Uso e ocupação do solo e a concentração de metais pesados no sedimento e na água: bacia do rio Pitimbu
Notice bibliographique
Résumé
A expansão acelerada dos centros urbanos tem produzido impactos importantes nos recursos hídricos. As regiões urbanas carecem de estrutura político-institucional capaz de suprir as demandas ambientais e os efeitos produzidos pelo uso e ocupação do solo nos recursos hídricos. Este trabalho tem como objetivo analisar os efeitos do uso e ocupação do solo na concentração de metais pesados em sedimento e na água. A metodologia utilizada incluiu a coleta de amostras da água e sedimento do leito em 8 seções ao longo da calha fluvial. As amostras foram submetidas à análise laboratorial para detectar a concentração de metais pesados na água e sedimento, além de fósforo total na água. Foram analisadas as concentrações de Al, Cu, Pb, Cd, Fe, Ni e Zn. Após serem submetidas à digestão ácida (método 3050B), as concentrações foram medidas por espectrometria de emissão atômica por chama (ICP-FLAA). Os resultados das análises foram comparados com normativas de referência, sendo que essas normas tem o intuito de avaliar os riscos de substâncias tóxicas no sedimento e na água em programas de gestão. As normativas de referência utilizadas neste trabalho foram: a) Ontario Ministry of the Environment and Energy (OMEE,1993); b) Ministery of Housing Spatial Planning and Environment. (VROM, 2000); c) Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME, 1999); d) United States Environmental Protection Agency (USEPA, 1977); e) Resolução Conama n° 344/2004; f) Resolução Conama n° 357/2005. As altas concentrações de Ferro (38750 μg.g-1), Chumbo (1100 μg.g-1), Níquel (100 μg.g-1) e Zinco (180 μg.g-1) detectados nos sedimentos, confirmam o estado de degradação do sistema aquático por metais pesados. As concentrações de Ferro (1,08 mg.L-1), Alumínio (0,6 mg.L-1) e Fósforo (0,05 mg.L-1) presentes na água, encontram-se fora dos padrões estabelecidos para água de consumo humano
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».