O presente estudo visa elucidar a dinâmica espaço-temporal de implantação de pivô de irrigação central de 1985 a 2008 e avaliar a previsibilidade dessa atividade, na Bacia do Alto Rio das Mortes em Mato Grosso, a fim de contribuir com o processo de tomada de decisões na gestão dos recursos hídricos. Para o mapeamento dos pivôs, um total de 92 imagens do Landsat 5 TM foram préprocessadas e utilizadas (1985-2008, cenas 225/070, 225/071, 226/070 e 226/071). Composições coloridas das bandas 3, 4 e 5 foram interpretadas visualmente utilizando um software de Geoprocessamento. Para elucidar os determinantes sócio-econômicos dos padrões espaço-temporais das ocorrências de pivôs de irrigação mapeadas, foi efetuada uma analise exploratória das relações, entre a área das irrigações e fatores macroeconômicos, tais como taxa de câmbio, exportação e PIB por comparação qualitativa e construção de modelos regressivos. A opção brasileira pelo produtivismo aliada à demanda externa culminou na substituição do Cerrado por monocultivos para exportação. Com a crescente demanda e a impossibilidade de expansão da fronteira agrícola nas regiões de Cerrado, ou opta-se pela ampliação de área em outro bioma ou por incremento de tecnologia para se aumentar a produtividade. O uso de irrigação por pivô central insere-se na 2º opção, com a exploração dos recursos hídricos para o incremento de produtividade agrícola. A ampla ocupação da bacia, por commodities de elevados valores na última década, motivou os agricultores a aumentar a produtividade pela implantação de culturas irrigadas, causando os primeiros conflitos entre usuários de água na Sub-bacia dos Ribeirões Sapé e Várzea Grande. Na avaliação da previsibilidade da atividade, o fator exportação foi o componente que melhor explicou a área irrigada na bacia, com coeficiente de determinação de 0,81 para um modelo logarítmico.
Dissertações
Influência dos Valores Censurados na Determinação da Concentração Média de Variáveis de Qualidade da Água
Um dos problemas encontrados na análise estatística de dados provenientes de monitoramento da qualidade da água são os chamados dados, ou valores, censurados. Dados censurados indicam que valor medido é apenas parcialmente conhecido, ou seja, encontra-se abaixo ou acima do limite de detecção (LD) da técnica analítica de medição. Na literatura é comum a utilização do método de substituição, onde os valores censurados são substituídos por zero, 1⁄2LD ou LD. Porém, duas décadas de pesquisa revela que os valores censurados quando não tratados de maneira adequada levam a estimativas imprecisas dos parâmetros estatísticos (média e desvio padrão), especialmente quando o conjunto de dados possui poucas observações (n < 50) ou um elevado número de valores censurados (acima de 15% do total de observações). Neste contexto, o estudo ilustra como o valor calculado da concentração média das variáveis de qualidade da água é influenciado pela escolha do método de cálculo, do tamanho da amostra e do percentual de dados censurados e também chamar atenção para a importância deste tema no que diz respeito aos relatórios produzidos pelos programas brasileiros de monitoramento da qualidade da água. A análise foi realizada para os métodos paramétricos: Substituição Simples (SS), Estimação por Máxima Verossimilhança (MLE – Maximum Likelihood Estimator) e Gráficos de Probabilidade com Estatística de Regressão (ROS – Regression on Order Statistics) e o método não paramétricos de Kaplan-Meier (KM). Foram utilizados dados de concentração media das variáveis de qualidade da água (DQO, Nitrato e Fosfato) provenientes do programa de monitoramento da qualidade da água do Rio Cuiabá. Os resultados mostram que o método de substituição deve ser evitado, pois a média e desvio-padrão calculado são imprecisos e não podem ser reproduzidos.
Análise da qualidade dos dados gerados pelos programas de monitoramento da qualidade das águas das Bacias Hidrográficas do Rio Cuiabá e Rio das Garças
Esforços em dotar o país com um sistema de gestão da qualidade de águas superficiais que seja operante e eficiente dependem do conhecimento sobre o estado dos sistemas hídricos. Para obter esse conhecimento é necessário o acesso à informação a qual é o produto do processamento de dados de qualidade da água provenientes dos programas de monitoramento. Porem, embora geralmente seja aceito que os programas de monitoramento de qualidade da água produzam informações relevantes para os processos de gestão, existe a grande lacuna entre a informação necessária para os processos de gestão e a informação produzida pelos atuais programas de monitoramento. Logo, existe a necessidade de avaliar a qualidade dos dados produzidos pelos atuais programas de monitoramento. Neste sentido, este estudo visou aplicar métodos estatísticos como métrica para caracterizar e avaliar a qualidade dos dados e conseqüentemente da informação gerada no programa de monitoramento de qualidade da água no Estado de Mato Grosso. Os resultados obtidos mostram que devido o grande numero de falhas de dados nas series históricas não é possível utilizar estes dados como dados de entrada em métodos de analise de séries temporais não, sendo possível determinar características de tendência das séries nem extrair componentes sazonais. As variáveis DBO, DQO, fosfato e nitrato apresentam um grande número de dados censurados (50% a 70%). Estes resultados estão em conformidade com os relatórios da Agencia Nacional de Águas e Ministério do Meio Ambiente respectivamente (ANA, 2005; MNMA, 2004) os quais revelam que os programas de monitoramento da qualidade da água ainda são incipientes. O número de estações de monitoramento em operação é pouco expressivo na grande parte dos estados, assim como parâmetros monitorados. A periodicidade é irregular, o que torna praticamente impossível avaliar a real situação de qualidade da água em bacias hidrográficas já que a qualidade da informação é dependente do número de observações. A analise realizada neste estudo pode ser utilizado como ferramenta de auxílio na gestão dos programas de monitoramento da qualidade da água como métrica para verificar a qualidade dos dados produzidos.