Perspectivas para revisão do enquadramento da bacia hidrográfica do Rio Benevente pelo emprego de curva de permanência e modelagem da qualidade da água

Abstract

RESUMO Este trabalho discute a aplicação das curvas de permanência de qualidade como ferramenta para subsidiar decisões sobre o enquadramento de cursos d'água superficiais. A bacia hidrográfica do Rio Benevente (Espírito Santo, Brasil) constituiu a área de estudo. As cargas totais de DBO5,20 foram estimadas para diferentes seções de controle, considerando-se o esgotamento sanitário como a única fonte poluidora. Com o auxílio do modelo QUAL-UFMG, foram avaliadas as perspectivas de enquadramento associadas a diferentes cenários de simulação da autodepuração. As curvas de permanência de qualidade para o parâmetro DBO5,20 foram construídas para rios de água doce classes 1, 2 e 3. A capacidade de autodepuração do Rio Benevente permitiu a redução de 17% da carga total de DBO5,20 aportada. Independentemente do cenário de simulação avaliado, o Rio Benevente apresentou condições de qualidade usualmente mais próximas dos padrões estabelecidos para a classe 1 de enquadramento. Nesse sentido, ainda que não ocorra ampliação da cobertura do serviço de tratamento de esgotos, as curvas de permanência de qualidade para o parâmetro DBO5,20 apontaram condições para enquadramento mais restritivo dos cursos d'água da bacia hidrográfica do Rio Benevente do que aquele acordado no enquadramento legal.

Prospects for reducing the contribution of organic load in a water basin with significant urban occupation

“…Sewage treatment is generally the main way to control pollution and improve water quality in water bodies. In this scenario, cost is usually the most important factor in choosing treatment plants (ALMEIDA et al, 2022), and the water bodies' self-purification capacities help to reduce costs and implement pollution control measures since they complement the processes that occur in sewage treatment systems (BRINGER, REIS and MENDONÇA, 2018).…”

“…In this context, water quality mathematical models, which are technological tools that can be used to simulate the water bodies' self-purification processes, allow the evaluation and prediction of the impacts of the final discharge of pollutant loads and analysis of intervention and environmental control scenarios (CALMON et al, 2016;CANDIDO, et al, 2022;KEUPERS and WILLEMS, 2017;RODRIGUES et al, 2022;SALLA et al, 2013). Mathematical modeling of water quality therefore offers support to the process of choosing the minimum and most economical treatment levels that should be carried out by the stations.…”

“…However, although water bodies modeling separately constitutes a powerful tool, it is not the ideal solution for choosing effluent treatment systems within a watershed. In this way, studies have shown that the combination of water quality modeling and optimization techniques has been an interesting methodological approach to reach the optimal combination of treatment systems to be chosen (ALMEIDA et al, 2022).…”

“…Examples of works that use the association between water quality modeling and optimization techniques are Aghasian et al (2019), Almeida et al (2022, Bringer, Reis and Mendonça (2018), Fantin, Reis and Mendonça (2017), Rocha et al (2021, Sá et al (2019) and Santoro, Reis and Mendonça (2016). The optimization models suggested by these authors were built through the combination of different objective functions and sets of constraints.…”