Objetivou-se estudar, com esta pesquisa, a variabilidade espaço temporal da qualidade das águas do açude Orós, Ceará, além das variáveis determinantes desta qualidade razão pela qual foram empregadas a análise de componentes principais (ACP) e a análise de agrupamento hierárquico (AAH). As amostras de água foram coletadas em sete pontos (georreferenciados), no período de abril de 2008 a março de 2011, totalizando 4032 amostras. Nas águas foram analisados os seguintes atributos: temperatura, pH, CE, Ca2+, Mg2+, Na+, K+, Cl-, HCO3-, SO4-, turbidez, cor, transparência de sechi, ST, STV, STF, SST, SSV, SSF, SDT, OD, DBO5, fósforo total, ortofosfato solúvel, EC, CTT, amônia total, NKT, nitrato, RAS e clorofila-a. A ACP promoveu redução das 32 variáveis iniciais para 14 variáveis explicando 84,39% da variância total. Os principais fatores responsáveis pela qualidade das águas do Orós foram: processo natural de intemperismo dos componentes geológicos do solo; carreamentos dos sólidos suspensos através do escoamento superficial das águas oriundas de áreas agrícolas e ações humanas ocorridas nas partes altas da bacia do Alto Jaguaribe. A similaridade das águas do Orós permite uma redução nos pontos de amostragem, o que pode resultar em menor custo sem comprometer o monitoramento da qualidade das águas. A similaridade das águas foi influenciada pelas atividades antrópicas exercidas nas proximidades do reservatório e ao longo da bacia.

The aim of this study was to identify spatial and temporal variations in water quality of Orós reservoir, Ceará, Brazil, as well as the sources of contamination. To get this information the Principal Component Analysis (PCA) and Cluster Analysis (CA) was used. Water samples were collected at seven (geo-referenced) points, from April 2008 to March 2011, totalling 4,032 samples. The following attributes of the waters were analysed: temperature, pH, CE, Ca2+, Mg2+, Na+, K+, Cl-, HCO3-, SO4--, turbidity, colour, Sechi transparency, TS, TVS, TFS, TSS, VSS, FSS, TDS, DO, BO5D, total phosphorus, soluble orthophosphate, EC, TTC, total ammonia, TKN, nitrate, SAR and chlorophyll-a. The PCA promoted the reduction from the 32 initial variables to 14, accounting for 84.39% of the total variance. The major factors responsible for water quality composition are: the natural weathering of geological soil components; the entrainment of suspended solids through surface runoff from agricultural areas; and anthropogenic action in the Upper Jaguaribe basin in Ceará. The similarity of the water of the Orós reservoir allows a reduction in the number of sampling points, which may result in significant cost savings without sacrificing the water quality monitoring. The similarity of the waters was influenced by anthropic activities being carried out near the reservoir and all along the watershed.

Objetivou-se investigar a aplicabilidade da técnica de estatística multivariada, análise de agrupamento, como ferramenta para identificar a similaridade nas concentrações de sais em campos irrigados. A pesquisa foi desenvolvida em três áreas, sendo uma Mata Nativa e duas irrigadas do Distrito de Irrigação Jaguaribe-Apodi (DIJA), nos municípios de Limoeiro do Norte e Quixeré, Ceará. As coletas de solo foram realizadas mensalmente, de dezembro/1999 a dezembro/2000 e nos meses de setembro a dezembro de 2001, nas profundidades de 0-30 e 30-60 cm. Foram considerados os seguintes atributos: CEes (condutividade elétrica do extrato de saturação do solo), Ca2+ + Mg2+, Cl-, Na+ e k+ e a RAS (razão de adsorção do sódio). A aplicação da análise de agrupamento resultou em três grupos similares quanto aos atributos estudados, havendo diferença significativa (p< 0,001) entre os valores representativos da Mata Nativa e aqueles dos dois campos irrigados. A técnica de análise de agrupamento mostrou-se como ferramenta apropriada para definir a semelhança entre os atributos estudados, independentemente da sua posição no tempo ou no espaço. Tal fato expressa a aplicabilidade da mesma em estudos de identificação de áreas similares com maiores ou menores risco de salinidade.

This work was carried out to investigate the multivariable statistics/cluster analysis as a tool to identify the similarity of irrigated fields. The investigation was conducted in three areas. One was an undisturbed native area (MN) and the others, two irrigated field in the Irrigated District of Jaguaribe-Apodi (DIJA) situated in the municipality of Limoeiro do Norte and Quixeré, Ceará State, Brazil. Soil was sampled monthly, from December/1999 to December/2000, and also from September to December of 2001 in the depths of 0-30, 30-60 cm. The attributes considered in this study were: EC (electric conductivity of soil solution), Ca2+ + Mg2+, Cl-, Na+ and k+ and SAR (sodium adsorption ratio). The Cluster Analysis application identified the similarity of studied attributes and three homogeneous groups were identified. The studied attributes values from MN were statistically different (p < 0.001) from those of irrigated fields. According to the results, Cluster Analysis showed up as a suitable tool to define the similarity independent of sample position in time and space. This fact expresses that Cluster Analysis technique can be applied to identify the similarity in areas with high or little salinization risk.

Técnicas de estatística multivariada foram empregadas com o objetivo de identificar a similaridade dos reservatórios superficiais do Ceará, com relação à salinidade das águas e identificar os fatores determinantes da qualidade das águas. Os dados utilizados foram provenientes do banco de dados da Companhia de Gestão dos Recursos Hídricos do Ceará, no período de 1998/2009, no total de 807 amostras de 48 reservatórios. Os parâmetros considerados foram: Cl-, Ca2+, Mg2+, Na+, HCO3 -, CE e RAS. A análise de agrupamento hierárquico formou quatro grupos distintos, sendo determinantes os tipos e concentrações dos sais analisados. Nos grupos 1 e 2 a salinidade da água é definida principalmente pelas condições naturais de solo e clima da região e nos grupos 3 e 4, além desses fatores, a influência antrópica. O emprego da análise de fator/análise de componente principal promoveu a redução de sete características das águas superficiais do Estado Ceará, para dois componentes, sendo que o primeiro componente explicou 57,28% e o segundo, 26,77% da variância contida nas sete variáveis. Os parâmetros mais representativos na variabilidade da salinidade das águas foram Cl-, CE, Na+ e Mg2+, relacionados com a solubilidade dos sais.

Multivariate statistical techniques were employed in order to identify the similarity in the salinity levels of the water reservoirs of Ceará State, Brazil. Also, to identify the factors that explain the variability of water quality. The data set used in this investigation came from the Company of Water Management (COGERH). The studied period extended from 1998 to 2009, in a total of 807 samples from 48 different sources. The investigated parameters were: Cl-, Ca2+, Mg2+,Na+, HCO3 -, EC and SAR. The Hierarchical Cluster Analysis identified four groups, being the types and concentrations of the analyzed salts the determining factors. In groups 1 and 2, the salinity level of the water was, mainly, due to the geology and the climate of the region. While for group 3 and 4, besides these factors, the water salinity was influenced by human activities. According to the results, the first and the second components (independent factors) explaining, 57.28 and 26.77%, respectively, the total variance of seven variables. The most important parameters related to the variability of the water salinity level were Cl-, CE, Na+ and Mg2+, which were related to salt solubility.

Este trabalho foi realizado com o objetivo de desenvolver e validar modelos em que a ordem de influência dos íons nos valores da condutividade elétrica do extrato de saturação do solo (CEes) fosse identificada. As coletas foram realizadas em duas áreas com bananeiras cultivadas sob irrigação (água subterrânea e superficial) e em áreas de vegetação nativa localizadas na Chapada do Apodi, Ceará, sendo uma em Quixeré e a outra no Distrito de Irrigação Jaguaribe Apodi (DIJA), em Limoeiro do Norte. A pesquisa ocorreu no período de dezembro de 1999 a dezembro de 2000 e setembro a dezembro de 2001. Foram retiradas 312 amostras de solo e, por meio das análises do extrato de saturação do solo, foram determinados as CEes e os íons Na+, Cl-, Ca2++Mg2+ e K+. Posteriormente, foram desenvolvidas equações lineares múltiplas, relacionando a CEes com os íons estudados. Os modelos estatísticos desenvolvidos apresentaram valores simulados bem próximos dos observados, o que indica boa acuracidade de tais modelos. Os resultados obtidos mostraram que, em Quixeré, o íon Cl- exerce maior influência nos altos valores das CEes, seguido dos íons Ca2++Mg2+, exceto para a camada de 30-60 cm, em que o íon Na+ aparece após o Cl-. Já no DIJA, o Cl- foi predominante na camada de 0-30 cm, seguido por Ca2++Mg2+ e o Na+ na de 30-60 cm, seguido pelo Cl-.

The main objective of this study was to develop and to evaluate models in order to identify the influence of ions on the values of electrical conductivity of saturation extracts (CEes). The samples were colleted in areas under irrigated banana trees (with subsurface and surface water) and native forest areas. Samples were taken in two areas in the Apodi Plateau, State of Ceara. One area was in Quixeré County and the other was at the Jaguaribe Apodi Irrigation District - DIJA, in Limoeiro do Norte County. Research was done during two periods, one from December 1999 to December 2000 and the other from September to December 2001. The 312 soil samples were taken to the laboratory for analyses of extract saturation for determination of CE and the ions Na+, Cl-, Ca2++Mg2+ and K+. A stepwise regression analysis model was tested, using CEes as the dependent variable and analyzed ions as the independent variables in all tested models. Results obtained through statistical models showed that the ion Cl- had greater influence in the elevation of the CEs values followed by the ions Ca2++Mg2+ in Quixeré. In the soil of the DIJA area, for layers of 30-60 cm, the most important ion was Na+ followed by Cl-.The linear models for the several layers, for both areas, presented a good accuracy, as the simulated values were very close to those observed.