El agua y la vida, el agua dulce, en la atmosfera, sólida, subterranea, los rios, lagos, los usos del agua, las cuencas fluviales, la polucion del agua.

Water transparency is one of the main indicators of seasonal changes from the water level in lacustrine systems, but other environmental spatial and temporal variables can act jointly on water transparency. The diagnosis of interactions among physical-chemical variables and water transparency can be made by fitting statistical models based on multiple regression analysis. The objective of this study is to evaluate the set of limnologic variables that best predict the seasonal variation in water transparency in lakes of the western Amazon. These data were collected in both the drought and flood seasons in 78 lakes of the Mamirauá Reserve for Sustainable Development (RDSM). The delineation of the sampling followed the choice of variables, the analysis of premises imposed by the linear regression model and the validation of the model. The variables that best fitted the model were: water level, bottom temperature, conductivity, and pH for both seasons analyzed (R2 = 0.64). The resulting model suggests that the physical-chemical variables influence the re-suspension process and sedimentation of particulate material together with the seasonal variation of the water level at the lake system of RDSM.<br><br>A transparência da água é um dos principais indicadores das flutuações sazonais do nível d’água em sistemas lacustres, porém outras variáveis ambientais espaço-temporais podem, conjuntamente, atuar sobre a transparência da água. O diagnóstico das interações entre variáveis físico-químicas e a transparência da água pode ser delineado pelo ajuste de modelos estatísticos fundamentados em análise de regressão múltipla. O presente estudo teve como objetivo avaliar o conjunto de variáveis limnológicas que melhor prediz a variação sazonal da transparência da água em lagos na Amazônia Ocidental. Os dados foram coletados durante os períodos de seca e cheia em 78 lagos da Reserva de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá (RDSM). O delineamento seguiu a escolha das variáveis, análise das premissas impostas pelo modelo de regressão linear e validação do modelo. As variáveis que melhor se ajustaram ao modelo foram: nível da água, temperatura de fundo, condutividade e pH para ambos os períodos de análise (R2 = 0,64). O modelo resultante sugere que o processo de ressuspensão e sedimentação do material particulado influenciam as variáveis físicas e químicas juntamente à variação sazonal no nível da água nos sistemas de lagos da RDSM.

A Usina Hidrelétrica de Nova Ponte está localizada na bacia do rio Paranaíba. Como medida de controle ambiental a Companhia Energética de Minas Gerais CEMIG realiza monitoramentos periódicos da qualidade da água do reservatório e cursos d´água. O gerenciamento de lagos é de extrema importância já que o empreendimento altera a condição física da água de lêntica para lótica. Os monitoramentos são realizados durante longos períodos e com freqüência pré definida. Dessa forma, o número de informações que deve ser armazenada é muito grande. O armazenamento e análise das informações obtidas são etapas que necessitam de estudos e organização. Este trabalho procurou compilar os dados de qualidade da água da UHE Nova Ponte em forma de banco de dados. Posteriormente, foi realizado um estudo e aplicação de algumas formas de tratamento de dados. O número de dados faltantes, censurados e outliers foi levantado para a análise prévia dos dados. Ficou claro que o planejamento e organização prévia para a construção de um banco de dados com qualidade é uma etapa essencial e não pode ser realizada de maneira superficial. Os gráficos Boxplot construídos mostram que a qualidade da água de ambientes lóticos varia de forma diferente da qualidade da água de ambientes lênticos, sugerindo uma análise individual para cada ambiente. Percebe-se, ainda, que a qualidade da água não apresenta uma variação negativa perceptível. São necessárias, portanto, análises estatísticas para levantar as conclusões e relacionar os pontos de forma mais eficiente. Nesse trabalho é realizada a análise preliminar, não podendo tomar como conclusivas as hipóteses levantadas. Conclui-se que a análise preliminar é uma etapa importante para uma avaliação adequada e, principalmente, para o efetivo tratamento do banco de dados.

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Monitoring aquatic environments in urban watersheds is essential to understand water quality dynamics and the effects of incident pollution. The objective of this study was to analyze the use of a hyperspectral sensor to monitor chlorophyll-a (chl-a) in Pampulha Lagoon, where sediment inputs and industrial and domestic effluents cause significant impacts. The empirical methodology was employed, where the Support Vector Regressor (SVR), Random Forest Regressor (RFR), XGBoost (XGB), and linear regression (LR) algorithms were tested in constructing a model to estimate chla concentrations in the reservoir. Laboratory experiments were conducted to validate the sensor's methodology, which was used to estimate chl-a concentration through the Raphidocelis subcapitata algae. Uni- and multivariate statistical analyses were applied to secondary and primary data to characterize the spatial and temporal water quality of the reservoir. Based on the statistical analyses of secondary data between 2013 and 2021, it was found that chl-a, cyanobacteria density, and total phosphorus significantly exceeded the limits established by legislation, especially at the upstream sampling point where the main tributaries, Ressaca and Sarandi streams, discharge into the reservoir. Despite interventions with Phoslock® and Enzilimp® products since 2016, there was no reduction in phosphorus levels, the main focus of the treatment, which is considered the main influence on the high rate of primary production in the lagoon. The monthly primary data collected between March 2022 and February 2023 revealed that the region near the main tributaries had the worst water quality indices. The waste retention curtain installed in 2016 also had an influence, with the upstream region exhibiting worse pollution indices. The proximity of the main tributaries and the shallower water column in the region are possible causes of these results. Cluster analysis confirmed these findings and indicated the presence of a fourth compartment in the lagoon, in addition to the three regions represented by the IGAM monitoring points, just after the curtain, which may indicate the need to expand the monitored points in the reservoir. In the laboratory analysis, a high correlation was observed between the images captured by the sensor and chl-a (R2 = 0.9942 and RMSE = 3.42 µg/L) using partial least squares regression. In the field analysis, among the observed models, the algorithm that best adapted to the data pairs, hyperspectral images, and chl-a concentrations, was SVR (R2 = 0.81 and RMSE = 6.87 µg/L). The hyperspectral sensor demonstrated good performance in estimating both monospecific algal samples and predicting chl-a in an environment with high dynamics of sediment and dissolved compound concentrations, representing an alternative for chl-a monitoring in Pampulha Lagoon. However, further studies are needed to analyze whether the results occurred due to the actions of the government, as the dynamics of parameters, especially phytoplankton, can be influenced by various factors such as climate change. | Monitorar ambientes aquáticos em bacias hidrográficas urbanas é essencial para se conhecer a dinâmica da qualidade da água e os efeitos da poluição incidente. O objetivo deste estudo foi analisar a utilização de um sesor hiperespectral para monitorar clorofila-a (chl-a) na Lagoa da Pampulha, onde o aporte de sedimentos e de efluentes industriais e domésticos provocam significativos impactos. Foi utilizada a metodologia empirica, onde os algoritmos Support Vector Regressor (SVR), Random Forest Regressor (RFR) e XGBoster (XGB) e regressão linear (RL) foram testados na construção do modelo para estimar as concentrações de chl-a no reservatório. Experimentos em laboratório foram realizados para validar a metodologia de funcionamento do sensor, que foi utilizado para estimativa da concentração de chl-a, através da alga Raphidocelis subcapitata. Análises estatísticas uni e multivariadas foram aplicadas aos dados secundários e primários para caracterizar, de forma espacial e temporal, a qualidade das águas do reservatório. A partir das análises estatísticas dos dados secundários, entre 2013 e 2021, constatou-se que chl-a, densidade de cianobactérias e fósforo total ultrapassaram significativamente o limite estabelecido pela legislação, principalmente no ponto amostral a montante do reservatório onde deságuam os principais afluentes, os córregos Ressaca e Sarandi. Mesmo com as intervenções com os produtos Phoslock® e Enzilimp®, a partir de 2016, não houve redução dos níveis de fósforo, principal foco do tratamento, parâmetro este, que é apontado como a principal influência para a alta taxa de produção primária na lagoa. Os dados primários coletados mensalmente, entre março de 2022 e fevereiro de 2023, revelaram que a região próxima aos principais tributários detém os piores índices de qualidade da água. A cortina retentora de resíduos, instalada em 2016, também apresentou influência, com a região a montante expondo piores índices de poluição. A proximidade dos principais tributários e a menor profundidade da coluna da água na região são as possíveis causas destes resultados. A análise de cluster comprovou tais resultados e indicou a presença de um quarto compartimento na lagoa, além das três regiões representadas pelos pontos de monitoramento do IGAM, que se encontra logo após a cortina, o que pode denotar a necessidade de ampliação dos pontos monitorados no reservatório. Na análise de laboratório foi observada alta relação entre as imagens captadas pelo sensor e a chla (R2 = 0,9942 e RMSE = 3,42 µg/L), utilizando a regressão de mínimos quadrados parciais. Na análise de campo, dentre os modelos observados, o algoritmo que melhor se adaptou aos pares de dados, imagens hiperespectrais e concentrações de chl-a, foi o SVR (R2 = 0,81 e RMSE = 6,87 µg/L). O sensor hiperespectral apresentou boa performance para estimar tanto as amostras monoespecíficas de algas, quanto para prever chl-a em um ambiente com alto dinamismo de suas concentrações de sedimentos e compostos dissolvidos, representando uma alternativa para monitoramento de chl-a na Lagoa da Pampulha. Entretanto, são necessários estudos complementares para analisar se os resultados ocorreram em função das ações do poder público, pois a dinâmica dos parâmetros, principalmente do fitoplâncton, pode ser influenciada por diversos fatores, como as alterações climáticas. | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

The evolution and prediction of the physical-chemical parameters in the lakes of Iquitos were evaluated; It is a non-experimental, descriptive, analytical, horizontal and predictive quantitative study. The information was obtained from the environmental monitoring records carried out by the National Water Authority, on the concentration levels of pH, BOD, Oils and Fats, Total Suspended Solids and total Phosphorus from 2012 to 2022; Kruskall Wallis was used for statistical analysis and the Monte Carlo mathematical model was used for prediction. The results show that in the concentration of oils and fats there are no significant differences between the four (04) lakes, which do not exceed the LMP of 5 mg/L. In the Biochemical Oxygen Demand, significant differences were found between the lakes; It is highlighted that the concentrations of Lake Llanchama, Santo Tomas and Zungaro Cocha do not exceed the LMP of 5 mg/L, while Lake Moronacocha exceeds the LMP. Regarding the concentration of total phosphorus, there are significant differences between the four (04) lakes under study; It is highlighted that the concentrations of the 4 lakes under study exceed the LMP of 0.035 mg/L. Regarding the hydrogen potential (pH), no significant differences were found between the groups in terms of pH concentration among the 4 lakes under study. Regarding the concentration of suspended solids in the water, significant differences were found between the four (04) lakes under study; but the concentrations do not exceed the LMP of 25 mg/L | Se evaluó la evolución y predicción de los parámetros físico-químicos en los lagos de Iquitos; es un estudio cuantitativo no experimental, descriptivo, analítico, horizontal y predictivo. La información fue obtenida de los registros de monitoreo ambiental realizados por la Autoridad Nacional del Agua, sobre los niveles de concentración de pH, DBO, Aceites y Grasas, Solidos Suspendidos Totales y Fósforo total del 2012 al 2022; para el análisis estadístico se utilizó Kruskall Wallis y para la predicción el modelo matemático Montecarlo. Los resultados muestran que en la concentración de aceites y grasas no existen diferencias significativas entre los cuatro (04) lagos, los que no superan el LMP de 5 mg/L. En la Demanda Bioquímica de Oxigeno se encontró diferencias significativas entre los lagos; se resalta que las concentraciones del lago Llanchama, Santo Tomas y Zungaro cocha no superan el LMP de 5 mg/L, mientras que el lago Moronacocha supera LMP. En cuanto a la concentración de fosforo total existe diferencias significativas entre los cuatro (04) lagos en estudio; se resalta que las concentraciones de los 4 lagos en estudio superan el LMP de 0.035 mg/L. Sobre el potencial de hidrogeno (pH) no se encontró diferencias significativas entre los grupos en términos de concentración de pH entre los 4 lagos en estudio. Sobre la concentración de sólidos suspendidos en el agua, se encontró diferencias significativas entre los cuatro (04) lagos en estudio; pero las concentraciones no superan el LMP de 25 mg/L.

Lagos e lagunas são ambientes aquáticos com alta produtividade, abrigando biodiversidade e provendo outros importantes serviços ecossistêmicos. Suas características os tornaram importantes sítios de ocupação humana, podendo ser bastante afetados por atividades antropogênicos, além de variação climática. O sensoriamento remoto é uma excelente ferramenta para fornecer dados espacializados que melhorem o entendimento dos impactos destas variações climáticas e não-climáticas nestes ecossistemas. Este trabalho buscou compreender como mudanças ambientais afetam a variação espaço-temporal de parâmetros de qualidade da água de lagos rasos costeiros brasileiros, para isto validando dados de sensoriamento remoto. A primeira parte avaliou os padrões de variação do fitoplâncton num complexo de lagunas tropicais rasas utilizando imagens Sentinel-2 MSI. Primeiramente, foi validado um conjunto de correção atmosférica e algoritmo de clorofila-a (chla) para todo o complexo, com a combinação do ACOLITE com um modelo semi-analítico de razão de bandas do vermelho e infravermelho próximo se mostrando a mais robusta para as duas lagunas. A partir disso, foi avaliada a série espaço-temporal de chla junto com o coeficiente de absorção por matéria orgânica dissolvida colorida (CDOM). Se observou que a Manguaba é mais eutrófica do que a Mundaú e afetada principalmente pela afluência de nutrientes da bacia hidrográfica, enquanto que a Mundaú mostrou um padrão de variação mais definido, também afetada pela precipitação e vazão dos rios. Durante a estação chuvosa, a afluência dos rios geralmente reduz a chla devido à limitação da luz por CDOM, e aumenta em outros pontos devido a lançamentos de esgoto e águas pluviais. A análise mostrou a importância da hidrodinâmica no sistema, destacando zonas de recicurlação na laguna Manguaba, a influência do ciclo da cana, e das marés na renovação ou retenção da água no sistema. A segunda parte avaliou o impacto da variação climática na temperatura superficial de um conjunto de lagoas subtropicais costeiras rasas utilizando o sensor MODIS. Primeiramente, foram validados algoritmos de correção de efeito de superfície, verificando-se redução do viés e melhoria de todas as métricas pelos modelos testados. Comparando os resultados sem a correção do efeito, se observou diferença principalmente nos cálculos das tendências de aquecimento das lagoas e de evaporação da água. A análise da série temporal mostrou que os impactos nestas lagoas são uma alta taxa de aquecimento regional na primavera e em menor escala de aquecimento no verão, com concordância com as tendências de temperatura do ar na região. O aquecimento na primavera se deve principalmente à uma antecipação do fim do inverno e início da primavera, e rápida resposta das lagoas rasas. Também se observou uma geral homogeneidade espacial nas tendências de aquecimento, porém com diferenças nas áreas de afluência dos rios tributários. | Lakes and lagoons are highly productive aquatic environments, harbouring biodiversity and providing other important ecosystem services. Their characteristics make them important sites of human occupation, and they can be highly affected by anthropogenic activities, in addition to climatic variability. Remote sensing is an excellent tool to provide spatialized data to improve the understanding of the impacts of these climatic and non-climatic variations in these ecosystems. This thesis sought to understand how environmental changes affect the spatiotemporal variability of water quality parameters of Brazilian coastal shallow lakes, validating remote sensing data for this purpose. The first part evaluated the spatiotemporal variation patterns of phytoplankton in a shallow tropical lagoon complex using Sentinel-2 MSI imagery. First, a set of atmospheric correction and chlorophyll-a (chla) algorithm was validated for the entire complex, with the combination of ACOLITE with a semi-analytical model using red and near infrared band ratio showing more consistency for the two lagoons. With this set validated, we assessed spatiotemporal series of chla along with the coloured dissolved organic matter (CDOM) absorption coefficient. Manguaba is more eutrophic than Mundaú and is mainly affected by the inflow of nutrients from the watershed, while Mundaú showed a more defined pattern of variation, which is also affected by precipitation and river flows. During the rainy season the rivers’ inflow generally causes a reduction in chla due to light limitation by CDOM, while increasing in other parts due to the effect of sewage and stormwater discharges. The analysis showed the importance of hydrodynamics and residence times in the system, highlighting areas of recirculation in Manguaba lagoon, the influence of the sugarcane cycle, and of the tides in the renewal or retention of water in the system. The second part assessed the impact of climate variability on the surface temperature of a set of subtropical shallow coastal lakes using MODIS imagery. First, we validated algorithms to correct for a surface effect, and we verified reduced bias and improvement of all metrics by the models. Comparing the results without correction for the effect, we observed differences mainly in the calculation of the lakes’ warming trends and of water evaporation. The analysis of the time series showed that the impacts on these lakes are a high regional warming rate observed in spring and to a lesser extent warming in summer, with agreement with air temperature trends in the region. The warming in spring is mainly due to the anticipatation of the end of winter and beginning of spring, and quick response of the shallow lakes. We also observed a general homogeneity in the warming trends, but with differences in the tributary rivers’ inflow areas.