ABSTRACT
Análise Fatorial/Análise da Componente Principal (AF/ACP) foram empregadas com o objetivo de identificar os fatores determinantes (naturais e antrópicos) da qualidade das águas superficiais na bacia do Alto Acaraú, Ceará. Realizaram-se coletas trimestrais, no período de fev/2003 a mar/2004, em seis pontos localizados nas áreas de influência urbana e de drenagem de perímetros irrigados. Foram analisados os parâmetros pH, temperatura, cor, turbidez, nitrato, amônia total, amônia livre, amônia ionizada, sódio, cloretos, potássio, sulfato, dureza, cálcio, magnésio, alcalinidade total, alcalinidade do bicarbonato, condutividade elétrica, sólidos suspensos, oxigênio dissolvido, demanda bioquímica de oxigênio, fósforo total, ortofosfato solúvel, clorofila "A", coliformes totais e coliformes termotolerantes. Através das técnicas de estatística multivariada, AF/ACP, foram selecionadas as variáveis que explicavam o maior percentual da variância total dos dados. Três componentes são responsáveis pela estrutura da qualidade das águas explicando 88 por cento da variância total. O modelo mostrou que o primeiro fator (39,81 por cento da variância) expressou-se como um componente mineral. O segundo, explicando 29,22 por cento da variância, apresentou-se como um componente de nutrientes. No terceiro fator (19,16 por cento da variância), identificou-se como um componente de escoamento superficial das áreas agrícolas e clima. A rotação dos fatores, os parâmetros indicadores da qualidade das águas estão, principalmente, relacionados com a solubilidade dos sais (natural), com nutrientes e transporte de sedimentos (ação antrópica).
Factor analysis/Principal Component Analysis (FA/PCA) were applied to the data set on water quality in upper Acaraú River basin (Brazil) to study the effects caused by human activities on water. Variables were measured at six key sampling sites (villages and agricultural areas) in four campaigns from February/2003 to March/2004. The samples were analyzed for pH, temperature, color, electrical conductivity, turbidity, nitrate, ammonia, sodium, chloride, potassium, sulfate, total hardness, calcium, magnesium, total alkalinity, alkalinity bicarbonate, total suspended solids, dissolved oxygen (DO), 5-days biochemical oxygen demand (BOD5), total phosphate, orthophosphate, chlorophyll-a, and feacal coliform. Multivariate statistical techniques, (FA/PCA), allowed the identification of variables that explain the major percent of total variance. Three components were identified as responsible for the data structure, explaining 88 percent of the total variance of the data set. Model showed that the first factor (39.81 percent of variance) assigned as mineralization factor. The second one (29.22 percent of variance) represented as nutrients group. The third factor (19.16 percent variance) assigned as a combination of agricultural area runoff and weathering. Varimax rotation showed that the mainly water quality parameters were related to mineralization (natural process) and non-point pollution (anthropogenic activities).