Análise de incerteza e modelagem de qualidade da água do Rio Uberaba, Minas Gerais

Abstract

RESUMOO objetivo deste estudo foi avaliar o perfil de oxigênio dissolvido (OD) em um trecho urbano da bacia do Rio Uberaba, identificar as principais fontes poluidoras e sugerir medidas de controle. Para tanto, o estudo foi dividido em cinco fases: (i) avaliação da qualidade da água durante um ano hidrológico; (ii) calibração e validação do modelo de qualidade da água; (iii) análise de sensibilidade dos coeficientes e dos dados de entrada do modelo; (iv) análise de incerteza; e (v) criação de cenários para a tomada de decisão. Os resultados mostraram que o Córrego das Lajes é a principal fonte poluidora do Rio Uberaba. O modelo mostrou-se confiável, uma vez que ele pôde ser calibrado e validado. Com a análise de incerteza foi possível mostrar que a probabilidade de o Rio Uberaba atender ao padrão ambiental exigido para a classe 2 (OD≥5,0 mg.L -1 ) é praticamente nula, mas que ela poderia ser elevada para 75,3% se a carga orgânica lançada no rio fosse removida com uma eficiência de 75%.Palavras-chave: modelagem de qualidade da água; análise de incerteza; Rio Uberaba. ABSTRACTThe objective in this study was to evaluate the Dissolved Oxygen (DO) profile along an urban stretch in Uberaba River basin and identify the main pollution sources. For this, the study was divided in five stages: (i) water quality evaluation during a hydrologic year; (ii) calibration and validation of the water quality model; (iii) sensibility analysis of the coefficient and entrance data for the model; (iv) uncertainty analysis; and (v) creation of decision-making scenarios. The results show that Lajes Stream is the main pollution source of Uberaba River. The model demonstrated to be reliable, once it could be calibrated and validated. Through the uncertainty analysis, it is possible to show that the probability of Uberaba River to attempt the environmental standard demanded for class 2 (DO≥5.0 mg.L -1 ) is practically zero, but it could be raised to 75.3% if the organic polluting load released into the river was decreased in 75%.

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“…As áreas urbanas onde há lançamento de efluentes domésticos sem tratamento, contribuem para o aumento da condutividade elétrica, tal qual a situação observada em P5, que está localizado na cidade de Piracuruca. Resultado semelhante foi observado por Girardi et al (2016) ao estudar a qualidade da água da bacia hidrográfica do rio Cubatão do Sul em Santa Catarina e por Mateus et al (2015) estudando a qualidade da água do rio Uberaba em Minas Gerais. Os valores elevados para condutividade elétrica em P7 situado em área rural com grande atividade de rizicultura, pode ser atribuído devido ao transporte de compostos iônicos utilizados na agricultura, tais como potássio, fósforo e nitrogênio.…”

Integração de ferramentas de modelagem ambiental, fragmentação da paisagem e tratamentos estatísticos na avaliação da qualidade das águas

“…Com vistas a avaliar a qualidade das águas, Mateus et al (2015) utilizaram a modelagem para analisar o perfil do parâmetro de oxigênio dissolvido para identificar as principais fontes poluidoras e sugerir ações de controle no rio Uberaba (MG). Como resultado, o modelo permitiu mostrar que o curso de água estudado tem chances baixas de atender ao padrão ambiental, porém esse parâmetro poderia ser melhorado com o tratamento de carga orgânica lançada no rio.…”

The effect of SDS surfactant on surface reaeration coefficient: a laboratory scale approach

“…Even in the current context, which imposes the study of gases linked to the effects of atmospheric warming, special attention should still be maintained for oxygen transfer (Janzen et al, 2008;Menezes et al, 2015;Costa et al, 2015;Harano et al, 2018). In practice, the interest in this subject relates to the modeling of dissolved oxygen (DO) dynamics downstream from organic sources of pollution; since the biodegradation process of organic waste causes the decay of DO concentration (Costa and Texeira, 2011;Gonçalves et al, 2012;Mateus et al, 2015;Gonçalves and Esposto, 2019). In rivers, the main source of DO recovery is oxygen transfer at the air-water interface.…”