Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2007. / Submitted by Fabrícia da Silva Costa Feitosa (fabriciascf@gmail.com) on 2009-12-16T00:30:31Z
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Previous issue date: 2007-06-15 / Nas bacias hidrográficas onde a ameaça de degradação das águas é devida à poluição difusa, identificar as áreas que de forma mais importante colocam em risco a qualidade da água de um manancial é de grande importância para o desenvolvimento sustentável da bacia. Entretanto, os recursos para a gestão das bacias hidrográficas são escassos e não há como estabelecer uma rede de monitoramento capilar ou calibrar e validar modelos sofisticados para identificar tais áreas críticas. Neste trabalho é apresentada uma metodologia para mapear as áreas que mais oferecem riscos de contaminação a um manancial para abastecimento, empregando dados disponíveis de características físicas (pedologia, geomorfologia, geologia, drenagem e precipitação), censitários, bem como dados oriundos de sensoriamento remoto. Na fase inicial foi gerado, por meio de uma análise multicritério e técnicas de sensoriamento remoto, um plano de informação reproduzindo a magnitude de impacto da ocupação da bacia na água de escoamento e foram utilizadas geotecnologias e lógica fuzzy para diagnosticar a vulnerabilidade da área. Numa segunda fase, sobrepondo os resultados obtidos, elaborou-se um plano de informação que indica o nível de risco de contaminação oriunda de poluição difusa que as áreas oferecem à qualidade da água do manancial receptor, identificando as áreas críticas com maior potencial poluidor. O reservatório do Descoberto foi escolhido como caso de estudo por ser o manancial mais importante da região e, embora sua bacia esteja situada numa Área de Proteção Ambiental (APA), sua água está sofrendo uma degradação contínua e o volume do reservatório está se reduzindo devido ao assoreamento. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / In catchments where the threat of impairment is due to non-point pollution, identifying the critical areas that contribute a large amount of pollutants is of paramount importance for the sustainable development of the watershed. Often resources for catchment’s management are poor and there is no way to establish a comprehensive monitoring system or to calibrate and validate sophisticated models in order to identify such areas. A methodology to trace the most probable sources of non point pollution, making use of available data of physical features (pedology, geomorphology, geology, drainage and precipitation) and land use data derived from SPOT satellite (2003), is presented. A multicriteria analysis is presented to assess the effect of the various pollutants in raw water. Remote sensing and muticriteria analysis has been used in order to identify the magnitude of the impact of land use on water quality. Geotechnologies (GIS, spatial data fuzzy analysis) were applied to diagnose the vulnerability of the area. By overlapping these information, a final map of hazard from non-point pollution is obtained, identifying probable critical source areas. The information obtained is of paramount importance in managing the basin within a sustainable development. The Descoberto reservoir is taken as a case study as it is the most important source of fresh water in the region and, although its basin is an environment protected area with no direct industrial or domestic waste discharges, is suffering a continuous degradation of its water quality and reduction of its volume.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/2753 |
Date | 15 June 2007 |
Creators | Vito, Marco de |
Contributors | Eid, Nabil Joseph |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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