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REGA - Revista de Gestão de Água da América Latina - ISSN 2359-1919
VOLUME. 16 - JAN/DEZ - 2019
ARTIGO
INFLUÊNCIA DA URBANIZAÇÃO NA QUALIDADE DA ÁGUA DO RIO BRANCO E AFLUENTES NO MUNICÍPIO DE BOA VISTA, RORAIMA, AMAZÔNIA BRASILEIRA
Resumo:
O crescente processo de urbanização da cidade de Boa Vista (Roraima) vem interferindo sobremaneira na conformação natural do rio Branco e de seus afluentes. Determinar a influência da urbanização na qualidade da água superficial que abastece esta cidade é imprescindível para realizar uma melhor gestão pública dos recursos hídricos locais. Desta forma, foram estabelecidos 18 pontos de coleta de água distribuídos ao longo do rio Branco e de seus principais afluentes. As coletas tiveram periodicidade mensal (janeiro a junho/2006). Os parâmetros de qualidade de água utilizados como variáveis independentes foram: demanda bioquímica de oxigênio, cloreto, nitrato, sólidos totais dissolvidos, condutividade elétrica, oxigênio dissolvido, alcalinidade, potencial hidrogeniônico, temperatura, turbidez e coliformes termotolerantes. Índice de Qualidade da Água (IQA-RR) e técnicas de análise multivariada (Análise de Componentes Principais - PCA e Análise Hierárquica de Cluster - HCA) indicaram uma separação clara entre os pontos de coleta, formando três grupos: (i) -G1- com bom nível de qualidade, situado fora do ambiente urbano, (ii) -G2- com nível médio de qualidade, próximo ao ambiente urbano e com presença de balneários públicos e (iii) -G3- com nível de qualidade muito ruim, inserido no ambiente urbano. As variáveis responsáveis por esse agrupamento foram demanda bioquímica de oxigênio, condutividade, sólidos totais dissolvidos, nitrato, cloreto e coliformes termotolerantes. Houve a indicação de que a poluição de origem orgânica é a principal responsável pela diminuição da qualidade da água superficial. Informações desta natureza são passos importantes no entendimento do impacto da urbanização sobre os recursos hídricos locais e são base para a construção de políticas públicas que mitiguem os impactos negativos da expansão urbana sem planejamento. 
Palavras-chave: Poluição hídrica, Análise de Componentes Principais, Análise Hierárquica de Cluster, Índice de Qualidade da Água 

 

 

URBANIZATION INFLUENCE ON THE WATER QUALITY OF THE BRANCO RIVER AND TRIBUTARIES IN BOA VISTA, RORAIMA, BRAZILIAN AMAZON
Abstract:
The increasing urbanization process of the city of Boa Vista (Roraima State) has been interfering greatly in natural conformation of the Branco river and its tributaries. Determining the influence of urbanization on the quality of surface water that supplies this city is essential to achieve a better public management of local water resources. In this way, 18 points of water collection were established along the Branco river and its main tributaries. Samples were collected monthly (January to June / 2006). Water quality parameters used as independent variables were biochemical oxygen demand, chloride, nitrate, total dissolved solids, electrical conductivity, dissolved oxygen, alkalinity, hydrogenation potential, temperature, turbidity and thermotolerant coliforms. Principal Component Analysis - PCA and Hierarchical Cluster Analysis - HCA indicated a clear separation among the collection points, forming three groups: (i) -G1- with good water quality index located outside the urban environment; (ii) -G2- with a medium quality level, close to the urban environment and public bathhouses; and (iii) -G3- with a very poor quality level, inserted in the urban environment. The variables responsible for grouping were biochemical oxygen demand, conductivity, total dissolved solids, nitrate, chloride and thermotolerant coliforms. Data analysis indicated that pollution of organic origin is primarily responsible for reduction of surface water quality. Informations of this nature are important to understand the impact of urbanization on local water resources and are the basis for construction of public policies that mitigate negative impacts of urban sprawl without planning. 
Keywords: Water Pollution, Principal Component Analysis, Hierarchical Cluster Analysis, Water Quality Index 

 

 

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