RESUMO Este trabalho discute a aplicação das curvas de permanência de qualidade como ferramenta para subsidiar decisões sobre o enquadramento de cursos d'água superficiais. A bacia hidrográfica do Rio Benevente (Espírito Santo, Brasil) constituiu a área de estudo. As cargas totais de DBO5,20 foram estimadas para diferentes seções de controle, considerando-se o esgotamento sanitário como a única fonte poluidora. Com o auxílio do modelo QUAL-UFMG, foram avaliadas as perspectivas de enquadramento associadas a diferentes cenários de simulação da autodepuração. As curvas de permanência de qualidade para o parâmetro DBO5,20 foram construídas para rios de água doce classes 1, 2 e 3. A capacidade de autodepuração do Rio Benevente permitiu a redução de 17% da carga total de DBO5,20 aportada. Independentemente do cenário de simulação avaliado, o Rio Benevente apresentou condições de qualidade usualmente mais próximas dos padrões estabelecidos para a classe 1 de enquadramento. Nesse sentido, ainda que não ocorra ampliação da cobertura do serviço de tratamento de esgotos, as curvas de permanência de qualidade para o parâmetro DBO5,20 apontaram condições para enquadramento mais restritivo dos cursos d'água da bacia hidrográfica do Rio Benevente do que aquele acordado no enquadramento legal.

ABSTRACT This study discussed the application of quality frequency curves as a tool to subsidize decisions on the classification of superficial water courses. The watershed of the Benevente River (Espírito Santo, Brazil) was the area of study. The total loads of BOD5.20 were estimated for different control sections, considering the sanitary sewage as the only pollutant source. With the aid of the QUAL-UFMG model, the perspectives of establishment water quality classes associated with different scenarios of self-purification simulation were evaluated. The quality frequency curves for the BOD5.20 parameter was constructed for freshwater rivers Classes 1, 2, and 3. The self-purification capacity of the Benevente River allowed a reduction of approximately 17% of the total load of BOD5.20. Regardless of the simulation scenario evaluated, the Benevente River presented quality conditions usually closest to the standards established for Class 1. In this sense, although there is no expansion of the coverage of the sewage treatment service, the quality frequency curves for the parameter BOD5.20 pointed out conditions for more restrictive water quality classes of the watercourses of the basin watershed of the Benevente River than that agreed in the legal classification of surface water rivers.

RESUMO O nitrogênio constitui importante parâmetro para o controle da poluição hídrica, uma vez que a nitrificação produz consumo de oxigênio do ambiente aquático, além da toxicidade associada à algumas formas de nitrogênio. Este estudo estabeleceu e empregou modelo de otimização visando a determinação simultânea de eficiências mínimas de remoção de demanda bioquímica de oxigênio e compostos de nitrogênio. Para resolução do modelo de otimização foram associados modelo de qualidade da água e a Metaheurística Algoritmo Genético. As eficiências mínimas estimadas condicionaram a pré-seleção de sistemas de tratamento de esgotos. A área de estudo foi a bacia hidrográfica do rio Pardo (Espírito Santo, Brasil). Os resultados indicaram que, função do aumento da toxicidade da amônia com a elevação de pH, os sistemas de tratamento precisam ser mais eficientes na remoção de amônia, quando da disposição dos efluentes tratados em cursos d’água com elevados valores de pH. O processo de pré-seleção, consideradas as condições de contorno assumidas neste estudo, indicou para Ibatiba sistemas de lodos ativados, biofiltro aerado submerso com nitrificação ou com remoção biológica de nitrogênio. Para os povoados Santíssima Trindade e Nossa Senhora das Graças foram pré-selecionados sistemas mais simples como tratamento primário com tanques sépticos, lagoas de estabilização, reatores UASB e filtros biológicos.

ABSTRACT Nitrogen is a very important parameter for water pollution control since nitrification implies in aquatic environment oxygen consumption and some nitrogen forms are toxic. In the present study, an optimization model was developed and applied aiming at simultaneous organic matter and nitrogen compounds minimum removal efficiencies determination. A water quality model and the Genetic Algorithm Metaheuristic were associated in order to solve the optimization problem. The estimated minimum efficiencies conditioned the sewage treatment systems pre-selection. The study area was the Pardo River watershed (Espírito Santo State, Brazil). The results indicate that the treatment systems need to be more efficient in ammonia removal when the treated effluents disposed in watercourses that present high pH values because ammonia toxicity increases with pH. Considering the boundary conditions assumed in this study, the pre-selection process indicated activated sludge systems, submerged aerated biofilter with nitrification, or with biological nitrogen removal, for Ibatiba city. Simpler systems such as primary treatment with septic tanks, stabilization ponds, UASB reactors and biological filters were pre-selected for Santíssima Trindade and Nossa Senhora das Graças towns.