CORRELAÇÃO DO USO DO SOLO E QUALIDADE DE ÁGUA UTILIZANDO FERRAMENTAS DE GEOPROCESSAMENTO E TÉCNICA DE ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTIVARIADA - PDF
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Otávio Figueiroa Leão
1 UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO CENTRO TECNOLÓGICO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA AMBIENTAL CORRELAÇÃO DO USO DO SOLO E QUALIDADE DE ÁGUA UTILIZANDO FERRAMENTAS DE GEOPROCESSAMENTO E TÉCNICA DE ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTIVARIADA Mestranda: Ana Paula Freire Orientador: Prof. Dr. Alexandre Rosa dos Santos Co-orientador: Prof. M.Sc. Edwards Cerqueira de Castro
2 1)OBJETIVOS 2) REFERENCIAL TEÓRICO 3) METODOLOGIA 4) RESULTADOS E DISCUSSÕES 5) CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES
3 1) OBJETIVOS 1.1. Objetivo geral Descrever a correlação entre os parâmetros de uso do solo, com os parâmetros de qualidade dos corpos hídricos das subbacias de tributários do rio Itapemirim.
4 1.2. Objetivos específicos Definir as sub-bacias de contribuição nos pontos onde foram realizadas as coletas de água e posteriormente foi realizado mapeamento do uso do solo. Medir os valores dos parâmetros de qualidade dos cursos hídricos. Explorar os dados medidos e gerados para descrever a correlação dos parâmetros de qualidade da água com os parâmetros de uso do solo utilizando aplicativo computacional estatístico R.
5 2) REFERENCIAL TEÓRICO
6 2) REFERENCIAL TEÓRICO Bacia Hidrográfica Área delimitada pelos divisores de água, tal que toda vazão efluente seja descarregada através de uma simples saída.
7 Qualidade de água VON SPERLING (2003) alerta que em contraposição à qualidade existente de uma água, existe a qualidade desejável para essa água, ou seja, a qualidade de uma determinada água é função do seu uso previsto. Deste modo distingui-se: Qualidade existente de uma água: Qualidade desejável de uma água: função do uso previsto para a água função do uso e ocupação do solo na bacia hidrográfica
8 Parâmetros de qualidade da água A qualidade da água pode ser representada por meio de diversos parâmetros, que traduzem as principais características físicas, químicas e biológicas. Variáveis físicas Variáveis químicas Variáveis biológicas Sólidos Temperatura Turbidez Sedimentáveis Totais Oxigênio Dissolvido Fósforo Nitrato Amônia ph Coliformes termotolerantes Coliformes Totais CONAMA 357/2005
9 Geotecnologias Segundo CARVALHO et al. (2000), geoprocessamento é um termo que engloba diversas tecnologias de tratamento e manipulação de dados espaciais, por meio de aplicativos computacionais. Dentre elas pode-se destacar: Sensoriamento remoto Digitalização de dados Sistemas de Posicionamento Global GPS Sistema de Informação Geográfica SIG
10 Modelagem Estatística A ferramenta estatística multivariada apropriada para realização da pesquisa foi a Análise de Correlação Canônica. Objetivo principal Análise de Correlação Canônica Estudar as relações lineares existentes entre dois HOTELLING (1936) conjuntos de variáveis
11 Resumir as informações dos Χ e Y vetores aleatórios em combinações lineares As combinações lineares que podem ser construídas são chamadas de VARIÁVEIS CANÔNICAS U = a Χ k k V = b Y k k Já a correlação entre as variáveis canônicas é chamada de CORRELAÇÃO CANÔNICA Idéia básica V CONDIÇÃO: escolha dos coeficientes a e b k ( U ) = V ( V ) = 1 C o v ( U, V ) k k k k k são tais que: m áxim a Os pares de variáveis canônicas são não correlacionados entre si.
12 Cálculo das variáveis canônicas e das correlações canônicas Por conveniências computacionais, podemos calcular os coeficientes a k como o k-ésimo auto-vetor normalizado de X X Y Y YX e como o k-ésimo auto-vetor normalizado de Y YX X XY. O k-ésimo auto-valor,, de e, também, o k-ésimo auto-valor de 1 1 λk X XY Y YX 1 1 Y YX X XY do k-ésimo par de variáveis canônicas, ou seja, b, corresponde ao quadrado da correlação ( U V ) 2 k = Corr k, k k
13 OBS:. Quando há discrepância entre as escalas dos componentes de Χ ou Y podemos obter os auto-valores e auto-vetores associados da expressão matricial anterior das variáveis componentes padronizadas, Χ e Y ; o equivale a calcular os auto-valores e auto-vetores das expressões matriciais anteriores Σ P Χ Y substituindo por dos vetores originais de e.
14 3) METODOLOGIA X Y = Parâmetros de qualidade de água = Tipos de uso do solo ( U, V ) k k ( ) ( ) * * R U, X = R. a, R V, Y = R. b k XX k k YY k
15 Etapa de escolha e tratamento dos parâmetros físicos, químicos e biológicos Decisão: Dificuldade: Grande número de parâmetros e uma amostra pequena; o número da amostra ou o número de parâmetros Coliformes termotolerantes Oxigênio dissolvido Fósforo Nitrato Amônia Cálculo das medianas: Por não ser afetada por valores extremos Norteamento na escolha: Área estudada: uso predominantemente agrícola e com criação de pecuária de forma extensiva Exploração dos dados: Correção de inconsistências tais como: valores repetidos e valores discrepantes
16 O vetor aleatório Χ correspondem aos parâmetros de qualidade de água. Χ X1 X2 = X3 X 4 X5 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 é coliformes termotolerantes; é oxigênio dissolvido; é fósforo; é nitrato; é amônia.
17 O vetor Y corresponde as classes de uso solo que possuem as maiores intervenções antrópicas. Y Y 1 Y 2 = Y 3 Y 4 Y1 Y 2 Y 3 Y 4 é percentagem de área edificada; é percentagem de área agrícola; é percentagem de pastagem; é percentagem de solo exposto. Y As componentes do vetor foram obtidas da seguinte maneira: [(Área de cada tipo de uso do solo da sub-bacia) / (Área total da sub-bacia)] gerando valores adimensionais.
18 Dada a amostra aleatória de tamanho n=13, referente as sub-bacias estudadas, temos os pares de vetores Χ e Y ( ) ( ) ( ) Χ Χ Χ n n,y,, Y,...,,Y, Cálculo das matrizes de correlações amostrais: ( X) = R r Χ ij R Y (Y ) r = ij R XY ( XY) r = ij Cálculo dos auto-vetores e auto-valores normalizados associados das matrizes: 1 1 R R R R X XY Y YX 1 1 R R R R Y YX X XY
19 Seja a k b k λ k k-ésimo auto-vetor normalizado de k-ésimo auto-vetor normalizado de 1 1 R R R R X XY Y YX 1 1 R R R R Y YX X XY é k-ésimo auto-valor associado ao k-ésimo auto-vetor. O k-ésimo par de variáveis canônicas: U k = Χ k a V Y k = b k A correlação canônica do k-ésimo par: Corr ( U, V ) λ k k k ( ) = p=5, q= 4 k = 1,2,..., mín p, q mín (p,q) = 4
20 4) RESULTADOS E DISCUSSÕES A modelagem estatística foi realizado pacote estatístico R versão Resultados foram divididos em quatro partes sendo eles: 4.1) Análises exploratórias dos dados; 4.2) Resultados das matrizes de correlação; 4.3) Variáveis canônicas; 4.4) Interpretação das variáveis canônicas (Canonical loadings).
21 4.1) Análises exploratórias dos dados COLIF. TERM OXIG. DISS. FÓSFORO NITRATO AMÔNIA (org. 100 ml) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l) Mínimo º Quartil Mediana Média º Quartil Máximo Síntese dos dados amostrais de qualidade de água das 13 (treze) sub-bacias () DE () DE () DE () DE ÁREA EDIFICADA ÁREA AGRICOLA PASTAGEM SOLO EXPOSTO Mínimo 0,522 1,493 29,090 1,698 1º Quartil 0,810 2,748 37,420 3,609 Mediana 1,119 5,635 47,310 3,737 Média 1,959 7,127 46,380 5,106 3º Quartil 2,263 11,353 52,570 4,815 Máximo 5,085 16,082 65,990 12,716 Síntese dos dados amostrais de uso e ocupação do solo das 13 (treze) sub-bacias
22 4.2) Resultados das matrizes de correlação Χ 1 Matriz de correlação do vetor Χ Χ 2 Χ 3 Χ 4 Χ 5 Χ Χ Χ Χ Χ Mede a correlação entre os componentes do vetor Χ
23 Matriz de correlação do vetor Y Y Y Y Y Y Y Y Y Mede a correlação entre os componentes do vetor Y
24 Matriz de correlação entre os vetores Χ e Y : Y Y Y Y Χ Χ Χ Χ Χ Mede a correlação entre os componentes do vetor Χ com os componentes do vetor Y
25 4.3) Variáveis canônicas Para a formação das variáveis canônicas primeiramente obtemos as matrizes de auto-vetores : 1 1 R R R R Matriz de auto-vetores de X XY Y YX a 1 a 2 a 3 a 4 a = * * * * * * U1 a X = X X X X X X * i = Xi padronizado; i = 1,2,...,5 X * Xi X = i S ii i
26 1 1 R R R R Matriz de auto-vetores de Y YX X XY b 1 b 2 b 3 b = * * * * * V1 b Y = Y Y Y Y Y * i = Yi padronizado; i = 1,2,...,4 Y * Yi Y = i S ii i
27 Vetor de auto-valores λ λ λ λ ( ) Corr U, V = 0, Raíz quadrada do auto-valor, isto é, 0,87 = 0, 756
28 4.4) Interpretação das variáveis canônicas (Canonical loadings) R U X Os componentes do vetor 1 (canonical loadings) (colif. term. - muita fraca) (oxig. diss. - moderada) (fosf. - fraca) (nitr. - fraca a moderada) (amon. - fraca) Resultado do vetor de correlação entre a variável canônica U e as componentes padronizadas do vetor X [1] 1 U 1 índice de qualidade da água U 1 Contraste: nitrato e oxigênio dissolvido U 1 Valores grandes de, em geral, significa: nitrato e oxigênio dissolvido
29 R V Y Os componentes do vetor 1 (canonical loadings) (fraca ar. edif.) (fraca a moderada - ar. agr.) 0.294(fraca a moderada past.) (moderada a forte sol. exp.) Resultado do vetor de correlação entre a variável canônica V e as componentes padronizadas do vetor Y 1 V 1 índice de uso do solo V 1 Índice agregativo: atividades antrópicas V 1 Valores grandes de, em geral, significa: solo exposto agricultura e pastagem
30 A correlação canônica é: ( ) Corr U, V = 0, De modo geral, para as sub-bacias investigadas durante o período de seca na região delimitada, as atividades antrópicas associadas a solo exposto, agricultura e pastagem geram impactos na qualidade de água, sobretudo na diminuição do oxigênio dissolvido e no aumento das concentrações de nitrato.
31 Valores das variáveis canônicas, chamadas de scores, para cada uma das 13 (treze) sub-bacias. Unidades amostrais Sub-bacias (Índice de qualidade da água, Índice de uso do solo) U1 1 (, ) 1 Córrego da Biquinha (Pto 13) (0.39, 0.25) 2 Córrego do Bosque (Pto 12) (- 0.49, 0.80) 3 Córrego Horizonte (Pto 11) (- 0.35, ) 4 Córrego Santa Angélica (Pto 10) (-1.00, ) 5 Ribeirão Monte Cristo (Pto 9) (- 0.17, ) 6 Ribeirão Vala de Souza (Pto 8) (- 0.03, 0.33) 7 Ribeirão São João da Mata (Pto 7) (0.36, 0.35) 8 Ribeirão Floresta (Pto 6) (- 0.57, ) situação satisfatória 9 Ribeirão Estrela do Norte (Pto 5) (- 0.19, ) 10 Córrego Itaoca (Pto 4) (1.54, 1.70) situação crítica 11 Ribeirão Salgado (Pto 3) (- 0.69, ) 12 Ribeirão Poço do Anta (Pto 2) (0.10, 0.62) 13 Córrego Independência (Pto 1) (1.11, 1.10) V
32 13-Sub-bacia córrego da Biquinha 12-Sub-bacia córrego do Bosque 11-Sub-bacia córrego Horizonte 10-Sub-bacia córrego Santa Angélica 09-Sub-bacia ribeirão Monte Cristo 08-Sub-bacia ribeirão Vala de Souza 07-Sub-bacia ribeirão São João da Mata 06-Sub-bacia ribeirão Floresta 05-Sub-bacia ribeirão Estrela do Norte 04-Sub-bacia córrego Itaoca 03-Sub-bacia ribeirão Salgado 02-Sub-bacia ribeirão Poço da Anta 01-Sub-bacia córrego Independência Dispersão das variáveis canônicas: índice de qualidade de água versus índice de uso do solo
33 5) CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES Ferramentas de SIG e Técnicas de fotointerpretação Delimitação das sub-bacias Mapas de uso do solo Em síntese, de modo geral, para as sub-bacias investigadas durante o período de seca na região delimitada, as atividades antrópicas associadas a solo exposto, agricultura e pastagem geram impactos na qualidade de água, sobretudo na diminuição do oxigênio dissolvido e no aumento das concentrações de nitrato.
34 Aplicação Futura Usar a variável índice de uso do solo para prever a variável índice de qualidade da água Medidas de controle ambiental Fiscalização por parte do Órgão Ambiental Realização de campanhas educativas Ações preventivas de uso do solo Traçar diretrizes de uso e ocupação do solo por parte do Comitê de bacia hidrográfica
35 [1] Foi adotada a seguinte tabela de classificação do grau de correlação (valores em módulo): Abaixo de 0,05: muito fraca; 0,05 a 0,20: fraca; de 0,20 a 0,30: fraca a moderada; de 0,30 a 0,70: moderada; de 0,70 a 0,80: moderada a forte; de 0,80 a 0,95: forte; acima de 0,95: muito forte. Não há na literatura uma classificação ótima dos limites, esta é apenas uma referência para dar seqüência ao trabalho de interpretação das variáveis canônicas.
36 Mapa de localização dos pontos de amostragem para coleta de água
37 Apresentação do gráfico Box-plot para a variável coliformes termotolerantes ( X 1 ), destaque para o ponto discrepante: Córrego da Biquinha.
38 Mapa de localização das 13 (treze) sub-bacias hidrográficas
39 CLASSES Área edificada PADRÕES OBSERVADOS NA ÁREA DE ESTUDO CARACTERÍSTICAS PREDOMINANTES Áreas com construções em padrão urbano e também em áreas rurais. Área agrícola Consideradas áreas de plantio de várias culturas. Pastagem Formação não arbórea. Vegetação intermediária Fragmento florestal Áreas que não podem ser consideradas pastagens e nem vegetação arbórea intensa. Consideradas as áreas com vegetação arbórea intensa. Solo exposto Foram considerados os solos descobertos e sem a presença de área verde ou construções. Fragmento Rochoso Considerados fragmentos rochosos com pouca ou nenhuma vegetação.
Análise Estatística de Dados do Monitoramento da Qualidade das Águas do Rio Ipojuca e do Reservatório Tapacurá. Relatório Final Consolidado
Programa Nacional do Meio Ambiente II PNMA II Componente: Desenvolvimento Institucional Subcomponente: Monitoramento da Qualidade da Água Projeto: Monitoramento da Qualidade da Água como Instrumento de