Aplicação da análise estatística multivariada no estudo da qualidade das águas superficiais na Bacia do Rio Corumbataí

Application of multivariate statistical analysis in the study of surface water quality in the Corumbataí River Basin

Resumo

RESUMO - Dada a sua relevância no contexto do abastecimento público e industrial da região, o presente trabalho teve o objetivo de realizar a avaliação da qualidade das águas superficiais da Bacia do Rio Corumbataí, por meio de técnicas estatísticas inferenciais e multivariadas. Foram aplicados os testes não paramétricos de Kruskall-Wallis e Mann-Kendall para a avaliação de tendências espaciais, temporais e presença de sazonalidade. A análise de cluster (AC) e de componentes principais (ACP) foram aplicadas para identificar os principais fatores que explicam a variabilidade da qualidade da água e as suas prováveis fontes. Os resultados indicam uma forte influência da sazonalidade climática e do uso do solo nos parâmetros de qualidade da água, ocorrendo uma nítida divisão entre as seções à montante e à jusante da área urbana de Rio Claro. Na primeira, os fatores de maior influência correspondem as atividades agropecuárias e erosão dos solos. Próximo ao perímetro urbano, se destacam o lançamento de efluentes e a poluição difusa à montante. Os métodos utilizados se mostraram uma ferramenta robusta para o entendimento das dinâmicas que ocorrem na bacia, podendo servir de modelo para estudos em áreas semelhantes e auxiliar na gestão dos recursos hídricos na região.

Palavras-chave: Recursos hídricos. Análise de Componentes Principais. Análise de Cluster. Poluição das Águas. Monitoramento ambiental.

ABSTRACT - Given its relevance to the region's public and industrial water supply, the aim of this study was to assess the quality of surface water in the Corumbataí River Basin using inferential and multivariate statistical techniques. The Kruskall-Wallis and Mann-Kendall non-parametric tests were applied to assess spatial and temporal trends and the presence of seasonality. Cluster analysis (CA) and principal component analysis (PCA) were applied to identify the main factors explaining water quality variability and their probable sources. The results indicate a strong influence of climatic seasonality and land use on water quality parameters, with a clear division between upstream and downstream sections of the urban area in the municipality of Rio Claro. In the former, the most influential factors are agricultural activities and soil erosion. Near the urban perimeter, effluent discharge and diffuse pollution upstream stand out. The methods used proved to be a robust tool for understanding the dynamics that occur in the basin and can serve as a model for studies in similar areas and assist in the management of water resources in the region.

Keywords: Water Resources. Principal Component Analysis. Cluster Analysis. Water Pollution. Environmental Monitoring.