Banca de QUALIFICAÇÃO: JOSELIA ALVES DE ALMEIDA SILVA
Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.DISCENTE: JOSELIA ALVES DE ALMEIDA SILVA
DATA: 23/06/2022
HORA: 09:00
LOCAL: via google meet: https://meet.google.com/bfw-qnzg-nvo
TÍTULO:
Ferramentas quimiométricas para avaliação da qualidade das águas dos mananciais de Belém-PA
PALAVRAS-CHAVES:
- Qualidade das Águas
- Ferramentas Quimiométricas
- Mananciais de Belém-PA
- Química Analítica
PÁGINAS: 45
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Química
SUBÁREA: Química Analítica
ESPECIALIDADE: Análise de Traços e Química Ambiental
RESUMO:
O município de Belém é a capital do Estado do Pará, situado na região Norte do Brasil. De acordo com o IBGE (2019), o município de Belém apresenta uma população estimada de
1.492.745 pessoas e extensão territorial de 1.059,458 km² e encontra-se situado às margens da Baía do Guajará, que recebe contribuição hídrica dos rios Pará, Acará e Guamá (OLIVEIRA et al., 2018; SILVA et al., 2019). O rio Guamá é responsável por suprir a maior parte da demanda hídrica dos mananciais que abastecem a Região Metropolitana de Belém, através de um sistema de bombeamento para os lagos Bolonha e Água Preta (OLIVEIRA et al., 2018). Os lagos Água Preta e Bolonha estão situados dentro Parque Estadual do Utinga. A unidade de conservação Utinga foi criada por decreto estadual n° 1.551/1993 com nome de Área de Proteção Ambiental (APA), e após decreto nº 1.330/2008, denominada de Área de Proteção Ambiental da Região Metropolitana de Belém – APA Metropolitana de Belém (BRITO, 2009).
A Companhia de Saneamento do Pará- (COSANPA) é uma sociedade de economia mista criada pelo governo do Estado do Pará pela Lei Estadual nº 4.336, de 21 de dezembro de 1970, responsável pelo abastecimento de água e esgotamento sanitário do Estado do Pará. Atualmente a COSANPA atende 53 munícipios e 9 vilas, incluído a capital paraense (COSANPA, 2019). Para atender a demanda da população da Região Metropolitana de Belém, a COSANPA utiliza cerca 70% da água de mananciais superficiais e 30% de mananciais subterrâneos (ANA, 2010; BELÉM, 2015).
As águas superficiais devem atender aos padrões de qualidade estabelecidos pela Resolução nº 357, de 17 de março 2005 do Conselho Nacional do Meio Ambiente (CONAMA). As águas doces, salobras e salinas do Território Nacional são classificadas em treze classes de acordo com a qualidade requerida para os seus usos preponderantes. As águas doces de classe 2 podem ser destinadas para o abastecimento humano após tratamento convencional (CONAMA, 2005), o qual consiste nos processos de coagulação e floculação, desinfecção e correção de pH (ALVES et al.,2018). Após o tratamento, a água deve atender aos padrões de potabilidade (BRASIL, 2017).
Segundo Von Sperling (2014b), a qualidade da água pode estar relacionada de acordo com as condições naturais e com o uso e ocupação do solo na bacia hidrográfica, podendo ser representada por diversos parâmetros que interpretam as suas principais características físicas, químicas e biológicas.
Abordagens multivariadas têm sido aplicadas com sucesso no apoio da gestão dos recursos hídricos e na extração de informações significativas a partir das bases de dados de monitoramento ambiental (GUEDES et al., 2012).
Segundo Hair et al. (2009, p.23) “análise multivariada se refere a todas as técnicas estatísticas que simultaneamente analisam múltiplas medidas sobre indivíduos ou objetos sob investigação”. Muitas técnicas multivariadas são extensões da análise univariada e da bivariada (HAIR et al., 2009).
As técnicas multivariadas mais estabelecidas e as técnicas emergentes, incluem a análise componentes principais e análise dos fatores comuns, regressão múltipla e correção múltipla, análise discriminantes múltipla e regressão logística, análise de correlação canônica, análise multivariada de variância e covariância, análise conjunta, análise de agrupamentos, mapeamento perceptual (escalonamento multidimensional), análise de correspondência, modelagem de equações estruturais e análise fatorial confirmatória (HAIR et al., 2009, p. 32-33).
De acordo com Ferreira et al. (1999) a Quimiometria é uma área especificamente destinada à análise de dados químicos de natureza multivariada. A IUPAC (Pure and Applied Chemistry) define quimiometria como “A ciência de relacionar as medições feitas em um sistema ou processo químico ao estado do sistema por meio de aplicação de métodos matemáticos ou estatísticos”. A IUPAC também enfatiza que os dados tratados por quimiometria são frequentemente multivariados, e que o objetivo principal é extrair informações químicas úteis de dados medidos (HIBBERT, 2016).
As subáreas da quimiometria que se destacam são o planejamento de experimentos, calibração multivariada e o reconhecimento de padrões. O planejamento experimental investiga as variáveis que mais afetam um determinado processo, bem como a interação entre elas. Por outro lado, a calibração multivariada tem como objetivo estabelecer um modelo que relacione uma série de medidas realizadas em amostras com uma determinada propriedade. No reconhecimento de padrões, a partir de uma grande quantidade de informações sobre uma série de objetos, propõe-se encontrar agrupamentos de amostras (objetos) que são similares entre si e, assim, identificar tendências nos dados (SOUZA; POPPI, 2012). Os métodos de reconhecimento de padrões podem ser empregados com diversas finalidades, entre elas a análise exploratória de dados, a classificação de amostras e a resolução de curvas (NETO; SCARMINIO; BRUNS, 2006).
A análise exploratória de dados é utilizada para extrair informação, detectar tendências nos dados e a interpretação multivariada de conjuntos de dados complexos por meio de gráficos bi- ou tridimensionais. De maneira geral, a classificação é feita através dos métodos supervisionados (dentre eles, Análise Discriminante Linear (LDA), K Vizinhos mais Próximos (KNN), Mínimo Quadrados Parciais com Análise Discriminante (PLS-DA) e Modelagem Independente flexível por analogia de Classes (SIMCA)) e os métodos não supervisionados (Análise de Componentes Principais (PCA) e Análise de Agrupamentos Hierárquicos (HCA)). (SOUZA; POPPI, 2012).
A Análise de Componentes Principais (PCA) é um método de estatística multivariada utilizada em diversos estudos de monitoramento ambiental e seu principal objetivo é a redução da dimensionalidade do conjunto de dados, preservando ao mesmo tempo o máximo de informação (MAIA; SILVA; LIBÂNIO, 2019; NETO; SCARMINIO; BRUNS, 2006). A partir desta análise pode se extrair as principais contribuições ortogonais (componentes principais - resultantes da combinação linear das variáveis originais) que explicam a maior parte da variância da matriz de dados (MAIA; SILVA; LIBÂNIO, 2019).
Matematicamente, na PCA, a matriz X é decomposta em um produto de duas matrizes, denominadas escores (T) e pesos (P), mais uma matriz de erros (E). Os escores correspondem as relações de similaridade entre as amostras. Por outro lado, os pesos permitem compreender quais variáveis mais contribuem para os agrupamentos observados no gráfico dos escores. Através da análise conjunta do gráfico de escores e pesos, é possível verificar quais variáveis são responsáveis pelas diferenças observadas entre as amostras. (SOUZA; POPPI, 2012).
Medeirosa et al. (2017) avaliaram a qualidade dos rios Arapiranga e Murucupi (ambos localizados no Estado do Pará, Brasil) por Análise de Componentes Principais, pelo software Minitab 17. A análise multivariada ajudou a compilar os dados e visualizar melhor a qualidade da água dos rios nos períodos de seca e de chuvas sob diferentes condições de maré.
Muniz et al. (2020) aplicaram a Análise de Componentes Principais para avaliação da qualidade da água do rio Pindaré, no Estado do Maranhão (Brasil), em termos de sazonalidade e parâmetros físico-químicos, microbiológicos e parasitológicos, para três pontos de amostragem no período de onze meses. O método estatístico multivariado agrupou os pontos de amostragem monitorados e identificou os parâmetros de qualidade associados à estação seca e os associados à estação chuvosa.
Aboim, Gomes, Mafalda Junior (2020) estudaram a influência da variabilidade sazonal na qualidade da água sobre a dinâmica do fitoplâncton nos fenômenos de eutrofização no rio Jequitinhonha (Bahia, Brasil). Os parâmetros químicos e físico-químicos de qualidade da água foram avaliados a partir de amostras coletadas anualmente, entre 2010 e 2012, em fevereiro (estação chuvosa) e agosto (estação seca) em três regiões diferentes (área intocada; próximo ao ponto de descarga de efluentes e jusante). O mapa de uso do solo foi adaptado da MapBiomas (2019) Coleção 3.0, que é uma plataforma de mapas e dados de uso e cobertura do solo. A análise estatística descritiva, inferencial e multivariada dos dados foram realizadas com o auxílio dos softwares BioEstat 5.0 e CANOCO 4.5. A Análise de correlação canônica (CCA) investigou a associação entre os grupos funcionais de fitoplâncton e os parâmetros físico-químicos em cada estação (seca e chuvosa).
Sabino, Lage, Noronha (2017) utilizaram técnicas quimiométricas, como análise de agrupamento e séries temporais, através do software R, para avaliar a variação sazonal e temporal da qualidade das águas do córrego Gameleiras (Minas Gerais, Brasil), no período de 1998 a 2014, fazendo associação entre usos e ocupações do solo na região. O objetivo da aplicação da análise de agrupamento foi a seleção das variáveis para o posterior estudo de séries temporais, que por sua vez verificou tendências e previsões do comportamento futuro da qualidade das águas no trecho estudado. Os autores constaram que a qualidade da água do ponto estudado é péssima e que há uma tendência de continuação ou piora da qualidade.
Já nos estudos de Muangthong, Shrestha (2015) foram aplicadas quatro técnicas diferentes de análise estatística multivariada (análise de cluster (CA), análise de componentes principais (PCA), análise fatorial (FA) e análise discriminante (DA)) para avaliar as variações espaciais e temporais na qualidade dos rios Nampong e Songkhram, na Tailândia. Os autores concluíram que a partir dos resultados obtidos no estudo, é possível projetar uma estratégia de amostragem ideal para redução do número de estações de amostragem e custos associados.
Diante do exposto, este trabalho tem como objetivo avaliar a qualidade das águas superficiais que abastecem a Região Metropolitana de Belém usando parâmetros físico-químicos, microbiológicos e variações sazonais e temporais através da aplicação de ferramentas quimiométricas.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1683127 - HERONIDES ADONIAS DANTAS FILHO
Interno - 1546078 - KELLY DAS GRACAS FERNANDES DANTAS
Externo ao Programa - 3155243 - MICHELLE DE SOUZA LEMOS
Externo ao Programa - 3156214 - NEIRIVALDO CAVALCANTE DA SILVA