Engenharia Agrícola (Dec 2007)
Seleção dos indicadores da qualidade das águas superficiais pelo emprego da análise multivariada Surface water quality indicators in low Acaraú basin, Ceará, Brazil, using multivariable analysis
Abstract
Os fatores antrópicos e naturais que determinam a qualidade das águas superficiais na Bacia do Baixo Acaraú foram identificados pelo emprego da técnica de Análise Fatorial/Análise da Componente Principal (AF/ACP). Foram realizadas quatro campanhas no período de fev./2003 a mar./2004, em sete pontos de amostragem localizados ao longo do Rio Acaraú. Foram analisados 25 parâmetros físico-químicos e bacteriológicos. Pelo emprego da AF/ACP, identificou-se que o modelo de melhor ajuste para expressar a qualidade das águas na Bacia do Baixo Acaraú foi aquele composto por quatro fatores, explicando 82,1% da variância total. O primeiro fator representa a componente de sólidos em suspensão, expressando o processo de erosão e escoamento superficial. O segundo fator é definido por uma componente de nutrientes associados aos esgotos sanitários, às áreas agrícolas e a outras fontes de poluição difusa; o terceiro fator é indicativo da ação antrópica (componente orgânica), enquanto o quarto representa os sais solúveis que expressam o processo natural do intemperismo das rochas. Outro ponto observado é que a análise fatorial não resultou em grande redução no número de variáveis, uma vez que o melhor ajuste do modelo ocorreu com a inclusão de 18 das 25 variáveis analisadas.Multivariate statistical technique, factor analysis/principal component analysis (FA/PCA), was applied to identify the human activity effects and natural processes on surface water quality in Low Acaraú basin, Ceará, Brazil. Water samples were collected in four different campaigns from Feb/2003 to Mar/2004, at seven sampling stations sited in low Acaraú watershed. Twenty-five physical, chemical and bacteriological parameters were examined in this study. The FA/PCA allowed the identification of the total variance. The best model was adjusted with four components, explaining 82.1% of the data variance. The first factor was mainly associated with suspended solids defining the erosion process and runoff; that is, a suspended solids component. The second factor was mainly associated with sewage, agricultural runoff and others non-pontual pollution; the third one was defined as an organic component and represents the anthropogenic activites; while the fourth was mainly correlated with soluble salt, expressing the weathering and leaching. Besides, the factorial analysis did not result in data reduction, since 18 of the 25 parameters have been kept to explain 82% of the data variance.
Keywords
