Aplicação de técnicas estatísticas multivariadas para avaliar a poluição orgánica em um rio na Argentina (doi:10.4136/ambi-agua.696) (Inglês)

Resumo

O objetivo deste trabalho foi avaliar a variação espacial e temporal da qualidade da água do rio Potrero de los Funes com base na aplicação de técnicas estatísticas multivariadas utilizando-se paramêtros físicos, químicos e bacteriológicos, sem perder informações importantes e obter uma metodologia rápida, fácil e barata para monitorar a qualidade da água em rios afetados por poluição orgânica. O rio foi monitorado mensalmente em locais diferentes (RP1, RP2 e RP3) durante um período de 2008-2009 com base em 16 parâmetros. O tratamento envolveu três técnicas estatísticas multivariadas: a análise de cluster (CA), análise de componentes principais (PCA) e análise discriminante (DA). A CA gerou três grupos: Grupo 1 (RP1), grupo 2 (RP2) e grupo 3 (RP3), que correspondem a um nível de contaminação relativamente baixo, alto e moderado, respectivamente. Por meio do PCA foram obtidos dois componentes que explicam 73% da variância total no conjunto de dados. O tempo na DA (estação chuvosa e estação seca) mostraram que a turbidez, NO3- e CE foram as variáveis discriminantes. O DA espacial mostra que existem diferenças significativas entre as três categorias, 1 (RP1 região de baixa contaminação), 2 (RP2 área altamente contaminada) e 3 (RP3, local de poluição moderada). As funções discriminantes obtidas são compostas de apenas oito parâmetros (CE, NO3-, turbidez, OD, DBO, DQO, coliformes totais e coliformes fecais) entre as regiões. A aplicação dessas técnicas tem permitido uma classificação significativa das diferentes regiões do rio baseada em parâmetros físicos, químicos e bacteriológicos, a partir de critérios de tempo e espaço. Este estudo é essencial para a futura concepção de programas de monitorização rápida e eficaz da qualidade da água do rio. Isso incluiria apenas os parâmetros que são indicativos de poluição orgânica.