Aplicação de análise multivariada no estudo da frequência de amostragem e do número de estações de monitoramento de qualidade da água.

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Data
2019
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Resumo
O cerne do presente trabalho consistiu em aplicar ferramentas de análise exploratória multivariada objetivando avaliar o número de estações de monitoramento de qualidade da água e a frequência de amostragem. Para tal, utilizou-se banco de dados disponibilizado pelo Instituto Mineiro de Gestão das Águas (IGAM) referente à Bacia do Rio das Velhas, na região central mais populosa de Minas Gerais. Foram utilizadas as técnicas de análise das componentes principais (ACP) e a rede neural de Kohonen, que culminaram na significativa redução da frequência de amostragem, em alguns casos de mensal para anual ou semestral, e na redução do número de estações de monitoramento de 36 para 33. Os resultados permitem abrir a possibilidade do emprego dos métodos utilizados como ferramentas de gestão de recursos hídricos de bacias hidrográficas visando à otimização dos programas de monitoramento de qualidade de água.
Descrição
Palavras-chave
Análise de componentes principais, Rede neural de Kohonen
Citação
MAIA, K. P.; SILVA, G. A.; LIBÂNIO, M. Aplicação de análise multivariada no estudo da frequência de amostragem e do número de estações de monitoramento de qualidade da água. Engenharia Sanitária e Ambiental, Rio de Janeiro, v. 24, n. 5, p. 1013-1025, out. 2019. Disponível em: <http://www.scielo.br/scielo.php?pid=S1413-41522019000501013&script=sci_arttext&tlng=pt>. Acesso em: 10 fev. 2020.