Nativa, Sinop, v. 10, n. 4, p. 525-532, 2022.
Pesquisas Agrárias e Ambientais
DOI: https://doi.org/10.31413/nativa.v10i4.13961 ISSN: 2318-7670
Vazão líquida, sedimentos em suspensão e turbidez na microbacia
do rio Caiabi, no ecotóno Cerrado-Amazônia
Evellynn Sato SIRQUEIRA1, Frederico Terra de ALMEIDA1,2*, Handrey Borges ARAÚJO2,
Cornélio Alberto ZOLIN3, Glauber Altrão CARVALHO4, Rhavel Salviano Dias PAULISTA1,
Apoliano Francisco da SILVA2, Daniela Roberta BORELLA5
1Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais, Universidade Federal de Mato Grosso, Sinop, MT, Brasil.
2Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais, Universidade Federal de Mato Grosso, Sinop, MT, Brasil.
3Embrapa Agrossilvipastoril, Sinop, MT, Brasil.
4Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, MS, Brasil.
5Programa de Pós-Graduação em Física Ambiental, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá, MT, Brasil.
*E-mail: fredterr@gmail.com
(ORCID: 0000-0002-0300-9719; 0000-0003-1055-5766; 0000-0003-4453-9932; 0000-0003-3028-8722;
0000-0001-5234-6562; 0000-0003-1920-1569; 0000-0001-7144-6606; 0000-0003-2941-2116)
Submetido em 07/07/2022; Aceito em 08/11/2022; Publicado em 28/11/2022.
RESUMO: Objetivou-se determinar as vazões líquidas, as concentrações de sedimentos em suspensão e a
turbidez em uma seção fluviométrica, na região central da microbacia hidrográfica do rio Caiabi (MBHRC),
localizada na transição da floresta Amazônica e do Cerrado. Foram estabelecidas curvas-chaves para as vazões
líquidas e sólidas, além de estimativas da turbidez. O monitoramento a campo ocorreu entre dezembro de 2020
e dezembro de 2021, com mensuração mensal de vazões líquidas e coletas de amostras de água e sedimentos.
Os resultados adquiridos possibilitaram ajustes da curva-chave líquida com índice de Nash-Sutcliffe (NSE) de
0,9928, coeficiente de determinação (R²) de 0,9964 e do desvio médio absoluto (D%) de 3,7264. Por meio de
ajuste de relações entre as variáveis avaliadas, observou-se que a descarga líquida pode explicar cerca de 80%
da descarga de sedimentos na MBHRC, enquanto, a concentração de sedimentos em suspensão pode explicar
cerca de 70% da descarga total de sedimentos. Os valores de turbidez medidos por turbidímetro foram
correlacionados com a concentração de sedimentos em suspensão e com as descargas sólidas em suspensão,
resultando em valores de R² de até 0,8807 (NTU x Css) e R² de até 0,7185 (NTU x Qss).
Palavras-chave: hidrossedimentologia; turbidímetro; concentração de sedimentos; correlação.
Net flow, suspended sediments and turbidity in the Caiabi River microbasin,
in the Cerrado-Amazon ecotone
ABSTRACT: The objective was to determine the liquid flows, the suspended sediment concentrations and the
turbidity in a fluviometric section, in the central region of the Caiabi River microbasin (MBHRC), located in
the transition between the Amazon forest and the Cerrado. Key curves were established for liquid and solid
flows, in addition to turbidity estimates. Field monitoring took place between December 2020 and December
2021, with monthly measurement of liquid flows and collection of water and sediment samples. The acquired
results made it possible to adjust the net key curve with a Nash-Sutcliffe index (NSE) of 0.9928, coefficient of
determination (R²) of 0.9964 and absolute mean deviation (D%) of 3.7264. By adjusting the relationships
between the variables evaluated, it was observed that the net discharge can explain about 80% of the sediment
discharge in the MBHRC, while the concentration of suspended sediments can explain about 70% of the total
discharge. of sediment. The turbidity values measured by Turbidimeter were correlated with the concentration
of suspended sediments and with the total solid discharges, resulting in R² values up to 0.8807 (NTU X Qss)
and R² values up to 0.7185 (NTU x Css).
Keywords: hydrosedimentology; turbidimeter; sediment concentration; correlation.
1. INTRODUÇÃO
O processo de sedimentação abrange a erosão, o
transporte e a deposição de sedimentos. Este fenômeno
ocorre de maneira natural no meio ambiente, mas tem sido
intensificado e acelerado significativamente pelas atividades
humanas. A falta de planejamento em bacias hidrográficas e
o uso inadequado de técnicas de manejo do solo influenciam
diretamente à dinâmica dos sedimentos nas bacias
hidrográficas, favorecendo a erosão dos solos e o aumento
da carga de sedimentos no rio. Após ocorrer a erosão, esses
sedimentos chegam ao corpo hídrico, no qual são
transportados em suspensão ou pelo leito do canal
(PEIXOTO et al., 2020).
Realizar o monitoramento hidrossedimentológico de
bacias hidrográficas é fundamental para a obtenção de
informações quanto a produção de sedimentos e a
quantificação de impactos relacionados ao uso e manejo do
solo associados com as ações antrópicas. A investigação da
produção e do transporte de sedimentos pode ser realizada a
partir de medições diretas da descarga sólida nos cursos
Vazão líquida, sedimentos em suspensão e turbidez na microbacia do rio Caiabi, no ecotóno Cerrado-Amazônia
Nativa, Sinop, v. 10, n. 4, p. 525-532, 2022.
526
d´água, porém, essas medições apresentam limitações
técnicas em eventos extremos e não permitem observações
contínuas (SIMIONI et al., 2021).
O monitoramento e a análise eficiente dos processos
sedimentológicos são fundamentais para o bom
planejamento e gerenciamento de bacias hidrográficas, ou
seja, o melhor conhecimento do comportamento
hidrossedimentológico e das características do transporte de
sedimento em uma bacia, permitem adoção de medidas para
adequada gestão e uso dos recursos hídricos. Desta maneira,
é possível realizar medidas à campo para obter informações
de vazão e coletar amostras de uma seção de análise, afim de
mensurar a concentração de sedimentos por meio de
procedimentos laboratoriais. Todo este processo pode ser
simplificado por meio de modelagens, na qual é possível
realizar análises da produção de sedimentos, minimizando
altos custos de monitoramento a campo e possibilitando a
previsão de cenários ambientais alternativos. (PEIXOTO,
2020; LIMA et al., 2021).
O estabelecimento de uma curva-chave é o estudo inicial
para a obtenção de dados fluviométricos contínuos, pois
determina a vazão do rio através de análise gráfica e hidráulica
de uma relação entre a lâmina d’água e a vazão, e seu estudo
permite, através de análise estatística, otimizar as informações
hidrológicas (DIAS et al., 2019). Além disso, possibilita a
estimativa da descarga sólida quando medidas e relações são
estabelecidas com sedimentos em suspensão e/ou de arrasto.
O aporte de sedimentos em cursos d’água (sedimentos
em suspensão) podem ser obtidos por medição direta na
seção de controle, mas com os avanços ocorridos nas últimas
décadas, em termos de tecnologias, este monitoramento tem
como alternativa a implantação de sistemas de
monitoramento mais eficientes, como é o caso dos sensores
de turbidez (SARI et al., 2017).
A análise de turbidez é de grande importância para o
monitoramento ambiental, visto que está relacionada com a
transparência da água, que por sua vez, é uma característica
que afeta o espalhamento e absorção de luz pelas partículas
sólidas em suspensão. Quando a água é considerada muito
turva, aumenta a dificuldade de entrada de luz solar e causa
modificações nos ciclos biodinâmicos, diminuindo a
fotossíntese. Além disso, podem ocorrer efeitos nas questões
financeiras em atividades do setor agropecuário, como por
exemplo, o entupimento de equipamentos de irrigação; e
interferir na eficiência de geração de energia das usinas de
hidrelétricas por conta do processo de sedimentação em
reservatórios (FERNANDES et al., 2017; SILVA, 2018).
Relacionar a concentração de sedimentos em suspensão
com a turbidez em massas de água em movimento tem um
grau de complexidade, pois a turbidez também é dependente
das propriedades das partículas de sedimentos transportados,
das características do escoamento e do tipo de sensor
empregado. Assim sendo, a desconsideração ou a
representação inadequada desses fatores podem limitar a
aplicabilidade dessa tecnologia, resultando em curvas de
calibração não confiáveis e, consequentemente, gerando
modelos que muitas vezes não são aplicáveis a condições
relativamente diferentes daquelas para as quais o modelo foi
desenvolvido (SARI et al., 2015; SARI et al., 2017).
Dessa maneira, este trabalho teve como objetivo
estabelecer as curvas-chaves líquida e sólida e relacionar a
turbidez com variáveis medidas e estimadas de sedimentos
(concentração de sedimentos em suspensão e descarga de
sedimentos em suspensão), para a região central da
microbacia hidrográfica do rio Caiabi.
2. MATERIAL E MÉTODOS
2.1. Local de Estudo
O estudo foi realizado entre 2020 e 2021 na microbacia
hidrográfica do rio Caiabi (MBHRC), considerada como uma
sub-bacia hidrográfica da região do Alto Teles Pires.
Localizada na região Norte do estado do Mato Grosso, e
inserida na transição entre a floresta Amazônica e o Cerrado,
o rio Caiabi, possui uma extensão de 51,17 km e a MBHRC
apresenta rede total de cursos d’água de 135,38 km, área de
drenagem de 441,09 km² e altitude média de 378,18 m
(DORNELES et al., 2019).
O clima local é caracterizado por chuvas concentradas no
verão/outono e deficiências hídricas no inverno/primavera,
com precipitação média anual de a 1.974 mm e temperatura
média anual de 24,7ºC (SOUZA et al., 2013). Os tipos de
solos predominantes na área de estudo são os Latossolos
Vermelho-Amarelo Distrófico e com textura variando de
argilosa a franco-arenosa (ALVES et al., 2022).
A seção fluviométrica de controle, onde foram
monitorados as vazões líquidas e os sedimentos, foi instalada
a 21,3 km da confluência do rio Caiabi com o rio Teles Pires
(Figura 1).
Figura 1. Localização da microbacia hidrográfica do rio Caiabi e da
seção fluviométrica de monitoramento, Mato Grosso, Brasil.
Figure 1. Location of the Caiabi River watershed and the
fluviometric section, Mato Grosso, Brazil.
2.2. Medição da vazão líquida
Foram realizadas 12 medições de cota e vazão líquida, no
período de dezembro de 2020 a dezembro de 2021. Por meio
do método de meia seção, foi determinada a vazão líquida,
multiplicando-se a velocidade média pela área de influência
de cada vertical (8 verticais no total), e de acordo com a
metodologia proposta por Santos et al. (2001), estabeleceu-se
a curva-chave líquida.
O ajuste de dados se deu por equações do tipo potencial
(Equação 1), modelo que se assimila ao tipo de relação entre
cota e vazão líquida encontrado em equações para regime
permanente e uniforme.
𝑄 =𝑎 (𝐻− 𝐻0) (01)
em que: 𝑄 é a vazão líquida (m³/s); H é a cota observada no
referencial linimétrico (m); H0 é a cota no referencial linimétrico
Sirqueira et al.
Nativa, Sinop, v. 10, n. 4, p. 525-532, 2022.
527
para a qual a vazão líquida será nula (m); 𝑎 e 𝑏 são coeficientes
adimensionais característicos de cada local e/ou período
monitorado.
Os valores de 𝑎, 𝑏 e H0 foram estimados pelo método
dos mínimos quadrados, com o objetivo de encontrar as
menores diferenças entre as vazões observadas e as vazões
estimadas para uma mesma cota. Empregou-se a ferramenta
Solver, que emprega uma rotina de ajuste de mínimos
quadrados iterativa para produzir a qualidade ideal de ajuste
entre dados e função (COUTINHO, 2019). Nesse caso,
considerou-se as restrições: i) método de solução GRG não
linear; ii) precisão de restrição de 0,000001; iii) escala
automática; iv) convergência 0,001 (GRG não linear); v)
encaminhar derivativos; vi) propagação aleatória com limites
necessários em variáveis.
2.3. Monitoramento de Descarga Sólida
A amostragem dos sedimentos foi realizada de acordo
com a metodologia proposta por Carvalho (2008), sendo
utilizado para amostras de suspensão, o equipamento US
DH-48 com o bico 3/16” ("K = 0,4"), após a avaliação de
testes de eficiência de amostragem. A coleta foi realizada com
amostras “pontuais” e “compostas”, sendo definidas como:
i) Amostra Pontual: foram realizadas amostragens em
cada vertical (8 verticais coletadas), e armazenadas
separadamente em potes plásticos para determinação de Css
(concentração de sedimentos em suspensão) por vertical;
ii) Amostra média das pontuais: mantendo a amostragem
supracitada, obteve-se a Css média das verticais;
iii) Amostra Composta: foram obtidas sub-amostras de
cada vertical (com mesmo número de garrafas amostradas) e
foram homogeneizadas em uma única amostra de
aproximadamente 10 litros.
Para determinar a concentração de sedimentos em
suspensão, foi empregado filtração em sistema de polisulfona
à vácuo, sendo as amostras filtradas em membranas de
abertura igual a 0,45 µm, e secas em estufa a 105° C por 1
hora, antes e depois das filtragens, sendo posteriormente
resfriadas em dessecador e pesadas. Por fim, calculou-se a
concentração em cada amostra, conforme Equação 2:
Css =
(02)
em que: Css é a concentração de sedimentos em suspensão (mg/L);
mf é a massa final da membrana seca com sedimento (mg); mi é a
massa inicial da membrana seca e limpa (mg); V é o volume da
amostra (L).
Após obter um valor de Css das diferentes amostragens,
a descarga sólida em suspensão pode ser calculada de acordo
com a Equação 3:
Qss = 0,0864.Q.Css (03)
em que: Qss é a descarga sólida em suspensão (t/dia); Q é a vazão líquida
(m³/s); Css é a concentração de sedimentos em suspensão (mg/L).
2.4. Turbidez
O monitoramento da turbidez ocorreu com turbidímetro
da empresa SOLAR, conforme algumas características
descritas a seguir:
- Range de 0 a 4000 NTU (Solução formazina);
- Erro máximo: 5%;
- Insensível a cor da água;
- Insensível a luz solar;
- Princípio de Operação: Backscattering;
- Sinal de saída: 4 a 20 mA;
- Alimentação: 8 a 35 V;
- Tempo de atualização do sinal: < 4 seg;
- Resistencia a profundidade: 50 m;
- Construído em alumínio anodizado.
Este foi alocado em um tubo de PVC perfurado e
posicionado na vertical 2 da seção de controle. Os dados de
turbidez (em mV) foram adquiridos e armazenados em
intervalos de 10 minutos, e para a instalação do sensor, o
sistema de aquisição de dados foi posicionado em um suporte
afim de preservar o equipamento em casos de eventos
extremos.
A sonda foi calibrada com o uso da solução de Formazina
de 4.000 NTU, considerando a diluição para diferentes
valores de concentração (0; 5; 10; 25; 50; 100 e 200 NTU).
Estabeleceu-se uma regressão linear entre os valores obtidos
em mV e as concentrações em NTU.
A turbidez final foi resultado da média dos valores
apresentados pelo equipamento nas respectivas horas de
coleta das amostras, que tiveram um intervalo em torno de 3
horas.
2.5. Avaliação Estatística
O desempenho estatístico das curvas-chave ajustadas foi
avaliado com base nos seguintes indicativos: índice de
eficiência de Nash-Sutcliffe (NSE - Equação 4), Coeficiente
de Determinação (R² - Equação 5) e Desvio Médio Absoluto
(D% - Equação 6), que são considerados importantes
critérios para avaliação de modelos hidrológicos (ROLIM et
al, 2020).
NSE = 1−( )
(
) (04)
R= ( (
)( )
(
)()
²)² (05)
D(%)=|
|
.100 (06)
em que: 𝑄: vazão observada em campo (m³/s); 𝑄: vazão
calculada pela equação da curva-chave (m³/s); 𝑄
: média das
vazões observadas em campo (m³/s); 𝑄
: média das vazões
calculadas pela equação da curva-chave (m³/s); 𝑛: número de
eventos observados
O coeficiente de Nash-Sutcliffe (NSE) pode variar entre
negativo infinito a 1, sendo o valor 1 indicado como um
perfeito ajuste (ASCE, 1993). Conforme Silva et al. (2008),
quando o valor de NSE for maior que 0,75, o desempenho
do modelo é considerado “bom”. Para valores de NSE entre
0,36 e 0,75, o desempenho é considerado aceitável, enquanto
valores de NSE inferiores a 0,36, fazem com que o modelo
seja julgado como inaceitável.
Krause et al. (2005) apontam que o intervalo do
coeficiente de determinação (R²) está entre 0 e 1, sendo que
esse indicativo descreve quanto da dispersão observada é
explicada pela estimada. Um modelo irá resultar em
bons valores se R² quanto mais próximo de 1. Contudo, é
aconselhável considerar informações adicionais para a
validação do modelo.
Vazão líquida, sedimentos em suspensão e turbidez na microbacia do rio Caiabi, no ecotóno Cerrado-Amazônia
Nativa, Sinop, v. 10, n. 4, p. 525-532, 2022.
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O desvio médio absoluto apresenta os seguintes
intervalos e respectivas interpretações: < 10 %: muito bom;
entre 10% e 15%: bom; entre 15% e 25%: satisfatório; e >
25%: o modelo produz estimativas inadequadas à tendência.
(COLLISCHONN; DORNELLES, 2013).
As curvas-chave sólidas foram ajustadas por modelos
matemáticos de regressão linear simples, polinomial,
exponencial, logarítmica e potencial, relacionando os valores
de descarga sólida em suspensão (Qss) com a vazão líquida
(Q) e também com a concentração de sedimentos em
suspensão (Css), a fim de obter o melhor ajuste da curva-
chave (R² próximo a 1).
Para análise da turbidez, os valores de NTU foram
relacionados com os valores de concentração de sedimentos
em suspensão (Css) e com a descarga sólida (Qss) pelo
método de regressão linear.
3. RESULTADOS
3.1. Vazão líquida
A seção hidrológica em estudo teve avaliada a sua vazão
por 8 verticais espaçadas de 1 m entre si, independentemente
da época do ano (Figura 2). A contribuição do escoamento
das verticais na vazão líquida total obedeceu a geometria do
canal, tendo as maiores vazões no centro e diminuindo
gradativamente em direção às margens. As verticais 3, 4 e 5
juntas foram responsáveis por quase metade da vazão líquida
na seção (49,92%), e a vertical 4 foi a maior contribuinte no
geral com 17,00%. Por outro lado, ao serem somadas, as
verticais 1 e 8 representaram 10,34% da vazão líquida na
seção, sendo a vertical 8 a menor contribuinte com 4,63%.
Figura 2. Perfil transversal da seção de monitoramento da microbacia hidrográfica do rio Caiabi com alturas no dia de menor e maior vazão
líquida.
Figure 2. Cross-sectional profile of the monitoring section of the Caiabi river hydrographic microbasin with levels on the day of lowest and
highest liquid flow.
A curva-chave ajustada com os valores mensais de vazão
líquida e cota apresentaram bom desempenho estatístico com
valores do índice de eficiência de Nash-Sutcliffe (𝑁𝑆E) de
0,9928 (maior que 0,75), coeficiente de correlação (R²) de
0,9964 (próximo de 1) e desvio médio absoluto (D%) de
3,7264 % (< 10%) (Figura 3).
Figura 3. Curva-chave da vazão líquida na seção fluviométrica no
curso médio do rio Caiabi (2020-2021).
Figure 3. Rating flow curves in the fluviometric section in the middle
course of the Caiabi River (2020-2021).
Quanto ao comportamento hidrológico da seção de
monitoramento, verificou-se que as variações mensais da
vazão líquida acompanharam a sazonalidade climática da
região, com picos de máxima e mínima das vazões entre as
estações chuvosa e seca, respectivamente.
Ainda avaliando o comportamento da vazão líquida na
seção de monitoramento, verificou-se que o nível de régua
variou de 0,86 a 2,54m e a vazão líquida variando de 3,43 a
10,63 m³/s (Tabela 1).
3.2. Descarga sólida
A partir dos valores de vazão líquida (Q) e das
concentrações de sedimentos em suspensão (Css), obtidos
pelas diferentes formas de amostragens, foram obtidas as
descargas sólidas em suspensão (Qss) (Equação 3). Observa-
se que, o período de maior vazão líquida teve seu pico em
10/03/21 com 10,63 m³/s, e foi também um dos períodos
com uma das maiores descargas sólidas.
Com os dados de vazão líquida (Q) e de descarga sólida
(Qss), testou-se então modelos de regressão para ajustar a
equação da curva-chave sólida. Para as três formas de
amostragem de sedimentos em suspensão, os melhores
ajustes entre Q e Qss foram observados com a equação linear
e a polinomial (Tabela 2), enquanto que, na relação entre Qss
e Css, os modelos exponencial e potencial foram os que
melhor se ajustaram (Tabela 3).
Sirqueira et al.
Nativa, Sinop, v. 10, n. 4, p. 525-532, 2022.
529
Tabela 1. Vazão líquida, concentração de sedimentos em suspensão, vazão sólida e turbidez da microbacia hidrográfica do rio Caiabi,
Mato Grosso, Brasil.
Table 1. Net flow, suspended sediment concentration, solid flow and turbidity of the Caiabi river watershed, Mato Grosso, Brazil.
Vertical 2 Média das Pontuais Composta
Data Q
(m³/s)
Css –(mg/L)
Qss –(t/dia)
Css - média
(mg/L)
Qss - média
(t/dia) Css – (mg/L)
Qss –(t/dia) Turbidez
(NTU)
18/12/2020
4,55 8,20 3,22 8,67 3,41 7,84 3,08 -
28/01/2021
5,88 7,8 3,96 7,7 3,91 10,4 5,28 -
10/03/2021
10,63 12,08 11,09 11,31 10,39 10,98 10,08 17,66
07/04/2021
8,91 11,6 8,93 11,99 9,23 15,26 11,75 17,52
04/05/2021
7,44 2 1,29 3,7 2,38 6,68 4,29 7,30
15/06/2021
5,44 - - - - 10,45 4,91 -
12/08/2021
4,3 5,9 2,19 5,84 2,17 4,85 1,80 -
14/09/2021
3,63 4,3 1,35 5,85 1,83 11,34 3,56 11,10
15/10/2021
3,43 15,2 4,50 12,71 3,77 12,03 3,57 16,74
20/11/2021
5,74 7,2 3,57 7,15 3,55 8,53 4,23 -
09/12/2021
4,81 - - - - 8,16 3,39 -
Q: Vazão Líquida; Css: Concentração de sedimentos em suspensão; Qss: Descarga sólida; NTU: Unidade de Turbidez Nefelométrica.
Tabela 2. Modelos de regressão para as curvas-chave sólida entre Qss e Q, com valores do coeficiente de determinação R².
Table 2. Regression models for the solid key curves between Qss and Q, with values of the coefficient of determination R².
Vertical 2 Média das ontuais Composta
Regressão:
Função
R²
Função
R²
Função
R²
Linear
Qss
=
(
1
,
063
.
Q
)
−
1
,
982
0,6085
Qss
=
(
1
,
056
.
Q
)
−
1
,
884
0,7133
Qss
=
(
1
,
174
.
Q
)
−
1
,
826
0,7531
Exponencial
𝑄𝑠𝑠
=
1
,
136
.
𝑒
,
.
0,3827
𝑄𝑠𝑠
=
1
,
187
.
𝑒
,
.
0,6281
𝑄𝑠𝑠
=
1
,
398
.
𝑒
,
.
0,7052
Logarítmica
𝑄𝑠𝑠
=
6
,
047
.
ln
(
𝑄
)
−
6
,
005
0,5000
𝑄𝑠𝑠
=
6
,
133
.
ln
(
𝑄
)
−
6
,
097
0,6106
𝑄𝑠𝑠
=
7
,
076
.
ln
(
𝑄
)
−
7
,
031
0,6851
Polinomial
Qss =(0,274.Q²)+(2,707.Q)+9,287
0,7763
Qss = (0,20
4
.Q²)+ (1,74
1
.Q)+6,477
0,8230
Qss =(0,08
4
.Q²)+(0,020.Q)+1,687
0,7696
Potencial
𝑄𝑠𝑠
=
0
,
557
.
𝑄
,
0,3181
𝑄𝑠𝑠
=
0
,
536
.
𝑄
,
0,5550
𝑄𝑠𝑠
=
0
,
567
.
𝑄
,
0,6620
Q: Vazão Líquida; Qss: Descarga sólida; R²: Coeficiente de Determinação (em negrito: Valores de melhores ajustes).
Tabela 3. Modelos de regressão para as curvas-chave sólida entre Qss e Css, com valores do coeficiente de determinação R².
Table 3. Regression models for the solid key curves between Qss and Css, with values of the coefficient of determination R².
Vertical 2 Média das pontuais Composta
Regressão:
Função
R²
Função
R²
Função
R²
Linear
Qss
=
(
0
,
586
.
Css
)
−
0
,
371
0,5076
Qss
=
(
0
,
713
.
Css
)
−
1
,
4201
0,5089
Qss
=
(
0
,
762
.
Css
)
−
2
,
240
0,5101
Exponencial
𝑄𝑠𝑠
=
1
,
012
.
𝑒
,
.
0,6905
𝑄𝑠𝑠
=
1
,
084
.
𝑒
,
.
0,4690
𝑄𝑠𝑠
=
1
,
167
.
𝑒
,
.
0,5626
Logarítmica
𝑄𝑠𝑠
=
3
,
811
.
ln
(
𝐶𝑠𝑠
)
−
3
,
047
0,4799
𝑄𝑠𝑠
=
5
,
257
.
ln
(
𝐶𝑠𝑠
)
−
6
,
2883
0,6059
𝑄𝑠𝑠
=
6
,
405
.
ln
(
𝐶𝑠𝑠
)
−
9
,
096
0,4439
Polinomial
Qss =(-0,043.Css²)+(1,323.Css)-2,914
0,5542
Qss= (0,005.Css²)+(0,632.Css)-1,115 0,5091
Qss=(0,071.Css²)+(0,651.Css)-4,190
0,5671
Potencial
𝑄𝑠𝑠
=
0
,
464
.
𝐶𝑠𝑠
,
0,7178
𝑄𝑠𝑠
=
3
,
77
.
𝐶𝑠𝑠
,
0,5728
𝑄𝑠𝑠
=
0
,
281
.
𝐶𝑠𝑠
,
0,5577
Css: concentração de sedimentos em suspensão; Qss: Descarga sólida; R²: Coeficiente de Determinação (em negrito: Valores de melhores ajustes).
3.3 Turbidez
A calibração do turbidímetro por regressão linear simples
(Equação 7) resultou em R² de 0,96, o que indica ajuste
satisfatório pelos valores medidas com o equipamento em
mV para NTU.
𝑁𝑇𝑈 =5,5214.𝑚𝑉 −49,76 (07)
Durante o período de monitoramento, ocorreram falhas
no turbidímetro, e algumas leituras foram perdidas. Contudo,
fez-se a análise dos dados coletados em março, abril, maio,
setembro e outubro. Assim, com a média dos dados de
turbidez apresentados pelo equipamento nas respectivas
horas de coleta das amostras, relacionou-se os valores de
NTU com a concentração de sedimentos em suspensão (Css)
e com a descarga sólida (Qss). As relações entre a
concentração de sedimentos em suspensão e a turbidez
(NTU) apresentaram valores de R² de 0,8807, 0,6031, 06388
para as amostragens na vertical 2, média das amostras
pontuais e composta, respectivamente (Figuras 4A-C).
Enquanto para as relações entre a descarga sólida (Qss) e a
turbidez (NTU), os valores de R² foram de 0,7185, 0,6031 e
0,4056, para as mesmas amostras supracitadas (Figura 4D-F).
4. DISCUSSÃO
4.1. Vazão líquida
O excelente ajuste da curva-chave da seção de
monitoramento deve-se a estabilidade da seção geométrica,
conforme se verificou que a geometria do canal não
apresentou variações durante o período de monitoramento
(2020-2021), o que é favorável para o estabelecimento e a
manutenção da curva-chave de uma seção. O mesmo foi
observado por Simioni (2021) ao realizar um estudo em seção
fluviométrica à jusante, no mesmo rio. Aquino et. al (2018)
observaram em sua pesquisa no córrego do Riacho Fundo
em Brasília, que apesar das pequenas variações no fundo do
leito ao longo dos anos, não comprometeram a determinação
da curva-chave.
Vazão líquida, sedimentos em suspensão e turbidez na microbacia do rio Caiabi, no ecotóno Cerrado-Amazônia
Nativa, Sinop, v. 10, n. 4, p. 525-532, 2022.
530
Figura 4. Relação da concentração de sedimentos em suspensão
(Css) e a descarga sólida (Qss) com a turbidez (NTU), considerando
amostragens na vertical 2 (A,D), média das pontuais (B,E) e
composta (C,F), respectivamente.
Figure 4. Relation of the concentration of suspended sediments
(Css) and solid discharge (Qss) with turbidity (NTU), considering
vertical sampling 2 (A,D), point average (B,E) and composite (C,F),
respectively.
4.2. Descarga sólida em suspensão
Os maiores valores de vazão líquida geraram as maiores
descargas sólidas na seção de monitoramento da microbacia
hidrográfica do rio Caiabi. Isto também foi observado por
Bento et al. (2019), com uma dinâmica semelhante ao estudar
a bacia hidrográfica do rio Catolé Grande, localizada no
Sudoeste do estado da Bahia, em que relacionaram estes
resultados com a diferença entre os índices pluviais ao longo
das estações do ano, uma vez que com maiores lâminas
precipitadas, e acréscimos na vazão líquida, registraram
também um aumento na descarga de sedimentos. Ferraz et
al. (2018) também destacam que a concentração de sólidos
em suspensão (Css) variou com as flutuações da vazão líquida
durante o período avaliado, com a ocorrência de maior
descarga sólida com o aumento da vazão líquida.
O modelo de regressão linear simples, ajustado para as
diferentes formas de amostragem da descarga sólida em
relação a vazão líquida, apresentou valores de R² entre 0,6085
e 0,7531, indicando que a variável vazão líquida é capaz de
explicar cerca de 60 a 75% da descarga sólida em suspensão
entre as diferentes amostragens na vertical 2, na média das
pontuais e na composta.
Enquanto o modelo linear teve um bom ajuste para a
amostragem composta, o modelo de regressão polinomial
apresentou bom ajuste entre Q e Qss tanto para a
amostragem composta como para a da vertical 2 (Tabela 2).
Já ao correlacionar a Qss com a Css obteve-se melhores
ajustes da curva-chave na análise da vertical 2 com os
modelos exponencial e potencial (Tabela 3), e a concentração
de sedimentos em suspensão é capaz de explicar cerca de 70
da descarga sólida em suspensão. Na análise da amostragem
composta, os modelos linear e polinomial puderam explicar
somente cerca de 51 a 56% da Qss, enquanto para a análise
da média das pontuais, os modelos que apresentaram
melhores ajustes foram o logarítmico e o potencial, sendo
capaz de explicar cerca de 60% da Qss na MBHRC.
Segundo Simioni et al. (2021) cerca de 70% da área da
bacia hidrográfica do rio Caiabi é ocupada por atividades
agropecuárias enquanto o restante é ocupado por florestas e
aglomerados urbanos. Esta característica favorece a
formação do escoamento superficial e o impacto das gotas da
chuva diretamente na superfície do solo, tendo
consequentemente o aumento no desprendimento das
partículas de solo e maiores enxurradas, acarretando o
aumento da descarga de sedimentos (BENTO et al. 2019).
4.3. Turbidez
A determinação de sólidos por medidas de turbidez
utilizando turbidímetros é algo que ainda busca consenso nas
pesquisas, como também no estabelecimento de relações que
estejam amparados em variáveis mensuráveis, sendo as mais
importantes as relações com Css e Qss. E neste panorama
diversos estudos conseguiram estabelecer boas relações.
Bartels et al. (2014) ao estudarem a bacia hidrográfica do
Arroio do Ouro, localizada entre os municípios de Pelotas e
Morro Redondo, no Rio Grande do Sul, e relacionarem os
valores de turbidez e concentração de sedimentos em
suspensão, obtiveram ajustes de R² de 0,9992 para regressão
polinomial e R² de 0,9852 para a regressão linear. Enquanto
Aquino et al. (2018) obtiveram R² de 0,92 ao ajustar os
valores de turbidez medidos pela sonda in situ com a
concentração de sedimentos em suspensão obtidas em
laboratório.
Css = 1,1313.NTU - 6,8721
R² = 0,8807
0
5
10
15
20
0 5 10 15 20
Css (mg/L)
NTU
Css = 0,6677NTU - 3,8703
R² = 0,603
0
5
10
15
20
0 5 10 15 20
Css (mg/L)
NTU
Css = 0,5272.NTU + 3,8447
R² = 0,6388
0
5
10
15
20
0 5 10 15 20
Css (mg/L)
NTU
Qss = 0,81.NTU - 5,9572
R² = 0,7185
0
5
10
15
20
0 5 10 15 20
Qss (t/dia)
NTU
Qss = 0,6677.NTU - 3,8703
R² = 0,6031
0
5
10
15
20
0 5 10 15 20
Qss (t/dia)
NTU
Qss = 0,5408.NTU - 0,9557
R² = 0,4056
0
5
10
15
20
0 5 10 15 20
Qss (t/dia)
NTU
(C)
(D)
(E)
(F)
(B)
(A)
Sirqueira et al.
Nativa, Sinop, v. 10, n. 4, p. 525-532, 2022.
531
Hoffmann; Oliveira (2018) também evidenciaram em sua
pesquisa na bacia hidrográfica do rio Capivari, município da
Lapa-PR, que a carga sedimentar em suspensão e o nível de
turbidez das amostras de água para quantificação de
sedimentos, ao serem relacionados, apresentaram um
coeficiente de correlação de Pearson de 0,951.
Latuf et al. (2019) verificaram que os dados de turbidez
obtidos em 10 anos na bacia do rio Machado, sul de Minas
Gerais, ao ser relacionados com os valores de Css,
apresentaram um coeficiente de determinação R² igual a
0,8923, considerado satisfatório.
Todos esses estudos citados encontraram correlações
entre turbidez e Css superiores com relação ao presente
estudo, que pode ser explicado provavelmente pelo maior
tempo de observação, melhor controle com dados em
laboratório, número de amostragens, tipo de turbidímetro,
granulometria do solo, dentre outras variáveis.
Dessa forma, apesar dos ajustes e das correlações dos
estudos citados apresentarem bons resultados, autores
afirmam que é indispensável uma análise mais detalhada
quando se trata do uso de sensores de turbidez. Aquino et al.
(2018) destacam que é necessário que haja um aumento no
esforço amostral, na coleta de dados, assim como uma análise
da granulometria e composição dos minerais nos sedimentos
para uma comparação mais precisa. Dalbianco et al. (2017)
concluem que o uso de turbidez para estimar a concentração
de sedimentos em suspensão pode ser afetado pela
metodologia de calibração, em que os testes devem ser
realizados considerando os efeitos de fatores interferentes
dos sedimentos (cor, tamanho e mineralogia).
Desse modo, são necessários estudos e análises
complementares com o objetivo de melhoria da
compreensão das tecnologias que utilizam a turbidez para
estimativa da concentração de sedimentos e posterior
descarga sólida pela aplicação de dados de vazão líquida, bem
como os fatores que interferem nessas medições, levando em
conta características físicas dos solos, condições hidráulicas
dos rios e uso e cobertura da terra das bacias hidrográficas
brasileiras. Assim, é importante considerar que o efeito da
turbidez da água não depende apenas da concentração de
sedimentos, mas, também das propriedades das partículas de
sedimentos transportadas, das características do escoamento
e do sensor de turbidez utilizado (SARI et al., 2015; SARI et
al. 2017).
Por fim, a análise do comportamento
hidrossedimentológico, concernente a concentração e
descarga de sedimentos em corpos hídricos, auxiliará na
definição de estratégias de controle e mitigação de impactos
ambientais provocados pelas atividades humanas na
modificação do uso e cobertura da terra.
5. CONCLUSÕES
Ajustou-se uma curva-chave líquida com índice de
eficiência de Nash-Sutcliffe de 0,9928, coeficiente de
correlação de 0,9964 e desvio médio absoluto de 3,7264%.
As descargas sólidas tiveram as melhores calibrações com
a descarga líquida, e em qualquer forma de amostragem, com
o modelo polinomial, indicando que a descarga líquida é
capaz de explicar cerca de 80% da descarga de sedimentos na
microbacia hidrográfica do rio Caiabi, o que não se pode
dizer dos ajustes com as concentrações de sedimentos nas
diferentes amostragens.
As relações entre descarga sólida em suspensão e a
concentração de sedimentos em suspensão com a turbidez
apresentam melhores respostas quando consideram amostras
pontuais próximas do local de instalação de turbidímetro.
Há importância da calibração de aparelhos turbidímetros
para uma seção hidrológica, uma vez que permite construir
uma relação contínua entre vazão líquida e vazão sólida.
6. AGRADECIMENTOS
Os autores agradecem o apoio da Universidade Federal
de Mato Grosso (UFMT) e do Programa de Pós-Graduação
em Ciências Ambientais (PPGCAM). A Coordenação de
Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil
(CAPES) - código de Financiamento – 001. A Fundação de
Amparo à Pesquisa do Estado de Mato Grosso (FAPEMAT)
pelo apoio financeiro por meio do Edital 042/2016 Universal
(Processo Nº: 0106570/2017), bem como pelo apoio do
projeto CAPES/ANA Edital Pró Recursos Hídricos
16/2017 (Processo 88887.144957/2017-00).
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