RESUMO A urbanização no Brasil, em geral, causa diversos problemas ambientais e sociais, destacando-se os de saúde pública. O presente estudo analisou o uso de ferramentas de geoprocessamento que podem ajudar a compreender a relação entre a qualidade da água em rios e a incidência de doenças diarreicas agudas. Em um município brasileiro, realizou-se o monitoramento ambiental em pontos de um rio urbano, buscou-se informações quanto às doenças diarreicas e utilizaram-se as ferramentas de geoprocessamento: análises de distribuição espacial com a ferramenta distância mais próxima e a estimativa de densidade kernel; e análises de aglomerados com a média do vizinho mais próximo e a função K de Ripley. Entre os resultados, destaca-se: o ponto com a pior qualidade da água agrupou a maioria dos casos de doenças diarreicas, corroborando a associação clássica que relaciona este resultado às piores condições de vida; entre as ferramentas utilizadas, a estimativa de densidade kernel possibilitou a visualização espacial da aglomeração dos casos de diarreia; e a função K de Ripley comprovou estatisticamente essa aglomeração. As informações do monitoramento ambiental dos rios contribuem para identificar as possíveis causas das doenças diarreicas. As análises espaciais realizadas podem ser replicadas em outros municípios com o objetivo de identificar áreas de risco às doenças diarreicas que possibilitem ações de prevenção.
The Stormwater Management Model (SWMM) is a hydrologic-hydraulic model often used to simulate water flows in urban drainage systems and changes in water quality. The unsteady flow hydraulic solver in SWMM solves mass and momentum conservation equations for the entire conduit length, and mass is conserved at each junction. This link-node approach used by SWMM does not allow for discretization (i.e. intermediate calculation points) between consecutive junctions, which is adequate in gradual filling scenarios with appropriate calibration and suitable selection of routing time steps. However, because there are more rapid filling scenarios that are associated with intense rain events, the link-node solution approach will affect the accuracy of the hydraulic calculations. This work presents the results of a field investigation in which predetermined volumes of water were suddenly released into a physical stormwater collection system. Level loggers were installed to measure flow depth and outflow rates in these tests. The results were compared with SWMM modeling results obtained by the link-node approach using alternative SWMM model setups which included additional intermediate discretization. The goal was to assess the potential benefits of SWMM discretization in the context of rapidly filling collection systems.
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