Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / Este trabalho teve como objetivo realizar uma anÃlise integrada da sustentabilidade do PerÃmetro Irrigado Baixo Acaraà (PIBAU), localizado na Bacia do Acaraà a norte do Estado do CearÃ, possibilitando o desenvolvimento de um Ãndice de sustentabilidade agro-ambiental. Para isso, aplicou-se uma amostragem exploratÃria, adotando um modelo de amostragem nÃo probabilÃstico, obtendo uma populaÃÃo amostral de 22 produtores agrÃcolas beneficiados pelo respectivo projeto de irrigaÃÃo e aplicando-se questionÃrios do tipo âcross-overâ. Nos lotes selecionados para a aplicaÃÃo dos questionÃrios, foi realizada uma avaliaÃÃo dos sistemas de irrigaÃÃo. Os fatores determinantes da sustentabilidade do PerÃmetro, bem como o Ãndice de sustentabilidade foram identificados pelo emprego da tÃcnica de AnÃlise Fatorial/AnÃlise da Componente Principal (AF/ACP). A pesquisa identificou que mais da metade dos produtores agrÃcolas apresentam baixo nÃvel educacional (64%) e que 77% dos irrigantes nÃo tinham experiÃncia com a prÃtica da agricultura irrigada antes de ser proprietÃrio de um lote no PerÃmetro. Apenas 18% dos sistemas de irrigaÃÃo localizada do PerÃmetro apresentam Coeficiente de Uniformidade de DistribuiÃÃo (CUD) classificado como excelente e 28% apresentam CUD classificado como ruim. Pelo teste de sensibilidade, efetuado utilizando-se o modelo da AF/ACP, identificou-se que, das 27 variÃveis que compunham a matriz inicial, apenas 12 delas apresentaram alguma significÃncia na explicaÃÃo da variÃncia total dos dados. O emprego do modelo promoveu a reduÃÃo de 12 caracterÃsticas dos fatores que influenciam a sustentabilidade do PerÃmetro para cinco componentes, que explicam 79,14% da variÃncia total. Os pesos atribuÃdos a cada fator indicaram que a sustentabilidade do PerÃmetro Baixo Acaraà estÃ, principalmente, relacionada à falta de conhecimento e do uso de tÃcnicas corretas de produÃÃo agrÃcola. Os Ãndices de sustentabilidade obtidos para cada unidade produtiva variaram no intervalo de 0,283 a 0,916. A mÃdia global de sustentabilidade dos lotes foi de 0,538 representando uma condiÃÃo de sustentabilidade comprometida. Apenas 9,0% das unidades produtivas estudadas encontram-se numa situaÃÃo de sustentabilidade equilibrada. Outros 18,2% dos produtores ainda sÃo considerados sustentÃveis, mas em condiÃÃo de ameaÃa, que pode advir de qualquer um dos fatores contabilizados no Ãndice. Quase metade dos colonos (45,5%) pesquisados registrou uma sustentabilidade que jà se apresenta de alguma forma comprometida e os demais (27,3%) estÃo em condiÃÃes de insustentabilidade. A unidade produtiva em estudo nÃo apresenta solos com problema de salinizaÃÃo, porÃm com exceÃÃo da camada inferior (0,90 a 1,20 m), para as demais camadas estudadas (0 a 0,30, 0,30 a 0,60 e 0,60 a 0,90 m) a adiÃÃo de sais ao solo pelo manejo inadequado da irrigaÃÃo foi altamente significativa. Apesar do solo nÃo apresentar risco de salinizaÃÃo e o sistema de irrigaÃÃo funcionar com uma uniformidade de distribuirÃo classificado como bom, a unidade em estudo apresenta Ãndice de sustentabilidade de 0,371, devido o Ãndice ser formado por um conjunto de variÃveis. / The aimed of this work was an integrated sustainability analysis of the Irrigated Perimeter of Baixo Acaraà (PIBAU) sited in Acaraà basin, CearÃ, Brazil. The analysis was labeled by an agro ecological sustainability index (ASI). The approach was based on 22 cross-over form applied to small producers that live in the PIBAU. In the irrigated areas selected to perform the interviews, it was developed the irrigation system evaluation. Factory Analysis/Principal Components Analysis (FA/PCA) was employed to select the factors sustainability indicators of the irrigated perimeter as well as to define the agro ecological sustainability index. Results showed that 64% of the producers had a power education and 77% of them had no experience with irrigation agriculture before. Also, it was identified that only 18% of irrigation systems presented an excellent CUD, while 28% of them were classified with a bad performance. According to the sensitive test effectuated by FA/PCA, only 12 of 27 variables that composed the initial matrix were significant to explain the total variance of data set. The 12 variables selected by the model were grouped in five factors explaining 79.14% of the total variance. The factors loading indicated that the PIBAU sustainability is, principally, related to the lack of acknowledgment as well as the used of suitable management of agricultural practices. The sustainability index of each productive units ranges from 0.283 to 0.916 and the average was 0.538. Only 9.0% of the pooled productivity were classified as sustainable, while 18.2% of them presented a kind of sustainability. Almost the half of producers (45.5%) showed a threatened sustainability and the others (27.3%) were in unsustainable condition. Also, it was identified that some units with a good irrigation system performance, without of salinization risk presented a low sustainability index (0.371). This is explained by the fact the index express an integration of different variables. Even though, no risk of salinization was identified, this work registered an addition high of significance of salt in the irrigated area when compared to undisturbed one.

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / Os estuÃrios, apesar de terem sido o berÃo para a maioria das grandes cidades do mundo, sofrem grandes e constantes agressÃes por parte das mais diversas atividades humanas, as quais resultam em contaminaÃÃo de suas Ãguas. O Parque EcolÃgico do rio CocÃ, localizado na cidade de Fortaleza e cuja origem à o estuÃrio desse mesmo corpo hÃdrico, à alvo de impor-tantes fontes poluidoras tais como esgotos domÃsticos e industriais, e despejos de resÃduos sÃlidos. Para orientar futuras intervenÃÃes do poder pÃblico nesse ecossistema flÃvio-marinho, utilizou-se o mÃtodo estatÃstico multivariado da AnÃlise da Componente Principal (ACP) para o estudo dos parÃmetros de qualidade de Ãgua, identificando, dentre esses, quais os mais relevantes para cada tipo de poluiÃÃo. Os dados de qualidade de Ãgua foram coletados em uma campanha de campo realizada pelo Labomar (UFC). Os parÃmetros de qualidade de Ãgua selecionados para a anÃlise foram Cor, OxigÃnio Dissolvido (OD), Demanda BioquÃmica de OxigÃnio (DBO), FÃsforo, Nitrato e Coliformes Fecais. AtravÃs de uma anÃlise prÃvia feita com as correlaÃÃes lineares entre essas variÃveis, foi possÃvel identificar que a fonte poluidora mais significativa em trÃs das quatro seÃÃes analisadas à de origem industrial. Os resultados da aplicaÃÃo da ACP identificaram quais os parÃmetros sÃo mais diretamente influenciados e, por isso, mais indicativos de cada tipo de poluiÃÃo. AlÃm disso, constatou-se a eficiÃncia da aplicaÃÃo do mÃtodo AnÃlise da Componente Principal, especialmente quando hà pouca disponibilidade de dados, caso da bacia estudada. / Estuaries were the cradle for the majority of the cities in the world. On the other hand, they suffer with constant and strong aggressions by various types of human activities that pollute their waters. The Cocà River Ecological Park, located at Fortaleza and whose origen is the estuary of this same body of water, is target of important pollutant sources like domestical sewage and industrial sewage, and wasted solid material. In order to guide future interventions of the govenment in this ecosystem, was used the multivariate statistical method called Principal Componente Analyses (PCA) to study the parameters of water quality, identifying, among this variables, the most important ones for each type of pollution. Data about water quality were collected during a study leaded by Labomar (UFC). Color, Dissolved Oxigen (DO), Biochemical Oxigen Demand (BOD), Phosphorus, Nitrate and Fecal Coliforms were the selected water quality parameters for the analyses. Through a previous analyses with the linear correlations of this variables, it was possible to identify the most relevant pollutant source for three of the four studied sections: industrial source. Results for the application of PCA showed what parameters are the most directed influenced and, this way, are the most indicatives of each kind of pollution. Besides, the efficience of the method of Principal Component Analyses was verified, specially when there is few data, like the studied basin.