Hidrogeologia
Hidrogeoquímica
Contaminação e poluição das águas
Análise Multivariada
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Use of Multivariate Statistical Analysis in the Characterization of Hydrogeochemical Heterogeneity of Aquifer Systems, a Methodological Review Deize Elle Ribeiro Moitinho, Natanael da Silva Barbosa, Maria da Conceição Rabelo Gomes, Sizenando Bispo Silva, Cristovaldo Bispo dos Santos, et al. Revista De Geociencias do Nordeste, 2025 Cresce a preocupação em relação aos recursos hídricos subterrâneos, impulsionando o desenvolvimento de métodos mais refinados para avaliar as mudanças nesses recursos, sejam elas decorrentes de processos naturais, intervenções diretas ou indiretas no meio, de natureza física ou química. Este estudo aborda as principais técnicas do método de Análise Estatística Multivariada (AEM) aplicadas a esse propósito. A AEM tem sido amplamente empregada na caracterização de aquíferos e em estudos relacionados à contaminação proveniente de atividades mineiras, intervenções urbanas ou rurais (agropecuárias) e na identificação de processos de intrusão marinha resultando em salinização. Além disso, essa abordagem foi utilizada para segmentar o território em áreas com diferentes qualidades das águas subterrâneas. Foram analisados 40 artigos, sendo 80% destes provenientes de países da Ásia, África e América do Norte. Durante essa avaliação, foi possível também examinar a aplicabilidade relativa e a complementaridade da Análise de Cluster Hierárquica (HCA) e da Análise de Componentes Principais (PCA) para atingir o objetivo científico, ou seja, a investigação de processos naturais e/ou antrópicos nas águas subterrâneas. Ambos os métodos, quando comparados ao agrupamento geoquímico convencional ou a outras técnicas da estatística multivariada, destacaram-se como os mais adequados e comuns na caracterização das heterogeneidades dos aquíferos. Concluímos que a aplicabilidade dessa abordagem estatística é universal, pois as técnicas empregadas independem do tipo de litologia, uma vez que estão vinculadas às nuances hidrogeoquímicas abordadas nos estudos. Com base nos artigos publicados entre 1965 e 2022, foi possível reconhecer nas ferramentas da AEM um instrumento crucial na gestão e desenvolvimento dos recursos hídricos subterrâneos, atendendo tanto às demandas presentes quanto às futuras.
Multivariate Statistics Applied to the Identification of Compositional Control Parameters for Groundwater Karen Vendramini De Araújo, George Satander Sá Freire, Itabaraci Nazareno Cavalcante, Rafael Mota De Oliveira, Diolande Ferreira Gomes Freire, et al. Anuario do Instituto De Geociencias, 2024 The objective of the present study was to identify the most influent parameters in the composition of groundwater in the municipality of Icapuí, Ceará - Brazil, seeking correlations with the composition of the percolating aquifer formations that can be associated with the sources of these components. For this purpose, multivariate statistical techniques were applied by means of a Principal Component Analysis (PCA) and Hierarchical Cluster Analysis (HCA). The PCA allowed a reduction of physicochemical parameters and determined the two components responsible for approximately 86% of total variance in the data for both sampling periods (rainy and dry). The first component is represented by variables that indicate natural rock weathering processes, and the second comprises seasonality and pollution indicators. Samples were also correlated through HCA according to compositional similarities, which were associated with possible natural or human sources.
CLUSTER AND FACTOR ANALYSES AS CONTRIBUTIONS TO THE GROUNDWATER QUALITY MONITORING OF THE MARIZAL/SÃO SEBASTIÃO AQUIFER SYSTEM, ALAGOINHAS (BAHIA, BRAZIL) Maíra Sampaio Da Costa, Maria da Conceição Rabelo Gomes, Sérgio Augusto De Morais Nascimento Anuario do Instituto De Geociencias, 2023 The Marizal/São Sebastião aquifer system is the main water supply of the municipality of Alagoinhas in the state of Bahia. However, anthropic interventions contribute to soil and groundwater pollution, increasing the need for related research. Multivariate statistical analysis is a widely used tool, helping in the investigation of groundwater quality while being capable of simultaneously evaluating diverse variables of a sample set. In this study, factor analysis and multivariate cluster analysis methodologies were applied. Ten of the most influential variables for groundwater quality were selected and then grouped into two factors. The first factor included electrical conductivity, salinity, calcium, chloride, sulfate, manganese, and iron, which are indicators of water salinity. The second factor encompassed pH, bicarbonate, and phosphate, indicating anthropic interventions and alkalinity in the environment. The multivariate cluster analysis was applied to the parameters of both factors, resulting in dendrograms with four clusters. The present study showed that the multivariate statistical analysis is an efficient tool for monitoring and can contribute to the management of groundwater quality.
Intervening Factors in the Groundwater Salinization Process, Cachoeira River Basin, Northeastern Brazil Jamille Evangelista Alves, Sérgio Augusto De Morais Nascimento, Maria da Conceição Rabelo Gomes Anuario do Instituto De Geociencias, 2022 Hydrogeochemical diagrams and multivariate statistics were applied herein to identify the factors that potentially influence the salinity of water in the crystalline aquifer of the Cachoeira River Basin region, located in the southern portion of the State of Bahia. Data from the hydrogeological database of the Companhia de Engenharia Hídrica e de Saneamento da Bahia (CERB) were applied. The groundwater was predominantly classified as calcium-bicarbonate, with salinity levels ranging from fresh to brackish. The cation that prevails in the region is Ca2+, while carbonate and bicarbonate are the dominant anions. Factor analysis enabled the determination of two factors that explain approximately 93% of the total variance of the data. Hierarchical cluster analysis resulted in five distinct groups based on dissolved ion concentrations. This study indicates that the natural mechanisms that control the chemical composition of groundwater are mainly related to the weathering of rocks and evaporative processes, with the most significant parameters related to the variability of water salinity being Ca2+, Mg2+, K+, Fe (total), and Cl-.
INTRINSIC VULNERABILITY TO NATURAL CONTAMINATION OF THE AQUIFER IN THE METROPOLITAN REGION OF SALVADOR – STATE OF BAHIA, BRAZIL Nathali Lorena de Santana Rego, Danilo Heitor Caires Tinoco Bisneto Melo, Maria da Conceição Gomes Revista De Geociencias do Nordeste, 2021 O objetivo deste trabalho é elaborar um mapa temático da vulnerabilidade intrínseca do aquífero na Região Metropolitana de Salvador (RMS), o qual constitui o primeiro passo para a avaliação do perigo a contaminação e proteção da qualidade da água subterrânea. Para tanto, foi utilizada a metodologia GOD. Na RMS foi encontrado quatro padrões de vulnerabilidade: desprezível, baixa; moderada e alta. O método GOD mostrou claramente a vulnerabilidade natural à contaminação, porém, o mesmo envolve simplificações nas informações hidrogeológicas, o que requer atenção no momento da reclassificação, tratamento dos dados e interpretação dos resultados.
Use of multivariate analysis to subsidize monitoring the quality of groundwater in the araripe sedimentary basin, south of the state of cearÁ Geociencias, 2019
