[pt] A previsão dos efeitos poluidores sobre uma bacia hidrográfica é uma constante necessidade para os órgãos de gestão ambiental e para os tomadores de decisão neste âmbito. Dentro deste contexto, os modelos matemáticos que permitam prever danos ou melhorias na qualidade de água de bacias hidrográficas são importantes ferramentas para este fim. O Qual2E desponta como uma destas ferramentas, de acesso livre, aplicável à sistemas fluviais, unidimensionais, bem misturados e de fluxo constante. Este trabalho propõe uma aplicação do Qual2E para o rio Corumbataí, localizado no interior do Estado de São Paulo, visando a obtenção de uma curva representativa para a qualidade de água do rio. Para tal, foi utilizada a metodologia sugerida pelo modelo, que prevê a divisão do sistema em trechos de características hidráulicas semelhantes e a subdivisão desses trechos em elementos de mesma extensão - os elementos computacionais (ECs). Os dados de vazão, profundidade, concentração de OD (oxigênio dissolvido), DBO (demanda bioquímica de oxigênio), temperatura, carga e localização de fontes poluidoras foram obtidos através de um projeto de parceria da CETESB com a USP, que contempla a elaboração de um banco de dados para qualidade de água da bacia. Este banco, georreferenciado, foi utilizado tanto para a entrada de condições iniciais no modelo,como para a construção da curva de referência dos dados reais de campo, para comparação com a curva calculada pelo modelo. Os coeficientes de reação - resultantes da interação entre as variáveis OD e DBO - presentes no sistema de equações diferenciais resolvidas pelo modelo, foram estimados através de tentativa e erro, até a concordância com os dados observados. A calibração efetuada se mostrou eficiente em reproduzir os dados observados, validando os parâmetros estimados através de um outro conjunto de dados.Uma análise de sensibilidade foi realizada para os parâmetros k1,k2,k3 e k4 e a curva calculada foi mais sensível ao coeficiente de decaimento de DBO. As limitações inerentes ao modelo, à coleta de dados e ao tratamento estatístico dos dados disponíveis impediram uma melhor concordância da curva calculada com a observada. / [en] The forecast of the polluting effects over a hydric basin is a constant need for the official environmental managers and for the people responsible for the decisions in this subject. Therefore, mathematical models that allow forecast damages or improvements in the river basin water quality are important tools for this purpose. Qual2E appears as one of these tools, of free access, and suitable for one-dimensional well-mixed rivers with constant flow. The objective of this work is to apply the Qual2E model to Corumbataí River, located in São Paulo State, in order to obtain a representative curve of the river water quality. The method suggested by the model request the division of the river in reaches with similar hydric features and a subdivision of these reaches in computational elements (CEs) with the same extension. The flow data, depth, DO (Dissolved Oxygen) concentration, BOD (Biochemical Oxygen Demand), temperature, load and location of pollution sources were obtained from a joint project between CETESB and USP, that resulted in a database for the water quality of the basin. This geo-referenced database was used both for the initial conditions to the model, as for the determination of a reference curve with the real field data, for comparison with the calculated curve of the model. The reaction coefficients - resulting from the interaction between DO and BOD - are the constants of the differential equations system solved by the model, were estimated through trial and error, until the agreement with the observed data. The calibration was efficient to reproduce the field data, through the validation for another group of data. A sensitivity analysis was executed for the parameters k1, k2, k3 and k4 and the calculated curve seemed to be more sensible to the BOD decaying coefficient. The limitations inherent to the model, the data collecting and the statistical treatment of the available data did not allow a better agreement between the calculated and the observed curves.