RESUMO O Mexilhão dourado é uma espécie invasora no Brasil que causa impactos ambientais, remove espécies nativas e modifica condições microecológicas, além de afetar hidroelétricas e sistemas de tratamento de água. O objetivo deste estudo é estabelecer um método que seja ao mesmo tempo eficaz e eficiente para quantificação da população do mexilhão dourado em reservatórios de hidrelétricas, visando o controle populacional do animal. Um modelo matemático bidimensional foi desenvolvido combinando hidrodinâmica e dinâmica populacional para simular a distribuição de mexilhões em um reservatório. Os resultados mostraram que a região da barragem foi progressivamente infestada por mexilhões, e depois de 18 messes de simulação alcançou 80% da sua capacidade suporte. O método se mostrou satisfatório e o mapa de localização dos agrupamentos de mexilhões corresponde a observações in situ. Além disso, o resultado da simulação da densidade das algas correspondeu ao mapa de densidade de clorofila obtido por imagens de satélite. A metodologia pode ser aplicada a novas áreas e deve ser expandida para prever variações populacionais, servindo para guiar medidas de preservação ambiental e de recuperação de reservatórios impactados, apresentando uma ferramenta alternativa para os operadores hidrelétricos, que podem utilizar as informações junto as inspeções locais no planejamento dos intervalos de manutenção antes que a infestação danifique os equipamentos.

ABSTRACT Golden mussel is an invasive species in Brazil which impacts local environments, dislocating native species and altering microecological conditions as well as affecting hydroelectric power plants and water treatment systems. The objective of this research is to establish a method that is both effective and efficient to quantify the population of the Golden mussel in hydroelectric power plant reservoirs, with a focus on population control measures. A two-dimensional mathematical model was developed combining hydrodynamics and populational dynamics to simulate the distribution of mussels in a reservoir. The results showed that dam’s region was progressively infested, and after 18 months of simulation it has reached around 80% of its carrying capacity. The method proved to be satisfactory and the generated map of cluster locations for the golden mussel corresponds to field observations. Furthermore, the result of the algae density simulation matched chlorophyll-a density map obtained from satellite images. The methodology can be further applied to new areas and could be expanded to predict population variations in order to guide environmental measures for preservation and recovery of impacted reservoirs, presenting another tool for hydroelectric operators who can use information together with field inspections to plan maintenance intervals before infestation damages equipment.