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Artigo Acesso aberto Produção Nacional
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Aplicação estatística multivariada para a avaliação físico-química na qualidade da água subterrânea na cidade de Parauapebas (Sudeste do Estado do Pará)

2020; Escola Superior de Sustentabilidade; Volume: 11; Issue: 5 Linguagem: Português

10.6008/cbpc2179-6858.2020.005.0025

ISSN

2179-6858

Autores

Henrique Sousa Chaves, Denilton Galvão de Morais, Heronides Adonias Dantas Filho, Kelly das Graças Fernandes Dantas, Antônio Thiago Madeira Beirão, Katiane Pereira da Silva, José Nilton da Silva, Vicente Filho Alves Silva, Priscilla Andrade Silva, Fábio Israel Martins Carvalho,

Tópico(s)

Water Quality and Pollution Assessment

Resumo

Amostras de águas subterrâneas foram coletadas em 20 locais de amostragem distribuídos em nove bairros da Cidade de Parauapebas (Estado do Pará, Brasil), com o objetivo de avaliar a qualidade das águas subterrâneas captadas em poços tubulares potencialmente utilizados para consumo humano. Para todas as amostras de águas subterrâneas foram analisados nove parâmetros físico-químicos, tais como temperatura (T), potencial hidrogeniônico (pH), condutividade elétrica (CE), turbidez (TRB), cor , teor de cloreto (Cl-) e sólidos totais dissolvidos (STD). A partir desses resultados e para melhor entender o comportamento físico-químico dessas águas, métodos multivariados, tais como a análise de componentes principais (PCA) e análise de agrupamento hierárquico (HCA) foram usadas para proceder a uma avaliação mais completa dos dados originais. Os parâmetros físico-químicos estudados mostraram que nas águas subterrâneas coletadas em poços tubulares no bairro Da Paz foram encontrados os valores mais elevados de sólidos totais dissolvidos (175,0 a 271,8 mg L-1), condutividade elétrica (136,3 a 216,7 µS cm-1) e cor (5,0 a 15,0 uH), indicando a influência de atividades antropogênicas de contaminação na região, principalmente relacionado a descarga de efluentes domésticos. Além disso, a PCA explicou 75,5% da variância total dos dados, enquanto a HCA confirmou as correlações encontradas na PCA, possibilitando avaliar o grau de similaridade entre as amostras e identificar os bairros mais propensos à contaminação de suas águas subterrâneas.

Referência(s)