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IV Simpósio Brasileiro de Geomática – SBG2017

II Jornadas Lusófonas - Ciências e Tecnologias de Informação Geográfica - CTIG2017

Presidente Prudente - SP, 24-26 de julho de 2017

p. 288-294

N. Bernardo;F. Watanabe;T. Rodrigyes; A.C. Gomes; C. Andrade; E. Alcântara ISSN 1981-6251

INVESTIGAÇÃO DOS COEFICIENTES DE ABSORÇÃO E SUA

VARIBILIDADE NO SISTEMA DE CASCATA DO RIO TIETÊ

NARIANE BENARDO¹

FERNANDA WATANABE¹

THANAN RODRIGUES¹

ANA CAROLINA GOMES¹

CAROLINE DE ANDRADE¹

ENNER ALCÂNTARA³

¹Universidade Estadual Paulista - Unesp

Faculdade de Ciências e Tecnologia - FCT

Departamento de Cartografia, Presidente Prudente - SP

{nariabernardo, fernandasyw, twalesza, camposgomes.ac, carol.piffer1}@gmail.com

³ Universidade Estadual Paulista - Unesp

Instituto de Ciência e Tecnologia - ICT

Departamento de Engenharia Ambiental, São José dos Campos - SP

[email protected]

RESUMO – O objetivo deste trabalho foi investigar se a variabilidade dos coeficientes de absorção (a(λ))

dos reservatórios em cascata localizados no Rio Tietê apresentam a mesma variabilidade dos parâmetros

da qualidade da água. Amostragens de água foram analisadas em laboratório e resultaram em espectros de

absorção total e de absorção para componente opticamente significativos. Ao todo foram analisadas 100

amostras em quatro reservatórios da cascata (Barra Bonita, Bariri, Ibitinga e Nova Avanhanda), os quais

apresentam diferentes níveis de concentração de clorofila-a e total de sólidos suspensos. Os resultados

demonstraram que os coeficientes de absorção total (at(λ)) e do fitoplâncton (aφ) seguiram o mesmo

padrão - maiores magnitudes para reservatórios à montante e menores magnitudes para reservatórios à

jusante. Entretanto, coeficientes de absorção para material orgânico dissolvido (ag) e de partículas não-

algais (aNAP) não apresentaram o mesmo comportamento, sendo as maiores magnitudes encontradas no

reservatório de Bariri. Investigações mais detalhadas são necessárias para avaliar quais são os fatores que

possam justificar os diferentes comportamentos das curvas de ag e aTR quando comparados ao

comportamento dos coeficientes aφ e at.

Palavras chave: Sensoriamento Remoto, IOPs, Águas interiores, Sistemas aquáticos hipereutróficos.

ABSTRACT – The aim of the present work was to evaluate if the absorption coefficients (a(λ)) change

in the same manner that the water quality parameters for the cascade of reservoirs located in the Tietê

River. Water samples were analyzed in laboratory and retrieved the total absorption spectra and spectra

for each optical significantly compounds (OSC). Overall, we assessed 100 samples in four hydroelectrical

reservoirs (Barra Bonita, Bariri, Ibitinga e Nova Avanhandava), which presented several levels of

chlorophyll and total suspended matter concentrations. The results highlighted that the total absorption

spectra (at) and the phytoplankton absorption spectra (aφ) followed the same pattern - high magnitudes for

the upstream reservoirs and low magnitudes for the downstream reservoirs. However, the coloured

dissolved organic matter absorption spectra (ag) and the non-algae particles absorption spectra (aNAP) did

not showed the same behavior along the spectra, where higher magnitudes of both components were

found in the Bariri reservoir. Deeply investigations are needed to evaluate what are the main reasons of

and ag to demonstrate different behavior than aφ and at along the cascade.

Key words: Remote sensing, IOPs, Inland waters, hypereutrophic aquatic systems

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IV Simpósio Brasileiro de Geomática – SBG2017

II Jornadas Lusófonas - Ciências e Tecnologias de Informação Geográfica - CTIG2017

N. Bernardo;F. Watanabe;T. Rodrigyes; A.C. Gomes; C. Andrade; E. Alcântara ISSN 1981-6251

1 INTRODUÇÃO

O monitoramento da qualidade da água feito por

meio de dados remotos faz uso de modelos empíricos e

modelos analíticos (Odermatt et al., 2012; Watanabe et

al., 2016), os quais são capazes de estimar as propriedades

óticas inerentes da água (POIs) e por meio delas

caracterizar sistemas aquáticos interiores. As estimativas

de POIs (absorção, a(λ) e retroespalhamento, bb(λ))

podem ser utilizadas para a determinação das

concentrações de clorofila-a (Chl-a) e total de sólidos

suspensos (TSS) (Li et al., 2013; Rodrigues et al. 2016).

Sistemas aquáticos interiores são sistemas mais

complexos que oceanos em decorrência das relações

presentes entre os componentes opticamente ativos,

representados por Chl-a, TSS e material orgânico colorido

dissolvido (CDOM). Sistemas de reservatórios em cascata

são conhecidos como sistemas de filtragem, uma vez que

a qualidade da água e as suas propriedades óticas se

modificam da montante à jusante do reservatório

(Barbosa et al, 1999). As variações de parâmetros alteram

a forma e a magnitude dos espectros de reflectância de

sensoriamento remoto, bem como as feições de absorção

presentes nas curvas. Rodrigues et al. (2016) e Alcântara

et al. (2016) mostraram que em dois diferentes

reservatórios localizados no Rio Tietê, os coeficientes de

a(λ) e bb(λ) podem ser modelados conforme a

variabilidade biogeoquímica presente em cada

reservatório. Ao considerar que o primeiro e último

reservatório avaliados tenham diferentes níveis de trofia,

oligotróficos e hipereutrófico, respectivamente, suas POIs

também serão modeladas. Contudo, não foram realizadas

análises dos espectros de absorção ao longo dos

reservatórios em cascata, identificando se há um

decréscimo continuo da montante à jusante dos COAs que

consequentemente alteram da mesma forma os espectros

de absorção.

O presente trabalho teve por objetivo analisar a

variabilidade das feições óticas dos reservatórios em

cascata, baseados nos espectros de absorção de quatro

reservatórios localizados no Rio Tietê, e identificar se há

um padrão nas feições de absorção que segue o

decaimento previsto pelo efeito cascata decorrente do

processo de filtração ao longo das barragens (Barbosa et

al., 1999).

2 MATERIAL E MÉTODOS

2.1 Área de estudo

A cascata de reservatório contem, da jusante à

montante, seis reservatórios hidrelétricos – Barra Bonita

(BB), Bariri (BAR), Ibitinga (IBI), Promissão, Nova

Avanhandava (NAV) e Três Irmãos (Figura 1) com uma

potência de 1831900 kW em um total de 1906224 kW,

também produzidos por outras pequenas centrais

hidrelétricas (ANEEL, 2017). Exceto NAV, o qual é um

reservatório fio d’água, BB, BAR e IBI são reservatórios

de armazenamento. Campanhas de campo realizadas em

BB, BAR, IBI e NAV, estão descritas na Tabela 1. BB , é

o primeiro reservatório do sistema em cascata, localizado

perto da cidade de São Paulo capital, a qual pode ser

considerada como uma fonte de poluição significativa

devido às descargas de resíduos nos tributários do Rio

Tietê. Muitos estudos demonstram elevados níveis de

concentração de TSS e outros poluentes no Rio Piracicaba

e à montante do Rio Tietê, sendo que estes níveis se

reduzem significativamente à jusante do mesmo sistema

aquático (Rodgher et al., 2005; Bernardo et al., 2016;

Rodrigues et al., 2016).

Figura 1 – Reservatórios em cascata ao longo do Rio

Tietê (b), com a localização no Brasil (a). Destaque para o

estado de São Paulo.

Com o objetivo de realizar medidas da qualidade

da água e coletar dados remotos, campanhas de campo

foram realizadas ao longo de quatro reservatórios em

cascata (Tabela 1, n = 100). Em cada ponto amostral,

amostras de água foram coletadas próximas à superfície

(profundidade = 0.3 m) e armazenadas em baixas

temperaturas para evitar a degradação bioquímica até a

realização das análises laboratoriais (medidas dos

espectros de absorção).

Figura 2 – Pontos amostrais de cada reservatório.

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Tabela 1 – Descrição dos trabalhos de campo realizados

nos reservatórios ao longo da cascata e respectivos index

utilizados ao longo do paper. n é o número de amostras.

ID Reservatório n Data de coleta

BB Barra Bonita 20 13 - 16 Outubro, 2014

BAR Bariri 30 15 - 18 Agosto, 2016

IBI Ibitinga 30 19 - 23 Julho, 2016

NAV Nova

Avanhandava

20 28 Abril -02 Maio, 2014

2.2 Dados da qualidade da água

Temperatura da superfície da água, turbidez,

profundidade de Disco de Secchi e profundidade do leito

do rio foram coletadas in situ em triplicata, por meio de

equipamentos específicos para cada parâmetro analisado.

As coletas de água foram utilizadas para estabelecer as

concentrações de TSS e Chl-a em laboratório por meio do

protocolo APHA (1998) e de Golterman (1978),

respectivamente. Além disso, frações de material

inorgânico e orgânico (composição do TSS) foram

também estabelecidas para identificar qual o tipo de

componente é predominante em cada reservatório.

2.3 Coleta de dados de absorção

Para analisar a composição ótica da cascata em

termos de POIs, somente o espectro de absorção foi

avaliado neste trabalho. O espectro de absorção total at(λ)

resultado da contribuição do espectro de cada COA, pode

ser numericamente descrito pela Eq. (1).

(1)

Onde at(λ) é o espectro de absorção total, aϕ (λ) é o

espectro de absorção do fitoplâncton (Eq. 2), (λ) é o

espectro de absorção das partículas não-algais (NAP, Eq.

3), ag(λ) é o espectro de absorção de CDOM (Eq. 4), e aw

(λ) é o espectro de absorção da água pura (Smith e Baker

et al., 1981).

= (2)

= (3)

= (4)

Onde Sg é o coeficiente de decaimento da função

exponencial que descreve o CDOM, λ0 é o comprimento

de onda de referência, comumente adotado como 440 nm

para ag e (λ), OD é a densidade ótica e l é o

comprimento do caminho ótico, em metros. O espectro de

ag foi obtido pelo método exposto por Bricaud et al

(1981) e o ajustamento de uma função exponencial no

intervalo de 400 a 700 nm foi também realizada para a

obtenção dos valores de Sg (Babin et al., 2003). O

espectro de absorção do particulado (ap), resultado do

método descrito por Tassan e Ferrari (1995 e 1998), foi

utilizado para cálculo de (λ) e aϕ(λ). Para minimizar

a presença de erros sistemáticos devido à adoção de

diferentes metodologias, todos os espectros de absorção

foram estabelecidos conforme os mesmos protocolos, ou

seja, ao mesma metodologia foi utilizada para obtenção

dos espectros de cada COAs em todas as análises de

laboratório.

A forma e magnitude dos espectros de absorção

são relacionados com o comprimento de onda, além de

serem afetados de forma direta pela composição da água.

O espectro de aϕ (λ) pode se modificar conforme a

presença de pigmentos acessórios e a quantidade de Chl-

a, bem como o efeito de empacotamento (Watanabe et al.,

2016); o espectro de e ag apresentam em sua maioria

uma função exponencial, onde há o decaimento de sua

magnitude dos menores para os maiores comprimentos de

onda ao longo do espetro do visível (Babin et al., 2003).

O espectro de aw (λ) se encontra bem estabelecido para os

sistemas aquáticos em geral (Smith e Baker, 1981; Lee et

al., 2015).

2.4 Correlação espacial dos dados

Ao considerar que os reservatórios se encontram

em cascata e que os processos hidrodinâmicos são

responsáveis pela variabilidade do comportamento ótico

de absorção, foi realizada uma análise espacial dos dados

de absorção. O método utilizado para avaliação da

correlação espacial foi o método de krigeagem, o qual

estabelece a correlação espacial entre dados amostrais por

meio da distância e da direção entre pares de amostras.

Além disso, a dependência espacial modelada

matematicamente por meio modelos não lineares, permite

realizar a predição de valores em regiões não amostradas

em dada superfície geográfica. Foram diferentes modelos

teóricos - exponencial, esférico, gaussiano e circular,

sendo que o melhor modelo foi estabelecido com base no

menor erro quadrático resultante da validação cruzada dos

dados utilizados na krigeagem.

Por se tratar de uma grandeza espectral, os

coeficientes de absorção foram avaliados conforme o

correlograma para estabelecer o melhor comprimento de

onda a ser representado via krigeagem. Foram realizadas

as seguintes análises de correlação: ap versus TSS; aNAP

versus Tripton (fração inorgânica do TSS); aφ versus OSS

(fração orgânica do TSS). Para análise espacial do

CDOM, foi utilizado ag(440), por ser o comprimento de

onda adotado como referência.

3 RESULTADOS

3.1 Parâmetros da qualidade da água

A variabilidade dos parâmetros da qualidade da

água medidos in situ se encontram na Figura 2, e as

estatísticas descritivas estão resumidas na Tabela 2.

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Figura 2 - Boxplot dos parâmetros da qualidade da água

para os reservatórios avaliados: (a) Concentração de TSS,

em mg.L-1; (b) Concentração de Chl-a, em mg.m-3; (c)

Turbidez, em NTU; (d) Temperatura da água, em °C; (e)

Profundidade, em metros; (f) Profundidade do Disco de

Secchi, em metros.

As elevadas concentrações de TSS seguem o

mesmo padrão dos elevados níveis de concentrações de

Chl-a à montante (BB). O decréscimo da turbidez da

montante à jusante (de BB à NAV), seguem à mesma

tendência de TSS e Chl-a. A profundidade do disco de

Secchi é menor para os reservatórios com maiores níveis

de turbidez. Embora haja a conexão entre os reservatórios,

os parâmetros de temperatura e profundidade não

apresentaram nenhum padrão, indicando que cada

reservatório tem suas próprias características físicas.

Tabela 2 – Estatísticas descritivas dos parâmetros da

qualidade da água em BB, BAR, IBI, NAV. Onde Min,

Max, e CV representam Mínimo, Máximo, e Coeficiente

de variação (in %). ISS e OSS representam as frações

Inorgânica e Orgânica do TSS respectivamente.

Reservatórios

BB BAR IBI NAV

TSS

(mg,L-1)

Min

Max

Média

CV

10,8

44,0

22,0

30,0

3,6

40,3

8,3

54,8

1,0

8,1

2,6

39,2

0,1

2,6

1,0

61,7

ISS

(mg,L-1)

Min

Max

Média

CV

0,6

3,8

2,6

37,3

0,9

4,0

2,3

21,4

0,3

2,6

0,8

35,3

0,1

2,2

0,7

76,7

OSS

(mg,L-1)

Min

Max

Média

CV

10,2

30,4

18,2

26,2

1,4

36,3

5,9

75,1

0,5

6,0

1,8

49,6

0,2

0,9

0,5

40,8

Chl-a

(mg,m-3)

Min

Max

Média

CV

263,2

797,8

428,7

36,0

25,7

709,9

119,8

80,5

1,4

119,0

21,8

86,0

2,5

12,6

6,2

40,0

Turbidez

(NTU)

Min

Max

11,6

33,2

7,8

80,9

2,8

8,9

1,0

2,5

Média

CV

18,6

28,3

16,6

45,8

4,3

17,9

1,7

25,4

Temperatura

(ºC)

Min

Max

Média

CV

24,5

32,1

28,1

7,8

21,1

39,4

24,3

15,4

21,2

30,1

23,7

9,5

25,1

26,3

26,0

1,1

Profundidade

(m)

Min

Max

Média

CV

8,0

18,5

13,0

21,0

5,6

19,6

11,4

31,9

9,5

21,6

14,9

25,5

5,3

30,0

18,0

46,2

Profundidade

do Disco de

Secchi

(m)

Min

Max

Média

CV

0,4

0,8

0,6

20,0

0,5

1,6

1,2

20,0

1,6

3,2

2,2

10,9

2,3

4,8

3,2

20,0

Os maiores valores de TSS, Chl-a e turbidez foram

encontrados nos reservatórios de BB e BAR, enquanto

que os menores valores de TSS e turbidez foram

encontrados em NAV, e Chl-a (média) foi menor para os

reservatórios de IBI (21,8 mg.m-3) e NAV (6,2 mg.m-3). A

profundidade diminui da montante à jusante. A

temperatura pode ser considerada aproximadamente

constante para todos os reservatórios, exceto em BAR,

onde foi encontrado o maior coeficiente de variação (CV

= 15%). Muita variabilidade nos parâmetros de TSS, ISS

e profundidade foram encontrados em NAV (61,7%, 77%,

e 46%, respectivamente). As concentrações de Chl-a, e

consequentemente OSS, variaram muito em BAR e IBI. O

reservatório de BAR também apresentou a maior

variabilidade dos valores de turbidez entre os

reservatórios avaliados (CV = 46%).

3.2 Espectros de absorção

As curvas médias de at, aφ, aNAP e ag se encontram

na Figura 3. A curva do coeficiente de at e resultado da

soma dos espectros de absorção de cada COAs, acrescido

da absorção da água pura (Smith e Baker, 1981, Eq.1).

Para avaliar o comportamento do espectro de absorção e

analisar se há ou não um padrão ao longo da cascata de

reservatórios do Rio Tietê, os espectros médios de cada

COA foram plotados para cada reservatório.

.

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N. Bernardo;F. Watanabe;T. Rodrigyes; A.C. Gomes; C. Andrade; E. Alcântara ISSN 1981-6251

Figura 3. Espectros de absorção média de BB, BAR, IBI e

NAV. (a) Espectro de absorção total; (b) Espectro de

absorção de fitoplâncton; (c) Espectro de absorção de

partículas não-algais;(d) Espectro de absorção do CDOM.

As maiores magnitudes para at e aφ podem ser

observadas em BB, seguidos dos espectros de BAR, e

IBI, enquanto que as menores magnitudes foram

observadas em NAV. Ao avaliar as magnitudes de aNAP

os maiores valores foram encontrados em BAR, em

sequência, o reservatório de BB. As maiores magnitudes

do espectro de ag foram observadas em BAR, seguidos de

IBI e BB.

Baseado nas características da absorção do

fitoplânctons, o espectro de aφ em BB demonstra uma

elevada variabilidade de suas feições espectrais, bem

como a maior magnitude, a qual varia em mais de três

ordem de magnitude quando comparada às outras curvas

medias dos reservatórios avaliados. Os espectros de aNAP

e ag (Figura 3 – c e d) apresentam as formas exponenciais

esperadas (Matthew e Bernard, 2013). As curvas de aNAP

para BB e BAR demonstram a maior variabilidade

quando comparadas às curvas de IBI e NAV, onde há

uma feição espectral próxima à 460 nm. Os valores

encontrados no espectro de ag também apresentam

elevada variabilidade em termos de magnitude (BAR >

IBI > BB > NAV), bem como no decaimento exponencial

(Sg, Tabela 3),

Tabela 3. Decaimento exponencial do CDOM para

cada reservatório – BB, BAR, IBI, e NAV. representa

o valor médio do decaimento calculado com todas as

amostras e CV representa o coeficiente de variação.

Mínimo Máximo

CV(%)

BB 0,01159 0,02640 0,01580 17,89

BAR 0,01065 0,01563 0,01288 9,28

IBI 0,00605 0,01316 0,00918 23,83

NAV 0,01446 0,01662 0,01529 4,38

As curvas de at mostram visivelmente à influência

das feições de absorção de fitoplânctons, principalmente

nos intervalos espectrais entre 430-470 nm e em

comprimentos de onda acima de 650 nm. Em menores

comprimentos de onda, especificamente abaixo de 440

nm, o comportamento do espectro se afeta em decorrência

das absorções de ag e .

3.3 Superfícies de absorção

Análises do correlograma demonstrou que o

comprimento de onda de maior correspondência com as

concentrações de TSS, ISS e OSS foi 678 nm. A partir

dos coeficientes de aNAP, aφ e ap em 678 nm para cada

uma das 100 amostras foram ajustadas superfícies de

absorção, desde o reservatório de BB até NAV. Os

resultados, dispostos na Figura 4 mostram o decaimento

dos valores de aφ do reservatório de BB ao Reservatório

de NAV, entretanto em algumas regiões nos reservatórios

de BAR e IBI esses valores aumentam.

Figura 4. Distribuição espacial via krigeagem para (a)

aφ(678), (b) aNAP(678), (c) ag(678), (d) OSS, (e) ISS e

(f)TSS.

4 DISCUSSÃO

Ao considerar as concentrações de TSS e sua

respectiva composição, ISS e OSS, todos os reservatórios

apresentaram elevada contribuição da fração orgânica

sobre as concentrações de TSS, exceto NAV onde ISS e

OSS são igualmente representativos. Ao observar a Figura

4 (d) e (e) é possível observar que os mínimos valores de

OSS podem ser encontrados em NAV, sendo que baixos

valores de ISS também são encontrados em NAV. Além

disso, como esperado, a profundidade do disco de Secchi

diminui da montante à jusante, sendo este mesmo

comportamento reafirmado pelo aumento da turbidez. O

maior valor de turbidez foi encontrado em BAR, o qual

coincide com os maiores valores das concentrações de

TSS e Chl-a (resultados não explícitos nesse trabalho). É

possível notar um pequeno decréscimo das concentrações

de BB para BAR, sendo que essas diferenças se tornam

mais expressivas entre BAR e IBI e entre IBI e NAV. O

mesmo ocorre para as concentrações de Chl-a ao longo

dos reservatórios.

Os espectros médios de aφ (Figura 3-b) mostraram

uma ampla variabilidade em termos de magnitude e forma

das curvas entre os reservatórios. As diferenças

observadas podem ser um indicativo da presença de

diferentes comunidades fitoplanctonicas e da

variabilidade de pigmentos acessórios presentes em

diferentes espécies (Babin et al., 2003; Matthews e

Bernard, 2013). É possível também observar essa

variabilidade para aφ(678) nos reservatórios de BAR e

IBI quando o curso d’água se torna mais sinuoso (Figura

4 – a).

A magnitude do espectro de aφ é maior no

reservatório de BB e decai até o reservatório de NAV. Ao

levar em consideração os efeitos da concentração de Chl-

a e pigmentos de feofitina, elevadas feições de absorção

podem ser identificadas em 675 nm nas curvas de BB e

BAR (SATHYENDRANATH et al., 1987). Em

comparação, a mesma feição espectral em 675 nm é

menos expressiva no espectro de IBI e quase desaparece

no espectro do reservatório de NAV. BB e BAR

apresentam elevados níveis de absorção próximo à 620

nm, o que pode ser causado pela presença de ficocianina

(Watanabe et al., 2016).

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O decaimento da forma de ag pode ser descrito

matematicamente por Sg, obtido do ajuste exponencial. Os

valores obtidos de Sg trazem informação sobre a

composição do CDOM, ou seja, qual a sua composição e

quais as possíveis fontes de CDOM. Com relação às

estatísticas de Sg (Tabela 3), menores valores de Sg

implicam em maior peso molecular e poucas alterações

das moléculas de CDOM, enquanto que elevados valores

de Sg podem ser um indicativo de baixo peso molecular e

degradação de CDOM (Twardowski et al., 2004). Baixos

valores de Sg foram encontrados em BAR e IBI, enquanto

que maiores magnitudes foram encontradas em BB e

NAV. Os resultados com relação à forma do espectro de

ag e de Sg não apresentaram um padrão ao longo dos

reservatórios em cascata. Adicionalmente, há uma elevada

variação da magnitude do espectro de ag – o reservatório

de IBI apresenta maiores valores (aproximadamente sete

ordens de magnitude) que os resultados de NAV, como

também pode ser observado pela espacialização via

krigegagem na Figura 4 (c), onde os valores de ag (412)

são maiores para BAR e IBI quando comparados aos

valores de NAV.

Ao analisar a forma da curva espectral de at (Figura

3 –a), é possível mencionar sobre a presença de partículas

orgânicas e inorgânicas nessa fração das partículas não-

algais (BABIN et al., 2003). Com relação as curvas de as

curvas de aNAP, há a predominância da composição

orgânica nas concentrações de TSS em BB e BAR, mas a

fração inorgânica nesses reservatórios indicaram a

presença de óxidos de ferro, resultado da feição entre 450

e 550 nm.

Por meio das curvas de at, o decaimento da

magnitude das curvas da montante à jusante é

representada em quase todo o espectro. Embora as curvas

de aNAP e ag não apresentaram o mesmo comportamento

espectral, a curva de aφ apresentou o mesmo padrão da

curva de at, sendo que aφ pode ser considerado como o

COA que tem maior efeito sobre o espectro de at ao

longo de todo o espectro.

5 CONCLUSÕES

Os resultados desse trabalho demonstraram que a

redução dos COAs ao longo da cascata, representados

pelas concentrações de Chl-a e TSS, afetam igualmente o

espectro de aφ. As curvas de aNAP e ag não resultaram o

mesmo comportamento; os valores de ag foram similares

entre BB e NAV, e entre IBI e BAR. O espectro médio de

aNAP representou as diferentes frações orgânicas e

inorgânicas presentes no TSS, considerando que os

maiores magnitudes de absorção foram encontradas em

BAR, seguidos por BB, IBI e NAV. Os resultados são

uma análise preliminar de um conjunto de dados da

análise dos espectros de absorção. Considerando que

protocolos padrão foram seguido, é possível destacar que

eventuais erros sistemáticos foram reduzidos e não

afetaram os experimentos realizados. Contudo, outras

análises devem ser realizadas para a compreensão dos

fatores que alteraram o comportamento das curvas de

aNAP e ag , as quais não seguiram os padrões de aφ e at ao

longo dos reservatórios em cascata.

AGRADECIMENTOS

Os autores agradecem à Fundação de Pesquisa de

São Paulo - FAPESP (Projetos 2012/19821-1 e

2015/21586-9) e ao Conselho Nacional de

Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq

(Projetos 400881/2013-6 e 472131/2012-5) pelo suporte

financeiro. Os autores também agradecem ao Dr.

Edivaldo Velini pelas análises realizadas no laboratório.

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