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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]. 1 XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 1 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). XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 2 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). XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 3 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. XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 4 ∑ ̅ ⁄ (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 XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 5 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. XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 6 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. XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ALI, R., EMELYANOVA, I.; DAWES, W.; HODGSON, G.; MCFARLANE, D.J.; VARMA, S.; TURNER, J. 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