Revista Brasileira de Ciências Ambientais – número 816

CONSTRUÇÃO DEMODELO EMPÍRICO

PARA OMONITORAMENTO DERECURSOS HÍDRICOS

DO RIO DO SAL/SERGIPE

Roberto Rodrigues de SouzaProf. Associado da UFS no Departamento de

Engenharia Química. Líder do GPBIOMA/UFS.rrsouza@ufs.br

Jailton de Jesus CostaMestrando do Programa de Pós-Graduação em

Geografia da UFS, membro Pesquisador doGEOPLAN/UFS/CNPq. Licenciado e Bacharelando em

Geografia/UFS - Campus Universitário, S/N,São Cristóvão-SE, Brasil.

jailton@ufs.br

Rosemeri Melo e SouzaProfa. Associada da UFS nos Cursos de Graduação ede Pós-Graduação em Geografia e Coordenadora do

Mestrado em Desenvolvimento e Meio Ambiente(PRODEMA). Campus Universitário, S/N, Pólo de Pós-

graduação, sala 01 - São Cristóvão-SE.rome@ufs.br

RESUMOO monitoramento dos recursos hídricos constitui um instrumento essencial para o acompanhamen-to das condições destes, logo, a criação de modelos que descrevam suas situações é de fundamen-tal importância. Assim, objetivou-se a construção de um modelo empírico para descrever a situaçãodo Rio do Sal/SE, baseado em parâmetros físico-químicos e bacteriológicos, para subsidiar o estudode ações corretivas para os problemas de poluição deste. O modelo empírico proposto mostrou-secapaz de prever a classificação da água, e predizer o Índice de Qualidade da Água (IQA), e, portanto,a sua qualidade para uma dada situação, sem nenhum desvio significativo comparado com ametodologia proposta pela CETESB.PALAVRAS-CHAVEMonitoramento, Modelo Empírico, Rio do Sal, Modelagem Matemática e Recursos Hídricos.

RESUMEMEl monitoreo de los recursos del agua se constituye en un instrumento esencial para el seguimientode sus condiciones, por lo que la creación de modelos que describen su situación, tiene unaimportancia fundamental. Así, la construcción de un modelo empírico con el fin de describir el estadode Rio do Sal / SE tendrá por objetivo, sobre la base de físico-químicos y bacteriológicos, em labúsqueda de apoyar el estudio de medidas correctoras de sus problemas de contaminación. Lapropuesta de modelo empírico fue capaz de predecir la clasificación de las aguas, así como parapredecir el Índice de Calidad del Agua (IQA), y, por lo tanto, su calidad para una situación determina-da, sin ninguna desviación significativa en comparación con la metodología propuesta por CETESB .PALABRAS-CLAVEMonitoreo, Modelo Empírico, Río de Sal, Modelagem Matemática y Recursos Hídricos.

ABSTRACTABSTRACTThe water resources monitoring constitutes itself in an essential tool for the following up of theirconditions; so the creation of models that describe their situations has fundamental importance.Thus, the building of an empirical model in order to describe the state of Rio do Sal/SE was aimed,based on physical-chemical and bacteriological parameters to support the study of corrective actionsof its pollution problems. The proposed empirical model was able to predict the classification of thewater, as well as to predict the Index of Water Quality (IQA); and, therefore, its quality for a givensituation, without any significant deviation compared with the methodology proposed by CETESB.KEY WORDSMonitoring, Empirical Model, Sal River, Mathematical Modeling and Water Resources.KEY WORDS

GestãoAmbiental

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1 - INTRODUÇÃOApesar de todos os esforços para

armazenar e diminuir o seu consumo, aágua está se tornando, cada vez mais,um bem escasso, e sua qualidade sedeteriora com maior rapidez (FREITAS eALMEIDA, 2001).

A água é um recurso naturalessencial, seja como componentebioquímico de seres vivos, como meiode vida de várias espécies vegetais eanimais, como elemento representativode valores sociais e culturais.

No atual estádio de desenvolvimentoempreendido pelos seres humanos,tem-se observado uma intensadeterioração da qualidade das águas emgrande parte de nosso planeta.Considerando a limitação dos recursoshídricos, a situação é muito preocupante,pois, embora a água seja um recursorenovável por meio do ciclo hidrológico,constata-se a ocorrência de processospoluidores que comprometemgeralmente a fração da água passível deutilização. Segundo Dahi (1992), aproteção de contaminações nofornecimento de água é a primeira linhade defesa, pois a água é essencial àmanutenção da vida.

Algumas atividades econômicas vêmliberando o derramamento de dejetos esubstâncias tóxicas no meio ambiente,poluindo, principalmente, os recursoshídricos mundiais, a ponto de destruí-los

A degradação do ambiente hídricotem tomado grandes proporçõesdiminuindo os recursos desta natureza,tornando-os cada vez mais escassos,mostrando a ocorrência de umaverdadeira crise da água. Isto faznecessário encontrar medidas paradiminuir seu consumo, bem como evitardesperdício e ainda propiciar recursoseconômicos para a sua manutenção.

Os rios e estuários constituem partefundamental nos processos de

qualidade das águas. De uma maneirageral, as características físicas sãoanalisadas sob o ponto de vista desólidos (suspensos, coloidais e dissolvidosna água) e gases. As característicasquímicas, nos aspectos de substânciasorgânicas e inorgânicas e as biológicassob o ponto de vista da vida animal,vegetal e organismos unicelulares (algas).

A liberação de efluentes de estaçõesde tratamento de esgotos, adeterminação da influência de obrashidráulicas na qualidade do meioaquático, vazamentos acidentais deresíduos tóxicos, o aumento datemperatura da água causado pelageração de energia termoelétrica, aprevisão de alterações aquáticascausadas pelo uso do solo da baciahidrográfica contribuinte, e muitos outrosexemplos de situações podem seranalisados com modelos matemáticos desimulação de qualidade da água. Taismodelos podem propiciar uma avaliaçãoabrangente dos impactos ambientaisgerados por diversas atividades, inclusiveas citadas anteriormente.

Um programa de monitoramentocontínuo de recursos hídricos, quedisponibilize informações rápidas,seguras e de fácil entendimento tantopara a população quanto para o gestorconstitui um instrumento essencial parao acompanhamento das condiçõesambientais dos mesmos. Sendo assim, acriação de modelos matemáticos quepossam descrever a situação em que seencontra determinado corpo hídrico éde fundamental importância para ocombate à poluição ambiental.

Desta forma, este projeto de pesquisateve por finalidade a criação de ummodelo empírico que monitorasse aqualidade das águas do Rio do Sal/Sergipe. Para a construção deste modelofez-se uso da linguagem computacionalTurbo Pascal e consideraremos osparâmetros físico-químicos e

disposição dos resíduos gerados pelaatividade humana. Conseqüentemente,pode ser de grande importânciaconhecer-se com antecipação que tipose magnitudes de danos podem ocorrerem determinados locais em função dodespejo de cargas poluidoras nestesambientes aquáticos. Tais despejospodem ocorrer de forma controlada oudescontrolada. Em qualquer um dosdois casos deve-se prever zonas desegurança dentro das quais a águaapresente padrões de qualidadecompatíveis com determinados usos. Deforma complementar, deve-se tambémprever zonas críticas de poluição, nasquais medidas devem ser tomadas nosentido de melhorar a qualidade daágua, ou mesmo coibir o seu uso.

Torna-se importante ressaltar aexistência de duas formas distintas, pelasquais as águas poluídas atingem umdeterminado corpo receptor, a primeira,denominada fonte ou poluição pontual,refere-se, como o próprio nomeesclarece, à poluição decorrente deações modificadoras localizadas. É ocaso, por exemplo, da desembocadurade um rio, de efluentes de uma estaçãode tratamento de esgotos domésticos ouindustriais, ou mesmo, a saída de umtronco coletor de esgotos domésticossem tratamento, ou ainda a saída nomar, de um emissário submarino. Asegunda, poluição difusa, se dá pelaação das águas da chuva ao lavarem etransportarem a poluição nas suasdiversas formas espalhadas sobre asuperfície do terreno (urbano ou não)para os corpos receptores. A poluiçãodifusa alcança os rios, lagoas, baías, etc.,distribuída ao longo das margens, nãose concentrando em um único localcomo é o caso da poluição pontual.

O grau de poluição das águas émedido através de características físicas,químicas e biológicas, que, por sua vez,são identificadas por parâmetros de

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bacteriológicos analisados pelaAdministração Estadual do MeioAmbiente (ADEMA) para a área deestudo (Rio do Sal / Sergipe),fornecendo assim uma ferramentaauxiliar para tomada de decisões para amelhoria da qualidade do corpo hídricoe conseqüentemente a melhoria de vidadas comunidades que dependem diretaou indiretamente deste rio.

O Rio do Sal é um afluentepertencente à Bacia do Rio Sergipe e ficasituado à sua margem direita, a umadistância de aproximadamente 10.000metros da foz do Rio Sergipe. De acordocom a Resolução Nº 274 de 2000 doCONAMA (Conselho Nacional do MeioAmbiente) que define nove classes paraenquadrar as águas doces, salobras esalinas, de acordo com o usopreponderantes a que as águas sedestinam, a água do Rio do Sal seenquadra na Classe 3.

Com base nesta mesma Resolução,estas águas são destinadas para asseguintes finalidades: ao abastecimentodoméstico, após tratamentoconvencional; à irrigação de culturasarbóreas, cerealíferas e forrageiras; e adessedentação de animais.

Apesar da água do Rio do Sal serclassificada como água doce, as suascaracterísticas ao longo do seu curso sãobruscamente alteradas, isto acontecedevido à baixa vazão do rio com relaçãoao fluxo das marés que deságuam emseu corpo, tornando-se desta forma umrio com alta concentração de cloreto desódio, ou seja, um rio de água salgada.

Esta característica pode ser facilmenteevidenciada pela vegetação litorânea(predominância de manguezais) aolongo de suas margens e pela faunaribeirinha (crustáceos e mariscos).Atualmente, o uso deste curso d’águarestringe-se, principalmente, à pesca e aodeságüe de esgotos doméstico-sanitáriose industriais.

Torna-se urgente o monitoramentodeste corpo d’água, de modo a subsidiara tomada de decisões pelos gestores,evitando danos ao meio ambiente eproblemas futuros com a saúde dapopulação que reside nas suas margens.Reforçando assim a importância destetrabalho de pesquisa, em contribuir parao desenvolvimento sustentável.

2 – REFERENCIAL TEÓRICODesde 1970, a relação entre a

qualidade ambiental e a atividadehumana tem atraído o interesse tantodos cientistas quanto dos defensoresambientais (AGUILERA, 2001).

Poluição ambiental, principalmente derecursos hídricos, vem se tornando deinteresse público. Não apenas os paísesdesenvolvidos têm sido afetados porproblemas ambientais, mas tambémnações em desenvolvimento sofrem osimpactos da poluição, devido àdesordem econômica crescenteassociada com a exploração dos recursosnaturais (SILVA e SACOMANI, 2001).

Segundo estes mesmos autores, épossível extrair correlações esimilaridades entre variáveis físico-químicas e bacteriológicas através dedados experimentais e a partir daídeterminar a classificação das águas deum recurso hídrico em grupos dequalidades similares.

De acordo com Mpimpas et al.(2000), os problemas associados com aqualidade da água em regiões costeirase estuárias vêm se tornando assunto deinteresse crescente, pois, o aumento dapoluição destas áreas pode vir aacarretar sérios problemas de impactoambiental. Segundo este pesquisador,modelos numéricos tem sidoextensivamente utilizados para prever aqualidade da água em áreas estuárias ecosteiras.

Os padrões de qualidades das águassão as características de ordem física,química e biológica desejáveis nas águasem função dos usos preponderantesestabelecidos pela sociedade. Usospreponderantes são os usos benéficosdeterminados para um certo corpod’água, de modo que promovambenefícios econômicos e/ou o bem estare a boa saúde da população.

O Conselho Nacional do MeioAmbiente (CONAMA) através daResolução Nº 274 de 2000 classificou aságuas superficiais brasileiras em noveclasses, sendo cinco para as águasdoces, duas para as águas salinas eduas para as águas salobras.

De acordo com a classificaçãorecebida pelo recurso hídrico, existemlimites e condições estabelecidos quedeterminam as características desejáveispara as águas em consonância com osusos preponderantes previamentedefinidos.

Quando se pretende detectar aobservância ou violação dos padrões dequalidade da água, a OrganizaçãoMundial da Saúde (OMS) sugere trêsformas básicas de obtenção de dados: omonitoramento, a vigilância e oslevantamentos especiais. A função domonitoramento (objeto de estudo) éprever o levantamento sistemático dedados em pontos selecionados,fornecendo um acompanhamento dequalidade ao longo do tempo.

De acordo com Lonin e Tuchkovenko(2001) para validar ações de proteçãoambiental de caráter científico se faznecessário a utilização de ummonitoramento ambiental. Aindasegundo os mesmos autores as açõesde proteção ambiental e as estimativasde sua eficiência precisam deferramentas de modelagem matemáticabaseadas em resultados experimentaispara simular a qualidade real da águaem estudo.

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Segundo Gobbi et al. (1999), omonitoramento consiste em umprocesso de observações sistemáticas,para fins bem definidos de um ou maisfatores, indicadores de um problemaespecífico, para obter informações sobreas características desse problema notempo e no espaço, utilizando-se paraisso métodos comparáveis deamostragem, análise e de sensoriamentoambiental. Todo o programa demonitoramento deve poder identificar ascondições existentes, e sua variação numdado período de tempo.

Torna-se necessário omonitoramento das águas visandoestabelecer os padrões adequados paracada uso, haja vista os recursos hídricosenvolverem multiusuários. A criação deprogramas de monitoramento dequalidade de água é uma ferramentaadequada para melhorar oconhecimento da hidroquímica epoluição do rio, porém esteprocedimento exige um grande númerode dados experimentais que sãobastante difíceis de ser interpretados.

De acordo Betty (1996), regiõesestuárias são locais favoráveis para odesenvolvimento industrial e urbano,porém, estes ambientes são fisicamentee quimicamente complexos. Desta formaseria difícil prever através de modelosanalíticos as influências que estes e seusdespejos trariam para as regiõesestuárias, sendo assim bastante útil aparametrização das mesmas com relaçãoàs cargas poluentes empiricamente.

Neste sentido, é de fundamentalimportância a criação de modelos, umavez que estes são ferramentasmatemáticas de cunho científico bastanteutilizado para descrever os mais variadosfenômenos diários. Segundo Baird eWilby (1999), o modelo pode serdefinido de uma forma simples comouma abstração ou simplificação darealidade.

Um modelo de qualidade de água écomposto por um sistema de equaçõesdiferenciais estruturadas por correlaçõesentre parâmetros físico-químicos, quesimulam a concentração e a dispersãode vários poluentes num dado corpohídrico (MPIMPAS, 2000).

O monitoramento propicia a criaçãode banco de dados que subsidia osprocessos de licenciamento, controle efiscalização ambiental, além de possibilitarum conhecimento de forma contínuasobre a qualidade e estado da água.

Assim, os modelos terão uma maiorou menor confiabilidade a depender dasvariáveis consideradas e do seu grau deimportância para o sistema. É importantetambém ressaltar que os dados queserviram de base para a validação domodelo são de fundamental importânciapara que este tenha representatividade.

Também segundo Baird e Wilby(1999), diversos estudos sobremodelagem diferenciam os modelos emtrês tipos: modelos conceituais, físicos ematemáticos, porém, os mais utilizadospara descrever os fenômenosecohidrológicos são os matemáticos, osquais se subdividem em modelosempíricos, mecanísticos, determinísticos eestocásticos, entre outros.

Assim, para a realização de ummonitoramento baseado nos principaisparâmetros físico-químicos ebacteriológicos (conforme descritos nasResoluções Nº 020 de 1986 e Nº 274de 2000 do CONAMA), é defundamental importância à elaboraçãode um modelo que possa descrever osistema em estudo. Com base naliteratura, optou-se pela escolha domodelo empírico, que se baseia naobservação quantitativa das variáveis aserem consideradas, além de permitir adeterminação dos coeficientes dafunção composta pelas variáveis ecorrelacioná-los com os dadosexperimentais.

No caso de programas decaracterização de qualidade das águasfaz-se necessário considerar modelossimples de avaliação, pois muitas vezes,na tentativa de se solucionar umproblema, cria-se outros que irãoapresentar um maior grau decomplexidade e frustrar quaisqueriniciativas relacionadas ao monitoramentodos recursos hídricos. Portanto, odesenvolvimento de um banco de dadosde confiança é de extrema importânciapara o planejamento de ações corretivasambientais (GOBBI, 1999).

Uma das maiores dificuldades no usode modelos empíricos paramonitoramento de recursos hídricos estána estimativa dos valores de seusparâmetros, os quais deverão ajustaradequadamente aos valores experimentaisobtidos. Neste sentido, o processo devalidação do modelo foi fundamental,tanto na identificação da validade domodelo para o recurso hídrico em estudo,como na aquisição de informações quesubsidie a tomada de decisão.

Índices de qualidade de água sãocriados para promover uma ferramentasimples e compreensível paragerenciamento e administração daqualidade e possível usos de um dadocorpo hídrico. Segundo ainda osmesmos, o índice de qualidade de água(WQI), tenta descrever um mecanismoque através de uma expressão numéricadefina um nível de qualidade de águafazendo uso de um banco de dadosacumulativos, derivado de parâmetrosfísicos, químicos e bacteriológicosespecíficos (BORDALO et al., 2001).

Foram utilizados os resultados obtidospara cada um dos parâmetros físico-químicos e bacteriológicos pelaAdministração Estadual do MeioAmbiente (ADEMA) para o Rio do Sal /Sergipe, visando uma avaliação sobre ograu de inter-relação entre estes e asensibilidade de cada um.

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A validação do modelo empíricoproposto consistirá numa avaliação entreos valores obtidos pelo modeloproposto e os obtidosexperimentalmente. Segundo Galvão eValença (1999) a otimização demodelos para recursos hídricos, indica aexistência de cinco fatores principais quedificultam a obtenção da solução, quesão: mínimos locais, “buracos”,descontinuidade na superfície da funçãoobjetivo, interdependência entreparâmetros do modelo e a não-convexidade da superfície resposta nasproximidades da solução ótima.

Todas as etapas para a obtenção domodelo serão constantemente avaliadas,uma vez que a obtenção do modeloempírico final dependerá de uma boaotimização, que por sua vez depende decertas características relacionadas com adimensão do problema e com ascaracterísticas da função objetivo. Comisto, estaremos fornecendo subsídiospara o monitoramento contínuo derecursos hídricos e conseqüentementepara a sua gestão.

3 - METODOLOGIANo presente trabalho, a metodologia

consistiu inicialmente de uma revisãobibliográfica sobre o monitoramento derecursos hídricos e sobre as linguagensde programação mais adequadas paraeste tipo de projeto. A realização destaparte foi feita através de consultas arevistas, periódicos, livros, dissertações eteses, bem como a catálogos defornecedores de softwares.

O levantamento dos dadosexperimentais para as variáveis turidez,pH, coliformes fecais, vazão e demandabiológica de oxigênio (DBO) foi realizadoatravés de uma busca na base de dadossobre qualidade de águas daAdministração Estadual do Meio

Ambiente (ADEMA) especificamente parao Rio do Sal.

A construção do modelo empíricogenérico foi realizada utilizando oTeorema Pi de Buckingham, o qualpossibilita a determinação de umavariável em função de gruposadimensionais, construídos com basenas variáveis que influenciam ofenômeno em estudo.

3.1 - LEVANTAMENTOS DOS PONTOS DEAMOSTRAGEMAs áreas de amostragem do Rio do

Sal foram selecionadas, em parceria coma ADEMA, após levantamento detalhadodos problemas existentes na referidabacia hidrográfica. Durante estelevantamento, percebeu-se que a baciasofre grande pressão urbana, pois apopulação da Grande Aracaju (formadapelos Municípios de Aracaju, Barra dosCoqueiros, Nossa Senhora do Socorro eSão Cristóvão) vem se estabelecendo deforma significativa junto à região estuarina,e conseqüentemente esta região ficasujeita a maiores impactos ambientais.

Devido à grande extensão da bacia, eencontrando-se às margens do Rio do

Sal uma série de grandes conjuntosresidenciais como Fernando Collor deMello, Marcos Freire, João Alves Filho eBugio, o que favorece o aparecimentode vários pontos de drenagem deesgotamento sanitário, ao longo docurso deste rio, procurou-se restringir omonitoramento no trecho onde haviamaiores reclamações dos usuários dorio, na grande maioria formada porpescadores.

O trecho da bacia a ser estudado,ficou compreendido entre o Porto doGringo, no bairro Soledade, passandopelo conjunto Bugio até uma distânciade cerca de 100 metros à montante daconfluência com o riacho Palame,conhecido pela população local comoriacho do Sangue (devido à corvermelha adquirida por sua água devidoao despejo de efluentes de indústriastêxteis e frigoríficos). Ao todo, para olevantamento da qualidade da água dorio foram selecionados 06 (seis) pontosde amostragem. Estes pontos foramdevidamente definidos por coordenadasgeográficas, com o uso de GPS,conforme descrito na Tabela 01.Ressaltamos que para o ponto de

Tabela 01 – Localização dos Pontos de AmostragemFonte: Trabalho de campo, 2002.

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amostragem 02, foi realizada apenasuma análise, não sendo este incluídonos resultados e discussões.

O corpo d’água que foi estudado(Rio do Sal) drena um dos maioresnúcleos residenciais povoados no estadode Sergipe. Um fato agravante noproblema ambiental do Rio do Sal é queos conjuntos, loteamentos e invasõesque estão localizados às suas margens,na sua grande maioria, não possuemrede de esgoto nem sistema detratamento de esgoto sanitário, sendo orio destino final desses efluentes. Alémdisso, recebe contribuições oriundas doRiacho Palame que antes de desaguarno rio, o mesmo recebe efluentes doFrigorífico de Sergipe - FRISE, da indústriatêxtil GUIMATEX e de vários núcleosresidenciais, principalmente os esgotossanitários do conjunto Bugio.

Os dados fornecidos pelaAdministração Estadual do MeioAmbiente (ADEMA) foram determinadosnos seguintes dias: em 24/11/1999pontos de amostragem 01, 02, 03, 04,05 e 06; em 15/05/2002 pontos deamostragem 01, 03, 04, 05 e 06; em13/06/2002 pontos de amostragem 01,03, 04, 05 e 06; em 11/07/2002 pontosde amostragem 01, 03, 04, 05 e 06.

3.2 - MODELAGEM MATEMÁTICANesta seção, descreveu-se o método

utilizado para a determinação de umacorrelação empírica que permita adescrição da qualidade da água de umcorpo hídrico através de parâmetrosquímicos, físicos e biológicos previamenteestabelecidos.

O método utilizado caracteriza-se pelacombinação de variáveis que afetam aqualidade do rio, através da obtençãodos grupos adimensionais quedescrevem o problema. Utilizaremosneste trabalho o Teorema Pi deBuckingham, com a finalidade de facilitara interpretação e aplicação dos dados

experimentais. Este método permite adescrição do nosso objeto de estudoatravés de grupos adimensionais,denominados de π1, π2, π3, π4, etc.

O Teorema Pi de Buckinghamassegura que o comportamento dogrupo adimensional de interesse podeser determinado como uma funçãodos outros grupos, expresso pelaEquação 01.

(01)

Assim o grupo adimensional π1 seráexpresso em função dos demais, osquais são determinados com base nasvariáveis experimentais consideradas. Osdados experimentais servirão de basepara a determinação dos coeficientes daequação.

A primeira etapa do Teorema Pi deBuckingham consiste na listagem detodos os parâmetros que influenciamsignificativamente no fenômeno emestudo, resultando em nnnnn parâmetros. Aseguir, segunda etapa, na qual torna-senecessário à escolha de um conjunto dedimensões fundamentais adequadas aoproblema, que podem ser expressas emtermos do sistema de unidades MLT ouFLT (sistema de unidades Massa,Comprimento e Tempo). Na terceiraetapa relataram-se as dimensões de

todos os parâmetros em termos destasdimensões fundamentais.

Na Tabela 02, apresentaremos alistagem de todos os parâmetrosexperimentais utilizados naadimensionalização com seu respectivosímbolo adotado e suas dimensõesfundamentais, considerando o sistemade unidade (MLT).

No presente trabalho, o número devariáveis (nnnnn) proposto inicialmente foiigual a 19, porém, devido a nãodisponibilidade de dados experimentais,este número foi reduzido a 8necessitando-se, por tanto, dadeterminação do número de variáveisque comporão a base. É importanteressaltar que a alteração do número devariáveis não influiu na eficácia domodelo proposto, sendo possível aqualquer momento fazer alterações nonúmero de parâmetros iniciais sem queesta venha a intervir no resultado final.Este fato é justificado através doscoeficientes de correlação, seção 3.3, quesão calculados de acordo com onúmero de variáveis de trabalho.

A construção da matriz dimensional éfeita com o objetivo de se determinar mmmmm,que possibilitará o conhecimento donúmero de grupos adimensionais a serdeterminados. A matriz mostrada naTabela 03 é formada pelos expoentes

Tabela 02 - Listagem de Parâmetros com seus Símbolos e Dimensões FundamentaisFonte: SOUZA, R. R., 2002.

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das variáveis com relação a cadadimensão fundamental.

O valor de mmmmm corresponde ao maiordeterminante não nulo. Desta forma, ovalor de mmmmm encontrado é igual a 3. Esteé, portanto o número de variáveisbásicas ou repetidas.

Na quarta etapa será feita a escolhadas variáveis básicas, que serão repetidasna formulação dos grupos adimensionais.O número destas variáveis será igual a 3.A escolha das variáveis foi feita utilizandoa técnica que consiste na escolha de umconjunto de variáveis que envolvamgrandezas de caráter cinemático, outraenvolvendo massa ou força e outra decaráter geométrico.

Desta forma as variáveis básicasescolhidas são mostradas na Tabela 04.

Efetuando a combinação dasvariáveis, obtemos as equações paracada grupo adimensional que sãomostradas a seguir:

(02)

(03)

(04)

(05)

(06)

Tabela 03 – Matriz DimensionalFonte: SOUZA, R. R., 2002.

Tabela 04 – Variáveis BásicasFonte: SOUZA, R. R., 2002.

Com a finalidade de obtermos acorrelação genérica, inicialmenteefetuamos alguns cálculos e simplificaçõesnas Equações 02 a 06. As equaçõesresultantes são mostradas a seguir.

(07)

(08)

(09)

(10)

(11)

Com base nas Equações 07 a 11,podemos obter a correlação genérica,como pode ser observada pelaEquação 12.

(12)

O IQA é uma adaptação do IWQ(Water Quality Index) proposto pela“National Sanitation Foundation” dosEUA e incorpora 9 parâmetros dos 35propostos pelo IWQ. O desenvolvimentoe adaptação do IQA foram feitos pelaCETESB (Companhia de Tecnologia deSaneamento Ambiental), que indicaramos parâmetros a serem avaliados, o pesorelativo dos mesmos e a condição comque se apresenta cada parâmetro,segundo uma escala de “rating”.

Desta forma, pretendeu-se obter ovalor do IQA calculado (via modelo) ecompará-lo com o IQA experimental. Avantagem é que com a utilização desteíndice temos como facilitar a interpretaçãodas informações de qualidade de águade forma mais abrangente e útil, poisatravés do resultado obtido temos comodizer de forma segura a situação docorpo hídrico analisado.

3.3 - DETERMINAÇÃO DOS COEFICIENTESDA CORRELAÇÃOO cálculo dos coeficientes W1 a W6

foram efetuados com o objetivo deajustar a correlação genérica (Equação12) a uma forma que descreva aqualidade da água do rio analisado,mediante o conhecimento das condiçõesfísicas, químicas e bacteriológicas do localem questão.

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Este ajuste foi realizado utilizando ométodo de otimização dos mínimosquadrados. A função objetiva a serminimizada, segundo este método, édada por:

(13)

A minimização da Equação (13) éidêntica a minimização da Equação (14),que permitiu uma boa simplificação doscálculos em relação a anterior, pois esteartifício nos possibilita a obtenção eresolução de equações lineares.

A nova função objetivo pode serescrita da seguinte forma:

ou

Para determinar o ponto de mínimode uma função, é necessário que aderivada primeira da função objetivo aser minimizada em relação a uma dadavariável seja nula. Assim, efetuando-se oscálculos com a finalidade de sedeterminar à derivada da Equação (15)em relação às constantes empíricas W1 aW6, obtemos um conjunto de equaçõeslineares, que é facilmente resolvida.

A resolução deste sistema deequações foi realizada através doMétodo de Gauss. Assim, o modeloobtido permitirá uma avaliação daqualidade da água do recurso hídricoem estudo.

(14)

(15)

4 – RESULTADOS

4.1 – TURBIDEZA presença de turbidez pode ocorrer

naturalmente em função do processo deerosão e artificialmente em função delançamento de despejos domésticos eindustriais.

O Gráfico 01 de Turbidez (NTU)versus data, tendo como parâmetro ospontos de amostragem, apresentoutodos os valores acima do nívelpermitido pela Resolução Nº 274 de2000 do CONAMA, ao longo do rio epor conseqüência ocorre redução dafotossíntese da vegetação enraizadasubmersa e das algas. Essedesenvolvimento reduzido de plantaspode, por sua vez, suprimir aprodutividade de peixes. Logo, aturbidez pode influenciar nascomunidades biológicas aquáticas. Alémdisso, afeta adversamente o usodoméstico, industrial e recreacional docorpo hídrico.

4.2 – OXIGÊNIO DISSOLVIDO (OD)Uma adequada quantidade de

oxigênio dissolvido é essencial para amanutenção de processos de auto-depuração em sistemas aquáticosnaturais e estações de tratamento deesgotos. Através da medição do teor deoxigênio dissolvido, os efeitos deresíduos oxidáveis sobre águasreceptoras e a eficiência do tratamentodos esgotos, durante a oxidaçãobioquímica , podem ser avaliados. Osníveis de oxigênio dissolvido tambémindicam a capacidade de um corpod’água natural manter a vida aquática.

O Gráfico 02 de oxigênio dissolvidoversus data, tendo como parâmetro osponto de amostragem, juntamente comos de demanda biológica de oxigênio(DBO), que será discutido

Gráfico 01 – Turbidezversus Data - Rio doSal/SEFonte: SOUZA, R. R.,2002.

(14)

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posteriormente, representam o estudomais importante das condições aeróbicasdo rio. O teor de oxigênio encontradono rio é bastante precário, o que indicaque as condições aeróbicas do mesmoapresentam-se críticas. Todos os valoresse encontram abaixo do limite mínimoestipulado pela Resolução Nº 274 de2000 do CONAMA, apresentando níveiscríticos nas três primeiras análises e umabaixa elevação na sua concentração naúltima realizada. O oxigênio dissolvido éum elemento vital para os seresaquáticos aeróbios, portanto a sua faltapode ser facilmente caracterizada pelafalta da ictiofauna neste rio e pelo odordesagradável de suas águas.

As reduções nas concentrações deoxigênio nos corpos d’água sãoprovocadas principalmente por despejosde origem orgânica.

4.3 – PHO pH é um parâmetro de bastante

importância no monitoramentoambiental, pois é através dele quepodemos identificar o caráter ácido,básico ou neutro do recurso hídricoanalisado. Geralmente alterações bruscasdo pH em uma água podem vir aacarretar o desaparecimento dosorganismos aquáticos presentes namesma, já que estes geralmente estãoadaptados à condições de neutralidade.Valores fora das faixas recomendadaspodem alterar o sabor da água econtribuir para a corrosão do sistema dedistribuição de água, e dificultar adescontaminação da mesma.

O Gráfico 03 de pH versus data,tendo como parâmetro os pontos deamostragem, não apresentamproblemas, o que nos indica que osefluentes lançados estão levementecarregados por componentes químicos.Todos os valores obtidos se encontramna faixa estipulada pela Resolução Nº

274 de 2000 do CONAMA, porém jápode ser observada um decaimento doseu valor ao longo do tempo, devendo-se ficar atento à qualquer mudançaocorrida.

As alterações do ponto de vista desteindicador nos corpos hídricos, sãoprovocadas principalmente por despejosde origem industrial.

4.4 - COLIFORMES FECAISOs organismos do grupo coliformes,

têm se mostrado como os melhoresindicadores da possível presença deseres patogênicos (causadores dedoenças ao homem), porém a

presente deste por si só, nãorepresenta perigo à saúde, mas podeindicar a possível presença de outrosseres causadores de problemas àsaúde, além também de determinar apotabilidade das águas econseqüentemente o destino de seuuso. O uso da bactéria coliforme fecalpara indicar poluição sanitária mostra-se mais significativo que o uso dabactéria coliforme total, porque asbactérias fecais estão restritas ao tratointestinal de animais de sangue quente.

Todos as análises para ColiformesFecais se apresentam fora da faixapermitida pela Resolução Nº 274 de2000 do CONAMA, para os diversos

Gráfico 02 – OxigênioDissolvido versus Data- Rio do Sal/SEFonte: SOUZA, R. R.,2002.

Gráfico 03 – pHversus Data - Rio doSal/SEFonte: SOUZA, R. R.,2002.

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usos estipulados para a água destecorpo hídrico (Gráfico 04). Osorganismos do grupo coliformes, têm semostrado como os melhoresindicadores da possível presença deseres patogênicos (causadores dedoenças ao homem), porém apresença destes por si só, nãorepresenta perigo à saúde, mas podeindicar a possível presença de outrosseres causadores de problemas àsaúde, além também de determinar apotabilidade das águas e conseqüenteso destino de seu uso.

Os altos valores encontrados paraeste recurso hídrico indicam altosdespejos de carga orgânica,provenientes principalmente de esgotossanitários.

4.5 - RESIDUAL TOTALO residual total representa a

quantidade de sólidos existente naágua após esta ser submetida a umaevaporação.

Os sólidos podem causar danos aospeixes e à vida aquática. Eles podem sesedimentar no leito dos rios destruindoorganismos que fornecem alimentos, outambém danificar os leitos de desovade peixes. Os sólidos podem reterbactérias e resíduos orgânicos nofundo dos rios, promovendo adecomposição anaeróbica. Altos teoresde sais minerais particularmente sulfatoe cloreto, estão associados à tendênciade corrosão em sistemas dedistribuição, além de conferir sabor àságuas.

Todos os valores das análisesrealizadas nos diversos pontos deamostragem apresentaram-se fora dolimite estipulado pela Resolução Nº 274de 2000 do CONAMA, conforme podeser observado no Gráfico 05. Este fatojá está afetando na demanda de peixesda região estuarina.

4.6 – DEMANDA BIOLÓGICA DEOXIGÊNIO (DBO)A DBO de uma água é a quantidade

de oxigênio necessária para oxidar amatéria orgânica por decomposiçãomicrobiana aeróbia para uma formainorgânica estável.

Os maiores aumentos em termos deDBO, num corpo d’água sãoprovocados por despejos de origempredominantemente orgânica. Apresença de um alto teor de matériaorgânica pode induzir a completaextinção do oxigênio da água, (o que jápode ser evidenciado nas águas do riodo sal, que apresentam valores muitobaixos de OD), provocando o

desaparecimento de peixes e outrasformas de vida aquática.

Um elevado valor da DBO podeindicar um incremento da micro-florapresente e interferir no equilíbrio da vidaaquática, além de produzir sabores eodores desagradáveis.

Os níveis de DBO no rio apresentam-se equilibrados, isto é, existem pontoscríticos e pontos com níveis aceitáveis,desta forma iremos analisar grupos deponto para facilitar o entendimento. Ospontos de amostragem 1, 3 e 5apresentam níveis acima do permitidopela Resolução Nº 274 de 2000 doCONAMA nas duas primeiras análises.Na terceira análise estes pontos

Gráfico 04 –Coliformes Fecaisversus Data - Rio doSal/SEFonte: SOUZA, R. R.,2002.

Gráfico 05 – ResidualTotal versus Data - Riodo Sal/SEFonte: SOUZA, R. R.,2002.

Revista Brasileira de Ciências Ambientais – número 826

apresentaram uma melhora significativa,porém voltam a elevar seus índices naquarta análise realizada.

O ponto de amostragem 4apresentam-se dentro dos limitesestipulados até a terceira análise,elevando seu índice na quarta análise. Jáo ponto 6 apresenta-se com níveiselevados em todas as análises efetuadas.

A situação de alguns pontos do riosão críticas, principalmente a do ponto 6,que fica próximo a uma estação detratamento de esgoto, e devido a estesaltos índices pode-se notar que a faunae flora da região estão desaparecendo,dando um aspecto de degradaçãoambiental muito grande.

4.7 – MODELAGEM MATEMÁTICANeste trabalho realizou-se uma

modelagem empírica utilizando-se oTeorema Pi de Buchingham, o qualfacilita a interpretação e estende ocampo de aplicação dos dadosexperimentais. A correlação empíricaobtida visa determinar o Índice deQualidade da Água (IQA) contribuindopara o monitoramento e gestão dosrecursos hídricos.

O cálculo dos coeficientes foi realizadoutilizando o método de otimização dosmínimos quadrados e tendo oconhecimento dos dados experimentaisfornecidos pela Administração Estadualdo Meio Ambiente (ADEMA). Para aresolução do sistema de equaçõeslineares utilizou-se o Método de Gauss,utilizando um programa desenvolvidoem Turbo Pascal. Substituindo estescoeficientes na Equação (15), obtemos aseguinte correlação:

Observando-se os parâmetros destacorrelação, nota-se que todos os gruposadimensionais são importantes para omodelo, mostrando que as variáveis sãointerligadas e não podem ser avaliadasindependentemente, conforme descritana literatura. É importante ressaltar queas variáveis utilizadas nesta correlaçãosão as medidas pela AdministraçãoEstadual do Meio Ambiente (ADEMA) eque são utilizadas pela Companhia deTecnologia de Saneamento Ambiental(CETESB) para a determinação do Índicede Qualidade Ambiental (IQA) dosrecursos hídricos.

Com o valor do Índice de QualidadeAmbiental (IQA) é possível saber ascondições em que se encontra omanancial. Segundo a Companhia deTecnologia de Saneamento Ambiental(CETESB) a água bruta pode serclassificada da seguinte forma de acordo

com o valor do IQA obtido: QualidadeÓtima – 79 < IQA ≤ 100; QualidadeBoa – 51 < IQA ≤ 79; QualidadeRegular – 36 < IQA ≤ 51; QualidadeRuim – 19 < IQA ≤ 36; QualidadePéssima – IQA ≤ 19.

A Tabela 05 mostra uma comparaçãoentre os valores do Íindice de Qualidadeda Água determinados pela correlaçãoproposta e os obtidos via a metodologiadescrita pela Companhia de Tecnologiade Saneamento Ambiental (CETESB).Nesta, observamos que a correlaçãoproposta (Equação 16), permite umaavaliação da qualidade da água dorecurso hídrico em estudo em funçãodas variáveis comumente analisadas paramonitoramento do corpo hídrico.

A partir da correlação proposta pode-se determinar a qualidade da água brutado rio em estudo. É importante ressaltarque mesmo com uma margem de erro

Gráfico 06 –Demanda Biológica deOxigênio (DBO) versusData - Rio do Sal/SEFonte: SOUZA, R. R.,2002.

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apresentada pela correlação, todas asclassificações foram iguais as obtidas pelaCompanhia de Tecnologia deSaneamento Ambiental (CETESB), ouseja, o rio apresenta uma qualidadepéssima, necessitando urgentemente deações mitigadoras.

Tabela 05 – Comparação entre os Índices deQualidade da ÁguaFonte: SOUZA, R. R., 2002.

5 - CONCLUSÃONo presente trabalho construímos um

modelo empírico visando omonitoramento dos recursos hídricos. Oestudo foi realizado fazendo-secombinações das variáveis, visando obtergrupos admiensionais capazes dedescrever a qualidade da água.

Com os dados experimentaisfornecidos pela Administração Estadualdo Meio Ambiente (ADEMA), foi possívela determinação do Índice de Qualidadeda Água (IQA) seguindo a metodologiadescrita pela Companhia de Tecnologiade Saneamento Ambiental (CETESB),que serviu de base para a otimizaçãodos coeficientes da correlação.

A correlação empírica obtida nesteprojeto permite a predição do Índice deQualidade da Água (IQA) econseqüentemente sua classificação. Oconhecimento deste parâmetro é defundamental importância para subsidiaros gestores na tomada de decisão, bemcomo tomar medidas preventivas e/oucorretivas para evitar danos ao meioambiente.

Os desvios apresentados entre osvalores obtidos via a metodologia daCETESB e os calculados pela equaçãoproposta não comprometem aclassificação da água, mostrando queesta pode ser utilizada dentro da faixade validade da mesma. Ressaltamosainda que à medida que se tem ummaior número de pontos a correlaçãotorna-se mais robusta e com uma

capacidade de predizer uma maior faixade operação e com uma maiorsensibilidade.

Com base nos dados experimentais,conforme mostrado no tópico deresultados, e os valores obtidos viacorrelação, podemos observar que o Riodo Sal/SE (recorte espacial da pesquisa)encontra-se com um alto grau depoluição, proveniente de lançamento dedespejos domésticos e industriais, bemcomo de lixo urbano. Assim, torna-seimprescindível uma ação imediata quepossa recuperar a vida do rio, evitandoproblemas ainda mais graves num breveespaço de tempo.

6 - REFERÊNCIASBIBLIOGRÁFICAS

ADEMA. Relatório Técnico Nº 08 – Avaliação daRelatório Técnico Nº 08 – Avaliação daRelatório Técnico Nº 08 – Avaliação daRelatório Técnico Nº 08 – Avaliação daRelatório Técnico Nº 08 – Avaliação daqualidade das águas do Rio do Sal/Sergipe.qualidade das águas do Rio do Sal/Sergipe.qualidade das águas do Rio do Sal/Sergipe.qualidade das águas do Rio do Sal/Sergipe.qualidade das águas do Rio do Sal/Sergipe.Administração dos Recursos Hídricos/Sergipe,1999.

AGUILERA, P. A.; FRENISH A. G.; TORRES, J. A.;CASTRO, H.; VIDAL, J. L. M.; CANTON, M.Application of the Kohonen Neural Network incoastal water management: Methodologicaldevelopment for the assessment and prediction ofwater quality. WWWWWater Researchater Researchater Researchater Researchater Research, Vol.35, nº 17, p.4053-4062, 2001.

BAIRD, A. J.; WILBY, R. L. Eco-HydrologEco-HydrologEco-HydrologEco-HydrologEco-Hydrologyyyyy. London,Routledge, 1999.

BETTY, N. G.; TURNER, A.; TYLER, O.; FALCONER,R.A.; MILLWARD, G. E. Modelling ContaminantModelling ContaminantModelling ContaminantModelling ContaminantModelling ContaminantGeochemistry in estuaries.Geochemistry in estuaries.Geochemistry in estuaries.Geochemistry in estuaries.Geochemistry in estuaries. Water Research,Vol.30, nº1, p. 63-74, 1996.

Revista Brasileira de Ciências Ambientais – número 828

BORDALO, A. A.; NILSUMRANCHIT, W.;CHALERMWAT, K. Water Quality and Uses of theBangpakong River (Eastern Thailand). WaterWaterWaterWaterWaterResearchResearchResearchResearchResearch, Vol. 35, nº15, p. 3635-3642, 2001.

CHERNET, T.; TRAVI, Y.; VALLES, V. Mechanism ofdegradation of the Quality of Natural Water inLakes Region of the Ethiopian Rift Valey. WaterWaterWaterWaterWaterResearchResearchResearchResearchResearch, Vol.35- Issue 12, 2001.

CONAMA. Legislação Federal sobre Classificaçãodas Águas (potabilidade/ Balneabilidade) ePoluição das águas. Resolução CONAMA nº 20/ Resolução CONAMA nº 20/ Resolução CONAMA nº 20/ Resolução CONAMA nº 20/ Resolução CONAMA nº 20/19861986198619861986.

CONAMA. Legislação Federal sobre Classificaçãodas Águas (potabilidade/ Balneabilidade) ePoluição das águas. Resolução CONAMA nº 274/Resolução CONAMA nº 274/Resolução CONAMA nº 274/Resolução CONAMA nº 274/Resolução CONAMA nº 274/2000.2000.2000.2000.2000.

CUNHA, C. Métodos Numéricos-Para asMétodos Numéricos-Para asMétodos Numéricos-Para asMétodos Numéricos-Para asMétodos Numéricos-Para asEngenharias e Ciências Aplicadas, Engenharias e Ciências Aplicadas, Engenharias e Ciências Aplicadas, Engenharias e Ciências Aplicadas, Engenharias e Ciências Aplicadas, 1ª ed., 1993.

DAHI, E. Water Supply in Developing Countries:Water Supply in Developing Countries:Water Supply in Developing Countries:Water Supply in Developing Countries:Water Supply in Developing Countries:Problems and Solutions.Problems and Solutions.Problems and Solutions.Problems and Solutions.Problems and Solutions. Lyngby: Eds. Technical,University of Denmark, 1992.

FREITAS, M. B.; BRILHANTE, O. M.; ALMEIDA, L. M.Importância da Análise para a Saúde Pública em

duas Regiões do Estado do Rio de Janeiro: enfoquepara coliformes fecais, nitrato e alumínio. CadernoCadernoCadernoCadernoCadernode Saúde Públicade Saúde Públicade Saúde Públicade Saúde Públicade Saúde Pública, vol.17, nº 3, 2001.

GALVÃO, C. O.; VALENÇA, M. J. S. (Org.). SistemasSistemasSistemasSistemasSistemasInteligentesInteligentesInteligentesInteligentesInteligentes. Porto Alegre: Editora da UFRGS/ABRH, 1999.

GIL, A. C. Como Elaborar Projetos de PesquisaComo Elaborar Projetos de PesquisaComo Elaborar Projetos de PesquisaComo Elaborar Projetos de PesquisaComo Elaborar Projetos de Pesquisa,3º Ed., 1996.

GOBBI, D. L.; ZAITSEV, D.; MISTURA, C. M.;VAITSMAN, D. S. Monitoramento Ambiental daÁgua do Rio Marau na Região do Planalto Médiodo Rio Grande do Sul. Anais... Anais... Anais... Anais... Anais... Congresso Brasileirode Química, 29. Vol. 48 (1), p.01-06, 1999.

LONIN, S. A.; TUCHKOVENKO, Y. S. Water qualitymodelling for the ecosystem of the Cienaga deTesca coastal lagoon. EcologEcologEcologEcologEcological Modelling,ical Modelling,ical Modelling,ical Modelling,ical Modelling, vol144, p.279-293, 2001.

MELO, R. S.; CESAR, L. P. M.; MOREIRA, M.;PRATES, A. P. L. Análise da Qualidade Ambientaldas Águas Superficiais – Um modelo paraintegração de Fatores Ambientais na Aplicação daIsso 14001. OLOLOLOLOLAM – Ciência e TAM – Ciência e TAM – Ciência e TAM – Ciência e TAM – Ciência e Tecnologecnologecnologecnologecnologiaiaiaiaia, vol1:3, 2001.

MPIMPAS, H.; ANAGNOSTOPOULOS, P.;GANOULIS, J. Modelling of Water Pollution in the Modelling of Water Pollution in the Modelling of Water Pollution in the Modelling of Water Pollution in the Modelling of Water Pollution in theThermaikos Gulf with fuzzy parameters.Thermaikos Gulf with fuzzy parameters.Thermaikos Gulf with fuzzy parameters.Thermaikos Gulf with fuzzy parameters.Thermaikos Gulf with fuzzy parameters.Ecological Modelling,,,,, nº 142, p. 91-104, 2001.

RUGGIERO, M. A. G.; LOPES, V. L. R. CálculosCálculosCálculosCálculosCálculosNuméricos - Aspectos TNuméricos - Aspectos TNuméricos - Aspectos TNuméricos - Aspectos TNuméricos - Aspectos Teóricos eeóricos eeóricos eeóricos eeóricos eComputacionais.Computacionais.Computacionais.Computacionais.Computacionais. 1º ed, 1988.

SAGEHASHI, M.; SAKODA, A.; SUZUKI, M. AMathematical Model of a Shallow and EutrophicLake (the Keszthely Basin, Lake Balaton) andSimulation of Restorative Manipulations. WaterWaterWaterWaterWaterResearch,Research,Research,Research,Research, Vol.35 - Issue7, 2001.

SHIMIZU, T. Processamento de Dados -Processamento de Dados -Processamento de Dados -Processamento de Dados -Processamento de Dados -Conceitos BásicosConceitos BásicosConceitos BásicosConceitos BásicosConceitos Básicos, 1º Ed., 1982.

SILVA, A. M. M.; SACOMANI, L. B. Using Chemicaland Physical Parameters to Define the Quality ofPardo River Water (Botucatu-SP-Brazil). WaterWaterWaterWaterWaterResearchResearchResearchResearchResearch, Vol.35, Issue 6, 2001.

VEGA, M.; PARDO, R.; BARRADO, E.; DEBÁN, L.Assessment of Seasonal and Pollution Effects onthe Quality of River Water by Exploraty DataAnalysis. W W W W Water Research,ater Research,ater Research,ater Research,ater Research, Vol.32-Issue12, 1998.