Monitoramento da turbidez do rio Paraopeba (MG), após o rompimento da barragem de rejeitos de mina, utilizando um modelo empírico derivado de imagens de satélite Sentinel-2

Abstract

Em 25 de janeiro de 2019, houve uma falha repentina em uma barragem de resíduos de mineração, localizado no município de Brumadinho, estado de Minas Gerais, sudeste do Brasil. Uma parte significativa dos 12 milhões de m³ de rejeitos de mina foram lançados no Rio Paraopeba após o rompimento da estrutura, produzindo fortes impactos ambientais e sociais, devido principalmente ao aumento significativo na turbidez (ocasionalmente superior a 50.000 NTU – unidade nefelométrica de turbidez). Para estudos desta natureza, as técnicas de sensoriamento remoto podem ser aplicadas de forma eficiente ao monitoramento das variações de turbidez em corpos d'água superficiais. Devido à importância regional do Rio Paraopeba, este trabalho teve como objetivo desenvolver um modelo empírico capaz de produzir estimativas de turbidez com base em imagens de satélite Sentinel-2. As análises de regressão indicaram que a turbidez se correlaciona bem com a resposta espectral da banda infravermelha próxima (Banda 8) seguindo um modelo exponencial, com valores de R² de 91. A série temporal de turbidez estimada por imagens do Sentinel-2 indica que, durante a estação seca, a turbidez diminuiu para valores pré-rompimento e aumentou durante o período chuvoso. Embora o papel do rejeito descarregado na variação sazonal de turbidez não seja indeterminado, existindo uma significativa alteração dos valores de turbidez Pós e Pré-rompimento da barragem, o modelo proposto no presente trabalho permite o monitoramento das variações de turbidez no Rio Paraopeba relacionadas à ressuspensão sazonal ou deposição de rejeitos de minas.

On January 25, 2019, a sudden failure of a mine tailing dam occurred in Brumadinho municipality, Minas Gerais State, Southern Brazil. A significant part of the 12 million m³ of mine tailings released after the failure discharged into the Paraopeba River, producing strong environmental and social impacts, mainly due to a huge increase in turbidity (occasionally exceeding 50,000 NTU). Remote sensing techniques can be efficiently applied to the monitoring of turbidity variations in surficial water bodies. Due to the regional importance of the Paraopeba River, this work aimed to develop an empirical model capable of producing turbidity estimates using images from the Sentinel-2 satellite. The regression analyses indicated that turbidity correlates well with the spectral response of the near infrared band (Band 8) following an exponential model, with R2 values of 0.91. The time series of turbidity estimated by Sentinel-2 imagery indicates that, during the dry season, the turbidity declined to pre-failure values and increased during the rainy season. Although the role of discharged tailing in the seasonal variation of turbidity remains largely undetermined, the model proposed in the present work allows the monitoring of turbidity variations in the Paraopeba River related to seasonal resuspension or deposition of mine tailings.