Study of testacean assemblages (Protozoa: Rhizopoda) in touristic waterfall regions of Chapada dos Guimarães National Park, Mato Grosso State, Brazil / Estudo das assembléias de Testáceas (Protozoa ­ Rhizopoda) em regiões encachoeiradas turísticas do Parque Nacional Chapada dos Guimarães, Estado do Mato Grosso, Brasil

An evaluation was made of the effect of temporal variations on an assembly of Testaceae in several water bodies located in Chapada dos Guimarães National Park. A sampling point was selected at each study site, where 4 samplings were collected per season, considering the climatic conditions of the dry and rainy periods. The findings revealed 80 infrageneric taxa, 05 families and 12 genera. Pearson's correlation between the second axis of the DCA and the first axis of the PCA was significant, even after applying Bonferroni's correction for multiple significance tests (r = 0.683; p = 0.014). Thus, the temporal variation of the limnological data, which showed higher values of turbidity, total solids, color and temperature for the rainy period and higher concentrations of nitrogen and phosphorus during the dry season, was significantly correlated with the biotic data. The second axis of the PCA indicated that the variables remained unchanged during the seasonal periods under study.

O presente trabalho objetivou avaliar os efeitos da variação temporal sobre assembleia de Testáceas de alguns corpos d'água localizados no Parque Nacional da Chapada dos Guimarães. Elegeu-se, em cada estação de estudo, um ponto amostral e realizaram-se quatro amostragens/estação, considerando-se as condições climáticas do período de estiagem e chuvoso. Os resultados obtidos evidenciaram 80 táxons infragenéricos, cinco famílias e 12 gêneros. A correlação de Pearson entre o segundo eixo da DCA e o primeiro eixo da PCA foi significativa, mesmo após a correção de Bonferroni para múltiplos testes de significância (r = 0,683; p = 0,014). Deste modo, a variação temporal dos dados limnológicos, que evidenciou maiores valores de turbidez, sólidos totais, cor e temperatura para o período chuvoso, e maiores concentrações de nitrogênio e fósforo na estiagem, correlacionou-se significativamente com os dados bióticos. O segundo eixo da PCA evidenciou que as variáveis não variaram durante os períodos sazonais estudados.

GIS applications for mapping and spatial modeling of urban-use water quality: a case study in District of Cuiabá, Mato Grosso, Brazil / Aplicações de SIG para mapeamento e modelagem espacial da qualidade de água para uso urbano: estudo de caso num distrito de Cuiabá, Mato Grosso, Brasil

Foi realizado um estudo transversal incluindo técnicas da análise espacial para avaliar problemas de qualidade de água de consumo e riscos de doenças entéricas em um bairro da classe média baixa na cidade de Cuiabá, capital de Mato Grosso, Brasil. Os trabalhos de campo indicam altos índices de contaminação nos domicílios e, particularmente, nas escolas públicas e particulares. Modelos de regressão logística, desenvolvidos para as variáveis turbidez, Escherichia coli, coliformes totais e parasitas intestinais não puderam ser relacionados a fatores singulares que explicassem riscos de comprometimento da água de consumo e de infecção com parasitas em crianças. Os problemas detectados, entretanto, podem ser ligados às condições precárias da infra-estrutura pública de abastecimento e das instalações sanitárias e sua manutenção nos domicílios. Técnicas de geoprocessamento foram aplicadas com sucesso para a elaboração de planos de informação espaciais, utilizados na geração dos modelos de regressão logística e no mapeamento de risco com base nos coeficientes da regressão logística.

A cross-sectional study utilizing spatial analysis techniques was conducted to study water quality problems and risk of waterborne enteric diseases in a lower-middle-class urban district of Cuiabá, the capital of Mato Grosso State, Brazil. Field surveys indicate high rates of supply water contamination in domiciles and, conspicuously, in public and private schools. Logistic regression models developed for the variables turbidity, Escherichia coli, total coliforms, and intestinal parasite infection did not identify singular explanatory factors for the supply water conditions and elevated incidences of enteric diseases among children. The contamination problems were found to be the result of precarious conditions involving both public infrastructure and in-building sanitary installations and their maintenance. GIS methods were successfully applied to create spatial datasets for logistic regression model building and to construct risk maps using regression coefficients.