Resumo
O objetivo deste trabalho foi mapear o tempo de resposta dos níveis freáticos de aquíferos. Para tanto, recorreu-se à extração de séries temporais de dados de monitoramento de níveis freáticos, precipitação e evapotranspiração potencial em uma área representativa do Sistema Aquífero Bauru (SAB) na região hidrográfica do Médio Paranapanema (UGRHI-17), situada no Estado de São Paulo. A partir desses dados utilizou-se o modelo Predefined Impulse Response Function in Continuous Time (PIRFICT), obtendo-se uma função impulso-resposta (IR) cujos parâmetros são interpolados por metodologia geoestatística. Os resultados apresentaram-se como importantes ferramentas de auxílio para os tomadores de decisão quanto à adoção de práticas de manejo de resíduos e efluentes, uso da água, planos de remediação e políticas públicas para a gestão dos recursos hídricos subterrâneos.
Introdução
Na era da tecnologia da informação (TI), a adequação de métodos e técnicas de extração e mineração de dados (data mining) é cada vez mais necessária para se disponibilizar informações
ao usuário, bem como auxiliar a tomada de decisão pelos planejadores e gestores de um dado sistema. Desse modo, a quantidade de informações disponíveis aos usuários e aos tomadores de decisões fez com que, naturalmente, o interesse em maximizar o uso da informação fosse crescendo
entre a comunidade científica e os usuários de TI, de modo que diversos ramos da análise estatística e da modelagem matemática de dados fossem popularizados (Dagan, 2002; Zhang e Zhang, 2004; Rubin, 2004; Renard, 2007; Manzione, 2014). Os cenários futuros sobre incertezas climáticas também impulsionaram a popularização e, principalmente, a interpretação de resultados de experimentos estocásticos (estatísticos e probabilísticos) (Pachauri e Meyer, 2015).
A gestão de recursos hídricos superficiais e subterrâneos requer o uso de técnicas de modelagem que reconheçam a variabilidade e a incerteza associadas aos elementos hidrológicos. Modelos matemáticos e estatísticos têm sido aplicados à descrição de fenômenos hidrológicos por se tratarem de abstrações da realidade encontrada. Trata-se de uma forma de representação de uma ou de todas as propriedades de um fenômeno, sistema ou objeto. A modelagem em geral tem como propósito compreender melhor a resposta de processos a partir de observações realizadas, ou mesmo deduzir efeitos (Tucci, 2005; Pappenberger e Beven, 2006). A construção de um modelo é uma tentativa de ganho em conhecimento sobre determinado fenômeno. Um modelo nada mais é do que uma abstração da realidade. À medida que o conhecimento sobre um processo se expande, a complexidade dos modelos tende a aumentar. O uso de um modelo é justificado quando se pretende representar um sistema e a forma como ocorrem as modificações nesse sistema (Tucci, 2005). Por outro lado, a utilização de um modelo é útil para a realização de prognósticos e projeções futuras de determinadas situações, seja por meio do uso de abordagem determinísticas, probabilísticas (por exemplo, simulações), ou não probabilísticas (por exemplo, lógica fuzzy). Com ênfase na abordagem probabilística, a utilização de modelos estocásticos apresenta soluções importantes na estimativa de incertezas (Heuvelink e Pebesma, 1999). No que se refere aos processos hidrológicos em estudo, esses modelos são capazes de inferir sobre uma dada distribuição espaçotemporal e avaliar a sensibilidade (incertezas) das variáveis consideradas como estocásticas.
Portanto, no que se refere às medidas de incerteza, uma avaliação do risco relacionada pelas avaliações da vulnerabilidade intrínseca e do potencial de causar danos advindos de fontes pontuais ou difusas, quando associada às ações de gerenciamento, tais como as outorgas de irrigação e o
dimensionamento do volume de água dos sistemas aquíferos, pode ser incluída no planejamento dos recursos hídricos, das vazões de poços para abastecimento urbano ou até mesmo no dimensionamento de complexos industriais. A avaliação da variabilidade espaçotemporal dos fenômenos hidrológicos é composta por elementos que permitem analisar a dinâmica do ciclo da água. Rubin (2004) apresentou uma série de soluções utilizando modelos estocásticos para problemas em águas subterrâneas relacionados à caracterização de processos, à modelagem de fluxo, ao transporte de solutos em meios heterogêneos e à quantificação de incertezas.
No que se refere à inferência sobre a variabilidade espaçotemporal, faz-se importante considerar sobre uma particularidade quanto à obtenção de dados. Quando coletado em tempo real, por sensores remotos e/ou em redes de monitoramento geoespaciais, o componente geográfico, capaz de revelar padrões não discerníveis por métodos estatísticos tradicionais, deve ser considerado. Por outro lado, quando os dados são registrados continuamente por meio de instrumentos tipo datalogger, com uma determinada frequência amostral, também se adiciona o componente temporal, presente em dados de monitoramento, por exemplo. Independentemente da forma como os dados são coletados, o monitoramento das águas subterrâneas é instrumento fundamental para a avaliação das condições em que esse meio natural se encontra e, posteriormente, pode ser utilizado como base ao tomar medidas preventivas e/ou proativas para manutenção da qualidade
das águas subterrâneas e das reservas dos aquíferos, buscando desenvolver o uso sustentável junto a uma ação integrada de gerenciamento (Mestrinho, 2008). O monitoramento dos aquíferos é instrumento da Política Nacional dos Recursos Hídricos definido pela Lei nº 9.433, de 1997,
para apoiar os planos de recursos hídricos, a outorga para os diferentes usos da água e o seu enquadramento em classes. Portanto, a principal característica de uma série temporal de
monitoramento é a dependência entre as observações realizadas. Assim sendo, a análise de séries temporais apresenta técnicas capazes de analisar a dependência temporal entre
intervalos amostrais (Hipel e McLeod, 1994).
Nesses termos, Yi e Lee (2004) utilizaram modelos de séries temporais para preencher e completar séries irregulares de carga hidráulica a partir de dados de precipitação. Hatch et al. (2006) quantificaram interações entre águas subterrâneas e águas superficiais para estimativas da recarga, enquanto Von Asmuth et al. (2008) fizeram uma avaliação de como múltiplos estresses (escoamento de base, bombeamentos, vegetação, clima, barragens) influenciam no comportamento dos níveis das águas subterrâneas. Peterson e Western (2014) utilizaram modelos mais complexos de séries temporais para capturar comportamentos não lineares da drenagem do solo e Hocking e Kelly (2016), por sua vez, calcularam o tempo de resposta da recarga em aquíferos livres a partir da precipitação incidente. A análise de séries temporais, associada à análise espacial de dados geográficos, permite acessar as dimensões temporais espacial da variabilidade do fenômeno em estudo, nomeadamente oscilações dos níveis freáticos (Manzione et al., 2012). Assim, o objetivo deste trabalho foi mapear o tempo de resposta das águas subterrâneas. Para tanto, recorreu-se à extração de uma série de dados de monitoramento de estações agro-hidrometeorológico (que fazem medição de nível freáticos, precipitação e evapotranspiração potencial) em uma área representativa do Sistema Aquífero Bauru (SAB) na UGRHI-17. A partir desses dados utilizou-se o modelo Predefined Impulse Response Function in Continuous Time (PIRFICT), obtendo-se uma função impulso-resposta (IR) cujos parâmetros foram interpolados por metodologia geoestatística. Desse modo, espera-se entender os mecanismos de oscilação das águas subterrâneas em aquíferos livres afetados, principalmente, pela sazonalidade do regime pluviométrico e, particularmente, inferir sobre a dinâmica do referido sistema aquífero analisado.
Autor: Rodrigo Lilla Manzione.
