Turning Routine Data into Systems Insight: Multivariate Analysis of Water Quality Dynamics in a Major Drinking Water Reservoir

Golshan, Azadeh; Evans, Craig A.; Geary, P. M.; Morrow, Abigail; Rogers, Zoe; Maeder, Marcel

doi:10.1007/s10666-020-09700-2

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“…A grande concentração e o tipo de íons dissolvidos na água podem estar relacionados com o modelo de uso e ocupação da bacia e a aplicação de agrotóxicos, que ao ser lixiviado e carreado para o curso d'água em alta concentração ocasionam efeitos adversos a biota (GOLSHAN et al, 2020;TUNDISI;MATSUMURA-TUNDISI, 2008).…”

Section: Caunclassified

“…O nitrato no sistema aquático, naturalmente, apresenta baixas concentrações. O excesso desses íons em corpos d á ́gua pode ser associado ao uso de agrotóxicos resultante da intensa atividade agrícola (PESSÔA NETO; KORN, 2006;GOLSHAN et al, 2020). Já a elevação das concentrações de nitrato no período seco, na área de estudo, pode ser associada à queima de cana-de-açúcar, responsável por liberar óxidos de Nitrogênio para a atmosfera que, posteriormente, são depositados nos corpos hídricos (MORI et al, 2015).…”

Section: Caunclassified

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Qualidade Das Águas Em Resposta Aos Efeitos Do Uso Da Terra Na Área De Influência Direta De Reservatório Pelo Emprego Da Análise Multivariada

Rocha¹,

Cabral²,

Marcuzzo³

2020

BGG

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O processo de degradação das águas em reservatório está diretamente relacionado com as trocas de matéria orgânica e inorgânica entre o rio, a planície e a sua bacia, cujos efeitos são a alteração dos padrões e processos abióticos e bióticos dos ecossistemas aquáticos. O presente trabalho teve como objetivo aplicar “PCA - Análise por Componentes Principais” para analisar a inter-relação entre os tipos de uso e cobertura da terra em relação à qualidade das águas do reservatório “Barra dos Coqueiros”. As coletas de água foram realizadas em julho de 2016 (período seco), em 39 pontos distintos do reservatório. Na definição do modelo de Análise por componentes principais, foram utilizadas 18 variáveis de um total de 36 variáveis da água, físicas, químicas e biológicas. Os resultados obtidos pela “PCA” demostraram que os primeiros eixos explicaram 42,60% da variação total das características físico-químicas da água do reservatório. Nota-se, ainda, que na “PCA” existe uma separação entre os pontos que sofrem influência da área urbanizada e da agricultura/pastagem, em que o primeiro eixo da “PCA” está sob influência da poluição orgânica e de íons dissolvidos na água e o segundo eixo da “PCA” indica um componente associado à distribuição de sólidos no reservatório. Nesse sentido, o método empregado da “PCA” demonstra ser de grande valia para a explicação da influência do uso e da cobertura da terra sobre a qualidade das águas. Palavras-chave: PCA, estatística multivariada, reservatório, variáveis físico-químicas da água.

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Section: Caunclassified

Qualidade Das Águas Em Resposta Aos Efeitos Do Uso Da Terra Na Área De Influência Direta De Reservatório Pelo Emprego Da Análise Multivariada

Rocha¹,

Cabral²,

Marcuzzo³

2020

BGG

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Surface water quality assessment in the Federal District, Brazil: application of multivariate statistical analysis and water quality indices for human consumption and irrigation

Muniz,

Malaquias,

Oliveira-Filho

2024

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Monitoring and evaluating water quality in urban areas has been emphasized as a fundamental tool in the management of water resources. The Federal District (FD) of Brazil has the third most populous city in the country and has recently faced a significant water crisis, culminating in a deterioration of water quality. The aim of this study was to apply multivariate statistical analysis (MSA) and water quality indices (WQIs) for human supply and irrigation in order to evaluate the quality of surface water in rivers under different land uses and occupations (8 rural, 4 urban and 6 natural). To this end, 29 water quality variables were analyzed in 18 sampling points between 2017 and 2019. The HCA grouped the points into 4 statistically significant clusters, taking into account similar types of sources. PCA explained 59.4% (rural), 66.9% (urban) and 58.7% (natural) of the total data variation in the first two principal components. Factor Analysis identified the key variables for each data matrix through the first three factors. The WQI for supply classified 16 of the 18 sampling points as “good”, demonstrating their suitability for human consumption after simplified treatment. The WQI for irrigation classified 10 points as “good” and eight points as “average”, demonstrating the restriction of points considered “average” for irrigation of raw vegetables and fruits that grow in the soil and are consumed raw without the skin. Data showed that tools applied are promising and have potential for application in surface water quality monitoring and communication programs for the FD.

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Turning Routine Data into Systems Insight: Multivariate Analysis of Water Quality Dynamics in a Major Drinking Water Reservoir

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Qualidade Das Águas Em Resposta Aos Efeitos Do Uso Da Terra Na Área De Influência Direta De Reservatório Pelo Emprego Da Análise Multivariada

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Surface water quality assessment in the Federal District, Brazil: application of multivariate statistical analysis and water quality indices for human consumption and irrigation

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