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文章基本信息

  • 标题:Qualidade da água superficial por meio de análise do componente principal
  • 其他标题:Surface water quality data by principal component analysis
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  • 作者:Finkler, Nícolas Reinaldo ; Peresin, Denise ; Cocconi, Jardel
  • 期刊名称:Revista Ambiente & Água
  • 印刷版ISSN:1980-993X
  • 出版年度:2015
  • 卷号:10
  • 期号:4
  • 页码:782-792
  • DOI:10.4136/ambi-agua.1468
  • 出版社:Instituto de Pesquisas Ambientais em Bacias Hidrográficas
  • 摘要:Os fatores naturais e, em especial os antrópicos, que contribuem para a variação espacial e temporal da qualidade da água superficial nas bacias hidrográficas do município de Caxias do Sul foram determinados com uso de técnicas multivariadas de análise de dados. Foi utilizada a técnica de Análise do Componente Principal (ACP) como base para o estudo. O monitoramento foi realizado em 30 pontos de monitoramento no período compreendido entre setembro de 2012 a janeiro de 2014. A amostragem foi realizada bimestralmente, abrangendo seis bacias hidrográficas, onde foram analisados 21 parâmetros físicos, químicos e biológicos. Os resultados obtidos demonstraram que com o emprego da ACP, foi possível explicar uma variância total de 71,3% para os dados de qualidade de água. Ainda, constatou-se que os principais fatores que contribuem para a variação da qualidade da água nas bacias hidrográficas da região são a poluição doméstica e industrial, sobretudo do setor galvonotécnico. Foi verificada por fim, uma tendência à atenuação dos poluentes nos corpos hídricos à jusante das áreas urbanas e de grande influência antrópica, especialmente na medida em que há menor pressão das áreas urbanizadas sobre as bacias que drenam a região.
  • 其他摘要:This study used multivariate techniques for data analysis in order to determine the natural and anthropogenic factors that contribute to the spatial and temporal variations of water quality in urban watersheds of Caxias do Sul, Brazil. Principal Component Analysis (PCA) was used to analyze data collected at 30 points between September 2012 and January 2014. Monitoring was conducted bimonthly in six urban basins, where a total of 21 physical, chemical and biological parameters were analyzed. We found that PCA can explain 71.3% of the total variance in water quality, and that domestic and industrial pollution are the main contributors to the water quality variation in the region, especially from the galvanic manufacturing sector. Furthermore, we observed a trend of self-attenuation of pollutants in water downstream from urban areas and great anthropogenic influence as the pressure from urbanized areas decreases.
  • 关键词:Monitoramento de recursos hídricos;gestão de recursos hídricos;técnicas estatísticas multivariadas
  • 其他关键词:Multivariate statistical techniques;water resources monitoring;water resources management
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