Proposição de índice de qualidade de água subterrânea (IQAsub) para aplicação em áreas com potencial minerário | Proposition of groundwater quality index (GWQI) for application in areas with mining potential

In some regions of the world, groundwater represents the main alternative supply. However, this resource has a direct link with local geology, and the dissolution of elements can make it naturally unsuitable for its intended uses - human consumption, irrigation and animal watering, for example. Therefore, it is necessary to control and monitor these waters in order to guarantee the standards recommended by current legislation, just as it is essential to pass on information about the quality of the water offered to the population for the transparency and reliability of the process. Most of the research carried out on water quality indices focused on surface waters, while studies on groundwater were little explored. In this context, the current research proposed the development of a Groundwater Quality Index (GWQI) for application in areas with mining potential, based on data from the groundwater monitoring network of the “Instituto Mineiro de Gestão das Águas” (IGAM) between the years 2018 and 2022. Secondly, it is intended to classify such points using the proposed index, as well as compare the results obtained from the GWQI with the results resulting from the application of the CCME WQI developed by the Canadian Council of Ministers of the Environment, which allows flexibility in the selection of parameters, matrices and water quality references. Additionally, cluster analysis and principal component analysis (PCA) were performed. The development of GWQI considered 10 parameters – arsenic, lead, mercury, nitrate, uranium, hardness, iron, manganese and zinc – which may arise from the dissolution of components of local geology. For each of these parameters, curves were constructed, weights were assigned and the wells were classified by GWQI and CCME WQI. Furthermore, to apply cluster analysis and PCA, the Rstudio software was used, with k-means being the clustering method chosen. Considering a database with 795 records of analyzes carried out in the Guarani, Norte de Minas, PANM and Velhas Networks, it was observed that the results obtained with the application of GWQI were mostly more conservative than those obtained with the application of CCME WQI, a fact associated with to the weighting of parameters in GWQI. The cluster analysis resulted in three clusters: cluster 1 – terrible GWQI quality, cluster 2 – regular GWQI quality and cluster 3 – terrible GWQI quality. Finally, the PCA considered five main components that were able to explain 79.9% of the total variance.

Em algumas regiões do mundo, a água subterrânea representa a principal alternativa de abastecimento. Porém, tal recurso possui um vínculo direto com a geologia local, e a dissolução de elementos pode torná-lo naturalmente inadequado para os usos destinados - consumo humano, irrigação e dessedentação animal, por exemplo. Portanto, fazem-se necessários o controle e o monitoramento dessas águas a fim de garantir os padrões preconizados pelas legislações vigentes, assim como é imprescindível o repasse das informações acerca da qualidade da água oferecida à população para a transparência e a confiabilidade do processo. A maioria das pesquisas desenvolvidas sobre índices de qualidade de água direcionaram-se para águas superficiais, enquanto os estudos sobre as águas subterrâneas foram pouco explorados. Nesse contexto, a atual pesquisa se propôs ao desenvolvimento de um Índice de Qualidade de Água Subterrânea (IQASUB) para aplicação em áreas com potencial minerário, a partir de dados da rede de monitoramento das águas subterrâneas do Instituto Mineiro de Gestão das Águas (IGAM) entre os anos de 2018 e 2022. Em segunda vertente, tenciona-se elaborar a classificação de tais pontos por meio do índice proposto, assim como a comparação dos resultados obtidos a partir do IQASUB com os resultados decorrentes da aplicação do índice desenvolvido pelo Conselho Canadense de Ministros do Meio Ambiente (Canadian Council of Ministers of the Environment – CCME) (IQACCME), que permite a flexibilidade na seleção dos parâmetros, das matrizes e das referências de qualidade da água. Adicionalmente, foram realizadas análise de clusters e análise dos componentes principais (ACP). O desenvolvimento do IQASUB considerou 10 parâmetros – arsênio, chumbo, mercúrio, nitrato, urânio, dureza, ferro, manganês e zinco - que podem advir da dissolução de componentes da geologia local. Para cada um desses parâmetros foram construídas curvas, atribuídos pesos e os poços foram classificados pelo IQASUB e pelo IQACCME. Ademais, para a aplicação da análise de clusters e ACP, foi utilizado o software Rstudio, sendo o método de clusterização escolhido o k-means. Considerando banco de dados com 795 registros de análises realizadas nas Redes Guarani, Norte de Minas, PANM e Velhas, observou-se que os resultados obtidos com a aplicação do IQASUB foram majoritariamente mais conservadores do que os obtidos com a aplicação do IQACCME, fato associado à ponderação dos parâmetros no IQASUB. A análise de clusters resultou em três clusters: cluster 1 – qualidade IQASUB péssima, cluster 2 – qualidade IQASUB regular e cluster 3 – qualidade IQASUB péssima. Por fim, a ACP considerou cinco componentes principais que foram capazes de explicar 79,9% da variância total.