Relação da concentração de clorofila-a e densidade de células de cianobactérias em reservatórios paulistas: uma abordagem estatística e por sensoriamento remoto

Abstract

Florações de cianobactérias constituem uma grave ameaça a qualidade e disponibilidade hídrica dos reservatórios de abastecimento público Paulistas. Estes organismos são considerados de importância médica, e o monitoramento é obrigatório e disciplinado pela legislação. Tendo em vista que os programas de monitoramento existentes não são capazes de abranger todo território estadual em número e frequência adequados, neste trabalho foram desenvolvidos modelos de estimativa de densidade de células de cianobactérias utilizando dados da concentração de clorofila-a que permitissem obter resultados de maneira instantânea através de algoritmos. Os algoritmos foram separados em tipologias de trofia e obtidos por meio de modelos de regressão linear utilizando dados de campo da Companhia Ambiental do Estado de São Paulo e de concentração de clorofila a obtida por meio de sensoriamento remoto. Os modelos gerados se apresentaram robustos para algumas estimativas, quando comparados com os valores de campo, o que demonstra que os modelos preditivos apresentam potencial para complementar os programas de monitoramento de qualidade da água do Estado de São Paulo.

Cyanobacterial blooms pose a serious threat to the quality and availability of water in public supply reservoirs in the state of São Paulo. These organisms are considered of medical importance, and their monitoring is mandatory and regulated by legislation. Given that existing monitoring programs are not capable of covering the entire state territory with adequate frequency and scale, this study developed estimation models for cyanobacterial cell density using chlorophyll-a concentration data, allowing for instantaneous results through algorithms. The algorithms were categorized based on trophic typologies and obtained through linear regression models using field data from the Environmental Company of the State of São Paulo and chlorophyll-a concentration data obtained via remote sensing. The generated models proved to be robust for some estimates when compared to field values, demonstrating that predictive models have the potential to complement São Paulo’s water quality monitoring programs.