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.

Ecotoxicological assessment of sediments from the Santos and São Vicente estuarine system- Brazil

O sedimento representa um importante depósito de contaminantes e uma fonte de contaminação para a cadeia alimentar aquática. Testes de toxicidade usando anfípodos como organismos-teste são empregados para avaliar sedimentos marinhos e estuarinos, juntamente com análises químicas. O presente trabalho tem como objetivo avaliar a qualidade de sedimentos de seis estações situadas no Sistema Estuarino e Portuário de Santos e São Vicente (São Paulo-Brasil), usando testes de toxicidade aguda com sedimento com anfípodos (Tiburonella viscana) e análises químicas de metais, PCB, e PAH. Outros parâmetros do sedimento foram analisados, como carbono orgânico e granulometria. Foram observados níveis de contaminação mais altos na porção interna do estuário onde se localiza o Porto de Santos e a zona industrial. Os testes de toxicidade mostraram resultados adversos significantes para a maioria das amostras testadas, e os sedimentos da porção interna do estuário apresentaram toxicidade mais alta. As análises de componentes principais indicaram uma relação forte entre contaminação do sedimento e toxicidade. As correlações positivas destes fatores nas amostras estudadas foram usadas para estabelecer os pesos das concentrações químicas que estão associadas com os efeitos adversos. Tais análises permitiram estimar valores limiares de efeito para a contaminação de sedimento através de análises multivariadas, identificando os contaminantes associados com o efeito biológico. Estes valores sugeridos são: Cu, 69.0; Pb, 17.4; Zn, 73.3(mg.kg-1); PAHs, 0.5 (mg.kg-1) e PCBs, 0.1 (µg.kg-1).

A simple approach to integrate the ecotoxicological and chemical data for the establishment of environmental risk levels

O presente trabalho utilizou métodos multivariados e matemáticos para integrar dados químicos e ecotoxicológicos obtidos para o Sistema Estuarino de Santos e para a região próxima à zona de lançamento do emissário submarino de Santos, com a finalidade de estabelecer com maior exatidão os riscos ambientais, e assim identificar áreas prioritárias e orientar programas de controle e políticas públicas. Para ambos os conjuntos de dados, as violações de valores numéricos de qualidade de sedimento tenderam a estar associadas com a ocorrência de toxicidade. Para o estuário, essa tendência foi corroborada pelas correlações entre a toxicidade e as concentrações de HPAs e Cu, enquanto para a região do emissário, pela correlação entre toxicidade e conteúdo de mercúrio no sedimento. Valores normalizados em relação às medias foram calculados para cada amostra, permitindo classificá-las de acordo com a toxicidade e a contaminação. As análises de agrupamento confirmaram os resultados das classificações. Para os dados de sistema estuarino, houve a separação das amostras em três categorias: as estações SSV-2, SSV-3 e SSV-4 encontram-se sob maior risco, seguidas da estação SSV-6. As estações SSV-1 e SSV-5 demonstraram melhores condições. Já em relação ao emissário, as amostras 1 e 2 apresentaram melhores condições, enquanto a estação 5 pareceu apresentar um maior risco, seguida das estações 3 e 4 que tiveram apenas alguns indícios de alteração.