UNIVERSIDADE FEDERAL DE RONDÔNIA CAMPUS DE JI ......À minha irmã Laíssa Lima Miglioranza, quem tanto amo e que detém uma beleza exuberante e uma humildade imensurável. À Fernanda

UNIVERSIDADE FEDERAL DE RONDÔNIA

CAMPUS DE JI-PARANÁ

DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA AMBIENTAL

VICTOR NATHAN LIMA DA ROCHA

RELAÇÃO ENTRE A DENSIDADE DEMOGRÁFICA DASIMÉTRICA E A

QUALIDADE DOS CORPOS HÍDRICOS NA CIDADE DE JI-PARANÁ, RONDÔNIA

Ji-Paraná

2014

VICTOR NATHAN LIMA DA ROCHA

RELAÇÃO ENTRE A DENSIDADE DEMOGRÁFICA DASIMÉTRICA E A


Trabalho de Conclusão de Curso apresentado

ao Departamento de Engenharia Ambiental,

Fundação Universidade Federal de Rondônia,

Campus de Ji-Paraná, como parte dos

requisitos para obtenção do título de Bacharel

em Engenharia Ambiental.

Orientadora: Nara Luisa Reis de Andrade

Ji-Paraná

2014

Relação entre a densidade demográfica dasimétrica e a qualidade

dos corpos hídricos na cidade de Ji-Paraná, Rondônia/ Victor Nathan

Lima da Rocha; Orientador, Nara Luisa Reis de Andrade. – Ji-Paraná,

2014. 64 p.: 30 cm.,

Trabalho de conclusão de Curso Bacharel em Engenharia Ambiental. – Universidade Federal de Rondônia, 2014

1. Índice de qualidade das águas. 2. Impacto Ambiental.

3.Bacias Hidrográficas. I. Andrade, Nara Luisa Reis de. II. Título.

CDU 502.57

Bibliotecário: Alex Almeida CRB 11.853

R672r Rocha, Victor Nathan Lima da. 2014

UNIVERSIDADE FEDERAL DE RONDÔNIA

CAMPUS DE JI-PARANÁ

DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA AMBIENTAL

TÍTULO: RELAÇÃO ENTRE A DENSIDADE DEMOGRÁFICA DASIMÉTRICA E A


AUTOR: VICTOR NATHAN LIMA DA ROCHA

O presente Trabalho de Conclusão de Curso foi defendido como parte dos requisitos

para obtenção do título de Bacharel em Engenharia Ambiental e aprovado pelo Departamento

de Engenharia Ambiental, Fundação Universidade Federal de Rondônia, Campus de Ji-

Paraná, no dia 12 de dezembro de 2014.

_____________________________________

Profª. Drª. Beatriz Machado Gomes

Universidade Federal de Rondônia – Campus Ji-Paraná

_____________________________________

Profª. Drª. Renata Gonçalves Aguiar


_____________________________________

Profª. Drª. Nara Luisa Reis de Andrade


Ji-Paraná, 12 de dezembro de 2014.

AGRADECIMENTOS

Ao Criador, seja Ele quem for, pelo espetáculo inefável que é a vida e suas inter-

relações.

À minha mãe, Luciene Alves Lima, uma guerreira inigualável que sempre fomentou

os estudos em minha vida, acreditando em meus sonhos e no meu empenho. Obrigado mãe,

pelo amor incondicional.

À minha irmã Laíssa Lima Miglioranza, quem tanto amo e que detém uma beleza

exuberante e uma humildade imensurável.

À Fernanda da Rocha, minha irmã que também amo, mesmo distante, agradeço pelas

conversas, apoio e risadas.

A toda a minha família, Lima e Rocha, que sempre me apoiaram nos estudos e na

vida, principalmente minhas tias, primos e madrinhas, incluindo à minha família a Bia (Maria

Timóteo Borges) e a Lê (Leandra Bárbara de Andrade) e seus familiares.

À minha orientadora, Nara Luisa Reis de Andrade, por todo apoio e incentivo a

pesquisa, por ter aceitado a empreitada deste projeto, mesmo diante de todas as dificuldades

enfrentadas durante seu percurso, o que contribui muito na minha formação.

À profª Renata Gonçalves de Aguiar por ter aceitado participar da banca e,

principalmente, por todo incentivo a pesquisa e a formação ética durante a minha graduação.

À profª Beatriz Machado Gomes por ter aceitado ser uma integrante da banca, agradeço por

todo suporte oferecido durante as análises de laboratório, por ter cedido seu tempo, reagentes

e elucidando dúvidas. À profª Elisabete Nascimento e a engenheira Gislayne, por

contribuírem nas análises microbiológicas, tirando dúvidas e disponibilizando material.

Sou agradecido ao PIBIC/CNPq pela oportunidade de participação e

desenvolvimento da presente pesquisa através da Iniciação Científica. Ao Rafael Ranconi

Bezerra pelo acompanhamento e auxílio no desenvolvimento do trabalho, durante o árduo

levantamento de informações na metodologia e nas análises laboratoriais. Ao técnico

laboratório Aurelino Helwecyo S. Lopes pela disposição e cooperação nas coletas e análises,

colaboração essa imprescindível para êxito da pesquisa.

Ao Cássio Vilarinho, Wesley de Souza, Alexandre Leopoldino, Fabio S. Ferreira e

Thiago Goes pela incrível sorte de ter vocês como amigos.

Às meninas da minha vida acadêmica e pessoal, à formosa Graciele Moraes, à doce

Aretuza Nogueira da Mata e à bela Emeline Cristina Garcia de Moura. Aos meus

companheiros acadêmicos de labuta e grandes amigos Douglas Luis Cenci, Richard Harrison

Heckel, Daipson Paganini e João Lucas Ton.

À Jaíne, Nilber, Henrique e Gabriel pelas inesgotáveis risadas. À galera do tereré,

vôlei e truco – Jujuba, João, Lua, Carina, Lulu, Camila, Danilo e Welton – pelos momentos.

À Anna Carolina, minha querida pessoense, pelas conversas.

Aos meus companheiros de viagens, Jubeleza, Vick, Dejalma, Ipixuna, Roberth e

Marcus.

Por fim, a todos meus amigos, colegas, professores e a “Turma 2010 da EA”, por

terem contribuído direta e indiretamente na minha formação acadêmica e pessoal. Agradeço

imensamente!

Como te pareces com a água, ó alma humana!

(Goethe)

RESUMO

A urbanização insustentável acarreta em inúmeros impactos ambientais, tomando

como exemplos a impermeabilização do solo, adensamento populacional, demanda por

recursos; o que acaba repercutindo na depleção da qualidade das águas superficiais. Estudos

relacionando a densidade demográfica à qualidade da água ainda são escassos. Diante disso, o

objetivo da presente pesquisa foi identificar as relações existentes entre a densidade

demográfica dasimétrica, que consiste numa técnica de refinamento de dados de densidade

populacional, com as variáveis físicas, químicas, microbiológicas e o Índice de Qualidade das

Águas (IQA) das águas superficiais urbanas da cidade de Ji-Paraná/RO, almejando apontar o

grau de interferência da presença antrópica na qualidade da mesma. Foram delimitados dez

pontos de amostragem inseridos no perímetro urbano, em setores censitários de distintas

classes de densidade demográfica, perfazendo oito coletas para os períodos seco-úmido,

úmido, úmido-seco e seco. As análises físicas, químicas e microbiológicas são consoantes

com normas nacionais (NBR/ABNT) e internacionais (SM/APHA), das seguintes variáveis:

coliformes termotolerantes, coliformes totais, condutividade elétrica (CE), demanda

bioquímica de oxigênio (DBO), fósforo total, nitrogênio total kjeldahl (NTK), oxigênio

dissolvido (OD), potencial hidrogeniônico (pH), resíduo total, temperatura, turbidez e cálculo

do IQA. Para o cálculo da densidade demográfica dasimétrica foi realizada integração de

dados populacionais e de uso e ocupação do solo via imagens orbitais, por meio de técnicas de

geoprocessamento, onde a população dos setores censitários foi redistribuída em áreas

efetivamente urbanizadas. Os principais resultados obtidos foram: uso e ocupação em

desavindo com o Novo Código Florestal, com destaque em entornos de nascentes; a cidade de

Ji-Paraná possui uma amplitude na densidade demográfica dasimétrica de 6976 habitante/km²;

foi evidenciada baixa qualidade nas águas urbanas, com indícios de altas concentrações de

coliformes (termotolerantes e totais), CE, DBO, fósforo total, NTK e resíduos totais,

principalmente nos períodos seco-úmido e úmido, podendo ser oriundas dos diversos aspectos

ambientais registrados na cidade; a maioria dos pontos monitorados indicaram IQA de

qualidade péssima no período seco-úmido, todos apresentaram qualidade ruim no período

úmido, no úmido-seco com classes do tipo ruim e regular, e a maioria com qualidade ruim no

período seco; a correlação dentre os dados de densidade e parâmetros de qualidade apresentou

maior sensibilidade com a CE, DBO, pH, NTK e IQA (negativamente); e na regressão dentre

os dados, as variáveis que representaram uma maior reação à densidade demográfica

dasimétrica, em pelo menos um conjunto temporal, foram os coliformes termotolerantes, CE,

DBO, NTK, temperatura e IQA. Conclui-se que a qualidade da água é sensível à densidade

demográfica sob perspectiva de algumas variáveis analisadas, principalmente em

determinados períodos do ano.

Palavras-chave: Dasimetria, Águas urbanas, Índice de Qualidade das Águas (IQA).

ABSTRACT

The unsustainable urbanization provides several environmental impacts as soil

sealing, increasing population density, and resources demand, which contribute to the

reduction of the surface water quality. There are few studies that approach the relation

between demographic density and water quality. Thus, this scientific work has the objective

of identifying the relations between dasymetric demographic density, which represents a data

processing technique of population density, and physical, chemical, microbiological variables,

along with the Water Quality Index (WQI) of the surface water from the city of Ji-Paraná/RO,

aiming to point out the interference degree of human activities in water quality. It has been

selected ten sample points within the urban area through census sectors from different classes

of demographic density, and collected eight samples during drought-flood, flood, flood-

drought and drought periods. The physical, chemical and microbiological analyses are in

compliance with national (NBR) and international standards (APHA) of variables such as:

thermotolerant coliforms, total coliforms, electrical conductivity (EC), biochemical oxygen

demand (BOD), total phosphorus, total kjeldhal nitrogen (TKN), dissolved oxygen (DO),

hydrogenionic potential (pH), total residues, temperature, turbidity, and WQI. To calculate the

dasymetric demographic density it has been integrated demographic data with land use data

from orbital images, through geoprocessing techniques which redistribute the population data

of census sectors in urbanized areas. The main results are: the land use is in unconformity

with the New Forestry Code, highlighting the river sources surroundings; the city of Ji-Paraná

has a dasymetric demographic density of 6976 inhabitants/km²; there is a low quality in urban

waters, which presents high concentration of coliforms (thermotolerant and total), EC, BOD,

total phosphorus, TKN and total residues, mainly during the drought-flood and flood periods,

caused by various environmental aspects recorded in the city; the majority of the monitored

points presented WQI quality during drought-flood period, all points presented bad quality

during the flood period, during flood-drought period the results were type bad and regular

quality, in the drought period the majority of the samples showed bad quality; the correlation

between data of demographic density and quality parameters has presented greater sensibility

with EC, BOD, pH, TKN, and WQI (negatively); and in the data regression, the variables

which presented greater reaction to the demographic density, at least in a temporal set, were

are thermotolerants coliforms, EC, BOD, TKN, temperature and WQI. Therefore, the water

quality is sensible to demographic density under the standpoint of the analyzed variables,

mainly in those determined periods of the year.

Keywords: Dasymetric map, Urban Water, Water Quality Index (WQI).

LISTA DE FIGURAS

Página

Figura 1 – Processos do ciclo hidrológico. .............................................................................. 18

Figura 2 – Divisão hidrográfica nacional, Brasil, 2014........................................................... 19

Figura 3 – Localização geográfica da cidade de Ji-Paraná/RO, 2014. .................................... 33

Figura 4 – Dados da REMAR de precipitação pluviométrica média mensal no Estado de

Rondônia de 1999 a 2010. ........................................................................................................ 36

Figura 5 – Posicionamento geográfico dos pontos de monitoramento, Ji-Paraná, 2013. ........ 39

Figura 6 – Curvas médias de variação dos parâmetros de qualidade das águas para o cálculo

do IQA. ..................................................................................................................................... 48

Figura 7 – Uso e ocupação do solo na cidade de Ji-Paraná, 2013. .......................................... 51

Figura 8 – Distribuição espacial da população na cidade de Ji-Paraná, 2013. ........................ 53

Figura 9 – Uso e ocupação nas matas ciliares do perímetro urbano de Ji-Paraná, 2014. ........ 54

Figura 10 – Mapa de densidade demográfica dasimétrica da cidade de Ji-Paraná, 2013. ...... 55

Figura 11 – Aspectos ambientais antrópicos registrados no entorno e nos cursos d’água,

2013-2014. ................................................................................................................................ 59

Figura 12 – Dados médios de condutividade elétrica (μS/cm) por período do ano. ............... 60

Figura 13 – Dados médios de coliformes totais (UFC/100 mL) por período do ano. ............. 62

Figura 14 – Dados médios de coliformes termotolerantes (E. coli) (UFC/100 mL) por período

do ano. ...................................................................................................................................... 64

Figura 15 – Dados médios de turbidez (UNT) por período do ano. ........................................ 66

Figura 16 – Dados médios de resíduo total (mg/L) por período do ano.................................. 68

Figura 17 – Dados médios de temperatura (°C) por período do ano. ...................................... 69

Figura 18 – Dados médios de DBO (5,20) (mgDBO/L) por período do ano. ......................... 71

Figura 19 – Dados médios de fósforo total (mgP/L) por período do ano................................ 73

Figura 20 – Dados médios de nitrogênio total kjeldahl (mgNTK/L) por período do ano. ...... 75

Figura 21 – Dados médios de oxigênio dissolvido (mgOD/L) por período do ano. ............... 76

Figura 22 – Dados médios de pH por período do ano. ............................................................ 79

Figura 23 – Dados médios do IQA por período do ano, faixas horizontais indicam a classe de

qualidade da água: preto (péssima), vermelha (ruim), amarela (regular) e verde (boa). .......... 81

LISTA DE TABELAS

Página

Tabela 1 – Pesos dos parâmetros para o cálculo do Índice de Qualidade das Águas (IQA) por

distintos órgãos ambientais. ...................................................................................................... 26

Tabela 2 – Classificação dos valores de Índice de Qualidade das Águas (IQA) por distintos

órgãos ambientais. .................................................................................................................... 27

Tabela 3 – Crescimento populacional do Brasil. ..................................................................... 28

Tabela 4 – Informações dos pontos de monitoramento. .......................................................... 40

Tabela 5 – Datas de coletas de amostras de água durante o período de monitoramento. ........ 41

Tabela 6 – Variáveis físico-químicas e microbiológicas e seus pesos para cálculo do Índice de

Qualidade das Águas (IQA). .................................................................................................... 47

Tabela 7 – Valores de interpretação para o coeficiente de correlação (r). .............................. 50

Tabela 8 – Densidade demográfica dasimétrica dos pontos de coleta..................................... 56

Tabela 9 – Comparações múltiplas dos dados de condutividade elétrica entre os períodos do

ano pelo método de Kruskal-Wallis (n = 20, por período). ...................................................... 61

Tabela 10 – Comparações múltiplas dos dados de coliformes totais entre os períodos do ano

pelo método de Kruskal-Wallis (n = 20, por período *). .......................................................... 63

Tabela 11 – Comparações múltiplas dos dados de coliformes termotolerantes (E. coli) entre

os períodos do ano pelo método de Kruskal-Wallis (n = 20, por período *). .......................... 65

Tabela 12 – Comparações múltiplas dos dados de turbidez entre os períodos do ano pelo

método de Kruskal-Wallis (n = 20, por período). .................................................................... 67

Tabela 13 – Comparações múltiplas dos dados de resíduo total entre os períodos do ano pelo


Tabela 14 – Comparações múltiplas dos dados de temperatura entre os períodos do ano pelo


Tabela 15 – Comparações múltiplas dos dados de DBO entre os períodos do ano pelo método

de Kruskal-Wallis (n = 20, por período). ................................................................................. 72

Tabela 16 – Comparações múltiplas dos dados de fósforo total entre os períodos do ano pelo


Tabela 17 – Comparações múltiplas dos dados de NTK entre os períodos do ano pelo método


Tabela 18 – Comparações múltiplas dos dados de OD entre os períodos do ano pelo método


Tabela 19 – Comparações múltiplas dos dados de pH entre os períodos do ano pelo método


Tabela 20 – Comparações múltiplas dos dados de Índice de Qualidade das Águas (IQA) entre

os períodos do ano pelo método de Kruskal-Wallis (n = 20, por período *). .......................... 81

Tabela 21 – Correlação de Pearson (r) entre densidade demográfica dasimétrica e variáveis de

qualidade da água monitoradas................................................................................................. 83

Tabela 22 – Regressão entre densidade demográfica dasimétrica e variáveis de qualidade da

água monitoradas por diferentes coeficientes de determinação r² (linear, logarítimico, potência

e exponencial). .......................................................................................................................... 85

SUMÁRIO

Página

INTRODUÇÃO ...................................................................................................................... 14

1. REFERENCIAL TEÓRICO ............................................................................................. 17

1.1 DISTRIBUIÇÃO E USOS DA ÁGUA NO PLANETA ................................................. 17

1.2 QUALIDADE DAS ÁGUAS SUPERFICIAIS .............................................................. 22

1.2.1 Variáveis físicas, químicas e microbiológicas ............................................................. 23

1.2.2 Índice de Qualidade das Águas .................................................................................... 26

1.3 USO E OCUPAÇÃO DE BACIAS HIDROGRÁFICAS ............................................. 27

1.3.1 Aplicabilidade de sensoriamento remoto e geoprocessamento em estudos

populacionais ........................................................................................................................... 29

1.3.2 Aspectos e impactos ambientais oriundos da urbanização ........................................ 30

2. MATERIAL E MÉTODOS ............................................................................................... 33

2.1 ÁREA DE ESTUDO ......................................................................................................... 33

2.2 GEOPROCESSAMENTO ............................................................................................... 36

2.2.1 Aquisição de imagens de satélite .................................................................................. 36

2.2.2 Georreferenciamento, tratamento digital de imagens (TDI) e análise de imagens . 37

2.2.3 Dasimetria ...................................................................................................................... 38

2.3 MONITORAMENTO DA QUALIDADE DA ÁGUA ................................................. 39

2.4 ANÁLISES FÍSICAS, QUÍMICAS E MICROBIOLÓGICAS E CÁLCULO DO

IQA ........................................................................................................................................... 41

2.4.1 Condutividade elétrica (CE) ......................................................................................... 41

2.4.2 Coliformes termotolerantes (E. coli) e coliformes totais ............................................ 42

2.4.3 Turbidez ......................................................................................................................... 43

2.4.4 Resíduos totais / sólidos totais ...................................................................................... 43

2.4.5 Temperatura .................................................................................................................. 43

2.4.6 Demanda bioquímica de oxigênio (DBO5,20) ............................................................... 44

2.4.7 Fósforo total ................................................................................................................... 45

2.4.8 Nitrogênio total kjeldahl (NTK) ................................................................................... 45

2.4.9 Oxigênio Dissolvido (OD) .............................................................................................. 45

2.4.10 Potencial hidrogeniônico (pH) .................................................................................... 46

2.4.11 Índice de Qualidade das Águas (IQA) ....................................................................... 46

2.5 AGRUPAMENTO E ANÁLISE ESTATÍSTICA DOS DADOS ................................. 49

3 RESULTADOS E DISCUSSÃO ........................................................................................ 51

3.1 USO E COBERTURA DO SOLO ................................................................................... 51

3.2 QUALIDADE DAS ÁGUAS SUPERFICIAIS URBANAS ......................................... 60

3.2.1 Condutividade elétrica .................................................................................................. 60

3.2.2 Coliformes totais ............................................................................................................ 61

3.2.3 Coliformes termotolerantes (E. coli) ............................................................................ 63

3.2.4 Turbidez ......................................................................................................................... 66

3.2.5 Resíduos totais / sólidos totais ...................................................................................... 67

3.2.6 Temperatura .................................................................................................................. 69

3.2.7 Demanda bioquímica de oxigênio (DBO) .................................................................... 70

3.2.8 Fósforo total ................................................................................................................... 72

3.2.9 Nitrogênio total kjeldahl (NTK) ................................................................................... 74

3.2.10 Oxigênio dissolvido (OD) ............................................................................................ 76

3.2.11 Potencial hidrogeniônico (pH) .................................................................................... 78

3.2.12 Índice de Qualidade das Águas (IQA) ....................................................................... 80

3.3 CORRELAÇÃO E REGRESSÃO DOS DADOS ......................................................... 83

CONSIDERAÇÕES FINAIS ................................................................................................. 87

REFERÊNCIAS ..................................................................................................................... 90

14

INTRODUÇÃO

A água é um recurso vital para a sobrevivência no planeta, independente do tipo de

ser vivo, desde uma célula à espécie humana. Bacci e Pataca (2008, p. 211) ponderam que “a

presença ou ausência de água escreve a história, cria culturas e hábitos, determina a ocupação

de territórios, vence batalhas, extingue e dá vida às espécies, determina o futuro das

gerações”.

A oferta de água no que tange aos seus aspectos quali-quantitativos está

intrinsicamente relacionada à economia, ao lazer e bem-estar, à saúde ambiental e pública, às

questões sociais e culturais, e à biodiversidade da localidade. No âmbito urbano, a água é

utilizada basicamente para consumo doméstico, comercial e industrial. Com a expansão

demográfica e melhoria nos índices de qualidade de vida da população, é também crescente a

demanda de água para suprir suas necessidades. Em contrapartida, a eficiência na forma do

uso da água não acompanha esses índices, acarretando diversos impactos ambientais oriundos

de uma gestão não integrada e insustentável.

Existe uma estreita relação entre o aumento da densidade populacional e o aumento

na carga de poluentes gerada pelas atividades humanas, culminando por contaminar os

mananciais hídricos, seja por meio de escoamento superficial ou pelo lançamento direto, e, de

acordo com Franco (2012), as interferências antrópicas no meio físico comprometem a

qualidade da água e a funcionalidade do sistema por meio de alterações nos diferentes

componentes do ambiente como o relevo, o solo e a cobertura vegetal, alterando o seu estado

de equilíbrio dinâmico.

Tal realidade, aliada à falta de planejamento urbano e a deficiência de saneamento

básico nas cidades ocasionam a depleção da qualidade dos corpos hídricos e

consequentemente comprometem seus usos. Sob essa perspectiva, PROSAB (2009a) pondera

que as atividades desenvolvidas durante o processo de uso e ocupação do solo na bacia

hidrográfica urbana originam os seguintes impactos ambientais: mortandade de peixes e da

15

biota aquática, proliferação de doenças de veiculação hídrica, degradação de ecossistemas e

habitats, custos financeiros com limpeza e remoção de poluentes, prejuízos sociais

relacionados a áreas de lazer, dentre outros.

Apesar da abundância de textos disponibilizados na literatura que procuram medir

quantitativamente as concentrações de poluentes nos rios urbanos, relativamente pouca

atenção tem sido dedicada às relações entre estas concentrações e a densidade populacional

[...] (BOLLMANN; MARQUES, 2006, p. 345).

Evidencia-se portanto a necessidade de monitoramento da qualidade desses corpos

hídrico por meio de variáveis físicas, químicas e microbiológicas da água para avaliação e

compreensão da influência das ações antrópicas sobre o meio, o que permite buscar medidas

de interversão ou de mitigação desses problemas. Faz-se necessária ainda a análise em

conjunto dos aspectos de uso e ocupação do solo, haja vista que é denotada uma relação entre

a densidade populacional e o equilíbrio do meio ambiente.

No tocante a densidade demográfica, o uso do método dasimétrico é indicado para o

cálculo de uma densidade demográfica mais fiel à realidade por meio de integração de dados.

Com relação à qualidade dos corpos hídricos, as análises rotineiras de variáveis físicas,

químicas e microbiológicas permitem inferir o nível de poluição ou contaminação dos rios

urbanos e elencar as possíveis fontes de degradação desses corpos d’águas superficiais.

Além das variáveis físicas, químicas e microbiológicas, uma alternativa para

avaliação da qualidade da água é o Índice de Qualidade das Águas Superficiais (IQA).

Segundo Maane-messai et al. (2010), alguns estudos têm utilizado esse índice, elaborado a

partir de uma relação matemática que transforma várias análises dos parâmetros físico-

químicos e microbiológicos da água em um único número, facilitando assim a avaliação da

qualidade das águas dos rios. Oliveira (2012, p.15) destaca sua importância em decisões de

gestão em bacias hidrográficas, pois “desempenha um papel importante na tradução do

monitoramento, por ser uma ferramenta de comunicação simples para transferência de dados

de qualidade de água superficiais”.

Segundo Butzke (2013), a cidade de Ji-Paraná não é exceção no cenário

problemático anteriormente apresentado, destacando: paisagem adversa à natural, com

adensamento populacional em suas matas ciliares; despejo de efluentes in natura; erosão e

assoreamento; dentre outros. Bezerra (2012) pondera que a ocupação urbana, na referida

cidade, origina poluição de efeitos pontuais e difusos.

16

Mediante o exposto, o presente estudo teve o intento de analisar a relação entre

variáveis físicas, químicas e microbiológicas da água e a densidade demográfica dasimétrica

na cidade de Ji-Paraná/RO. Como objetivos específicos, almejou-se:

a) analisar o uso e ocupação e a distribuição espacial da população pelo método

dasimétrico e sua relação de proximidade com os corpos hídricos;

b) analisar e sistematizar características físicas, químicas e microbiológicas da água de

corpos hídricos superficiais urbanos;

c) estimar o Índice de Qualidade das Águas (IQA) em diferentes pontos de

monitoramento;

d) cotejar dados de dasimetria com as variáveis de qualidade dos corpos hídricos e

com o IQA.

1. REFERENCIAL TEÓRICO

1.1 DISTRIBUIÇÃO E USOS DA ÁGUA NO PLANETA

A água é um recurso inestimável a todos os organismos no planeta Terra. Intrínseca

ao meio ambiente natural e artificial, participante em todas as vertentes dos seus processos

ecológicos, sociais, culturais e econômicos. Seja como função física, constituinte,

transportadora, solvente, térmica, energética e inúmeras outras, esse bem natural é um

patrimônio de toda biota terrestre.

O planeta Terra, em unidades de massa, é composto aproximadamente em 0,023% de

água (SETHI, 2008), sendo que essa parcela é distribuída em mais de 70% da superfície

terrestre (STIOPKIN et al., 2011), o que confere um volume aproximado em 1,4 bilhão de

km³ (GRASSI, 2001) sob 360 milhões de km² (MARENGO, 2008).

Conforme dados de Shiklomanov (GLEICK, 1993), de toda água do planeta estima-

se que 97,5% é do tipo salgada, presentes nos mares e oceanos; os demais 2,5% são as águas

doces existentes, sendo que 68,7% destas são armazenadas em geleiras e calotas polares, o

restante estão estocados em lagos, rios e reservas subterrâneas (lençóis freáticos e aquíferos),

sendo a última forma citada a maior contribuinte e menos acessível pelo homem em relação a

lagos doces e rios. Ou seja, apenas 0,26% do total de água no planeta é doce e de fácil acesso

pelo homem.

A água está em constante movimentação no planeta, essa característica denota uma

propriedade de reciclagem, possuindo a capacidade de renovação da sua qualidade, levando

em consideração, obviamente, o aspecto espaço-tempo. Essa movimentação no globo é

designada como ciclo hidrológico. Em síntese, segundo Rebouças (2001, p. 328), esse

“gigantesco mecanismo de renovação das águas da Terra é movido pela energia solar

(evaporação) e pela força gravitacional (precipitação) há bilhões de anos”.

O ciclo hidrológico não possui ponto de início, usualmente a literatura retrata o ponto

de partida no processo de evaporação das massas de água oceânicas para facilitar a

compreensão do fenômeno (FIGURA 1). De maneira geral, a radiação solar incide sobre os

oceanos e águas superficiais terrestres, gerando o processo de evaporação, há também a

evaporação das águas via transpiração (evapotranspiração), sendo a água que a biota libera.

18

Figura 1 – Processos do ciclo hidrológico. Fonte: TUCCI e MENDES (2006).

Dados do IGBP (1993) apontam que esse conjunto de água convertida em vapor

corresponde a uma taxa de 5,5x105

km³/ano. Em vapor, a água se aglomera formando nuvens,

sua movimentação na atmosfera advém da força dos ventos. Ao tocar na superfície, após

processo de precipitação, uma parcela da água se infiltra no solo, reabastecendo reservatórios

subterrâneos, outra escoa até alcançar um corpo hídrico superficial (lagos e rios). Gerando

uma constante movimentação dessas águas nas redes fluviométricas, com desfecho nas fozes

que deságuam nos oceanos (exutório). Inteira-se que o fenômeno é muito mais complexo que

a síntese supracitada.

Apesar de ser um ciclo, a água não se apresenta homogeneamente nos continentes.

Sua presença é definida por questões climáticas e geográficas de cada região no globo. Insta

destacar que no mesmo continente a disponibilidade de água é espacialmente heterogênea,

variando sua oferta em cada bacia hidrográfica, além disso, segundo Tundisi (2003, p. 31) “há

ainda a variabilidade natural de séries hidrométricas históricas (medidas dos volumes e vazões

dos rios) em determinadas bacias hidrográficas, determinando os principais usos da água e as

estratégias de gerenciamento”.

19

Tucci (1997a) pondera que “uma bacia hidrográfica pode ser entendida como uma

área definida topograficamente, drenada por um curso d’água ou um sistema conectado de

cursos d’água, tal que toda vazão efluente seja descarregada por uma simples”. Sua

delimitação se dá pelo divisor de águas, que segundo Júnior e Barbassa (2012) é a linha

perimetral que gera sua área total de contribuição superficial. Sendo assim, consiste num

conjunto de superfícies de cotas mais elevadas que drenam águas pluviais para menores

altitudes, possuindo um ponto de saída em comum, o exutório.

Segundo a Lei das Águas, Lei nº 9.443, de 8 de janeiro de 1997, a bacia hidrográfica

é a unidade territorial para implementação da Política Nacional dos Recursos Hídricos

(PNRH), sendo um de seus fundamentos, e para a atuação do Sistema Nacional de

Gerenciamento dos Recursos Hídricos (SNGRH) (BRASIL, 1997).

Sob a ótica do panorama mundial, o Brasil é um país privilegiado no que concerne

sobre disponibilidade hídrica. São quase 180.000 m³/s escoando superficialmente pelo

território nacional, massa de água distribuída em doze grandes Regiões Hidrográficas

Nacionais (FIGURA 2).

Figura 2 – Divisão hidrográfica nacional, Brasil, 2014.

20

Conforme Resolução nº 32 do Conselho Nacional dos Recursos Hídricos (CNRH),

de 15 de outubro de 2003, região hidrográfica (RH) é o espaço territorial brasileiro

compreendido por uma bacia ou um conjunto de bacias e sub-bacias hidrográficas contíguas

com características naturais, sociais e econômicas homogêneas ou similares, objetivando o

planejamento e gestão dos recursos hídricos (BRASIL, 2003).

O Brasil, conforme ANA (2012), possui cerca 12% da disponibilidade de água doce

do mundo. Sendo a Bacia Hidrográfica do rio Amazonas a maior fornecedora desse recurso, e

também denotada como a maior bacia hidrográfica do mundo, situada no Brasil, Bolívia,

Peru, Equador, Colômbia, Venezuela e Guiana. Para orgulho da nação brasileira, mais de 55%

deste patrimônio se encontra em terras brasileira, que segundo ANA (2012) ocupa uma área

de 3,87 milhões de km², representando 45% do território do país. Essa imensa e complexa

rede fluvial possui mais de sete mil afluentes, sendo o rio Madeira, formado no estado de

Rondônia, um dos principais tributários do rio Amazonas.

Em contrapartida, apesar da sua vital importância e dos dados de distribuição no

planeta anteriormente discutidos, a água não recebe sua vanglória merecida. Para Grassi

(2001, p. 31) “é verdadeiro afirmar que o baixo custo associado ao uso de enormes

quantidades de água tem sido um dos pilares do desenvolvimento de nossa sociedade”, no

entanto, esse recurso, inerente na participação do desenvolvimento econômico do mundo, é

utilizado crescentemente de forma insustentável.

Como pondera a Resolução CONAMA 357, de 17 de março de 2005, as águas

superficiais são um recurso natural de múltiplos usos, dentre eles podemos citar alguns:

preservação do equilíbrio natural de comunidades aquáticas, proteção das comunidades

aquáticas, recreação de contato primário, aquicultura, abastecimento para consumo humano,

recreação de contato secundário, pesca, irrigação, dessedentação de animais, navegação e

harmonia paisagística (BRASIL, 2005).

Os usos mencionados anteriormente são em razão do tipo de classe da água, esse

enquadramento, conforme Resolução CONAMA 357, é designado conforme a qualidade do

corpo hídrico, medida por parâmetros físicos, químicos e biológicos de avaliação. De acordo

com a referida resolução, as águas superficiais doces, salobras e salinas são classificadas em

treze classes de qualidade. As águas superficiais doces podem ser classificadas em cinco,

sendo a classe especial, classe 1, classe 2, classe 3 e classe 4; em ordem decrescente em

virtude da sua qualidade.

A demanda pelo uso do recurso hídrico pode ser diferida pela sua natureza, sendo de

uso consuntivo e não consuntivo. Segundo Pereira e Pedrosa (2009) o uso consuntivo refere-

21

se às formas de usos que retiram a água de sua fonte natural, diminuindo assim suas

disponibilidades quantitativas, espacial e temporalmente. Exemplos de usos consuntivos são:

dessedentação de animais, abastecimento público, fins agropecuários e industriais, entre

outros. Ainda segundo os autores, o uso não consuntivo se faz referência aos que retornam à

fonte de suprimento, praticamente a totalidade da água utilizada, podendo haver alguma

modificação no seu comportamento temporal de disponibilidade quantitativa. Como exemplos

desses usos temos a navegação, recreação, diluição de efluentes, entre outros.

No Brasil, conforme dados da ANA (2005), as vazões de consumo de água, aquelas

efetivamente consumidas, são utilizadas nos seguintes setores: irrigação (69%), urbano (11%),

animal (11%), industrial (7%) e rural (2%), sendo responsáveis pelo comprometimento da

disponibilidade hídrica, uma vez que o aumento na demanda por um setor pode implicar no

não uso por outro. Cabe destacar que um aspecto a ser considerado em termos de

disponibilidade hídrica é o quali-quantitativo, no qual não só a quantidade de água infere no

potencial de seu uso, mas sim a sua qualidade aliada à sua quantidade.

O panorama atual das atividades humanas nos usos da água apresentam desafios à

manutenção de sua qualidade. Atividades tais como: ocupação urbana, energia, transporte,

industrial, agropecuária, aquicultura, mineração, entre outras. Os usos desse recurso natural de

forma insustentável geram resíduos intensivamente, comprometendo o potencial uso da água

em decorrência de sua poluição, ou até mesmo contaminação.

Segundo o PNUD (2013), o acesso à água de qualidade é uma vertente fundamental

de um dos três pilares para o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), inserida no

indicador de comando sobre os recursos de forma a garantir um padrão de vida digno; acesso

à água também evidencia um fator limitante de desenvolvimento socioeconômico do país.

Dados do PNUD (2004, p. un.), até o ano de 2004 cerca de 1,1 bilhão de pessoas no mundo

não tinham acesso à água de qualidade, frisando que “a má gestão da água exacerba o

impactos de secas, enchentes e outras catástrofes naturais, particularmente em áreas

ecologicamente frágeis, onde frequentemente moram pessoas pobres”.

Ainda que dados recentes, como do Relatório de Desenvolvimento Mundial da Água

das Nações Unidas (do inglês WWRD) (ONU, 2012), apresentam uma melhoria nos índices

de acesso à água de qualidade pela população, ainda há milhões de pessoas privadas deste

bem, denominada por pesquisadores de “exclusão hídrica”, sendo ela relacionada a uma má

gestão.

A privação da água pode ser medida por estatísticas, mas os números não

mostram os rostos humanos dos milhões de pessoas a quem é negada a oportunidade

de realizar o seu potencial. A água, a essência da vida é um direito humano básico,

22

encontra-se no cerne de uma crise diária que afeta vários milhões das pessoas mais

vulneráveis do mundo — uma crise que ameaça a vida e destrói os meios de

subsistência a uma escala arrasadora [...] (PNUD, 2006, p. 9).

1.2 QUALIDADE DAS ÁGUAS SUPERFICIAIS

A melhor maneira para potencializar o uso da água é conhecer suas características

naturais, servindo de escopo para sua gestão integrada e sustentável, visto que servirão de

indicadores de qualidade, essas informações são substancialmente importante na interpretação

e avaliação dos aspectos quali-quantitativos da água e da compreensão do comportamento de

sua dinâmica hidrológica. E o meio para extração desses dados é o monitoramento da água,

levando em consideração suas alterações sazonais e plurianuais em razão do período do ano e

da sua localidade.

Segundo Stark et al. (2000), a qualidade das águas, superficiais ou subterrâneas,

sofrem influências naturais e antrópicas, sendo que sem influências humanas, a qualidade da

água seria determinada pelo intemperismo de minerais da base rochosa, por processos

atmosféricos, deposição e lixiviação de particulares, de matéria orgânica e nutrientes, fator

hidrológico e por processos biológicos, resultando na composição física e química da água.

A qualidade da água é afetada por mudanças em teores de nutrientes,

sedimentos, temperatura, pH, metais pesados, toxinas não metálicas, componentes

orgânicos persistentes e agrotóxicos, fatores biológicos, entre muitos outros. A

qualidade da água não é uma condição estática de um sistema, nem pode ser

definido por meio da medição de um único parâmetro. Pelo contrário, é variável no

tempo e no espaço e requer monitoramento de rotina para detectar padrões espaciais

e mudanças ao longo do tempo. Há uma variedade de componentes químicos, físicos

e biológicos que afetam a qualidade da água e centenas de variáveis poderia ser

examinadas e mensuradas. Algumas variáveis podem fornecer uma indicação geral

da poluição da água, enquanto outras permitem o rastreamento direto das fontes de

poluição (CARR; NEARY, 2008, p. 8).

O Programa Nacional de Avaliação da Qualidade da Água (PNQA), é um programa

lançado pela Agência Nacional de Águas (ANA) que possui uma rede de monitoramento dos

cursos d’água no território brasileiro, com 1340 estações de coleta de dados, avaliando a

qualidade da água por meio de quatro parâmetros básicos (pH, condutividade elétrica,

oxigênio dissolvido e temperatura) por meio de sondas multiparamétricas automáticas.

Até então, conforme ANA (2014), não há monitoramento em todos os estados, com

ausência ou serviço não consolidado em doze estados, sendo esses: Rondônia, Amazonas,

Acre, Roraima, Sergipe, Maranhão, Piauí, Paraná, Alagoas, Amapá, Santa Catarina e

Tocantins. O programa apresenta diversas lacunas, por questões técnicas e econômicas, com

falhas de registros, inacessibilidade de coleta, armazenamento e transporte. Diante disso,

23

evidencia-se a necessidade de integração entre todos os agentes participativos deste recurso

natural (sociedade, Estado, entidades de ensino e consumidores) para a avaliação de variáveis

físicas, químicas e biológicas de qualidade da água, seja para estudar a dinâmica natural das

águas ou para identificar fontes potencialmente degradadoras.

No que tange a essas variáveis que servem de parâmetros para a avaliação da

qualidade dos corpos hídricos superficiais, podemos citar algumas: condutividade elétrica

(CE), coliformes totais, coliformes termotolerantes, turbidez, sólidos totais, temperatura,

demanda bioquímica de oxigênio (DBO), fósforo total, nitrogênio total kjeldahl (NTK),

oxigênio dissolvido (OD) e potencial hidrogeniônico (pH). Dentre as ferramentas de avaliação

da qualidade das águas no país, é crescente o número de estudos utilizando o Índice de

Qualidade de Água (IQA).

1.2.1 Variáveis físicas, químicas e microbiológicas

Dentre as variáveis de qualidade da água, a condutividade elétrica, turbidez, sólidos

totais e temperatura são classificadas como variáveis físicas; a DBO, fósforo total, NTK, OD

e pH sendo propriedades químicas; e os coliformes totais e termotolerantes são variáveis

microbiológicas.

Condutividade elétrica (CE) é a medida da capacidade da água em conduzir corrente

elétrica (SILVA et al., 2008). É função da concentração de íons presentes na água que possam

conduzir corrente elétrica, mas seu valor, além de depender da temperatura, também difere

para cada íon (ESTEVES, 1998).

Coliformes totais é uma variável microbiológica, mas não necessariamente de origem

fecal, conforme Koneman et al. (2001), esse conjunto de coliformes é constituído de espécies

do gênero Klebsiella, Enterobacter, Citrobacter e Escherichia coli. Essas bactérias também

podem ser encontradas no solo e na água, não necessariamente em áreas contaminadas por

fezes. Apesar de não ser um indicador de contaminação fecal tão bom quanto a E. coli,

Sant’Ana et al. (2003) destaca que sua presença é um indicativo de questões higiênicas do

local.

Coliformes termotolerantes, anteriormente denominados coliformes fecais, é uma

variável muito importante na avaliação da qualidade da água, indicando principalmente

descarga de efluentes domésticos ou lixiviação de excretas de animais. Em consonância com a

Resolução nº 12 do Ministério da Saúde, de 2 de janeiro de 2001, o termo “coliforme a 45°”

equivale tanto a denominação “coliforme fecal”, quanto a “coliforme termotolerantes”

24

(BRASIL, 2001). Segundo Silva et al. (2006, p. 352) “são definidos como coliformes capazes

de fermentar a lactose com produção de gás em 48 h a 45 ºC, sendo Escherichia coli (E. coli)

e algumas cepas de Klebsiella e Enterobacter com essa característica”. O grupo E. coli é

muito utilizado como indicador de contaminação fecal, apesar de sua presença não conferir

indubitavelmente contaminação por fezes, mas um grande número de colônias indica que sim,

haja vista que esses micro-organismos habitam no intestino de animais de sangue quente.

A turbidez representa a redução da transparência de uma amostra aquosa devido à

presença de material em suspensão, o método utilizado para leitura da turbidez é o

nefelométrico que é um método secundário, indireto (ANA, 2011). A determinação da

turbidez permite evidenciar alterações na água (VAZ et al., 2010), águas com maiores índices

de turbidez que o habitual podem ser zonas de descargas de efluentes in natura, com grande

aporte de sedimentos orgânicos e inorgânicos para o leito.

Os sólidos totais, ou resíduos totais, nas águas correspondem a toda matéria que

permanece como resíduo após evaporação das águas da amostra a uma temperatura pré-

estabelecida durante um tempo fixado (CETESB, 2009). Os sólidos totais correspondem à

soma da matéria orgânica e inorgânica presente na amostra.

A temperatura é uma grandeza que expressa a quantidade de calor ou energia térmica

do meio. Segundo Silva et al. (2008, p. 734), “seu valor geralmente varia entre 0 e 30 ºC,

desempenha um importante papel no controle de espécies aquáticas, podendo ser considerada

uma das características mais importantes do meio aquático”, uma vez que interfere na

solubilidade dos gases na água, na taxa de velocidade das reações e de várias propriedades da

água.

A variável demanda bioquímica de oxigênio (DBO), segundo von Sperling (2005),

retrata a quantidade de oxigênio dissolvido requerida para estabilizar, por meio de processos

bioquímicos, a matéria orgânica carbonácea presente no meio. A DBO é uma poderosa

ferramenta para se avaliar índices de poluição do corpo hídrico, uma vez que valores elevados

de DBO são associados à carência de saneamento básico.

Fósforo total representa a soma dos valores de fósforo nas formas de ortofosfato,

polifosfato e fósforo orgânico. O fósforo é um nutriente vital para os ambientes aquáticos,

participante nas atividades metabólicas da biota aquática. Grandes índices de fósforo inferem

poluição antrópica, por meio de efluentes domésticos e industriais, detergentes, excretas de

animais e atividades agrícolas (fertilizantes). Grandes concentrações desse nutriente podem

corroborar para processo de eutrofização, que consiste no crescimento excessivo de algas no

25

meio, interferindo em toda cadeia alimentar aquática, suprimindo algumas espécies e

favorecendo desenvolvimento de outras.

Nitrogênio total kjeldahl (NTK) expressa a soma dos valores de nitrogênio amoniacal

e orgânico. Assim como o fósforo, o nitrogênio é um nutriente vital para os ambientes

aquáticos, elementar para as atividades metabólicas de alguns organismos, pode ser

encontrado na forma de nitrato (NO3)-, nitrito (NO2)

-, amônia (NH3), orgânico e até mesmo

molecular (N2). Naturalmente as formas de nitrogênio presentes na água são provindos da

fixação do nitrogênio molecular da atmosfera por algumas algas e bactérias. Elevados valores

de nitrogênio representam interferência antrópica por despejos efluentes domésticos e

industriais, atividades agrícolas (fertilizantes) e excretas de animais. Suas formas

predominantes em cursos d’água podem indicar o tempo de poluição, segundo Von Sperling

(2005), amônia e nitrogênio orgânico indicam poluição recente; nitrogênio orgânico, amônia,

nitrito (menores concentrações) e nitratos indicam condição de poluição em estágio

intermediário; e nitratos apontam poluição remota. O nitrogênio também influencia no

processo de eutrofização dos corpos d’água.

Oxigênio dissolvido (OD) indica os valores de O2 presente na água, sendo expresso

em mg/L. As principais fontes de oxigênio para a água são a atmosfera e a fotossíntese

(ESTEVES, 1988, p. 36). O OD é uma das principais variáveis utilizadas como parâmetro de

qualidade da água, sendo sumamente importante para grande parte da biota aquática,

influenciando em suas atividades metabólicas. Valores baixos de OD podem influenciar em

toda cadeia reprodutiva do meio, no qual espécies mais sensíveis são afetadas mais facilmente

acarretando um efeito em cadeia hereditária. Essa variável é fortemente influenciada pela

temperatura, pressão (altitude) e concentração de sais dissolvidos no meio.

O valor do potencial hidrogeniônico (pH) pode variar numa escala de 0 a 14, no qual

águas com pH menor que 7 são consideradas ácidas; com valor acima de 7 são denotada como

básica ou alcalina; e, com valor igual a 7 são classificadas como neutras. A ANA (2011, p.

246), pondera que o pH corresponde ao “cologarítimo da concentração de íons hidrogênio em

uma amostra, expresso em mol/L”, quanto menor o valor do pH de uma substância, maior é a

concentração de íons hidrônio (H3O)+ e menor a concentração de íons hidroxila (OH)

-; o

inverso é verdadeiro para água básica. Para o cálculo das médias nos valores de pH foi

necessário sua conversão para [H+], calcular a média e depois converter para pH novamente,

assim como ajuíza Marques (2006) esse processo é necessário para se evitar erros nas médias

por arredondamento, tendo em vista que esses dados são representações de valores de escala

logarítmica.

26

1.2.2 Índice de Qualidade das Águas

Dentre os Índices de Qualidade das Águas existentes, devido aos seus usos

difundidos mundialmente e à consistência de informações, destacam-se três: Índice de Horton

(IH), Índice de Qualidade de Água de Smith (IS) e Índice de Qualidade das Águas da

National Sanitation Foundation – NSF (IQA). A ANA, órgão federal de implementação da

gestão dos recursos hídricos do Brasil (Lei nº 9.984, de 17 de julho de 2000) (BRASIL,

2000a), adotou o IQA da NSF como método de avaliação da qualidade das águas no país.

O IQA da NSF dos Estados Unidos da América (EUA) foi criado por Brown et al.

(1970) e aprimorado por Deininger para o Departamento de Desenvolvimento da Escócia

(SDD, 1975). É um instrumento matemático que transforma vários dados de qualidade das

águas em um único valor, o qual representa o nível de qualidade da água, enquanto elimina

avaliações subjetivas e influências individuais de especialistas em qualidade da água

(STAMBUK-GILJANOVIC, 2003).

No Brasil, a Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental (CETESB) de São

Paulo, pioneira nestes estudos desde 1975, emprega uma versão do IQA adaptada da versão

original criada pela NSF. Nessa adaptação, o parâmetro fosfato total sendo substituído por

fósforo total, e o parâmetro nitrato foi substituído pelo nitrogênio total (TABELA 1).

Tabela 1 – Pesos dos parâmetros para o cálculo do Índice de Qualidade das Águas (IQA) por distintos

órgãos ambientais.

Pesos dos Parâmetros (w) NSF CETESB e ANA

Coliformes termotolerantes 0,16 0,15

Turbidez 0,08 0,08

Sólidos totais 0,07 0,08

Variação de temperatura (ΔT) 0,10 0,10

Demanda bioquímica de oxigênio (DBO) 0,11 0,10

Fosfato total 0,10 -

Fósforo total - 0,10

Nitratos 0,10 -

Nitrogênio total - 0,10

Oxigênio dissolvido de saturação (OD%) 0,17 0,17

Potencial hidrogeniônico (pH) 0,11 0,12

Fonte: Adaptação de ANA (2005).

Os pesos e curvas de qualidade estabelecidos pela NSF dos parâmetros alterados

permaneceram, ocorrendo pequenas alterações nos pesos de outras variáveis, como coliformes

termotolerantes, pH, DBO e sólidos totais. Nos quase trinta anos que se seguiram, outros

27

estados brasileiros adotaram esse índice como principal indicador da condição de seus corpos

d’água (ANA, 2005), onde os órgãos estaduais competentes têm autonomia para definir os

valores de faixas de classificação (TABELA 2).

Vale destacar essa alteração nos parâmetros do IQA, alterando o parâmetro nitrato

pelo nitrogênio total e o fosfato total pelo fósforo total, é a mais indicada para o país, uma vez

que o Brasil possui um problema evidente de saneamento básico, principalmente de cobertura

de coleta e tratamento de esgoto sanitário, onde as concentrações desses compostos

nitrogenados e de fósforo são elevadas.

Tabela 2 – Classificação dos valores de Índice de Qualidade das Águas (IQA) por distintos órgãos

ambientais.

QUALIDADE DA ÁGUA COR NSF ANA * ANA **

Ótima 90 – 100 91 – 100 80 – 100

Boa 70 – 90 71 – 90 52 – 79

Aceitável / Regular 50 – 70 51 – 70 37 – 51

Ruim 25 – 50 26 – 50 20 – 36

Péssima 0 – 25 0 – 25 0 – 19

* Valores adotados para os estados brasileiros: AP, MG, MT, PR e RS.

** Valores adotados para os estados brasileiros: BA, GO, ES, MS e SP.

Fonte: Adaptação de ANA (2005).

A utilização do IQA para avaliação da qualidade da água é crescente no Brasil. Seja

para avaliar a interferência do uso do solo na qualidade (BONNET et al., 2008), uso e

ocupação do solo em reservatório (PIASENTIN, 2009), a jusante de descargas de efluentes

(ZANINI, 2010), nascentes impactadas com distintos usos do solo (PINTO et al., 2012), rios

de entorno de áreas urbanizadas (SIQUEIRA et al., 2012) e a interferência da disposição de

resíduos sólidos (MARQUES et al., 2012). Por consequente, esse método pode ser utilizado

em uma gama de estudos, entretanto, cabe destacar que ele apresenta limitações, que

dependendo do tipo de estudo acaba não considerando alguns parâmetros importantes, tais

como metais pesados, alguns compostos orgânicos, pesticidas, alguns patógenos, aspectos

bióticos, dentre outros.

1.3 USO E OCUPAÇÃO DE BACIAS HIDROGRÁFICAS

O meio formado pelo ambiente natural e pela população (socioeconômico urbano) é

um ser vivo e dinâmico que gera um conjunto de efeitos interligados, que sem controle pode

levar a cidade ao caos (TUCCI, 2008, p. 97). Nas últimas décadas se constatou uma

28

considerável migração da população rural para os núcleos urbanos, sendo essa mudança no

padrão da população oriunda de questões políticas, econômicas e sociais.

Projeta-se um aumento na população urbana mundial, de 3,4 bilhões em 2009 para

6,3 bilhões em 2050, representando tanto o crescimento populacional urbana quanto o ritmo

da imigração do interior para as cidades (UNESCO, 2012).

No Brasil esse crescimento tanto da população total, quanto da população urbana

também é observado. Tucci (2002) pondera que enquanto cidades com população acima de 1

milhão de habitantes crescem numa taxa média anual de 0,9%, núcleos regionais (população

entre 100 mil e 500 mil habitantes) crescem a uma taxa de 4,8%. Ainda conforme o autor, os

processos inadequados de urbanização e de impactos ambientais antes constatados em regiões

metropolitanas estão sendo reproduzidos em núcleos regionais. O crescimento da população

brasileira pode ser observado na Tabela 3.

Tabela 3 – Crescimento populacional do Brasil.

Ano População total

(milhões de habitantes)

População urbana

(%)

1970 93,1 55,9

1980 118 68,2

1991 146,8 75,6

1996 157,1 78,4

2000 169,8 81,1

2010 190,7 84 Fonte: Adaptado e alterado de IBGE (1998; 2011a), TUCCI (2002).

Esse crescimento da população urbana é acompanhado pela demanda de água para

suprir as necessidades humanas, não obstante, a oferta deste serviço não é harmônica a essas

necessidades. Dados da UNESCO (2012, p. 3) apontam que “já existe um acúmulo de

populações urbanas não servidas, e a estimativa de pessoas nas cidades sem acesso a um

suprimento melhorado de água e de saneamento aponta para um crescimento de cerca de 20%,

desde que os Objetivos do Milênio (ODM) foram estabelecidos”.

O crescimento populacional e a forma de uso e ocupação do solo diferem em razão

das peculiaridades de cada região, por influências de fatores sociais, econômicos, culturas e

ambientais. O conhecimento desses aspectos é importante, haja vista que influenciam na

interação antrópica sobre o meio natural, determinando assim as consequências de uma

urbanização sem uma gestão sustentável. Tucci (2008) pondera que os principais

componentes da estrutura de gestão no âmbito urbano são: planejamento e gestão do uso do

29

solo, por meio do Plano Diretor; infraestrutura viária, água, energia, comunicação e

transporte, seja por implantação pública ou privada, sendo sumamente necessária a regulação

pelo município; e gestão socioambiental, por meio de avaliação e aprovação de projetos,

monitoramento, fiscalização e pesquisa para um desenvolvimento urbano sustentável.

À vista disso, um meio crescente de análise e compreensão da expansão demográfica

e sua distribuição espacial é o uso de imagens de satélite por sensoriamento remoto e de

técnicas de geoprocessamento, evidenciando uma robusta ferramenta de gestão territorial,

contribuindo nos estudos dos aspectos demográficos e urbanos nas bacias hidrográficas.

Aspectos esses intrínsecos aos usos e a qualidade das águas, principalmente dos corpos

hídricos superficiais, sendo mais diretamente afetados pelo processo de uso e ocupação

insustentável do solo e dos recursos hídricos, gerando profundos impactos ambientais.

Nesta linha de pensamento, Tundisi (2006, p. 32) ressalta que “a integração de

sistemas de geoprocessamento, com planejamento territorial, e com qualidade e quantidade de

água é um avanço tecnológico extremamente oportuno e que já funciona em alguns sistemas

de gerenciamento no âmbito federal, estadual e regional”.

1.3.1 Aplicabilidade de sensoriamento remoto e geoprocessamento em estudos

populacionais

O panorama mundial de tendências no campo da geotecnologia, compreendendo as

múltiplas aplicações das geociências para a solução de problemas de engenharia e o

aproveitamento de recursos naturais encontra-se hoje fortemente influenciados pelo debate da

sustentabilidade (BITAR et al., 2000).

Geotecnologias são aplicadas em áreas urbanas e de entorno voltadas para estudos de

gestão de recursos naturais (FLAUZINO et al., 2010), avaliação de riscos em áreas urbanas

(MACEDO; MAGALHÃES JR., 2007), erosão e taxas de perda de solo (WEILL;

SPAROVEK, 2008), recursos hídricos superficiais (HOFF et al., 2008), entre diversas outras.

O destaque nos estudos anteriormente citados demostra algumas das aplicabilidades desta

ferramenta.

Atualmente o uso de geotecnologias para análise do comportamento espacial da

população e seus riscos de ocupação é notório, ainda mais quando surgem técnicas de

geoprocessamento (fusão, classificação, dasimetria, etc.) para extração de informações de

imagens de satélite. Essas técnicas são aplicadas a fim de melhorar ou refinar a qualidade das

informações das imagens de satélite que antes poderiam estar omitidas.

30

Diversos são os benefícios provindos da técnica de fusionamento de imagens, alguns

trabalhos apresentam eficiência na discriminação e quantificação de áreas com diferentes

fitofisionomias (FRANÇA; SANO, 2011), melhoria na identificação do uso do solo por

amostras (ADAMI et al., 2007), na identificação de áreas verdes em áreas urbanas

(LUCHIARI, 2001) e no uso e ocupação de APPs situadas no perímetro urbano

(TRABAQUINI et al., 2009).

Segundo Santos et al. (2010), a classificação de imagens digitais é o processo de

relacionar pixels a classes; agrupando aqueles cujas reflectâncias espectrais são semelhantes

em classes mais ou menos homogêneas, essas classes formando regiões sobre o mapa ou

imagem digital, resultando num mosaico de parcelas uniformes identificadas por cores ou

símbolos.

Tradicionalmente a densidade demográfica é obtida pela razão entre o número de

habitantes pela extensão territorial de todo o universo ou, no caso, de todo o perímetro

urbano, espacializados em mapas coropléticos. Mas esta densidade populacional não retrata

totalmente a realidade, visto que há regiões onde a população não habita. Exemplo disso é a

densidade demográfica do perímetro urbano, onde a população é distribuída em áreas como

campos, matas, rios, parques, entre outros; gerando um efeito de suavização indesejável,

distribuindo a população homogeneamente por todo o setor censitário (DA ROCHA;

SANTOS, 2013).

Neste sentido, o uso do método dasimétrico é indicado para o cálculo de uma

densidade demográfica mais fiel à realidade por meio de integração de dados. Conforme

Morato et al. (2010, p. 1600) esse método alternativo para o cálculo de densidade demográfica

resulta em um dado “mais realista, em que as áreas/taxas são modificadas de acordo com o

critério de homogeneidade obtido por meio de informações complementares”. Sendo assim, a

dasimetria pode gerar uma densidade demográfica maior que a tradicional, apresentando

através de mapas a distribuição espacial da população de dada região.

1.3.2 Aspectos e impactos ambientais oriundos da urbanização

Com o aumento da população urbana, consequentemente há o aumento na demanda

de água para subsistência da população, assim como de infraestrutura e serviços de

saneamento básico. Como anteriormente mencionado, a atual forma do uso da água resulta na

depleção da sua qualidade. No âmbito urbano essa degradação geralmente é devido a despejos

de cargas de efluentes sanitários, descarte inadequado de resíduos sólidos, ocupação irregular

31

em Áreas de Preservação Permanentes (APP), descargas de águas pluviais drenadas sem

tratamento prévio, impermeabilização do solo, entre outros.

Com o crescimento e a densificação populacional fatores como a poluição doméstica

e industrial se agravaram, criando condições ambientais inadequadas. “Esse processo que se

agravou principalmente a partir do final da década de 60, mostrou que o desenvolvimento

urbano sem qualquer planejamento ambiental resulta em prejuízos significativos para a

sociedade” (TUCCI, 1997b, p. 3).

De forma geral, as águas superficiais respondem por quase metade do abastecimento

de água potável mundial e por 20% da capacidade de geração de energia elétrica (UN

WWAP, 2009). A má gestão e o uso irracional desses recursos acarretam elevados impactos

econômicos à população e ao governo local, tomando como exemplo a China, que segundo Li

(2009), onde “mais de 90% dos rios estão poluídos, o que fez com que a liderança política do

governo chinês investisse US$ 13,5 bilhões em infraestrutura de tratamento de efluentes e

outros projetos de controle da poluição”.

Um dos principais, quiçá o primacial, impactos negativos na qualidade das águas

superficiais urbanas é o lançamento de efluentes sanitários sem tratamento, no qual o Brasil

apresenta uma grande carência nessa vertente do saneamento básico. A abrangência do

serviço de coleta e de tratamento do esgoto corresponde, conforme dados do Atlas Nacional

de Saneamento Básico (IBGE, 2011b), até o ano de 2008 em 55,1% e 29% dos municípios,

respectivamente. Ou seja, quase metade dos municípios que coletam não trata esse resíduo,

isso desconsiderando a cobertura total da população pelos municípios.

Esses dados são alarmantes, uma vez que o descarte ou destinações alternativas,

muitas vezes insustentáveis, do esgoto sanitário é responsável por poluir corpos hídricos por

cargas orgânicas, inorgânicas e patógenos. PROSAB (2009b) discorre que um dos maiores

problemas na descarga desses efluentes no corpo hídrico é o fenômeno de eutrofização, como

consequência os efeitos indesejáveis são: problemas estéticos e recreacionais, condições

anaeróbicas no fundo do corpo d’água, eventuais condições anaeróbicas no corpo d’água

como um todo, eventuais mortandades de peixes, maior dificuldade e elevação dos custos de

tratamento de água, problemas com o abastecimento de águas industriais, toxicidades das

algas, modificações na qualidade e quantidade de peixes, entre outros.

No que concerne à coleta de resíduos urbanos, apesar de não ser preocupante em

termos nacionais, a destinação adequada desses resíduos acaba sendo. Segundo dados da

Pesquisa Nacional de Saneamento Básico em 2008 (IBGE, 2010a), 50,8% dos municípios

descartam em vazadouros a céu aberto (lixão). O descarte irregular dos resíduos sólidos é

32

fonte de poluição do solo, águas superficiais e subterrâneas por lixiviação e percolação de

material particulado da sua decomposição, além de geração de vetores e odores.

Outro impacto advindo da urbanização é a impermeabilização do solo, uma vez que

o desenvolvimento urbano implica no revestimento da superfície por materiais que favorecem

o escoamento superficial e, consequentemente, a lixiviação de carga de poluentes para leito

dos rios. Para PROSAB (2009a), a água pluvial escoa superficialmente e entra em contato

com diversos tipos de poluentes dispostos na superfície urbana ou por ações de intemperismo,

comprometendo assim a sua qualidade, consequentemente, contaminando rios, lagos ou

aquíferos subterrâneos quando lançada no corpo d’água receptor sem prévio tratamento.

Entrelaçado a esse aspecto, há o manejo de águas pluviais e a inexistência no seu

tratamento, conforme IBGE (2010a), apesar de cerca de 78,6% dos municípios brasileiros

possuir alguma rede de drenagem, independente da sua extensão ou eficiência, dados da

qualidade desse serviço são escassos. A qualidade da água da rede pluvial depende de vários

fatores: da limpeza urbana e sua frequência; da intensidade da precipitação e sua distribuição

temporal e espacial; da época do ano e do tipo de uso da área urbana (TUCCI, 2008).

Quanto à cobertura vegetal das bacias hidrográficas, Tucci e Clarke (1997) enfatizam

que as modificações natural e artificial dessas áreas influenciam no seu comportamento

hidrológico, uma vez que acarretam os mais variados impactos ambientais sobre o ambiente e

na disponibilidade dos recursos hídricos. Esses impactos ambientais são agravados quando

acometidos nas suas matas ciliares, Oliveira Filho et al. (1994) discorrem que a supressão da

mata ciliar contribui notavelmente para o assoreamento dos rios, aumento da turbidez, com o

desequilíbrio de cheias, a perda da perenidade e a erosão de suas margens, além de alterações

na fauna silvestre.

As matas ciliares são áreas definidas como Áreas de Preservação Permanente

(APPs). A Lei nº 12.651, de 25 de maio de 2012, designa as APPs como “áreas protegidas

com a função ambiental de preservar os recursos hídricos, a paisagem, a estabilidade

geológica e a biodiversidade, facilitar o fluxo gênico de fauna e flora, proteger o solo e

assegurar o bem-estar das populações humanas” (BRASIL, 2012, p. un.). Um dos principais

aspectos oriundos de uma urbanização sem planejamento urbano é a moradia irregular nestas

APPs. A ação deste aspecto atrelada aos impactos anteriormente expostos configura-se como

problema de ordem saúde ambiental.

Uma vez que a estrutura urbana não oferece um serviço de qualidade, a população

circunvizinha de corpos hídricos poluídos está submetida a um cenário com condições

33

sanitárias e ambientais precárias, contribuindo direta e indiretamente a contrair doenças de

veiculação hídrica, seja por via biológica ou por poluentes químicos.

2. MATERIAL E MÉTODOS

2.1 ÁREA DE ESTUDO

A área em estudo engloba o perímetro urbano da cidade de Ji-Paraná (FIGURA 3),

localizada na porção centro-leste do estado de Rondônia, região Norte do Brasil, na Amazônia

Ocidental. Ji-Paraná encontra-se entre os quadrantes 10°56’00’’ e 10°48’00’’ de latitude sul e

61°52’00’’ e 62°02’30’’ de longitude oeste e se dispõe na Bacia Hidrográfica do rio

Machado, sendo essa uma sub-bacia da Bacia Hidrográfica do rio Madeira.

Figura 3 – Localização geográfica da cidade de Ji-Paraná/RO, 2014.

O acesso rodoviário é feito pela BR-364, via rodoviária principal do estado e única

forma de conexão terrestre com a capital do estado, Porto Velho. Possui, segundo o censo

demográfico de 2010 (IBGE, 2011a), uma população total de 116.610 habitantes, sendo a

população urbana de 102.817 habitantes; e uma área de 114,48 km², com o rio Ji-Paraná (ou

rio Machado) dividindo a cidade em dois distritos.

35

O estado de Rondônia apresenta, segundo classificação de Köppen-Geiger, clima

caracterizado como Aw – Clima Tropical Chuvoso, com média climatológica da temperatura

do ar durante o mês mais frio superior a 18 °C (megatérmico) e um período seco bem definido

durante a estação de inverno, quando ocorre no Estado um moderado déficit hídrico com

índices pluviométricos inferiores a 50 mm/mês (SEDAM, 2012, p. 5).

O clima da microrregião de Ji-Paraná caracteriza-se por apresentar uma

homogeneidade espacial e sazonal da temperatura média do ar, o mesmo não ocorrendo em

relação à precipitação pluviométrica que apresenta uma variabilidade temporal, e em menor

escala espacial, ocasionado pelos diferentes fenômenos atmosféricos que atuam no ciclo anual

da precipitação (SEDAM, 2012).

O clima da região Amazônica possui características intrínsecas devido ao amplo

espectro de variações no tempo e espaço da atividade convectiva tropical e da precipitação

(SOUZA et al., 2009, p. 112).

Webler et al. (2013) e Gomes (2011), em estudos micrometeorológicos no estado de

Rondônia em áreas de floresta tropical e pastagem, discorrem que para a região o ano é

distinguido em quatro períodos devido à intensidade e ocorrência pluviométrica, sendo esses:

úmido, compreendido entre o mês de janeiro a março; úmido-seco, meses entre abril e junho;

seco, de julho a setembro; e seco-úmido, de outubro a dezembro.

Informações de monitoramento climatológico da Rede de Estações Meteorológicas

de Rondônia – REMAR registraram valores de precipitação pluviométrica na cidade de Ji-

Paraná durante o período de 1999 a 2010 conforme os dados médios mensais apresentados na

Figura 4. A estação de registro fica situada na Universidade Luterana do Brasil (ULBRA), sob

coordenadas 10S 51’ 56’’ e 61W 57’ 24”. A referida estação estava inativa durante o período

de estudo do presente trabalho.

36

Figura 4 – Dados da REMAR de precipitação pluviométrica média mensal no Estado de Rondônia de

1999 a 2010.

Ao confrontar os dados médios de precipitação de Ji-Paraná (FIGURA 4) com a

forma de estratificação do ano por períodos em áreas do entorno da cidade, conforme Webler

et al. (2013) e Gomes (2011), observa-se que é encontrado comportamentos similares.

2.2 GEOPROCESSAMENTO

2.2.1 Aquisição de imagens de satélite

Foram adquiridas imagens do Satélite Land Remote Sensing Satellite 8 (LANDSAT

8) e do sensor espectral Operation Land Imager (OLI), imageadas em 17 de junho do ano de

2013, apresentando como justificativa de escolha a baixa nebulosidade na área de estudo

durante esse período, o que permite uma melhor análise na extração de informações dos alvos

terrestres. O LANDSAT 8 possui resolução espectral de nove bandas, o que permite amplo

campo de análise, dado os distintos comprimentos de ondas eletromagnéticas e com uma

resolução radiométrica de 12 bits, o que provê 4.096 níveis de cinza, resultando em amplo

espectro de cor. Das nove bandas espectrais fornecidas pelo sensor fez-se uso de quatro,

sendo elas a B2, B3, B4 e B8; “as três primeiras possuem uma resolução espacial de 30

metros e correspondem à composição do visível” (NASA, 2013, p. un.), devido a seus limites

0

50

100

150

200

250

300

350

JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ

PR

ECIP

ITA

ÇÃ

O (

mm

)

MÊS

37

de comprimentos de onda de sensibilidade, com um intervalo de 0,45 a 0,67 µm (USGS,

2014, p. un.), permitindo uma análise da vegetação, litologia, corpos hídricos, manchas

urbanas, etc.; e a última corresponde a “banda pancromática e possui uma resolução espacial

de 15 metros” (NASA, 2013, p. un.), com um intervalo em seu comprimento de onda de 0,50

a 0,68 µm (USGS, 2014). Todas as imagens foram adquiridas gratuitamente por meio do

acervo virtual no sítio do United States Geological Survey (USGS).

2.2.2 Georreferenciamento, tratamento digital de imagens (TDI) e análise de imagens

O software intitulado “Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas

(SPRING) com a versão 5.2.2 (CÂMARA; DAVIS, 1996) foi empregado para manipulação,

tratamento e análise digital das imagens. Realizou-se registro, para correção geométrica,

mediante vinte pontos para cada banda, por meio de arquivos vetoriais (formato shapefile) da

hidrografia e malha viária, disponibilizados pela ANA (2010) e IBGE (2012); e composição

colorimétrica para as bandas constituída em BGR, sendo as cores Blue (Azul), Green (Verde)

e Red (Vermelho) compondo as bandas 2, 3 e 4, respectivamente. A banda 8, pancromática,

foi utilizada para realizar a metodologia intitulada “Fusão”, a fim de melhorar a resolução

espacial das imagens para 15 metros.

A fusão é um método de apuramento da qualidade da resolução espacial, aliando a

gama de cores das bandas multiespectrais à qualidade de detalhamento da banda

pancromática, realizado neste trabalho por meio da técnica de processamento Intensidade-

Matiz-Saturação (IHS). O método de IHS é um dos mais utilizados devido a sua eficiência e

facilidade de implementação (TU et al., 2001, p. 720).

A técnica consiste em realizar uma combinação de imagens no sistema de

cor vermelho (R), verde (G) e azul (B), para produzir as componentes: intensidade

(I), que representa a energia total envolvida, matiz (H), que representa a cor

dominante ou a medida do comprimento de onda médio da luz que foi refletida ou

transmitida, e saturação (S), que expressa o intervalo de comprimento de onda ao

redor do comprimento de onda médio, no qual a energia é refletida ou transmitida.

Com a obtenção destas componentes, substitui-se a componente I pela imagem

pancromática, de melhor resolução espacial, no procedimento de retorno ao domínio

RGB. Desta maneira, a informação espectral da composição RGB é integrada à

informação espacial da banda pancromática (ADAMI et al., 2007, p. 531).

O recorte da área de estudo, no caso o perímetro urbano da cidade de Ji-Paraná, foi

realizado por meio do arquivo vetorial da área urbana, obtido pela dissolução dos setores

censitários urbanos. Posteriormente foi realizada a técnica de segmentação.

A segmentação de imagens tem por objetivo fragmentar uma região, em unidades

homogêneas, considerando algumas de suas características intrínsecas, como por exemplo, o

38

nível de cinza dos pixels, textura e contraste (SANTOS et al., 2010, p. 39). Foi realizada pelo

método do crescimento de regiões, avaliando uma similaridade 10 e a área de pixel 15. A

técnica de segmentação é precedida à realização da classificação.

A classificação utilizada foi a supervisionada por regiões pelo método Bhattacharya

com 95% de aceitação. Segundo Meneses e Almeida (2012), esse método mensura a distância

média entre as distribuições de probabilidades de classes espectrais, por meio de um

logaritmo que analisa a distância não euclidiana entre dois pontos; não realiza a classificação

de forma automática, exigindo assim, uma etapa de treinamento de acordo com as regras da

classificação supervisionada, sendo as amostras são as regiões formadas na segmentação.

Durante o processamento na fotointerpretação definiu-se que a classe:

“VEGETAÇÃO PRIMÁRIA” englobasse alvos com características arbustiva ou arbórea, com

maciços densos; “VEGETAÇÃO SECUNDÁRIA” sendo composta por vegetação rasteira ou

herbácea, basicamente do tipo pastagem; “URBANO” representa a parcela do solo

impermeabilizada, áreas residenciais e edificações; solo exposto correspondendo a bancos de

areia ou superfícies sem cobertura vegetal ou urbana; “ÁGUA” como a fração representada

por rios, igarapés, lagos, lagoas e espelhos d’água identificáveis.

Posteriormente foi realizado o Mapeamento de Classes, fazendo associação de

classes por tema, no qual as classes eram convertidas em arquivos vetoriais.

2.2.3 Dasimetria

Para a metodologia dasimétrica, fez uso dos softwares SPRING 5.2.2, MapWindow

4.8.6 da Open Source Project e gvSIG 1.10 da Fundação Plone na edição dos dados vetoriais,

através de atualização dos dados censitários e integração entre os dados de classificação e do

IBGE; e o ArcMap 10.2.2 versão trial da ENRI para edição e elaboração dos mapas temáticos.

Partindo do pressuposto de que a população habita somente a classe “URBANO”,

polígono retratando o uso e ocupação do solo pela população urbana com residências,

edificações, área impermeabilizada etc.; foi realizada a segregação da mesma, por meio do

software SPRING, exportando somente os polígonos dessa temática em formato shapefile.

No gvSIG 1.10, através da função Join, foi inserido os dados na tabela de atributos

do arquivo vetorial fornecido pelo IBGE, no caso os setores censitários da cidade de Ji-

Paraná, com o número de habitantes por setor no ano de 2010. E integração dos dados

vetoriais “URBANO” com os “CENSITÁRIOS”, por meio da ferramenta Intersect,

fornecendo uma nova área. Já no MapWindows criou um campo “AREA” calculando a nova

39

área gerada do setor censitário, e por meio da ferramenta Field Calculator obtendo a

densidade por setor censitário através da razão entre a população pela área do setor. No

ArcMap elaborou-se o mapa dasimétrico, este contendo as informações das densidades

demográficas dasimétrica de Ji-Paraná.

Após a geração do mapa dasimétrico da área de estudo foram selecionados 10 pontos

para coletas de água, escolhidos pelos diferentes classes de densidade demográfica,

objetivando a representação de todos seus diferentes níveis.

2.3 MONITORAMENTO DA QUALIDADE DA ÁGUA

Os pontos de coletas para análise da qualidade das águas no perímetro urbano de Ji-

Paraná (FIGURA 5) foram definidos após o processo de dasimetria, pois, para atender o

objetivo do trabalho seria necessário ter uma gama de valores distintos de densidade

demográfica, ou seja, foram geradas as classes a partir da amplitude da densidade

demográfica dasimétrica, delimitando um setor censitário por classe, sendo esses com a

presença de corpos hídricos superficiais. Os pontos amostrais foram posicionados por meio do

aparelho de Sistema de Posicionamento Global – GPS, modelo Garmin Etrex Vista.

Figura 5 – Posicionamento geográfico dos pontos de monitoramento, Ji-Paraná, 2013.

40

As informações de localização dos dez pontos de monitoramento selecionados estão

apresentadas na Tabela 4.

Tabela 4 – Informações dos pontos de monitoramento.

Ponto Nome corpo

hídrico Endereço

Coordenadas

geográficas

Largura (m)

seco / úmido

P1 Igarapé Riachuelo * Rua Dr. Osvaldo,

Bairro Primavera

61°56’02’’ W

10°53’23’’ S 4,90 / 8

P2 Igarapé Riachuelo * Rua Castelo Branco,

Bairro Riachuelo

61°55’43,8’’ W

10°53’41,5’’ S 2,36 / 3,4

P3 Igarapé Pintado * Entre ruas T6 e T7,

Bairro Nova Brasília

61°55’21’’ W

10°53’01’’ S 3 / 7

P4 Igarapé Água

Cristalina

Rua Angelim,

Bairro Valparaíso

61°54’34’’ W

10°52’28’’ S 2,5 / -

P5 Igarapé Água Bela Rua 6 de maio,

Bairro do Bosco

61°56’28’’ W

10°52’09’’ S 0,85 / 2,7

P6 Igarapé Águas

Quentes

Av. Dom Bosco,

Bairro Jardim

Aurélio Bernardi

61°57’18’’ W

10º51’52’’ S 8 / > 10 **

P7 Igarapé Dois de

Abril * Próximo a BR364

61°59’16’’ W

10°51’08’’ S 4,7 / 5,75

P8 Tributário do Ig.

Dois de Abril

Rua Vista Alegre,

Bairro Santiago

61°58’38’’ W

10°52’07’’ S 4,7 / > 10 **

P9 Tributário do Ig.

Dois de Abril

Rua 15 de

novembro, Bairro

Jardim Presidencial

61°58’18’’ W

10°52’14’’ S 0,7 / 3,5

P10 Igarapé Água Pura

Rua trinta e um de

março, Bairro

Jardim dos Migrantes

61°57’48’’ W

10°52’26’’ S 3 / 6

* Nome oficial do curso d’água é igarapé, conforme Lei municipal n° 1179, de 26 de julho de 2002, mas

cientificamente é denotado como rio (JI-PARANÁ, 2002).

** Área de zona de inundação, com larguras superiores a 10 metros em período chuvoso.

No dia 23 de novembro de 2013 foi realizada uma saída a campo para

reconhecimento dos pontos e confirmação dos mesmos por questões de viabilidade técnica e

de acessibilidade no local. Nas coletas e preservação das amostras de água foi utilizada a

metodologia descrita no Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater –

SM 1060 (APHA, 2005) e o Guia Nacional de Coleta e Preservação de Amostras (ANA,

2011). As saídas a campo eram às 8h00min, com uma duração média de 5 horas de coleta e

preferencialmente nas quintas-feiras, devido à necessidade de incubação de algumas amostras

em estufa durante cinco dias para análises de demanda bioquímica de oxigênio (DBO).

41

A série de dados da pesquisa corresponde a coletas mensais de água no período de

um ano, de novembro de 2013 a setembro de 2014 (TABELA 5).

Tabela 5 – Datas de coletas de amostras de água durante o período de monitoramento.

Número da coleta Data Período

01 25 e 28/11/13 Seco-úmido

02 19/12/13 Seco-úmido

03 14/02/14 Úmido

04 26/03/14 Úmido

05 24/04/14 Úmido-seco

06 05/06/14 Úmido-seco

07 18/08/14 Seco

08 04/09/14 Seco

Perfazendo oito coletas ao total, respeitando a sazonalidade dos corpos hídricos

urbanos durante todo o ano de monitoramento, visto que os resultados das variáveis a serem

analisadas variam de estação para estação. Os dados serão discutidos por período do ano,

sendo eles o seco-úmido, úmido, úmido-seco e seco.

2.4 ANÁLISES FÍSICAS, QUÍMICAS E MICROBIOLÓGICAS E CÁLCULO DO IQA

A qualidade dos corpos hídricos urbanos foi verificada por meio de análises físicas,

químicas e microbiológicas de águas. A saber: condutividade elétrica, coliformes totais,

coliformes termotolerantes (E. coli), turbidez, resíduos totais (sólidos totais), temperatura,

demanda bioquímica de oxigênio, fósforo total, nitrogênio kjeldahl total, oxigênio dissolvido

e potencial hidrogeniônico. Além desses, foi calculado o Índice de Qualidade de Águas

Superficiais (IQA).

2.4.1 Condutividade elétrica (CE)

Condutividade elétrica mede a capacidade que a água tem de transmitir corrente

elétrica e está diretamente relacionada à concentração de espécies iônicas dissolvidas,

principalmente inorgânicas (PROSAB, 2009a). Os valores de condutividade elétrica da água

foram apurados por meio do Condutivímetro portátil (modelo 2052, marca Amber Science

Eugene, Eugene/US) durante as 5 primeiras coletas, nas demais foi utilizado o

Condutivímetro de bancada (modelo 4510 Conductivity Meter, marca JENWAY, Essex/UK),

42

devido a problemas técnicos que o primeiro aparelho começou a apresentar. A unidade de

medida da condutividade elétrica é μS/cm (mS/m).

2.4.2 Coliformes termotolerantes (E. coli) e coliformes totais

As análises microbiológicas de coliformes termotolerantes e totais foram realizadas

no Laboratório de Limnologia e Microbiologia (LABLIM) do DEA, por meio da técnica da

Membrana Filtrante – SM 9222 (APHA, 2005). O meio de cultura ChromoCult® Coliform

Agar (marca Merck Millipore, Darmstadt/DE) foi preparado no máximo duas semanas antes

do uso, em um Enlemeyer com capacidade de 2000 mL sob um aquecedor Constant

Temperature Magnetic Sitter (modelo 78HW-1, marca Biomixer). Foi utilizado placas petri

de plástico de 49 mm de diâmetro (marca Prolab, São Paulo/BR), anteriormente esterilizadas

em luz Ultra Violeta (UV) através da Banca de Fluxo Laminar Vertical (modelo PCR2, marca

Pachane, Piracicaba/BR) durante 20 minutos, vertendo aproximadamente 2 mL do meio de

cultura nas plaquinhas e posteriormente expostas a luz UV por 25 minutos.

Todas as vidrarias e aparatos, como béquer, erlenmeyers, kitassato, filtro, pinças,

porta-filtro, galões de água destilada e ponteiras foram previamente autoclavadas em

Autoclave Vertical (modelo CS, marca Prismatec Autoclaves, Itu/BR). As alíquotas das

amostram eram diluídas em água destilada e autoclavada, como a primeira filtragem

apresentou intensos números de colônias, mostrou-se necessário realizar a diluição em série

almejando diluições com fatores de 1000x, 10.000x, 100.000x e até 1.000.000x. Após a

diluição a amostra era bombeada por meio de uma bomba de sucção (modelo DOA-P504-BN,

marca GAST, Benton Harbor/US), onde a amostra permeava uma membrana de acetato de

nitrato de 45 mm e com uma porosidade de 0,45 μm, no qual os coliformes eram retidos.

Posteriormente essa membrana era inserida nas plaquinhas com o meio de cultura e

encubadas em uma estufa Microprocessada para Cultura Microbiológica 60 °C (modelo SX

1.3 DTMC, marca Professional Line - Sterilifer, Diadema/BR) durante 24h2h sob uma

temperatura média de 35,5 ºC. Após período de incubação as Unidades Formadoras de

Colônias (UFC) eram contadas, sendo que as UFC de colorações roxa e azul representavam os

coliformes termotolerantes (E. coli) e os coliformes totais correspondiam as UFC tanto de

cores roxa, azul, vermelha e laranja. Em posse dos valores das UFC, ademais era multiplicado

pelo fator de diluição correspondente a cada ponto e amostra, resultado assim nos valores de

UFC/100 mL.

43

2.4.3 Turbidez

Sob recomendações da SM 2130 (APHA, 2005), a turbidez foi determinada o quanto

antes após a coleta, sendo condicionadas em frascos de polietileno preservada em caixas

térmicas até o laboratório. Os valores das amostras foram obtidos por meio do Turbidímetro

de bancada (modelo TB1000, marca MS Tecnopon, Piracicaba/BR), pelo método

Nefelométrico, aparelho calibrado momentos antes do seu uso em todas as coletas. O valor da

variável expresso em Unidade Nefelométrica de Turbidez (NTU).

2.4.4 Resíduos totais / sólidos totais

A aferição dos valores de Resíduos Totais foi realizada conforme NBR 10664

(ABNT, 1989), Método Gravimétrico. Inicialmente as águas capilares das cápsulas de

evaporação (cadinhos de porcelana) são evaporadas em uma estufa de esterilização (modelo 5,

marca Brasdonto) e transferidas para um dessecador até seu esfriamento, depois as cápsulas

são pesadas em uma balança analítica (modelo LA230S, marca Sartorius, Bradford/UK) com

precisão de 0,1 mg. Após a pesagem e o registro dos cadinhos com “peso seco”, é transferida

uma alíquota previamente homogeneizada de 50 mL e novamente os cadinhos são encubados

na estufa durante um período de 24 h sob uma temperatura constante de 103 a 105 °C. Após

esse tempo de encubação, os cadinhos são novamente pesados e seus valores registrados, o

cálculo para determinar os valores de resíduos totais se perfez através da Equação 1.

𝑅𝑇 =(𝑀2−𝑀1) ∗ 1000

𝑉 (1)

Onde:

RT = resíduo total, em mg/L;

M2 = massa da cápsula com resíduo total, em mg;

M1 = massa da cápsula vazia, em mg;

V = volume da amostra, em mL.

2.4.5 Temperatura

Conforme SM 2550 (APHA, 2005), para mensurar a temperatura a recomendação

não é muito rígida, podendo ser realizada com um termômetro de mercúrio, com escala

graduada de no mínimo 0,1 °C, e medida diretamente no corpo hídrico. A temperatura dos

44

corpos hídricos foi apurada nas duas primeiras coletas através do termômetro de mercúrio de

imersão total (marca Incoterm, São Paulo/BR). Nas demais coletas essa variável pode ser

mensurada por meio da sonda de OD (modelo 1300, marca HOMIS, São Paulo/BR), não

apresentando diferença expressiva entre os dois métodos.

2.4.6 Demanda bioquímica de oxigênio (DBO5,20)

Para obtenção dos dados de demanda bioquímica de oxigênio da primeira coleta foi

utilizado a metodologia DBO5,20, método da incubação sem diluição, conforme instruções da

NBR 12614 (ABNT, 1992a), que consiste na determinação do OD por titulação após a coleta

e a determinação do OD residual após uma incubação de 5 dias sob uma temperatura

controlada de 20 °C em uma Incubadora DBO (modelo B.O.D.411D, marca Nova Ética,

Vargem Grande Paulista/BR), sendo o resultado a diferença entre os dois valores. Os dados da

primeira coleta apresentaram problemas, não havendo OD residual após os 5 dias de

incubação. Apresentando assim a necessidade de revisão na literatura e alteração do método.

Observou-se então a necessidade de realizar diluição da amostra em água previamente aerada,

também pela NBR 12614 e APHA (2005). Portanto, antes da coleta a água destilada era

aerada de 3 a 5 horas com ar comprimido limpo por meio de uma bomba de ar.

Empós esse período de aeração, a água deve ficar em descanso por trinta minutos,

evitando assim supersaturação. O pH da amostra interfere no comportamento dos micro-

organismos, devendo então permanecer entre 6,5 e 7,5, portanto, é necessário adicionar na

água aerada as soluções: sulfato de magnésio, solução-tampão de fosfato, cloreto de cálcio e

cloreto férrico; sendo 1 mL de cada solução por litro de água aerada.

Posteriormente era determinado o OD(1) da água aerada, transferida para os frascos

de DBO de vidro e uma alíquota de 4 mL da amostra bruta era diluída nos recipientes e

incubada por 5 dias, após este prazo era determinado o OD(5) residual. Os valores de OD(1) e

OD(5) foram inseridos na Equação 2 para o cálculo da DBO.

𝐷𝐵𝑂 = (𝑂𝐷1 − 𝑂𝐷5) ∗ 𝑑 (2)

Onde:

DBO = demanda bioquímica de oxigênio, em mg/L

OD1 = oxigênio dissolvido inicial em mg/L, determinado antes da incubação

OD5 = oxigênio dissolvido em mg/L, determinado após 5 dias de incubação a 20 °C

d = volume do frasco de DBO, em mL / volume da amostra utilizado, em mL

45

2.4.7 Fósforo total

Para a determinação dos valores de fósforo total foi utilizado a NBR 12772 (ABNT,

1992b). A amostra era destilada com solução de persulfato ácido, convertendo assim todas as

formas de fósforo em ortofosfato. Ademais, era transferida uma amostra de 50 mL e

adicionado solução indicadora de fenolftaleína e adicionado 10 mL de reagente combinado

(ácido ascórbico), agitando e homogeneizando a amostra. Após um tempo de espera entre no

mínimo 10 e no máximo 30 minutos, era realizada a leitura de absorbância do azul a 880 nm

em um espectrofotômetro anteriormente calibrado com soluções “branca” e de diversas

concentrações gerando a curva de calibração.

2.4.8 Nitrogênio total kjeldahl (NTK)

Os dados de nitrogênio kjeldahl total foram obtidos por Titulometria, NBR 13796

(ABNT, 1997). A amostra de 50 mL era transferida para um destilador Kjeldahl e destilada

através de solução de destilação (sulfato de potássio, ácido sulfúrico e sulfato de mercúrio).

Digeridas até redução de metade do seu volume, e depois por mais 30 minutos até alteração

de sua cor para incolor ou amarela. Depois é esfriada e adicionada água destilada, em seguida

adicionando soluções de hidróxido e tiossulfato de sódio. Após esse processo, a amostra é

destilada novamente e coletado um volume do destilado, essa alíquota é recolhida em solução

de ácido bórico e depois titulada com ácido sulfúrico, sendo a quantidade gasta para retornar o

pH da solução de ácido bórico ao seu valor original o valor de nitrogênio kjeldahl total.

2.4.9 Oxigênio Dissolvido (OD)

Nas duas primeiras análises o oxigênio dissolvido foi obtido por titulação por meio

da metodologia de Winkler Modificado - NBR 10559 (ABNT, 1988), com amostras em

triplicata coletadas em frascos de DBO de vidro neutro com capacidade de 60-70 mL, de

tampa esmerilhada e com selo d’água. O OD das amostras era fixado in loco através de 250

μL das soluções sulfato manganoso e iodeto-azida alcalino, respectivamente.

Posteriormente, em laboratório, era adicionado 0,5 ml de ácido sulfúrico com

concentração de 50%, para digestão do material precipitado; transferido uma alíquota de 50

mL para um erlenmeyer de volume de 250 mL; adicionando 3 gotas de amido na vidraria,

com vista a adicionar coloração azul à amostra; e por meio de uma pipeta volumétrica de 20

46

mL com solução de tiossulfato de sódio (0,0125 mol/L) era realizada a titulação, no qual o

ponto de virada, a transformação colorimétrica da alíquota de cor azul para incolor, fornecia o

volume gasto de titulado. Sendo assim, o OD é expresso pela Equação 3.

𝑂𝐷 =𝑉1∗𝑁∗8000

𝑉2 (3)

Onde:

OD = Oxigênio dissolvido ou O2, em mg/L;

V1 = volume de tiossulfato de sódio gasto na titulação, em mL;

V2 = volume da amostra titulada, em mL;

N = normalidade da solução de tiossulfato de sódio.

No mês de fevereiro o Departamento de Engenharia Ambiental (DEA) adquiriu uma

Sonda Medidora de Oxigênio Dissolvido (modelo 1300, marca HOMIS, São Paulo/BR),

permitindo assim a mensuração por sondagem do oxigênio dissolvido das águas in loco. Em

laboratório foi testado a diferença dos resultados entre a metodologia de titulação e por

sondagem em águas destiladas e aeradas, não apresentando uma amplitude nos valores

expressivos.

2.4.10 Potencial hidrogeniônico (pH)

O pH foi mensurado em campo através do pHmetro portátil (modelo Orion 250A,

marca Thermo Electron Corporation, Fitchburg/US), almejando durante as análises o ponto

médio entre as calhas dos corpos d’águas e evitando zonas sem movimentação hídrica, devido

a maiores concentrações de óleos e graxas, que possam interferir nos resultados.

2.4.11 Índice de Qualidade das Águas (IQA)

Para o cálculo do Índice de Qualidade das Águas Superficiais (IQA) foi adotado os

parâmetros e condições sugeridos pela Agência Nacional de Águas (ANA, 2005), que é

composto por nove variáveis: coliformes termotolerantes, turbidez, resíduos totais, variação

de temperatura, demanda bioquímica de oxigênio (DBO), fósforo total, nitrogênio total,

oxigênio dissolvido de saturação (OD%) e potencial hidrogeniônico (pH). Cada variável

possui um peso no cálculo do IQA, seus valores estão apresentados na Tabela 6.

47

Tabela 6 – Variáveis físico-químicas e microbiológicas e seus pesos para cálculo do Índice de

Qualidade das Águas (IQA).

VARIÁVEIS PESO (w)

Oxigênio dissolvido de saturação (OD%) 0,17

Coliformes termotolerantes 0,15

Potencial hidrogeniônico (pH) 0,12

Demanda bioquímica de oxigênio (DBO) 0,10

Variação da temperatura (ΔT) 0,10

Nitrogênio total 0,10

Fósforo total 0,10

Turbidez 0,08

Resíduo total 0,08

Fonte: ANA (2005).

Os valores de oxigênio dissolvido de saturação (OD%) foram obtidos por meio dos

dados de oxigênio dissolvido, temperatura e altitude local. Para o cálculo do OD% foram

utilizadas as recomendações da NBR 10559 (ABNT, 1988), quanto a Equação 4.

𝑂𝐷% =𝑂𝐷 ∗ 101325 ∗ 100

𝑂𝐷𝑠 ∗ 𝑃𝐿 (4)

Onde:

OD% = índice de saturação do oxigênio dissolvido expresso em porcentagem;

OD = oxigênio dissolvido da amostra, em mg/L;

ODs = oxigênio dissolvido na saturação à temperatura local (Tabela 2 – NBR

10559), em mg/L;

PL = Pressão barométrica local (Pa).

Para os dados de variação da temperatura (ΔT) é necessária a identificação de todas

as fontes pontuais potencialmente degradadoras do corpo hídrico e aferir a temperatura antes e

depois, avaliando a alteração da temperatura. Conforme Borges (2009), “esta variável leva em

consideração características de corpos d’água e variações climáticas dos EUA, além de que os

ambientes aquáticos norte americanos recebem grandes quantidades de cargas com

temperaturas elevadas. Assim, as equações dessas variáveis não condizem com a realidade

brasileira, considerando que a variação de temperatura de equilíbrio é próxima de zero”.

Portanto, para essa variável a constante de variação é igual à zero.

O nitrogênio total (NT) é a somatório dos valores de nitrogênio total kjeldahl

(amoniacal + nitrogênio orgânico), nitritos e nitratos. Para os valores de NT nos cálculos de

IQA foram considerados os valores de nitrogênio total kjeldahl (NTK), pois as análises de

48

nitrito e nitrato não foram realizadas por questões de inviabilidade técnico-econômicas dos

laboratórios da instituição. Segundo von Sperling (2005), em cursos d’águas com poluições

recentes a composição de nitrogênio do meio é basicamente de nitrogênio amoniacal e

orgânico, ou seja, NTK; águas em estágio de poluição intermediária o NT é constituído de

NTK, nitrito (em menores concentrações) e nitratos; e na composição de esgotos domésticos

brutos o NT é essencialmente composto por NTK, sendo a fração de composição dos NOx

(nitritos e nitratos) desprezível. Portanto, a substituição do NTK pelo NT não comprometerá

os cálculos do IQA, haja vista que o NT é composto quase integralmente por NTK.

As curvas de qualidade de cada parâmetro estão apresentadas na Figura 6.

Figura 6 – Curvas médias de variação dos parâmetros de qualidade das águas para o cálculo do IQA. Fonte: IMAP (2003) e ANA (2005).

49

Os dados coletados em campo e obtidos por meio da Figura 6, que relaciona os dados

com o valor de ‘q’, serão utilizados para o cálculo do IQA (EQUAÇÃO 5).

𝐼𝑄𝐴 = ∏ 𝑞𝑖𝑤𝑖𝑛

𝑖=1 (5)

Em que:

IQA = variação entre 0 e 100, os valores de classificação variam entre estados,

portanto, foi utilizado a faixa de classes da CETESB (São Paulo) que é referência nacional

destes estudos, classificando a água em Péssima (0-19), Ruim (20-36), Razoável (37-51), Boa

(52-79) ou Ótima (80-100);

qi = qualidade referente a cada parâmetro, obtido através de dados da ANA (2005);

wi = peso concernente a cada parâmetro, valor fixado conforme Tabela 6.

2.5 AGRUPAMENTO E ANÁLISE ESTATÍSTICA DOS DADOS

Os dados foram tabulados em planilhas eletrônicas no software Excel versão

Professional Plus 2010 da Microsoft, sendo agrupados temporalmente (período úmido,

úmido-seco, seco, seco-úmido), com análises de estatística descritiva (gráficos, médias e

desvio padrão) e estatística inferencial (intervalos de confiança, correlação e regressão). Foi

utilizado ainda o software Action 2.7 da Estatcamp, como suplemento do Excel, para

aplicação dos testes estatísticos.

Para verificar a diferença dos dados entre os períodos do ano, foi aplicado o teste

não-paramétrico Kruskal-Wallis a nível de significância de 5% (α = 0,05). Conforme Kruskal

e Wallis (1952, p. 591), sendo utilizado para testar a “hipótese nula de que todas as

populações possuem funções de distribuição iguais contra a hipótese alternativa de que ao

menos duas das populações possuem funções de distribuição diferentes”.

Ao tocante a correlação, segundo Crespo (2002), a mesma consiste em verificar se

existe alguma relação entre as variáveis e qual o grau desta relação, sendo essa relação de

natureza quantitativa. O método usualmente conhecido para medir a correlação entre duas

variáveis é o Coeficiente de Correlação Linear de Pearson, também conhecido como

Coeficiente de Correlação do Momento Produto (SCHULTZ e SCHULTZ, 1992).

A correlação é interpretada por meio do valor de “r”, que varia de -1 a +1. Valores de

“r” negativos indicam associação negativa entre as variáveis, e valores positivos indicam

50

associação positiva entre as variáveis. Já valores de “r” nulos (0) indicam não associação entre

as variáveis analisadas. A magnitude dessa associação é apresentada na Tabela 7.

Tabela 7 – Valores de interpretação para o coeficiente de correlação (r).

Valor de r (+ ou -) Interpretação

0,00 a 0,19 Uma correlação bem fraca

0,20 a 0,39 Uma correlação fraca

0,40 a 0,69 Uma correlação moderada

0,70 a 0,89 Uma correlação forte

0,90 a 1,00 Uma correlação muito forte

Fonte: Adaptado de Shimakura (2006).

Para descrever a relação entre a variável independente (densidade demográfica) e as

dependentes (parâmetros de qualidade da água) se fez uso da regressão por meio de modelos

de regressão. Os modelos de regressão utilizados para a obtenção do coeficiente de

determinação foram: linear, logarítmico, potência e exponencial. Foram aplicados diferentes

tipos de coeficiente de determinação com o intuito de encontrar aquele que melhor explicasse

o comportamento de relação entre as variáveis.

Como pressuposto para confiabilidade dos dados de estatística inferencial, foi

aplicado o teste de normalidade pelo método Shapiro-Wilk, com nível de significância

superior a 0,05.

3 RESULTADOS E DISCUSSÃO

3.1 USO E COBERTURA DO SOLO

A partir das imagens de satélite e por meio das técnicas de geoprocessamento foi

elaborado o mapa de classificação do uso e ocupação do solo no perímetro urbano de Ji-

Paraná (FIGURA 7).

Figura 7 – Uso e ocupação do solo na cidade de Ji-Paraná, 2013.

A área em estudo possui aproximadamente 114 km², sendo composta quase

integralmente em classes do tipo: vegetação primária (19,3%), vegetação secundária

(47,65%), urbano (28,6%), solo exposto (0,93%) e água (3,52%).

Há de se considerar o baixo índice de vegetação primária, principalmente dentro da

classe urbana, evidenciando poucas áreas verdes para o lazer da população ji-paranaense.

Alguns benefícios provenientes dessas áreas verdes são redução de ruídos e poluição

atmosférica, melhoria no microclima, áreas de lazer, melhoria na estética da cidade, habitats

para fauna silvestre, mitigação de danos oriundos de chuvas torrenciais (ASP, 2012;

MASCARÓ; MASCARÓ, 2002; SALVI et al., 2011;). Cabe ressaltar, conforme Souza et al.

52

(2011), que esses espaços urbanos devem apresentar boa diversidade de espécies, respeitando

os valores culturais, ambientais e de memória da cidade.

Em contraponto, é expressiva a área de vegetação, sendo duas vezes e meia superior

a vegetação primária. Segundo Alves et al. (2007), a cobertura vegetal auxilia na maior taxa

de infiltração de água no solo em razão da influência que essa exerce sobre as propriedades

físicas do solo. Mancuso et al. (2014), em estudo sobre taxas de infiltração em diferentes tipos

de cobertura no solo em áreas urbanas, constatou que a vegetação rasteira, quando comparada

com vegetação arbórea ou arbustiva, possui menor taxa de infiltração, alcançando índices em

média quatros vezes inferiores.

Menores taxas de infiltração favorecem o deflúvio, principalmente em chuvas

atípicas, consequentemente, propicia a lixiviação de matéria orgânica e de poluentes para os

corpos hídricos superficiais.

A Figura 8 retrata o arranjo espacial da população na cidade de Ji-Paraná,

representando aproximadamente 29% da área total do perímetro urbano, ou seja, 33 km² de

área impermeabilizada. Observa-se uma adjunção mais acentuada sobre corpos hídricos

superficiais por áreas impermeabilizadas nos núcleos urbanos, enquanto esse aspecto é menos

presente nas periferias do perímetro urbano. Essa questão é relevante por refletir na qualidade

da água de rios urbanos, de acordo com Araújo et al. (2000, p. 21), “áreas impermeáveis como

telhados, passeios, ruas, estacionamentos e outros, alteram as características de volume e

qualidade do ciclo hidrológico, trazendo como resultado o aumento das enchentes urbanas e a

degradação da qualidade das águas pluviais”, por conseguinte desaguadas em cursos d’água.

53

Figura 8 – Distribuição espacial da população na cidade de Ji-Paraná, 2013.

Problemas recorrentes na cidade de Ji-Paraná são casos de alagamentos e inundação

durante período de intensa precipitação (BRITO, 2010; GLOBO, 2013; LUIZ, 2011;

NEWSRONDONIA, 2014). Esses registros na referida cidade são decorrentes da parcela

impermeabilizada e da estreita proximidade dos núcleos populacionais com os corpos

hídricos, principalmente com o rio Machado e o igarapé Dois de abril, paralelamente a uma

drenagem pluvial ineficiente, gerando transtornos sociais, ambientais e econômicos. Estudos

associam problemas de alagamentos e inundações a casos de agravos e doenças de veiculação

hídrica e de proliferação de vetores (BARCELLOS et al., 2009; FREITAS; XIMENES, 2012;

GUIMARÃES et al., 2014; OLIVEIRA et al., 2012).

Ainda sobre a Figura 8, um impacto decorrente de intensas áreas impermeabilizadas

e contíguas é a formação de ilhas de calor. SOUZA (2005) pondera que as cidades mal

planejadas sofrem graves problemas com esse fenômeno, com ocorrência em locais com

excessiva quantidade de construções, adensamento populacional, poluição atmosférica e baixa

concentração de áreas verdes. Costa et al. (2010) registraram temperaturas médias na

superfície do perímetro urbano entre 21 e 23 °C em áreas vegetadas, enquanto zonas muito

impermeabilizadas e edificadas apresentaram valores superiores as médias de 41 e 44 °C.

54

O Novo Código Florestal, Lei nº 12.651, de 25 de maio de 2012, que dispõe sobre a

vegetação nativa, determina uma largura de 30 metros em cada margem de APPs nas matas

ciliares de cursos d’água com largura inferior a 10 metros e em nascente um raio mínimo do

olho d’água de 50 metros. Face ao exposto, em conjunto com a Tabela 4, foi elaborado o

mapa das formas de uso do solo e da cobertura da superfície nas matas ciliares das nascentes,

rios e igarapés urbanos ji-paranaenses (FIGURA 9).

Figura 9 – Uso e ocupação nas matas ciliares do perímetro urbano de Ji-Paraná, 2014.

Observa-se um descumprimento legal no uso do solo dentro das faixas delimitadas

como matas ciliares, com vegetação do tipo rasteira (FIGURA 9A) principalmente em APPs

mais afastadas dos núcleos urbanos, intensa presença de superfícies impermeabilizadas

(FIGURA 9B), fato esse evidenciado também no entorno das nascentes (FIGURA 9 – C). Em

termos percentuais, as matas ciliares em estudo são compostas basicamente por classes dos

tipos vegetação primária (43,2%), vegetação secundária (40%) e urbano (16,8%).

Para Naiman e Decámps (1987), matas ciliares são zonas de interface de difícil

precisão na sua delimitação, pois a heterogeneidade é expressa em uma variedade de

estratégias de história de vida e padrões de sucessão, enquanto os atributos funcionais

55

dependem não só da composição da comunidade, mas também da configuração do ambiente.

As mesmas têm a capacidade de contenção da erosão e assoreamento dos rios, de controle da

qualidade da água e na sua temperatura (CORRELL, 1999; NAIMAN; DECÁMPS, 1987).

Para Oliveira (2010), essas áreas possuem a importante função de regular a geração de energia

e de nutrientes de um ecossistema terrestre para um aquático.

Sobre a distribuição demográfica em estudo, a cidade de Ji-Paraná possui uma

densidade demográfica dasimétrica (FIGURA 10) mínima de aproximadamente 73 e máxima

de 7049 habitantes por quilômetro quadrado, subdividindo assim em 11 classes com uma

amplitude de 700 habitantes cada. Como esperado, os setores censitários mais densos e

homogêneos se encontram no centro do perímetro urbano, enquanto os setores periféricos

compreendem os setores mais fragmentados e menos densos.

Figura 10 – Mapa de densidade demográfica dasimétrica da cidade de Ji-Paraná, 2013.

A densidade demográfica dos setores censitários selecionados para a amostragem da

qualidade da água dos corpos hídricos urbanos está apresentada na Tabela 8.

56

Tabela 8 – Densidade demográfica dasimétrica dos pontos de coleta.

Ponto Densidade demográfica dasimétrica (hab/km²)

1 3005

2 2759

3 4648

4 3767

5 4372

6 848

7 186

8 1567

9 5439

10 5979

Como já discutido, os setores periféricos possuem uma menor densidade

demográfica, como é o caso do Ponto 6 (848 hab/km²) e Ponto 7 (186 hab/km²), isso é

justificado pelo fato de serem setores censitários mais novos e possuírem características mais

rurais. Enquanto que setores mais densos, a exemplo o Ponto 9 (5439 hab/km²) e Ponto 10

(5979 hab/km²), se localizam mais próximos ao núcleo populacional.

Em trabalhos de Eicher e Brewer (2001), Mennis e Hultgren (2006) e Da Rocha e

Santos (2013) esse comportamento foi encontrado, sendo também o esperando, pois,

conforme Eicher e Brewer (2001), a dasimetria retrata dados de área quantitativos usando os

limites da divisão da área mapeada em zonas de relativa homogeneidade, com o objetivo de

melhor retratar a superfície estatística subjacente, e as áreas nos entornos do perímetro urbano

possuem classes mais heterogêneas, sendo descartadas durante o processamento.

Estudos de densidade populacional são extremamente importantes, pois trazem

informações da dinâmica da população no tempo, no espaço e suas características, conforme

IBGE (2010b) essas informações reveladas pelo censo demográfico são fonte de dados

relevante que o governo federal faz uso para transferir recursos para os municípios e estados

com a finalidade de subsidiar políticas públicas de saúde, educação, habitação, e

representação política.

O Quadro 1 apresenta as alterações nos aspectos ambientais dos cursos d’água e do

seu entorno.

57

Quadro 1 – Alterações nos aspectos ambientais nos pontos de coletas durante o período de

monitoramento na cidade de Ji-Paraná/RO.

Ponto

Alterações

nos aspectos

ambientais

Registros Fotográficos

Novembro/2013 Agosto e setembro/2014

1

Alteração na cor

do corpo

hídrico; retirada

vegetação ciliar

e compactação

do solo

2

Desenvolvimento

da vegetação

ciliar

3

Considerável

alteração da cor

do corpo

hídrico;

presença de

sedimentos e

crescimento de

vegetação

no canal

4

Alteração da cor

do corpo hídrico;

crescimento

vegetação dentro

corpo hídrico

5

Crescimento de

vegetação dentro

do corpo hídrico;

formação bancos

de sedimentos

58

Continuação... Quadro 1 – Alterações nos aspectos ambientais nos pontos de coletas durante o

período de monitoramento na cidade de Ji-Paraná/RO.

Ponto

Alterações

nos aspectos

ambientais

Registros Fotográficos

Novembro/2013 Agosto e setembro/2014

6 Crescimento da

vegetação ciliar

7

Alteração na cor

do corpo hídrico;

desenvolvimento

de vegetação

aquática

8

Retirada

vegetação ciliar;

elevada

alteração na cor

do corpo

hídrico; possível

eutrofização

9

Retirada da

vegetação ciliar;

elevada

alteração na cor

da água

10

Alteração na cor

do corpo hídrico;

possível

eutrofização;

desenvolvimento

da vegetação

ciliar

Fotos: O autor e Emeline C. G. de Moura.

59

Analisando o Quadro 1, nota-se um aumento na cobertura vegetal ciliar nos pontos 2,

3, 4, 5, 6 e 7, enquanto nos pontos 1, 8 e 9 foi registrada supressão da vegetação por ação

antrópica. Outro aspecto comumente observado foi a alteração na cor da água, com

características mais turvas no período seco-úmido, devido ao início do regime de chuvas e

transporte de sedimentos para o corpo hídrico; enquanto no período de seca a água apresentou

caráter mais límpido, a exceção dos pontos 8 e 10, com indícios de eutrofização devido a

elevada proliferação de algas, apesar de não ser tão perceptível a constatação pelas imagens.

A Figura 11 retrata os aspectos ambientais evidenciados nas circunvizinhanças dos

pontos monitorados durante as coletas de amostras de água.

Figura 11 – Aspectos ambientais antrópicos registrados no entorno e nos cursos d’água, 2013-2014.

Os aspectos mais recorrentes foram: ligações clandestinas de descarte de efluentes

domésticos in natura, moradias em áreas irregulares (APPs), descarte de resíduos sólidos,

lançamento de efluentes em redes pluviais e diretamente nos corpos hídricos, despejo de

resíduos de construção civil e descarte de embalagens de agrotóxicos nos canais. A moradia

em áreas de risco e os descartes de resíduos sólidos e esgoto sanitário foram aspectos

registrados em quase todos os pontos do monitoramento. Os aspectos expostos na Figura 11

podem estar intimamente relacionados com a qualidade das águas superficiais da cidade.

60

3.2 QUALIDADE DAS ÁGUAS SUPERFICIAIS URBANAS

3.2.1 Condutividade elétrica

A condutividade elétrica apresentou as seguintes médias e desvios padrão em μS/cm:

216,793,5 (seco-úmido), 192,969,2 (úmido-seco) e 244,2114,7 (seco); e uma média geral

de 220,796,3 μS/cm, com um intervalo de confiança de 26,7. Os dados médios por período e

ponto monitorado estão apresentados na Figura 12. Não houve monitoramento desta variável

no período úmido por problemas no aparelho.

Figura 12 – Dados médios de condutividade elétrica (μS/cm) por período do ano.

Percebe-se que não houve grandes variações temporalmente, a exceção do Ponto 8

no período seco. O teste de Kruskal-Wallis não apontou diferenças nas comparações

múltiplas, sendo as diferenças observadas por vez baixas em contraponto com a diferença

crítica (TABELA 9).

0

100

200

300

400

500

600

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Co

nd

uti

vid

ade

Elé

tric

a (u

S/cm

)

Pontos amostrais

Seco-úmido Úmido-seco Seco

61

Tabela 9 – Comparações múltiplas dos dados de condutividade elétrica entre os períodos do ano pelo

método de Kruskal-Wallis (n = 20, por período).

Fatores comparados Diferença

observada

Diferença

crítica Diferença

Seco - Seco-úmido 1,15 13,51 Não

Seco - Úmido-seco 3,52 13,51 Não

Seco-úmido - Úmido-seco 4,68 11,04 Não

Apesar de não haver diferenças entre os conjuntos dos dados, CETESB (2009)

enfatiza que valores acima de 100 μS/cm denotam ambientes impactados, no qual todos os

pontos monitorados ultrapassaram esse limite, mesmo que os Pontos 6 e 7 registrarem valores

inferiores nos períodos seco-úmido e úmido-seco.

A condutividade elétrica tem sido regularmente usada como um indicador de

contaminação dos rios por esgotos domésticos em razão do seu conteúdo de sais minerais

(BOLLMANN, 2003, p. 94). Em um comparativo entre rios urbanos e rurais, Ternus et al.

(2011), caracteriza rios urbanos com elevada condutividade elétrica devido a maior presença

de ações antrópicas.

Em estudos da qualidade da água da bacia hidrográfica do igarapé Dois de Abril, na

cidade de Ji-Paraná, Bezerra (2013) registrou valores de condutividade elétrica similares, com

valores médios na faixa de 100 a 300 μS/cm, com declínio nos valores nos meses de outubro

para abril (período seco-úmido até úmido-seco). Valores semelhantes também foram

encontrados por Butzke (2013) na microbacia do igarapé Pintado, na cidade de Ji-Paraná.

3.2.2 Coliformes totais

O conjunto de dados de coliformes totais apresentou as médias e desvios padrão em

UFC/100 mL de: 701.8001.284.000 (seco-úmido), 3.017.5007.866.063 (úmido),

163.900198.815 (úmido-seco) e 539.000784.574 (seco); e uma média geral de

1.105.5505.534.280 UFC/100 mL, com um intervalo de confiança de 1.121.730, os

coliformes totais apresentaram uma elevada dispersão dos seus dados, sendo justificado pela

variação espacial e temporal (FIGURA 13). Vale ressaltar que o período seco foi representado

por uma coleta (setembro), pois o meio de cultura para análise do mês de agosto apresentou

problemas, sendo preferível o seu descarte devido à confiabilidade dos dados.

62

Figura 13 – Dados médios de coliformes totais (UFC/100 mL) por período do ano.

O elevado desvio padrão é decorrente da disparidade nos dados tanto por pontos,

quanto em relação aos períodos. Os valores obtidos de coliformes totais apresentaram

comportamento de redução nos seus valores em relação ao período apenas nos pontos 2 e 4, e

com limites máximos no período úmido (Pontos 3, 5, 6 e 10) e no período seco-úmido (Pontos

1, 2, 4 e 7), podendo também sofrer influência da precipitação e lixiviação. A intensa elevação

nos valores dos Pontos 1 e 8 no período de seca pode ser reflexo da supressão da vegetação

nativa (QUADRO 1), contribuindo para o aporte de matéria orgânica para o leito, segundo

SAMAE (2008), “os coliformes totais são associados à decomposição da matéria orgânica,

em águas com alto teor de material orgânico, solo ou vegetação em decomposição”.

Na análise comparativa dos conjuntos de dados por períodos, estatisticamente não

foram identificadas diferenças significativas (TABELA 10), mas a comparação entre os

períodos úmido e úmido-seco apresentou uma diferença muito próxima à crítica.

63

Confrontando esse dado com a Figura 13 verifica-se que 90% dos pontos monitorados

tiverem redução nos valores entre os períodos úmido e úmido-seco.

Tabela 10 – Comparações múltiplas dos dados de coliformes totais entre os períodos do ano pelo

método de Kruskal-Wallis (n = 20, por período *).


observada

Diferença

crítica Diferença

Seco-úmido - Seco 4,48 20,79 Não

Seco-úmido - Úmido 6,98 16,98 Não


Seco - Úmido 11,45 20,79 Não


Úmido - Úmido-seco 16,18 16,98 Não * A exceção do período seco, com n = 10.

A presença dos coliformes totais, assim como os de E. coli, não assegura poluição

via fecal, mas apesar disto eles também são utilizados como indicadores desta na água

(CHAGAS et al., 1981; LEMOS et al., 2010; PORTO et al., 2011), especialmente quando

expressam elevadas densidades, evidenciando uma grande probabilidade de poluição fecal.

Von Sperling (2005) pondera que a concentração de coliformes totais em esgoto

bruto é de 106-10

9 org/100 mL, comparando essa concentração com alguns pontos

monitorados, cinco deles apresentaram valores nesta faixa (Pontos 1, 3, 5, 8 e 10), indicando

possível poluição por efluentes sanitários.

3.2.3 Coliformes termotolerantes (E. coli)

As médias e desvios padrão do conjunto amostral das análises de E. coli em UFC/100

mL foram: 154.050289.362 (seco-úmido), 495.0501.322.630 (úmido), 41.35033.678

(úmido-seco) e 42.19070.711 (seco); e uma média geral de 183.160907.319 UFC/100 mL,

com um intervalo de confiança da média de 198.821, demonstrando uma elevada dispersão

nos dados, esse comportamento é elucidado pela Figura 14, onde os dados apresentam

grandes variações espacial e temporal. Por questões de confiabilidade na representatividade

dos dados, assim como os de coliformes totais, o período seco só é representado por uma

coleta, a de setembro.

64

Figura 14 – Dados médios de coliformes termotolerantes (E. coli) (UFC/100 mL) por período do ano.

As análises microbiológicas caracterizaram a presença de E. coli em quase todos os

pontos e coletas, em todos os períodos analisados, a exceção dos Pontos 6 e 7 (período seco-

úmido e úmido-seco). O Ponto 3 (igarapé Pintado) apresentou a maior densidade de colônias,

atingindo uma ordem de milhões de UFC em 100 mL da amostra. Os maiores valores foram

determinados no período úmido (70% dos pontos), em contrapartida 90% dos pontos

apresentaram os menores valores nos períodos seco e úmido-seco, essa observação é

corroborada por Oliveira e Cunha (2014), que identificaram uma correlação entre precipitação

e valores de E. coli em r = 0,777 (p < 0,05).

Esses fatores permitem inferir uma relação da lixiviação de dejetos com o período do

ano. Para González et al. (1982) e Sottoriva e Garcias (2011) a precipitação e o escoamento

superficial favorecem o transporte de coliformes para corpos d’água, que na maioria dos casos

são oriundos de fezes humanas e de animais (domésticos e rurais). Apesar da presença de E.

coli não ser necessariamente de origem fecal, é muito difundido seu uso como indicador de

contaminação fecal, principalmente quando seus valores são elevados.

Cabe destacar ainda que efluentes sanitários brutos, conforme von Sperling (2005),

possuem elevada concentração de coliformes termotolerantes (105-10

8 org/100 mL), e

65

comparando essa concentração com alguns pontos monitorados, onde cinco pontos (1, 3, 5, 8

e 10) se encontram nesta faixa, pressupõe-se uma elevada presença de efluentes sanitários.

Salienta-se que esses elevados valores de micro-organismos podem ter origem de

poluição difusa (lixiviação das vias e ligações clandestinas em galerias pluviais), ou de

poluição pontual (descarte in natura de efluentes).

Ainda quanto à comparação dos dados por períodos, o teste de Kruskal-Wallis

(TABELA 11) não identificou diferenças significativas entre os conjuntos, com a maior

diferença observada entre o período seco e úmido, colaborando para a discussão anterior.

Supõe-se que a grande variação espacial em todos os períodos possa ter influenciado esse

resultado.

Tabela 11 – Comparações múltiplas dos dados de coliformes termotolerantes (E. coli) entre os

períodos do ano pelo método de Kruskal-Wallis (n = 20, por período *).


observada

Diferença

crítica Diferença

Seco-úmido - Seco 7,55 19,39 Não





Úmido - Úmido-seco 10,00 19,39 Não * A exceção do período seco, com n = 10.

Durante o período de monitoramento, moradores circunvizinhos aos pontos de coleta

relataram que as construções hidráulicas, como galerias, canalizações e pontes, são locais que

despertam interesses de crianças, sendo que em alguns casos os igarapés são utilizados para

recreações de contato primário. Confrontado os dados de E. coli com a Resolução CONAMA

n° 274, de 29 de novembro de 2000, que dispões sobre os critérios de balneabilidade, todos os

pontos são classificados como águas impróprias para recreação, uma vez que o limite máximo

de E. coli para águas satisfatórias é de 800 UFC/100 mL em 80% do conjunto de amostras

(BRASIL, 2000b). Apesar de a referida resolução ser destinada para águas com fins

balneários, não sendo o caso dos pontos monitorados, a mesma pode servir de parâmetro para

discutir sobre a qualidade destas águas em relação aos riscos do contato primário.

A qualidade microbiológica das águas está associada a doenças de veiculação hídrica

(PRIESTER; SEIDEL, 2009; YAMAGUCHI et al., 2013). E uma vez que a população está

exposta a esses fatores, com fortes indícios de poluição fecal, isso se torna uma questão de

saúde pública. Segundo COPASA (2003), as principais doenças de veiculação hídrica de

66

forma direta são: amebíase, giardíase, gastroenterite, febres tifoide e paratifoide, hepatite

infecciosa e cólera; de forma indireta, é associada à transmissão de verminoses como

esquistossomose, ascaridíase, teníase, oxiuríase e ancilostomíase, e de vetores como a dengue,

malária e febre amarela.

3.2.4 Turbidez

Os dados de turbidez apresentaram as seguintes médias e desvios padrão em UNT:

102,1113,3 (seco-úmido), 88,1120,2 (úmido), 30,540,6 (úmido-seco) e 36,549,4 (seco);

e uma média geral de 64,399 (UNT), com um intervalo de confiança de 21,8. A dispersão

desses resultados pode ser justificada pela variação tanto espacial, como temporal dos dados

(FIGURA 15).

Figura 15 – Dados médios de turbidez (UNT) por período do ano.

Os maiores valores médios intercorreram nos períodos seco-úmido e úmido, com

destaque para o Ponto 8, com elevadas concentrações de material na água. Na análise

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Turb

idez

(U

NT)

Pontos amostrais

Seco-úmido Úmido Úmido-seco Seco

67

comparativa dos períodos, o seco-úmido e úmido-seco obtiveram diferenças superiores à

crítica, acometido pela considerável variação nos dados, apresentado também entre os

períodos úmido e úmido-seco (TABELA 12).

Tabela 12 – Comparações múltiplas dos dados de turbidez entre os períodos do ano pelo método de

Kruskal-Wallis (n = 20, por período).


observada

Diferença

crítica Diferença





Seco-úmido - Úmido-seco 22,82 19,39 Sim

Úmido - Úmido-seco 23,82 19,39 Sim

Em geral, os teores de turbidez estão relacionados ao material em suspensão presente

nos corpos d’água, e essa concentração aumenta no período de chuvas (MARCONATI

SANTI et al., 2012). Estudos de Barreto et al. (2014) apontam uma regressão de 67% da

vazão sobre a variável turbidez. Em contraponto, Silva et al. (2008) indicou correlação

negativa entre as variáveis turbidez e precipitação.

Os estudos anteriores servem de apoio para discussões sobre as inferências

decorrentes de elementos naturais, tais como precipitação, vazão e etc., de distintas formas no

meio ambiente. O rio Purus/AC (SILVA et al., 2008), com características mais conservadas e

baixos índices de antropismo, apresentou uma relação negativa da precipitação na turbidez;

entretanto, o igarapé São Francisco/AC (MARCONATI SANTI et al., 2012), com maiores

impactos antrópicos registrados em pontos de coletas em áreas urbanas, apresentou relação

positiva. Apesar de serem corpos hídricos de portes diferentes (vazão e extensão), evidencia

que a forma de uso e ocupação da bacia afeta de diferentes formas, a precipitação pode tanto

favorecer a diluição da concentração de sedimentos da água, quanto lixiviá-los para seu leito.

3.2.5 Resíduos totais / sólidos totais

Os dados de resíduos totais, ou sólidos totais, demonstraram as seguintes médias e

desvios padrão em mg/L: 420151 (seco-úmido), 14970 (úmido), 11155 (úmido-seco) e

15495 (seco); e uma média geral de 208,37178 (mg/L), com um intervalo de confiança de

39,13. Essa indicação estatística de considerável dispersão nos dados pode ser explicada por

meio da Figura 16.

68

Figura 16 – Dados médios de resíduo total (mg/L) por período do ano.

Nota-se valores aproximados entre o período úmido-seco e seco, a exceção do Ponto

8, sendo este explicado pela alteração no seu entorno (QUADRO 1). A análise comparativa

temporal pelo método de Kruskal-Wallis apresentou consideráveis diferenças estatísticas entre

os conjuntos de dados do período seco-úmido com todos os demais períodos, principalmente

com o úmido-seco, esse último com menores valores de resíduos totais (TABELA 13).

Tabela 13 – Comparações múltiplas dos dados de resíduo total entre os períodos do ano pelo método

de Kruskal-Wallis (n = 20, por período).


observada

Diferença

crítica Diferença

Seco - Seco-úmido 32,72 19,39 Sim



Seco-úmido - Úmido 30,42 19,39 Sim


Úmido - Úmido-seco 10,32 19,39 Não

Ainda quanto a Figura 16, é claramente observado a maior presença de resíduo total

no período seco-úmido, atrelado ao início nos índices de precipitação, que supostamente pode

0

100

200

300

400

500

600

700

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Res

ídu

o T

ota

l (m

g/l)

Pontos Amostrais


69

carrear sedimentos para o leito dos corpos hídricos, influências das chuvas neste parâmetro

também foi constatado por Marconati Santi et al. (2012) no igarapé São Francisco (AC).

Nesta linha de pensamento, Silva et al. (2008) constatou altas concentrações de sólidos nas

águas do rio Purus, inferindo isso à proximidade com áreas com degradação ambiental

próximo ao perímetro urbano de Boca do Acre (AC). Não diferente, a cidade de Ji-Paraná

apresentou valores consoantes aos do rio Purus (Boca do Acre), uma vez que as

consequências do uso e ocupação na cidade (FIGURA 11 e QUADRO 1) acarretam nas

alterações naturais das águas e na dinâmica hidrológica das bacias.

3.2.6 Temperatura

As amostras de temperatura da água aferidas apresentaram as seguintes médias e

desvios padrão em °C: 27,851,14 (seco-úmido), 29,271,23 (úmido), 28,40,86 (úmido-

seco) e 28,42,16 (seco); e uma média geral de 28,51,8 (°C), com um intervalo de confiança

próximo a 0,4. Os resultados médios determinados e agrupados temporal e espacialmente

estão expostos na Figura 17.

Figura 17 – Dados médios de temperatura (°C) por período do ano.

25

26

27

28

29

30

31

32

33

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Tem

pe

ratu

ra (

°C)

Pontos amostrais


70

Essa variável apresentou comportamentos diferentes ao longo do tempo quando se

compara os dados espacialmente. Os Pontos 1, 2, 6 e 7 reduziram seus valores dentre os

períodos, ao passo que os Pontos 5, 8, 9 e 10 apresentaram características de aumento na

temperatura média.

O teste Kruskal-Wallis não apresentou diferenças nas comparações múltiplas dos

dados, com maior diferença observada entre o período seco-úmido e úmido, sendo muito

próxima à diferença crítica (TABELA 14).

Tabela 14 – Comparações múltiplas dos dados de temperatura entre os períodos do ano pelo método



observada

Diferença

crítica Diferença







Esperava-se que os maiores registro ocorressem no período de seca, haja vista que a

cobertura de nuvem é menor, favorecendo a incidência de radiação solar, mas os maiores

registros foram no período úmido (média de 29,3 °C), e os menores no período seco-úmido

(média de 27,9 °C).

A maior temperatura registrada foi no Ponto 8 (32°C), no período de seca, aspecto

possivelmente decorrente da supressão da vegetação de entorno (QUADRO 1). Ternus (2011)

retrata que os pontos em estudos que possuem maiores temperatura estão associados com a

degradação de suas matas ciliares.

A temperatura é um potencial parâmetro para discussões em conjunto com outras

variáveis, tendo a capacidade de afetar diretamente a velocidade cinética das reações

microbiológicas; sendo diretamente relacionada também às variáveis DBO, OD, pH e

condutividade elétrica.

3.2.7 Demanda bioquímica de oxigênio (DBO)

A amostragem da variável DBO possui as médias e desvios padrão em mgDBO/L:

97,84 (seco-úmido), 51,87 (úmido), 265,6 (úmido-seco) e 4111,4 (seco); e uma média

71

geral de 4827,3 mgDBO/L, com um intervalo de confiança de 6,39. O padrão dos valores

médios de DBO consta na Figura 18.

Figura 18 – Dados médios de DBO (5,20) (mgDBO/L) por período do ano.

Os maiores valores médios de DBO ocorreram no período seco-úmido em todos os

pontos. Analisando graficamente os dados, percebe-se um declínio nos valores do período

seco-úmido para o úmido-seco, com uma ascensão em alguns pontos no período seco. Os

elevados valores de DBO no período seco-úmido podem ser justificados pelo início de

precipitação, correspondente ao período de enchente, com a lixiviação de matéria carbonácea

disposta nas vias, enquanto no período úmido grande parcela desta matéria já foi carreada,

sendo que eventos de precipitação passa a favorecer a diluição de suas concentrações nos

corpos hídricos.

O aumento nos valores no período seco pode estar associado a um evento de chuva

registrado dias anteriores a coleta, fatores esses corroborados por estudos de Fraga et al.

(2012), ou devido a baixa vazão dos corpos hídricos (período correspondente a vazante),

diminuindo o poder de diluição dos poluentes.

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

DB

O (

mg/

l)

Pontos amostrais


72

O teste de Kruskal-Wallis apresentou diferença significativa entre a maioria dos

períodos durante as comparações múltiplas (TABELA 15).

Tabela 15 – Comparações múltiplas dos dados de DBO entre os períodos do ano pelo método de



observada

Diferença

crítica Diferença







A maior diferença foi observada entre os períodos seco e seco-úmido, o que pode ser

claramente constatado na Figura 18. Verificaram-se também diferenças significativas entre os

períodos seco-úmido e úmido, e entre o período seco e seco-úmido.

Pela resolução CONAMA 357, de 17 de março de 2005, que dispõe sobre o

enquadramento das águas, todos os pontos, em relação ao parâmetro DBO, podem enquadrar

esses cursos d’água como águas doce de classe 4, haja vista que o valor de DBO deve ser

inferior a 10 mg/L para águas doce de classe 3. Nota-se que os todos os valores são superiores

ao mínimo exigido.

Cabe destacar que os dados do período seco-úmido são próximos a condições de

esgoto bruto do tipo fraco que, segundo Jordão e Pessôa (1995), é de 100 DBOmg/L,

apontando fortes indícios de poluição por lançamento direto de efluentes domésticos.

Carvalho et al. (2004), em análises da água em trecho urbano do rio Ubá (MG), apurou

alterações nos valores médios de DBO de 2,6 a 3,4 (mg/L) para 137 a 206 (mg/L), sendo

reflexos de despejos de efluentes sanitários.

3.2.8 Fósforo total

O conjunto de dados amostrados para variável fósforo total possui as seguintes

médias e desvios padrão em mgP/L: 13,45,7 (seco-úmido), 11,45,4 (úmido), 0,240,2

(úmido-seco) e 0,60,6 (seco); e uma média geral de uma média de 7,2411,16 mgP/L, com

um intervalo de confiança de 2,61. O fato do desvio padrão ser superior a média denota uma

considerável variação nos dados em paralelo aos conjuntos temporais (FIGURA 19).

73

Figura 19 – Dados médios de fósforo total (mgP/L) por período do ano.

É claramente observável a redução nas concentrações de fósforo total em todos os

pontos quando se confronta os valores nos períodos seco-úmido e úmido com os períodos

úmido-seco e seco. As médias desses dois conjuntos correspondem a 12,41 e 0,41 (mgP/L),

respectivamente. A Tabela 16 apresenta as diferenças constatadas entre o conjunto de dados

por períodos.

Tabela 16 – Comparações múltiplas dos dados de fósforo total entre os períodos do ano pelo método



observada

Diferença

crítica Diferença







74

O teste de Kruskal-Wallis apontou uma diferença duas vezes superior à diferença

crítica no cotejo dos períodos seco-úmido e úmido-seco, ou seja, apresentando uma

significativa diferença entre os períodos. Dados médios da Figura 19 e Tabela 16 demonstram

possíveis interferências da precipitação e do escoamento superficial sob as concentrações

deste nutriente na água, a julgar pelo fato que no período seco-úmido há carreamento de

matéria orgânica e poluentes armazenados durante a estiagem, enquanto no período úmido-

seco grande parcela destes materiais já foi carreada para os corpos hídricos durantes os

eventos de precipitação anteriores, ademais, sem a precipitação não há o transporte deste

nutriente para os corpos d’água.

Apesar de ser um nutriente vital para a biota aquática da bacia hidrográfica, em altas

concentrações pode originar o fenômeno denominado eutrofização. Segundo Figueirêdo

(2007, p. 400), “a eutrofização das águas significa seu enriquecimento por nutrientes, levando

ao crescimento excessivo das plantas aquáticas, com consequente desequilíbrio do

ecossistema aquático”.

Jordão e Pessôa (1995) ponderam que os esgotos podem ser classificados em razão

das concentrações dos seus constituintes, no que tange a concentração de fósforo total: fraco

(5 mg/L), médio (10 mg/L) e forte (20 mg/L). A face disso, no período seco-úmido e úmido,

os Pontos 1, 2, 3, 4, 7 e 10 têm características entre esgotos com condições do tipo médio e

forte, sendo os demais pontos com características próximas a esgoto médio.

As análises apresentaram fortes indícios de poluição por lançamento de efluentes e

uma possível relação com o período do ano, com valores de magnitude superior nos períodos

com maiores índices de precipitação.

3.2.9 Nitrogênio total kjeldahl (NTK)

A variável NTK total possui as seguintes médias e desvios padrão em mgNTK/L:

13,95,6 (seco-úmido), 13,45,9 (úmido), 2310,4 (úmido-seco) e 145,2 (seco); e uma

média geral de 16,411,3 (mgNTK/L), sendo o intervalo de confiança do conjunto amostral

de 2,64. Os dados médios, temporal e espacialmente, estão apresentados na Figura 20.

75

Figura 20 – Dados médios de nitrogênio total kjeldahl (mgNTK/L) por período do ano.

Dentre todos os períodos, o que apresentou maiores valores foi o úmido-seco, em

90% dos pontos monitorados, com destaque para os Pontos 2, 4 e 10. Na análise entre os

períodos do ano (TABELA 17), o teste não apresentou diferenças estatísticas, sendo o fator

comparado de maior diferença observada entre o período seco-úmido e úmido-seco.

Tabela 17 – Comparações múltiplas dos dados de NTK entre os períodos do ano pelo método de



observada

Diferença

crítica Diferença







Assim como o fósforo, o nitrogênio também é um composto essencial para a biota e

sua alta concentração no meio pode desencadear a eutrofização. Ao contrário dos valores de

fósforo total, os períodos úmido-seco e seco apresentaram maiores valores de NTK em 50%

dos pontos, uma hipótese para tal comportamento é que as altas concentrações dessa variável

0

5

10

15

20

25

30

35

40

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

NTK

(m

g/l)

Pontos amostrais


76

são mais influenciadas por descargas de efluentes sanitários, e esses últimos podem estar

comportando elevados índices de compostos nitrogenados.

Na classificação de Jordão e Pessôa (1995), o parâmetro NTK classificam o esgoto

em condições do tipo: fraco (20 mg/L), médio (40 mg/L) e forte (85 mg/L). Com 50% dos

pontos monitoras apresentam valores médios em condições do tipo fraco.

O cotejo das classificações de Jordão e Pessôa (1995) com as variáveis DBO, fósforo

total e NTK é uma forma de enfatizar que as condições dos corpos hídricos urbanos podem

ser similares a esgotos brutos em determinados períodos do ano, denotando uma grande

preocupação com as altas concentrações observadas, podendo ser consequências dos aspectos

ambientais evidenciados na Figura 11 e das alterações no entorno dos pontos monitorados

(QUADRO 1).

3.2.10 Oxigênio dissolvido (OD)

O OD apresentou médias e desvios padrão em mgOD/L: 1,40,7 (seco-úmido),

51,3 (úmido), 5,21,8 (úmido-seco) e 42,4 (seco); e uma média geral de 3,882,5

(mgOD/L), e intervalo de confiança de 0,55. O comportamento dos dados é apresentado na

Figura 21.

Figura 21 – Dados médios de oxigênio dissolvido (mgOD/L) por período do ano.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

OD

(m

g/l

)

Pontos amostrais


77

Como esperado, os menores valores foram registrados no período seco-úmido, haja

vista que corresponde ao intervalo de maiores valores de DBO, ocasionando no maior

consumo de OD para assimilação da matéria orgânica.

Alguns pontos apresentaram o padrão de aumento nos valores de OD ao longo do

tempo, com moderada queda no período seco (Ponto 1, 2 e 3) e também alterações mais

acentuadas no mesmo período (Ponto 4, 6, 7 e 9). Por se tratar de um gás, o OD é

inversamente proporcional à temperatura, logo, conforme Alvarenga et al. (2012, p. 239), “o

aumento da temperatura no período de estiagem reduz a concentração de sua saturação”.

Outros fatores, além da temperatura, que podem influenciar nas concentrações de OD

são a capacidade fotossintética do meio e a características hidráulicas dos corpos hídricos.

Apesar o Ponto 3 apresentar maiores valores de OD em quase todo os períodos monitorados,

cabe destacar que esse ponto representa o igarapé Pintado, com um trecho já canalizado, e o

atrito com a parede de concreto aliada as diferenças de nível favorecem turbulências no

líquido escoado, supersaturando a água; indicando que não são dados muito representativos

para essa variável. Entretanto, os demais pontos não são canalizados.

Na comparação entre o conjunto de dados temporais (TABELA 18), o teste apontou

diferenças entre os períodos seco e seco-úmido, seco-úmido e úmido, e seco-úmido e úmido-

seco. Essas diferenças observadas em relação à crítica evidencia uma considerável variação

nos dados de OD em relação ao tempo.

Tabela 18 – Comparações múltiplas dos dados de OD entre os períodos do ano pelo método de



observada

Diferença

crítica Diferença







Comparando os dados da Figura 21 com a Tabela 18, o período seco-úmido indicou

as maiores diferenças quando comparado aos outros períodos, e apresentou os menores

resultados, esse fato pode estar atrelado ao início das chuvas, que com o processo de

lixiviação e escoamento superficial de matéria orgânica e poluentes acarretam o aumento da

DBO nas águas, consequentemente reduzindo os valores de OD.

78

Aspecto esse discutido por Pinto (2013), no qual menores concentrações de OD

foram registradas durante a estação chuvosa, isso denota uma forte influência direta do

escoamento superficial transportando material orgânico no sistema de drenagem e afetando a

qualidade da água.

No período úmido, correspondente a cheia, grande parte da carga poluidora disposta

na superfície das microbacias já foi lixiviada, a chuva favorece o aumento nos valores de OD,

pois agitam o espelho d’água, ocorrendo uma maior interação na interface ar-água, por

consequente favorecendo a entrada de oxigênio na água.

Cabe destacar uma maior preocupação no período seco-úmido, com quase todos seus

valores médio abaixo de 2 mgOD/L, sendo esse o mínimo exigido para enquadramento de

águas tipo doce para a classe 4, conforme CONAMA 357/05; esses valores inferiores a 2

mg/L indicam condições perigosas de hipoxia. Ainda quanto a resolução mencionada, o valor

mínimo necessário para assegurar a preservação da vida aquática é 5 mgOD/L, salientando

que a tolerância varia de espécie para espécie.

3.2.11 Potencial hidrogeniônico (pH)

As médias e desvios padrão do conjunto de dados de pH foram: 6,220,26 (seco-

úmido), 6,520,25 (úmido), 6,190,31 (úmido-seco) e 6,730,46 (seco); e uma média geral

de 6,40,45, com um intervalo de confiança de aproximadamente 0,1. Os dados médios por

período e ponto estão dispostos na Figura 22.

79

Figura 22 – Dados médios de pH por período do ano.

No contexto geral, o pH não apresentou expressiva variação, apesar de graficamente

os dados apresentarem relativas variações tanto crescentes quanto decrescente, os mesmos

revelam um padrão em todos dos pontos: com valores crescentes do período seco-úmido para

úmido, decrescente do úmido para o úmido-seco e crescente novamente do úmido-seco para o

seco. A exceção do último aspecto apenas nos Pontos 1 e 2.

Nas comparações dos conjuntos temporais nos dados de pH, o teste Kruskal-Wallis

apontou diferenças entre o período seco e seco-úmido, seco e úmido-seco, e seco-úmido e

úmido (TABELA 19).

Tabela 19 – Comparações múltiplas dos dados de pH entre os períodos do ano pelo método de



observada

Diferença

crítica Diferença



Seco - Úmido-seco 25,30 19,39 Sim




5

5,5

6

6,5

7

7,5

8

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

pH

Pontos Amostrais


80

A característica de maior acidificação nos dados de pH no período seco-úmido

podem ser decorrentes do início de precipitação, assim como outras variáveis anteriormente

discutidas, o processo de escoamento superficial acarreta o aporte de materiais orgânicos e

inorgânicos que supostamente acidificam as águas. Queiroz et al. (2009, p. 946) discorrem

que a presença de “matéria orgânica tende a acidificar a água, a geologia e os sedimentos em

suspensão contribuem para manter o pH próximo a neutralidade, pois a dissolução dos

silicatos por hidrólise consome íons H+ e eleva o pH das águas”.

No período úmido, parte dos materiais já foi lixiviada, e com maiores índices

pluviométricos aumenta-se a vazão e favorecem a diluição da concentração de elementos que

interferem no pH da água. Com menores índices na transição de chuva para estiagem (período

úmido-seco), há a redução do volume da água, aumentando novamente as concentrações, que

atrelado ao lançamento de esgotos podem acidificar as águas, Marotta et al. (2008) apontam

que a matéria orgânica desses efluentes reduzem o pH devido à liberação de gás carbônico,

esse sendo o precursor do ácido carbônico na água.

Quanto ao período seco, a incidência solar é maior, favorecendo as taxas de

atividades metabólicas e degradando a matéria orgânica, como resultado roborando na

elevação do pH. Podendo estar associado também com a ausência e supressão da vegetação

ciliar, que pode influenciar na temperatura da água, mesmo que de baixo porte, como os

aspectos observados no Quadro 1, especificadamente nos Pontos 8 e 9, pontos esses com

maiores médias no período seco.

3.2.12 Índice de Qualidade das Águas (IQA)

Os valores de IQA apresentaram as seguintes médias e desvios padrão: 18,83,84

(seco-úmido), 28,82,8 (úmido), 37,16 (úmido-seco) e 27,85,8 (seco); resultaram numa

média geral de 28,29,1, com um intervalo de confiança de aproximadamente 2,1. Os valores

de IQA por ponto amostral e período do ano estão exibidos na Figura 23.

81

Figura 23 – Dados médios do IQA por período do ano, faixas horizontais indicam a classe de

qualidade da água: preto (péssima), vermelha (ruim), amarela (regular) e verde (boa).

Na análise temporal dos dados é notório uma melhoria nos valores IQA de todos os

pontos, com uma queda nos valores no período seco, a exceção do Ponto 2. Nas comparações

múltiplas ente os conjuntos de dados temporais (TABELA 21), apresentou diferenças entre o

período seco-úmido (piores índices de qualidade) com todos os demais períodos, e entre os

períodos úmido e úmido-seco.

Tabela 20 – Comparações múltiplas dos dados de Índice de Qualidade das Águas (IQA) entre os

períodos do ano pelo método de Kruskal-Wallis (n = 20, por período *).


observada

Diferença

crítica Diferença






Úmido - Úmido-seco 17,25 16,98 Sim * A exceção do período seco, com n = 10.

Analisando graficamente os dados de IQA (FIGURA 23), 70% dos pontos

monitorados possuem qualidade péssima (faixa preta do gráfico) no período seco-úmido,

0

10

20

30

40

50

60

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

IQA

Pontos amostrais Seco-úmido Úmido Úmido-seco Seco

82

sendo os outros 30% de classe ruim (faixa vermelha do gráfico). Esse período com baixíssima

qualidade das águas pode estar associado com uma maior susceptibilidade da lixiviação de

cargas poluentes para esses corpos hídricos superficiais durante esse período transitório de

início de precipitação, como já discutidas nas variáveis anteriores, por se tratar de áreas

urbanizadas impermeabilizadas (vias, calçadas, pátios, solo compactado etc.), haja vista que a

impermeabilização reduz o coeficiente de infiltração e aumenta a taxa de escoamento

superficial, fatores atrelados à baixa cobertura sanitária e ao desrespeito com a proteção das

APPs.

[...] A origem destes poluentes é diversificada, e contribuem para seu

aparecimento a abrasão e o desgaste das vias públicas pelo tráfego veicular, o lixo

acumulado nas ruas e calçadas, os resíduos orgânicos de pássaros e animais

domésticos, as atividades de construção, resíduos de combustível, óleos e graxas

automotivos, poluentes atmosféricos, etc. (BOLLMANN; MARQUES, 2006, p.

343),

além destes, sendo oriundos também de descargas de efluentes sanitários.

No período úmido todos os pontos se encontram na classe de qualidade ruim (faixa

vermelha), apesar de haver uma melhora na qualidade da água em relação ao período anterior,

ainda assim os corpos hídricos analisados apresentam uma baixa qualidade, indicando outras

formas de depleção da água, paralelas à lixiviação de poluentes, como descarte irregular de

resíduos urbanos, descargas de efluentes sanitários in natura diretamente nessas águas, entre

outros.

Marques et al. (2012) vinculam os valores de IQA com proximidades às áreas de

disposição de resíduos urbanos, em estudo comparativo do IQA das águas superficiais

próximas a distintas formas de disposição (lixão, aterro controlado e aterro sanitário)

apontaram valores de IQA de classe ruim para rio próximo ao lixão, IQA classe média para

rios próximos aos aterros controlados e sanitários, sendo que o que colaborou para uma menor

qualidade nas águas dos aterros sanitários foi a identificação de descargas de esgotos.

Corroborando para as observações sobre os efeitos do lançamento de resíduos urbanos

diretamente nas águas que acarretam em sua deterioração.

Ainda quanto a Figura 23, o período que apresentou maiores índices de IQA foi o

úmido-seco, contribuindo para as discussões sobre os efeitos que a chuva influencia, sendo

que nesse período (úmido-seco) ela favorece a melhoria na qualidade da água devido a

diluição da concentração de poluentes e no aumento do OD (FIGURA 21), e redução nas

concentrações de E. coli (FIGURA 14), turbidez (FIGURA 15), resíduo total (FIGURA 16),

DBO (FIGURA 18) e fósforo total (FIGURA 19). Mas cabe destacar que ainda assim a

83

qualidade das águas neste período não é satisfatória, com 50% dos pontos em classe tipo ruim

e 50% situados em classe regular (faixa amarela).

A respeito da redução dos valores de IQA no período seco, há duas hipóteses. A

primeira é que uma chuva registrada dias anteriores à coleta do mês de setembro possa ter

interferido nos resultados para esse período, ainda, as análises microbiológicas do mês de

agosto apresentaram problemas e foi preferível o descarte deste conjunto, impossibilitando o

cálculo do IQA no referido mês, sendo esse período representado por uma coleta. A segunda,

sendo a mais provável devido a comportamentos semelhantes em outras variáveis, é de que

com a estiagem as vazões dos corpos hídricos reduziram, aumentando a concentração dos

poluentes oriundos de outras formas de poluição além da lixiviação superficial.

3.3 CORRELAÇÃO E REGRESSÃO DOS DADOS

A Tabela 21 apresenta a correlação por períodos entre os dados de densidade

demográfica dasimétrica com as variáveis físicas, químicas e microbiológicas da água e o

cálculo do IQA.

Tabela 21 – Correlação de Pearson (r) entre densidade demográfica dasimétrica e variáveis de

qualidade da água monitoradas.

Parâmetro Período


Coliformes termotolerantes 0,38 0,29 0,66 0,05

Coliformes totais 0,32 0,31 0,51 0,00

Condutividade elétrica 0,85 - 0,72 0,25

Demanda bioquímica de

oxigênio 0,76 0,43 0,28 0,16

Fósforo total 0,32 0,44 0,03 -0,31

Nitrogênio Total Kjeldahl 0,23 0,79 0,44 0,43

Oxigênio Dissolvido 0,56 0,25 0,13 0,05

Potencial hidrogeniônico 0,42 0,24 0,57 0,25

Resíduos totais 0,30 0,24 0,40 0,17

Temperatura 0,68 0,61 0,67 0,56

Turbidez -0,14 -0,33 -0,31 -0,31

Índice de Qualidade das

Águas -0,30 -0,35 -0,75 -0,14

No período seco-úmido as variáveis mais sensíveis à densidade demográfica

dasimétrica são a condutividade elétrica (forte), DBO (forte), OD (moderada), pH (moderada)

84

e temperatura (moderada). Já no período úmido, foi a DBO (moderada), fósforo total

(moderada), o NTK (forte) e a temperatura (moderada). Para o úmido-seco sendo os

coliformes termotolerantes (moderada), coliformes totais (moderada), condutividade elétrica

(forte), NTK (moderada), pH (moderada), resíduos totais (moderada), temperatura (moderada)

e IQA (forte). No período seco as variáveis mais sensíveis foram o NTK e a temperatura,

ambas com correlação moderada.

A temperatura da água foi a variável que apresentou correlação mais estável, e

positiva, com a densidade em todos os períodos do ano, o que pode ser explicado pelo fato da

forma de uso e ocupação heterogênea nos setores censitários (cobertura vegetal, adensamento

populacional, impermeabilização do solo) possa ter interferido de diferentes formas na

temperatura da superfície e essa, por consequente, na temperatura da água.

As correlações negativas com o IQA indicam uma relação de depleção na qualidade da

água superficial urbana da cidade em decorrência do aumento da concentração populacional,

sendo claramente sensível no período úmido-seco, evidenciando uma correlação fortemente

negativa. Ademais, mesmo que em nem todo período, as variáveis coliformes, condutividade

elétrica, DBO, fósforo total e NTK apresentaram uma correlação positiva com a densidade, ou

seja, setores com maiores densidades demográfica apresentam maiores níveis desses

elementos nas águas dos rios e igarapés urbanos.

Baixos valores de correlações entre as variáveis, principalmente no período seco, não

indicam baixa ou nula relação entre os dados, mas sim que a correlação entre as variáveis não

é linear, havendo a possibilidade do comportamento entre os dados ser não-linear.

Como premissa para a análise de regressão foi utilizado o teste de normalidade de

Shapiro-Wilk, com nível de significância acima de 0,05. As variáveis coliformes totais e

turbidez não alcançaram resultados superiores ao nível de significância do teste, portanto as

análises de regressão destes foram descartadas. Apesar da variável coliforme termotolerante

não atingir o nível de confiança na análise temporal, a análise espacial apresentou nível de

significância muito satisfatório, permitindo assim a continuidade do teste.

No tocante a regressão dos dados entre os valores de densidade demográfica

dasimétrica e as variáveis de qualidade da água monitoradas, a Tabela 22 apresenta os

resultados com a aplicação de vários modelos de determinação (linear, logarítmico, potência e

exponencial), exibidos por período do ano (SU = seco-úmido, U = úmido, US = úmido-seco,

S = seco).

85

Tabela 22 – Regressão entre densidade demográfica dasimétrica e variáveis de qualidade da água monitoradas por diferentes coeficientes de determinação r²

(linear, logarítimico, potência e exponencial).

Variável Linear Logarítmico Potência Exponencial

SU U US S SU U US S SU U US S SU U US S

Coliformes

term. 0,147 0,087 0,439 0,002 0,122 0,067 0,473 0,021 * 0,404 0,799 0,259 * 0,453 0,699 0,115

Cond.

elétrica 0,718 ** 0,516 0,065 0,668 ** 0,718 0,150 0,757 ** 0,815 0,358 0,726 ** 0,536 0,224

DBO (5,20) 0,580 0,184 0,078 0,026 0,464 0,177 0,122 0,019 0,468 0,197 0,128 0,016 0,580 0,206 0,070 0,033

Fósforo total 0,103 0,198 0,001 0,094 0,064 0,178 0,021 0,083 0,028 0,157 0,025 0,145 0,046 0,168 0,007 0,157

NTK 0,055 0,631 0,196 0,184 0,078 0,573 0,076 0,102 0,051 0,636 0,098 0,110 0,035 0,679 0,245 0,219

OD 0,315 0,064 0,016 0,003 0,151 0,159 0,054 0,062 0,088 0,156 0,018 0,073 0,225 0,051 0,000 0,004

pH 0,178 0,056 0,325 0,065 0,250 0,118 0,466 0,055 0,262 0,114 0,480 0,058 0,188 0,053 0,331 0,073

Resíduos

totais 0,089 0,056 0,164 0,028 0,246 0,178 0,276 0,081 0,351 0,400 0,370 0,259 0,160 0,194 0,274 0,202

Temperatura 0,466 0,379 0,445 0,320 0,602 0,306 0,431 0,320 0,618 0,306 0,432 0,345 0,479 0,372 0,440 0,341

IQA 0,091 0,123 0,566 0,021 0,140 0,161 0,607 0,000 0,143 0,156 0,597 0,000 0,079 0,116 0,572 0,023

* software não gerou r²

** sem coleta neste período

86

A regressão dos dados não apresentou um coeficiente de determinação único que

melhor se adequasse para todas as variáveis, variando até mesmo temporalmente entre uma

mesma variável, a exceção disto foram as variáveis condutividade elétrica e resíduos totais,

tendo como melhor resposta de regressão o coeficiente de potência. Em termos de frequência,

os coeficientes que apresentaram maior sensibilidade na análise foram: potência (43,6%),

exponencial (25,6%), logarítmico (15,4%) e linear (15,4%).

A variável coliformes termotolerantes apresentou um r² máximo de 0,799 no

período úmido-seco, isso implica que quase 80% da variabilidade dos valores desta variável

podem ser explicados pela densidade demográfica dasimétrica dos setores censitários, a

questão da sensibilidade ser maior neste período pode ser justificado da chuva não ter grande

influência, assim como as variáveis condutividade elétrica (81,5%), pH (48%) e IQA (60,7%).

Apesar de alguns coeficientes de determinação resultar em valores relativamente

baixos para a variável DBO em alguns períodos, os mesmos apresentam o mesmo

comportamento de redução na regressão ao longo do tempo, expressando estatisticamente

uma maior dependência com a densidade demográfica em períodos de transição

estiagem/chuva, e menor dependência, quase nula, no período seco.

Bollmann (2003) em estudos de regressão da densidade demográfica, pelo método

tradicional, em diferentes bacias hidrográficas encontrou valores de regressão expressivos (r²

> 0,88) para as variáveis de compostos nitrogenados (NTK, amoniacal e orgânico), fósforo

total, DBO, Demanda Química de Oxigênio (DQO), Resíduos Totais, CE e pH, com os

coeficientes de determinação logarítmico de potência que apresentaram melhores

dependências. Mas cabe destacar que a forma de análise dos dados do autor citado fora

diferentes, em três microbacias distintas, representadas por um ou dois pontos de

monitoramento cada, não havendo agrupamento temporal dos dados.

O valor do coeficiente de determinação (r²) expressa a parcela dos dados de “Y”

(variável dependente) que são explicados por “X” (variável independente), ou seja, o quanto

dos dados das variáveis de qualidade da água são respondidos pela variável densidade

demográfica dasimétrica. Mas baixos valores não infere sumamente que não há relação direta

desses dados, mas sim que a dependência entre as variáveis é baixa, podendo ser explicada de

outras formas ou que sofrem múltiplas interferências de agentes externos aos estudos.

87

CONSIDERAÇÕES FINAIS

A cidade de Ji-Paraná apresenta uma contínua faixa de área impermeabilizada, com

baixos índices de áreas verdes no perímetro urbano, principalmente nos núcleos urbanos, o

que pode favorecer a lixiviação de matéria orgânica e de poluentes para os corpos hídricos.

Paralelo a isso, foi observado formas de uso do solo inconsonantes com o Novo Código

Florestal, caracterizando áreas urbanas em locais que deveriam ser destinados a matas ciliares,

até mesmo em nascentes, o que pode comprometer toda a dinâmica hidrológica dos canais,

haja vista que a presença antrópica é intensa próxima aos cursos d’água.

O processo dasimétrico depreendeu que a densidade demográfica na cidade variou

entre 73 e 7049 hab/km², com os setores censitários mais densos e homogêneos nos núcleos

urbanos, e os menos densos e heterogêneos na periferia do perímetro urbano. A dasimetria se

apresentou como uma robusta ferramenta para um cálculo da densidade demográfica,

excluindo áreas que antes eram consideradas nos cálculos, áreas estas como pastos, lagoas e

rios, campos, matas etc., ou seja, os polígonos em branco, apresentando assim um resultado

mais refinado e fidedigno a realidade.

Dentre os aspectos ambientais registrados, os mais frequentes foram: ocupação

irregular em APPs, presença de resíduos sólidos no leito e nas margens dos corpos hídricos,

ligações clandestinas de esgotos sanitários diretamente nos corpos hídricos ou na rede de

drenagem pluvial, presença de embalagens de agrotóxicos e supressão da vegetação ciliar.

As análises físicas, químicas e microbiológicas apontam fortes índices de impactos

antropogênicos na qualidade dos corpos hídricos por descarte de esgoto sanitário in natura, as

variáveis que mais inferiram esse aspecto foi a DBO, NTK, coliformes termotolerantes e

fósforo total. A associação da qualidade da água, sob enfoco dos aspectos microbiológicos,

com ocupação irregular das APPs remete a um problema de saúde ambiental, colocando em

risco a saúde da população circunvizinha destes corpos hídricos.

88

A qualidade da água apresenta forte influência do período do ano, com maiores

valores de coliformes (termotolerantes e totais), condutividade elétrica, DBO, fósforo total e

resíduos totais no período seco-úmido, sendo esse a transição da estiagem para época de

chuvas, favorecendo a lixiviação de material orgânico e cargas poluentes. Enquanto a

transição dos períodos úmidos e úmido-seco apresenta melhor qualidade, supostamente por

diluição das concentrações da matéria orgânica e inorgânica na água. Salientando que mesmo

havendo melhora sob alguns aspectos nestes períodos, a qualidade das águas superficiais

urbanas de Ji-Paraná é notadamente preocupante.

Nas correlações entre a densidade demográfica dasimétrica e as variáveis físicas,

químicas e microbiológicas, as variáveis mais sensíveis a essa relação foram: a temperatura (r

seco-úmido = 0,68; r úmido = 0,61; r úmido-seco = 0,67; r seco = 0,56), coliformes termotolerantes (r

úmido-seco = 0,66), condutividade elétrica (r seco-úmido = 0,85; r úmido-seco = 0,72), DBO (r seco-úmido =

0,76), NTK (r úmido = 0,79), OD (r seco-úmido = 0,56) e pH (r úmido-seco = 0,57). Como o esperado, a

correlação da referida densidade com os valores de IQA foram negativos, a saber: r seco-úmido =

- 0,30, r úmido = - 0,35; r úmido-seco = - 0,75; r seco = - 0,14; reafirmando uma relação de

deterioração da qualidade provinda da densidade demográfica.

Na regressão entre os dados em estudo, as variáveis que apresentaram maior

sensibilidade à densidade demográfica dasimétrica em pelo menos um período foram:

coliformes termotolerantes (r²potência = 0,799, período úmido-seco), condutividade elétrica

(r²potência = 0,815, período úmido-seco), DBO (r²exponencial = 0,58, período seco-úmido), NTK

(r²exponencial = 0,679, período seco-úmido), pH (r²potência = 0,48, período úmido-seco),

temperatura (r²potência = 0,618, período seco-úmido) e IQA (r²logarítimico = 0,607, período úmido-

seco).

Apesar da baixa qualidade dos rios urbanos de Ji-Paraná, denotada pelos diversos

parâmetros monitorados, os danos diretos da densidade populacional são difíceis de serem

mensurados estatisticamente. São diversos e complexos aspectos envolvidos nesse vínculo e

nem sempre se baseiam em associação direta.

Os problemas decorrentes de um processo de ocupação urbana desordenado são

sinérgicos, a questão da baixa qualidade dos corpos hídricos urbanos superficiais não é uma

exceção, sendo afetada direta e indiretamente por diferentes aspectos, expressando assim a

necessidade de intervenção pelo poder público de melhorar essa relação de interação homem e

meio ambiente por meio de infraestruturas urbanas sustentáveis.

Como medida corretiva, recomenda-se implantação de um Plano Diretor de

Arborização Urbana (PNAU), com vista à criação de espaços verdes para a população,

89

concomitante a um Plano Diretor de Drenagem Urbana, para uma gestão eficiente dessas

águas urbanas, com zonas de infiltrações de águas pluviais por meio de valas de infiltração

em áreas estratégicas para acolher temporariamente essas águas e evitar sobrecarga no sistema

de drenagem. Que atualmente acabam afetando negativamente rios e igarapés da cidade de Ji-

Paraná.

Recomenda-se ainda a implementação de um Programa de Recuperação de Área

Degradada das Matas Ciliares (PRAD Mata Ciliar), com estudo de viabilização de

remanejamento da população irregular e levantamento perquirido das espécies da vegetação

nativa por bacia hidrográfica, facilitando assim a escolha das espécies adequadas e na

delimitação de espécies próprias para remoção de poluentes com regeneração mais factível,

no que tange aos aspectos ecológicos e climáticos. Sabe-se da recuperação da vegetação ciliar

na microbacia hidrográfica do Riachuelo por iniciativa da Secretaria Municipal do Meio

Ambiente (SEMEIA), aspira-se a implantação desse projeto para as demais bacias

hidrográficas urbanas, com os tópicos anteriormente mencionados.

Ademais, como uma das medidas corretivas cruciais no que concerne à melhoria da

qualidade das águas urbanas, orienta-se a implantação de um sistema coletor e de tratamento

de esgoto sanitário, tema esse que já houve um despertar em seu fomento na cidade, mas que

haja um estudo minucioso, com enfoque em um sistema com conceitos inovadores e não

somente higienistas.

Sabe-se ainda que a cidade de Ji-Paraná se encontra em desenvolvimento de novas

áreas para moradias, por meio de loteamentos e criação de bairros, como medida preventiva é

necessário a inserção dos pontos anteriormente discutidos no plano de desenvolvimento

urbano, com vista a evitar problemas nessa nova composição urbanística.

Por fim e não menos importante, com perspectiva preventiva, desenvolver um Plano

de Educação e Sensibilização Socioambiental direcionado para população de entorno dos rios

e igarapés, almejando um desenvolvimento na percepção ambiental, evidenciando e

orientando sobre as consequências dos aspectos e impactos ambientais nos cursos d’água

(resíduo urbano, despejo de efluentes, agrotóxico, entre outros), e principalmente, os riscos

que implicam a saúde.

Espera-se que o presente trabalho sirva de contribuição para geração de novas

pesquisas voltadas ao tema de qualidade das águas urbanas decorrentes das formas de uso e

ocupação do solo e a intensidade com que a população interfere na mesma; ainda, que possa

contribuir como escopo para a SEMEIA na gestão dos recursos hídricos superficiais à nível

municipal.

90

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE RONDÔNIA CAMPUS DE JI ......À minha irmã Laíssa Lima Miglioranza, quem tanto amo e que detém uma beleza exuberante e uma humildade imensurável. À Fernanda