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1.
Eng. sanit. ambient ; 21(1): 139-150, jan.-mar. 2016. tab, graf
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-779853

ABSTRACT

RESUMO Este estudo avaliou o potencial poluidor da bacia de contribuição do reservatório de Funil (BCRF), localizado na bacia hidrográfica do rio Paraíba do Sul, considerando a geração da carga de nutrientes, nitrogênio (N) e fósforo (P), por fontes pontuais e difusas, a partir de uma modelagem distribuída utilizando Sistema de Informação Geográfica (SIG). As cargas e concentrações médias anuais desses nutrientes foram geradas a partir do acoplamento de equações empíricas, em SIG, considerando informações espaciais de uso e cobertura do solo, população residente na bacia e vazão média anual de longo período, obtida por equações do tipo chuva vazão. Os resultados indicaram que 80% da carga total de nitrogênio foram provenientes de fontes pontuais e 20% de fontes difusas, enquanto que, da carga total de fósforo, 89,1% foram originadas de fontes pontuais e 10,9% de fontes difusas. As concentrações de nutrientes estimadas pelo modelo empírico apresentaram bons ajustes em relação aos valores observados de fósforo e de nitrogênio no rio Paraíba do Sul, com R²=0,96 (p<0,01) e R²=0,70 (p<0,01), respectivamente. Dessa forma, o modelo foi capaz de detectar, de forma significativa, a tendência das variações nas concentrações de nutrientes ao longo de diferentes trechos da BCRF.


ABSTRACT This study evaluated the potential polluter of the Funil Reservoir Contribution Basin (BCRF), located in the Paraíba do Sul River basin, considering the generation of nutrient loading, nitrogen (N) and phosphorus (P), due to point and diffuse sources from a distributed modeling using Geographic Information System (GIS). Loads and annual average concentrations of these nutrients were generated from the coupling of empirical equations, in GIS, considering spatial information such as land use/cover, population living in the basin and long period average annual flow obtained by equations of rainfall runoff. The results indicated that 80% of the total load of nitrogen was generated from point sources and 20% from diffuse sources, while 89.1% were originated from point sources and 10.9% from diffuse sources for the corresponding total load of phosphorus. The model estimated adequately the concentration when compared to the ​​observed values and it was able to detect the trend of changes in nutrient concentrations along different sections of the BCRF highlighting significant correlations between the observed and simulated concentrations of phosphorus and nitrogen with R²=0.96 (p<0.01) and R²=0.70 (p<0.01), respectively.

2.
Acta amaz ; 36(3): 331-334, jul.-set. 2006. ilus
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-441185

ABSTRACT

O presente trabalho demonstra a aplicabilidade de imagens de sensoriamento remoto e de métodos de processamento de imagens digitais para definição de locais adequados à instalação de sistemas telemétricos de monitoramento de variáveis ambientais em sistemas aquáticos, localizados em regiões de difícil acesso. A técnica consiste essencialmente da aplicação de operações Booleanas entre mapas da pluma do Rio Amazonas e de zonas inundadas do Lago de Curuai em diferentes etapas do ciclo hidrológico. A localização exata para o sistema de monitoramento telemétrico será vital para o desenvolvimento de modelos de troca de gases traço entre a planície de inundação Amazônica e a atmosfera.


The present work illustrates the application of remote sensing and image processing methods to define appropriate sites for installing buoy moored telemetric systems at the surface of Amazon floodplain lakes for long-term limnologic-micrometeorologic monitoring. The technique consists essentially of Boolean operations over Amazon plume maps and historic inundation of the Curuai Lake at distinct stages of the hydrologic cycle. The precise location for the long-term monitoring is vital to the development of models concerning air-water trace gas exchange in the Amazon floodplains.


Subject(s)
Hydrology , Time Series Studies , Spatial Processing
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