UMA ANÁLISE DISTINTA PARA O ENQUADRAMENTO DE CORPOS HÍDRICOS URBANOS: ESTUDO DE CASO DA BACIA DO ALTO IGUAÇU

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1 UMA ANÁLISE DISTINTA PARA O ENQUADRAMENTO DE CORPOS HÍDRICOS URBANOS: ESTUDO DE CASO DA BACIA DO ALTO IGUAÇU Camila de Carvalho Almeida de Bitencourt 1 & Cristovão Vicente Scapulatempo Fernandes 2 Resumo - Este trabalho apresenta uma análise crítica sobre o enquadramento de corpos d água, um instrumento de gestão de recursos hídricos instituído pela Política Nacional de Recursos Hídricos e definido pela Resolução CONAMA 357/05. Neste contexto, foi considerado o monitoramento de parâmetros quali-quantitativos em uma bacia hidrográfica urbana através uma base de dados consolidada, o que permitiu integrar uma matriz dinâmica de diferentes fontes de poluição. Nesta pesquisa, um novo conceito para a interpretação dos parâmetros de qualidade da água é utilizado, com base na combinação de tradicionais técnicas estatísticas, análise de dados de concentração e carga, integrados à estatística multivariada. Os resultados destacam a dificuldade em se definir os principais parâmetros para o monitoramento e que a avaliação da qualidade da água, uma vez que concentrações e carga dão interpretações diferentes para um mesmo problema analisado. Conclui-se dessa forma que existem potenciais implicações negativas caso uma abordagem simplificada para a definição do enquadramento seja adotada. Palavras-chave: enquadramento; análise estatística; gestão de recursos hídricos A DISTINCT ASSESSMENT FOR WATER BODY CLASSIFICATION IN URBAN RIVERS: THE CASE STUDY OF IGUAÇU RIVER, BRAZIL Abstract - This paper presents a critical analysis of the Water Body Classification (WBC) for the definition of classes rivers, a water resources management tool instituted by the National Water Resources Policy and set by CONAMA Resolution 357/05. For this analysis was considered the monitoring of quality paramaeters in an urbanized watershed. The methodology is based on a database consolidated of hydrological and quality that allowed to integrate a dynamic array of different sources pollution. In this research, a new concept for the interpretation of water quality parameters is used based on the combination of traditional statistical, analyzing data of concentration and load, integrated into the multivariate statistical. The results show that it is difficult to define key parameters for monitoring and that the evaluation of water quality based on concentrations and load give different interpretations. So, there are potential negative implications that a simplified approach for defining the WBC can generate. Keywords: water body classification, statistical analysis; water resources management XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 1 Universidade Federal do Paraná, cami.almeidac@gmail.com 2 Universidade Federal do Paraná, cris.dhs@ufpr.br 1

2 1. INTRODUÇÃO O enquadramento de corpos hídricos é um dos seis instrumentos de gestão instituído pela Lei Nº 9.433/07, que estabelece a Política Nacional de Recursos Hídricos. Esse instrumento consiste em enquadrar os corpos d água em classes de acordo com o uso preponderante, sendo que cada classe tem uma série de parâmetros de qualidade da água a serem atendidos, conforme o estabelecido pela Resolução CONAMA 357/05. A classificação é realizada em cinco grupos: classe especial; classe 1; classe 2; classe 3; e classe 4. A classe especial representa os usos mais exigentes, ou seja, aqueles que requerem uma melhor qualidade da água, como a proteção e preservação da vida aquática, o outro extremo, a classe 4, expressa os usos menos exigentes, como a navegação e a harmonia paisagística. Apesar de o enquadramento ter como objetivo prevenir a poluição hídrica e garantir a qualidade d água compatível com os usos mais exigentes, o que se percebe é que esta resolução não inclui alguns indicadores de qualidade de água de forma eficaz, tal como o carbono orgânico dissolvido, além de ser baseada apenas em concentrações limites, não analisando a carga total de certa substancia num trecho d água, tão pouco uma reflexão sobre a referência hidrológica necessária para a sua interpretação. Outro problema é que o enquadramento não tem uma metodologia detalhada definida, assim, em cada bacia aplica-se um método que se acredita ser o mais adequado, mas isso nem sempre é a melhor opção do ponto de vista do corpo hídrico, mas sim, das partes interessadas no uso da água. A avaliação da qualidade da água, além de permitir uma caracterização dos corpos hídricos, pode servir como uma ferramenta de fiscalização do enquadramento aprovado. Porém, uma rede de monitoramento quali-quantitativa eficiente não é uma realidade absoluta no país. Além disso, quando se dispõe de uma série histórica de dados, fica difícil a análise simultânea dessas informações, que é muito grande e complexa, devido à diversidade das variáveis que interagem umas com as outras e são medidas em diferentes escalas. Uma forma de avaliar grandes conjuntos de dados é a aplicação de métodos estatísticos, e, como o que se pretende, na prática, é a análise simultânea do conjunto de informações, a aplicação de técnicas estatísticas multivariadas torna-se o mais indicado, uma vez que esse método serve para este tipo de análise. De acordo com Mingoti (2005), por meio de técnicas de análise multivariada é possível simplificar a estrutura e variabilidade de dados facilitando a sua interpretação. Na frente de todas essas peculiaridades, que compreendem o estudo da qualidade da água, uma análise crítica envolvendo diferentes técnicas de interpretação de dados de monitoramento torna-se necessária. Uma abordagem distinta é possível através da observação simultânea das variações de concentrações e cargas, os resultados obtidos a partir das técnicas de estatística multivariada pode fornecer uma nova visão para a aplicação no planejamento da gestão dos recursos hídricos, incluindo-se aí o processo de enquadramento. Sendo assim, o objetivo deste estudo é a avaliação da dinâmica de concentração e carga poluente associados aos resultados obtidos nas técnicas de estatística multivariada na Bacia do Alto Iguaçu, localizado na Região Metropolitana de Curitiba, através de um monitoramento qualiquantitativo que está sendo realizado desde Com isso, espera-se entender como essa dinâmica pode interferir no enquadramento. XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 2

3 2. MATERIAIS E MÉTODOS 2.1 Área de estudo O estudo de caso foi desenvolvido a partir da dinâmica de uso e ocupação do solo na bacia do Alto Iguaçu, na região metropolitana de Curitiba, conforme a Figura 1. A bacia do Alto Iguaçu tem uma extensão de aproximadamente 90 km, com uma área de drenagem de cerca de km². A população que vive nessa bacia conta com 3 milhões de habitantes, que são distribuídos em 14 municípios (SUDERHSA, 2000). A região é altamente urbanizada e vem passando por um processo de ocupação irregular de áreas de mananciais e várzeas, especialmente na margem direita do rio Iguaçu. Figura 1 Mapa da Bacia do Alto Iguaçu e os pontos de monitoramento Fonte: Adaptado de PORTO et al. (2007) Os municípios da área de estudo foram submetidos a processo de industrialização intenso nas últimas décadas, de acordo com o registo de grandes usuários de água da bacia do Alto Iguaçu, existem 306 indústrias que eliminam seus efluentes em rios, córregos, solo ou fossa séptica (SUDHERSA, 2000). De acordo com Porto et. al (2007), a contribuição industrial de dois meses é o equivalente à um dia da produção de águas residuais brutas somente pela população. Dessa forma, a maior contribuição para a poluição já existente é, por conseguinte, atribuído à população existente. 2.2 Monitoramento da Qualidade da Água A avaliação da qualidade da água apresentada no presente estudo está vinculada ao Projeto Bacias Críticas: Bases Técnicas para a definição de Metas Progressivas para seu Enquadramento e a Integração com os demais Instrumentos de Gestão (PORTO et al., 2007), desenvolvido em parceria entre a UFPR e a USP, durante o período de 2005 a Foram utilizados dados de 35 campanhas de monitoramento, que continuou a ser realizado após o termino do projeto. XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 3

4 Os parâmetros físico-químicos determinados in situ através de sensores foram: oxigênio dissolvido (OD, em mg/l), temperatura da água (ºC), condutividade elétrica (μs/cm), ph e turbidez (NTU). Amostras de água foram coletadas para posterior análise dos seguintes parâmetros de qualidade da água: demanda bioquímica de oxigênio (DBO), demanda química de oxigênio (DQO), nitrogênio orgânico (N_org), nitrogênio amoniacal (N_NH 3) nitrito, nitrato, fósforo total, sólidos sedimentáveis, sólidos suspensos totais, sólidos dissolvidos totais e carbono orgânico total (COT). A profundidade Secchi foi determinada pelo disco Secchi e a vazão foi obtida pela curvachave elaborada pelo ÁGUASPARANÁ tendo como base os níveis da régua telemétrica observados nos dias de coleta. 2.3 Métodos de Análise Estatística Foram realizadas três técnicas de estatística multivariada: a análise de componentes principais (ACP), a análise fatorial (AF) e a análise de agrupamentos (AA). Para isto, foi utilizado o software R: A language and environment for statistical, que é um programa livre e gratuito e que serve para análises estatísticas e gráficas. A ACP é basicamente utilizada para reduzir a dimensão de bancos de dados com muitas variáveis inter-relacionadas através da criação de um conjunto, chamado de componentes principais (CPs), que contem as variáveis mais representativas do problema estudado. Assim como a ACP, a AF tem como objetivo diminuir bancos de dados com muitas variáveis relacionadas, o que é feito através da criação de fatores, chamados fatores comuns, que são não correlacionados entre si e que supostamente medem aspectos comuns do conjunto de dados. Os fatores são obtidos a partir da estrutura de dependência entre as variáveis e com eles é possível saber o quanto cada fator está associado a cada variável e quanto o conjunto de fatores explica a variabilidade total dos dados (BARROSO e ARTES, 2003). A análise de agrupamentos tem como objetivo descobrir agrupamentos naturais dentro do conjunto de variáveis de forma que os semelhantes sejam agrupados em um mesmo grupo (FERREIRA, 2008; JOHNSON e WICHERN, 1998). Essas técnicas foram aplicadas aos dados de concentração e de carga referentes à Bacia do Alto Iguaçu a partir de uma matriz contendo os dados de todos os pontos de monitoramento nas linhas e os parâmetros de qualidade de água nas colunas. Optou-se por excluir as linhas com dados faltantes, pelo fato de que linhas com mais dados poderiam gerar pesos maiores do que as outras durante a realização da ACP e da AF, interferindo, portanto no resultado final. Para concentração foram consideradas como variáveis 19 parâmetros de qualidade da água (DBO, DQO, COT, turbidez, Profundidade Secchi, SDT, SST, SS, condutividade, ph, temperatura, OD, Nitrogênio amoniacal, nitrogênio orgânico, nitrato, nitrito, nitrogênio total, fósforo total e vazão) e como observações 87 coletas realizadas nos pontos P1, P2, P3, P4, P5 e P6, resultando, portanto numa matriz 87 por 19. Para carga, foram considerados os mesmos 19 parâmetros, porém 84 coletas. Essas informações são provenientes da utilização de microprocessamento analíticos de acordo com metodologia APHA (1998) e foram publicados por Knapik (2009) e Almeida (2013). 2.4 O Processo de Enquadramento O objetivo do enquadramento é estabelecer o nível de qualidade da água a ser alcançado ou mantido em um segmento de água ao longo do tempo. A Resolução nº 91/08 do Conselho Nacional de Recursos Hídricos, prevê procedimentos gerais para a classificação dos corpos de água XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 4

5 superficiais e subterrâneos. De acordo com esta resolução, os procedimentos devem incluir as seguintes etapas: diagnóstico, prognóstico, objetivos propostos e alternativas eficazes relativos ao programa de efetivação do enquadramento. A articulação das informações geradas nas etapas de diagnóstico e prognóstico permite o desenvolvimento de um enquadramento final e o desenvolvimento do programa de efetivação, acompanhado da estimativa de custos para a implementação de ações de gestão e recomendações para as massas de água e do ambiente, bem como para os atores públicos e privados. O enquadramento propriamente dito é realizado através do estabelecimento de classes de qualidade, que é definido pela relação entre o uso de recursos hídricos, existente ou previsto, com as disposições do sistema de classes de Resolução CONAMA nº 357/05. Este sistema representa a composição de uma série de parâmetros de qualidade da água com valores limites estabelecidos os diferentes usos. A sua organização está dividida em cinco grupos de acordo com a exigência de utilização: classe especial; Classe 1; Classe 2; Classe 3; e Classe RESULTADOS E DISCUSSÃO Tanto para concentração quanto para carga as variâncias observadas foram de ordens de grandezas bem diferentes, por isso, as técnicas multivariadas foram aplicadas a partir da matriz de correlação das variáveis originais. Obtiveram-se mais correlações significativas ( 7,0) para os dados de carga do que para concentração, 23 e 2, respectivamente, e em comum obteve-se maiores correlações entre nitrogênio amoniacal e nitrogênio total. Na ACP utilizou-se o Critério de Kaiser para definir o número de componentes principais a serem retidas, que foram as com autovalores maiores que 1. Dessa forma, para concentração ficouse com 6 CPs que explicariam 75% da variância do banco de dados e para carga 5 com 82% da variância sendo explicada. Os pesos das variáveis originais nas CPs são representados pelos autovetores da matriz de correlação, sendo que as variáveis com maior peso são as mais importantes na determinação das componentes principais. No presente estudo, devido à maioria dos fatores serem baixos, optou-se por analisar os valores de correlação entre os escores das CPs e as variáveis originais para destacar as variáveis mais importantes. Dessa forma, observou-se como parâmetros importantes para concentração a DBO, a DQO, o nitrogênio amoniacal e o total, todos encontrados na primeira CP, já para carga encontrou-se 10 variáveis (DBO, DQO, COT, SDT, SST, N_NH 3, N_org, nitrito, nitrogênio total e vazão) na primeira CP e ph e SS na segunda. Portanto, para carga, dos 19 parâmetros iniciais, 12 explicam 60% da variância do banco de dados. Cabe destacar que os parâmetros encontrados estão ligados principalmente à degradação da matéria orgânica, aos sólidos e ao nitrogênio, portanto, a parâmetros que refletem de maneira direta as fontes de poluição ao longo da bacia. Antes de realizar a alise Fatorial (AF) é preciso verificar se o conjunto de dados apresenta distribuição normal, no presente estudo isso foi feito através da observação do gráfico de distribuição Qui-Quadrado dos dados de concentração, que se assemelharam a uma reta. Na elaboração do gráfico observou-se que os dados de carga formam uma matriz singular e que, portanto, tem um discriminante nulo, logo, não apresenta matriz inversa e sendo assim não tem distribuição normal. Isto não impede que a AF seja realizada. Porém os fatores não podem ser estimados pelo método da máxima verossimilhança. Sendo assim, para os dados de concentração, os fatores foram estimados pela máxima verossimilhança e também pelas componentes principais, XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 5

6 enquanto que os de carga só pelas componentes principais. Relembra-se que a matriz de cargas não é inversível porque representa uma combinação linear das colunas, pois a maioria das colunas foi multiplicada pela mesma série histórica de vazões. Em seguida, foi realizado o Teste de Esfericidade de Bartlett que resultou num p-valor nulo e 171 graus de liberdade tanto para concentração quanto para carga. Um outro valor que precisa ser calculado previamente é a Medida de Adequacidade de Kaiser Meyer Olkin que resultou em 0,5 para concentração e para carga não pôde ser calculada pelas condições já expostas anteriormente. Depois de todas as verificações necessárias a AF foi realizada e, a partir do critério de Kaiser, já utilizado na ACP, reteu-se 6 fatores para os dados de carga que explicaram 75% da variância da amostra para o método das CP s e 62% para o método da máxima verossimilhança. Na análise de carga, 5 fatores explicaram aproximadamente 82% da variância. Os pesos obtidos foram muito baixos, por isso, decidiu-se realizar a rotação varimax, após a rotação, para carga encontrou-se como parâmetros com maior peso no Fator 1 o nitrogênio amoniacal e total, no Fator 3 condutividade e ph, no Fator 4 a turbidez e COT e no 5 a temperatura. Tabela 1 Composição dos fatores para concentração Componente Principal Máxima Verossimilhança Fator 1 N_NH 3 e nitrogênio total Turbidez, profundidade, SST, N_Org, Nitrato Fator 2 Turbidez Condutividade, ph, fósforo Fator 3 Condutividade, ph N_NH 3, N_Org e nitrogênio total Fator 4 - DBO e DQO Fator 5 DBO, SS e nitrato Nitrito Fator 6 COT N_Org Pelo método da máxima verossimilhança, dos 19 parâmetros iniciais, 16 são capazes de explicar 82% da variância, que é um bom valor. Para componentes principais, a variância explicada é um pouco menor, porém, o número de variáveis é pequeno, 9, comparado ao número original. Com esta grande diferença encontrada para os dois métodos, decidiu-se calcular as comunalidades e observar quais parâmetros ficariam abaixo de 0,5 e que poderiam, portanto ser descartados e a análise ser refeita sem eles. Essa segunda parte foi realizada somente para os dados de concentração. Dessa forma, a AF final resultou em 3 fatores capazes de explicar 58% da variância da amostra, com apenas 8 parâmetros: DBO, SST, condutividade, ph, nitrogênio amoniacal, nitrogênio orgânico, nitrogênio total e fósforo. Isso não implica que monitorando somente estas variáveis conseguirá se obter um bom diagnóstico da variação da qualidade da água na Bacia do Alto Iguaçu. Com o cálculo das correlações buscou-se identificar qual apresentava a maior correlação e portanto era a mais adequada para a realização da AA. Para concentração, a ligação que mostrou-se mais adequada foi a média e para carga a obtida pelo método do centróide. Para análise, separou-se o dendograma obtido em três grupos. Para concentração, o primeiro continha as coletas 27 e 46 que pertencem ao P2 e P3 respectivamente, essas coletas apresentam dois valores de monitoramento que podem ser considerados anormais. A coleta 27 tem uma DBO de apenas 4,74 mg/l para uma vazão não muito alta, esse ponto é caracterizado justamente por apresentar altos valores para parâmetros que refletem poluição por matéria orgânica, logo o valor encontrado é bastante atípico. Já a coleta 46 apresenta um valor de condutividade mais alto comparados aos demais para o mesmo ponto (561 µs/cm). Assim, concluiu-se que estas coletas foram agrupadas por apresentarem esses valores atípicos para os pontos de monitoraramento que eles representam. O segundo grupo ficou com as coletas 29, XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 6

7 33, 50, 51, 59 e 75. As três primeiras mais a 59 foram coletas no mesmo dia, o que sugere que a bacia estava numa situação atípica neste dia. O terceiro grupo continha todas as outras coletas. Para carga, os dois primeiros grupos só tinham amostras dos três ultimos pontos da bacia, P4, P5 e P6 e e o que se observou de comum, é que a maioria das coletas retidas no primeiro grupo apresentavam uma vazão bem mais alta que a normalmente encontrada em seus respectivos pontos de monitoramento. Já no segundo grupo, a maioria das coletas tinham vazões abaixo das normais, resultando em altas e incomuns concentrações para valores como DBO e COT. O terceiro grupo continha as demais coletas. Na análise de carga, as coletas foram agrupadas de modo que deu pra identificar o que se procurava com a realização da AA, uma vez que se teve coletas com alta vazão, que normalmente proporciona padrões de qualidade melhor e de baixa vazão, que diminui a qualidade do corpo hídrico. 4. CONCLUSÃO Por estas diferentes observações decorrentes da análise de carga e de concentração para a aplicação de técnicas de estatística multivariada é evidente que a avaliação da qualidade da água dos corpos hídricos é bastante complexa e que definir as suas classes apenas com base em medições de concentração não pode ser o mais adequado. Além disso, sabe-se que, embora a Resolução CONAMA 357/05 estabeleça valores mínimos ou máximos de concentração de vários parâmetros, comumente, a única variável considerada no enquadramento é a DBO. Este parâmetro, juntamente com o OD não foram identificados como os de maior peso no presente estudo e sim as frações de nitrogênio, principalmente o amoniacal, o que demonstra novamente que certos equívocos podem ser gerados através de um processo de enquadramento simplificado ou até mesmo generalizado para diferentes bacias e regiões. A escolha da vazão de referencia é uma etapa de suma importância na definição do enquadramento, porém, a análise dela por si só não é capaz de traduzir o que o lançamento de uma carga poluente está realmente causando no corpo hídrico, o que é possível através da análise conjunta de dados de vazão e concentrações medidos, ou seja, da carga. Dada à importância do enquadramento no cenário nacional, uma vez que a partir dele são realizadas subvenções na bacia, cobranças, outorgas, etc. é interessante que este instrumento leve em conta a dinâmica das cargas na bacia e também mais parâmetros em sua determinação, que devem estar ligados à realidade de cada região hidrográfica. Finalmente, o que deve ser destacado, é que esta análise só poderia ser feita como consequência da integração entre a qualidade e quantidade da água. Estes resultados definiu uma primeira análise com estas características para a Bacia do Alto Iguaçu e permitiu uma análise descritiva que, até hoje, não tinha sido realizada na região. A contribuição deste artigo é o de encorajar, em bacias críticas, uma visão desta natureza. REFERÊNCIAS ALMEIDA, C. C. Análise Crítica de Parâmetros de Qualidade da Água Estudo de Caso da Bacia do Alto Iguaçu na Região Metropolitana de Curitiba. Universidade Federal do Paraná, Curitiba, APHA. Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater. 20. ed. Washington: APHA, BARROSO, L. P.; ARTES, R. Análise Multivariada: minicurso do 10º Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica. Lavras: Universidade Federal de Lavras, XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 7

8 BRASIL. Resolução COANAMA 357 de 17 de março de Dispõe sobre a classificação dos corpos de água e diretrizes ambientais para o seu enquadramento, bem como estabelece padrões de lançamento de efluentes, e dá outras providências. Brasília. DF Lei Federal de 8 de janeiro de Institui a Política Nacional de Recursos Hídricos, cria o Sistema Nacional de Gerenciamento de Recursos Hídricos, regulamenta o inciso XIX do art. 21 da Constituição Federal, e altera o art. 1º da Lei nº 8.001, de 13 de março de 1990, que modificou a Lei nº 7.990, de 28 de dezembro de Brasília. DF FRANÇA, M. S. Análise multivariada dos dados de monitoramento de qualidade de água da Bacia do Alto Iguaçu: uma ferramenta para a gestão dos recursos hídricos. 150 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Departamento de Hidráulica e Saneamento, Universidade Federal do Paraná, Curitiba, FERREIRA, D. F. Estatística Multivariada. Lavras: Universidade Federal de Lavras, JOHNSON, R. A.; WICHERN, D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis. 4. ed. New Jersey: Prentice Hall, KNAPIK, H. G. Reflexões sobre monitoramento, modelagem e calibração na gestão de recursos hídricos: estudo de caso da qualidade da água da Bacia do Alto Iguaçu. 174 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) Departamento de Hidráulica e Saneamento, Universidade Federal do Paraná, Curitiba, PORTO, M. F. A.; FERNANDES, C. V. S.; KNAPIK, H. G.; FRANÇA, M. S.; BRITES, A. P. Z.; MARIN, M. C. F. C.; MACHADO, F. W.; CHELLA, M. R.; SÁ, J. F.; MASINI, L. Bacias Críticas: Bases Técnicas para a definição de Metas Progressivas para seu Enquadramento e a Integração com os demais Instrumentos de Gestão. Curitiba: UFPR Departamento de Hidráulica e Saneamento, (FINEP/ CT-HIDRO). Projeto concluído. R CORE TEAM (2012). R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN , URL SUDERHSA. Plano de Despoluição Hídrica da Bacia do Alto Iguaçu. Programa de Saneamento Ambiental da Região Metropolitana de Curitiba - Relatórios Finais. Curitiba: SUDERHSA, XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 8