Técnicas de reconhecimento de padrões para a avaliação de corpos hídricos afetados por rejeitos do rompimento da Barragem de Fundão.

Abstract

O presente estudo teve como principal objetivo realizar o monitoramento da qualidade da água, ao longo de um ciclo hidrológico, da bacia hidrográfica do rio Gualaxo do Norte, inserida no Quadrilátero Ferrífero, onde ocorrem intensas atividades relacionadas à extração mineral. No final do ano de 2015 ocorreu o rompimento da barragem de Fundão da mineradora Samarco S.A., liberando no rio Gualaxo do Norte uma enxurrada de lama, que avançou até o rio Doce, atingindo após alguns dias o oceano atlântico. Nesse contexto essa pesquisa contou com a amostragem em 27 pontos, distribuídos ao longo da bacia, abrangendo áreas afetadas pelo rejeito advindo da barragem e áreas não afetadas; foram monitoradas varáveis químicas, físicas e microbiológicas de qualidade da água, no período de julho de 2016 a junho de 2017. Aos dados obtidos foram aplicadas técnicas de análise multivariada com o intuito de obter as informações mais latentes, uma vez que as matrizes geradas acabam se tornando extensas e complexas para o entendimento univariado. Optou-se por realizar o reconhecimento de padrões não-supervisionado utilizando para tal as técnicas da análise das componentes principais e a rede neural de Kohonen, e o reconhecimento de padrões supervisionado, por meio do uso da análise discriminante. O primeiro método atuou no sentido de explicitar os principais agrupamentos existentes entre as amostras e quais foram os parâmetros responsáveis por tal comportamento; nesse contexto destacam-se os grupos formados pelos pontos amostrados no rio principal afetado pelo rompimento da barragem de Fundão e não afetado. Embasado nos padrões apontados na análise exploratória aplicou-se o reconhecimento de padrão supervisionado que objetivou desenvolver modelos que fossem capazes de predizer as classes pré-definidas, baseado no desenvolvimento de funções discriminantes, formadas a partir das variáveis responsáveis pela distinção das classes. Sendo assim, foram construídos três modelos de classificação e aquele que melhor descreveu os impactos ocorridos na região, em função do rompimento da barragem, alcançou a predição de três classes, isto é, rio principal não afetado, rio principal afetado e tributários, tendo como variáveis discriminatórias cloreto, condutividade, turbidez e alcalinidade, produzindo um modelo com índice de classificações corretas de 91,67%.