Índice de Qualidade da Água-IQA no médio curso rio Piracicaba (MG) para os anos de 2011 e 2020
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v17.6.p4575-4595Palavras-chave:
qualidade da água, rio Piracicaba (MG), IQAResumo
Os recursos hídricos são essenciais à sobrevivência dos seres vivos e ao desenvolvimento econômico. As formas de uso e ocupação do solo podem afetar o meio ambiente e os corpos d’água, e desencadear alterações negativas a estes recursos. A área de estudo engloba a região do médio curso do rio Piracicaba, que possui atividades com alto potencial de impacto ao meio ambiente e aos recursos hídricos, sendo o rio Piracicaba o seu curso d’água principal. O objetivo principal desta pesquisa é obter um diagnóstico da qualidade da água do médio curso do rio Piracicaba-MG para os anos 2011 e 2020. Para tanto, foram calculados o Índice de Qualidade da Água-IQA, avaliados os parâmetros de qualidade da água por meio de dados das estações de monitoramento presentes na região de estudo, e verificada a inter-relação entre estes fatores. Na maioria das estações de qualidade da água e períodos analisados, os IQAs foram classificados como médios. Comparando-se os resultados de 2011 e 2020, a classe de IQA permaneceu a mesma ou melhorou em praticamente todas as avaliações de 2020, com exceção da RD034 (Mariana) que teve todos IQAs médios em 2011 e, em 2020, obteve IQA ruim no 1º trimestre (período chuvoso). De uma maneira geral, analisando-se os resultados dos parâmetros de qualidade da água, as oscilações de valores referentes ao IQA podem estar associadas principalmente às elevadas concentrações de Coliformes Termotolerantes, e também devido às variações pH, fósforo total, turbidez e sólidos totais. Já os valores de Oxigênio Dissolvido e Demanda Bioquímica de Oxigênio foram satisfatórios nas análises de qualidade da água.
Downloads
Referências
Ali, J. M., Noble, B. C., Nandi, I., Kolok, A. S., Bartelt-Hunt, S. L. 2019. Assessing the Accuracy of Citizen Scientist Reported Measurements for Agrichemical Contaminants. Environmental Science Technology 21, 5633-5640. https://doi.org/10.1021/acs.est.8b06707
Asadollah, S. B. H. S., Sharafati, A., Motta, D., Yaseen, Z. M. 2021. River water quality index prediction and uncertainty analysis: a comparative study of machine learning models. Journal of Environmental Chemical Engineering 9, 104599. https://doi.org/10.1016/j.jece.2020.104599.
Asha, A. S., Saifullah, A. S. M., Uddin, M. G., Sheikh, M. S., Uddin, M. J., Diganta, M. T. M. 2020. Assessment of trace metal in macroalgae and sediment of the Sundarban mangrove estuary. Applied Water Science 10, 1-13. https://doi.org/10.1007/s13201-019-1134-2.
Babbar, R., Babbar, S. 2017. Predicting river water quality index using data mining techniques. Environmental Earth Sciences 76, 1-15. https://doi.org/10.1007/s12665-017-6845-9.
Beecham, S., Razzaghmanesh, M. 2015. Water quality and quantity investigation of green roofs in a dry climate. Water Research 70, 370-384. https://doi.org/10.1016/j.watres.2014.12.015
Biggs, T. W., Santiago, T. M. O., Sills, E., Caviglia-Harris, J. 2019. The Brazilian Forest Code and riparian preservation areas: spatiotemporal analysis and implications for hydrological ecosystem services. Regional Environmental Change 19, 2381-2394. https://doi.org/10.1007/s10113-019-01549-w
Blake, C., Rhanor, A. K. 2020. The impact of channelization on macroinvertebrate bioindicators in small order Illinois streams: insights from long-term citizen science research. Aquatic Sciences, 82, 35. doi:https://doi.org/10.1007/s00027-020-0706-4
Blignaut, J. N. 2019. Making investments in natural capital count. Ecosystem Services 37, 1-4. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2019.100927
Bos, J. S., Nanayakkara, L., Hurlbert, M., Finlay, K. 2019. Citizen science for Saskatchewan lakes: a pilot project. Lake and Reservoir Management 35, 77-89. https://doi.org/10.1080/10402381.2018.1538172
BRASIL. 1997. Lei Federal nº 9.433, de 8 de janeiro de 1997. Institui a Política Nacional de Recursos Hídrico, cria o Sistema Nacional de Gerenciamento de Recursos Hídricos, regulamenta a inciso XIX do art. 21 da Constituição Federal, e altera o art. 1º da Lei n°8001, de 13 de março de 1990, que modificou a Lei nº 7.990, de 28 de dezembro de 1989.
Bremer, L. L., Wada, C. A., Medoffa, S., Page, J., Falinski, K., Kimberly, M., Burnett, K.M. 2019. Contributions of native forest protection to local water supplies in East Maui. Science of The Total Environment 688, 1422-1432. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.06.220
Brooks, S. J., Fitch, B., Davy-Bowker, J., Codesal, S. A. 2019. Anglers' Riverfly Monitoring Initiative (ARMI): A UK-wide citizen science project for water quality assessment. Freshwater Science 38, 270-280. https://doi.org/10.1086/703397
Bui, D. T., Khosravi, K., Tiefenbacher, J., Nguyen, H., Kazakis, N. 2020. Improving prediction of water quality indices using novel hybrid machine-learning algorithms. Science of the Total Environmental 721, 137612. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.137612.
Buri´c, D., Mijanovi´c, I., Doderovi´c, M., Mihajlovi´c, J., Trbi´c, G., 2023. Assessment of the environmental quality of Lake Skadar and its urban surroundings in Montenegro. European Journal of Geography 14, 76-87. https://doi.org/10.48088/ejg.d.bur.14.2.076.087
Cadavid-Florez, L., Laborde, J., Zahawi, R. A. 2019. Using landscape composition and configuration metrics as indicators of woody vegetation attributes in tropical pastures. Ecological Indicators 101, 679-691. httpdoi.org/10.1016/j.ecolnd..01.072
Castro, K. Q., Gonçalves, J. A. C. 2022. Quantificação do Potencial Hídrico Subterrâneo do Baixo Curso do Rio Piracicaba (MG): Interação das Águas Subterrâneas e Superficiais. Revista Brasileira De Geografia Física, 15, 1881-1901. https://doi.org/10.26848/rbgf.v15.4.p1881-1901
Carvalho, V. R., Gonçalves, J. A. C., Couto, E. A. 2021. Obtenção de vazão de diluição de efluentes utilizando o modelo de qualidade de água QUAL-UFMG. Revista Ibero-americana de Ciências Ambientais 12, 737-753. https://doi.org/10.6008/CBPC2179-6858.2021.004.0056
CETESB – Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental. Relatório de Qualidade das Águas Interiores do Estado de São Paulo. São Paulo: Governo do Estado de São Paulo, Secretaria do Meio Ambiente, 2008. 540p.
Celentano, D., Rousseau, G. X., Engel, V. L., Zelarayan, M., Oliveira, E. C., Araujo, A. C. M., Moura, E. G. 2017. Degradation of riparian forest affects soil properties and ecosystem services provision in eastern Amazon of Brazil. Land Degradation and Developmen 28, 482-493. https://doi.org/10.1002/ldr.2547
Costa, F. B.; Ferreira, V. O. 2018. Análise de parâmetros que compõem o índice de qualidade das águas (IQA) na porção mineira da Bacia do Rio Paranaíba. Observatorium: Revista Eletrônica de Geografia 7, 18.
Cunha, D. G. F., Casali, S. P., de Falco, P. B., Thornhill, I., Loiselle, S. A. 2017. The contribution of volunteer-based monitoring data to the assessment of harmful phytoplankton blooms in Brazilian urban streams. Science of the Total Environment, 584-585, 586-594. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.01.080
Cunha, D. G. F., Magri, R. A. F., Tromboni, F., Ranieri, V. E. L., Fendrich, A. N., Campanhão, L. M. B., Riveros, E. V., Velázquez, J. A. 2019. Landscape patterns influence nutrient concentrations in aquatic systems: Citizen science data from Brazil and Mexico. Freshwater Science 38, 365-378. https://doi.org/10.1086/703396
Diganta, M. T. M., Saifullah, A. S. M., Siddique, M. A. B., Mostafa, M., Sheikh, M. S., Uddin, M. J., 2023. Macroalgae for biomonitoring of trace elements in relation to environmental parameters and seasonality in a sub-tropical mangrove estuary. Journal of Contaminant Hydrology 256, 104190 https://doi.org/10.1016/j.jconhyd.2023.104190.
Field-Juma, A., Roberts-Lawler, N. 2021. Using Partnerships and Community Science to Protect Wild and Scenic Rivers in the Eastern United States. Sustainability 13, 2102. https://doi.org/10.3390/su13042102
Gani, M. A., Sajib, A. M., Siddik, M. A., Moniruzzaman, M. 2023. Assessing the impact of land use and land cover on river water quality using water quality index and remote sensing techniques. Environmental Monitoring and Assessment 195, 449. https://doi.org/10.1007/s10661-023-10989-1.
Georgescu, P. L., Moldovanu, S., Iticescu, C., Calmuc, M., Calmuc, V., Topa, C., Moraru, L. 2023. Assessing and forecasting water quality in the Danube River by using neural network approaches. Science of the Total Environmental 879, 162998. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.162998.
IBGE-Instituto Brasileiro de Geografia Estatística. 2023. Conheça Cidades e Estados do Brasil. Disponível em: https://cidades.ibge.gov.br/brasil/mg/ Acesso em: 01 de agosto de 2023.
IGAM Instituto Mineiro de Gestão das Águas. 2021. Gestão e situação das águas de Minas Gerais. Bacia hidrogtáfica do rio Doce. Disponível em; http://www.igam.mg.gov.br/component/content/155?task=view Acesso em: 10 de março de 2021.
Lemes, M. C. R.; Reboita, M. S.; Torres, R. R. 2020. Mudança no uso e cobertura da terra na bacia do Rio Tietê e seus impactos na Temperatura da Superíficie (TS). Revista Brasileira de Climatologia 27, 2237- 2252. http://dx.doi.org/10.5380/abclima.v27i0.68836.
Malav, L. C.; Yadav, B.; Tailor, B. L.; Pattanayak, S.; Singh, S. V.; Kumar, N.; Reddy, G. P. O.; Mina, B. L.; Dwivedi, B. S.; Jha, P. K. 2022. Mapping of Land Degradation Vulnerability in the Semi-Arid Watershed of Rajasthan, India. Sustainability 14, 1-16. https://doi.org/10.3390/su141610198.
Mamat, N., Mohd Razali, S.F., Hamzah, F.B., 2023. Enhancement of water quality index prediction using support vector machine with sensitivity analysis. Frontiers in Environmental Science 10, 1061835. https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.1061835.
Michalak, A. 2016. Study role of climate change in extreme threats to water quality. Nature 535, 349-350. https://doi.org/10.1038/535349
MINAS GERAIS. Deliberação Normativa conjunta COPAM/CERH nº 01/2008. Dispõe sobre a classificação dos corpos de água e diretrizes ambientais para o seu enquadramento, bem como estabelece as condições e padrões de lançamento de efluentes, e dá outras providências. Publicação-Diário do Executivo-“Minas Gerais”-13/05/2008.
Moisa, M. B.; Dejene, I. N.; Merga, B. B.; Gemeda, D. O. 2022. Impacts of land use/land cover dynamics on land surface temperature using geospatial techniques in Anger River Sub-basin, Western Ethiopia. Environmental Earth Sciences 81, 1-14. https://doi.org/10.1007/s12665-022-10221-2
Pacheco, F.A.L.; Fernandes, L.F.S.; Valle, R.F.; Valera, C.A.; Pissara, T.C.T. 2018. Land degradation: Multiple environmental consequences and routes to neutrality. Current Opinion Environmental Science & Health 5, 79-86. https://doi.org/10.1016/j.coesh.2018.07.002.
Pal, S.; Ziaul, S. 2017. Detection of land use and land cover change and land surface temperature in English Bazar urban centre. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science 20, 125-145. http://dx.doi.org/10.1016/j.ejrs.2016.11.003.
Piasentin, A. M., Semensatto Junior, D. L., Saad, A. R., Monteiro Junior, A. J., Raczka, M. F. 2009. Índice de Qualidade da Água (IQA) do reservatório Tanque Grande, Guarulhos (SP): Análise sazonal e efeitos do uso e ocupação do solo. Geociências, 28, 305-317
Raharjo, B., Nakagoshi, N. 2018. Priorities mapping in landscape: Spatial decision support of the Indonesian forest landscape. Landscape Ecology for Sustainable Society 155-180. https://doi.org/10.1007/978-3-319-74328-8_10
Romshoo, S. A.; Amin, M.; Sastry, K. L. N.; Parmar, M. 2020. Integration of social, economic, and environmental factors in GIS for land degradation vulnerability assessment in the Pir Panjal Himalaya, Kashmir, India. Applied Geography 125, 1-15. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2020.102307.
Roy, S.; Pandit, S.; Eva, E. A.; Bagmar, S. H.; Papia, M.; Banik, L.; Dube, T.; Rahmanf.; Razi, M. A. 2020. Examining the nexus between land surface temperature and urban growth in Chattogram Metropolitan Area of Bangladesh using long term Landsat series data. Urban Climate 32, 1-22. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2020.100593.
Sarif, M. D. O.; Gupta, R. D. 2022. Evaluation of seasonal ecological vulnerability using LULC and thermal state dynamics using Landsat and MODIS data: a case study of Prayagraj City, India (1987–2018). Environmental Science and Pollution Research 1-34. https://doi.org/10.1007/s11356-022-21225-7.
Silva, M. P. M.; Faria S. D.; Moura, P. M. 2017. Modelagem da qualidade da água na bacia hidrográfica do Rio Piracicaba (MG). Engenharia Sanitaria Ambiental 22, 133-143. https://doi.org/10.1590/S1413-41522017134420
SNIS Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento. 2023
Siqueira, M. N., Morais, A. R., Faria, K. M. S., Castro, S. S. 2016. Ecological Aspects Related To Ligneous Vegetation in the Permanent Preservation Areas of Mineiros, Goiás, in Light of the New Native Vegetation Protection Policy - Law 12.651/2012. Revista Árvore 40, 575-584. https://doi.org/ 10.1590/0100-67622016000400001
Souza, C. M. Z., Shimbo, J., Rosa, M. R., Parente, L. L. A., Alencar, A., Rudorff, B. F. T., Hasenack, H., Matsumoto, M, G., Ferreira L, Souza-Filho, P. W. M. 2020. Reconstructing Three Decades of Land Use and Land Cover Changes in Brazilian Biomes with Landsat Archive and Earth Engine. Remote Sensing 12, 2735. https://doi.org/10.3390/rs12172735
Uddin, M. G., Nash, S., Rahman, A., Olbert, A. I. 2023. A sophisticated model for rating water quality. Science of the Total Environmental 869, 161614. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.161614.
Unke, P.; Mueller, E. N.; Schroder, B.; Zeilhofer, P. 2015. The Brazilian Cerrado: assessment of water and soil degradation in catchments under
intensive agricultural use. Ecohydrology 8, 1154-1180. https://doi.org/10.1002/eco.1573
Wang, P.; Yu, P.; Lu, J.; Zhang, Y. 2022. The mediation effect of land surface temperature in the relationship between land use-cover change and energy consumption under seasonal variations. Journal of Cleaner Production 340, 1-15. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.130804
Wang, Y. C.; Hu, B. K. H.; Myint, S. W.; Feng, C. C.; Chow, W. T. L.; Passy, P. F. 2018. Patterns of land change and their potential impacts on land surface temperature change in Yangon, Myanmar. Science of the Total Environment 643, 738-750. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.06.209
Xiao, R., Wang, G., Zhang, Q., Zhang, Z. 2016. Multi-scale analysis of relationship between landscape pattern and urban river water quality in different seasons. Scientific Reports 6, 1-10. https://doi.org/10.1038/srep25250
Yeste, P., García-Valdecasas Ojeda, M., Gamiz-Fortis, S. R., Castro-Díez, Y., EstebanParra, M. J. 2020. Integrated sensitivity analysis of a macroscale hydrologic model in the north of the Iberian Peninsula. Journal Hydrologeology 590, 125230. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125230.
Zhang, W., Huang, W., Tan, J., Guo, Q., Wu, B., 2022. Heterogeneous catalysis mediated by light, electricity and enzyme via machine learning: paradigms, applications and prospects. Chemosphere 308, 136447. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2022.136447.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2024 José Augusto Costa Gonçalves, Dimária Aparecida Fernandes Dias
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Autores que publicam na Revista Brasileira de Geografia Física concordam com os seguintes termos:
Autores mantêm os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0) que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (exemplo: depositar em repositório institucional ou publicar como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
Autores têm permissão para disponibilizar seu trabalho online antes ou durante o processo editorial, em redes sociais acadêmicas, repositórios digitais ou servidores de preprints. Após a publicação na Revista Brasileira de Geografia Física, os autores se comprometem a atualizar as versões preprint ou pós-print do autor, nas plataformas onde foram originalmente disponibilizadas, informando o link para a versão final publicada e outras informações relevantes, com o reconhecimento da autoria e da publicação inicial nesta revista.
Qualquer usuário tem direito de:
Compartilhar — copiar e redistribuir o material em qualquer suporte ou formato para qualquer fim, mesmo que comercial.
Adaptar — remixar, transformar e criar a partir do material para qualquer fim, mesmo que comercial.
O licenciante não pode revogar estes direitos desde que você respeite os termos da licença.
De acordo com os termos seguintes:
Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se mudanças foram feitas. Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de nenhuma maneira que sugira que o licenciante apoia você ou o seu uso.
Sem restrições adicionais — Você não pode aplicar termos jurídicos ou medidas de caráter tecnológico que restrinjam legalmente outros de fazerem algo que a licença permita.
