Florações de cianobactérias e variáveis atmosféricas, uma contribuição no escopo da saúde ambiental

Oliver, Sofia Lizarralde; Ikefuti, Priscilla Venâncio; Ribeiro, Helena

Resumo

A urbanização de bacias hidrográficas contribui para a eutrofização antropogênica dos corpos d’água, levando à proliferação de algas tóxicas como as cianobactérias. Há um padrão característico de sazonalidade nas florações de algas e das comunidades de cianobactérias, apesar destas algas estarem presentes, ou mesmo dominantes, na maior parte do ano, trazendo problemas práticos associados com a grande biomassa de cianobactérias e suas potenciais ameaças à saúde. O aumento de concentrações de toxinas originárias destas algas, as cianotoxinas, na água de reservatórios de abastecimento expõe a população a sérios riscos, uma vez que elas não são removidas por tratamento convencional ou filtragem. O principal objetivo deste estudo foi analisar as possíveis associações entre os elementos do clima e a biomassa de cianobactérias na represa Guarapiranga, localizada na Região Metropolitana de São Paulo, Brasil. A variáveis meteorológicas foram estudadas exclusivamente em relação à biomassa de cianobactérias, a fim de verificar a influência do tempo e do clima neste sistema complexo e prover dados para a modelagem para futuros cenários de mudanças climáticas. Com esse propósito, dados de contagem de cianobactérias, do período 2010 a 2016, agrupados por mês, foram usados em associação às variáveis atmosféricas. A irradiação e a pluviosidade total foram as variáveis que apresentaram as correlações mais fortes com as florações, explicando 30% dos casos de proliferação de cianobactérias no ponto de coleta GU 101. Apesar da notável influência da sazonalidade climática nas florações de algas, ela não é homogênea, dependendo da localização e da espécie estudada.

Palavras-chave:
alteração climática; cianobactéria; saúde ambiental

[1] ^*Corresponding author: Sofia Lizarralde Oliver, e-mail: sofia.lizarralde@gmail.com

	GU104	GU104_log	GU101	GU101_log	Tmax	Tmed	Tmin	Rad	Prec_tot	Days_prec	Wind_dir_ave	Wind_ave
Minimum	1540.1	3.1	611.7	2.7	21.3	14.5	9.7	8.5	1.8	1	1	2.7
Average	10269.2	3.9	9789.2	3.8	26	19.7	15.5	14.9	139.9	15.9	5.5	5.2
Maximum	40788.3	4.6	37740	4.5	31.8	24.3	19.8	22	653.2	28	9	6.3
Sum	862611.3	328.2	822290.1	325.5	2186.9	1654.3	1298.4	1258.3	11759.1	1342	468	443.4
SD	7814.4	0.3	7626.4	0.3	2.6	2.6	2.8	3	116.2	5.7	2.5	0.6

GU104_log	GU104_log	GU101	GU101_log	Tmean	Tmax	Tmax_abs	Tmin	Tmin_abs	Ampli	Rad	Rad_tot	Press	Prec_tot	Days_prec	Prec day max	Wind direc mean	wind mean	wind max
GU101	1
GU101_log	0.7	1
Tmean	0.8	0.9	1
Tmax	0.4	0.4	0.4	1
Tmax_abs	0.4	0.5	0.4	1	1
Tmin	0.4	0.5	0.4	0.8	0.8	1
Tmin_abs	0.4	0.3	0.3	1	0.9	0.7	1
Ampli	0.3	0.2	0.2	0.9	0.8	0.6	0.9	1
Rad	-0.1	0	0	-0.6	-0.4	-0.3	-0.6	-0.8	1
Rad_tot	0.4	0.5	0.5	0.7	0.8	0.8	0.6	0.6	-0.3	1
Press	0.4	0.5	0.5	0.7	0.8	0.8	0.6	0.5	-0.3	1	1
Prec_tot	-0.3	-0.3	-0.3	-0.8	-0.7	-0.7	-0.8	-0.7	0.4	-0.7	-0.6	1
Days_prec	0.1	0	0.1	0.7	0.6	0.4	0.7	0.7	-0.5	0.4	0.3	-0.6	1
Prec day max	0.1	0.1	0	0.6	0.4	0.4	0.6	0.6	-0.4	0.3	0.3	-0.6	0.7	1
wind direc mean	0.1	0	0.1	0.5	0.4	0.3	0.6	0.5	-0.3	0.3	0.3	-0.6	0.8	0.6	1
wind mean	0.1	0.2	0.1	0	0	0.1	0	-0.1	0.3	0.1	0.1	-0.1	0	-0.1	0.1	1
wind max	0.2	0.2	0.1	0.2	0.2	0.5	0.2	0.2	-0.2	0.5	0.5	-0.3	0	0.3	0.1	-0.1	1

GU101_log
	DF	AIC	F-Statistic	R² Adjusted	p Value
Model 1	79	1477,335	9.669	0.2947	2.04E-06
Model 1 A	79	1477,147	9.735	0.2963	1.88E-06
Model 2	80	1476,467	12.52	0.294	8.56E-07
Model 3	81	1474,478	19.01	0.3027	1.70E-07
Model 4	82	1476,576	32.7	0.2767	1.66E-07

GU104_log
	DF	AIC	F-Statistic	R² Adjusted	p Value
Model 1	80	-211,0361	5.686	0.1448	1.40E-03
Model 2	81	-213,0262	8.63	0.1553	4.00E-04
Model 3	82	-214,974	17.41	0.1651	7.45E-05