No presente estudo avaliaram-se as mudanças espacial e temporal de algumas variáveis limnológicas de uma represa formada em uma das nascentes do Rio São Lourenço (Campo Verde, MT). A área de entorno da represa é utilizada para cultivo de soja, milho, algodão e pasto. Foram determinadas variáveis bióticas (bactérias heterotróficas e clorofila-a) e abióticas (precipitação, temperatura da água e do ar, condutividade elétrica, oxigênio dissolvido, pH, turbidez, fósforo total, nitrito, nitrato e nitrogênio amoniacal) em três pontos amostrais na represa (entrada, meio e saída) e em três profundidades (superficial, Secchi e interface sedimento-água) da coluna d'água, bimestralmente, durante o ano de 2010. Para verificar a correlação entre as variáveis bióticas e abióticas e quais explicam melhor as variações dos dados entre os diferentes pontos de amostragem, profundidade da represa e períodos de observação. Foram analisadas a correlação de Spearman, componentes principais e de cluster. As análises mostraram uma forte correlação entre fatores como precipitação, bactérias heterotróficas, condutividade elétrica, turbidez e fósforo, indicando a influência da sazonalidade em áreas de cultivo. Observou-se que as variações entre os pontos de amostragem são mais significativas (p < 0,01) do que na coluna d'água para a maioria das variáveis analisadas, provavelmente devido às características particulares de cada ponto de amostragem e por se tratar de uma represa com pouca profundidade.

In this study spatial and temporal variations in limnological characteristics of a dam located in one of the headwaters of the São Lourenço River (Campo Verde, MT) were evaluated. The surrounding area is used for soybeans cultivation, corn, cotton, and pasture. We examined biotic (heterotrophic bacteria and chlorophyll a) and abiotic factors (precipitation, air and water temperature, electrical conductivity, dissolved oxygen, pH, turbidity, total phosphorus, nitrite, nitrate, and ammonia nitrogen) at three sampling sites along the longitudinal axis of the water body, and at three depths (at the surface, the Secchi depth, and at the sediment-water interface). Samples were taken bimonthly during 2010. Spearman correlation analysis was used to examine the relationship between biotic and abiotic variables, and then principal components and cluster analyses were used to study the relationship between these factors and the variability observed among the various sampling sites, dam depths, and periods of observation. The analyses showed a strong correlation between factors such as rainfall, heterotrophic bacteria, conductivity, turbidity, and phosphorus, indicating the influence of seasonality in cultivated areas. It was observed that the variations between the sampling sites were more significant (p < 0.01) than in the water column for most of the variables, probably due to the particular characteristics of each sample point and its shallow water column.

Foi realizado um estudo transversal incluindo técnicas da análise espacial para avaliar problemas de qualidade de água de consumo e riscos de doenças entéricas em um bairro da classe média baixa na cidade de Cuiabá, capital de Mato Grosso, Brasil. Os trabalhos de campo indicam altos índices de contaminação nos domicílios e, particularmente, nas escolas públicas e particulares. Modelos de regressão logística, desenvolvidos para as variáveis turbidez, Escherichia coli, coliformes totais e parasitas intestinais não puderam ser relacionados a fatores singulares que explicassem riscos de comprometimento da água de consumo e de infecção com parasitas em crianças. Os problemas detectados, entretanto, podem ser ligados às condições precárias da infra-estrutura pública de abastecimento e das instalações sanitárias e sua manutenção nos domicílios. Técnicas de geoprocessamento foram aplicadas com sucesso para a elaboração de planos de informação espaciais, utilizados na geração dos modelos de regressão logística e no mapeamento de risco com base nos coeficientes da regressão logística.

A cross-sectional study utilizing spatial analysis techniques was conducted to study water quality problems and risk of waterborne enteric diseases in a lower-middle-class urban district of Cuiabá, the capital of Mato Grosso State, Brazil. Field surveys indicate high rates of supply water contamination in domiciles and, conspicuously, in public and private schools. Logistic regression models developed for the variables turbidity, Escherichia coli, total coliforms, and intestinal parasite infection did not identify singular explanatory factors for the supply water conditions and elevated incidences of enteric diseases among children. The contamination problems were found to be the result of precarious conditions involving both public infrastructure and in-building sanitary installations and their maintenance. GIS methods were successfully applied to create spatial datasets for logistic regression model building and to construct risk maps using regression coefficients.

Foi realizado um estudo transversal incluindo técnicas da análise espacial para avaliar problemas de qualidade de água de consumo e riscos de doenças entéricas em um bairro da classe média baixa na cidade de Cuiabá, capital de Mato Grosso, Brasil. Os trabalhos de campo indicam altos índices de contaminação nos domicílios e, particularmente, nas escolas públicas e particulares. Modelos de regressão logística, desenvolvidos para as variáveis turbidez, Escherichia coli, coliformes totais e parasitas intestinais não puderam ser relacionados a fatores singulares que explicassem riscos de comprometimento da água de consumo e de infecção com parasitas em crianças. Os problemas detectados, entretanto, podem ser ligados às condições precárias da infra-estrutura pública de abastecimento e das instalações sanitárias e sua manutenção nos domicílios. Técnicas de geoprocessamento foram aplicadas com sucesso para a elaboração de planos de informação espaciais, utilizados na geração dos modelos de regressão logística e no mapeamento de risco com base nos coeficientes da regressão logística.

A cross-sectional study utilizing spatial analysis techniques was conducted to study water quality problems and risk of waterborne enteric diseases in a lower-middle-class urban district of Cuiabá, the capital of Mato Grosso State, Brazil. Field surveys indicate high rates of supply water contamination in domiciles and, conspicuously, in public and private schools. Logistic regression models developed for the variables turbidity, Escherichia coli, total coliforms, and intestinal parasite infection did not identify singular explanatory factors for the supply water conditions and elevated incidences of enteric diseases among children. The contamination problems were found to be the result of precarious conditions involving both public infrastructure and in-building sanitary installations and their maintenance. GIS methods were successfully applied to create spatial datasets for logistic regression model building and to construct risk maps using regression coefficients.