Perfil geográfico da qualidade da água consumida no município de
Botucatu utilizando análise de agrupamento
Lívia P. Campos, Carlos R. Padovani,
Depto de Bioestatística, IBB, UNESP
18618-970 - Botucatu, SP
E-mail: [email protected]
Sérgio Augusto Rodrigues, Faculdade de Tecnologia de Botucatu, FATEC
18606-855, Botucatu, SP
E-mail: [email protected]
Lilian Cristina Trevizan Companhia de Saneamento Básico do Estado de São Paulo, Divisão de Controle Sanitário (RMOC)
18610-000, Botucatu, SP
E-mail: [email protected]
Resumo: A presente pesquisa envolveu características físico-químicas e microbiológicas
consideradas como fatores de estudo para a qualidade da água com amostras coletadas diariamente
em diversos bairros do município de Botucatu – SP, no período de 2007 a 2011. Utilizou-se a técnica
de análise multivariada de dados, mais especificamente a Análise de Agrupamento, tendo como
indicador de similaridade entre os perfis de respostas dos bairros a distância de Gower que permite
considerar respostas qualitativas e quantitativas simultaneamente, e como algoritmo de agrupamento
o método hierárquico de Ward. Os resultados analíticos definem o perfil geográfico da qualidade da
água constituído por quatro grupos de similaridade, formados, respectivamente, por 18, 34, 10 e 12
bairros. Os bairros em cada um dos grupos estão praticamente distribuídos nos quatro pontos
cardeais do município e os perfis médios de resposta de todos os grupos encontram-se quase que
totalmente, em concordância com o padrão de qualidade da água estabelecido pela Portaria n° 518,
de março de 2004, excetuando-se a variável cloro residual livre.
Exposição do problema
No contexto mundial, o Brasil é um país privilegiado em relação à disponibilidade de água,
detém mais da metade do manancial de água doce disponível na América do Sul e possui o maior rio
do planeta em volume de água (rio Amazonas). Os climas equatorial, tropical e subtropical típicos do
território, proporcionam elevados índices pluviométricos. No entanto, mesmo com enorme
disponibilidade de recursos hídricos, o país sofre profundamente com a escassez de água potável em
grande parte do território, somando-se a ausência de saneamento básico em algumas regiões, a
situação torna-se consideravelmente mais agravada.
Neste sentido, há necessidade urgente de desenvolvimento de políticas públicas para reverter esse
quadro. Pesquisas têm indicado que para cada real investido em saneamento básico, o governo deixa
de gastar outros cinco em serviços de saúde. Ou seja, estes investimentos proporcionam saúde e
qualidade de vida para a população e, também, economia aos cofres públicos.
Diante desse histórico, pretende-se no presente estudo considerar o município de Botucatu, estado
de São Paulo, como unidade de pesquisa e utilizar banco de dados da Companhia de Saneamento
Básico do Estado de São Paulo (SABESP), responsável pelo abastecimento de água municipal, para
investigar o perfil geográfico da qualidade da água distribuída aos munícipes, segundo os diversos
bairros componentes da área territorial urbana do município. Para a consolidação da pesquisa serão
utilizadas variáveis envolvendo propriedades físico-químicas e microbiológicas da água e pontos de
coletas de amostras diárias realizadas na rede de distribuição. A partir do banco de dados estabelecido
314
nas coletas será utilizada a técnica de análise mutivariada de agrupamento para classificar e juntar os
pontos de coletas segundo o padrão de qualidade da água a ser consumida pela população.
Método utilizado
A análise de agrupamento é uma técnica de estatística multivariada que utilizando algum critério
preestabelecido, divide o conjunto inicial de dados em um ou mais grupos homogêneos segundo as
respostas das variáveis (cor, turbidez, flúor, bactérias heterotróficas, cloro residual livre, coliformes
totais e o potencial de hidrogêniônico (pH)) observadas nas unidades amostrais. A construção
considera um indicador métrico de similaridade (parecença) que faz os agrupamentos resultantes
possuírem alta homogeneidade dentro deles e baixa homogeneidade entre eles.
Neste sentido, a primeira etapa da análise de agrupamento consiste basicamente em decidir qual o
indicador de parecença será utilizado para medir o quanto duas unidades amostrais são semelhantes
entre si. O indicador de parecença pode ser utilizado tanto como medida de similaridade, quanto de
dissimilaridade. No atual estudo será utilizado como indicador de parecença a métrica de Gower que
possibilita o cálculo de distância entre variáveis quantitativas (cor, turbidez, flúor, cloro residual livre
(CRL) e potencial de hidrogêniônico (pH) ) e qualitativas (bactérias heterotróficas e coliformes totais
(CT)) [3] e [5].
A segunda etapa da análise baseia-se em escolher qual o método de agrupamento será utilizado
para a formação dos grupos. Os métodos de agrupamentos são divididos em duas vertentes os
Hierárquicos e os Não Hierárquicos. Os Hierárquicos se dividem em Aglomerativos, que envolve
aglomerações sucessivas e, os Divisíveis que são sucessivas divisões. Já, em relação ao Método Não
Hierárquico requer apenas o número de grupos a ser formado deva ser estabelecido à priori [6]. Na
pesquisa em consideração optou-se pelo método de agrupamento hierárquico de Ward que forma os
agrupamentos considerando a estrutura de variabilidade nos grupos [7].
O Método Hierárquico exige que após o agrupamento encerrado seja definida a quantidade de
grupos de similaridade que serão identificados no estudo uma última etapa a ser definida no estudo.
No presente estudo a escolha do número de grupos é realizada por meio da inspeção visual do
dendograma visando melhor entendimento da região abrangida pelo referencial de coleta; porém, se
destaca que já existe alguns indicadores estatísticos que envolvem procedimentos mais matemáticos
para definição do número de agrupamentos [2].Dentre alguns métodos que possibilitam que interação
entre o interesse biológico e o embasamento estatístico, o mais utilizado na decisão do número de
agrupamentos é o que examina o nível de similaridade ou a distância existente entre cada etapa
sucessiva de agrupamento. Quando este nível de similaridade diminui consideravelmente a explicação
do agrupamento, indica que novo grupo formado provocou uma queda expressiva na similaridade,
portanto, o agrupamento anterior à queda deve ser o escolhido. A opção por este procedimento
também foi adotada na definição do número de agrupamentos na pesquisa [4].
Resultados
A figura 1 refere - se ao dendograma dos bairros para o município de Botucatu, construído no software
SAS (Statistical Analysis System) .
315
Figura 1: Dendograma dos bairros
O indicativo fornecido pelo método empregado na decisão do número de grupos sugere quatro grupos
de similaridade quanto as características físico-químicas e microbiológicas da água. Os bairros
componentes de cada um dos grupos são apresentados em seguida, sendo indicado pelo nome e pelo
número correpondente na apresentação do dendograma.
Agrupamento 1 constituído por 18 bairros e identificado pela cor rosa
{Altos do Paraíso (1), Conjunto Residencial Jardim do Mirante (11), Jardim Planalto (30), Residencial
Arlindo Durante (49), Vila Moreira (65), Jardim Aeroporto (13), Parque Santa Inês (46), Jardim
Flamboyant (20), Conjunto Habitacional Arnaldo Leotta de Mello (6), Vila São Judas Thadeu (74),
Conjunto Habitacional Engenheiro Francisco Blasi (7), Jardim Tropical (37), Jardim Real Park (31),
Jardim Paraíso II (28), Vila São Lúcio (75), Vila Santa Therezinha de Menino Jesus (73), Conjunto
Habitacional José Antonio Lungo (9), Parque Residencial Vinte e Quatro de Maio (45)}
Agrupamento 2 constituído por 34 bairros e identificado pela cor preta
{Bairro Alto (2), Jardim Panorama (26), Vila Eny (61), Jardim São José-Rubião Junior (36), Vila dos
Lavradores (58), Parque Santo Antonio da Cascatinha-Rubião Junior (47), Vila Guimarães (62),
Chácara Recreio Vista Alegre (4), Vila Assumpção (53), Vila Santa Luzia (72), Jardim Bom Pastor
(14), Conjunto Habitacional Antonio Hermínio Delevedove (5), Jardim Reflorenda (32), Jardim Monte
Mor (22), Jardim Nossa Senhora das Graças-Rubião Junior (24), Jardim Palos Verdes (25), Jardim
Cristina (18), Parque Residencial Nazaré (44), Jardim Itamarati (21), Vila Maria (64), Vila Nova
Botucatu (66), Vila Paraíso-Rubião Junior (68), Domingos Lopes (12), Recanto Azul (48), Jardim
Brasil (15), Jardim Chácara dos Pinheiros (16), Jardim Neusa Maria-Rubião Junior (23), Vila Carmelo
316
(55), Jardim Continental (17), Vila Antártica (52), Jardim Universitário (38), Parque das Cascatas
(41), Vila Rodrigues Alves (71), Parque dos Pinheiros (42)}
Agrupamento 3 constituído por 10 bairros e identificado pela cor laranja
{Jardim Peabiru (29), Vila Bela Vista (54), Parque Marajoara (43), Vila Paulista (69), Vila Jahu (63)
Vila Ema (60), Vila Éden (59), Vila Casa Branca (56), Vila São Luiz (76), Vila Padovan (67)}
Agrupamento 4 constituído por 12 bairros e identificado pela cor azul
{Centro (3), Jardim Paraíso (27), Jardim Dona Nicota de Barros (19), Conjunto Residencial Frei
Fidelis (10), Vale do Sol (51), Conjunto Habitacional Humberto Popolo (8), Jardim Santa Mônica
(35), Jardim Riviera (33), Jardim Santa Eliza (34), Park Residencial Convívio (40), Vila Cidade
Jardim (57), Vila Pinheiro Machado (70)}
O mapa de Botucatu com a separação dos bairros, identificado por diferentes cores, está sendo
apresentado na Figura 2.
Figura 2: Distribuição dos pontos de coleta (bairros) no município de Botucatu
317
A caracterização de cada agrupamento em relação às variáveis pode ser visualizada na Tabela1.
Agrupamento Cor* Turbidez¨ Flúor¨ Bactéria
Heterotrófica¨
CRL¨ CT¨ pH¨
1 4 0,405 0,700 ausente 1,973 ausente 7,511
2 4 0,689 0,688 ausente 1,740 ausente 7,775
3 4 0,461 0,676 ausente 1,809 ausente 7,618
4 4 0,771 0,690 ausente 1,760 presente 7,643
Tabela 1: Descrição das respostas do perfil físico-químico e microbiológico dos agrupamentos
Obs: * mediana
¨ média
Os resultados das análises físico-químicas e microbiológicas das amostras de água (tabela 1)
mostram quais as variáveis se encontram dentro dos padrões estabelecidos (cor preta) pela portaria
vigente [1], destacando-se positivamente as variáveis cor, flúor, pH e bactéria heterotrófica em todos
os quatro agrupamento. A variável CRL apresentou-se com valores próximos aos níveis desejados,
porém abaixo do mínimo fixado pela portaria para todos os agrupamentos. Em relação à turbidez para
os agrupamentos 2 e 4, e CT para o agrupamento 4 observou-se valores fora do padrão.
Conclusões
A distribuição geográfica dos agrupamentos no município de Botucatu permite observar que o
todos os bairros do Distrito de Rubião Júnior, a Chácara Recreio Vista Alegre e o bairro Domingos
Lopes que são as bairros mais afastadas do centro da cidade, todos localizados a oeste do município
pertencem ao agrupamento 2. Os bairros do agrupamento 1 localizam-se quase em sua maioria
distribuído nas regiões sul e norte, com exceção de um único bairro localizado na região centro-oeste
do município. O agrupamento 4 foi formado apenas 12 bairros e mesmo assim, teve uma abrangência
completa envolvendo todas as regiões do município, situação semelhante ocorreu com os 10 bairros
pertencentes ao agrupamento 3.
Não há um padrão de homogeneidade na qualidade da água nos quatro agrupamentos, sendo o
agrupamento 4 aquele em que se verificou a maior frequência de fuga do padrão de referência.
Referências
[1] Brasil, Portaria n° 518, de 25 de março de 2004. Legislação para águas de consumo humano.
Diário Oficial da República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 26 de mar. 2004. Seção 1.
[2] Faria, P. N.; Cecon, P. R.; Silva, A. R, Finger, F. L.; Silva, F. F.; Cruz, C. D.; Sávio, F. L.,
Métodos de agrupamento em estudo de divergência genética de pimentas, Horticultura Brasileira, v.
30, pp. 428 – 432, (2012)
[3] Gower, J. C. A general coefficient of similarity and some of its properties. Biometrics, Arlington,
v. 27, pp. 857 – 874, (1971).
[4] Johnson, R. A; Wichern, D. W. “Applied multivariate statistical analysis”, Pratice Hall, New
Jersey, 2002.
318
[5] Ledo, C. A. S; Gonçalves, L. S. A, Novas abordagens multivariadas em experimentação com
fruteiras, em “XXII Congresso Brasileiro de Fruticultura”, Bento Gonçalves – RS, 2012.
[6] Mingoti, S. A. “Análise de Dados Através de Métodos de Estatística Multivariada”, Editora UFMG, Belo
Horizonte, 2005.
[7] Ward, Jr J. H. Hierarchical grouping to optimize an objective function. Journal of the American
Statistical Association, v.58, pp. 575 – 595, (1983).
319