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09/09/2020
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QUÍMICA ANALÍTICA 
AVANÇADA
Programa de Pós-Graduação em Química
Instituto de Química
Universidade de Brasília
Profa. Ana Cristi B. Dias
e-mail: acbdias@unb.br
AMOSTRAGEM
Amostragem
• Processo de selecionar e remover uma pequena,
representativa e suficiente parte de um todo, a partir da
qual será feita a análise. (processo para se adquirir uma
fração de massa de um material cuja composição
represente exatamente o todo do material)
Preparo da 
amostra
Obtenção da 
amostra
Medida da 
Propriedade
Definição do 
Problema
Seleção do 
método
Planejamento
Cálculo dos 
resultados
Confiabilidade 
dos resultados
Avaliação e 
Ação
AMOSTRAGEM
Amostragem
• Definições recomendadas pela IUPAC:
Amostra (sample): porção que representa o todo (toda a população
de interesse)
Sub-amostra (subsample) ou amostra bruta: quando a amostra é
homogeneizada e preparada para envio aos laboratórios
Amostra laboratorial ou analítica (test sample): amostra preparada
no laboratório de análise a partir da amostra ou sub-amostra
Alíquota amostrada ou porção amostrada (test portion): material
pesado ou selecionado para a análise a partir da amostra
laboratorial, pode ser analisada diretamente ou passar por pré-
tratamento
3
Dimensão da amostra
4
Considerações
Dependendo da massa de amostra define-se o tipo de análise:
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2
Constituintes da amostra
Considerações
Classificamos os tipos de constituintes pelo seu nível de
concentração
5
Problemas com 
interferências e 
contaminações
Necessidade de 
salas limpas
Precisão nos resultados
Confiabilidade dos resultados diminui com a concentração do
analito no objeto de estudo em parte devido às dificuldades de
amostragem (estratégia, quantidade de amostra e concentração do
analito)
Menor concentração
Com a diminuição 
concentração, os 
efeitos de matriz são 
potencializados
Amostragem
Na amostragem representativa temos que identificar . . .
População
100 moedas
Amostra Bruta
com sete incrementos de 
amostragem
Amostra Bruta
Homogeneizada
Amostra de laboratório
Será analisada e deve 
representar o todo 
(população)
Amostragem
Para se obter uma amostra de laboratório seguimos os passos:
Etapas não triviais 
que irão variar 
grandemente 
dependendo do 
tipo de amostra, 
concentração do 
analito finalidade 
da análise, etc
Referência para leitura: D.A. Skoog, D.M. West, F.J. Holler, S.R. Crouch. 
Fundamentos de Química Analítica, 8ª. Ed, Thomson, Capítulo 8,
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Objetivos da Amostragem
Estatisticamente são:
1) OBTER UM VALOR MÉDIO, DO PARÂMETRO ESTUDADO, QUE SEJA UMA
ESTIMATIVA SEM TENDÊNCIAS DA MÉDIA DA POPULAÇÃO
Todos os membros da população 
devem ter a mesma probabilidade 
de serem amostrados
2) OBTER UMA VARIÂNCIA, PARA O VALOR MÉDIO DO PARÂMETRO
ESTUDADO, QUE SEJA UMA ESTIMATIVA SEM VIESES DA VARIÂNCIA DA
POPULAÇÃO
Possível apenas se toda a 
amostra for igualmente 
coletada
Amostragem
Para atingir esses dois objetivos deve-se obter uma
AMOSTRA ALEATÓRIA
► Não deve ser selecionada de forma casual, deve ser aplicado
um modelo randômico
EXEMPLO: 
AMOSTRAGEM DE 10 
TABLETES EM UMA 
POPULAÇÃO DE 1000
Incertezas na amostragem
• Os erros causados por amostragens inválidas não podem ser corrigidos por
nenhuma estratégia posterior a essa etapa, como o uso de brancos, materiais
certificados ou controle rigoroso das variáveis experimentais.
• Este tipo de incerteza é tratada de forma independente das outras.
• Assim, o desvio padrão global associada à uma medida analítica (Sg) se
relaciona com o desvio padrão na amostragem (Sa) e o desvio padrão das
outras operações inerentes ao método (Sm) por:
��
� = ��
� + ��
�
Série de medidas para 
uma única amostra de 
laboratório (Estimativa das 
incertezas do método de 
análise)
Estimado a partir de várias 
amostras de laboratório 
conhecendo-se Sm e Sg
Incertezas na amostragem
• Devido à este caráter aditivo das incertezas, tem-se duas situações:
1) Se a incerteza na amostragem (Sa) for muito maior (3 vezes ou mais) que a
incerteza associada ao método analítico (Sm), não há porque tentar otimizar o
método tornando-o mais preciso e, às vezes, mais caro e moroso, pois não
haverá uma melhora significativa na incerteza associada a medida analítica
como um todo (Sg). (“Uso de método mais rápido e menos preciso para
obtenção de mais medidas” – mais leituras – melhoria na precisão)
2) “O contrário do item 1” . . . Se a incerteza associada as etapas do método (Sm)
for muito maior que a incerteza de amostragem, não haverá um ganho
significativo em Sg, adequando-se apenas a amostragem.
��
2 = ��2 + ��2
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s2 amostragem = s
2
heterogeneidade + s
2
preservação + ....
s2 analítico = s
2
1 + s
2
2 + .... + s
2
n
Pesagem, digestão, diluição, detecção 
Erros aleatórios em uma análise química: 
s2 analítico  1/3 s
2
total
s2 amostra laboratorial 
Incertezas 
s2 total = s
2
amostragem + s
2
amost lab + s
2
analítico
Incertezas
• n = número de amostras brutas amostradas
• m = número de amostras laboratoriais por amostra
• r = número de replicatas analíticas
• Quando m e r aumentam, a importância relativa de ��
�
diminui
��(�) =
���
�
�
+
����
�
��
+
��
�
���
Amostras brutas, amostras laboratoriais e replicatas analíticas
1 L
10 replicatas
10 replicatas
10 replicatas
1 amostra bruta 3 amostras laboratoriais
n = 1
m = 3
r = 10
3 amostras brutas
10 replicatas 10 replicatas 10 replicatas
n = 3
m = 1
r = 10
1 amostra laboratorial
Incertezas
n = 1
Ca Mg Sr P Pb
(mg/L) (g/L)
1)
2)
* (CV %)
(mg/L) (g/L) (g/L)
n = 3
53 30 130 20,4 2,4 
(8,5)* (28) (23) (25) (21)
29,7 11,8 64 72 13
(17) (32) (31) (42) (31)
m = 3
r = 10
m = 1
r = 10
1) Influência da amostragem
2) Influência do número de réplicas de amostras laboratoriais 
��(�) =
���
�
�
+
����
�
��
+
��
�
���
Incertezas
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Incertezas na amostragem
• Quanto amostrar da população?
 A incerteza associada à amostragem (Sa) depende da quantidade
de amostra coletada e efetivamente analisada: quanto mais
amostra menor a incerteza, mas muita amostra é inviável
• Determinar o quanto amostrar irá depender:
 Da incerteza tolerada entre a composição da amostra bruta e da
população.
 Do grau de heterogeneidade do todo: mais homogêneo, menos
amostra
 Do nível do tamanho de partícula em que se constata a
heterogeneidade.
Nível molecular para misturas gasosas ou líquidas
ou
Nível de µm-cm para materiais sólidos particulados
(minérios, solo, etc)
Incertezas na amostragem
• Em todos os casos, deve-se coletar um determinado número de
partículas (N) para que se garanta a composição e a distribuição
média do tamanho de partículas
Gases e Líquidos Sólidos particulados
(Minérios e Solos)
Heterogeneidade em nível 
molecular
Heterogeneidade em 
partículas que podem 
chegar a centímetros
Uma pequena massa 
(pequeno número de 
partículas) já garante 
representatividade
Massa maior (maior número 
de partículas) é necessário 
para se alcançar a 
representatividade
Massas com centenas de kg 
podem ser necessárias
Incertezas na amostragem
• DESAFIO:
Encontrar a menor massa que seja estatisticamente representativa da 
população para a análise (“com incerteza tolerável”)
Menor quantidade de material é importante 
para a redução dos custos necessários à 
realização do método
É preciso amostrar um número mínimo de partículas representativas
Incertezas na amostragem
• Como fazer isto?
Lançando mão de leis de probabilidade e estatística para prever o quanto 
uma fração selecionada é similar ao todo.
Exemplo para um caso hipotético ideal: Mistura farmacêutica (medicamento 
em pó) que apresenta apenas dois tipos de partículas “A” e “B” 
Principioativo
(analito)
Excipiente
inativo
A B
Tamanho de A = Tamanho de B
DESAFIO:
Coletar uma amostra bruta que 
permita determinar a % de 
partículas “A” no todo
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Incertezas na amostragem
• As probabilidades de se coletar as partículas A ou B podem ser 
descritas por:
p = probabilidade de se coletar “A”
q = probabilidade de se coletar “B”
Como só temos os dois tipos de partícula e a probabilidade máxima é 
igual à 1, podemos inferir que:
q = 1-p 
Incertezas na amostragem
• Assim, se o número total de partículas coletadas é igual à N, pode-se 
estimar o número específico de partículas A ou B coletadas por:
No. de partículas A = N x p 
No. de partículas B = N x q = N x (1-p)
Observação: Os números acima são uma estimativa com base na
probabilidade, os quais podem e devem variar se diversas coletas para o
mesmo número total de partículas forem realizadas.
Nestes casos, o desvio padrão para o número de partículas A ou B 
coletadas aleatoriamente pode ser estimado pela equação de 
Bernoulli
� = ��� = ��(1 − �)
Incertezas na amostragem
• O desvio padrão relativo é então determinado com relação à cada 
partícula, como por exemplo para a partícula A, que contém o analito:
��� =
��
��
Combinado com a equação do slide anterior:
��� =
��(1 − �)
��
=
1 − �
��
���
2 =
1 − �
��
ou
Incertezas na amostragem
���
2 =
1 − �
��
Desta expressão, observa-se que menor será 
a variância (imprecisão) quanto maior for o 
número de partículas coletadas e maior for a 
probabilidade de se encontrar a partícula 
desejada (maior concentração)
Se 80% das partículas são do tipo A (p=0,8) e o d.p.r. requerido é de 
1% (�� = 0,01), o número de partículas a serem coletadas de forma 
aleatória é de 2500.
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Incertezas na amostragem
Exemplo:
Considere que você deseja determinar os teores de cloreto e nitrato em uma 
amostra que possui 1 % de KCl e 99% de KNO3 (porcentagem referentes ao 
número de mols das substâncias).
Se coletarmos 10.000 partículas (KCl + KNO3), podemos esperar que apenas 100 
partículas sejam de KCl.
0,01 x 10.000 = 100
Nas mesmas 10.000 partículas, esperamos 9.900 partículas de KNO3.
0,99 x 10.000 = 9900
• Observe que a probabilidade para KNO3
é de 0,99 e que a probabilidade para 
KCl é de 0,01 (teores encontrados).
Incertezas na amostragem
• Mas, se repetirmos esta coleta várias vezes estes valores podem variar e o 
desvio padrão entre as várias coletas pode ser estimado por:
� = ���
No. partículas
Probabilidade
para KCl
Probabilidade
para KNO3
� = ��� = 10.000 � 0,01 � 0,99 = 9,9
Para o caso em estudo:
Incertezas na amostragem
• Observe agora que iremos obter os seguintes coeficientes de variação para as 
amostragens de KCl e KNO3.
• Para KNO3:
�� =
�
�ú���� �������� ����.
�100% =
�,�
�.���
�100% = 0,1%
Para KCl
�� =
�
�ú���� �������� ����.
�100% =
�,�
���
�100% = 9,9%
Incerteza muito 
maior devido 
ao pequeno 
número de 
partículas 
presentes na 
amostra
Aumentar o número de 
partículas esperado poderá 
levar a diminuição da 
incerteza para o KCl
Incertezas na amostragem
E se temos uma amostra que tem partículas com densidade diferente? 
A
B
Mais 
analito
Menos 
analito
PA > PB (porcentagem do analito em A maior que em B)
dA ≠ dB (densidades das partículas diferentes – tamanhos diferentes)
d (densidade média das partículas diferente das densidades individuais)
Qual massa (número de partículas) amostrar para 
garantir representatividade?
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Incertezas na amostragem
Pode-se demonstrar que o número de partículas amostrado apresenta a 
seguinte relação com as variáveis do problema:
De maneira geral, estabelecemos um 
erro aceitável para a amostragem, por 
exemplo 0,01 (1%) 
Fixando este valor, podemos verificar 
como as outras variáveis podem afetar o 
nosso resultado . . .
� = � 1 − � ∗
�� ∗ ��
�2
∗
�� − ��
��� ∗ �
�
Incertezas na amostragem
Quanto mais heterogênea for 
a composição nas partículas, 
maior deve ser N
Quanto menor o teor real 
do analito na amostra, 
maior deve ser N
� = � 1 − � ∗
�� ∗ ��
�2
∗
�� − ��
��� ∗ �
�
Y
média
maior heterogeneidade
X
menor heterogeneidade
Incertezas na amostragem
• Quanto maior a heterogeneidade da população estudada,
maior o desvio padrão e consequentemente maior a variância.
� = �̅ ±
��
�
Se N aumenta, 
��
�
diminui
Para número pequeno de amostras 
Pb(g/g) Freqüência
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
2
4
2
6
6
12
10
8
4
2
2
Incertezas na amostragem
• Análise de 58 amostras de solo de uma mesma parcela, 
distribuição dos resultados
Distribuição normal
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Quanto Amostrar?
• Não há uma “fórmula” universal
• Mesmo a equação anterior não se aplica diretamente à 
um problema real:
O número de partículas com o 
analito costuma ser bem maior que 
2 unidades variando grandemente 
em teor, densidade e tamanho.
POSSIBILIDADE:
“Partícula A”
Usa-se os valores médios de teor, 
tamanho e densidade para as 
partículas que contenham o analito
“Partícula B”
Usa-se os valores médios de teor, 
tamanho e densidade para as 
partículas que não contenham o 
analito
COMO CONHECER ESTAS VARIÁVEIS?
Quanto Amostrar?
• A determinação da massa a ser amostrada se torna 
relativamente subjetiva e dependerá de vários fatores:
• Características visuais/microscópica do material em 
termos de homogeneidade e tamanho de partículas.
• Concentração esperada do analito.
• Nível de precisão esperado na análise.
• Condições de se processar a massa de amostra 
escolhida para a análise.
Proporção : 
50/50
Proporção : 
80/20
Amostragem
• A coleta de uma amostra representativa é um processo
estatístico
Menor concentração maior 
incerteza na amostragem
Amostragem
• A quantidade de amostra originária do processo de
amostragem reflete na concentração do analito, o qual
irá depender da escolha do método analítico
Menor concentração maior 
incerteza na amostragem
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Amostragem
• Amostrar ou coletar?
Amostrar
► Expressão mais abrangente
► Envolve conhecimento adicionais sobre a natureza da amostra
e do analito
► Contempla preparação, equipamentos, representatividade dos
pontos, pessoas envolvidas  estudo para tomada da amostra
► Busca a representatividade do universo amostral
Coletar
► Ato de “pegar” ou retirar, isolar ou tomar uma alíquota (ou
amostra) do que se deseja conhecer analiticamente
37
Leite F (2005) Amostragem dentro e fora do laboratório, Editora Átomo, Campinas, 96p.
Amostragem
38
• O que amostrar?
– Qual o universo amostral de 
interesse?
– Lote, compartimento 
ambiental, planta, etc...
• Porque amostrar?
– Qual o objetivo da
amostragem?
• Monitoramento, screening,
investigação, etc.
• Como amostrar?
– Qual técnica devemos utilizar
durante a coleta?
– Uso de equipamentos
apropriados
– Qual o nível de concentração e
as características do analito?
Quanto amostrar?
39
Dificuldades na redução de tamanho
a granel Lotes/pacotes 
Operações de amostragem
Forma de apresentação
Lote/carga
Incrementos 
Primário/amostra bruta
Composto/
amostra agregada
Subamostras
Amostra secundária
Amostra laboratorial
Amostra teste
Amostragem
• Abordagens práticas:
Custo de uma amostragem sempre deve ser considerado!
Amostragem deve ser feita de bom senso
► Conhecimento prévio
► Histórico
► Regiões adjacentes (matriz, ambiente)
► Material a ser coletado
Amostragem de sacrifício pode ser realizada!
► Buscar impressões iniciais
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Amostragem
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• Questões práticas:
Amostragem
• Abordagens teóricas
Amostragem de lotes
Militar Standard
Abordagem probabilística
Abordagem não-probabilística
►Exercício para discussão: pesquisar um exemplo real para
aplicação de cada abordagem teórica de amostragem
considerando também as três etapas anteriores da sequência
analítica.
42
Amostragem de lotes
43
Militar Standard
• Abordagem adaptada do controle de inspeção 
• Tamanho do lote em níveis diferentesde criticidade (I, II e III)
• Amostragem realizada à partir da definição do valor crítico
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Códigos de amostragem
Tamanho do 
lote
Nível Geral
I II III
2 a 8 A A B
9 a 15 A B C
16 a 25 B C D
26 a 50 C D E
51 a 90 C E F
91 a 150 D F G
Número de amostras
A 2
B 3
C 5
D 8
E 13
F 20
G 32
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Militar Standard
• Exemplo: Considerando-se um lote de 130 produtos
– O nível I de criticidade define a amostragem de 8 produtos
– O nível III de criticidade define a amostragem de 32 produtos
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Códigos de amostragem
Tamanho do 
lote
Nível Geral
I II III
91 a 150 D F G
Número de amostras
D 8
F 20
G 32
Abordagem Probabilística
• Todos os elementos da população tiverem probabilidade
conhecida e diferente de zero de pertencer à amostra
• Realização só é possível se a população for finita e totalmente
acessível
Casual Simples
Sistemática
Por meio de conglomerados
Múltipla
Sequencial
46
Abordagem Probabilística
• Amostragem casual simples
Simples ao acaso, aleatória, randômica, etc...
Todos os elementos amostrais têm chances iguais de pertencerem
a amostra final
► Pode ser realizada numerando-se a população de 1 a N e sorteando-
se por meio de um dispositivo aleatório qualquer
• Amostragem sistemática
Produtos apresentam-se ordenados e retirada dos elementos
amostrais é feita periodicamente.
► Ex. retirada de uma amostra a cada dez produtos da linha de
produção para compor a amostra diária
47
Abordagem Probabilística
• Amostragem por meio de conglomerados
Empregada quando a população apresenta uma subdivisão
em pequenos grupos
► Ex. frascos de detergente em caixas de 6 unidades (a amostra
é a caixa, não a embalagem individual)
• Amostragem múltipla
Elementos amostrais retirados em diversas etapas
sucessivas. Pode ser sequencial até uma condição de aceite
predeterminada
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Abordagem não-probabilística
• Impossibilidade de se obter amostras probabilísticas
Inacessibilidade ao produto amostral total, pois parte dele
não possui existência real (ou não está acessível).
Tipos de amostragem:
► À esmo
►Intencional
►Em material contínuo
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Abordagem não-probabilística
• Amostragem à esmo
 Procura ser aleatório sem o uso de dispositivo aleatório
 Exemplo
► Retirada de 100 parafusos de uma caixa contendo 100.000
 Se população é homogênea e se não existe a possibilidade do amostrador ser
influenciado, a amostragem é casual probabilística
• Amostragem intencional
 Escolha deliberada dos elementos amostrais pra compor a amostra final
 Julgamento deve considerar elementos representativos da população
 Erros podem estar associados a equívocos ou pré-julgamentos
 Exemplo
► Estabelecimento de pontos amostrais em área suspeita de contaminação
50
Abordagem não-probabilística
• Amostragem em material contínuo
Se população for líquida ou gasosa
► Homogeneizar e retirar amostras à esmo
Se população for sólida
► Dividir produtos em partes e fazer redução de tamanho
(quarteamento)
► Exemplo
 Amostragem de solos para fins de fertilidade
51
Frequência Amostral
• Aspectos financeiros sempre devem ser considerados em um
programa de amostragem
Amostragem de sacrifício é aceita, mas conhecimento prévio é
desejável
A frequência amostral deve levar em consideração o custo e o
resultado a ser obtido
• Algumas frequências amostrais
 Instantânea
 Instantânea/Composta
Randômica
Acumulada
Espaçada/acumulada
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Frequência Amostral Instantânea
• Coleta de uma única amostra em um ponto de amostragem
Mesmo instante
Mesmo analista
Mesmos materiais
Quantidade suficiente para análise
• Amostragem de sacrifício para conhecimento do ponto
amostral
Retirada em duas ocasiões
Dia-Noite
Hoje-Amanhã
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Frequência Amostral Instantânea/Composta
• Coleta de amostras instantâneas em diferentes ponto de
amostragem
Amostras são agrupadas
Obtenção de uma amostra composta
• Avaliação de condições medianas de uma área
Composição química ou física
Caracterização de ambientes
Exemplo
► Amostragem de solos para fins de fertilidade
54
Frequência Amostral Randômica
• Coleta em ocasiões diferentes, mas não ordenadas
Pelo menos três amostras de sacrifício ou três pontos 
amostrais
Desenho amostral não deve seguir nenhuma ordem
Ocasiões diferentes, mas não ordenadas: uma pela manhã, 
outra à noite, etc.) 
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Frequência Amostral Acumulada
• Coleta no mesmo ponto de amostragem e no mesmo
recipiente ao longo de um tempo pré-determinado
Deve-se possuir alguns dados acessórios
► Ciclo do processo
► Tempo de residência
► Vazão
Busca-se a uma avaliação média do sistema
Exemplo
► Carga de contaminantes em um curso de água
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Frequência Amostral Espaçada/Acumulada
• Coleta ordenada em vários pontos coerentes e
agrupadas no mesmo recipiente ao longo de um tempo
pré-determinado
Deve-se possuir dados acessórios
► Ciclo do processo
► Tempo de residência
► Vazão
Serve para verificar se há alteração da amostra no caminho
percorrido
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Certificação de homogeneidade
• Amostra certificada: Quevauviller & Maier, Interlaboratory
studies and CRM’s for environmental analysis. The BCR
approach. Amsterdam, Elsevier, 1999.
• Elementos-traço em peixe
Massa: 100 – 500 mg (certificado)
Testes de micro-homogeneidade: material é homogêneo se:
► 12 mg para Pb
► 21 mg para Zn
► 24 mg para Cd
► 70 mg para Fe
► 400 mg para Hg
Amostragem no laboratório
• A quantidade final da amostra pode às vezes ser
extremamente pequena
59
Leite F (2005) Amostragem dentro e fora do laboratório, Editora Átomo, Campinas, 96p.
Análise cromatográfica
Quanto amostrar no laboratório?
• A quantidade a ser amostrada em laboratório, após
homogenização/solubilização da amostra, também pode
ser objeto de controle
• Pode depender
Do nível de concentração do analito
Da performance do método analítico
De um valor de referência
Da incerteza associada à amostragem
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Considerando a detectabilidade do sistema analítico 
• Determinação de Hexaclorobenzeno (BHC) em água por 
CG-FID
► Parâmetros do equipamento: 
 Volume injeção 1 µL 
 Limite detecção: 2000 µg/L
► Massa detectada: 2 ng
► Amostra analisada: teor de BHC de 20 µg/L
► Possibilidades:
 Injeção de 100 µL
 Concentração da amostra (100 vezes): evaporação ou extração
 Utilização de outro equipamento capaz de detectar
61
Amostragem de gases
 Amostra gasosa é considerada homogênea, a
heterogeneidade está a nível molecular
► Amostragem ativa: propulsão do ar para dentro de tubos por
meio de bombas
► Amostragem passiva (difusiva): exposição do amostrador ao
ambiente permitindo a difusão dos compostos
Sacos plásticos, absorção em líquidos, adsorção na
superfície de sólidos
62
Amostragem de gases
• Amostragem passiva 
63
Amostragem de líquidos
Homogeneidade deve estar garantida
 A etapa posterior da amostragem (estocagem) é a mais
complexa
 Amostras estacionárias e amostras em movimento
► Amostradores de águas naturais (VanDorn, Niskin, Rosete)
64
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Amostragem de águas superficiais
• Convencional
 Amostradores discretos: Van Dorn, Kemmerer, Go-flow,
Niskin e outros frascos fechados que coletam amostras
discretas em diferentes profundidades
 Amostradores compostos: Tubos que coletam amostras
compostas a partir da superfície
 Amostradores discretos do tipo “Grab”: Frascos utilizados
para coleta de amostra superficial (balde)
 Bombas: Fornecem amostras discretas ou compostas
65
Adaptado de M.T. Grassi, Workshop INCTAA, 2011.
Amostragem de águas superficiais
• Amostradores discretos:
 Empregam frascos que contêm mecanismos externos que 
fecham o frasco a uma determinada profundidade
 Requerem cabos (cordas) rigorosamente marcadas ou 
rotuladas e que não estiquem
► Nylon estica em até 10%
► Cordas fortemente trançadas de algodão ou de outro tipo de 
material (cordame)
► Barcos com guinchos utilizam cabo deaço
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Amostragem de águas superficiais
• Amostradores discretos
O mecanismo de fechamento é
disparado pelo envio de um
peso (mensageiro) através do
cabo de sustentação da garrafa
• Importante
Corda na vertical
Peso apropriado (correntes e/ou
marolas)
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Amostragem de águas superficiais
• Amostrador do tipo garrafa
• Garrafa de vidro presa a um
lastro metálico
• A garrafa é aberta quando atinge
a profundidade desejada através
do envio de um mensageiro
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Amostragem de águas superficiais
• Amostradores discretos:
• Empregados na coleta de amostra
que represente toda a coluna de
água (0 a 2 m) para formar uma
amostra composta
• Fácil de usar e de baixo custo
• PVC rígido ou tubo flexível
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Amostragem de águas superficiais
• Amostradores discretos
Vale lembrar que em alguns casos basta lançar um frasco (balde)
na água para coletar a amostra.
Usualmente, é o método de coleta preferido para a determinação
de alguns contaminantes e para avaliação da qualidade
microbiológica da água
Trata-se de um método simples, rápido, seguro (desde que
desenvolvido da maneira correta) e barato de coleta
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Amostragem de sólidos
• Amostras sólidas
 Material geralmente heterogêneo em composição e
tamanho
 Amostragem dependerá do tipo de material sólido e do tipo
de tratamento a ser aplicado
► Rochas
► Solo
► Ligas
► Plástico
► Comprimidos
► Etc.. 71
Amostragem de solos
Esquema de distribuição direcionada dos pontos de
amostragem
Áreas coloridas– prováveis locais de contaminação
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Amostragem de solos
Esquema de distribuição aleatória simples
Amostragem de solos
Esquema com distribuição sistemática
Amostragem de solos
Esquema com distribuição sistemática dos pontos de
amostragem e adensamentos nos pontos previamente
identificados como áreas suspeitas de contaminação
Amostragem de solos
Esquema de amostragem com malha de amostragem
circular (área sombreada é a única fonte suspeita de
contaminação)
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Amostragem de solos
Esquema com distribuição sistemática dos pontos de
amostragem utilizando-se uma malha triangular
Número de pontos de amostragem
• Tamanho da área investigada
• Qualidade das informações prévias disponíveis
• Hipótese de distribuição espacial da contaminação
• Grau de confiança requerido
• Amostras de sacrifício
Amostragem e preparo de amostras de solo
• Considerações sobre a seleção de equipamentos e
métodos levando-se em consideração:
Profundidade a ser amostrada
Substâncias a serem analisadas
Tipo de amostra a ser coletada
• Principais equipamentos
Solos superficiais (até 1,50 m)
► Pás e picaretas
► Trados de caneco, manuais ou mecânicos, trado de rosca e
trado holandês
► Amostradores tubulares
Solos profundos (mais de 1,50 m)
► Equipamentos mecanizados
Trados
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Amostragem de sedimentos
• Dragas
Comumente utilizadas para a coleta discreta de sedimentos de
fundo em lagos, estuários, oceanos e rios com baixa vazão
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Amostragem de plantas
• Muito dependente do objetivo da análise, sendo os mais requeridos:
 Avaliar o estado nutricional de uma cultura ou plantação florestal;
 Recomendar correção de deficiência ou adubação preventiva.
Verificar possíveis efeitos toxicológicos
• Variáveis que influenciam no resultado:
 A espécie de planta
 Idade
 Parte da planta
 Época de amostragem
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