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LUIZ CARLOS COTOVICZ JUNIOR
Aplicação de Modelos (ASSETS e TRIX) para Avaliação do
Estado Trófico e Cenário Futuro da Eutrofização do Complexo
Estuarino-Lagunar Mundaú-Manguaba, (AL)
Dissertação apresentada ao Curso de Pós-
Graduação em Geociências da
Universidade Federal Fluminense, como
requisito parcial para obtenção do Grau
de Mestre. Área de Concentração:
Geoquímica Ambiental.
Orientador: Prof. Dr. BASTIAAN ADRIAAN KNOPPERS
Co-Orientadora: Dra. NILVA BRANDINI
Niterói
2012
C845 Cotovicz Junior, Luiz Carlos.
Aplicação de modelos (ASSETS e TRIX) para avaliação do estado trófico e cenário futuro da eutrofização do complexo estuarino-lagunar Mundaú-Manguaba, (AL) / Luiz Carlos Cotovicz Junior. – Niterói : UFF. Programa de Geoquímica, 2012.
122 f. : il. ; 30 cm.
Dissertação (Mestrado em Geociências - Geoquímica Ambiental). Universidade Federal Fluminense, 2012. Orientador: Prof. Dr. Bastiaan Adriaan Knoppers. Co-orientadora: Dra. Nilva Brandini.
1. Estado trófico. 2. Eutrofização. 3. Ecossistema lagunar.
4. Lagoa de Mundaú (AL). 5. Lagoa Manguaba (AL). 6. Produção intelectual.
CDD 574.92
Dedico este:
Aos meus queridos e amados pais, Ivone Alice Tavares Cotovicz e Luiz Carlos Cotovicz;
Ao amigo do coração
Marcello Messias dos Santos Duque (In memoriam).
AGRADECIMENTOS
Ao Professor Dr. Bastiaan Adriaan Knoppers, pela oportunidade de realização desse
trabalho, orientação e pelos grandes ensinamentos promovidos no decorrer desses 2 anos de
mestrado.
À Dra. Nilva Brandini, pela co-orientação, enorme e imensurável ajuda e
acompanhamento em todas as fases desse trabalho, desde o levantamento e análise dos dados
até o produto final, sempre muito prestativa, atenciosa e pronta para ensinar.
À Dra. Byanka Damian Mizerkowski pelo suporte científico necessário para o
entendimento e aplicação das metodologias dessa pesquisa.
Aos Professores membros da banca, Dra. Elisamara Sabadini Santos, Dr. Marcelo
Correa Bernardes e Dr. Weber Friederichs Landim de Souza, por suas valiosas sugestões,
correções e produtivos debates sobre o tema.
Aos Professores membros da pré-banca, Dra. Elisamara Sabadini Santos e Dr. Marcelo
Correa Bernardes, pelas correções, considerações e sugestões apontadas na primeira versão do
manuscrito.
À CAPES pela concessão da bolsa de estudos e ao CNPq pelo financiamento da
pesquisa.
Aos projetos que deram a logística e oportunidade de acesso as informações contidas
nessa dissertação: Projeto POLCAMAR (Convênio Brasil Alemanha para as Ciências do
Mar) e Projeto INCT-TMOcean (Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia de Transferência
de Materiais na Interface Continente-Oceano). A todos os professores, pesquisadores e alunos
envolvidos nesses projetos que de alguma forma contribuíram para a realização dessa
pesquisa.
Aos pesquisadores Suzanne Bricker e João Ferreira, os idealizadores da metodologia
ASSETS, que deram o suporte necessário e responderam as dúvidas sobre aplicação modelo.
À Pós Graduação em Geoquímica Ambiental da Universidade Federal Fluminense
(UFF), por todo o suporte necessário para o desenvolvimento dessa dissertação.
À bibliotecária Verônica de Souza Gomes pela grande ajuda com questões relativas à
formatação do manuscrito.
À Ilene Abreu, pela impressão das folhas coloridas da primeira versão.
A todos os amigos e colegas da Pós-Graduação em Geoquímica Ambiental que fiz
durante o mestrado, pela troca de experiências, por elevar o ânimo nas horas difíceis, pela
cervejinha gelada para descontrair e pelas horas muito agradáveis de companhia, conversas,
discussões, tornando a vida mais alegre, divertida e enriquecedora.
À minha querida namorada Daniella Bernardi, por todo o carinho, ajuda,
companheirismo e, claro, por sua enorme paciência.
Às meninas com quem morei junto grande parte desse mestrado Dani, Renata,
Vanessa e Edvani, a minha família em Niterói, pela grande amizade, almoços e jantas
deliciosos, conversas, ajudas mútuas, comemorações e festas!
Aos amigos do Albergue “o Casarão”, que foi minha primeira morada em Niterói, pela
amizade, pelos momentos agradáveis, pela ajuda recíproca na superação dos obstáculos que
não foram poucos (quem morou lá sabe disso! rs) e pelas festas memoráveis.
À minha família (contando agora com o meu afilhado Ricardinho, o mais novo
membro da família), meus irmãos e especialmente aos meus pais. Por ser a minha fonte de
inspiração, o meu alicerce e a minha fortaleza. Só tenho que agradecer por tudo que vocês são
e representam em minha vida. Divido com vocês os méritos dessa conquista!
A Deus, a força superior. Porque não deixei de recorrer à minha fé... E sempre fui
correspondido!
“A viagem do descobrimento não
consiste em procurar novas paisagens,
mas em ter novos olhos”.
Marcel Proust
“O que conhecemos é uma gota,
o que ignoramos é um oceano”.
Albert Einstein
RESUMO
O Complexo Estuarino Lagunar de Mundaú-Manguaba (CELMM), Alagoas, vem
sofrendo grande pressão antrópica ao longo de suas margens e bacias de drenagens. Efluentes
agrícolas provenientes da atividade sucroalcooleira, e efluentes urbanos oriundos da densa
ocupação urbana são despejados para dentro das lagunas, sem tratamento prévio,
desencadeando o processo da eutrofização. A eutrofização cultural é considerada um dos
maiores problemas ambientais a nível mundial. Ao longo das últimas 5 décadas, diversas
abordagens tem sido propostas para avaliar o estado trófico e os processos envolvendo a
eutrofização, destacando-se os modelos multiparamétricos ASSETS (Assessment of Estuarine
Trophic Status) e TRIX (Trophic Index). O modelo ASSETS consiste na combinação de
indicadores de pressão, estado e resposta (PER). O modelo TRIX avalia indicadores de
pressão e distúrbio ambiental, estabelecendo um índice de estado trófico. A essência desse
projeto foi a definição do estado trófico e a avaliação do processo da eutrofização no CELMM
através da aplicação das metodologias ASSETS e TRIX, de modo a promover classificações
do sistema baseadas em escalas temporais e espaciais. Os estudos foram conduzidos em três
etapas: 1) avaliação do comportamento dos principais parâmetros físico-químicos
relacionados com a problemática da eutrofização; 2) estabelecimento dos indicadores de PER
pela metodologia ASSETS; 3) estabelecimento do estado trófico mediante aplicação do índice
TRIX. Os dados foram coletados em 7 campanhas amostrais, entre 2006 e 2009, no âmbito do
Projeto POLCAMAR. O sistema apresentou características sazonais distintas em relação aos
parâmetros físico-químicos, principalmente em relação a salinidade que teve menores valores
no período chuvoso, associados com as maiores pluviosidades e vazões dos rios. As
concentrações de clorofila-a e turbidez tiveram variações entre as coletas, com altos valores
em ambos os períodos dentro das lagunas sugerindo alta densidade fitoplanctônica. Os valores
de fósforo inorgânico dissolvido (PID) e nitrogênio inorgânico dissolvido (NID) foram
variados, sem caráter sazonal definido, com concentrações nas lagunas uma ordem de
grandeza superiores a seus canais. O modelo ASSETS mostrou que o sistema é naturalmente
susceptível a eutrofização em função das suas características geomorfológicas e hidrológicas
(baixa renovação de água). Os aportes de nutrientes calculados para o CELMM foram altos,
associados aos múltiplos usos antropogênicos das bacias de drenagem. O estado trófico
ASSETS mostrou eutrofização “moderada” em Mundaú e “alta” em Manguaba. A expectativa
futura é uma “melhora baixa” nas condições, em função de obras de gerenciamento ambiental
e investimentos em saneamento básico previstos para a região. A classificação ASSETS final
foi “pobre” para Mundaú e “ruim” para Manguaba. O índice de estado trófico TRIX calculado
foi classificado como “moderado” (mesotrófico a eutrófico), indicando produção primária
variando de moderada a alta, com os canais tendo águas menos tróficas que as lagunas. Assim
como o estado trófico calculado pelo ASSETS, o TRIX não mostrou diferenças sazonais de
classificação, sugerindo eutrofização constante ao longo dos períodos considerados. Os
modelos mostraram resultados satisfatórios através dessas novas abordagens
multiparamétricas para o estabelecimento de índices de estado trófico e eutrofização.
Entretanto são propostas melhorias para os modelos, como a definição de escalas regionais
para o índice TRIX e definições mais detalhadas no calculo dos indicadores de pressão e
resposta para o modelo ASSETS. Algumas limitações foram identificadas, principalmente
em relação à disponibilidade de dados para aplicação dos modelos.
Palavras-Chave: Eutrofização. Estado Trófico. Nutrientes. ASSETS. TRIX. Lagunas.
ABSTRACT
The Tropical Coastal Lagoon-Estuarine Complex Mundaú-Manguaba (CELMM),
Alagoas, has been under heavily human pressure over its drainage basins. Agricultural
effluents from sugar cane and ethanol activities, and urban effluents from the dense
occupation are dumped into the lagoons, untreated, triggering the process of eutrophication.
The cultural eutrophication is considered one of the major environmental problems
worldwide. Over the past five decades, several approaches have been proposed to assess the
trophic state and eutrophication processes, particularly the multiparameter ASSETS
(Assessment of Estuarine Trophic Status) and TRIX (Trophic Index) models. The ASSETS
approach consists of a combination of indicators of pressure, state and response (PSR). The
TRIX index evaluates indicators of environmental pressure and factors that are direct
expressions of productivity, establishing a trophic state index. The essence of this project was
to define the trophic state and evaluate the process of eutrophication in CELMM through the
application of methodologies ASSETS and TRIX in order to rank the system based on
temporal and spatial scales. The studies were conducted in three stages: 1) evaluation of the
behavior of the main physico-chemical parameters related to the eutrophication problem; 2)
establishment of PSR indicators by the ASSETS methodology; 3) establishment of the trophic
state index by applying the TRIX. Data were collected from 7 sampling campaigns between
2006 and 2009, under the POLCAMAR Project. The system showed distinct seasonal
characteristics in relation to physicochemical parameters, especially in relation to salinity that
was lowest during the rainy season, associated with higher rainfall and river flows. The
concentrations of chlorophyll-a and turbidity were variable between the samples, with high
values in both periods and inside the lagoons, suggesting high phytoplankton density. The
values of dissolved inorganic phosphorus (PID) and dissolved inorganic nitrogen (NID) were
mixed, with no seasonal character set. The lagoons exhibited concentrations one order of
magnitude higher than the channels. The ASSETS model showed that the system is naturally
susceptible to eutrophication according to their geomorphological and hydrological
characteristics (low water renewal). The calculated nutrient inputs were high for CELMM,
associated with the multiple anthropogenic uses in the drainage basins. The ASSETS trophic
state showed eutrophication "moderate" in Mundaú and "high" in Manguaba. The future
outlook is an "improved low" in the conditions, due to the environmental management works
and investments in basic sanitation expected to the region. The final ASSETS classification
was "poor" to Mundaú and "bad" for Manguaba. The TRIX index calculated was classified as
"moderate" (mesotrophic to eutrophic) in both lagoons, indicating primary production ranging
from moderate to high, whereas in the channels the classification were good (mesotrophic).
The TRIX results indicating that water channels have better trophic state than the lagoons. As
calculated by the ASSETS, the TRIX showed no seasonal differences in classification,
suggesting eutrophication constant over the periods considered. The models showed
satisfactory results with these new approaches in the establishment of multiparametric indices
of trophic state and assessment of eutrophication. However, improvements are proposed for
the models, such as setting regional scales for the TRIX index and more detailed definitions in
the calculation of pressure and response indicators for the ASSETS model. Some limitations
were identified, mainly related to the availability of data set for application of the indices.
Key-words: Eutrophication. Trophic State. Nutrients. ASSETS. TRIX. Lagoon Systems.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Categorias Hidro-geomorfológicas de Sistemas Estuarinos. Fonte: Kjerfve (1994).
.................................................................................................................................................. 21
Figura 2: Classificação hidrogeomorfológica das lagunas costeiras. Fonte: Kjerfve e Magiil
(1989). ...................................................................................................................................... 23
Figura 3: Gráfico representado por quatro domínios, relacionando a disponibilidade de dados
e o nível de conhecimento de um dado ecossistema. Fonte Holling (1978) ............................ 34
Figura 4: Esquema mostrando os indicadores de pressão (forçantes sócio-econômicas),
estado (mudanças do estado ambiental e impactos) e resposta (opções de gerenciamento)
(PER). ....................................................................................................................................... 35
Figura 5: Mapa do Sistema Estuarino-Lagunar Mundaú-Manguaba (CELMM), mostrando a
localização das lagunas, da cidade de Maceió, do Oceano adjacente e dos rios Paraíba do
Meio (RPDM), Sumaúma (RS) e Mundaú (RM) ..................................................................... 39
Figura 6: Matriz para a determinação da condição geral de eutrofização baseada em sintomas
primários e secundários. ........................................................................................................... 51
Figura 7: Exemplos de gráficos de frequência cumulativa utilizados para a determinação dos
valores de (A) OD (percentil 10%) e (B) clorofila-a (percentil 90%) com dados de todas as
campanhas amostrais calculados para a Laguna Mundaú, na zona de mistura. ....................... 52
Figura 8: Definição do cenário futuro com base na suscetibilidade e pressões futuras. ......... 53
Figura 9: Representação dos limites definidos para o CELMM em quatro compartimentos
utilizado para avaliação das características físico químicas, nutrientes e biomassa algal do
sistema: Laguna Manguaba, Canal Manguaba, Laguna Mundaú e Canal Mundaú. ................ 57
Figura 10: Dados de precipitação pluviométrica histórica, com valores de média e mediana
mensais para os últimos 67 anos. A linha pontilhada significa a divisão entre período seco e
chuvoso. Fonte: http://www.inmet.gov.br e http://www.cresesb.cepel.br. .............................. 59
Figura 11: A figura representa os valores médios diários de precipitação acumulada para o
período das campanhas amostrais do projeto POLCAMAR. ................................................... 59
Figura 12: Distribuição da salinidade contra a distância em relação ao mar (0 km) nos
compartimentos do CELMM para todas as campanhas do Projeto POLCAMAR. RPMeio=
Rio Paraíba do Meio; Man= L. Manguaba; Mun= L. Mundaú; RSuma=Rio Sumaúma;
CMan= Canal Manguaba; CMun= Canal Mundaú; RMun=Rio Mundaú. ............................... 63
Figura 13: Distribuição nos compartimentos da concentração de fósforo inorgânico
dissolvido PID (μM), contra a distância em relação ao mar (0 km), nos compartimentos do
CELMM para todas as campanhas do Projeto POLCAMAR. RPMeio= Rio Paraíba do Meio;
Man= L. Manguaba; Mun= L. Mundaú; RSuma=Rio Sumaúma; CMan= Canal Manguaba;
CMun= Canal Mundaú; RMun=Rio Mundaú. ......................................................................... 67
Figura 14: Distribuição da concentração de nitrogênio inorgânico dissolvido NID (μM),
contra a distância em relação ao mar (0 km), nos compartimentos do CELMM para todas as
campanhas do Projeto POLCAMAR. RPMeio= Rio Paraíba do Meio; Man= L. Manguaba;
Mun= L. Mundaú; RSuma=Rio Sumaúma; CMan= Canal Manguaba; CMun= Canal Mundaú;
RMun=Rio Mundaú. ................................................................................................................. 68
Figura 15: Distribuição da razão molar N:P contra a distância em relação ao mar (0 km), nos
compartimentos do CELMM para todas as campanhas do Projeto POLCAMAR. RPMeio=
Rio Paraíba do Meio; Man= L. Manguaba; Mun= L. Mundaú; RSuma=Rio Sumaúma;
CMan= Canal Manguaba; CMun= Canal Mundaú; RMun=Rio Mundaú. ............................... 69
Figura 16: Distribuição da concentração de material particulado em suspensão (MPS) contra
a distância em relação ao mar (0 km), nos compartimentos do CELMM para todas as
campanhas do Projeto POLCAMAR. RPMeio= Rio Paraíba do Meio; Man= L. Manguaba;
Mun= L. Mundaú; RSuma=Rio Sumaúma; CMan= Canal Manguaba; CMun= Canal Mundaú;
RMun=Rio Mundaú. ................................................................................................................. 71
Figura 17: Distribuição dos teores de clorofila-a (ug/L) contra a distância em relação ao mar
(0 km), nos compartimentos do CELMM para todas as campanhas do Projeto POLCAMAR.
RPMeio= Rio Paraíba do Meio; Man= L. Manguaba; Mun= L. Mundaú; RSuma=Rio
Sumaúma; CMan= Canal Manguaba; CMun= Canal Mundaú; RMun=Rio Mundaú. ............. 72
Figure 18: Curva de mistura do NID e clorofila-a contra a salinidade para os canais Mundaú
(CMund), Laguna Mundaú (LMunda) e rio Mundaú (RMund). .............................................. 74
LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Classificação do estado trófico e condições da produtividade primária no ambiente
(adaptado de PENNA et al., 2004; NASROLLAHZED et al., 2008) ...................................... 29
Tabela 2: Resumo das principais características físicas dos sistemas e a densidade
populacional do sistema lagunar Mundaú-Manguaba. ............................................................. 41
Tabela 3: Data das coletas, número de amostra por campanha e período sazonal para o
CELMM, realizadas no projeto âmbito do projeto POLCAMAR............................................ 44
Tabela 4: Sumário dos parâmetros, métodos, compartimentos de coleta no sistema (A=água),
referências utilizadas para cada parâmetro. .............................................................................. 44
Tabela 5: Classificação das informações hidrológicas dos sistemas a serem utilizados na
avaliação do modelo ASSETS para o Potencial de diluição e exportação. .............................. 46
Tabela 6: Tabela dos fatores de influência, que são estabelecidos através da agregação das
classificações da susceptibilidade estuarina e dos aportes de nutrientes. ................................. 48
Tabela 7: Processo de decisão lógica para a determinação do nível de expressão da clorofila-
a (BRICKER et al, 2003). ........................................................................................................ 49
Tabela 8: Processo de decisão lógica para a determinação do nível de expressão de Oxigênio
Dissolvido (BRICKER et al, 2003). ......................................................................................... 50
Tabela 9: Agregação dos indicadores de pressão (FI), estado (CE) e resposta (CF) para
fornecer uma escala de classificação geral do sistema. ............................................................ 54
Tabela 10: Classificação do estado trófico para águas estuarinas segundo modelo TRIX. .... 55
Tabela 11: Média da Precipitação (mm) e descarga de água doce (m3/s), dos rios Mundaú e
Paraíba do Meio nos períodos das campanhas, utilizados no balanço hídrico para o sistema
Mundaú-Manguaba. .................................................................................................................. 58
Tabela 12: Média, desvio padrão, valores máximos e mínimos de todas as campanhas
amostrais dos parâmetros físico-químicos da coluna de água das Lagunas de Manguaba e
Mundaú, e seus canais. Nota: T (temperatura); OD (oxigênio dissolvido), Cloro-a (clorofila-
a); Tur (turbidez). ..................................................................................................................... 60
Tabela 13: Média, desvio padrão, valores máximos e mínimos de todas as campanhas
amostrais dos nutrientes inorgânicos dissolvidos da coluna de água das Lagunas de Manguaba
e Mundaú, e seus canais. .......................................................................................................... 64
Tabela 14: Distribuição das médias sazonais e anuais para todas as campanhas nos
compartimentos analisados. ...................................................................................................... 65
Tabela 15: Média dos valores percentuais por período e anual das zonas de salinidade para
Mundaú e Manguaba. Obs: psu corresponde a nomenclatura utilizada pelo ASSETS. ........... 76
Tabela 16: Determinação da susceptibilidade estuarina através da combinação dos potenciais
de diluição e exportação em todos os cenários analisados para o CELMM. ........................... 78
Tabela 17: Média da concentração de N nos rios, oceano adjacente ao CELMM e aportes
estimados de N de efluentes antrópicos com respectiva classificação do aporte de nutrientes.
Nota: Min= Concentração média de NID nos rios que deságuam no sistema; Msea=
Concentração média de NID na costa adjacente; Mef= aporte de nitrogênio proveniente de
efluentes urbanos e agrícolas; Mb= Concentração de NID considerada de base, calculada
hipoteticamente sem aportes antropogênicos; Mh= Concentração de NID considerada de
atividades antrópicas, calculada hipoteticamente sem a influência do aporte oceânico. ......... 79
Tabela 18: Fatores de emissão utilizados para o calculo do aporte do nitrogênio da agricultura
canavieira para o CELMM. ...................................................................................................... 80
Tabela 19: Determinação das Condições Futuras de Eutrofização pela combinação da
previsão da pressão futura no aporte de nutrientes com a susceptibilidade estuarina. ............. 86
Tabela 20: Agrupamento dos indicadores de pressão-estado-resposta e classificação final do
modelo ASSETS. Nota: A-alta, B-baixa, M-moderada, MB-melhoria baixa, P-pobre, R-ruim.
.................................................................................................................................................. 86
Tabela 21: Resultados do modelo ASSETS para o CELM, Laguna de Piratininga (RJ),
Laguna de Guarapina (RJ), Estuário do Rio Paraíba do Sul (RJ), Baía de Paranaguá (PR),
Baía de Guaratuba (PR) e Estuário do Rio Jaguaribe (CE). Nota: A- alto; B- baixo, M-
moderado; MA- moderado alto; MB- moderado baixo; P- pobre; R- ruim, BM- baixa
melhora; AM- alta melhora; SM- sem mudança. ..................................................................... 88
Tabela 22: Calculo das médias, desvio padrão, limites máximos e mínimos para
estabelecimento das constantes k e m. Obs: Todos os valores estão convertidos para a base
logarítmica 10. .......................................................................................................................... 91
Tabela 23: Classificação TRIX de todos os cenários analisados. ........................................... 92
Tabela 24: Classificação do estado trófico do CELMM com base em diferentes índices de
estado trófico definidos para sistemas marinhos e costeiros. ................................................... 94
LISTA DE ABREVIATURAS
aD%OD – Desvio Absoluto das Condições de Saturação do OD
ANA - Agência Nacional de Águas
APA - Área de Preservação Permanente
ASSETS - Assessment of Estuarine Trophic Status
Az – Área Superficial da Zona de Salinidade Considerada
At – Área Superficial Total do Sistema
CE - Condições de Eutrofização
CELMM - Complexo Estuarino Lagunar de Mundaú-Manguaba
CF - Cenário Futuro
Cloro-a – Clorofila -a
CO2 – gás carbônico
D - forças motrizes
DPSIR - driving-pressure-state-impact-response
EEA - European Environmental Agency
Fe – Ferro
HABS - Harmful Algae Blooms
I - impactos
IF – Fator de Influência
IMAR - Instituto do Mar/ Portuguese Institute for Marine Research
LOICZ - Land–Ocean Interactions in the Coastal Zone
Log I – Limite Superior, na Base Logarítmica 10, de cada Parâmetro para o Calculo TRIX
Log M – Média, na Base Logarítmica 10, de cada Parâmetro para o Cálculo TRIX
Log S – Limite Superior, na Base Logarítmica 10, de cada Parâmetro para o Calculo TRIX
Min – Concentração de Nitrogênio nos Rios
Mef – Aporte de Nitrogênio pelos Efluentes Agrícolas e Urbanos
Msea – Concentração de Nitrogênio no Mar
Mh – Massa de Nitrogênio Proveniente de Fontes Antrópicas
Mb – Massa de Nitrogênio de Considerada de Base
MPS - Material Particulado em Suspensão
N - Nitrogênio
NCCOS - National Centers for Coastal Ocean Science
NEEA - National Estuarine Eutrophication Assessment
NH4 - Amônia (µM)
NID - Nitrogênio Inorgânico Dissolvido (µM)
NO2 – Nitrito(µM)
NO3 – Nitrato (µM) NOAA - National Oceanic and Atmospheric Administration
OD - Oxigênio Dissolvido
OECD - Organization for Economic Cooperation and Development
ONG - Organização Não-Governamental
OSPAR - Oslo and Paris Conventions for the protection of the marine environment of the North-East
Atlantic
P - Fósforo
PER - Pressão-Estado-Resposta
PID - Fósforo Inorgânico Dissolvido (µM)
PT - Fósforo Total
Q – Vazão média anual dos Rios
R - Eesposta
S/E – State/Estado
TºC – Temperatura
T – Período de Maré
Tp – Prisma de Maré
TRIX - Trophic Índex
Tur - Turbidez
UC - Unidades de Conservação
VAS - Vegetação Aquática Submersa
WFD - Water Framework Directive ε – Fração de Água de Maré Vazante que não Retorna com a Maré Enchente
SUMÁRIO
AGRADECIMENTOS .......................................................................................................................................... 4
RESUMO ............................................................................................................................................................... 6 ABSTRACT ........................................................................................................................................................... 7 LISTA DE FIGURAS ........................................................................................................................................... 8 LISTA DE TABELAS ......................................................................................................................................... 10 LISTA DE ABREVIATURAS ............................................................................................................................ 12 1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................................................ 15 1.1 OBJETIVO GERAL ........................................................................................................................................ 17 1.1.1 Objetivos Específicos .................................................................................................................................. 18 2 BASE TEÓRICA ............................................................................................................................................. 19 2.1 A INTERFACE TERRA-MAR E OS IMPACTOS ANTRÓPICOS .............................................................. 19 2.2 LAGUNAS COSTEIRAS ............................................................................................................................... 22 2.3 A PROBLEMÁTICA DA EUTROFIZAÇÃO ................................................................................................ 25 2.4 EUTROFIZAÇÃO NO BRASIL E A LEGISLAÇÃO AMBIENTAL BRASILEIRA .................................. 35 2.5 JUSTIFICATIVA ............................................................................................................................................ 37 3 MATERIAL E MÉTODOS ............................................................................................................................ 39 3.1 ÁREA DE ESTUDO ....................................................................................................................................... 39 3.1.1 Localização Geográfica e Características Gerais..................................................................................... 39 3.1.2 Clima ........................................................................................................................................................... 41 3.1.3 Impactos antrópicos no CELMM e na Bacia de Drenagem.................................................................... 41 3.2 DESENHO AMOSTRAL ............................................................................................................................... 43 3.3 APLICAÇÃO DOS MODELOS ASSETS E TRIX ........................................................................................ 45 3.3.1 Modelo ASSETS ......................................................................................................................................... 45 3.3.1.1 Pressão – Fatores de Influência (IF): ......................................................................................................... 45 3.3.1.2 Estado – Condições de Eutrofização (CE) ................................................................................................. 48 3.3.1.3 Resposta – Cenário Futuro (CF) ................................................................................................................ 52 3.3.1.4 Síntese do modelo ASSETS para pressão-estado-resposta (PER) ............................................................. 53 3.3.2 Modelo TRIX .............................................................................................................................................. 54 4 RESULTADOS E DISCUSSÕES .................................................................................................................... 56 4.1 VARIABILIDADE ESPACIAL E TEMPORAL DAS CARACTERÍSTICAS FÍSICO-QUÍMICAS,
NUTRIENTES E BIOMASSA ALGAL ............................................................................................................... 56 4.1.1 Compartimentação do CELMM de acordo com a configuração tipológica .......................................... 56 4.1.2 Parâmetros meteorológicos ........................................................................................................................ 57 4.1.3 Caracterização físico-química da variabilidade espacial e temporal do CELMM ............................... 59 4.2 O MODELO ASSETS PARA AVALIAÇÃO DA EUTROFIZAÇÃO DO CELMM .................................... 76 4.2.1 Zonas de Salinidade .................................................................................................................................... 76 4.2.2 Modelagem ASSETS .................................................................................................................................. 76 4.2.2.1 Pressão ....................................................................................................................................................... 76 4.2.2.1.1 Susceptibilidade Estuarina .................................................................................................................... 76 4.2.2.1.2 Aporte de Nutrientes .............................................................................................................................. 78 4.2.2.1.3 Fatores de Influência (FI) ..................................................................................................................... 81 4.2.2.2 Estado ....................................................................................................................................................... 81 4.2.2.2.1 Sintomas Primários ................................................................................................................................ 81 4.2.2.2.2 Sintomas Secundários ............................................................................................................................ 82 4.2.2.2.3 Condições de Eutrofização (CE) ........................................................................................................... 83 4.2.2.4 Resposta..................................................................................................................................................... 84 4.2.2.4.1 Definição de Cenário Futuro (CF) ........................................................................................................ 84 4.2.2.5 Índice ASSETS Final ................................................................................................................................ 86 4.3 O MODELO TRIX PARA ESTABELECIMENTO DO ÍNDICE TRÓFICO DO CELMM .......................... 90 4.4 SUGESTÕES PARA MELHOR APLICABILIDADE DOS MODELOS ...................................................... 94 4.4.1 ASSETS ....................................................................................................................................................... 94 4.4.2 Outras Alternativas TRIX ......................................................................................................................... 96 5 CONCLUSÕES ................................................................................................................................................ 98 6 REFERÊNCIAS ............................................................................................................................................. 100 7 APÊNDICES ................................................................................................................................................... 118
1 INTRODUÇÃO
A zona costeira caracteriza-se como uma região de transição entre os componentes
terrestres e marinhos, e de acoplamento entre as esferas litológica, hidrológica, atmosférica e
biosférica. Ocupa uma área relativamente pequena (< 20%) da superfície terrestre, mas é
considerada um dos elos principais que controlam os ciclos hidrológicos e biogeoquímicos
globais. Abrange desde bacias de drenagem fluviais até as frentes oceânicas sobre a
plataforma continental (IGBP, 1990; LOICZ, 1994; CROSSLAND et al., 2005).
Apesar dessa área superficial relativamente modesta, os ambientes costeiros têm um
papel primordial nos ciclos biogeoquímicos, pois: 1) recebem grandes aportes de material
orgânico e inorgânico através do escoamento superficial e de água subterrânea; 2) realizam
trocas de matéria e energia com o oceano aberto; 3) funcionam como filtros e armadilhas
tanto de materiais naturais quanto antrópicos; e 4) constituem uma das áreas geoquímicas e
biológicas mais ativas da biosfera. Por exemplo, estima-se que esses locais são responsáveis
por 14-30% da produção primária oceânica; por 80% do material orgânico sedimentar nos
oceanos; cerca de 50% da deposição de carbonato de cálcio, e, ainda, por aproximadamente
90% da captura pesqueira mundial (WOLLAST, 1991; WOLLAST; MACKENZIE, 1989;
MORSE; MACKENZIE, 1990; MILLIMAN, 1993; SMITH; HOLLIBAUGH, 1993; NIXON,
1988; KNOPPERS, 1994; BERLISKI et al., 2006).
A elevada produtividade biológica relativamente à média de águas superficiais
oceânicas torna essas regiões especialmente importantes como reservatórios no ciclo global
do carbono. Essa produtividade biológica acentuada é atribuída aos altos aportes de nutrientes
provenientes dos continentes assim como ao fenômeno da ressurgência, em que águas
profundas frias e ricas em nutrientes afloram ao longo de certas secções específicas da
margem continental global (VER et al., 1999). A variabilidade geomorfológica e hidrológica
da linha de costa, a tipologia dos rios e as correntes oceânicas de borda, geram uma grande
diversidade de ambientes (PERRILO, 1995; 1999; KNOPPERS et al., 2006). No Brasil, por
16
exemplo, existem diversos ambientes costeiros intercalados, tais como: estuários deltaicos,
baías estuarinas, estuários de vales inundados e inúmeros sistemas lagunares (KNOPPERS;
KJERKVE, 1999).
Apesar de toda essa importância em relação à dinâmica global, as zonas costeiras
mundiais vêm sofrendo forte pressão antrópica em números crescentes. Aproximadamente 3
bilhões de pessoas vivem dentro dos 200 km contados a partir da linha de costa, ou seja,
praticamente a metade da população mundial (GEO YEAR BOOK, 2005), e estimativas
futuras (até 2025) do Centro de Pesquisas de Sistemas Climáticos da Universidade de
Columbia indicam um forte acréscimo da população nessas regiões (LOICZ, 2006). Essas
estimativas sugerem um aumento da pressão antrópica traduzido em cerca de 2,75 bilhões a
mais de pessoas vivendo nessas regiões. Devido à ligação estreita entre o crescimento
populacional e os usos dos recursos naturais, esses números sugerem acréscimos dos diversos
impactos antropogênicos sobre os ecossistemas costeiros (LOICZ, 2006).
O trabalho de Constanza et al. (1997) atribuiu valoração monetária aos ecossistemas e
serviços do capital natural. Para a biosfera como um todo, os autores chegaram as cifras de
US$ 33 trilhões por ano em média, levando-se em conta os serviços produzidos pelos
sistemas ecológicos para o suporte da vida no planeta. O valor econômico específico da zona
costeira foi estimado como sendo em torno de 38% (US$ 12,5 trilhões.ano-1
, dos quais US$ 4
trilhões.ano-1
atribuídos especificamente aos sistemas estuarinos). Em se tratando de decisões
políticas, os ecossistemas não são adequadamente quantificados em termos comparáveis com
os serviços econômicos e de manufatura. Esta negligência pode vir a comprometer a
sustentabilidade do homem na biosfera em médio prazo. Em última instância, a economia
global entraria em colapso sem os serviços ecológicos que suportam a vida nos ecossistemas,
assim, em certo sentido, o seu valor total para a economia pode ser considerado infinito.
Especialmente alterados pelas atividades antrópicas estão os ecossistemas estuarinos.
As águas estuarinas e costeiras estão entre os ambientes mais fertilizados no mundo, tanto
naturalmente como por atividades antropogênicas (MEYBECK et al., 1993; NOAA, 1996).
As diversas atividades humanas praticadas direta e indiretamente sobre a zona costeira, sem
levar conta os preceitos do desenvolvimento sustentável, estão afetando os equilíbrios naturais
nos balanços de materiais, desencadeando e acelerando os processos de eutrofização através
do excesso de nutrientes, provocando contaminação e poluição ambiental, alterando habitats e
reduzindo a biodiversidade, entre outros impactos adversos.
O conhecimento científico sobre o comportamento sazonal e espacial das variáveis
ambientais, o balanço de materiais e processos como a eutrofização de estuários é de
17
fundamental importância para a sustentabilidade e manejo dos sistemas costeiros. Tais
conhecimentos também crescem de importância tendo em vista as alterações que mudanças
climáticas podem provocar nesses ambientes altamente dinâmicos. O Brasil abrange mais de
7.700 km de costa com grande abundância de estuários e lagunas. Das 24 áreas
metropolitanas mais densamente povoadas e importantes do país, 14 estão localizadas
próximas a ecossistemas estuarinos e lagunares. Nessas áreas encontram-se também
implantadas os maiores parques industriais, pólos químicos e petroquímicos, grandes portos
além da exploração turística em larga escala. Todas essas atividades e aquelas ligadas à
rápida e desordenada expansão urbana apresentam graves impactos sobre estes ecossistemas
(DIEGUES, 1994).
A essência deste projeto é a aplicação de um conjunto de ferramentas que foram
aprimorados para sistemas estuarinos, através de programas que lidam com a interface terra-
mar, para a análise do processo de eutrofização, estabelecimento de índices de estado trófico e
da qualidade ambiental da zona costeira. A área de estudo contemplada nessa pesquisa é o
Complexo Estuarino-Lagunar Mundaú-Manguaba (CELMM), localizado no Estado de
Alagoas (AL). O sistema lagunar vem sofrendo com o estabelecimento progressivo da cultura
canavieira em grandes áreas agrícolas nas bacias de drenagens, principalmente a partir da
década de 70 impulsionada pelo Programa Pró-álcool. A região também apresenta um
crescimento populacional desordenado em suas margens e bacias de drenagens. Esses
impactos são responsáveis por grandes aportes difusos e pontuais de efluentes domésticos,
agrícolas e industriais. As ferramentas para estabelecimento do estado trófico e avaliação da
eutrofização compreendem o levantamento de parâmetros físico-químicos, oceanográficos e
hidrológico básicos do CELMM e a aplicação de índices do grau de eutrofização através dos
programas ASSETS (Assessment of Estuarine Trophic Status) (BRICKER et al., 2003;
FERREIRA et al., 2007) e TRIX (Trophic Índex) (VOLLENWEIDER et al., 1998). Esses
dois modelos vêm sendo amplamente utilizados de forma sistemática em diversas localidades
mundiais.
1.1 OBJETIVO GERAL
Este projeto tem o objetivo geral de avaliar a susceptibilidade lagunar a eutrofização,
quantificar o estado trófico e o cenário futuro da eutrofização do Complexo Estuarino-
18
Lagunar Mudaú-Manguaba (AL), utilizando como ferramentas os índices de estado trófico
ASSETS e TRIX, como contribuição para o gerenciamento costeiro.
1.1.1 Objetivos Específicos
Realizar um levantamento espacial entre as fontes fluviais e marinhas, e temporal
durante as estações de chuva e estiagem, dos principais parâmetros físico-químicos e
hidrológicos do sistema relacionados com o processo da eutrofização a partir de um
banco de dados produzidos no âmbito do Projeto POLCAMAR (Convênio Brasil-
Alemanha 2006-2009), tais como: salinidade, precipitação, aporte de água doce,
nutrientes inorgânicos dissolvidos, oxigênio dissolvido e clorofila-a.
Avaliar o processo de eutrofização do sistema através do modelo ASSETS mediante o
estabelecimento de indicadores de pressão (susceptibilidade estuarino-lagunar a
eutrofização e aporte de nitrogênio), estado (sintomas primários e secundários da
eutrofização) e resposta (condições futuras).
Estabelecer índice de estado trófico do sistema lagunar através do modelo TRIX.
Comparar a validade da análise do estado trófico entre os modelos utilizados e
métodos de classificação anteriores.
Sugerir aprimoramentos dos modelos ASSETS e TRIX para os sistemas estuarino-
lagunares brasileiros, e o enquadramento da eutrofização dentro da legislação
brasileira
2 BASE TEÓRICA
2.1 A INTERFACE TERRA-MAR E OS IMPACTOS ANTRÓPICOS
A zona costeira representa a interface entre os compartimentos atmosférico, oceânico e
terrestre. Esses ambientes correspondem à área de transição onde a água do escoamento
continental é misturada com a água marinha (PRITCHARD, 1967; DYER, 1973) criando
condições específicas. Tais processos são controlados principalmente pela variabilidade
climática nas bacias de drenagem e pelas marés (BRANDINI, 2008). A zona costeira é
considerada como todos os ambientes da plataforma continental até a profundidade de 200 m,
incluindo ilhas, enseadas, baías, estuários e lagunas que ocupam, entre várias estimativas,
entre 7% a 10% da área superficial oceânica (26x106 a 36x10
6 km
2) ou aproximadamente 9%
do volume da sua camada superficial (3x106 km
3) (LAGRULA, 1966; DRAKE; BURK,
1974). Esse conceito de zona costeira inclui essencialmente toda a plataforma continental,
diferente de outros conceitos de que a zona costeira extende-se de certa elevação em terra até
certa profundidade no mar na plataforma continental. O Programa Internacional LOICZ
(Land–Ocean Interactions in the Coastal Zone), por exemplo, define a zona costeira
estendendo-se desde os 200m de altitude em terra até os 200 m de profundidade na plataforma
continental (LOICZ, 2006).
Os aportes dos rios constituem o principal fluxo de material continental para os
oceanos e podem influenciar o metabolismo do carbono em zonas costeiras de modo
considerável. Os fluxos de materiais através dos sistemas fluviais apresentam marcadas
diferenças sazonais e espaciais, principalmente em regiões tropicais e subtropicais que são
fortemente influenciadas por regimes climatológicos particularmente variáveis. Além disso,
os fluxos fluviais de carbono orgânico e nutrientes têm sido significativamente alterados pelas
atividades antrópicas, podendo modificar as condições do metabolismo em estuários e
localmente em plataformas continentais (GATTUSO et al., 1998). A interface entre os
20
sistemas marinhos e costeiros não é limitada pela linha de costa. Ela compreende ambientes
aquáticos contínuos, incluindo rios, lagos e estuários. A transferência de material entre esses
ambientes contínuos envolvem ecossistemas que atuam como filtros de materiais efetivos e
seletivos. A efetividade e seletividade dos processos de transformação, eliminação ou
imobilização de materiais durante a transferência através dos contínuos aquáticos dependem
do seu comportamento hidrobiogeoquímico e também da forte influencia da hidrologia e dos
usos e ocupação dos solos na bacia de drenagem (BIDONE et al., 1999; BILLEN, 1993).
Dentre os ecossistemas constituintes da zona costeira destacam-se os estuários,
definidos por Pritchard (1962) como uma endendação costeira que possui conexão restrita
com o oceano e mantém-se aberto ao menos intermitentemente, podendo ser subdividida em
três regiões: zona de água doce, de mistura e marinha. São reconhecidos como os ambientes
mais produtivos e biologicamente mais ricos das regiões costeiras (MANN, 1982;
MAGALHÃES et al., 2002) e responsáveis pela maior fração do aporte continental de
material em suspensão e nutrientes para os oceanos (KNOPPERS et al., 1999; JENNERJAHN
et al., 2006; MILLIMAN; SYVITSKY, 1982; ).
Existem diversas classificações para os sistemas estuarinos, dependendo de aspectos
hidrológicos e geomorfológicos (KJERFVE, 1994). A figura 1 apresenta uma classificação
clássica dos ecossistemas estuarinos, variando desde ecossistemas lagunares tipicamente
retentores de matéria até estuários deltaicos, considerados exportadores. No Brasil se
destacam os sistemas lagunares, que são corpos de água localizados na região de transição
entre o continente e o oceano, formados como resultado da elevação do nível do mar durante
o Holoceno/Pleistoceno e da construção das restingas arenosas através dos processos
marinhos, isolando parcial ou totalmente os corpos lagunares do oceano (KJERFVE, 1994).
As lagunas costeiras podem ser consideradas como um tipo de sistema estuarino, pois nesses
ambientes ocorre a mistura da água de origem fluvial com a água marinha.
21
Figura 1: Categorias Hidro-geomorfológicas de Sistemas Estuarinos.
Fonte: Kjerfve (1994).
Os ambientes costeiros estão sendo altamente impactados de forma direta e indireta
pelas atividades antrópicas, em uma escala muito maior que no oceano aberto. Entre essas
atividades, destacam-se: 1) queima de combustíveis fósseis e emissões atmosféricas de
grandes montantes de carbono (C) e quantidade menores de nitrogênio (N) e enxofre (S); 2)
desmatamento e conversão de áreas florestais em pastagens, terras agrícolas e centros urbanos
aumentando os aportes de carbono orgânico, sedimentos e nutrientes para as regiões costeiras;
3) aplicação de fertilizantes fosfatados e nitrogenados e pesticidas diretamente em terras de
cultivo agrícolas e conseqüente lixiviação dessas substâncias para a zona costeira através dos
rios, água subterrânea e atmosfera; 4) descarga de esgoto e detergentes na zona costeira; e 5) o
aquecimento global do final do século passado e a provável continuidade no século 21st, que
pode afetar a química do sistema carbonato e a temperatura das águas costeiras e
possivelmente alterar a composição das espécies e a estrutura das comunidades e taxas de
produtividade orgânica e calcificação de organismos excretores de carbonato em ecossistemas
marinhos e costeiros (VER et al., 1999).
Essas forçantes antropogênicas estão gerando modificações no balanço hídrico e
biogeoquímico, do metabolismo e da qualidade da água dos ecossistemas lacustres, estuarinos
e costeiros, resultando em alterações dos fluxos de água e matéria na interface terra-mar
(CROSSLAND et al., 2005; SYVYTSKI et al., 2005).
Neste contexto, enquadram-se as estimativas dos parâmetros básicos de qualidade da
água e seu monitoramento, estimativas do processo de eutrofização, relacionados à
mobilização e emissão de nutrientes pelas atividades antrópicas nas suas bacias e seu destino
22
na zona costeira (CROSSLAND et al., 2005). O papel da zona costeira atuante como um filtro
nessa zona de transição entre a terra e o mar, retendo matéria e nutrientes é de grande
importância (NIXON; PILSON, 1983; SHARP et al., 1984).
2.2 LAGUNAS COSTEIRAS
Dentro dos diversos ecossistemas geomorfológicos que compõe a costa brasileira
destacam-se as lagunas costeiras. Kjerfve (1994) definiu esses ambientes como corpos de
água localizados na região de transição entre o continente e o oceano, formados como
resultado da elevação do nível do mar durante o Holoceno/Pleistoceno e da construção das
restingas arenosas através dos processos marinhos, isolando parcial ou totalmente os corpos
lagunares do oceano. São corpos aquosos relativamente rasos, separados dos oceanos por uma
barreira, ou em alguns casos intermitentemente conectadas ao oceano por um ou mais canais
restritos. São consideradas como um dos ecossistemas mais produtivos do mundo,
constituindo cerca de 13% de todo o sistema costeiro (KJERFVE, 1994). Sua alta
produtividade primária está geralmente associada a um alto rendimento pesqueiro, sendo
áreas importantes para o abrigo e desenvolvimento de formas juvenis de diversas espécies. A
grande potencialidade de exploração dos recursos naturais torna essas áreas alvo crescente de
atividades humanas, as quais aumentam significativamente a carga de nutrientes que atinge
esses corpos d’água, tornando-os sujeitos a eutrofização cultural (NIXON, 1995; KNOPPERS
et al., 1999).
No Brasil ocorrem ao largo de toda a costa, constituindo a feição dominante no litoral
do Estado do Rio de Janeiro. No litoral brasileiro, lagoas costeiras são muito abundantes e
variam desde pequenas depressões, preenchidas com água da chuva e/ou mar, de caráter
temporário, até corpos d’água de grande extensões como a Lagoa dos Patos no Rio Grande do
Sul. O Brasil é um país que apresenta grande quantidade de lagoas costeiras de diversas
naturezas, sejam elas diretamente ligadas ao mar ou não (KNOPPERS; KJERFVE, 1999).
Geomorfologicamente, as lagunas podem ser classificadas de acordo com as
características dos canais que as conectam com o oceano como visto na Figura 2 (KJERFVE;
MAGILL, 1989):
23
LAGUNAS COSTEIRAS
1. Sufocadas
2. Restrita
3. Vazante
Figura 2: Classificação hidrogeomorfológica das lagunas costeiras.
Fonte: Kjerfve e Magiil (1989).
1) Lagunas “sufocadas” são caracterizadas por uma única ligação estreita com o mar,
dissipando a força da maré dentro do canal;
2) Lagunas “restritas” têm normalmente dois ou mais canais de ligação que permanecem
conectados com o mar em tempo integral;
3) Lagunas “vazantes” são caracterizadas pela presença de numerosas enseadas e a presença
de um ou mais canais que permitem uma troca intensa da água da laguna com o oceano.
A salinidade de uma laguna é controlada pela troca entra a água marinha, influxo de
água doce e pela taxa de evaporação local. A salinidade é um fator importante no controle da
distribuição da fauna e flora. As características hidrológicas são determinadas parcialmente
pela configuração, natureza e dimensão da ligação da laguna com o mar, como também pelo
balanço entre precipitação, entrada de água doce, pela evaporação, e pela entrada de água
salgada do mar relacionada à variação de maré (SILVA et al., 2004). No Brasil as lagunas
próximas ao litoral apresentam na composição química da água uma influência do aerossol
marinho, carregadas de íons oriundos da evaporação dos oceanos. Assim, lagunas costeiras
apresentam concentrações maiores de Na +, MG + e Cl-, em relação aos lagos interiores.
Smayda (1983) propôs uma classificação amplamente utilizada para os sistemas aquáticos em
seis classes de acordo com a salinidade das águas, a saber: águas doces (< 0,50 ‰),
oligohalinas (0,5 ‰ – 5 ‰), mesoalinas (5 ‰ – 18 ‰), polihalinas (18 ‰- 30 ‰), euhalinas
(30 ‰ – 40 ‰) e hiperhalinas (> 40 ‰).
24
Os processos de deposição e acumulação de sedimentos em ambiente lagunar estão
intrinsecamente associados às fontes de sedimentos e aos processos operantes na laguna. Os
sedimentos são transportados pelos rios, que representam a principal fonte de sedimentos para
este ambiente, pelas correntes de marés, e pelos ventos. Os depósitos lagunares podem incluir
matéria orgânica, concha, guano e turfa. Em regiões de clima árido ocorre a precipitação
química de sal, calcita e dolomita. A distribuição de sedimentos e as estruturas sedimentares
dentro da lagoa são controladas principalmente pelas condições de circulação, hidrodinâmica
e disponibilidade de sedimentos (SILVA et al., 2004).
De modo geral as lagoas costeiras possuem pequena taxa de renovação de águas, com
longo tempo de residência. São efêmeras na escala de tempo geológico e sua existência
depende principalmente das flutuações do nível do mar e da interferência humana
(FERNANDEZ, 1994). Também podem ser caracterizadas como áreas de rápida acumulação
de sedimentos de granulometria fina, ricas em materiais orgânicos de origem autóctone e
alóctone, em razão da minimização de fontes de energia como marés, ondas e correntes.
A baixa profundidade aliada à mistura da coluna de água através da ação dos ventos,
convecção da temperatura e correntes garante um sensível acoplamento entre a água e os
sedimentos, ou seja, entre os compartimentos pelágicos e bentônicos. Uma das características
universais de todos os ecossistemas é a interação dos componentes autotrófico e heterotrófico.
O maior metabolismo autotrófico ocorre no substrato superior, o ‘’cinturão verde’’, composto
de plantas que contem clorofila, em que predominam a fixação de energia luminosa, o uso de
substâncias inorgânicas simples e a construção de substâncias orgânicas complexas. O
metabolismo heterotrófico mais intenso ocorre no ‘’cinturão marrom’’ (sedimentos, matéria
em degradação, raízes, dentre outros), que fica abaixo, local onde a matéria orgânica se
acumula nos sedimentos (ODUM; BARRET, 2007). Os ecossistemas podem variar no tempo
e espacialmente dentre características predominantemente autotróficas e heterotróficas.
Devido à elevada disponibilidade de nutrientes e grandes diversidades biológicas, os
ambientes lagunares apresentam altas taxas de produção primária (KNOPPERS et al., 1999).
A maioria das lagunas costeiras é rica em matéria orgânica, e sustentam de médias a altas
taxas de produção primária, variando de 200 a 500 gC/m2/ano e rendimentos pesqueiros da
ordem de 60 a 120 ton/hectares/ano (NIXON, 1982; KNOPPERS, 1994; KNOPPERS et al.
1999). Elas eficientemente retêm e reciclam material biogênico devido ao limitado acesso ao
oceano, prolongados tempo de residência e também pela sua baixa profundidade, sendo
altamente susceptíveis ao desenvolvimento do processo da eutrofização (KJERFVE, 1986;
KNOPPERS et al., 1999). As lagunas costeiras são consideradas ecossistemas ideais para o
25
desenvolvimento de aquacultura, psicultura e extração de sal. Em termos de produtividade
primária podem ser comparadas a regiões de ressurgência em relação ao volume de nutrientes
que possuem (SILVA et al., 2004). Essas características fazem dos sedimentos e da coluna de
água de ambientes lagunares importantes reservatórios de matéria orgânica em escala global
(HEDGES; KEIL, 1995; RIBEIRO et al., 2011).
2.3 A PROBLEMÁTICA DA EUTROFIZAÇÃO
i) O que é eutrofização
A maioria dos ecossistemas naturais e a maioria das espécies nativas estão adaptadas
aos ambientes com baixos teores de nutrientes conforme as condições encontradas nos
oceanos. O enriquecimento de nutrientes, principalmente nitrogênio (N) e fósforo (P), abre
portas para espécies oportunistas do tipo ‘’daninhas’’, que estão adaptadas às condições de
altos teores de nutrientes (ODUM; BARRET, 2007). Ao longo das últimas cinco décadas,
diversos ecossistemas aquáticos (incluindo lacustres, estuarinos e costeiros) tornaram-se os
ambientes mais fertilizados do planeta. A eutrofização refere-se ao processo de
enriquecimento de nutrientes e matéria orgânica em corpos aquáticos favorecendo a produção
primária. Caracteriza-se como um processo natural de ‘’envelhecimento’’ dos ecossistemas,
mas tornou-se um problema generalizado de qualidade da água quando acelerado por
atividades antropogênicas ao longo das bacias de drenagens principalmente em localidades
densamente povoadas (RYTHER; DUNSTAN, 1971; LIKENS, 1972; GOLTERMAN;
OUDE, 1991; NIXON, 1995; CLOERN, 2001). Existe um consenso de que a eutrofização
costeira é um problema mundial (NOAA, 1996; NIXON, 1995; CLOERN, 2001; BRICKER
et al., 2003; CONLEY et al., 2009). Condições eutróficas são evidentes em virtualmente todas
as águas costeiras perto de grandes adensamentos urbanos, sendo especialmente aguda em
áreas marinhas semi-fechadas, as quais tem interações bastante limitadas com ambientes
pelágicos adjacentes (MARSON, 1996).
A adição de nutrientes aos ambientes aquáticos ocorre naturalmente como resultado do
intemperismo geológico, drenagem continental (superficial e subterrânea) e aportes advindos
de águas profundas através da ressurgência costeira (BOESCH, 2002; BRICKER et al., 2008).
Entretanto, as atividades humanas têm aumentado em muitas vezes as entradas de nutrientes
para águas costeiras se comparados com as concentrações naturais de base (BOESCH, 2002;
SCAVIA; BRICKER, 2006; FERREIRA et al., 2007). A eutrofização (também chamada
26
eutroficação) antropogênica ou cultural é o termo empregado para diferenciar a ação do
homem daquela de causas naturais na evolução dos ambientes aquáticos (HENRY et al.,
1983). A modificação de um ambiente de natureza oligotrófica para um quadro eutrófico é
resultado da aceleração na taxa de desenvolvimento evolutivo do ecossistema. Entretanto,
recentes evidências sugerem que o padrão clássico de sucessão de condições de ambientes
pobremente nutridos para ambientes altamente nutridos ao longo do tempo não é
necessariamente seguido em ecossistemas aquáticos não afetados por atividades humanas
(ENGSTROM et al., 2000; SMITH et al., 2006).
A evolução de mudanças históricas no aporte de nutrientes revelou que estuários têm
sofrido um incremento de 6-50 vezes o aporte de N e aumentos de 18-180 no aporte de P se
comparado com condições naturais (CONLEY, 2000). O aumento da produção de fertilizantes
nitrogenados (processo Haber-Bosch) e da mineração de rochas fosfatadas propiciou o
aumento exponencial do consumo de fertilizantes inorgânicos pela agricultura a partir da II
Guerra Mundial. Entre 1950 e 1994 ocorreu um aumento médio anual para no consumo global
de fertilizantes contendo N e P de 7% e 4%, respectivamente. O consumo mundial de
fertilizantes após 1994 tem aumentado em ritmos menores, a taxas anuais médias de 2,5%
para o N e 3% para o P (VER et al., 1999).
As fontes de nutrientes e materiais orgânicos para os ecossistemas costeiros podem ser
classificadas em dois grupos: fontes pontuais e as fontes difusas. A relativa contribuição
desses dois tipos pode se diferenciar muito de bacia para bacia e depende principalmente da
densidade populacional e dos tipos de usos dos solos (SMITH et al., 1999; JICKELLS, 1995).
Entre as fontes pontuais destacam-se os emissários de águas residuais de esgotos domésticos e
industriais, que podem ser facilmente localizadas e seus impactos podem ser mensurados
diretamente (ROSSI et al., 1992). Entretanto, a maior contribuição de nutrientes para os
ambientes costeiros é proveniente de fontes difusas e altamente variáveis dependendo
principalmente dos padrões climáticos e regimes hidrológicos, de difícil estimativas e controle
(BORUM, 1996). As fontes difusas incluem a deposição atmosférica (húmida e seca), erosão
terrestre, intemperismo de minerais e fontes antropogênicas. As últimas são relacionadas
diretamente com as atividades humanas que provocam emissões de nutrientes, como
aplicação de fertilizantes agrícolas, acúmulo de poeira e lixo, desmatamento, crescimento
populacional desordenado com o descarte de efluentes sem tratamento, desenvolvimento
industrial, perda de materiais dos solos associados práticas agrícolas e agropecuárias, queima
de combustíveis fósseis e sobrepesca (LIKENS, 1972; BOESCH, 2002; DUARTE, 2009).
ii) N e P como fatores limitantes da produtividade primária aquática
27
A eutrofização dos corpos d’água depende principalmente das suas cargas de
nutrientes. O conceito de limitação da produtividade primária por nutrientes pode ser
considerado a chave da pesquisa da eutrofização. Com efeito, isto implica: (a) que um
nutriente chave será o principal fator limitante para o crescimento de plantas em um dado
ecossistema, (b) o crescimento de plantas em um dado ecossistema será proporcional à razão
de fornecimento do nutriente e (c) que o controle da eutrofização será associado por restrição
da carga deste nutriente para o ecossistema (SMITH et al., 1999; HÉLÈNE; VUILLEIN,
2001).
O sucesso para o estabelecimento de produtores primários aquáticos obedece a “Lei do
Mínimo de Liebig”, através da qual o crescimento de um organismo é limitado pela
substância disponível nas quantidades mínimas relativas às suas necessidades para
crescimento e reprodução (ODUM, 1988). O conceito de nutriente limitante é baseado na
premissa de que a uma dada estequiometria celular das plantas aquáticas, o nutriente que irá
controlar a máxima quantidade de biomassa vegetal é o nutriente que será exaurido
primeiramente, ou aquele que atinge um valor mínimo antes dos outros (SALAS; MARTINO,
2001).
Em ambientes de água doce o P é usualmente o principal fator limitante, enquanto em
regiões estuarinas e costeiras a disponibilidade de N torna-se mais importante (HOWARTH;
MARINO, 2006). Entretanto, principalmente em ambientes temperados, outros fatores como
a disponibilidade de luz e temperatura da água atuam como controladores do fenômeno da
eutrofização (TOLEDO et al., 1984; TUNDISI et al., 1988; ESTEVES; BARBOSA, 1986).
A limitação por N ou P pode ainda variar espacialmente e temporalmente em estuários
tropicais devido a variabilidades climáticas sazonais governadas por mudanças na
precipitação, fluxos fluviais e taxas de trocas de águas com a maré (KNOPPERS et al., 1999).
Estudos recentes têm questionado a limitação de nutrientes por um único fator
limitante, como a disponibilidade de N ou P, ou seja, a limitação da produtividade primária
dependeria de multi-fatores atuantes de forma sinérgica (HARPOLE et al., 2011). Além disso,
um estudo de meta-análise publicado por Elser et al. (2007) não encontrou diferenças na
produtividade primária em ecossistemas terrestres, líminicos e marinhos em relação a
disponibilidade de P e N, da forma que os ecossistemas aquáticos seriam igualmente limitados
por P e N, independente de serem ambientes terrestres, transicionais ou marinhos.
iii) Os sintomas da eutrofização
O aumento da produção primária, considerada como sintoma primário e direto da
eutrofização através do crescimento excessivo de microalgas e macroalgas, pode desencadear
28
outros sintomas secundários mais ou menos severos, dependendo do estágio do processo
eutrófico. Tais sintomas podem ser: desenvolvimento de florações de algas nocivas e/ou
tóxicas (Harmful Algae Blooms, HABS); mudança na dominância da produtividade passando
do ambiente bêntico para o pelágico especialmente em águas rasas; perda de vegetação
aquática submersa (VAS); baixos níveis de oxigênio dissolvido (OD), podendo ocasionar
hipoxia (0 – 2 mg.L-1
) e anoxia (ausência de OD); alterações de teias e cadeias alimentares, e,
por fim, a perda da biodiversidade como o estágio mais severo (BRICKER et al., 1999;
ANDERSON et al., 2002; CLOERN, 2001; FERREIRA et al., 2005; GLIBERT et al., 2010).
De uma forma geral, os ambientes mais susceptíveis naturalmente a eutrofização são
aqueles com alto tempo de residência das águas, baixas variações de marés, baixos aportes
fluviais e estratificação vertical da coluna de água. Essas características físicas propiciam
maior tempo de retenção de nutrientes nos sistemas e, por conseqüência, maior
disponibilidade para os produtores primários (NIXON, 1991; KNOPPERS et al., 1999;
FERREIRA et al., 2007; PAINTING et al., 2007).
Uma vez iniciada a floração algal (que pode ser tóxica e nociva), uma das primeiras
conseqüências é o aumento da turbidez das águas e a diminuição da penetração da luz para as
camadas mais profundas do ambiente. A falta de luz para as espécies estabelecidas em regiões
mais profundas da coluna de água pode provocar a inibição da fotossíntese, ocasionando a
morte da vegetação aquática submersa, dependendo também do tempo de duração e
abrangência da floração. Durante a fase de senescência, parte da matéria orgânica produzida
pelo florescimento algal tende a sedimentar e a decompor-se, o que gera exaurimento de
oxigênio dissolvido na coluna de água, principalmente em camadas de água mais próximas ao
fundo devido à utilização do oxigênio pelas bactérias para a decomposição do material
produzido excessivamente. Baixos índices de oxigênio são responsáveis por mortandades de
peixes e outras espécies sensíveis a hipoxia e anoxia. A mortandade de espécies pode diminuir
a beleza cênica local, produzir cheiros desagradáveis e toxinas diversas emitidas pelas
bactérias que degradam a matéria orgânica e podendo, em ultima instância, diminuir a
diversidade de espécies no local caso o processo não seja interrompido de alguma forma. A
eutrofização trata-se de um processo complexo, que evolui em forma de cadeia (BRICKER et
al., 2003; FERREIRA et al., 2011;), cuja característica principal é a quebra de homeostasia do
sistema (SILVA et al., 2008).
Além de todo impacto ambiental, a eutrofização também traz sérios prejuízos
econômicos e sociais. Os prejuízos econômicos incluem a diminuição da captura pesqueira no
local onde o processo de eutrofização é atuante (afetando principalmente os pescadores que
29
praticam pesca artesanal em pequena ou média escala), além de diminuição da visitação
turística, caso seja um ambiente de conhecido apelo turístico. Esse panorama gera sérias
conseqüências adversas para diversos setores da sociedade. No caso da questão social (além
de agregar os prejuízos ambientais e econômicos citados acima especialmente em populações
de baixa renda), torna-se preocupante a questão da saúde pública.
Segundo dados da NOAA (2010), os prejuízos econômicos atribuídos as HABs em
áreas costeiras dos EUA chega a U$ 82 milhões de dólares.ano-1
, dos quais U$ 38 milhões são
referentes a diminuição da pesca comercial, U$ 4 milhões atribuídos a diminuição do turismo
recreacional, U$ 37 milhões atribuídos a gastos públicos com doenças associadas aos HABs
(como hepatite viral, cólera, intoxicações por diversas toxinas produzidas pelas cianobactérias
presentes nas florações algais, etc.) e U$ 3 milhões destinados ao monitoramento e
gerenciamento do problema.
iv) Eutrofização x Estado Trófico
Importante identificar a diferença entre eutrofização e estado trófico. A eutrofização,
como já definida anteriormente, trata-se de um processo, enquanto o estado trófico, como a
própria denominação sugere, trata-se de um estado ou grau de nutrição momentânea do
ambiente. O monitoramento e avaliação do estado trófico dos ambientes é uma forma de
compreender o processo da eutrofização. O estado trófico pode ter 4 ou 5 classificações,
dependendo do trabalho referencial. A classificação do estado trófico, em geral, é realizada
dentre as seguintes categorias, do menos nutrido para o mais nutrido: ultraoligotrófico,
oligotrófico, mesotrófico, eutrófico e hipertrófico (Tabela 1). Essa classificação pode variar
de acordo com o autor da classificação, pois alguns trabalhos não consideram as
classificações de ultraoligotrofia e hipertrofia.
Tabela 1: Classificação do estado trófico e condições da produtividade primária no ambiente
(adaptado de PENNA et al., 2004; NASROLLAHZED et al., 2008)
Estado Trófico Condições do ambiente
Excelente (Ultraoligotrófico) Muito pobremente produtivo e muito baixo
estado trófico
Alto (Oligotrófico) Pobremente produtivo e baixo estado trófico
Bom (Mesotrófico) Moderadamente produtivo e médio estado trófico
Moderado (Mesotrófico a Eutrófico) Moderadamente a altamente produtivo e alto
estado trófico
Pobre (Eutrófico) Altamente produtivo e o mais alto estado trófico
30
Os indicadores que definem a classificação do estado trófico não foram informados na
tabela 1, pois dependem do trabalho referencial. Ao longo do tempo, mais especificamente
nas últimas 4 décadas, diversos métodos e abordagens conceituais têm sido desenvolvidos
para a avaliação do processo de eutrofização e o estabelecimento do estado trófico de corpos
aquáticos (VOLLENWEIDER, 1968; CARLSON, 1977; LAMBOU et al., 1983;
VOLLENWEIDER et al., 1998; BRICKER et al., 1999; CONLEY, 2000; NOBRE et al.,
2005; SCAVIA; BRICKER, 2006; PAERL, 2008; PRIMPAS; KARYDIS, 2010; DEVLIN et
al., 2011; FERREIRA et al., 2011).
Alguns índices de estado trófico são baseados na concentração dos nutrientes, outros
usam a biota e muitos usam a combinação da biota com os nutrientes (BEATY; PARKER,
1994). O primeiro trabalho a estabelecer índice trófico foi realizado por Wollenweider (1968),
que estabeleceu o índice com base na concentração de fósforo total (PT) e no tempo de
residência das águas. O trabalho de Carlson (1977) também é considerado um dos primeiros
estudos sobre a construção de índice de estado trófico para ambientes de água doce, o qual
utiliza como indicadores as concentrações de PT, clorofila-a e turbidez. O trabalho de Nixon
(1995) estabeleceu pioneiramente o estado trófico para ambientes costeiros através do
suprimento de carbono orgânico. Outras classificações podem ser apontadas, baseadas em
fatores únicos, tais como: Organization for Economic Cooperation and Development (OECD,
1982) e Vollenweider e Kerkes (1983), através das concentrações de clorofila-a ou PT;
European Environmental Agency (EEA, 1999), que utiliza concentrações de nitrogênio
inorgânico dissolvido (NID) ou fósforo inorgânico dissolvido (PID) para estabelecimento do
índice, entre outras.
v) Ferramentas de Análise
O desenvolvimento contínuo de ferramentas de avaliação tem enfatizado a importância
de estabelecer ligações mais estreitas entre fatores causais (nutrientes) e os efeitos diretos e
indiretos da eutrofização (PAINTING et al., 2007). De acordo com recentes visões, as simples
avaliações do enriquecimento de nutrientes em comparação com condições de referências
regionais específicas não fornecem informações sobre o processo da eutrofização. Em adição
ao estabelecimento dos índices através dessas variáveis padrões para o monitoramento da
eutrofização, tornou-se necessário o desenvolvimento e adoção de índices que combinam
indicadores quantitativos e qualitativos para a avaliação das condições tróficas (IZZO et al.,
1997), ou seja, índices baseados em multi-parâmetros.
31
A seleção de indicadores chave é requerida para descrever adequadamente o estado
trófico do ambiente. A adoção de índices multiparamétricos é considerada uma grande
evolução para classificação de estado trófico e monitoramento da eutrofização, pois não
apenas uma variável é utilizada para o estabelecimento do estado trófico, mas múltiplos
indicadores. Trabalhos recentes foram publicados estabelecendo índices baseados em
multiparâmetros, como o TRIX (VOLLENWEIDER et al., 1998), ASSETS (BRICKER et al.,
1999, 2003), OSPAR Comission (2005), dentre outros. Tais parâmetros devem refletir
gradientes de impactos induzidos por atividades antrópicas, nos quais um aumento no aporte
de nutrientes irá levar a um decaimento da qualidade da água (FERREIRA et al., 2011).
Com base na necessidade do desenvolvimento de índices mais complexos e robustos
para avaliar o processo trófico a nível nacional, os EUA criaram a National Estuarine
Eutrophication Assessment (NEEA), que foi uma iniciativa conjunta de um grupo de
especialistas de estudos da eutrofização em estuários e regiões costeiras da National Oceanic
and Atmospheric Administration (NOAA) e National Centers for Coastal Ocean Science
(NCCOS) (BRICKER et al., 1999; 2003). A metodologia ASSETS foi desenvolvida pela
NOAA em parceria com o Instituto do Mar (IMAR) de Portugal, e trata-se de uma atualização
dos métodos utilizados pela NEEA, tornado-os mais precisos e amplamente aplicáveis a
diferentes tipos de ecossistemas aquáticos. O modelo ASSETS pode ser aplicado
comparativamente para classificar o estado da eutrofização de estuários e regiões costeiras, e
para direcionar opções de gestão. No início da década de 90, começou a ser realizado um
exaustivo levantamento da problemática da eutrofização em nível nacional nos EUA,
produzindo diversas publicações em livros, periódicos científicos e relatórios, que podem ser
acessados no site do programa (NEEA, 2011). Desde então a metodologia vem sendo
utilizada e monitorada, com uma série temporal de mais de 20 anos de dados. O
levantamento abrange aproximadamente 190 sistemas estuarinos e costeiros, cobrindo cerca
de 95% da área superficial costeira dos EUA. Em Portugal o índice ASSETS também foi
amplamente utilizado, cobrindo a maioria dos ecossistemas costeiros. O objetivo da NEEA,
através da abordagem ASSETS, é conduzir monitoramento a longo prazo, avaliação e
pesquisa de atividades com o intuito de resultar em apropriadas medidas de gerenciamento
ambiental do enriquecimento por nutrientes.
O modelo ASSETS trabalha com componentes quantitativos, semiquantitativos e
qualitativos para fornecer indicadores pressão-estado-resposta (PER). O índice pressão leva
em conta a susceptibilidade natural do sistema (determinada pelo volume, range de maré,
mistura de água e fluxo do rio) e o aporte de nitrogênio natural e antrópico; o índice estado
32
agrega indicadores dos sintomas primários (níveis de clorofila-a e cobertura espacial de
macroalgas) e secundários da eutrofização (níveis de oxigênio dissolvido OD, harmful algae
blooms HABs e vegetação aquática submersa VAS); o índice resposta estabelece a previsão
futura na mudança esperada em relação ao aporte de nutrientes para o sistema (melhora, piora
ou sem mudança); os três índices são agregados em uma classificação ASSETS final
(BRICKER et al., 2003). Na seção materiais e métodos o método é descrito de uma forma
mais detalhada. Essa metodologia integrada foi aplicada em diversos estuários dos EUA,
Europa, União Européia e China (BRICKER et al., 1999, 2003; SCAVIA; BRICKER, 2006;
FERREIRA et al., 2007; XIAO et al., 2007; WHITALL et al., 2007; BRICKER et al., 2008).
No Brasil, estudos recentes em nível de mestrado e doutorado aplicaram o modelo em
estuários da região sul do Brasil (MIZERKOWSKI, 2007, 2011), sudeste e nordeste
(ESCHRIQUES, 2011).
O índice TRIX foi primeiramente desenvolvido e proposto para águas eutróficas do
Mar Adriático (VOLLENWEIDER et al., 1998). Os parâmetros utilizados para o cálculo
incluem fatores que são expressão direta da produtividade, como clorofila-a e o desvio das
condições de saturação do oxigênio dissolvido (OD) e fatores nutricionais disponíveis no
ecossistema, que são o nitrogênio inorgânico dissolvido (NID) e o fósforo inorgânico
dissolvido (PID).
Vasceta et al. (2008) apontam alguns pontos positivos do índice TRIX: indicador de
tendências espaciais e temporais da eutrofização, sintetização de informações ambientais,
fornecimento de respostas frente a ações gerenciais poliíticas e fácil aplicação. Esse índice foi
adotado pela Legislação Italiana, com o objetivo de monitorar o estado trófico em águas
costeiras italianas. Diferente do ASSETS, que considera o levantamento do Estado Trófico
em grandes regiões de mesma salinidade, esse índice pode ser estabelecido para pontos
amostrais específicos, desde que haja boa resolução temporal de dados. O índice vem tendo
grande aplicação em regiões costeiras mundiais, tais como: Itália, Eslovênia, Noruega,
Turquia, Portugal, Região Nordeste do Golfo Pérsico, Mar Cáspio, Mar Negro, Mar Báltico e
Mar Adriático (VOLLEINWEIDER et al., 1998; MONCHEVA et al., 2002; GIOVANARDI;
VOLLEINWEIDER, 2004; ARTIOLI et al., 2005; BENDORICCHIO; DE BONI, 2005;
PARKHOMENKO et al., 2003; PENNA et al., 2004; VASCETTA et al., 2004; TAEBI et al.,
2005; YURGA et al., 2005; COELHO et al., 2007; NASROLLADEH et al., 2008; PRIMPAS;
KARYDIS, 2011).
vii) Gestão Ambiental da Eutrofização: modelos ecológicos e ferramentas de análise
33
Pela definição, qualquer descrição ou abstração de um sistema ou processo é
considerada um modelo (GORDON et al., 1996). Em ciências, modelos são ferramentas que
ajudam a contextualizar, integrar e generalizar conceitos científicos. A aplicação de modelos é
grandemente dependente do campo científico, do problema estudado ou das ferramentas
comumente usadas em campos particulares. Portanto, um modelo pode ser considerado
qualquer representação simplificada de alguns aspectos do mundo real, e modelos
matemáticos apresentam essa simplificação na forma de uma série de equações matemáticas.
Em geral, pela simplificação da realidade, modelos matemáticos permitem respostas do
sistema à perturbação, que podem ser testadas computacionalmente. Funcionam da forma
pressão-estado-resposta (PER). Os produtos da modelagem podem ser bastante diversos,
desde simples estimativas de fluxos de materiais e energia, até descrições de interações
complexas entre os diversos componentes de um ecossistema.
Outro ponto a ser considerado na modelagem é sobre o balanço entre a disponibilidade
de dados e o conhecimento do sistema a ser modelado. Suficiente conhecimento desses dois
aspectos é necessário para realizar análises bem sucedidas. Holling (1978) promoveu uma
classificação muito útil, que colocou a modelagem no contexto científico (Figura 3). O eixo
horizontal representa o grau de conhecimento científico do sistema, enquanto o eixo vertical
descreve a quantidade da dados disponíveis do sistema. O diagrama é apresentado em quatro
domínios. O domínio 3 é onde todos querem chegar, ou seja, bom entendimento do sistema
suportado por uma boa base de dados. No entanto, esse domínio é raramente atingido nas
ciências marinhas e ecológicas. Podemos incluir nesse domínio, por exemplo, a previsão de
marés e os modelos globais de ciclos hidrológicos. O domínio 1 incluem aqueles sistemas
com boa quantidade de dados, mas pouco entendimento do ambiente. Esse muitas vezes é o
caso de alguns ramos das ciências marinhas. O domínio 4 é o domínio mais comum sobre a
pesquisa em biogeoquímica em ambientes costeiros, em que existe pouca disponibilidade de
dados e baixo conhecimento dos ambientes. Às vezes, temos bom conhecimento conceitual ou
idéia de como o sistema opera, baseado em estudos pretéritos realizados em sistemas
similares, mas poucos dados que suportem nossa hipótese, como para o domínio 2. Nesses
dois últimos domínios, 2 e 4, é onde a modelagem é mais utilizada e eficiente.
34
Conhecimento do Ambiente
Disp
on
ibilid
ade d
e Dad
os
Figura 3. Gráfico representado por quatro domínios, relacionando a disponibilidade de dados
e o nível de conhecimento de um dado ecossistema.
Fonte: Holling (1978)
No contexto da gestão ambiental, existe uma demanda crescente no desenvolvimento
de modelos e indicadores frente ao avanço das ameaças e potenciais conflitos nos usos dos
recursos naturais. Os modelos de pressão-estado-resposta (PER) e DPSIR (driving-pressure-
state-impact-response) são marcos conceituais para a definição de indicadores e tem sido
amplamente descritos e utilizados na avaliação ambiental (BELIAEFF; PELLETIER, 2011).
A detecção e a avaliação do enriquecimento por nutrientes é uma importante questão
ambiental e sócio-econômica no gerenciamento e conservação de regiões costeiras e
marinhas. Faz se necessário a seleção de indicadores chaves que irão adequadamente
descrever o estado da eutrofização do ambiente permitindo aos gestores e formuladores de
políticas públicas tomar decisões sobre a mediação dos problemas ligados a hipernutrificação
(DEVLIN et al., 2011).
A metodologia DPSIR (Figura 4) segue um sistema de retroalimentação no qual as
forças motrizes (D) do desenvolvimento social e econômico desenvolvem pressão externa (P)
sobre os ambientes, provocando mudanças no estado (S/E) e potencialmente provocando
impactos (I) adversos sobre a saúde dos ecossistemas. A resposta (R) trata-se do que é
esperado ao longo do tempo com base em ações de gestão ambiental (aumento ou diminuição
das forçantes externas sobre o ambiente). As abordagens que utilizam modelos de PER são
consideradas simplificações da metodologia DPSIR, pois enquanto a primeira utiliza três
grandes pilares a segunda é baseada em 5 pilares, mas em ambas a essência da modelagem é a
mesma, ou seja, indicadores pressão-estado-resposta com retroalimentação em forma de
ciclos fechados. Esses modelos conceituais tem a intenção de identificar relações causais entre
os componentes, sendo importantes para determinar e avaliar os impactos adversos. As
35
utilizações desses indicadores correspondem a simplificações das complexidades sócio-
ambientais encontradas nos diversos ecossistemas mundiais (BORJA; DAUER, 2008).
Opções de Gerencia-
mento
Pressões Ambientais
Mudanças do EstadoAmbiental
Impactos
ForçantesSócio-
Econômicos
SEDIMENTOS
Figura 4: Esquema mostrando os indicadores de pressão (forçantes sócio-econômicas), estado
(mudanças do estado ambiental e impactos) e resposta (opções de gerenciamento) (PER).
2.4 EUTROFIZAÇÃO NO BRASIL E A LEGISLAÇÃO AMBIENTAL BRASILEIRA
Um dos mais sérios problemas enfrentados no Brasil é a falta de saneamento
ambiental, principalmente em relação ao tratamento de efluentes domésticos e industriais. Em
muitas localidades até existe a coleta dos resíduos, porém o tratamento fica restrito somente a
aproximadamente 10% do montante coletado (IBGE, 2011). Este cenário reflete-se em
grandes quantidades de matéria orgânica e nutrientes sendo despejados ‘’in natura’’ em
diversos ecossistemas aquáticos brasileiros e a eutrofização é considerada uma das maiores
ameaças aos sistemas costeiros brasileiros, particularmente naqueles densamente povoados
(MIZERKOWSKI, 2011), podendo citar como exemplos: Baía de Guanabara (RJ), Laguna de
Araruama (RJ), Laguna de Piratininga (RJ), Complexo Lagunar Mundaú-Manguaba (AL),
Baía de Santos (SP), entre outros (KNOPPERS et al., 1999; MAIOLI et al., 2010; MARTINS,
2005).
O Brasil possui uma legislação ambiental considerada bastante rigorosa e abrangente
em alguns aspectos, mas deficitária em outros como no caso da problemática da eutrofização.
Outra grande dificuldade enfrentada no âmbito jurídico brasileiro é a ausência da correta
aplicação das leis, ou seja, as leis existem, as infrações existem, as penalidades existem, mas a
fiscalização e aplicação dessas leis é demasiadamente burocrática e ineficiente. A Lei
36
6938/1981 estabelece a Política Nacional do Meio Ambiente, cujos principais objetivos são
garantir a preservação, a melhora e a recuperação da qualidade ambiental. Outra Lei que
merece destaque é a 9605/1998, conhecida como a Lei de Crimes Ambientais, que dispõe
sobre as sanções penais e administrativas para condutas e atividades lesivas ao meio
ambiente, e dá outras providências. Essas duas leis são consideradas marcos no direito
ambiental brasileiro. Mais específica, a Resolução CONAMA 357/2005 dispõe sobre a
classificação e diretrizes ambientais para o enquadramento dos corpos de águas superficiais,
bem como estabelece as condições e padrões de lançamentos de efluentes em ecossistemas
aquáticos.
Leis e Resoluções específicas sobre a problemática da eutrofização – como as
existentes para a União Européia, onde é definida até mesmo a sensibilidade dos ambientes ao
enriquecimento por nutrientes (Decreto-Lei n.º 152/97, Decreto-Lei n.º 348/98, Decreto-Lei
n.º 149/2004, Decreto-Lei n.º 198/2008; INAG, 2011) – não existem na Legislação Ambiental
Brasileira. A única menção a eutrofização é verificada na Resolução CONAMA 357, de
forma muito superficial e sem critérios científicos. Tal resolução afirma, em seu art. 10,
parágrafo 3, que “para águas doces de classes 1 e 2, quando o nitrogênio for fator limitante
para eutrofização, nas condições estabelecidas pelo órgão ambiental competente, o valor de
nitrogênio total (após oxidação) não deverá ultrapassar 1,27 mg/L para ambientes lênticos e
2,18 mg/L para ambientes lóticos, na vazão de referência ”. Dentro de toda a Legislação
Ambiental, a única menção a eutrofização resume-se a esse parágrafo supracitado.
Além da ausência da eutrofização como temática na legislação ambiental brasileira,
também inexistem programas e incentivos governamentais relacionados com o diagnóstico,
avaliação e monitoramento da eutrofização em ecossistemas estuarinos e costeiros a nível
nacional. A recuperação de locais degradados por nutrientes oriundos de atividades agrícolas
e urbanos anda a passos muito lentos. Obras de melhoria são verificadas muito esparsamente e
com pequena escala espacial. O que se verificam são esforços realizados localmente,
principalmente em Centros de Pesquisas de Universidades Públicas.
No Brasil, um país emergente e de médio crescimento econômico, mas com sérios
problemas relacionados com a sustentabilidade do seu desenvolvimento social e ambiental, o
gerenciamento e proteção dos ambientes marinhos e costeiros frente aos diversos impactos
provocados pelo enriquecimento por nutrientes é ainda um tópico de estudo incipiente
realizado por institutos ambientais estaduais, ONGs (Organização Não-Governamentais) e
principalmente em centro de pesquisas de universidades. Levantamentos de dados
sistemáticos e políticas públicas que incentivem e suportem a avaliação, prevenção, combate e
37
monitoramento especificamente sobre a problemática da eutrofização ainda não existem em
nível Federal de Governo, como os existentes em outros países da União Européia através da
Water Framework Directiver (WFD), na Itália (TRIX) e nos EUA National Estuarine
Evaluation Eutrophication Assessment (NEEA).
O Brasil deve buscar por ações de gerenciamento ambiental que foram implantadas
com sucesso em outras regiões do mundo. A WFD representou um marco em termos de
avanços e mudanças no gerenciamento da qualidade das águas na Europa. Foram
estabelecidas diferentes metas de qualidade baseadas em propriedades físico-químicas das
águas em função da estrutura ecológica dos sistemas naturais. Esses padrões ecológicos
devem ser definidos tendo como referencia as condições ecológicas esperadas na ausência ou
quase ausência dos impactos humanos. A obrigação estabelecida pela WFD é alcançar um
bom estado ecológico em todos os corpos de água até o ano de 2015 (DEVLIN et al., 2007).
Na Europa, a proteção e gerenciamento ambiental têm sido historicamente conduzidos
por agências locais e nacionais. Essa forma gerencial começou a mudar através da criação de
longas listas diretivas relacionadas com o gerenciamento dos recursos aquáticos. A Water
Framework Directive (WFD) é a mais importante dessas diretivas, pois reúne a legislação
vigente em vigor na Comunidade Européia e estabelece metas de qualidade para o estado
ecológico. O desenvolvimento de avaliações ecológicas e classificações dos sistemas é uma
das partes mais importantes e tecnicamente desafiadoras da WFD. A WFD classifica as águas
superficiais com base em “elementos de qualidade” (DEVLIN, 2007).
No gerenciamento, monitoramento e pesquisa da eutrofização nos EUA destaca-se o
trabalho de Bricker et al. (2007), que fazem valiosas considerações obtidas ao longo de mais
de 20 anos pesquisa na costa americana.
2.5 JUSTIFICATIVA
Este trabalho trará resultados relacionados à avaliação da eutrofização e ao
estabelecimento de índices de estado trófico em um sistema lagunar que recebe grandes
quantidades de efluentes domésticos e agrícolas. Estudos relacionados com processos
eutróficos na zona costeira brasileira são ainda incipientes, tanto em ambientes perturbados
por atividades antrópicas como naqueles considerados mais prístinos.
A eutrofização é um processo que ocorre naturalmente em ambientes aquáticos. O
problema é que o homem, com aumento excessivo da descarga de nutrientes nos ecossistemas
38
aquáticos, tem diminuído o tempo de transição de trofia dos ambientes aquáticos
configurando o que pesquisadores chamam de eutrofização artificial ou cultural ocasionando
o envelhecimento precoce de sistemas. Nas últimas décadas, diversos países constataram esse
problema em seus territórios e a eutrofização já é considerada uma das principais formas
contemporâneas de poluição (VOLLENWEIDER, 1974; CROSSLAND et al., 2005). O
Brasil, entretanto, anda em um processo muito lento de diagnósticos, avaliação, combate e
monitoramento do processo da eutrofização ao longo da sua costa.
A avaliação da eutrofização e do estado trófico de sistemas aquáticos constituem
informações muito valiosas para o gerenciamento costeiro. Levando em conta que os estuários
são importantes pontos de acesso do continente para o mar e que grande parte da população
reside nessas áreas, a aplicação de índices de diagnóstico e avaliação da qualidade ambiental
mostram-se extremante úteis para as tomadas de decisão. Aliado a predição de cenários
futuros, possibilita ações de recuperação e prevenção de situações seriamente impactadas.
O projeto visa contribuir em um estudo de âmbito maior, com aplicabilidade na
elaboração, divulgação e comparação de mapas a nível nacional sobre a sensibilidade à
eutrofização e avaliação da qualidade ambiental em diversos sistemas estuarinos ao longo da
costa brasileira, contribuindo também para o entendimento que mudanças climáticas previstas
podem ter sobre o processo da eutrofização costeira.
Outro ponto muito importante a ser colocado é o caráter global de abrangência dos
modelos utilizados nessa pesquisa. Os dois modelos (ASSETS e TRIX) estão tendo uma
grande aplicação a nível global, o que torna os dados levantados comparáveis com outros
estuários mundiais. Os programas estão preocupados com o papel que desempenham sistemas
no funcionamento do sistema terrestre total, incluindo a zona costeira nos ciclos perturbados e
não perturbados de carbono, nitrogênio e fósforo.
3 MATERIAL E MÉTODOS
3.1 ÁREA DE ESTUDO
3.1.1 Localização Geográfica e Características Gerais
-35.980144 -35.930144 -35.880144 -35.830144 -35.780144-9.7500309
-9.7000309
-9.6500309
-9.6000309
9°3
6'0
'' S
9°3
8'0
'' S
9°4
1'0
'' S
9°4
4'0
'' S
35°58'0''W 35°55'0'' W 35°52'0'' W 35°49'0''W 35°46'0'' W
0 0.03 0.060 4 8 km
Laguna Manguaba
OceanoAtlântico
LagunaMundaú
Cidade de Maceió
RPDM
RS
RM
-35.980144 -35.930144 -35.880144 -35.830144 -35.780144-9.7500309
-9.7000309
-9.6500309
-9.6000309
9°3
6'0
'' S
9°3
8'0
'' S
9°4
1'0
'' S
9°4
4'0
'' S
35°58'0''W 35°55'0'' W 35°52'0'' W 35°49'0''W 35°46'0'' W
0 0.03 0.060 4 8 km
Laguna Manguaba
OceanoAtlântico
LagunaMundaú
Cidade de Maceió
RPDM
RS
RM
Figura 5. Mapa do Sistema Estuarino-Lagunar Mundaú-Manguaba (CELMM), mostrando a
localização das lagunas, da cidade de Maceió, do Oceano adjacente e dos rios Paraíba do
Meio (RPDM), Sumaúma (RS) e Mundaú (RM)
O Complexo Estuarino Lagunar de Mundaú-Manguaba (CELMM) está localizado no
estado de Alagoas (AL), entre as latitudes 9º35’S e 9º46’S e longitudes 34º44’W e 35º58’
(Figura 5). Tem profundidade média de 2 m, consistindo da Laguna Manguaba com 43 km2
de área superficial e a Laguna Mundaú, com 24 km2. As duas lagunas estão interconectadas
através de um sistema de dois canais rasos e estreitos que se orientam paralelos a costa,
40
ladeados por manguezais (principalmente no canal mais interno), e terminam em uma
desembocadura com 250 m de largura (OLIVEIRA; KJERFVE, 1993). O sistema é
caracterizado por micromarés semidiurnas, com amplitude média de 1,44 m no mar costeiro
adjacente, com redução de amplitude de 86% e 98% no interior das lagunas de Mundaú e
Manguaba, respectivamente, em função da filtragem da forçante de maré pelo sistema de
canais. Como resultado dessa dissipação de energia, a media do range de maré em Mundaú é
0,2 m e em Manguaba 0,03 m (OLIVEIRA; KJERFVE, 1993). A tabela 2 resume as
principais características físicas do sistema lagunar Mundaú-Manguaba.
A vegetação ao redor do sistema é composta principalmente pela floresta atlântica
úmida, constituída por manguezais, tabuleiro, mata ciliar e restingas. Os três últimos
subsistemas são os mais degradados, sendo os tabuleiros e a mata ciliar amplamente
substituídos por plantação de cana-de-açúcar (NAZARIO, 2008). Principalmente na região
dos canais de ligação, há uma cobertura vegetal compostas por extensos bosques de
manguezal, transformados em Unidades de Conservação (UC), nas categorias de Área de
Preservação Permanente (APA) e Reserva Ecológica (ANA, 2004).
A bacia de drenagem do CELMM tem altitude máxima de 1000 m e ocupa uma área
de 7844 km2, com 4126 e 3718 m
2 correspondentes as bacias de Mundaú e Manguaba
respectivamente (CARREIRA et al., 2011). A planície costeira da região é apoiada por um
platô de 50 a 100 m de altura definido como a última Formação Barreiras do Terciário com
latossolos ricos em ferro (Fe). A média anual de descarga de água doce para o sistema
Mundaú através do Rio Mundaú é de 33,5 m3.s
-1 e para o sistema Manguaba, através dos Rios
Paraíba do Meio e Sumaúma é de 17,6 m3.s
-1 e 5,0 m
3s
-1, respectivamente (OLIVEIRA;
KJERKVE, 1993).
Aliado ao baixo fluxo dos rios, a grande dissipação da energia das marés para dentro
do sistema provoca longos tempos de residência das águas: em Mundaú o tempo de renovação
das massas de água gira em torno de 1 a 2 semanas (média de 16 dias), enquanto em
Manguaba esse tempo fica entre 5 a 7 semanas (média de 36 dias) (OLIVEIRA; KJERKVE,
1993). A baixa taxa de renovação das águas no sistema favorece o acúmulo de matéria
orgânica e sedimentos, tornando-o susceptível ao processo de eutrofização. As temperaturas
médias máximas mensais chegam a 31ºC na estação seca e 25ºC na chuvosa. A laguna
Mundaú muda de condições mesohalinas para oligohalinas entre os períodos seco e chuvoso,
respectivamente, enquanto Manguaba é predominantemente oligohalina a maior parte do
tempo, já os sistema de canais varia entre oligohalino a polihalino (OLIVEIRA; KJERKVE,
1993).
41
Tabela 2: Resumo das principais características físicas dos sistemas e a densidade
populacional do sistema lagunar Mundaú-Manguaba. Características Laguna Mundaú Laguna Manguaba
Localização Lat S 9º35’ 9º46’
Long O 35º44’ 35º58’ 1 Área Superficial (m
2) 24 43
1 Volume (m
3) 69,8 97,7
1 Média de Profundidade (m) 1,5 2,1
1 Range de Maré (m) 0,2 0,03
1 Prisma de Maré (m
3) 17,3 6,1
Chuvosa 65,9 57,2 1 Descarga de Água Doce (m
3.s
-1) Seca 14,1 15,9
Média
Anual
33,5 22,6
2 População na Bacia de Drenagem (hab) 726.854 284.872
1 Tempo de Residência (dias) 16 36
(1) OLIVEIRA; KJERFVE (1993); (2) ANA, 2006.
3.1.2 Clima
O clima predominante é tropical semiúmido com estações secas e chuvosas bem
definidas. A estação chuvosa é entre os meses de março e agosto, enquanto a estação seca é
entre dezembro e março. A descarga de água difere substancialmente entre as estações
(Tabela 00). O clima na região mais a montante da bacia de drenagem é semi-árido (Koppen
tipo Bhw), enquanto o clima na parte mais a jusante da bacia é classificado como tropical
úmido (Köppen tipo As). A temperatura média do ar é de 25,5ºC. A precipitação anual média
acumulada calculada com base em uma série temporal de 30 anos foi de 1654 mm, com
mínimo de 34 mm no mês de novembro e máximo de 275 mm em julho. A evaporação anual
calculada foi de 1109 mm, sendo 106 mm durante o mês mais seco, e 75 mm durante o mês
mais chuvoso (OLIVEIRA; KJERFVE, 1993). Sua variabilidade sazonal resulta em padrão
unimodal distinto na vazão dos rios (Tabela 1).
A dinâmica dos ventos na região também apresenta um comportamento sazonal.
Durante a estação chuvosa predominam ventos de sudeste, e na estação seca prevalece o vento
leste.
3.1.3 Impactos antrópicos no CELMM e na Bacia de Drenagem
A modificação antrópica do CELMM vem ocorrendo desde o século XVIII, com
significante intensificação nas últimas três décadas. Entre as modificações podem ser citadas
o intensivo desmatamento desde o período imperial, ocorrendo a substituição da mata nativa
42
por extensas fazendas de coqueirais e canaviais. Atualmente existem 10 usinas
sucroalcooleiras na região, que processam a cana ocupando uma área em torno de 180000 ha
(BRANDÃO; CALHEIROS, 2009a).
De acordo com Brandão e Calheiros (2009b), a partir do século XX ocorre uma maior
ocupação do entorno da Laguna de Mundaú em relação à Manguaba, devido à construção da
estrada de ferro no Vale do Mundaú. A partir dos anos 70 verifica-se a expansão da cidade de
Maceió, iniciando-se o processo de favelização principalmente nas margens da laguna de
Mundaú, aumentando significativamente o lançamento de efluentes domésticos para as águas
da laguna.
A maior fonte de poluição é o despejo de efluentes das indústrias da cana-de-açúcar ao
longo dos rios Paraíba do Meio (L. Manguaba) e Mundaú (L. Mundaú) e descartes de esgoto
não tratado proveniente de cidades e vilarejos localizados ao longo da bacia de drenagem de
ambas as lagunas e no seu entorno. As principais cidades no entorno do CELMM que
contribuem com esgotos domésticos são Maceió (L. Mundaú), Marechal Deodoro e Pilar (L.
Manguaba), com população total estimada de 33.305, 45.900 e 932.700 habitantes,
respectivamente. As práticas agrícolas da monocultura canavieira induzem impactos
ambientais, como a aplicação de grandes quantidades de fertilizantes e herbicidas, alteração
da composição e capacidade de retenção dos solos, aumento da erosão e distúrbio na
qualidade e balanço da água subterrânea (LACERDA et al., 1983). Os materiais e poluentes
associados são introduzidos nos sistemas aquáticos através de fontes difusas da bacia de
drenagem e fontes pontuais de emissão (AZEVEDO et al., 2009; MAIOLI et al., 2010;
MAIOLI et al., 2011).
O uso da terra difere entre as duas lagunas. Em Manguaba o cultivo e o processamento
da cana-de-açúcar são os principais problemas na bacia de drenagem, além de assentamentos
urbanos. Em Mundaú o crescimento populacional desordenado é o principal problema, com
intenso descarte de efluentes domésticos sem tratamento. De acordo com a ANA (2006),
somente em torno de 5% dos efluentes domésticos coletados recebem tratamento. A poluição
industrial química também é um problema para as duas lagunas.
Como conseqüência desses múltiplos impactos antrópicos atuantes (urbanização,
intenso cultivo de cana-de-açúcar e indústria química), muitos problemas ambientais tem sido
identificados nos últimos 30 anos, como eutrofização cultural, contaminação de micro
poluentes orgânicos e mudanças na estrutura e diversidade da comunidade fitoplactônica. A
ocorrência de florações algais (HABS) também já foi identificada (AZEVEDO et al., 2010;
43
MAIOLOI et al., 2010; MELO-MAGALHÃES et al., 2009; SOUZA et al., 2009; MAIOLI et
al., 2011).
Apesar dos intensos impactos antropogênicos, as lagunas servem como berçário para
peixes, moluscos e crustáceos de grande importância econômica e social, considerada também
como área de reprodução para diversas espécies de peixes. No entanto, estes ambientes são
fortemente afetados por frequentes florescimentos de cianobactérias (citar as espécies) que
acarreta a depleção do oxigênio dissolvido da coluna de água, resultando na mortalidade em
massa destes organismos, principalmente na laguna Manguaba.
3.2 DESENHO AMOSTRAL
Os estudos foram conduzidos de modo a estabelecer a análise da variabilidade espacial
(desde fontes fluviais até marinhas) e temporal (época de chuva e estiagem) dos principais
parâmetros indicadores da eutrofização no CELMM. Na presente pesquisa foram aplicados
dois modelos ASSETS e TRIX para avaliar a susceptibilidade natural dos sistemas à
eutrofização do estuário e estabelecer índices de estado trófico.
Para a aplicação dos modelos propostos foram obtidos dados pretéritos originais
coletados e analisados no âmbito do Projeto POLCAMAR, entre os anos de 2006 e 2009.
Obteve-se o acesso às planilhas originais de coleta e análise dos dados. A partir dessas
planilhas os dados foram analisados e processados com a finalidade de investigar os
gradientes espaciais e temporais dos parâmetros, e aplicação das metodologias propostas. O
desenho amostral envolveu a realização de sete campanhas listadas na tabela 3. Três
campanhas foram realizadas no período chuvoso e quatro no período seco. Em cada
campanha foram realizadas coletas de água na desembocadura rios que drenam o sistema, nas
lagunas de Manguaba e Mundaú, nos sistemas de canais que ligam as duas lagunas e no mar
adjacente. A quantidade de pontos coletados variou entre as campanhas amostrais, e a tabela 3
apresenta o n amostral em cada campanha de coleta.
44
Tabela 3: Data das coletas, número de amostra por campanha e período sazonal para o
CELMM, realizadas no projeto âmbito do projeto POLCAMAR.
Data N amostral Período
8/Ago/2006 31 Chuvoso
5 a 14/Mar/2007 32 Chuvoso
20 a 26/Set/2007 63 Chuvoso
18 a 21/Fev/2008 43 Seco
25 e 26/Fev/2008 30 Seco
13 a 20/Out/2008 23 Seco
15 a 19/Jan/2009 36 Seco
As variáveis físico-químicas caracterizadas foram: temperatura (T ºC), salinidade (S),
pH e saturação do oxigênio dissolvido (OD) (%), nutrientes inorgânicos dissolvido (μM)
nitrogenados NID (= nitrato - NO3-, nitrito - NO2
- e amônio - NH4
+) e fósforo inorgânico
dissolvido (PID). Foram avaliados também a turbidez (Tur) (NTU), material particulado em
suspensão (MPS mg.L-1
) e clorofila-a (Cloro-a ug.L-1
).
A utilização dos dados pretéritos no presente estudo somados a outras ferramentas de
análises tem como objetivo obter informações sobre os principais parâmetros físico-químicos
da coluna da água relacionados com o processo da eutrofização ao longo do gradiente espacial
e temporal do sistema, estabelecendo as regiões de ganhos e perdas de material, confirmando
e/ou reavaliando os compartimentos já descritos na literatura, necessários para a aplicação dos
índices de estado trófico.
A tabela 4 sumariza os equipamentos, parâmetros e métodos de análise das variáveis
empregadas para a aplicação dos modelos ASSETS e TRIX.
Tabela 4: Sumário dos parâmetros, métodos, compartimentos de coleta no sistema
(A=água), referências utilizadas para cada parâmetro. Parâmetro Métodos Referências
Profundidade, T, S,
Tur. multissonda marca Fa. YSI 6600D. In situ
Oxigênio dissolvido Potenciométrico Grasshoff et al. (1999)
MPS Gravimétrico (Filtros GF/C). Strickland; Parsons (1972)
Pigmentos autotróficos Fluorometria e Espectrofotometria
(Extração - Aceton 90% e sed PA).
Strickland; Parsons (1972);
Lorenzen (1967)
Nutrientes inorgânicos
dissolvidos.
Espectrofotômetro UV/VIS UV-
1601, SHIMADZU. Grasshoff et al. (1983)
Eutrofização / Índices
de Estado Trófico Modelos ASSETS e TRIX
Bricker et al. (2003);
Ferreira et al. (2007);
Volenweider et al. (1998)
45
3.3 APLICAÇÃO DOS MODELOS ASSETS E TRIX
A seguir será feita uma breve descrição dos modelos a serem aplicados (ASSETS e
TRIX) que permitem obter informação do estado trófico e o potencial de eutrofização natural
e cultural do sistema.
3.3.1 Modelo ASSETS
O modelo ASSETS é uma metodologia integrada desenvolvida pela NEEA (United
States National Estuarine Eutrophication Assessment) a qual combina esforços da NOAA
(National Oceanic and Atmospheric Administration dos Estados Unidos) e o Instituto
Português IMAR (Portuguese Institute for Marine Research), que pode ser aplicada
comparativamente para ranquear o estado trófico de estuários e áreas costeiras a fim de
direcionar ações de gerenciamento. Abrange a avaliação dos fatores de influência (IF) (que
agrega o aporte de nutrientes e características hidrológicas do sistema), condições de
eutrofização (CE) (condições da água relacionadas com aporte de nutrientes) e a determinação
do cenário futuro (CF) (previsões das condições futuras baseadas na expectativa da mudança
do aporte de nutrientes para os sistemas) (BRICKER et al., 2003). ASSETS trabalha com
componentes quantitativos e semi-quantitativos, dados coletados em campo, modelos e
conhecimento de “especialistas” (expert opinion) promovendo indicadores de PER (pressão-
estado-resposta) (BRICKER et al., 2003). Os índices (pressão-estado-resposta) serão descritos
na sequência (ver detalhes em BRICKER et al., 1999; BRICKER et al., 2003; FERREIRA et
al., 2007).
3.3.1.1 Pressão – Fatores de Influência (IF)
i) Potenciais de Diluição e Exportação
Os fatores de influência (IF) estabelecem uma ligação entre a susceptibilidade natural
à eutrofização de cada sistema analisado, como resultado de características naturais de
diluição e exportação, e o aporte de nitrogênio que são observados (BRICKER et al., 2008).
Informações hidrológicas e características físicas são separadamente usadas para definir
classificações dos potenciais de exportação e de diluição que são então combinados através de
uma matriz da susceptibilidade como representada na tabela 4. Altas capacidade de diluição e
46
exportação levam a baixos tempos de retenção de nutrientes nos estuários, e a situação inversa
pode acarretar problemas de eutrofização. Segundo Hayes (1975), a depender da zonação
latitudinal, a altura de maré pode variar de poucos centímetros a vários metros ao longo da
costa, classificando-as em: micromare (< 2 m), mesomaré (2 e 4 m) e macromaré (> 4 m). A
classificação ASSETS para a variação de maré é um pouco diferente (Tabela 5).
Tabela 5: Classificação das informações hidrológicas dos sistemas a serem utilizados na
avaliação do modelo ASSETS para o Potencial de diluição e exportação. Se: Estratificação Vertical Então:Volume de
Diluição
Se: Volume
de Diluição
Potencial de
Diluição
Verticalmente Homogêneo
- Todo o ano
- Ao londo do estuário
1/VOL estuário 10-13
10-12
Alta
Menor Estratificação
- Canais de Navegação
- Estuário Superior
1/VOL estuário 10-11
Moderada
Verticalmente Estratificado
- Maior parte do ano
- Maior parte do estuário
1/VOL fração de água doce 10-10
10-9
Baixa
Faixa de Maré (m) Aporte de Água Doce / Volume Estuarino
Potencial de
Exportação
Macro (>2) Grande, Moderado (10-00
, 10-02
) Alto
Macro (>2) Pequeno (10-03
, 10-04
) Moderado
Meso (>1) Grande (10-00
, 10-01
) Alto
Meso (>1) Moderado (10-02
) Moderado
Meso (>1) Pequeno (10-03
, 10-04
) Baixo
Micro (<1) Grande (10-00
, 10-01
) Alto
Micro (<1) Moderado (10-02
) Moderado
Micro (<1) Pequeno (10-03
, 10-04
) Baixo
Potencial de Diluição
Alto Moderado Baixo
Po
ten
cia
l d
e
Ex
po
rta
ção
Alto Baixa
Susceptibilidade
Baixa
Susceptibilidade
Moderada
Susceptibilidade
Moderado Baixa
Susceptibilidade
Moderada
Susceptibilidade
Alta Susceptibilidade
Baixo Moderada
Susceptibilidade
Alta
Susceptibilidade
Alta Susceptibilidade
ii) Aporte de nitrogênio
O modelo de susceptibilidade ligado ao aporte de nitrogênio foi inicialmente
desenvolvido para estuários que recebem aportes mais regulares de água doce (BRICKER et
al., 2003). O índice foi então melhorado e ampliado para aplicação em sistemas costeiros,
incluindo outros tipos de estuários, baías e lagunas (FERREIRA et al., 2007).
Sob o pressuposto de que apenas processos conservativos (mistura) e (i.e. mixing)
ocorrem, uma equação para o aporte de nitrogênio pode ser derivada com base em um modelo
de balanço de massa simples (“Vollenweider”, BRICKER et al., 2003). Neste modelo é
considerado apenas o nitrogênio inorgânico dissolvido (NID = nitrato + amônio + nitrito), e
47
os termos não conservativos são negligenciados, uma vez que apenas as proporções relativas
do NID derivadas de fontes antrópicas e do oceano são de interesse na avaliação da pressão
humana.
A variação (em tempo) da massa de NID no estuário é definida como o resultado da
diferença entre a soma de nutrientes provenientes dos rios e efluentes antropogênicos, e a
soma dos nutrientes relacionados com a advecção e troca com águas oceânicas. Considerando
a situação hipotética de que não exista aporte antropogênico, os níveis de base (Mb em kg.m-
3) podem ser descritos conforme a seguinte equação (FERREIRA et al., 2007):
Mb=(ε.Tp.Msea).(ε.Tp+Q.T)-1
..........................................(Eq. 1)
Onde: ε é a fração de água que sai do estuário na maré vazante e não retorna com a maré enchente (proxy de re-
entranhamento), Tp é o prisma de maré (m3), Msea é a concentração de N oceânico (kg.m
-3), Q é o aporte de
água doce fluvial (m3.s
-1) e T é o período de maré (s).
Assumindo agora que não exista aporte oceânico de N, a influência antropogênica
(Mh) é considerada como o N proveniente das fontes de água doce (Min em kg.m-3
) e das
descargas de efluentes para o sistema (Mef em kg.s-1
):
Mh=(T.[Q.Min+Mef]).(Q.T+ε.Tp)-1
............................... (Eq. 2)
O aporte de nutrientes é calculado através da seguinte fórmula:
Aporte de Nutriente = Mh.[Mh+Mb]-1
............................. (Eq. 3)
O índice do aporte de nutrientes é a porcentagem da massa de N originada do aporte
antropogênico, e quanto mais próximo de 1 maior é a influência antropogênica na massa de N
no sistema. Os resultados são enquadrados em 3 classes, descritos como baixo (0-0,4) (entre 0
e 40%), moderado (0,4-0,8) (entre 40 e 80%) e alto (0,8-1) (entre 80 e 100%).
A classificação da susceptibilidade (Tabela 6) é combinada com a classificação do
aporte de N em uma matriz levando a uma classificação final dos fatores de influência (FI).
48
Tabela 6. Tabela dos fatores de influência, que são estabelecidos através da agregação das
classificações da susceptibilidade estuarina e dos aportes de nutrientes. Fatores de Influência
Su
scep
tib
ili
da
de
Aporte de Nutrientes
Baixo Moderado Alto
Alta Moderado Moderado Alto Alto
Moderado Moderado Baixo Moderado Moderado Alto
Baixo Baixo Baixo Moderado Baixo
3.3.1.2 Estado – Condições de Eutrofização (CE)
A classificação de estado da eutrofização é baseada em cinco indicadores (sintomas)
da eutrofização, que são estabelecidos por faixas de salinidade – zona de água doce 0-0,5,
zona de mistura 0,5-25 e zona de água do mar >25. Classificações para clorofila-a e
macroalgas, considerados sintomas primários da eutrofização, são estabelecidas através de
valores médios para cada zona de salinidade. Para os sintomas secundários – níveis de
oxigênio dissolvido (OD), mudanças na cobertura espacial da vegetação aquática submersa
(VAS) e florações de algas nocivas e tóxicas HABS, seguindo uma abordagem de precaução,
é considerada a pior classificação dentre os três sintomas é considerada. As tabelas 7 e 8
apresentam as regras do processo de decisão lógica para estabelecer os níveis de expressão
para a clororfila-a e para o OD, respectivamente.
49
Tabela 7. Processo de decisão lógica para a determinação do nível de expressão da clorofila-a
(BRICKER et al., 2003).
CASO HAJA COM COM O RESULTADO É
Concentraçãoa Cobertura Espacial
b Frequência
c Expressão Valor
Hipereutrófico
ou Alto
Alto Periódico Alto 1
Moderado Periódico Alto 1
Baixo Periódico Moderado 0,5
Muito Baixo Periódico Moderado 0,5
Alto Episódico Alto 1
Moderado Episódico Moderado 0,5
Baixo/Muito Baixo Episódico Baixo 0,25
Qualquer cobertura espacial Desconhecido Bandeira A* 0,5
Desconhecido Qualquer
Freqüência Bandeira A* 0,5
Médio
Alto Periódico Alto 1
Moderado Periódico Moderado 0,5
Baixo/Muito Baixo Periódico Baixo 0,25
Alto Episódico Moderado 0,5
Moderado/ Baixo/Muito Baixo Episódico Baixo 0,25
Qualquer cobertura espacial Desconhecido Bandeira A* 0,5
Desconhecido Qualquer
Freqüência Bandeira A* 0,5
Baixo Qualquer cobertura espacial Qualquer
Freqüência Baixo 0,25
Desconhecido Desconhecido Desconhecido Não incluído no cálculo em
nível de zona
*a Bandeira A é usada para identificar componentes para os quais não havia dados suficientes disponíveis. Nesses
casos, as suposições foram feitas baseadas em estimativas conservativas que a cobertura espacial desconhecida é de
pelo menos 10% da zona, e que a freqüência desconhecida é pelo menos episódica. aConcentração: Hipertrófica (>60 ug.l−1), Alta (>20, ≤60 ug l−1), Média (>5, ≤20 ug l−1), Baixa (>0 e ≤5 ug l−1) bCobertura Espacial (% da zona de salinidade): alta (>50), média (>25, <50), baixa (>10, <25), muito baixa (>0, <10). cFrequência: episódica (condições ocorrem randomicamente), periódica (condições ocorrem anualmente ou
premeditadamente), persistentes (condições ocorrem continuamente ao longo do ano).
50
Tabela 78. Processo de decisão lógica para a determinação do nível de expressão de Oxigênio
Dissolvido (BRICKER et al., 2003).
CASO HAJA COM COM O RESULTADO É
Anoxiaa Cobertura Espacial
d Frequência
e Expressão Valor
Observado
Alto Periódico Alto 1
Moderado Periódico Alto 1
Baixo Periódico Moderado 0,5
Muito Baixo Periódico Baixo 0,25
Alto Episódico Moderado 0,5
Moderado/Baixo/Muito
Baixo Episódico Baixo 0,25
Desconhecido Qualquer
Freqüência Bandeira A 0,25
Hipoxiab
Observado
Cobertura Espacial Frequência Expressão Valor
Alto Periódico Alto 1
Moderado Periódico Moderado 0,5
Baixo/Muito Baixo Periódico Baixo 0,25
Alto Episódico Moderado 0,5
Moderado/Baixo/Muito
Baixo Episódico Baixo 0,25
Desconhecido Qualquer
Frequência Bandeira B 0,25
Stress Biológico
Observado
Cobertura Espacial Frequência Expressão Valor
Alto Periódico Moderado 0,5
Moderado/Baixo/Muito
Baixo Periódico Baixo 0,25
Qualquer Cobertura
Espacial Episódico Baixo 0,25
Desconhecido Qualquer
Frequência Bandeira C 0,25
* as Bandeiras A, B e C são usadas para identificar impactos para os quais não havia dados suficientes disponíveis.
Nesses casos, as suposições foram feitas baseadas em estimativas conservativas que a cobertura espacial desconhecida
é de, pelo menos 10% da zona, e que a freqüência desconhecida é, pelo menos, episódica. aAnoxia (0 mg l−1), bHipoxia (>0, ≤2mg l−1), cStress Biológico (>2, ≤5mg l−1); dCobertura Espacial (% da zona de salinidade): alta (>50), média (>25, <50), baixa (>10, <25), muito baixa (>0, <10). eFrequência: episódica (condições ocorrem randomicamente), periódica (condições ocorrem anualmente ou
premeditadamente), persistentes (condições ocorrem continuamente ao longo do ano).
Uma ponderação da área do sistema é determinada para cada zona de salinidade. O
valor do resultado para a zona de salinidade é agregada em relação a área total do sistema
resultando em um valor final para o nível de expressão do sintoma considerado, como segue:
estuário o para sintoma do
expressão de nível do valor
Expressão
de Valor
1
n
i
tz AA
....................... (Eq. 4)
Onde: Az é a área superficial da zona de salinidade, At é a área total superficial do estuário e n é o total do
número de zonas de salinidade existente no sistema.
As condições de eutrofização são calculadas pela agregação dos sintomas primários e
secundários, usando uma matriz de combinação (Figura 6). ASSETS não trabalha com valores
médios para Cloro-a e OD, mas utiliza o critério estatístico para a determinação dos valores
de cloro-a (percentil 90%) e OD (percentil 10%) como apresentado na figura 7. Os valores de
51
percentil 90% para clorofila-a e 10% para o OD foram calculados para todos os cenários, em
todas as regiões salinas estabelecidas nas lagunas de acordo com a classificação ASSETS.
Esses valores de percentis estão sendo usados pela European Water Framework Directive
(WFD) para a avaliação do estado químico e ecológico para todos os corpos aquáticos da
Europa até 2015 (BELIAEFF; PELLETIET, 2011). Esta estatística foi aplicada em todos os
sistemas analisados em todas as zonas de salinidade existente no CELMM, promovendo
assim uma análise mais robusta e consistente (anexo 2).
MODERADO
Sintomas primários altosmas problemas com sintomas
secundários mais sérios
ainda não expressados
MODERADO
ALTO
Sintomas primários altos
e sintomas secundários
expressados indicandoproblemas potencialmente
sérios
ALTO
Altos sintomas secundários
indicam sérios problemas,mas baixos primários indicam
outros fatores envolvidos
na causa das condições
ALTO
Altos níveis de sintomasprimários e secundários
indicam problemas
de eutrofização sérios
MODERADO
Nível de expressão de
condições eutrofizadas
é substancial
ALTO
Níveis substanciais de
condições eutrofizadas
ocorrendo com sintomassecundários indicando sérios
problemas
MODERADO
BAIXO
Sintomas secundários
moderados indicam condiçõeseutrofizadas substanciais,
mas baixos sintomas primários
indicam outros fatores
como causa das condições
BAIXO
Nível de expressão
das condições eutrofizadas
é mínimo
MODERADO
BAIXO
Sintomas primários
começam a indicar possíveisproblemas mas ainda poucos
sintomas secundários
são expressados
0,3 0,6 1Sintomas Secundários
Altos
Sintomas Secundários
ModeradosSintomas Secundários
Baixos
0
0,3
0,6
1
Sin
tom
as P
rim
ários
Baix
os
Sin
tom
as P
rim
ários
Modera
dos
Sin
tom
as P
rim
ários
Altos
NÍVEL GERAL DE EXPRESSÃO DAS CONDIÇÕES EUTROFIZADAS
MODERADO
Sintomas primários altosmas problemas com sintomas
secundários mais sérios
ainda não expressados
MODERADO
ALTO
Sintomas primários altos
e sintomas secundários
expressados indicandoproblemas potencialmente
sérios
ALTO
Altos sintomas secundários
indicam sérios problemas,mas baixos primários indicam
outros fatores envolvidos
na causa das condições
ALTO
Altos níveis de sintomasprimários e secundários
indicam problemas
de eutrofização sérios
MODERADO
Nível de expressão de
condições eutrofizadas
é substancial
ALTO
Níveis substanciais de
condições eutrofizadas
ocorrendo com sintomassecundários indicando sérios
problemas
MODERADO
BAIXO
Sintomas secundários
moderados indicam condiçõeseutrofizadas substanciais,
mas baixos sintomas primários
indicam outros fatores
como causa das condições
BAIXO
Nível de expressão
das condições eutrofizadas
é mínimo
MODERADO
BAIXO
Sintomas primários
começam a indicar possíveisproblemas mas ainda poucos
sintomas secundários
são expressados
0,3 0,6 1Sintomas Secundários
Altos
Sintomas Secundários
ModeradosSintomas Secundários
Baixos
0
0,3
0,6
1
Sin
tom
as P
rim
ários
Baix
os
Sin
tom
as P
rim
ários
Modera
dos
Sin
tom
as P
rim
ários
Altos
NÍVEL GERAL DE EXPRESSÃO DAS CONDIÇÕES EUTROFIZADAS
MODERADO
Sintomas primários altosmas problemas com sintomas
secundários mais sérios
ainda não expressados
MODERADO
ALTO
Sintomas primários altos
e sintomas secundários
expressados indicandoproblemas potencialmente
sérios
ALTO
Altos sintomas secundários
indicam sérios problemas,mas baixos primários indicam
outros fatores envolvidos
na causa das condições
ALTO
Altos níveis de sintomasprimários e secundários
indicam problemas
de eutrofização sérios
MODERADO
Nível de expressão de
condições eutrofizadas
é substancial
ALTO
Níveis substanciais de
condições eutrofizadas
ocorrendo com sintomassecundários indicando sérios
problemas
MODERADO
BAIXO
Sintomas secundários
moderados indicam condiçõeseutrofizadas substanciais,
mas baixos sintomas primários
indicam outros fatores
como causa das condições
BAIXO
Nível de expressão
das condições eutrofizadas
é mínimo
MODERADO
BAIXO
Sintomas primários
começam a indicar possíveisproblemas mas ainda poucos
sintomas secundários
são expressados
0,3 0,6 1Sintomas Secundários
Altos
Sintomas Secundários
ModeradosSintomas Secundários
Baixos
0,3 0,6 10,3 0,6 1Sintomas Secundários
Altos
Sintomas Secundários
ModeradosSintomas Secundários
Baixos
Sintomas Secundários
Altos
Sintomas Secundários
ModeradosSintomas Secundários
Baixos
0
0,3
0,6
1
Sin
tom
as P
rim
ários
Baix
os
Sin
tom
as P
rim
ários
Modera
dos
Sin
tom
as P
rim
ários
Altos
0
0,3
0,6
1
0
0,3
0,6
1
Sin
tom
as P
rim
ários
Baix
os
Sin
tom
as P
rim
ários
Modera
dos
Sin
tom
as P
rim
ários
Altos
Sin
tom
as P
rim
ários
Baix
os
Sin
tom
as P
rim
ários
Modera
dos
Sin
tom
as P
rim
ários
Altos
NÍVEL GERAL DE EXPRESSÃO DAS CONDIÇÕES EUTROFIZADAS
Figura 6. Matriz para a determinação da condição geral de eutrofização baseada em sintomas
primários e secundários.
52
Laguna Mundaú
0
1
2
3
4
5
6
7
8
1 2 3 4 5 6 7 8 9
10
11
12
Mai
s
Oxigênio Dissolvido (mg.L-1
)
Fre
qu
ên
cia
Cu
mu
lati
va
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Freqüência % cumulativo
Laguna Mundaú
0
2
4
6
8
10
12
14
5 15 25 35 45 55 65 75 85M
ais
Clorofila-a (ug.L-1
)
Fre
qu
ên
cia
Cu
mu
lati
va
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Freqüência % cumulativo
(A)
(B)
Figura 7: Exemplos de gráficos de frequência cumulativa utilizados para a determinação dos
valores de (A) OD (percentil 10%) e (B) clorofila-a (percentil 90%) com dados de todas as
campanhas amostrais calculados para a Laguna Mundaú, na zona de mistura.
3.3.1.3 Resposta – Cenário Futuro (CF)
A análise da determinação de cenário futuro é realizada para determinar se as
condições em um estuário ou baía irão piorar, melhorar, ou permanecer em um mesmo estado
(durante os próximos 20 anos) com base na previsão de mudanças no aporte de nutrientes para
o sistema. A avaliação de mudanças esperadas na pressão da entrada de nutrientes no sistema
é feita baseada na variedade de desencadeadores de impactos, incluindo tendências
demográficas, tratamento de efluentes e planos de remediação e mitigação de impactos, junto
53
com expectativas nas mudanças de práticas agrícolas e usos da bacia de drenagem,
complementadas por conhecimento de especialistas (expert opinion).
A susceptibilidade é combinada com a projeção de tendências futuras nas mudanças
dos aportes de nutrientes como representada na figura 8. A evolução prevista é graduada em
cinco classes (da melhor para a pior): melhoria alta, melhoria baixa, sem mudança, piora
baixa e piora alta (BRICKER et al., 2003; NOBRE et al., 2005).
MELHORIA ALTA
Os sintomas relacionados a
nutrientes observados no
estuário parecem melhorarsubstancialmente
NENHUMA
VARIAÇÃO
Os sintomas relacionados a
nutrientes observados noestuário parecem permanecer
sem mudanças
PIORA ALTA
Os sintomas relacionados a
nutrientes observados noestuário parecem piorar
substancialmente
PIORA BAIXA
Os sintomas relacionados a
nutrientes observados no
estuário parecem piorarminimamente
PIORA ALTA
Os sintomas relacionados a
nutrientes observados no
estuário parecem piorar
substancialmente
MELHORIA BAIXA
Os sintomas relacionados
aos nutrientes observados
no estuário parecem
melhorar de alguma forma
MELHORIA BAIXA
Os sintomas relacionados
aos nutrientes observadosno estuário parecem
melhorar
Aumento das Pressões
Futuras de Nutrientes
Nenhuma Variação nas Pressões
Futuras de Nutrientes
Diminuição das Pressões
Futuras de Nutrientes
Suscetibili
dade A
lta
Suscetibili
dade M
odera
da
Suscetibili
dade B
aix
a
CENÁRIO FUTURO DAS CONDIÇÕES EUTROFIZADAS
NENHUMA
VARIAÇÃO
Os sintomas relacionados a
nutrientes observados no
estuário parecem permanecer
sem mudanças
NENHUMA
VARIAÇÃOOs sintomas relacionados a
nutrientes observados no
estuário parecem permanecer
sem mudanças
MELHORIA ALTA
Os sintomas relacionados a
nutrientes observados no
estuário parecem melhorarsubstancialmente
NENHUMA
VARIAÇÃO
Os sintomas relacionados a
nutrientes observados noestuário parecem permanecer
sem mudanças
PIORA ALTA
Os sintomas relacionados a
nutrientes observados noestuário parecem piorar
substancialmente
PIORA BAIXA
Os sintomas relacionados a
nutrientes observados no
estuário parecem piorarminimamente
PIORA ALTA
Os sintomas relacionados a
nutrientes observados no
estuário parecem piorar
substancialmente
MELHORIA BAIXA
Os sintomas relacionados
aos nutrientes observados
no estuário parecem
melhorar de alguma forma
MELHORIA BAIXA
Os sintomas relacionados
aos nutrientes observadosno estuário parecem
melhorar
Aumento das Pressões
Futuras de Nutrientes
Nenhuma Variação nas Pressões
Futuras de Nutrientes
Diminuição das Pressões
Futuras de Nutrientes
Suscetibili
dade A
lta
Suscetibili
dade M
odera
da
Suscetibili
dade B
aix
a
CENÁRIO FUTURO DAS CONDIÇÕES EUTROFIZADAS
NENHUMA
VARIAÇÃO
Os sintomas relacionados a
nutrientes observados no
estuário parecem permanecer
sem mudanças
NENHUMA
VARIAÇÃOOs sintomas relacionados a
nutrientes observados no
estuário parecem permanecer
sem mudanças
Figura 8: Definição do cenário futuro com base na suscetibilidade e pressões futuras.
3.3.1.4 Síntese do modelo ASSETS para pressão-estado-resposta (PER)
O estágio final da aplicação do modelo é a sintetização dos índices de pressão-estado-
resposta em uma descrição do estado geral do sistema em termos da eutrofização. A
combinação das classificações individuais de PER fornece uma categoria dentre cinco
possíveis: alta, boa, moderada, pobre e ruim (Tabela 9). A cada uma dessas categorias são
54
atribuídas cores seguindo a Convenção da WFD, que são azul, verde, amarela, laranja e
vermelha, respectivamente, da melhor para a pior classificação, fornecendo uma escala
referencial para diferentes tipos de águas de transição no que diz respeito a eutrofização
(BRICKER; FERREIRA; SIMAS, 2003).
Tabela 9: Agregação dos indicadores de pressão (FI), estado (CE) e resposta (CF) para
fornecer uma escala de classificação geral do sistema.
Categoria 5 4 3 2 1
Pressão (FI) Baixo Moderado Baixo Moderado Moderado Alto Alto
Estado (CE) Baixo Moderado Baixo Moderado Moderado Alto Alto
Resposta (CF) Melhoria Alta Melhoria Baixa Nenhuma Variação Piora Baixa Piora Alta
Métrico Matriz de Combinação Classe
P
E
R 345345
555555
444555
Alto
P
E
R 345345345121234512
444555444554444455
333333444445555555
Bom
P
E
R 455345123453451212123451234512
332333444443334455333334433333
112222222223333333444444455555
Moderado
P
E
R 45123123412123451212345
22333222233222223322222
11111222222333333344444
Pobre
P
E
R 123451231234512345
111112221111111111
111111112222233333
Ruim
3.3.2 Modelo de Índice Trófico – (TRIX)
A metodologia do índice trófico (TRIX) foi primeiramente proposta por Vollenweider
et al. (1998) utilizando uma série temporal de mais de 10 anos (1982-1993) de dados
coletados no Mar Adriático para avaliar o grau de trofia da água do mar. Para tanto foi
considerado os seguintes componentes para o calculo do índice trófico:
a) Fatores que expressam diretamente a produção primária através da Clorofila-a: [mg.m-3
] e
o oxigênio dissolvido como desvio absoluto [%] da saturação: [abs 100׀-%O׀ = aD%0].
55
b) Fatores Nutricionais utilizando a variação do nitrogênio inorgânico dissolvido como N-
(NO3+NO2+NH4): [NID = mg.m-3
] e fósforo inorgânico dissolvido como P-PO4: [PO4 =
mg.m-3
].
Este índice trata-se de uma combinação linear logarítmica de quatro variáveis de
estado onde agrega indicadores de pressão (nutrientes), resposta biológica (Cloro-a como
proxy de biomassa fitoplanctônica) e distúrbio na qualidade da água (através do OD).
A primeira descrição do método foi realizada através de índices usando NT e PT, NID
e PO4, NID e PT, e assim não foram encontradas diferenças significativas entre as diferentes
aplicações. Neste caso, a utilização das frações dissolvidas pode ser considerada, uma vez que
é fortemente relacionada com as concentrações totais. Portanto, o índice TRIX é calculado
como segue:
ni
l I log - M log
I log- S log
n
k TRIX
.............................................(Eq. 5)
Onde: log M refere-se ao logaritmo médio, log S refere-se ao logaritmo superior e log I é o logaritmo inferior.
Os limites superior (log S) e inferior (log I) de cada parâmetro são usados como fatores escalares.
Para a definição desses limites, é recomendado o uso de critérios estatísticos, como a
média ±2,5desvio padrão para prevenir a utilização de valores extremos (discrepantes), que
ocorrem raramente, que levam a intervalos de confiança muito grandes invalidando a
discriminação dentro da escala TRIX. Para o Mar Adriático, a fórmula acima foi sintetizada
na seguinte equação:
21
Ilog log
.
P N aD%O Chla TRIX
........................... (Eq. 6)
Onde: ∑ log I é determinado para a correção logarítmica dos limites inferiores e 1,2 é o fator escalar derivado da
padronização da variação de 3 unidades log (limite log S – limite log I) para cada um dos cada um dos 4
parâmetros considerados e fixando o numero de 10 classes na escala (3/10.4).
A classificação para águas estuarinas usando o TRIX (Tabela 10) foi feita através de
valores limiares propostos por Penna et al. (2004), aplicados por Nasrollahzadeh et al. (2008)
e adotados pela Legislação Ambiental da Itália (CARUSO et al., 2010).
Tabela 10: Classificação do estado trófico para águas estuarinas segundo modelo TRIX. TRIX Condições Estado Trófico
<2 Muito pobremente produtivo e estado trófico muito
baixo Excelente (Ultra-Oligotrófico)
2-4 Pobremente produtivo e estado trófico baixo Alto (Oligotrófico)
4-5 Moderadamente produtivo e estado trófico mediano Bom (Mesotrófico)
5-6 Moderado a altamente produtivo e alto estado
trófico Moderado (Mesotrófico a Eutrófico)
6-8 Altamente produtivo e maior estado trófico Pobre (Eutrófico)
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES
4.1 VARIABILIDADE ESPACIAL E TEMPORAL DAS CARACTERÍSTICAS FÍSICO-
QUÍMICAS, NUTRIENTES E BIOMASSA ALGAL
As sete campanhas amostrais totalizaram aproximadamente 258 estações amostrais
dispostas ao longo das duas lagunas e dos seus respectivos canais de drenagem, além de dados
coletados na desembocadura dos principais rios e no mar. A seguir será feita uma breve
descrição da compartimentação do sistema em função de suas características de borda. Com
base nessa compartimentação serão apresentadas e discutidas a variabilidade espacial e
temporal das característica físico-químicas, nutrientes e biomassa algal.
4.1.1 Compartimentação do CELMM de acordo com a configuração tipológica
Considerando a configuração tipológica (fisiografia, geomorfologia e hidrologia) do
CELMM, o sistema apresenta quatro compartimentos. A L. Mundáu interligada com um canal
de acesso ao mar mais largo e propenso à influência de intrusão de água marinha e a L.
Manguaba, mais extensa, com canal de acesso ao mar mais estreito. Desta forma, a
compilação dos dados para a caracterização dos compartimentos estruturais e funcionais do
sistema foram, em primeira instância, divididos de acordo com a figura 9. A definição desses
compartimentos levou em conta as análises físico-químicas e hidrológicas desse estudo, além
da pesquisa bibliográfica sobre estudos pretéritos realizados na região, principalmente de no
âmbito do projeto POLCAMAR (OLIVEIRA; KJERFVE, 1993; NAZARIO, 2008; SOUZA
et al., 2009; MAIOLI et al., 2010).
As definições de características de borda dos ecossistemas são necessárias para a
delimitação de sub-sistemas de comportamentos e magnitudes de processos biogeoquímicos
similares. No caso mais simples, por exemplo, os ecossistemas apresentam um único
compartimento; em casos mais complexos os ecossistemas podem exibir diversos
57
compartimentos em função da heterogeneidade horizontal e vertical das propriedades físicas,
químicas e biológicas das suas águas. Nesse estudo, o sistema sofre forte influência eólica
(i.e. 6 m.s-1
), e foi considerado verticalmente homogêneo. A homogeneidade ou
heterogeneidade horizontal foi avaliada através dos gráficos que mostram a concentração de
alguns parâmetros da coluna da água em função da distância, desde as fontes fluviais até a
desembocadura.
Canal Manguaba
LagoaMundaú Lagoa
Manguaba
Canal Mundaú
Figura 9: Representação dos limites definidos para o CELMM em quatro compartimentos
utilizado para avaliação das características físico químicas, nutrientes e biomassa algal do
sistema: Laguna Manguaba, Canal Manguaba, Laguna Mundaú e Canal Mundaú.
Descreve-se a seguir a caracterização dos parâmetros físico-químicos, nutrientes e
biomassa algal de acordo com a compartimentação e variação temporal.
4.1.2 Parâmetros meteorológicos
O regime de chuva e seca que atua na região nordeste do Brasil desempenha
importante papel sobre as características das águas estuarinas, gerando duas condições típicas
com diferenças acentuadas entre períodos húmidos e períodos de estiagem ao longo do ano.
De acordo com a descarga de água doce e precipitação (Tabela 11) as três primeiras
campanhas foram consideradas com influência e condições de chuva (ago/06, mar/07 e
set/07), e as demais campanhas foram influenciadas pelas condições de estiagem (19/fev/08,
26/fev/08, out/08 e jan/09). Esse padrão sazonal de precipitação é o inverso das condições que
58
afetam os sistemas no Sudeste e Sul do Brasil (BARBIÉRE, 1999). Os resultados obtidos de
precipitação acumulada e aporte de água doce confirmam essa diferença sazonal. A média da
precipitação diária de 30 dias antecedentes às coletas foi de 7,1 e 1,4 mm.dia-1
para os
períodos chuvoso e seco, respectivamente. O período chuvoso teve valores médios diários de
aporte de água doce (Q30 e Q7) antecedentes as coletas de 102,3 e 87,7 m3.s
-1, enquanto no
período seco foram de 21,6 e 20,4 m3.s
-1, respectivamente. Esses valores são corroborados por
resultados de outras pesquisas realizadas na região de estudo, indicando um forte componente
climático sazonal (OLIVEIRA; KJERFVE, 1993; ANA, 2006).
Tabela 11: Média da Precipitação (mm) e descarga de água doce (m3/s), dos rios Mundaú e
Paraíba do Meio nos períodos das campanhas, utilizados no balanço hídrico para o sistema
Mundaú-Manguaba.
Campanha Água doce (m3/s) Precip. (mm) Período
7 dias 30 dias 30 dias Climático
1 Ago/06 115,2 158,4 11,1 Chuvoso
2 Mar/07 89,6 48,5 7,6 Chuvoso
3 Set/07 58,5 100,2 2,8 Chuvoso
4 19/Fev/08 11,6 14,6 2,4 Seco
5 26/Fev/08 9 13 2,4 Seco
6 Out/08 38,1 35,8 0,3 Seco
7 Jan/09 23,1 23,1 0,6 Seco
A figura 10 apresenta os dados de precipitação mensal acumulada (médias e medianas)
durante os últimos 67 anos, sendo possível verificar os meses considerados como período
chuvoso (acima da linha pontilhada) e meses considerados como período seco (abaixo da
linha pontilhada), com uma margem de +/- 100 mm. Embora exista essa diferença sazonal
marcante, o sistema pode apresentar certas oscilações consideráveis como as apresentadas nas
coletas de set/07 e fev/08 (Figura 11), que são meses considerados de período distintos, mas
que apresentaram níveis de precipitação semelhante. Analisando os dados de vazão,
entretanto, nota-se uma clara distinção entre esses meses. Os valores de precipitação e vazão
média apresentaram valores próximos a média histórica para a região, cujos valores são 123,1
m3.s
-1 para o período chuvoso e 30 m
3.s
-1, para o período seco. Ao considerar o aporte para as
lagunas separadamente, esses valores são de 15,9 e 57,2 para L. Manguaba e 14,1 e 65,9 para
a L. Mundaú, nos períodos seco e chuvoso, respectivamente. A vazão de água doce no
CELMM seguiu a tendência da precipitação pluviométrica, com maiores valores verificados
no período chuvoso.
59
0
50
100
150
200
250
300
Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
Pre
cip
ita
çã
o (
mm
)
Med 67 anos
Mediana
Figura 10. Dados de precipitação pluviométrica histórica, com valores de média e mediana
mensais para os últimos 67 anos. A linha pontilhada significa a divisão entre período seco e
chuvoso.
Fonte: http://www.inmet.gov.br e http://www.cresesb.cepel.br.
Figura 11. A figura representa os valores médios diários de precipitação acumulada para o
período das campanhas amostrais do projeto POLCAMAR.
Fonte: http://www.inmet.gov.br e http://www.cresesb.cepel.br.
4.1.3 Caracterização físico-química da variabilidade espacial e temporal do CELMM
Os valores médios, desvio padrão, máximos e mínimos dos parâmetros físicos
químicos da coluna da água abrangendo todas as campanhas amostrais, como temperatura,
60
pH, saturação e concentração de oxigênio, turbidez e clorofila-a são apresentados na tabela
12.
Tabela 12. Média, desvio padrão, valores máximos e mínimos de todas as campanhas
amostrais dos parâmetros físico-químicos da coluna de água das Lagunas de Manguaba e
Mundaú, e seus canais. Nota: T (temperatura); OD (oxigênio dissolvido), Cloro-a (clorofila-
a); Tur (turbidez).
T
(ºC)
pH
OD
(%)
OD
(mg.L-1
)
Cloro-a
(ug.L-1
)
Tur
(NTU)
Laguna
Manguaba
n= 100
md 28,0 8,1 99,3 7,7 29,6 36,3
dp 0,4 0,6 16,8 1,5 11,7 16,9
max 31,1 9,3 146,4 12,2 349,4 150,9
min 25,1 5,9 50,0 4,0 2,9 4,5
Canal
Manguaba
n= 39
md 28,4 8,1 91,6 7,1 19,3 23,9
dp 1,1 0,3 15,8 0,8 11,7 9,3
mx 31,2 8,7 116,4 11,3 84,6 64,3
min 23,3 5,2 53,9 5,7 0,7 2,2
Laguna
Mundaú
n= 85
md 28,3 8,3 103,7 7,8 18,7 35,0
dp 0,5 0,6 21,5 1,3 13,0 19,6
max 31,2 9,4 164,7 12,0 134,1 300,4
min 25,8 7,0 69,1 4,7 3,1 1,0
Canal
Mundaú
n= 30
md 28,1 8,0 95,0 7,4 14,1 24,8
dp 0,4 0,1 8,5 0,4 6,1 6,4
max 30,0 8,4 114,4 8,5 41,8 70,1
min 25,5 7,2 65,0 6,3 0,3 1,6
De uma maneira geral, as duas lagunas e seus respectivos canais apresentaram médias
muito próximas de temperatura, pH, saturação e concentração de oxigênio dissolvido e
turbidez. As concentrações de clorofila foram um pouco maiores na L. Manguaba. Picos de
concentrações de clorofila-a e turbidez são notáveis em Manguaba e Mundaú. Essa relação
sugere que as concentrações de clorofila-a podem estar diretamente associadas com o
aumento da turbidez da coluna de água.
A temperatura, concentração de oxigênio e pH apresentaram-se distribuídos de
maneira uniforme ao longo dos quatro compartimentos (com baixos valores de desvio-
padrão). A baixa variação da temperatura pode ser explicada pelas condições climáticas
locais. A bacia de drenagem do CELMM está situado em uma região de clima semi-árido,
onde a temperatura atmosférica média anual é 26. A radiação solar é praticamente constante
ao longo do ano, e como conseqüência a temperatura das águas em regiões estuarinas e
lagunares, principalmente em locais de baixa profundidade, também tendem a sofrer pequenas
variações sazonais. As concentrações constantes de oxigênio indicam que o sistema apresenta
níveis satisfatórios desse elemento nos quatro compartimentos (entre 7,1 a 7,7 mg.L-1
), com
baixas concentrações isoladas em poucos pontos amostrais em Manguaba (próximo a
61
desembocadura do Rio Paraíba do Meio) e Mundaú (localizados próximos a margem norte de
Mundaú, densamente povoada). Segundo Bricker et al. (2003), concentrações abaixo de 5
mg.L-1
indicam o início do “stress biológico”. O pH, como esperado, não apresentou grandes
oscilações de valores. O alto tempo de residência das águas contribui para essa
homogeneidade ao longo do ano, pois mesmo durante os períodos secos e húmidos a média e
o desvio padrão dos valores permaneceram muito próximos entre os compartimentos.
A saturação de oxigênio dissolvido, turbidez e concentração de clorofila-a mostraram-
se mais variáveis entre os pontos amostrados, tanto nas lagunas, quanto nos canais (desvio
padrão elevado). Esses parâmetros serão discutidos no final desse capítulo e na parte da
caracterização do estado trófico das lagunas.
Uma das maneiras clássicas de identificar os ganhos e as perdas de matéria, bem como
os sítios de transformação de partículas e substâncias em estuários, consiste em comparar a
concentração da espécie química de interesse em função da salinidade (BURTON; LISS,
1976; HEAD, 1985). Os processos físico-químicos e biogeoquímicos resultam na adição e/ou
remoção dos constituintes da coluna de água. Entretanto, em sistemas lagunares com massas
de águas mais homogêneas sem grandes gradientes espaciais de salinidade outra alternativa é
plotar as concentrações dos parâmetros analisados em função da distância entre rio e mar. As
distribuições dos principais parâmetros analisados (salinidade, NID, PID, N:P, MPS e Clor-a)
são observadas nas figuras 12 a 17, respectivamente. As figuras apresentam a distribuição dos
parâmetros em função da distância em relação à desembocadura das lagunas em todas as
campanhas amostrais, sendo possível visualizar gradientes espaciais e temporais, quando
existentes.
Como esperado, a salinidade teve uma grande variação sazonal, com os maiores
valores verificados no período seco nos quatro compartimentos (Figura 12; Tabela 14). Os
resultados são corroborados pelo trabalho de Oliveira e Kjerfve (1993), que realizaram
estudos específicos do comportamento hidrológico e oceanográfico das lagunas. No período
das chuvas, a salinidade no CELMM é fortemente influenciada pelo regime fluvial onde a
forçante de água doce é a preponderante no sistema, impedindo a penetração de água salgada,
principalmente na L. Manguaba, em que são verificadas apenas regiões de água doce e de
água salobra (Figura 12). No período das secas, a forçante fluvial diminui de intensidade,
permitindo o avanço das águas oceânicas adjacentes, aumentando a salinidade média das
águas em ambas as lagunas, principalmente nos canais e setores próximos da desembocadura.
Importante notar que a laguna Mundaú e seu canal de acesso ao mar apresentam médias de
salinidade relativamente maiores que na L. Manguaba, principalmente durante o período seco,
62
em função da maior largura do canal da L. Mundaú. A maré, por exemplo, apresenta
amplitude média anual de 0,2 m na L. Mundaú e 0,03 m na L. Manguaba (OLIVEIRA;
KJERFVE, 1993), reforçando a maior influencia marinha na primeira devido principalmente a
configuração geomorfológica do sistema de canais.
A salinidade entre os compartimentos apresentaram diferenças entre todas as
campanhas. Em relação à classificação em função da salinidade proposta por Esteves (1988),
condições de água doce a oligohalinas (0,5 a ≤5) são observadas na L. Manguaba e condições
variando de oligohalinas a mesohalinas (>5 a ≤18) são observadas na L. Mundaú durante as
campanhas no período chuvoso. Nas campanhas do período seco (fev/08, Out/08 e Jan/09) são
verificadas condições mesohalinas na L. Manguaba e condições variando de polihalinas (>18
a ≤30) a eurihalinas (>30) na L. Mundaú. Ambas as lagunas apresentaram gradientes salinos
desde as fontes fluviais até suas desembocaduras no sistema de canais, que por sua vez,
caracterizam-se pelo maior gradiente salino de oligohalino a eurihalino no seu acesso ao mar.
As oscilações dos gradientes salinos nos canais foram ocasionados pelas variações de maré,
como também pelo regime fluvial dos rios que drenam as bacias de drenagens do CELMM.
Os resultados das características físicas do CELMM obtidos na presente pesquisa
corroboram com aqueles obtidos por Costa et al. (2010) e Oliveira e Kjerfve (1993). Esse
último é o único trabalho publicado especificamente sobre as características oceanográficas,
hidrológicas e geomorfológicas do sistema lagunar. A salinidade apresentou gradiente
decrescente bem marcado entre os compartimentos do CELMM, onde é possível verificar a
distribuição espacial dos valores de salinidade, desde as regiões próximas aos rios até a
desembocadura, demonstrando o comportamento conservativo dos sais dissolvidos no sistema
lagunar.
63
Salin
idade
0
10
20
30
40
Ago/06
RPMeio LMang RSuma CMang CMund LMunda RMund
0
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Mar/07
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19/Fev/08
0
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26/Fev/08
0
10
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30
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Out/08
Distância da desembocadura (km)
0
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20
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051015202530
Jan/09
0 5 10 15 20 25 30-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 -30-25-20-15-10-50-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 -30-25-20-15-10-50
Figura 12: Distribuição da salinidade contra a distância em relação ao mar (0 km) nos
compartimentos do CELMM para todas as campanhas do Projeto POLCAMAR. RPMeio=
Rio Paraíba do Meio; Man= L. Manguaba; Mun= L. Mundaú; RSuma=Rio Sumaúma;
CMan= Canal Manguaba; CMun= Canal Mundaú; RMun=Rio Mundaú.
64
A tabela 13 apresenta os valores das estatísticas básicas calculadas para os nutrientes
inorgânicos dissolvidos em relação a todas as campanhas amostrais (média, desvio padrão,
máximos e mínimos). As maiores concentrações foram de silicato, sendo um elemento que
apresenta maiores concentrações em regiões costeiras e estuarinas, e não representa um fator
limitante para a produtividade primária devido a sua elevada e constante abundância espacial
e temporal. As concentrações de PID mostram maior homogeneidade entre os
compartimentos. Em relação ao NID, as concentrações foram bastante variáveis, com altos
valores de desvio padrão em todos os compartimentos, comportamento semelhante que o
encontrado para as razões N:P.
Tabela 13. Média, desvio padrão, valores máximos e mínimos de todas as campanhas
amostrais dos nutrientes inorgânicos dissolvidos da coluna de água das Lagunas de Manguaba
e Mundaú, e seus canais. Silicato
(uM)
PID
(uM)
NID
(uM)
N:P
(uM)
Laguna
Manguaba
n=100
md 172,3 0,8 6,6 30,8
dp 37,5 0,5 4,6 36,1
max 440,9 2,8 29,1 255,0
min 55,0 0,1 1,0 0,7
Canal
Manguaba
n=39
md 82,5 0,2 3,9 22,1
dp 44,5 0,1 2,1 20,3
max 271,1 2,0 17,0 121,5
min 27,6 0,09 0,8 1,0
Laguna
Mundaú
n=85
md 138,8 0,8 8,7 11,8
dp 57,9 0,5 7,6 7,5
max 330,2 3,5 41,6 36,9
min 46,2 0,1 0,6 1,6
Canal
Mundaú
n=30
md 62,3 0,6 4,8 13,7
dp 26,0 0,5 3,2 12,8
max 128,5 2,2 19,7 51,6
min 4,2 0,2 0,6 0,9
As concentrações de PID e NID não apresentaram gradientes sazonais definidos
(Figuras 13 e 14, Tabela 14 e Apêndice 2). Os valores apresentaram grandes oscilações, sendo
verificados picos de concentrações em ambos os períodos, e a média também esteve próxima
em todos os compartimentos, com exceção da L. Mundaú em que as concentrações de NID no
período chuvoso tiveram maiores valores. Essa diferença sazonal na L. Mundaú pode estar
associada com as maiores vazões dos rios, ocasionando maior escoamento superficial de
material terrestre. Outra hipótese que pode ser levantada sobre o maior aporte de NID no
período chuvoso é a liberação de NID junto à carga sedimentar durante a lavagem dos
sedimentos pelas águas pluviais e fluviais, que são mais intensas na época chuvosa,
65
ocasionando a perda principalmente da fração de N que foi aplicada como fertilizante. O
comportamento espacial também foi investigado (Figuras 13, 14 e Anexo 2). As lagunas não
se comportaram de acordo com a linha teórica de diluição proporcional entre a água doce a
marinha. Apesar de não haver fortes diferenciações de PID e NID entre os compartimentos, é
possível identificar as maiores concentrações mais próximas aos rios Paraíba do Meio e
Sumaúma na L. Manguaba, e rio Mundaú na L. Mundaú, considerados fontes pontuais de
nutrientes para o CELMM. Nos canais de acesso ao mar as concentrações de nutrientes são
marcadamente alteradas pela distribuição das águas marinhas, pobre em nutrientes.
Tabela 14: Distribuição das médias sazonais e anuais para todas as campanhas nos
compartimentos analisados.
Laguna Manguaba Canal Manguaba Laguna Mundaú Canal Mundaú Mar
Campanha S NID PID S NID PID S NID PID S NID PID S NID PID
1 – Chuv 0,2 3,8 0,4 15 1,2 0,1 2,1 5,8 0,4 13,6 2 0,2 30,5 4,9 0,2
2 – Chuv 4,5 14,5 1,4 14,5 7,5 0,8 3,4 26,9 2,3 17,7 13,8 1,1 36,5 1,5 0,1
3 – Chuv 0,2 4,3 0,5 9,9 3,6 0,2 0,5 8,5 0,8 1,2 3,6 0,5 30,5 4,9 0,2
4 – Sec 6 2,4 1,5 21,5 2,8 0,4 13,3 6,9 0,6 30,4 3,8 0,4 36,5 1,5 0,1
5 – Sec 6,5 4,5 1 29,6 2,2 0,2 17,1 3,6 0,6 23,9 8,2 1,4 36,5 1,5 0,1
6 – Sec 0,3 12,9 1,3 14,2 1,9 0,2 2,2 5,5 0,9 24,6 2,4 0,6 30,5 4,9 0,2
7 – Sec 4,6 11,3 0,2 22,5 8,7 0,2 13,7 14,3 0,9 25,3 12 1,4 36,5 1,5 0,1
Chuvoso 1,6 7,6 0,8 13,1 4,1 0,4 2 13,7 1,2 10,8 6,5 0,6 32,5 3,7 0,2
Seco 4,3 7,8 1 22 3,9 0,3 11,6 7,6 0,8 26 6,6 0,9 35 2,3 0,2
Obs: n amostral período chuvoso = 126; n amostral período seco = 132.
De uma maneira geral, os valores de NID foram mais elevados na L. Mundaú se
comparada com a L. Manguaba, enquanto o PID não apresentou esse comportamento. Esses
valores mais acentuados de NID na Laguna Mundaú sugerem que o sistema recebe maior
quantidade de nitrogênio antropogênico que Manguaba. Grandes adensamentos urbanos da
cidade de Maceió localizados ao longo das margens da Laguna Mundaú contribuem com altos
aportes de esgoto sem tratamento, através de fontes pontuais e difusas. Calcula-se que
aproximadamente 1/3 do esgoto produzido na cidade de Maceió tenha como destino as águas
da laguna Mundaú. Segundo a ANA (2006) a coleta e tratamento de efluentes não chega a
10% na cidade.
As razões molares NID:PID foram próximas a de Redfield (REDFIELD, 1958;
GOLTERMAN et al., 1990) na maioria das campanhas (entre 10-20), com maior tendência a
limitação por fósforo. No entanto, nas campanhas de Jan/09 e Out/08, a razão NID:PID
subiram drasticamente, chegando a valores que variaram entre 40-240, apresentando uma
forte limitação por nitrogênio principalmente em Manguaba. Esse resultado sugere que no
66
período seco os efluentes das cidades adjacentes ao CELMM (como Marechal Deodoro em
Manguaba e Maceió em Mundaú) parecem ter alta influência sobre as concentrações de NID,
além dos efluentes agrícolas. Não foram verificados gradientes espaciais em relação a razão
NID:PID (Figura 15).
Melo-Magalhães (2005) encontrou nas lagunas Mundaú e Manguaba médias baixas da
razão N:P, inferiores a 10. Estes resultados indicaram, portanto, que neste ambiente não
existiu limitação para o fósforo. Entretanto, a produtividade nestas lagunas foi limitada pela
disponibilidade do nitrogênio, provavelmente em decorrência da entrada de águas com altas
concentrações de fósforo, principalmente no período chuvoso.
Os índices N:P em lagunas e ambientes marinhos tendem a ser baixos e manifestam
uma relativa limitação de formas nitrogenadas. (NIXON et al., 1983). O N é considerado,
portanto, o nutriente mais importante na regulação da produção fitoplanctônica em sistemas
estuarinos, sendo este elemento menos abundante que o fósforo durante os picos de
produtividade (BOYNTON et al., 1982). Em ecossistemas líminicos, por outro lado, o
principal fator limitante é o P (HOWARTH, 1988). Entretanto, a discussão sobre qual
nutriente é o principal fator limitante em corpos aquáticos é antiga e controversa, sendo um
assunto científico de intenso debate e resultados antagônicos (HOWARTH, 1988; ARRIGO,
2005; ELSER et al., 2007; HARPOLE et al., 2011). Diferente do exposto acima, outros
trabalhos sugerem não haver diferença em ambientes lacustres, estuarinos e costeiros em
relação a limitação por N e P (ELSER et al., 2007). Alguns autores sugerem que os ambientes
podem apresentar mudanças sazonais e espaciais ao longo do ano em relação a limitação por
N e P (KNOPPERS et al., 1991). Trabalhos recentes publicados na literatura diferem da visão
atual científica da limitação por apenas um fator (Lei do Mínimo de Liebig), partindo do
princípio de que a produtividade primária é limitada por multi-fatores, que atuam de forma
sinérgica (ARRIGO, 2005; HARPOLE et al., 2011). Como se pode ver, a discussão sobre os
fatores limitantes da produtividade primária no meio aquático permanece em aberto.
67
0
1
2
3Ago/06
RPMeio LMang RSuma CMang CMund LMunda RMund
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0 5 10 15 20 25 30
Distância da desembocadura (km)
PID
(µ
M)
-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 -30-25-20-15-10-50-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 -30-25-20-15-10-50
Figura 13: Distribuição nos compartimentos da concentração de fósforo inorgânico dissolvido
PID (μM), contra a distância em relação ao mar (0 km), nos compartimentos do CELMM para
todas as campanhas do Projeto POLCAMAR. RPMeio= Rio Paraíba do Meio; Man= L.
Manguaba; Mun= L. Mundaú; RSuma=Rio Sumaúma; CMan= Canal Manguaba; CMun=
Canal Mundaú; RMun=Rio Mundaú.
68
Nitro
gê
nio
In
org
ân
ico
Dis
so
lvid
o (µ
M )
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19/Fev/09
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Mar/07
0
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RPMeio LMang RSuma CMang CMund LMunda RMund
0
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Jan/09
0 5 10 15 20 25 30-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 -30-25-20-15-10-50-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 -30-25-20-15-10-50
Distância da desembocadura (km) Figura 14: Distribuição da concentração de nitrogênio inorgânico dissolvido NID (μM),
contra a distância em relação ao mar (0 km), nos compartimentos do CELMM para todas as
campanhas do Projeto POLCAMAR. RPMeio= Rio Paraíba do Meio; Man= L. Manguaba;
Mun= L. Mundaú; RSuma=Rio Sumaúma; CMan= Canal Manguaba; CMun= Canal Mundaú;
RMun=Rio Mundaú.
69
Razão m
ola
r N
ID:P
ID
0
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Ago/06
RPMeio LMang RSuma CMang CMund LMunda RMund
0
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150
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Set/07
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051015202530
Jan/09
0 5 10 15 20 25 30-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 -30-25-20-15-10-50-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 -30-25-20-15-10-50
Distância da desembocadura (km) Figura 15: Distribuição da razão molar N:P contra a distância em relação ao mar (0 km), nos
compartimentos do CELMM para todas as campanhas do Projeto POLCAMAR. RPMeio=
Rio Paraíba do Meio; Man= L. Manguaba; Mun= L. Mundaú; RSuma=Rio Sumaúma;
CMan= Canal Manguaba; CMun= Canal Mundaú; RMun=Rio Mundaú.
70
A distribuição do Material Particulado em Suspensão (MPS) é apresentada na figura
16. Em relação ao caráter espacial de distribuição, as concentrações não apresentaram um
padrão definido, sendo o comportamento tipicamente não-conservativo. Por outro lado, em
relação ao caráter temporal são verificadas diferenças, e a maior turbidez ocorre no período
chuvoso com concentrações acima de 100 mg.dm-3
. O comportamento do MPS pode estar
refletindo as condições de vento na região, que ocasionam homogeneização da coluna de água
e resuspensão dos sedimentos principalmente em ambientes aquáticos de baixa profundidade
como as lagunas Mundaú-Manguaba. O aumento do material em suspensão também pode ser
atribuído a outros fatores, como aumento da vazão dos rios, condições de marés
meteorológicas (ressacas) e aumento da produtividade primária (florações de microalgas e
macroalgas). Nesse estudo, o maior aporte de água doce no período chuvoso esteve
relacionado com maiores concentrações de MPS em razão da maior hidrodinâmica, com
consequênte remobilização dos sedimentos de fundo colocados em suspensão. Entretanto é
observado uma tendência de aumento ou diminuição dos valores de MPS quando comparado
com os valores de clorofila-a, demonstrando uma correlação positiva entre esses parâmetros
(Figuras 16 e 17).
Análises dos teores de clorofila-a foram realizadas em todas as campanhas amostrais,
com valores mínimos em torno de 15 ug.L-1
e máximos ultrapassnado de 140 ug.L-1
(Figura
17). A clorofila-a tem sido amplamente utilizada como parâmetro indicador da biomassa
fitoplanctônica. Maiores anomalias (concentrações muito elevadas) para as concentrações de
clorofila foram identificados, como estações localizadas próximas a Maceió em Ago/06 e
próximas a desembocadura do Rio Paraíba do Meio em Fev/08. As concentrações de
clorofila-a não apresentaram relações claras com as concentrações de NID e PID, e com a
razão molar NID:PID. Devido a elevada disponibilidade de nutrientes em praticamente todo o
CELMM, as florações de microalgas parecem estar relacionadas com as condições
hidrológicas locais, com altas concentrações em regiões de baixa hidrodinâmica e alta
disponibilidade de nutrientes (MELO-MAGALHÃES et al., 2009) O excesso ou atenuação da
luminosidade também pode funcionar como fatores limitantes para a produtividade primária
(ODUM, 1988). As concentrações de clorofila mostram uma leve relação com o MPS,
sugerindo que a elevada turbidez da água em certos períodos, dentre outros fatores, pode ter
relação com a comunidade fitoplanctônica (Figuras 16 e 17).
71
0
40
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120Out/08
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RPMeio LMang RSuma CMang
Ma
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do
em
Su
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g/L
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Jan/09
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Distância da desembocadura (km) Figura 16: Distribuição da concentração de material particulado em suspensão (MPS) contra a
distância em relação ao mar (0 km), nos compartimentos do CELMM para todas as
campanhas do Projeto POLCAMAR. RPMeio= Rio Paraíba do Meio; Man= L. Manguaba;
Mun= L. Mundaú; RSuma=Rio Sumaúma; CMan= Canal Manguaba; CMun= Canal Mundaú;
RMun=Rio Mundaú.
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RPMeio LMang RSuma CMang CMund LMunda RMund
Clo
rofila
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Distâcia da desembocadura (km) Figura 17: Distribuição dos teores de clorofila-a (ug/L) contra a distância em relação ao mar
(0 km), nos compartimentos do CELMM para todas as campanhas do Projeto POLCAMAR.
RPMeio= Rio Paraíba do Meio; Man= L. Manguaba; Mun= L. Mundaú; RSuma=Rio
Sumaúma; CMan= Canal Manguaba; CMun= Canal Mundaú; RMun=Rio Mundaú.
73
As descargas pelo escoamento superficial e as entradas de águas pontuais dos rios são
as principais fontes de nutrientes, material particulado e dissolvido, para o CELMM (SOUZA
et al., 2009) liberado durante o intemperismo das rochas e decomposição da cobertura vegetal,
para o oceano. Estas águas por sua vez, apresentam uma composição química determinada
por fatores naturais, como o a topografia, vegetação, clima, geologia e o uso do solo
(MEYBECK, 1982). As frações dissolvidas dos rios mundiais apresentam alta taxa de
variabilidade e são dependentes da velocidade de escoamento e da vazão (WINTERBOURN;
TOWNSEND, 1991; CROSSLAND et al., 2005). O material decomposto de plantas
terrestres é uma das maiores fontes de matéria orgânica dissolvida, representando cerca de
70% do fluxo energético anual de águas correntes (WINTERBOURN; TOWNSEND, 1991).
No entanto essa porcentagem pode diminuir principalmente em localidades com intensos
impactos antrópicos, onde a emissão de matéria orgânica dissolvida e particulada proveniente
direta ou indiretamente como resultado da pressão antropogênica. Estes processos podem
estar contribuindo para o aumento das concentrações dos nutrientes na desembocadura dos
rios no setor montante encontrado neste estudo.
A exemplo do que ocorre na maioria dos ecossistemas estuarinos e lagunares
brasileiros, o CELMM apresenta-se como um ambiente altamente dinâmico, com acentuadas
alterações sazonais e espaciais dos parâmetros físicos, químicos e biológicos. Essa dinâmica é
decorrente principalmente das interações entre os fatores climáticos e hidrológicos. Segundo
Morán-Silva et al. (2005), em ecossistemas lagunares, a variabilidade nos fatores hidrológicos
é especialmente marcada pela dinâmica da circulação das lagunas que é afetada pelas marés,
aportes fluviais, ventos e baixa profundidade
O comportamento dos nutrientes em relação a salinidade é usualmente analisado
através do modelo de diluição e mistura, ou seja, entre a água doce e marinha com o intuito
de observar processos biogeoquímicos (BURTON; LISS, 1972). No CELMM, o alto tempo
de residência das águas, com gradientes moderados de salinidade dificultam essa abordagem,
com excessão se inclusos os canais de acesso ao mar. O gradiente espacial do NID, quando
analisada a concentração em função da salinidade, demonstrou claramente um processo de
remoção na coleta de Mar/07 (Figura 18). Entretanto, o comportamento do NID não foi
relacionado com a assimilação fitoplactônica (pois se verificam baixas concentrações de
clorofila-a, com exceção de um ponto), sugerindo a ocorrência de outro processo
biogeoquímico, como a denitrificação ou até mesmo o processo geoquímico de adsorção no
material particulado e sedimentação. Nesse trecho foram separados os dados da coleta de
Mar/07 para NID e Cloro-a em Mundaú, mas comportamento semelhante pode ser visto em
74
outras coletas e para o PID também quando comparando a distribuição de PID, NID e
Clorofila nas figuras 13, 14 e 17, respectivamente.
0
10
20
30
40
50
NID
(mM
)
RMun L.Mun CMun
0
10
20
30
0 5 10 15 20 25
Clo
rofi
la-a
(mg
/L)
Salinidade
Figure 18: Curva de mistura do NID e clorofila-a contra a salinidade para os canais Mundaú
(CMund), Laguna Mundaú (LMunda) e rio Mundaú (RMund).
Alguns processos podem ser atribuídos a remoção de PID e NID do sistema, tais
como: assimilação biológica (fotossíntese), adsorção em argilo-minerais e matéria orgânica
com sedimentação gravitacional, precipitação química. Por outro lado, outros processos são
responsáveis por atuarem como fontes de nutrientes para a coluna de água, como a
mineralização de matéria orgânica por bactérias, ressuspensão do sedimento, efluentes
antropogênicos, deposição atmosférica, entre outros (BURTON; LISS, 1976; MORRIS, 1985;
BIANCHI, 2007). Os baixos valores de clorofila-a próximos aos rios podem indicar limitação
de luminosidade nessas regiões devido a elevada turbidez da água, uma vez que os nutrientes
estão disponíveis em grandes quantidades e não são considerados fatores limitantes. Em
estuários, por apresentarem alta turbidez e disponibilidade de nutrientes, a luminosidade pode
ser o fator mais importante no controle da biomassa fitoplanctônica nos estuários
(JOINT;PORNROY, 1981; WOFSY, 1983).
75
Ao se analisar as proporções das formas nitrogenadas em relação à contribuição total
do NID notam-se que os valores de amônia e nitrato foram as maiores frações no período
chuvoso, seguido do nitrito, sem um predomínio claro entre as duas primeiras formas citadas.
No período seco, entretanto, as concentrações de nitrato foram superiores em todas as coletas
que as de amônia e nitrito, nessa ordem, em todos os compartimentos. A prevalência na forma
de nitrato sugere condições com maiores níveis de O.D. e menores taxas de decomposição e
excreção de matéria orgânica. Ambientes com altos valores de amônia, por outro lado,
indicam ambientes mais decompositores e redutores, com menores níveis de OD. A
prevalência do íon amônio também pode indicar fontes de esgoto para o sistema, pela
hidrólise da uréia na água além de fontes de efluentes industriais e agrícolas. Segundo dados
da CETESB (2011), se uma amostra de água for coletada em um sistema poluído e as análises
demonstrarem predominância das formas reduzidas significa que o foco de poluição se
encontra próximo; se prevalecerem o nitrito e o nitrato denota que as descargas de esgotos se
encontram distantes, ou seja, a predominância da forma de nitrato pode indicar ambientes de
água mais limpa.
76
4.2 O MODELO ASSETS PARA AVALIAÇÃO DA EUTROFIZAÇÃO DO CELMM
Apresenta-se a seguir as etapas e os procedimentos requeridos para a construção dos
índices de pressão-estado-resposta (PER) de acordo com o modelo ASSETS. Desta forma,
aborda-se em primeira instância a determinação das zonas de salinidade, depois os índices de
pressão (susceptibilidade estuarina e aporte de nutrientes = fatores de influência), estado
(sintomas primários e secundários) e resposta (cenários futuro). Os três índice são então
agregados em um índice ASSETS final de qualidade do ambientes referente a eutrofização do
sistema.
4.2.1 Zonas de Salinidade
Para o estabelecimento das condições de eutrofização através do modelo ASSETS é
necessária a separação do sistema em regiões de salinidade conhecidas. As zonas de
salinidade de Mundaú-Manguaba são apresentadas na tabela 15, e representam valores
percentuais de cada zona salina, de acordo com o período considerado. O calculo foi realizado
através de valores médios anuais, médias do período seco e médias do período chuvoso. A
classificação foi feita de acordo com o que preconiza o modelo ASSETS de água doce
(0<0,5), de mistura (0,5-25) e salina (>25). A salinidade nas lagunas mostrou diferenças
sazonais na abrangência e distribuição das zonas salinas, como já discutido anteriormente.
Tabela 15: Média dos valores percentuais por período e anual das zonas de salinidade para
Mundaú e Manguaba. Obs: psu corresponde a nomenclatura utilizada pelo ASSETS. Classificação da
Zona de Salinidade
Mundaú
Anual
Mundaú
Seco
Mundaú
Chuvoso
Manguaba
Anual
Manguaba
Seco
Manguaba
Chuvoso
Água Doce
(0-0.5psu)
28% 11% 47% 41% 16% 77%
Água de Mistura
(0.5-25psu)
70% 84,5% 53% 54,4% 76% 23%
Água Salgada
(>25psu)
2% 4,5% - 4,6% 8% -
4.2.2 Modelagem ASSETS
4.2.2.1 Pressão
4.2.2.1.1 Susceptibilidade Estuarina
77
A susceptibilidade estuarina a eutrofização é baseada somente de acordo com
características naturais e é determinada pela combinação dos potenciais de diluição e
exportação (Tabela 16). As duas lagunas foram classificadas como altamente susceptíveis a
eutrofização. Considerando que o volume das lagunas é constante ao longo do ano, o
potencial de diluição foi baixo na L. Mundaú e na L. Manguaba em todos os cenários. Assim
como o volume, a média da amplitude de maré também foi considerada constante ao longo do
ano. O modelo ASSETS calcula o potencial de diluição com base na estratificação vertical da
coluna de água e no volume total de água do sistema. O potencial de exportação foi calculado
como sendo moderado para as duas lagunas. A média do aporte diário de água doce foi maior
no período chuvoso, e o aporte dos rios em relação ao volume de água lagunar,
consequentemente, foi maior nesse período, mas não o suficiente para haver diferença sazonal
na classificação final em relação ao potencial de exportação. O potencial de exportação é
estabelecido em função da amplitude de maré, aporte de água doce e volume de água lagunar.
A amplitude de maré dentro das lagunas é de 0,2 m em Mundaú e 0,02 m em Manguaba,
classificada como regime de micromaré. Com base nesses cálculos, para o modelo ASSETS,
o CELMM é altamente susceptível a eutrofização ao longo de todo o ano, independentemente
do período considerado.
A maior vazão média dos rios verificada nos meses do período chuvoso não foi capaz
de mudar a classificação estabelecida pelo programa ASSETS para os potenciais de
exportação calculados. Para os sistemas apresentarem potenciais altos de exportação, as
vazões médias no período chuvoso deveriam ser da ordem de aproximadamente 80 m3.s
-1 e
125 m3.s
-1 para Mundaú e Manguaba, respectivamente, que são distantes dos valores
verificados na literatura, que são de 65 m3.s
-1 e 57 m
3.s
-1. É claro que em alguns dias
posteriores a eventos mais severos de precipitação o potencial de exportação pode ser alto
(pois já se verificaram médias diárias máximas de aporte de água doce de 495 m3.s
-1 e 604
m3.s
-1, para Mundaú e Manguaba, respectivamente) (OLIVEIRA; KJERFVE, 1993), mas a
média sazonal permanece moderada. O potencial de diluição não variou, pois é calculado com
base no volume das águas, considerado constante.
Essa característica de elevada susceptibilidade natural a eutrofização é relacionada
com os altos tempos de residência das águas (KNOPPERS; KJERFVE, 1999;
CARMOUZE,1994; RUNCA et al., 1996). A pouca troca de água com o oceano adjacente ao
complexo lagunar é principalmente relacionada com o baixo aporte de água doce e as
78
reduzidas amplitudes de marés dentro das lagunas. As duas lagunas foram categorizadas como
do tipo “sufocadas”, com alto grau de enclausuramento das águas e altos tempos de residência
das águas (tempo de residência médio anuam de 16 e 32 dias para Mundaú e Manguaba,
respevtivamente) devido a eficiente dissipação da energia das marés pelo sistema de canais e
baixos aportes de água fluvial, que drenam as bacias. Essa configuração leva a eficiente
retenção e reciclagem de material biogênico no sistema (WOLF et al., 2010).
Tabela 16. Determinação da susceptibilidade estuarina através da combinação dos potenciais
de diluição e exportação em todos os cenários analisados para o CELMM. Mundaú Manguaba
Volume (106 m
3) 69,8 97,7
Volume de Diluição 1x10-2
1x10-2
Potencial de Diluição Baixo Baixo
Range de Maré Micromaré (< 2 m) Micromaré (< 2 m)
Anual Seco Chuvoso Anual Seco Chuvoso
Aporte diário de água doce
(106.m
3)
3 1,2 5,7 2,4 1,3 4,9
Aporte dos Rios / Volume
Estuarino
4x10-2
1x10-2
8x10-2
2x10-2
1x10-2
5x10-2
Potencial de Exportação Mod. Mod. Mod. Mod. Mod. Mod.
Susceptibilidade
Estuarina
Alta Alta Alta Alta Alta Alta
Segundo Mizerkowski (2011), a sazonalidade é um importante fator a ser considerado
para a aplicação do modelo de ASSETS em estuários localizados em regiões que apresentam
variabilidade climatológica pronunciada ao longo do ano. As regiões tropicais e subtropicais
de ecossistemas aquáticos costeiros do Brasil têm um padrão sazonal, com estações secas e
chuvosas bem estabelecidas. Os ciclos anuais usualmente utilizados para o estabelecimento
dos índices ASSETS podem não representar possíveis diferenças nos processos eutróficos que
estão ocorrendo em sistemas com grande variabilidade climática sazonal.
4.2.2.1.2 Aporte de Nutrientes
O índice ASSETS trabalha com informações das concentrações de NID, por
considerar esse elemento o principal limitante da produtividade primária em águas estuarinas
e costeiras (BRICKER et al., 1999, 2003). Informações sobre as concentrações de NID nos
rios e nas águas marinhas são necessárias para definir o aporte de nutrientes no sistema, junto
com informações de descarga de efluentes. A relação entre as concentrações de NID na bacia
de drenagem e de águas marinhas adjacentes ao CELMM, a vazão média dos rios, assim
como o tempo de renovação das águas em função da variação das marés definem a quantidade
79
de N proveniente da fonte antropogênica. Os resultados dos cálculos envolvendo o aporte de
nitrogênio são apresentados na tabela 17.
Tabela 17: Média da concentração de N nos rios, oceano adjacente ao CELMM e aportes
estimados de N de efluentes antrópicos com respectiva classificação do aporte de nutrientes.
Nota: Min= Concentração média de NID nos rios que deságuam no sistema; Msea=
Concentração média de NID na costa adjacente; Mef= aporte de nitrogênio proveniente de
efluentes urbanos e agrícolas; Mb= Concentração de NID considerada de base, calculada
hipoteticamente sem aportes antropogênicos; Mh= Concentração de NID considerada de
atividades antrópicas, calculada hipoteticamente sem a influência do aporte oceânico. Mundaú
Total
Mundaú
Seco
Mundaú
Chuvoso
Manguaba
Total
Manguaba
Seco
Manguaba
Chuvoso
Min (a)
2,3x10-4
2,5x10-4
2,1x10-4
1,6x10-4
1,7x10-4
1,6x10-4
Msea (a)
4,4x10-5
2x10-5
6,8x10-5
4,4x10-5
2x10-5
6,8x10-5
Mef (b)
7,8x10-2
7,8x10-2
7,8x10-2
3,6x10-2
3,6x10-2
3,6x10-2
Mb (a)
1,8x10-5
1,2x10-5
1,8x10-5
4,1x10-6
3,3x10-6
2,9x10-6
Mh (a)
1,36x10-3
2x10-3
9,4x10-4
1,3x10-3
2,1x10-3
7,9x10-4
Mh/(Mb+Mh) (a)
0,99 0,99 0,98 1 1 1
Aporte de
Nutrientes
Alto Alto Alto Alto Alto Alto
(a) in Kg.m-3, (b) in Kg.s-1
A concentração de NID nos rios (Min) foi maior no sistema Mundaú, sendo o período
seco com as maiores concentrações em ambas as lagunas (resultados apresentados e
discutidos no capítulo 1). Concentrações de fontes marinhas (Mh) foram consideradas iguais
para os sistemas, tendo o período chuvoso as maiores concentrações 3,1uM (4,4x10-5
kg.m3).
Os fatores de emissão utilizados para os cálculos do aporte de efluentes urbanos e
agrícolas (Mef) estão apresentados na tabela 18. As contribuições de nitrogênio relacionadas
com as plantações de cana de açúcar foram estimadas, produzindo aportes variando entre
4,1x10-2
e 3x10-2
kg.N.s-1
para a L. Mundaú e L. Manguaba, respectivamente, com 21700 ha
de área cultivada na bacia de drenagem de Manguaba e 29480 ha em Mundaú (SOUZA et al.,
2009). Segundo Lacerda et al., (2008), a estimativa da quantidade de nitrogênio proveniente
de cada bacia de drenagem é uma função da diferença das práticas agrícolas realizadas nas
bacias e a área relativa de cultivo. As contribuições de nitrogênio provenientes dos efluentes
domésticos refletem a densidade populacional ao longo da bacia de drenagem do sistema, e os
aportes calculados foram de 3,7x10-2
e 0,6x10-2
kg.N.s-1
para a L. Mundaú e L. Manguaba,
respectivamente. Os resultados mostram que em Manguaba os fluxos de N provenientes da
agricultura são da ordem de 4 vezes superiores em relação ao descarte de efluentes
domésticos, enquanto em Mundaú os fluxos praticamente se equivalem.
80
Tabela 18: Fatores de emissão utilizados para o calculo do aporte do nitrogênio da agricultura
canavieira para o CELMM. Fatores de Emissão Nitrogênio
Quantidade aproximada liberada de Nitrogênio por dia per
capita (g) a,b
9,04
Quantidade aproximada de fertilizante nitrogenado utilizado
em plantações de cana de açúcar (kg.ha-1
) c,d
90 – 275
Perda do fertilizante aplicado através do runnof do solo (%)e 29 – 32
aMeybeck et al. (1989); bMeybeck e Helmer (1989); cAgrobyte (2003); d Malavolta e Dantas (1980); eEMBRAPA (2003).
Os cálculos realizados através dos fatores de emissão adotados corroboram com
estimativas realizadas por Souza et al. (2009). O autor não verificou diferença na
concentração dos rios em relação aos procedimentos de ferti-irrigação da vinhaça. Portanto, o
aporte de N foi considerado constante para todos os cenários analisados. Souza et al. (2009),
através dos fatores de emissão adotados chegou a quantia de 1410 T.N.ano-1
em função das
descargas provenientes da agricultura e 1913 T.N.ano-1
provenientes da população humana e
da pecuária local. No presente estudo, as estimativas consideradas foram 1450 T.N.ano-1
oriundas da população humana e 2477 T.N.ano-1
dos efluentes agrícolas. Somando esses
valores, a quantidade de N total exportada para o CELMM foi de 3683T.N.ano-1
oriundos de
efluentes agrícolas e domésticos, enquanto Souza et al. (2009) chegou a quantidade de 3323
T.N.ano-1
proveniente de efluentes agrícolas, domésticos e agropecuários.
A influência antropogênica, indicada pelos valores de Mh, apresentaram valores muito
altos. Esses resultados indicam que as concentrações de nitrogênio, médias anuais
provenientes dos rios e descargas de esgotos são 150 vezes maiores que as concentrações de
base estimadas para o CELMM. Estima-se que o tratamento de efluentes não atinja 10% do
total produzido em toda a bacia de drenagem do CELMM (ANA, 2006; IBGE, 2011). Ao
longo das campanhas de amostragens foram verificados diversos emissários de esgotos
principalmente na margem norte da L. Mundaú, densamente povoada. Além dessas fontes
pontuais existe uma grande quantidade de esgoto que entra nas lagunas através do escoamento
superficial continental, considerado fonte difusa e de difícil estimativa. Por isso foram
adotadas as taxas de emissões, consideradas satisfatórias de acordo com outras publicações
(LACERDA et al., 2006, 2008; SOUZA et al., 2009).
Os altos aportes de nitrogênio calculados para o CELMM são atribuídos aos múltiplos
usos antropogênicos da bacia de drenagem associados com a utilização de N, além da falta de
81
tratamento de efluentes e saneamento básico. Mundaú apresentou maiores fluxos de N, pois é
mais densamente povoada ao longo de sua bacia de drenagem, além de apresentar áreas de
plantio de cana-de-açúcar um pouco maiores. As maiores fontes são as difusas provenientes
de efluentes agro-industriais e domésticos.
4.2.2.1.3 Fatores de Influência (FI)
A susceptibilidade estuarina e o aporte de nutrientes foram combinados em uma matriz
para a determinação dos fatores de influência. A classificação final dos fatores de influência
foram altas em todos os cenários analisados, refletindo os altos aportes antrópicos de
nitrogênio e a baixa capacidade do ambiente em diluir e exportar essa grande quantidade de
nutrientes.
4.2.2.2 Estado
A avaliação do estado trófico do CELMM através do índice ASSETS foi realizada
com base nos sintomas primários e secundários da eutrofização.
4.2.2.2.1 Sintomas Primários
Os dois sistemas apresentaram índices altos para os sintomas primários, com a
classificação dos níveis de clorofila-a na maioria dos cenários e zonas salinas variando de
águas “altamente tróficas” a “hipertróficas”. As concentrações de clorofila-a foram os
indicadores primários com informações disponíveis para os dois sistemas. Informações sobre
o crescimento problemático de macroalgas não foram detectadas durante as coletas de campo,
e não foram encontrados dados disponíveis na literatura.
Os gráficos de freqüência cumulativa contendo os valores de percentil 90% das
concentrações de clorofila-a são mostrados no apêndice 2. As concentrações do percentil 90%
tiveram classificação “hipertrófica” (excessivamente eutrófico) (> 60 mg Clor-a.L-1
) para
Mundaú e Manguaba considerando o cenário com a totalidade dos dados (chamado anual),
com alta cobertura espacial (abrangendo mais de 50% da área superficial da laguna) e
freqüência de ocorrência periódica. No período chuvoso a classificação das águas em ambas
82
as lagunas foram “hipertróficas”, com exceção da zona de água doce em Manguaba, que foi
classificada como “alta” (muito trófico, ou seja, eutrófico) (> 20, ≤ 60 mg Clor-a.L-1
). No
período de estiagem, a zona de água doce em ambas as lagunas foi categorizada como
“moderada” (mesotrófico) (> 5, ≤ 20 mg Clor-a.L-1
), a zona de mistura na L. Mundaú teve a
classificação “alta” e na L. Manguaba foi “hipertrófica”.
Essas altas concentrações de pigmentos fotossintetizantes indicam elevada
produtividade primária no CELMM nas duas lagunas. Não foi verificada uma diferença nos
valores em relação ao caráter sazonal, evidenciando que as florações fitoplactônicas ocorrem
ao longo de todo o ano. Tais resultados corroboram com aqueles obtidos pelo balaço LOICZ
(SOUZA et al., 2009), em que as lagunas são consideradas sumidouros de NID, PID e CO2,
ou seja, as lagunas propiciam condições favoráveis para a incorporação de nutrientes
inorgânicos dissolvidos pelas comunidades fitoplanctônicas. As taxas de produção de matéria
orgânica são maiores que os de respiração, indicando que o sistema é predominantemente
autotrófico. As características geomorfológicas e hidrodinâmicas das lagunas propiciam
condições para a retenção de materiais orgânicos e inorgânicos, como baixa renovação de
águas, baixos aportes de água doce, baixa variação de marés e baixa profundidade, além de
receber grandes quantidades de nutrientes. Esses fatores, atuantes em sinergia, são os
principais responsáveis pelos picos de clorofila-a, indicando altos sintomas primários de
eutrofização.
Outros estudos realizados no CELMM também chegaram a resultados semelhantes,
em que as lagunas apresentaram altas concentrações de clorofila-a (MELO-MAGALHÃES et
al. 2009). Costa et al. (2010), em relação à clorofla-a, classificaram as lagoas com condições
mesotróficas (Fev/2008). Este quadro diferiu do observado em agosto/2006, quando nas duas
lagunas foram observadas condições eutróficas, segundo classificação proposta por
Golterman e Oude (1990).
4.2.2.2.2 Sintomas Secundários
Para os sintomas secundários foram encontradas informações de concentrações de OD
(Apêndice 2) e de HABs (Harmful Algae Blooms, ou seja, florescimentos de algas nocivas).
Em Mundaú, os valores de OD permaneceram acima das concentrações consideradas como
“stress biológico” (>2, ≤5 mg.L−1
), em todos os cenários, sendo a classificação final para os
sintomas secundários baixa. Para Manguaba as condições de eutrofização referentes aos
83
sintomas secundários foram mais críticas. As concentrações de OD também foram
consideradas satisfatórias, acima do limite considerado como stress biológico em todos os
cenários. Os gráficos de percentil 10% para os valores de OD são apresentados para a L.
Manguaba e L. Mundaú em todas as zonas de salinidade para o cenário total no anexo 2.
Em Manguaba foram detectadas florações de HABs. Essas florações tóxicas e/ou
nocivas têm um período sazonal de ocorrência (alternância de dominância das espécies entre
os diferentes períodos) e grande abrangência espacial (zonas de água doce e de mistura).
Florações de cianofíceas da espécie Anabaena spiroides foram verificadas no período seco,
enquanto florações de Microcystis aeruginosa foram verificadas no período chuvoso (MELO-
MAGALHÃES et al., 2009). A abrangência espacial das florações algais nocivas/tóxicas foi
considerada alta, pois foram verificadas em 90% das amostras coletadas. A presença de
grande quantidade dessas espécies, em larga faixa espacial e temporal na laguna Manguaba,
torna a classificação alta, de acordo com a nomenclatura ASSETS para o índice de sintomas
secundários.
4.2.2.2.3 Condições de Eutrofização (CE)
As condições de eutrofização, que agregam os índices primários e secundários acima
descritos, sugerem classificação anual moderadamente trófica (mesotrófica) para a L. Mundaú
e altamente trófica (eutrófica) para a L. Manguaba. Não foi verificada diferença sazonal na
classificação do estado trófico para o CELMM.
Os fatores indicaram estágios avançados de eutrofização, principalmente na L.
Manguaba, com a ocorrência de HABs ao longo de todo o ano. Esse estágio avançado de
eutrofização é atribuído as características geomorfológicas e hidrológicas naturais das
lagunas, associadas com os altos aportes de nutrientes no sistema. Esses fatores propiciam a
disponibilidade dos nutrientes durante um tempo elevado para a biota, permitindo assim
rápidos crescimentos de produtores primários.
Melo-Magalhães et al. (2009) estudaram o comportamento das comunidades
fitoplactonicas no CELMM e reportaram grandes florações algais. Florações de Cyanobacter
ocorreram na L. Manguaba, favorecidas, entre outros fatores, pelas altas concentrações de
nutrientes na água, baixa salinidade e longos tempos de residências das águas. Durante o
trabalho, foram verificadas florações de Anabaeana spiroides, Microcystis aeruginosa,
Cyclotella meneghiniana e da diatomácea Skeletonema cf. costatum. As florações de
84
cianofíceas são comumente relacionadas com ambientes eutrofizados (CANFIELD JR. et al.,
1989).
O gênero Anabaena das cianofíceas é conhecido pela produção de neurotoxinas
extremamente fortes, podendo ser potencialmente tóxicas e perigosas para as comunidades
locais. As espécies de Microcystis aeruginosa são conhecidas mundialmente por formar os
HABs, que provocam sérios impactos negativos ecológicos e econômicos, sendo consideradas
as florações de cianobactérias tóxicas mais comuns em águas eutrofizadas. As espécies
Microcystis adaptam-se muito bem as condições de águas eutrofizadas, e suas estratégias
adaptativas superam aquelas de outras microalgas, tornando-se a espécie dominante
(BITENCOURT-OLIVEIRA, 2000). Estes organismos são citados na literatura como
causadores de problemas à saúde do homem e de outros animais. Aphanizomenon, que
também é comumente encontrado no CELMM, provoca paralisia em peixes e pode intoxicar o
homem através do consumo desses peixes (CARMICHAEL, 1994). Em Mundaú, a maior
penetração de água marinha favorece o aumento da salinidade e períodos menores de retenção
de água, que são condições mais favoráveis para o desenvolvimento de diatomáceas (MELO-
MAGALHÃES et al., 2009).
Os sintomas da eutrofização podem variar entre diferentes tipos de estuários: em geral,
a composição fitoplanctônica em águas transicionais mostra ligação com o tempo de
residência das águas (BETTENCOURT, 2003; FERREIRA et al., 2005), e classificação alta
para o índice de estado trófico ASSETS tende a estar associada principalmente com o
potencial de exportação da água, refletindo tanto altos valores de clorofila-a como aumento da
ocorrência de HABs (FERREIRA et al., 2007).
Segundo Carreira et al. (2011), a caracterização espacial e deposicional de matéria
orgânica no CELMM é marcada por múltiplas fontes de MO e complexos cenários
geomorfológicos e hidrológicos. O processo da eutrofização observado nas últimas 3 décadas
é resultado do aumento da deposição autóctone de matéria orgânica no CELMM.
4.2.2.4 Resposta
4.2.2.4.1 Definição de Cenário Futuro (CF)
Esse índice agrega a susceptibilidade estuarina com a previsão sobre o aporte de
nutrientes na bacia de drenagem do sistema em 5 categorias: aumento alto da pressão futura,
85
aumento baixo da pressão futura, sem variação na pressão futura, diminuição baixa da pressão
futura e diminuição alta da pressão futura. A resposta foi examinada através de mudanças
futuras esperadas no aporte de nutrientes para a bacia de drenagem do sistema. As
informações para essa estimativa foram baseadas em dados disponíveis pela Agência
Nacional de Águas (ANA, 2006) em relação ao diagnósticos atuais e futuros sobre o
saneamento básico da região, e pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE,
2011) em relação ao crescimento populacional esperado.
As bacias de drenagens de rios e estuários brasileiros têm uma divisão em comitês
regionais de bacias independentes, e essa configuração de administração origina diferenciação
quanto ao gerenciamento dos recursos naturais. Cada comitê de bacia é responsável pela
elaboração e implantação do seu Plano de Recursos Hídricos.
O CELMM possui um Plano de Ações e Gestão Integrada disponível no site da
Agência Nacional de Águas (ANA, 2006). A elaboração desse plano teve a contribuição de
diversas partes, como tomadores de decisão ligados a administração pública, Organizações
Não Governamentais (ONG’s) e a sociedade civil organizada. O objetivo desse plano é a
estruturação e a integração gestacional para o uso e recuperação do sistema lagunar. As
principais ações propostas são: implantação do saneamento ambiental urbano, controle da
poluição industrial, proteção e conservação ambiental, ordenamento territorial urbano,
controle de erosão e poluição agrícola e conscientização ambiental através de projetos de
educação ambiental. O orçamento final para tais medidas mitigadoras alcançou em torno de
R$ 630 milhões de reais. Tendo em vista a implantação do plano e o correto investimento
proposto o cenário futuro é a diminuição da fonte de nutrientes para o CELMM dentro dos
próximos 20 anos.
Importante estabelecer que a predição do cenário futuro também deve levar em conta,
além das obras previstas de tratamento de esgotos e projeção populacional, o cenário
hidrológico futuro, ou seja, se a vazão dos rios que drenam o sistema tendem a manter-se
estáveis ao longo do tempo. A hidrologia é um dos fatores preponderantes para o
estabelecimento do cenário futuro.
O resultado final das CF é uma melhora baixa nas condições em todos os cenários,
pois esse índice agrega a susceptibilidade (alta) com a pressão futura de aporte de nutrientes
(diminuição) (Tabela 19).
86
Tabela 19. Determinação das Condições Futuras de Eutrofização pela combinação da previsão
da pressão futura no aporte de nutrientes com a susceptibilidade estuarina. Mundaú Manguaba
Susceptibilidade Alta Alta
Pressão futura no aporte de nutrientes Diminuição Diminuição
Condição Futura (CF) Melhoria Baixa Melhoria Baixa
4.2.2.5 Índice ASSETS Final
A determinação do índice ASSETS final, que agrupa os indicadores de PER (pressão-
estado-resposta) é apresentada na tabela 20. As duas lagunas, em todos os cenários, foram
consideradas altamente susceptíveis ao desenvolvimento da eutrofização com altos aportes de
nutrientes calculados. A laguna Mundaú teve condições de eutrofização moderadas enquanto
em Manguaba as condições foram altamente tróficas. O cenário futuro esperado são melhorias
baixas no processo de eutrofização atuante sobre as lagunas. Não foi verificada diferença
sazonal nos índices estabelecidos pelo modelo.
Tabela 20: Agrupamento dos indicadores de pressão-estado-resposta e classificação final do
modelo ASSETS. Nota: A-alta, B-baixa, M-moderada, MB-melhoria baixa, P-pobre, R-ruim.
Su
scep
tib
ilid
ade
Ap
ort
e d
e N
utr
ien
te
Fat
ore
s d
e In
flu
ênci
a
Sin
tom
as P
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s
Sin
tom
as S
ecu
nd
ário
s
Co
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içõ
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e E
utr
ofi
zaçã
o
Co
nd
içõ
ies
Fu
tura
s
AS
SE
TS
Pressão Estado Resposta
Mundau Total A A A A B M MB P
Seca A A A A B M MB P
Chuvosa A A A A B M MB P
Manguaba Total A A A A A A MB R
Seca A A A A A A MB R
Chuvosa A A A A A A MB R
A classificação ASSETS final foi “pobre” para Mundaú e “ruim” para Manguaba,
refletindo a tipologia da bacia de drenagem e características hidrogeológicas e
geomorfológicas do CELMM. A metodologia ASSETS indicou que as duas lagunas são
naturalmente susceptíveis a eutrofização, assim como outros sistemas lagunares do SE do
Brasil, baseados em estudos qualitativos (KNOPPERS; KJERFVE, 1999; KNOPPERS et al.,
1999). As duas lagunas foram categorizadas como do tipo “sufocadas”, com alto grau de
87
enclausuramento das águas e altos tempos de residência, devido a eficiente dissipação da
energia das marés pelo sistema de canais e baixos aportes de águas doce dos rios, que drenam
as bacias de drenagens. Essa configuração leva a eficiente retenção e reciclagem de material
biogênico nos sistemas (KNOPPERS et al., 1999), além de contribuir com os altos índices de
produtividade primária sugeridos pelas altas concentrações de clorofila nas duas lagunas ao
longo de todo o ano. Mundaú e Manguaba são sujeitas a eutrofização e, a quantidade dos
aportes de nutrientes versus os tempos de residência das águas de que tratam o modelo,
parecem ter mostrado resultados aceitáveis quando comparados com resultados anteriores.
As piores condições verificadas na L. Manguaba em relação ao índice final ASSETS
são atribuídas principalmente pela diferença verificada para os sintomas secundários (HABs),
para os quais Manguaba apresentou ocorrência freqüente e de grande abrangência espacial de
florações das cianobactérias Anabaeana spiroides e Microcystis aeruginosa. A L. de Mundaú
recebe aporte de efluentes domésticos e agrícolas em quantidades maiores que Manguaba.
Por outro lado, a média anual do tempo de residência das águas de Mundaú é de 2 semanas,
enquanto a de Manguaba é de 6 semanas (OLIVEIRA; KJERFVE, 1993). Parece que a troca
de águas mais rápida em Mundaú compensa os maiores aportes de nutrientes que recebe, se
comparada com Manguaba.
Como apresentado, não foi verificada diferença sazonal da classificação final
ASSETS. A maior vazão dos rios verificada no período chuvoso não esta sendo suficiente
para a melhora das condições. Apesar do tempo de residência das águas diminuir
substancialmente nesse período, os aportes de nutrientes e a produtividade primária do
sistema continuam sendo altos.
A tabela 21 apresenta uma comparação desse estudo com outros realizados em
ecossistemas da costa brasileira utilizando a metodologia ASSETS.
88
Tabela 21. Resultados do modelo ASSETS para o CELM, Laguna de Piratininga (RJ), Laguna
de Guarapina (RJ), Estuário do Rio Paraíba do Sul (RJ), Baía de Paranaguá (PR), Baía de
Guaratuba (PR) e Estuário do Rio Jaguaribe (CE). Nota: A- alto; B- baixo, M- moderado;
MA- moderado alto; MB- moderado baixo; P- pobre; R- ruim, BM- baixa melhora; AM- alta
melhora; SM- sem mudança.
Su
scep
tib
ilid
ade
Ap
ort
e d
e N
utr
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te
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ore
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Co
nd
içõ
es F
utu
ras
AS
SE
TS
Sistema Período Pressão Estado Resposta
Laguna de
Mundaú a
Total A A A A B M BM P
Seca A A A A B M BM P
Chuvosa A A A A B M BM P
Laguna de
Manguaba a
Total A A A A A A BM R
Seca A A A A A A BM R
Chuvosa A A A A A A BM R
Laguna de
Piratininga b
Anual A A A A M MA AP P
Laguna de
Guarapina b
Anual A A A A B M AP R
Estuário do Rio
Paraíba do Sul b
Anual MB A MB M B MB AM B
Seca M A MA MB B MB BM M
Chuvosa B A MB B B B AM A
Baía de Paranaguá c
Seca M B MB M B MB SM B
Chuvosa B B B A B M SM M
Baía de Guaratuba c
Seca A A A M M M SM P
Chuvosa A A A A B M SM P
Estuário do Rio
Jaguaribe d
Anual A A A A B M SM P
Seca A A A A B M SM P
Chuvosa A A A A B M SM P a Este Estudo;
b Cotovicz Jr. et al. Submetido;
c Mizerkowski (2011);
d Eschrique (2011)
A aplicação da modelagem ASSETS foi realizada em um total de 8 ecossistemas
estuarinos brasileiros. Outros dois sistemas (Cananéia-Iguape, SP e Baía da Babitonga, SC)
não tiveram boa aplicação devido a falta de informações disponíveis (MIZERKOWSKI,
2011; ESCHRIQUE, 2011). Os resultados foram bem variáveis entre os sistemas, no entanto
algumas constatações podem ser feitas:
1) Todas as lagunas apresentaram classificação final “pobre” ou “ruim”;
2) Entre os sistemas estuarinos a classificação foi mais heterogênea, refletindo a grande
variação das características hidrológicas e hidrodinâmicas associadas com a
eutrofização ao longo da costa brasileira;
3) Interessante notar que apenas um sistema apresentou baixo aporte de nutrientes
calculado, sugerindo que a falta de tratamento de esgotos é um problema
89
generalizado em ambientes costeiros brasileiros, especialmente naqueles com
grandes adensamentos populacionais em suas margens e bacias de drenagens;
4) Em relação ao caráter sazonal dois sistemas apresentaram diferenças em relação a
classificação, possivelmente por apresentarem grandes variações no aporte dos rios
ao longo do ano (caso do Rio Paraíba do Sul (RJ) e da Baía de Paranaguá (PR).
O levantamento realizado pela NEEA nos Estados Unidos começou a ser realizado no
ano de 1992, com o intuito de investigar a problemática da eutrofização em escala nacional,
de forma organizada e sistemática. Culminou com a realização de um Workshop no ano de
1998, contando com a participação de diversos especialistas em eutrofização nas áreas de
estudos. O levantamento abrangeu 138 estuários, cobrindo aproximadamente 90% da área
superficial estuarina dos EUA. O Workshop foi estruturado de forma a produzir informações
sobre os aportes de nutrientes, projeções populacionais, usos e ocupações da terra, além de
preenchimento de questionários que continham questões sobre a severidade e extensão da
eutrofização em cada estuário. Desde então, a NOAA, através do NEEA, vem monitorando a
eutrofização nos estuários americanos desde a década de 90, produzindo inúmeros artigos
científicos, relatórios e livros sobre essa temática. As principais descobertas nessas últimas
duas décadas incluem: 1) a maioria dos estuários analisados foi altamente influenciada por
atividades antropogênicas; 2) as condições de eutrofização tiveram classificações de
moderadas a altamente eutrofizadas em mais de 60% dos estuários; 3) os sintomas de
eutrofização mais comuns foram altas concentrações, freqüências de ocorrências e coberturas
espaciais de clorofila-a; 4) as condições de eutrofização mostram grande heterogeneidade
espacial nos EUA; 5) ações efetivas de gerenciamento, monitoramento, pesquisa e
comunicação da problemática são necessários.
Pelo que foi descrito no parágrafo acima, o levantamento realizado nesses 8 estuários
brasileiros através do ASSETS chegaram a resultados parecidos com o que foi produzido pela
NEEA. Entretanto, em termos de produção de conhecimento, abrangência do diagnóstico e
monitoramento sistemático da eutrofização eles estão, no mínimo, 20 anos a frente da
comunidade científica brasileira. Faz-se necessário no Brasil a realização de um grande
levantamento nacional, semelhante ao desenvolvido nos EUA, com o intuito de
desenvolvimento de mapas da sensibilidade, diagnóstico e tendências futuras sobre as
condições gerais de eutrofização em toda a costa brasileira. O objetivo é desenvolver uma
estratégia Nacional que limite os problemas causados pelo enriquecimento por nutrientes em
ecossistemas estuarinos e costeiros.
90
O estudo da eutrofização através dos índices ASSETS também está sendo aplicado em
alguns países europeus, notadamente em Portugal, onde a metodologia foi aplicada em 10
sistemas estuarinos (FERREIRA et al., 2007; WHITALL et al., 2007). Na China a
metodologia também começou a ser aplicada em vários sistemas (XIAO et al., 2007).
4.3 O MODELO TRIX PARA ESTABELECIMENTO DO ÍNDICE TRÓFICO DO CELMM
O índice trófico TRIX foi estabelecido pelo trabalho de Volleinweider et al. (1998)
para caracterizar as condições tróficas de águas marinhas. Trata-se de uma combinação linear
logarítmica de base 10 de quatro variáveis indicadoras de estado trófico (Cloro-a, NID, PID e
o desvio absoluto em porcentagem do estado de saturação do oxigênio, aD%O). Portanto, esse
índice agrega indicadores de pressão (nutrientes), estado biológico (Clorofila-a, considerada
um proxy da biomassa fitoplanctônica) e distúrbio ambiental na qualidade da água (desvio da
saturação de OD). As frações inorgânicas dos nutrientes podem ser usadas, pois indicam a
fração biologicamente disponível e geralmente são fortemente correlacionadas com as
concentrações totais. Vollenweider et al. (1998) utilizou dados de concentrações superficiais
de uma grande série de dados disponíveis do Mar Adriático para a determinação do estado
trófico. Inicialmente deve-se fazer uma constante de correção para a série temporal dos dados,
caso a região não seja propriamente o Mar Adriático ou regiões que apresentem valores
próximos aos Σ log’s (limites inferiores e superiores da série de dados), calculados pelos
autores.
A determinação da soma dos limites inferiores logarítmicos depende da abordagem
utilizada para estabelecer tais limites. As estatísticas básicas estão apresentadas na tabela 22.
Vollenweider et al. (1998) sugere como ferramenta estatística apropriada para a definição dos
limites superiores e inferiores dos parâmetros, a média ± 2,5 desvio padrão. Dessa forma os
valores extremos ou discrepantes são excluídos, caso contrário há o risco de que o intervalo
de confiança torne-se demasiado grande para permitir a discriminação entre diferentes
classificações TRIX. A determinação da constante k foi realizada somando-se os limites
inferiores dos parâmetros utilizados pelo TRIX. A constante m foi calculada através da
diferença entre os limites superior e inferior de cada parâmetro, dividido por 10 (unidades
TRIX). Toda a série de dados levantadas em todas as campanhas de amostragens foi utilizada
para esses cálculos. entre os limites superior e inferior de cada parâmetro, dividido por 10
(unidades TRIX).
91
Tabela 22: Calculo das médias, desvio padrão, limites máximos e mínimos para
estabelecimento das constantes k e m. Obs: * Todos os valores estão convertidos para a base
logarítmica 10.
Parâmetro Média * Desvio Padrão * Limite
Máximo *
Limite
Mínimo *
Clorofila a
[mg.m3]
1,21 0,42 2,54 -0,14
aD%OD 0,81 0,4 1,81 0,21
NID [mg.m3] 1,89 0,36 2,76 0,92
PID [mg.m3] 1,21 0,39 2,03 0,12
Soma - - 9,2 1,11 (k)
Range Log = 9,34 – 1,44 = 8,04x10-1
= 0,80 (m)
Portanto, a determinação TRIX para o CELMM é proposta através da seguinte
fórmula, que foi corrigida para a série temporal dos dados disponíveis:
TRIX = [log(Cloro-a . D%OD . NID . PID) - (1,11)] . (0,80) -1
................. (Eq. 7)
O calculo do índice TRIX foi realizado através de valores médios estabelecidos para
os 3 cenários. Para as lagunas, todos os cenários modelados, tiveram a mesma classificação,
com valores variando entre 5,24 e 5,4 (Tabela 23). Segundo Pettine et al. (2007), esse
intervalo encontra-se dentro da classificação de estado trófico de estuários moderados a
altamente eutrofizados (mesotróficos a eutróficos), sugerindo ambientes com média a alta
produtividade primária. Não foi observada diferença sazonal na classificação do estado trófico
das lagunas. Esses resultados corroboram com a classificação ASSETS, em que não é
verificada variação sazonal no estabelecimento dos índices para as lagunas, sugerindo que a
problemática da eutrofização é constante ao longo do ano.
92
Tabela 23: Classificação TRIX de todos os cenários analisados.
Laguna / Cenário Classificação TRIX
Mundaú Total 5,34
Mundaú Seco 5,40
Mundaú Chuvoso 5,29
Manguaba Total 5,32
Manguaba Seco 5,32
Manguaba Chuvoso 5,33
Canal Manguaba Total 4,40
Canal Manguaba Seco 4,01
Canal Manguaba Chuvoso 4,80
Canal Mundaú Total 4,60
Canal Mundaú Seco 4,00
Canal Mundaú Chuvoso 5,20
Os valores TRIX calculados para os canais das lagunas variaram entre 4 e 4,8. A
classificação de estado trófico é boa para os sistemas, sugerindo ambientes com moderada
produtividade primária e estado trófico intermediário. A exceção foi o Canal de Mundaú no
período chuvoso, que apresentou classificação equivalente a das lagunas. Esses resultados
corroboram com aqueles já apresentados e discutidos na seção 1 dos resultados e discussões.
Os canais apresentam maiores hidrodinâmicas, com maiores taxas de trocas de água com o
oceano adjacente. Essa maior renovação de água contribui com a melhora da classificação do
estado. Além desses fatores, os canais apresentam concentrações de nutrientes uma ordem de
grandeza menor que as lagunas, pois essas últimas recebem maiores aportes de efluentes e
funcionam como ambientes tipicamente retentores de matéria orgânica e nutrientes. Os
menores valores TRIX para os canais foram calculados para o período seco, justamente
quando a influência marinha é maior, com predominância de água salgada e menores
concentrações de nutrientes e clorofila-a. A pior condição, verificada no Canal de Mundaú no
período chuvoso, é atribuída ao maior avanço da água doce e salobra no canal ocasionada
pelo maior fluxo do Rio Mundaú, com altas cargas de nutrientes antropogênicos, propiciando
maiores florações fitoplanctônicas.
De acordo com a tabela 22, contribuíram para o alto estado trófico do sistema através
da abordagem TRIX, primeiramente, as altas concentrações de NID, secundariamente as
concentrações clorofila e PID e em menor grau o oxigênio. Mizerkowski (2011) em um
estudo sobre o TRIX aplicado nas baías de Paranaguá e Guaratuba (PR) apresentou resultados
parecidos, e em ambas as baías as concentrações de NID foram as maiores contribuições para
o índice, seguida do índice de clorofila. Penna et al. (2004) demonstrou que, na costa nordeste
italiana, o índice é principalmente influenciado pelos teores de clorofila e oxigênio da água.
93
O índice TRIX foi estabelecido através do calculo de valores médios para o período
seco, chuvoso e anual para as lagunas de Mundaú e Manguaba como dois grandes
compartimentos. O índice pode ser estabelecido individualmente para cada ponto (desde que
exista correta identificação espacial das amostragens, sendo possível um refinamento espacial
do índice dentro do sistema), mas no presente estudo tal abordagem não foi possível devido a
falta de identificação geográfica exata de cada ponto amostrado. Por isso o índice foi
estabelecido de um modo geral para cada Laguna. Mizerkowski (2011), em relação as
variações espaciais encontrou diferenças entre as regiões mais a montante, sob maior
influência fluvial (maior índice) e mais a jusante, sob maior influência marinha (menor índice
TRIX). A autora também constatou que as águas de fundo apresentavam maiores índices
tróficos (relacionadas com as menores concentrações de oxigênio) principalmente no período
seco, quando as baías apresentam alta estratificação da coluna de água.
A classificação do estado trófico TRIX foi semelhante ao índice ASSETS para a
Laguna Mundaú (moderada), e variou um pouco para Manguaba (moderado para o TRIX, e
ruim para o ASSETS). Essa diferença na classificação para Manguaba pode ser explicada pela
consideração dos HABs no índice ASSETS (que tem um grande peso na classificação final do
estão trófico), uma vez que esse sintoma de estado não é considerado na abordagem TRIX.
A tabela 24 apresenta a classificação trófica do CELMM para outros índices baseados
em parâmetros singulares com base em resultados médios de todas as campanhas. As
classificações probabilísticas quantitativas da OECD (1982) e de Vollenweider e Kerekes
(1982) foram estabelecidas somente com as concentrações de clorofila-a da coluna de água. A
classificação foi eutrófica para todas as lagunas e seus canais, não havendo distinção entre os
compartimentos. Fica claro, portanto, que esses índices não foram suficientemente sensíveis
para distinguir a diferença de trofia ao menos entre as lagunas e seus canais. As classificações
EEA (1999) apresentadas foram mais variáveis, e levam em conta as concentrações de PID e
NID para a coluna de água (em separado). As classificações foram de mesotróficas a
eutróficas para as lagunas, com resultados próximos aos obtidos pelos índices TRIX e
ASSETS. Para os canais a classificação foi oligotrófica, com exceção do Canal Mundaú, em
que a classificação EEA PID foi mesotrófica. Os resultados da EEA para os canais indicam
águas um pouco menos tróficas que as classificações obtidas pelos modelos multi-
paramétricos ASSETS e TRIX.
Os quatro índices apresentados na tabela 24 são estabelecidos em parâmetros
singulares, ou seja, uma única característica da coluna de água, como as concentrações de
nutrientes inorgânicos ou as concentrações de clorofila-a, é suficiente para estabelecer um
94
índice trófico. Essas classificações estão sendo consideradas ultrapassadas, haja vista que os
índices multiparamétricos, como ASSETS e TRIX, podem fornecer informações mais
completas e robustas sobre o estado trófico de ambientes estuarinos e costeiros.
Tabela 24: Classificação do estado trófico do CELMM com base em diferentes índices de
estado trófico definidos para sistemas marinhos e costeiros. Laguna / Cenário OECD
a Vollenweider
e Kerekes b
EEA c
PID
EEA2 c
NID
ASSETS TRIX
Mundaú eutrófico eutrófico mesotrófico a
eutrófico
mesotrófico a
eutrófico
moderado
(mesotrófico)
mesotrófico
a eutrófico
Manguaba eutrófico eutrófico mesotrófico a
eutrófico
mesotrófico altamente
trófico
(eutrófico)
mesotrófco
a eutrófico
Canal Manguaba eutrófico eutrófico oligotrófico oligotrófico - * mesotrófico
Canal Mundaú eutrófico eutrófico mesotrófico oligotrófico - * mesotrófico a OECD(1982); BVollenweider e Kerekes (1982); c EEA (1999); * O índice não foi estabelecido para os canais pois o
Modelo ASSETS é calculado por zonas de salinidade.
4.4 SUGESTÕES PARA MELHOR APLICABILIDADE DOS MODELOS
4.4.1 ASSETS
O índice ASSETS leva em consideração, como indicador de pressão antrópica,
somente os aportes de nitrogênio por considerar esse nutriente o principal limitante da
produtividade primária em regiões costeiras. No entanto, alguns trabalhos questionam a
limitação em águas costeiras e marinhas apenas pelo nitrogênio. O trabalho de Elser et al.
(2007) mostrou que, contrariamente a alguns paradigmas vigentes, ecossistemas de água doce
e marinhos são similares em termos de limitação por N e P. O CELMM indicou
preponderância da limitação por N, mas em certas campanhas existiu limitação por fósforo. A
contribuição antropogênica de fósforo pode ser similarmente calculada como os aportes de
nitrogênio. Entretanto, a aplicação de dados para o ASSETS deve representar a
predominância do cenário modelado, que foi a limitação por N. Por isso os aportes do P não
foram calculados para o ASSETS nesse estudo. Para sistemas que apresentam predominância
na limitação por P ao longo do ano os aportes devem ser calculados.
Outro ponto a ser considerado no modelo ASSETS também é em relação ao índice
pressão, mais especificamente em relação a contribuição das águas subterrâneas no aporte de
água e de nitrogênio, caso essas informações sejam conhecidas. Seria interessante modificar a
formula 01 (níveis de background) de:
95
Mb=(ε.Tp.Msea).(ε.Tp+Q.T)-1
............... (Eq. 1), para:
Mb=(ε.Tp.Msea).(ε.Tp+Q.T+Q1.T)-1
, ...................... (Eq. 8)
onde: Q1 representa o aporte de água subterrânea para o sistema. E sugere-se a modificação
da fórmula 02 (influência antropogênica) de:
Mh=(T.[Q.Min+Mef]).(Q.T+ε.Tp)-1
...............(Eq. 2), para:
Mh = (T.[Q.Min+Mef+Q1.Min]).(Q.T+ε.Tp+Q1.T)-1
..................... (Eq. 9)
onde: Q1.Min representa o fluxo de NID pela água subterrânea. A contribuição da água
subterrânea é desconhecida na maioria dos sistemas estuarinos e costeiros brasileiros, mas em
algumas regiões do mundo os fluxos de nitrogênio pela água subterrânea estimados podem ser
de 2 a 3 vezes superiores a contribuição das águas dos rios (KNEE et al., 2008).
A L. Mundaú encontra-se situado em um platô da Formação Barreira, cuja altura varia
entre 50 100 m onde se especula que exista contribuição significativa de água subterrânea.
Entretanto, as avaliações de descargas e fluxos de materiais da água subterrânea para dentro
das lagunas são de difícil estimativa e demandam grandes esforços específicos de pesquisa,
por isso não foram analisadas. A inclusão ou não de medições dos fluxos de N pela água
subterrânea depende intrinsicamente da geomorfologia e da diversidade dos impactos
antrópicos.
Dados sobre a cobertura espacial de macroalgas e de vegetação aquática submersa
(VAS), que são considerados sintomas primários e secundários, respectivamente, bem como
as tendências de variação dessas populações, foram inexistentes ou indisponíveis para o
CELMM. Essas informações, provavelmente devido a sua especificidade, dependem da
organização de pesquisa direcionada e de grande abrangência espaço-temporal. O
acompanhamento das comunidades macroalgais compõe uma lacuna de informação para os
sistemas estuarinos do nordeste e sudeste do Brasil. Por mais que ocorram observações
indiretas, as tendências de variação espaço-temporal dessas comunidades requerem o mesmo
monitoramento indicado para as epífitas, vegetação aquática submersa e algas nocivas e
tóxicas (ESCHRIQUE, 2011).
Em relação ao estabelecimento da previsão do cenário futuro (índice resposta) faz-se
necessária uma abordagem mais robusta. A simples investigação do aumento, manutenção ou
diminuição da previsão sobre o aporte futuro de nutrientes é uma abordagem muito
superficial. A construção de modelos específicos estabelecendo relações diretas entre aumento
96
populacional projetado, a carga de nutrientes produzida, a abrangência do tratamento de
efluentes e o tempo de resiliência do sistema aumentaria a confiabilidade do prognóstico.
Outro ponto a ser levantado é a previsão das vazões dos rios que drenam o sistema ao longo
do tempo, pois esse é um dos principais fatores para o cálculo da susceptibilidade estuarina
Por exemplo: quanto tempo depois de cessada a fonte externa de nutrientes o sistema voltaria
às condições próximas as naturais? Essas são questões complexas, de difícil resolução, mas
que devem ser levadas em conta na melhoria do estabelecimento do cenário futuro.
4.4.2 Outras alternativas TRIX
O modelo TRIX apresenta uma escala numérica que correspondente a classificação
qualitativa obtida com base em estudos de grandes séries temporais e espaciais realizadas em
águas eutróficas do Mar Adriático. Para uma classificação mais sensível é necessário um
ajustamento da escala TRIX para realidades regionais. No entanto, a realidade brasileira
científica brasileira enfrenta sérios problemas devido a falta de disponibilidade de dados para
o estabelecimento de escalas regionais, que demandam grandes séries temporais e espaciais.
Uma alternativa pode ser realizada conforme recomendações da WFD para
construções de referenciais para o estabelecimento dos índices tróficos. Seguindo a WFD,
Pettine et al. (2004) estabeleceu o cálculo UNTRIX, sem definições rígidas de máximos e
mínimos. O UNTRIX é o calculo através da seguinte formula:
UNTRIX= log (Chl-a * aD%O * NID * PID)................ (Eq. 10)
Através dos valores UNTRIX é possível o cálculo do índice TQRTRIX, juntamente
com a escala trófica relacionada. TQRTRIX é calculado através da razão entre a média
UNTRIX em locais referenciais sem influência antrópica ou quase sem influência antrópica e
o valor UNTRIX do percentil 75% em um local impactado, como segue:
TQRTRIX = 50th
UNTRIX local referência . (75th
UNTRIX local impactado)-1
… (Eq.11)
Essa razão varia entre 0-1. Valores próximos a 1 indicam grande similaridade entre o
local considerado “impactado” e o local considerado referência. A escala é estabelecida com
97
base nos cálculos das razões dos percentis UNTRIX 50th
/75th
e 50th
/100th
de locais
considerados referenciais.
Como muito bem apontou Mizerkowski (2011), a sensibilidade dos modelos tende a
melhorar na medida em que a quantidade e a qualidade de dados disponíveis requeridos para a
aplicação dos índices ASSETS e TRIX aumentam. Dados não publicados são de difícil acesso
e dependem de comunicações pessoais e disponibilidade dos pesquisadores detentores das
informações. No entanto a confiança e a integridade desses dados pode ter uma grande
influência negativa sobre as classificações finais, devido à falta de registros padronizados.
Portanto, a criação de um banco de dados nacional com informações básicas das propriedades
da água de sistemas estuarinos no Brasil é um passo primordial para a aplicação de diferentes
modelos ecológicos como ferramenta de gestão costeira.
5 CONCLUSÕES
O sistema apresentou características sazonais distintas em relação aos parâmetros
físico-químicos, principalmente em relação a salinidade que teve menores valores no período
chuvoso, associados com os maiores índices pluviométricos e as maiores vazões dos rios. A
L. Mundaú apresentou maiores concentrações de NID e PID que a L. Manguaba, atribuídas a
maior população no seu entorno e ao longo da sua bacia de drenagem, além de apresentar
maiores áreas de plantio de cana-de-açúcar, apesar da L. Manguaba ter apresentado piores
condições de eutrofização atribuídas ao menor tempo de residência das suas águas.
O modelo ASSETS mostrou que o sistema é naturalmente susceptível a eutrofização
em função das características geomorfológicas e hidrológicas do sistema. Os aportes de
nutrientes calculados para o CELMM foram altos.
O estado trófico ASSETS mostrou eutrofização moderada em Mundaú e alta em
Manguaba. A expectativa futura é uma melhora baixa nas condições. O índice de estado
trófico TRIX foi moderado. Assim como o estado trófico calculado pelo ASSETS, o TRIX
não mostrou diferenças sazonais de classificação, o que leva a entender que a eutrofização no
CELMM é constante ao longo do ano. Os índices TRIX e ASSETS apresentaram
classificações semelhantes, com exceção do cálculo para a L. Manguaba, que apresentou pior
classificação para o modelo ASSETS por apresentar HABs (harmful algae blooms).
A abordagem conjunta dos modelos foi considerada satisfatória, pois cada índice traz
informações novas e complementares. De uma maneira geral, o modelo ASSETS mostrou ser
uma abordagem mais completa, pois além de estabelecer o estado trófico do sistema, também
trabalha com indicadores de susceptibilidade estuarina a eutrofização, aportes externos de
nitrogênio para o sistema e previsão de cenário futuro da eutrofização. O índice TRIX, por sua
vez, não aborda os aportes de nitrogênio (apenas concentrações “in situ”) e a susceptibilidade,
mas tem as vantagens de ser uma metodologia mais fácil e de simples aplicação, inclui
99
concentrações de fósforo e o índice pode ser estabelecido para cada ponto amostral, tornando
o monitoramento do local mais eficiente.
Algumas sugestões para a melhor aplicabilidade dos modelos à realidade local são
realizadas, como a inclusão dos cálculos dos aportes de P para o ASSETS, e inclusão dos
aportes de água subterrânea nas estimativas dos indicadores de pressão. Para o TRIX sugere-
se uma abordagem através do estabelecimento de índices tróficos em áreas conhecidamente
referenciais para servirem de base para o estabelecimento de escalas locais e regionais de
classificação.
Para o estabelecimento de índices confiáveis e fidedignos faz-se necessário um
levantamento mais detalhado de dados e campanhas amostrais específicas para a aplicação
dos modelos. O monitoramento e avaliação da eutrofização ao longo do tempo podem trazer
informações sobre a variação das condições interanuais e previsões de tendências futuras mais
confiáveis.
A análise da Legislação Brasileira em relação a problemática da eutrofização detectou
sérias deficiências, pois as leis brasileiras não tem políticas específicas de avaliação,
monitoramento e combate do processo da eutrofização no Brasil. É um fato preocupante, pois
a eutrofização é considerada uma das maiores ameaças aos ecossistemas brasileiros, e
estimativas futuras indicam que o problema tende a se agravar com o aumento populacional.
6 REFERÊNCIAS
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RESGALLA JR., C. Effect of fish and mesozooplankton manipulation on the phytoplankton
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Acesso em: 04 jul.2010.
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7 APÊNDICES
119
APÊNDICE 1
Apêndice 1A: Gráfico da distribuição espacial dos valores de salinidade, contendo a média e
desvio padrão, de todas as coletas no período chuvoso e no período seco. Nota: L. Man=
Laguna Manguaba; C. Man= Canal Manguaba; C. Mun= Canal Mundaú; L. Mun= Laguna
Mundaú.
L. Man C Man C Mun L. Mun - L. Man C Man C Mun L. Mun
Chuvoso Seco
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
Sa
linid
ad
e
Mean Mean±SE Mean±SD
120
Apêndice 1B: Gráfico da distribuição espacial dos valores de PID, contendo a média e desvio
padrão, de todas as coletas no período chuvoso e no período seco. Nota: L. Man= Laguna
Manguaba; C. Man= Canal Manguaba; C. Mun= Canal Mundaú; L. Mun= Laguna Mundaú.
L. Man C Man C Mun L. Mun - L. Man C Man C Mun L. Mun
Chuvoso Seco
-0,4
0,0
0,4
0,8
1,2
1,6
2,0
2,4
PID
(m
M)
Mean Mean±SE Mean±SD
Apêndice 1C: Gráfico da distribuição espacial dos valores de NID, contendo a média e desvio
padrão, de todas as coletas no período chuvoso e no período seco. Nota: L. Man= Laguna
Manguaba; C. Man= Canal Manguaba; C. Mun= Canal Mundaú; L. Mun= Laguna Mundaú.
L. Man C Man C Mun L. Mun - L. Man C Man C Mun L. Mun
Chuvoso Seco
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
24
26
NID
(m
M)
Mean Mean±SE Mean±SD
121
APÊNDICE 2
Gráficos de frequência cumulativa utilizados para os cálculos dos sintomas primários e
secundários da eutrofização, contendo os valores de percentil de clorofila-a (90%) e OD
(10%) de todas as campanhas amostrais, em todas as zonas salinas estabelecidas para o
CELMM.
0%
20%
40%
60%
80%
100%
0
5
10
15
20
25
1 2 3 4 5 6 7 8 9
10
Mai
s
Freq
üên
cia
Oxigênio Dissolvido (mg/L)
L. Manguaba (S=0-0,5)
Freqüência % cumulativo
0%
20%
40%
60%
80%
100%
012345678
5 15 25 35 45 55 65 75 85 95 Mais
Freq
üên
cia
Clorofila-a (ug/L)
L. Manguaba (S=0-0,5)
Freqüência % cumulativo
0%
20%
40%
60%
80%
100%
012345678
1 2 3 4 5 6 7 8 9
10
Mai
s
Freq
üên
cia
Oxigênio Dissolvido (mg/L)
L. Mundaú (S=0-0,5)
Freqüência % cumulativo
0%
20%
40%
60%
80%
100%
00,5
11,5
22,5
33,5
5
10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75
Mai
s
Freq
üên
cia
Clorofila-a (ug/L)
L. Mundaú (S=0-0,5)
Freqüência % cumulativo
0%
20%
40%
60%
80%
100%
0
2
4
6
8
1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11 12
Mai
s
Freq
uên
cia
Oxigênio Dissolvido (mg/L)
L. Mundaú (S=0,5-25)
Freqüência % cumulativo
0%
20%
40%
60%
80%
100%
02468
101214
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90
Mai
s
Freq
uên
cia
Clorofila-a (ug/L)
L. Mundaú (S=0,5-25)
Freqüência % cumulativo
0%
20%
40%
60%
80%
100%
02468
10121416
1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11 12
Mai
s
Fre
qü
ên
cia
Oxigênio Dissolvido (mg/L)
L. Manguaba (S=-0,5-25)
Freqüência % cumulativo
0%
20%
40%
60%
80%
100%
0123456789
10
5 15 25 35 45 55 65 75 85 95
Freq
üên
cia
Clorofila-a (ug/L)
L. Manguaba (S=0,5-25)
Freqüência % cumulativo
122
0%
20%
40%
60%
80%
100%
0
0,5
1
1,5
2
2,5
5
10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
60
Mai
s
Fre
qü
ên
cia
Clorfla-a (ug/L)
L. Mundaú (S= >25)
Freqüência % cumulativo
0%
20%
40%
60%
80%
100%
0
1
2
3
4
51 2 3 4 5 6 7 8 9
Mai
s
Freq
üên
cia
Oxigênio Dissolvido (mg/L)
L. Mundaú (S=>25)
Freqüência % cumulativo