Monitoramento estatístico da qualidade da água de sistemas de distribuição

Abstract

Este trabalho destaca a acentuada importância da realização de estudos estatísticos no gerenciamento dos dados de qualidade da água. O objetivo deste trabalho é detectar variações na qualidade da água possibilitando constatar problemas no sistema de distribuição de água com a finalidade de identificar a necessidade de controle e manutenção preventiva. Com este propósito, este propõe o uso de aplicações estatísticas não paramétricas para investigar problemas ambientais. Especificamente adotou-se o teste não paramétrico e não pareado de Mann-Whitney para comparar parâmetros da qualidade da água tais como pH, cloro residual livre, cor e turbidez. Esta metodologia é aplicada no sistema de abastecimento da cidade de Campo Grande. Os pontos de amostragens são locados nas saídas das estações de tratamento de água e em pontos distribuídos no sistema. Resultados de análises de tendências que consideram variações sazonais, extremos locais e adequabilidade aos padrões legais sugerem uma performance de gerenciamento dos dados de qualidade da água, possibilitando um planejamento a médio e longo prazo.

The present work has detached the importance of application of statistical techniques for management water quality data. The goal of this work is to detect water quality variations and thus to relate water distribution systems problems in order to identify the need of preventive maintenance. For this purpose, it proposes to use non-parametric statistical approaches to investigate environmental problems. Specifically, it has been adopted nonparametric and non-paired tests of Mann-Whitney to compare water quality parameters such as pH, free chlorine residual, color and turbidity. Such methodology is applied to supply system of Campo Grande municipality. The sampling points are located at water treatment plant output and points distributed in the system. Results of tendency analyses that consider seasonal variations, local extremes and legal requirements suggest to improve the data management of water quality in order to elaborate long and medium term planning.