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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
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
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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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.
REFERENCIAS
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