Water quality modeling of Piracicaba river aiming to evaluate its ability to self- purification
Bibliographic record
Abstract
A poluição dos corpos hídricos é um problema mundial e o seu controle é um dos grandes desafios da gestão dos recursos hídricos. Dessa forma, o objetivo da pesquisa foi avaliar a capacidade de autodepuração do rio Piracicaba, localizado no estado de Minas Gerais, utilizando modelos matemáticos de qualidade da água como subsídio para a tomada de decisão nos processos de planejamento e gestão dos recursos hídricos. A análise compreendeu o estudo da qualidade da água ao longo de seis trechos de monitoramento, perfazendo um total de 190,76 km. Foram utilizados, para o estudo da autodepuração do rio Piracicaba, os modelos matemáticos de Streeter-Phelps modificado e QUAL-UFMG, considerando dois períodos distintos (seco e chuvoso). No estudo foram considerados dados de qualidade da água para as variáveis oxigênio dissolvido (OD), demanda bioquímica de oxigênio (DBO), nitrogênio total (NT) e fósforo total (PT), os quais foram utilizados na calibração e validação dos modelos, sendo os dados oriundo das campanhas de monitoramento de qualidade de água do “Projeto Águas de Minas”, realizado pelo Instituto Mineiro de Gestão das Águas (IGAM). Posteriormente, foi verificado o atendimento das variáveis de qualidade da água com os limites estabelecidos pela Resolução CONAMA no 357/2005, bem como o índice de conformidade ao enquadramento, segundo metodologia desenvolvida pelo Canadian Council of Ministers of Environment. Por fim, foi simulado um cenário futuro de qualidade da água previsto no Plano para Incremento do Percentual de Tratamento de Esgotos Sanitários na Bacia Hidrográfica do Rio Piracicaba. Os resultados mostraram que, em relação aos processos de calibração para as variáveis OD e DBO, ambos os modelos matemáticos de qualidade de água estimaram satisfatoriamente as informações qualitativas quando comparadas com as observadas nas seções de monitoramento no rio Piracicaba. Para a variável PT, o modelo QUAL-UFMG não apresentou resultados satisfatórios para as condições em que o estudo foi realizado. Foi observado, durante o período seco, que a qualidade da água no trecho do município de João Monlevade, após receber os efluentes do município, não satisfaz às condições de enquadramento do rio Piracicaba, apresentando valores de DBO cima do permitido pela legislação para águas doces de classe 2. Para as demais variáveis não foram constatados violação dos limites estabelecidos pela legislação em ambos os períodos avaliados. Com relação ao índice de conformidade ao enquadramento, as variáveis apresentaram excelente aderência para o período chuvoso e boa para o período seco. Considerando a simulação feita para o cenário futuro, a partir da remoção da carga orgânica em virtude da consideração das ETEs fora de operação, em obras e em projeto existentes na bacia do rio Piracicaba, as concentrações das variáveis de qualidade da água analisadas se mantiveram dentro do permitido pela legislação para águas doces classe 2.
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 | 0.006 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
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".