da Mesa.


Figura 3.5.2.2 - Vista ampliada do Uso e Cobertura da terra na área de inundação do reservatório da UHE Serra da Mesa.

A Figura 3.5.2.1 mostra os mapas de uso e cobertura da terra antigo e atual. A

simples análise dos mapas da Figura 3.5.2.2 indica que antes do início da operação do

reservatório, em 1995, a bacia sua bacia de drenagem possui grandes áreas recobertas

pelo Cerrado. Essa cobertura foi bastante reduzida no mapa atual tendo sido substituída

principalmente pela atividade agropecuária. A Tabela 3.5.2.1 mostra a área ocupada pelas

diferentes classes no mapa antigo e atual.

Tabela 3.5.2.1 - Uso e cobertura da terra na bacia de drenagem do reservatório da UHE Serra da Mesa

CLASSES DE USO DA TERRA ÁREA OCUPADA PELAS CLASSES (km²)


Agricultura 6.936,41 6.101,89

Agropecuária 16.300,84 25.230,34

Água 91,90 1.292,98

Cerrado 23.705,66 14.309,54

Urbano 117,19 245,841

PÓS-ENCHIMENTO 129

A Tabela 3.5.2.2 mostra a área ocupada pelas diferentes classes área das classes de

uso e cobertura na área de inundação, antes da operação do reservatório. Nota-se o

predomínio da atividade de agropecuária e áreas cobertas pelo Cerrado, assim como

acontecia na bacia de drenagem, antes do início do funcionamento da UHE, em 1995.

Tabela 3.5.2.2 - Área das classes de uso e cobertura na área de inundação do reservatório da UHE Serra da Mesa.


Agropecuária 318,08

Agricultura 2,77

Água 62,49

Cerrado 940,58

Total 1.323,92

De acordo com o mapa antigo, o Cerrado ocupava 50% da área da bacia de captação

do reservatório na fase anterior ao início de sua operação. Atualmente, a área de Cerrado foi

reduzida a apenas 30 % tendo sido substituído principalmente pela agropecuária que passou

a ser o uso mais comum. É importante notar o aumento significativo da área ocupada pelo

uso do solo urbano que dobrou no período.


As campanhas de campo da equipe da UFJF em Serra da Mesa de caráter sazonal

ocorreram em junho e novembro de 2011 e janeiro e março de 2012. A Figura 3.5.3.1 mostra

as estações de amostragem utilizadas. Maiores detalhes das estações de amostragem e dos

métodos utilizados podem ser encontrados em UFJF (2013).


Figura 3.5.3.1 - Localização das estações de caracterização limnológica e de metabolismo planctônico na UHE Serra da Mesa.




importantes variáveis para a ordenação do eixo 1 foram o fósforo total (positivamente) e a

condutividade e transparência da água (negativamente). Para o eixo 2 foram pH, oxigênio

dissolvido e temperatura da água (negativamente). Os resultados da PCA indicaram que o

primeiro componente refletiu os menores valores de condutividade e transparência da água

em pontos dos tributários nos meses de novembro, janeiro e março e maiores de fósforo

total em janeiro no reservatório (dados não mostrados). Já os segundo componente indicou

principalmente os maiores valores de pH, oxigênio dissolvido e temperatura da água

associados às amostras de novembro de 2011 e janeiro de 2012 do reservatório. O plano

definido pelos dois primeiros componentes descreveu parcialmente o gradiente espacial e

temporal (Figura 3.5.3.2).

PÓS-ENCHIMENTO 131

Figura 3.5.3.2 - Análise de componentes principais (PCA) aplicada a variáveis limnológicas no reservatório de Serra da Mesa. Unidades amostrais nos diferentes períodos de estudo (pontos). S1=junho, S2=novembro de 2011, S3= janeiro, S4= março de 2012. Tag= temperatura da água, Cond=condutividade, DS= disco de Secchi (transparência da água), OD=oxigênio dissolvido, NT=nitrogênio total, PT= fósforo total, CID=carbono inorgânico dissolvido, COT= carbono orgânico total, Clo=clorofila-a.



A densidade fitoplanctônica média foi de 8.661 (± 7.160) indivíduos mL-1), a máxima

entre os pontos foi de 38.716 indivíduos mL-1 (MRN 10; novembro) e a mínima de 132

indivíduos mL-1 (Rio das Almas; março). De modo geral, as menores densidades foram

observadas nas estações à jusante do reservatório (MRN 55 e MRN 60) e no rio das Almas

(Figura 3.5.3.3).

A concentração média da biomassa fitoplanctônica foi de 77,3 µgC L-1 ± 72,7. A maior

concentração foi observada em MRN 20 em janeiro (278,2 µgC L-1) e a mínima de 0,31 µgC

L-1 em MRN 55 também em janeiro. De modo semelhante ao observado para a densidade,

as menores concentrações da biomassa fitoplanctônica ocorreram nas estações à jusante

do reservatório (MRN 55 e MRN 60) e no rio das Almas (Figura 3.5.3.3).

S1

S2

S3

S4

36,1%

19,4

%

S1

S2

S3

S4

S1S1

S2S2

S3S3

S4S4

36,1%

19,4

%


Figura 3.5.3.3 - Densidade fitoplanctônica (ind mL-1) e Biomassa fitoplanctônica (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Serra da Mesa nas quatro campanhas campo.


A densidade zooplanctônica média foi de 45 (± 71) indivíduos L-1. A densidade

máxima entre os pontos foi de 381 indivíduos L-1 (Rio Bagagem; novembro) e a mínima de 1

indivíduo L-1 (MRN 50 e MRN 55, janeiro; MRN 60, junho e janeiro). De modo geral, as

densidades zooplanctônicas foram baixas em todos os períodos de amostragens (Figura

3.5.3.4).

A concentração média da biomassa zooplanctônica foi de 31,7 µgC L-1 ± 51,4. A

maior concentração foi observada em BGG 20 em novembro e janeiro (241, µgC L-1) e a

mínima de 0,30 µgC L-1 (MRN 50 e MRN 60; janeiro). De forma semelhante à densidade, a

estação que apresentou as maiores biomassas foi BGG 20 (Figura 3.5.3.4).

Figura 3.5.3.4 - Densidade zooplanctônica (ind L-1) e Biomassa zooplanctônica (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Serra da Mesa nas quatro campanhas campo.

0

10000

20000

30000

40000

50000

PST 10

BA

GA

GEM

DA

S ALM

AS

TOC

ANTIN

ZINHO

BG

G 1

0

BG

G 2

0

MRN

10

MRN

20

MRN

30

MRN

40

MRN

50

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MRN

50

1/2

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MRN

50

Zeu

MRN

50

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MRN

50

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MRN

55

MRN

60

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ad

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ito

pla

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nic

a

(in

d m

L-1

)

Junho Novembro Janeiro Março


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50

100

150

200

250

300

PST 10

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DAS A

LMAS

TOCANTIN

ZINHO

BG

G 1

0

BG

G 2

0

MRN 1

0

MRN 2

0

MRN 3

0

MRN 4

0

MRN 5

0 Sup

MRN 5

0 1/

2 Zeu

MRN 5

0 Zeu

MRN 5

0 Zeu x

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MRN 5

0 Fdo

MRN 5

5

MRN60

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(m

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L-1

)



0

10000

20000

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40000

50000

PST 10

BA

GA

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DA

S ALM

AS

TOC

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ZINHO

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G 1

0

BG

G 2

0

MRN

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MRN

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MRN

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MRN

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MRN

50

Zeu

MRN

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MRN

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Den

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PST 10

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G 1

0

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0

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PST 10

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MRN60

Bio

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( mg

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-1)



PÓS-ENCHIMENTO 133



mL-1 (MRN 30) e mínima de 1,12 (± 0,55) céls 106 mL-1 (MRN 50). No perfil vertical feito na

estação mais próxima a barragem (MRN 50), menores densidades bacterianas foram

sempre observadas no fundo (Figura 3.5.3.5).

Figura 3.5.3.5 - Densidade bacteriana (cels 106 mL-1) e Biomassa bacteriana (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Serra da Mesa nas quatro campanhas campo.

Em termos de biomassa total, a menor contribuição foi de 22,39 ± 10,97 (MRN 50) e a

maior de 25,00 ± 4,55 µgC L-1 (MRN 60). De forma semelhante ao observado para a

densidade, menores biomassas foram obtidas no fundo na análise do perfil vertical (Figura

3.5.3.5).

METABOLISMO


Na superfície da estação MRN 50 (barragem) foi observada a menor taxa de

respiração planctônica (90,37 mgC m-3 dia-1), valor este que foi encontrado em junho (Figura

3.5.3.6), enquanto a maior taxa ocorreu em MRN 30, em novembro (1566,30 mgC m-3 dia-1).



no mês de março em todas as estações amostradas (Figura 3.5.3.6). A produção primária

variou de 0,20 (MRN 50; novembro) a 45,2 mgC m-3 dia-1 (MRN 10; março). Analisando o

0.0

0.5

1.0

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2.0

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a

( mg

C L

-1)


Corpo princ Jus Corpo princ Jus


perfil vertical na estação mais próxima à barragem (MRN 50), observaram-se maiores taxas

em março (Figura 3.5.3.6).


A produção bacteriana variou de 0,31 mgC m-3 dia-1 (MRN 30; novembro) a 20,79

mgC m-3 dia-1 (MRN 30; janeiro). Considerando o perfil vertical na estação mais próxima à

barragem (MRN 50) maior produção foi sempre observada nas profundidades abaixo da

zona eufótica (Figura 3.5.3.6).

Figura 3.5.3.6 - Respiração planctônica (mgC m-2 dia-1), Produção primária (mgC m-2 dia-1) e Produção bacteriana (mgC m-2 dia-1) nas estações amostradas em todas as campanhas do monitoramento da UHE Serra da Mesa nas quatro campanhas campo.

Variação espacial de pCO2

Os valores de pCO2 amostrados para a água superficial do reservatório nas diferentes

estações de amostragem em 2011 estão representados na Figura 3.5.3.7. Os maiores

valores de pCO2 na água observados no mês de março foram EGU (958.5 µatm) e SMC 080

(868,4 µatm). Nos meses de junho e outubro foram inventariados os maiores valores de

0

5000

10000

15000

20000

25000

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)


Corpo princ Jus

PÓS-ENCHIMENTO 135

pCO2 em relação às demais amostragens. No mês de junho, a estação que apresentou o

maior valor foi o tributário TEX 20 (2080 µatm). Em relação ao mês de outubro, duas

estações apresentaram valores elevados, CTL 20 (2229,7 µatm) e EGU (1680.5 µatm). Em

dezembro, todos os valores de pCO2 foram inferiores a 500 µatm.

Figura 3.5.3.7 - Mapas de pCO2 no reservatório da UHE Serra da Mesa


As campanhas de campo no reservatório de Serra da Mesa foram realizadas nas

seguintes datas: 1° campanha - 15 a 17 de junho de 2011; 2° campanha – 18 a 20 de

outubro de 2011; 3° campanha – 10 a 12 de janeiro de 2012; 4° campanha – 24 a 26 de abril

de 2012. Em cada uma das campanhas foram amostrados 11 pontos indicados na Figura

3.5.4.1

Figura 3.5.4.1 - Imagem de satélite com a localização dos pontos de amostragem de água e de sedimento no reservatório da UHE Serra da Mesa nas 4 campanhas de campo realizadas entre junho de 2011 e abril de 2012. Pontos em tom alaranjado: utilizados, também, para coleta de sedimento para realização de experimentos. Fonte da imagem: Google Earth.



N2O integradas nos sedimentos amostrados ao longo do reservatório de Serra da Mesa

durante as 4 campanhas de campo e os fluxos difusivos desses gases através da interface

sedimento-água, respectivamente.

Os valores tanto de concentrações como de fluxos difusivos de CH4 foram inferiores

aos do CO2, principalmente para os fluxos difusivos, o que demonstra que o reservatório de

Serra da Mesa, apesar do seu grande volume e profundidade, emite predominantemente

CO2 em relação ao CH4 através da interface sedimento-água.

Os padrões de variação das concentrações de gases, bem como seus fluxos difusivos

através da interface sedimento-água são muito semelhantes àqueles observados no

reservatório de Tucuruí, ou seja, houve uma variação decrescente da montante para a

jusante do reservatório. Sendo reservatórios construídos no mesmo rio Tocantins, porém,

em porções distintas, é provável que tais padrões tenham a origem semelhante, ou seja,

relacionados às condições de deposição do material particulado proveniente da montante do

reservatório pelo rio Tocantins, em geral com deposições mais significativas a montante e

diminuindo gradativamente para a jusante.

Com relação à concentração e fluxo difusivo de N2O na interface sedimento-água,

não se verificou esse padrão de variação observado para o CH4 e CO2 no reservatório de

Serra da Mesa. Além disso, como nos demais reservatórios, os valores foram muito

inferiores quando comparados aos de CH4 e CO2, o que confere a esse reservatório uma

baixa emissão de N2O do sedimento para a água sobrejacente.

PÓS-ENCHIMENTO 137

Figura 3.5.4.2 - Concentrações integradas de CH4, CO2 e N2O nos sedimentos e Fluxos difusivos na interface sedimento-água em Serra da Mesa. Valores de N2O em µmol.


Mássica de C

As campanhas de medição da equipe da COPPE em Serra da Mesa ocorreram em

julho e outubro de 2011, e em janeiro e abril de 2012. Nestas campanhas, foram realizadas



medidas de vazões e de 28 medidas de concentração de carbono nos tributários. Foram

utilizadas 4 armadilhas de sedimentação.




0

50

100

150

200

MRN50 MRN40 MRN30 MRN20 MRN10 MRN01 TCT10 BGG20 BGG10 PST10 ALM10


CH

4 (m

mo

l m-2

)

Concentrações integradas de CH4 no sedimento (0 - 4 cm)Reservatório de Serra da Mesa

Jun/2011

Out/2011

Jan/2012

Abr/2012

Jusante Montante

0

50

100

150

200



CO

2 (m

mo

l m-2

)

Concentrações integradas de CO2 no sedimento (0 - 4 cm)Reservatório de Serra da Mesa

Jun/2011

Out/2011

Jan/2012

Abr/2012

Jusante Montante

0

20

40

60

80

100



Flu

xo

dif

. CH

4 (m

mo

l m-2

d-1

)

Fluxos difusivos de CH4 na interface sedimento-águaReservatório de Serra da Mesa

Jun/2011

Out/2011

Jan/2012

Abr/2012

Jusante Montante

0

20

40

60

80

100



Flu

xo

dif

. CO

2 (

mm

ol m

-2d

-1)

Fluxos difusivos de CO2 na interface sedimento-águaReservatório de Serra da Mesa

Jun/2011

Out/2011

Jan/2012

Abr/2012

Jusante Montante

0

2

4

6

8

10



N2

O (u

mo

l L-1

)

Concentrações integradas de N2O no sedimento (0 - 1 cm)Reservatório de Serra da Mesa

Jun/2011

Out/2011

Jan/2012

Abr/2012

Jusante Montante

0

1

2

3

4

5



N2

O (u

mo

l m-2

d-1

)

Fluxo difusivo de N2O na interface sedimento-águaReservatório de Serra da Mesa

Jun/2011

Out/2011

Jan/2012

Abr/2012

Jusante Montante


Câmaras Flutuantes

Funis Invertidos



Figura 3.5.5.1 - Mapa dos pontos de medidas de fluxo difusivo com câmaras flutuantes, medidas de fluxos ebulitivos com funis invertidos, principais tributários com os pontos de medidas de vazão e coleta de água para medida de carbono e pontos para as armadilhas de sedimentação em Serra da Mesa.

PÓS-ENCHIMENTO 139


saída para Serra da Mesa de cada campanha e na última linha o valor médio em t C/dia.


Campanha Entrada

(t/dia)

Saída

(t/dia)

1 640,50 2.439,01

2 312,90 1.466,26

3 1.623,32 103,49

4 670,02 n.c.

Média 811,69 1.336,25



Figura 3.5.5.2 - Fluxos em mg/m2/dia em Serra da Mesa

1 2 3 4

01

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03

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

02

46

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0

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

0.0

0.4

0.8

1.2

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4-0.1

0.1

0.3

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4-50

51

01

5

campanhas

mg

/m2

.dia


SERRA DA MESA

1 2 3 4

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campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

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campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

0.0

1.0

2.0

campanhas

mg

/m2

.dia






de Serra da Mesa em t/dia. A tabela fornece valores agregados em toneladas equivalente de

CO2 onde as emissões de cada gás são multiplicadas pelo seu potencial de aquecimento

global (25 para o CH4, 1 para o CO2 e 298 para o N2O de acordo com o GWP para o

horizonte de 100 do IPCC (IPCC, 2007a).

Tabela 3.5.6.1 - Balanço de Emissões e Remoções em Serra da Mesa



CH4 tCH4/dia 5,68 9,59 3,55 4,72 23,53

tCO2e/dia 141,99 239,70 88,73 117,88 588,30

CO2 tCO2/dia 0,14 2.507,73 29,80 39,34 -2.350,76 226,25

N2O tN2O/dia - 0,99 0,00 - 1,00

tCO2e/dia - 295,99 1,37 - 297,37

TOTAL tCO2e/dia 142,14 3.043,43 119,90 157,21 -2.350,76 1.111,91

3.6 Funil


O reservatório da Usina Hidrelétrica de Funil é formado pelo barramento do Rio

Paraíba do Sul em seu trecho médio-superior, e localiza-se em sua maior parte nos

municípios de Itatiaia e Resende no estado do Rio de Janeiro, margeando pequenas áreas

nos municípios paulistas de Queluz, Areias e São José do Barreiro, entre as coordenadas de

22°30’ e 22°37’ de latitude Sul e 44°32’ e 44°41’ de longitude Oeste.

A usina foi concluída em dezembro de 1969, entrado em operação a primeira das três

unidades geradoras. A capacidade nominal total de geração da Usina Hidrelétrica é de 216

MW de potência.

O reservatório apresenta formato tentacular, com um canal principal de cerca de 35

km entre Queluz e a barragem (25 km em linha reta), com um desnível de 70 m e

declividade média de 2/1000, e dois canais secundários, alimentados por pequenos cursos

com nascentes na bacia paulista. O reservatório de Funil possui uma área inundada de

cerca de 40 km² com uma profundidade máxima de 70 metros e média de 20 metros, e

PÓS-ENCHIMENTO 141

volume total de 8,9 bilhões m³ (AGEVAP, 2007). As tomadas de água estão localizadas na

cota de 409 m, 57,5 m abaixo do nível máximo do reservatório.

O reservatório pode apresentar grandes variações de nível anuais, registrando-se a

oscilação máxima de 17,5 m e mínima de 4, 0 m entre 1972-1994. A intensidade dessas

variações decorre do reservatório apresentar alta relação volume: área, característica de

sistemas "encaixados" e também de restrições de descarga pelos vertedouros.

A bacia contribuinte ao Reservatório de Funil compreende uma área de 16.680 km2,

englobando toda a bacia paulista do rio Paraíba do Sul, com área de 14.230 km2, e a bacia

de captação direta do Reservatório, com 2.450 km2.

O clima da região é caracterizado por verões quentes e estação chuvosa de setembro

a março, segundo classificação climática de Köppen, e com uma estação seca bem

acentuada coincidindo com o inverno. No verão, o índice pluviométrico anual máximo atinge

2500 mm, o mais elevado do Estado. No inverno, o índice pluviométrico anual mínimo é de

500 mm. A média anual de temperatura é de 21°C com temperatura média no verão de 24°

C e média no mês de julho igual a 17°C.


Como o reservatório começou sua operação pelo menos 4 anos antes da

disponibilidade de imagens Landsat, o mapeamento do uso e ocupação da terra antigo foi

realizado com os dados disponíveis do sensor MSS/Landsat referentes aos anos de 1973 e

1975 assumindo-se que entre as datas as diferenças de ocupação se mantiveram

imperceptíveis na escala do mapeamento.

Devido à necessidade de comparar duas datas, sendo uma com um sensor bem

menos eficiente, a legenda foi simplificada ao máximo para que a comparação fosse

compatível. A Figura 3.6.2.1.a e 3.6.2.1.b mostra a distribuição do uso e cobertura da terra

antigo (a) e atual (b) na bacia de drenagem do reservatório da UHE Funil.


(a)

(b)

Figura 3.6.2.1 - Mapa atual (b) e antigo (a) do uso e cobertura na bacia de drenagem (captação) do reservatório da UHE Funil.

A análise da Figura 3.6.2.1 mostra que houve uma sensível redução da cobertura

florestal na bacia entre a década de 1970 e o ano de 2010, principalmente na região das

nascentes no planalto que dá acesso à Serra do Mar. A Tabela 3.6.2.1 mostra a área

ocupada pelas diferentes classes de uso e cobertura.

PÓS-ENCHIMENTO 143

Tabela 3.6.2.1 - Uso e cobertura da terra na bacia de drenagem do reservatório da UHE Funil

CLASSES DE USO E COBERTURA DA TERRA ÁREA DAS CLASSES (km²)


Agricultura 142,22 153,99


Água 51,07 54,81

Cava de areia 23,26 24,77

Floresta 2603,37 1795,68

Reflorestamento 66,06 387,36

Urbano 169,50 400,22

Nuvem 154,34 0,00

A análise da Tabela 3.6.2.1 mostra que a bacia de drenagem do reservatório da UHE

Funil sofreu modificações importantes durante o período analisado, dentre as quais se

destaca um crescimento de mais de 200% na ocupação urbana do solo, o que representa

um indicador não apenas do aumento da população e da densidade demográfica mas

também da atividade industrial com impactos na exportação de matéria orgânica para os

cursos de água da bacia, principalmente o Paraíba do Sul. A área ocupada por Floresta por

sua vez sofreu uma redução de cerca de 30%, havendo, entretanto, a ampliação da

ocupação por áreas de reflorestamento de Pinus e Eucalipto. A área dedicada a agricultura

permaneceu pequena e estável havendo uma ampliação das atividades agropecuárias

(pecuária leiteira, principalmente) a custa de áreas florestadas.


As campanhas de campo da equipe da UFJF em Funil de caráter sazonal ocorreram

em julho e outubro de 2011 e em janeiro e maio de 2012. A Figura 3.6.3.1 mostra as

estações de amostragem utilizadas. Maiores detalhes das estações de amostragem e dos



Figura 3.6.3.1 - Localização das estações de caracterização limnológica e de metabolismo planctônico na UHE Funil.




importantes variáveis para a ordenação do eixo 1 foram a temperatura da água, oxigênio

dissolvido e pH (positivamente) e para o eixo 2 apenas clorofila-a foi importante

(positivamente). Os resultados da PCA indicaram que o primeiro componente refletiu

principalmente as menores temperaturas e pH que estiveram associados aos meses de

janeiro e maio. Já os segundo componente indicou principalmente as concentrações de

clorofila-a que foram maiores ou menores em diversos pontos amostrais na diferentes

épocas amostradas, exceto em maio. O comportamento apresentado reflete as baixas

temperaturas não usuais que ocorreram durante as coletas de janeiro e maio (Figura

3.6.3.2).

PÓS-ENCHIMENTO 145

Figura 3.6.3.2 - Análise de componentes principais (PCA) aplicada a variáveis limnológicas no reservatório de Funil. Unidades amostrais nos diferentes períodos de estudo (pontos). S1=julho, S2=outubro de 2011, S3= janeiro, S4= maio de 2012. Tag= temperatura da água, Cond=condutividade, DS= disco de Secchi (transparência da água), OD=oxigênio dissolvido, NT=nitrogênio total, PT= fósforo total, CID=carbono inorgânico dissolvido, COT= carbono orgânico total, Clo=clorofila-a.



Elevada variabilidade espacial e temporal também foi observada em termos de

densidade e biomassa em carbono do fitoplâncton em UHE Funil. Em termos de densidade,

os valores mais elevados ocorreram em outubro, em FL 34 e FL 34B (53.457 e 55.064

indivíduos mL-1, respectivamente) (Figura 3.6.3.3). Considerando a biomassa, os valores

mais elevados ocorreram em janeiro e nos pontos do corpo do reservatório, com valor

máximo ocorrendo em FL 45, em janeiro (3390 µgC L1) (Figura 3.6.3.3).

58,8%

25,5

%

S1

S2

S3

S4

58,8%

25,5

%

S1

S2

S3

S4

S1S1

S2S2

S3S3

S4S4


Figura 3.6.3.3 - Densidade fitoplanctônica (ind mL-1) e Biomassa fitoplanctônica (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Funil nas campanhas de julho e outubro de 2011 e janeiro e maio de 2012.


Assim como o fitoplâncton, o zooplâncton do reservatório de UHE Funil apresentou

alta variabilidade espacial e temporal, em termos de densidade e biomassa expressa em

carbono. Os valores mais elevados ocorreram em janeiro nos pontos do corpo principal do

reservatório. A densidade zooplanctônica variou de 3,4 indivíduos L-1 (FL 10, julho) a 641,4

indivíduos L-1 (FL 34, maio) (Figura 3.6.3.4). Os meses de menores densidades foram julho e

outubro e o de maior densidade foi de janeiro.

Figura 3.6.3.4 - Densidade zooplanctônica (ind L-1) e Biomassa zooplanctônica (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Funil nas campanhas de julho e outubro de 2011 e janeiro e maio de 2012.

Para a biomassa em carbono total, o maior valor encontrado foi de 641,5 µgC L-1 (FL

34, janeiro) e o menor foi de 1.1 µgC L-1 (FL 25, outubro) (Figura 3.6.3.4). Janeiro foi o mês

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

FL 10

FL34

FL 25

FL 30

FL 35

FL 40

FL 42

FL 45

FL 48

FL34

B

FL 50

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1/2

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Zeu

FL 50

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1

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2

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FL 25

FL 30

FL 35

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PÓS-ENCHIMENTO 147

de maior valor em biomassa (carbono) e maio o mês em que ocorreu a menor biomassa do

zooplâncton.


A densidade bacteriana média, considerando todas as estações e amostragens, foi de

2,4 ± 1,6 céls 106 mL-1, variando entre 0,6 céls 106 mL-1 (FL 10, julho) e 6,2 céls 106 mL-1(FL

25, janeiro; Figura 3.6.3.5). Considerando os dados de perfil, a densidade mais alta ocorreu

na profundidade correspondente à metade da zona eufótica, em janeiro (5,18 céls 106 mL-1)

e a mais baixa na mesma profundidade, em julho (0,65 céls 106 mL-1).

A biomassa bacteriana média, considerando todas as estações e amostragens, foi de

48,7 ± 31,7 µgC L-1, variando entre 12 µgC L-1 (FL 10, julho) e 123,4 µgC L-1 (FL 25, janeiro;

Figura 3.6.3.5).

Figura 3.6.3.5 - Densidade bacteriana (cels 106 mL-1) e Biomassa bacteriana (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Funil nas campanhas de julho e outubro de 2011 e janeiro e maio de 2012.

METABOLISMO


Na Figura 3.6.3.6 estão apresentados os dados das taxas metabólicas medidas

durante as campanhas sazonais de julho e outubro de 2011 e janeiro e maio de 2012. Em

média, a taxa de respiração planctônica foi menor em janeiro (734 mgC m-2 dia-1) e mais

elevada em maio (1666 mgC m-2 dia-1). O menor valor total observado ocorreu na estação

FL 40 em maio (80,17 mgC m-3 dia-1) e o maior em FL 50 em julho (3048,6 mgC m-2 dia-1).

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As maiores taxas de produção primária (mgC m-2 dia-1) foram encontradas, em média,

no mês de maio (35,3 mgC m-2 dia-1) (Figura 3.6.3.6). A produção primária variou de zero

(FL J01 e FL 35) em janeiro a 140,1 mgC m-1 dia-1 (FL 50) em maio.


Considerando todas as estações e campanhas, a média da produção bacteriana foi

879,15 mgC m-2 dia-1 (Figura 3.6.3.6). A produção bacteriana variou de 0,008 mgC m-2 dia-1

(FL 40, outubro) a 14230,67 mgC m-2 dia-1 (FL 50, maio). O mês de outubro apresentou a

menor produção bacteriana média (1,02 mgC m-2 dia-1) e maio a mais elevada (3182,92 mgC

m-2 dia-1).

Figura 3.6.3.6 - Respiração planctônica (mgC m-2 dia-1), Produção primária (mgC m-2 dia-1) e Produção bacteriana (mgC m-2 dia-1) na UHE Funil nas campanhas de julho e outubro de 2011 e janeiro e maio de 2012.

0

1500

3000

4500

6000

7500

FL 10

FL 25

FL 40

FL 50 S

up

FL J01

Re

sp

ira

ção

pla

nc

tôn

ica

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


0

30

60

90

120

150

FL 10

FL 25

FL 40

FL 50 S

up

FL J01

Pro

du

çã

o p

rim

ári

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


0

3000

6000

9000

12000

15000

FL 10

FL 25

FL 40

FL 50

Sup

FL J0

1

Pro

du

ção

bacte

rian

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)




0

1500

3000

4500

6000

7500

FL 10

FL 25

FL 40

FL 50 S

up

FL J01

Re

sp

ira

ção

pla

nc

tôn

ica

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


0

30

60

90

120

150

FL 10

FL 25

FL 40

FL 50 S

up

FL J01

Pro

du

çã

o p

rim

ári

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


0

3000

6000

9000

12000

15000

FL 10

FL 25

FL 40

FL 50

Sup

FL J0

1

Pro

du

ção

bacte

rian

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)




PÓS-ENCHIMENTO 149


A variação espacial dedas medições de pCO2 das diferentes campanhas está

representada na Figura 3.6.3.7. No mês de julho de 2011 foi observado maiores valores de

pCO2 na região oeste do reservatório onde ocorre a entrada do rio Paraíba do Sul. Nesse

mês os valores variaram de 273 µatm, observado próximo ao ponto FL 42, no corpo principal

do reservatório, a 2300 µatm, na região à jusante do rio, no ponto FL J01. No mês de

outubro de 2011 o valor mais alto de pCO2 também foi observado próximo à entrada do rio

Paraíba do Sul (1500 µatm), no entanto, diferente do mês de julho, o valor mais baixo foi

encontrado próximo ao tributário referente ao ponto FL34 (70 µatm). No mês janeiro de

2012, as análises de pCO2 não puderam ser feitas devido à defeito no equipamento. Por

esse motivo, aqui serão apresentados os dados referentes a fevereiro de 2012. Assim como

nos meses de julho/11 e outubro/11, em fevereiro/12 os valores mais altos foram observados

próximos à região de entrada do rio principal (1300 µatm). Os valores mais baixos foram

observados na região do reservatório próxima à barragem, ponto FL 50 (150 µatm). No mês

de maio de 2012 os valores variaram de 600 µatm (próximo ao ponto FL 25) a 1190 µatm

(próximo à entrada do rio Paraíba do Sul (como nos demais meses avaliados), sendo que

neste mês a distribuição espacial foi mais homogênea ao longo do reservatório.

Figura 3.6.3.7 - Mapas de pCO2 no reservatório da UHE Funil nas campanhas



As campanhas de campo no reservatório de Funil foram realizadas nas seguintes

datas: 1° campanha - 5 a 7 de julho de 2011; 2° campanha – 27 a 29 de setembro de 2011;

3° campanha – 7 e 8 de fevereiro de 2012; 4° campanha – 8 e 9 de maio de 2012. Em cada

uma das campanhas foram amostrados 10 pontos indicados na Figura 3.6.4.1.

Figura 3.6.4.1 - Imagem de satélite com a localização dos pontos de amostragem de água e sedimento no reservatório da UHE Funil durante as 4 campanhas de campo realizadas entre julho de 2011 a maio de 2012. Fonte da imagem: Google Earth. Pontos em tom alaranjado: utilizados, também, para coleta de sedimento para realização de experimentos em laboratório. Fonte da imagem: Google Earth


N2O integradas nos sedimentos amostrados ao longo do reservatório de Funil durante as 4

campanhas de campo e os fluxos difusivos desses gases através da interface sedimento-


De forma distinta às proporções de CH4 e CO2 observadas nos demais reservatórios,

como Três Marias, Tucuruí e Serra da Mesa, nos quais os valores tanto de fluxo difusivo

como de concentração de CO2 foram sempre superiores em relação ao CH4, no caso do

reservatório de Funil as proporções foram equivalentes. Este fato está relacionado à

eutrofização desse reservatório, que recebe cargas orgânicas muito significativas

provenientes das inúmeras áreas urbanas existentes a montante na bacia do rio Paraíba do

Sul.

O ponto FL30, localizado em um dique na porção média do reservatório foi o que

apresentou as maiores concentrações e fluxos difusivos de CH4, CO2 e N2O em

praticamente todos os períodos. Esse local do reservatório se caracteriza por apresentar

condições favoráveis para a deposição de sedimento e florações de cianobactérias, por

PÓS-ENCHIMENTO 151

formar uma alça de 180 graus. Os maiores picos de concentrações de CH4 e CO2 no ponto

FL30 foram observados na campanha de janeiro de 2012; possivelmente em função da

formação de florações de cianobactérias na superfície da água com posterior deposição,

morte e decomposição da matéria orgânica no leito do reservatório. Já os valores dos fluxos

difusivos de CH4 e CO2 estiveram em faixas semelhantes nos quatro períodos de

amostragem.

Já os valores de concentrações e fluxos difusivos de N2O, apesar de terem sido

maiores quando comparados aos demais reservatórios estudados, foram muito inferiores em

relação aos valores de concentrações e fluxos difusivos de CH4 e CO2, o que confere a esse

reservatório uma baixa emissão de N2O dos sedimentos para a água sobrejacente em

termos comparativos aos outros gases.

Figura 3.6.4.2 - Concentrações integradas de CH4, CO2 e N2O nos sedimentos e Fluxos difusivos na interface sedimento-água de Funil. Valores de N2O em µmol.

0

100

200

300

FL50 FL40 FL38 FL30 FL20 FL10 FL42 FL48 FL35 FL34


CH

4 (m

mo

l/m

2)

Concentrações integradas de CH4 nos sedimentos (0 - 4 cm)Reservatório de Funil

Jul/2011

Set/2011

Jan/2012

Abr/2012

407,40

Jusante Montante

0

100

200

300



CO

2 (m

mo

l m-2

)

Concentrações integradas de CO2 nos sedimentos (0 - 4 cm)Reservatório de Funil

Jul/2011

Set/2011

Jan/2012

Abr/2012

593,80

Jusante Montante

-50

0

50

100

150

200



Flu

xo

dif

. CH

4 (m

mo

l m-2

d-1

)

Fluxos difusivos de CH4 através da interface sedimento-águaReservatório de Funil

Jul/2011

Set/2011

Jan/2012

Abr/2012

Jusante Montante

0

50

100

150

200



Flu

xo

dif

. CO

2 (

mm

ol m

-2d

-1)

Fluxos difusivos de CO2 através da interface sedimento-águaReservatório de Funil

Jul/2011

Set/2011

Jan/2012

Abr/2012

Jusante Montante

0

5

10

15

20

25



N2

O (u

mo

l L-1

)

Concentrações de N2O no sedimento (0 - 1 cm)Reservatório de Funil

Jul/2011

Set/2011

Jan/2012

Abr/2012

Jusante Montante

0

2

4

6

8

10



Flu

xo

de

N2

O (

um

ol m

-2d

-1)

Fluxos difusivos de N2O na interface sedimento-águaReservatório de Funil

Jul/2011

Set/2011

Jan/2012

Abr/2012

Jusante Montante



Mássica de C

As campanhas de medição da equipe da COPPE em Funil ocorreram em julho e

novembro de 2011, e em fevereiro e maio de 2012. Nestas campanhas, foram realizadas



medidas de vazões e 8 medidas de concentração de carbono nos tributários. Foram





PÓS-ENCHIMENTO 153

Câmaras Flutuantes

Funis Invertidos



Figura 3.6.5.1 - Mapa dos pontos de medidas de fluxo difusivo com câmaras flutuantes, medidas de fluxos ebulitivos com funis invertidos, principais tributários com os pontos de medidas de vazão e coleta de água para medida de carbono e pontos para as armadilhas de sedimentação em Funil.



saída para Funil de cada campanha e na última linha o valor médio em t C/dia.

Tabela 3.6.5.1- Carga Mássica

Campanha Entrada

(t/dia)

Saída

(t/dia)

1 128,74 n.c.

2 166,29 196,63

3 134,31 231,23

4 214,29 175,39

Média 160,91 201,08



Figura 3.6.5.2 - Fluxos em mg/m2/dia em Funil

1 2 3 4

-10

00

10

00

30

00

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

02

46

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

0.0

1.0

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

-0.2

0.2

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

-10

05

10

campanhas

mg

/m2

.dia


FUNIL

1 2 3 4

05

00

01

50

00

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

01

02

03

0

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

01

23

campanhas

mg

/m2

.dia


PÓS-ENCHIMENTO 155




de Funil em t/dia. A tabela fornece valores agregados em toneladas equivalente de CO2




Tabela 3.6.6.1 - Balanço de Emissões e Remoções em Funil



CH4 tCH4/dia 0,03 0,15 0,00 0,00 0,18

tCO2e/dia 0,68 3,65 0,10 0,08 4,51

CO2 tCO2/dia 0,00 16,15 2,36 2,91 -29,38 -7,96

N2O tN2O/dia - 0,03 0,00 - 0,03

tCO2e/dia - 9,62 0,17 - 9,79

TOTAL tCO2e/dia 0,69 29,42 2,63 2,98 -29,38 6,33

3.7 Itaipu


A Usina Hidrelétrica Itaipu localiza-se no Rio Paraná, formado pela confluência dos

rios Paranaíba e Grande. O Rio Paraná é o 10º maior rio do mundo, em termos de vazão, e

o 8º em termos de extensão. A usina localiza-se a aproximadamente 750 km a jusante da

confluência.

A área de drenagem total no local da usina é de 820.000 km2, enquanto que sua

bacia incremental de drenagem, formada pela área não controlada a jusante das usinas

Porto Primavera e Rosana, tem 147.000 km2. A contribuição média da incremental para a

afluência ao reservatório é de 15%.

A vazão afluente ao reservatório de Itaipu é composta principalmente pela descarga

do rio Paraná em Guaíra. A figura 3.7.1.1 abaixo apresenta a afluência regularizada a Itaipu

(vazão máxima, média e mínima) de 1983 a 2012:


Figura 3.7.1.1 - Afluência regularizada a Itaipu.

As cotas, volumes e áreas relevantes do reservatório são vistas na tabela 3.7.7.1:

Tabela 3.7.1.1 - Volumes e áreas relevantes do reservatório

Tipo do Nível Nível

(m)

Área

(km²)

Volume Total

(km³)

Volume Útil

(km³)

Mínimo Excepcional 197,00 459 10,000 0

Máximo Normal 220,00 1.350 29,000 19,000

Máximo Maximorum 223,10 1.561 33,300 23,300

Itaipu tem instaladas 20 unidades geradoras de 700 MW cada, totalizando uma

capacidade de 14.000 MW. Em situação normal, a vazão turbinada por unidade é de

aproximadamente 700 m3/s. A barragem da Itaipu tem 7.919 metros de extensão e altura

máxima de 196 metros. Seu vertedouro tem capacidade máxima de descarga de 63.000

m3/s e cota da soleira 209,50 m. As tomadas d’água das turbinas de Itaipu têm 24 m de

largura por 33 m de altura, com borda inferior na cota 170,37 m e borda superior na cota

202,88 m.

A usina está situada em uma zona subtropical, tendo, em sua bacia de montante,

precipitação anual média de 1.400 mm e umidade relativa de 75%. A temperatura média é

de 22 °C, variando de -4 °C a 40 °C.

Itaipu está inserida em um ecossistema rico, de grande diversidade biológica. Na

margem brasileira, situa-se entre dois Parques Nacionais: o do Iguaçu e o de Ilha Grande.

Localizado na região da barragem, o Parque Nacional do Iguaçu é uma das últimas reservas

florestais de Mata Atlântica do tipo estacional semidecidual do Brasil e a maior reserva de

jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez Ano

Média 1983/2012 13.431 15.093 13.120 12.303 11.613 11.437 10.430 9.877 10.295 11.298 10.832 11.214 11.725

Max 1983/2012 25.201 32.609 28.123 21.366 21.072 33.064 20.854 14.074 17.878 19.796 18.253 19.003 22.417

Min 1983/2012 8.059 9.332 9.150 9.012 9.206 8.319 7.212 6.768 7.027 8.266 7.951 7.904 9.068

0

5.000

10.000

15.000

20.000

25.000

30.000

35.000

m3/s

PÓS-ENCHIMENTO 157

floresta pluvial subtropical do mundo. Na entrada do reservatório, em Guaíra, está o Parque

Nacional da Ilha Grande, que faz a transição entre a floresta estacional semidecídua, o

Cerrado e o Pantanal.

O relevo desta bacia mostra uma região mais elevada nas cabeceiras dos afluentes

da margem esquerda, onde a altitude supera os 1000 metros. Já os afluentes da margem

direita apresentam uma declividade bastante inferior. A Figura 3.7.1.2 apresenta o relevo a

partir de um modelo numérico do terreno com resolução de 90m. A escala de cores

apresentada na Figura 3.7.1.2 representa a altitude em metros.

Figura 3.7.1.2 - Relevo da bacia de contribuição para Itaipu representado através de um modelo numérico de terreno.

Os solos na bacia, figura 3.7.1.3, são formados basicamente por latossolos vermelho-

escuros em relevo suave ondulado e outros solos desta classe em relevo plano. Ocorrem

secundariamente, solos litólicos, solos podzólicos vermelho-amarelos, latossolos roxos e

areias quartzozas. A figura abaixo apresenta a distribuição dos principais tipos de solo na

bacia.

Os latossolos são encontrados em terrenos planos e suavemente ondulados,

facilitando a mecanização e, portanto, a produção agrícola.


Figura 3.7.1.3 - Mapa de solos da bacia incremental de Itaipu.

A vegetação natural na bacia do rio Paraná foi profundamente alterada pela ação

antrópica pela derrubada das florestas com objetivos diversos, tais como a extração de

madeira e ampliação das áreas de agricultura e pecuária. A vegetação original era

composta, predominantemente, por Floresta Tropical (semicaducifólia) e Cerrado, com áreas

de transição ou tensão ecológica entre os dois tipos.

Na bacia incremental em estudo a situação é semelhante ao restante da bacia do

Paraná, com sua vegetação bastante degradada, uma vez que grande parte de suas matas

ciliares foi destruída e são observados processos erosivos em quase toda bacia.


Teoricamente, a bacia de captação da UHE Itaipu deveria ser maior logo após o

fechamento do reservatório em 1984 porque ainda não haviam sido construídos outros

reservatórios na bacia do Paraná. Entretanto, para que se pudesse ter uma base de

comparação entre as datas, adotou-se a bacia de captação atual. Para defini-la foram

levantados os reservatórios existentes e excluída a bacia a montante de suas respectivas

barragens.

PÓS-ENCHIMENTO 159

A área do reservatório de Itaipu corresponde a apenas 1% da área de sua bacia de

drenagem atual. A Figura 3.7.2.1.a e 3.7.2.1.b mostra a distribuição espacial das classes de

uso e cobertura da Terra antes e após o fechamento da barragem de Itaipu.

(a)

(b)

Figura 3.7.2.1 - Mapa atual (b) e antigo (a) do uso e cobertura na bacia de drenagem (captação) do reservatório da UHE Itaipu.


Figura 3.7.2.2 - Vista ampliada do Uso e Cobertura da terra na área de inundação do reservatório da UHE Itaipu

A simples observação dos mapas das Figuras 3.7.2.1.a, 3.7.2.1.b e 3.7.2.2 mostram

que houve uma profunda modificação no padrão de ocupação da terra na bacia de

drenagem. O mapa atual mostra que houve uma conversão de áreas de Floresta em

agropecuária e áreas de agropecuária em agricultura comercial.

A Figura 3.7.2.2 permite visualizar o uso e cobertura da terra na área de inundação,

antes do fechamento do reservatório em 1973. A bacia contava com uma área de cobertura

florestal e com as áreas de ocupação humana concentradas na agropecuária,

principalmente na agricultura familiar e na pecuária.

A Tabela 3.7.2.1 resume a área ocupada pelos diferentes tipos de uso e ocupação

antiga e atual. A análise da Tabela 3.7.2.1 mostra que antes da construção de Itaipu 40% da

bacia ainda era ocupada por florestas naturais, que foram reduzidas em 2010/2011 a apenas

12%.

A redução da área de vegetação pioneira em quase 30% pode ser atribuída a um

artefato da baixa resolução espacial das imagens MSS/Landsat. Provavelmente essa área

reduzida pode estar associada à mistura espectral (Richards, 1993) fazendo com que pixels

PÓS-ENCHIMENTO 161

de borda fossem incluídos nas classes limítrofes, superestimando a área de agropecuária,

cuja assinatura espectral não é bem caracterizada com as bandas disponíveis no sistema

MSS.

Outra modificação surpreendente foi o aparecimento de extensas áreas de agricultura

comercial (soja, milho e cana de açúcar) que não existiam no mapa antigo. Atualmente

quase 50% da área da bacia de drenagem encontram-se ocupadas por agricultura

comercial, indicando a provável exportação de grande volume de nitrogênio e fósforo para

os rios que drenam para o reservatório.

Outra classe que sofreu um grande aumento no período foi a de uso urbano que

passou de cerca de 100 km2 para 1000 km2. Ainda que essa pequena área de ocupação

urbana possa ser associada a inabilidade do sensor MSS em detectar alvos pequenos e de

baixo contraste, um aumento de 10 vezes não pode ser atribuído apenas a diferença de

resolução. Os dados, portanto sugerem o grande aumento da ocupação humana na bacia e

sua crescente urbanização.

Tabela 3.7.2.1 - Uso e cobertura da terra na bacia de drenagem do reservatório da UHE Itaipu

CLASSES DE USO E

COBERTURA DA TERRA

ÁREA OCUPADA PELAS CLASSES (km²)



Agropecuária 83.654,00 52.008,40

Água 1.267,00 2.560,30

Cerrado 762,00 853,07

Floresta 63.039,00 18.800,91

Nuvem 145,70

Pioneira 1.908,00 3.988,08

Reflorestamento 1.387,10

Urbano 122,00 1.089,36

A tabela 3.7.2.1 apresenta a área das classes de uso e cobertura da terra antes da

inundação, onde se observa o predomínio das áreas de Floresta e Agropecuária. A classe

água corresponde ao cálculo de área dos rios e lagos dentro da área de inundação, nota-se

que tem uma área representativa em relação às outras classes, devido à extensão e largura

do Rio Paraná.


Tabela 3.7.2.2 - Área das classes de uso e cobertura na área de inundação do reservatório da UHE Itaipu


Agropecuária 668,82

Água 673,82

Floresta 560,12

Pioneira 140,28

Total 2.043,04


As campanhas de campo da UFJF em Itaipu de caráter sazonal ocorreram em janeiro,

abril, julho e outubro de 2012. A Figura 3.7.3.1 mostra as estações de amostragem

utilizadas. Maiores detalhes das estações de amostragem e dos métodos utilizados podem

ser encontrados em UFJF (2013).

Figura 3.7.3.1 - Localização das estações de caracterização limnológica e de metabolismo planctônico na UHE Itaipu.



variabilidade dos dados em Itaipu nos dois primeiros eixos (eixo 1 = 38,3 %; eixo 2 = 25,9

%). As mais importantes variáveis para a ordenação do eixo 1 foram o nitrogênio total e pH

PÓS-ENCHIMENTO 163

(positivamente). Para o eixo 2 foram oxigênio dissolvido, temperatura e transparência da

água (positivamente) e clorofila-a, carbono inorgânico dissolvido e fósforo total

(negativamente). Os resultados da PCA indicaram que o primeiro componente refletiu os

menores valores de pH e nitrogênio total associados às amostras de abril. Já o segundo

componente indicou principalmente os maiores valores de oxigênio dissolvido, temperatura

da água e oxigênio associados às amostras de janeiro. O plano definido pelos dois primeiros

componentes descreveu o gradiente temporal por um lado com clara separação dos meses

de verão e outono, e uma separação do conjunto de amostras de inverno e primavera

(Figura 3.7.3.2).

Figura 3.7.3.2 - Análise de componentes principais (PCA) aplicada a variáveis limnológicas no reservatório de Itaipu. Unidades amostrais nos diferentes períodos de estudo (pontos). S1=janeiro, S2=abril, S3= julho, S4= outubro de 2012. Tag= temperatura da água, Cond=condutividade, DS= disco de Secchi (transparência da água), OD=oxigênio dissolvido, NT=nitrogênio total, PT= fósforo total, CID=carbono inorgânico dissolvido, COT= carbono orgânico total, Clo=clorofila-a.

38,3%

25,9

%

S1

S2

S3

S4

38,3%

25,9

%

S1

S2

S3

S4

S1S1

S2S2

S3S3

S4S4




A Figura 3.7.3.3 apresenta de maneira geral, a densidade fitoplanctônica, cuja média

foi de 3.517 (± 3.882) indivíduos mL-1. O valor máximo entre os pontos foi 26.981,4

indivíduos mL-1 (IT 08, outubro) e o mínimo de 240,21 indivíduos mL-1 (IT 05, fundo, janeiro).

O maior valor de biomassa foi 4.332,8 µgC L-1 (IT 08, outubro) e o menor, sem

considerar o perfil da barragem, de 1,89 (IT 06; janeiro, Figura 3.7.3.3).

Figura 3.7.3.3 - Densidade fitoplanctônica (ind mL-1) e Biomassa fitoplanctônica (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Itaipu nas campanhas de janeiro, abril, julho e outubro de 2012.


A densidade zooplanctônica média foi de 8,61 (± 17,3) indivíduos L-1. O valor máximo

entre os pontos foi de 88,9 (IT 12, julho) e o mínimo de 0,04 indivíduos L-1 (IT 11, outubro;

Figura 3.7.3.4).

O maior valor de biomassa ocorreu no mesmo ponto da maior densidade (IT12) em

julho (224,4 µgC L-1) e o menor, sem considerar o perfil, em IT 13 em outubro (0,18 µgC L-1)

(Figura 3.7.3.4).

0

50

100

150

200

250

IT01

IT03

IT07

IT08

IT11

IT12

IT13

IT15

IT16

IT05

Sup

IT05

1/2

Zeu

IT05

Zeu

IT05

Zeu

x F

undo

IT05

Fundo

IT06

Bio

ma

ssa

fit

op

lan

ctô

nic

a

(m

g C

L-1

)

Janeiro Abril Julho Outubro

4333

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

IT01

IT03

IT07

IT08

IT11

IT12

IT13

IT15

IT16

IT05

Sup

IT05

1/2

Zeu

IT05

Zeu

IT05

Zeu x

Fundo

IT05

Fundo

IT06

De

ns

ida

de

fit

op

lan

ctô

nic

a

(in

d m

L-1

)



0

50

100

150

200

250

IT01

IT03

IT07

IT08

IT11

IT12

IT13

IT15

IT16

IT05

Sup

IT05

1/2

Zeu

IT05

Zeu

IT05

Zeu

x F

undo

IT05

Fundo

IT06

Bio

ma

ssa

fit

op

lan

ctô

nic

a

(m

g C

L-1

)


4333

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

IT01

IT03

IT07

IT08

IT11

IT12

IT13

IT15

IT16

IT05

Sup

IT05

1/2

Zeu

IT05

Zeu

IT05

Zeu x

Fundo

IT05

Fundo

IT06

De

ns

ida

de

fit

op

lan

ctô

nic

a

(in

d m

L-1

)



PÓS-ENCHIMENTO 165

Figura 3.7.3.4 - Densidade zooplanctônica (ind L-1) e Biomassa zooplanctônica (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Itaipu nas campanhas de janeiro, abril, julho e outubro de 2012.


De maneira geral, a densidade bacteriana média foi de 4,85 (± 1,49) céls 106 mL-1. A

densidade bacteriana total variou de 2,25 céls 106 mL-1 (IT 01, janeiro) a 8,40 céls 106 mL-1

(IT05, zona eufótica, abril; Figura 3.7.3.5).

Em termos de biomassa total, as menores contribuições foram encontrados,

geralmente em janeiro e abril (Figura 3.7.3.5).

Figura 3.7.3.5 - Densidade bacteriana (cels 106 mL-1) e Biomassa bacteriana (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Itaipu nas campanhas de janeiro, abril, julho e outubro de 2012.

0

50

100

150

200

250

IT01

IT03

IT07

IT08

IT11

IT12

IT13

IT15

IT16

IT05

SupIT

06

Bio

ma

ssa

zo

op

lan

ctô

nic

a

( mg

C L

-1)



0

20

40

60

80

100

IT01

IT03

IT07

IT08

IT11

IT12

IT13

IT15

IT16

IT05

SupIT

06

Den

sid

ad

e z

oo

pla

nctô

nic

a

(in

d L

-1)



0

50

100

150

200

250

IT01

IT03

IT07

IT08

IT11

IT12

IT13

IT15

IT16

IT05

SupIT

06

Bio

ma

ssa

zo

op

lan

ctô

nic

a

( mg

C L

-1)



0

20

40

60

80

100

IT01

IT03

IT07

IT08

IT11

IT12

IT13

IT15

IT16

IT05

SupIT

06

Den

sid

ad

e z

oo

pla

nctô

nic

a

(in

d L

-1)



0

2

4

6

8

10

IT01

IT15

IT16

IT05

Sup

IT05

1/2

Zeu

IT05

Zeu

IT05

Zeu x

Fundo

IT05

Fundo

IT06

Den

sid

ad

e b

acte

rian

a

(céls

10

6

mL

-1)


0

30

60

90

120

150

180

IT01

IT15

IT16

IT05

Sup

IT05

1/2

Zeu

IT05

Zeu

IT05

Zeu x

Fundo

IT05

Fundo

IT06

Bio

ma

ssa

ba

cte

ria

na

( mg

C L

-1)



0

2

4

6

8

10

IT01

IT15

IT16

IT05

Sup

IT05

1/2

Zeu

IT05

Zeu

IT05

Zeu x

Fundo

IT05

Fundo

IT06

Den

sid

ad

e b

acte

rian

a

(céls

10

6

mL

-1)


0

30

60

90

120

150

180

IT01

IT15

IT16

IT05

Sup

IT05

1/2

Zeu

IT05

Zeu

IT05

Zeu x

Fundo

IT05

Fundo

IT06

Bio

ma

ssa

ba

cte

ria

na

( mg

C L

-1)




METABOLISMO


A estação IT 01 apresentou a menor taxa de respiração planctônica (39,4 mgC m-2

dia-1), em julho (Figura 3.7.3.6). A maior taxa também foi encontrada na mesma estação IT

01, mas no mês de abril (1055,6 mgC m-2 dia-1).


Em geral, as maiores taxas de produção primária (mgC m-3 dia-1) foram encontradas, ,

em julho em todas as estações amostradas (Figura 3.7.3.6). A produção primária mínima foi

de 0,01 (IT 15, abril) e a máxima de 36,4 mgC m-2 dia-1 (IT 05, janeiro).


A produção bacteriana variou de 1,71 mgC m-2 dia-1 (IT05, janeiro) a 879,3 mgC m-2

dia-1 (IT15, janeiro). Considerando todas as estações e campanhas a média da produção

bacteriana foi 164,6 mgC m-2 dia-1 (Figura 3.7.3.6).

Figura 3.7.3.6 - Respiração planctônica (mgC m-2 dia-1), Produção primária (mgC m-2 dia-1) e Produção bacteriana (mgC m-2 dia-1) na UHE Itaipu nas campanhas de janeiro, abril, julho e outubro de 2012.

0

200

400

600

800

1000

IT01

IT15

IT16

IT05

IT06

Pro

du

ção

bacte

rian

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


0

1000

2000

3000

4000

5000

IT01

IT15

IT16

IT05

IT06

Re

sp

ira

ção

pla

nc

tôn

ica

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


0

10

20

30

40

IT01

IT15

IT16

IT05

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Pro

du

ção

pri

mári

a

(mg

C m

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ia-1

)




0

200

400

600

800

1000

IT01

IT15

IT16

IT05

IT06

Pro

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ção

bacte

rian

a

(mg

C m

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ia-1

)


0

1000

2000

3000

4000

5000

IT01

IT15

IT16

IT05

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ira

ção

pla

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tôn

ica

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ia-1

)


0

10

20

30

40

IT01

IT15

IT16

IT05

IT06

Pro

du

ção

pri

mári

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)




PÓS-ENCHIMENTO 167


A variação espacial de pCO2 está representada na Figura 3.7.3.7. No mês de janeiro foi

observado maiores valores de pCO2 na região norte do reservatório onde ocorre a entrada

do rio Paraná. Nesse mês os valores variaram de 3 µatm a barragem a 298 µatm. No mês

de abril de 2012 o valor mais baixo de pCO2 foi observado na estação à jusante do

reservatório da UHE Itaipu. No mês de julho foram encontrados valores altos de pCO2 em

todo corpo do reservatório. No mês de outubro grande parte do reservatório esteve em

situações de subsaturação de CO2. Neste mês não foi possível realizar uma amostragem de

pCO2 suficiente para a elaboração do mapa.

Figura 3.7.3.7 - Mapas de pCO2 no reservatório da UHE Itaipu nas campanhas.



As campanhas de campo no reservatório de Itaipu foram realizadas nas seguintes

datas: 1° campanha - 24 a 26 de janeiro; 2° campanha – 22 a 24 de maio; 3° campanha – 20

a 22 de setembro; 4° campanha – 12 a 14 de dezembro de 2012. Em cada uma das


Figura 3.7.4.1 - Mapa do reservatório de Itaipu e os pontos de amostragem de água e de sedimento utilizados pela equipe da AIIEGA nas 4 campanhas de campo realizadas entre janeiro a dezembro de 2012. Pontos em tom alaranjado: utilizados, também, para coleta de sedimento para realização de experimentos. Fonte do mapa: Itaipu Binacional

Na Figura 3.7.4.2 estão apresentados os dados de concentrações e fluxos difusivos

de CH4, CO2 e N2O nos sedimentos amostrados no reservatório de Itaipu.

As maiores concentrações e fluxos difusivos de CH4, CO2 e N2O foram observados

nas porções médias e altas do reservatório de Itaipu, sendo os valores máximos observados

no ponto E3, localizado no corpo principal (rio Paraná), a jusante da cidade de Guaíra. É

possível que esse fato esteja associado à carga orgânica proveniente da área urbana de

Guaíra, somado à alteração da hidrodinâmica do rio Paraná, que nesse trecho do

reservatório passa por uma transição de um sistema lótico para lêntico, favorecendo, assim,

a deposição de material particulado orgânico que proveniente da bacia a montante. Os

valores de concentração de fluxo difusivo de CH4 foram inferiores aos valores de CO2, o que

indica que o sistema é predominantemente óxico. Já os valores de concentração e fluxo

PÓS-ENCHIMENTO 169

difusivo de N2O foram muito inferiores quando comparados aos valores de CH4 e CO2, de

forma semelhante às proporções observadas nos demais reservatórios, atribuídos à baixas

concentrações de nitrato e nitrito nos sedimentos, as quais limitam a produção de N2O.

Figura 3.7.4.2 - Concentrações na interface sedimento-água e fluxos difusivos de CH4 e CO2 através da interface sedimento-água nos pontos amostrados no reservatório de Itaipu durante as 4 campanhas de campo. Valores de N2O em µmol.


Mássica de C

As campanhas de medição da equipe da COPPE em Itaipu ocorreram em janeiro,

maio, agosto e outubro de 2012. Nestas campanhas, foram realizadas amostragens de fluxo

difusivo por câmaras flutuantes em 45 pontos no reservatório e 8 a jusante; amostragens de

fluxo ebulitivo por funis invertidos em 33 pontos e realizadas 29 medidas de vazões e 31

medidas de concentração de carbono nos tributários. Foram utilizadas 21 armadilhas de

sedimentação.

Concentrações integradas de CH4 no sedimento (0 - 4cm)

Reservatório de Itaipu

0

50

100

150

200

250

E5 E15 E16 E3 E2 E1 E11 E13b E22 E21 E12 E8 E7


CH

4 (

mm

ol m

-2)

Jan/2012

Mai/2012

Set/2012

Dez/2012

Jusante Montante

Concentrações integradas de CO2 no sedimento (0 - 4cm)


0

50

100

150

200

250

E5 E15 E16 E3 E2 E1 E11 E13b E22 E21 E12 E8 E7


CO

2 (

mm

ol m

-2)

Jan/2012

Mai/2012

Set/2012

Dez/2012

Jusante Montante

Fluxo difusivo de CH4 através da interface sedimento-água


0

20

40

60

80

100

120

140

E5 E15 E16 E3 E2 E1 E11 E13b E22 E21 E12 E8 E7


Fl. C

H4

(m

mo

l m

-2 d

-1) Jan/2012

Mai/2012

Set/2012

Jan/2012

Jusante Montante

Fluxo difusivo de CO2 - interface sedimento-água


0

20

40

60

80

100

120

140

E5 E15 E16 E3 E2 E1 E11 E13b E22 E21 E12 E8 E7


Fl. C

O2

(m

mo

m-2

d-1

) Jan/2012

Mai/2012

Set/2012

Jan/2012

Jusante Montante

Concentração de N2O no sedimento (0 - 1cm)


0

2

4

6

8

10

E5 E15 E16 E3 E2 E1 E11 E13b E22 E21 E12 E8 E7

Calha central Tributários

N2

O (

um

ol L-1

)

Jan/2012

Mai/2012

Set/2012

Dez/2012

Jusante Montante

Fluxo difusivo de N2O através da interf. sedimento-água


0

2

4

6

8

10

E5 E15 E16 E3 E2 E1 E11 E13b E22 E21 E12 E8 E7

Calha central Tributários

N2

O (

um

ol m

-2 d

-1)

Jan/2012

Mai/2012

Set/2012

Dez/2012

Jusante Montante





Câmaras Flutuantes

Funis Invertidos



Figura 3.7.5.1 - Mapa dos pontos de medidas de fluxo difusivo com câmaras flutuantes, medidas de fluxos ebulitivos com funis invertidos, principais tributários com os pontos de medidas de vazão e coleta de água para medida de carbono e pontos para as armadilhas de sedimentação em Itaipu.

PÓS-ENCHIMENTO 171


saída para Itaipu de cada campanha e na última linha o valor médio em t C/dia.


Campanha Entrada

(t/dia)

Saída

(t/dia)

1 4.911,87 6.202,25

2 3.778,83 5.950,82

3 9.121,42 9.460,81

4 13.876,57 8.945,84

Média 7.922,17 7.639,93



Figura 3.7.5.2 - Fluxos em mg/m2/dia em Itaipu

1 2 3 4

05

00

15

00

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

01

23

4

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

0.0

0.4

0.8

1.2

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4-0.1

0.1

0.3

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

-22

46

8

campanhas

mg

/m2

.dia


ITAIPU

1 2 3 4

-20

00

02

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

01

23

45

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

-1.5

0.0

1.0

campanhas

mg

/m2

.dia






de Itaipu em t/dia. A tabela fornece valores agregados em toneladas equivalente de CO2




Tabela 3.7.6.1 - Balanço de Emissões e Remoções em Itaipu



CH4 tCH4/dia 1,18 3,99 0,04 0,01 5,23

tCO2e/dia 29,48 99,73 1,07 0,34 130,63

CO2 tCO2/dia 0,06 1.323,38 15,21 25,17 -1.063,03 300,80

N2O tN2O/dia - 0,72 0,00 - 0,72

tCO2e/dia - 213,13 0,56 - 213,69

TOTAL tCO2e/dia 29,55 1.636,24 16,84 25,51 -1.063,03 645,12

3.8 Segredo


A UHE Governador Ney Aminthas de Barros Braga (UHE Segredo) está localizada no

médio curso do rio Iguaçu, a montante da foz do rio Jordão, divisa entre os municípios de

Mangueirinha e Reserva do Iguaçu, a aproximadamente 285 km de Curitiba, estado do

Paraná, área de drenagem igual a 34.100 km².

A usina hidrelétrica é a segunda usina da Copel em potência instalada (1260 MW) e

foi inaugurada em 1992, tendo como marco fundamental o primeiro “Relatório de Impacto

Ambiental (Rima)” no Brasil para um aproveitamento hidroelétrico.

A barragem de Segredo é de enrocamento com face de concreto, com altura máxima

de 145,00 m, comprimento de 720,00 m e coroamento na cota 610,00 m. Existe um vertedor

com seis comportas, tipo radial, totalizando uma descarga de 16.200 m³/s, no nível máximo

maximorum.

A usina ficou totalmente pronta somente após a conclusão da derivação do Jordão,

que consiste de uma barragem de concreto compactado a rolo represando o rio Jordão,

PÓS-ENCHIMENTO 173

permitindo desviar parte da vazão através de um túnel de 4.703 m de comprimento e de 9,5

m de diâmetro, ocasionando um acréscimo de 10% na energia produzida pela usina.

As cotas, volumes e áreas relevantes do reservatório são mostradas na tabela

3.8.1.1:

Tabela 3.8.1.1 - Cotas, volumes e áreas relevantes do reservatório de Segredo.

Nível Nível

(m)

Área

(km²)

Volume Total

(hm³)

Volume Útil

(hm³)

Mínimo Operativo 602,00 73,4 2.558,70 0

Máximo Normal 607,00 80,4 2.942,38 383,68

Máximo Maximorum 608,00 81,9 3.022,38 463,68

A vazão média de longo termo (1931 a 2011) é de 758 m³/s. Abaixo, à tabela 3.8.1.2,

as vazões mínimas, médias e máximas de cada mês do ano.

Tabela 3.8.1.2 - Vazões máximas e mínimas aferidas no reservatório

Vazão Média (1931 a 2011)

JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ

MÍNIMA 142 166 221 163 103 116 112 94 117 166 217 101

MÉDIA 679 769 678 563 691 782 828 708 844 1076 809 665

MÁXIMA 2563 2476 1903 2963 2468 3297 5893 3475 3352 3788 2621 2007


A usina entrou em operação em 1992 com o seu reservatório ocupando menos que

2% da área de sua bacia de drenagem (ou captação).

A Figura 3.8.2.1 mostra a distribuição espacial do uso e ocupação da terra na bacia

antes da operação e atualmente. Pode-se observar que antes do início da operação do

reservatório a bacia era ocupada por extensa cobertura florestal. Atualmente observa-se que

a maior parte da bacia é ocupada pela agricultura comercial, pela agropecuária e pelo

reflorestamento.

A Tabela 3.8.2.1 mostra a área ocupada pelas diferentes classes nos mapas antigo e

atual. Antes da construção do reservatório 75% de sua área de drenagem era coberta por

florestas, enquanto que atualmente apenas 40% da floresta se encontram preservadas. A

área ocupada pela agricultura comercial quadruplicou no período, enquanto a área dedicada


à agropecuária manteve-se estável. O aumento da área de agricultura sugere maior

exportação de nutrientes para os rios da bacia e desse para o reservatório.

(a) (b)

Figura 3.8.2.1 - Mapa atual uso e cobertura na bacia de drenagem (captação) do reservatório da UHE Segredo.

PÓS-ENCHIMENTO 175

A Figura 3.8.2.2 mostra o uso e a cobertura delimitada pela área de inundação da

Usina Hidrelétrica Segredo.

Figura 3.8.2.2 - Vista ampliada do Uso e Cobertura da terra na área de inundação do reservatório da UHE Segredo.

Tabela 3.8.2.1 - Uso e cobertura da terra na bacia de drenagem do reservatório da UHE Segredo.

UHE SEGREDO ÁREA OCUPADA PELAS CLASSES (km²)

CLASSE MAPA ANTIGO MAPA ATUAL

Agricultura 175,21 738,88


Água 38,83 95,76

Floresta 3.409,57 1.762,50

Floresta secundária 268,13 525,24

Nuvem 4,57 0,00

Reflorestamento 10,47 663,38

Urbano 0,00 6,83

A Tabela 3.8.2.2 mostra a área ocupada pelas diferentes classes de uso e cobertura

na área de inundação, antes do represamento.


Tabela 3.8.2.2 - Área das classes de uso e cobertura na área de inundação do reservatório da UHE Segredo.


Agropecuária 1,20

Agricultura 0,12

Agua 41,54

Floresta 53,29

Floresta secundaria 10,18

Total 106,33


As campanhas de campo da UFJF em Segredo de caráter sazonal ocorreram em

janeiro, abril, julho e novembro de 2012. A Figura 3.8.3.1 mostra as estações de

amostragem utilizadas. Maiores detalhes das estações de amostragem e dos métodos

utilizados podem ser encontrados em UFJF (2013).

Figura 3.8.3.1 - Localização das estações de caracterização limnológica e de metabolismo planctônico na UHE Segredo.




importantes variáveis para a ordenação do eixo 1 foram o pH (positivamente) e a

condutividade e carbono inorgânico dissolvido (negativamente) e para o eixo 2, nitrogênio

PÓS-ENCHIMENTO 177

total (positivamente) e clorofila-a, temperatura da água, disco de Secchi e fósforo total

(negativamente). Os resultados da PCA indicaram que o primeiro componente refletiu

principalmente os menores valores de pH associados ao mês de abril. Já os segundo

componente indicou principalmente as baixas temperaturas e concentrações de clorofila-a e

de fósforo total associadas a algumas amostras dos demais meses estudados. O plano

definido pelos dois primeiros componentes não descreveu um gradiente temporal claro,

exceto para amostras de abril com baixo pH (Figura 3.8.3.2).

Figura 3.8.3.2 - Análise de componentes principais (PCA) aplicada a variáveis limnológicas no reservatório de Segredo. Unidades amostrais nos diferentes períodos de estudo (pontos). S1=janeiro, S2=abril S3= julho e S4= novembro de 2012. Tag= temperatura da água, Cond=condutividade, DS= disco de Secchi (transparência da água), OD=oxigênio dissolvido, NT=nitrogênio total, PT= fósforo total, CID=carbono inorgânico dissolvido, COT= carbono orgânico total, Clo=clorofila-a.

65,8%

22,9

%

S1

S2

S3

S4

S1S1

S2S2

S3S3

S4S4




De maneira geral, a densidade fitoplanctônica média máxima foi de 12.992 (± 8.460)

indivíduos mL-1 (Rio Irará) e mínima de 2.704 (± 1493) indivíduos mL-1 (SG 01; Figura

3.8.3.3). A densidade fitoplanctônica total variou de 1.003 indivíduos mL-1 (SG 04,

novembro) a 24.052 indivíduos mL-1 (Rio Irará, abril).

O maior valor de biomassa média total foi 1068,90 µgC L-1 (± 2075,55; SG 04) e o

menor, sem considerar o perfil da barragem, foi 30,56 µgC L-1 (± 28,62; SG 01; Figura

3.8.3.3).

Figura 3.8.3.3 - Densidade fitoplanctônica (ind mL-1) e Biomassa fitoplanctônica (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Segredo nas campanhas de janeiro, abril, julho e novembro de 2012.


A variação da densidade média zooplanctônica entre os meses de amostragem foi de

0,143 indivíduos L-1 (SG 01; ± 0,06) a 29,92 indivíduos L-1 (Rio Irará; ± 7,12). Durante o

monitoramento, a densidade zooplanctônica total variou de 0,078 indivíduos L-1 (SG 02,

janeiro) a 46,8 indivíduos L-1 (Rio dos Touros, janeiro; Figura 3.8.3.4).

Em termos de biomassa total, os maiores valores foram de 196,1 µgC L-1 (SG 05,

novembro) e os menores 0,2 µgC L-1 (SG 01 e SG 02, janeiro e abril; Figura 3.8.3.4).

0

1000

2000

3000

4000

Iratim

São

Ped

ro

SG

01

Covó

dos T

ouros

Irará

SG

02

SG

05

SG

03 s

up

SG

03 1

/2 zeu

SG

03 z

eu

SG

03 z

eu v

s fu

ndo

SG

03 fu

ndo

SG

04

Bio

ma

ssa

fit

op

lan

ctô

nic

a

(m

g C

L-1

)

Janeiro Abril Julho Novembro

0

10000

20000

30000

Iratim

São

Ped

ro

SG

01

Covó

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ouros

Irará

SG

02

SG

05

SG

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SG

03 1

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SG

03 z

eu

SG

03 z

eu v

s fu

ndo

SG

03 fu

ndo

SG

04

De

ns

ida

de

fit

op

lan

ctô

nic

a

(in

d m

L-1

)



0

1000

2000

3000

4000

Iratim

São

Ped

ro

SG

01

Covó

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ouros

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SG

02

SG

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SG

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SG

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SG

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SG

03 fu

ndo

SG

04

Bio

ma

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fit

op

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ctô

nic

a

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g C

L-1

)


0

10000

20000

30000

Iratim

São

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SG

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Covó

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Irará

SG

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SG

05

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03 1

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SG

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SG

03 z

eu v

s fu

ndo

SG

03 fu

ndo

SG

04

De

ns

ida

de

fit

op

lan

ctô

nic

a

(in

d m

L-1

)



PÓS-ENCHIMENTO 179

Figura 3.8.3.4 - Densidade zooplanctônica (ind L-1) e Biomassa zooplanctônica (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Segredo nas campanhas de janeiro, abril, julho e novembro de 2012.


A densidade bacteriana média, considerando todas as estações e amostragens, foi de

3,7 ± 1,3 céls 106 mL-1, variando entre 1,3 céls 106 mL-1 (SG01, janeiro) e 5,6 céls 106 mL-1

(SG03 fundo, abril), (Figura 3.8.3.5).

Em termos de biomassa total, a maior contribuição foi de 112,06 µgC L-1 (SG03 fundo,

abril) e a menor foi de 25,5 (SG01, janeiro; Figura 3.8.3.5). Considerando todas as estações

e amostragens, a média encontrada foi de 48 ± 36 µgC L-1.

Figura 3.8.3.5 - Densidade bacteriana (cels 106 mL-1) e Biomassa bacteriana (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Segredo nas campanhas de janeiro, abril, julho e novembro de 2012.

0

10

20

30

40

50

Iratim

São P

edro

SG01

Covó

dos Touro

sIra

rá

SG02

SG05

SG03

SG04

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ns

ida

de

zo

op

lan

ctô

nic

a

(in

d L

-1)


0

50

100

150

200

250

Iratim

São P

edro

SG01

Covó

dos Touro

sIra

rá

SG02

SG05

SG03

SG04

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ma

ssa

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lan

ctô

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( mg

C L

-1)



0

10

20

30

40

50

Iratim

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SG05

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SG04

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lan

ctô

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-1)


0

50

100

150

200

250

Iratim

São P

edro

SG01

Covó

dos Touro

sIra

rá

SG02

SG05

SG03

SG04

Bio

ma

ssa

zo

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lan

ctô

nic

a

( mg

C L

-1)



0

1

2

3

4

5

6

SG

01

SG

02

SG

03 s

up

SG

03 1

/2 zeu

SG

03 zeu

SG

03 zeu

vs

fundo

SG

03 fu

ndo

SG

04

De

ns

ida

de

ba

cte

ria

na

(cé

ls 1

06

mL

-1)


0

20

40

60

80

100

120

SG01

SG02

SG03

sup

SG03

1/2

zeu

SG03

zeu

SG03

zeu v

s fundo

SG03

fundo

SG04

Bio

ma

ssa

ba

cte

ria

na

( mg

C L

-1)



0

1

2

3

4

5

6

SG

01

SG

02

SG

03 s

up

SG

03 1

/2 zeu

SG

03 zeu

SG

03 zeu

vs

fundo

SG

03 fu

ndo

SG

04

De

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cte

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na

(cé

ls 1

06

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-1)


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20

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60

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100

120

SG01

SG02

SG03

sup

SG03

1/2

zeu

SG03

zeu

SG03

zeu v

s fundo

SG03

fundo

SG04

Bio

ma

ssa

ba

cte

ria

na

( mg

C L

-1)




METABOLISMO


A estação SG04 (jusante) apresentou a menor taxa de respiração planctônica (37,48

mgC m-3 dia-1 abril; Figura 3.8.3.6), enquanto a maior taxa ocorreu em SG01, no mesmo mês

(499,80 mgC m-3 dia-1).


As maiores taxas de produção primária foram encontradas, em geral, no mês de abril

(Figura 3.8.3.6). As taxas variaram de 0,5 mgC m-3 dia-1 (SG01, janeiro) a 94,86 mgC m-3

dia-1 (SG02, abril), com média de 23,8 ± 29,8 mgC m-3 dia-1 para todo o período de

amostragem.


A produção bacteriana variou de 2,2 mgC m-3 dia-1 (SG03 sup, novembro) a 47.0 mgC

m-3 dia-1 (SG02, julho). Considerando todas as estações e campanhas a média da produção

bacteriana foi 14,6 ± 13,3 mgC m-3 dia-1 (Figura 3.8.3.6).

Figura 3.8.3.6 - Respiração planctônica (mgC m-2 dia-1), Produção primária (mgC m-2 dia-1) e Produção bacteriana (mgC m-2 dia-1) na UHE Segredo nas campanhas de janeiro, abril, julho e novembro de 2012.

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

SG01

SG02

SG05

SG03

SG04

Res

pir

ação

pla

nct

ôn

ica

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

SG01

SG02

SG05

SG03

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du

çã

o p

rim

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(mg

C m

-3 d

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)


0

500

1000

1500

2000

2500

SG01

SG02

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ção

bac

teri

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1000

2000

3000

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5000

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SG01

SG02

SG05

SG03

SG04

Res

pir

ação

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ia-1

)


0

10

20

30

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SG01

SG02

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1000

1500

2000

2500

SG01

SG02

SG05

SG03

SG04

Pro

du

ção

bac

teri

ana

(mg

C m

-3 d

ia-1

)





PÓS-ENCHIMENTO 181


As campanhas de campo no reservatório de Segredo foram realizadas nas seguintes

datas: 1° campanha - 28 e 29 de janeiro; 2° campanha – 27 e 28 de maio; 3° campanha – 24

e 25 de setembro; 4° campanha – 16 e 17 de dezembro de 2012. Em cada uma das


Figura 3.8.4.1 - Mapa do reservatório de Segredo e os pontos de amostragem de água e de sedimento utilizados pela equipe da AIIEGA nas quatro campanhas de campo realizadas entre janeiro a dezembro de 2012. Pontos em tom alaranjado: utilizados, também, para coleta de sedimento para realização de experimentos. Fonte do mapa: LACTEC


N2O integradas nos sedimentos amostrados ao longo do reservatório de Segredo durante as



De uma forma geral, a maioria dos pontos localizados nos tributários apresentou

concentrações e fluxos difusivos de CH4, CO2 e N2O mais elevados quando comparados aos

valores observados no corpo principal. Parte desse resultado pode estar relacionada aos

baixos valores de concentração de oxigênio dissolvido em alguns desses pontos nos

tributários, que são indicativos de sedimentos com elevado teor de matéria orgânica lábil e

elevada atividade microbiológica. Mesmo assim, como nos demais sistemas, os valores de

concentrações e fluxos difusivos de N2O foram muito inferiores quando comparados aos

valores de CH4 e CO2, atribuídos às concentrações limitantes de nitrato e nitrito nos

sedimentos.


Figura 3.8.4.2 - Concentrações integradas de CH4, CO2 e N2O nos sedimentos e Fluxos difusivos na interface sedimento-água em Segredo. Valores de N2O em µmol.


Os valores de pCO2 amostrados para a atmosfera e para a água superficial do

reservatório nas diferentes estações de amostragem estão representados na Figura 3.8.4.3.

Os maiores valores médios de pCO2 na água foram observados no mês de julho (826 ±

121.62 µatm) e os menores no mês de novembro (495.90 ± 375.55 µatm). Na amostragem

referente ao mês de janeiro, os maior valor de pCO2 na água foi encontrado na estação

SG01 (1370 µatm), que recebe influência de rios tributários. As estações SG03 (corpo

central do reservatório) e SG04 (jusante) apresentaram valores mais elevados que a média

das estações (678.57 ± 362.05 µatm). Na amostragem do mês de abril a estação Rio Iratim

apresentou os maiores valores de pCO2 (1006 µatm), seguida das estações SG01 e Rio dos

Touros, que apresentaram valores acima da média (994 e 937 µatm, respectivamente). O

Concentrações integradas de CH4

Reservatório de Segredo

0

100

200

300

E3

GNB

E 2,5

GNB

E2

GNB

E1

GNB

VNV TOU MAR BUT LAJ IRT PAT SPD


CH

4 (

mm

ol m

-2)

Jan/2012

Mai/2012

Set/2012

Dez/2012

Jusante Montante

Concentrações integradas de CO2


0

100

200

300

E3

GNB

E 2,5

GNB

E2

GNB

E1

GNB



CO

2 (

mm

ol m

-2)

Jan/2012

Mai/2012

Set/2012

Dez/2012

Jusante Montante

Fluxo difusivo de CH4 através da interf. sedim.-água


0

20

40

60

80

100

120

E3

GNB

E 2,5

GNB

E2

GNB

E1

GNB



Fl. C

H4

(m

mo

l m

-2 d

-1)

Jan/2012

Mai/2012

Set/2012

Dez/2012

Jusante Montante

Fluxo difusivo de CO2 através da interf. sedim.-água


0

20

40

60

80

100

120

E3

GNB

E 2,5

GNB

E2

GNB

E1

GNB



Fl. C

O2

(m

mo

l m

-2 d

-1)

Jan/2012

Mai/2012

Set/2012

Dez/2012

Jusante Montante



0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

E3 E 2,5 E2 E1 VNV TOU MAR BUT LAJ IRT PAT SPD


N2

O (

um

ol L-1

)

Jan/2012

Mai/2012

Set/2012

Dez/2012

Jusante Montante

Fluxo difusivo de N2O na interface sedimento-água


0

20

40

60

80

100

E3 E 2,5 E2 E1 VNV TOU MAR BUT LAJ IRT PAT SPD


Flu

xo

de

N2

O (

um

ol m

-2 d

-1) Jan/2012

Mai/2012

Set/2012

Dez/2012

Jusante Montante

PÓS-ENCHIMENTO 183

mês de julho foi marcado por intensas chuvas que comprometeram as amostragens de pCO2

na maioria das estações, os únicos valores mensurados para o período foram para as

estações SG02 (912 µatm) e Rio São Pedro (740 µatm). Na amostragem de novembro os

maiores valores de pCO2 foram encontrados na estação SG04 (jusante, 1325 µatm), seguida

da estação SG01 (1037 µatm).

Figura 3.8.4.3 - Mapas de pCO2 no reservatório da UHE Segredo nas campanhas


Mássica de C

As campanhas de medição da equipe da COPPE em Segredo ocorreram em

fevereiro, maio, agosto e outubro de 2012. Nestas campanhas, foram realizadas









Câmaras Flutuantes

Funis Invertidos



Figura 3.8.5.1 - Mapa dos pontos de medidas de fluxo difusivo com câmaras flutuantes, medidas de fluxos ebulitivos com funis invertidos, principais tributários com os pontos de medidas de vazão e coleta de água para medida de carbono e pontos para as armadilhas de sedimentação em Segredo.

PÓS-ENCHIMENTO 185


saída para Segredo de cada campanha e na última linha o valor médio em t C/dia.


Campanha Entrada

(t/dia)

Saída

(t/dia)

1 1.064,27 1.268,94

2 522,16 331,26

3 487,68 632,30

4 161,35 353,91

Média 558,87 646,60



Figura 3.8.5.2 - Fluxos em mg/m2/dia em Segredo





de Segredo em t/dia. A tabela fornece valores agregados em toneladas equivalente de CO2




Tabela 3.8.6.1 - Balanço de Emissões e Remoções em Segredo



CH4 tCH4/dia 0,06 0,20 0,77 0,01 1,03

tCO2e/dia 1,51 5,02 19,14 0,15 25,81

CO2 tCO2/dia 0,00 40,14 1,07 20,39 -80,41 -18,80

N2O tN2O/dia 0,00 0,07 0,00 0,00 0,07

tCO2e/dia 0,00 19,78 0,07 0,00 19,85

TOTAL tCO2e/dia 1,51 64,94 20,28 20,54 -80,41 26,86

3.9 Três Marias


O reservatório de Três Marias está localizado no Alto rio São Francisco, Minas Gerais

entre as coordenadas 18o12’51” S e 45o15’51” W. Na região existem duas estações do ano

bem definidas: a estação chuvosa de outubro a março e a seca entre abril e setembro. A

pluviosidade média anual é de 1.200 a 1.300 mm e a temperatura média anual é de 21,9oC.

O trimestre mais chuvoso (novembro, dezembro e janeiro) contribui com cerca de 55 a 60%

do total anual precipitado.

A Usina Hidrelétrica de Três Marias foi construída no período de 1957 a 1960 com

objetivos de regularização do rio São Francisco, navegação, controle de cheias, irrigação e

produção de energia hidrelétrica. O barramento possui uma área aterrada de 2,7 km e altura

máxima de 75 metros. Em cota máxima a área de inundação é de 1.040 km2 e o volume útil

15,28 km3 de água. A potência instalada é de 396 MW, com 6 turbinas do tipo Kaplan e o

vertedouro é do tipo superfície controlada e revestida com 7 comportas.

PÓS-ENCHIMENTO 187


A UHE Três Marias trata-se de um reservatório antigo, cujo início de operação se deu

em 1962, o que faz com que as imagens mais antigas tenham sido obtidas quase uma

década após o início da geração de energia. Assim sendo, o mapa antigo talvez não

represente adequadamente as condições do reservatório principalmente porque não

recupera a cobertura da terra sob a área inundada por ele.

A Figura 3.9.2.1 mostra os mapas antigo e atual de uso e cobertura da terra da bacia

de captação do reservatório da UHE Três Marias. O mapa antigo mostra que a cobertura de

Cerrado e de Floresta era mais contínua recobrindo uma área mais extensa da bacia,

enquanto que no mapa atual essa cobertura vegetal se apresenta mais fragmentada e

dispersa. A agropecuária continuou sendo o principal tipo de uso da terra da bacia. A Tabela

3.9.2.1 mostra a área ocupada pelas diferentes classes.


(a)

(b)

Figura 3.9.2.1 - (a) Mapa antigo e (b) atual uso e cobertura da terra na bacia de drenagem (captação) do reservatório da UHE Três Marias.

PÓS-ENCHIMENTO 189

Tabela 3.9.2.1 - Uso e cobertura da terra na bacia de drenagem do reservatório da UHE Três Marias.

CLASSES DE USO DA TERRA ÁREA OCUPADA PELAS CLASSES (km²)


Agricultura 265,31 4.548,92

Agropecuária 25.644,68 31.222,66

Água 1.139,24 993,30

Cerrado 14.716,30 9.184,20

Floresta 8.755,92 4.157,55

Urbano 202,59 617,42

A área de Cerrado no mapa antigo representava 17% da área da bacia e foi reduzido

a 8 % (metade) no mapa atual. Um aspecto importante a ser observado é que não houve

uma remoção rasa do Cerrado, típica de áreas de agricultura comercial, mas a redução por

fragmentação de cobertura que sugere que esse bioma esteja sendo usado para a pecuária

extensiva. A área de cobertura florestal também sofreu uma grande redução (50%) no

período, apresentando também um padrão não de remoção contínua, mas de fragmentação

típico de atividade agropecuária tradicional.


As campanhas de campo da equipe da UFJF em Três Marias de caráter sazonal

ocorreram em maio, agosto, novembro de 2011 e fevereiro de 2012. A Figura 3.9.3.1 mostra

as estações de amostragem utilizadas. Maiores detalhes das estações de amostragem e dos



Figura 3.9.3.1 - Localização das estações de caracterização limnológica e de metabolismo planctônico na UHE Três Marias.




importantes variáveis para a ordenação do eixo 1 foram a condutividade (positivamente) e o

pH e carbono inorgânico dissolvido (negativamente); e para o eixo 2, clorofila-a, temperatura

da água e fósforo total (positivamente) e disco de Secchi (negativamente). Os resultados da

PCA indicaram que o primeiro componente refletiu principalmente os maiores valores de

condutividade e menores de pH associados ao conjunto de amostras de novembro e

fevereiro. Já os segundo componente indicou principalmente altas concentrações de

clorofila-a e de fósforo total e altas temperaturas associadas a algumas amostras da maioria

dos meses amostrados e aos menores valores daquelas variáveis associadas ao mês de

maio. O plano definido pelos dois primeiros componentes descreveu um gradiente temporal

de maio a agosto e agrupando os meses mais quentes de novembro e fevereiro (Figura

3.9.3.2).

PÓS-ENCHIMENTO 191

Figura 3.9.3.2 - Análise de componentes principais (PCA) aplicada a variáveis limnológicas no reservatório de Três Marias. Unidades amostrais nos diferentes períodos de estudo (pontos). S1=maio, S2=agosto S3= novembro de 2011 e S4= fevereiro de 2012. Tag= temperatura da água, Cond=condutividade, DS= disco de Secchi (transparência da água), OD=oxigênio dissolvido, NT=nitrogênio total, PT= fósforo total, CID=carbono inorgânico dissolvido, COT= carbono orgânico total, Clo=clorofila-a.



De maneira geral, a densidade fitoplanctônica média foi de 5.556 (± 3.440) indivíduos

mL-1. A média máxima entre os pontos foi 9.145 ± 2.356 (ETG 10) e a mínima sem

considerar o fundo do perfil da barragem, de 1.162 (± 1.224) indivíduos mL-1 (SFJ 03; Figura

3.9.3.3). A densidade fitoplanctônica total variou de 240 indivíduos mL-1 (SFJ 03, fevereiro) a

13.414 indivíduos mL-1 (PPB 10, novembro).

Os maiores valores de biomassa média foram 351,01 µgC L-1 ± 59,08 (ETG 10) e os

menores, sem considerar o perfil da barragem, de 28,54 µgC L-1 ± 34,69 (SFJ 02; Figura

3.9.3.3).

55,2%

18,8

%

S1

S2

S3

S4

55,2%

18,8

%

S1

S2

S3

S4

S1S1

S2S2

S3S3

S4S4


Figura 3.9.3.3 - Densidade fitoplanctônica (ind mL-1) e Biomassa fitoplanctônica (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Três Marias nas campanhas realizadas em maio, agosto e novembro de 2011 e fevereiro de 2012.


A densidade zooplanctônica média máxima entre os períodos foi de 267 indivíduos L-1

em agosto e a mínima de 118 indivíduos L-1 em maio. Durante o monitoramento, a

densidade zooplanctônica total variou significativamente, com máximo de 1445 individuos L-1

(SFJ 02, novembro) e mínimo de ausência de indivíduos (SFJ 03 em fevereiro de 2011)

(Figura 3.9.3.4).

Em termos de biomassa total, o maior valor observado foi de 4.685 µgC L-1 (SFJ 02,

novembro) e os menores < 0,002 µgC L-1 (SFJ 03, fevereiro; Figura 3.9.3.4).

Figura 3.9.3.4 - Densidade zooplanctônica (ind L-1) e Biomassa zooplanctônica (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Três Marias nas campanhas realizadas em maio, agosto e novembro de 2011 e fevereiro de 2012.

0

4000

8000

12000

16000

SFC

05

SFC

10

BO

I 10

BRD 1

0

ERM

10

ETG

10

IDA 1

0

PPB 1

0

SVT 1

0

SFC

20

SFC

30

SFC

40

SFC

45

SFC

50

SFC

55

SFC

60

Sup

SFC

60

1/2

Zeu

SFC

60

Zeu

SFC

60

Zeu x

Fun

SFC

60

Fundo

SFJ

01

SFJ

02

SFJ

03

De

ns

ida

de

fit

op

lan

ctô

nic

a

(in

d m

L-1

)

Maio Agosto Novembro Fevereiro

0

200

400

600

SFC

05

SFC

10

BOI 1

0

BRD 1

0

ERM

10

ETG

10

IDA 1

0

PPB 1

0

SVT 1

0

SFC

20

SFC

30

SFC

40

SFC

45

SFC

50

SFC

55

SFC

60

Sup

SFC

60

1/2

Zeu

SFC

60

Zeu

SFC

60

Zeu x

Fun

SFC

60

Fundo

SFJ

01

SFJ

02

SFJ

03

Bio

ma

ssa

fit

op

lan

ctô

nic

a

(m

g C

L-1

)



0

4000

8000

12000

16000

SFC

05

SFC

10

BO

I 10

BRD 1

0

ERM

10

ETG

10

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0

PPB 1

0

SVT 1

0

SFC

20

SFC

30

SFC

40

SFC

45

SFC

50

SFC

55

SFC

60

Sup

SFC

60

1/2

Zeu

SFC

60

Zeu

SFC

60

Zeu x

Fun

SFC

60

Fundo

SFJ

01

SFJ

02

SFJ

03

De

ns

ida

de

fit

op

lan

ctô

nic

a

(in

d m

L-1

)


0

200

400

600

SFC

05

SFC

10

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0

BRD 1

0

ERM

10

ETG

10

IDA 1

0

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0

SVT 1

0

SFC

20

SFC

30

SFC

40

SFC

45

SFC

50

SFC

55

SFC

60

Sup

SFC

60

1/2

Zeu

SFC

60

Zeu

SFC

60

Zeu x

Fun

SFC

60

Fundo

SFJ

01

SFJ

02

SFJ

03

Bio

ma

ssa

fit

op

lan

ctô

nic

a

(m

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L-1

)



0

200

400

600

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05

SFC

10

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0

BRD 1

0

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10

ETG

10

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0

PPB 1

0

SVT 1

0

SFC

20

SFC

30

SFC

40

SFC

45

SFC

50

SFC

55

SFC

60

Sup

SFC

60

1/2

Zeu

SFC

60

Zeu

SFC

60

Zeu x

Fun

SFC

60

Fundo

SFJ

01

SFJ

02

SFJ

03

Bio

ma

ssa

fit

op

lan

ctô

nic

a

(m

g C

L-1

)



0

50

100

150

200

250

C1 C2M

5M

3M

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BL MI

MJ

ML

MP

MR

M1 s

up CFJ1 C

J1 DJ1 E

LT CLT D

LT E

Bio

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ôn

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-1)


0

50

100

150

200

250

300

C1 C2M

5M

3M

BBM

BL MI

MJ

ML

MP

MR

M1

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J1 D

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LT E

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ida

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lan

ctô

nic

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-1)



0

50

100

150

200

250

C1 C2M

5M

3M

BBM

BL MI

MJ

ML

MP

MR

M1 s

up CFJ1 C

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LT CLT D

LT E

Bio

mas

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ôn

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50

100

150

200

250

300

C1 C2M

5M

3M

BBM

BL MI

MJ

ML

MP

MR

M1

sup CF

J1 C

J1 D

J1 E

LT CLT D

LT E

De

ns

ida

de

zo

op

lan

ctô

nic

a

(in

d L

-1)



PÓS-ENCHIMENTO 193



mL-1 (SFC 30) e mínima de 1,21 (± 0,18) céls 106 mL-1 (SFJ 01). A densidade fitoplanctônica

total variou de 0,81 céls 106 mL-1 (SFC 05, agosto) a 4,85 céls 106 mL-1 (SFC 30, fevereiro;

Figura 3.9.3.5).

Em termos de biomassa total, a menor contribuição, sem considerar perfil na

barragem, foi de 23,97 ± 6,13 µgC L-1 (SFJ 01) e a maior de 52,30 ± 31,48 µgC L-1 (SFC 30)

(Figura 3.9.3.5).

Figura 3.9.3.5 - Densidade bacteriana (cels 106 mL-1) e Biomassa bacteriana (µgC L-1) em todas as estações amostradas na UHE Três Marias nas campanhas realizadas em maio, agosto e novembro de 2011 e fevereiro de 2012.

METABOLISMO


A estação SFC 60 em fevereiro apresentou a maior taxa de respiração planctônica

(5654 mgC m-2 dia-1) (Figura 3.9.3.6), enquanto a menor taxa ocorreu em SFC 30, no

mesmo mês de novembro (122 mgC m-2 dia-1).


As maiores taxas de produção primária foram encontradas, em geral, no mês de

fevereiro em todas as estações amostradas, exceto SFJ 01 onde a maior taxa ocorreu em

0

20

40

60

80

100

120

SFC

05

SFC

30

SFC

60

Sup

SFC

60

1/2

Zeu

SFC

60

Zeu

SFC

60

Zeu x

Fun

SFC

60

Fundo

SFJ

01

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a

( mg

C L

-1)


0

1

2

3

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SFC

05

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30

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1/2

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SFC

60

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SFC

60

Zeu x

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SFC

60

Fundo

SFJ

01

Den

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ad

e b

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a

(céls

10

6 m

L-1

)



0

20

40

60

80

100

120

SFC

05

SFC

30

SFC

60

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SFC

60

1/2

Zeu

SFC

60

Zeu

SFC

60

Zeu x

Fun

SFC

60

Fundo

SFJ

01

Bio

massa b

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a

( mg

C L

-1)


0

1

2

3

4

5

6

SFC

05

SFC

30

SFC

60

Sup

SFC

60

1/2

Zeu

SFC

60

Zeu

SFC

60

Zeu x

Fun

SFC

60

Fundo

SFJ

01

Den

sid

ad

e b

acte

rian

a

(céls

10

6 m

L-1

)




maio 2011 (Figura 3.9.3.6). A produção primária variou de 0,31 (mgC m-2 dia-1) (SFC 01,

novembro) a 136 mgC m-2 dia-1 (SFC 60, fevereiro).


A produção bacteriana variou de 0,48 mg C m-2 dia-1 (SFC 05, novembro) a 1651 mgC

m-2 dia-1 (SFC 60, fevereiro). Considerando todas as estações e campanhas, a média da

produção bacteriana foi 129,95 mgC m-2 dia-1 (Figura 3.9.3.6).

Figura 3.9.3.6 - Respiração planctônica (mgC m-2 dia-1), Produção primária (mgC m-2 dia-1) e Produção bacteriana (mgC m-2 dia-1) na UHE Três Marias nas campanhas realizadas em maio, agosto e novembro de 2011 e fevereiro de 2012.


A variação espacial de pCO2 está representada na Figura 3.9.3.7. No mês de maio foi

observado maiores valores de pCO2 na região sul do reservatório onde ocorre a entrada do

rio São Francisco. Nesse mês os valores variaram de 200 µatm observado próximo a

barragem a 1650 µatm na região de entrada do rio. No mês de agosto de 2011 os valores

mais altos de pCO2 foram observados próximos a barragem contrastando o observado em

maio de 2011. No mês de novembro os valores mais baixos foram observados na região

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

SFC 0

5

SFC 1

0

SFC 3

0

SFC 6

0

SFJ 01

Re

sp

ira

ção

pla

nc

tôn

ica

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C m

-3 d

ia-1

)


0

30

60

90

120

150

SFC 0

5

SFC 1

0

SFC 3

0

SFC 6

0

SFJ 01

Pro

du

çã

o p

rim

ári

a

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C m

-3 d

ia-1

)



0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

SFC 05

SFC 10

SFC 30

SFC 60

SFJ 01

Pro

du

ção

bac

teri

ana

(mg

C m

-3 d

ia-1

)




0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

SFC 0

5

SFC 1

0

SFC 3

0

SFC 6

0

SFJ 01

Re

sp

ira

ção

pla

nc

tôn

ica

(mg

C m

-3 d

ia-1

)


0

30

60

90

120

150

SFC 0

5

SFC 1

0

SFC 3

0

SFC 6

0

SFJ 01

Pro

du

çã

o p

rim

ári

a

(mg

C m

-3 d

ia-1

)



0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

SFC 05

SFC 10

SFC 30

SFC 60

SFJ 01

Pro

du

ção

bac

teri

ana

(mg

C m

-3 d

ia-1

)



0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

SFC 05

SFC 10

SFC 30

SFC 60

SFJ 01

Pro

du

ção

bac

teri

ana

(mg

C m

-3 d

ia-1

)




PÓS-ENCHIMENTO 195

central do reservatório próximo aos pontos SFC 20 e SFC 30. Nesse mês os valores

variaram de 117 a 610 µatm. No mês de fevereiro de 2012 os valores variam de 265 a 800

µatm sendo que a distribuição espacial foi semelhante à observada em maio de 2011. Nesse

período de amostragem, grande parte do reservatório esteve em situações de subsaturação

de CO2.

Maio 2011

Agosto 2011

Novembro 2011

Fevereiro 2012

Figura 3.9.3.7 - Mapas de pCO2 no reservatório da UHE Três Marias nas campanhas



As campanhas de campo da equipe do IIEGA no reservatório de Três Marias foram

realizadas nas seguintes datas: 1° campanha - 5 a 7 de maio de 2011; 2° campanha – 9 a

11 de agosto de 2011; 3° campanha – 8 a 10 de novembro de 2011; 4° campanha – 13 e 14

de fevereiro de 2012. Em cada uma das campanhas foram amostrados 15 pontos indicados

na Figura 3.9.4.1.

Figura 3.9.4.1 - Imagem de satélite dos pontos de coleta de amostras de água e de sedimento no reservatório da UHE Três Marias utilizados pela equipe da AIIEGA nas quatro campanhas de campo realizadas entre maio de 2011 a fevereiro de 2012. Pontos em tom alaranjado: utilizados, também, para coleta de sedimento para realização de experimentos. Fonte da imagem: Google Earth

Na Figura 3.9.4.2 estão apresentados os gráficos das concentrações de gases nos

sedimentos amostrados e os fluxos difusivos para na interface sedimento-água para os

gases CH4, CO2 e N2O ao longo do reservatório de Três Marias durante as 4 campanhas de

campo.

Nota-se, em termos de proporção de gases, que tanto as concentrações integradas

como os fluxos difusivos de CO2 foram superiores aos de CH4 no reservatório de Três

Marias. A diferença entre os fluxos difusivos é ainda mais visível o que demonstra que esse

reservatório não é um grande emissor de CH4. Apenas os pontos TMR 22 e TMR 12,

localizados na porção mais a montante do reservatório no rio São Francisco e no rio

Paraopeba, respectivamente, apresentaram concentrações mais significativas,

PÓS-ENCHIMENTO 197

possivelmente relacionadas às cargas de matéria orgânica provenientes da montante

desses rios. Nota-se um padrão decrescente de concentração tanto de CH4 como de CO2

nos sedimentos da montante do reservatório para a jusante, possivelmente relacionado ao

aporte e deposição mais significativo de material orgânico particulado proveniente dos

principais formadores do reservatório, como já descrito anteriormente.

Já os valores de concentração de N2O nos sedimentos do reservatório de Três Marias

foram muito inferiores quando comparados aos valores de CH4 e CO2, sempre na ordem de

umol/L (Figura 3.9.4.2). Os valores tanto de concentração como dos fluxos difusivos foram

muito variáveis entre os diferentes pontos e entre as diferentes campanhas sazonais, não

apresentando um padrão evidente de variação espacial, como no caso do CH4 e do CO2.

Figura 3.9.4.2 - Concentrações integradas nos sedimentos e Fluxos difusivos na interface sedimento-água de CH4, CO2 e N2O em Três Marias. Valores de N2O em µmol.

Concentrações integradas de CH4 nos sedimentos (0 - 4 cm)

Reservatório de Três Marias

0

20

40

60

80

100

TMR

45

TMR

39

TMR

26

TMR

21

TMR

22

TMR

47

TMR

41

TMR

40

TMR

37

TMR

31B

TMR

29

TMR

24

TMR

20

TMR

13

TMR

12


CH

4 (

mm

ol m

-2)

Maio/2011

Ago/2011

Out/2011

Fev/2012

Jusante Montante

Concentrações integradas de CO2 nos sedimentos (0 - 4 cm)


0

20

40

60

80

100

TMR

45

TMR

39

TMR

26

TMR

21

TMR

22

TMR

47

TMR

41

TMR

40

TMR

37

TMR

31B

TMR

29

TMR

24

TMR

20

TMR

13

TMR

12


CO

2 (

mm

ol m

-2)

Maio/2011

Ago/2011

Out/2011

Fev/2012

Jusante Montante

Fluxos difusivos de CH4 na interface sedimento-água


-5

0

5

10

15

20

25

30

35

40

TMR

45

TMR

39

TMR

26

TMR

21

TMR

22

TMR

47

TMR

41

TMR

40

TMR

37

TMR

31B

TMR

29

TMR

24

TMR

20

TMR

13

TMR

12


Flu

xo d

ifus. C

H4 (

mm

ol m

-2 d

-1) Maio/2011

Ago/2011

Out/2011

Fev/2012

MontanteJusante

Fluxos difusivos de CO2 na interface sedimento-água


0

5

10

15

20

25

30

35

40

TMR

45

TMR

39

TMR

26

TMR

21

TMR

22

TMR

47

TMR

41

TMR

40

TMR

37

TMR

31B

TMR

29

TMR

24

TMR

20

TMR

13

TMR

12


Flu

xo d

ifus. C

O2 (

mm

ol m

-2 d

-1)

Maio/2011

Ago/2011

Out/2011

Fev/2012

Jusante Montante



0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

TMR

45

TMR

39

TMR

26

TMR

21

TMR

22

TMR

47

TMR

41

TMR

40

TMR

37

TMR

31 B

TMR

29

TMR

24

TMR

20

TMR

13

TMR

12


N2

O (

um

ol L-1

)

Maio/2011

Ago/2011

Nov/2011

Fev/2012

Jusante Montante

Fluxo difusivo de N2O na interface sedimento-água


0

5

10

15

20

25

TMR

45

TMR

39

TMR

26

TMR

21

TMR

22

TMR

47

TMR

41

TMR

40

TMR

37

TMR

31 B

TMR

29

TMR

24

TMR

20

TMR

13

TMR

12


Flu

xo

de

N2

O (

um

ol m-2

d-1

) Maio/2011

Ago/2011

Nov/2011

Fev/2012

Jusante Montante



Mássica de C

As campanhas de medição da equipe da COPPE em Três Marias ocorreram em maio,

agosto e novembro de 2011 e em março de 2012. Nestas campanhas, foram realizadas








PÓS-ENCHIMENTO 199

Câmaras Flutuantes

Funis Invertidos



Figura 3.9.5.1 - Mapa dos pontos de medidas de fluxo difusivo com câmaras flutuantes, medidas de fluxos ebulitivos com funis invertidos, principais tributários com os pontos de medidas de vazão e coleta de água para medida de carbono e pontos para as armadilhas de sedimentação em Três Marias.


saída para Três Marias de cada campanha e na última linha o valor médio em t C/dia.



Campanha Entrada

(t/dia)

Saída

(t/dia)

1 424,83 325,19

2 263,07 191,85

3 547,89 200,77

4 598,57 486,16

Média 458,59 300,99



Figura 3.9.5.2 - Fluxos em mg/m2/dia em Três Marias




1 2 3 4

01

00

0

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

02

46

81

2

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

0.0

0.5

1.0

campanhasm

g/m

2.d

ia


1 2 3 4-0.0

50

.10

0.2

5

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

0.0

1.0

campanhas

mg

/m2

.dia


TRES MARIAS

1 2 3 4

04

00

01

00

00

campanhas

mg

/m2

.dia


1 2 3 4

02

46

81

2

campanhas

mg

/m2

.dia


2 3 4

0.0

1.0

2.0

campanhas

mg

/m2

.dia


PÓS-ENCHIMENTO 201

de Três Marias em t/dia. A tabela fornece valores agregados em toneladas equivalente de

CO2 onde as emissões de cada gás são multiplicadas pelo seu potencial de aquecimento

global (25 para o CH4, 1 para o CO2 e 298 para o N2O de acordo com o GWP para o

horizonte de 100 do IPCC (IPCC, 2007a).

Tabela 3.9.6.1 - Balanço de Emissões e Remoções em Três Marias



CH4 tCH4/dia 0,27 6,54 0,05 0,00 6,86

tCO2e/dia 6,87 163,48 1,16 0,05 171,57

CO2 tCO2/dia 0,05 601,16 57,93 18,68 -435,56 242,26

N2O tN2O/dia - 0,36 0,01 - 0,36

tCO2e/dia - 105,89 2,10 - 107,99

TOTAL tCO2e/dia 6,92 870,53 61,19 18,74 -435,56 521,82

3.10 Síntese

Limnologia e Metabolismo

Nesse capítulo são apresentadas comparações entre os reservatórios pós-

enchimento do ponto de vista de algumas das variáveis limnológicas consideradas de maior

interesse para uma caracterização e do metabolismo planctônico dos sistemas estudados.

A temperatura da água refletiu a posição geográfica dos sistemas mostrando menores

valores nos reservatórios localizados mais ao sul (Mata Atlântica) do que nos demais

biomas. À exceção de Segredo, a turbidez da água decresceu dos sistemas mais antigos

para os construídos mais recentemente. A razão zona eufótica/profundidade máxima, que

tem sido usada como um proxy da intensidade luminosa na coluna de água dos sistemas

(Jensen et al., 1994), mostrou que Segredo e Serra da Mesa foram os reservatórios com

maior disponibilidade de luz na coluna de água, a qual correspondeu a cerca de 40 a 60 %

(mediana) de toda a coluna de água. Por outro lado, Funil foi o reservatório com menor

disponibilidade de luz (3%). Os valores medianos de pH da água ocorreram ao redor do pH

neutro, mas uma ampla variabilidade foi observada em Tucuruí, onde valores próximos a 3,0

foram registrados. Máximos de pH nunca foram superiores a 9,0. (Figura 3.10.1)


Figura 3.10.1 - Box-plots da Temperatura da água (oC), Turbidez (NTU), razão Profundidade da zona z eufótica/Profundidade máxima (zeu/zmax) e pH da água superficial dos reservatórios, ordenados por ordem decrescente de idade. Cada caixa mostra a variabilidade espacial e temporal em cada reservatório. (TMA=Três Marias, FUN=Funil, ITA=Itaipu, BAL, Balbina, SEG=Segredo, XIN=Xingó, SER=Serra da Mesa). Linhas no interior das caixas representam a mediana, limites das caixas, traços e pontos abrangem, respectivamente, 50%, 75% e 90% dos dados. Outliers são também mostrados.

Estado Trófico dos Reservatórios

A eutrofização é o processo de enriquecimento de ecossistemas aquáticos por

nutrientes, especialmente nitrogênio e fósforo, levando a um aumento da biomassa de

produtores primários, e que tem demonstrado ser um importante desafio para a gestão de

recursos hídricos em todo o mundo (Schindler et al., 2008; Smith & Schindler, 2009). Para

incluir os sistemas em uma determinada classificação de estado trófico são utilizadas

apenas uma variável (clorofila-a ou fósforo total) ou uma combinação delas. É importante

salientar, no entanto, que estado trófico de ecossistemas aquáticos é um conceito geral, que

tem como base os valores médios de indicadores, sendo mais usadas as concentrações

médias de fósforo total no epilímnio (por ser o fósforo o elemento mais frequentemente

limitante ao crescimento do fitoplâncton) e da clorofila-a. O fósforo indica a potencialidade

para o crescimento do fitoplâncton e a clorofila-a representa o que efetivamente se expressa

em biomassa desenvolvida e mantida em um sistema. Diversas classificações de estado

trófico têm sido elaboradas, todas elas definindo intervalos de concentrações para cada

estado trófico e não gradientes (Carlson, 1977; Vollenweider & Kerekes, 1980; OECD, 1982;

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PÓS-ENCHIMENTO 203

Nürnberg, 1996). O resultado disso é que, dependendo da variável e da classificação

utilizadas e de seus intervalos de variação, a inclusão de um sistema em determinado

estado trófico pode ser diferente.

Os reservatórios dos aproveitamentos em operação estudados caracterizam-se por

apresentar diferentes estados tróficos de acordo com os critérios adotados por Nürnberg

(1996) com base nas concentrações de fósforo total e clorofila-a (Figura 3.10.2). As maiores

concentrações de fósforo total ocorreram em Funil e clorofila-a, em Funil e Segredo. De

acordo com as concentrações de fósforo total, todos os reservatórios caracterizam-se como

mesotróficos, com exceção do reservatório de Funil, classificado como eutrófico. Já quando

as concentrações de clorofila-a são consideradas, os reservatórios de Itaipu, Serra da Mesa,

Três Marias e Xingó são classificados como oligotróficos e o reservatório de Funil, como

mesotrófico. Balbina, Segredo e Tucuruí mantiveram-se como mesotróficos, quando

avaliados sob ambos os critérios adotados.

Figura 3.10.2 - Box-plots das concentrações de Fósforo total e Clorofila-a na água superficial dos reservatórios, ordenados por ordem decrescente de idade. Cada caixa mostra a variabilidade espacial e temporal em cada reservatório. (TMA=Três Marias, FUN=Funil, ITA=Itaipu, BAL, Balbina, SEG=Segredo, XIN=Xingó, SER=Serra da Mesa). Linhas no interior das caixas representam a mediana, limites das caixas, traços e pontos abrangem, respectivamente, 50%, 75% e 90% dos dados. Outliers são também mostrados.

Não foi observada qualquer tendência das concentrações de fósforo e clorofila-a com

a idade dos reservatórios.

Concentrações de carbono na água e na biota planctônica

Conforme assinalado no Capítulo 2, no contexto do presente projeto sobre o balanço

de carbono, é importante conhecer como se distribuem as diferentes frações de carbono.

São aqui sumarizados, de maneira comparativa entre os reservatórios, as concentrações de

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carbono na água e na biota planctônica, a partir das amostras coletadas de maneira

integrada na camada superficial de 1,5 m de profundidade.

Compreender o fluxo e a ciclagem de matéria nas teias alimentares é um dos principais

objetivos dos estudos atuais dos ecossistemas. Em lagos temperados, uma série de

trabalhos determinaram como a biomassa em carbono está dividida entre os vários

compartimentos da cadeia alimentar no plâncton de água doce (Auer et al., 2004; Gaedke &

Kamjunke, 2006; Havens et al., 2007). Em comparação com outros tipos de sistemas como

lagos naturais, por exemplo (Auer et al., 2004; Work et al., 2005; Havens et al., 2007; Ask et

al., 2009), pouco tem sido feito para entender como a biomassa em carbono está distribuída

no plâncton de reservatórios, principalmente em sistemas tropicais e subtropicais.

A estrutura da cadeia alimentar planctônica influencia fortemente o destino do carbono

biogênico. Uma pequena concentração do carbono orgânico total em águas doces

compreende carbono orgânico particulado, se comparado ao carbono orgânico dissolvido, o

qual ocorre em concentrações maiores e relativamente constantes (Wetzel, 1984). Além do

fitoplâncton, as bactérias são componentes importantes da teia trófica limnética planctônica,

tanto em termos de biomassa como de produção (Sommaruga & Robarts, 1997). Alterações

na estrutura e dinâmica da comunidade pelágica são importantes para prever a variabilidade

em diferentes gradientes de enriquecimento de nutrientes (Auer et al., 2004; Havens et al.,

2007). A eutrofização geralmente leva a um aumento na biomassa do fitoplâncton e mostra o

predomínio dos organismos autotróficos sobre os heterotróficos (Callieri et al., 1999; Auer et

al., 2004).

As comunidades planctônicas são geralmente reguladas pelos controles ascendente e

descendente e moduladas pelas condições hidrológicas (tempo de residência, por exemplo)

e hidrográficas (regime de mistura) (Reynolds, 2006). O fitoplâncton em particular é regulado

por recursos (luz e nutrientes, controle ascendente) e pela pressão por herbivoria (controle

descendente; Reynolds, 2006). Já o bacterioplâncton é regulado pela disponibilidade de

carbono orgânico e de outros nutrientes, especialmente fósforo (controle ascendente), além

do consumo por predadores (controle descendente) (Hwang & Heath, 1999; Stets & Cotner

2008). O zooplâncton é regulado pela disponibilidade e a qualidade de alimentos (controle

ascendente) (Hansson et al., 2007) e pela a predação exercida principalmente por peixes

planctívoros e onívoros controle descendente (Jeppesen et al., 2007; Attayde et al., 2010).

Não foi observado qualquer padrão das diferentes formas de carbono na água e na

biota com a idade dos reservatórios. O carbono inorgânico dissolvido refletiu a inserção

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PÓS-ENCHIMENTO 205

geológica dos sistemas com maiores valores em Serra da Mesa e Três Marias e menores

em Balbina (Figura 3.10.3). Já o carbono orgânico dissolvido foi maior no reservatório

eutrófico de Funil e no reservatório amazônico de Balbina, cujo principal afluente é o rio

Uatumã de águas pretas, ricas nessa forma de carbono. Os valores médios de DOC (4,8 mg

L-1) são inferiores aos valores médios mundiais, principalmente obtidos em sistemas de

regiões temperadas (5.7 mg L-1, (Sobek, 2005) 7000 dados) mas superiores aos registrados

em um amplo estudo em território brasileiro (3.7 mg/L, 1120 locais,

www.brasildaságuas.com.br).

Figura 3.10.3 - Box-plots das concentrações de Carbono inorgânico dissolvido (CID), Carbono orgânico dissolvido (COD), Carbono orgânico particulado (COP) (painéis à esquerda) e de Carbono na biota planctônica (painéis à direita) na água superficial dos reservatórios, ordenados por ordem decrescente de idade. Cada caixa mostra a variabilidade espacial e temporal em cada reservatório. (TMA=Três Marias, FUN=Funil, ITA=Itaipu, BAL, Balbina, SEG=Segredo, XIN=Xingó, SER=Serra da Mesa). Linhas no interior das caixas representam a mediana, limites das caixas, traços e pontos abrangem, respectivamente, 50%, 75% e 90% dos dados. Outliers são também mostrados, exceto no Carbono do zooplâncton em Três Marias.

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)


http://www.brasildaságuas.com.br/


O carbono orgânico particulado foi a menor fração de carbono registrada,

correspondendo somente a 8% (mediana) do carbono total em todos os sistemas. Tem sido

amplamente aceito que na maioria do compartimento limnético, o carbono do fitoplâncton

contribui com aproximadamente 50% para carbono orgânico particulado e corresponde a

aproximadamente 5% das concentrações de carbono orgânico dissolvido (Wetzel,1984). Nos

reservatórios estudados o carbono fitoplanctônico contribuiu com apenas 1.0% para o total

particulado e correspondeu a 2.1% do orgânico dissolvido, indicando que a fração composta

por detritos é muito mais importante que o esperado e que o carbono do fitoplâncton

correspondeu a cerca de duas vezes menos o esperado para a razão DOC/ C-fito.

No que diz respeito ao carbono contido na biota planctônica, Três Marias, Balbina e

Serra da Mesa apresentaram os menores valores de carbono no bacterioplâncton e Itaipu,

Segredo e Xingó, os maiores. Já o carbono do fitoplâncton foi maior em Funil e todos os

demais reservatórios apresentaram baixas concentrações. Os teores de carbono

fitoplanctônico em Funil são comparáveis aos registrados para outros sistemas eutróficos

(Havens et al., 2007) e os demais, a sistemas mesotróficos (Eyto & Irvine, 2005). Esse fato

aponta na mesma direção quando o estado trófico é acessado através das concentrações de

fósforo total e clorofila-a. O carbono na biota zooplanctônica mostrou-se mais elevado em

Três Marias e baixo em todos os demais sistemas, inclusive no eutrófico reservatório de

Funil, sendo esses valores compatíveis com sistemas mesotróficos de outras regiões do

mundo (Auer et al., 2004)

Metabolismo planctônico

A atividade autotrófica e heterotrófica desempenha papel importante na emissão e

dinâmica de CO2

em reservatórios (Roland et al., 2010). A produtividade primária e a

respiração das comunidades são descritores sintéticos do metabolismo dos ecossistemas e

o balanço entre eles apontam para a interpretação da heterotrofia de um ecossistema

aquático a qual é determinada pela relação Produção/Respiração e indicam a dependência

do ambiente externo (Carpenter et al., 2005; Roland et al., 2011). Conforme mencionado no

Capítulo 2, os fluxos de CO2 e CH4 em ecossistemas aquáticos são controlados pelos

processos que envolvem produção e consumo desses gases. Na coluna d’água, estes

processos são: a produção primária planctônica, produção bacteriana e respiração

planctônica.

PÓS-ENCHIMENTO 207

Uma menor variabilidade da produção fitoplanctônica foi observada na medida em

que os reservatórios se tornam mais velhos. A produção fitoplanctônica (mediana = 3,6 mg C

m-2 dia-1) nas camadas superficiais dos reservatórios foi duas ordens de magnitude menor

que a respiração planctônica (mediana =701 mg C m-2 dia-1) e que a respiração bacteriana

(mediana =668 mg C m-2 dia-1). Da mesma forma que o observado para os rios (ver Capitulo

2), cabe salientar que 95% da respiração planctônica foram decorrentes da respiração

bacteriana (Figura 3.10.4). Considerando a baixa produção primária, é possível concluir que

a respiração bacteriana nos reservatórios utiliza como substrato mais importante o carbono

orgânico de origem alóctone, sobretudo em sua forma dissolvida (mediana =3,8 mg C L-1)

que é mais abundante se comparada ao carbono particulado (0,8 mgC L-1). Os altos valores

de respiração planctônica com relação à produção primária apontam para a persistência da

heterotrofia nos sistemas estudados (Cole et al., 2000).


Figura 3.10.4 - Box-plots da Produção fitoplanctônica (Prod Fitopl), Respiração planctônica s (Resp Planct), Respiração bacteriana (Resp Bact) e Produção bacteriana (Prod Bact) na água superficial dos reservatórios, ordenados por ordem decrescente de idade. Cada caixa mostra a variabilidade espacial e temporal em cada reservatório. (TMA=Três Marias, FUN=Funil, ITA=Itaipu, BAL, Balbina, SEG=Segredo, XIN=Xingó, SER=Serra da Mesa). Linhas no interior das caixas representam a mediana, limites das caixas, traços e pontos abrangem, respectivamente, 50%, 75% e 90% dos dados. Outliers são também mostrados exceto em XIN para Respiração planctônica e Respiração bacteriana e em FUN para Produção bacteriana.

0

50

100

150

200

Pro

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m-2

dia

-1)

PÓS-ENCHIMENTO 209

Concentrações de gases e fluxos difusivos nos sedimentos dos reservatórios já

formados

Os dados de concentrações no sedimento e de fluxos difusivos através da interface

sedimento-água obtidos ao longo do projeto foram comparados para todos os 8

reservatórios já formados. Foram obtidas as médias anuais referentes aos dados obtidos em

todos os pontos monitorados nas quatro campanhas de campo. Os reservatórios foram

ordenados de acordo com a idade, conforme informações contidas na Tabela 3.10.1. Os

gráficos resultantes estão apresentados nas Figuras 3.10.5, 3.10.6 e 3.10.7.

Tabela 3.10.1 - Idade dos reservatórios já existentes estudados no projeto e concentrações médias anuais de CH4, CO2 e N2O e fluxos difusivos através da interface sedimento-água em cada sistema obtido ao longo do atual projeto.

Desconsiderando os dados do reservatório de Funil, que possui características muito

distintas dos demais reservatórios em função da elevada carga de nutrientes e de matéria

orgânica recebida pelo rio Paraíba do Sul, conforme descrito anteriormente, nota-se um

padrão decrescente do reservatório mais recente (Serra da Mesa) para o reservatório mais

antigo (Três Marias) das concentrações médias anuais e fluxos.

Assim, os reservatórios mais recentes apresentaram concentrações e fluxos difusivos

médios de CH4 e de CO2 mais elevados em relação aos reservatórios mais antigos, fato

esse já bastante conhecido na área de limnologia, uma vez que, com o envelhecimento, o

reservatório tende a atingir a estabilização, desde que não sofra grandes impactos

antrópicos, como no caso do reservatório de Funil (Figura 3.10.5 e Figura 3.10.6).

Os padrões decrescentes em função da idade dos reservatórios para o N2O do

sedimento (Figura 3.10.7) observados são mais tênues. Não obstante, o reservatório de

Funil apresentou concentração e fluxo difusivo máximos quando comparado aos demais

sistemas, muito em função do seu estado trófico.

(mmol/m2) (mmol/m2) (umol/L) (mmol/m2/d) (mmol/m2/d) (umol/m2/d)

ReservatórioAno de

inícioIdade

Conc.

CH4

Erro

padrão

Conc.

CO2

Erro

padrão

Conc.

N2O

Erro

padrão

Fluxo

CH4

Erro

padrão

Fluxo

CO2

Erro

padrão

Fluxo

N2O

Erro

padrão

S. Mesa 1996 17 41,34 3,93 70,13 5,03 1,56 0,28 9,95 3,40 24,15 1,89 25,67 5,74

Xingó 1994 19 24,85 4,23 57,96 9,41 0,52 0,06 4,66 1,02 22,19 2,82 9,94 1,46

Segredo 1992 21 45,35 4,62 96,28 7,05 0,56 0,06 6,25 1,06 27,76 3,13 14,51 2,26

Balbina 1987 26 19,59 2,28 54,25 4,12 0,41 0,07 5,27 0,68 29,82 2,41 7,79 1,28

Tucuruí 1985 28 41,81 3,79 70,01 5,85 0,58 0,13 9,98 1,07 24,66 1,80 12,62 3,62

Itaipu 1984 29 14,84 2,34 49,80 5,25 0,90 0,24 2,90 1,12 22,30 2,79 19,78 7,17

Funil 1969 44 65,12 10,63 90,40 15,04 5,41 0,93 13,51 2,85 27,94 3,81 82,35 13,76

Três Marias 1962 51 13,03 1,37 37,76 1,57 0,29 0,04 1,63 0,25 18,61 0,69 5,32 0,86


Figura 3.10.5 - Concentrações integradas médias de CH4 no sedimento (0 – 4cm) e fluxos difusivos através da interface sedimento-água nos reservatórios estudados no projeto. Barra de erros: erro padrão. Linha de tendência: sem considerar o reservatório de Funil.

idade do reservatorio

mm

ol/m

2

20 30 40 50

10

20

30

40

50

60

70

BAL

TUC

XGO

SRM

ITA

SDO

TRM

FNL

Concentração CH4


mm

ol/m

2.d

ia

20 30 40 50

51

01

5

BAL

TUC

XGO

SRM

ITA

SDO

TRM

FNL

Fluxo CH4

PÓS-ENCHIMENTO 211

Figura 3.10.6 - Concentrações integradas médias de CO2 no sedimento (0 – 4cm) e fluxos difusivos através da interface sedimento-água nos reservatórios estudados no projeto. Barra de erros: erro padrão. Linha de tendência: sem considerar o reservatório de Funil.


mm

ol/m

2

20 30 40 50

40

60

80

10

0

BAL

TUC

XGO

SRM

ITA

SDO

TRM

FNL

Concentração CO2


mm

ol/m

2.d

ia

20 30 40 50

18

20

22

24

26

28

30

32

BAL

TUC

XGO

SRM

ITA

SDO

TRM

FNL

Fluxo CO2


Figura 3.10.7 - Concentrações médias de N2O no sedimento (0 – 4cm) e fluxos difusivos através da interface sedimento-água nos reservatórios estudados no projeto. Barra de erros: erro padrão.


mic

rom

ol/m

2

20 30 40 50

01

23

45

6

BALTUCXGO

SRM

ITA

SDO

TRM

FNL

Concentração N2O


mic

rom

ol/m

2.d

ia

20 30 40 50

20

40

60

80

10

0

BAL

TUCXGO

SRM

ITA

SDO

TRM

FNL

Fluxo N2O

PÓS-ENCHIMENTO 213

Posteriormente, os dados de concentrações de CH4 e de CO2 integrados no

sedimento, bem como os dados dos fluxos difusivos desses gases na interface sedimento-

água foram submetidos à análise de comparação múltipla do teste não paramétrico de

Kruskal-Wallis para verificar se as médias dos valores obtidos em cada reservatório

estudado diferem estatisticamente das médias dos demais reservatórios estudados no

projeto. Os resultados da análise estão apresentados na Tabela 3.10.2.

De uma forma geral, os reservatórios com concentrações e fluxos difusivos de CH4 e

CO2 nos sedimentos mais baixos, tais como Três Marias e Itaipu, apresentaram diferenças

significativas entre aqueles reservatórios que apresentaram concentrações mais elevadas,

tais como Itaipu, Tucuruí, Serra da Mesa e Segredo.


Tabela 3.10.2 - Valores de p da análise de comparações múltiplas do teste não paramétrico de Kruskal-Wallis aplicada às variáveis dependentes “concentração de CH4”(Conc CH4), “concentração de CO2 (Conc CO2), “fluxo difusivo de CH4”(Fluxo CH4) e “fluxo difusivo de CO2”(Fuxo CO2). Em vermelho: valores de p significativos para níveis de significância de 5%.

Comparação entre fluxos difusivos na interface sedimento-água e fluxos difusivos e

ebulitivos na interface água-ar

Para avaliar o comportamento dos gases CH4, CO2 e N2O que difundem dos

sedimentos para a coluna de água até a superfície, foi realizada uma comparação entre os

fluxos difusivos médios quantificados na interface sedimento-água e os fluxos difusivos e

ebulitivos médios quantificados na interface água-ar em cada sistema estudado, cujos

gráficos estão apresentados nas Figuras 3.10.8 e 3.10.9.

Análise de comparações múltiplas do teste não paramétrico de Kruskal-Wallis para todos os reservatórios estudados

Conc. CH4

Três Marias

R:88,404

Tucuruí

R:199,06

S.Mesa

R:204,07

Funil

R:246,28

Xingó

R:135,67

Segredo

R:187,86

Balbina

R:127,35

Itaipu

R:81,436

Três Marias 0,000000 0,000000 0,000000 0,599500 0,000008 1,000000 1,000000

Tucuruí 0,000000 1,000000 0,482538 0,069609 1,000000 0,048151 0,000000

S.Mesa 0,000000 1,000000 1,000000 0,044603 1,000000 0,031097 0,000000

Funil 0,000000 0,482538 1,000000 0,000025 0,182112 0,000028 0,000000

Xingó 0,599500 0,069609 0,044603 0,000025 0,572235 1,000000 0,397872

Segredo 0,000008 1,000000 1,000000 0,182112 0,572235 0,358649 0,000012

Balbina 1,000000 0,048151 0,031097 0,000028 1,000000 0,358649 1,000000

Itaipu 1,000000 0,000000 0,000000 0,000000 0,397872 0,000012 1,000000

Conc. CO2

Três Marias

R:95,561

Tucuruí

R:185,10

S.Mesa

R:193,26

Funil

R:213,31

Xingó

R:134,03

Segredo

R:213,61

Balbina

R:152,87

Itaipu

R:94,026

Três Marias 0,000009 0,000003 0,000000 1,000000 0,000000 0,304047 1,000000

Tucuruí 0,000009 1,000000 1,000000 0,414926 1,000000 1,000000 0,000073

S.Mesa 0,000003 1,000000 1,000000 0,175487 1,000000 1,000000 0,000023

Funil 0,000000 1,000000 1,000000 0,012043 1,000000 0,361869 0,000000

Xingó 1,000000 0,414926 0,175487 0,012043 0,011441 1,000000 1,000000

Segredo 0,000000 1,000000 1,000000 1,000000 0,011441 0,349288 0,000000

Balbina 0,304047 1,000000 1,000000 0,361869 1,000000 0,349288 0,391740

Itaipu 1,000000 0,000073 0,000023 0,000000 1,000000 0,000000 0,391740

Fluxo CH4

Três Marias

R:87,930

Tucuruí

R:217,47

S.Mesa

R:194,44

Funil

R:230,81

Xingó

R:143,17

Segredo

R:144,53

Balbina

R:185,70

Itaipu

R:82,769

Três Marias 0,000000 0,000000 0,000000 0,200784 0,098312 0,000389 1,000000

Tucuruí 0,000000 1,000000 1,000000 0,010962 0,006552 1,000000 0,000000

S.Mesa 0,000000 1,000000 1,000000 0,502608 0,427482 1,000000 0,000001

Funil 0,000000 1,000000 1,000000 0,002778 0,001636 1,000000 0,000000

Xingó 0,200784 0,010962 0,502608 0,002778 1,000000 1,000000 0,176944

Segredo 0,098312 0,006552 0,427482 0,001636 1,000000 1,000000 0,093732

Balbina 0,000389 1,000000 1,000000 1,000000 1,000000 1,000000 0,000481

Itaipu 1,000000 0,000000 0,000001 0,000000 0,176944 0,093732 0,000481

Fluxo CO2

Três Marias

R:132,46

Tucuruí

R:189,55

S.Mesa

R:172,65

Funil

R:196,25

Xingó

R:143,70

Segredo

R:137,78

Balbina

R:210,17

Itaipu

R:101,51

Três Marias 0,032058 0,809050 0,028036 1,000000 1,000000 0,015444 1,000000

Tucuruí 0,032058 1,000000 1,000000 0,802978 0,252555 1,000000 0,000154

S.Mesa 0,809050 1,000000 1,000000 1,000000 1,000000 1,000000 0,011536

Funil 0,028036 1,000000 1,000000 0,548652 0,180691 1,000000 0,000190

Xingó 1,000000 0,802978 1,000000 0,548652 1,000000 0,236643 1,000000

Segredo 1,000000 0,252555 1,000000 0,180691 1,000000 0,081290 1,000000

Balbina 0,015444 1,000000 1,000000 1,000000 0,236643 0,081290 0,000159

Itaipu 1,000000 0,000154 0,011536 0,000190 1,000000 1,000000 0,000159

PÓS-ENCHIMENTO 215

Figura 3.10.8 - Fluxos difusivos médios na interface sedimento-água e fluxos difusivos e ebulitivos médios na interface água-ar de CH4 e CO2 nos sistemas estudados. Barras de erros: correspondem aos erros padrões das 4 campanhas sazonais.

0

50

100

150

200

250

300

Serr

a d

a M

esa

Xin

gó

Segr

edo

Bal

bin

a

Tucu

ruí

Itai

pu

Fun

il

Três

Mar

ias

Bel

o M

on

te

Bat

alh

a

San

to A

ntô

nio

Reservatórios formados Rios (pré-enchimento)

Flu

xos

de

CH

4(m

g m

-2d

-1)

Fluxos Médios Gerais de CH4

Difusivo - Interface sedimento-água

Ebulitivo - interface água-ar

Difusivo - Interface água-ar

-2000

0

2000

4000

6000

8000

10000

Serr

a d

a M

esa

Xin

gó

Segr

edo

Bal

bin

a

Tucu

ruí

Itai

pu

Fun

il

Três

Mar

ias

Bel

o M

on

te

Bat

alh

a

San

to A

ntô

nio


Flu

xos

de

CO

2(m

g m

-2d

-1)

Fluxos Médios Gerais de CO2


Ebulitivo - interface água-ar



Figura 3.10.9 - Fluxos difusivos médios na interface sedimento-água e fluxos difusivos na interface água-ar de N2O nos sistemas estudados. Barras de erros: correspondem aos erros padrões das 4 campanhas sazonais.

Os fluxos de CH4 na interface sedimento-água nos reservatórios foram, em geral,

muito superiores quando comparados aos fluxos na interface água-ar. Isso demonstra que

grande parte do CH4 produzido nos sedimentos não chega na interface água-ar, o que

evidencia o processo de oxidação de CH4 (metanotrofia) na coluna de água.

No caso do CO2, por outro lado, os fluxos foram, em geral, menores ou equivalentes

na interface sedimento-água em comparação com os fluxos na interface água-ar, o que

evidencia processos de produção de CO2 na coluna de água tanto por respiração como por

oxidação de CH4.

Portanto, apesar de os reservatórios já formados apresentarem maiores fluxos

difusivos de CH4 na interface sedimento-água quando comparados aos rios, atribuídos às

maiores taxas de deposição de material particulado orgânico no leito desses sistemas, a

maior parte desse gás não chega à atmosfera por sofrer transformações ao longo da coluna

de água.

Já no caso do N2O, os fluxos difusivos na interface sedimento-água e na interface

água-ar foram, em geral, equivalentes. Exceções foram observadas no reservatório de Funil

e no futuro reservatório de Belo Monte, nos quais os fluxos na interface sedimento-água

foram muito superiores. No caso do reservatório de Funil os elevados fluxos nos sedimentos

estão relacionados ao processo de eutrofização por influência antrópica já descritos

0

1

2

3

4

5

6

Serr

a d

a M

esa

Xin

gó

Segr

edo

Bal

bin

a

Tucu

ruí

Itai

pu

Fun

il

Três

Mar

ias

Bel

o M

on

te

Bat

alh

a

San

to A

ntô

nio


Flu

xos

de

N2O

(m

g m

-2d

-1)

Fluxos Médios Gerais de N2O



PÓS-ENCHIMENTO 217

anteriormente, sendo que no caso de Belo Monte os elevados fluxos nos sedimentos podem

estar relacionados à influência do aporte de nitrogênio e matéria orgânica da floresta no

entorno do rio Xingu. Não obstante, os fluxos difusivos tanto na interface sedimento-água

como na interface água-ar foram consideravelmente inferiores em todos os sistemas quando

comparados aos fluxos difusivos de CH4 e CO2, o que evidencia a pouca influência desse

gás em termos de contribuição para o aquecimento global na atmosfera.

Vias de Trocas de GEE

As médias das quatro campanhas dos valores representativos correspondentes a

cada via de troca de GEE são apresentadas nas Figuras 3.10.10 a 3.10.12 para os oito

aproveitamentos em operação estudados. Nas figuras citadas os valores representativos das

vias de trocas são indicados no eixo vertical e os aproveitamentos estão ordenados no eixo

horizontal do menor para o maior valor. Para a maioria das vias foi utilizado o fluxo em

mg.m2.dia-1. A exceção foi o degassing onde foram utilizadas taxas de emissão em ton/dia.

Em relação aos fluxos difusivos pela superfície dos reservatórios, notam-se padrões

de ordenamentos diferentes conforme o gás. No caso dos fluxos de CO2 aparece uma

tendência de crescimento do valor de fluxo com o tamanho do reservatório. A maior emissão

ocorre em Tucuruí (3.163 mg/m2/dia). No grupo de reservatórios menores destaca-se o

aproveitamento de Xingó, onde o fluxo difusivo médio de CO2 pela superfície do reservatório

foi negativo (-336 mg/m2/dia), refletindo a predominância da fotossíntese neste reservatório

em três das quatro campanhas. Para os fluxos de CH4, a tendência do fluxo é com a latitude,

verificando-se de forma geral fluxos crescentes de Sul para Norte. O menor valor ocorre em

Segredo (2,55 mg/m2/dia) e o maior em Balbina (12,55 mg/m2/dia). Inversões nesta lógica

parecem ocorrer na comparação dos fluxos difusivos de metano na trinca Três Marias, Serra

da Mesa e Xingó. Xingó, o reservatório mais ao Norte, apresenta menos fluxo difusivo de

CH4, do que os outros dois reservatórios, cujos fluxos são muito próximos. Já para o gás

N2O o ordenamento pode ser atribuído, pelo menos em parte, à influência das atividades

antropogênicas nas áreas de drenagens, com Funil apresentando o maior fluxo (1,06

mg/m2/dia) e Balbina, o menor (0,34 mg/m2/dia).

Em relação aos fluxos ebulitivos pela superfície dos reservatórios, no caso do gás

CO2, os fluxos são bastante próximos para quase todos os aproveitamentos, flutuando em

torno de 0,07 mg/m2/dia. A exceção é o fluxo de Tucuruí, cujo valor de 0,45 mg/m2/dia se

destaca dos demais. Para o gás CH4, a flutuação em torno de um valor médio de (2,89

mg/m2/dia) se repete, destacando-se também a exceção do fluxo ebulitivo de Tucuruí (16,15


mg/m2/dia), superior aos fluxos dos outros aproveitamentos. Para a sedimentação

permanente de carbono, os maiores valores ocorrem em Tucurui (1.934 mg/m2/dia) e Serra

da Mesa (1.631 mg/m2/dia) e o menor em Três Marias (529 mg/m2/dia). Os outros

aproveitamentos apresentam valores próximos na faixa de 1000 mg/m2/dia.

Figura 3.10.10 - Fluxos Ebulitivos e Difusivos de GEE na interface Água-ar e Sedimentação Permanente de Carbono no Reservatório

No que se refere ao degassing, destaca-se as pequenas emissões de Três Marias, e

as emissões de CH4 em Balbina e Serra da Mesa, superiores às dos outros

aproveitamentos.

ordenaçao

mg

/m2

/dia

01

00

02

00

03

00

0

1 2 3 4 5 6 7 8

XGO

FNLSDO

TRM ITA

SRM

BAL

TUC

DIFCO2R

ordenaçao

mg

/m2

/dia

46

81

01

21

41

6

1 2 3 4 5 6 7 8

SDO ITA

FNLXGO

SRMTRM

TUC

BAL

DIFCH4R

ordenaçao

mg

/m2

/dia

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1 2 3 4 5 6 7 8

BAL

TRM XGOITA

TUC

SRM

SDO

FNL

DIFN2OR

ordenaçao

mg

/m2

/dia

0.0

0.2

0.4

0.6

1 2 3 4 5 6 7 8

SDOITA TRM

FNL

BALSRM

XGO

TUC

EBUCO2R

ordenaçao

mg

/m2

/dia

05

10

15

20

1 2 3 4 5 6 7 8

TRM

SDO

ITA

FNLSRM

BAL

XGO

TUC

EBUCH4R

ordenaçao

mg

/m2

/dia

50

01

00

01

50

02

00

0

1 2 3 4 5 6 7 8

TRM

ITABAL

FNL XGOSDO

SRM

TUC

SEDCO2

PÓS-ENCHIMENTO 219

Figura 3.10.11 - Degassing

No que se refere aos fluxos difusivos a jusante dos aproveitamentos, para o gás CO2,

os fluxos diferem significativamente entre si, sendo que a ordem obtida não está associada

ao tamanho do reservatório nem à sua latitude. O maior fluxo, ocorreu para o reservatório de

Balbina (11.622 mg/m2/dia) e o menor em Itaipu (1.241 mg/m2/dia) Já para o gás CH4,

destacam-se os altos fluxos de Balbina (3.485 mg/m2/dia) e o de Serra da Mesa (769

mg/m2/dia), bastante superiores aos fluxos dos outros reservatórios. Tirando Serra da Mesa

e Balbina da comparação, destaca-se o fluxo do aproveitamento de Tucuruí (21,88

mg/m2/dia). Para o gás N2O, destaca-se novamente o maior fluxo do trecho de jusante em

Balbina (3,39 mg/m2/dia), ocorrendo alguma variação entre os fluxos dos outros

aproveitamentos, com o menor valor ocorrendo em Itaipu (0,16 mg/m2/dia) e o maior em

Funil (1,36 mg/m2/dia).

ordenaçao

ton

/dia

50

10

01

50

20

0

1 2 3 4 5 6 7 8

TRM

FNL

XGO

SDO

ITA SRM

TUC BAL

DEGCO2

ordenaçao

ton

/dia

05

01

00

15

02

00

1 2 3 4 5 6 7 8

TRM

FNL SDO XGO ITA

TUC

SRM

BAL

DEGCH4


Figura 3.10.12 - Fluxos Difusivos de GEE na Interface Àgua-ar no Trecho de Rio de Jusante

ordenaçao

mg

/m2

/dia

20

00

60

00

10

00

01

40

00

1 2 3 4 5 6 7 8

ITAXGO

SDO TUC

FNL SRM

TRM

BAL

DIFCO2J

ordenaçao

mg

/m2

/dia

01

00

02

00

03

00

04

00

0

1 2 3 4 5 6 7 8

SDO ITA XGO TRM FNL TUC

SRM

BAL

DIFCH4J

ordenaçao

mg

/m2

/dia

01

23

4

1 2 3 4 5 6 7 8

ITAXGO TUC SDO

SRM TRMFNL

BAL

DIFN2OJ

ordenaçao

mg

/m2

/dia

01

02

03

0

1 2 3 4 5 6

SDO

ITA XGO

TRM

FNL

TUC

DIFCH4J

PÓS-ENCHIMENTO 221


A Tabela 3.10.3 agrupa os valores médios para as quatro campanhas de

emissões/remoções de GEE e balanços para cada gás em ton/dia feitos a partir dos dados

das campanhas de medição dos oito aproveitamentos em operação. A Tabela 3.10.4

apresenta os valores de emissões/remoções de GEE para cada gás em ton.eq.CO2/dia onde

as emissões/remoções de CH4 e N2O foram multiplicadas respectivamente por 25 e 298,

refletindo o GWP destes gases para o horizonte de 100 anos. O balanço nesta tabela é o

balanço feito conjuntamente para todos os gases.

Tabela 3.10.3 - Emissões/Remoções de GEE e Balanços em ton/dia. Aproveitamentos em Operação

Fluxo ebulitivo Fluxo difusivo Fluxo difusivo Sedim. Balanço

UHE Área Gás no reserv. no reserv. a jusante Degassing perm. de C por Gás

(km2) (t/dia) (t/dia) (t/dia) (t/dia) (tCO2/dia) (t/dia)

CH4 11,69 28,55 14,88 52,48 - 107,61

Balbina 2.400,19 CO2 0,17 4.683,05 49,63 66,10 -2.044,84 2.754,11

N2O - 0,75 0,01 - - 0,77

CH4 0,03 0,15 0,00 0,00 - 0,18

Funil 40,00 CO2 0,00 16,15 2,36 2,91 -29,38 -7,96

N2O - 0,03 0,00 - - 0,03

CH4 1,18 3,99 0,04 0,01 - 5,23

Itaipu 1.356,62 CO2 0,06 1.323,38 15,21 25,17 -1.063,03 300,80

N2O - 0,72 0,00 - - 0,72

CH4 0,06 0,20 0,77 0,01 - 1,03

Segredo 81,00 CO2 0,00 40,14 1,07 20,39 -80,41 -18,80

N2O - 0,07 0,00 - - 0,07

CH4 5,68 9,59 3,55 4,72 - 23,53

Serra da Mesa 1.784,00 CO2 0,14 2.507,73 29,80 39,34 -2.350,76 226,25

N2O - 0,99 0,00 - - 1,00

CH4 0,27 6,54 0,05 0,00 - 6,86

Três Marias 1057,63 CO2 0,05 601,16 57,93 18,68 -435,56 242,26

N2O - 0,36 0,01 - - 0,36

CH4 30,97 18,04 1,61 0,12 - 50,75

Tucuruí 3.023,45 CO2 1,01 7.661,78 307,71 55,00 -4.857,93 3.167,56

N2O - 1,31 0,04 - - 1,35

CH4 0,49 0,34 0,02 0,01 - 0,86

Xingó 60,00 CO2 0,01 -20,18 11,72 10,61 -61,22 -59,05

N2O - 0,03 0,00 - - 0,03


Tabela 3.10.4 - Emissões/Remoções de GEE e Balanços em ton.eq.CO2/dia. Aproveitamentos em Operação

Fluxo ebu. Fluxo dif. Fluxo dif. Sedim. Balanço Balanço Intensidade

UHE Gás no reserv. no reserv. a jusante Degassing perm. de C por Gás por UHE de GEE

(tCO2e/dia) (tCO2e/dia) (tCO2e/dia) (tCO2e/dia) (tCO2e/dia) (tCO2e/dia) (tCO2e/dia) (gCO2e/kWh)

CH4 292,29 713,72 372,03 1.312,09 - 2.690,13

Balbina CO2 0,17 4.683,05 49,63 66,10 -2.044,84 2.754,11 5.672,35 1719

N2O - 223,81 4,31 - - 228,11

CH4 0,68 3,65 0,10 0,08 - 4,51

Funil CO2 0,00 16,15 2,36 2,91 -29,38 -7,96 6,33 2,2

N2O - 9,62 0,17 - - 9,79

CH4 29,48 99,73 1,07 0,34 - 130,63

Itaipu CO2 0,06 1.323,38 15,21 25,17 -1.063,03 300,80 645,12 3,3

N2O - 213,13 0,56 - - 213,69

CH4 1,51 5,02 19,14 0,15 - 25,81

Segredo CO2 0,00 40,14 1,07 20,39 -80,41 -18,80 26,86 1,9

N2O - 19,78 0,07 - - 19,85

CH4 141,99 239,70 88,73 117,88 - 588,30

Serra da Mesa CO2 0,14 2.507,73 29,80 39,34 -2.350,76 226,25 1.111,91 69,0

N2O - 295,99 1,37 - - 297,37

CH4 6,87 163,48 1,16 0,05 - 171,57

Três Marias CO2 0,05 601,16 57,93 18,68 -435,56 242,26 521,82 91,0

N2O - 105,89 2,10 - - 107,99

CH4 774,32 451,11 40,29 2,98 - 1.268,70

Tucuruí CO2 1,01 7.661,78 307,71 55,00 -4.857,93 3.167,56 4.839,43 48,7

N2O - 390,75 12,42 - - 403,17

CH4 12,34 8,47 0,45 0,15 - 21,41

Xingó CO2 0,01 -20,18 11,72 10,61 -61,22 -59,05 -27,82 -0,54

N2O - 9,14 0,69 - - 9,83

Os resultados nas tabelas 3.10.3 e 3.10.4 mostram a importância do processo de

sedimentação permanente de carbono nos reservatórios. No reservatório de Balbina, o

desconto da sedimentação permanente de carbono corresponde a 43% da soma das

emissões de CO2 dos outros processos considerados (fluxos ebulitivo no reservatório, fluxo

difusivo no reservatório e no trecho de jusante e degassing). Percentuais maiores foram

encontrados em Tucuruí (61%), Três Marias (64%), Itaipu (78%) e Serra da Mesa (91%). Em

Segredo o desconto da sedimentação permanente de carbono excedeu a soma das

emissões de CO2 em 31% e em Funil 37%. Em Xingó a captura da sedimentação

permanente de carbono excede 2,7 vezes a soma das emissões de CO2 por fluxo ebulitivo a

montante e por fluxo difusivo a jusante. A acumulação de carbono nos sedimentos em

ambientes aquáticos continentais tem sido discutida na literatura (Mullholland & Elwood,

1982; Einsele et al., 2001; Moreira-Turcq et al., 2004; Alin & Johnson, 2007; Sobek et al.,

2009).

PÓS-ENCHIMENTO 223

A tabela 3.10.4 apresenta na última coluna intensidades de GEE para os

aproveitamentos obtidas dividindo o balanço das emissões/remoções pela energia

assegurada, as quais podem ser avaliadas comparando-as com as intensidades de GEE de

412 gCO2e/kWh válida para turbinas a gás a ciclo combinado e de 930 gCO2e/kWh válida

para usinas a carvão mineral. A figura 3.10.13 apresenta os valores de intensidade de GEE

de cada um dos aproveitamentos e os valores válidos para geração térmica citados.

Figura 3.10.13 - Comparação de Intensidades de Emissões de GEE Pós-Enchimento de cada Aproveitamento e Valores para Geração Térmica

A tabela 3.10.5 apresenta valores obtidos na literatura de emissões de GEE e

produção de energia elétrica pós-enchimento para aproveitamentos hidrelétricos no Laos,

Guiana Francesa, Canadá e Noruega. Com esses valores foi possível calcular a intensidade

de emissões de GEE para a comparação com os resultados apresentados na tabela 3.10.b.

A figura 3.10.14 apresenta a comparação entre os valores de intensidade de GEE de

cada um dos aproveitamentos medidos no projeto com valores de emissões de GEE de

UHEs da tabela 3.10.5 e os valores válidos para geração térmica.


Tabela 3.10.5 - Dados obtidos na Literatura para UHEs no Mundo

País UHE Área (Km2) Potência Emissões de

GEE (tCO2e.ano-1)

Produção de energia elétrica

(GWh.ano-1)

Intensidade Pós

enchimento (gCO2e/kWh)

Laos Nan Leuk 13,00 60,00 14.400,00 184,00 78,26

Guiana Francesa

Petit Saut 310,00 116,00 543.200,00 560,00 970,00

Laos Nan Ngum 350,00 155,00 -30.300,00 865,00 -35,03

Canada Eastmain1 603,00 1.260,00 330.268,17 6.900,00 47,86

Noruega Follsjo 3,25 130,00 2.096,00 805,00 2,60

Figura 3.10.14 - Comparação Internacional de Emissões de GEE Pós-Enchimento

EMISSÕES LÍQUIDAS 225

CAPÍTULO 4

Emissões Líquidas

4.1 Introdução

egras gerais aplicáveis no cálculo de estimativas de emissões líquidas de GEE

para reservatórios são dadas em Brasil, (2012) como: (i) os cálculos devem ser

feitos separadamente para cada gás e para cada condição (pré- e pós-

enchimento); (ii) as estimativas das taxas de sedimentação permanente de carbono devem

ser consideradas junto das estimativas dos fluxos de CO2; (iii) o balanço das estimativas de

fluxos entre superfície e atmosfera de um gás específico para as condições da fase de pré-

enchimento fornece a estimativa das emissões pré-enchimento deste gás; (iv) o balanço das

estimativas de fluxos de um gás específico entre a superfície e a atmosfera para as

condições pós-enchimento fornece a estimativa das emissões pós-enchimento deste gás; (v)

estimativas das emissões de um gás específico que podem ser atribuídas à fontes

antropogênicas não relacionadas com o reservatório devem ser excluídas nos balanços de

fluxos para estimativa das emissões pós-enchimento do gás; e (vi) diferenças entre

estimativas de emissões pós-enchimento e emissões pré-enchimento de certo gás fornecem

estimativas de emissões líquidas para aquele gás.

Os balanços de fluxos para as condições pós-enchimento nos oito aproveitamentos

em operação analisados no projeto foram apresentados no capitulo anterior. Em referência

às exclusões referidas no item (v), segundo Brasil (2012), só é possível obter uma estimativa

quantitativa precisa do montante de emissões de um dado gás que pode ser atribuído a uma

fonte antropogênica específica através do uso de modelos computacionais calibrados e

validados. Tendo em vista que estes modelos não estão ainda disponíveis, nos cálculos de

emissões líquidas reportados neste capítulo não foram consideradas emissões atribuídas às

fontes antropogênicas não relacionadas com o reservatório. Isto não implica que estas

emissões não existam no caso dos reservatórios analisados.

R


Para o balanço dos fluxos referentes ao cálculo das emissões pré-enchimento, os

seguintes critérios foram considerados:

(a) Para definir emissões difusivas pré-enchimento de GEE nos trechos de rio de jusante

foram utilizadas as medições de fluxos difusivos de GEE nas câmaras flutuantes

instaladas a montante dos reservatórios nas quatro campanhas do projeto. Exceções

foram os casos dos reservatórios de Xingó e Segredo onde os trechos de montante do

reservatório estavam afetados pelo canal de fuga de usinas localizadas

imediatamente a montante. Para estes aproveitamentos adotou-se um critério

conservador desprezando-se estes fluxos.

(b) As emissões pré-enchimento na área de inundação foram estimadas com base no

mapeamento da cobertura e uso do solo antes do enchimento, associando as

tipologias de uso e cobertura da terra encontradas à valores de fluxos medidos nas

campanhas nos sítios de aproveitamentos em construção ou à valores de fluxos de

gases disponíveis em literatura.

1. Nos trechos aquáticos foram adotados os mesmos fluxos usados para as

emissões no trecho de rio de jusante. A sedimentação permanente na área

de inundação antes do enchimento foi considerada de pequena monta e,

portanto, desprezada.

2. Nos trechos terrestres, para os gases CH4 e N2O foram utilizados valores

obtidos de medições por câmaras difusivas em solo das campanhas nos

aproveitamentos em construção ou encontrados na literatura.

3. Os fluxos de CO2 das áreas com pecuária e culturas anuais não foram

considerados, seguindo as diretrizes do IPCC (IPCC, 2006) que sugerem

considerar as emissões líquidas de CO2 nestas áreas nulas, uma vez que o

CO2 capturado por fotossíntese retorna para a atmosfera por respiração;

4. Para o gás CO2 em ambientes naturais (matas, savanas, campos e

caatingas), como as câmaras são fortemente influenciadas pela respiração

dos solos, utilizou-se dados da literatura de experimentos que consideram

também fotossíntese (ex: torres de medição de covariâncias turbulentas). Em

particular, para florestas, devido a grandes incertezas envolvidas no balanço

de CO2 destas áreas, foram considerados os três cenários de fluxos

(“Remoção”, “Neutro” e “Emissão”) descritos no capítulo 3.

Os valores dos balanços das estimativas de fluxos pré-enchimento obtidos foram

descontados das emissões pós-enchimento (capítulo 3), resultando nas estimativas de

emissões líquidas discutidas neste capítulo.


4.2 Balbina

A tabela 4.2.1 apresenta o balanço dos fluxos pré-enchimento para Balbina seguindo

os critérios descritos anteriormente.

Tabela 4.2.1 - Fluxos difusivos pré-enchimento no trecho de rio de jusante e fluxos pré-enchimento na área de inundação.

Gás

Difusivo Jusante Área de Inundação Emissão Pré-

enchimento Total Área Fluxo Emissão Uso e Cob.

Área Média Fluxo Emissão

(km2) (mg/m2/dia) (ton/dia) da Terra (km2) (mg/m2/dia) (ton/dia) (ton/dia)

Floresta 2.185,13 -7,60 -16,61

CH4 4,27 17,34 0,07 Água 38,40 17,34 0,67 -15,85

Agropecuária 23,48 0,79 0,02

CO2

-894,00 * -1.953,50 *

Floresta 2.185,13 0,00 ** 0,00 ** -1.634,50 *

1.306,00 *** 2.853,77 *** 319,00 **

4,27 7.475,19 31,92 Água 38,40 7.475,19 287,08 3.172,77 ***

Agropecuária 23,48 - -

Floresta 2.185,13 0,80 1,75

N2O 4,27 0,30 0,00 Água 38,40 0,30 0,01 1,77

Agropecuária 23,48 0,21 0,01 * Cenário “Remoção”, ** Cenário “Neutro,

*** Cenário “Emissão” para fluxos de CO2 na floresta

Os valores de emissões de GEE pré-enchimento na última coluna da Tabela 4.2.1

foram descontadas das emissões de GEE pós-enchimento, fornecendo valores de emissões

líquidas de GEE para Balbina. A tabela 4.2.2 apresenta os resultados para cada gás e o

valor de emissões liquidas em equivalente de gás carbônico (CO2eq) obtido por soma das

emissões líquidas de cada gás multiplicadas pelo seu potencial de aquecimento global (25

para o CH4, 1 para o CO2 e 298 para o N2O) e ainda a intensidade de GEE obtida dividindo

as emissões liquidas em equivalente de gás carbônico pela energia gerada pelo

aproveitamento considerando o fator de capacidade de 0,55.

Tabela 4.2.2 - Cálculo das Emissões Líquidas de GEE para Balbina

Emissões Pós-enchimento

Emissões Pré-enchimento

Emissões Líquidas Emissões Líquidas Emissão Líquida

Total Intensidade de GEE

Gás

(t/dia) (t/dia) (t/dia) (tCO2e/dia) (tCO2e/dia) (gCO2e/kWh)

CH4 107,61 -15,85 123,45 3.086,34

CO2

7.176,78 * 2.174,78 *

-1.634,50 * 4.388,61 * 4.388,61 *

2.754,11 319,00 ** 2.435,11 ** 2.435,11 ** 5.223,28 ** 1.582,81 **

3.172,77 *** -418,66 *** -418,66 ***

2.369,51 *** 718,03 ***

N2O 0,77 1,77 -1,00 -298,17

* Cenário “Remoção”, ** Cenário “Neutro,



4.3 Tucuruí

A tabela 4.3.1 apresenta o balanço dos fluxos pré-enchimento para Tucurui seguindo



Gás





Floresta 2.047,76 -7,60 -15,56

CH4 73,65 16,31 1,20 Cerrado 25,73 -1,16 -0,03 -9,74

Água 280,03 16,31 4,57


-894,00 * -1.830,70 *

Floresta 2.047,76 - ** - **

1.306,00 *** 2.674,37 *** -674,44 *

CO2 73,65 3.254,62 239,70 Cerrado 25,73 200,91 5,17 1.156,26 **

Água 280,03 3.254,62 911,39 3.830,63 ***


Floresta 2.047,76 0,80 1,64

Cerrado 25,73 0,41 0,01 1,84

N2O 73,65 0,48 0,04 Água 280,03 0,48 0,14





líquidas de GEE para Tucuruí. A tabela 4.3.2 apresenta os resultados para cada gás e o

valor de emissões liquidas em equivalente de gás carbônico (CO2eq) obtido por soma das



as emissões liquidas em equivalente de gás carbônico pela energia assegurada do

aproveitamento.


Tabela 4.3.2 - Cálculo das Emissões Líquidas de GEE para Tucuruí Emissões Pós-

enchimento Emissões Pré-enchimento


Total Intensidade de GEE Gás


CH4 50,75 -9,74 60,49 1.512,14

5.207,99 * 52,42 *

-674,44 * 3.842,00 * 3.842,00 *

CO2 3.167,56 1.156,26 ** 2.011,30 ** 2.011,30 ** 3.377,30 ** 33,99 **

3.830,63 *** -663,07 *** -663,07 ***

702,92 *** 7,07 ***

N2O 1,35 1,84 -0,49 -146,14



4.4 Xingó

A tabela 4.4.1 apresenta o balanço dos fluxos pré-enchimento para Balbina seguindo



Gás





agropecuária 9,66 0,79 0,01

CH4 4,93 0,00 0,00 água 17,82 - - 0,01

Caatinga 32,52 - -

agropecuária 9,66 - -

CO2 4,93 0,00 0,00 água 17,82 - - 0,00

Caatinga 32,52 - -


N2O 4,93 0,00 0,00 água 17,82 - - 0,00

Caatinga 32,52 - -



líquidas de GEE para Xingó. A tabela 4.4.2 apresenta os resultados para cada gás e o valor

de emissões liquidas em equivalente de gás carbônico (CO2eq) obtido por soma das




aproveitamento.


Tabela 4.4.2 - Cálculo das Emissões Líquidas de GEE para Xingó Emissões Pós-



Total Intensidade de

GEE Gás


CH4 0,86 0,01 0,85 21,22

CO2

-59,05 0,00 -59,05 -59,05 -28,62 -0,56

N2O 0,03 0,00 0,03 9,22

4.5 Serra da Mesa

A tabela 4.5.1 apresenta o balanço dos fluxos pré-enchimento para Serra da Mesa

seguindo os critérios descritos anteriormente.


Gás

Difusivo Jusante Área de Inundação Emissão Pré-enchimento Total Área Fluxo Emissão Uso e Cob. Área Média Fluxo Emissão



CH4 4,61 24,11 0,11 água 67,76 24,11 1,63 0,84

Cerrado 1.019,86 -1,16 -1,18


CO2 4,61 2.817,93 12,99 água 67,76 2.817,93 190,94 408,83

Cerrado 1.019,86 200,91 204,90


N2O 4,61 0,90 0,00 água 67,76 0,90 0,06 0,56

Cerrado 1.019,86 0,41 0,42



líquidas de GEE para Serra da Mesa. A tabela 4.5.2 apresenta os resultados para cada gás

e o valor de emissões liquidas em equivalente de gás carbônico (CO2eq) obtido por soma

das emissões líquidas de cada gás multiplicadas pelo seu potencial de aquecimento global

(25 para o CH4, 1 para o CO2 e 298 para o N2O) e ainda a intensidade de GEE obtida

dividindo as emissões liquidas em equivalente de gás carbônico pela energia assegurada do

aproveitamento.


Tabela 4.5.2 - Cálculo das Emissões Líquidas de GEE para Serra da Mesa Emissões Pós-




GEE Gás


CH4 23,53 0,84 22,69 567,37

CO2

226,25 408,83 -182,58 -182,58 516,00 32,04

N2O 1,00 0,56 0,44 131,21

4.6 Funil

A tabela 4.6.1 apresenta o balanço dos fluxos pré-enchimento para Funil seguindo os

critérios descritos anteriormente.


Gás




CH4 0,42 4,09 0,00 água 2,99 4,09 0,01 0,04


CO2 0,42 1.877,57 0,79 água 2,99 1.877,57 5,62 6,41


N2O 0,42 1,15 0,00 água 2,99 1,15 0,00 0,01



líquidas de GEE para Funil. A tabela 4.6.2 apresenta os resultados para cada gás e o valor





aproveitamento.


Tabela 4.6.2 - Cálculo das Emissões Líquidas de GEE para Funil Emissões Pós-




GEE Gás


CH4 0,18 0,04 0,14 3,60

CO2

-7,96 6,41 -14,37 -14,37 -3,92 -1,35

N2O 0,03 0,01 0,02 6,84

4.7 Itaipu

A tabela 4.7.1 apresenta o balanço dos fluxos pré-enchimento para Itaipu seguindo os

critérios descritos anteriormente.


Gás





Floresta 449,02 -7,60 -3,41

CH4 12,26 2,49 0,03 Água 431,98 2,49 1,08 -1,97


CO2

-891,00 * -400,08 *

Floresta 449,02 0,00 ** 0,00 ** -237,42 *

1.306,00 *** 586,43 *** 162,66 **

12,26 366,15 4,49 Água 431,98 366,15 158,17 749,08 ***


N2O

Floresta 449,02 0,80 0,36

12,26 0,08 0,00 Água 431,98 0,08 0,04 0,49




líquidas de GEE para Itaipu. A tabela 4.7.2 apresenta os resultados para cada gás e o valor





aproveitamento.


Tabela 4.7.2 - Cálculo das Emissões Líquidas de GEE para Itaipu Emissões Pós-


Emissões Líquidas Emissões Líquidas Emissão Líquida Total Intensidade de GEE Gás


CH4

5,23 -1,97 7,19 179,80

CO2

786,51 * 4,01 *

-237,42 * 538,22 * 538,22 *

300,80 162,66 ** 138,14 ** 138,14 ** 386,43 ** 1,97 **

749,08 *** -448,28 *** -448,28 ***

-199,99 *** -1,02 ***

N2O

0,72 0,49 0,23 68,49



4.8 Segredo

A tabela 4.8.1 apresenta o balanço dos fluxos pré-enchimento para Segredo seguindo



Gás





Floresta 47,12 -7,60 -0,36

CH4 0,35 0,00 0,00 Água 30,84 - - -0,36


Floresta -891,00 * -41,99 *

Floresta 47,12 0,00 ** 0,00 ** -41,99 *

Floresta 1.306,00 *** 61,55 *** 0,00 **

CO2 0,35 0,00 0,00 Água 30,84 - - 61,55 ***


Floresta 47,12 0,80 0,04

N2O 0,35 0,00 0,00 Água 30,84 - - 0,04











aproveitamento.

Tabela 4.8.2 - Cálculo das Emissões Líquidas de GEE para Segredo

Emissões Pós-enchimento

Emissões Pré-enchimento


Total Intensidade de GEE Gás


CH4 1,03 -0,36 1,39 34,74

77,78 * 5,37 *

CO2 -18,80 -41,99 * 23,18 * 23,18 *

0,00 ** -18,80 ** -18,80 ** 35,79 ** 2,47 **

61,55 *** -80,35 *** -80,35 ***

-25,75 *** -1,78 ***

N2O 0,07 0,00 0,07 19,85



4.9 Três Marias

A tabela 4.9.1 apresenta o balanço dos fluxos pré-enchimento para Três Marias

seguindo os critérios descritos anteriormente.


Gás




CH4 6,69 6,83 0,05 água 26,37 6,83 0,18 0,07

Cerrado 433,93 -1,16 -0,50


CO2 6,69 1.872,45 12,53 água 26,37 1.872,45 49,38 149,08

Cerrado 433,93 200,91 87,18


N2O 6,69 0,57 0,00 água 26,37 0,57 0,02 0,29

Cerrado 433,93 0,41 0,18









aproveitamento.

Tabela 4.9.2 - Cálculo das Emissões Líquidas de GEE para Três Marias Emissões Pós-




GEE Gás


CH4 6,86 0,07 6,80 169,91

CO2

242,26 149,08 93,18 93,18 284,83 49,66

N2O 0,36 0,29 0,07 21,73

4.10 Síntese

A Figura 4.10.1a compara as estimativas dos balanços de emissões e remoções pré-

enchimento dos oito aproveitamentos em operação analisados obtidos neste capítulo

juntamente com os balanços dos três aproveitamentos em construção obtidos no capítulo 2.

A figura 4.10.1b apresenta a comparação entre valores dos balanços divididos pelas áreas

inundadas de cada aproveitamento, tendo sido utilizadas para os aproveitamentos em

operação as médias das áreas dos reservatórios nas campanhas.

Pode-se observar a maior variação entre os balanços dos três cenários de fluxos em

floresta nos casos dos aproveitamentos de Balbina e Tucuruí, e, em menor grau, nos casos

dos aproveitamentos de Itaipu. Ao se dividirem os balanços dos aproveitamentos pelas

áreas inundadas, aparece também uma variação no caso do aproveitamento de Segredo.

Pode-se observar também na figura 4.10.1b, que as estimativas dos aproveitamentos em

operação em geral ficaram um pouco abaixo dos valores para os aproveitamentos em

construção.


Figura 4.10.1 - Comparação de Balanços de Emissões e Remoções Pré-Enchimento

As Figuras 4.10.2 a 4.10.4 comparam as estimativas de emissões pré-enchimento

para os oito aproveitamentos em operação de acordo com a metodologia adotada, sendo

cada uma das figuras referentes aos diferentes cenários adotados para o balanço de fluxos

de CO2 de florestas e matas ciliares. Nestas figuras as emissões pré-enchimento variaram

de acordo com o cenário apenas para os aproveitamentos de Tucuruí, Balbina, Itaipu e

Segredo cujas áreas naturais inundadas incluíam florestas e matas ciliares.

Observa-se para o Cenário Remoção (Figura 4.10.2) que o balanço de emissões e

remoções de Tucuruí, Balbina, Itaipu e Segredo resultaram em valores negativos. Vale

destacar o valor obtido para aproveitamento de Balbina (-1.504 tCO2eq/dia). No Cenário

Floresta Neutra (Figura 4.10.3) e Cenário Floresta Emissão (Figura 4.10.4) os resultados dos

balanços são positivos para todos os aproveitamentos estudados. Nesses Cenários, o

tamanho da área do reservatório foi determinante para a ordenação dos balanços de

emissões/remoções. No Cenário Floresta Neutra os balanços de Serra da Mesa e Balbina

trocam de ordem, devido ao balanço de CH4 e às dominâncias das florestas e matas em

ton

.eq

.CO

2/d

ia

-20

00

01

00

03

00

0

BAL TUC XGO SRM FNL ITA SDO TRM BLM STO BTL


(a)m

g.e

q.C

O2

/m2

/dia

-20

00

02

00

04

00

06

00

0

BAL TUC XGO SRM FNL ITA SDO TRM BLM STO BTL


(b)


Balbina (associado à remoção de CH4) e da agropecuária em Serra da Mesa (associada a

emissão de CH4).

Figura 4.10.2 - Emissões pré-enchimento dos aproveitamentos em operação no Cenário Floresta Remoção.

Figura 4.10.3 - Emissões pré-enchimento dos aproveitamentos em operação no Cenário Floresta Neutra.

ordenaçao

tCO

2e

qd

ia

-15

00

-10

00

-50

00

50

0

1 2 3 4 5 6 7 8

BAL

TUC

ITASDO XGO FNL

TRM

SRM

Cenario Remoçao

ordenaçao

tCO

2e

qd

ia

05

00

10

00

15

00

1 2 3 4 5 6 7 8

XGO SDO FNL

TRM ITA

BAL

SRM

TUC

Cenario Neutra


Figura 4.10.4 - Emissões pré-enchimento dos aproveitamentos em operação no Cenário Floresta Emissão.

As tabelas 4.10.1; 4.10.2; 4.10.3 apresentam os cálculos de Emissões Líquidas para

os oito aproveitamentos em operação analisados, sendo cada uma referente a um cenário

de balanço de emissões/remoções de CO2 em florestas e matas no regime pré-enchimento.

A ultima coluna de cada tabela apresenta os valores de intensidade de GEE em

gCO2eq/kWh obtidos dividindo-se as emissões líquidas pela garantia física dos

aproveitamentos.

Em geral, as emissões líquidas obtidas são menores que as emissões pós-

enchimento. Este quadro não ocorre apenas para o Cenário Floresta Remoção nos

aproveitamentos de Balbina, Tucuruí, Itaipu e Segredo onde as emissões pré-enchimento

suplantaram as emissões pós-enchimento, fazendo que as emissões líquidas superem as

emissões pós-enchimento.

Para quaisquer cenários a maior Emissão Líquida ocorre em Balbina e a segunda

maior emissão em Tucuruí, observando-se ainda Emissões Líquidas negativas em Funil e

Xingó. As emissões líquidas negativas de Funil são explicadas pelo valor de sedimentação

permanente. No reservatório de Xingó a emissão líquida refletiu também a predominância da

fotossíntese em três das quatro campanhas. Para o Cenário Floresta Emissão, os

aproveitamentos de Segredo e Itaipu também apresentam emissões líquidas negativas.

ordenaçao

tCO

2e

qd

ia

01

00

02

00

03

00

04

00

05

00

0

1 2 3 4 5 6 7 8

XGO FNL SDOTRM

SRM

ITA

BAL

TUC

Cenario Emissao


Tabela 4.10.1 - Cálculo das Emissões Líquidas de GEE para os aproveitamentos em operação estudados.



Cenário Floresta Remoção (em toneladas de CO2e)

Pós-enchimento Pré-enchimento Emissões Líquidas Intensidade GEE(tCO2e/dia) (tCO2e/dia) (tCO2e/dia) (gCO2e/kWh)

Balbina 5672,35 -1504,43 7176,78 2174,78

Funil 6,33 10,25 -3,92 -1,35

Itaipu 645,12 -141,40 786,51 4,01

Segredo 26,86 -39,63 66,48 4,59

Serra da Mesa 1111,91 595,91 516,00 32,04

Três Marias 521,82 236,99 284,83 49,66

Tucuruí 4839,43 -368,56 5207,99 52,42

Xingó -27,82 0,81 -28,62 -0,56

UHE

Cenário Floresta Neutra (em toneladas de CO2e)

Pós-enchimento Pré-enchimento Emissões Líquidas Intensidade GEE

(tCO2e/dia) (tCO2e/dia) (tCO2e/dia) (gCO2e/kWh)

Balbina 5672,35 449,07 5223,28 1582,81

Funil 6,33 10,25 -3,92 -1,35

Itaipu 645,12 258,68 386,43 1,97

Segredo 26,86 2,36 24,49 1,69

Serra da Mesa 1111,91 595,91 516,00 32,04

Três Marias 521,82 236,99 284,83 49,66

Tucuruí 4839,43 1462,13 3377,30 33,99

Xingó -27,82 0,81 -28,62 -0,56

UHE

Cenário Floresta Emissão (em toneladas de CO2e)

Pós-enchimento Pré-enchimento Emissões Líquidas Intensidade GEE

(tCO2e/dia) (tCO2e/dia) (tCO2e/dia) (gCO2e/kWh)

Balbina 5672,35 3302,85 2369,51 718,03

Funil 6,33 10,25 -3,92 -1,35

Itaipu 645,12 845,11 -199,99 -1,02

Segredo 26,86 63,91 -37,05 -2,56

Serra da Mesa 1111,91 595,91 516,00 32,04

Três Marias 521,82 236,99 284,83 49,66

Tucuruí 4839,43 4136,51 702,92 7,07

Xingó -27,82 0,81 -28,62 -0,56

UHE


As figuras 4.10.5, 4.10.6 e 4.10.7 apresentam o valor da intensidade de emissões de

GEE de cada um dos aproveitamentos e os valores válidos para geração térmica para

comparação.

Figura 4.10.5 - Comparação de Intensidades de Emissões Líquidas de GEE de cada Aproveitamento no Cenário Floresta Neutra e Valores para Geração Térmica

Figura 4.10.6 - Comparação de Intensidades de Emissões Líquidas de GEE de cada Aproveitamento no Cenário Floresta Remoção e Valores para Geração Térmica

2175

52,4 49,7 32,0 4,59 4,01

-0,56 -1,35

412

930

-500

0

500

1000

1500

2000

2500

Balbina Tucuruí TrêsMarias

Serra daMesa

Segredo Itaipu Xingó Funil GasNatural

CarvãoMineral

Emissões Líquidas - Cenário Floresta Remoção Intensidade de GEE (gCO2e/kWh)


Figura 4.10.7 - Comparação de Intensidades de Emissões Líquidas de GEE de cada Aproveitamento no Cenário Floresta Emissão e Valores para Geração Térmica

Nota-se que, a exceção de Balbina, os aproveitamentos hidrelétricos apresentam

valores de intensidade de GEE muito inferiores à geração termelétrica nos três cenários

apresentados. Outra observação importante são os valores de intensidade negativa

encontrados, mostrando que as hidrelétricas podem ser sumidouros de gases de GEE ao

invés de emissores, como é o caso de Funil e Xingó nos três cenários e o caso de Segredo

e Itaipu no cenário Floresta Emissão.

A seguir, a figura 4.10.8 apresenta uma comparação entre os valores de intensidade

de emissões líquidas de GEE no cenário Floresta Neutra com valores obtidos a partir de

dados de emissões líquidas estimadas para o aproveitamento de Eastmain 1 no Canadá,

(Tremblay et al., 2010) e para o aproveitamento de Follsjo na Noruega (Harby et al., 2009).


Figura 4.10.8 - Comparação de Intensidades de Emissões Líquidas de GEE de cada Aproveitamento no Cenário Floresta Neutra com Aproveitamentos no Canadá e na Noruega e com Valores para Geração Térmica

MODELAGENS 243

CAPÍTULO 5

Modelagens

5.1 Modelos Hidrodinâmicos

ste item se refere às modelagens hidrodinâmicas dos oito reservatórios dos

aproveitamentos em operação elaboradas pela equipe da COPPE utilizando o

sistema SisBaHiA® - Sistema Base de Hidrodinâmica Ambiental. O foco do

estudo é nos tempos característicos dos reservatórios, tantos globais como setoriais, a

saber:

Tempo de residência: mapas de isolinhas, resultantes de modelo de transporte

lagrangeano (partículas), que identificam o tempo transcorrido entre o lançamento de

parcelas marcadas de água e a saída da mesma de uma região demarcada (região

esta podendo representar trechos do reservatório ou todo ele).

Tempo de deriva: mapas de isolinhas, resultantes de modelo de transporte

lagrangeano (partículas), que identificam o tempo transcorrido entre a afluência de

vazões carregando parcelas marcadas de água, relativas aos grandes afluentes dos

reservatórios, e a saída das mesmas pelo ponto de efluência da região modelada

(casas-de-força, vertedouros, etc).

Tempo de renovação: mapas de isolinhas, resultante de modelo de transporte

euleriano, que identificam a taxa de troca da água inicialmente contida na região

modelada pela água afluída dos grandes contribuintes do reservatório.

A tabela 5.1.1 compara os resultados obtidos em cenários de modelagem dos oito

reservatórios.

E


Tabela 5.1.1 - Conclusões de cada cenário de modelagem das taxas de renovação operado.

Reservatório Cenário Conclusões sobre modelagem de

Taxas de Renovação

Serra da Mesa Ano de 2003 Em 12 meses de simulação, a média de renovação foi de 50%, com braço central, sentido N-S, tendo

a pior renovação.

Funil 2011, estiagem

Em 90 dias, a taxa média de renovação foi de 90%, com o encontro entre a calha central e o tributário centra (sentido N-S) tendo 80% de

renovação.

Funil 2011, cheia Em 60 dias, mais de 98% do reservatório já foi

renovado.

Três Marias 2008, estiagem Em 90 dias, média de renovação foi de 70%, com

menos de 40% renovado próximo à barragem devido à restrição de vazão.

Três Marias 2008, cheia Em 90 dias, mais de 75% de todas as águas foi renovado; poucos bolsões de baixa troca nos

tributários ao sul, com 40% de renovação.

Xingó 2007, estiagem

Em 90 dias, a metade de montante do reservatório renovou 99%, enquanto o trecho próximo a

barragem ficou entre 20% e 40% de renovação, devido à restrição de vazão vertida e turbinada na

barragem.

Xingó 2007, cheia

Em 90 dias, não menos do que 99% das águas da quase totalidade do reservatório foram renovadas, com a seção junto à barragem apresentando ligeira variação, com valor mínimo de 80% de renovação.

Itaipú 2011, estiagem

Em 90 dias de modelagem, tributários da margem ocidental do reservatório apresentaram trechos de 40% de renovação, enquanto a média no restante

do reservatório foi de 75%.

Itaipú 2011, cheia Em 90 dias a média de renovação do reservatório

foi de mais de 80%, com os mesmo tributários ocidentais retendo alguns trechos a 40%.

Segredo 2012, estiagem

Em 90 dias de modelagem, apenas o remanso próximo à barragem esteve abaixo dos 85% de

renovação, com o restante do reservatório a quase 100%.

Segredo 2012, cheia

Mínimo de 90% de taxa de renovação em toda a extensão do reservatório, com o remanso próximo a barragem mais próximo de 90% e o restante a

quase 100%.

Tucuruí 2011, estiagem

Em 90 dias de modelagem, a metade do reservatório mais próxima à barragem havia

renovado apenas 10 a 20%, enquanto a seção mais a montante do Tocantins renovou 100% de

suas águas.

Tucuruí 2011, cheia

Em 90 dias de modelagem, um pouco mais da metade do reservatório teve valores de renovação acima dos 20%, chegando a 100% a montante do

reservatório, a afluência do rio Tocantins.

Tucuruí 2011

Com 12 meses de modelagem, a metade mais próxima à barragem da UHE Tucuruí teve

renovação média de 60%, com tributários ao sul e a leste atingindo até 100% de renovação em suas

cabeceiras.

MODELAGENS 245

A figura 5.1.1 detalha os resultados para o reservatório de Funil.

Tempo de deriva de partículas lançadas na água (Período de

Cheia)

Tempo de deriva de partículas lançadas na água (Período de estiagem)

Taxa de Renovação de Água – 1 mês (Período de Cheia)

Taxa de Renovação de Água – 2 meses (Período de Cheia)

Taxa de Renovação de Àgua – 3 meses

(Período de Estiagem)

Taxa de Renovação de Àgua – 3 meses (Período de Estiagem)

Taxa de Renovação de Àgua – 3 meses (Período de Estiagem)

Taxa de Renovação de Água – 3 meses

Taxa de Renovação de Água – 3 meses

Figura 5.1.1 - Tempos Característicos para Funil.


5.2 Modelagem Biogeoquímica de Emissão de Gases de Efeito Estufa por

Reservatórios

5.2.1 Introdução

Foi desenvolvido um modelo biogeoquímico baseado nas relações cinéticas de

consumo da matéria orgânica inundada e posteriormente acrescida ao corpo d’água pelos

tributários e efluentes, além de todo o ecossistema que interage resultando na formação

desses gases, seja por respiração, fotossíntese ou degradação.

As equações utilizadas neste modelo são, em sua maioria, as já utilizadas por alguns

modelos de qualidade de água existentes, mas que em geral não têm a intenção de

descrever emissão de GEE’s, mas sim a potabilidade da água para fins de consumo humano

e efeitos da eutrofização.

A partir de agora será apresentada a metodologia de avaliação dos processos que

ocorrem nos reservatórios a fim de se estimar a emissão dos gases de efeito estufa.

Para isto, o modelo será dividido em duas partes distintas, mas que devem ser

executadas simultaneamente. São elas o modelo na água e o modelo no sedimento, onde

no primeiro as reações de degradação ocorrem na presença de oxigênio e assim formam

CO2, e na segunda, a ausência de oxigênio fará com que seja formado CH4.

5.2.2 Reações na Água

Sabe-se que a água de todo reservatório ao ser criado, inunda e mata a vegetação

terrestre contida naquela área, e que a partir daquele momento, parte desta biomassa se

tornará matéria orgânica biodegradável em um período de tempo curto, outra parte se

mantém imune ao ataque microbiológico tendo em vista uma composição mais refratária.

Além disso, os rios que contribuem para o reservatório continuam trazendo ainda mais

matéria orgânica, sedimentos e outras formas de vida aquática.

Este acúmulo cria um novo ecossistema na região do reservatório, que irá começar a

interagir, gerando condições completamente novas, se alimentando, gerando dejetos,

morrendo, consumindo (e no caso de algas também produzindo) oxigênio. Portanto, além da

vegetação inundada, mais matéria orgânica será gerada constantemente por essas

interações biológicas entre os seres vivos do reservatório.

MODELAGENS 247

Existem ainda outras situações importantes a serem avaliadas em relação aos

reservatórios. Uma delas é o fato de que geralmente pessoas passam a viver ou já estão

vivendo em torno da área de inundação destes lagos. Isso significa que atividades

exclusivamente humanas como lançamento de esgoto e de fertilizantes em áreas agrícolas

podem afetar a água, seja diretamente, ou através dos rios afluentes ao reservatório.

Todos estes aspectos influenciarão de alguma forma no aumento da matéria orgânica

biodegradável, conforme se explicará a seguir. A figura 5.2.2.1 mostra como será a

abordagem destes processos, onde as setas indicam como um composto (representado

pelas “caixas”) é gerado e qual sua fonte. De forma resumida — pois estes passos serão

mais bem detalhados nas seções que se seguem — a matéria orgânica (DBO) entra no

reservatório através dos efluentes de esgoto e tributários, e também pela morte/respiração

do fitoplâncton. As bactérias ao consumi-la necessitam de OD e geram CO, que pode ser

emitido para a atmosfera.

Figura 5.2.2.1 - Fluxograma representativo dos processos no reservatório (água), onde as setas indicam como um composto é gerado e qual a sua fonte.

As setas vermelhas indicam o que ocorre como consequência à morte/respiração do

fitoplâncton — geração de DBO, nitrogênio orgânico, amônia, fósforo, CO2 e consumo de O2

— e as setas verdes em virtude de seu crescimento — consumo de fósforo orgânico, nitrato,

amônia, CO2 e geração do O2.


Os compostos de onde partem as setas azuis se precipitam e vão para o sedimento,

no fundo do reservatório. Além disso, todos os compostos, com suas concentrações no

reservatório, deixam o sistema através da vazão de saída.

A parte relacionada ao sedimento será detalhada na seção 5.2.9.

Como já foi dito, a proposta é obter um modelo concentrado, que obtenha uma visão

geral das condições do reservatório ao longo do tempo. As equações de todos os

constituintes terão a seguinte forma geral:

(5.2.2.1)

(5.2.2.2)

(5.2.2.3)

onde:

χ é a substância a ser modelada (OD, DBO, fitoplâncton, …);

é a concentração da substância — índices i e e representam concentrações que

acompanham as vazões I e , respectivamente;

I é a soma das vazões de entrada dos tributários;

é a soma das vazões de entrada de efluentes de esgoto;

Q é a vazão de saída do reservatório;

são as fontes e sumidouros da substância χ;

V é o volume total do reservatório.

MODELAGENS 249

5.2.3 Demanda Bioquímica de Oxigênio — DBO

A matéria orgânica biodegradável é classicamente medida em unidades de oxigênio,

ou seja, quanto O2 dissolvido equivalente é consumido para oxidar uma mesma razão

estequiométrica de carbono. Essa matéria orgânica serve de alimento para bactérias

aeróbicas que na presença de oxigênio, o consomem no seu processo de respiração. As

bactérias possuem certa velocidade de consumo de matéria orgânica, denominada taxa de

oxidação da DBO, que pode ser função da temperatura, pois este parâmetro inibe ou

aumenta a eficiência de consumo pelas bactérias.

Este texto fará uma separação entre a DBO, dividindo-a em duas: DBO rápida e DBO

lenta. Esta divisão é necessária — ou no mínimo aconselhável — pois a matéria orgânica é

formada de um número muito grande de compostos químicos que se relacionam de forma

muito complexa, sendo degradadas, portanto, em velocidades diferentes. Como não é

possível conhecer todas essas substância de forma precisa se faz necessário a distinção da

DBO em pelo menos dois tipos: DBO rápida e DBO lenta. As diferenças estão

principalmente nas taxas de degradação e nos subprodutos da oxidação de cada uma. Por

exemplo, uma parte da DBO lenta é transformada em CO2 e outra parte em DBO rápida, que

por sua vez pode resultar em CO2.

Esta divisão também ajudará a distinguir a matéria orgânica proveniente de esgoto,

dejetos de animais e morte/respiração de algas ou da vegetação inundada, em que as folhas

e troncos de árvores, por exemplo, provavelmente se degradarão de forma bastante lenta.

Tanto a DBO quanto o fitoplâncton e alguns nutrientes, que serão descritos adiante,

possuem outra forma de serem retirados da água, ou seja, um sumidouro, que é através da

sedimentação.

As fontes de DBO são inseridas no corpo d’água na forma de matéria orgânica

dissolvida disponível para biodegradação. Todo o fitoplâncton que morre formará uma

espécie chamada detrito. A concentração deste elemento deve também ser representada

por um balanço de massa, com entradas pelos tributários e efluentes ( e

). Sua

variação e o termo de fontes e sumidouros ( ) podem ser representados pelas expressões

(5.2.3.1) e (5.2.3.2).

(5.2.3.1)


(5.2.3.2)

Onde o primeiro termo indica que as algas que morrem formarão o detrito (onde é

a concentração de fitoplâncton, é sua taxa de morte/respiração e é a razão de

carbono na clorofila ), que por sua vez deverá sedimentar (segundo termo) de acordo com

sua velocidade de sedimentação ( ) e ser dissolvido na água segundo uma taxa de

dissolução ( ). Este último termo é efetivamente a fonte de DBO (expressões 5.2.4.3 e

5.2.4.4). É importante notar que a concentração de detrito está sendo representada em

mgC/m, pois como a preocupação com este elemento está principalmente ligada à geração

de DBO e posteriormente do fluxo de carbono no sedimento, não faz sentido usar outra

notação.

As variações das concentrações de DBO lenta e rápida ( e , respectivamente)

podem ser representadas por:

(

) (5.2.3.3)

(

) (5.2.3.4)

Onde e são as concentrações nos tributários, e são as concentrações

nos efluentes e o primeiro índice s ou f representam DBO lenta ou rápida, respectivamente.

Os termos de fontes e sumidouros ( e ) são dados por:

(5.2.3.5)

(5.2.3.6)

Onde é a fração de DBO rápida no detrito dissolvido, é a taxa de transformação

de DBO lenta em DBO rápida, é o fator de atenuação devido ao baixo oxigênio, e

MODELAGENS 251

são as taxas de oxidação, e as taxas de sedimentação da DBO lenta e rápida,

respectivamente. O coeficiente é a razão de perda de oxigênio equivalente por

desnitrificação, a taxa de desnitrificação, a concentração de nitrato e a razão de

oxigênio no carbono, pois como já foi dito a DBO será expressa em termos O2.

Abaixo, cada termo da equação é explicado, conforme sua numeração:

(1) fonte de DBO lenta a partir da matéria orgânica dissolvida que é resultante da

morte/respiração do fitoplâncton;

(2) transformação de DBO lenta em DBO rápida, que é um sumidouro para a primeira e

fonte para a segunda;

(3) consumo/oxidação da DBO lenta pelas bactérias, cujo processo de respiração gera

CO2;

(4) sedimentação da DBO lenta e rápida;

(5) fonte de DBO rápida a partir da matéria orgânica dissolvida (semelhante ao item 1;

(6) semelhante ao item 3 para DBO rápida;

(7) perda de DBO rápida por desnitrificação.

5.2.4 Oxigênio Dissolvido — OD

O oxigênio é um dos principais indicadores de que o reservatório está em condições

de manter a vida dos organismos ali presentes. O corpo hídrico pode receber oxigênio da

atmosfera em condições favoráveis de vento e temperatura. Além disso, pode haver

produção pelo fitoplâncton através da fotossíntese e perda pela respiração destes e de

outros organismos. Outra forma de consumo de oxigênio é na oxidação da matéria orgânica

dissolvida, como já foi dito e no processo de nitrificação, como será explicado.

A entrada de O2 no reservatório ocorre através do processo de reaeração, que é

causado pela atuação do vento na superfície da água e por difusão deste gás na tentativa de

manter um equilíbrio entre a atmosfera e o corpo d’água. O balanço de massa para o

oxigênio dissolvido é:

(

) (5.2.4.1)


Onde , e são as concentrações de oxigênio dissolvido nos tributários,

efluente e no reservatório, respectivamente. O termo de fontes e sumidouros de OD ( )

pode ser representado por:

(5.2.4.2)

Onde e são as taxas de crescimento e morte/respiração do fitoplâncton,

respectivamente, é a taxa de reaeração de oxigênio dissolvido, a concentração de

saturação, a razão de perda de oxigênio equivalente por nitrificação, a taxa de

nitrificação e a concentração de amônia na água. O último termo desta equação é a

demanda de oxigênio do sedimento, para as reações de desnitrificação e oxidação do

metano, que será devidamente quantificada na seção 5.2.9. A concentração de saturação do

oxigênio, função da temperatura absoluta ( ), em mg/l, é:

(5.2.4.3)

Para adequar às unidades do texto, multiplica-se seu valor por .

O oxigênio que é inserido na água através de processos físicos possui um coeficiente

de reaeração, dependente da velocidade do vento:

(5.2.4.4)

É importante ressaltar que se a velocidade do vento for medida a um nível diferente

de 10 metros acima da superfície ( ), é necessário se fazer a seguinte correção, onde é

a rugosidade na água e z o nível de medida em metros:

MODELAGENS 253

(5.2.4.5)

5.2.5 Dióxido de Carbono

Nos reservatórios, este gás é o produto formado pela oxidação da matéria orgânica e

também pela respiração dos seres vivos. É importante verificar que a unidade de CO2

utilizada neste texto é mgC/m3, por isso o termo aparece no denominador da equação

(5.2.5.2).

Quanto à quantidade máxima de CO2 na água, o processo é um pouco diferente, pois

a concentração de saturação deste gás dissolvido é função não apenas da temperatura, mas

também da pressão parcial deste na atmosfera. Por este motivo, o CO2 é um gás que pode

ser tanto emitido quanto capturado pelo reservatório. O balanço de massa do dióxido de

carbono é dado pela equação (5.2.5.1), com , e sendo as concentrações de CO2

nos tributários, efluentes e no reservatório.

(

) (5.2.5.1)

(5.2.5.2)

O primeiro termo de é a troca gasosa com a atmosfera, que é positivo quando

existe emissão de CO2 e negativa quando há captura do gás pelo reservatório, ou seja,

quando a concentração na água é menor que a de saturação ( ); o segundo termo é a

fonte de CO2 pela degradação da DBO rápida e lenta; o terceiro é o crescimento do

fitoplâncton, onde é possível notar que, se há mais morte/respiração, o carbono das algas

passa a estar disponível na água, portanto o termo é uma fonte. Do contrário, torna-se um

sumidouro. O último termo representa a oxidação do metano na camada aeróbica do

sedimento — que será detalhado na seção 5.2.13. A abordagem para obtenção da

concentração de saturação e do coeficiente de reaeração do CO2 foi retirada de Chapra &

Pelletier (2008).


A concentração de saturação do CO2 pode ser obtida pela lei de Henry:

(5.2.5.3)

onde é a pressão parcial de CO2 na atmosfera e é o coeficiente de Henry

para o CO2, função da temperatura absoluta, dado por:

(5.2.5.4)

É importante ressaltar que a unidade de é mol/(L.atm), necessitando de uma

entrada de em atm. Sendo necessário fazer alguma correção utiliza-se a seguinte

conversão: 10 atm/ppm. Posteriormente, para se obter o resultado de em mg/m, corrige-

se pela massa molar do CO2.

Finalmente, o coeficiente de reaeração do CO2 pode ser calculado em função do

coeficiente de reaeração do oxigênio:

(5.2.5.5)

5.2.6 Fitoplâncton

O reino das algas é composto de várias espécies, desde as grandes e visíveis até as

microscópicas, que só podem ser analisadas em laboratório ou vistas quando em

concentrações realmente altas. Essas muitas espécies também dificultam os estudos, pois

cada uma possui velocidades diferentes de crescimento e morte, diferentes taxas de

respiração, resposta à temperatura e concentração de nutrientes, distintas taxas de

sedimentação e fotossíntese, concentração e tipos de clorofila presentes, entre outras.

Da mesma forma como foi feito para a DBO, onde se agrupou os inúmeros tipos de

matéria orgânica em dois, para as algas, todas serão reunidas numa única espécie, onde as

taxas e velocidades deverão ser mais ou menos a média de todas elas.

MODELAGENS 255

O fitoplâncton, que geralmente é medido em termos de clorofila a, possui uma forte

ligação com o nitrogênio orgânico e o fósforo orgânico, que resultam em espécies iônicas

chamadas de nutrientes, pois estas são justamente fonte de alimento para as algas.

Além dos nutrientes, o crescimento das algas está relacionado à temperatura e à

radiação solar, e a morte também influenciada pela primeira. A luz do sol permite ao

fitoplâncton fazer fotossíntese, incorporando para si carbono proveniente do CO2 e liberando

oxigênio dissolvido. No período noturno ou diurno com baixa intensidade de radiação, o

processo inverso ocorre. A ação da temperatura é de simplesmente aumentar ou diminuir o

metabolismo das algas.

Um terceiro efeito influenciador nas algas, como já foi dito, é a presença de nutrientes,

que limitam drasticamente seu crescimento, principalmente as concentrações de amônia,

nitrato e fósforo inorgânico.

O balanço de massa para o fitoplâncton é baseado em Thomann & Mueller (1987),

sendo , e suas concentrações nos tributários, efluentes e no reservatório, a

velocidade de sedimentação e como já foi dito, e são as taxas de crescimento e

eliminação do fitoplâncton, respectivamente. A área do reservatório é representada por A.

(

)

(5.2.6.1)

A taxa de crescimento é obtida obtendo-se uma relação baseada nos efeitos de

temperatura, radiação e nutrientes — , e , respectivamente — que se

relacionam da seguinte forma (Rosman, 2011):

(5.2.6.2)

5.2.6.1 Efeito da Temperatura

O efeito de temperatura é obtido através da taxa de crescimento a 20 °C ( )

corrigida pela temperatura da água através do fator de correção :

(5.2.6.3)


5.2.6.2 Efeito da Radiação Solar

Segundo Chapra (1997), a radiação influencia o crescimento do fitoplâncton da

seguinte forma:

[ (

) (

)] (5.2.6.4)

onde f é o foto–período, H a profundidade média do reservatório, a intensidade da

luz e a intensidade ótima. é o coeficiente de extinção da luz, que é função da própria

concentração de algas, pois quanto maior sua quantidade, maior será a dificuldade de

penetração da luz. Assim, pode ser descrito da seguinte forma:

(5.2.6.5)

e é o coeficiente de extinção da luz devido à outras partículas que não o fitoplâncton, o

valor utilizado será , pois este é um valor típico para reservatórios (Rosman, 2011).

5.2.6.3 Efeito dos Nutrientes

Os nutrientes atuam como um fator limitante sobre o crescimento do fitoplâncton:

{

} (5.2.6.6)

Da mesma forma como Chapra (1997), foram considerados como fatores limitantes

apenas o fósforo e o nitrogênio, portanto a equação (5.2.6.6) fica:

{

} (5.2.6.7)

Nesta última expressão, , e são as concentrações de amônia, nitrato e

fósforo inorgânico. As constantes de meia saturação de nitrogênio e fósforo são

representadas pelas variáveis e , respectivamente.

Após definir como o fitoplâncton cresce, é necessário obter uma expressão para o sua

morte/respiração, que é dividida em três partes:

MODELAGENS 257

(5.2.6.8)

onde é a taxa de perda por respiração e excreção, função da temperatura,

a taxa de mortalidade propriamente dita e é a perda por predação pelo zooplâncton

herbívoro. No entanto esta última não será considerada, pois neste momento não será

modelada a concentração de zooplâncton, portanto à será atribuído um valor nulo.

A taxa deve ser corrigido com a temperatura T da água, utilizando-se a taxa de

morte/excreção a 20 °C ( ) e o fator de correção ( ). Assim, a expressão (5.2.6.8),

fica:

(5.2.6.9)

5.2.7 Nutrientes

Os nutrientes podem ser divididos em macronutrientes (carbono, oxigênio, nitrogênio,

fósforo, enxofre, sílica e ferro) e micronutrientes (manganês, cobre e zinco), no entanto a

modelagem de qualidade da água preocupa-se majoritariamente com os macronutrientes,

em especial, nitrogênio e fósforo (Chapra, 1997), cujos ciclos, que estão representados na

figura 5.2.7.1.

Figura 5.2.7.1 - Ciclo do nitrogênio (à esquerda), fósforo (à direita), suas interações com o fitoplâncton e o consumo de oxigênio dissolvido devido à nitrificação. Adaptado de Rosman (2011).


Segundo o ciclo do nitrogênio, este na forma orgânica é adicionado à água através da

morte e da excreção das algas e é perdido pela sedimentação e pelo processo de

amonificação, que gera a amônia, também chamado nitrogênio amoniacal. Este segundo

composto, por sua vez, pode ser consumido ou excretado pelo fitoplâncton, e também sofrer

o processo de nitrificação, gerando nitrato que volta para o fitoplâncton no seu crescimento.

Este último nutriente também pode sofrer desnitrificação, processo este que consome

oxigênio dissolvido.

O ciclo do fósforo é mais simples que o do nitrogênio, sendo que o fósforo orgânico

tem como fonte a morte do fitoplâncton e sumidouro a sedimentação e mineralização, que

vai formar o fósforo inorgânico, que por sua vez pode precipitar, saindo do processo, ou

colaborar com o crescimento das algas. Outra fonte desta segunda forma de fósforo é a

morte de fitoplâncton.

5.2.7.1 Nitrogênio Orgânico

O balanço do nitrogênio orgânico, assim com suas fontes e seus sumidouros ( ) já

descritos acima, é calculado por:

(

) (5.2.7.1)

(5.2.7.2)

Onde , e são as concentrações de nitrogênio orgânico nos tributários,

efluentes e reservatório, respectivamente, é a razão de nitrogênio na clorofila a, a

ração da respiração reciclada para nitrogênio orgânico, a taxa de amonificação, a

velocidade de sedimentação no nitrogênio orgânico e a fração de nitrogênio orgânico

dissolvido na água.

Utilizando a mesma abordagem de Rosman (2011), a razão entre nitrogênio e clorofila

a será considerada variável, utilizando-se as razões máxima e mínima de nitrogênio nas

algas ( e

), segundo:

MODELAGENS 259

(

) (5.2.7.3)

5.2.7.2 Amônia ou Nitrogênio Amoniacal

A amônia é constituída por duas formas, íon amônio (NH4-) e amônia não-ionizada

(NH3). A fração de cada um destes compostos é dada pelo pH da água, onde a fração

ionizada ( ) é dada por:

(5.2.7.4)

onde é o coeficiente de equilíbrio para a reação de dissociação da amônia, dado

por:

(5.2.7.5)

Para o pH natural da água, entre 5 e 7, pode-se afirmar que praticamente só existe a

parcela ionizada, já que fica entre 0,999 e 0,9965, por isso para efeitos de simulação,

apenas o íon amônio será considerado, inclusive nas equações de sedimento, a posteriori.

Seu balanço é:

(

) (5.2.7.6)

Com , e sendo as concentrações de amônio nos tributários, efluentes e

reservatório, respectivamente e o termo de fontes e sumidouros, dado por:

(5.2.7.7)

Na expressão (5.2.7.7), é a função de limitação do consumo de nitrogênio e a

taxa de nitrificação, já comentada anteriormente. O último termo ainda não foi apresentado,

pois é o fluxo de amônio resultante das reações que ocorrerão no sedimento ( ).


5.2.7.3 Nitrato

Para o nitrato, obtêm-se o balanço de massa de forma semelhante aos anteriores,

com , e que são as concentrações desta substância nos tributários, efluentes e

reservatório, respectivamente, além do termo de fontes e sumidouros ( ):

(

) (5.2.7.8)

(

)

(5.2.7.9)

Aqui, é a taxa de desnitrificação e é o fluxo de nitrato proveniente do

sedimento. A função de limitação do consumo de nitrogênio, que também está presente na

expressão (5.2.7.7), é dada abaixo, onde é a constante de meia saturação para o

consumo de nitrogênio.

(

) (

) (5.2.7.10)

Os próximos nutrientes a serem avaliados são o fósforo orgânico e inorgânico (com

índices Porg e Pinorg, respectivamente) e balanços de massa e concentrações nos

tributários, efluentes e reservatório, além dos termos de fontes e sumidouros, apresentados

de forma análoga aos anteriores.

5.2.7.4 Fósforo Orgânico

(5.2.7.11)

(5.2.7.12)

MODELAGENS 261

Nesta expressão, é a razão entre fósforo e clorofila a, a fração da respiração

reciclada para fosfato não-reativo, a fração de fósforo orgânico dissolvido na água,

sua velocidade de sedimentação e a taxa de mineralização.

5.2.7.5 Fósforo Inorgânico

(5.2.7.13)

(5.2.7.14)

Aqui, os únicos novos termos são a velocidade de sedimentação do fósforo inorgânico

( ) e , que representa o fluxo desta substância do sedimento. Analogamente à

expressão (5.2.7.10), a função de limitação do consumo de fósforo inorgânico é dada

abaixo, com uma constante de meia saturação para o consumo de fósforo ( ).

(

) (

) (5.2.7.15)

5.2.8 Metano

Primeiramente será proposto um balanço para o metano na água, em que a principal

fonte é a geração de metano no sedimento, que será detalhado na seção 5.2.13.

(

) (5.2.8.1)

(5.2.8.2)

Na expressão (5.2.8.1), é a concentração de metano dissolvido na água, e

são as concentrações nos tributários e nos efluentes e suas fontes e sumidouros. Já em

(5.2.8.2), é o fluxo de metano dissolvido proveniente do sedimento, é a taxa de


oxidação do metano na água, é a taxa de reaeração e é a concentração de

saturação do metano na água.

A taxa de reaeração do metano pode ser obtida da mesma forma que foi obtida

a taxa do CO2, ou seja, como função da taxa de reaeração do oxigênio, onde é a

massa molar do metano:

(

)

(5.2.8.3)

A concentração de saturação do metano também pode ser calculada pela da Lei de

Henry:

(5.2.8.4)

Onde é a constante de Henry para o metano e é a pressão parcial do

metano na atmosfera, que atualmente possui concentração de aproximadamente 1,77 ppm.

Com relação à taxa de oxidação do metano na água é necessário considerar as

bactérias chamadas metanotróficas, que utilizam o metano como fonte de alimento. Desta

forma, ao absorvê-lo para suas funções metabólicas, elas liberam CO2. Estas bactérias são

um sumidouro importante de metano na água, podendo consumir até 90% do fluxo difusivo

proveniente do hipolímnio anóxico em lagos estratificados (Rudd & Taylor, 1980) – ou no

caso deste trabalho, que não considera a estratificação, o fluxo proveniente do sedimento.

Encontrar um valor específico para a taxa de oxidação do metano na água não é tão

simples, pois depende de sua própria concentração, além do OD, nitrogênio e da população

de bactérias, entre outros fatores.

O que se procura, é um valor com unidades de/dia, no entanto, a maioria das

referências apresentam um valor com unidades de fluxo (mg/m2.dia, por exemplo), pois em

geral admitem que a oxidação é a diferença entre o fluxo difusivo do sedimento e o fluxo

emitido na superfície ou na profundidade de medida/coleta. Portanto, para se obter uma taxa

de oxidação é necessário fazer a seguinte conversão:

[

] [

] (5.2.8.5)

MODELAGENS 263

onde C é a concentração média, que deve ser fornecida, H é a distância entre os

pontos de medida e é a diferença entres os fluxos.

É possível encontrar na literatura alguns valores de referência. SINK et al., (1992)

encontraram uma taxa de oxidação de 9,8 mmol/(m2dia) = 156,8 mg/(m2dia), admitindo-se

que a diferença entre as suas medições na camada aeróbia e anaeróbia causaram esta

variação. KING et al., (1990) amostraram vários pontos dos Everglades, na Flórida, e

obtiveram uma grande quantidade de valores que variaram de 2,1 pmol/(cm2dia) = 0,484

mg/(m2dia) a 331,6 pmol/(cm2dia) = 76,40 mg/(m2dia).

UTSUMI et al., (1998) estimaram a taxa de oxidação do metano, coletando e

incubando amostras de várias profundidades do Lago Nojiri (mesotrófico) e realizando

medições nas concentrações de metano dissolvido num período de 3 a 30 horas após a

coleta. A plotagem destes valores mostrou um decaimento exponencial na concentração do

metano ao longo do tempo, dado pelo consumo deste pelas bactérias. O ajuste linear do

logaritmo dos pontos torna possível identificar a taxa de decaimento específica de primeira

ordem do metano. Alguns valores encontrados foram: 0,101, 0,182 e 0,283/dia para as

profundidades de 0,5, 20 e 36 metros a partir da superfície. No entanto, apenas 10 dias

depois um valor de 0,209/dia foi encontrado para a profundidade de 0,5 metros, devido a

ocorrência de um evento mistura. Isso mostra a dependência deste coeficiente com a

concentração de oxigênio dissolvido. Também foi notado que há uma diminuição da taxa de

oxidação do metano quando suas concentrações são menores.

5.2.9 Reações no Sedimento

A figura 5.2.9.1 mostra como se dá a comunicação do sedimento com a água acima,

e quais produtos são formados em cada camada.

Esta região do reservatório é dividida em duas partes, uma primeira camada aeróbica

— muito fina, praticamente um “filme”, na ordem de milímetros de espessura — e uma

segunda, anaeróbica, onde a ausência de oxigênio permitirá a formação de metano.


Figura 5.2.9.1 - Interação entre os compostos no sedimento e na água, adaptado de Chapra et al. (2008).

Toda a matéria orgânica que sedimentar dos processos já citados na água (DBO,

fitoplâncton, nitrogênio orgânico e fósforo orgânico), chegará até o fundo na forma de um

fluxo. Este fluxo passará por um processo chamado diagênese, que é a conversão destes

em uma forma reativa solúvel na camada anaeróbica.

Sequencialmente, um fluxo diagenético de carbono, nitrogênio orgânico e fósforo

orgânico surgirão, após passar por uma série de transformações, onde para cada um destes

fluxos haverá a perda de uma fração não reativa e transformação das frações lábil e

lentamente reativa.

Após terem sido obtidos estes fluxos diagenéticos na camada anaeróbica, eles

finalmente serão fontes na formação de metano, nitrato, amônio e fósforo inorgânico, onde o

fluxo de carbono gerará metano, o fluxo de nitrogênio formará amônio (que ao se comunicar

com a camada aeróbica produzirá nitrato) e o de fósforo gerará fósforo inorgânico. Essas

reações produzirão fluxos dessas substâncias de volta para água, levando-se em conta

apenas processos difusivos.

Tanto o metano quanto o amônio, ao serem transferidos para a camada aeróbica

consumirão oxigênio, através de processos de oxidação e nitrificação, respectivamente,

gerando uma demanda de oxigênio no sedimento (SOD).

MODELAGENS 265

Para tornar possível a estimativa da emissão de metano é necessário conhecer toda a

matéria orgânica que sedimenta. Os fluxos de matéria orgânica sedimentável de carbono,

nitrogênio e fósforo ( , e , respectivamente), como já citado acima, chegarão ao

sedimento da seguinte forma:

(5.2.9.1)

(5.2.9.2)

(5.2.9.3)

Cada um destes fluxos, por sua vez, deve ser dividido em três frações: lábil,

lentamente reativa e não reativa — , e — sendo que as duas primeiras contribuirão

para o fluxo final das substâncias e a última não participará de nenhuma reação, sendo,

portanto retirada do balanço.

Figura 5.2.9.2 - Fluxograma representativo dos processos de sedimentação.

Com os fluxos das substâncias e as três frações — , e — conhecidas,

podemos obter a concentração de cada uma dessas frações através da equação genérica

(5.2.8.4), onde y é o número correspondente de G, o índice 2 indica que estas reações

ocorrem exclusivamente na camada anaeróbica e é a espessura desta camada. Como

demonstrado na figura 5.2.9.2, χ pode ser C, N ou P, representando carbono, nitrogênio e

fósforo, respectivamente.


(5.2.9.4)

Ainda nesta expressão, é a taxa de mineralização do da forma e

é o fator de correção de temperatura para esta variável. A velocidade de

enterramento é dada por .

Como já foi dito, as frações consideradas no fluxo final de χ são a lábil e a lentamente

reativa ( e ), pois apenas estas duas podem reagir, formando os produtos que nos

interessam. Assim, após resolver a equação (5.2.9.4) é possível se obter os fluxos de

carbono, nitrogênio e fósforo, generalizados pela expressão (5.2.8.5):

(5.2.9.5)

O fluxo de carbono ( ) participará da formação de metano, o de nitrogênio ( ) da

formação de amônio (que por sua vez gerará nitrato) e o de fósforo ( ) da formação de

fósforo inorgânico. A figura 5.2.9.1 mostra de forma mais compreensível este processo. A

partir de agora, serão explicadas as equações que geram esses produtos finais a partir

destes fluxos.

É importante notar que e consequentemente estão sendo apresentados em

mgO2/(m2dia), pois para a obtenção do SOD (seção 5.2.10) e os cálculos de emissão de

metano (seção 5.2.13) essa abordagem se torna necessária, como será explicado melhor

adiante.

Entretanto, para apresentação dos resultados estes são apresentados em termos de

carbono, segundo as conversões abaixo:

5.2.10 SOD

Nas equações (5.2.11.1), (5.2.11.5), (5.2.12.1), (5.2.12.3), (5.2.12.8), (5.2.12.9),

(5.2.14.1) e (5.2.14.3) é necessário conhecer o coeficiente de transferência de massa (s)

entre a água e o sedimento aeróbico, que é dado por:

MODELAGENS 267

(5.2.10.1)

Onde é a demanda de oxigênio no sedimento, ou seja, quanto oxigênio será

consumido pelas reações de oxidação do metano e da amônia e é a concentração de

OD na interface água-sedimento aeróbico. Di Toro et al., (1990) apresenta a seguinte

formulação para obtenção do SOD:

√ { [

]}

{ [

]} (5.2.10.2)

onde é a concentração de saturação do metano e e as velocidades de

reação de oxidação do metano e da amônia, respectivamente. A quantidade é a

concentração de oxigênio dissolvido na água em contato com a sedimento aeróbico, é o

oxigênio consumido pela oxidação da amônia (1,714 mgO2/mgN) e é o oxigênio

equivalente produzido pela formação de amônia (15,2 mgO2/mgN). O coeficiente

representa a transferência de massa para a difusão do metano, definido por:

(5.2.10.3)

onde é o coeficiente de difusão do metano na água intersticial e e são as

espessuras da camada aeróbica e anaeróbica, respectivamente.

A variável aparece dos dois lados da expressão (5.2.10.2), necessitando,

portanto, de um processo iterativo para sua obtenção. Os passos para esta estimativa são:

Obter o fluxo diagenético de carbono , pela expressão (5.2.9.5);

Obter o valor de partida para SOD, com definido pela expressão (5.2.71):

√

(5.2.10.4)

Calcular o pela expressão (5.2.9.2), onde os termos de SOD do lado direito

recebem o índice i;

Obter o valor do SOD estimado, através da média:


(5.2.10.5)

Verificar a convergência:

∣∣∣

∣∣∣ (5.2.10.6)

Se for maior que o critério de parada estabelecido, atualiza-se o valor de SOD da

seguinte forma: , retornando-se ao passo 3.

Se o critério de parada for satisfeito, calcula-se s pela expressão (5.2.10.1) e

prossegue-se com as próximas equações.

5.2.11 Amônio/Nitrogênio Amoniacal

Para a formação de amônio, existe uma equação para cada camada do sedimento,

onde na camada anaeróbica uma das fontes é o fluxo diagenético de nitrogênio orgânico .

Também existe troca de amônio entre as duas camadas.

Camada aeróbica:

( )

(

) (

)

(5.2.11.1)

Camada anaeróbica:

(5.2.11.2)

As concentrações de amônio nas camadas aeróbica e anaeróbica de sedimento são

dadas, respectivamente por e . é o coeficiente de mistura das partículas dada

pela bioturbação entre as camadas, onde é o coeficiente de difusão para bioturbação1,

1É importante não confundir com a taxa de morte do fitoplâncton, onde o índice é maiúsculo.

MODELAGENS 269

é a concentração de referência para bioturbação em e é a constante de meia

saturação de oxigênio para bioturbação.

(

) (

) (

) (5.2.11.3)

Existe ainda outro coeficiente, de transferência de massa entre as duas camadas de

sedimento por difusão nos poros preenchidos com água:

(5.2.11.4)

Conhecida a concentração de amônio na camada aeróbica, podemos encontrar o

fluxo desta substância para a água:

( ) (5.2.11.5)

5.2.12 Nitrato

O balanço de nitrato (onde e são as concentrações de nitrato nas camadas

aeróbica e anaeróbica, respectivamente) pode ser escrito da seguinte forma:

Camada aeróbica:

( )

(

) (

)

(5.2.12.1)

Camada anaeróbica:

(5.2.12.2)

O fluxo de nitrato para a água é:

(5.2.12.3)


5.2.13 Metano

O metano é o produto do consumo da matéria orgânica pelas bactérias

metanogênicas, na ausência de oxigênio. Neste texto, a entrada de carbono no sedimento

anaeróbico se dá pelo fluxo diagenético , que formará metano ebulitivo (bolhas, indo

diretamente para a atmosfera) e metano dissolvido, que será incorporado à camada

aeróbica, onde sofrerá oxidação (formando dióxido de carbono) e aumentará a concentração

de metano nesta camada podendo se dissolver na água.

Portanto, inicialmente, será calculado quanto deste fluxo se tornará metano na

forma gasosa ( ) e quanto formará metano dissolvido na água intersticial ( ). Esta

formulação é dada por Di Toro et al., (1990):

√ [

] (5.2.13.1)

√ (5.2.13.2)

A concentração de saturação do metano (em gO2/m3), segundo Di Toro et al., (1990),

é dada por:

(

) (5.2.13.3)

Como queremos este valor em mgO2/m3 para manter a compatibilização das unidades

deste texto, fazemos:

(

) (5.2.13.4)

Definidos os fluxos gasosos e dissolvidos de metano, pode-se prosseguir com as

reações do metano na camada aeróbica. Como já foi dito, nesta camada, devido ao

oxigênio, ocorrerá oxidação do metano dissolvido na água intersticial — que deverá formar

dióxido de carbono, dada pela velocidade de oxidação do metano ( ) — e transferência de

massa com a água acima, dada pela diferença de concentração entre o metano nesta

camada ( ) e na água ( ). É importante ressaltar que o texto fonte desta equação

(Chapra et al., 2008) considera ao invés de , a concentração de DBO rápida na água. Isto

MODELAGENS 271

é feito, pois a referência citada não possui equação de metano para a água. Assim sendo,

neste trabalho é feita esta pequena adaptação.

(5.2.13.5)

Finalmente é possível encontrar o fluxo de metano da camada aeróbica para a água

acima.

(5.2.13.6)

É importante ressaltar que existem dois fluxos de metano. O gasoso ( ), que irá

diretamente para a atmosfera na forma de bolhas e o que ficará dissolvido na água do

reservatório. Este último ( ) é diferente do que está dissolvido na água intersticial do

sedimento ( ).

5.2.14 Fósforo Inorgânico

Para o fósforo inorgânico nas camadas aeróbica e anaeróbica ( e

,

respectivamente) temos as seguintes expressões:

( ) (5.2.14.1)

(5.2.14.2)

Onde o fluxo para a água é:

(5.2.14.3)

Nas equações (5.2.11.1), (5.2.11.2), (5.2.11.5), (5.2.12.1), (5.2.14.1) e (5.2.14.2),

estão presentes os termos , , , , , , e . Estas são as frações nas


formas dissolvida e particulada (primeiro caractere, d e p, respectivamente) de amônio e

fósforo (segundo caractere, a e p) nas camadas 1 e 2. Eles são calculados da seguinte

forma:

(5.2.14.4)

(5.2.14.5)

onde β pode ser amônio ou fósforo (a ou p), e nestes casos, e são os

coeficientes de partição para amônio e fósforo, respectivamente, na camada i. A

concentração de sólidos em cada camada é representada pela variável .

O coeficiente de partição para o fósforo na camada aeróbica é obtida de forma

ligeiramente diferente, levando-se em consideração um incremento a este coeficiente ( ):

(5.2.14.6)

5.2.15 Valores Típicos

Como todos os processos biogeoquímicos que ocorrem na água e no sedimento são

de grande complexidade, é necessário se fazer uso de várias correções para que a

Matemática represente a realidade de forma satisfatória. Para isto se faz uso das diversas

constantes vistas ao longo deste texto.

Para definir estes valores, muitas medições e estudos laboratoriais são feitos, sendo

que alguns destes são universais (por exemplo, a razão de oxigênio no carbono, ) e

outros são exclusivos para cada reservatório (como a velocidade de enterramento no

sedimento, ).

As constantes de sedimento, em sua maioria, não possuem valores universais, mas

sim, que precisam ser calibradas de acordo com cada reservatório, pois cada um é

composto de materiais característicos de sua região e/ou de seus afluentes. Por isso, para

efeitos de simulação, foram adotados alguns valores presentes em Di Toro (2001) e Di Toro

& Fitzpatric (1993), mas que devem ser utilizados com atenção, pois como já foi dito, muitos

destes valores são exclusivos para certos lagos.

Os valores de referência para a água e o sedimento estão listados nas Tabelas

5.2.15.1 e 5.2.15.2, respectivamente.

MODELAGENS 273

Tabela 5.2.15.1 - Valores típicos para as constantes nas equações da água. As unidades e os nomes foram suprimidos, pois estão presentes na Lista de Símbolos.

Símbolo Valores usuais Valores utilizados Referência

0,005 a 0,8 0,2 BOWIE et al. (1985)

0,003 a 0,17 0,1 BOWIE et al. (1985)

0,5 a 5,0 0,0 S. C. CHAPRA (1997)

– 0,2 –

– 1,0 –

– 0,85 –

0,5 0,5 WOOL et al. (2011)

0,1 a 0,9 0,5 WOOL et al. (2011)

0,2 a 8,0 2,0 BOWIE et al. (1985)

0,35 0,01 S. C. CHAPRA (1997)

0,35 0,01 S. C. CHAPRA (1997)

– 0,1 –

– 0,3 –

– 0,1 –

50 50,0 S. C. CHAPRA (1997)

0,001 a 0,8 0,03 BOWIE et al. (1985)

1,4 a 400,0 25,0 BOWIE et al. (1985)

1,4 a 200,0 20,0 BOWIE et al. (1985)

0,5 a 80,0 20,0 BOWIE et al. (1985)

2,8 a 70,0 20,0 BOWIE et al. (1985)

0,001 a 0,2 0,08 BOWIE et al. (1985)

0,03 a 0,9 0,1 BOWIE et al. (1985)

0 a 1,0 0,09 BOWIE et al. (1985)

2,67 2,67 S. C. CHAPRA (1997)

10 a 100 10,0 BOWIE et al. (1985)

4,47 4,47 S. CHAPRA, PELLETIER, AND TAO (2008)

2,86 2,861 S. CHAPRA, PELLETIER, AND TAO (2008)

8,0 a 15,0 12,0 ROSMAN (2012)

1,5 a 4,0 3,0 ROSMAN (2012)

1,0 a 10,9 5,0 ROSMAN (2012)

0,1 a 1,0 0,5 ROSMAN (2012)

0,1 a 0,3 0,15 THOMANN AND MUELLER (1987)

0,2 a 2,3 0,01 S. C. CHAPRA (1997)

0,2 a 2,3 0,01 S. C. CHAPRA (1997)

0,5 0,5 ROSMAN (2012)

– 0,01 –

1,01 a 1,2 1,066 BOWIE et al. (1985)

1,08 1,08 S. C. CHAPRA (1997)

1,02 a 1,08 1,08 BOWIE et al. (1985)

1,02 a 1,08 1,08 BOWIE et al. (1985)

1,02 a 1,09 1,045 BOWIE et al. (1985)


Tabela 5.2.15.2 - Valores típicos para as constantes nas equações do sedimento. As unidades e os nomes foram suprimidos, pois estão presentes na Lista de Símbolos.

Símbolo Valores usuais Valores utilizados Referência

1,714 1,714 DI TORO et al. (1990)

15,2 15,2 DI TORO et al. (1990)

– /10 –

– – –

– 0,00012 DI TORO AND FITZPATRIC (1993)


– 0,65 –

– 0,25 –

– 0,1 –

– 0,001 CHAPRA AND PELLETIER (2008)

– 0,1 CHAPRA AND PELLETIER (2008)





– 0,035 DI TORO et al. (1990)

– 0,0018 DI TORO et al. (1990)





– 6,85 DI TORO (2001)

– 0,00139 DI TORO et al. (1990)

– 0,00575 DI TORO et al. (1990)

– 0,00575 DI TORO et al. (1990)

– 0,00897 DI TORO et al. (1990)









– 1,1 DI TORO et al. (1990)

– 1,15 DI TORO et al. (1990)



MODELAGENS 275

5.2.16 Vegetação Inundada

Até aqui, para a estimativa das emissões de metano e dióxido de carbono, levou-se

em conta um reservatório antigo, ou seja, que todas as entradas e saídas de matéria

orgânica (e de outros compostos) deram-se apenas pelos tributários, efluentes e vazão

regulamentada. No entanto, a partir de agora será proposta uma metodologia para

considerar o aporte de matéria orgânica a partir da mata inundada.

Esta fonte será abordada de uma forma diferente, pois apesar de estar toda dentro da

água a partir do enchimento do reservatório, não deverá estar imediatamente disponível

para consumo pelas bactérias, pois se assim fosse o reservatório apresentaria uma

concentração elevadíssima de DBO, o que não acontece.

Pode-se dizer que, após o enchimento, essa grande quantidade de carbono presente

nas folhas, galhos, caules, raízes, grama, culturas entre outras formas de matéria orgânica

afogada irá se dissolver na coluna d’água segundo uma taxa específica, para então tornar-

se disponível à biodegradação.

Neste texto, será utilizada a seguinte abordagem: matéria orgânica da vegetação

afogada será transformada em detrito e depois seguirá o mesmo caminho apresentado

anteriormente.

Uma possível equação para representar este processo seria:

(5.2.16.1)

onde é a tava de dissolução desta matéria orgânica para a água e M é a massa

de matéria afogada disponível. A condição inicial desta equação representa a massa total de

vegetação inundada M0. A solução desta equação é:

(5.2.16.2)

No entanto, se toda essa matéria orgânica fosse dissolvida diretamente para a água,

mesmo com uma taxa bastante lenta, a concentração cresceria até um valor muito grande,

irreal, pois M0 é grande. Por isso, para fins de implementação, a matéria orgânica dissolvida

é diretamente inserida como o fluxo de carbono para o sedimento, ou seja, um termo extra

seria adicionado à expressão (5.2.9.1), que fica:

(5.2.16.3)


Assim, ocorre a formação de metano e dióxido de carbono – que é o esperado para

reservatório com grande quantidade de vegetação afogada – mas sem aumentar

demasiadamente as concentrações na água.

5.2.17 Simulações

A fim de se testar o modelo, foram feitas algumas simulações com algum reservatório

onde houvesse disponibilidade de dados forçantes ao modelo além de resultados medidos

de fluxos de gases de efeito estufa.

O reservatório escolhido foi o de Funil, pois está localizado numa região mais ao

centro de todos os que foram estudados por este projeto.

Os dados de entrada – a saber, velocidade do vento, radiação incidente e

temperatura do ar – foram obtidos do banco de dados das bóias do SIMA, com frequência

de medição horária de 01/06/2011 a 31/05/2012. É importante ressaltar que entre os dias

16/08 e 24/10 de 2011 não houve qualquer medição pelo sistema, além de outras falhas

pontuais. Para preencher estas falhas foi calculada a média dos quatro anos anteriores

(2007 a 2010) para o dia e horário com dado faltante. Foram utilizados dados de

temperatura do ar, pois a ausência de dados de temperatura na água foi muito grande,

inclusive nos anos anteriores, impossibilitando a realização das médias.

Este modelo trabalha com entrada diária de dados, e retorna os resultados com a

mesma frequência. Por isso, para cada dia de simulação, foi retirada a média aritmética das

forçantes.

Com relação às concentrações no rio principal, que foram medidas em quatro

campanhas durante este período pelas demais equipes deste projeto, para que houvesse

uma continuidade de valores entre os dias não medidos, foi utilizada uma interpolação linear

simples.

Os dados de vazão afluente e defluente para o período foram também obtidos no

banco de dados do projeto.

Na figura 5.2.17.1 é possível visualizar a variação das vazões, do volume do

reservatório, profundidade média, temperatura média do ar e radiação incidente.

MODELAGENS 277

Nas duas figuras subsequentes estão os resultados da modelagem, em que na

5.2.17.2 estão as concentrações na água de DBO, OD, CO2 e Metano Dissolvido na água,

enquanto que na figura 5.2.17.3 estão os fluxos emitidos para a atmosfera na forma difusiva

(metano e dióxido de carbono) e ebulitiva (metano).

Nesta última é possível ver ainda a emissão de metano do sedimento para a água,

em que é possível se fazer uma comparação com valores medidos em campo.

Pode-se notar que em dois instantes os fluxos de metano na interface sedimento-

água estiveram próximos do medido, no entanto num primeiro momento os valores foram

menores em até uma ordem de grandeza. Na verdade muito se pode dizer a respeito.

A primeira causa disso é que não foi realizada qualquer calibração para este

reservatório. Os valores dos parâmetros são os largamente utilizados na literatura.

Outro motivo pode ser dado pelo fato de o modelo utilizar valores médios diários

como entrada e apresentá-los desta forma, podendo suavizar alguma grande variação que

foi obtida pela medição de campo, que é pontual no tempo e no espaço.

Figura 5.2.17.1 - Dados de entrada para o reservatório de Funil no período de simulação.


Figura 5.2.17.2 - Concentrações simuladas para o reservatório de Funil no período.

Figura 5.2.17.3 - Fluxos simulados para o reservatório de Funil no período.

MODELAGENS 279

5.2.18 Comentários

O modelo proposto procura resolver os principais componentes que qualidade da

água e é capaz de calcular fluxos de carbono para a atmosfera, embora claramente haja

discrepâncias entre seus resultados e os dados medidos. Ressalta-se, entretanto, que não

houve qualquer tentativa de calibração nem validação dos parâmetros do modelo. Espera-se

que o modelo possa melhorar muito sua capacidade preditiva assim que houver mais

campanhas de medições que permitam sua calibração.

Além disso, é importante notar a limitação do modelo no que diz respeito ao processo

de ebulição e transporte de metano para a atmosfera. Neste momento este processo é feito

de forma bastante simplificada, inclusive supondo que todo o metano ebulitivo (bolha) uma

vez formado, é emitido imediatamente para a atmosfera. O melhor entendimento de como se

dá o desprendimento das bolhas de metano do sedimento, e a ascensão deste gás para a

atmosfera é um importante passo a ser dado para incorporar este processo ao modelo.

5.3 Modelagem do ciclo biogeoquímico do carbono no reservatório com o

modelo SisBaHiA®

5.3.1 Introdução

Este relatório mostra as modificações feitas no modelo de qualidade de água e

eutrofização do SisBaHiA® e o cálculo dos fluxos de metano (CH4) e dióxido de carbono

(CO2). As modificações incluem o cálculo de duas novas substâncias de forma distribuída no

domínio e integradas na direção vertical, Carbono Inorgânico Dissolvido e Detrito, usando a

mesma discretização espacial e temporal do modelo de qualidade de água e eutrofização do

SisBaHiA® , já implementada. O conhecimento da distribuição espacial destas substâncias é

necessário para o cálculo dos fluxos de metano e CO2. Os fluxos serão calculados em cada

nó do domínio e em cada intervalo de tempo, após a determinação da distribuição espacial

das substâncias. Em relação ao tempo de processamento, a inclusão de duas novas

substâncias e do cálculo dos fluxos para cada nó do domínio não representou variações

significativas de tempo de processamento em relação ao tempo gasto pelo modelo original.

Tais modificações estão em processo de implementação computacional na interface do

SisBaHiA®.


Com objetivo de mostrar os resultados disponíveis das novas implementações, é

mostrado um caso teste para o reservatório de Funil, RJ. Para este reservatório foi aplicado

o modelo modificado, com condições de contorno hipotéticas. Os resultados obtidos não

apresentam qualquer descrição com as características reais do corpo d´água; apenas

demonstram os possíveis resultados que podem ser obtidos pelo modelo, além de

demonstrar a sua estabilidade para longas simulações. Neste sentido, não são discutidos os

resultados obtidos para o reservatório de Funil, já que todas as cargas são fictícias. Vale

lembrar que qualquer simulação somente terá caráter preditivo se as cargas e demais

parâmetros usados pelo modelo forem representativas (medidas) para o corpo d´água em

questão.

5.3.2 Modelo de Qualidade de Água e Eutrofização do SisBaHiA®

O novo Modelo de Qualidade de Água e Fluxos (MQAF) desenvolvido, com cálculo

das concentrações de Carbono Inorgânico Dissolvido e Detritos e dos fluxos de metano e

CO2, tem como base o Modelo de Qualidade de Água e Eutrofização (MQA) presente no

SisBaHiA® , usando a mesma base numérica do Modelo Euleriano de Transporte Advectivo-

Difusivo (MTAD) integrado na vertical, para escalares passivos e não-conservativos. Neste

tipo de modelo, o campo de velocidades é previamente conhecido, ou seja, o escalar

transportado é suposto passivo, pois não altera a hidrodinâmica do corpo de água receptor.

O novo modelo, MQAF, considera o ciclo do carbono, oxigênio, do nitrogênio e do

fósforo, além da biomassa de fitoplâncton e a concentração de detrito. O modelo foi

construído considerando as seguintes substâncias:

MODELAGENS 281

Tabela 5.3.2.1 - Variáveis e unidades que podem ser consideradas no MQAF.

Símbolo Parâmetro Unidade

S

Salinidade ups

T Temperatura °C

C1 Amônia mgNA/ℓ

C2 Nitrato mgNI/ℓ

C3 Fósforo Inorgânico mgP/ℓ

C4 Zooplâncton

mgC/ℓ

C5 Demanda Bioquímica de Oxigênio mg O2/ℓ

C6 Oxigênio Dissolvido mg O2/ℓ

C7 Nitrogênio Orgânico mgNO/ℓ

C8 Fósforo Orgânico mgPO/ℓ

C9 Clorofila µgChla/ℓ

C10 Carbono Inorgânico Dissolvido mgC/ℓ

C11 Detrito mg D/ ℓ

C12 Metano dissolvido mgC/ ℓ

Para cada parâmetro m considerado no modelo, a equação de advecção-difusão é

formada por três parcelas: o transporte advectivo, o transporte difusivo e os processos de

transformação resultantes das reações cinéticas de produção e consumo, assim, pode-se

escrever:

2

1

12

jm m k m mi ij jk P E I cm m

i j k kq

UC C C CU H D q q q R I

t x H x x x H

(5.3.2.1)


Onde o índice m indica os seguintes parâmetros de qualidade de água:

Tabela 5.3.2.2 - Índice m e Parâmetros de Qualidade de Água

m Parâmetro de Qualidade de

Água Símbolo

S Salinidade S

T Temperatura T

1 Amônia C1

2 Nitrato C2

3 Fósforo Inorgânico C3

4 Zooplâncton C4

5 Demanda Bioquímica de Oxigênio C5

6 Oxigênio Dissolvido C6

7 Nitrogênio Orgânico C7

8 Fósforo Orgânico C8

9 Clorofila C9

10 Carbono Inorgânico Dissolvido C10

11 Detrito C11

12 Metano dissolvido C12

As reações cinéticas envolvidas nos processos de transformação, isto é, os termos da

soma Rcm, considerados para cada parâmetro de qualidade de água, são obtidos segundo

as equações especificas. A principal mudança do MQAF refere-se ao ciclo do Oxigênio.

Neste sentido, foram adicionadas ao modelo as substâncias Carbono Inorgânico Dissolvido

e Detrito, necessário para o calculo dos fluxos. Os processos cinéticos pertinentes ao ciclo

do oxigênio são representados pelas equações descritas a seguir. Os termos de reação

cinética das outras substâncias não foram alterados e não são mostradas neste relatório.

Maiores detalhes podem ser encontrados em Rosman (2011). Destaca-se que a DBO aqui

referida é a parcela carbonácea.

MODELAGENS 283

OD: Oxigênio Dissolvido

6 6 5 9 9 4

decomp. DBOreaeração respiração de respiração de fotossíntesesedimentofitoplâncton zooplâncton

( )a s D oc ca g oc ca ra oc rz

SODR k O C k C r r k C r r k C r k C

H

(5.3.2.2)

DBO: Demanda Bioquímica de Oxigênio:

3 55 5 5 oc ca z gz 9 9 4 12

decomp. morte de morte de dissoluçaodetritos da herbivoriasedimentação fitoplâncton zooplâncton

(1 )1 s D

D oc ca ea oc ez od dt

v fR k C C r r E k C r r k C r k C r k C

H

(5.3.2.3)

Carbono Inorgânico Dissolvido - CO2

2

4,1 20

10 0 10 5 9 4 4,1

degradaçao DBO rapidatroca com atmosfera crescimento/respiraçao fito.

oxidaçãodometanona camada aerobia

1 1(1/ ) ( )

CH T

caer cs oc d ca ra g CH

oc

R K C C r k C r K K C CHr H s

12

oxidação

MK C

(5.3.2.4)

Detrito:

dt 1111 9 12

respiraçao fito. dissoluçaoSedimentaçao

Hda ra dt

v CR r K C k C

(5.3.2.5)

Metano dissolvido:

12 12 Ms 12

oxidação reaeraçãofluxodosedimento

(C - )H

MM Maer

JR K C k C

(5.3.2.6)


Tabela 5.3.2.3 - Novos Parâmetros utilizados nas equações (5.3.2.1), (5.3.2.2), (5.3.2.3) e (5.3.2.4). Os demais parâmetros estão descritos no Manual do SisBaHiA® (ROSMAN, 2011).

Símbolo Parâmetro Unidade

kdt Taxa de dissolução [/d]

vdt Velocidade de sedimentação do detrito [m/d]

rda Razão detrito/ clorofila no fitoplâncton gD/mgChla

kcaer Coeficiente de reaeração de CO2 [/d]

Ccs Concentração de saturação do CO2

0 Fração da CO2 no Carbono Inorgânico

total – função do pH

CH4,1 Velocidade de reação para oxidação

de metano nos sedimentos aeróbios

m/dia

4,1CH

Concentração de metano na camada

aeróbia

gO2/m3

s Coeficiente de transferência entre o

sedimento e a água

m/dia

kMaer Coeficiente de reaeração do metano [/d]

CMs Concentração de saturação do metano

KM Taxa de oxidação do metano [/d]

JM Fluxo de metano dissolvido

proveniente do sedimento gC/ m².dia

rod Razão oxigênio/carbono mg

O2/mgD

rcd Razão entre carbono detrito gD/gC

O novo modelo foi implementado computacionalmente considerando as equações

mostradas anteriormente. O modelo desenvolvido permite várias soluções possíveis. Uma

opção é resolver os ciclos separadamente. No entanto, os fluxos só são calculados quando

são simuladas todas as substâncias durante um intervalo de tempo, ou seja, todas as

substâncias são resolvidas de forma integrada. Nesta opção o modelo segue a seguinte

ordem de solução:

MODELAGENS 285

Figura 5.3.2.1 - Sequência de solução considerando todas as substâncias presentes no MQAF.

As variáveis relacionadas ao metano dissolvido na água e os fluxos para o sedimento

são mostradas a seguir. A concentração de saturação do CO2 é calculada pela lei de Henry

com:

2COs2 p][CO HK (5.3.2.7)

Salinidade

Temperatura

Nitrogênio Orgânico

Amônia

Fósforo Inorgânico

Clorofila_a

Nitrato

Fósforo Orgânico

Zooplâncton

Detrito

Demanda Bioquímica de Oxigênio

Carbono Inorgânico Dissolvido

Oxigênio Dissolvido

Metano dissolvido

Fluxos


Onde KH é a constante de Henry [mole/(L atm)] e pCO2 é a pressão parcial de dióxido

de carbono na atmosfera [atm]. O valor de KH pode ser calculado como função da

temperatura como:

H

2385.73p = 0.0152642( 273) 14.0184

( 273)K T

T

(5.3.2.8)

Onde T é a temperatura da água em °C e ainda:

H-pH =10

KK

(5.3.2.9)

A unidade de [CO2]s é mole/L.

[CO2]s [mg/L] = [mole CO2/L ][44.103 mg/mole CO2]

A pressão parcial de CO2 na atmosfera tem sido modificada nos últimos anos. Valores

de 2007 mostram que é de aproximadamente 103.416 atm (= 383.7 ppm). O coeficiente de

reaeração de CO2 pode ser calculado a partir do coeficiente de reaeração para o oxigênio,

como:

)20( 923.044

32)20(

25.0

aac kk

(5.3.2.10)

O carbono orgânico dissolvido total COD (mgC/L) pode ser calculado como:

5 119 12ca cd

oc

C CCOD r C r C

r

(5.3.2.11)

Pode-se ainda calcular a DBO carbonácea última (mgO2/L) como:

5 11 9 12u oc ca oc cdCDBO C C r r C r r C (5.3.2.12)

5.3.3 Modelo para Cálculo dos Fluxos

O modelo de fluxo de nutrientes no sedimento e a demanda de oxigênio no sedimento

são baseados nos trabalhos desenvolvidos por Di Toro (Di Toro et al., 1991; Di Toro &

Fitzpatrick, 1993; Di Toro, 2001). Os fluxos sãos calculados a partir da material orgânica

presente na água que sedimenta. Os sedimentos são divididos em duas camadas: uma

MODELAGENS 287

camada aeróbia ( 1 mm) e uma camada anaeróbia (H210 cm). Carbono orgânico,

nitrogênio e fósforo são transferidos para o sedimento anaeróbio pela sedimentação da

matéria orgânica particulada (i.e. fitoplâncton e detritos). Nesta camada são transformados,

através de reações de mineralização, em metano dissolvido, amônia e fósforo inorgânico.

Estes componentes são transportados então à camada aeróbia onde parte do metano e

parte da amônia são oxidados. O fluxo de oxigênio requerido para estas oxidações é a

demanda de oxigênio do sedimento (SOD). O primeiro passo do cálculo envolve a

determinação do fluxo de matéria orgânica particulada (POM) que será convertido em

formas reativa solúveis nos sedimentos anaeróbios. Os fluxos podem ser calculados como:

9 11 3 5 5(1 )POC ca a cd dt s dJ r v C r v C Hv f C (5.3.3.1)

9 7PON a Np onJ v q C v C (5.3.3.2)

7 8POP a Pp opJ v q C v C (5.3.3.3)

Onde JPOC é o fluxo de POC (carbono orgânico particulado) [gC/m²d], rca é a razão

carbono para clorofila a [gC/gChla], va é a velocidade de sedimentação do fitoplâncton

[m/d], C9 é a concentração de fitoplâncton (clorofila a) [gChla /L], rcd é a razão de carbono

para o peso seco [mgC/mgD], vdt é a velocidade de sedimentação do detrito [m/d], C11 é a

concentração do detrito [mgD/L], vs3 é a velocidade de sedimentação da substância orgânica

[m/d], fd5 é fração de DBO dissolvido na coluna de água parcela, C5 é a concentração do

DBO [mgO2/L], JPON é o fluxo de PON (nitrogênio orgânico particulado) [mgN/m²d], qNp é a

parcela de nitrogênio no fitoplâncton [mgN/gChla], von é a velocidade de sedimentação do

nitrogênio orgânico [m/d], C7 é a concentração de nitrogênio orgânico [mgN/L], JPOP é o fluxo

de POP (fósforo orgânico particulado) [mgP/m²d], qPp é a parcela de fósforo no fitoplâncton

[mgP/gChla], vop é a velocidade de sedimentação do fósforo orgânico [m/d] e C8 é a

concentração de fósforo orgânico [mgP/L].

Cada um dos fluxos dos nutrientes é dividido em três frações: lábil ou instável (G1),

lentamente reativa (G2) e não- reativa (G3). No caso do fluxo de carbono (JPOC) temos a

parcela lábil dada por:

, 1 1POC G POC CJ J f (5.3.3.4)

e o fluxo de POC que reage lentamente dado por:


, 2 2POC G POC CJ J f (5.3.3.5)

É desenvolvido um balanço de massa na camada para calcular a concentração de

cada fração na camada anaeróbia. A Tabela 5.3.3.1 mostra os parâmetros utilizados na

equação da POC lábil e que reage lentamente. Para POC lábil, o balanço de massa é escrito

como:

2, 12 , 1 , 1 2 2, 1 2 2, 1

GPOC G POC G G G

dPOCH J k H POC w POC

dt

(5.3.3.6)

Fazendo 2, 1 20GPOC C, teremos:

, 120 2, 1 20

2 2

POC GPOC G

JdC wk C

dt H H

(5.3.3.7)

Onde:

2, 1

2POC G

wk

H

, 1

2

POC GJ

H

Ou ainda:

2020+

dCC

dt

(5.3.3.8)

A solução da equação (5.3.3.7) para a condição inicial:

20 20,0( 0)C t C (5.3.3.9)

é dada por:

20 20,0( ) 1 exp( ) exp( )C t t C t

(5.3.3.10)

O fluxo do carbono lábil dissolvido pode ser calculado como

MODELAGENS 289

, 1 , 1 2 20C G POC GJ k H C (5.3.3.11)

De forma similar, o balanço de massa pode ser escrito para calcular o carbono

orgânico que reage lentamente POC2,G2 = C21 e desprezando os efeitos da variação de

temperatura, como:

, 221 2, 2 21

2 2

POC GPOC G

JdC wk C

dt H H

(5.3.3.12)

Onde:

2, 2

2POC G

wk

H

, 2

2

POC GJ

H

Ou ainda:

2121+

dCC

dt

(5.3.3.13)


21 21,0( 0)C t C (5.3.3.14)

é dada por:

21 21,0( ) 1 exp( ) exp( )C t t C t

(5.3.3.15)

O fluxo do carbono dissolvido que reage lentamente pode ser calculado como

, 2 , 2 2 21C G POC GJ k H C (5.3.3.16)

O fluxo total de carbono dissolvido gerado no sedimento anaeróbio é:

2,1, GCGCC JJJ (5.3.3.17)


Tabela 5.3.3.1- Parâmetros utilizados na equação da POC lábil e que reage lentamente.

H2 Altura da camada anaeróbia M

JPOC,G1 Fluxo de POC lábil gO2/m3

kPOC,G1 Taxa de mineralização da POC lábil /d

w2 Velocidade de enterramento m/d

C20 Concentração da fração lábil de POC da

camada anaeróbia

gO2/m³

C20,0 Concentração inicial da fração lábil de POC

da camada anaeróbia

gO2/m³

fC1 Fração de lábil do fluxo de POC

JC,G1 Fluxo do carbono lábil dissolvido gO2/m²d

C21 Concentração de POC que reage lentamente


gO2/m³

C21,0 Concentração inicial de POC que reage

lentamente da camada anaeróbia

gO2/m³

kPOC,G2 Taxa de mineralização da POC que reage

lentamente

/d

fC2 Fração do fluxo de POC que reage

lentamente

JC,G2 Fluxo do carbono dissolvido que reage

lentamente

gO2/m²d

JC Fluxo total de carbono dissolvido gerado no

sedimento anaeróbio

gO2/m²d

De forma semelhante, o fluxo total de do nitrogênio dissolvido gerado no sedimento

anaeróbio é dado por:

, 1 , 2N N G N GJ J J (5.3.3.18)

Onde:

, 1PON GJé o fluxo de PON lábil, , 1 1PON G PON NJ J f

e

, 2PON GJé o fluxo de PON que reage lentamente, , 2 2PON G PON NJ J f

MODELAGENS 291

E ainda:

, 1 , 1 2 22N G PON GJ k H C (5.3.3.19)

, 2 , 2 2 23N G PON GJ k H C (5.3.3.20)

Para calcular C22, concentração da fração lábil de PON da camada anaeróbia e C23,

concentração de PON que reage lentamente da camada anaeróbia, teremos:

22 22,0( ) 1 exp( ) exp( )C t t C t

(5.3.3.21)

Onde:

2, 1

2PON G

wk

H

, 1

2

PON GJ

H

E:

23 23,0( ) 1 exp( ) exp( )C t t C t

(5.3.3.22)

Onde:

2, 2

2PON G

wk

H

, 2

2

PON GJ

H

Os parâmetros são mostrados na Tabela 5.3.3.2.


Tabela 5.3.3.2- Parâmetros utilizados na equação da PON lábil e que reage lentamente.

H2 Altura da camada anaeróbia m

JPON,G1 Fluxo de PON lábil transferido para a camada anaeróbia gN/m²d

kPON,G1 Taxa de mineralização da PON lábil /d

w2 Velocidade de enterramento para PON m/d

C22 Concentração da fração lábil de PON da camada

anaeróbia

gN/m³

C22,0 Concentração inicial da fração lábil de PON da camada

anaeróbia

gN/m³

fN1 Fração de lábil do fluxo de PON

JN,G1 Fluxo do nitrogênio lábil dissolvido gN/m²d

JPON,G2 Fluxo de PON que reage lentamente para a camada

anaeróbia

gN/m²d

kPON,G2 Taxa de mineralização da PON que reage lentamente /d

C23 Concentração de PON que reage lentamente da camada

anaeróbia

gN/m³

C23,0 Concentração inicial de PON que reage lentamente da

camada anaeróbia

gN/m³

fN2 Fração do fluxo de PON que reage lentamente

JN,G2 Fluxo do nitrogênio dissolvido que reage lentamente gN/m²d

JN Fluxo total de nitrogênio dissolvido gerado no sedimento

anaeróbio

gN/m²d

É possível estimar a demanda de oxigênio da camada aeróbia, SOD, dependente das

concentrações de amônia e metano, que para serem calculadas dependem de s, que é

função de SOD. Os parâmetros usados nesta etapa são mostrados na Tabela 5.3.3.2. Neste

modelo a seguinte rotina é usada:

Os fluxos JC e JN são determinados;

Estima-se SOD inicial:

maxN

init CR

ASOD J CSOD

A

(5.3.3.23)

MODELAGENS 293

Onde:

max 2 D S CCSOD k C J (5.3.3.24)

A concentração de saturação do metano é calculada como:

Ts

HC

20024.1

101100

(5.3.3.25)

Calcula-se SOD como:

2 21

( ) ( )2 1 sech 1 sechN

i D S C c C Ni R i

AO O O OSOD k C J k J k

SOD A SOD

(5.3.3.26)

Verificar se o SOD estimado:

1

2

i iE

SOD SODSOD

(5.3.3.27)

Verificar a convergência, calculando o erro relativo:

1 100%E ia

E

SOD SOD

SOD

(5.3.3.28)

Sea é maior que o usado como critério de parada s, considera SODinit = SOD e volta

para o passo 2.

Se a convergência é adequada (a s), calcula os fluxos.

Tabela 5.3.3.3 - Parâmetros utilizados na equação da SOD.

AN gO2/gN

AR gO2/gN

Cs Concentração de saturação do

metano

gO2/m³

KC m/dia

KN m/dia

O2(O) Concentração de oxigênio próximo ao

sedimento

mg O2/L

SOD Demanda de oxigênio no sedimento gO2/m²d


É possível determinar fluxo de metano dissolvido. Se O fluxo total de carbono

dissolvido gerado no sedimento anaeróbio, JC, é suficientemente grande ( 2KL12Cs), o gás

metano será formado. Neste caso, o fluxo pode ser corrigido para a perda do gás,

4, 122CH d L s CJ K C J (5.3.3.29)

Onde JCH4,d é o fluxo de metano dissolvido (expresso em oxigênio equivalente) que é

gerado no sedimento anaeróbio e transferido para a camada aeróbia de sedimento

[gO2/m²d], Cs é a concentração de saturação do metano expressa em oxigênio equivalente

[mgO2/L]. Se JC < 2KL12Cs, então não ocorre formação de gás:

4,CH d CJ J (5.3.3.30)

O balanço de massa do metano na camada aeróbia é dado por:

1,4204

21,4

1,4,4

1,4

1 CHs

CHcsJdt

dCHH T

CH

CH

fdCH

(5.3.3.31)

Onde:

4, 122CH d L s CJ K C J (5.3.3.32)

Fazendo 4,1 24CH C, teremos:

24, 4,124

241 1 1 1

fCH d CHscJdC sC

dt H H H sH

(5.3.3.33)

Onde:

24,1

1 1

CHs

H sH

4,

1 1

fCH d scJ

H H

Ou ainda:

2424+

dCC

dt

(5.3.3.34)

MODELAGENS 295


24 24,0( 0)C t C (5.3.3.35)

é dada por:

24 24,0( ) 1 exp( ) exp( )C t t C t

(5.3.3.36)

O carbono orgânico dissolvido é convertido para metano no sedimento anaeróbio.

Considerando JCH4 o fluxo total de metano produzido para a água sobrejacente (overlying

water) expresso em oxigênio equivalente [gO2/m²d] e pode ser calculado como:

4 24 12CHJ s C C (5.3.3.37)

Onde:

2(0)OD

SOD SODs

C O

(5.3.3.38)

Tabela 5.3.3.4 - Parâmetros utilizados na equação de fluxo de metano.

C24 Concentração de metano na camada aeróbia gO2/m³

C24,0 Concentração inicial de metano na camada

aeróbia

gO2/m³

O2(0) Concentração de oxigênio dissolvido próximo ao

fundo

C5 Concentração de DBO gO2/m³

CH4,1 Velocidade de reação para oxidação de metano

nos sedimentos aeróbios

m/dia

KL12= KD Coeficiente de transferência de massa por difusão cm/dia

É possível ainda determinar o fluxo total de metano usando a formulação

desenvolvida por Di Toro et al., (1990), que divide o cálculo entre o fluxo de metano na

interface sedimento-água, J[CH4(aq)], e o que resta, produz metano que escapa como um

fluxo de gás de metano, J[CH4(g)]. O mesmo desenvolvimento é feito para o fluxo de


amônia na interface sedimento-água, J[NH4], e o fluxo de gás de nitrogênio, J[N2(g)], dado

por:

C

24 4

(0)( ) 2 sech KCH D s C

OJ J CH aq K C J

SOD

(5.3.3.39)

4( ) 2C D s CJ CH g J K C J (5.3.3.40)

N

24

(0)sech KC

R

J OJ NH

A SOD

(5.3.3.41)

N

22

(0)( ) 1-sech KC

R

J OJ N g

A SOD

(5.3.3.42)

5.3.4 Dados Usados pelo Modelo de Qualidade de Água

O objetivo desta aplicação é mostrar resultados preliminares obtidos pelo SisBAHIA®

para o reservatório de Funil, RJ. Não houve qualquer calibração e validação dos resultados.

Além disso, a modelagem dos processos envolvidos está em desenvolvimento e sendo

aprimorada. O problema consiste na modelagem bidimensional dos parâmetros de qualidade

de água usando os resultados do modelo hidrodinâmico desenvolvido pela COPPE/UFRJ, e

o cálculo dos fluxos. Os resultados do padrão de circulação hidrodinâmico que não serão

mostrados neste relatório. Conhecendo o padrão de circulação hidrodinâmico do

reservatório para um cenário de variações de vazões, é possível definir as cargas para a

modelagem dos parâmetros de qualidade, e assim, definir os cenários de modelagem. O

cenário desenvolvido considera o intervalo entre os anos de 2011 e 2012, onde as cargas

afluentes foram obtidas a partir de medições realizadas nos rios efluentes ao reservatório. A

Tabela 5.3.4.1 mostra os valores usados na simulação.

MODELAGENS 297

Tabela 5.3.4.1 - Valores de concentrações medidas usadas como condição de contorno pelo SisBAHIA®.

FL 10 FL 34 FL 48

OD

(mg/L)

julho/11 5.65 6.31 5.93

outubro/11 8.90 9.98 10.30

janeiro/12 7.96 9.01 8.8

maio/12 7.02 8.04 7.30

P_org

(ug/L)

julho/11 53.4 21.3 39.7

outubro/11 57.5 21.55 41.4

janeiro/12 56.2 21.8 18.4

maio/12 23.4 20.1 27.46

P_inorg

(µg/L)

julho/11 34.9 4.9 5.1

outubro/11 23.1 6.2 3.7

janeiro/12 20.9 7.5 5.5

maio/12 19 0.6 0.04

N_org.

(µg/L)

julho/11 398.1 474.3 1043.8

outubro/11 334.5 11.9 904.7

janeiro/12 548.4 250.7 265.6

maio/12 366.8 362.9 451.3

Nitrato

(µg/L)

julho/11 1347.9 656.7 513

outubro/11 1153.9 555.5 559.2

janeiro/12 1451.3 516.7 658.9

maio/12 1086.3 902 983.9

Amonia

(µg/L)

julho/11 193 167.3 195

outubro/11 30.7 1581.5 12.7

janeiro/12 55.5 19.4 26.2

maio/12 58.4 28.5 33.8


DBO

(mg/L)

julho/11 4.72 3.77 2.87

outubro/11 9.02 5.16 8

janeiro/12 6.4 5 4.2

maio/12 5.38 3.73 5.69

Detrito

(mg/L)

julho/11 3.14 2.56 3.15

outubro/11 0.24 5 0.27

janeiro/12 3.4 0.2 1

maio/12 1.73 0.68 0.26

C_Inorg

(mg/L)

julho/11 2.33 2.27 2.7

outubro/11 4.84 11.6 5.6

janeiro/12 4.9 5.6 5.9

maio/12 5.11 7.02 7.36

Temp.

(°C)

julho/11 20.32 22.45 23.27

outubro/11 20.80 24.30 23.80

janeiro/12 20.64 23.5 23.35

maio/12 20.48 22.70 22.90

As demais condições usadas nas simulações são:

Variáveis meteorológicas: os dados de radiação solar usados no modelo referem-se a

séries geradas pelo SisBAHIA® e são considerados variáveis no tempo e espacialmente

homogêneos; umidade permanente e igual a 80% e temperatura do ar máxima de 30,0 ºC e

mínima de 20 ºC, com variação diária.

Condição inicial: os valores referentes às condições iniciais foram obtidos a partir de

medições realizadas no reservatório. Considerando que, rapidamente, o modelo perde a

memória da condição inicial, as concentrações e os valores de temperatura foram

considerados uniformes no domínio, com os seguintes valores:

MODELAGENS 299

Temperatura – CT (x, y, 0) = 22,000C;

Nitrogênio Orgânico – C7 (x, y, 0) = 0,9250 mg N/L;

Nitrogênio Amoniacal– C1 (x, y, 0) = 0,15 mg N/L,

Nitrogênio Nitrato – C2 (x, y, 0) = 0,90 mg N/L,

Demanda Bioquímica de Oxigênio – C5 (x, y, 0) = 3,0 mg O2/L;

Oxigênio Dissolvido – C6 (x, y, 0) = 6,41 mg O2/L,

Clorofila_a – C4 (x, y, 0) = 5,0 µg /L;

Biomassa de Zooplâncton – C9 (x, y, 0) = 0,00 mg /L;

Fósforo Orgânico – C8 (x, y, 0) = 0,11 mg P/L;

Fósforo Inorgânico Reativo – C3 (x, y, 0) = 0,00283 mg P/L;

Carbono Inorgânico Dissolvido – C10 (x, y, 0) = 2,44 mg C/L;

Detrito - – C11 (x, y, 0) = 3,55 mg D/L.

Fronteira de Terra: no SisBaHiA® presume-se que, se houver efluxo advectivo no

contorno, i.e. no ponto onde a velocidade normal é positiva, a concentração da água que sai

é definida pelo escoamento interno. Assim, não é necessário impor uma condição de efluxo,

já que esta será naturalmente satisfeita pela formulação fraca em elementos finitos.

Portanto, efetivamente, as condições só são impostas em situações de afluxo com

velocidade normal não nula, i.e., no ponto onde a velocidade normal é negativa. Estes

pontos correspondem aos rios da bacia contribuinte do reservatório, mostrada na Figura

5.3.4.1, sendo necessário especificar os valores de todos os parâmetros de qualidade de

água durante o período de simulação. A tabela 5.3.4.1mostra os valores usados.

Os parâmetros relacionados na simulação numérica do transporte advectivo e difusivo

podem ser observados na tabela 5.3.4.2. O coeficiente de difusão turbulenta representa a

mistura devida à turbulência gerada principalmente pelo fundo, podendo ser decomposto

segundo as direções longitudinais e transversais. Fischer et al., (1990) parametrizou o

coeficiente de difusão como função das escalas da dispersão longitudinal e transversal,

usadas para facilitar a calibração, e da velocidade de atrito característica. Somada a este

modelo é possível considerar valores constantes, fornecidos pelo modelador. Detalhes sobre


o modelo de transporte e os parâmetros considerados podem ser encontrados em Cunha et

al., (2002).

Tabela 5.3.4.2 - Parâmetros utilizados na simulação numérica do modelo de transporte advectivo-difusivo.

Parâmetros Valores

Dxx(m2/s) Calculado pelo

modelo

Dxy(m2/s) Calculado pelo

modelo

Dyy(m2/s) Calculado pelo

modelo

t (s) 30,0

Número de Peclèt Maximo 10,0

(escala da dispersão longitudinal) 1,0

β (escala da dispersão transversal) 1,0

Os parâmetros usados nas reações cinéticas do modelo de qualidade da água são

mostrados na tabela 5.3.4.3. A definição destes parâmetros representa um desafio na

utilização de modelos de qualidade de água com caráter preditivo considerando que os

próprios modelos são simplificações exageradas da realidade e, portanto, seus parâmetros

tentam condensar uma quantidade de fenômenos muitas vezes impossível de se expressar

por apenas um número. Assim, é possível supor que tais parâmetros terão um

comportamento dentro de uma faixa de valores ou ainda, supor que eles podem ser

considerados na média, de modo que os erros para mais e para menos se compensem.

Tabela 5.3.4.3 - Parâmetros utilizados na simulação numérica do modelo de qualidade da água para as substâncias já implementadas.

Símbolo Parâmetro Valor Unidades

kg(20) Taxa de crescimento do fitoplâncton a 20ºC 2,0 /d

kSn Constante de meia saturação de N 50,0 µgN/L

ksP Constante de meia saturação de P 50,0 µgP/L

MODELAGENS 301

Is Nível ótimo de luz 145 Ly/d

ksa Constante de meia saturação para predação de

zooplâncton sobre o fitoplâncton 10 (µgChla/L)

kgz(20) Taxa de predação do fitoplâncton pelo

zooplâncton a 20ºC 0,5 m³/gC.d

kra(20) Perdas de fitoplâncton por respiração e excreção

a 20 °C 0,2 /d

krz(20) Perdas do zooplâncton por respiração e excreção

a 20°C 0,03 /d

Ez Eficiência de predação do zooplâncton sobre

algas 0,5 -

kgzc(20) Perdas do zooplâncton por predação 0,05 /d

fon Fração de morte e respiração do fitoplâncton

reciclada para nitrogênio orgânico 0,5 -

kam Constante de meia saturação para preferência de

amônia 50 µgN/L

roc Quantidade de oxigênio consumido na

decomposição de um grama de carbono orgânico 2,67 gO/gC

rpa máx Razão máxima de fósforo/clorofila nas células dos

fitoplânctons 5,0 gP/gChla

rpa mín Razão mínima de fósforo/clorofila nas células dos

fitoplânctons 0,5 gP/gChla

rna máx Razão máxima de nitrogênio/clorofila nas células

dos fitoplânctons 12,0 gN/gChla

rna mín Razão mínima de nitrogênio/clorofila nas células

dos fitoplânctons 3,0 gN/gChla


rca Razão carbono/clorofila nas células dos

fitoplânctons 10 gC/gChla

fD5 Fração de DBO dissolvido na coluna de água 0,5 -

fD7 Fração de nitrogênio orgânico dissolvido na

coluna de água 1,0 -

fD8 Fração de fósforo orgânico dissolvido na coluna

de água, 0,85 -

fop Fração de morte e respiração da fitoplâncton

reciclada para fósforo orgânico 0,5 -

k12(20) Coeficiente de nitrificação em 20°C 0,1 /d

kD(20) Coeficiente de desnitrificação em 20°C 0,09 /d

k71(20) Coeficiente de amonificação em 20°C 0,08 /d

k83(20) Coeficiente de mineralização do fósforo orgânico

em 20°C 0,2 /d

ka(20) Coeficiente de reaeração em 20°C 1,2 /d

kD(20) Coeficiente de desoxigenação em 20°C 0,2 /d

kDBO Constante de meia saturação para oxidação da

DBO 0,5 mgO2/L

kNIT Constante de meia saturação da nitrificação por

limitação de oxigênio 2,0 mgO2/L

kNO3 Constante de meia saturação da desnitrificação

por limitação de oxigênio 0,1 mgO2/L

kea Taxa de mortalidade do fitoplâncton 0,1 /d

kez Taxa de mortalidade do zooplâncton 0,01 /d

SOD(20) Demanda de oxigênio no sedimento em 20°C 1,0 gO2/m²d

MODELAGENS 303

vs3 Velocidade de deposição de substância orgânica 0,01 m/d

vs4 Velocidade de sedimentação da biomassa 0,15 m/d

vfr Velocidade de precipitação do fósforo inorgânico 0,4 m/3

Figura 5.3.4.1 - Localização das estações onde as concentrações foram medidas e são comparadas com os valores obtidos pelo modelo de qualidade de água, com destaque paras as seções onde são especificados valores de concentração prescrita (entrada).

5.3.5 Dados Usados pelo Modelo de Fluxo

No cálculo dos fluxos e das novas substâncias implementadas no SisBAHIA®,

Carbono Inorgânico Dissolvido, Detrito e Metano, vários parâmetros foram utilizados. A

Tabela 5.3.5.1 mostra os parâmetros utilizados. A definição destes parâmetros representa o

principal desafio na utilização de modelos de qualidade de água com caráter preditivo.

Existem poucas campanhas de medição e a própria precariedade de muitas das próprias


técnicas de medição, limitam tanto a quantidade quanto a qualidade dos dados para

calibração destes parâmetros. E ainda, tais parâmetros irão assumir certos valores que

podem mudar com o tempo e que podem precisar de nova calibração. No entanto, muitos

destes valores são mais ou menos independentes de situações específicas (ou seja, são

mais ou menos universais), além de muitos serem adimensionais (ou seja, de independerem

de escala do problema). De maneira semelhante, é possível supor que tais parâmetros terão

um comportamento dentro de uma faixa de valores. Portanto, é sempre razoável a utilização

de valores destes parâmetros obtidos a partir de valores da literatura existente (Di Toro,

1978; Di Toro et al.,1990; Chapra et al., 2008).

Tabela 5.3.5.1 - Parâmetros utilizados no cálculo das equações da POC lábil e que reage lentamente, das equações da PON lábil e que reage lentamente, na equação da SOD e nas equações de fluxo.

Símbolo Parâmetro Valor Unidade

kdt Taxa de dissolução 0.5 [/d]

vdt Velocidade de sedimentação do detrito 0.01 [m/d]

rda Razão detrito/ clorofila no fitoplâncton 0.1 gD/mgChla

0 Fração da CO2 no Carbono Inorgânico total –

função do pH

0.5

rod Razão oxigênio/carbono 1.068 mgO2/mgC

rcd Razão entre carbono detrito 2.5 gD/gC

H2 Altura da camada anaeróbia 0.001 m

kPOC,G1 Taxa de mineralização da POC lábil 0.005 /d

w2 Velocidade de enterramento 0.001 m/d

C20,0 Concentração inicial da fração lábil de POC


0.1 gO2/m³

fC1 Fração de lábil do fluxo de POC 0.30

C21,0 Concentração inicial de POC que reage


1.0 gO2/m³

kPOC,G2 Taxa de mineralização da POC que reage

lentamente

0.0001 /d

fC2 Fração do fluxo de POC que reage

lentamente

1- fc1-015

kPON,G1 Taxa de mineralização da PON lábil 0.05 /d

w2 Velocidade de enterramento para PON 0.001 m/d

MODELAGENS 305

C22,0 Concentração inicial da fração lábil de PON


0.1 gN/m³

fN1 Fração de lábil do fluxo de PON 0.30

kPON,G2 Taxa de mineralização da PON que reage

lentamente

0.01 /d

C23,0 Concentração inicial de PON que reage


1.0 gN/m³

fN2 Fração do fluxo de PON que reage

lentamente

1- fN1-015

AN 1.714 gO2/gN

AR 15.2 gO2/gN

KC 0.575 m/dia

KN 0.897 m/dia

C24,0 Concentração inicial de metano na camada

aeróbia

1.0 gO2/m³

O2(0) Concentração de oxigênio dissolvido próximo

ao fundo

0.1COD

CH4,1 Velocidade de reação para oxidação de

metano nos sedimentos aeróbios

0.575 m/d

KL12= KD Coeficiente de transferência de massa por

difusão

0.139 cm/d

KM Taxa de oxidação do metano 0.283 /d

5.3.6 Modelos de qualidade da água e de fluxo – Resultados

As figuras 5.3.6.1 a 5.3.6.4 mostram resultados de concentração de varias

substâncias e os valores de temperatura obtidos pelo SisBAHIA® para a simulação descrita

no item anterior, no dia 28 de novembro. O primeiro ponto a se notar, é que o SisBAHIA® é

capaz de mostrar a distribuição espacial as concentrações e dos valores de temperatura,

obtendo resultados estáveis e consistentes. Isto é razoável, na medida em que os

meandros, presentes no reservatório, passam a acumular substâncias, e apresentam um

decréscimo das concentrações de oxigênio dissolvido. É possível observar a clara existência

de um canal preferencial de escoamento, onde possivelmente não haverá problema de

estagnação. Em alguns dos dendritos, foram detectados possíveis pontos de estagnação

para os quais pode haver tempos de residência mais longos.


As figuras 5.3.6.5 a 5.3.6.22 mostram a variação temporais, nas estações F30, F40 e

F50, para diversas substâncias, no reservatório de Funil. Observa-se que o modelo é

estável, sendo capaz de simular tais substâncias por um longo período. Ainda, estes

resultados indicam o predomínio de boas condições de oxigenação. Sabe-se que os

modelos, por constituírem-se em representações simplificadas da realidade, necessitam do

correto emprego de coeficientes diversos para o desenvolvimento de prognósticos de

qualidade da água. A listagem dos coeficientes aqui empregados é baseada em indicações

da literatura técnica e na experiência prévia da equipe na elaboração de estudos

semelhantes. A determinação numérica dos coeficientes a serem adotados reveste-se

evidentemente de um grau de incerteza, notadamente para o caso de parâmetros de

qualidade da água, os quais estão sujeitos a influências de natureza estocástica (chuvas,

ventos, radiação solar).

Figura 5.3.6.1 - Valores de temperatura (°C) obtidas numericamente pelo SisBAHIA® no Reservatório de Funil no dia 28 de novembro.

MODELAGENS 307

Figura 5.3.6.2 - Concentrações de DBO (mg/L) obtidas numericamente pelo SisBAHIA® no Reservatório de Funil no dia 28 de novembro.

Figura 5.3.6.3 - Concentrações de OD (mg/L) obtidas numericamente pelo SisBAHIA® no Reservatório de Funil no dia 28 de novembro.


Figura 5.3.6.4 - Concentrações de Nitrato (mg/L) obtidas numericamente pelo SisBAHIA® no Reservatório de Funil no dia 28 de novembro.

Figura 5.3.6.5 - Comparação entre valores de temperatura, em °C, obtidos numericamente pelo SisBAHIA® e valores medidos no reservatório de Funil na estação F30. A posição da estação está mostrada na Figura 5.3.4.1.

0.00

5.00

10.00

15.00

20.00

25.00

30.00

1-jun 21-jun 11-jul 31-jul 20-ago 9-set 29-set 19-out 8-nov 28-nov 18-dez 7-jan

Temperatura_SisBaHia Temperatura_Medida

MODELAGENS 309

Figura 5.3.6.6 - Comparação entre as concentrações de OD e DBO, em mg/L, obtidas numericamente pelo SisBAHIA® e concentrações medidas no reservatório de Funil na estação F30. A posição da estação está mostrada na Figura 5.3.4.1.

Figura 5.3.6.7 - Comparação entre as concentrações de Amônia e Nitrato, em mg/L, obtidas numericamente pelo SisBAHIA® e concentrações medidas no reservatório de Funil na estação F30. A posição da estação está mostrada na Figura 5.3.4.1.

0.00

2.00

4.00

6.00

8.00

10.00

12.00


OD__SisBaHia DBO__SisBaHia

OD_Medido DBO_Medido

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

1.80

2.00


Amônia_SisBaHia Nitrato_SisBaHia

Amônia_Medido Nitrato_medido


Figura 5.3.6.8 - Comparação entre as concentrações de Fósforo Inorgânico, em mg/L, obtidas numericamente pelo SisBAHIA® e concentrações medidas no reservatório de Funil na estação F30. A posição da estação está mostrada na Figura 5.3.4.1.

Figura 5.3.6.9 - Comparação entre valores de fluxo de metano do sedimento aeróbio para a água, J[CH4(água)], em mgC/m².dia, obtidos numericamente pelo SisBAHIA® e concentrações medidas no reservatório de Funil na estação F30. A posição da estação está mostrada na Figura 5.3.4.1.

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

0.45

0.50


P_Inorgânico_SisBaHia P_Inorgânico_Medido

0.00

200.00

400.00

600.00

800.00

1000.00

1200.00


Fluxo Metano_SisBaHia Fluxo Metano_Medido

MODELAGENS 311

Figura 5.3.6.10 - Valores de fluxo de CO2 da água, em mgC/m².dia, obtidos numericamente pelo SisBAHIA® no reservatório de Funil na estação F30. A posição da estação está mostrada na Figura 5.3.4.1.

Figura 5.3.6.11 - Comparação entre valores de temperatura, em °C, obtidos numericamente pelo SisBAHIA® e valores medidos no reservatório de Funil na estação F40. A posição da estação está mostrada na Figura 5.3.4.1.

0.00

500.00

1000.00

1500.00

2000.00

2500.00

3000.00

3500.00

4000.00


0.00

5.00

10.00

15.00

20.00

25.00

30.00


Temperaura_SisBaHia Temperatura_Medida




0.00

2.00

4.00

6.00

8.00

10.00

12.00


OD_SisBaHia DBO_SisBaHia


0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

1.80

2.00




MODELAGENS 313



0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

0.45

0.50


P_Inorgânico__SisBaHia P_Inorgânico_Medido

0.00

50.00

100.00

150.00

200.00

250.00

300.00

350.00

400.00

450.00





Figura 5.3.6.17 - Comparação entre valores de temperatura, em ºC, obtidos numericamente pelo SisBAHIA® e valores medidos no reservatório de Funil na estação F50. A posição da estação está mostrada na Figura 5.3.4.1.

-5000.00

-4000.00

-3000.00

-2000.00

-1000.00

0.00

1000.00

2000.00

3000.00


0.00

5.00

10.00

15.00

20.00

25.00

30.00


Temperatura_SisBaHia Temperatura_Medidao

MODELAGENS 315



0.00

2.00

4.00

6.00

8.00

10.00

12.00


OD_SisBaHia DBO_SisBaHia


0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20







0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

0.45

0.50


P_Inorgânico_SisBaHia P_Inorgânico_Medido

0.00

20.00

40.00

60.00

80.00

100.00

120.00

140.00



MODELAGENS 317


5.4 Modelagens Estatísticas para Identificação de Variáveis Relevantes na

Definição dos Fluxos de GEE em Reservatórios.

Foi realizada uma modelagem estatística tendo como base de um lado, fluxos de GEE

nos reservatórios, tanto os fluxos na interface sedimento-água quanto os fluxos na interface

água-atmosfera; e de outro, variáveis de estado dos reservatórios potencialmente relevantes

para explicar a variabilidade dos fluxos citados. A tabela 5.4.1 apresenta os fluxos e as

variáveis de estado. Foram disponibilizados para o estudo valores representativos de fluxos

e variáveis de estado em cada reservatório para cada campanha obtidos dos conjuntos de

medições pontuais feitas pelas equipes de campo fazendo uso ou da média ou da mediana.

A média das medições pontuais foi adotada como valor representativo para as variáveis de

estado e dos fluxos na interface Sedimento-água. No caso dos fluxos na água, adotou-se a

mediana.

-5000.00

-3000.00

-1000.00

1000.00

3000.00

5000.00

7000.00

9000.00



Tabela 5.4.1 - Fluxos de Gases de Efeito Estufa e Variáveis de Estado.

Equipe VARIÁVEIS SIGLA Lambda

IIEGA

Concentração de CH4 no Sedimento CMSED 0

Concentração de CO2 no Sedimento CCSED 0

Fluxo Difusivo CH4 na Interface Sedimento-Água FDMSED

0

Fluxo Difusivo CO2 na Interface Sedimento-Água FDCSED

0

Taxa de Oxidação de CH4 no Sedimento TOMSED 0

DBO no Sedimento DBOSED 0

Carbono Orgânico no Sedimento COSED 0

Temperatura da Água na Interface Sedimento-Água TAISA

1,5

Oxigênio Dissolvido na Interface Sedimento-Água ODISA

1,0

Acetato no Sedimento ACESED -

COPPE

Taxa de Sedimentação Carbono Fresco TSCF -

Taxa de Sedimentação Carbono Permanente TSCP 0,5

Carga Mássica Carbono Total CMCT 0

Fluxo Difusivo CH4 na Água (Reservatório) FDMAGR 0

Fluxo Difusivo CO2 na Água (Reservatório) FDCAGR 1

Fluxo Ebulitivo CH4 na Água (Reservatório) FEMAGR 0

Fluxo Ebulitivo CO2 na Água (Reservatório) FECAGR 0

Fluxo Difusivo CH4 na Água (Jusante) FDMAGJ 0

Fluxo Difusivo CO2 na Água (Jusante) FDCAGJ 0,5

Temperatura do Ar TAR 2,0

INPE Fluxo Difusivo CH4 na Água (Reservatório) FDMAGR2 0

Temperatura da Água Campanhas INPE TAS2 3,0

UFJF

Oxigênio Dissolvido ODR 0

Turbidez TURB 0,3

Temperatura da Água TAS3 3,0

Temperatura do Ar TAR3 1

Biomassa Total (Fito+Bact+Zoo) BIOT 0

pCO2 PCO2 -

Material em Suspensão MSUS -

Carbono Total CTOT 0,5

Carbono Orgânico Dissolvido COD 0,3 Carbono Orgânico Total COT 0,5

Carbono Orgânico Particulado COP 0

Nitrogênio Inorgânico Dissolvido NID 0

Nitrogênio Orgânico Total NOT 0

Fosfato ORTOFOSF 0

Fósforo Total FOSTOT 0

UFPA Abundância Metanogênica ABUMNG -

Abundância Metanotrófica ABUMNT -

MODELAGENS 319

O conjunto de dados foi armazenado em uma matriz com 32 linhas, uma para cada

campanha, e 39 colunas, uma para cada das nove variáveis de fluxo, e uma para cada das

trinta variáveis de estado. Esta matriz não é completa já que em algumas campanhas nem

todas as variáveis e fluxos foram coletados. A Figura 5.4.1 ilustra a ocorrência de falhas na

matriz. Para se conseguir uma matriz completa fez-se necessário a sua simplificação.

Figura 5.4.1 - Matriz de Medições de Variáveis de Estado e Fluxos.

A primeira campanha de Xingó foi retirada da matriz por apresentar falha em 15

variáveis. A seguir usou-se como critério retirar variáveis de estado que apresentavam falhas

em mais de duas campanhas. Por este critério foram abandonadas as variáveis pCO2,

TSCF, ACSED, MSUS, ABUMNG, ABUMNT. Adicionou-se ainda à matriz de medições uma

coluna, denominada IDADE, contendo as idades dos reservatórios no ano de 2013, para ser

utilizada ainda como potencial variável explicativa das variações dos fluxos. A matriz

resultante englobou 32 linhas e 34 colunas, correspondendo a 9 variáveis de fluxo e 25

variáveis explicativas (Figura 5.4.2).

30

25

20

15

10

5

1

Ob

se

rva

tio

ns (

reo

rde

red

)

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Figura 5.4.2 - Matriz de Medições de Variáveis de Estado e Fluxos Simplificada incluindo Idade.

As quinze falhas remanescentes foram preenchidas usando médias aritméticas das

medições das variáveis correspondentes; para a falha na variável ORTOFOSF da segunda

campanha de Balbina foi usada uma regressão linear com a variável FOSTOT.

Foram feitos testes para cada fluxo e variável de estado baseados na técnica de

máxima verossimilhança visando transformações de potência ou logaritmica que

verificassem a condição de normalidade das distribuições. Foi justificada a transformação

logarítmica para a maioria das variáveis. A quarta coluna da tabela 5.4.1 indica a potência da

transformação escolhida, onde lambda igual corresponde à transformação logarítmica. A

transformação logarítmica foi aplicada à variável IDADE.

Para a identificação das variáveis relevantes para cada fluxo foi aplicada a técnica

“stepwise” de seleção de modelos de regressão linear usando como critério a redução do

AIC (critério de informação de Akaike) e tomando-se como modelo inicial simplesmente o

termo de intercessão. No caso dos fluxos da interface água no reservatório, os fluxos da

interface sedimento-água também foram considerados como potenciais variáveis

explicativas e no caso dos fluxos difusivos a jusante também forma considerados como

30

25

20

15

10

5

1

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IOT

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TO

FO

SF

CT

OT

MODELAGENS 321

potenciais variáveis explicativas os fluxos da interface sedimento-água e os fluxos da

interface água no reservatório. Na tabela 5.4.2 estão apresentados para cada fluxo as

variáveis de estado que foram identificadas como explicativas e o coeficiente de

determinação resultante. As tabelas 5.4.3 a 5.4.11 detalham os ajustes obtidos.

Tabela 5.4.2 - Variáveis Explicativas Escolhidas para cada Fluxo e R2 FLUXO VARIÁVEIS R2

FDMSED ODISA, NID, IDADE, TOMSED 0,74

FDCSED COSED, TAISA, ODISA, TAS3, COP, DBOSED 0,69

FDMAGR2 FDMSED, TOMSED, COSED, ODISA, TAS2, COT 0,56

FDMAGR CMSED, CCSED, DBOSED, COSED, TAR, TAS3, COP, NOT 0,67

FDCAGR CMSED, CCSED, DBOSED, COSED ,TAS2, TAR3, NOT 0,76

FEMAGR FDMSED, BIOT, TAR, ODR 0,78

FECAGR CMSED, CCSED, DBOSED, TAR, ODR, NID, NOT 0,82

FDMAGJ FDMSED, FDCSED, TOMSED, TSCP, CMCT, FECAGR, TAR, FDMAGR2, TAS2,

BIOT, CTOT

0,94

FDCAGJ FDCSED, CMCT, TAS2, ODR, TURB, BIOT 0,77

Tabela 5.4.3 - Fluxo Difusivo de Metano na Interface Sedimento-Água.

*** Linear Model ***

Call: lm(formula = FDMSED ~ ODISA + NID + IDADE + TOMSED, data = transformado, na.action = na.exclude)

Residuals:

Min 1Q Median 3Q Max

-0.745 -0.3636 0.06019 0.2978 1.053

Coefficients:

Value Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) 0.7836 1.3370 0.5861 0.5629

ODISA -0.3749 0.0547 -6.8502 0.0000

NID 0.8902 0.1393 6.3892 0.0000

IDADE -0.7813 0.2358 -3.3139 0.0027

TOMSED 0.4205 0.1526 2.7564 0.0105

Residual standard error: 0.4871 on 26 degrees of freedom

Multiple R-Squared: 0.7395 Adjusted R-squared: 0.6994

F-statistic: 18.45 on 4 and 26 degrees of freedom, the p-value is 2.697e-007


Tabela 5.4.4 - Fluxo Difusivo de Dióxido de Carbono na Interface Sedimento-Água.


Call: lm(formula = FDCSED ~ COSED + TAISA + ODISA + TAS3 + COP + DBOSED, data = transformado, na.action

= na.exclude)

Residuals:


-0.2956 -0.136 -0.03098 0.08456 0.4712

Coefficients:


(Intercept) 4.9094 0.3632 13.5180 0.0000

COSED 0.3547 0.0785 4.5180 0.0001

TAISA 0.0210 0.0037 5.7150 0.0000

ODISA -0.0866 0.0252 -3.4328 0.0022

TAS3 -0.0001 0.0000 -5.1382 0.0000

COP -0.1808 0.0742 -2.4351 0.0227

DBOSED 0.4373 0.1239 3.5310 0.0017



F-statistic: 8.976 on 6 and 24 degrees of freedom, the p-value is 0.00003433

Tabela 5.4.5 - Fluxo Difusivo de Metano na Interface Água-Atmosfera (INPE).


Call: lm(formula = FDMAGR2 ~ FDMSED + TOMSED + COSED + ODISA + TAS2 + COT, data = transformado,

na.action = na.exclude)

Residuals:


-0.7521 -0.2233 -0.0268 0.2309 0.6874

Coefficients:


(Intercept) 2.9728 1.0555 2.8165 0.0096

FDMSED 0.4983 0.1279 3.8954 0.0007

TOMSED -0.4130 0.1419 -2.9096 0.0077

COSED -0.5481 0.1874 -2.9243 0.0074

ODISA 0.3587 0.0724 4.9542 0.0000

TAS2 0.0001 0.0000 4.6237 0.0001

COT -0.8250 0.2684 -3.0733 0.0052




Na avaliação dos fluxos de metano difusivo obtidos pelo INPE resultou em 6

variáveis: FDMSED, TOMSED, COSED, ODISA, TAS2 e COT (Tabela 5.4.5). A aplicação de

regressão multilinear com estes parâmetros resultou em um coeficiente de determinação (r2)

de 0,56. Destas variáveis foi observado coeficiente positivo para o fluxo difusivo de metano

na interface sedimento-água (FDMSED), oxigênio dissolvido na interface sedimento-água

(ODISA) e na temperatura da água (TAS2). Tanto o fluxo de metano no sedimento, como a

temperatura estão, de alguma forma, ligados a emissão de metano para a atmosfera. Já o

oxigênio dissolvido no sedimento está relacionado com a oxidação de metano, ou pode estar

relacionado à oxidação do monóxido de carbono (CO) a CO2 em um sedimento rico em

matéria orgânica. Coeficientes negativos foram observados com a taxa de oxidação do

MODELAGENS 323

metano no sedimento (TOMSED), carbono orgânico no sedimento (COSED) e carbono total

(COT). A variável TOMSED está relacionada com a oxidação do metano no sedimento e,

portanto sua relação com os fluxos de metano na superfície da água seriam esperados

negativos. O carbono orgânico no sedimento (COSED) indica a presença de material

orgânico no sedimento sujeito a transformações, podendo levar ou não a disponibilização de

substratos a serem utilizados pelos microrganismos metanogênicos. O coeficiente negativo

para o carbono total (COT) deve estar relacionado a outros processos envolvidos na

decomposição deste carbono orgânico que podem levar preferencialmente a produção de

CO2, como por exemplo, os processos relacionados com a redução de sulfato.

Tabela 5.4.6 - Fluxo Difusivo de Metano na Interface Água-Atmosfera (COPPE).


Call: lm(formula = FDMAGR ~ CMSED + CCSED + DBOSED + COSED + TAR + TAS3 + COP + NOT, data =

transformado, na.action = na.exclude)

Residuals:


-1.038 -0.1135 -0.0004427 0.2896 0.8651

Coefficients:


(Intercept) -0.4753 3.2069 -0.1482 0.8835

CMSED 0.4220 0.2848 1.4819 0.1526

CCSED -0.8361 0.5288 -1.5811 0.1281

DBOSED -0.0943 0.2517 -0.3745 0.7116

COSED 0.1027 0.2172 0.4727 0.6411

TAR 0.0009 0.0006 1.4486 0.1616

TAS3 0.0001 0.0000 2.3074 0.0308

COP -0.1885 0.1831 -1.0300 0.3142

NOT 0.6443 0.1990 3.2381 0.0038




Tabela 5.4.7 - Fluxo Difusivo de Dióxido de Carbono na Interface Água-Atmosfera *** Linear Model ***

Call: lm(formula = FDCAGR ~ CMSED + CCSED + DBOSED + COSED + TAS2 + TAR3 + NOT, data = transformado,


Residuals:


-1397 -441.3 2.603 426.2 1690

Coefficients:


(Intercept) 28534.2076 4726.7938 6.0367 0.0000

CMSED 1263.3043 424.4395 2.9764 0.0068

CCSED -3698.1267 735.0209 -5.0313 0.0000

DBOSED -1422.9988 404.0574 -3.5218 0.0018

COSED 854.5815 343.5908 2.4872 0.0206

TAS2 0.1557 0.0383 4.0608 0.0005

TAR3 -221.7292 53.4735 -4.1465 0.0004

NOT -744.6422 285.3914 -2.6092 0.0157





Tabela 5.4.8 - Fluxo Ebulitivo de Metano na Interface Água-Atmosfera. *** Linear Model ***

Call: lm(formula = FEMAGR ~ FDMSED + BIOT + TAR + ODR, data = transformado, na.action =

na.exclude)

Residuals:


-2.183 -1.082 0.05479 0.9674 3.779

Coefficients:


(Intercept) -13.8103 4.9949 -2.7649 0.0103

FDMSED 1.7261 0.3305 5.2234 0.0000

BIOT -2.1984 0.3186 -6.9010 0.0000

TAR 0.0055 0.0014 3.8125 0.0008

ODR 7.1659 2.1573 3.3217 0.0027




Tabela 5.4.9 - Fluxo Ebulitivo de Dióxido de Carbono na Interface Água-Atmosfera. *** Linear Model ***

Call: lm(formula = FECAGR ~ CMSED + CCSED + DBOSED + TAR + ODR + NID + NOT, data = transformado,


Residuals:


-1.177 -0.3172 -0.03145 0.5067 0.9021

Coefficients:


(Intercept) 5.7606 3.5880 1.6055 0.1220

CMSED 2.1226 0.3618 5.8659 0.0000

CCSED -3.2641 0.5654 -5.7730 0.0000

DBOSED -1.0792 0.3080 -3.5035 0.0019

TAR 0.0031 0.0006 5.2395 0.0000

ODR 5.4576 1.0096 5.4058 0.0000

NID -0.5877 0.2022 -2.9068 0.0079

NOT -0.8984 0.2222 -4.0429 0.0005




MODELAGENS 325

Tabela 5.4.10 - Fluxo Difusivo de Metano à Jusante na Interface Água-Atmosfera. *** Linear Model ***

Call: lm(formula = FDMAGJ ~ FDMSED + FDCSED + TOMSED + TSCP + CMCT + FECAGR + TAR + FDMAGR2 + TAS2 +

BIOT + CTOT, data = transformado, na.action = na.exclude)

Residuals:


-1.092 -0.1975 0.04433 0.2943 0.787

Coefficients:


(Intercept) 19.6478 2.8924 6.7928 0.0000

FDMSED 0.6497 0.1713 3.7924 0.0012

FDCSED -2.9280 0.4666 -6.2758 0.0000

TOMSED -0.5570 0.1989 -2.8004 0.0114

TSCP -0.0878 0.0180 -4.8867 0.0001

CMCT -0.3775 0.0824 -4.5822 0.0002

FECAGR -0.8978 0.1448 -6.2005 0.0000

TAR 0.0052 0.0008 6.2746 0.0000

FDMAGR2 0.8488 0.2363 3.5922 0.0019

TAS2 0.0002 0.0000 7.3237 0.0000

BIOT -1.2715 0.1371 -9.2742 0.0000

CTOT 1.2670 0.2307 5.4917 0.0000




Tabela 5.4.11 - Fluxo Difusivo de Dióxido de Carbono à Jusante na Interface Água-Atmosfera


Call: lm(formula = FDCAGJ ~ FDCSED + CMCT + TAS2 + ODR + TURB + BIOT, data = transformado, na.action =

na.exclude)

Residuals:


-29.59 -9.868 1.411 9.785 28.72

Coefficients:


(Intercept) 509.1993 80.5513 6.3214 0.0000

FDCSED -33.1466 10.4470 -3.1728 0.0041

CMCT -14.5501 2.2421 -6.4896 0.0000

TAS2 0.0035 0.0006 5.9972 0.0000

ODR -85.3913 23.2936 -3.6659 0.0012

TURB 20.9436 5.4879 3.8163 0.0008

BIOT -8.0466 3.8548 -2.0874 0.0476





5.5 Modelagens Estatísticas para Identificação de Fatores Ambientais

Envolvidos na Produção de GEE nos Sedimentos

Inicialmente foi realizada uma análise estatística descritiva dos dados de sedimento a

serem obtidos, onde foram calculados os valores de média, desvio padrão e coeficiente de

variação de todos os pontos de coleta e dos reservatórios como um todo para todas as

variáveis estudadas.

Para analisar as possíveis relações existentes entre as concentrações de CH4, CO2,

N2O e seus fluxos difusivos com as variáveis do sedimento e da água, foi aplicada a análise

de correlação linear simples entre essas variáveis para um nível de significância α de 5%,

cujos resultados foram apresentados na forma de matriz de correlação. Posteriormente à

análise de correlação, foi aplicada a análise de regressão múltipla passo a passo segundo

Valentin (2000), visando a identificação das variáveis ambientais que exercem maior

influência sobre as variáveis dependentes. Nessa análise as seguintes variáveis

dependentes foram consideradas: concentrações integradas de CH4, CO2 e N2O nos

sedimentos e os fluxos difusivos desses gases através da interface sedimento-água. Apenas

as variáveis físicas e químicas da água intersticial e do sedimento que apresentarem

correlação significativa com as variáveis dependentes obtidas na matriz de correlação foram

incluídas na análise de regressão múltipla passo a passo. A inclusão das variáveis

independentes mais fortemente correlatas passo a passo foi realizada automaticamente pelo

programa Statistica 7.0 (StatSoft Inc.), baseada nos valores de correlação parcial da variável

dependente com as variáveis anteriormente introduzidas na análise. A partir dessa análise

foi possível, na maioria dos casos, estimar a influência que uma variável ambiental

(independente), exerce sobre a variabilidade de uma variável dependente, no caso,

concentrações integradas dos gases e seus fluxos difusivos.

5.5.1 Batalha

Na tabela 5.5.1.1 estão apresentados os resultados da análise de regressão múltipla

passo a passo para as variáveis dependentes do reservatório de Batalha. Para a variável

dependente “concentração de CH4”, a única variável independente escolhida pelo programa

foi a matéria orgânica, que foi responsável por 59% da variabilidade da concentração de CH4

no sedimento. Essa porcentagem para uma única variável independente, no caso, a matéria

orgânica, pode ser considerada como elevada, uma vez que ela foi responsável por mais da

MODELAGENS 327

metade da explicação da ocorrência CH4 nos sedimentos. Os demais 41% de variabilidade

não explicáveis a partir das demais variáveis independentes estão relacionadas a outros

fatores ambientais desconhecidos ou não considerados no estudo.

Da mesma forma, a matéria orgânica foi a única variável escolhida responsável por

50% da variabilidade de CO2 nos sedimentos.

Para a concentração de N2O, as variáveis: nitrato, carbono orgânico total e fosfato

foram as três incluídas na análise, que juntas totalizam 53% da explicação da variabilidade

desse gás nos sedimentos em Batalha. Tanto o carbono orgânico total como o nitrato são

variáveis importantes para a produção de N2O pelo processo de desnitrificação, uma vez

que o carbono orgânico atua como substrato ao processo, sendo que o nitrato atua como

aceptor de elétrons. Portanto, o resultado da análise corrobora o resultado esperado.

A matéria orgânica foi, também, responsável por 39% e 32% da variabilidade dos

fluxos difusivos de CH4 e de CO2 na interface sedimento-água, respectivamente, ou seja,

uma influência também muito significativa para ambos os gases (Tabela 5.5.1.2). No caso do

fluxo difusivo de CO2, o íon cálcio também foi uma das variáveis independentes incluídas na

análise de regressão, responsável por 10% da sua variabilidade. A influência do íon cálcio

sobre o CO2 pode estar relacionada à dissolução de carbonato de cálcio nos sedimentos.

Já no caso do fluxo difusivo de N2O, as duas variáveis incluídas na análise de

regressão múltipla foram os íons acetato e nitrato, que juntas foram responsáveis por 33%

da explicação. De forma semelhante aos resultados da análise com a concentração de N2O,

essas variáveis ambientais atuaram como substrato e aceptor de elétrons no processo de

desnitrificação nos sedimentos, respectivamente, contribuindo para a variabilidade do fluxo

difusivo de N2O na interface sedimento-água.

Portanto, a presença de CH4 e de CO2 nos sedimentos do reservatório de Batalha e

seus fluxos difusivos através da interface sedimento-água foram fortemente influenciados

pelo teor de matéria orgânica existente. Esse resultado era esperado, uma vez que a

produção desses gases nos sedimentos está, em geral, associada à disponibilidade de

matéria orgânica, a qual é decomposta pelos microorganismos.

Já no caso do N2O nos sedimentos, tanto a concentração como o fluxo difusivo

estiveram relacionados à presença de nitrato como aceptor de elétrons e de matéria

orgânica lábil, no caso, carbono orgânico total e acetato, que atuaram como substratos para

o processo de desnitrificação e produção de N2O.


Tabela 5.5.1.1 - Batalha Regressão múltipla passo a passo. Concentrações de GEE nos sedimentos

Tabela 5.5.1.2 - Batalha Regressão múltipla passo a passo Fluxos Difusivos de GEE nos sedimentos

Variável dependente: concentração de CH4 N = 46

Passo Variável independente Intercepto Coeficiente B R2 F

Valor de

p

%

explicação

1 Mat.Orgânica (mg/g sed) -4,30375 0,1643 0,5870 62,5290 < 0,0001 59

Total de explicação (%): 59

Equação do modelo linear: Conc CH4 (mmol/m2) = -4,30375 + Mat.orgânica sed x 0,16425

p < 0,0001

Variável dependente: concentração de CO2 N = 46


Valor de

p

%

explicação

1 Mat.Orgânica (mg/g sed) 16,941 0,6625 0,4999 43,9870 < 0,0001 50


Equação do modelo linear: CO2 (mmol/m2) = 6,6246 +mat.org. x 0,612015

p < 0,0001

Variável dependente: concentração de N2O N = 46


Valor de

p

%

explicação

1 Nitrato (ug-N/L) -0,2502 0,0003 0,2516 14,7930 < 0,0001 25

2 C org.total (mg/g sed) 0,0110 0,4211 15,6370 0,0011 17

3 Fosfato (ug-P/L) 0,0001 0,5295 15,7550 0,0033 11


Equação do modelo linear: N2O (umol/L) = -0,2502 + Nitrato x 0,000274 + COT x 0,010951 + Fosfato x 0,00009

p < 0,0001

R2: coeficiente de determinação múltipla; F: valor de F do teste-F parcial; valor de p: nível descritivo (p value);

coeficiente B: coeficiente de contribuição relativa de cada variável independente sobre a predição da

variável dependente.

Variável dependente: Fluxo difusivo de CH4 N = 46


Valor de

p

%

explicação

1 Mat.Orgânica (mg/g sed) -1,72677 0,0517 0,3891 28,0270 < 0,0001 39


Equação do modelo linear: Fluxo CH4 (mmol/m2/d)= -1,72677 + Mat.org.x 0,05168

p < 0,0001

Variável dependente: Fluxo difusivo de CO2 N = 46


Valor de

p

%

explicação

1 Mat.Orgânica (mg/g sed) 0,135438 0,1910 0,3225 20,9429 p < 0,001 32

2 Cálcio (mg/L) 0,1598 0,4260 15,9544 0,0080 10


Equação: Fluxo CO2 (mmol/m2/d)= 0,135438 + Mat. org. x 0,191044 + cálcio x 0,159847

p < 0,0001

Variável dependente: Fluxo difusivo de N2O N = 46


Valor de

p

%

explicação

1 Acetato (mg/L) -0,9836 0,0055 0,2810 17,1928 < 0,0001 28

2 Nitrato (ug-N/L) 0,0014 0,3257 10,3824 0,0021 4


Equação do modelo linear: N2O (umol/L) = -0,29836 + Acetato x 0,0055 + nitrato x 0,0014

p = 0,05




MODELAGENS 329

5.5.2 Santo Antonio

Nas Tabelas a seguir estão apresentados os resultados da análise de regressão

múltipla passo a passo para as variáveis dependentes do reservatório de Santo Antonio. Na

análise de regressão múltipla passo a passo tendo a variável dependente a “concentração

de CH4 no sedimento”, a única variável independente escolhida foi o carbono orgânico total

do sedimento, responsável por 68% da sua variabilidade (Tabela 5.5.2.1). Da mesma forma,

o carbono orgânico do sedimento foi responsável por 65% da variabilidade do fluxo difusivo

de CH4 (Tabela 5.5.2.2). Esse resultado mostra que tanto a concentração de CH4 como o

seu fluxo difusivo através da interface sedimento-água estiveram muito relacionadas ao teor

de carbono orgânico existente nos sedimentos.

Tabela 5.5.2.1 - Santo Antônio Regressão múltipla passo a passo Concentrações de GEE nos sedimentos



Valor de

p

%

explicação

1 C org.total (mg/g sed) -3,6617 1,0446 0,6832 97,0541 < 0,0001 68


Equação do modelo linear: Conc CH4 (mmol/m2) = -3,366174 + C org.total sed x 1,0446



Valor de

p

%

explicação

1 Amônio (ug-N/m2) 24,8282 2,1091 0,1432 7,5227 0,0017 14

2 Cálcio (mg/m2) 0,4479 0,2057 5,6955 0,0108 6

3 Magnésio (mg/m2) -1,2255 0,3015 6,1873 0,0194 10


Equação do modelo linear: CO2 (mmol/m2) = 24,8282 + 2,1091 x Amônio + 0,4479 x Cálcio - 1,2255 x Magnésio



Valor de

p

%

explicação

1 C org.total (mg/g sed) 0,5857 0,0178 0,2245 13,0253 0,0042 22

2 O2 diss. -0,0903 0,3346 11,0640 0,0070 11

3 NTK 0,2992 0,3997 9,5417 0,0110 7


Equação do modelo linear: N2O (umol/L) = 0,5887 + C org. total x 0,00178 + O2 diss. x -0,0903 + NTK x 0,2992





Tabela 5.5.2.2 - Santo Antônio Regressão múltipla passo a passo Fluxos Difusivos de GEE nos sedimentos

Já no caso da variável dependente “concentração de CO2 no sedimento”, três

variáveis independentes tiveram influência na sua variabilidade: o íon amônio (14% de

explicação), o íon cálcio (11%) e o íon magnésio (7%), os quais totalizam 30% da

variabilidade do CO2. No caso do fluxo difusivo de CO2, novamente o íon cálcio foi escolhido

na análise, responsável por 15 % da sua variabilidade, sendo que o oxigênio dissolvido foi

responsável por 6% da sua variabilidade, os quais totalizam 21% de explicação.

Portanto, no caso do CO2, outras variáveis, que não a matéria orgânica ou carbono

orgânico exercem influência no seu acúmulo e fluxo difusivo através da interface sedimento-

água, relacionados principalmente às características físicas sedimentológicas do leito do rio.

Com relação à concentração de N2O no sedimento, o carbono orgânico total (22,45%

de explicação), o oxigênio dissolvido, que correlacionou inversamente (11% de explicação) e

o nitrogênio total Kjeldahl (7% de explicação) foram as variáveis escolhidas na análise, as

quais totalizam 40% de explicação da variabilidade de N2O. Já o fluxo difusivo de N2O teve

como variáveis escolhidas pelo modelo linear o nitrogênio total Kjeldahl (15% de explicação)

e o oxigênio dissolvido inversamente correlacionado (10% de explicação), os quais totalizam

25% de explicação da variabilidade. Portanto, no caso do N2O a concentração de nitrogênio



Valor de

p

%

explicação

1 C org.total (mg/g sed) -1,2632 0,2815 0,6490 83,2102 < 0,0001 65


Equação do modelo linear: Conc CH4 (mmol/m2) = -3,366174 + C org.total sed x 0,2815



Valor de

p

%

explicação

1 Cálcio (mg/m2) 33,8877 0,0282 0,1539 8,1867 < 0,0001 15

2 O2 dissolvido -3,0537 0,2143 5,9990 0,0003 6


Equação: Fluxo CO2 (mmol/m2/d)= 33,8877 + 0,0282 x Cálcio - 3,0537 x O2 diss.



Valor de

p

%

explicação

1 NTK 11,7554 7,3761 0,1508 14,7930 < 0,0001 15

2 O2 diss. -1,6570 0,2536 15,6370 0,0011 10


Equação do modelo linear: N2O (umol/L) = 11,7554 + 7,3761 x NTK - 1,6570 x O2 diss.




MODELAGENS 331

nos sedimentos e a concentração de oxigênio dissolvido na água acima da interface

sedimento-água tiveram grande importância na sua variabilidade tanto em termos de

concentração como de fluxo difusivo.

5.5.3 Belo Monte

Nas tabelas 5.5.3.1 e 5.5.3.2 estão apresentados os resultados da análise de

regressão múltipla passo a passo para as variáveis dependentes do reservatório de Belo

Monte. Na análise de regressão múltipla passo a passo tendo a variável dependente a

“concentração de CH4 no sedimento”, as variáveis independentes amônio da água intersticial

e nitrogênio total Kjeldahl do sedimento foram as únicas escolhidas pelo modelo linear,

apesar de várias outras variáveis independentes, tais como matéria orgânica, carbono

orgânico total, acetato, entre outras, terem apresentado correlação significativa com o CH4,

porém, em menor significância. O íon amônio foi responsável por 54% da variabilidade do

CH4, valor esse bastante elevado, sendo que o NTK foi responsável por 5%. Da mesma

forma, o íon amônio da água intersticial do sedimento foi responsável por 51% da explicação

da variabilidade da concentração de CO2 no sedimento, sendo que a concentração de

oxigênio acima da interface sedimento-água foi responsável por 12% da explicação (Tabela

5.5.3.1), cuja relação foi inversa.


Tabela 5.5.3.1 - Belo Monte Regressão múltipla passo a passo. Concentrações de GEE nos sedimentos

Tabela 5.5.3.2 - Belo Monte Análise de regressão múltipla passo a passo Fluxos Difusivos de GEE nos sedimentos



Valor de

p

%

explicação

1 Amônio (ug-N/m2) -3,69734 0,55103 0,5380 50,0798 < 0,0001 54

2 NTK (mg/g sed) 5,61715 0,5846 29,5536 0,0357 5


Equação do modelo linear: Conc CH4 (mmol/m2) = -3,69634 + 0,55103 x Amônio + 5,61715 x NTK



Valor de

p

%

explicação

1 Amônio (ug-N/m2) 45,68718 0,77763 0,5094 44,6480 < 0,0001 51

2 O2 dissolvido (mg/L) -6,43106 0,6312 35,9441 < 0,0001 12


Equação do modelo linear: CO2 (mmol/m2) = 45,68818 + 0,77763 x Amônio - 6,43106 x O2 diss.



Valor de

p

%

explicação

1 Nitrato (ug-N/L) -0,891025 0,527639 0,4249 31,7691 < 0,0001 42

2 Potássio 0,000461 0,6181 33,9885 0,0011 19


Equação do modelo linear: N2O (umol/L) = -0,891025 + 0,527639 x Nitrato + 0,000461 x Potássio

p < 0,0001






Valor de

p

%

explicação

1 NTK (mg/g sed) -0,815595 2,689255 0,4209 31,2535 0,000668 42

2 Amônio (mg-N/m2) 0,085560 0,5142 22,2291 0,006920 9


Equação do modelo linear: Fluxo CH4 (mmol/m2/d)= -0,815595 + 2,689255 x NTK + 0,08556 x Amônio



Valor de

p

%

explicação

1 Amônio (ug-N/m2) 6,928901 0,407109 0,4257 31,8713 0,000333 43

2 NTK (mg/g sed) 5,396633 0,4818 19,5236 0,038869 6


Equação: Fluxo CO2 (mmol/m2/d)= 6,928901 + 0,407109 x Amônio + 5,396633 x NTK



Valor de

p

%

explicação

1 Nitrato (ug-N/m2) -17,0626 0,0850 0,4640 37,2206 0,000000 46

2 Potássio (mg/m2) 0,9057 0,5723 28,0947 0,002209 11






MODELAGENS 333

A correlação muito significativa entre o íon amônio e as concentrações de CH4 e de

CO2 no sedimento pode estar relacionada aos processos de degradação de matéria

orgânica lábil nos sedimentos em condições de anaerobiose, cujo processo resulta na

liberação concomitante de amônio, CH4 e de CO2, além de outros íons como o acetato.

Já a concentração de N2O no sedimento teve como variável independente principal o

íon nitrato, responsável por 42% da sua variabilidade, sendo que o íon potássio foi

responsável por 19% da explicação. A elevada correlação entre o nitrato e a concentração

de N2O está relacionada ao processo de produção desse gás pela desnitrificação, na qual o

nitrato é utilizado como aceptor de elétrons em condições em que o oxigênio dissolvido se

torna deficiente.

Relações semelhantes foram também observadas para os fluxos difusivos de CH4,

CO2 e N2O, ou seja, o íon amônio da água intersticial do sedimento foi responsável pela

maior parte da explicação da variabilidade dos fluxos difusivos de CH4 e de CO2 (42 e 43%

da explicação, respectivamente), sendo que o íon nitrato foi responsável por 42% da

variabilidade do fluxo difusivo de N2O (Tabela 5.5.3.2).

5.5.4 Três Marias

Na matriz de correlação aplicada às variáveis quantificadas no reservatório de Três

Marias notou-se que tanto as concentrações de CH4, CO2 e N2O nos sedimentos como seus

fluxos difusivos na interface sedimento-água não se correlacionaram significativamente ao

nível de 5% de significância com a matéria orgânica e com o carbono orgânico total dos

sedimentos. Tais correlações foram muito evidentes nos três sistemas estudados na fase de

pré-enchimento, ou seja, os teores de matéria orgânica e de carbono orgânico total nos

sedimentos de Batalha, Santo Antônio e Belo Monte foram determinantes para a

variabilidade tanto das concentrações como dos fluxos difusivos de CH4, CO2 e N2O. No

reservatório de Três Marias, apesar da grande abundância de matéria orgânica e de carbono

orgânico total nos sedimentos, outras variáveis apresentaram correlação significativa com

esses gases, tais como a DBO nos sedimentos e alguns íons da água intersticial, como o

acetato, o amônio e o cálcio, entre outros. Desta forma, é possível que os sedimentos

existentes no leito do reservatório de Três Marias sejam constituídos predominantemente

por matéria orgânica refratária, ou seja, formas residuais de carbono de difícil degradação

microbiológica e, portanto, que não são prontamente assimiláveis por esses organismos. Por


ser um reservatório relativamente antigo (50 anos), é possível que no reservatório de Três

Marias tenha havido um acúmulo desse tipo de matéria orgânica no leito.

Por outro lado, alguns íons da água intersticial, tais como acetato, nitrato, amônio,

potássio, entre outros, são, em geral, sub-produtos da degradação da matéria orgânica lábil

nos sedimentos. Portanto, é possível que a correlação entre os gases CH4, CO2 e N2O com

alguns íons da água intersticial são indicativos da existência de matéria orgânica lábil recém

degradada que resultou na liberação desses íons, bem como na produção desses gases no

sedimento. A correlação entre as concentrações e os fluxos difusivos de CH4 e CO2 com a

DBO do sedimento corrobora essa hipótese, uma vez que a variável DBO é justamente um

indicativo da existência de matéria orgânica lábil. Assim, a DBO do sedimento foi

responsável por 43% da explicação da variabilidade da concentração de CH4 (Tabela

5.5.4.1), sendo que o amônio foi responsável por 11% da sua variabilidade. Já no caso da

variável “concentração de CO2”, a DBO do sedimento foi responsável por 52% da sua

variabilidade, sendo que o acetato foi responsável por 15% e o íon amônio por 6%, os quais

juntos totalizam 73% de explicação da variabilidade do CO2.

Quadro 5.5.4.1 - Três Marias Regressão múltipla passo a passo Concentrações de GEE nos sedimentos



Valor de

p% explicação

1 DBO sed (mg/g sed) -17,2143 26,1473 0,4291 13,5278 0,0313 43

2 Amônio (ug-N/m2) 0,9946 0,5372 9,8669 0,0426 11


Equação do modelo linear: Conc CH4 (mmol/m2) = -17,2143 + 26,1473 x DBO sed + 0,9946 x Amônio



Valor de

p% explicação

1 DBO sed (mg/g sed) -13,7639 35,0668 0,5204 19,5330 0,0040 52

2 Acetato (mg/m2) 0,0686 0,6692 17,1959 0,0160 15

3 Amônio (ug-N/m2) 0,9280 0,7336 14,6897 0,0467 6


Equação do modelo linear: CO2 (mmol/m2) = -13,7639 + 35,0668 x DBO sed + 0,0686 x Acetato + 0,9280 x Amônio



Valor de

p% explicação

1 Nitrato (ug-N/L) -0,143637 0,000504 0,6321 94,4845 0,000000 63

2 Cálcio (mg/L) 0,002683 0,6756 56,2191 0,009479 4


Equação do modelo linear: N2O (umol/L) = 2-0,143637 + 0,000504 x Nitrato + 0,002683 x Cálcio




MODELAGENS 335

Quadro 5.5.4.2 - Três Marias Regressão múltipla passo a passo Fluxos Difusivos de GEE nos sedimentos

Em relação ao fluxo difusivo de CH4, o íon amônio e o oxigênio dissolvido foram as

principais variáveis explicativas da sua variabilidade, sendo que no caso do fluxo difusivo de

CO2 apenas a temperatura da água acima da interface sedimento água foi incluída no

modelo linear de regressão múltipla (Tabela 5.5.4.2).

No caso da concentração e do fluxo difusivo de N2O, o íon nitrato foi a principal

variável responsável pela sua variabilidade (63% e 57% de explicação), fato esse esperado,

uma vez que o nitrato atua como aceptor de elétrons durante o processo de produção de

N2O pela desnitrificação.

5.5.5 Tucuruí

As análises de regressão múltipla passo a passo aplicada às variáveis do sedimento

do reservatório de Tucuruí estão apresentadas nas tabelas 5.5.5.1 e 5.5.5.2.



Valor de

p

%

explicação

1 NTK (mg/g sed) -0,815595 2,689255 0,4209 31,2535 0,000668 42

2 Amônio (mg-N/m2) 0,085560 0,5142 22,2291 0,006920 9


Equação do modelo linear: Fluxo CH4 (mmol/m2/d)= -0,815595 + 2,689255 x NTK + 0,08556 x Amônio



Valor de

p

%

explicação

1 Amônio (ug-N/m2) 6,928901 0,407109 0,4257 31,8713 0,000333 43

2 NTK (mg/g sed) 5,396633 0,4818 19,5236 0,038869 6


Equação: Fluxo CO2 (mmol/m2/d)= 6,928901 + 0,407109 x Amônio + 5,396633 x NTK



Valor de

p

%

explicação

1 Nitrato (ug-N/m2) -17,0626 0,0850 0,4640 37,2206 0,000000 46

2 Potássio (mg/m2) 0,9057 0,5723 28,0947 0,002209 11







Tabela 5.5.5.1 - Tucuruí Regressão múltipla passo a passo Concentrações de GEE nos sedimentos

Tabela 5.5.5.2 - Tucuruí Regressão múltipla passo a passo Fluxos Difusivos de GEE nos sedimentos


Passo Variável independente Intercepto Coeficiente B R2 F Valor de p % explicação

1 Amônio (ug-N/m2) 41,43789 0,25686 0,2182 13,1161 0,001674 22

2 O2 diss. (mg/L) -6,01252 0,3167 10,6622 0,003227 10

3 Nitrito (ug-N/L) 1,59869 0,4176 10,7533 0,007686 10


Equação do modelo linear: Conc CH4 (mmol/m2) = 41,43789 + Amônio x 0,25686 - 6,01252 x O2 diss. + 1,59869 x Nitrito



1 Amônio (ug-N/m2) 39,47795 0,37675 0,2829 18,5371 0,008890 28

2 Cálcio (mg/m2) 0,21898 0,3662 13,0854 0,020527 8


Equação do modelo linear: CO2 (mmol/m2) = 39,47795 + 0,37675 x Amônio + 0,21898 x Calcio



1 Nitrato (ug-N/m2) 0,354524 0,001131 0,1942 11,3270 0,001530 19


Equação do modelo linear: N2O (umol/L) = 0,354524 + Nitrato x 0,001131






1 Amônio (ug-N/m2) 5,568185 0,099442 0,2818 18,44189\ 0,000087 28


Equação do modelo linear: Fluxo CH4 (mmol/m2/d) = 5,568185 + 0,099442 x Amônio

p < 0,0001



1 Potássio (mg/m2) 10,19999 0,47964 0,1478 8,1535 0,006378 15


Equação: Fluxo CO2 (mmol/m2/d) = 10,1999 8 0,47964 x Potássio

p < 0,0001



1 Nitrato 6,611522 0,029998 0,1724 9,7878 0,003015 17


Equação do modelo linear: N2O (umol/L) = 6,611522 + 0,029998 x Nitrato




MODELAGENS 337

De forma semelhante aos resultados observados no reservatório de Três Marias, as

variáveis explicativas que foram incluídas nos modelos lineares foram aquelas relacionadas

à água intersticial dos sedimentos, tais como os íons amônio, acetato, nitrato, cálcio e

potássio que, conforme descrito anteriormente, são possivelmente produtos da degradação

da matéria orgânica lábil nos sedimentos e que foram produzidos em concomitância com os

gases CH4, CO2 e N2O.

5.5.6 Serra da Mesa


do reservatório de Serra da Mesa estão apresentadas nas tabelas 5.5.6.1 e 5.5.6.2.

De forma semelhante aos resultados observados em Três Marias, não se observou

correlação significativa entre os gases dos sedimentos e os teores de matéria orgânica e de

carbono orgânico nos sedimentos, fato esse que também pode ser explicado pela possível

predominância de matéria orgânica refratária nos sedimentos do reservatório de Serra da

Mesa. A inclusão dos íons da água intersticial nos dos modelos lineares de regressão

múltipla (Tabelas 5.5.6.1 e 5.5.6.2) também são indicativos de que o CH4, o CO2 e o N2O

estiveram relacionados à disponibilidade de matéria orgânica lábil nos sedimentos, sendo

esses íons subprodutos da degradação dessa matéria orgânica, assim como os gases

produzidos.


Tabela 5.5.6.1 - Serra da Mesa Regressão múltipla passo a passo Concentrações de GEE nos sedimentos

Tabela 5.5.6.2 - Serra da Mesa Regressão múltipla passo a passo Fluxos Difusivos de GEE nos sedimentos



Valor de

p

%

explicação

1 Temperatura (oC) -326,370 13,651 0,2431 13,1717 0,000621 24

2 Cálcio (mg/m2) 0,056 0,4173 14,3340 0,014627 17

3 Acetato (mg/m2) 0,077 0,4396 11,7128 0,047213 2


Equação do modelo linear: Conc CH4 (mmol/m2) =-326,370 + 13,651 x Temperatura + 0,056 x Cálcio + 0,077 x Acetato



Valor de

p

%

explicação

1 Acetato (mg/m2) -214,981 0,210 0,5395 48,0244 0,000000 54

2 Amônio (ug-N/m2) 0,576 0,7057 47,9683 0,000276 17

3 Temperatura (oC) 9,286 0,7534 39,7072 0,009132 5


Equação do modelo linear: CO2 (mmol/m2) = -214,981 + 0,210 x Acetato + 0,576 x Amônio + 9,286 x Temperatura

p < 0,0001



Valor de

p

%

explicação

1 Nitrato (ug-N/m2) 0,570732 0,002686 0,6181 48,0244 < 0,0001 62








Valor de

p

%

explicação

1 Amônio (ug-N/m2) -175,601 0,575 0,3925 26,4884 0,000088 39

2 Temperatura (oC) 6,680 0,4465 16,1359 0,055039 5


Equação do modelo linear: Fluxo CH4 (mmol/m2/d)= -175,601 + 0,575 x Amônio + 6,680 x Temperatura

p < 0,0001



Valor de

p

%

explicação

1 Amônio (ug-N/m2) -128,332 0,240 0,4198 29,6630 0,001252 42

2 Temperatura (oC) 5,511 0,5345 22,9663 0,001539 11

3 Acetato (mg/m2) 0,040 0,5990 19,4151 0,016607 6


Equação: Fluxo CO2 (mmol/m2/d)= -128,332 + 0,240 x Amônio + 0,5345 x Temperatura x 0,040 x Acetato



Valor de

p

%

explicação

1 Nitrato (ug-N/m2) 13,52590 0,03305 0,2149 11,2236 0,001743 21






MODELAGENS 339

5.5.7 Funil


do reservatório de Funil estão apresentadas nas tabelas 5.5.7.1 e 5.5.7.2.

Assim, como em Serra da Mesa e em Três Marias, no reservatório de Funil os íons da

água intersticial do sedimento tais como acetato e nitrato foram as principais variáveis

independentes escolhidas para compor os modelos lineares de regressão múltipla passo a

passo e, portanto, foram as principais variáveis ambientais que condicionaram a

variabilidade de CH4, CO2 e N2O nos sedimentos.

Tabela 5.5.7.1 - Funil Regressão múltipla passo a passo Concentrações de GEE nos sedimentos


Passo Variável independente Intercepto Coeficiente B R2 F Valor de p

%

explicação

1 Nitrato (ug-N/m2) -225,170 0,027 0,1666 7,1986 0,005232 17

2 Temperatura (oC) 9,569 0,3137 8,0006 0,019236 15

3 Acetato (mg/m2) 0,276 0,4101 7,8785 0,024353 10


Equação do modelo linear: Conc CH4 (mmol/m2) = -225,170 x 0,027 x Nitrato + 9,569 x Temperatura + 0,276 x Acetato



%

explicação

1 Temperatura (oC) -428,404 19,277 0,2554 12,3465 < 0,0001 0,000830

2 Nitrato (ug-N/m2) 0,038 0,4141 12,3663 0,0011 0,004021

3 Acetato (mg/m2) 0,295 0,4685 9,9899 0,0033 0,050659


Equação do modelo linear: CO2 (mmol/m2) = -428,404 + 19,2554 x Temperatura + 0,038 x Nitrato + 0,295 x Acetato



%

explicação

1 Nitrato (ug-N/m2) 1,368206 0,004958 0,6631 70,8503 < 0,0001 66



p < 0,0001





Tabela 5.5.7.2 - Funil Regressão múltipla passo a passo Fluxos Difusivos de GEE nos sedimentos

5.5.8 Itaipu


do reservatório de Itaipu estão apresentadas nas tabelas 5.5.8.1 e 5.5.8.2.

Novamente as variáveis que melhor explicam a variabilidade dos gases foram os íons

da água intersticial dos sedimentos, destacando-se o acetato como principal variável

independente no caso da variabilidade do CH4 e do CO2, e o nitrato como principal variável

independente no caso da variabilidade de N2O.



%

explicação

1 Cálcio (mg/m2) -3,02393 0,07812 0,2212 10,2264 0,014161 22

2 Nitrato (ug-N/m2) 0,00533 0,2951 7,3225 0,053752 7


Equação do modelo linear: Fluxo CH4 (mmol/m2/d) =-3,02393 + 0,07812 x Cálcio + 0,00533 x Nitrato

p < 0,0001



%

explicação

1 Temperatura (oC) -109,357 5,175 0,2771 13,7999 0,000514 28

2 Nitrato (ug-N/m2) 0,009 0,4164 12,4864 0,006835 14

3 Acetato (mg/m2) 0,071 0,4646 9,8333 0,049337 5


Equação: Fluxo CO2 (mmol/m2/d = -109,357 + 5,175 x Temperatura + 0,009 x Nitrato + 0,071 x Acetato



%

explicação

1 Nitrato (ug-N/m2) 23,38217 0,07233 0,6448 65,3404 < 0,0001 64






MODELAGENS 341

Tabela 5.5.8.1 - Itaipu Regressão múltipla passo a passo Concentrações de GEE nos sedimentos

Tabela 5.5.8.2 - Itaipu Regressão múltipla passo a passo Fluxos Difusivos de GEE nos sedimentos



Valor de

p

%

explicação

1 Acetato (mg/m2) 0,944550 0,064019 0,4181 35,9325 0,000013 42

2 Cálcio (mg/m2) 0,045152 0,5643 31,7308 0,000452 15


Equação do modelo linear: Conc CH4 (mmol/m2) = 0,944550 + 0,064019 x Acetato + 0,045152 x Cálcio



Valor de

p

%

explicação

1 Cálcio (mg/m2) 16,27692 0,13506 0,4417 < 0,0001 44

2 Acetato (mg/m2) 0,12004 0,6191 0,0011 18


Equação do modelo linear: CO2 (mmol/m2) = 16,27692 + 0,13506 x Cálcio + 0,12004 x Acetato



Valor de

p

%

explicação

1 Acetato (mg/m2) -0,210174 0,007265 0,4947 48,9574 0,000000 49

2 Nitrato (ug-N/m2) 0,001186 0,6461 44,7216 0,000032 15


Equação do modelo linear: N2O (umol/L) = -0,210174 + 0,007265 x Acetato + 0,001186 x Nitrato

p < 0,0001






Valor de

p

%

explicação

1 Acetato (mg/m2) 3,578928 0,044117 0,6895 111,0424 0,000000 69

2 O2 dissolvido (mg/L) -0,876633 0,7220 63,6388 0,020549 3


Equação do modelo linear: Fluxo CH4 (mmol/m2/d ) = 3,578928 + 0,044117 x Acetato - 0,876633 x O2 dissolv.



Valor de

p

%

explicação

1 Acetato (mg/m2) 19,84975 0,06723 0,5882 71,4095 < 0,0001 59

2 Potássio (mg/m2) 0,35767 0,6248 40,8030 0,0011 4

3 O2 dissolvido (mg/L) -2,84228 0,6688 32,3129 0,0033 4


Equação: Fluxo CO2 (mmol/m2/d) = 19,84975 + 0,06723 x Acetato + 0,35767 x Potássio - 2,84228 x O2 diss.

p < 0,0001



Valor de

p

%

explicação

1 O2 dissolvido (mg/L) 84,4650 -11,0444 0,1868 11,4851 < 0,0001 19

2 Nitrato (ug-N/L) 0,0264 0,2745 9,2720 0,0011 9


Equação do modelo linear: N2O (umol/L) = 84,4650 - 11,0444 x O2 diss. + 0,0264 x Nitrato





5.5.9 Segredo


do reservatório de Segredo estão apresentadas nas tabelas 5.5.9.1 e 5.5.9.2.

Na análise de regressão múltipla passo a passo, novamente o íon acetato da água

intersticial do sedimento teve grande importância para a variabilidade das concentrações e

dos fluxos difusivos de CH4 e CO2, sendo que para o N2O a concentração de oxigênio

dissolvido foi a principal variável determinante para a variabilidade desse gás nos

sedimentos.

Tabela 5.5.9.1 - Segredo Regressão múltipla passo a passo Concentrações de GEE nos sedimentos



%

explicação

1 Acetato (mg/m2) -17,9518 0,2377 0,3884 10,7943 0,005916 39

2 Mat. orgânica (mg/g sed) 0,1215 0,5300 9,0207 0,043208 14


Equação do modelo linear: Conc CH4 (mmol/m2) = -17,9518 + 0,2377 x Acetato + 0,1215 x Mat.orgânica



%

explicação

1 Acetato (mg/m2) 35,30112 0,29360 0,27800 6,5457 0,020352 28


Equação do modelo linear: CO2 (mmol/m2) = -13,9669 + 1,9541 x Potássio - 0,8070 x Magnésio + 0,2408 x C org.total



%

explicação

1 O2 dissolvido (mg/L) 0,833597 -0,085606 0,2528 15,5663 0,002869 25

2 P total (mg-P/g sed) 0,205002 0,2756 0,2756 0,027520 2


Equação do modelo linear: N2O (umol/L) = 0,833597 - 0,085606 x O2 diss. + 0,205002 x P total




MODELAGENS 343

Tabela 5.5.9.2 - Segredo Regressão múltipla passo a passo Fluxos Difusivos de GEE nos sedimentos

5.5.10 Balbina


do reservatório de Balbina estão apresentadas nas tabelas 5.5.10.1 e 5.5.10.2.

As variáveis ambientais que estiveram relacionadas à concentração de CH4 no

modelo linear de regressão foram o íon amônio e o carbono orgânico total, que juntas foram

responsáveis por 43% de explicação. Com relação ao fluxo difusivo de CH4, a única variável

independente incorporada no modelo foi a concentração de matéria orgânica no sedimento.

Portanto, a presença de CH4 nos sedimentos e seus fluxos difusivos através da interface

sedimento-água em Balbina estiveram relacionadas à disponibilidade de carbono orgânico e

de matéria orgânica nos sedimentos.



%

explicação

1 Acetato (mg/m2) -0,186716 0,030360 0,4165 12,1369 0,046336 42

2 Cálcio (mg/m2) 0,025357 0,5328 9,1245 0,027485 12

3 O2 diss. (mg/L) -0,508220 0,5873 7,1147 0,047990 5


Equação do mod. linear: Fluxo CH4 (mmol/m2/d) = -0,186716 + 0,03036 x Acetato + 0,025357 x Cálcio - 0,50822 x O2 diss.



%

explicação

1 Acetato (mg/m2) 8,092905 0,076042 0,2490 5,6370 0,029623 25


Equação: Fluxo CO2 (mmol/m2/d) = 8,092905 + 0,076042 x Acetato



%

explicação

1 O2 diss. (mg/L) -19,8573 -3,8053 0,1342 7,1328 0,000137 13

2 Temperatura (oC) 2,9447 0,3332 11,2420 0,000652 20


Equação do modelo linear: N2O (umol/L) = -19,8573 - 3,8053 x O2 diss. + 2,9447 x Temperatura





Tabela 5.5.10.1 - Balbina Regressão múltipla passo a passo Concentrações de GEE nos sedimentos

Tabela 5.5.10.2 - Balbina Regressão múltipla passo a passo Fluxos Difusivos de GEE nos sedimentos



Valor de

p

%

explicação

1 Amônio (ug-N/m2) 1,248962 0,451736 0,3075 12,8777 0,010780 31

2 C org. total (mg/g sed) 0,100620 0,4311 10,7838 0,017923 12


Equação do modelo linear: Conc CH4 (mmol/m2) = 1,248962 + 0,451736 x Amônio + 0,100620 x C org. total



Valor de

p

%

explicação

Não houve correlação significativa com as variáveis ambvientais ao nível de 5 % de significância



Valor de

p

%

explicação

1 O2 dissolv. (mg/L) 0,644365 -0,096325 0,4166 20,7056 0,000362 42

2 NTK 0,060897 0,6106 21,9562 0,000849 19


Equação do modelo linear: N2O (umol/L) = 0,644365 - 0,096325 x O2 diss. + 0,060897 x NTK






Valor de

p

%

explicação

1 Amônio (ug-N/m2) 1,248962 0,451736 0,3075 12,8777 0,010780 31

2 C org. total (mg/g sed) 0,100620 0,4311 10,7838 0,017923 12


Equação do modelo linear: Conc CH4 (mmol/m2) = 1,248962 + 0,451736 x Amônio + 0,100620 x C org. total



Valor de

p

%

explicação

Não houve correlação significativa com as variáveis ambvientais ao nível de 5 % de significância



Valor de

p

%

explicação

1 O2 dissolv. (mg/L) 0,644365 -0,096325 0,4166 20,7056 0,000362 42

2 NTK 0,060897 0,6106 21,9562 0,000849 19






MODELAGENS 345

Com relação à concentração e fluxo difusivo de CO2, nenhuma variável independente

apresentou correlação significativa, o que sugere que outras variáveis ambientais não

quantificadas no presente estudo podem estar relacionadas à variabilidade da concentração

e do fluxo difusivo de CO2 nos sedimentos de Balbina.

No caso da concentração e do fluxo difusivo de N2O, as duas variáveis independentes

incorporadas no modelo linear que apresentaram correlações significativas foram o

nitrogênio total Kjeldah e o oxigênio dissolvido.

5.5.11 Xingó

As análises de regressão múltipla passo a passo aplicadas às variáveis do sedimento

do reservatório de Xingó estão apresentadas nas tabelas 5.5.11.1 e 5.5.11.2.

Na análise de regressão múltipla passo a passo, o oxigênio dissolvido foi incorporado

em todos os modelos lineares de regressão. Além do oxigênio dissolvido, o nitrogênio total

Kjeldahl também foi incorporado em grande parte dos modelos, apresentando elevada

correlação com a concentração de CH4 e com os fluxos difusivos de CH4, CO2 e N2O. No

caso da concentração de CO2, a concentração de matéria orgânica do sedimento foi

também uma das variáveis independentes incorporadas, ao passo que para a concentração

de N2O a concentração de carbono orgânico dissolvido foi uma das variáveis incorporadas

no modelo linear.

Esses resultados demonstram que a concentração de oxigênio dissolvido acima da

interface sedimento-água, bem como a concentração de nitrogênio orgânico Kjeldahl nos

sedimentos foram determinantes para a variabilidade das concentrações e dos fluxos

difusivos de CH4, CO2 e N2O dos sedimentos em Xingó.


Tabela 5.5.11.1 - Xingó Regressão múltipla passo a passo Concentrações de GEE nos sedimentos

Tabela 5.5.11.2 - Xingó Regressão múltipla passo a passo Fluxos Difusivos de GEE nos sedimentos



Valor de

p

%

explicação

1 Mat. orgânica (mg/g sed) 196,3842 -0,6811 0,2293 8,3306 < 0,0001 23

2 O2 dissolvido (mg/L) -10,9904 0,3444 7,0915 0,0011 12


Equação do modelo linear: CO2 (mmol/m2) = 196,3842 - 0,6811 x Mat. orgânica - 10,9904 x O2 dissolv.



Valor de

p

%

explicação

1 C org. total (mg/g sed) -0,094423 0,021878 0,2861 11,2190 0,000667 29

2 O2 dissolvido (mg/L) -0,096960 0,4888 12,6567 0,003354 20


Equação do modelo linear: N2O (umol/L) = -0,094423 + 0,021878 x C org. total - 0,096960 x O2 diss.






Valor de

p

%

explicação

1 O2 dissolvido (mg/L) 19,77110 -2,33365 0,4962 27,5747 0,000006 50

2 NTK (mg/g sed) -2,31359 0,6115 21,2450 0,008671 12


Equação do modelo linear: Fluxo CH4 (mmol/m2/d) = 19,77110 - 2,33365 x O2 dissl - 2,31359 x NTK



Valor de

p

%

explicação

1 O2 dissolvido (mg/L) 57,38095 -4,45044 9,2494 9,3018 < 0,0001 0,004565

2 NTK (mg/g sed) -7,35799 0,4012 9,0437 0,0011 0,014385


Equação: Fluxo CO2 (mmol/m2/d) = 57,38095 - 4,45044 x O2 diss. - 7,35799 x NTK



Valor de

p

%

explicação

1 11,12544 -2,37771 0,1904 6,5856 0,004238 19

2 4,21786 0,3760 8,1358 0,008594 19






TÓPICOS ESPECIAIS 347

CAPÍTULO 6

Tópicos Especiais

6.1 Medições micrometeorológicas de CO2 no lago de Itaipu

6.1.1 Introdução

Neste item descreve-se a análise dos fluxos de dióxido de carbono do reservatório de

Itaipu medidos pela equipe da UFPR pelo método de Medição de Covariâncias Turbulentas

(MCT) de dezembro de 2012 a setembro de 2013. No item 6.1.2 há uma revisão bibliográfica

dos estudos que mediram gases de efeito estufa em corpos hídricos com o método das

covariâncias turbulentas, as técnicas mais utilizadas nesses estudos e os procedimentos

realizados na literatura para obtenção dos reais fluxos desses gases pelo MCT. No item

6.1.3 estão os procedimentos que foram utilizados para estimativa dos fluxos apresentados

neste trabalho e a descrição da estação micrometeorológica e do local amostrado.

6.1.2 Técnica de medição de fluxos pelo Método das Covariâncias Turbulentas

Uma tecnologia utilizada para medir os fluxos de gases estufa na natureza é o Método

de Medição de Covariâncias Turbulentas (MCT). O MCT é baseado em medições

micrometeorológicas, em que são utilizados analisadores de alta freqüência para medir as

flutuações turbulentas das concentrações. Este é o método padrão para medições de gases

traço na escala dos ecossistemas (IHA, 2010).

De maneira geral, a técnica consiste em amostrar os movimentos turbulentos do ar

atmosférico para determinar a diferença líquida de um determinado gás transportado nesses

movimentos. As frequências das medições são geralmente de 10 ou 20 Hz, e as variáveis

amostradas são promediadas em um determinado período de tempo, geralmente 30


minutos. Utilizando esses dados, os fluxos dos gases podem ser calculados pela covariância

entre a flutuação da velocidade vertical (w’) e a flutuação da concentração do gás (c’), que

são obtidos pela separação de Reynolds ( ) (Baldocchi, 2003):

(6.1.2.1)

em que F é o fluxo do gás em questão e é a densidade média do ar.

A utilização do MCT depende de diversas hipóteses para que as medições

representem adequadamente a superfície de interesse. Por exemplo, considera-se que o

escoamento está completamente desenvolvido e em estado estacionário, que na horizontal

o escoamento é homogêneo, e que a velocidade média vertical do vento é próxima de zero.

Além disso, uma vez que o MCT depende da mistura turbulenta do ar, essa técnica não

obtém boas medições em condições de baixa turbulência ou turbulência intermitente, como

geralmente ocorre à noite, quando as condições de convecção são substituídas pela

estratificação térmica da atmosfera (IHA, 2010).

Em relação às câmaras de difusão, as principais vantagens do MCT é que não há

perturbação da interface ar/água, as medições podem ser realizadas continuamente e

cobrem uma grande área de fluxo (Vesala et al., 2006). Entretanto, a imobilidade é uma das

principais desvantagens do método quando o problema em questão requer a estimativa dos

fluxos sobre uma área muito maior que a área de alcance dos sensores utilizados no MCT

(Duchemin et al., 1999).

6.1.3 Medições das covariâncias turbulentas em corpos hídricos

O método de medição das covariâncias turbulentas é amplamente utilizado para

estimar os fluxos de carbono na natureza. Em corpos hídricos esse método tem sido

bastante utilizado para medir evaporação e fluxos de calor sensível, mas há poucas

publicações na literatura da aplicação deste método para medições de fluxos de gases de

efeito estufa nesses ambientes, principalmente em reservatórios de usinas hidrelétricas,

onde a técnica mais utilizada é a medição com câmaras flutuantes.

A escassez destes estudos pode estar associada à dificuldade em se aplicar o

Método de Medição de Covariâncias Turbulentas nesses ambientes, pois há dificuldades na

instalação da estação micrometeorológica e muitas vezes na necessidade de se manter um

sistema autônomo de fornecimento de energia em lugares remotos.


Uma aplicação do método de medição de covariâncias turbulentas em lagos naturais

foi a de Vesala et al., (2006), que utilizaram o método das covariâncias turbulentas para

investigar o fluxo de quantidade de movimento, calor latente, calor sensível e de carbono em

um pequeno lago do sul da Finlândia. Na época de sua publicação, os autores comentaram

a escassez de medições de covariâncias turbulentas em lagos naturais, e afirmaram que só

havia na literatura os trabalhos de Eugster et al., (2003) e Anderson et al., (1999) que tinham

investigado os fluxos de pelo método das covariâncias turbulentas em lagos naturais,

sendo que em (Vesala et al., 2006) estavam os resultados das mais longas medições

contínuas do fluxo de nesses ambientes.

O monitoramento de Vesala et al., (2006) foi realizado por uma estação

micrometeorológica instalada na margem do lago que operou continuamente do mês de abril

a novembro de 2003, período em que a superfície do lago estava descongelada. Seus

resultados indicaram que o lago agia como uma fonte de carbono para atmosfera, com

efluxo que variava de 0,2 a 0,4 . Estes fluxos eram da mesma ordem de

grandeza dos fluxos apresentados no trabalho de Eugster et al., (2003), que eram de um

lago localizado no Alaska e outro na Suíça. No entanto, Eugster et al., (2003) mediram tanto

emissão quanto fixação de gás carbônico pelos lagos.

Segundo Eugster et al., (2003), a troca de gás entre o ar e a água é mediada pela

turbulência gerada pelo cisalhamento do vento, convecção devido à perda de calor na

superfície, precipitação pluvial, e o movimento de quebra das ondas formadas no lago.

Sabendo disso de antemão, Eugster et al., (2003) investigaram os fluxos de pelo MCT

nos dois lagos, em condições de tempo que lhes permitiram analisar os processos que

regulavam o fluxo desse gás na ausência de ventos fortes e com pequenas condições de

ondas.

Eugster et al., (2003) realizaram três campanhas de monitoramento. A primeira

campanha durou dois dias e a estação micrometeorológica foi instalada na margem do lago

Toolike no Alaska. A segunda campanha também foi no lago Toolike e durou 5 dias, mas os

equipamentos foram instalados no centro do lago sobre uma bóia ancorada. Já a terceira

campanha de monitoramento foi no lago Soppensee na Suíça e cobriu 3 dias de

monitoramento com equipamentos montados em uma bóia ancorada no centro do lago.

Eugster et al., (2003) notaram que os fluxos eram maiores em condições instáveis da

atmosfera do que em condições estáveis da atmosfera. Além disso, eles observaram

correlação negativa entre os fluxos de e a diferença entre a temperatura do ar e da


água. Geralmente havia emissão de dióxido de carbono para atmosfera quando a

temperatura da água era maior do que a do ar, e fixação de pelo lago para temperatura

do ar maior do que da água.

Anderson et al., (1999) também mediram os fluxos de pelo MCT sobre um lago

natural. O lago tinha 37,09 ha de área e estava localizados em Minnesota, Estados Unidos.

A estação micrometeorológica foi instalada no meio do lago e a 1,2 metros acima deste. Em

um período de 3 anos, Anderson et al., (1999) mediram os fluxos de em 5 semanas do

verão, 5 semanas de outono e 5 semanas da primavera. Os fluxos foram diferentes para as

diferentes estações do ano, em que observaram que após o degelo do lago, na primavera,

os fluxos de eram grandes e diminuíram exponencialmente num período de duas

semanas, enquanto que no verão o lago geralmente fixava dióxido de carbono da atmosfera.

Outro trabalho que utilizou o MCT foi o de Guerin et al., (2007). Guerin et al., (2007)

investigaram os fluxos de no reservatório da hidrelétrica de Petit-Saut na Guiana

Francesa. Os fluxos obtidos com o MCT reportadas no trabalho deles foram de apenas 24

horas de medições em uma estação instalada na margem do lago da hidrelétrica. O principal

objetivo da utilização do Método de Medições de Covariância Turbulentas por Guerin et al.,

(2007), foi validar as medições realizadas com as câmaras flutuantes. Seus resultados

indicaram que as medições com as câmaras podem ser confiáveis dependendo das

condições do tempo e do design da câmara.

De acordo com Eugster et al., (2011), a maior parte do carbono inorgânico presente

em águas alcalinas estão na forma de bicarbonato e carbonato, e não como . Logo, eles

afirmam que as emissões de dióxido de carbono são menores do que as emissões de

metano em águas alcalinas. Tendo isso em vista, Eugster et al., (2011) mediram apenas os

fluxos de em um reservatório de uma hidroelétrica localizada na Suíça. Eles utilizaram o

MCT, e observaram que os fluxos de eram maiores quando a temperatura da água era

maior, e que estes diminuíam quando o nível de água no reservatório aumentava.

O Método de Medição de Covariâncias Turbulentas tem sido amplamente utilizado

para estudar o aquecimento global. Na literatura, encontram-se trabalhos que utilizam esse

método para investigar tanto o fluxo dos gases de efeito estufa para atmosfera, quanto o

possível impacto do aquecimento global no meio ambiente. Nessa segunda linha de

pesquisa, Liu et al., (2009) e Blanken et al., (2000) utilizaram esse método para medir os

fluxos de calor sensível e latente em reservatórios, e com isso estimar o balanço de energia

e a taxa de evaporação desses ambientes.


Liu et al., (2009) observaram que alterações nas frentes frias como resultado do

aquecimento global poderiam conduzir para uma substancial mudança no balanço de

energia e no balanço hidrológico das regiões com abundantes corpos hídricos. No trabalho

de Blanken et al., (2000), eles puderam constatar que em um ano de El Niño, em que a

temperatura do ar estava 4◦C acima do normal, a evaporação foi significativamente maior,

portanto, mudanças no aquecimento global podem alterar a magnitude e a sazonalidade da

evaporação dos lagos.

6.1.4 Controle de qualidade dos dados medidos pelo MCT

Uma etapa importante no cálculo dos fluxos pelo MCT é o tratamento e seleção dos

dados medidos. Essa etapa é fundamental porque podem ocorrer falhas de instrumentação,

condições atmosféricas adversas à aplicação do método (chuvas intensas, descargas

elétricas), medições de fluxos de outras superfícies, entre outras situações que podem gerar

informações que não condizem com a realidade ou com o que se pretende medir.

Na literatura há diversas técnicas para seleção dos dados que serão utilizados no

processamento dos fluxos. O método utilizado por Anderson et al., (1999) foi a inspeção

visual dos dados medidos, e a rejeição das amostras de dados que tinham mais do que 100

picos de medições discrepantes, também conhecidos por spikes. Além disso, Anderson et

al., (1999) rejeitaram os dados cujo perfil do coespectro divergia do coespectro idealizado de

Kaimal et al. (1972), os quais obtiveram uma equação empírica para descrever o perfil do

coespectro em condições da atmosfera que atendem a teoria de similaridade de Monin-

Obukhov.

Para garantir a qualidade dos fluxos medidos por Liu et al., (2009), eles substituíram

os dados brutos que excediam ±5σ das médias das amostras de meia hora por uma

interpolação linear. Já Eugster et al. (2003) foram mais rigorosos, pois removeram os picos

de medições que eram maiores ±3σ da média dos dados brutos de 30 minutos, e rejeitaram

os fluxos de momento negativo, ou seja, quando estes iam em direção à superfície. Eles

alegaram que as medições que apresentaram fluxos de momento negativo não eram da

superfície de interesse. Esse critério eliminou 28% dos dados medidos em um dos lagos

analisados e 6% do outro lago.

Assim como comentado na seção 6.1.2, o MCT pressupõe um escoamento

estacionário. Para verificar se os fluxos foram medidos em condições que atendiam à


hipótese da estacionariedade, Vesala et al., (2006) e Eugster et al., (2011) reduziram as

médias das covariâncias de 30 minutos para blocos de 5 minutos. Assim, eles compararam

os fluxos obtidos nas médias de 5 minutos com o correspondente fluxo de 30 minutos.

Se os fluxos das médias de 5 minutos tivessem uma diferença menor do que 30% dos

fluxos de 30 minutos, o critério de estacionariedade era atendido, caso contrário os fluxos

das médias de 30 minutos eram descartados.

Além dos procedimentos de controle de qualidade sobre as medições, é necessário

checar se as medições da estação micrometeorológica são da superfície de interesse. A

área fonte de fluxos de alcance dos sensores é conhecida por footprint, e essa área pode

ser estimada por modelos matemáticos.

Vesala et al., (2006) utilizaram o MCT para estimar os fluxos de um lago localizado na

Finlândia. Utilizando um modelo de footprint, Vesala et al., (2006) rejeitaram 62% de todos os

fluxos medidos pela estação micrometeorológica porque eles identificaram que esses fluxos

não vinham da superfície do lago.

O modelo de footprint utilizado por Vesala et al., (2006) indicou que o footprint da

região de estudo era pequeno por causa da turbulência gerada pela floresta que circundava

o lago, mas comentaram que em grandes corpos d’água o footprint tende a ser extenso

devido ao baixo nível de turbulência mecânica.

Outra interação água-terra que pode influenciar o fluxo de medido pelos sensores

é o processo de advecção do das áreas circundantes ao lago. Para evitar essa

interferência, Vesala et al., (2006) reduziram o tempo das médias das covariâncias de 30

minutos para 5 minutos para os locais onde o footprint era muito grande.

Eugster et al., (2003) introduziram essa técnica ao realizarem uma análise dos

coespectros do fluxo de , em que observaram um fluxo elevado em uma região de baixa

frequência que divergia do coespectro idealizado de Kaimal et al., (1972). Ao transformarem

a escala de frequência para uma escala de número de onda, observaram que os fluxos de

baixa frequência eram de um comprimento de onda da ordem da distância da estação à

margem do lago. Esses autores consideraram que tais anomalias nas baixas frequências

dos coespectros eram indicativas de advecção, e que as medições estavam provavelmente

afetadas pela respiração da floresta que circundava o lago. Assim, Vesala et al., (2006)

reduziram as médias das covariâncias de 30 minutos para 5 minutos nas medições do


período diurno e observaram que os coespectros melhoravam significativamente em

comparação com o coespectro idealizado.

Os fluxos apresentados por Vesala et al., (2006) foram calculados de apenas 33% de

todos os dados medidos, pois 62% dos fluxos vinham de uma direção do vento inadequada

para se investigar os fluxos do lago, 6% não passaram pelo critério de qualidade e em 9%

dos dados ocorreram interrupções em algumas das medições.

6.1.5 Footprint

Para a montagem do experimento de Medições das Covariâncias Turbulentas é

necessário estimar a área fonte dos fluxos medidos pelos equipamentos. De acordo com

Burba (2001) essa área é conhecida por footprint, e é variável com a altura das medições,

rugosidade da superfície e estabilidade atmosférica. Vale a pena ressaltar que na palavra

“fonte” incluem-se os fluxos negativos.

Na literatura há inúmeros modelos que estimam o footprint. Um dos mais antigos e

bastante simples é o modelo de Schuepp et al., (1990). Este modelo é uma solução analítica

da equação da difusão e é utilizado para previsão do footprint em condições da atmosfera

próximas da neutralidade.

Outro modelo analítico utilizado para estimar o footprint em condições neutras da

atmosfera é o de Gash (1986), que é um modelo euleriano e considera o campo de

velocidade do vento homogêneo. Este modelo e o modelo citado anteriormente, (Schuepp et

al.,1990), foram tomados como base para o desenvolvimento de modelos eulerianos

analíticos mais complexos, tal como o modelo de footprint apresentado por Hsieh et al.,

(2000), o qual estima o footprint para diferentes níveis de estabilidade da atmosfera,

rugosidade do terreno e altura de medição.

6.1.6 Local de estudo

O local de estudo é o reservatório da Hidrelétrica de Itaipu. O reservatório de Itaipu

está localizado na porção central do vale do rio Paraná na fronteira do Paraguai com o

Brasil.


Segundo Stivari et al., (2005), o represamento ocorreu em dois estágios; o primeiro

em novembro de 1982, em que a superfície do lago alcançou 206 metros acima do nível do

mar, e no segundo estágio, em junho de 1984, a superfície do lago atingiu o nível final de

220 metros, ocupando uma área total de 1460 km2.

Para estimar os fluxos de dióxido de carbono no reservatório de Itaipu, uma estação

micrometeorológica foi instalada em uma ilha do reservatório localizada nas proximidades da

cidade de Missal do Estado do Paraná. As coordenadas geográficas da ilha são latitude

−25◦03’25,72’’ e longitude −54◦24’33,67’’, e a altitude em relação ao mar é de 220 m. A

localização da estação pode ser vista na figura 6.1.6.1, em que estão três imagens do

reservatório em uma sequência que amplia a região da estação micrometeorológica, da

esquerda para direita. Nela destacamos algumas cidades, a barragem, a estação e algumas

distâncias da estação às margens do reservatório.

Na figura 6.1.7.1 estão duas imagens da região da estação micrometeorológica, à

esquerda está um mapa com resolução espacial de 1:50.000 do ano de 1980, anterior a

construção da hidrelétrica, que pode ser encontrado na homepage do Instituto de Terras

Cartografia e Geociências do Paraná (http://www.itcg.pr.gov.br/). À direita dessa figura está

uma imagem do Google mapas que foi georreferenciada com o software Quantum Gis

utilizando o mapa da esquerda. Com o mapa georreferenciado é possível verificar a

profundidade do reservatório na região da estação micrometeorológica, que é de

aproximadamente 20 metros.

Segundo Stivari et al., (2005), os principais usos da terra na vizinhança do

reservatório são 28% de floresta, 30% de área de agricultura e 34% de área de pastagem,

sendo que as áreas de floresta estão principalmente concentradas no lado Paraguaio.


Figura 6.1.6.1 - Localização da estação micrometeorológica no reservatório da hidrelétrica de

Itaipu.

Em alguns meses das medições realizadas neste trabalho, parte da ilha ficou exposta

à atmosfera e com isso houve formação de vegetação. Desta forma, nos meses em que se

observou essa vegetação, o ângulo da direção do vento correspondente as áreas com

vegetação na ilha foram descartados. Na terceira imagem da figura 6.1.7.2, da esquerda

para direita, está o setor da ilha que apresentou vegetação nos meses de dezembro de 2012

a fevereiro de 2013, cujo ângulo era de 215o a 340o em relação ao eixo norte magnético.

6.1.7 Estação Micrometeorológica

Na estação micrometeorológica foram instalados sensores que podem ser divididos

em dois grupos: um grupo denominado por conjunto rápido, que são os sensores capazes

de medir as flutuações das concentrações turbulentas, e outro grupo denominado por

conjunto lento, que são os sensores que medem com frequência incapaz de detectar as

flutuações turbulentas.

No conjunto rápido as medições foram realizadas a 20 Hz e os sensores instalados

foram: um anemômetro sônico CSAT3 (Campbell Scientific) configurado para medir as três

componentes da velocidade do vento ( ) e a temperatura sônica (oC); um analisador de

gases LI7500 (Licor) configurado para medir concentração de dióxido de carbono

( ), concentração de vapor de água ( ), e pressão (hPa); e quatro

termopares FW03 (Campbell Scientific) configurados para medir temperatura do ar (mV).


Os sensores CSAT3 e LI7500 foram posicionados a 3,76 m acima do solo. No sensor

CSAT3 três termopares foram acoplados acima, abaixo e no centro do caminho sônico, e no

sensor LI7500 um termopar foi acoplado no centro do caminho óptico.

Figura 6.1.7.1 - Mapa anterior a construção da hidrelétrica indicando a localização da estação micrometeorológica, à esquerda, e, à direita, está uma imagem georreferenciada da ilha em que a estação micrometeorológica foi instalada.

Figura 6.1.7.2 - Ilha do reservatório da hidrelétrica de Itaipu em que a estação micrometeorológica foi instalada, e o ângulo do vento cujas medições foram descartadas por haver vegetação.

A configuração dos sensores pode ser vista na Figura 6.1.7.3.

De acordo com o manual do fabricante do analisador de e , LI7500 da LI-

COR Biosciences, há dois componentes principais para calibração desse sensor: o primeiro

é determinar os valores dos coeficientes de calibração e o segundo é configurar o zero e a

concentração máxima possível de ser medida por esse sensor. Na calibração de fábrica

essas duas etapas são realizadas. No entanto, recomenda-se que o zero e a concentração


máxima possível de ser medida pelo LI7500 sejam frequentemente ajustadas. Já os

coeficientes de calibração podem ser mantidos por diversos anos. Neste trabalho, ambos os

procedimentos de calibração foram realizados.

Figura 6.1.7.3 - Configuração do conjunto rápido na estação micrometeorológica.

No conjunto lento, as medições foram realizadas a 0,1 Hz e os sensores utilizados

foram: quatro sondas de dióxido de carbono GMP343 (Vaisala) configuradas para medir

concentração de dióxido de carbono (ppm), uma sonda de temperatura e umidade relativa

CS500 (Campbell Scientific) configurada para medir temperatura do ar (◦C) e umidade (%),

um barômetro 61302V (Young) configurado para medir pressão (hPa), um piranômetro SP

LITE (Kipp & Zonen) configurado para medir radiação ( ) e um pluviômetro (MRI)

configurado para medir chuva (mm).

Dois GMP343 foram posicionados a 1,77m acima do solo e os outros dois a 3,66m. O

CS500 foi instalado em uma altura de 2,85m acima do solo, o barômetro a 1,73m, o

piranômetro a 2,67m e o pluviômetro a 3,00m. Na Figura 6.1.7.4 é possível ver a

configuração do conjunto lento.


Figura 6.1.7.4 - Configuração do conjunto lento na estação micrometeorológica.

Os dados do conjunto rápido eram enviados a um sistema de aquisição de dados

(datalogger) da Campbell Scientific CR23X, equipamento que realiza a leitura analógica dos

sensores de modo ordenado e sincronizado, e convertidas em leituras digitais para um

notebook que armazenava os dados em arquivos a cada 10 minutos.

Já os dados do conjunto lento, eram armazenados em um outro datalogger CR23X.

Antes da instalação dos analisadores de dióxido de carbono do conjunto lento na estação de

Itaipu, esses sensores foram instalados em uma estação localizada em uma grameira na

cidade de Tijucas do Sul - PR, alinhados equidistantes ao solo como pode ser visto na figura

6.1.7.5. Assim, as medições foram intercomparadas para verificar se eram compatíveis.

Figura 6.1.7.5 - Configuração dos analisadores de dióxido de carbono, GMP’s 343, na grameira

de Tijucas do Sul - PR.


Na tabela 6.1.7.1 estão os números de seriais dos analisadores de gás carbônico do

conjunto lento, GMP’s 343.

Tabela 6.1.7.1 - Número de serial dos sensores GMP’s 343 utilizados neste trabalho. Sensor Número de serial

1

2

3

4

G1120006

G1120007

G1030010

G1120008

Os sensores GMP’s 343 apresentaram diferenças nos seus valores medidos,

principalmente principalmente quando o sensor 3 foi intercomparado com os outros. Na

tabela 6.1.7.1 se pode observar que o sensor 3 é o único que não segue a sequência do

número de serial, indicando que foi produzido em data diferente dos outros sensores. De

fato, esse equipamento foi o único comprado em data diferente. Já as medições dos

sensores 1 e 2 eram praticamente iguais, portanto as concentrações do sensor 1 foram

utilizadas para correção das concentrações medidas pelos sensores 3 e 4. Para isso, plotou-

se as concentrações medidas pelo sensor 1 contra o sensor 3, sendo que os dados do

sensor 1 foram colocadas no eixo y e os dados do sensor 3 no eixo x, com isso calculou-se

uma regressão linear cujo coeficiente angular (m) e linear (l) foram utilizados para corrigir os

dados do sensor 3 da seguinte maneira: y = m[CO2]sensor3 + l. O mesmo procedimento foi

realizado para correção do sensor 4. As correções estão representadas na figura 6.1.7.6.

Figura 6.1.7.6 - Correção das medições dos GMP’s 343.


Além da estação micrometeorológica, desenvolveu-se um sistema simples para

medição da temperatura da água na superfície e a 25 cm de profundidade.

O sensor utilizado para medição de temperatura é o BetaTherm 100K6A Thermistor -

L108 da Campbell Scientific. Este sensor pode ser utilizado na água, no ar e no solo. Dois

desses sensores foram acoplados a uma boia náutica para medir a temperatura na

superfície da água e a 25 cm de profundidade. Na parte superior da bóia, uma tela com tiras

de um material reflexivo foi fixada para bloquear a radiação solar.

Para armazenar os dados medidos pelo sensor utilizou-se o datalogger CR23X da

Campbell Scientific protegido por caixa plástica e alimentado por uma bateria de motocicleta

de 12 V e 6 Ah. O sistema pode ser visto na figura 6.1.7.7.

Figura 6.1.7.7 - Bóia para medição de temperatura da água à esquerda e sistema de armazenamento dos dados medidos pelo sensor de temperatura à direita.

O sistema de medição de temperatura da água está preso na boia SIMA I do lago de

Itaipu, como pode se ver na figura 6.1.7.8.

Figura 6.1.7.8 - Sistema de medição de temperatura da água acoplada na bóia SIMA I.


6.1.8 Processamento dos dados

Assim como já foi mencionado nesse texto, para utilização do Método de Medição de

Covariâncias Turbulentas é necessário realizar um controle de qualidade sobre os dados

medidos pela estação micrometeorológica. Neste trabalho, o controle de qualidade foi

realizado durante todas as etapas do processamento dos dados. Assim, Assim como já foi

mencionado nesse texto, para utilização do Método de Medição de Covariâncias Turbulentas

é necessário realizar um controle de qualidade sobre os dados medidos pela estação

micrometeorológica. Neste trabalho, o controle de qualidade foi realizado durante todas as

etapas do processamento dos dados. Assim, o processo de seleção dos dados está

comentado neste texto com a descrição das etapas do processamento.

A primeira etapa do processamento foi agrupar os arquivos de 10 minutos do conjunto

rápido em arquivos de 30 minutos de dados porque os fluxos estimados neste trabalho

foram de amostras de dados de 30 minutos.

É bastante comum encontrar nesses arquivos de dados falhas de medições,

medições numericamente distantes do restante dos dados (spikes), amostras de dados cuja

reta de regressão linear diverge significativamente dos dados medidos, etc. Logo, as

variáveis dispostas nos arquivos de dados de meia hora foram plotadas para inspeção

visual. Nesta etapa, as medições de densidade de , densidade de e velocidade do

vento foram verificados para seleção das amostras de dados de 30 minutos.

Já os outros dados do conjunto rápido foram analisados para verificar se havia

necessidade de substituir os dados utilizados no cálculo dos fluxos por dados obtidos por

outro sensor, pois havia medições iguais realizadas por sensores sobressalentes ou

sensores diferentes, tal como o sensor de pressão e os de temperatura.

Na figura 6.1.8.1 estão dois exemplos de arquivos de dados de 30 minutos plotados.

O primeiro, de cima para baixo, é um exemplo de uma boa amostra de medições da

componente u da velocidade do vento, enquanto que o segundo é um exemplo de medições

com falhas dessa mesma variável.


Figura 6.1.8.1 - Amostras de medições da componente horizontal da velocidade do vento. Nas

abscissas estão as quantidades de medições.

Neste trabalho, a seleção das amostras de medições de velocidade do vento foi para

identificar as amostras de medições com falhas. Já para as variáveis densidade da água e

densidade de , a inspeção visual foi para identificar amostras de medições com falhas e

também se levou em consideração o perfil dessas amostras, que não devem divergir de uma

reta de regressão linear para atender as hipóteses do método e gerar bons resultados nas

etapas seguintes do cálculo dos fluxos, que estão descritas na sequência. Na figura 6.1.8.2

estão os valores das medições da densidade de referentes às medições da figura

6.1.8.1. Nota-se que a amostra que apresentou problemas de medições tem um perfil de

medições de que não atende o critério para o cálculo dos fluxos desse trabalho, esse

critério será melhor compreendido na etapa linear detrending. Já a amostra de dados que

apresentou boas medições na figura 6.1.8.1, também apresentou boas medições na

densidade de , como pode ser visto na parte superior da figura 6.1.8.2.

Figura 6.1.8.2 - Amostra de dados de densidade de . Nas abscissas estão as quantidades

de medições.


Em algumas amostras de dados observaram-se spikes. Segundo Vickers & Marht

(1996), os spikes são, geralmente, resultados de erros eletrônicos no sistema de

monitorização e aquisição, e também de interferências da chuva no anemômetro sônico e/ou

analisador de / . Portanto, é importante que esses dados sejam removidos para que

eles não influenciem o fluxo da amostra de dados. Neste trabalho, os spikes foram

eliminados por um filtro auto-recursivo linear de ordem 1.

Na figura 6.1.8.3 estão dois gráficos da mesma amostra de dados, no gráfico superior

observa-se um spike bem definido na amostra de dados e no gráfico inferior observa-se a

remoção do spike quando se utilizou a rotina de remoção de spikes.

Figura 6.1.8.3 - Amostra de dados de densidade de com spike. Nas abscissas estão as

quantidades de medições.

De acordo com o manual dos sensores LI7500 e CSAT3, é normal estes sensores

atrasarem no tempo. Assim, para que todas as medições estejam no mesmo tempo,

verificou-se a defasagem desses sensores em relação ao termopar que foi disposto no meio

do caminho sônico do CSAT por correlação cruzada.

Plotando os valores encontrados para a correlação cruzada em função de k, o pico ou

o vale da correlação deve estar localizado em k = 0. Caso isso não aconteça, sabe-se que

existe uma defasagem entre o conjunto de dados, que é indicada pela posição do pico ou do

vale em relação à origem (k = 0).

Essa etapa foi utilizada para verificar se havia defasagem entre o CSAT3 e o

termopar, e entre o LI7500 e o termopar. Notou-se, além de alguns plots indicando

defasagem, gráficos de correlação que não condiziam com o esperado, como pode ser visto

no primeiro gráfico da figura 6.1.8.4. As amostras de dados que apresentaram esse tipo de

comportamento foram descartadas, enquanto que os dados que apresentaram defasagem

foram corrigidos adiantando k medições do LI7500 em relação ao termopar e k medições do


CSAT3 em relação ao termopar. No gráfico do meio da figura 6.1.8.4 está uma correlação

cruzada com defasagem em dois intervalos de medições, e à direita da figura 6.1.8.4 um

gráfico de correlação com a defasagem corrigida.

Figura 6.1.8.4 - Gráficos de correlação cruzada entre o analisador de e um termopar.

Para minimizar o efeito da inclinação da superfície e do possível desnivelamento do

anemômetro sônico, duas rotações tridimensionais nas componentes da velocidade do vento

foram aplicadas para anular a velocidade horizontal (na transversal) e a velocidade vertical

do vento (Finnigan et al., 2003).

Nos escoamentos turbulentos os processos que são dependentes do tempo e do

espaço podem ser decompostos em uma média ( ) e em uma flutuação (a’). Este

procedimento é chamado de Decomposição de Reynolds e pode ser escrito da seguinte

forma

A média pode ser calculada de várias formas: médias de bloco, médias móveis,

médias probabilísticas (ensemble averages) e linear detrending. Neste trabalho, aplicou-se o

linear detrending para estimar as flutuações turbulentas.

Aplicar linear detrending consiste em realizar uma regressão linear com os dados

para obter as flutuações em torno desta reta de regressão linear.

Nesta etapa do trabalho fica evidente o motivo pelo qual foram removidas as

amostras de dados cujas medições apresentaram perfis que divergiam de uma reta, tal

como no gráfico da parte inferior da figura 6.1.8.2. Assim, para se utilizar o linear detrending

é importante que se selecionem os perfis adequados para este método, tendo em vista que

a partir da reta de regressão linear que são encontradas as flutuações turbulentas. Na figura

6.1.8.5 estão plotadas duas amostras de densidade de com as retas de regressão

linear, nessas figuras se nota a importância da seleção das amostras de dados.


Figura 6.1.8.5 - Retas de regressão linear para o cálculo das flutuações de

Embora as coordenadas do sistema de medição do CSAT foram rotacionadas para

obter uma velocidade vertical média do vento igual a zero, Webb & Leuning (1980)

verificaram que as flutuações da densidade do ar associadas à transferência de vapor e

calor sensível produzem uma velocidade vertical média diferente de zero que é inferior à

precisão dos anemômetros sônicos. Desta forma, Webb & Leuning (1980) sugeriram a

correção denominada por Webb-Pearman-Leuning, correção WPL, que leva em

consideração essa velocidade vertical na estimativa dos fluxos de , da seguinte forma:

(6.1.8.1)

{

} (6.1.8.2)

( )

(6.1.8.3)

em que é a temperatura termodinâmica, e

são a densidade do e do vapor

d’água, respectivamente, é a razão de mistura para o CO2, é a razão de mistura para o

vapor d’água e é a relação entre a constante de gás úmido e a constante de ar seco, e

estas variáveis podem ser obtidas com

(6.1.8.4)

(6.1.8.5)

(6.1.8.6)


Temos que = 0,28705 kJ kmol-1K-1 e = 0,46152 kJ kmol-1K-1. A massa

específica do ar seco não é um dado fornecido pelos sensores usualmente utilizados em

estações micrometeorológicas, devido a isto, ela é calculada por

(6.1.8.7)

Para medição dos fluxos dos escalares pelo método MCT, instalamos uma estação

micrometeorológica em uma ilha no reservatório de Itaipu. A descrição do local de estudo e

dos equipamentos da estação estão na seção seguinte.

6.1.9 Resultados

Na tabela 6.1.9.1 estão as datas das medições dos fluxos turbulentos. Nota-se que

não há medições nos meses de maio e junho porque o sistema autônomo de fornecimento

de energia estava sendo reconfigurado para evitar as interrupções das medições que foram

observadas nos meses anteriores. Assim, nota-se que nos meses de julho a setembro as

medições foram contínuas, havia apenas algumas interrupções devido à radiação solar que

não foi suficiente para carregar as baterias que mantêm o sistema operando.

Tabela 6.1.9.1 - Fluxos médios e concentração acumulada de CO2 obtidos durante as

campanhas de monitoramento

Mês Data e hora inicial Data e hora final Dias

monitorados

Dezembro 2012

Janeiro 2013

Fevereiro 2013

Março 2013

Abril 2013

Maio 2013

Junho 2013

Julho 2013

Agosto 2013

Setembro 2013

07/12/2012 - 19:00

23/01/2013 - 10:20

27/02/2013 - 10:50

12/03/2013 - 10:20

03/04/2013 - 10:50

———

———

23/07/2013 - 10:40

08/08/2013 - 16:40

05/09/2013 - 08:20

23/12/2012 - 05:00

25/01/2013 - 09:30

05/03/2013 - 17:40

20/03/2013 - 17:20

13/04/2013 - 18:00

———

———

08/08/2013 - 16:40

04/09/2013 - 17:00

08/10/2013 - 15:50

16

3

10

8

10

0

0

74


Embora na tabela 6.1.9.1 estejam vários dias de medições, os fluxos apresentados

neste trabalho são de alguns dias dos meses de dezembro de 2012 e fevereiro, março, abril,

agosto e setembro de 2013.

A seguir, os fluxos de dióxido de carbono, calor sensível, calor latente e radiação solar

estão apresentados em diagramas que nos possibilitam identificar suas variações diárias.

Nos meses de dezembro de 2012, março e abril de 2013, figuras 6.1.9.1, 6.1.9.2 e

6.1.9.3, constatou-se que o fluxo do gás carbônico variava com a radiação solar,

apresentando maior fixação desse gás nos horários de maior intensidade da radiação solar,

por conseguinte, esses fluxos podem ser decorrentes de atividade fotossintética no

reservatório.

Figura 6.1.9.1 - Fluxos turbulentos e radiação solar medidos no mês de dezembro de 2012 no

reservatório de Itaipu


Figura 6.1.9.2 - Fluxos turbulentos e radiação solar medidos no mês de fevereiro e março de

2013 no reservatório de Itaipu

Figura 6.1.9.3 - Fluxos turbulentos e radiação solar medidos no mês de abril de 2013 no

reservatório de Itaipu

No mês de agosto de 2013, figura 6.1.9.4, observa-se que há fixação de carbono pelo

reservatório tanto no período noturno quanto no período diurno. A fixação do gás carbônico

no período noturno pode estar relacionada com o pH da água, pois em águas alcalinas o

carbono inorgânico está principalmente na forma de bicarbonato e carbonato, que permite o

fluxo difusivo negativo devido à maior concentração do gás carbônico na atmosfera do que

no reservatório. Ainda nas medições do mês de agosto, nota-se que há menos medições de


fluxos no período noturno do que no período diurno. Isto ocorre porque as condições da

atmosfera não permitiram a medição do fluxo pelo MCT, mas mesmo assim, observa-se que

os fluxos foram possíveis de serem calculados na maior parte dos horários dos dias.

Figura 6.1.9.4 - Fluxos turbulentos e radiação solar medidos no mês de agosto de 2013 no

reservatório de Itaipu.

Em setembro, figura 6.1.9.5, a maior parte dos fluxos medidos eram positivos, e as

maiores emissões ocorriam no período noturno. Nota-se que o fluxo de calor sensível foi, em

geral, positivo durante o dia e negativo à noite em quase todos os meses de medição. Isto

pode estar indicando que a superfície da água estava perdendo calor à noite e ganhando

calor durante o dia por processos de convecção e advecção. Já em setembro de 2013, nota-

se que a maior parte dos fluxos de calor sensível era negativa, assim a temperatura do ar

estava mais quente do que a temperatura da superfície da água.


Figura 6.1.9.5 - Fluxos turbulentos e radiação solar medidos no mês de setembro de 2013 no

reservatório de Itaipu.

Na tabela 6.1.9.2 estão os fluxos médios dos dias apresentados neste trabalho dos

meses de monitoramento. Nota-se na tabela, que a quantidade de fluxos de meia hora varia,

pois nem sempre as condições da atmosfera eram apropriadas para o cálculo do fluxo pelo

método das covariâncias turbulentas.

Tabela 6.1.9.2 - Fluxos médios dos dias apresentados neste trabalho.

Mês Fluxo médio

(mmol/m2 s)

Quantidade

de dias

Quantidade de fluxos

de 30 minutos

Dezembro 2012

Fevereiro e março 2013

Março 2013

Abril 2013

Agosto 2013

Setembro 2013

−0,0001039

+0,0003811

−0,0002294

+0,0005319

+0,0000866

+0,0010253

16 dias

5 dias

8 dias

8 dias

6 dias

7 dias

668

258

365

252

141

141


6.1.10 Conclusão

Neste trabalho, os fluxos de dióxido de carbono medidos no reservatório de Itaipu

pelo Método de Medição de Covariâncias Turbulentas foram apresentados.

As medições foram nos meses de dezembro de 2012, fevereiro, março, abril, agosto e

setembro de 2013. Nesses meses, contatou-se tanto fixação quanto emissão de gás

carbônico pelo reservatório. Notou-se que, em geral, a absorção do gás carbônico pelo

reservatório eram maiores em condições de maior radiação solar, um possível indicador de

fotossíntese. Já os efluxos de gás carbônico eram, em geral, maiores nos períodos noturnos,

que possivelmente estavam associados a não estratificação do reservatório.

Na tabela 6.1.9.2 estão os fluxos médios dos dias de monitoramento apresentados

neste trabalho. Observa-se que há grande variabilidade nos fluxos, apresentando tanto

fixação média quanto emissão média. No entanto, o reservatório mais emitiu gás carbônico

para atmosfera do que absorveu.


6.2 Estudos de Micro-organismos do Ciclo de Metano em Reservatório

Através de técnicas metagenômicas é possível predizer a estrutura de comunidades

microbianas e inferir os possíveis papéis biológicos de cada espécie encontrada naquele

ambiente. A diversidade de micro-organismos é analisada principalmente utilizando-se

marcadores moleculares como as regiões variáveis do gene 16S rRNA. Atualmente, o

sequenciamento de nova geração permite se obter uma grande quantidade de seqüências

oriundas da extração do DNA ambiental.

Esta quantidade massiva de dados permite uma análise mais robusta das espécies

que compõem o ambiente. Foi utilizando estas técnicas que cinco reservatórios das Usinas

Hidrelétricas de Funil, Itaipu, Três Marias, Balbina e Xingó foram analisados quanto à

composição microbiana. Conforme sabemos, micro-organismos ambientais participam

ativamente do ciclo do carbono e possivelmente influenciam na quantidade de gases do

efeito estufa liberados na atmosfera, neste caso, podemos citar principalmente as arqueias

metanogênicas e bactérias metanotróficas como os principais envolvidos nesta

problemática.


Estudos metagenômicos já foram realizados anteriormente em reservatórios de

usinas hidrelétricas brasileiras (Graças et al. 2011; Graças et al. 2013; Baraúna et al. 2013)

e puderam descrever a presença de espécies metanogênicas principalmente no sedimento e

em altas profundidades do lago. Neste estudo, uma biblioteca metagenômica foi gerada para

analisar o perfil da comunidade microbiana que habita cada reservatório das usinas citadas

acima. Os dados gerados em conjunto com os valores físico-químicos analisados servem

como base para inferir a importância destes micro-organismos no ciclo biogeoquímico do

carbono nos reservatórios brasileiros.

Os resultados das análises mostram que há uma grande variação na composição da

comunidade bacteriana entre os reservatórios. O reservatório com maior diversidade

observada foi o da UHE Funil, e a menor foi a da UHE Balbina.

Figura 6.2.1 - Diversidade taxonômica bacteriana da UHE Balbina

Na usina hidrelétrica de Balbina, a diversidade bacteriana (Fig. 6.2.1) foi

extremamente baixa, compreendendo majoritariamente dos filos Proteobacteria (72%) e

Actinobacteria (26%). O filo Bacteroidetes foi representado por 2% das seqüências.

Cyanobacteria, Chlamydiae, OD1, Acidobacteria e Verrucomicrobia também foram

encontrados em menor quantidade (<1%). De todas as UHEs analisadas, Balbina foi a que

apresentou a menor diversidade bacteriana, provavelmente por se tratar de um ambiente

muito restrito ao crescimento bacteriano.


Figura 6.2.2 - Diversidade taxonômica bacteriana da UHE Funil

Na usina hidrelétrica de Funil (Figura 6.2.2), também houve predominância dos filos

Actinobacteria (42%) e Proteobacteria (42%), seguidos de Bacteroidetes (8%),

Cyanobacteria (5%) e Chlamydiae (2%). Outros filos menos representativos (1%) também

foram identificados (OD1, Firmicutes, Planctomycetes, TM7, Acidobacteria, Nitrospira e

Verrucomicrobia).

Figura 6.2.3 - Diversidade taxonômica bacteriana da UHE Itaipú


Na UHE Itaipú (Figura 6.2.3), os filos mais predominantes foram Actinobacteria (52%),

Proteobacteria (36%) e Bacteroidetes (9%). Outros filos menos representativos (3%)

também foram encontrados, como OD1, Gemmatinoidetes, Nitrospira, Verrucomicrobia,

Acidobacteria e Cyanobacteria.

Figura 6.2.4 - Diversidade taxonômica bacteriana da UHE Três Marias

Na UHE Três Marias (Figura 6.2.4), os filos bacterianos mais abundantes foram as

Actinobacteria (59%), Proteobacteria (30%), Cyanobacteria (4%) e Bacteroidetes (4%).

Outros filos representaram menos de 3% das sequências, sendo Acidobacteria, OD1,

Armatimonadetes, Gemmatimonadetes, Firmicutes, Planctomycetes, TM7, Chlamydiae e

Verrucomicrobia.

Figura 6.2.5 - Diversidade taxonômica bacteriana da UHE Xingó


Na UHE Xingó (Figura 6.2.5), os filos predominantes também foram as Actinobacteria

(48%), Proteobacteria (39%), seguidos por Bacteroidetes (4%) e Cyanobacteria (3%). Outros

filos representaram aproximadamente 1%, sendo Firmicutes, Verrucomicrobia, Acidobacteria

e Nitrospira.

6.3 Banco de Dados

6.3.1 Introdução

Os portais do Projeto foram constituídos com o intuito de prover acesso a base de

dados e também para a divulgação do Projeto junto a sociedade. Os dados foram

distribuídos nos três portais listados na Figura 6.3.1.1.

O portal "Projeto Furnas - Campanhas" é usado para acessar os dados

coletados no âmbito do Projeto Balanço de Carbono nos Reservatórios de FURNAS Centrais

Elétricas S.A., apesar de estes dados não terem sido coletados no âmbito deste projeto, eles

são importantes para a equipe;

O portal SIMA é usado para acessar os dados coletados pelas estações de

coleta automática (SIMA - Sistema Integrado de Monitoramento Ambiental);

O portal BALCAR é usado para acessar os dados obtidos no âmbito deste

projeto. A base de dados é constituída por coletas in situ das equipes de cada instituição

envolvida, dados obtidos de outras fontes (dados meteorológicos do INMET), mapas de

delimitação das bacias de drenagem dos reservatórios e mapas de uso e ocupação do solo

nas bacias dos reservatórios.

Nos itens a seguir são descritos os portais BALCAR e SIMA.

Figura 6.3.1.1 - Portais de acesso aos dados do projeto.


6.3.2 Portal BALCAR

O portal é formado por páginas de domínio público (páginas de livre acesso – Figura

6.3.2.1) e páginas de acesso restrito aos usuários cadastrados. Esta distribuição é

necessária para garantir que os dados sejam acessados apenas por pessoas envolvidas

com o Projeto. A base de dados pode ser acessada pelas seguintes páginas deste portal:

Campanhas (Figura 6.3.2.2): nela é possível acessar todos os dados coletados in situ

pelas equipes do Projeto. O acesso está organizado por tipo de dado coletado (1), por

reservatório (2) e por campanha (3). Os dados são exibidos em tabelas e a sua

localização no Google Maps. Os dados consultados também podem ser baixados. O

portal foi programado de tal forma que cada conta de usuário poderá acessar

somente os dados (1) a ele disponibilizados;

Mapas (Figura 6.3.2.3): nela é possível acessar os mapas de delimitação das bacias

de drenagem e mapas de uso e ocupação do solo na área dessas bacias. O usuário

pode navegar sobre o mapa, isto é possível por ele ser exibido sobre o Google Maps.

Esta página permite também ver o histórico de precipitação acumulada diária, desde

o ano 2000, em qualquer ponto do mapa, como mostra o gráfico da Figura 35.

Atualmente a base de dados é formada por 15 mapas de delimitação de bacias de

drenagem e 16 mapas de uso e ocupação do solo nas áreas das bacias, sendo estes

mapas de duas datas: um mapa da década de 70 e outro atual;

Meteorológicos (Figura 6.3.2.4 e Figura 6.3.2.5): nela é possível acessar os dados

meteorológicos das estações de coleta do INMET. Estes dados foram obtidos graças

a uma solicitação junto ao INMET e não podem ser distribuídos, por este motivo eles

possuem acesso restrito. Existem dados de 291 estações de coleta, com três leituras

diárias e o período de coleta da maioria dessas estações é desde a década de 70. Na

tela é possível verificar a distância em quilômetros de um ponto escolhido (por

exemplo, o ponto na cor magenta na Figura 6.3.2.4) até alguma estação (por

exemplo, a estação de Rezende - RJ). A tela permite ainda personalizar consultas

visualizando-as em formas de tabelas, gráficos e exportando;

Descrição (Figura 6.3.2.6 - http://www.dsr.inpe.br/hidrosfera/balcar/descricao.php):

nela é possível acessar o sumário das campanhas por reservatório e por instituição,

assim como a lista de parâmetros coletados. Esta página reflete o estado do banco de

dados e é de domínio público. Atualmente a base de dados é formada pelas coletas

realizadas em 115 campanhas, listadas na Figura 6.3.2.6. As datas compreendem o

período de início e fim de cada campanha no reservatório. A página também exibe os


parâmetros coletados bem como a quantidade de coletas por parâmetro, veja como

exemplo a Figura 6.3.2.7;

Cadastro: nela o administrador do sistema gerencia as contas dos usuários, ou seja, é

possível alterar o acesso aos dados e páginas do portal.

Figura 6.3.2.1 - Estrutura do portal BALCAR.

Figura 6.3.2.2 - Página de acesso aos dados de campanha.


Figura 6.3.2.3 - Página de acesso aos dados de mapeamento.

Figura 6.3.2.4 - Página de acesso aos dados das estações meteorológicas do INMET.


Figura 6.3.2.5 - Detalhes da visualização dos dados meteorológicos.


Figura 6.3.2.6 - Lista de campanhas por reservatório.


Figura 6.3.2.7 - Lista de parâmetros coletados e a quantidade de coletas.

6.3.3 Portal SIMA

O portal é formado por páginas de domínio público (páginas de livre acesso - Figura

6.3.3.1) e páginas de acesso restrito aos usuários cadastrados. Os dados das estações

SIMA não foram incluídos na base de dados do Portal BALCAR por eles terem uma natureza

diferente, eles são coletados, recebidos e disponibilizados automaticamente, ou seja, não

precisam de um operador humano, mas precisam de programas específicos para receber,

processar e armazenar os dados, além de o volume de dados ser muito maior que aqueles

coletados pelas equipes in situ.

A base de dados do SIMA também é formada por dados coletados pelas estações e

armazenados internamente. Estes dados são coletados a cada dez minutos, enquanto que

os dados transmitidos são coletados a cada hora. Estes dados são descarregados das

estações e inseridos manualmente no banco de dados (Figuras 6.3.3.2 e 6.3.3.3).


Este portal possui uma versão em inglês.

A base de dados pode ser acessada pelas seguintes páginas deste portal:

• Dados nela é possível acessar os dados coletados pelas estações SIMA. A tela

permite consultar por estação (1), por período (2), agrupar por período (3), por

sensor (4) e visualizar os dados em tabelas, gráficos e baixar os dados da

consulta;

• Filtrados: esta página é semelhante a página dados mas nela é possível acessar

os dados que sofreram alguma filtragem para remover dados que foram

corrompidos no processo de transmissão/recebimento;

• Dados off-line: nesta página é possível acessar os coletados a cada dez minutos.

A interface de acesso é semelhante a página dados;

• Dados brutos e dados brutos offline: estas páginas permitem acessar aos

dados binários coletados pelas estações. Elas são acessadas apenas pela equipe

técnica responsável pela manutenção das estações, recebimento e

processamento dos dados;

• Mapa: nela é possível visualizar a localização e período de atuação das estações

SIMA. Esta página é de livre acesso para a comunidade.

Figura 6.3.3.1 - Estrutura do portal SIMA.


Figura 6.3.3.2 - Página de acesso aos dados das estações SIMA.

Figura 6.3.3.3 - Página de acesso as localizações dos SIMAs.


6.4 Uso da Mediana para Estimação Robusta de Taxa de Emissão Difusiva

de GEE Representativa para Reservatório

Em geral, corpos aquáticos (rios e lagos artificiais ou naturais) apresentam

concentrações de gases de efeito estufa (GEE) no interior da massa d água, em particular

dos gases CO2, CH4 e N2O, cujas dinâmicas inclui trocas com a atmosfera através da

interface água-ar na superfície. Brasil (2012) apresentam duas rotas principais para as

trocas de GEE na interface água-ar do lago: (i) fluxos ebulitivos de águas rasas e (ii) fluxos

difusivos. Para a medição de fluxos difusivos da segunda rota, a técnica mais comum é a

obtenção de medições pontuais de fluxo difusivo a partir câmaras de difusão flutuantes

distribuídas espacialmente pela superfície do lago. Descrições desta técnica podem ser

encontradas em Tremblay et al. (2005), FURNAS (2008), IHA (2010), UFRJ (2011), IEA

HYDROPOWER (2012), e na literatura citada nestas referências. Cada câmara fornece uma

estimativa pontual de taxa de emissão difusiva em mg.m-2.d-1 válida para a localização da

câmara e para o instante da medição. A questão estatística do balanço de fluxos para o lago

consiste em integrar o conjunto das estimativas pontuais das câmaras numa estimativa

única de taxa de emissão, representativa da emissão do lago como um todo durante o

período das medições, devendo-se ainda indicar um intervalo de confiança com 95% de

probabilidade de conter o “valor verdadeiro” Brasil (2012) e IEA HYDROPOWER (2012).

Estimativas de taxas de emissão difusiva representativas de emissões de lagos

durante campanhas de medições podem ser obtidas, acompanhadas dos respectivos

intervalos de confiança, assumindo que os valores pontuais de fluxo medidos pelas câmaras

diferem da taxa de emissão representativa do lago pela soma de dois fatores aleatórios

independentes: variações espaciais ao longo da superfície do lago e erros de medição.

Santos et al. (2005), pág. 90, reportam que as medições de fluxos difusivos de GEE em

lagos com câmaras de difusão parecem ser moduladas por fortes componentes aleatórios,

com presença de valores extremos. Se durante as campanhas de campo algumas condições

ideais forem atendidas (grande número de pontos de medição, fluxos pontuais flutuando

com variância fixa em torno de um valor fixo e sem estrutura de correlação espaço-temporal

significativa, e precisão uniforme das medições) a simples média aritmética das medições

pode fornecer uma estimativa adequada para a taxa de emissão do lago. No entanto, como

na prática, as condições ideais não são atendidas, métodos de estimar mais robusto devem

ser empregados, procurando-se proteção contra a ocorrência de valores extremos e também

contra casos de diferentes precisões nas medições. Um dos estimadores robustos mais

utilizados é o uso da mediana. Por outro lado o uso da mediana de medições pontuais como


estimador de taxa de emissão difusiva representativa das emissões para o lago como um

todo pode introduzir a necessidade de aplicação de uma correção de tendência nas

estimativas.

Nos casos de populações simétricas, a necessidade não aparece, já que, para estes

casos, a mediana é sempre uma estimativa não-tendenciosa de média populacional. No

entanto, para populações assimétricas, a mediana representa uma característica população

de locação diferente da média populacional Se considerar o quociente entre média e

mediana populacionais, partindo do caso simétrico, onde vale 1, este quociente cresce e

decresce junto com a assimetria. A seguir apresenta-se um estudo para analisar a

necessidade de se incluir uma correção de viés, considerando as medições de fluxo difusivo

de CH4 de câmaras difusivas operadas pela equipe da COPPE nas campanhas em 2012 no

reservatório de Xingó.

Verificação de Víeis

As campanhas foram realizadas durante o ano de 2012 em diferentes épocas: a 1ª

em abril, a 2ª em junho, a 3ª em setembro e a 4ª em novembro. Nas campanhas a equipe

utilizou 41 câmaras de difusão no reservatório. Pelo critério de ajuste da regressão, foram

rejeitadas as medições de uma câmara na 1a campanha e de uma câmara na 2a campanha.

A figura 6.4.1 ilustra as distribuições das medições de cada campanha, podendo-se observar

que a distribuição dos fluxos da 1ª campanha (abril) se destacou das demais, fluxos maiores

e maior variabilidade. Nesta campanha foi medido um valor recorde de 153,27. Nas 2ª e 3ª

campanhas (junho e setembro) os fluxos de CH4 no lago seguiram uma tendência de

diminuição, e de maior homogeneidade ao longo do lago. A distribuição dos fluxos da 4ª

campanha (novembro) parece representar uma transição entre o regime de setembro e o

regime de março.


Figura 6.4.1 - Medições de Emissões de CH4 em Xingó no Reservatório.

Para cada campanha foram calibradas quatro distribuições de dois parâmetros:

Gauss, Gumbel, Weibull e Lognormal. A Gauss é simétrica, a Weibull pode assumir simetria,

assimetrias positivas e assimetrias negativas, dependendo do parâmetro de forma. A

Gumbel tem assimetria fixa positiva (1,14). A Lognormal tem assimetria positiva crescente

com o coeficiente de variação.

Na calibração usou-se a solução do sistema de duas equações: mediana teórica

igualada à mediana dos fluxos medidos e desvio-padrão teórico igualados à escala tau de

Huber dos fluxos medidos. Para cada calibração foi calculado o quociente entre o valor

esperado da distribuição ajustada e a mediana dos fluxos e a bondade de ajuste medida

pelo valor p de um teste de kolmogorov-smirnov de igualdade de distribuição entre a

distribuição dos fluxos medidos e de uma amostra sintética da distribuição ajustada com

10.000 valores. As figuras 6.4.2 a 6.4.6 ilustram os ajustes e a tabela 6.4.1 mostra os

resultados, onde os valores em vermelho indicam os resultados do melhor ajuste (maior p e

menor KS).

0 50 100 150

abril

junho

setembro

novembro

fluxo (mg/m^2/dia)

XGO Emissão de CH4 por Difusão Area do Reservatorio

Distribuição das Medições por campanha


Tabela 6.4.1 - Calibrações de Distribuições

Pode-se observar que os quocientes de todas as calibrações para as campanhas de

junho, setembro e novembro são muito próximos de 1. Na campanha de abril, o melhor

ajuste da Lognormal aponta para um quociente de 1,107. Porém a diferença na bondade de

ajuste para a distribuição de Gauss é pequena, o que indica que a estimativa pela mediana

dos fluxos é ainda uma boa estimativa para a média da população dos fluxos do lago,

mesmo para esta campanha.

Figura 6.4.2 - Ajuste de Distribuição Gumbel.

campanha medianaQuociente

GaussKS ( p)Gauss

QuocienteWeibulll

KS ( p)Weibull

QuocienteGumbel

KS ( p)Gumbel

QuocienteLognormal

KS ( p)Lognormal

abril 13,17 10,141

(0.409)1,054

0,143(0.391)

1,090,128

(0.409)1,107

0,122(0.596)

junho 1,98 10,099

(0.832)0,986

0,109(0.734)

1,030,116

(0.832)1,015

0,095(0.867)

setembro 2,29 10,106

(0.751)0,988

0,099(0.821)

1,040,135

(0.751)1,025

0,115(0.655)

novembro 5,15 10,121

(0.588)1,037

0,122(0.578)

1,080,176

(0.588)1,090

0,191(0.102)

0 7 13 20 26 33

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha abril

ks = 0.128

p value = 0.534

0 1 2 3 4 5

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha junho

ks = 0.116

p value = 0.66

0 1 2 3 5 6

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha setembro

ks = 0.135

p value = 0.447

0 3 5 8 10 13 15

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha novembro

ks = 0.176

p value = 0.161


Ajuste de Distribuição Gumbel


Figura 6.4.3 - Ajuste de Distribuição Gauss

Figura 6.4.4 - Ajuste de Distribuição Weibull

0 7 13 20 26 33

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha abril

ks = 0.141

p value = 0.409

0 1 2 3 4 5

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha junho

ks = 0.099

p value = 0.832

0 1 2 3 5 6

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha setembro

ks = 0.106

p value = 0.751

0 3 5 8 10 13 15

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha novembro

ks = 0.121

p value = 0.588


Ajuste de Distribuição de Gauss

0 7 13 20 26 33

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha abril

ks = 0.143

p value = 0.391

0 1 2 3 4 5

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha junho

ks = 0.109

p value = 0.734

0 1 2 3 5 6

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha setembro

ks = 0.099

p value = 0.821

0 3 5 8 10 13 15

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha novembro

ks = 0.122

p value = 0.578


Ajuste de Distribuição Weibull


Figura 6.4.5 - Ajuste de Distribuição Lognormal

Figura 6.4.6 - Melhor Ajuste em Papel Gumbel

0 7 13 20 26 33

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha abril

ks = 0.122

p value = 0.596

0 1 2 3 4 5

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha junho

ks = 0.095

p value = 0.867

0 1 2 3 5 6

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha setembro

ks = 0.115

p value = 0.655

0 3 5 8 10 13 15

Fluxo (mg/m^2/dia)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pro

ba

bili

da

de

campanha novembro

ks = 0.191

p value = 0.102


Ajuste de Distribuição Lognormal

1.01 1.1 1.5 2 3 5 10 20 30 50 80 120 200

recorrência (numero de medições)

0

7

13

20

26

33

Flu

xo

(m

g/m

^2

/dia

)

campanha abril

1.01 1.1 1.5 2 3 5 10 20 30 50 80 120 200


0

1

2

3

4

5

Flu

xo

(m

g/m

^2

/dia

)

campanha junho

1.01 1.1 1.5 2 3 5 10 20 30 50 80 120 200


0

1

2

3

5

6

Flu

xo

(m

g/m

^2

/dia

)

campanha setembro

1.01 1.1 1.5 2 3 5 10 20 30 50 80 120 200


0

3

5

8

10

13

15

Flu

xo

(m

g/m

^2

/dia

)

campanha novembro


Melhor Ajuste em Papel Gumbel

CONCLUSÕES 391

CAPÍTULO 7

Conclusões

onsiderando que o atual estado da arte sobre emissões de gases de efeito estufa

em reservatórios hidrelétricos contém uma série de incertezas, sendo ainda

necessário o seu aperfeiçoamento, as empresas ELETROBRAS, em atendimento

ao Projeto Estratégico “Monitoramento de Emissões de Gases de Efeito Estufa em

Reservatórios de Usinas Hidrelétricas” da Chamada Pública no 009/2008 da ANEEL, em

coordenação com o Ministério das Minas e Energia, e contando com a coordenação técnica

do CEPEL, encaminharam o projeto de P&D “Emissões de Gases de Efeito Estufa em

Reservatórios de Centrais Hidrelétricas”. O projeto visou o estudo do balanço de emissões

em oito aproveitamentos hidrelétricos em operação e em três em construção no Brasil,

distribuídos ao longo dos diferentes biomas no território brasileiro. Durante os anos de 2011

e 2012 estes aproveitamentos foram visitados por equipes de pesquisadores para a coleta

de dados, cujo processamento e análise foram descritos ao longo dos capítulos deste

volume. As principais conclusões tiradas foram:

7.1 Limnologia e Metabolismo Planctônico

Os corpos e cursos de água estudados no presente estudo (reservatórios em

operação e trechos de rios que formarão reservatórios) tiveram a variabilidade espacial e

temporal dos principais parâmetros limnológicos explicados por 10 variáveis (55% de

explicabilidade em Serra da Mesa a 88% em Segredo). Destacam-se entre elas o papel da

temperatura e transparência da água, do pH, fósforo total.

C


A temperatura da água refletiu a posição geográfica dos sistemas, sendo menor nos

sistemas localizados mais ao sul, sobretudo no bioma Mata Atlântica e maior, nos demais

biomas, sobretudo naqueles localizados na Amazônia.

A turbidez da água foi marcadamente elevada em Santo Antonio, por ser o rio

Madeira um sistema jovem que tem como característica uma alta vazão responsável pelo

transporte de uma elevada carga de sedimentos; e em Funil, reservatório eutrófico que

apresenta frequentes florações de cianobactérias e recebe a forte carga de matéria orgânica

do rio Paraíba do Sul. Já Batalha e Belo Monte são sistemas claros, assim como os

reservatórios de Segredo e Serra da Mesa.

Os valores medianos de pH da água tanto nos sistemas lóticos como lênticos

apresentaram-se ao redor do neutro, com valores máximos nunca ultrapassando 9,0. Uma

ampla variabilidade no pH foi observada em Tucuruí, onde valores próximos a 3,0 foram

registrados.

Os reservatórios em operação e os trechos de rios de futuros reservatórios estudados

apresentaram, em média, estado trófico intermediário quanto ao fósforo total. Exceções são

o eutrófico Funil, dada à forte influência antrópica do rio Paraiba do Sul, e Santo Antonio,

naturalmente enriquecido em fósforo inorgânico de origem andina. Se consideradas as

concentrações de clorofila-a, a maioria dos sistemas lóticos e lênticos são oligotróficos ou

mesotróficos, à exceção de Belo Monte, onde o rio Xingu por ser um rio de meandros

permite um maior acúmulo de biomassa algal do que aquele que suportaria o escoamento

hidráulico.

Não foi observado qualquer padrão nas diferentes formas de carbono na água de

acordo com a idade dos reservatórios. O carbono inorgânico dissolvido é a fração do

carbono total dominante no estoque de carbono das águas superficiais dos reservatórios e é

particularmente elevado nos reservatórios do cerrado. Já as concentrações de carbono

orgânico dissolvido foram maiores no eutrófico Funil e em Balbina, cujo principal afluente é

um rio de águas pretas, ricas nessa forma de carbono. O carbono orgânico particulado foi a

menor fração registrada, correspondendo somente a 8% (mediana) do carbono total na

coluna de água superficial dos reservatórios.

Dentre os rios, o carbono inorgânico dissolvido foi também a fração dominante do

carbono total, exceto em Belo Monte onde o carbono orgânico dissolvido ultrapassou a

fração inorgânica. A fração de carbono orgânico dissolvido foi maior em Belo Monte e Santo

Antonio, se comparada à Batalha, potencialmente ocorrendo uma maior contribuição

CONCLUSÕES 393

autóctone em Belo Monte, dadas as elevadas concentrações de fitoplâncton, e alóctone em

Santo Antonio, por tratar-se de um rio de planície de inundação. O carbono orgânico

particulado foi a menor fração registrada, correspondendo somente a 10% (mediana) do

carbono total nos rios.

Os valores médios registrados de carbono orgânico dissolvido (4,8 mg L-1) são

inferiores aos valores médios mundiais (5,7 mg L-1, 7000 dados) principalmente obtidos em

sistemas de regiões temperadas, e superiores aos registrados em um amplo estudo em

território brasileiro (3,7 mg L-1, 1200 dados).

Não foi observado qualquer padrão no carbono da biota de acordo com a idade dos

reservatórios. O conteúdo de carbono na biota planctônica dos reservatórios foi em geral

baixo e comparável, em sua maioria, a sistemas mesotróficos de outras regiões do planeta.

Os produtores primários compõem a maior fração do carbono planctônico, exceto em Itaipu

e Segredo, onde bactérias e zooplâncton são as comunidades que, respectivamente, mais

contribuem para o total. O carbono na biota zooplanctônica mostrou-se elevado em Três

Marias e baixo em todos os demais sistemas, inclusive no eutrófico reservatório de Funil,

sendo esses valores compatíveis com sistemas mesotróficos de outras regiões do mundo.

Considerando os sistemas lóticos, o carbono do fitoplâncton em Belo Monte foi a

maior fração do carbono da biota, seguida do bacterioplâncton. Em Batalha e Santo Antonio

todas as frações de carbono da biota foram muito reduzidas. Cabe salientar a quase total

ausência de organismos zooplanctônicos em Batalha.

Dentre os processos metabólicos que ocorrem na superfície da coluna d’água dos

reservatórios a respiração planctônica foi a mais importante, a qual foi duas ordens de

magnitude maior que a produção fitoplanctônica. Em média, quase a totalidade da

respiração planctônica (95%) foi devida à respiração bacteriana. Considerando a baixa

produção primária registrada na maioria dos reservatórios, é possível supor que a respiração

bacteriana utiliza como principal substrato o carbono orgânico de origem alóctone, sobretudo

em sua forma dissolvida que é mais abundante, se comparada ao carbono particulado. Os

reservatórios estudados, portanto, mostraram uma clara tendência a uma persistência da

heterotrofia. Não foi observada qualquer tendência com a idade nos processos metabólicos

registrados nos reservatórios; apenas uma menor variabilidade da produção fitoplanctônica

foi observada na medida em que os reservatórios se tornam mais velhos.


Nos sistemas lóticos estudados, de um modo geral a produção primária planctônica

foi praticamente inexistente, exceto em Belo Monte onde foi relativamente expressiva,

conforme também observado para o carbono fitoplanctônico. Da mesma forma que para os

reservatórios, em média, quase a totalidade da respiração planctônica (96%) é formada pela

respiração bacteriana. Em Santo Antônio a respiração planctônica foi o dobro da registrada

nos demais rios. Os altos valores dessas taxas com relação à produção primária mostram

uma dependência do ambiente terrestre, que tendem a ter uma grande entrada de matéria

orgânica proveniente da bacia, apontando, assim como registrado para os reservatórios,

para a persistência da heterotrofia nesses sistemas.

7.2 Concentrações de gases e fluxos difusivos nos sedimentos

Os sistemas em fase de pré-enchimento (Batalha, Santo Antônio e Belo Monte)

apresentaram fluxos difusivos de CO2 através da interface sedimento-água muito superiores

quando comparados aos de CH4 em função das condições lóticas desses sistemas, os

quais favorecem os processos oxidativos. Nos sistemas em fase pós-enchimento, as

concentrações médias de CH4 e de CO2 integradas nos sedimentos e seus fluxos difusivos

médios na interface sedimento-água apresentaram uma relação com a idade dos

reservatórios, ou seja, os reservatórios mais recentes, como Serra da Mesa, Xingó e

Segredo, apresentaram valores mais elevados em relação aos reservatórios mais antigos,

como Três Marias e Itaipu, muito em função do processo de estabilização do reservatório

após o envelhecimento. Uma exceção foi observada para o reservatório de Funil, que

apresentou fluxos difusivos e concentrações máximas de CH4 e CO2 nos sedimentos em

função dos impactos recebidos pelas atividades antrópicas existentes na bacia.

Os reservatórios que são formados por importantes rios que contribuem

significativamente ao aporte de material orgânico particulado proveniente da bacia a

montante, tais como Três Marias, Tucuruí e Serra da Mesa apresentaram um padrão

decrescente de concentração de CH4 e de CO2 nos sedimentos, possivelmente relacionados

ao processo de aporte e deposição de material orgânico particulado mais intenso na porção

mais a montante do reservatório, e que progressivamente vai diminuindo em direção à

jusante em função da rarefação das partículas devido à constante deposição das partículas

no trajeto.

CONCLUSÕES 395

A variação das concentrações de CH4 e CO2 nos sedimentos e de seus fluxos

difusivos através da interface sedimento-água nos diferentes pontos de amostragem em

cada reservatório foi, em geral, muito superior à variação entre as diferentes estações do

ano, ou seja, a variação espacial foi mais determinante nas concentrações e nos fluxos

difusivos de gases em comparação com a variação temporal.

As concentrações e os fluxos difusivos de N2O em todos os sistemas foram, com

exceção de Funil, muito baixos quando comparados à ordem de grandeza as concentrações

e fluxos difusivos de CH4 e CO2, possivelmente limitados pela presença de nitrato e nitrito na

água intersticial dos sedimentos e pelas concentrações de oxigênio dissolvido. As elevadas

concentrações e fluxos difusivos de N2O observados no reservatório de Funil estão

relacionados ao grau de eutrofização do sistema, que recebe cargas significativas de

matéria orgânica e de nitrogênio proveniente das grandes áreas urbanas existentes na bacia

do rio Paraíba do Sul.

Na comparação dos fluxos na interface sedimento-água e na interface água-ar

(ebulitivo e difusivo) para os reservatórios, os fluxos de CH4 na interface sedimento-água

foram, em geral, muito superiores quando comparados aos fluxos na interface água-ar. Isso

demonstra que grande parte do CH4 produzido nos sedimentos não chega à interface água-

ar, resultante do processo de oxidação de CH4 (metanotrofia) na coluna de água. No caso

do CO2 os fluxos foram, em geral, menores ou equivalentes na interface sedimento-água em

comparação com os fluxos na interface água-ar, o que evidencia processos de produção de

CO2 na coluna de água tanto por respiração como por oxidação de CH4.

7.3 Fluxos de GEE e intensidades de GEE para reservatórios em operação

Os resultados dos balanços de fluxos medidos durante as campanhas nos

reservatórios em operação mostraram a importância do processo de sedimentação

permanente de carbono nos reservatórios. No reservatório de Xingó, o desconto da

sedimentação permanente de carbono excede 2,7 vezes a soma das emissões de CO2 dos

outros processos considerados (fluxos ebulitivo no reservatório, fluxo difusivo no reservatório

e no trecho de jusante e degassing). Percentuais menores foram encontrados em Balbina

(43%), Tucuruí (61%), Três Marias (64%), Itaipu (78%) e Serra da Mesa (91%). Em Segredo

o desconto da sedimentação permanente de carbono excedeu a soma das emissões de CO2

em 31% e em Funil 37%.


7.3.1 Vias de Trocas de GEE pós-enchimento para os reservatórios em operação

Para a análise comparativa da intensidade de troca de GEE com a atmosfera pelas

diferentes vias de trocas nos diferentes reservatórios em operação analisados, foram

utilizadas as médias das quatro campanhas de campo como valores representativos

correspondentes a cada via de troca para cada aproveitamento.

Em relação aos fluxos difusivos pela superfície dos reservatórios, notou-se padrões

de ordenamentos diferentes conforme o gás. No caso dos fluxos de CO2 apareceu uma

tendência de crescimento do valor de fluxo com o tamanho do reservatório cuja maior

emissão ocorreu em Tucuruí. No grupo de reservatórios menores destacou-se o

aproveitamento de Xingó, onde o fluxo difusivo médio de CO2 foi negativo, refletindo a

predominância da fotossíntese neste reservatório em três de suas quatro campanhas de

campo. Para os fluxos de CH4, a tendência do fluxo foi de acordo com a latitude, verificando-

se de forma geral fluxos crescentes de Sul para Norte. O menor valor ocorreu em Segredo e

o maior valor no aproveitamento de Balbina. Inversões nesta lógica pareceram ocorrer na

comparação dos fluxos difusivos de metano entre Três Marias, Serra da Mesa e Xingó. O

reservatório de Xingó, localizado mais ao Norte, apresentou o menor fluxo difusivo de CH4,

se comparado aos outros dois reservatórios, cujos valores foram muito próximos. Para o

N2O o ordenamento pode ser atribuído, pelo menos em parte, à influência das atividades

antropogênicas nas áreas de drenagens, tendo Funil apresentado o maior fluxo e Balbina, o

menor.

Em relação aos fluxos ebulitivos de CO2 na superfície dos reservatórios, observou-se

que os valores dos fluxos foram bastante próximos para a maioria dos aproveitamentos. A

exceção ocorreu em Tucuruí, cujo valor de 0,45 mg/m2/dia destacou-se dos demais. Para o

CH4, observou-se o mesmo padrão de flutuação em torno de um valor médio, novamente a

exceção se deu em Tucuruí (16,15 mg/m2/dia), cujo valor foi superior aos fluxos dos demais

aproveitamentos.

Para a sedimentação permanente de carbono, os maiores valores ocorreram em

Tucuruí (1.934 mg/m2/dia) e Serra da Mesa (1.631 mg/m2/dia) e o menor em Três Marias

(529 mg/m2/dia). Os demais aproveitamentos apresentaram valores próximos a 1.000

mg/m2/dia.

No que se refere ao degassing, destacou-se as pequenas emissões de Três Marias, e

as emissões de CH4 em Balbina e Serra da Mesa, superiores às dos demais

aproveitamentos.

CONCLUSÕES 397

Em relação aos fluxos difusivos de CO2 à jusante, seus valores diferiram

significativamente entre si, sendo que a ordem obtida não se mostrou associada ao tamanho

do reservatório ou à sua latitude. O maior fluxo ocorreu no reservatório de Balbina e o menor

em Itaipu. Para o CH4, destacaram-se os elevados fluxos de Balbina (3.485 mg/m2/dia) e o

de Serra da Mesa (769 mg/m2/dia), bastante superiores aos fluxos encontrados nos outros

reservatórios. Tirando Serra da Mesa e Balbina da comparação, destacou-se o fluxo do

aproveitamento de Tucuruí (21,88 mg/m2/dia). Para o N2O, destacou-se novamente o maior

fluxo do trecho de jusante em Balbina (3,39 mg/m2/dia), tendo ocorrido alguma variação

entre os fluxos dos outros aproveitamentos, com o menor valor ocorrendo em Itaipu (0,16

mg/m2/dia) e o maior em Funil (1,36 mg/m2/dia).

7.3.2 Intensidade de GEE pós-enchimento

As emissões pós-enchimento por unidade de energia produzida se mostraram

inferiores às emissões por termoelétricas,. A única exceção foi para o reservatório de

Balbina (1.719 gCO2e/kWh), aproveitamento onde se associam uma extensa área inundada

e capacidade de geração não tão significativa. Considerando-se os outros sete

aproveitamentos em operação estudados, os valores da intensidade de GEE pós-

enchimento variaram entre o valor máximo de 91 gCO2e/kWh, encontrado para o

reservatório de Serra da Mesa, até o valor mínimo de -0,54 gCO2e/kWh, encontrado para o

reservatório de Xingó. Como comparação citam-se os valores típicos de intensidade de GEE

de termoelétricas à carvão e à gás natural, 930 gCO2e/kWh e 412 gCO2e/kWh

respectivamente.

7.3.3 Emissões pré-enchimento

Para a obtenção de estimativas de emissões pré-enchimento para os reservatórios

em operação desenvolveu-se uma metodologia para se beneficiar de mapeamentos da

cobertura e uso da terra, produzidos pelo INPE, para períodos anteriores ao enchimento de

cada aproveitamento. Nesta metodologia as tipologias de uso e cobertura da terra

determinadas devem ser associadas a balanços anuais de fluxos em áreas correlatas

medidos pelo projeto nos locais de aproveitamentos em construção ou disponíveis em

literatura. Uma exceção adotada se refere aos balanços de fluxos de CO2 das áreas de

pasto e de culturas anuais onde, seguindo diretrizes do IPCC, foram considerados nulos,


dado que o CO2 capturado por fotossíntese nestas áreas retorna em curto prazo para a

atmosfera por respiração da produção. Uma dificuldade encontrada foi definir o balanço de

fluxos de CO2 para áreas naturais de floresta e matas. Devido às incertezas envolvidas no

balanço de CO2 para estas áreas foram considerados três cenários (Neutro, Emissão e

Remoção).

Ao se comparar os balanços de emissões e remoções pré-enchimento nos diferentes

cenários observa-se que para os aproveitamentos com ocorrência de floresta ou matas na

área inundada (Balbina, Tucuruí, Itaipu e Segredo), encontraram-se balanços negativos no

cenário Remoção destacando-se o aproveitamento de Balbina (-1.504 tCO2eq/dia). As

maiores variação entre o valores dos diferentes cenários ocorreram para os aproveitamentos

de Balbina e Tucuruí, devido às dimensões da área inundada ocupada por floresta nestes

aproveitamentos. Em menor grau, observa-se ainda variação entre os balanços dos

diferentes cenários para o aproveitamento de Itaipu.

Nos Cenários Floresta Neutra e Floresta Emissão os resultados dos balanços de

emissões e remoções pré-enchimento são positivos para todos os aproveitamentos. Nesses

Cenários, o tamanho da área do reservatório foi determinante para a ordenação dos

balanços. No Cenário Floresta Neutra os balanços de Serra da Mesa e Balbina invertem a

ordem, devido ao balanço de CH4 conduzido pela dominância das florestas e matas em

Balbina (associadas à remoção de CH4) e da agropecuária em Serra da Mesa (associada a

emissão de CH4).

Ao se dividir os valores dos balanços de cada aproveitamento pelas correspondentes

áreas inundadas, destaca-se também a variação entre os valores de diferentes cenários

ocorrida para o aproveitamento de Segredo. Pode-se observar ainda que destas estimativas

para os aproveitamentos em operação de maneira geral ficaram abaixo dos valores

encontrados nas medições nas áreas dos aproveitamentos em construção.

7.3.4 Emissões Líquidas

Nota-se para o Cenário Remoção que as Emissões Líquidas nos aproveitamentos de

Balbina, Tucuruí, Itaipu e Segredo suplantaram as emissões pós-enchimento. A maior

Emissão Líquida ocorreu em Balbina e a segunda maior emissão ocorreu em Tucuruí, para

quaisquer cenários.

CONCLUSÕES 399

Vale ressaltar que as Emissões Líquidas negativas ocorrem nos aproveitamentos de

Funil e Xingó, em quaisquer cenários. As emissões negativas de Funil são explicadas pelo

valor de sedimentação permanente. No reservatório de Xingó a emissão líquida refletiu a

predominância da fotossíntese em três de suas quatro campanhas. Os aproveitamentos de

Segredo e Itaipu também apresentam emissões líquidas negativas, mas apenas para o

Cenário Emissão.

Para o Cenário Floresta Neutra e Cenário Floresta Remoção as menores emissões

líquidas ocorreram em Funil e Xingó. No cenário Floresta Emissão, os aproveitamentos de

Itaipu e Segredo foram os aproveitamentos que apresentaram os menores valores de

emissões líquidas.

7.3.5 Intensidade de GEE Líquidas

As intensidades de GEE líquidas calculadas, assim como as pós-enchimento, também

se mostraram consideravelmente inferiores às emissões por termoelétricas. Do mesmo

modo, a exceção ocorreu para o reservatório de Balbina, que devido sua extensa área

inundada e baixa capacidade de geração obteve elevados valores para a intensidade de

GEE nos cenários Remoção e Neutro, e compara-se a uma térmica a carvão no cenário

Emissão. Considerando-se os outros sete aproveitamentos em operação estudados no

cenário mais desfavorável de balanço de CO2 para áreas naturais de floresta, os valores da

intensidade de GEE (em gCO2e/kWh) variaram entre o valor máximo de 52,42, encontrado

para o reservatório de Tucuruí, até o valor mínimo de -1,35, encontrado para o reservatório

de Funil.


7.4 Diretrizes de Boas Práticas para Gestão do Balanço de Carbono em

Reservatórios

A Gestão do Balanço de Carbono em reservatórios inclui o monitoramento dos

padrões de emissões de gases de efeito estufa do reservatório, incluindo as diversas vias de

trocas de GEE com a atmosfera e suas flutuações temporais e espaciais, assim como as

afluências de carga orgânica e de nutrientes ao reservatório. Muito embora em diversos

aproveitamentos exista um monitoramento hidrológico e limnológico das condições de

qualidade da água, onde os principais parâmetros incluem DBO, OD, temperatura,

transparência, condutividade elétrica, pH, concentrações de poluentes, balneabilidade,

etc..., não se tem notícia de que o monitoramento de emissões de GEE esteja implantado

em algum aproveitamento hidroelétrico. Em geral, a literatura mostra a ocorrência apenas de

campanhas de medição ligadas a projetos de pesquisas, similares às executadas neste

projeto. A medida que novos equipamentos para medição automáticas de fluxos de GEE

sejam desenvolvidos e colocados a disposição de operadores, pode-se prever que no futuro

próximo a instalação de sistemas de monitoramento de emissões de GEE em alguns

reservatórios.

Diversas das práticas de Gestão de Qualidade da Água podem ser incluídas como

diretrizes de boas práticas para Gestão do Balanço de Carbono, em particular aquelas que

evitam a ocorrência de anoxia (déficit de oxigênio dissolvido) e de eutrofia (excesso de

fósforo e clorofila-a). É o caso das ações junto a comunidades ribeirinhas, evitando o

despejo de esgoto in-natura assim como de nutrientes oriundos de excesso de fertilizantes.

Documents

Emissões de Gases de Efeito Estufa em Reservatórios de Centrais