Eutrophization process in a system used for rearing the nile tilapia (Oreochromis niloticus), São Paulo State, Brazil

Dos vários aspectos inerentes à aquicultura, a eutrofização devido ao manejo alimentar tem efeitos diretos no viveiro e no sistema aquático no qual ele está inserido. Neste contexto, o presente estudo objetivou analisar a qualidade da água do sistema aquático de um viveiro. em uma criação de tilápia do Nilo (Oreochromis niloticus), foram realizadas coletas de água em seis pontos do sistema aquático, durante um ciclo de engorda (seis meses), compreendendo a água de abastecimento, o viveiro, o efluente e sua mistura com as águas do sistema. Das variáveis ambientais analisadas nas amostras, a aplicação de uma análise de componentes principais revelou que as concentrações de clorofila-a, nitrogênio e fósforo total e o teor de matéria orgânica foram responsáveis pelas variações observadas no sistema durante o cultivo. Variações extrínsecas ao viveiro de cultivo deixaram evidente que o manejo deve ser aplicado a todo o sistema aquático, minimizando efeitos ambientais negativos.

Stochastic simulation of time-series models combined with geostatistics to predict water-table scenarios in a Guarani Aquifer System outcrop area, Brazil

Stochastic methods based on time-series modeling combined with geostatistics can be useful tools to describe the variability of water-table levels in time and space and to account for uncertainty. Monitoring water-level networks can give information about the dynamic of the aquifer domain in both dimensions. Time-series modeling is an elegant way to treat monitoring data without the complexity of physical mechanistic models. Time-series model predictions can be interpolated spatially, with the spatial differences in water-table dynamics determined by the spatial variation in the system properties and the temporal variation driven by the dynamics of the inputs into the system. An integration of stochastic methods is presented, based on time-series modeling and geostatistics as a framework to predict water levels for decision making in groundwater management and land-use planning. The methodology is applied in a case study in a Guarani Aquifer System (GAS) outcrop area located in the southeastern part of Brazil. Communication of results in a clear and understandable form, via simulated scenarios, is discussed as an alternative, when translating scientific knowledge into applications of stochastic hydrogeology in large aquifers with limited monitoring network coverage like the GAS.