Uso da estatística multivariada para identificação dos parâmetros relevantes para composição de um IQA : estudo de caso na calha do Rio Doce, estado de Minas Gerais

Jesus, Genswesley Dias de (2018)

Trabalho de Conclusão de Curso

RESUMO: A crescente geração de efluentes e resíduos oriundos das atividades agrícolas e de mineração têm se mostrado o principal fator de degradação dos recursos hídricos. Diante dessa realidade, emprega-se a estatística multivariada para a análise de complexos conjuntos de dados envolvendo variáveis associadas, sem perdas significativas de informações e com resultados considerados altamente satisfatórios. Objetivou-se, por meio de uma pesquisa quantitativa, utilizando-se as técnicas de Análise Fatorial (AF) e de Análise das Componentes Principais (ACP), identificar as principais contribuições da degradação da qualidade da água do Rio Doce e classificar os parâmetros monitorados entre os anos de 2012 a 2017. Verificou-se que a estatística multivariada se apresentou como uma importante ferramenta para selecionar os parâmetros a serem utilizados em um novo IQA, com vistas à caracterização das peculiaridades da bacia hidrográfica examinada e à otimização de recursos no planejamento de monitoramentos hídricos, sem a perda de informações dos dados significativos. Outrossim, caracterizou-se o principal agente de degradação da qualidade da água do Rio Doce, sendo o lançamento de esgoto in natura, proporcionando alta carga orgânica ao curso hídrico.

ABSTRACT: The growing generation of effluents and wastes from agricultural and mining activities has been shown to be the main factor for the degradation of water resources. In view of this reality, multivariate statistics are used for the analysis of complex data sets involving associated variables, without significant loss of information and with results considered highly satisfactory. The objective of this study was to quantify the main contributions of water quality degradation in the Doce River and to classify the parameters monitored using the Factorial Analysis (FA) and Principal Component Analysis (PCA) techniques, between 2012 and 2017. It was verified that multivariate statistics presented as an important tool to select the parameters to be used in a new IQA, with a view to the characterization of the peculiarities of the hydrographic basin examined and to the optimization of resources in the planning of water monitoring, without the loss of significant data information. Also, the main agent of water quality degradation in the Doce River was characterized, with the release of sewage in natura, providing a high organic load to the water course.


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