Quality Assessment of the São River watershed Pedro, sub-basin of the Guandu River-RJ.
Bibliographic record
Abstract
Apesar de sua importância, a água não tem recebido o valor que merece, sendo sua qualidade comprometida por diversas atividades humanas, como as industriais, comerciais, domésticas e rurais. Para avaliar a qualidade da água, é necessário analisar vários parâmetros, mas a complexidade dos dados gerados dificulta a compreensão do público leigo. Nesse contexto, o Índice de Qualidade da Água (IQA) surge como uma ferramenta valiosa que sintetiza essas informações em um único valor, facilitando sua interpretação e divulgação. O principal objetivo deste estudo foi avaliar a qualidade da água do rio São Pedro, afluente do rio Guandu atraves da aplicação do IQA proposto pelo Canadian Council of Ministers of the Environment (IQA-CCME), para o período de 2013 a 2023. Para tal, foram utilizados dados secundários da estação de monitoramento do INEA, SP310, no rio São Pedro. Neste estudo foi adotado como referência de qualidade de água os limites da Resolução CONAMA 357 de 2005 para água doce classe 2. Foi realizada a descrição dos dados do monitotramento, o tratamento estatístico e o cálculo do IQA-CCME. A partir da análise dos dados foi identificado o uso inadequado do IQA-NSF pelo INEA, o que não permitiu a comparação entre os resultados dos índices, que era a ideia original deste índice. Os resultados demonstraram melhorias significativas na qualidade da água do rio São Pedro ao longo dos anos em estudo (2013-2023). A aplicação do IQA-CCME evidenciou uma evolução gradual, com a água passando de uma classificação "regular" para "boa". Ao realizar o teste de Mann- Whitney entre as variáveis foi verificado a influência de chuvas 24 horas antes das amostragens sobre a qualidade da água, havendo uma piora após as chuvas. A localização do ponto de monitoramento próximo a Unidades de Conservação e a áreas rurais que possuem atividades pecuárias podem ser uma possível hipótese para a presença de coliformes termotolerantes na água do rio. Por fim, conclui-se que o IQA-CCME é uma ferramenta eficaz na idicação da qualidade das águas, com metodologia simples, com a vantagem de permitir a incorporação de novos parâmetros. No entanto, sua desvantagem é a necessidade de pelo menos quatro campanhas de monitoramento, o que pode ser uma grande limitação para sua aplicação em um monitoramento inconstante.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".