Resumo A contaminação da água subterrânea inflige variados riscos à sociedade, promovendo aumento de casos de doenças, além de diminuir a disponibilidade hídrica e degradar os aquíferos, que são estratégicos para a sustentabilidade hídrica da sociedade. O objetivo desse trabalho foi aplicar o Índice de Risco de Contaminação da Água Subterrânea - IRCAS, identificando sua eficiência na indicação/predição de contaminação da água subterrânea em uma sub-bacia urbana na cidade de Fortaleza/Brasil. Para isso, foi aplicado o modelo de vulnerabilidade aquífera GOD, para determinar a susceptibilidade natural, e então combinar com o Índice de Saneamento Ambiental - ISA para realizar o IRCAS. Para identificar a eficiência do modelo foram realizadas 2 campanhas de campo, uma no final do período chuvoso em julho e outro no período seco em novembro, para analisar parâmetros físicos e químicos da água subterrânea coletada dos poços. O parâmetro mais problemático em termos de contaminação foi o nitrato, que apresentou 53 e 46% das amostras fora dos padrões de potabilidade para período chuvoso e período seco, respectivamente. A análise de variância - ANOVA apresentou que o modelo possui eficiência de explicar 61 e 54% da variância contaminação por nitrato para período chuvoso e período seco, respectivamente.
Abstract Groundwater contamination cause different risks to society, promoting rise of the disease’s cases, in addition to reduce the hydric disponible and to degrade the aquifers, that are strategic reservoir to hydric sustainability of society. Therefore, this study was aimed to applies the groundwater contamination risk index - IRCAS, identifying they efficiency in indication/prediction of water contamination in a urban watershed on Fortaleza City/Brazil. For this, we applied the vulnerability aquifer model GOD to set natural susceptibility and to match environment sanitation index - ISA for to produce the IRCAS. For identify the efficiency this model, we accomplish 2 field campaign, one at the end of the rainy season (July), and other in dry season (November), to analyzed physics and chemistry parameters of groundwater collected of the wells. The major contamination was caused to nitrate, that presented 53 and 46% of the sample out of potability standard on rainy and dry period, respectively. The variance analyses - ANOVA report model efficiency of 61 and 54% of explication of the nitrate contamination variance for on rainy and dry period, respectively.
Resumen La contaminación de las aguas subterráneas causa diferentes riesgos para la sociedad, promoviendo el aumento de los casos de enfermedades, además de reducir la disponibilidad hídrica y degradar los acuíferos, que son un reservorio estratégico para la sostenibilidad hídrica de la sociedad. Por lo tanto, es importante La contaminación del agua subterráneo inflige varios riesgos en la sociedad, promoviendo el aumento de casos de enfermedades, más allá de disminuir la disponibilidad hídrica y degradar los acuíferos, que son estratégicos para la sustentabilidad hídrica de la sociedad. El objetivo de este trabajo fue aplicar el Índice de Riesgo de Contaminación del Agua Subterráneo - IRCAS, identificando su eficiencia en la indicación/ predicción de contaminación del agua subterráneo en una subcuenca urbana en la ciudad de Fortaleza/ Brasil. Para eso, fue aplicado el modelo de vulnerabilidad acuífero GOD, para determinar la susceptibilidad natural, y entonces, combinar con el Índice de Saneamiento Ambiental - ISA para realizar el IRCAS. Para realizar la eficiencia del modelo, se realizaron dos investigaciones de campo, uno en el final del periodo lluvioso en julio y otro en el periodo seco en noviembre para poder analizar los parámetros físicos y químicos del agua subterráneo colectados en las pozas. El parámetro más problemático en termino de contaminación fue el nitrato, que presentó 53 y 46% de las muestras fuera de los padrones de potabilidad para el periodo lluvioso y seco respectivamente. El análisis de varianza - ANOVA mostró que el modelo posee eficiencia de explicar 61 y 54% de la varianza de contaminación por el nitrato para el periodo lluvioso y seco respectivamente.