Índice fuzzy de qualidade de água para ambiente lótico

21 Eng Sanit Ambient | v .25 n.1 | jan/f ev 2020 | 21- 30 RESUMO A divulgação de informações sobr e qualidade das águas para um público não especialista é fundamental para subsidiar ações políticas e institucionais de gestão dos ambientes aquáticos. Para tant o, índices de qualidade de água têm sido pr opostos por serem capaz es de sintetizar em um único valor ou categoria a infor mação, normalmente descrita a partir de um conjunto extenso de variá veis de qualidade de água. Este trabalho propõe um no vo índice de qualidade de água, IQA FAL , baseado em lógica nebulosa, direcionado par a o ambiente lótico, desenv olvido com a colaboração do quadr o de especialistas da área de qualidade de água do Instituto Estadual do Ambiente (INEA). O índice propo sto foi aplicado a dados de qualidade de água do Rio Par aíba do Sul, obtidos pelo INEA, nos anos de 2002 a 200 9. Os r esultados do IQA FA L mostrar am que esse índice foi capaz de descr ever a qualidade da água desse tr echo do Rio Paraíba do Sul, corr espondendo satisfatoriamente às avaliações de qualidade de água contidas nos r elatórios disponíveis. V eri\ue61ficou-se também que com essa metodologia foi po ssível evitar que a in\ue61fluência de uma variável em condições críticas fosse atenuada pela in\ue61fluência das outr as variáveis em condições fav oráveis, pr oduzindo um resultado impr eciso no índice \ue61final. Palavr as-chave: índice de qualidade de água; lógica fuzzy ; ambiente lótico; Rio Par aíba do Sul. 1 Universidade F eder al do Rio de Janeiro \u2013 Rio de Janeir o (RJ), Brasil. 2 Universidade do Estado do Rio de Janeir o \u2013 Rio de Janeiro (RJ), Br asil. * A utor correspondente: pessoamarco54@gmail. com Recebido: 2 4/03/2015 \u2013 A ceito: 29/10/2018 \u2013 R eg. ABES: 14758 7 Artigo T écnico Índice fuzzy de qualidade de água par a ambiente lótico \u2014 IQA FA L IQA FA L \u2014 F uzzy water quality inde x for lo tic envir onments Marco Antonio R ibeiro P es soa 1 * , Flavio Joaquim de Souza 2 , Patrícia Domingos 2 , José P aulo Soares de Aze vedo 1 ABSTRA CT The dissemination of information on w ater quality for a non-specialist audience is essential to support political and institutional actions for the management of aquatic envir onments. Theref ore, wat er quality indices have been pr oposed since they ar e able to synthesize into a single v alue or category information, usually described fr om an extensive set of w ater quality variables. This resear ch propo ses a new water quality index, based on fuzzy logic, aimed at lotic environments, dev eloped through the collaboration of experts in wat er quality of the Rio de Janeiro Envir onmental Agency ( Instituto Estadual do Ambien te \u2014 INEA). The proposed inde x was applied to wat er quality data from the Par aíba do Sul River , obtained by INEA, in the years 2002 to 2009 . The r esults of IQA FA L showed that the index was able t o synthesize the water quality of this str etch of the Paraíba do Sul, satisfactorily matching the assessments of the water quality assessments contained in the reports available. It w as also noticed that with this methodology it was possible to a void the attenuation of the in\ue61fluence of a variable in critical condition was attenuat ed by the in\ue61fluence of other variables in fav orable conditions, pr oducing an inaccurate r esult in the \ue61final index. Ke ywords: wat er quality index; fuzzy logic; lotic sys tem; Par aíba do Sul River . INTRODUÇÃ O A água é um recurso nat ural impr es cindível pa ra a humanidade, en tre outras razões, por ser um elemen to cujo consumo diário é vi ta l para a sobrevivên cia de todos os indivíduos. Além do consum o direto , a água é usada em quase todas as atividades desen volvidas pelo homem. Seus usos múlti plos estão garantidos na legislação nacio nal, Lei nº 9.433, de 08 de janeiro de 1997 (BRAS IL, 1997), que instit ui a Polí tica Nacional de Recursos Hídricos, entre os q uais podemos destacar a irr igação, a prod ução de a liment os, os processos químicos indus tri ais, a geração de energia, nav egação, a harmo nia paisagística e ainda o transporte de dejetos e resíduos em g eral. A gestão dos recursos hídricos tem se tornado , cada vez mais, uma questão pr eponderant e para a humanidade devido à crescent e escasse z de reservas naturais de á gua (TUNDISI, 2001). Essa gestão tem, en tre outras \ue61fnalidades, por ob jetivo acompanha r as condições dos recur- sos hídricos, de\ue61fnir seus usos e propor melho rias (BRASIL, 1997). Pa ra uma e\ue61fciente gestão e o co ntrole dos r ecurs os hídricos, é indispensáv el um contín uo monito ramento da q ua lidade das águas, DOI: 10 . 1590/S1413\ue61f415220 2014758 7 22 Eng Sanit Ambient | v .25 n.1 | jan/f ev 2020 | 21- 30 Pessoa, M.A.R . et al. capaz de fo rnecer as informações necessárias ao adequado manejo des - ses ambien tes aquá ticos e das bacias contribuin tes. O conheciment o e o acom panhamento das co ndições dos ecossistemas aquá ticos vão traduzir -se em propostas de ações concretas b uscando um equilíbrio entre o desen volvimen to so cioeconômico e a pr eser vação desse recurso. Existe, en tretanto , uma di\ue61fculdade intrínseca de comunicação entr e aqueles que pr oduzem o conheciment o sobre a qualidade das águas e aqueles q ue necessitam desse conhecimento pa ra subsidiar ações gerenciais. As info rmações obtidas com avaliação e int erpretação dos dados de qualidade de água são, em g eral, consolidadas em extensos e deta- lhados rela tórios técnicos, baseados, geralmente, na an ális e individual de parâmetros físicos, q uímicos e biológicos Buscar ferramen tas que aj udem a traduzir as informações produzidas pelos especialistas em qualidade de água em uma linguagem acessív el a um público não t écnico tem sido objetivo de inúmer os trabalhos de pesquisa. Entre as p ropostas para reduzir esse la pso de comunicação , o desenvo lvimento de índices de q ua lidade de água é bastant e comum. Índices de q ualid ade de água são tenta tivas de integrar , em um único valor , a informação descrita originalmente por um co njun to extenso de variáv eis. O desa\ue61fo está em como traduzir uma eno rme massa de dados brut os em um valor ou uma ca tegoria que expr esse de forma sim pli\ue61fcada e sintetizada a qualidade da água em determi- nado amb iente aquá tico. Índices de qualidade de água Ho rton (1965) foi o p rimeiro a desenvol ver índices a partir da p onde - ração de variáveis de q ualidade de água. Em 1970, a Natio nal Sanitation Fo undation In ternational (NS F , 2007) criou o W ater Quality Index (W QI), com base em uma pesquisa que selecionou no ve variáv eis de qualidade de água com base na op inião de especi alistas. Fo ram pro postas, p elos especialistas, cur vas para normalização das variáveis selecion adas em uma escala de 0 a 100, bem como pesos relativos, conf orme a Equação 1. \u03a3 × = \u03a3 i i Ci Pi W QI Pi (1) Em que: W QI = a média ponderada dos parâmetros p reestabelecidos, norma- lizados numa escala de 0 a 100; Ci = o valor de cada parâmetro a pós a normalização; Pi = o valor do peso rela tivo de cada parâmetro . As no ve variáveis de q ualidade de água utilizadas p elo W QI e seus respectivos pesos são: resíduo to ta l (0,8), tempera tura (0,10), turbidez (0,8), demanda b ioquímica de oxigênio (DBO) (0,1), fósf oro total (0,1), oxigênio dis solvido (OD) (0,17), potencial hidrogeniônico (pH) (0,12), nitrog ênio (0,1) e coliformes termoto lerantes (0,15). Em 1976, a Companhia de T ecnologia de Saneamen to Ambien tal de São Pa ulo (CETESB) modi\ue61fcou o W QI da NSF (2007), criando um índice a partir do produ tório ponderado de nov e variáveis analí ticas de qualidade de água (CETESB , 2020), conforme a Equação 2. O índice desenvo lvido pela CETESB tem como p ropósito a a valiação da qua - lidade de água para \ue61fns de abast ecimento público , re\ue61eetindo, princi- palmente, a co ntaminação do am biente aquá tico pelo lançament o de esgotos do mésticos. = = \u03a0 n i CETESB q i IQA q w 1 (2) O índice da CETESB tem sido a mplamen te utilizado por diversas instit uições governamen tais de gestão e con trole ambien tal no Brasil. A maioria dos índices de q ualid ade de água foi desen volvida por especialistas em qualidade de água aplicando metodologias esta tísticas, a partir da escolha de variáveis de qualidade de água e da ponderação de suas importâncias co m a atribuição de pesos. As metodologias tradicion ais, entretan to , não têm se mostrado e\ue61fcientes pa ra representa r o conhecimento de na tureza mais su bje - tiva sobre as va riáveis usadas para avaliar a q ualidade dos ambien tes aquáticos (LERM ONTOV et\ue61fa l ., 2008). A lógica nebulosa é uma alterna tiva para modelagem de índi ces de qualidade de água, pois fo rnece outra abordagem pa ra lidar com questões em que os ob jetivos não estão bem de\ue61fnidos e as informa- ções não são precisas (CH A U , 2006). Lermonto v (2009) pro p ôs um nov o índice de qualidade de águas, o índice nebuloso de qualidade das águas (INQ A), b aseado em lógica nebulosa, e com parou os r esultados obtidos com índices calculados por meio das diver sas metodologias já propostas. N o INQ A foram utilizados os nov e parâmetros que co mpõem o IQ A CETESB e os respec- tivos con junt os nebulosos foram criados com base nos in ter valos, nas cur vas e nas equações utilizados no IQ A CETESB . Outros índices de q ualid ade de água baseados em lógica nebulosa fora m desenvolvidos por I caga (2007) e Ocampo-Duque et \ue61fa l . (2006). Este trabalho pro põ e um novo ín dice, o índice fuzzy de qualidade de água para amb iente lótico (I QA FAL ), des envo lvido com a con tribui- ção de especialistas em qualidade de água do In stituto Estad ual do Ambien te (INEA) Ins tituição de Planejamen to e Contro le Ambiental do Estado do Rio de Ja neiro criada em 2007 com a fusão da Fundação Estadual de Engenharia do M eio Ambien te (FEEMA), do Insti tuto Estadual de Flores tas (IEF) e da Superintendência de Rios e Lagoas (SERLA). O IQ A FA L foi desen volvido utilizan do-se lóg ica nebulosa, capaz de cap turar com ma is precisão o conhecimen to dos especialistas e sua percepção subjetiva adquirida a partir da experiência pro \ue61fssional. No desen volvimen to do IQ A FA L , buscou-se eliminar ou minimiza r o efeito da a tenuação da in\ue61euência de valo res muit o ruins de deter - minado parâmetro , diante do com portamento equilibrado dos o utros, 23 Eng Sanit Ambient | v .25 n.1 | jan/f ev 2020 | 21- 30 Índice fuzzy de qualidade de água para ambiente lótico \u2014 IQ A FA L conhecido como \u201c efeito ecli pse \u201d (SIL V A; JARD IM, 2006), muito co mum nos índices tradicionai s. O índice desenvo lvido foi calculado para uma série histórica de resultados de va ri ávei s de qualidade de água obtidos em sete estações de amostragem n o trecho do Rio Para íba do Sul, entre o Reservatório de Funil e o m unicípio de Sa pucaia. Os resul tados s ão ap resentados em mapas tem áticos mostrando a variação espacial do índice na ár ea de estudo e com parados com os res ultados do índice de qualidade de água da CETESB a plicado aos mesmos dados. MET ODOLOGIA A lógica nebulosa (lógica fuzzy ) surgiu, na década de 1960, com Lot\ue61f Zadeh, que estendeu a teoria dos con junt os e lógica b ooleana, que trata o mundo r eal como tendo apenas d uas classes (verdadeiro o u falso), inserindo o conceit o de verdade parcial. Zadeh (1965) introduzi u o conceito de pertinência, no qual um element o per tence ao con junto co m um grau de pertinência associado. O concei to de per tinência de um element o a um conjun to, n a teo- ria clássica dos con juntos, é ex clusivo , de forma que pa ra um conjun to A em um universo X, os elemen tos desse universo simp lesmente per- tencem ou não pertencem àque le conjun to, co nforme a Equação 3. ( ) \u2208 \uf8f1 \uf8f4 = \uf8f2 \u2209 \uf8f4 \uf8f3 A se e somente se x A f x se e somente se x A 1 0 (3) Ao co ntrário da teoria dos con juntos tradicional, o conceito de pertinência na lógica f uzzy permite que um elemen to pertença par - cialmente a ma is de um conjun to ao mesmo tem po, e não obriga - toriamen te a um único con junto . Na lógica fuzzy a função f A pode assumir qualquer valo r no intervalo [0,1], de mo do que um con - jun to A em um universo X é de\ue61fnido pela função de per tinência ( ) A x : X , µ \u2192 \uf8ee \uf8f9 \uf8f0 \uf8fb 0 1 , repr esentado por um con junto de par es ordena - dos confo rme a Equação 4. ( ) { } A A x x x A = µ \u2208 (4) Na q ual: \u03bc A ( x ) = o grau de pertinência de x no con junto A. A lógica fuzzy trouxe o concei to de variável lin guística, cujos valo - res são termos linguísticos, co mo expressões do tipo \u201c alto \u201d , \u201cbaixo \u201d , \u201c mediano \u201d , \u201cm uito alto \u201d etc., o que permite processar \u201c as informa - ções subjetivas, de na tureza vaga ou incerta, da linguagem na tural\u201d (ZADEH, 1973). U ma das grandes van tagens desse modelo reside na possibilidade de cap turar , com formalismo ma temático , conceit os derivados dos ter - mos linguísticos (OLIVEIRA JR., 1999). Nes sa metodologia, uma variável de qualidade de água co mo o OD , por exem plo, pode assumir , dependendo da faixa de variação , valores repr esentados por termos linguísticos, com o ANOXI A, p ara concen- trações entre 0 e 2 mg.L -1 , e S UPERSSA TURAÇÃ O , para superiores a 10 mg.L -1 . Os termos lin guísticos e as front eiras dos conjun tos nebu- losos corresponden tes são de\ue61fnidos pelo especi alista em qualidade de água respon sável pela modelagem. Pa ra cada termo linguístico que a variáve l linguística assumir será criado um conj unto neb ulos o descrito por uma função de pertinência. A função de pert inência ma p eia cada valor do con junto neb uloso em um valor entr e 0 e 1, medida que repr esenta o grau de pertinência do element o no conj unto nebuloso (LERMO NTOV , 2009). As p ropriedades semân ticas do conceito (t ermo linguístico) são des - critas pelo con torno do respectivo con junto ne buloso. P ortanto ,\ue61d quan to mais pr óxima a curva d a função de pertinência estiver do comporta - ment o do fenômeno em est udo, melhor e m ais preciso é o desempe - nho do modelo fuzzy na repr esentação do mundo real (OLIVEIRA JR., 1999). P or \ue61fm, os conj untos neb ulos os são associados por regras de infe- rência do tipo \u201c se-então \u201d , em que, para as comb inações entre con junt os de entrada, são determinados con juntos de sa ída. A Figura 1 ilustra gra\ue61fcamen te um exemp lo de variável linguís - tica, universo de discurso , termos linguísticos e função de pertinência. Desenvolvimento do IQ A FA L O desenvo lvimento do\ue61d IQ AF AL ,índice de qualidade de água para amb iente lótico , usando a lógica fuzzy , foi realizado nas cinco eta pas a seguir , não necessariamente de fo rma se quencial: \u2022 Escolha das variáveis de q ualid ade de água (variáv eis linguísticas); \u2022 De\ue61fnição dos universos de discursos e dos conj untos neb ulos os para cada variáve l de qualidade de água; Figura 1 \u2013 R epresentação grá\ue61eica dos conceitos de v ariável linguística, universo de discurso , termos linguísticos e função de pertinência. F unções de pertinência V ariável linguística T emperatura (°C) Pertinência Baixa Média Alta T ermos linguísticos Universo do discur so 0 0 1 15 25 35 24 Eng Sanit Ambient | v .25 n.1 | jan/f ev 2020 | 21- 30 Pessoa, M.A.R . et al. \u2022 De\ue61fnição das funções de per tinência para cada conj unto neb ulos o; \u2022 Determinação dos subíndices e das va ri áv eis de qualidade de água que com põem os subíndices; \u2022 Construção das bases de regras nas quais f oram estabelecidas as regras, an tecedente e con s equent e, para cada subíndice e para o índice \ue61fnal, o IQ A FA L . T odas as etapas fora m desenvolvidas a partir de um am plo debate co m a equipe de especialistas em qualidade de água do INEA. Diversas v ersõ es do IQ A FA L fora m implemen tadas com diferen tes combinações de variá - veis de qualidade de água, domínios, funções de pertinência, subíndices e base de regras em um processo in terativo e i terativo a té a versão \ue61fnal. A versão \ue61fnal do IQ A FA L utiliza s ete variáv eis de qualidade de água (Quadro 1) na sua fo rmulação: duas variáv eis biológicas que buscam des - crever o equilíb rio do ecossistema aquático; d uas variáveis químicas q ue repr esentam o potencial de eutro \ue61fzação do ambien te, assim como o gra u de con taminação por esgotos; duas va riáveis rep resentativas da dinâ mica de oxigênio (di sponibilidade e consumo); e um a variável indicadora do grau de con taminação da água por fezes, que r epresenta indireta mente o nível de risco de con taminação por doenças de veiculação hídrica. Os orga nismos \ue61ftop lanctônicos fo ram escolhidos como descritor es biológicos das con dições d a água no cálculo do IQ A FA L . Duas variáveis rela tivas ao \ue61ftoplâ ncton (númer o de taxa identi\ue61fcadas e número de indivíduos de cada táxo n \u2014 indivíduo identi\ue61fcado e qua nti\ue61fcado como uma unidade de classi\ue61fcação; na biologia pode ser um gênero , uma classe, uma família ou m esmo uma espécie) s ão ap licadas no cálc ulo do Índice de Div ersidade de Shannon-W eav er (SH ANNON, 1948), o qual é usado diretamen te como a primeira va riável biológica de q ua- lidade de água na form ulação do IQA FAL . A com unidade \ue61ftoplan ctônica foi selecionada com o variável-alvo , a partir de seus atributos q ualitativos e qua ntitativ os, em vir tude das ráp idas respostas que essa com unidade po de expressa r às alterações amb ientais (REYNO LDS, 1997; 2006; P ADISÁK et\ue61fal ., 2006). O númer o de células de cianobactérias, um grupo especí\ue61fco de orga nismos planctônicos, é a segunda variáv el biológica de qualidade de água utilizada na form ulação do IQ A FA L . A densidade celular de cianobactérias reveste-se de um in teresse especial, em função de sua importância nos ecossist emas aquáticos, relacio nada aos eventos de \ue61eorações tóxicas, particularmente em co rp os d\u2019 água de abasteciment o (CHOR US; BAR TRAM, 1999). A ocorrência dessas \ue61eorações repr e - senta um risco a mais para o am biente , p odendo afetar a b iota loca l e a saúde pú blica. Além disso, trata-se de uma variá vel incorporada à Resolução CON AMA nº 357/05 (BRASIL, 2005), legislação que de\ue61fne os padrões de classi\ue61fcação e enquadram ento dos corpos d \u2019 água, e à P ortaria nº 518, do Ministério da Saúde (BRASIL, 2004), q ue de\ue61fne os padrões de potabilidade. As variá veis fósfo ro total, nitr ogênio amoniacal, OD e D B O foram escolhidas considerando q ue desempenham papel fundamental de des - critor es da integridade do ambien te aquá tico, sendo relacion adas aos impactos res ultantes do lança mento de car ga orgânica. Os colifo rmes termotoleran tes são um importante indicado r de con taminação por fezes de animais de sangue q uente. A p resença des- ses organism os é um forte indício de lançamen to de esgoto sani tário não tratado no corpo d \u2019 água. Pa ra cada uma das variáveis selecionadas para com por o IQ A FA L fora m estabelecidos termos linguísticos, seus respectivos con juntos nebulosos e suas funções de pertinência corresponden tes. Os limites de cada conj unto neb ulos o foram det erminados a part ir de uma am pla discussão entre os especialistas em qualidade de água do INEA, tendo como r eferência seu conheciment o e sua exp eriência pro \ue61fssional, sem perder de vista os valores in dicados p ela Resolução nº 357/05 (BRASIL, 2005) como padrões para a clas se II. A variáve l OD foi particionada em cinco co njun tos nebulosos, para os quais fo ram atribuídos os termos lin guísticos: ANOXI A, RUIM, REGULAR, B OM e SUPERSSA TURAÇÃ O (Figura 2). Tipo Nome Biológicas Índice de Diversidade de Shannon- Wea ver Densidade de Cianobactérias Nutrientes F ósforo T otal Nitrogênio Amoniacal Oxigênio Oxigênio Dissolvido Demanda Bioquímica de Oxigênio Bacteriológica Coliformes T ermotoler antes Quadro 1 \u2013 V ariáveis de qualidade de água utilizadas no índice fuzzy de qualidade de água para ambiente lótico (IQ A FA L ). Figura 2 \u2013 Conjunto s nebulosos criados para a variáv el oxigênio dissolvido. Grau de pertinência 0.8 1 0.4 0.6 0 0 5 10 15 0. 2 Oxigênio dissolvido (mg.L -1 ) Anoxia Ruim Regular Bom Supersaturação 25 Eng Sanit Ambient | v .25 n.1 | jan/f ev 2020 | 21- 30 Índice fuzzy de qualidade de água para ambiente lótico \u2014 IQ A FA L A variáve l bac teriológica (colifo rmes termotoleran tes) foi particio - nada em qua tro conj untos neb ulosos, p ara os qua is foram a tribuídos os termos linguísticos: CRÍTICO , RUIM, REGULAR e BOM (Figura 3). As ou tras variáveis que co mpõem o índice foram pa r ticionadas em cinco con juntos ne bulosos, para os quais fora m atribuídos os ter - mos linguísticos: EX CELENTE, BOM, REGULAR , R UIM e PÉSSIMO . Determinação dos subíndices A modelagem usando-se lógica fuzzy não costuma ser prá tica com mais de qua tro variávei s de entrada por causa do crescimen to expo- nencial das regras, o que to rna difícil a cr iação e o gerenciamen to des- tas. Pa ra\ue61d conto rnar essa limitação, cos tumam-se dividir as variá veis de entrada em sistem as fuzzy intermediários e usar a saída desses siste- mas como en trada para o sistema \ue61fnal. N a modelagem do IQ A FA L , as sete variáveis de q ualidade de água es colhidas fora m organizadas em grupos que deram origem a su bíndices que, por sua v ez, foram usados como en trada para o índice \ue61fnal (Figura 4). O universo de discurso do IQ A FA L , assim como dos sub índi - ces, pode assumir valores en tre 0 e 100, em que 0 repr esenta a pior qualidade, e 100, a melhor q ualidade. Nesse intervalo foram es ta - belecidos cinco conj untos neb ulos os, para os quais f oram atribuí - dos os termos linguísticos: PÉSS IMO , RUIM, REGULAR, BOM e EX CELENTE. Os termos linguísticos u tilizados no IQA FAL e nos seus subíndices são equivalent es às categorias u tilizadas p elo Ins tituto Min eiro de Gestão das Águas (IGAM, 2005) para a c lassi\ue61fcação do s eu índice (Quadro 2). Construção da base de regr as Eta pa em que foram es tabele cidas as bases de regras para cada sub ín- dice e para o índice \ue61fnal. O Quadro 3 mostra a base de regras criada para o índice IQ A FA L . Grau de pertinência 0.8 1 0.4 0.6 0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3 500 4000 0. 2 Coliformes t ermotolerant es (NMP/100 mL) Ruim Regular Bom Crítico Figura 3 \u2013 Conjunto s nebulosos criados para a variáv el Coliforme T ermotolerantes. Figura 4 \u2013 Flux ograma dos Subíndices que for mam o índice fuzzy de qualidade de água para ambiente lótico (IQA FAL ). Diversidade Shannon-W eaver Densidade de cianobactérias F ósfor o total Subíndice nutrientes Subíndice despejos domésticos Subíndice tró\ue61fico IQA FA L Subíndice biológico Subíndice oxigênio Nitrogênio amoniacal Demanda bioquímica de oxigênio \u2013 DBO Oxigênio dissolvido \u2013 OD Coliformes termotoler antes 26 Eng Sanit Ambient | v .25 n.1 | jan/f ev 2020 | 21- 30 Pessoa, M.A.R . et al. A Bacia do Rio Paraí ba do Sul engloba uma área de ap roximada- ment e 55.400 km 2 , distribuída nos Estados de Minas Gerais, de São Pa ulo e do Rio de Janeir o. Em seu curso, que a travessa im port an tes polos industriais do eixo Rio\u2013São Pa ulo, o Rio Pa raíba do Sul sofre com a poluição r esultante da falta de cuidados necessários com a qualidade amb iental, o que co ntri - buiu , signi\ue61fcativament e, para a degradação da qualidade de suas águas. No Estado do Rio de J aneiro , a maior co ncentração industrial encon tra-se lo calizada entre os m unicípios de Resende, Barra Man sa e V olta Redonda. Prob lemas decorrentes da a usência de tratament o dos esgotos domésticos, na m aioria das cidades, repr esentam um im port an te fato r de degradação da qualidade d as águas dos rios da Bacia do Rio Pa raíba do Sul. A Figura 5 mostra a localização das sete estaçõ es de amostrag em utilizadas neste trabalho . O I QA FA L foi calculado para todas as amostras ob tidas p elo INEA entre 2002 e 2009. O n úmero de amos tras disponíveis para o cálculo do IQ A FA L , nessa série de dados, não é o mesmo em todas as estações de amostragem, va riando entre 25 e 29 am ostras. O I QA FA L é calcul ado para cada amostra individ ualmente. A meto - dologia adotada para avaliar os r esultados foi utilizar um a visão agre- gada dos dados calcul ando-se, em cada estação de amostragem, os per - cent uais dos resultados do índice que ocorr eram dentro de cada uma das categ orias: PÉSSIMO , RUIM, REGULAR, B OM e EX CELENTE. Nível de Qualidade F aixa Excelente 90 \u2264 100 Bom 70 A \u2264 90 Médio 50 \u2264 70 Ruim 25 \u2264 50 Muito Ruim 0 \u2264 IQA \u2264 25 Quadro 2 \u2013 Categorias do índice de qualidade de água (IQA) desenvolvido pelo Instituto Mineir o de Gestão das Águas (IGAM). F onte: IGAM, 2005. Subíndice Despejos Domésticos Excelente Bom Regular Ruim Péssimo Subíndice T ró\ue61fico Excelente Ex celente Bom Regular Ruim Ruim Bom Excelente Bom Regular R uim Ruim Regular Bom Regular Regular R uim Péssimo Ruim Regular Ruim Ruim Ruim Péssimo Péssimo Regular Ruim Ruim Péssimo P éssimo Quadro 3 \u2013 Base de regr as para o índice fuzzy de qualidade de água para ambiente lótico (IQ A FA L ). Figura 5 \u2013 Mapa com a localização das estações de amostragem utiliz adas neste trabalho. RESUL T ADOS O Rio Pa raíba do Sul atra vessa 37 municíp ios do Estado do Rio de Janeir o, em uma extensão de 500 km. A impo r tância desse curso d\u2019 água para a popu - lação \ue61euminense pode ser descr ita princi pa lment e por ele ser essencial p ara o abastecimen to de água de 85% da população da Região Metropoli tana. 27 Eng Sanit Ambient | v .25 n.1 | jan/f ev 2020 | 21- 30 Índice fuzzy de qualidade de água para ambiente lótico \u2014 IQ A FA L A com posiç ão dos percent uais de resultados do IQ A FA L nas res - pectivas categorias, em cada estação , foi rep resentada em grá\ue61fcos de pizza . Esses grá\ue61fcos são ap resentados em um mapa temá tico, permi- tindo uma visão da variação espacial dos resultados do IQ A FA L ao longo das estações de amostragem no Rio P araíba do Sul. Os maio res percentua is de resultados do IQ A FA L em quase todas as estações de amostragem ocorr em na categoria R UIM. A estaç ão de amostragem PS410, localizada na saída do Reser vató rio de Funil, é uma exceção , visto que o maio r percentual dos res ultados ocorre na categ oria B OM (Figura 6). Com o objetivo de co mparar os res ultados do IQ A FA L foi realizado o mesmo pr oce diment o utilizando-se o IQ A CETESB (CETESB , 2020). Os percen tuais de resultados do IQ A CETESB calculados com os mes - mos dados são apr esentados em um mapa temá tico, com grá \ue61fcos em pizza para cada estação de amostrag em. Os maio res percentua is de resultados do IQ A CETESB , nas estações de amostragem oco rrem na faixa de valores da ca tegoria REGULAR (Figura 7). Compara ndo-se os resultados desses dois índices, percebe-se que o IQA CETESB se mostrou men os restritivo do que o I QA FAL para o conjun to de dados utilizados, com exceção da estação de amostrag em PS410. Pa ra detect ar quai s variáveis de qualidade de água em pregadas neste est udo in\ue61euenciaram mais f ortemente os r esultados do IQ A FA L , procedeu-se a uma avaliação em separado dos resul tados de cada um dos subíndices q ue compõem o modelo \ue61fnal do IQ A FA L . V eri\ue61fcou-se que, nas estações de amostragem localizadas no Rio Pa raíba do Sul, os maior es percentuai s de resultados do Subín dice T ró\ue61fco ocorrem nas faixa s de valores das categ orias B OM e EX CELENTE. Esses resultados indicam q ue as variáveis bio lógic as (índice de diversidade e cia nobactérias) e os nutrien tes (fósfor o total e nitro - gênio amo niacal) não estão determinando a resposta \ue61fnal do índice (Figura 4). P or outro lado , os maiores percen tuais de resul tados do Subíndice Despejos Domésticos ocorrem nas cat egorias R UIM e PÉSSIMO , com exceção da estação de amostrag em PS410, loca lizada na saída do Reser vatório de F unil, na qual maior o percen tual dos resultados ocorre na ca tegoria BOM. Is s o indica que as va ri áv eis ligadas ao metabolismo de oxigênio (OD e DBO) e a variáve l bac teriológica (coliformes t ermotoleran tes) são as que pr ovave lmente estão determinando o co mportament o dos resultados do I QA FAL (Figura 4). Os resul tados do Subíndice de Oxigênio r evelam que as variá veis OD e DBO não estão determinando os r esultados do IQ A FA L , pois os maior es percentua is de resultados desse subíndice ocorr eram nas cate - gorias BOM e REGULAR. O maior per centual de resultados de colif ormes termotolera n - tes ocorre, em q uase todas as estaçõ es de amostragem, n a categoria CRÍTICO (concen trações maiores q ue 2.500 NMP .100 mL -1 ). N a esta- ção de amostragem PS410, os ma iores percen tuais de resul tados de colifo rmes o correm na ca tegoria BOM (concen trações de coliformes termoto lerantes meno res ou iguais a 300 NMP .100 mL -1 ). P ode-s e veri\ue61fcar que, para o co njun to de dados utilizados neste trabalho, a va riável de qualidade de água que t em maior in\ue61euên cia nos resultados do I QA FAL s ão os coliformes t ermotoleran tes, cujos resulta- dos acom panham os do índice. Figura 6 \u2013 Mapa com o s percentuais de resultados do índice fuzzy de qualidade de água par a ambiente lótico (IQA FA L ), em cada categoria, nas estações de amostragem. Excelente Bom Regular Ruim Péssimo 28 Eng Sanit Ambient | v .25 n.1 | jan/f ev 2020 | 21- 30 Pessoa, M.A.R . et al. CONCL USÕES A aplicação do I QA FA L aos dados da série histórica (2002\u20122009) obtida pelo INEA nas estações de amostragem ao lo ngo de um trecho do Rio Pa raíba do Sul revelam q ue os resultados desse índice coincidem co m os rela tórios (FEEMA, 2002; INEA, 2008a; 2008b). A qualidade da água nesse trecho do Rio P araíba do Sul é des - crita em FEEMA (2002) como não a presenta ndo condições críticas em termos de poluição or gânica, em consequência, principalmen te, da capacidade de au todepuração desse curso d\u2019 água. Os resultados de OD e DBO , de modo geral, estão dentro dos padrões da Classe 2 do CON AMA (FEEMA, 2002). De maneira equivalent e, no caso desse Sub índice Oxigênio , formado pelas variáveis O D e DB O , o maior per - cent ua l de seus resultados ocorre n a categoria BOM. Esse trecho do rio sofre, entr etanto , o impacto do lançamen to de esgotos sani tários, o que se veri\ue61fca por meio , principalment e, das elevadas concentrações de colifo rmes fecais (FEEMA, 2002). A análise dos subíndices, separada mente, mostr ou que, em quase todas as estações de amostragem, o parâ metro coliformes termo tole- ran tes está determinando a maio r o corrência dos r esultados do IQ A FA L na faixa de valor es da categoria R UIM. O I QA FA L mostrou ser mai s sensível na detecção de alterações da qualidade da água, quando co mparado ao IQ A CETESB , para os dados utilizados neste est udo. Observou-se, nos mapas temá ticos, que, em quase todas as estações de amostragem, o ma ior percentual de r esul- tados do IQ A FA L está nas catego rias piores (\u201c RUIM \u201d e \u201cPÉSSIM O\u201d), enquan to os resultados do I QA CETESB estão pr edominant emente na categ oria \u201cREGULAR \u201d . O fato de o I QA F AL ter sido construído a partir de subíndices, que incl uem gr upos de parâmetros de q ualidade de água com sig - nificados semelhantes e co mplemen tares, ajudo u a identificar qual variáve l de qualidade de água era mais determinan te nos resulta - dos do índice. A pesar de o IQ A CETESB também inco r porar no seu cálculo o parâmetro co liformes termotolera ntes com o segundo maio r pes o , os resultados desse índice na série analisada mostram sensi bili - dade menor aos alt os valores desse parâmetro em q uase todas as\ue61damostras. Os resul tados deste estudo sugerem q ue a metodologia utilizada na form ulação do IQA CETESB , apesar de inco r porar a sub jetividade do conhecimen to do especia lista por meio da atrib uição de p esos diferenciados aos di versos parâmetros de en trada, não foi capaz de evitar o efeito da a tenuação da influência de valores m uito ruins de um determinado parâmetr o, dian te do comportamen to equili - brado dos ou tros, fenômeno co nhecido como efeito ecli pse (SIL V A; J ARDIM, 2006). No desen volvimen to do IQ A FA L ficou clara a importância de uma metodologia que fosse ca paz de incorporar a percepção do especialista de que alguns parâmetros de q ualidade de água, dependendo da faixa em que se encon tram, precisam det erminar o resultado do índice de f orma prepondera nte, independen temente dos valores dos o utros parâmetros. Es sa questão justifica-se p elo fato de q ue alguns parâmetros, a partir de certos valores, são determinan tes para a avaliação da qualidade da água, ou seja, não é mais possív el deixar que os valores dos o utros parâmetr os Excelente Bom Regular Ruim Péssimo Figura 7 \u2013 Mapa com o s percentuais de resultados do IQ A CETESB , em cada categoria, nas estações de amostragem. 29 Eng Sanit Ambient | v .25 n.1 | jan/f ev 2020 | 21- 30 Índice fuzzy de qualidade de água para ambiente lótico \u2014 IQ A FA L aten uem o resultado final. N esse sentido , po de-se dizer que a metodologia utilizada na modelagem do IQ A FA L s e mostro u mais adequada para refletir a qualidade da água na série de dados uti - lizada neste trabalho . A estação de amostrag em PS410 é a única na qual a compo - sição da série de resultados do IQ A FA L no período é diferent e das demais, pois o ma ior percent ual de resultados ocorre na categ oria BOM. Isso , segundo os especialistas, decorre do fato de essa esta - ção se encontra r na saída do Res ervatório de Funil, o nde o tempo de residência das águas é bem maio r do que no curso natural do rio, o q ue per mite um decaimen to das taxas de coliforme t ermo - toleran tes. P or isso, os valo res desse parâmetro nes sa estação estão em uma faixa inferior à das o utras estações. Como coliforme ter - moto lerantes mostr ou ser o parâmetro que m ais está influenciando os resultados do I QA FAL , estes ocorrem em uma categ oria melhor nessa estação . Além disso, n a estação de amostragem PS410 o maior percen tual de resultados do S ubíndice de Oxigênio ocorr e na categoria REGULAR, enquan to nas outras es taçõ es ocorre na cat egoria BOM. Isso se deve ao fato de a s concentrações de OD nessa estação serem inferio res às outras. Essas co ncentrações mais baixas de O D são explicadas p elo fat o de essa estação estar localizada na saída do Reser vató rio de Funil, cujas águas são captadas a uma p rofundidade de ap roximada mente 20 m, onde as co ncentrações de OD são bem mais baixas do que as enco n- tradas na superfície. A metodologia aplicada no desen volvimen to do IQ A FA L mostra ainda maio r facilidade p ara lidar com dif erentes va ri ávei s de qualidade de água na modelagem do índice. A p ossibilidade de isolar grupos de algumas dessas variáv eis em subíndices, com r esultados independen- tes, descrevendo aspectos diferen tes da qualidade da água, permitiu melhor a nálise e compr eensão dos resultados obtidos e do raciocínio implíci to do modelo. BRASIL . (199 7) Política Nacional de Recursos Hídrico s. Lei F ederal nº 9 .433, de 8 de janeir o de 199 7 . Diário O\ue61ficial da União , Brasília. ______. (2004) Ministério da Saúde. Portaria nº 518: estabelece os pr ocedimentos e r esponsabilidades relativ os ao controle e vigilância da qualidade da água para consumo humano e seu padrão de potabilidade. Diário O\ue61ficial da União , Br asília. ______. (2005) Conselho Nacional de Meio Ambiente. Resolução CONAMA nº 35 7: P adrões de lançamento e de qualidade do cor po r eceptor . Diário O\ue61ficial da União , Brasília. CHAU , K .-W . (2006) A re view on integration of arti\ue61ficial intelligence into wat er quality modelling. Marine Pollution Bulletin , v . 52, n. 7 , p. 726\ue61e 733. https:/ /doi. org/10 .1016/ j.marpolbul.2006. 04.00 3 CHORUS, I.; BAR TRAM, J. (Eds.). (1999) T oxic Cy anobacteria in Wat er: A Guide to their Public Health Consequences, Monit oring and Management. Londr es: E & F n Spon. 416 p. COMP ANHIA AMBIENT AL DO EST ADO DE SÃO P AUL O (CETE SB). (2004) Relat ório de qualidade das águas interior es do Estado de São Paulo 2003 . São Paulo: CETESB. Disponív el em: www .mp.sp. gov .br /portal/ page/ portal/ cao_urbanismo_e_meio_ambiente/ biblioteca_virtual/bv_infor mativos_tecnicos/R elat%C3%B3rio%20 Anual.pdf>. Acesso em: 1 7 jan. 2020 . ______. (2020) Qualidade das Á guas Interior es no Estado de São Paulo | Apêndice D - Índices de Qualidade das Á guas . São Paulo: CETESB. Disponível em: / cetesb.sp .gov .br / aguas-interior es/ wp-content/uploads/ sites/12/2017 / 11/ Ap%C3%AAndice-D- %C3%8Dndices-de-Qualidade -das-%C3%81guas.pdf>. Acesso em: 17 jan. 20 20. FUNDA ÇÃO ES T ADUAL DE ENGENHARIA DO MEIO AMBIENTE (FEEMA). (2002) Qualidade de Á gua do Rio Paraíba do Sul 1990 /2001 . Rio de Janeir o: Governo do Estado do Rio de Janeir o / Secretaria de Estado do Ambiente e Desenvolviment o Sustentável/Departamento de Planejamento Ambiental/Divisão de Qualidade de Água. HOR T ON, R.K . (1965) An index number system for r ating water quality . Journal o f Wat er Pollution Contr ol F ederation , v . 37 , n. 3, p. 300\ue61e 306. ICAG A , Y . ( 200 7) Fuzzy e valuation of water quality classi\ue61fication. Ec ological Indic ators , v . 7 , n. 3, p. 710\ue61e 7 18. https:/ / doi.org/10 . 1016/j. ecolind.2006.08. 002 INSTITUT O EST ADUAL DO AMBIENTE (INEA). (2008a) R elatório de A valiação da Qualidade de Água da Bacia do Rio Paraíba do Sul Ano 2008 . Rio de Janeiro: Go verno do Estado do Rio de Janeir o / Secretaria de Estado do Ambiente / Dir etoria de Informação e Monitor amento Ambiental / Ger ência de Av aliação de Qualidade das Águas. ______. (2008b) Relat ório de A valiaç ão da Qualidade de Água da Sub-Bacia do Rio Guandu Ano 2008 . Rio de Janeir o: Gover no do Estado do Rio de Janeir o / Secretaria de Estado do Ambiente / Dir etoria de Informação e Monitor amento Ambiental / Ger ência de A valiação de Qualidade das Águas. INSTITUT O MINEIRO DE GEST ÃO D AS ÁGU AS (IGAM). (2005) Estabeleciment o das Equações do índice de Qualidade de Á guas (IQA) . Minas Ger ais: Ministério do Meio Ambiente / Secretaria de Estado do Meio Ambiente e Desenvolviment o Sustentável de Minas Gerais / Unidade de Coor denação Estadual / Programa Nacional do Meio Ambiente / Subcomponente Monit oramento da Qualidade da Água. REFERÊNCIAS 30 Eng Sanit Ambient | v .25 n.1 | jan/f ev 2020 | 21- 30 Pessoa, M.A.R . et al. LERMONT O V , A . (2009) Novo Índic e de Qualidade de Águas com uso da L ógica e Infer ência Nebulosa . T ese (Doutorado em Ciências) \u2013 T ecnologia dos Processos Químico s e Bioquímicos, Universidade F ederal do Rio de Janeir o. LERMONT O V , A .; YOK O Y AMA , L .; LERMONT O V , M.; MACHADO , M.A . S. (2008) Aplicação da Lógica Nebulosa na Par ametrização de Um Novo Índice de Qualidade de Á guas. Engevista , v . 10, n. 2, p. 106\ue61e 125. https:/ / doi.or g/ 10 . 22 409/ engevista. v10i2 .218 NA TIONAL SANIT A TION FOUND A TION INTERNA TIONAL (NSF) (200 7) WQI \u2013 W ater Quality Index . NSF . Disponível em: /www . nsf .or g>. Acesso em: 17 jan. 20 20. OCAMPO\ue61eDUQUE , W .; FERRÉ\ue61eHUGUET , N.; DOMINGO , J.L .; SCHUHMACHER, M. (2006) Assessing water quality in rivers with fuzzy infer ence systems: a case study . Environment In ternational , v . 32 , n. 6, p. 7 33\ue61e 7 42. https: / / doi.or g/10. 1016/j. envint. 2006.0 3.009 OLIVEIRA JR., H. A . (1999) Lógica Difusa: Aspectos Pr áticos e Aplicações. Rio de Janeir o: Interciência. 19 2 p. P ADISÁK , J.; BORICS, G.; GRIGORZKY , I.; CZKI\ue61ePINTÉR, E . S. (2006) Use of phytoplankton assemblages f or monitoring ecological status of lakes within the W ater F ramework Dir ec tive: the assemblage index. Hydr obiologia . v . 553, p. 1\ue61e 14. REYNOLDS, C .S. ( 199 7) V egetation processes in the pelagic: a model for ecos ys tem theory . Germany: E cology Institute. 371 p. ______. (2006) The ecology of phytoplankt on . Nova Y ork: Cambridge University Pr ess. 535 p. SHANNON, C .E . (1948) A mathematical theor y of communication. Bell System T echnical Journal , v . 27 , n. 3, p. 3 79\ue61e423. https: / / doi. org/10 . 1002/j. 1538\ue61e 7305. 1948.tb01338.x SIL V A , G.S.; JARDIM, W .F . (2006) Um novo índice de qualidade de águas para pr oteção da vida aquática aplicado ao rio Atibaia, r egião de Campinas/Paulínia \u2013 SP . Química Nova , v . 29, n. 4, p . 689\ue61e694. http:/ /dx.doi. org/10 .15 90/S0100- 40422006000400012 TUNDISI, J. G. ( 2001) Água no século XXI: Enfr entando a escassez. São Carlos: Ed. Rima. 2 48 p. ZADEH, L. A . (1965) F uzzy Sets. Information and Con trol , v . 8, n. 3, p. 338\ue61e 353. https:/ / doi.org/10 . 1016/S0019\ue61e9958(65)902 41\ue61e X ______. (19 73) Outline of a New Approach t o the Analysis of Complex Systems and Decision Pr ocesses. IEE T ransactions on Systems, Man and Cybernetics , v . 3, n. 1, p. 28\ue61e44. https:/ / doi.or g/10. 1109/ TSMC .19 73.5408575 © 2020 Associação Br asileira de Engenharia Sanitária e Ambiental Este é um artigo de acesso aberto distribuído nos termos de licença Cr eative Commons.

Índice fuzzy de qualidade de água para ambiente lótico

UNIP

Engenharia Ambiental

Continue navegando

Materiais relacionados

Perguntas relacionadas

A quantidade de oxigênio presente nas águas dos sistemas lóticos é um parâmetro importante na avaliação de qualidade, sendo útil no monitoramento d...

O estudo dos ambientes lóticos permite observar que algumas características são típicas. Qual alternativa abaixo contém a informação correta sobre ...

Um ambiente lótico pode ser abastecido de água por meio de várias fontes. Entre as opções abaixo, qual a que não corresponde a uma opção correta? ...

Existem diferenças entre os ecossistemas lóticos e lênticos, e todas essas diferenças proporcionam características específicas e diferenciadas na ...

Outros materiais