Spatial and Temporal Assessment of Water Quality Data Using Multivariate Statistical Techniques

Abstract

The natural factors and anthropogenic activities that contribute to spatial and temporal variation in superficial waters in Caxias do Sul’s urban hydrographic basins were determined applying multivariate analysis of data. The techniques used in this study were Principal Component Analysis and Cluster Analysis. The monitoring was executed in 12 sampling stations, during January, 2009 to January, 2010 with monthly periodicity in total of 13 campaigns. Between chemical, biological and physical, 20 parameters were analyzed. The results state that with the use of ACP, a data variance of 70.94% was observed. Therefore, it testifies that major pollutants that contribute to a water quality variation in the county are classified as domestic and industrial pollutants, mainly from galvanic industry. Moreover, two clusters were found which differentiated regarding their location and distance from areas with a high human density, corroborating on identifying of impact due to human activities in urban rivers.

Spatiotemporal Variation on Water Quality and Trophic State of a Tropical Urban Reservoir: A Case Study of the Lake Paranoá-DF, Brazil

“…All statistical analyses were performed using the statistical package Statistica 6.0 (Statsoft™, Tulsa, OK, USA). These two multivariate statistical analysis techniques have been successfully applied to monitoring the water quality of aquatic systems [39,40].…”

Heterogeneidade espaço-temporal ambiental de igarapés em um ecótono Cerrado-Caatinga

“…Considerando a importância do padrão temporal e espacial da qualidade da água, tanto para a sobrevivência da biota aquática, quanto para seus diferentes usos para a sociedade, tem sido realizado estudos caracterizando as condições de riachos, rios e represas de diferentes bacias hidrográficas (Fisher et al 2011;Frascareli et al 2015). Esses estudos são realizados em locais com forte pressão do uso e ocupação do solo, fato que leva a modificações mais conspícuas da estrutura ambiental devido à retirada da cobertura vegetal das margens dos corpos hídricos (Oliva-Gonzáles et al 2011;Finkler et al 2016;Rocha e Pereira, 2016).…”

“…Dessa forma é importante o monitoramento da qualidade da água, atividade que apresenta difícil análise e interpretação dos dados em decorrência da quantidade de variáveis, principalmente quando o levantamento ocorre por muitos anos (Finkler et al 2016;Rocha e Pereira, 2016). Nesse sentido é que diversos trabalhos têm utilizado as análises multivariadas que possibilitam a redução no número de variáveis sem a perda significativa de informação (Guedes et al 2012;Santi et al 2012;Finkler et al 2016;Rocha e Pereira, 2016;).…”