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EFEITO DA PRECIPITAÇÃO EXCEDENTE NA DISPONIBILIDADE
HÍDRICA DO SISTEMA AQUIFERO BAURU (FORMAÇÃO
ADAMANTINA), EM ASSIS – SP.
Aira Nava 1*; Rodrigo Lilla Manzione²; Lucas Vituri Santarosa¹; Mirian Paula Medeiros André
Pinheiros¹; Rita de Cássia Ferreira da Silva¹; Thiago Ramires¹; Vitor Fidelis Monteiro Gonçalves¹
Resumo – O objetivo deste trabalho foi compreender como os efeitos da precipitação excedente
acumulada e do uso da terra influenciam na dinâmica dos níveis freáticos do Sistema Aquífero
Bauru (SAB) em área da formação Adamantina, município de Assis-SP. Para isso, utilizou-se um
modelo autorregressivo de séries temporais que foi executado através do software HARTT
(Hydrograph Analysis: Rainfall and Time Trend). Os resultados mostraram um bom juste do
modelo às séries de dados e suas variáveis explicativas apresentaram altos valores de significância,
garantindo maior confiabilidade nas inferências da calibração. Notou-se que os poços de
monitoramento apresentam comportamentos distintos, tanto acerca do atraso no tempo de resposta
aos eventos de precipitação quanto às tendências nas flutuações dos níveis. Esses resultados
permitiram reconhecer a influência das diferentes vegetações encontradas e atividades
desenvolvidas em cada área.
Palavras-Chave – águas subterrâneas; modelo autorregressivo; séries temporais; monitoramento.
EFFECT OF ACCUMULATIVE RAINFALL OVER THE WATER
AVAILABILITY OF BAURU AQUIFER SYSTEM (ADAMANTINA
FORMATION), IN ASSIS-SP.
Abstract – The aim of this study was to understand how the effect of accumulative residual rainfall
affects water availability and fluctuations in groundwater levels of the Bauru Aquifer System
(Adamantina formation), in Assis-SP, Brazil. To this, we used an autoregressive time series model
that was run by HARTT software (Hydrograph Analysis: Rainfall and Time Trend). The results has
shown a good fit to the data and high significance of explanatory variables. It was note that the
monitoring wells have different behaviors about the delay in response time to precipitation events
and about trends in the fluctuations levels. These results allowed to recognize the influence of
different vegetation found and developed activities in each area.
Keywords - groundwater; autoregression model; time series; monitoring.
INTRODUÇÃO
A água participa diretamente de inúmeros processos biológicos, químicos e físicos, sendo por
isso, um recurso fundamental à vida, especialmente a vegetal. Assim, com o desenvolvimento da
agricultura da irrigada, há uma necessidade e uso crescentes dos recursos hídricos, embora, esse uso
não seja restringido somente às águas superficiais, mas também as águas subterrâneas. No entanto,
Programa de Irrigação e Drenagem da Faculdade de Ciências Agronômicas, UNESP – Botucatu. [email protected];
[email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected].
²Professor Assistente Doutor, Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” – UNESP, Campus de Ourinhos,
[email protected].
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é comum não haver um planejamento adequado e há debilidade de estudos em relação a sua
qualidade e vulnerabilidade, tais fatores têm levado ao comprometimento de vários reservatórios.
Neste sentido, distinguir os efeitos relativos aos fatores climáticos e aos de uso da terra nas
oscilações dos níveis freáticos é importante para traçar estratégias na gestão dos recursos hídricos.
A modelagem através da análise estatística de hidrogramas (como representações da dinâmica do
lençol freático) pode ser usada para distinguir tais efeitos, pois considera que o padrão de alterações
nos níveis de águas subterrâneas ao longo do tempo é regido pelas características físicas do sistema
de fluxo e do clima (precipitação e evaporação), bem como pelos efeitos da intervenção humana
(extração de água subterrânea, por exemplo) (Yihdego e Webb, 2011).
A base para movimentação da água no planeta é o ciclo hidrológico, assim os fenômenos
hidrológicos são mecanismos que permitem analisar dinâmica do ciclo da água. Associados a uma
escala temporal, esses fenômenos correspondem a processos que podem ser representados como
séries temporais. A principal característica de uma série temporal é a dependência entre as
observações (Manzione, 2015).
Em muitos processos ambientais (especialmente, as chuvas) são encontrados estados onde um
determinado momento no tempo é correlacionado com o estado em um determinado tempo passado.
Esse tipo de processo é chamado autoregressivo.
Modelos de séries temporais são uma maneira sistemática e empírica de estimar e predizer o
comportamento temporal de um processo hidrológico dinâmico. Valores futuros podem ser preditos
a partir de observações passadas e parâmetros específicos estimados. Isso pode incluir valores de
altura do lençol freático em determinadas épocas, como por exemplo, o início da estação seca ou
mesmo probabilidades de que níveis críticos estejam excedidos em certas ocasiões ou em
determinados períodos (Manzione, 2015).
Segundo o CIVAP (2013), o Aquífero Bauru aflora em 60% da área referente à Bacia
Hidrográfica do Médio Paranapanema (UGRHI-17). De extensão regional, constitui uma excelente
fonte de recursos hídricos para a região e é amplamente utilizado para abastecimento público devido
à sua fácil captação, com poços relativamente rasos. Por se caracterizar como um aquífero livre, sua
recarga é realizada através da precipitação pluvial, “sendo suas bases de drenagens os rios
Paranapanema, Tietê, Grande e Paraná e suas malhas de afluentes em toda a área de afloramento. O
aquífero funciona como reservatório regulador do escoamento dessa rede fluvial” (Soldera, 2011).
Devido à importância do tema exposto, objetivou-se com este trabalho foi entender como o
efeito da precipitação excedente acumulada ao longo do tempo afeta na disponibilidade hídrica e
nas oscilações dos níveis freáticos do Sistema Aquífero Bauru (SAB).
MATERIAIS E MÉTODOS
Área de Estudo
Para esse estudo foram selecionados dois poços de monitoramento, distantes
aproximadamente 2.300 metros. Sendo que um poço está localizado nos domínios da Estação
Ecológica de Assis e outro nos domínios da Agência Paulista de Tecnologia dos Agronegócios
(APTA) - Polo Regional Médio Paranapanema, ambos no município de Assis/SP (Figura 1).
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Figura 1 - Localização dos poços no município de Assis, SP.
A Estação Ecológica de Assis (EEcoA) detém uma área de 1.760,64 ha (17,61 km²), o que
representa 10% das áreas de cerrado protegidas em Unidades de Conservação no Estado de São
Paulo. É um local de proteção integral dos recursos naturais que visa à preservação da natureza,
onde é permitido apenas o uso indireto dos seus recursos. Tem como objetivo principal a
preservação da vegetação de cerrado “lato sensu”, possuindo uma amostra significativa das áreas
limítrofes da face sul da zona de domínio do bioma.
O local, que se destaca por uma condição ecotonal, onde parte de sua extensão é ocupada por
vegetação de transição devido ao contato entre o Cerrado e a Mata Atlântica (Floresta Estacional
Semidecidual), também possui em seu interior a nascente do principal manancial da região (ribeirão
do Cervo). Além disso, dispõe de todas as sub-bacias que abastecem o reservatório da SABESP de
Assis, localizadas total ou parcialmente na Zona de Amortecimento da Unidade de Conservação
(IF, 2010).
O poço de monitoramento instalado nas dependências da APTA é resultado do projeto de
“Ampliação e modernização da rede de monitoramento hidrológico na região do CBH-MP”. Este
projeto foi viabilizado com verbas do Fundo Estadual de Recursos Hídricos (FEHIDRO), e o
monitoramento sistemático é realizado pelo Departamento de Águas e Energia Elétrica do Estado
de São Paulo (DAEE) desde 2008. O poço está localizado em uma área de cultivo de milho e
mandioca em rotação, realizado por meio de técnicas mecanizadas. Encontra-se entre as
coordenadas 22º 37’ 04’’ S e 50º 22’ 37’’ O, a uma altitude de 553 metros (a.n.m.) e apresenta uma
profundidade de 47 metros.
Ambos os pontos encontram em uma região de transição entre dois tipos climáticos: Cwa
(tropical com concentração de chuvas no verão e temperatura média do mês mais quente superior a
22 ºC) e Cfa (tropical, sem estação seca), segundo a classificação de Köppen. Sua pluviosidade
média anual é maior que 1.400 mm/ano, com a concentração de chuvas entre os meses de novembro
e abril. Sendo que, entre junho e setembro, chove 15% do total anual, época em que os solos se
tornam deficitários em água e os rios têm seus níveis mais baixos (Bongiovanni, 2008).
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Estando totalmente inseridos na Província Geomorfológica denominada Planalto Ocidental,
cujo embasamento é essencialmente constituído por rochas do Grupo Bauru, na grande maioria
arenitos, que, por vezes, apresentam cimento carbonático e/ou silicoso. O substrato rochoso,
proveniente da Formação Adamantina, é relativamente uniforme e define a textura do solo de
arenosa a média (IF, 2010).
Fonte de dados
Os níveis foram medidos com a frequência diária, através de um transdutor eletrônico de
pressão instalado em um piezômetro no interior da EEcA. Esse poço faz parte da RIMAS (Rede
Integrada de Monitoramento de Águas Subterrâneas) operada pela CPRM (Serviço Geológico do
Brasil). A série de observação do nível das águas subterrâneas cobre o período entre novembro de
2010 e novembro de 2014. Na APTA, a medição foi realizada pela equipe do Departamento de
Águas e Energia Elétrica (DAEE), entre novembro de 2007 e novembro de 2014.
As análises das séries de precipitação tiveram como base os dados disponibilizados pelo
Centro
Integrado
de
Informações
Agrometeorológicas
(CIIAGRO
ONLINE
–
www.ciiagro.sp.gov.br) da estação meteorológica da APTA. Para tal, estes dados foram coletados
semanalmente e organizados entre os anos de 2009 e 2015.
Modelagem Proposta
Através da análise estatística de hidrogramas, o modelo autoregressivo de séries temporais é
implementado através do software HARTT conforme apresentado por Ferdowsian et al. (2001), é
capaz de distinguir o efeito das flutuações na precipitação da tendência subjacente do nível de água
subterrânea ao longo do tempo. Neste modelo, a precipitação é representada como um acúmulo de
desvios da precipitação média, tanto para precipitações excedentes mensais quanto anuais. O que
permite a representação da defasagem (lag) entre a precipitação e sua perturbação no nível freático
(Yihdego e Webb, 2011).
Segundo Ali et al. (2010) modelo HARTT, apresenta-se como uma derivação do método
CDFM (Cumulative Deviation from the Mean), o qual se fundamenta no pressuposto de que os
desvios acumulados da precipitação média explicam as mudanças nos níveis freáticos dos aquíferos
não confinados. Neste método, a precipitação efetiva durante um período definido é subtraída da
média de precipitação deste período.
Ambas as formas de resíduos acumuldos de precipitação são utilizadas e comparadas por
meio de técnicas de regressão múltipla. A primeira é a acumulativa mensal (RAPM; mm):
∑
̅̅̅
(1)
Onde
é a chuva no mês i (i corresponde a um índice sequencial de tempo desde o início
do conjunto de dados), o qual representa um mês do ano ;
é a média mensal de precipitação
para o mês
de um ano; e t são os meses desde o início do conjunto de dados.
A variável referente ao resíduo acumulado de precipitação anual (RAPA; mm) tende a ter
flutuações relativamente baixas dentro dos anos, pois em seu cálculo as flutuações na precipitação
real tendem a ser compensadas pela variação sazonal apresentada pela precipitação média mensal.
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∑
̅
⁄
(2)
Onde, ̅ é a média anual de precipitação. Devido ̅ ser uma constante, as flutuações em
não são moderadas como em RAPM, fazendo com que RAPA tenha maiores flutuações dentro
de ano.
O modelo de regressão usada no HARTT é formulado como:
(3)
Onde,
corresponde à profundidade do nível de água abaixo da superfície; t são os
meses desde o início das observações; L é a extensão do tempo de atraso (em meses) entre a chuva e
seu impacto no lençol freático; e
são parâmetros a serem estimados.
Esta abordagem além de se apresentar eficiente para a diferenciação do efeito de uma
precipitação atípica da tendência dos níveis freáticos, tem sido empregada no estudo de flutuações
subterrâneas causadas por eventos de chuva em períodos selecionados de tempo; de fatores que
afetam os níveis de água subterrânea e na estimativa de recarga. Por esse motivo, o modelo pode ser
amplamente utilizado para estimar o impacto das alterações climáticas ou intervenção humana, tais
como a mudança de uso da terra, nos níveis de águas subterrâneas (Ferdowsian et al., 2001).
RESULTADOS E DISCUSSOES
Os ajustes do modelo autorregressivo aos dados de monitoramento da EEcoA e da APTA
foram realizados através da utilização de séries históricas de precipitação. As curvas ajustadas
foram obtidas através dos parâmetros de Resíduos Acumulados de Precipitação Anual (RAPA; X1)
e de tendência temporal (X2), estimadas a partir da primeira leitura. A Tabela 1 mostra as
estatísticas do modelo de melhor ajuste, segundo análise do coeficiente de determinação da reta de
regressão (R²).
Tabela 1 - Estatísticas da calibração do modelo HARTT nos poços de monitoramento do SAB em Assis, SP.
X1
Taxa de
Atraso
p-valor X2 Tempo
p-valor
elevação
Piezômetro
R2
Intercepto Precipitação
(meses)
X1
(meses)
X2
(m/ano)
(mm)
-4
-4
EEcoA
0,82
12
-31,37
0,0013
4x10
0,0180
2x10
0,21
-0,25
APTA
0,73
1
-10,71
0,0022
-0,0214
R2: coeficiente de determinação da reta de regressão, Atraso: ordem do modelo autoregressivo ajustado, P-value: nível significância.
Com base na calibração, é possível notar tendências e comportamentos distintos entre os poços de
monitoramento. Embora a variância dos dados seja melhor explicada no poço da EEcoA (82%), em
comparação à APTA (73%), ambos apresentaram altos níveis de significância (p-valor < 0.01). Ressalta-se
que se os valores não são significativos, não é possível ter certeza das tendências temporais
encontradas e do efeito causado pela variável precipitação (Yihdego e Webb, 2011).
Nota-se que os eventos de precipitação levam tempos distintos para gerar perturbações nos
níveis freáticos (atrasos). Desta forma, a EEcoA demora cerca de doze meses para responder a tais
eventos, enquanto que a APTA leva em torno de um mês. Estas informações são coerentes com os
níveis médios apresentados pelos poços, sendo mais rasos na APTA, onde o nível médio é de -10.29
m, do que na EEcoA, onde o nível médio é de -30.07 m. Tais profundidades representam a
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espessura da zona não saturada de cada local. As figuras 2 e 3 sumarizam as calibrações realizadas
pelo modelo.
Figura 2 - Ajuste realizado para os dados de oscilação do nível freático e precipitação do SAB na Estação
Ecológica de Assis, SP.
0
Tendência de
longo termo
com RAPA
3
-2
2,5
-4
2
-6
1,5
-8
1
-10
0,5
-12
0
-14
nov/07
-0,5
mar/09
jul/10
dez/11
abr/13
Efeito da precipitação (m)
Profundidade (m)
Nível do lençol
freático (m)
Níveis
ajustados para
todos os
intervalos
mensais
Efeito da
precipitação
Linear (Nível
do lençol
freático (m))
set/14
Data
Figura 3 - Ajuste realizado para os dados de oscilação do nível freático e precipitação do SAB na Agência
Paulista de Tecnologia dos Agronegócios.
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Observa-se que enquanto na EEcoA o poço apresenta uma tendência positiva de longo
termo, na APTA o comportamento é contrário. Neste sentido, tem-se que na EEcoA houve uma
tendência de recarga de 210 mm/ano, enquanto que a APTA apresentou um rebaixamento de 250
mm/ano. Nota-se, também, que obedecendo às flutuações na precipitação, o modelo foi capaz de
estimar valores contínuos para ambos os poços a partir de 2014, sendo que esta estimativa foi maior
na EEcoA por ser uma série mais curta.
Assim, é possível verificar a influência das diferentes vegetações presentes em cada área. Na
APTA, o solo é modificado constantemente (entre três e quatro meses) em função das culturas ali
desenvolvidas. Em locais como este, o preparo do solo faz com que a água não seja apenas
consumida pelas plantas, mas também percole e exerça influência na dinâmica dos níveis. Por isso,
o comportamento do lençol na área da APTA é muito mais sensível às variações sazonais e às
práticas agrícolas desenvolvidas, denotando células de fluxo local.
Já na área da EEcoA, o tempo de resposta calculado para que ocorra alguma perturbação no
lençol freático remete à possibilidade de que a recarga não ocorra diretamente no local, mas que
suas oscilações estejam relacionadas a fluxos intermediários e regionais, frutos da
dispersão/percolação da água em áreas adjacentes. Sendo assim, apesar de consumir grande parte da
água que entra no sistema, sua vegetação pode representar uma proteção às águas subterrâneas, uma
vez que minimiza os impactos da superfície e permite que a água flua em subsuperfície até
descarregar em um corpo hídrico próximo.
CONCLUSÕES
Com base nos resultados encontrados, concluiu-se que:
1. O modelo apresentou bons valores de ajuste e altos valores de significância, o que
garantiu maior confiabilidade nas inferências e possibilitou caracterizar, de forma
satisfatória, a relação entre as oscilações dos níveis freáticos e a precipitação
acumulada.
2. As séries de dados apresentaram comportamentos distintos. Enquanto a Estação
Ecológica de Assis apresentou uma tendência positiva de elevação dos níveis
freáticos, a APTA mostrou uma tendência negativa durante o período monitorado.
3. O modelo possibilitou estimar parâmetros importantes para a compreensão das
dinâmicas do aquífero, tais como, a dependência das oscilações nos níveis ao efeito
da precipitação, tendências e taxas de elevação. Além de permitir inferências acerca
do efeito dos diferentes usos da terra.
AGRADECIMENTOS
Os autores agradecem ao DAEE (Departamento de águas e Energia Elétrica do Estado de
São Paulo) e à APTA – Polo Regional Médio Paranapanema pelo compartilhamento dos dados.
Agradecem também à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
pelas bolsas concedidas.
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Ferdowsian, R.; Pannell, D.; McCarron, C.; Ryder, A.; Crossing, L. Explaining groundwater
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