Avaliação dos parâmetros do índice de qualidade de água segundo o modelo ARIMA

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dc.contributor.authorLeite, Dilza Aparecidade Nalin de Oliveira [UNESP]
dc.contributor.authorRamos, Marcio Antonio Gomes [UNESP]
dc.contributor.authorGodói, Débora Robert de [UNESP]
dc.contributor.authorMariano, Adriano Pinto
dc.contributor.authorPião, Antonio Carlos Simões [UNESP]
dc.contributor.authorAngelis, Dejanira de Franceschi de [UNESP]
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
dc.date.accessioned2016-04-01T18:45:02Z
dc.date.available2016-04-01T18:45:02Z
dc.date.issued2013
dc.description.abstractTime series tendencies are an important tool for different sectors such as the scientific community, industries and environmental protection agencies who can evaluate the variability of a specific parameter in time, what is very important piece of information for establishing corrective and preventive actions. This work presents a time series model of main physical, chemical and biological parameters of the Water Quality Index (WQI) determined for different selected points of a hydrographical basin form May/2006 to Aug/2010. The statistical model Arima enabled a better understanding of the physical, chemical and biological processes that most clearly influences WQI. The Arima model allowed the assessment of the trend of several parameters used in the calculation of the WQI, showing that dissolved oxygen, turbidity, total nitrogen, and fecal E. coli were highly correlated and are the parameters that caused the index changes over time.en
dc.description.abstractA análise de tendência em série é uma importante ferramenta para diferentes setores, tais como a comunidade científica, indústrias e agências de proteção ambiental que podem avaliar a variabilidade de um parâmetro específico no tempo, constituindo uma parte relevante da informação para o estabelecimento de ações corretivas e preventivas, quando as cargas poluidoras provem de pontos específicos. Este trabalho apresenta modelo de séries temporais dos principais parâmetros físicos, químicos e biológicos do Índice de Qualidade de Água (IQA) comparando-se água do Rio Jaguarí – Classe II e do Rio Atibaia montante e jusante da recepção de efluente industrial, durante o período de maio de 2006 a agosto de 2010. O modelo estatístico Arima possibilitou melhor entendimento dos parâmetros físicos, químicos e biológicos que influenciaram de forma mais evidente o IQA. O modelo ARIMA permitiu avaliar a tendência dos diversos parâmetros utilizados no calculo do IQA, evidenciando que os dados de oxigênio dissolvido, turbidez, nitrogênio total e coliformes E. coli estiveram altamente correlacionados e representaram os parâmetros que causaram as variações do índice ao longo do tempo.pt
dc.description.affiliationUniversidade Estadual de Campinas, Laboratório de Otimização, Design e Controle Avançado, Escola de Engenharia Química
dc.description.affiliationUnespUniversidade Estadual Paulista, Departamento de Bioquímica e Microbiologia, Instituto de Biociências de Rio Claro
dc.description.affiliationUnespUniversidade Estadual Paulista, Departamento de Estatística, Matemática Aplicada e Computação, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro
dc.format.extent24-39
dc.identifierhttp://www.periodicos.rc.biblioteca.unesp.br/index.php/holos/article/view/4641
dc.identifier.citationHOLOS Environment, v. 13, n. 1, p. 24-39, 2013.
dc.identifier.fileISSN1519-8634-2013-13-01-24-39.pdf
dc.identifier.issn1519-8634
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/137288
dc.language.isopor
dc.relation.ispartofHOLOS Environment
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.sourceCurrículo Lattes
dc.subjectAtibaia Riveren
dc.subjectTime seriesen
dc.subjectWater quality indexen
dc.subjectRio Atibaiapt
dc.subjectSéries temporaispt
dc.subjectÍndice de qualidade de águapt
dc.titleAvaliação dos parâmetros do índice de qualidade de água segundo o modelo ARIMApt
dc.title.alternativeSeries on water quality index: analysis of the parametersen
dc.typeArtigo
unesp.author.lattes9095318113105590[5]
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Instituto de Biociências, Rio Claropt
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Instituto de Geociências e Ciências Exatas, Rio Claropt
unesp.departmentBioquímica e Microbiologiapt
unesp.departmentEstatística, Matemática Aplicada e Computaçãopt

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ISSN1519-8634-2013-13-01-24-39.pdf
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