Influential Factors in Surface Water Quality in Catchments Within the Pampa Biome With Different Land Use1

Abstract

-The aim of this study was to identify, by multivariate statistical technique, the physic, chemical and biological variables that best characterize the quality of surface waters in two small rural catchments with different land uses (eucalyptus silviculture (SC) vs. pasture and extensive livestock (LC)) located in Rosário do Sul, RS -Brazil. Monitoring was conducted during the months of August 2011 to August 2012 and the following parameters were analyzed: Ca , pH, electrical conductivity, turbidity, alkalinity, suspended and dissolved solids, biochemical oxygen demand , total coliforms, Escherichia coli and temperature, flow and rainfall. Through the use of FA/PCA, it was found that the model best fit to express water quality of in LC that was composed of five factors which account for 83.5% of the total variance, while for SC, four factors accounted for 85.12% of the variance. In LC, the five main factors were, respectively, soluble salts, diffuse pollution, solid, and both anthropogenic and organic factors. In SC, the four factors were namely: soluble salts, mineral, nutritional and diffuse pollution factors. The results of this study showed that by replacing the traditional soil usage (pasture and livestock) with planted forest, diffuse pollution was attenuated but, however, it did not result in major changes in the physical-chemical and biological characteristics of the water. Another point to note is that factorial analysis did not result in a large reduction in the number of variables, once the best model fit occurred with the addition of 15 of 18 analyzed variables (LC) and 17 of 18 analyzed variables (SC).Keywords: Multivariate analysis; Water resources; Silviculture. FATORES INFLUENTES NA QUALIDADE DAS ÁGUAS SUPERFICIAIS 1136Revista Árvore, Viçosa-MG, v.39, n.6, p.1135-1145, 2015 VALENTE, M.L. et al.geral, não implicou grandes alterações nas características físico-químicas e biológicas da água. Outro ponto observado foi que, neste estudo, a análise fatorial não resultou em grande redução no número de variáveis, uma vez que o melhor ajuste do modelo ocorreu com a inclusão de 15 das 18 variáveis analisadas (BC) e de 17 das 18 variáveis analisadas (BE).

Evaluation of Surface Water Quality on Spatiotemporal Gradient Using Multivariate Statistical Techniques: A Case Study of River Chenab, Pakistan

“…Sodium, chloride and sulphide were added from tannery wastewater [35], where sulphides are converted to SO 4 by the bacterial activities. SO 4 is also being added by the textile industrial sector as well as municipal sewage, whereas the extensive agriculture activities in the adjacent area are a possible source of K + being added to the Chenab as it is a key component of potash fertilizer [38,39], and whereas the VF2 and VF3 described 19.5 and 14.4% of total variance. The VF2 had positive correlation with BOD (r = 0.70), which might be associated with the discharge of domestic sewage from the densely populated upstream cities, i.e.…”

Estatística Multivariada Aplicada À Análise De Qualidade Da Água Em Diferentes Ambientes De Microbacias Hidrográficas

“…Tanto o reservatório artificial (represa), quanto o córrego possuem acesso livre aos animais, com pouca ou nenhuma vegetação ripária. Estas características ajudam a explicar os resultados e vão ao encontro dos estudos de Valente et al (2015), os quais verificaram que a presença de gado extensivo e pastagem na bacia estudada refletiu em cargas elevadas e positivas para coliformes totais e termotolerantes, causadas pelos resíduos dos animais.…”

Qualidade ambiental e descrição morfométrica de uma microbacia urbana da região hidrográfica do Paraguai

“…A demanda bioquímica de oxigênio (DBO) é um indicador que mensura, de forma indireta, a concentração de matéria orgânica biodegradável na água por meio do consumo de oxigênio, exercido por microrganismos através da respiração (Valente et al, 2015). Os valores mais elevados de concentração, para ambos os pontos de coleta, foram no mês de maio (nascente 117,64 mg.L -¹ e foz 86,9 mg.L -¹) e menores valores em novembro na nascente (5,95 mg.L -¹) e na foz em dezembro (3,7 mg.L -¹) (Figura 3d).…”

“…Admite-se, então, que a condutividade elétrica aumenta quando há um aumento da alcalinidade na água, provavelmente devido aos íons presentes na água, tais como, como bicarbonato, carbonato, amônia e fosfatos, entre outros. Para Valente et al (2015) a alcalinidade está diretamente relacionada com a condutividade elétrica, sugerindo que o bicarbonato de magnésio e cálcio estão entre os principais íons que determinam a condutividade. De acordo com Vanzela et al (2010), a vazão influencia diretamente no transporte de partículas, sendo o transporte intensificado em fluxos mais intensos, influenciando, consequentemente, na condutividade elétrica.…”

“…A temperatura apresentou correlação positiva com a alcalinidade (r= 0,59). Segundo Valente et al (2015), a temperatura está diretamente relacionada à velocidade das reações químicas, a solubilidade das substâncias e ao metabolismo dos organismos presentes no ambiente aquático, sendo assim, pode influenciar na liberação de íons para o corpo hídrico, além de aumentar a capacidade do mesmo em neutralizar ácidos, influenciando na alcalinidade.…”