INVESTIGAÇÃO DOS COEFICIENTES DE ABSORÇÃO E SUA VARIBILIDADE NO SISTEMA DE CASCATA DO RIO TIETÊ

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1 Presidente Prudente - SP, de julho de 2017 p INVESTIGAÇÃO DOS COEFICIENTES DE ABSORÇÃO E SUA VARIBILIDADE NO SISTEMA DE CASCATA DO RIO TIETÊ NARIANE BENARDO¹ FERNANDA WATANABE¹ THANAN RODRIGUES¹ ANA CAROLINA GOMES¹ CAROLINE DE ANDRADE¹ ENNER ALCÂNTARA³ ¹Universidade Estadual Paulista - Unesp Faculdade de Ciências e Tecnologia - FCT Departamento de Cartografia, Presidente Prudente - SP {nariabernardo, fernandasyw, twalesza, camposgomes.ac, carol.piffer1}@gmail.com ³ Universidade Estadual Paulista - Unesp Instituto de Ciência e Tecnologia - ICT Departamento de Engenharia Ambiental, São José dos Campos - SP enner.alcantara@ict.unesp.br RESUMO O objetivo deste trabalho foi investigar se a variabilidade dos coeficientes de absorção (a(λ)) dos reservatórios em cascata localizados no Rio Tietê apresentam a mesma variabilidade dos parâmetros da qualidade da água. Amostragens de água foram analisadas em laboratório e resultaram em espectros de absorção total e de absorção para componente opticamente significativos. Ao todo foram analisadas 100 amostras em quatro reservatórios da cascata (Barra Bonita, Bariri, Ibitinga e Nova Avanhanda), os quais apresentam diferentes níveis de concentração de clorofila-a e total de sólidos suspensos. Os resultados demonstraram que os coeficientes de absorção total (a t(λ)) e do fitoplâncton (aφ) seguiram o mesmo padrão - maiores magnitudes para reservatórios à montante e menores magnitudes para reservatórios à jusante. Entretanto, coeficientes de absorção para material orgânico dissolvido (a g) e de partículas nãoalgais (a NAP) não apresentaram o mesmo comportamento, sendo as maiores magnitudes encontradas no reservatório de Bariri. Investigações mais detalhadas são necessárias para avaliar quais são os fatores que possam justificar os diferentes comportamentos das curvas de a g e a TR quando comparados ao comportamento dos coeficientes aφ e a t. Palavras chave: Sensoriamento Remoto, IOPs, Águas interiores, Sistemas aquáticos hipereutróficos. ABSTRACT The aim of the present work was to evaluate if the absorption coefficients (a(λ)) change in the same manner that the water quality parameters for the cascade of reservoirs located in the Tietê River. Water samples were analyzed in laboratory and retrieved the total absorption spectra and spectra for each optical significantly compounds (OSC). Overall, we assessed 100 samples in four hydroelectrical reservoirs (Barra Bonita, Bariri, Ibitinga e Nova Avanhandava), which presented several levels of chlorophyll and total suspended matter concentrations. The results highlighted that the total absorption spectra (a t) and the phytoplankton absorption spectra (aφ) followed the same pattern - high magnitudes for the upstream reservoirs and low magnitudes for the downstream reservoirs. However, the coloured dissolved organic matter absorption spectra (a g) and the non-algae particles absorption spectra (a NAP) did not showed the same behavior along the spectra, where higher magnitudes of both components were found in the Bariri reservoir. Deeply investigations are needed to evaluate what are the main reasons of and a g to demonstrate different behavior than a φ and at along the cascade. Key words: Remote sensing, IOPs, Inland waters, hypereutrophic aquatic systems

2 1 INTRODUÇÃO O monitoramento da qualidade da água feito por meio de dados remotos faz uso de modelos empíricos e modelos analíticos (Odermatt et al., 2012; Watanabe et al., 2016), os quais são capazes de estimar as propriedades óticas inerentes da água (POIs) e por meio delas caracterizar sistemas aquáticos interiores. As estimativas de POIs (absorção, a(λ) e retroespalhamento, b b(λ)) podem ser utilizadas para a determinação das concentrações de clorofila-a (Chl-a) e total de sólidos suspensos (TSS) (Li et al., 2013; Rodrigues et al. 2016). Sistemas aquáticos interiores são sistemas mais complexos que oceanos em decorrência das relações presentes entre os componentes opticamente ativos, representados por Chl-a, TSS e material orgânico colorido dissolvido (CDOM). Sistemas de reservatórios em cascata são conhecidos como sistemas de filtragem, uma vez que a qualidade da água e as suas propriedades óticas se modificam da montante à jusante do reservatório (Barbosa et al, 1999). As variações de parâmetros alteram a forma e a magnitude dos espectros de reflectância de sensoriamento remoto, bem como as feições de absorção presentes nas curvas. Rodrigues et al. (2016) e Alcântara et al. (2016) mostraram que em dois diferentes reservatórios localizados no Rio Tietê, os coeficientes de a(λ) e b b(λ) podem ser modelados conforme a variabilidade biogeoquímica presente em cada reservatório. Ao considerar que o primeiro e último reservatório avaliados tenham diferentes níveis de trofia, oligotróficos e hipereutrófico, respectivamente, suas POIs também serão modeladas. Contudo, não foram realizadas análises dos espectros de absorção ao longo dos reservatórios em cascata, identificando se há um decréscimo continuo da montante à jusante dos COAs que consequentemente alteram da mesma forma os espectros de absorção. O presente trabalho teve por objetivo analisar a variabilidade das feições óticas dos reservatórios em cascata, baseados nos espectros de absorção de quatro reservatórios localizados no Rio Tietê, e identificar se há um padrão nas feições de absorção que segue o decaimento previsto pelo efeito cascata decorrente do processo de filtração ao longo das barragens (Barbosa et al., 1999). 2 MATERIAL E MÉTODOS perto da cidade de São Paulo capital, a qual pode ser considerada como uma fonte de poluição significativa devido às descargas de resíduos nos tributários do Rio Tietê. Muitos estudos demonstram elevados níveis de concentração de TSS e outros poluentes no Rio Piracicaba e à montante do Rio Tietê, sendo que estes níveis se reduzem significativamente à jusante do mesmo sistema aquático (Rodgher et al., 2005; Bernardo et al., 2016; Rodrigues et al., 2016). Figura 1 Reservatórios em cascata ao longo do Rio Tietê (b), com a localização no Brasil (a). Destaque para o estado de São Paulo. Com o objetivo de realizar medidas da qualidade da água e coletar dados remotos, campanhas de campo foram realizadas ao longo de quatro reservatórios em cascata (Tabela 1, n = 100). Em cada ponto amostral, amostras de água foram coletadas próximas à superfície (profundidade = 0.3 m) e armazenadas em baixas temperaturas para evitar a degradação bioquímica até a realização das análises laboratoriais (medidas dos espectros de absorção). 2.1 Área de estudo A cascata de reservatório contem, da jusante à montante, seis reservatórios hidrelétricos Barra Bonita (BB), Bariri (BAR), Ibitinga (IBI), Promissão, Nova Avanhandava (NAV) e Três Irmãos (Figura 1) com uma potência de kw em um total de kw, também produzidos por outras pequenas centrais hidrelétricas (ANEEL, 2017). Exceto NAV, o qual é um reservatório fio d água, BB, BAR e IBI são reservatórios de armazenamento. Campanhas de campo realizadas em BB, BAR, IBI e NAV, estão descritas na Tabela 1. BB, é o primeiro reservatório do sistema em cascata, localizado Figura 2 Pontos amostrais de cada reservatório.

3 Tabela 1 Descrição dos trabalhos de campo realizados nos reservatórios ao longo da cascata e respectivos index utilizados ao longo do paper. n é o número de amostras. ID Reservatório n Data de coleta BB Barra Bonita Outubro, 2014 BAR Bariri Agosto, 2016 IBI Ibitinga Julho, 2016 NAV Nova 20 Avanhandava 28 Abril -02 Maio, Dados da qualidade da água Temperatura da superfície da água, turbidez, profundidade de Disco de Secchi e profundidade do leito do rio foram coletadas in situ em triplicata, por meio de equipamentos específicos para cada parâmetro analisado. As coletas de água foram utilizadas para estabelecer as concentrações de TSS e Chl-a em laboratório por meio do protocolo APHA (1998) e de Golterman (1978), respectivamente. Além disso, frações de material inorgânico e orgânico (composição do TSS) foram também estabelecidas para identificar qual o tipo de componente é predominante em cada reservatório. 2.3 Coleta de dados de absorção Para analisar a composição ótica da cascata em termos de POIs, somente o espectro de absorção foi avaliado neste trabalho. O espectro de absorção total a t(λ) resultado da contribuição do espectro de cada COA, pode ser numericamente descrito pela Eq. (1). Onde a t(λ) é o espectro de absorção total, a ϕ (λ) é o espectro de absorção do fitoplâncton (Eq. 2), (λ) é o espectro de absorção das partículas não-algais (NAP, Eq. 3), a g(λ) é o espectro de absorção de CDOM (Eq. 4), e a w (λ) é o espectro de absorção da água pura (Smith e Baker et al., 1981). (1) = (2) = (3) = (4) Onde S g é o coeficiente de decaimento da função exponencial que descreve o CDOM, λ 0 é o comprimento de onda de referência, comumente adotado como 440 nm para a g e (λ), OD é a densidade ótica e l é o comprimento do caminho ótico, em metros. O espectro de a g foi obtido pelo método exposto por Bricaud et al (1981) e o ajustamento de uma função exponencial no intervalo de 400 a 700 nm foi também realizada para a obtenção dos valores de S g (Babin et al., 2003). O espectro de absorção do particulado (a p), resultado do método descrito por Tassan e Ferrari (1995 e 1998), foi utilizado para cálculo de (λ) e a ϕ(λ). Para minimizar a presença de erros sistemáticos devido à adoção de diferentes metodologias, todos os espectros de absorção foram estabelecidos conforme os mesmos protocolos, ou seja, ao mesma metodologia foi utilizada para obtenção dos espectros de cada COAs em todas as análises de laboratório. A forma e magnitude dos espectros de absorção são relacionados com o comprimento de onda, além de serem afetados de forma direta pela composição da água. O espectro de a ϕ (λ) pode se modificar conforme a presença de pigmentos acessórios e a quantidade de Chla, bem como o efeito de empacotamento (Watanabe et al., 2016); o espectro de e a g apresentam em sua maioria uma função exponencial, onde há o decaimento de sua magnitude dos menores para os maiores comprimentos de onda ao longo do espetro do visível (Babin et al., 2003). O espectro de a w (λ) se encontra bem estabelecido para os sistemas aquáticos em geral (Smith e Baker, 1981; Lee et al., 2015). 2.4 Correlação espacial dos dados Ao considerar que os reservatórios se encontram em cascata e que os processos hidrodinâmicos são responsáveis pela variabilidade do comportamento ótico de absorção, foi realizada uma análise espacial dos dados de absorção. O método utilizado para avaliação da correlação espacial foi o método de krigeagem, o qual estabelece a correlação espacial entre dados amostrais por meio da distância e da direção entre pares de amostras. Além disso, a dependência espacial modelada matematicamente por meio modelos não lineares, permite realizar a predição de valores em regiões não amostradas em dada superfície geográfica. Foram diferentes modelos teóricos - exponencial, esférico, gaussiano e circular, sendo que o melhor modelo foi estabelecido com base no menor erro quadrático resultante da validação cruzada dos dados utilizados na krigeagem. Por se tratar de uma grandeza espectral, os coeficientes de absorção foram avaliados conforme o correlograma para estabelecer o melhor comprimento de onda a ser representado via krigeagem. Foram realizadas as seguintes análises de correlação: a p versus TSS; a NAP versus Tripton (fração inorgânica do TSS); aφ versus OSS (fração orgânica do TSS). Para análise espacial do CDOM, foi utilizado a g(440), por ser o comprimento de onda adotado como referência. 3 RESULTADOS 3.1 Parâmetros da qualidade da água A variabilidade dos parâmetros da qualidade da água medidos in situ se encontram na Figura 2, e as estatísticas descritivas estão resumidas na Tabela 2.

4 Temperatura (ºC) Profundidade (m) Profundidade do Disco de Secchi (m) 18,6 28,3 24,5 32,1 28,1 7,8 8,0 18,5 13,0 21,0 0,4 0,8 0,6 20,0 16,6 45,8 21,1 39,4 24,3 15,4 5,6 19,6 11,4 31,9 0,5 1,6 1,2 20,0 4,3 17,9 21,2 30,1 23,7 9,5 9,5 21,6 14,9 25,5 1,6 3,2 2,2 10,9 1,7 25,4 25,1 26,3 26,0 1,1 5,3 30,0 18,0 46,2 2,3 4,8 3,2 20,0 Figura 2 - Boxplot dos parâmetros da qualidade da água para os reservatórios avaliados: (a) Concentração de TSS, em mg.l -1 ; (b) Concentração de Chl-a, em mg.m -3 ; (c) Turbidez, em NTU; (d) Temperatura da água, em C; (e) Profundidade, em metros; (f) Profundidade do Disco de Secchi, em metros. As elevadas concentrações de TSS seguem o mesmo padrão dos elevados níveis de concentrações de Chl-a à montante (BB). O decréscimo da turbidez da montante à jusante (de BB à NAV), seguem à mesma tendência de TSS e Chl-a. A profundidade do disco de Secchi é menor para os reservatórios com maiores níveis de turbidez. Embora haja a conexão entre os reservatórios, os parâmetros de temperatura e profundidade não apresentaram nenhum padrão, indicando que cada reservatório tem suas próprias características físicas. Tabela 2 Estatísticas descritivas dos parâmetros da qualidade da água em BB, BAR, IBI, NAV. Onde,, e representam Mínimo, Máximo, e Coeficiente de variação (in %). ISS e OSS representam as frações Inorgânica e Orgânica do TSS respectivamente. Reservatórios BB BAR IBI NAV TSS (mg,l -1 ) ISS (mg,l -1 ) OSS (mg,l -1 ) Chl-a (mg,m -3 ) Turbidez (NTU) 10,8 44,0 22,0 30,0 0,6 3,8 37,3 10,2 30,4 18,2 26,2 263,2 797,8 428,7 36,0 11,6 33,2 3,6 40,3 8,3 54,8 0,9 4,0 2,3 21,4 1,4 36,3 5,9 75,1 25,7 709,9 119,8 80,5 7,8 80,9 1,0 8,1 39,2 0,3 0,8 35,3 0,5 6,0 1,8 49,6 1,4 119,0 21,8 86,0 2,8 8,9 0,1 1,0 61,7 0,1 2,2 0,7 76,7 0,2 0,9 0,5 40,8 2,5 1 6,2 40,0 1,0 2,5 Os maiores valores de TSS, Chl-a e turbidez foram encontrados nos reservatórios de BB e BAR, enquanto que os menores valores de TSS e turbidez foram encontrados em NAV, e Chl-a (média) foi menor para os reservatórios de IBI (21,8 mg.m -3 ) e NAV (6,2 mg.m -3 ). A profundidade diminui da montante à jusante. A temperatura pode ser considerada aproximadamente constante para todos os reservatórios, exceto em BAR, onde foi encontrado o maior coeficiente de variação ( = 15%). Muita variabilidade nos parâmetros de TSS, ISS e profundidade foram encontrados em NAV (61,7%, 77%, e 46%, respectivamente). As concentrações de Chl-a, e consequentemente OSS, variaram muito em BAR e IBI. O reservatório de BAR também apresentou a maior variabilidade dos valores de turbidez entre os reservatórios avaliados ( = 46%). 3.2 Espectros de absorção As curvas médias de a t, a φ, a NAP e a g se encontram na Figura 3. A curva do coeficiente de a t e resultado da soma dos espectros de absorção de cada COAs, acrescido da absorção da água pura (Smith e Baker, 1981, Eq.1). Para avaliar o comportamento do espectro de absorção e analisar se há ou não um padrão ao longo da cascata de reservatórios do Rio Tietê, os espectros médios de cada COA foram plotados para cada reservatório..

5 Figura 3. Espectros de absorção média de BB, BAR, IBI e NAV. (a) Espectro de absorção total; (b) Espectro de absorção de fitoplâncton; (c) Espectro de absorção de partículas não-algais;(d) Espectro de absorção do CDOM. As maiores magnitudes para a t e a φ podem ser observadas em BB, seguidos dos espectros de BAR, e IBI, enquanto que as menores magnitudes foram observadas em NAV. Ao avaliar as magnitudes de a NAP os maiores valores foram encontrados em BAR, em sequência, o reservatório de BB. As maiores magnitudes do espectro de a g foram observadas em BAR, seguidos de IBI e BB. Baseado nas características da absorção do fitoplânctons, o espectro de a φ em BB demonstra uma elevada variabilidade de suas feições espectrais, bem como a maior magnitude, a qual varia em mais de três ordem de magnitude quando comparada às outras curvas medias dos reservatórios avaliados. Os espectros de a NAP e a g (Figura 3 c e d) apresentam as formas exponenciais esperadas (Matthew e Bernard, 2013). As curvas de a NAP para BB e BAR demonstram a maior variabilidade quando comparadas às curvas de IBI e NAV, onde há uma feição espectral próxima à 460 nm. Os valores encontrados no espectro de a g também apresentam elevada variabilidade em termos de magnitude (BAR > IBI > BB > NAV), bem como no decaimento exponencial (S g, Tabela 3), Tabela 3. Decaimento exponencial do CDOM para cada reservatório BB, BAR, IBI, e NAV. representa o valor médio do decaimento calculado com todas as amostras e representa o coeficiente de variação. Mínimo Máximo (%) BB 0, , , ,89 BAR 0, , , ,28 IBI 0, , , ,83 NAV 0, , , ,38 As curvas de a t mostram visivelmente à influência das feições de absorção de fitoplânctons, principalmente nos intervalos espectrais entre nm e em comprimentos de onda acima de 650 nm. Em menores comprimentos de onda, especificamente abaixo de 440 nm, o comportamento do espectro se afeta em decorrência das absorções de a g e. 3.3 Superfícies de absorção Análises do correlograma demonstrou que o comprimento de onda de maior correspondência com as concentrações de TSS, ISS e OSS foi 678 nm. A partir dos coeficientes de a NAP, aφ e a p em 678 nm para cada uma das 100 amostras foram ajustadas superfícies de absorção, desde o reservatório de BB até NAV. Os resultados, dispostos na Figura 4 mostram o decaimento dos valores de a φ do reservatório de BB ao Reservatório de NAV, entretanto em algumas regiões nos reservatórios de BAR e IBI esses valores aumentam. Figura 4. Distribuição espacial via krigeagem para (a) aφ(678), (b) a NAP(678), (c) a g(678), (d) OSS, (e) ISS e (f)tss. 4 DISCUSSÃO Ao considerar as concentrações de TSS e sua respectiva composição, ISS e OSS, todos os reservatórios apresentaram elevada contribuição da fração orgânica sobre as concentrações de TSS, exceto NAV onde ISS e OSS são igualmente representativos. Ao observar a Figura 4 (d) e (e) é possível observar que os mínimos valores de OSS podem ser encontrados em NAV, sendo que baixos valores de ISS também são encontrados em NAV. Além disso, como esperado, a profundidade do disco de Secchi diminui da montante à jusante, sendo este mesmo comportamento reafirmado pelo aumento da turbidez. O maior valor de turbidez foi encontrado em BAR, o qual coincide com os maiores valores das concentrações de TSS e Chl-a (resultados não explícitos nesse trabalho). É possível notar um pequeno decréscimo das concentrações de BB para BAR, sendo que essas diferenças se tornam mais expressivas entre BAR e IBI e entre IBI e NAV. O mesmo ocorre para as concentrações de Chl-a ao longo dos reservatórios. Os espectros médios de a φ (Figura 3-b) mostraram uma ampla variabilidade em termos de magnitude e forma das curvas entre os reservatórios. As diferenças observadas podem ser um indicativo da presença de diferentes comunidades fitoplanctonicas e da variabilidade de pigmentos acessórios presentes em diferentes espécies (Babin et al., 2003; Matthews e Bernard, 2013). É possível também observar essa variabilidade para aφ(678) nos reservatórios de BAR e IBI quando o curso d água se torna mais sinuoso (Figura 4 a). A magnitude do espectro de a φ é maior no reservatório de BB e decai até o reservatório de NAV. Ao levar em consideração os efeitos da concentração de Chla e pigmentos de feofitina, elevadas feições de absorção podem ser identificadas em 675 nm nas curvas de BB e BAR (SATHYENDRANATH et al., 1987). Em comparação, a mesma feição espectral em 675 nm é menos expressiva no espectro de IBI e quase desaparece no espectro do reservatório de NAV. BB e BAR apresentam elevados níveis de absorção próximo à 620 nm, o que pode ser causado pela presença de ficocianina (Watanabe et al., 2016).

6 O decaimento da forma de a g pode ser descrito matematicamente por S g, obtido do ajuste exponencial. Os valores obtidos de S g trazem informação sobre a composição do CDOM, ou seja, qual a sua composição e quais as possíveis fontes de CDOM. Com relação às estatísticas de S g (Tabela 3), menores valores de S g implicam em maior peso molecular e poucas alterações das moléculas de CDOM, enquanto que elevados valores de S g podem ser um indicativo de baixo peso molecular e degradação de CDOM (Twardowski et al., 2004). Baixos valores de S g foram encontrados em BAR e IBI, enquanto que maiores magnitudes foram encontradas em BB e NAV. Os resultados com relação à forma do espectro de a g e de S g não apresentaram um padrão ao longo dos reservatórios em cascata. Adicionalmente, há uma elevada variação da magnitude do espectro de a g o reservatório de IBI apresenta maiores valores (aproximadamente sete ordens de magnitude) que os resultados de NAV, como também pode ser observado pela espacialização via krigegagem na Figura 4 (c), onde os valores de a g (412) são maiores para BAR e IBI quando comparados aos valores de NAV. Ao analisar a forma da curva espectral de a t (Figura 3 a), é possível mencionar sobre a presença de partículas orgânicas e inorgânicas nessa fração das partículas nãoalgais (BABIN et al., 2003). Com relação as curvas de as curvas de a NAP, há a predominância da composição orgânica nas concentrações de TSS em BB e BAR, mas a fração inorgânica nesses reservatórios indicaram a presença de óxidos de ferro, resultado da feição entre 450 e 550 nm. Por meio das curvas de a t, o decaimento da magnitude das curvas da montante à jusante é representada em quase todo o espectro. Embora as curvas de a NAP e a g não apresentaram o mesmo comportamento espectral, a curva de a φ apresentou o mesmo padrão da curva de a t, sendo que a φ pode ser considerado como o COA que tem maior efeito sobre o espectro de a t ao longo de todo o espectro. 5 CONCLUSÕES Os resultados desse trabalho demonstraram que a redução dos COAs ao longo da cascata, representados pelas concentrações de Chl-a e TSS, afetam igualmente o espectro de a φ. As curvas de a NAP e a g não resultaram o mesmo comportamento; os valores de a g foram similares entre BB e NAV, e entre IBI e BAR. O espectro médio de a NAP representou as diferentes frações orgânicas e inorgânicas presentes no TSS, considerando que os maiores magnitudes de absorção foram encontradas em BAR, seguidos por BB, IBI e NAV. Os resultados são uma análise preliminar de um conjunto de dados da análise dos espectros de absorção. Considerando que protocolos padrão foram seguido, é possível destacar que eventuais erros sistemáticos foram reduzidos e não afetaram os experimentos realizados. Contudo, outras análises devem ser realizadas para a compreensão dos fatores que alteraram o comportamento das curvas de a NAP e a g, as quais não seguiram os padrões de a φ e a t ao longo dos reservatórios em cascata. AGRADECIMENTOS Os autores agradecem à Fundação de Pesquisa de São Paulo - FAPESP (Projetos 2012/ e 2015/ ) e ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq (Projetos / e /2012-5) pelo suporte financeiro. Os autores também agradecem ao Dr. Edivaldo Velini pelas análises realizadas no laboratório. REFERENCIAS ALCÂNTARA, E. et al. Field measurements of the backscattering coefficient in a cascading reservoir system: first results from Nova Avanhandava and Barra Bonita Reservoirs (São Paulo, Brazil), Remote Sensing Letters, v. 7, n. 5, p , ANEEL. BIG Banco de Informações de Geração. Rio Tietê/SP. Available in: sumorio.asp. Access in: 28 April APHA (American Public Health Association), AWWA (American Water Works Association), WEF (Water Environmental Federation). Standard methods for the examination of water and wastewater. 20th Edition. Washington, DC, USA: APHA, AWWA, WEF, BABIN, M. et al. Variations in the light absorption coefficients of phytoplankton, nonalgal particles, and dissolved organic matter in coastal waters around Europe. Journal of Geophysical Research, v. 108, n. C7, p. 1 20, BARBOSA, F.A.R. et al. The cascading reservoirs continuum concept (CRCC) and its application to the river Tietê-basin, São Paulo State, Brazil. In: TUNDISI, J.G.; STRASKRABA, M. (eds.). Theoretical Reservoir Ecology and its Application. International Institute of Ecology, Academy of Sciences and Backhuys Publishers, São Carlos. p , (1999). BERNARDO, N. et al. Evaluation of the suitability of MODIS, OLCI and OLLI for mapping the distribution of total suspended matter in the Barra Bonita Reservoir (Tietê River, Brazil). Remote sensing applications: society and environment, v.4, p-68-82, BRICAUD, A. et al. Absorption by dissolved organic matter of the sea (yellow substance) in the UV and visible domains. Limnology and Oceanography, v. 26, n. 1, p , GOLTERMAN, H.L. Developments in water science 2. Physiological limnology: an approach to the

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