Mapeamento dos aspectos hidrogeoquímicos de águas subterrâneas a partir de estatística multivariada e redes neurais artificiais

Abstract

RESUMO O objetivo central deste trabalho foi realizar o mapeamento dos aspectos hidrogeoquímicos de águas subterrâneas usando a estatística multivariada e redes neurais artificiais como subsídio para identificação de padrões espaciais. Para tal, foi executado um estudo de caso em aquíferos no município de Lençóis, Bahia, na região da Chapada Diamantina, nordeste do Brasil. Foram realizadas campanhas de campo para coleta de coordenadas geodésicas e amostras de águas subterrâneas. Após análise laboratorial e determinação de dados analíticos, foi feita a interpretação dos processos ambientais com o uso da análise de agrupamentos e mapas auto-organizáveis, além de classificação das águas pela Resolução do Conselho Nacional do Meio Ambiente nº 396/2008. Para fins de mapeamento dos dados analisados, foram usadas técnicas de geoprocessamento no Sistema de Informação Geográfica. Os principais constituintes físicos e químicos analisados em dois períodos climáticos foram mapeados e divididos em sete agrupamentos. Foram identificadas quatro zonas no município, que apresentam diferentes contextos hidrogeoquímicos. As zonas dos setores leste/sudeste, sul (área urbana) e extremo sul apresentam as mais significativas alterações na hidrogeoquímica e qualidade das águas. O mapeamento, subsidiado pela estatística multivariada e redes neurais artificiais, se apresentou potencialmente útil em contribuir com as ações de gestão dos recursos hídricos subterrâneos, como delimitação de áreas prioritárias, monitoramento de zonas de riscos de contaminação, além de intervenções de engenharia que eventualmente busquem o saneamento ambiental das águas subterrâneas.

Application of artificial neural networks in the study of Mozzarella cheese salting

“…This tool is able to order multivariate data for similarities, turning a standard incident input of arbitrary size, in an uni or bidimensional discrete map (Haykin, 2001). SOM performs this transformation in a topologically ordered manner, based on an unsupervised learning algorithm (Cremasco et al, 2016;Mattos et al, 2019).…”

Análise Descritiva Das Águas Superficiais E Subterrâneas E a Utilização Das Geociências Nesse Contexto: Uma Revisão

“…Mattos et al (2019) utilizaram as ferramentas de geotecnologias para mapear os aspectos hidro geoquímicos das águas subterrâneas de um município localizado no nordeste do Brasil. Os autores afirmaram em seu estudo que o mapeamento de dados de água subterrânea, apresentou-se muito útil no que diz respeito ao processamento e espacialização dos dados, sendo possível através destas informações propor novas alternativas de gestão dos recursos hídricos subterrâneos visando manter um controle mais rigoroso em relação a quantidade de água explotada nos aquíferos referente a sua capacidade de recarga.…”