Publicação
Séries temporais e análise de risco na avaliação da qualidade de água de uma bacia hidrográfica
| Resumo: | A água é um recurso natural limitado, insubstituível e indispensável. Neste sentido, monitorizar a sua qualidade é essencial para evitar problemas ambientais e de saúde pública. Os métodos estatísticos são ferramentas importantes para controlar e prever mudanças no processo de monitorização da qualidade da água. O principal objetivo deste trabalho é desenvolver novas metodologias que combinem conceitos da teoria do risco e abordagens de séries temporais, para prever e analisar a qualidade da água. As metodologias são ilustradas a partir de um conjunto de dados da Bacia Hidrográfica do Rio Douro (em Portugal) em termos de variáveis ambientais de qualidade da água, medidas mensalmente em 18 estacoes de monitorização e registadas no período de janeiro de 2002 a dezembro de 2013. Em particular, este estudo foca-se nas variáveis de qualidade da água: Azoto, Carência Bioquímica de Oxigénio a 5 dias, Carência Química de Oxigénio, Condutividade, Nitratos, Oxigénio Dissolvido, pH e Temperatura da Água. Foi realizada uma análise de clusters para agrupar estacões homogéneas em termos de qualidade de água. Como a qualidade da água depende da quantidade de chuva, esta abordagem diferencia e estuda separadamente o período de maio a setembro (período seco) e o período de outubro a abril (período húmido), após considerar a totalidade dos dados. Várias medidas de risco, como a entropia, os valores em risco, entre outras, foram calculados para os clusters considerados, com o objetivo de avaliar o risco de poluição da água de cada um. As mesmas medidas foram aplicadas aos dados mensais para identificar os meses mais poluídos do ano. Posteriormente, foram aplicadas abordagens de séries temporais como os modelos SARIMA e os métodos de alisamento exponencial aos clusters para obter previsões para os últimos 12 meses e comparar os resultados com os resultados da classificação através das medidas de risco. Assim, identificam-se clusters (estacões de amostragem) com maior risco e conclui-se que os níveis de poluição são superiores no período seco. A classificação dos meses sugere que o risco é maior nos meses de junho a outubro, o que aponta uma divisão alternativa de análise nos períodos seco e húmido. A análise de séries temporais dos clusters revela uma sazonalidade evidente e sugere que a abordagem mais apropriada para prever valores futuros depende da variável em estudo. |
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| Autores principais: | Pedra, Ana Cristina Gonçalves |
| Assunto: | Agrupamentos Bacia hidrográfica Medidas de risco Qualidade da água Rio Douro Séries temporais Clusters Watershed Risk measures Water quality Douro River Time series |
| Ano: | 2023 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade do Minho |
| Idioma: | português |
| Origem: | RepositóriUM - Universidade do Minho |
| Resumo: | A água é um recurso natural limitado, insubstituível e indispensável. Neste sentido, monitorizar a sua qualidade é essencial para evitar problemas ambientais e de saúde pública. Os métodos estatísticos são ferramentas importantes para controlar e prever mudanças no processo de monitorização da qualidade da água. O principal objetivo deste trabalho é desenvolver novas metodologias que combinem conceitos da teoria do risco e abordagens de séries temporais, para prever e analisar a qualidade da água. As metodologias são ilustradas a partir de um conjunto de dados da Bacia Hidrográfica do Rio Douro (em Portugal) em termos de variáveis ambientais de qualidade da água, medidas mensalmente em 18 estacoes de monitorização e registadas no período de janeiro de 2002 a dezembro de 2013. Em particular, este estudo foca-se nas variáveis de qualidade da água: Azoto, Carência Bioquímica de Oxigénio a 5 dias, Carência Química de Oxigénio, Condutividade, Nitratos, Oxigénio Dissolvido, pH e Temperatura da Água. Foi realizada uma análise de clusters para agrupar estacões homogéneas em termos de qualidade de água. Como a qualidade da água depende da quantidade de chuva, esta abordagem diferencia e estuda separadamente o período de maio a setembro (período seco) e o período de outubro a abril (período húmido), após considerar a totalidade dos dados. Várias medidas de risco, como a entropia, os valores em risco, entre outras, foram calculados para os clusters considerados, com o objetivo de avaliar o risco de poluição da água de cada um. As mesmas medidas foram aplicadas aos dados mensais para identificar os meses mais poluídos do ano. Posteriormente, foram aplicadas abordagens de séries temporais como os modelos SARIMA e os métodos de alisamento exponencial aos clusters para obter previsões para os últimos 12 meses e comparar os resultados com os resultados da classificação através das medidas de risco. Assim, identificam-se clusters (estacões de amostragem) com maior risco e conclui-se que os níveis de poluição são superiores no período seco. A classificação dos meses sugere que o risco é maior nos meses de junho a outubro, o que aponta uma divisão alternativa de análise nos períodos seco e húmido. A análise de séries temporais dos clusters revela uma sazonalidade evidente e sugere que a abordagem mais apropriada para prever valores futuros depende da variável em estudo. |
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