Assessment of the water quality in a large reservoir in semiarid region of Brazil

Abstract

A B S T R A C TThe aim of this study was to identify spatial and temporal variations in water quality of Orós reservoir, Ceará, Brazil, as well as the sources of contamination. To get this information the Principal Component Analysis (PCA) and Cluster Analysis (CA) was used. Water samples were collected at seven (geo-referenced) points, from April 2008 to March 2011, totalling 4,032 samples. The following attributes of the waters were analysed: temperature, pH, CE, Ca , turbidity, colour, Sechi transparency, TS, TVS, TFS, TSS, VSS, FSS, TDS, DO, BO 5D , total phosphorus, soluble orthophosphate, EC, TTC, total ammonia, TKN, nitrate, SAR and chlorophyll-a. The PCA promoted the reduction from the 32 initial variables to 14, accounting for 84.39% of the total variance. The major factors responsible for water quality composition are: the natural weathering of geological soil components; the entrainment of suspended solids through surface runoff from agricultural areas; and anthropogenic action in the Upper Jaguaribe basin in Ceará. The similarity of the water of the Orós reservoir allows a reduction in the number of sampling points, which may result in significant cost savings without sacrificing the water quality monitoring. The similarity of the waters was influenced by anthropic activities being carried out near the reservoir and all along the watershed.Investigação da qualidade das águas de um grande reservatório na região semiárida do Brasil R E S U M O Objetivou-se estudar, com esta pesquisa, a variabilidade espaço temporal da qualidade das águas do açude Orós, Ceará, além das variáveis determinantes desta qualidade razão pela qual foram empregadas a análise de componentes principais (ACP) e a análise de agrupamento hierárquico (AAH). As amostras de água foram coletadas em sete pontos (georreferenciados), no período de abril de 2008 a março de 2011, totalizando 4032 amostras. Nas águas foram analisados os seguintes atributos: temperatura, pH, CE, Ca , turbidez, cor, transparência de sechi, ST, STV, STF, SST, SSV, SSF, SDT, OD, DBO 5 , fósforo total, ortofosfato solúvel, EC, CTT, amônia total, NKT, nitrato, RAS e clorofila-a. A ACP promoveu redução das 32 variáveis iniciais para 14 variáveis explicando 84,39% da variância total. Os principais fatores responsáveis pela qualidade das águas do Orós foram: processo natural de intemperismo dos componentes geológicos do solo; carreamentos dos sólidos suspensos através do escoamento superficial das águas oriundas de áreas agrícolas e ações humanas ocorridas nas partes altas da bacia do Alto Jaguaribe. A similaridade das águas do Orós permite uma redução nos pontos de amostragem, o que pode resultar em menor custo sem comprometer o monitoramento da qualidade das águas. A similaridade das águas foi influenciada pelas atividades antrópicas exercidas nas proximidades do reservatório e ao longo da bacia.

Avaliação Da Sazonalidade Da Qualidade Da Água Do Perímetro Irrigado Senador Nilo Coelho Em Petrolina Para Agricultura

“…Segundo Richards (1954), valores abaixo de 0,25 dS m -1 são considerados excelentes para irrigação em relação ao problema de salinização do solo. Lopes et al (2014), em seu estudo no reservatório de Orós no Nordeste do Brasil, concluíram que as águas deste reservatório, quando utilizadas na agricultura irrigada, não apresentam risco de acumulação de sódio e condutividade elétrica preocupante, uma vez que encontraram valores de 1,04 mmol c L -1 e 0,19 dS m -1 para sódio e condutividade elétrica, respectivamente. De acordo com o diagrama de Richards (1954), que classifica as águas para fins de irrigação, utilizando os dados de RAS e Condutividade Elétrica, a água estudada neste trabalho foi classificada como C1S1 (baixo risco de salinização e baixa concentração de sódio).…”

Determining Multivariate Analysis Sampling Frequency for Monitoring Contamination Caused by Trout Farms

“…The effectiveness of this method has been proven by many other studies with similar topics. As such, Lopes et al (2014) used multivariate statistical methods to assess the quality of water behind a large reservoir in Brazil [28]. They concluded that these techniques are very effective in reducing the number and frequency of samplings and this can lead to considerable savings in the cost of tests.…”

Qualidade De Água De Reservatório Artificial Em Função Da Sazonalidade Climática

“…Um total de 10 campanhas foram realizadas de abril de 2008 até fevereiro de 2010 durante dois períodos: estação chuvosa aquela com precipitação pluviométrica mensal maior que 50 mm (dezembro a maio) e o período seco (junho a novembro), assim como empregado por Ferreira et al (2015).…”