UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE INSTITUTO DE QUÍMICA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GEOQUÍMICA MESTRADO EM GEOQUÍMICA AMBIENTAL
RENATA VAN DER HAAGEN HENRIQUES
APORTE ATMOSFÉRICO DE NITROGÊNIO INORGÂNICO E ORGÂNICO NAS
PROXIMIDADES DE MACEIÓ (AL) – POTENCIAL IMPACTO DA ATIVIDADE
CANAVIEIRA
NITERÓI 2009
RENATA VAN DER HAAGEN HENRIQUES
APORTE ATMOSFÉRICO DE NITROGÊNIO INORGÂNICO E ORGÂNICO NAS
PROXIMIDADES DE MACEIÓ (AL) – POTENCIAL IMPACTO DA ATIVIDADE
CANAVEIRA
Dissertação apresentada ao Curso de Pós-graduação em Geociências da Universidade Federal Fluminense, como requisito parcial para obtenção do grau de mestre. Área de concentração: Geoquímica Ambiental.
Orientador: Prof. Dr. William Zamboni de Mello
NITERÓI 2009
H519 Henriques, Renata Van Der Haagen. Aporte atmosférico de Nitrogênio inorgânico e orgânico nas proximidades de Maceió (AL) - Potencial impacto da atividade canavieira / Renata Van Der Haagen Henriques. - Niterói: [s.n], 2009. 80 f. : il. ; 30 cm Dissertação (mestrado-Geoquímica Ambiental) Universidade Federal Fluminense, 2009. Orientador: Prof. Dr. William Zamboni de Mello. 1. Deposição atmosférica 2. Poluição do ar 3. Maceió (AL) 4. Cana de açúcar 5. Produção intelectual I. Título.
CDD 551.511
RENATA VAN DER HAAGEN HENRIQUES
APORTE ATMOSFÉRICO DE NITROGÊNIO INORGÂNICO E ORGÂNICO NAS
PROXIMIDADES DE MACEIÓ (AL) – POTENCIAL IMPACTO DA ATIVIDADE
CANAVEIRA
Dissertação apresentada ao Curso de Pós-graduação em Geociências da Universidade Federal Fluminense, como requisito parcial para obtenção do grau de mestre. Área de concentração: Geoquímica Ambiental.
Abril de 2009.
BANCA EXAMINADORA
_______________________________________________________________ PROF. DR. WILLIAM ZAMBONI DE MELLO – ORIENTADOR/UFF/RJ
_______________________________________________________________ PROF. DR. BASTIAAN ADRIAAN KNOPPERS – UFF/RJ
_______________________________________________________________ PROF. DR. JOHN EDMUND LEWIS MADDOCK – UFF/RJ
_______________________________________________________________ PROF. DR. LUIZ CLAUDIO GOMES PIMENTEL – UFRJ/RJ
NITEROI
2009
Aos meus pais e Alexandre por todo o amor, paciência e carinho nos momentos bons e
principalmente nos ruins.
AGRADECIMENTOS
Ao Professor Doutor William Zamboni de Mello pela orientação, ensinamentos,
paciência e confiança que desde a graduação foram em mim depositados.
Ao Professor Doutor Bastiaan Adriaan Knoppers, coordenador do Projeto POLCAMAR
pela confiança.
A todos do Labmar (UFAL), principalmente ao Professor Paulo Petter Medeiros e ao
aluno de iniciação científica Wilson Francisco da Silva por toda a ajuda nas coletas e pela
infra-estrutura em Maceió.
Ao Professor Doutor John Edmund Lewis Maddock pelo laboratório, água,
equipamento. Sem esta ajuda não seria possível terminar o trabalho.
Ao Professor Doutor Luiz Claudio Gomes Pimentel e ao pessoal do LAMMA por toda
ajuda com os dados meteorológicos.
A Meiber Nunes por toda a ajuda... foi essencial.
Aos pessoal do Laboratório de Biogequimica Marinha, principalmente Elisamara
Sabadini Santos por toda a ajuda nos momentos de desespero.
Aos meus amigos do laboratório de Química da Atmosfera e Hidrogeoquímica, Renato
Rodrigues, Giselle Parno, Vanessa, Barcellos, Sâmara Almeida, Ariane Coelho, Isabela Perry
e Andrea Rocha por toda a ajuda, e um agradecimento especial a Patricia Alexandre por ser
essa pessoa maravilhosa, me acalmando, ajudando, ensinando quando precisei.
Aos meus pais que sempre estiveram dispostos a me ajudar. Pelos puxões de orelha
quando eles foram necessários e principalmente pelo amor incondicional.
Ao Alexandre por todo o amor, carinho, compreensão, risadas, choros, paciência (haja
paciência!!) e palavras de consolo. Mô, sem a sua ajuda eu tenho certeza que não iria estar
aqui.
Agradeço a todas as pessoas que passaram e que fazem parte da minha vida, pois sem
elas eu não seria o que sou hoje e com certeza não teria conseguido chegar aqui.
"As long as I live, I´ll hear waterfalls and birds and winds sing. I´ll interpret the rocks, learn
the language of flood, storm, and the avalanche. I´ll acquaint myself with the glaciers and
wild gardens, and get as near the heart of the world as I can."
[John Muir]
RESUMO
Este trabalho teve por interesse estimar o aporte atmosférico, via água da chuva (bulk
deposition), de nitrogênio inorgânico e orgânico em Maceió (AL). A química da água de
chuva tem sido foco de muitas pesquisas ao longo dos anos. No entanto, existem poucos
trabalhos na região Nordeste do Brasil, sendo este trabalho o primeiro da região a abordar o
nitrogênio orgânico dissolvido (NOD) e o seu principal constituinte, a uréia (CO(NH2)2). O
NOD é parte importante do nitrogênio total da água da chuva, sendo neste trabalho 91% de
todas as amostras. Ele é emitido principalmente pela queima de biomassa e uso de
fertilizantes nitrogenados, podendo ser absorvidos por microorganismos na forma de
CO(NH2)2. As coletas foram efetuadas semanalmente no período de fevereiro de 2007 a
fevereiro de 2008. Nas amostras foram determinados o NID (NO3-, NO2
-, NH4+) e o NOD,
sendo que deste foi analisada a CO(NH2)2. A água da chuva apresentou um pH médio de 6,1.
Foram atribuídos ao NID 4% de NH4+ e 4% de NO3
- e 1% de NO2-. Com relação ao período
chuvoso, o período de estiagem apresentou um aumento de todas as espécies estudadas, com
exceção do NOD. A diferença entre os períodos pode ser explicada pela concentração maior
das espécies estudadas em decorrência das chuvas, além da queima de biomassa, aumento de
veículos e despejo de esgoto. Este trabalho apresentou resultados semelhantes aos
encontrados em trabalhos da região Nordeste, e, com exceção do NOD, todos os resultados
encontrados são inferiores aos obtidos em trabalhos na região Sudeste, podendo essa diferença
ser explicada pelos ventos alísios que sopram vindos do oceano, além de uma menor
urbanização e da configuração geomorfológica da região Nordeste. O fluxo total de N
observado foi de 15 kg N ha-1 ano-1 enquanto que no período chuvoso esta taxa foi de 10,43
kg N ha-1 e no período de estiagem foi igual a 4,62 kg N ha-1.
Palavras-chave: Deposição atmosférica, impactos atmosféricos, Maceió.
ABSTRACT This work aimed estimate the atmospheric contribution of inorganic and organic
nitrogen by bulk deposition in Maceió (AL). The rain water chemistry has been focus of
many studies over the past years. However, there are few studies in the Northeast region of
Brazil, being this work the first one analyzing the dissolved organic nitrogen (DON) and its
main constituent, urea (CO(NH2)2). NOD is an important part of total nitrogen from
rainwater, corresponding 91% of all N in this work samples. It’s believed that biomass
burning and use of nitrogen fertilizers are its main sources, which can be absorbed by
microorganisms in the form of CO(NH2)2. Weekly sampling were made from February 2007
to February 2008, in which DIN (NO3-, NO2
-, NH4+) and DON were analyzed. The rain
water’s average pH were 6.1. 4% of total N of the samples were designated as NH4+, 4%,
NO3- from and 1%, NO2
-. Compared to the wet season, the dry period showed an increase of
all species studied, with exception of DON. The difference between periods can be explained
by the higher concentration of species due to rain, and biomass burning and increase in
vehicles traffic and sewage. This study showed similar results to those found in studies in the
Northeast region. With exception of DON, all results were lower than those obtained in
studies in the Southeast region. This difference can be explained by winds that blows from the
ocean, and less urbanization and geomorphological characteristics of the region. The average
flux of N was 15 kg N ha-1 yr-1 while in the wet season this rate was 10.43 kg N ha-1 and in
the dry period is was 4 62 kg N ha-1.
Key words: atmospheric deposition, atmospheric impacts, Maceió
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 Queimada da palha da cana de açúcar. (Retirado de CTC, 2008). ......................................... 15
Figura 2 Ciclo do nitrogênio com destaque para o nitrogênio reativo (Nr) emitido pela produção de comida e energia para a atmosfera. (Adaptado de GALLOWAY et. al. 2003). ................................... 19
Figura 3 Cana-de-açúcar (Saccharum sp). Foto por Berit Schwalger. .................................................. 23
Figura 4 Distribuição das áreas de monocultura de cana-de-açúcar no Brasil. (Modificado de BOLLING et al., 2001). ........................................................................................................................ 24
Figura 5 Mapa do Brasil com destaque para o Estado de Alagoas. ...................................................... 26
Figura 6 Mapa modificado do Estado de Alagoas com destaque para os municípios com e sem cana-de-açúcar (SINDAÇÚCAR, 2008)........................................................................................................ 26
Figura 7 Série histórica da precipitação em Alagoas (SINDAÇÚCAR, 2008)..................................... 27
Figura 8 Freqüência percentual das direções da origem do vento durante o ano em 2007. (REDEMET, 2009). .................................................................................................................................................... 29
Figura 9 Freqüência percentual das direções da origem do vento durante o período chuvoso de 2007 (REDEMET, 2009). .............................................................................................................................. 29
Figura 10 Freqüência percentual das direções da origem do vento durante o período de estiagem de 2007 (REDEMET, 2009). ..................................................................................................................... 30
Figura 11 Coletor tipo bulk deposition. Foto por: Wilson Francisco da Silva (2007) .......................... 33
Figura 12 Localização do coletor – Prédio de Ciências Atmosférica da UFAL (Google Earth, 2009). 34
Figura 13 Fluxograma das etapas das determinações químicas. ........................................................... 35
Figura 14 Fluxograma do tratamento numérico do banco de dados ..................................................... 41
Figura 15 Precipitação (mm) calculada a partir do volume coletado em cada amostra de chuva no período de 22 de fevereiro de 2007 a 20 de fevereiro de 2008, n = 51 (De Souza, 2008). ................... 43
Figura 16 Condutividade (µS cm-1) e pH associados às amostras de água de chuva (n= 51). .............. 44
Figura 17 Condutividade (µS cm-1) e precipitação associados às amostras de água de chuva (n= 51). 44
Figura 18 Condutividade (µS cm-1) versus a precipitação (mm) das amostras de chuva, n= 51 .......... 45
Figura 19 Comparação entre a série histórica de 23 anos (1983 – 2006) em Alagoas e a precipitação estadual e na cidade de Maceió período de 2007 e 2008 (Retirado de Sindaçúcar, 2008 e de Souza, 2008). .................................................................................................................................................... 46
Figura 20 Variação das concentrações de nitrito (NO2-), nitrato (NO3
-), amônio (NH4+), nitrogênio
orgânico dissolvido (NOD) e uréia (CO(NH2)2) ao longo do período de estudo (n = 51). ................... 47
Figura 21 Distribuição percentual dos compostos nitrogenados estudados na água da chuva de Maceió (Fonte: Este estudo)............................................................................................................................... 49
Figura 22 Análise de cluster para os íons da deposição úmida (Fonte: Este estudo). ........................... 53
Figura 23 Análise de Agrupamento para as espécies nitrogenadas no período chuvoso. (Fonte: Este Estudo) .................................................................................................................................................. 57
Figura 24 Análise de Agrupamento para as espécies químicas no período de estiagem. (Fonte: Este Estudo) .................................................................................................................................................. 58
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 Composição geral do nitrogênio orgânico dissolvido em águas de chuva. ............................ 21
Tabela 2 Concentração (µmol N L-1) de compostos nitrogenados na água da chuva em Maceió, n =51................................................................................................................................................................ 48
Tabela 3 Comparação das concentrações (µmol N L-1) dos compostos nitrogenados associados a água da chuva de Alagoas e de outras localidades do Brasil e do mundo. .................................................... 51
Tabela 4 Matriz dos coeficientes de correlação linear dos íons referentes ao período anual (n = 51; P<0,05; r = 0,28). .................................................................................................................................. 52
Tabela 5 Fatores de carga após a rotação VARIMAX, n = 51.............................................................. 54
Tabela 6 Comparação da composição química da água da chuva no período chuvoso (n = 25) e no período de estiagem (n = 26)................................................................................................................. 55
Tabela 7 Matriz dos coeficientes de correlação linear entre as espécies nitrogenadas referente ao período chuvoso (n = 25; P < 0,05 e r = 0,40)....................................................................................... 56
Tabela 8 Matriz dos coeficientes de correlação linear entre as espécies nitrogenadas referente ao período de estiagem (n = 26; P < 0,05 e r = 0,39)................................................................................. 56
Tabela 9 Fatores de carga após a rotação VARIMAX para as amostras do período chuvoso, n = 25. . 58
Tabela 10 Fatores de carga após a rotação VARIMAX para as amostras do período de estiagem, n = 26........................................................................................................................................................... 59
Tabela 11 Taxas de deposição atmosférica (kg N ha-1) do período total, do chuvoso e do seco em Maceió................................................................................................................................................... 60
Tabela 12 Fluxos de deposição atmosférica (kg N ha-1) em Maceió e em outras localidades do Brasil................................................................................................................................................................ 61
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO............................................................................................................................ 14
1.1 OBJETIVOS ......................................................................................................................... 16
2 FUNDAMENTOS TEÓRICOS .................................................................................................. 17
2.1 A QUÍMICA DA CHUVA E A DEPOSIÇÃO ATMOSFÉRICA E OS IMPACTOS DA QUEIMA DE BIOMASSA................................................................................................................... 17
2.2 CANA-DE-AÇÚCAR........................................................................................................... 23
3 ÁREA DE ESTUDO .................................................................................................................... 26
3.1 CARACTERÍSTICAS GERAIS DO ESTADO DE ALAGOAS ......................................... 26
3.2 CARACTERÍSTICAS GERAIS DE MACEIÓ .................................................................... 31
4 MATERIAIS E MÉTODOS: ...................................................................................................... 33
4.1 PLANEJAMENTO DAS COLETAS ................................................................................... 33
4.2 FLUXOGRAMA E TRATAMENTO E ANÁLISES QUÍMICAS ...................................... 34
4.3 METODOLOGIA DO TRATAMENTO NUMÉRICO DOS DADOS ................................ 37
4.3.1 Análise de valores extremos (outliers) ............................................................................... 37
4.3.2 Testes de normalidade das distribuições de freqüência das variáveis............................ 38
4.3.3 Correlação de Spearman .................................................................................................... 38
4.3.4 Estatística Multivariada ..................................................................................................... 38
4.3.4.1 Análise de agrupamentos ...................................................................................................... 39
4.3.4.2 Análise de componentes principais (acp).............................................................................. 39
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO................................................................................................. 42
5.1 ANÁLISE EXPLORATÓRIA DO BANCO DE DADOS ................................................... 42
5.2 VARIAÇÃO SAZONAL DA PRECIPITAÇÃO E DAS CONCENTRAÇÕES DAS ESPÉCIES ANALISADAS .................................................................................................................. 42
5.2.1 Concentração das espécies químicas analisadas............................................................... 46
5.3 CONCENTRAÇÃO DOS COMPOSTOS NITROGENADOS NO PERÍODO CHUVOSO E DE ESTIAGEM .................................................................................................................................... 54
5.4 TAXAS DE DEPOSIÇÃO ATMOSFÉRICA....................................................................... 60
6 CONCLUSÕES............................................................................................................................ 63
7 REFERÊNCIAS........................................................................................................................... 65
APÊNDICES........................................................................................................................................ 71
14
1 INTRODUÇÃO
A poluição do ar pode ser definida como qualquer condição atmosférica, na qual
substâncias estão presentes em concentrações suficientemente altas para produzir efeitos
mensuráveis no homem, nos animais, na vegetação e nos materiais (SEINFELD, 1986). Os
poluentes são classificados de acordo com a sua origem, sendo os primários aqueles emitidos
diretamente pelas fontes e os secundários aqueles formados na atmosfera como produtos de
reações químicas.
Na região Nordeste do Brasil, existem poucos trabalhos na área de química da água
das chuvas (CAMPOS et al., 1998; LARA et. al., 2008; PÉREZ, 2003), sendo este o primeiro
trabalho na região e o terceiro no país que estimou a carga de nitrogênio orgânico dissolvido
(NOD) e uréia (CO(NH2)2 (CORNELL et. al., 2003; SILVA (2008). As espécies nitrogenadas
são controladas tanto por fatores naturais quanto antrópicos. Ainda não se tem certeza quais
são as fontes de nitrogênio orgânico dissolvido, mas acredita-se que seja o uso de fertilizantes
a base de uréia e a liberação por excretas humanas e animais, além da queima de biomassa.
Quando considerados os fatores antrópicos, o N2O e o NOx são controlados, principalmente,
pela queima de combustíveis fósseis. O NHx é controlado por emissões pelas excretas
humanas e de animais, além de poder ser emitido pela decomposição de matéria orgânica dos
solos, pelo uso de fertilizantes nitrogenados e também por queima de combustíveis fósseis e
de biomassa.
O país é o maior produtor mundial de cana de açúcar. Ocupa uma área de 7 milhões
de hectares e apresenta duas safras anualmente (ÚNICA, 2007). Presente desde a época
colonial, foi a partir de 1975 com o Programa Nacional do Álcool (PROÁLCOOL) que a
produção de cana de açúcar se intensificou, produzindo quase 500 milhões de toneladas nas
safras 2007 e 2008 (CONAB, 2007).
A queima anual dos canaviais (Figura 1) às vésperas das colheitas constitui uma
prática habitual na grande maioria dos estabelecimentos agrícolas dedicados ao seu cultivo,
tendo por principal objetivo facilitar e baratear o corte manual da cana e até do corte
mecanizado, além de aumentar o índice de açúcar devido à evaporação da água
(ZAMPERLINI et. al., 1997).
15
Figura 1 Queimada da palha da cana de açúcar. (Retirado de CTC, 2008).
Essa queima provoca periodicamente a destruição e degradação da biota adaptada,
tanto dentro como junto às lavouras canavieiras, além de dar origem à poluição atmosférica,
prejudicial à saúde e que afeta não apenas as áreas rurais adjacentes, mas também os centros
urbanos mais próximos (AZEVEDO et. al., 2002; PATERLINI, 2007; SZMRECSÁNYI,
1994). Nesse sentido, deve-se pensar não apenas em como tal fonte de energia é benéfica para
a matriz energética, mas também os impactos que a sua produção provoca. Conhecer os
impactos atmosféricos que este tipo de monocultura provoca se mostra fundamental para a
tentativa de se reverter a degradação decorrente da queima dos canaviais, tanto do ponto de
vista ambiental, como da saúde humana (Gonçalves, 2006).
Este trabalho foi desenvolvido no âmbito do projeto POLCAMAR do Acordo
Bilateral em Ciência e Tecnologia Brasil-Alemanha, CNPq/BMBF que tem como objetivo
analisar os impactos da monocultura da cana-de-açúcar em duas área com grandes
concentrações de plantio de cana-de-açúcar: Campos dos Goytacazes (RJ) e Maceió (AL).
Um dos tópicos abrangidos foi o aporte de nitrogênio inorgânico e orgânico na atmosfera da
cidade de Maceió.
16
1.1 OBJETIVOS
Objetivo Geral
Este trabalho tem como objetivo geral estimar o aporte atmosférico, via água da chuva
(bulk deposition), de nitrogênio inorgânico e orgânico em Maceió (AL).
Objetivos Específicos
• Determinar na água da chuva as concentrações das seguintes espécies
nitrogenadas: NO2-, NO3
-, NH4+, CO(NH2)2 e NOD;
• Determinar a distribuição entre as formas inorgânicas e orgânicas e suas
variações sazonais;
• Determinar os aportes atmosféricos dessas substâncias e suas variações
sazonais;
• Verificar uma possível contribuição da atividade da queima da cana-de-açúcar
no aporte atmosférico de N na área de estudo.
17
2 FUNDAMENTOS TEÓRICOS
2.1 A QUÍMICA DA CHUVA E A DEPOSIÇÃO ATMOSFÉRICA E OS IMPACTOS DA
QUEIMA DE BIOMASSA
A química da água de chuva tem sido foco de muitas pesquisas ao longo das últimas
quatro décadas em decorrência do aumento na preocupação com os impactos provocados pela
transferência de poluentes da atmosfera para sistemas terrestres e aquáticos
(KULSHRESTHA et. al., 2003).
A deposição atmosférica constitui um dos principais mecanismos da ciclagem e
redistribuição dos vários elementos químicos sobre a superfície do planeta, exercendo,
portanto, um papel fundamental nos processos biogeoquímicos continentais e costeiros (DE
SOUZA et. al., 2006). É diretamente relacionada com o carreamento de componentes solúveis
da atmosfera, que ajudam a entender a contribuição relativa de diferentes fontes dos poluentes
atmosféricos. É uma combinação da composição química das gotículas de nuvens que deram
origem a chuva e a incorporação de gases e partículas solúveis arrastadas durante a
precipitação. Além de depender de suas fontes, a poluição atmosférica é diretamente ligada às
variações meteorológicas (direção e velocidade do vento, temperatura, umidade relativa do ar,
pressão atmosférica e intensidade da radiação solar) e topográficas, apresentando menores
concentrações dos poluentes em regiões em que a sua dispersão e deposição sejam
favorecidas (SANCHEZ-CCOYLLO; ANDRADE, 2002).
Um fator meteorológico bastante importante na determinação das concentrações de
poluentes é a camada de mistura da atmosfera. Durante o dia esta camada é turbulenta e
instável, mantendo-se em uma altura elevada na atmosfera devido ao aquecimento solar.
Durante a noite, sem o aquecimento solar e com a inversão térmica, esta camada encontra-se
mais abaixo, aumentando a concentração dos poluentes, fazendo com que as concentrações de
material particulado sejam superiores, mesmo que as atividades humanas sejam minimizadas
neste período (CASTANHO; ARTAXO, 2001).
A deposição atmosférica pode ser divida em úmida e seca. A primeira é o processo
de colisão e posterior adesão das partículas ou gases às gotículas de chuva, e a segunda é a
deposição do contaminante devido à gravidade. A reação química de partículas ou gases é o
mecanismo por meio do qual ocorre a transformação das substâncias primárias em
secundárias.
18
A queima de biomassa pode ser considerada a maior fonte não natural de material
particulado do mundo (ZAMPERLINI et. al., 1997), consumindo, por ano, mais de 8680 Tg
de material seco. Deste, mais de 1540 Tg são atribuídos à queima de florestas, a maior parte
da América do Sul. No Brasil existem basicamente três formas predominantes de queima de
biomassa: a das florestas tropicais, do cerrado e da cana-de-açúcar.
Essas emissões representam uma importante fonte de partículas e gases para a
atmosfera que podem alterar as suas propriedades. Além de possuírem propriedade de
absorver ou refletir a radiação solar, alguns dos gases emitidos como o dióxido de carbono
(CO2), óxido nitroso (N2O), o metano (CH4) e o cloreto de metila (CH3Cl) contribuem para o
efeito estufa, enquanto outros participam nas reações que culminam na elevação dos níveis de
ozônio na troposfera ou no aumento da acidez das chuvas e mesmo na eutrofização de
ambientes aquáticos e terrestres, como é o caso dos óxidos de nitrogênio (NOx = NO e NO2) e
da amônia (NH3) (ALLEN et al., 2004; LARA et. al., 2005; OPPENHEIMER et. al., 2004;
ROCHA et. al., 2003 e 2005). De acordo com os dados de LIMA et. al. (1999), no ano de
1996 foram emitidos 243,4 Gg de NOx, sendo destes, 19% (47,5 Gg) provenientes somente da
região Nordeste.
As partículas de fumaça agem como núcleos condensadores de nuvens (CCN), sendo
uma maneira indireta de mudar a quantidade de radiação da Terra, alterando o ciclo
hidrológico nas regiões tropicais (ALLEN, 2004). A refletividade das nuvens pode mudar na
presença de partículas de aerossol da queima de biomassa, que pode levar à possíveis
mudanças no albedo das regiões tropicais durante a época das queimadas.
Os ciclos biogeoquímicos dos elementos traços nas regiões tropicais podem também
ser modificados devido às emissões de queima de biomassa, devido a exportação de nutrientes
essenciais como o fósforo (P), enxofre (S) e nitrogênio (N).
O ciclo biogeoquímico do nitrogênio está descrito na Figura 2.
19
Figura 2 Ciclo do nitrogênio com destaque para o nitrogênio reativo (Nr) emitido pela produção de comida e energia para a atmosfera. (Adaptado de GALLOWAY et. al. 2003).
Apesar de ser o elemento mais abundante na atmosfera terrestre, o nitrogênio na
forma de N2 é quase totalmente inutilizado pela grande maioria dos organismos. Esse
elemento, essencial a vida, precisa ser transformado em uma variedade de outras formas
biologicamente funcionais, que, juntas, são chamadas de nitrogênio reativo.
O N2O, forma particular de NOx, é um dos principais gases do efeito estufa, com
potencial de aquecimento global 300 vezes maior que o do CO2. Produzido por bactérias do
solo e corpos d’água, tem vida média na atmosfera de mais de 100 anos, fazendo com que os
seus efeitos climáticos sejam de longo prazo. As suas concentrações atmosféricas globais são
hoje 18% maiores que no período pré-industrial, crescendo a taxas de 0,3% ao ano. Mais de
um terço (1/3) de todas as emissões de N2O são antropogênicas e principalmente devido a
agricultura (UNEP, 2007).
Os NOx são precursores do íon nitrato. Subprodutos da combustão de combustíveis
fósseis, os NOx podem também ser formados por microorganismos nos solos, por raios
durante tempestades e por queima de biomassa. Um dos reagentes que formam o ozônio (O3)
na troposfera (UNEP, 2007), é maior poluente de áreas urbanas e rurais. Afeta também a
saúde humana, pelo aumento na incidência de problemas respiratórios, e ecossistemas
terrestres, por contribuir com a acidificação e eutrofização. Os processos envolvidos na
20
formação do NOx estão ligados diretamente ao NO2 e indiretamente ao NO. O processo
indireto vem da formação do NO3- pela reação do NO com o O3 ou com radicais peroxil na
formação do NO2. O NO2 reage com radicais OH formando o ácido nítrico que dissocia na
presença de água, contribuindo para a formação do pH baixo das águas de chuva. O ácido
nítrico formado reage com a amônia na formação do aerossol NH4NO3 (LEAL et. al., 2004).
O NHx (NH3 + NH4+) tem como principal fonte a decomposição de matéria orgânica
vinda principalmente de esgoto doméstico e lixo, podendo também ser liberado pela
decomposição de matéria orgânica dos solos, pelo uso de fertilizantes nitrogenados e também
por queima de combustíveis fósseis e de biomassa (LEAL et. al., 2004). Seu tempo de
residência na atmosfera varia de uma a duas semanas, sendo possível a retirada por processos
físicos e deposição seca e úmida ou por processos químicos. As principais reações que levam
ao consumo da amônia gasosa envolvem a oxidação com a formação de NOx e reação com
espécies ácidas formando partículas secundárias, onde a amônia está sob a forma de sal de
amônio (FELIX; CARDOSO, 2004). A amônia atmosférica desempenha um papel importante
na água da chuva, sendo capaz de tamponar a acidez das águas. Contribui também para a
acidificação e eutrofização de ecossistemas terrestres.
O nitrogênio orgânico dissolvido (NOD) é ainda pouco estudado em águas de chuva,
sendo ainda desconhecidas as suas principais fontes naturais ou antropogênicas. A queima de
biomassa é considerada uma das principais fontes de NOD para a atmosfera, no entanto, o uso
de fertilizantes a base de uréia e a liberação por excretas humanas e animais são também
prováveis fontes. Composto por uma variedade de compostos orgânicos, a uréia é a sua
principal forma (Tabela 1). Acredita-se que uma parte do NOD possa ser derivada de
aerossóis secundários formados por reações gás-partícula na atmosfera. Partículas orgânicas
primárias na atmosfera podem ser modificadas por reações químicas e fotoquímicas durante o
transporte de longas distâncias, alterando a sua composição de natureza higroscópicas. Como
o nitrogênio inorgânico, o orgânico pode ser incorporado a água da chuva por dissolução
direta das espécies gasosas ou pela remoção dos aerossóis atmosféricos (CORNELL et. al.,
2003). Estudos mais recentes mostraram que o NOD é responsável de 20 a 80% de todo o
nitrogênio na deposição atmosférica, sugerindo que o NOD possa contribuir no aporte de
nutrientes para os ecossistemas e também influenciar a química da atmosfera e a qualidade do
ar (ZHANG; ANASTASIO, 2003).
21
Tabela 1 Composição geral do nitrogênio orgânico dissolvido em águas de chuva.
Componente Abreviação Fórmula QuímicaUréia - CO(NH2)2
Alanina Ala C3H7NO2
Arginina Arg C6H14N4O2
Asparagina Asn C4H8N2O3
Ácido Aspártico Asp C4H7NO4
Acido Glutâmico Glu C6H9NO4
Glicina Gly C2H5NO2
Histidina His* C6H9N3O2
Iso-Leucina Ile C6H13NO2
Leucina Leu C6H13NO2
Lisina Lys C6H14N2O2
Metionina Met C5H11NO2SFenilalanina Phe* C9H11NO2
Treonina Thr C4H9NO3
Triptofano Trp* C11H12N2O2
Tirosina Tyr* C9H11NO3
Serina Ser C3H7NO3
Valina Val C5H11NO2
Fonte: MACE et al, 2003; ZHANG; ANASTÁSIO, 2003
O uso da uréia (CO(NH2)2) como fertilizante é a sua principal aplicação, tendo
aumentado mais de 100 vezes nas últimas quatro décadas. O seu uso industrial inclui a
manufatura de adesivos, resinas, suplementos alimentares para animais domésticos,
farmacêuticos e outros de menor proporção. A partir de 1980, estudos com relação a
assimilação da CO(NH2)2 como nutriente intensificaram-se, como é o caso do trabalho de
Timperley et. al. (1995), que avaliou a capacidade de assimilação pela comunidade
fitoplantônica. Kristiansen (1983) mostrou que a uréia é preferencialmente assimilada quando
o NO3- e o NH4
+ encontram-se em excesso no ambiente aquático.
Apesar de ser um mercado em franca expansão e que sejam indiscutíveis os efeitos
ambientais positivos do uso dos biocombustíveis como o álcool e o biodiesel de cana-de-
açúcar como combustível automotivo, o mesmo não se pode dizer dos impactos ecológicos
negativos de seus processos produtivos, predominantemente localizados no campo, ou junto
às cidades localizadas no entorno das plantações. Nestas áreas, a progressiva ampliação das
superfícies cultivadas com cana-de-açúcar e o grande aumento da produção de álcool e
biodiesel vem acentuando alguns problemas ambientais como: periódica degradação de
22
ecossistemas, a intensa poluição atmosférica provocadas anualmente pelas queimadas dos
canaviais, a poluição hídrica dos cursos d'água e dos lençóis freáticos, além de uma
progressiva salinização dos solos determinada pela excessiva e indiscriminada utilização do
vinhoto, resíduo formado na fermentação e posterior destilação do álcool (GARCIA et. al.,
1997), in natura como fertilizante (GONÇALVES, 2002; SZMRECSÁNYI, 1994; WWF,
2005).
A queima da palha da cana às vésperas da colheita é uma prática muito difundida e
generalizada no Brasil, feita para melhorar o rendimento do corte manual, evitar problemas
com animais peçonhentos, além de auxiliar no preparo do terreno para novos plantios.
Quanto ao uso de biocombustíveis, é possível afirmar que eles interferem pouco no
que diz respeito ao ciclo biogeoquímico do carbono (C), pois todo C emitido para a atmosfera
durante a queima do biocombustível, na forma de CO2, tem origem no CO2 atmosférico que
foi fixado, por fotossíntese, no crescimento da planta. No entanto, outros elementos estão
envolvidos no crescimento dos vegetais, como o N, P, S e o potássio (K). Desses elementos, o
que merece maior atenção é o N, uma vez que o uso e produção exacerbada suas formas
reativas podem provocar impactos diversos nos sistemas aquáticos, terrestres e atmosférico
(GRUBER; GALLOWAY, 2008).
Regiões produtoras de cana-de-açúcar são críticas sob o aspecto das doenças
respiratórias. A queima da palha da cana-de-açúcar, fonte significativa não contabilizada de
material particulado em algumas regiões, tem sido apontada como responsável pelo aumento
de 80 a 124% na incidência de casos e doenças respiratórias na população da região em torno
dos canaviais.
A dispersão da fumaça e da fuligem é dificultada pela ausência de ventos que ocorre
no final da tarde e início da noite, momento que usualmente os produtores iniciam a queimada
(ARBEX et. al., 2000). Além disso, sob condições secas que ocorrem na maior parte do
período de queima da safra, grandes quantidades de poeira são ressuspensas para a atmosfera
por trafego veicular em estradas não asfaltadas (LARA et al., 2001). Emissões de todas estas
atividades podem causar degradação da qualidade da atmosfera, com conseqüente efeito na
saúde respiratória humana.
As implicações ecológicas, econômicas e sanitárias das queimadas de canaviais têm
sido bastante discutidas, inclusive dando origem a processos jurídicos visando coibir a sua
prática. Esta além de não ser indispensável ou insubstituível para o bom andamento da cultura
canavieira, sempre tem contado com alternativas mais favoráveis em termos ambientais e
viáveis no plano tecnológico. No entanto, os custos sociais eventualmente ensejados pela
23
crescente mecanização da colheita, provocando a desocupação de trabalhadores temporários
atualmente empregados na colheita manual da cana queimada, serão muito grandes, fazendo
com que a mecanização total da colheita seja discutida em todos os âmbitos governamentais.
Szmrecsány (1994) em seu trabalho mostra que esses trabalhadores poderão ser pelo menos
parcialmente compensados pela liberação para outros cultivos das terras inaptas à
mecanização, inclusive através da redução de seus preços – atualmente inflados pela sua
utilização no cultivo de um produto com alto valor de mercado e que a redução das áreas
dedicadas ao cultivo da cana-de-açúcar poderá ser compensada pela elevação da
produtividade agrícola nas áreas remanescentes.
2.2 CANA-DE-AÇÚCAR
A cana-de-açúcar (Figura 3) é uma planta semi-perene, com ciclo médio de quatro anos.
Pertence ao gênero Saccharum, Família Poaceae, da Classe das Monocotiledôneas, sendo a
única representante da Ordem Graminales. Atualmente, as espécies cultivadas são híbridas da
Saccharum officinarum L. com outras espécies de características mais rústicas (DE LIMA,
1999).
Figura 3 Cana-de-açúcar (Saccharum sp). Foto por Berit Schwalger.
24
Historicamente a cana-de-açúcar é um dos principais produtos agrícolas do Brasil.
Cultivada desde a época da sua colonização, foi a partir de 1975, com o surgimento do
programa PROÁLCOOL, que a cultura canavieira apresentou um aumento na sua produção,
estagnando-se na década de 90 e aumentando novamente a partir de 2003 (BIODIESEL,
2007). A sua cultura expandiu-se por todos os estados brasileiros, principalmente em São
Paulo, Paraná, Minas Gerais e Alagoas (Figura 4). A região Centro-Sul é responsável por
cerca de 87% da produção nacional, enquanto que a Nordeste, na qual Alagoas é o maior
produtor com 46%, é responsável por 13% (SINDAÇUCAR, 2008).
Figura 4 Distribuição das áreas de monocultura de cana-de-açúcar no Brasil. (Modificado de BOLLING et al., 2001).
O agro-negócio da cana-de-açúcar possui atualmente em torno de 7 milhões de
hectares ou aproximadamente 33% das áreas de cultivo da cana-de-açúcar global (Conab,
2008; WWF, 2008). É responsável por 2,2% do PIB do país, gerando US$ 8 bilhões e
aproximadamente 1,5 milhões de empregos diretos e indiretos distribuídos por quase todos os
estados. Em torno de 65% da cana-de-açúcar é processado para a produção de álcool. A
demanda é crescente e o potencial de sua expansão é grande (AZEVEDO, 2002;
GONÇALVES, 2002; MOREIRA; GOLDEMBERG, 2004; ÚNICA, 2007).
Atualmente, com a questão do aquecimento global e consequente preocupação com a
diminuição das emissões dos gases do efeito estufa, principalmente pela troca do uso de
combustíveis fósseis por fontes de energia renováveis, incentivos semelhantes aos dados na
25
época do PROALCOOL vêm ocorrendo por parte do governo federal e da mídia. Apesar de
serem considerados combustíveis mais limpos sob o ponto de vista das emissões de C, o
etanol e o biodiesel não são combustíveis limpos quando considerados outros poluentes, uma
vez que continuam emitindo gases e particulados para a atmosfera. Além disso, o fato de nos
tornarmos um grande produtor de biocombustível para melhorar a qualidade de vida do
planeta pode resultar em grandes prejuízos para o país.
26
3 ÁREA DE ESTUDO
3.1 CARACTERÍSTICAS GERAIS DO ESTADO DE ALAGOAS
O estado de Alagoas (Figura 5) possui uma área de 27.768 km2, com uma população
de 3.015.912 habitantes, divididos em 102 municípios (IBGE, 2009). É o maior produtor de
açúcar do Nordeste do Brasil, tendo produzido 29.837 milhões de toneladas na safra de 2007 e
2008 em cerca de 4.470 km2. É o quarto maior produtor do país, somente perdendo para São
Paulo, Paraná e Minas Gerais (CONAB, 2008). Cerca de 16% da área total do estado (54
cidades) são destinados à monocultura da cana de açúcar (Figura 6) (SINDAÇÚCAR, 2008).
Figura 5 Mapa do Brasil com destaque para o Estado de Alagoas.
Figura 6 Mapa modificado do Estado de Alagoas com destaque para os municípios com e sem cana-de-açúcar (SINDAÇÚCAR, 2008).
27
Cerca de metade da população ativa de Alagoas está ocupada no setor primário. A
cana de açúcar é a cultura de maior expressão econômica em Alagoas e seus derivados
contribuem com cerca de 60% da receita gerada pelo ICMS, em 60% dos municípios
alagoanos. Além disso, o setor produtivo açucareiro é o maior gerador de emprego e renda,
totalizando 150 mil empregos diretos em 25 usinas (TOLEDO, 2001; UDOP, 2009). Existem
também grandes lavouras comerciais como a monocultura do arroz, nos aluviões do baixo São
Francisco, e a do coco, nas areias da orla marítima, além de pequenas lavouras comerciais
ligadas ao abastecimento dos centros urbanos na microrregião da zona da mata. O agreste é
domínio quase exclusivo dessas pequenas lavouras (fumo, milho, mandioca, feijão, algodão).
O estado de Alagoas apresenta um clima tropical com variação entre quente/úmido e
quente/seco, com chuvas concentradas no outono e inverno. A precipitação média anual
(Figura 7) no estado é de 1.778 mm, sendo o período de março a agosto o considerado de
chuvas e o de setembro a fevereiro, o de estiagem. Precipitações acontecem em todos os
meses do ano, com máximas na região litorânea e mínimas no oeste do estado.
Série Histórica de chuvas em Alagoas - 1983 a 2008
0
50
100
150
200
250
300
350
400
Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
Meses
Pre
cip
itaç
ão
(m
m)
Figura 7 Série histórica da precipitação em Alagoas (SINDAÇÚCAR, 2008).
Devido à presença de serras que impedem a passagem do vento úmido o clima torna-
se quente e seco, com evaporação excessiva e muito calor, na parte central do estado. A
temperatura média anual de Alagoas varia entre 21°C e 29°C, apresentando temperaturas
menos elevadas na faixa litorânea, ou seja, na parte oriental do estado o clima é úmido com
temperaturas entre 19°C e 28°C e chuvas abundantes, enquanto que na parte ocidental o clima
é semi-árido, com temperaturas oscilantes entre 13°C e 40°C (DA SILVA, 2007).
28
O clima de Alagoas sofre a influência local do relevo, altitude, direção das estruturas
mais elevadas e das calhas dos rios que canalizam ventos portadores de umidade (DA SILVA,
2007). Segundo Lavina (2008), a maior parte (86%) do território alagoano encontra-se abaixo
de 300 m de altitude, sendo 61% abaixo de 200 m, destes, apenas 1% fica acima de 600 m.
Cinco unidades compõem o quadro morfológico: a baixada litorânea, com extensos areais
(praias e restingas) dominados por elevações de topo plano (tabuleiros areníticos); uma faixa
de colinas e morros argilosos, imediatamente a oeste, com solos espessos e relativamente
ricos; o pediplano, ocupando todo o interior, com solos ricos, porém rasos, e uma topografia
levemente ondulada, da qual despontam as serras de Mata Grande e Água Branca, no extremo
oeste do estado; a encosta meridional do planalto da Borborema, no centro-norte, parte mais
elevada de Alagoas e planícies aluviais (várzeas), ao longo dos rios, inclusive o delta e a
várzea do baixo São Francisco (margem esquerda), com solos anualmente renovados por
cheias periódicas.
Os ventos predominantes em Maceió são de leste (E) e sudeste (SE), havendo
também contribuição de sul (S) (Figura 8). Durante o período chuvoso (inverno), o vento é
preferencialmente de sudeste (35%) (Figura 9). Tanto de dia quanto a noite os ventos são
preferencialmente de sudeste (45%). De dia, as velocidades médias horárias estão em torno de
4,0-4,5 m s-1 e durante a noite os ventos estão entre 0,0-1,0 m s-1 à noite. A partir de setembro
(estiagem), o vento predominante é de leste (33,89%) (Figura 10) com velocidade média em
torno de 5,0-5,5 m s-1. Durante o dia, a predominância é de leste (56%), enquanto a noite é de
nordeste (46%), com velocidades excedendo a 1,0 m s-1. Este comportamento do vento está
associado com o aquecimento sazonal diferenciado entre oceano-continente, que é máximo no
verão, e que resulta na intensificação da brisa marítima e da intensidade total do vento
(BERNARDO; MOLION, 2000; LYRA, 1998).
29
Figura 8 Freqüência percentual das direções da origem do vento durante o ano em 2007. (REDEMET, 2009).
Figura 9 Freqüência percentual das direções da origem do vento durante o período chuvoso de 2007 (REDEMET, 2009).
30
Figura 10 Freqüência percentual das direções da origem do vento durante o período de estiagem de 2007 (REDEMET, 2009).
Há três tipos de cobertura vegetal, em grande medida modificados pela ação do
homem, revestiam o território alagoano: a floresta tropical na porção úmida do estado
(microrregião da mata alagoana); o agreste, vegetação de transição para um clima mais seco,
no centro; e a caatinga, no oeste.
A precipitação irregular encontrada no estado provoca deficiência hídrica nos solos
da região, prejudicando a cultura, principalmente no período de crescimento vegetativo. A
deficiência hídrica na zona canavieira, em alguns anos, chega a reduzir o rendimento em até
70%, principalmente por ser a cana de açúcar cultivada, em sua maior parte, sob regime de
sequeiro (TOLEDO, 2001).
Alagoas é o maior consumidor de fertilizantes (NPK) e agrotóxicos da região
Nordeste. Nos últimos anos têm sido utilizados cerca de 120 kg/ha de fertilizantes e 1,9 kg/ha
de agrotóxicos, dos quais 1,76 são herbicidas, 0,06, fungicidas e 0,08 são inseticidas cada ano.
O vinhoto tem sido incorporado ao fertilizante usado nas plantações. A falta de crédito no
mercado provocado pela crise financeira mundial, levou as usinas do pólo agroindustrial
alagoano a incrementar a utilização do vinhoto em substituição parcial ou total de fertilizantes
industriais (Jornal Gazeta Alagoas, 2008).
31
Com relação às queimadas no período da pré-colheita, quase toda a produção tem a
sua palha queimada, liberando gases e material particulado para a atmosfera.
3.2 CARACTERÍSTICAS GERAIS DE MACEIÓ
A capital do estado de Alagoas, Maceió possui uma área de 511 km2, com uma
população de 896.965 habitantes. Integra, com outros dez municípios, a Região Metropolitana
de Maceió, somando um total de cerca de 1,1 milhão de habitantes (IBGE, 2007). Sua altitude
média é de sete metros acima do nível do mar, e tem uma temperatura média de 25°C. A frota
de veículos automotores da cidade é de cerca de 143.093 carros, sendo cerca de 73% de
automóveis.
Considerando a localização na Região Nordeste do Brasil, em plena zona tropical e
banhada pelo Oceano Atlântico, apresenta clima quente e úmido, que segundo a classificação
climática de Köppen corresponde ao tipo As', caracterizado por apresentar-se sem grandes
diferenciações térmicas e precipitação concentrada no outono e inverno. As temperaturas
médias mensais oscilam em torno de 25,1°C. A máxima mensal atinge 29,9°C e a mínima
20,8°C, apresentando uma amplitude térmica anual de 9°C (OLIVEIRA; KJERFVE, 1993;
TENÓRIO; ALMEIDA, 1979).
A cidade possui um setor industrial diversificado, com indústrias açucareiras e de
álcool, de cimento, químicas e alimentícias, além da pecuária, agricultura e extração de gás
natural e petróleo. As indústrias instaladas no município têm pouca representatividade e
influência na economia local. A cidade possui um pólo cloroquímico, que abriga a maior
empresa do estado (Braskem), e pelo Distrito Industrial com 75 indústrias de pequeno e
médio porte.
Com um PIB que gira em torno de 6749 bilhões de reais, Maceió possui o quinto PIB
entre as capitais do Nordeste. A dinâmica da sua economia foi marcada pela forte atuação da
indústria de transformação e construção civil, ademais valendo ressaltar o setor de serviços,
principalmente quanto às atividades de administração pública e comércio (atacadista e
varejista) (SEPLAN, 2009).
O setor primário da economia encontra-se apoiado na monocultura da cana-de-açúcar
e ocupa quase toda área rural do município. Contudo, a sua participação na produção, área
colhida e economia não é considerada representativa, expressando-se em apenas 0,02% do
32
total estadual. No litoral e em algumas áreas isoladas dos tabuleiros e das encostas, destacam-
se as culturas de cocos e caju, manga e a jaca.
Com relação à utilização das terras para fins agrícolas, verifica-se um total de 17.715
hectares, onde 10.036 hectares (56,65%) são lavouras permanentes e temporárias, 590
hectares (3,33%) são pastagens naturais e artificiais, 4.303 hectares (24,29%) são matas
naturais e/ou plantadas, 2.075 hectares (11,71%) são lavouras em descanso e produtivas não
utilizadas e 711 hectares (4,02%) são outros (aglomerações humanas) (IBGE, 2008).
33
4 MATERIAIS E MÉTODOS:
4.1 PLANEJAMENTO DAS COLETAS
A técnica de coleta utilizada (bulk sampler) permite a estimativa da deposição total
(bulk deposition) sem diferenciação entre a deposição seca e úmida. Esta técnica foi escolhida
por ser a alternativa que mais se adaptou às condições locais, uma vez que o coletor (Figura
11) foi instalado no terraço do edifício de Ciências Atmosféricas da Universidade Federal de
Alagoas (UFAL) (Figura 12) (9°33’17.93” S e 35°46'30.23" W), onde não havia
disponibilidade de energia elétrica, sendo assim impossível a instalação de um coletor
automático que pudesse diferenciar as deposições seca e úmida.
Figura 11 Coletor tipo bulk deposition. Foto por: Wilson Francisco da Silva (2007)
34
Figura 12 Localização do coletor – Prédio de Ciências Atmosférica da UFAL (Google Earth, 2009).
As coletas de águas pluviais foram feitas semanalmente na Universidade Federal de
Alagoas (UFAL) no período de 22 de fevereiro de 2007 a 20 de fevereiro de 2008 por um
aluno de iniciação científica da UFAL, abrangendo o período chuvoso e de estiagem do local.
As amostras foram coletas por meio de um funil de polipropileno de 24,2 cm de
diâmetro, conectado, por intermédio de uma mangueira plástica, a um garrafão de 20 litros.
As amostras foram congeladas posteriormente em frascos de polipropileno de 500 mL
previamente descontaminados após a medição do pH e da condutividade. Foram levadas ao
laboratório de Hidrologia e Química Atmosférica da Universidade Federal Fluminense onde
foram feitas as análises químicas. Não foi utilizada nenhuma espécie de biocida nas amostras.
4.2 FLUXOGRAMA E TRATAMENTO E ANÁLISES QUÍMICAS
A Figura 13 apresenta o fluxograma das etapas das determinações químicas. Foram
medidas in situ, em alíquotas não filtradas e à temperatura ambiente, a condutividade e pH,
enquanto que em laboratório foram feitas análises de amônio (NH4+) e uréia (CO(NH2)2) em
alíquotas não filtradas, e nitrito (NO2-), nitrato (NO3
-), e nitrogênio total dissolvido (NTD) em
alíquotas filtradas, ambas à temperatura ambiente.
35
Figura 13 Fluxograma das etapas das determinações químicas.
O pH e a condutividade das amostras foram medidos através do pHmetro caneta
Corning CD 55 e condutivímetro WTW LF 195, respectivamente. O eletrodo de pH é do tipo
combinado e os padrões utilizados para calibração foram de pH 4,00 e 6,86, preparados de
acordo com Eaton et al.(1995). O condutivímetro foi calibrado com soluções de 0,1 e 0,5
mmol L-1 de KCl cujas condutividades são de 14,9 e 73,9 µS cm-1 a 25º C (EATON et. al.,
1995)
NO3-
Condutividade
Água de Chuva
Parâmetros Físico-Químicos
Análises Laboratoriais
Alíquota não filtrada
pH
Alíquota filtrada Alíquota não filtrada
Coleta
CO(NH2)2
NH4
+
NO2-
NTD
36
No laboratório, as amostras foram filtradas em filtro Millipore de membrana de
acetato de celulose (Ø = 45 mm) de 0,22 µm de diâmetro de poro e conservadas em freezer
para posteriores análises químicas.
Para a determinação dos níveis do íon NH4+
foi aplicado o método do azul de
indofenol. O método consiste na reação do NH4+
com o cloro para formação da
monocloramina, que reage com o fenol, formando um complexo de coloração azul (reação de
Berthelot) (GRASSHOFF, 1986). Após a adição dos reagentes, os padrões e as amostras
foram mantidos ao abrigo da luz por 3 horas para o desenvolvimento do complexo. As
medidas de absorbância foram realizadas em um espectrofotômetro Bioespectro modelo SP-
22 em comprimento de onda de 630 nm. Todo o material utilizado nesta análise foi
descontaminado pelos mesmos reagentes complexantes nas 24 horas anteriores ao dia da
análise e depois lavados com água destilada/desionizada.
A determinação do íon NO3- foi feita por cromatografia de íons com detector
condutimétrico (SHIMADZU, modelo LC-10AD). A coluna do tipo Shim-Pack IC-Al é
empacotada com uma resina de troca aniônica de suporte polimetacrilato com um tamanho de
partícula de 10 µm incorporando uma base de amônio quaternário como grupo funcional. A
fase móvel consiste de uma solução de 0,75 mmol L-1 de hidrogenoftalato de potássio, com
um fluxo de 1,2 mL min-1, e a temperatura de operação da coluna cromatográfica de 40ºC.
O íon NO2- foi determinado pela reação de Griess, na qual o NO2
- reage com uma
diamina aromática, que conduz a um composto diazônio, o qual se acopla com uma segunda
diamina aromática para formar um corante azo (GRASSHOFF, 1983). Para a sua
determinação é aplicado o método que combina o sal diazotado com a sulfanilamina (reação
de Griess) e sua associação com o dicloro N(1-naftil) etilenodiamina para formar um
complexo intensamente colorido. As medidas de absorbância de padrões e amostras em
comprimento de onda de 543 nm foram feitas em um espectrofotômetro Bioespectro modelo
SP-22.
O NTD foi determinado por digestão alcalina com persulfato de potássio (K2S2O8)
sob temperatura de 100 a 110ºC por 45 minutos em autoclave. O método do persulfato de
potássio oxida o N orgânico em NO3-. Após a digestão, o NO3
- é reduzido a NO2- em coluna
de Cd e o NO2- é analisado pelo método da diazotação de sulfanilamida com N(1-nafitl)
(GRASSHOFF, 1983). O nitrogênio orgânico dissolvido (NOD) foi determinado pela
diferença entre o NTD e as formas inorgânicas dissolvidas (NID), sendo que o NOD
corresponde a CO(NH2)2 e outros compostos orgânicos nitrogenados e o NID, NO2-, NO3
- e
NH4+.
37
As concentrações de CO(NH2)2 foram determinadas por colorimetria após a reação
do diacetilmonoxima e da tiosemicarbazina. Esta reação gera o reagente cromogênico
(DAMO), o qual é adicionado à amostra em um frasco de âmbar (CORNELL, 1998). Esta
solução precisa ser aquecida em banho-maria a temperatura de 80 - 85º C durante 20 minutos.
As amostras devem ser resfriadas submersas em água a temperatura ambiente. A
determinação da absorbância é feita em espectrofotômetro Femto 700 Plus a um comprimento
de onda de 525 nm usando cubetas de quartzo.
4.3 METODOLOGIA DO TRATAMENTO NUMÉRICO DOS DADOS
4.3.1 Análise de valores extremos (outliers)
Valores muito distantes da média de uma distribuição são chamados de valores
extremos ou outliers. Existem vários critérios para identificá-los, pois eles podem, devido a
eventos isolados, ser decorrentes de erros analíticos ou variabilidade amostral intrínseca.
Para a identificação de valores extremos nas amostras foram gerados gráficos da
distribuição de cada uma das variáveis (centrados no valor da mediana) através da ferramenta
Box-Wiskers do programa Statistica 7.0. Ele identifica como os extremos os valores que estão,
respectivamente, 1,5 e 3 vezes fora do intervalo dos dois quartis centrais.
Para a confirmação dos possíveis extremos foi aplicado o teste de Grubbs que
auxiliou na tomada da decisão de mantê-los ou afastá-los do banco de dados. Este teste é
aplicado nas análises não paramétricas e para bancos de dados contendo n ≥ 25 (SOKAL e
ROLF, 1976), aplicando a seguinte fórmula:
G calculado = (x – X)
s
onde x: valor de cada concentração de analito analisado;
X: média da concentração de cada analito e
S: desvio padrão.
Considerando-se um intervalo de confiança de 95%, um valor é considerado extremo
quando o valor de G calculado é superior ao valor de G tabelado.
38
4.3.2 Testes de normalidade das distribuições de freqüência das variáveis
A comparação das variáveis em estudo com a distribuição normal é grande
importância para melhor indicar o tipo de tratamento estatístico a ser aplicado. Os testes Qui-
quadrado (X2), Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilker (W) e Liliefors são ferramentas para a
verificação da distribuição de freqüências, possibilitando a comparação entre as freqüências
observadas e as esperadas, segundo a curva normal de cada variável determinada
(VIRGILLITO, 2006).
4.3.3 Correlação de Spearman
A correlação de Spearman é uma medida de associação que exige que ambas
variáveis se apresentem em escala de mensuração pelo menos ordinal, de modo que os objetos
ou indivíduos em estudo possam dispor-se em duas séries ordenadas. Se os indivíduos escores
utilizados no cálculo de rs são extraídos aleatoriamente de uma população, podemos utilizar
esses escores para determinar se as duas variáveis estão associadas à população. Isto é,
comprovar a hipótese de nulidade, de que as duas variáveis em estudo não sejam associadas à
população, e que o valor observado de rs difira de zero somente por acaso.
A eficiência do coeficiente de correlação de Spearman, quando comparado com o
teste paramétrico de correlação (coeficiente de Person) é de cerca de 91%. Ou seja, quando se
utiliza o rs com uma amostra para comprovar a existência de uma associação na população, e
quando as suposições e exigencias inerentes ao uso adequado do coeficifente r de Person são
satisfeitas: distribuição normal bivariada e mensuracao, no mínimo, em escala de intervalo,
então rs tem 91% da eficiência de r na rejeição de H0.
4.3.4 Estatística Multivariada
A Análise Estatística Multivariada é o conjunto de técnicas estatísticas que
possibilitam analisar, simultaneamente, a variabilidade que xiste nos diversos parâmetros
medidos (VIRGILLITO, 2006). Neste trabalho foram utilizados métodos de classificação
(Análise de Agrupamentos) e de ordenação (Análise de Componentes Principais).
39
4.3.4.1 Análise de agrupamentos
A análise de Agrupamento ou Análise de Aglomerados (cluster analysis) é uma
técnica de redução de dados, cujo objetivo é identificar um número menor de grupos de tal
forma que os elementos que situam tais grupos sejam mais similares entre si do que os
elementos de outros grupos. e selecionar objetos em grupos similares.
O método por agrupamento hierárquico é a técnica mais comumente usada. Ela
envolve uma matriz inicial de dados com “n” linhas que representam casos ou amostras e com
“p” colunas que representam as variáveis. Neste método a comparação pode ser feita de duas
formas, entre as linhas ou entre as colunas, gerando respectivamente coeficientes de
similaridade entre amostras e entre variáveis.
Os coeficientes de similaridade representam o grau de semelhança entre os pares de
objetos analisados que deverão ser arranjados de acordo com os respectivos graus de
similaridade dispondo-os de maneira hierárquica. Quanto maior a distância, menor o grau de
similaridade e vice-versa. O tipo de medida da distância entre os objetos é fundamental para
definir a forma de agrupamento dos dados.
A distância adotada foi a Euclidiana quadrática, optando-se pela utilização do
método de Ward (método da variação mínima) para o agrupamento, já que este método reúne
a variância de um grupo a do outro através de todas as alternativas possíveis, de forma que a
opção escolhida é a que promove menor variação.
4.3.4.2 Análise de componentes principais (acp)
A Análise de Componentes Principais (ACP) é uma técnica estatística que se aplica a
uma base de dados multivariado com o objetivo de reduzir a dimensão das variáveis que
explicam, por um conjunto menor de variáveis independentes, a variabilidade de um sistema
(THUSTON; SPENGLER, 1985).
A análise baseia-se em autovalores e correspondentes autovetores de uma matriz de
variância-covariância ou de correlação entre as variáveis. Os autovetores correspondem às
componentes principais e são decorrentes do carregamento das variáveis originais em cada
um deles.
Estes carregamentos são considerados uma medida da relativa importância de cada
variável em relação às componentes principais e apresentam sinais positivos ou negativos
40
dependendo da relação direta ou indireta (MARDIA, 1979). Cada componente na ACP possui
um eigenvalue que corresponde a uma variância calculada da matriz. Os eigenvalues são
extraídos em ordem decrescente de magnitude, representando sucessivamente a quantidade de
variação da matriz .
Na Figura 14 são apresentadas as etapas dos tratamentos aplicados ao banco de dados
na forma de fluxograma. Os dados foram tratados de forma geral como dados anuais e depois
separadamente, segundo a variação sazonal, em períodos chamados de chuvas e de estiagem.
41
Figura 14 Fluxograma do tratamento numérico do banco de dados
Banco de Dados brutos
Análise Exploratória Teste de Grubbs
Amostras Homogêneas
Variação Sazonal
Box-Wiskers
Dados Anuais
Período de Estiagem
Período chuvoso
Correlação
Eventos Extremos
Correlação
PCA
PCA
Cluster Correlação
PCA
Normalidade
41
42
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO
5.1 ANÁLISE EXPLORATÓRIA DO BANCO DE DADOS
Para a interpretação dos dados, que possuem um grande número de casos e variáveis,
foi feita a análise estatística multivariada. Foi realizada, primeiramente, uma análise
exploratória para identificar o comportamento geral do banco de dados (n = 51).
A normalidade da distribuição de freqüência das variáveis estudadas foi determinada
pelos histogramas obtidos juntamente com os resultados dos testes de Shapiro-Wilker (SW-
W), Kolmogorov-Smirnov (D) e Liliefors (L) (Apêndice 2). Na abscissa foram indicados as
unidades (µmol L-1) e na ordenada os números de observações para uma determinada faixa
de valores para cada variável.
Os resultados do teste de Shapiro-Wilker (SW-W) indicaram distribuição normal
para a maior parte das variáveis (P > 0,01).
5.2 VARIAÇÃO SAZONAL DA PRECIPITAÇÃO E DAS CONCENTRAÇÕES DAS
ESPÉCIES ANALISADAS
A Figura 15 apresenta a precipitação acumulada semanal, calculada para o período
de amostragem. Ela foi calculada a partir do volume de amostra coletado semanalmente e a
área da boca do funil coletor. A equação utilizada para o cálculo foi:
Precipitação (mm) = 40V/( π x D2)
onde V é o volume de chuva recolhido (mL), π = 3,14 e D o diâmetro da boca do funil (cm).
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Figura 15 Precipitação (mm) calculada a partir do volume coletado em cada amostra de chuva no período de 22 de fevereiro de 2007 a 20 de fevereiro de 2008, n = 51 (De Souza, 2008).
A precipitação semanal acumulada variou de 0,9 a 155 mm, com menores valores
encontrados no período de estiagem, entre os meses de setembro a fevereiro, e os maiores no
período considerado chuvoso, de março a agosto. A amostra de 02 de maio de 2007 foi aquela
que apresentou a maior precipitação acumulada e a de 28 de novembro de 2007, a menor.
As variações de pH e condutividade ao longo do período de estudo são apresentadas
na Figura 16. Os valores mais elevados de condutividade foram, em geral, verificados nas
amostras de menor volume de chuva (Figura 17). O pH variou de 5,3 a 7,2, com uma média
ponderada pelo volume (MPpV) de 6,1 ± 0,6 (mediana = 6,4). A condutividade foi 31 ± 58 µS
cm-1, variando de 6,3 a 312 µS cm-1.
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pH
Figura 16 Condutividade (µS cm-1) e pH associados às amostras de água de chuva (n= 51).
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) Condutividade
Prec. (mm)
Figura 17 Condutividade (µS cm-1) e precipitação associados às amostras de água de chuva (n= 51).
45
A Figura 18 apresenta a relação entre a condutividade e a precipitação semanal
acumulada. Os valores da condutividade foram em geral inferiores a 60 µS cm-1. Entretanto,
algumas amostras com valores de precipitação semanal acumulada inferiores a 50 mm,
mostraram uma relação nitidamente inversa com a condutividade. Isso está relacionado ao
arraste de partículas solúveis da atmosfera e a quantidade de chuva associada ao evento, ou
acúmulo de eventos, como é o caso de coletas efetuadas semanalmente. Prolongados
intervalos entre episódios de chuva tendem a promover o aumento das concentrações de
partículas no ar e concomitantemente o aumento da deposição (seca) de partículas
sedimentáveis sobre a borda interna do funil. Depois de um período de estiagem prolongado,
pequenos volumes de chuva tendem a apresentar maiores concentrações de espécies iônicas
dissolvidas em função dos processos supracitados.
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Precipitação (mm)
Co
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µS
cm
-1)
Figura 18 Condutividade (µS cm-1) versus a precipitação (mm) das amostras de chuva, n= 51
A Figura 19 é uma comparação entre as médias mensais resultantes de uma série
histórica de 23 anos (1983-2006) e do período de 2007-2008, sendo que para esse último
apresenta-se para o estado de Alagoas (SINDAÇÚCAR, 2008) e para a cidade de Maceió (DE
SOUZA, 2008). Foi observado que o período de estudo apresentou em alguns meses, como
fevereiro e março, valores acima da média e em meses como maio, junho e julho, valores
muito abaixo da média. A média anual para a série histórica de 23 anos foi 1.769 mm,
enquanto para o período de estudo a média estadual foi de 2.000 mm (SINDAÇÚCAR, 2008)
e 1.633 mm para a média na cidade de Maceió (presente estudo). De acordo com os dados
46
estaduais e municipais, é possível observar uma similaridade entre os dados, com exceção dos
meses de março, maio e julho que apresentaram uma precipitação muito maior no estado.
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Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
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Maceió - 2007
Alagoas 2007
Série histórica
Figura 19 Comparação entre a série histórica de 23 anos (1983 – 2006) em Alagoas e a precipitação estadual e na cidade de Maceió período de 2007 e 2008 (Retirado de Sindaçúcar, 2008 e de Souza, 2008).
5.2.1 Concentração das espécies químicas analisadas
Na Figura 20 estão apresentadas, respectivamente, as concentrações de nitrito (NO2-),
nitrato (NO3-), amônia (NH4
+), nitrogênio orgânico dissolvido (NOD) e uréia (CO(NH2)2) nas
amostras ao longo do período de estudo. Como se pôde verificar, as espécies nitrogenadas
analisadas apresentaram maiores concentrações, no geral, no período de setembro a fevereiro,
época de estiagem e da colheita da cana-de-açúcar. A variação sazonal menos acentuada
ocorreu para o NOD.
47
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Figura 20 Variação das concentrações de nitrito (NO2-), nitrato (NO3
-), amônio (NH4+), nitrogênio
orgânico dissolvido (NOD) e uréia (CO(NH2)2) ao longo do período de estudo (n = 51).
Na Tabela 2 estão compilados as MPpV, médias aritméticas (± desvio padrão),
medianas, valores mínimos e máximos e o coeficiente de variação (CV) das concentrações
das espécies químicas analisadas na água de chuva e também o percentual de cada espécie. As
concentrações MPpV das espécies inorgânicas NO3-, NO2
- e NH4+ foram 1,9, 0,3 e 2,2 µmol
N L-1, respectivamente. As concentrações MPpV do NOD e da CO(NH2)2 foram,
respectivamente, 47,8 e 9,6 µmol N L-1. A distribuição percentual das concentrações das
espécies nitrogenadas estudadas, em unidade molar de N, decresce na seguinte ordem: NOD
>>> NH4+ > NO3
- > NO2-. Vale destacar que a forma mais abundante de N encontrada nesse
estudo (NOD), não havia sido anteriormente estudada em águas de chuva do Nordeste do
Brasil, nem tão pouco um dos seus constituintes, a CO(NH2)2.
Tabela 2 Concentração (µmol N L-1) de compostos nitrogenados na água da chuva em Maceió, n =51.
MPpV Média (± DP) Mediana Mín - Máx CV (%) %
NO3- (µmol N L-1) 1,9 4,7 ± 9,6 1,4 nd - 58,6 203 4
NO2- (µmol N L-1) 0,3 0,4 ± 0,2 0,4 0,2 - 1,1 44 1
NH4+ (µmol N L-1) 2,2 2,7 ± 1,8 2,1 1,1 - 8,4 65 4
NOD (µmol N L-1) 47,8 76,4 ± 135,8 10,1 2,9 - 723,3 43 91
CO(NH2)2 (µmol N L-1) 9,6 9,7 ± 4,2 10,1 nd -17 178 20 *
* 20% do DON
Fonte: Este Estudo
Os resultados mostram que em média o NOD corresponde a quase totalidade do N
dissolvido na água de chuva (91%), sendo que do total de NOD 20% corresponde à
CO(NH2)2. Como já apontado em outros trabalhos, citando o de Cornell et. al. (1998), o NOD
é um importante componente do N dissolvido na água de chuva e a CO(NH2)2 é um de seus
principais constituintes. Cornell et. al. (1998) sugerem que CO(NH2)2 pode estar incorporada
em aerossóis como resultados da queima de biomassa ou emissões para atmosfera, a aerossóis
marinhos por estarem presentes em águas marinhas superficiais e possivelmente associadas ao
transporte a longa distância como fontes para a água de chuva. A sua hidrólise pode
representar a maior perda de CO(NH2)2 para a atmosfera, além de ser um precursor de NH4+
para atmosfera. Por suas características solúveis, toda a CO(NH2)2 presente na atmosfera pode
ser dissolvida em água. Timperley et. al. (1985) observaram que a CO(NH2)2 corresponde a
30-60% de todo o NOD de amostras de chuva em locais como Nova Zelândia e Japão.
Como observado em outros trabalhos (CORNELL et. al., 2003; GRUBER;
GALLOWAY, 2008), o NH4+ e o NO3
- são os principais constituintes do NID na água da
chuva. Em áreas urbanizadas, muitas vezes, é possível observar que as concentrações de NO3-
são quase duas vezes maiores que as de NH4+. Apesar das concentrações MPpV dessas duas
espécies serem próximas no presente trabalho, o NO3- apresenta variações de concentração
bem maiores em relação às de NH4+. Valores de concentração MPpV menores que as médias
aritméticas, verificadas para todas as espécies nitrogenadas estudas, sugerem uma maior
influência das amostras de menor volume associadas às concentrações mais altas. A variação
entre MPpV e média aritmética mais alta se verificou para o NO3- e a menor para a CO(NH2)2,
bem como para o NO2-. As baixas concentrações de NO2
- são raramente detectadas devido às
condições oxidantes da atmosfera e normalmente no pH mais ácido da água da chuva, que o
oxidam rapidamente em NO3-.
A Figura 21 apresenta, com base na média ponderada pelo volume, a distribuição
percentual das formas nitrogenadas estudadas na água da chuva de Maceió.
Outros compostos orgânicos
73%
CO(NH2)2
18%
NH4+
4%
NO2-
1%NO3
-
4%
Figura 21 Distribuição percentual dos compostos nitrogenados estudados na água da chuva de Maceió (Fonte: Este estudo).
A Tabela 3 apresenta as comparações entre concentrações das espécies analisadas em
Alagoas (presente trabalho) e de outras localidades do Brasil e do mundo.
O trabalho realizado em Maceió apresentou resultado semelhante para o íon NO3- aos
trabalhos realizados em outros estados da região Nordeste (PEREZ, 2003; CAMPOS et al.,
1998), enquanto que na região Sudeste essa concentração chega a ser 11 vezes maior, como
no caso de estudos realizados no estado do Rio de Janeiro e São Paulo (LEAL et al., 2004; de
MELLO, 2001; RODRIGUES et al., 2007; DE SOUZA et al., 2006). Os resultados deste
trabalho também são 15 vezes menores que os encontrados de Norwich na Inglaterra, área de
grande potencial agrícola com áreas urbanas adjacentes (CORNELL et. al., 2003). O íon NO2-
em Maceió apresentou valor semelhante ao encontrado por Leal et. al., 2004.
A concentração de NH4+ foi semelhante à encontrada em outros trabalhos realizados
no Nordeste e também em Papeete, Taiti, uma área remota e altamente agrícola (CORNELL
et. al., 1998). Foi cerca de 6 a 10 vezes mais baixas que a encontrada para os locais da região
Sudeste do país, além de 15 vezes mais baixa que a observada na região de Norwich na
Inglaterra.
As baixas concentrações de nitrogênio inorgânico, especialmente NO3- e NH4
+,
encontradas em Maceió, bem como em outros locais da região Nordeste, são principalmente
explicadas pelos fortes ventos alísios que sopram paralelos à costa e que diluem as
concentrações dos poluentes e impedem o transporte de longa distância. O transporte de longa
distância pode ser uma das explicações para as altas concentrações de NO3- e NH4
+ na Ilha
Grande, área sujeita à influência de poluentes atmosféricos gerados nos grandes centros
urbanos e industriais dos estados do Rio de Janeiro e, possivelmente, São Paulo. Do mesmo
modo, é possível citar a menor urbanização na região Nordeste, entendendo por urbanização a
industrialização e concentração de veículos, que por ser menor na região Nordeste, emite
menos NOx para a atmosfera, além de uma menor a descarga de esgoto, liberando menos
NH3, que posteriormente é convertido a NH4+, além da configuração geomorfológica da área
(mais plana).
Infelizmente existem poucos trabalhos publicados que abrangem o NOD no Brasil.
Com relação a esse composto, este trabalho apresentou valores maiores que os encontrados
por Cornell et. al (1995) em um local da região Norte: em Marabá (PA), uma área sujeita a
queima de biomassa e que apresentou valores 2 vezes menores que os encontrados neste
trabalho, um local da região Nordeste: Recife (PE), cidade litorânea sujeita aos ventos alísios,
e que apresentou valores 15 vezes menores aos encontrados em Maceió (AL). Souza (2008)
em seu trabalho em Niterói (RJ), cidade altamente urbanizada da região Sudeste do país,
observou concentrações de NOD 3 vezes menores que as observadas no presente trabalho.
Quando comprado à trabalhos em outros países, os resultados encontrados são mais altos que
os observados em Norwich (Inglaterra), cerca de 10 vezes mais alto que o encontrado em
Papeete (Taiti) (CORNELL et. al., 2003).
Os resultados de CO(NH2)2 encontrados por CORNELL et. al. (1998) na Inglaterra e
no Taiti mostraram que os valores eram altos e similares, sendo explicados por uma grande
fonte agrícola, além de fontes urbanas próximas para o primeiro e esgoto não tratado e fezes
animais para o segundo. Apesar de ser considerada alta, a concentração nestes locais
(CORNELL et. al., 1998) é 3 vezes menor que a observada neste trabalho. Quando
comparada com os resultados de Silva (2008), este trabalho apresentou valores 2 vezes
maiores.
É sabido que o nitrogênio orgânico é um dos principais constituintes da água da
chuva, e sua incorporação pode ocorrer por meio da dissolução direta de espécies gasosas ou
mecanismos dentro da nuvem (in-cloud) ou abaixo da nuvem (below-cloud) de aerossóis
atmosféricos (CORNELL et. al., 2003). O mecanismo de formação da CO(NH2)2 ainda não é
bem conhecido, contudo acredita-se que o NOD pode ser formado na atmosfera por reações
de compostos orgânicos voláteis (COV) e NOx e também por meio da conversão gás-particula
(Mace et. al., 2003). A crescente aplicação de fertilizantes nitrogenados a base de uréia pode
aumentar o transporte e deposição de nitrogênio orgânico antrópico, bem como através de
emissões diretas da sua produção ou uso na agricultura que associadas à poeira provavelmente
são fontes de uréia na atmosfera (MACE et. al., 2003).
As altas concentrações de DON e de CO(NH2)2 observadas em Maceió podem ter
sua origem na grande quantidade de fertilizantes utilizados nas plantações, mas também na
queima de cana-de-açúcar que acontece na região, já que acredita-se que esta possa ser uma
das fontes de uréia para a atmosfera.
Tabela 3 Comparação das concentrações (µmol N L-1) dos compostos nitrogenados associados a água da chuva de Alagoas e de outras localidades do Brasil e do mundo.
Localidade NO3- NO2
- NH4+ CO(NH2)2 NOD Referência
Nordeste
Maceió (AL) 1,9 * 0,3 * 2,2 * 9,6 * 47,8 * Presente TrabalhoLagoa de Caçó (MA) 1,1 * - 1,2 * - - Pérez, 2003
Recife (PE) - - - - 3,0 Cornell et. al. , 1995
Salvador (BA) 1,1 * - 1,0 * - - Campos et. al., 1998
Norte
Marabá (PA) - - - - 22,0 Cornell et. al. , 1995
Sudeste
São Paulo (SP) 21,2 * 0,5 * 37,6 * - - Leal et. al. , 2004
Rio de Janeiro (RJ) 15,8 * - 18,8 * - - de Mello, 2001
Niterói (RJ) 11,7 * - 20,6 * 5,1 * 15,4 * Silva, 2008
Serra dos Órgãos (RJ) 8,7 * - 22,3 * - - Rodrigues et. al. , 2007
Ilha Grande (RJ) 16,8* - 12,9 * - - de Souza et. al ., 2006
Outras localidades
Norwich - Inglaterra 28,0 - 34,0 3,7 33,0 Cornell et. al. , 1998
Papeete - Taiti nd - 2,6 3,1 4,8 Cornell et. al. , 1998
* MPpV
Fonte: Este Estudo
A Tabela 4 apresenta os coeficientes de correlação linear (r) entre os pares formados
pelos íons analisados na água da chuva de Maceió. As correlações foram positivas e
significativas para NTD vs. NO2- (r = 0,51), NTD vs. NOD (r = 1,00), NO2
- vs. NO3
- (r =
0,34), NO2- vs. NH4
+ (r = 0,30), NO2- vs. NOD (r = 0,48) e NO3
- vs. NH4+ (r = 0,35) e P<0,05.
A correlação NTD vs. NOD é a mais significativa entre todas as outras, obviamente uma vez
que o NOD corresponde a quase totalidade do NTD. A correlação positiva e significativa
entre o NH4+ e o NO3
- sugere a possibilidade de arraste pela chuva de partículas de NH4NO3.
As demais correlações, apesar de significativas, não apresentam ainda uma explicação
definida.
Tabela 4 Matriz dos coeficientes de correlação linear dos íons referentes ao período anual (n = 51; P<0,05; r = 0,28).
NTD NO2- NO3
- NH4+ NOD CO(NH2)2
NTD 1,00NO2
- 0,51 1,00NO3
- 0,05 0,34 1,00NH4
+ 0,14 0,30 0,35 1,00NOD 1,00 0,48 -0,03 0,11 1,00CO(NH2)2 0,17 0,01 -0,11 0,00 0,17 1,00
Fonte: Este Estudo
A Análise de Agrupamentos foi executada do ponto de vista de casos (modo Q),
utilizando a medida de Distância Euclidiana Quadrática e o método de Ward. A Figura 22
apresenta o resultado da análise de agrupamento das amostras. Verifica-se a associação de
NTD com NOD, já que este é quase a totalidade daquele.
Figura 22 Análise de cluster para os íons da deposição úmida (Fonte: Este estudo).
A Análise de Componentes Principais (ACP) foi aplicada como modelo receptor no
banco de dados, com o intuito de identificar as principais fontes que influenciam no aporte
atmosférico de Maceió. Os resultados de ACP para as amostras analisadas são apresentados
na Tabela 5. Foram extraídos dois fatores que explicam ao todo 66% das variações. Os
autovalores próximos a 1 são considerados importantes, e é preciso levá-los em consideração,
tendo em vista em valores menores que 1 explicam menos que uma variável original.
O fator 1 mostrou autovalores para as variáveis NTD e NOD, que juntos são
responsáveis por 41,47% da variabilidade dos dados. Este fator também apresenta um
autovalor fraco, porém positivo para a uréia indicando uma possível fonte. Estes dados só
corroboram o que foi observado anteriormente.
O fator 2 explica 24,38% da variabilidade dos dados com autovalores para NO3- e
NH4+ pode ser explicado pelo arraste de partículas de NH4NO3 pela chuva. Estas espécies
nitrogenadas estão relacionadas principalmente a processos de queima de combustíveis
fósseis (emissões de NOx), queima de biomassa em atividades agrícolas (emissões de NOx e
NH3) e fertilizantes a base de N (volatilização de NH3 e emissões de NO da atividade
microbiológica no solo). Por estar muito próximo do mar, uma outra fonte pode ser o oceano
que atua como fonte ou sumidouro de NH3 para a atmosfera, dependendo de sua concentração
na água e na atmosfera (TALBOT et. al., 1990; MCDOWELL et. al., 1990; ARTAXO et. al.,
1998; GUIMARÃES; DE MELLO, 2006).
Tabela 5 Fatores de carga após a rotação VARIMAX, n = 51.
Fator 1 Fator 2TDN 0,96 0,09
NO2- 0,57 0,56
NO3- -0,06 0,82
NH4+ 0,10 0,71
NOD 0,97 0,02CO(NH2)2 0,33 -0,30Variância Explicada (%) 41,47 24,38Autovalor 2,49 1,46
Fonte: Este Estudo
5.3 CONCENTRAÇÃO DOS COMPOSTOS NITROGENADOS NO PERÍODO
CHUVOSO E DE ESTIAGEM
Na Tabela 6 estão compiladas as concentrações MPpV, médias aritméticas (± desvio
padrão), medianas, valores mínimos e máximos e o coeficiente de variação (CV) das
concentrações das espécies nitrogenadas analisadas na água de chuva de Maceió, e também o
percentual de cada espécie, para o período chuvoso (07 de março a 29 de agosto de 2007) e o
de estiagem (22 de fevereiro a 27 de fevereiro de 2007 e de 05 de setembro de 2007 a 20 de
fevereiro de 2008) separadamente.
As concentrações MPpV das espécies inorgânicas NO3-, NO2
- e NH4+ no período
chuvoso foram 0,9, 0,3, 1,9 µmol N L-1, respectivamente, enquanto que para as espécies
orgânicas, NOD e CO(NH2)2, foram 49,0 e 9,2 µmol N L-1. Para o período de estiagem essas
concentrações foram 4,1, 0,4, 2,8 µmol L-1 para as formas inorgânicas NO3-, NO2
- e NH4+,
respectivamente e 45,3 e 10,4 µmol L-1 para as formas orgânicas NOD e CO(NH2)2,
respectivamente. Com exceção do NOD que foi 7% menor no período de estiagem em relação
ao chuvoso, todas as demais espécies nitrogenadas foram maiores no período de estiagem,
sendo o NO3- o que mais se acentuou (330%), seguido pelo NH4
+ com 45%, NO2- com 17%, e
por último a CO(NH2)2 com 13% em relação ao observado no período chuvoso.
A queima de biomassa e as emissões de partículas e gases correlacionam-se às
frações gasosas com o NH4+, enquanto que a maior fração fina corresponde ao NO3
- (ALLEN
et. al., 2004). Devido ao seu peso molecular, as partículas mais grossas tendem a se depositar
mais próximas a fonte, explicando a concentração média de NH4+ maior que a de NO3
-. No
verão (período de estiagem), além da queima de cana-de-açúcar que ocorre antes da sua
colheita, existe um maior aumento de pessoas para a área de estudo, já que este é um destino
muito procurado por turistas. Por este motivo, o tráfego de veículos na região aumenta,
aumentando as emissões de NOx e conseqüentemente de NO3-, além de um maior lançamento
de esgoto doméstico, liberando NH3 que é convertido em NH4+.
É possível observar que as concentrações MPpV obtidas nas amostras do período
chuvoso são semelhantes as observadas na MPpV anual (Tabela 5), mostrando que este
período influencia mais fortemente o resultado total do que o período de estiagem. A
distribuição relativa das concentrações das espécies nitrogenadas no período chuvoso é muito
similar à distribuição encontrada no período total, portanto, decrescendo na seguinte ordem:
NOD >>> NH4+ > NO3
- > NO2-. Já no período de estiagem, a distribuição relativa apresenta
uma contribuição um pouco maior da fração inorgânica em relação ao período chuvoso,
principalmente de NO3- e NH4
+, apresentando-se na seguinte ordem: NOD >>> NO3- > NH4
+
> NO2-. As concentrações mais altas de NO3
- e NH4+, e contribuição relativa do NID um
pouco maior, no período de estiagem pode, pelo menos em parte, ser explicada em virtude da
queima da palha da cana-de-açúcar na região, aumentando a liberação dos gases ligados a essa
atividade, como o óxido nítrico (NO) e NH3, que na atmosfera convertem-se a NO3- e NH4
+.
Tabela 6 Comparação da composição química da água da chuva no período chuvoso (n = 25) e no período de estiagem (n = 26).
MPpV 0 Mediana Mínimo - Máximo CV (%) %Período chuvoso (n=25)
NO3- (µmol N L-1) 0,9 1,5 ± 9,6 0,0 nd - 10,5 654 2
NO2- (µmol N L-1) 0,3 0,3 ± 0,2 0,4 0,2 - 0,5 53 1
NH4+ (µmol N L-1) 1,9 2,1 ± 1,8 1,8 1,1 - 8,4 84 4
NOD (µmol N L-1) 49,0 52,0 ± 135,7 40,7 18,9 - 213,0 261 93
CO(NH2)2 (µmol N L-1) 9,2 9,4 ± 4,2 9,5 5,1 - 17,0 45 19 *
Período de estiagem (n =26)
NO3- (µmol N L-1) 4,1 7,8 ± 12,4 3,3 nd - 58,6 159 8
NO2- (µmol N L-1) 0,4 0,5 ± 0,2 0,4 0,2 - 1,1 41 1
NH4+ (µmol N L-1) 2,8 3,4 ± 1,9 2,7 1,2 - 8,3 56 5
NOD (µmol N L-1) 45,3 99,9 ± 184,6 40,5 2,9 - 723,3 185 86
CO(NH2)2 (µmol N L-1) 10,4 9,9 ± 5,3 11,0 nd - 16,6 53 23 ** 19% e 23% do NOD
Fonte: Este Estudo
A Tabela 7 apresenta os coeficientes de correlação linear (r) entre os pares formados
pelas formas nitrogenadas analisadas na água da chuva de Maceió no período de chuvoso. As
correlações foram positivas e significativas para NTD vs. NO2- (r = 0,45), NTD vs. NOD (r =
1,00), NO2- vs. NOD (r = 0,46) e NO3
- vs. NH4+ (r = 0,62) e negativa e significativa para NOD
vs. CO(NH2)2 e P < 0,05. Do mesmo modo que ocorreu com a correlação NTD vs. NOD no
período anual, podemos explicá-las pela quase totalidade das amostras ser NOD e no caso da
correlação entre NH4+ e NO3
-, pelo arraste de partículas de NH4NO3 pela chuva. O NOD é
composto por várias formas nitrogenadas, inclusive a CO(NH2)2. A correlação significativa e
inversamente proporcional eles pode ser explicada pelo fato de que nem todo o NOD
encontrado na água da chuva é CO(NH2)2, podendo esta até ter sido hidrolisada.
Tabela 7 Matriz dos coeficientes de correlação linear entre as espécies nitrogenadas referente ao período chuvoso (n = 25; P < 0,05 e r = 0,40).
NTD NO2- NO3
- NH4+ NOD CO(NH2)2
NTD 1,00NO2
- 0,45 1,00
NO3- -0,08 -0,22 1,00
NH4+ 0,19 0,14 0,62 1,00
NOD 1,00 0,46 -0,17 0,11 1,00
CO(NH2)2 -0,41 -0,33 0,36 0,11 -0,44 1,00
Fonte: Este Estudo A Tabela 8 apresenta os coeficientes de correlação linear (r) entre os pares formados
pelas formas nitrogenadas analisadas no período de estiagem. As correlações foram positivas
e significativas para NTD vs. NO2- (r = 0,52), NTD vs. NOD (r = 1,00) e NO2
- vs. NOD (r =
0,49). Pelas amostras apresentarem quase sua totalidade como NOD, esta é a correlação mais
significativamente encontrada.
Tabela 8 Matriz dos coeficientes de correlação linear entre as espécies nitrogenadas referente ao período de estiagem (n = 26; P < 0,05 e r = 0,39).
TDN NO2- NO3
- NH4+ NOD CO(NH2)2
TDN 1,00NO2
- 0,52 1,00NO3
- -0,02 0,33 1,00NH4
+ 0,07 0,22 0,24 1,00NOD 1,00 0,49 -0,09 0,04 1,00CO(NH2)2 0,23 0,09 -0,20 -0,07 0,24 1,00
Fonte: Este Estudo
A Figura 23 apresenta o resultado da Análise de Agrupamento das amostras no
período chuvoso, enquanto que a Figura 24 apresenta no período de estiagem. Em ambas as
figuras verifica-se significativa associação entre o NTD e o NOD, corroborando a análise feita
anteriormente de que o NTD e o NOD estão intimamente relacionados pelo fato de que este
corresponde a quase totalidade de todo o N encontrado nas amostras de chuva. O NO3- mostra
uma relação mais estreita com os íons NH4+ e NO2
- sugerindo uma contribuição de fontes
antrópicas à água da chuva, seja por queima de biomassa ou/e mesmo de combustíveis
fósseis, esgoto doméstico, além das emissões de NH3 e NO do solo.
Figura 23 Análise de Agrupamento para as espécies nitrogenadas no período chuvoso. (Fonte: Este Estudo)
Figura 24 Análise de Agrupamento para as espécies químicas no período de estiagem. (Fonte: Este Estudo)
Os resultados de ACP para as amostras do período chuvoso são apresentados na
Tabela 9. Foram extraídos dois fatores que explicam ao todo 74% das variações. O fator 1
mostrou autovalores para as variáveis NTD e NOD, que juntos são responsáveis por 44,89%
da variabilidade dos dados. Este fator também apresenta um autovalor fraco, porém positivo
para a uréia indicando uma possível fonte de uréia. O fator 2 explica 28,44% da variabilidade
dos dados com autovalores para NO3- e NH4
+.
Corroborando os resultados obtidos pela Análise de Agrupamento, é possível afirmar
que o NTD e o NOD estão intimamente relacionados pelo fato de que este corresponde a
quase totalidade de todo o nitrogênio encontrado nas amostras de chuva. A relação mais
estreita entre o NO3- e o NH4
+ sugere uma contribuição de fontes antrópicas à água da chuva
(queima de biomassa ou/e combustíveis fósseis e esgoto doméstico, principalmente).
Tabela 9 Fatores de carga após a rotação VARIMAX para as amostras do período chuvoso, n = 25.
Fator 1 Fator 2TDN 0,94 0,11
NO2- 0,67 -0,04
NO3- -0,21 0,89
NH4+ 0,19 0,88
DON 0,94 0,02
CO(NH2)2 0,60 0,39
Variância Explicada (%) 44,89 28,44
Autovalor 2,69 1,70
Fonte: Este Estudo
Na Tabela 10 estão os resultados de ACP para as amostras do período de estiagem.
Também foram extraídos dois fatores que explicam 66% das variações. O fator 1 mostrou
autovalores para as variáveis NTD e NOD, que juntos são responsáveis por 41,09% da
variabilidade dos dados. Da mesma forma que ocorreu com o período chuvoso, o período de
estiagem apresentou um autovalor fraco, porém positivo para a CO(NH2)2 indicando uma
possível fonte, provavelmente a queima de biomassa e o uso de fertilizantes. O fator 2 explica
24,81% da variabilidade dos dados com autovalores para NO3- e NH4
+, explicando uma
provavelmente associação entre ele resultantes de fontes antrópicas (queima de combustíveis
fósseis ou/e de biomassa e esgoto doméstico).
Tabela 10 Fatores de carga após a rotação VARIMAX para as amostras do período de estiagem, n = 26.
Fator 1 Fator 2TDN 0,96 -0,02
NO2- 0,66 0,48
NO3- -0,02 0,81
NH4+ 0,10 0,63
NOD 0,96 -0,08CO(NH2)2 0,38 -0,45Variância Explicada (%) 41,09 24,81Autovalor 2,46 1,49
Fonte: Este Estudo
5.4 TAXAS DE DEPOSIÇÃO ATMOSFÉRICA
As taxas de deposição atmosférica de N foram calculadas para todo o período de estudo,
bem como para o período chuvoso e de estiagem separadamente (Tabela 11). Elas foram
obtidas pelo somatório das taxas de deposição semanais, calculadas com base nas
concentrações de cada espécie nitrogenada multiplicada pelo volume de chuva coletado.
Tabela 11 Taxas de deposição atmosférica (kg N ha-1) do período total, do chuvoso e do seco em Maceió.
Total Período chuvoso Período de estiagem
NO3- (kg N ha-1) 0,6 0,2 0,4
NO2- (kg N ha-1) 0,1 0,1 0,03
NH4+ (kg N ha-1) 0,6 0,4 0,2
NOD (kg N ha-1) 13,8 9,8 4,0
CO(NH2)2 (kg N ha-1) 2,8 1,9 0,9
Fonte: Este Estudo
A deposição total de N observada na área de estudo foi de 15 kg N ha-1 ano-1.
Infelizmente ainda não existem valores críticos de deposição atmosférica de N para
ecossistemas tropicais, no entanto, a taxa calculada neste trabalho está dentro da faixa crítica
calculada para os ecossistemas mais e menos sensíveis europeus, que são, respectivamente, 10
e 20 kg N ha-1 ano-1 (PHOENIX et. al., 2006).
Para o período anual, a taxa de deposição atmosférica observada foi de 0,6, 0,1, 0,6,
13,8 e 2,8 kg N ha-1 para NO3-, NO2
-, NH4+, NOD e CO(NH2)2, respectivamente, enquanto
que para o período chuvoso estes valores foram de 0,2, 0,1, 0,4, 9,8 e 1,9 kg N ha-1 e para o
período de estiagem, 0,4, 0,03, 0,2, 4,00 e 0,9 kg N ha-1. Vale salientar que a intensidade dos
fluxos de deposição úmida depende da concentração média dos íons na água da chuva e do
montante de chuva precipitada, ou seja, quanto menores os volumes de chuva precipitada,
menor o fluxo de compostos, neste caso os nitrogenados.
De todo o nitrogênio que é depositado em todo o período de estudo, 92% são NOD e 8%
correspondente ao NID (NO3-, NO2
- e NH4
+). A CO(NH2)2, parte integrante do NOD,
corresponde a 18% do total de nitrogênio depositado no ano estudado. No período chuvoso,
uma maior porcentagem de nitrogênio é depositado na forma de NOD (94%), ficando a menor
porcentagem com o NID (6%), enquanto que no período de estiagem, a porcentagem de NOD
diminuiu (86%) e a de NID aumentou (16%). A CO(NH2)2 mantém uma porcentagem
semelhante em todos os períodos, ficando entre 18 e 19%.
O aumento da deposição de nitrogênio é uma das maiores ameaças aos ambientes, já que
a disponibilidade de nutrientes é um importante fator determinante na composição da
comunidade de plantas e a estabilidade da vegetação em vários ecossistemas naturais e semi-
naturais dependem da baixa fertilidade do solo. Esta preocupação é decorrente do fato que
esses impactos são muitas vezes causadores de declínios da biodiversidade (PHOENIX et. al.,
2006). Alguns especialistas consideram a deposição de nitrogênio o terceiro maior causador
de perda de biodiversidade em escala mundial (depois de uso de terras e mudanças climáticas)
durante o próximo século (SALA et. al., 2000).
Na Tabela 12 encontram-se compilados os fluxos, em kg N ha-1, de NO3- e NH4
+ em
Maceió e outras localidades do Brasil.
O fluxo de NO3- observado em Maceió é mais baixo do que o encontrado no Lago
Calado (AM), área com distúrbio antrópico, principalmente por desflorestamento
(WILLIAMS et. al., 1997); em Niterói (RJ), área altamente urbanizada (DE MELLO, 2001);
na Serra dos Órgãos (RJ), área que sofre influência da área metropolitana altamente
impactada do Rio de Janeiro (RODRIGUES et. al., 2007) e na Ilha Grande (DE SOUZA et.
al., 2006), ilha que sofre influência principalmente de ventos que sopram do estado de São
Paulo, estado com maior urbanização e industrialização do país. Em contrapartida, o fluxo
encontrado neste trabalho é mais alto do que o encontrado no Lago de Caçó (MA) (PÉREZ,
2003), área remota que sofre influência de ventos. O fluxo de NH4+ é inferior quando
comparado ao encontrado em todas essas localidades citadas. Este fato pode ser explicado
pela baixa concentração de N inorgânico nas amostras de chuva estudadas, em virtude de
algumas características inerentes à Maceió que poderiam ser: proximidade do oceano, ventos
predominantes de origem oceânica e menor contribuição de fontes antrópicas locais quando
comparadas às da regiões metropolitanas (e adjacências) do Rio de Janeiro e São Paulo.
Tabela 12 Fluxos de deposição atmosférica (kg N ha-1) em Maceió e em outras localidades do Brasil.
Localidade NO3- (kg N ha-1 ano-1) NH4
+ (kg N ha-1 ano-1) Referência
Nordeste
Maceió (AL) 0,55 0,62 Presente TrabalhoLagoa de Caçó (MA) 0,21 0,15 Pérez, 2003
Norte
Lago Calado (AM) 1,61 1,15 Williams et. al., 1997
Sudeste
Niterói (RJ) 2,30 5,00 de Mello, 2001Rio de Janeiro (RJ) 2,90 4,90 de Mello e Maia, 2004Serra dos Órgãos (RJ) 3,20 7,40 Rodrigues et. al. , 2007 Ilha Grande (RJ) 1,40 1,40 de Souza et. al ., 2006
Fonte: Este Estudo
6 CONCLUSÕES
Amostras de água de chuva foram obtidas por coleta via deposição total (bulk
deposition), em Maceió (AL), durante 12 meses, entre 2007 e 2008, nas quais foram
estudadas espécies nitrogenadas inorgânicas (NO3-, NO2
-, NH4+) e orgânicas (NOD e
CO(NH2)2). O pH foi de 6,1 para o período anual, 5,99 o do período chuvoso e 6,24 o do
período de estiagem. A MPpV da condutividade foi 31 µS cm-1 para o período anual, 30,88
µS cm-1 para o período chuvoso e 30,29 µS cm-1 para o período chuvoso.
As amostras anuais apresentaram uma distribuição na qual predominou o nitrogênio
orgânico dissolvido (NOD), constituindo 91% do N total da chuva, sendo que 20% do NOD
foram atribuídos a uréia (CO(NH2)2). Além do NOD, 9% foram atribuídos ao nitrogênio
inorgânico dissolvido (NID), distribuídos como 4% de NH4+, 4% de NO3
- e 1% de NO2-. No
período chuvoso foi observada uma composição percentual similar, apesar da porcentagem de
NO3- (2%) ser ligeiramente mais baixa e conseqüentemente o NOD ser mais alto,
apresentando 93%, sendo 19% correspondente a CO(NH2)2. 4% foram atribuídos ao NH4+ e
1% ao NO2- com 1%. O período de estiagem apresenta um percentual menor de formas
orgânicas, NOD (86% com 23% explicados por CO(NH2)2) e maior de inorgânicas (14%),
sendo o NO3- a forma com maior percentual (8%), seguido do NH4
+ com 5% e o NO2- com
1%.
Com relação ao período chuvoso, o período de estiagem apresentou um aumento de
todas as espécies estudadas, com exceção do NOD, que sofreu uma diminuição de 7%. Apesar
do decréscimo das formas orgânicas nitrogenadas, a CO(NH2)2 apresentou um aumento de
13% em relação ao período chuvoso. Das formas inorgânicas, o NO3- foi a espécie que
apresentou o maior aumento (330%), seguido pelo NH4+ com 45% e NO2
- com 17%.
Diferenças entre o período chuvoso e o seco podem ser explicadas por uma menor
precipitação, concentrando mais as espécies nitrogenadas, além da queima de biomassa, mais
especificamente da palha de cana-de-açúcar no estado, e aumento do tráfego de carros e de
esgoto doméstico, aumentando a concentração de poluentes, principalmente de formas
inorgânicas, como NH4+ e NO3
-.
Este trabalho apresentou resultado semelhante para os íons NO3- e NH4
+ quando
comparado a outros trabalhos realizados em outros estados da região Nordeste. No entanto,
essas concentrações chegam a ser 11 vezes menores quando comparadas aos trabalhos da
região Sudeste, provavelmente pela maior concentração de indústrias e veículos nas
localidades do Sudeste estudadas e por uma predominância dos ventos que sopram do oceano
e também paralelos à costa, além de 15 vezes mais baixas que as observadas na região de
Norwich na Inglaterra.
Com relação ao NOD este trabalho apresentou valor mais alto ao encontrado em
trabalhos feitos na Inglaterra, Taiti e em Niterói (RJ) (CORNELL et. al., 1998; SILVA,
2008). A CO(NH2)2 observada neste trabalho é até 3 vezes maior que a observada nos
trabalho comparativos, em que foram considerados altos os resultados (CORNELL et. al.,
1998; SILVA, 2008) .
A deposição total de nitrogênio observada na área de estudo foi de 15 kg N ha-1 ano-1
para o período total de estudo, enquanto que no período chuvoso esta taxa foi de 10,4 kg N ha-
1 e no período de estiagem, 4,6 kg N ha-1.
Para o período anual, a taxa de deposição atmosférica observada foi de 0,6, 0,1, 0,6,
13,8 e 2,8 kg N ha-1 para NO3-, NO2
-, NH4+, NOD e CO(NH2)2, respectivamente, enquanto
que para o período chuvoso estes valores foram de 0,2, 0,1, 0,4, 9,8 e 1,9 kg N ha-1 e para o
período de estiagem, 0,4, 0,03, 0,2, 4,0, 0,9 kg N ha-1, respectivamente. Apesar das
concentrações dos compostos orgânicos serem, em geral, maiores no período de estiagem, a
deposição atmosférica observada neste período é menor que a do período chuvoso, podendo
ser explicada por ser dependente da concentração média dos íons na água da chuva e do
montante de chuva precipitada.
Apesar de não ser possível inferir que a queima de biomassa na região seja a principal
fonte poluidora da atmosfera, pode-se dizer que é uma das principais fontes, junto com a
queima de combustíveis fósseis, lançamento de esgoto doméstico e uso de fertilizantes nas
plantações. Os ventos alísios são os principais dispersores dos poluentes, minimizando seus os
efeitos.
.
7 REFERÊNCIAS ALCOPAR – Associação de Produtores de Bioenergia do Estado do Paraná. Disponível em: http://www.alcopar.org.br/. Acessado em: dezembro de 2008. ALLEN, A. G.; CARDOSO, A. A., DA ROCHA, G. O. Influence of sugar cane burning on aerosol soluble íon composition in Southeastern Brazil. Atmospheric Environment, vol. 38, p. 5025–5038, 2004. ARBEX, M. A. Avaliação dos efeitos do material particulado proveniente da queima da plantação de cana-de-açúcar sobre a morbidade respiratória na população de Araraquara – São Paulo. 2001. 204f. Tese (Doutorado em Ciências – Departamento de Patologia). Universidade de São Paulo, 2001. ARTAXO, P. FERNANDES, E. T., MARTINS, J. V.; YAMASOE, M. A; HOBBS, P. V.; MAENHAUT, W. LONGO, K. M.; CASTAHO, A. Large-scale aerosol source apportionment in Amazonia. Journal of Geophysical Research, v. 103 (D24), p. 31.837-31847, 1998. AZEVEDO, D. A.; dos SANTOS, C. Y. M.; AQUINO NETO, F. R. Identification and seasonal variation of atmospheric organic pollutants in Campos dos Goytacazes, Brazil. Atmospheric Environment, v. 36, p. 2383–2395, 2005. BERNARDO, S. O.; MOLION, L. C. B. Variabilidade do vento para cidade de Maceió – AL. Congresso Brasileiro de Meteorologia, RJ, 2000. BIODIESEL. Disponível em: http://www.biodieselbr.com/. Acessado em: dezembro de 2007. BOLLING, C.; SUAREZ, N. R. The Brazilian sugar industry: recent evelopments. Sugar. Disponível em : http://www.ers.usda.gov/briefing/Brazil/braziliansugar.pdf. Acessado em janeiro de 2007. CAMPOS, V. P.; COSTA, A. C. A.; TAVARES, T. M. Comparação de dois tipos de amostragem de chuva: deposição total e deposição apenas úmida em área costeira tropical. Química Nova, v 21 (n. 4), p. 418.423, 1998. CASTANHO, A. D. A; AXTAXO, P. Wintertime and summertime São Paulo aerosol source apportionment study. Atmospheric Environment, v. 35, p. 4889–4902, 2001. CHEESMAN, O. D. Environmental impacts of sugar production. Londres : Cabi, 2004. 253 p. CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento. Acompanhamento da safra brasileira [de] Cana de Açúcar: segundo levantamento [da] safra 2008. Brasília : CONAB – Companhia Nacional de Abastecimento, 2008 (Relatório trimestral) CORNELL, S. E.; JICKELLS, T. D.; THORNTON, C. A. Urea in rainwater and atmospheric aerosol. Atmospheric Environment, v. 32 (n. 11), p. 1903-1910, 1998.
CORNELL, S. E. et al. Organic nitrogen deposition on land and coastal environments: a review of methods and data. Atmospheric Environment, v. 37, n. 16, p. 2173-2191, 2003. CTC – Centro de Tecnologia Canavieira. Disponível em: http://www.ctc.com.br/. Acesso: outubro de 2008. DA SILVA, J. K. A. Caracterização do vento e estimativa do potencial eólico para a região de Tabuleiros Costeiros (Pilar, Alagoas). Maceió, 2007. 62 f. Dissertação (Mestrado em Meteorologia – Instituto de Meteorologia), Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2007. DE MELLO, W. Z. Precipitation chemistry in the coast of the Metropolitan Region of Rio de Janeiro. Environmental Pollution, v.114, p. 235-242, 2001. DE SOUZA, P. A., DE MELLO, W. Z.; MALDONADO, J. Composição química da chuva e aporte atmosférico na Ilha Grande, RJ. Química Nova, vol. 29 (3), p. 471-476, 2006. DE SOUZA, J. L. Dados de precipitação, 2008. (Informação verbal) EATON, A. D.; CLESCERI, L. S.; GREENBER, A. E.; Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater, Washington: American Public Health Association, 1995. FELIX, E. P; CARDOSO, A. A. Amônia (NH3): fontes, transformação, sorvedouros e métodos de análise. Química Nova, v. 27, p. 123-130, 2004. GOOGLE EARTH. Disponível em: http://earth.google.com/ Acesso: março de 2009. GRASSHOFF, k.; EHRHARDT, M.; KREMILING, K. Methods of Sea Water Analysis. Federal Republic of Germany, Verlag Chemie, 1986. GRUBER, N.; GALLOWAY, J. N. An Earth-system perspective of the global nitrogen cycle. Nature, v. 451, p. 293-296, 2008. IBGE (Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) Geografia do Brasil. Disponível em: http://www.ibge.gov.br/. Acesso: outubro de 2008. JORNAL GAZETA DE ALAGOAS (2008). Disponível em: http://gazetaweb.globo.com/v2/gazetadealagoas/. Acesso: setembro de 2008. LEAL, T. F. M.; FONTENELE, A. P. G.; PEDROTTI, J. J. Composição iônica majoritária de águas de chuva no centro da cidade de São Paulo. Química Nova¸ v. 27, n. 6, p. 855-861, 2004. LIMA, M. A.; LIGO, M. A. V.; CABRAL., O. M. R.; BOEIRA, R. C.; PESSOA, M. C. P. Y; NEVES, M. C. Emissão de gases de efeito estufa provenientes da queima de resíduos agrícolas no Brasil. Jaguariúna : Embrapa Meio Ambiente, 1999. 60 p. LYRA, R. F. F. Predominância do vento na região de Tabuleiros Costeiros próximo a Maceió – AL. Congresso Brasileiro de Meteorologia, Brasília, 1998.
GALLOWAY, J. N.; ABER J.D.; ERISMAN, J.W.; SEITZINGER, S. P.; HOWARTH, R.W.; COWLING, E.B.; COSBY, B.J.. The nitrogen cascade. BioScience, v. 53, p. 341-356, 2003. GARCIA, G.; VENCESLADA, J. L. B.; PEÑA, J. P. R.; DÓMEZ, E. R. Biodegradation of phenol compounds in vinasse using Aspergillus terreus and Geotrichum candidum. Water Research, v.31 (n.8), p.2005-2011, 1997. GONÇALVES. D. B. A regulamentação das queimadas e as mudanças nos canaviais paulistas. São Paulo : [s.n.], 2002. 127 p. GUIMARÃES, G. P.; de MELLO, W. Z. Estimativa do Fluxo de amônia na interface ar-mar na baía de Guanabara – estudo preliminar. Química Nova, v. 29, p. 54-60, 2006. KULSHRESTHA, U.C.; KULSHRESTHA, M. J; SEKAR, R.; SASTRY, G. S. R; VAIRAMANI, M. Chemical characteristics of rainwater at an urban site of south-central India. Atmospheric Environment, v. 37, p. 3019–3026, 2003 LARA, L. L.; ARTAXO, P.; Martinelli, L. A.; VICTORIA, R. L.; Camargo, P. B.; KRUSCHE, A..; AYERS, G. P.; Ferrza, E. S. B.; BALLESTER, M. V. Chemical composition of rainwater and anthropogenic influences in the Piracicaba River Basin, Southeast Brazil. Atmospheric Environment, v. 35, p. 4937–4945, 2001. LARA, L. L.; ARTAXO, P.; Martinelli, L. A.; Camargo, P. B.; Victoria, R. L.; Ferrza, E. S. B. Properties of aerosols from sugar-cane burning emissions in Southeastern Brazil. Atmospheric Environment, v. 39, p. 4627–4637, 2005. LARA, L. L.; HOLLAND, E.; ARTAXO, P.; COLLET, J.; PLINIO CAMARGO; PAULIQUEVIS, T; MATINELLI, L. Organic and Inorganic Nitrogen in Amazon and Atlantic Forest: Coupling in aerosol fog water and rain water interactions. Geophysical Research Abstracts, v. 10, 2008. LAVINA, T. Alagoas. Disponível em: http://www.coladaweb.com/geografia/alagoas.htm. Acesso em novembro de 2008. MACE, K. A.; DUCE, R. A.; TINDALE, N. W. Organic Nitrogen in rain and aerosol at Cape Grim, Tasmania, Australia. Journal of Geophysical Research, v. 108, n.D11, p. 4338, 2003. MARDIA, K. V.; KENT, J. T.; BIBBY, J. M. Multivariate Analisys. London : Academic Press Limited, , 1979. 518 p. MCDOWELL, W. H. Influence of sea salt aerosols and long range transport on precipitation chemistry at El Verde, Puerto Rico. Atmospheric Environment, v. 24A (n. 11), p. 2813-2821, 1990. MOREIRA, J.R.; GOLDEMBERG, J. (2004). The Alcohol Program. Workshop Ministry of Science and Technology (MCT). Disponível em: http://www.mct.gov.br/clima/. Acesso: abril 2007
OLIVEIRA, A. M.; KJERFVE, B. Environmental responses of a tropical coastal lagoon system to hydrological variability: Mundaú-Manguaba, Brazil. Estuarine, Coastal and Shelf Science, v. 37, p. 575-591, 1993. OPPENHEIMER, C.; TSANEV, V. I.; ALLEN, A. G.; MCGONIGLE, A. J. S.; CARDOSO, A. A.; WIATR, A.; PATERLINI, W.; DIAS, C. M. NO Emissions from Agricultural Burning in São Paulo, Brazil. Environmental – Science Technology, v.38, p. 4557-4561, 2004. PATELINI, W. C. Fontes e composição das partículas atmosféricas na área urbana e rural da região central do estado de São Paulo. Araraquara, 2007. 168 f. Tese (Doutorado em Química – Instituto de Química) Universidade Estadual Paulista. 2007. PÉREZ, M. A. P. Caracterização do aporte atmosférico das principais substancias inorgânicas solúveis da lagoa do Caçó – Norte do Maranhão. Niterói, 2003. 160 f. Tese (Doutorado em Geoquímica Ambiental – Programa de Pós-graduação em Geoquímica.) Universidade Federal Fluminense. 2003. PHOENIX, G.; HICKS, W. K., CINDERBY, S; KUYKENSTIERNA, J. C. I; STOCK, W. D. S., DENTENER, F. J.; GILLER, K. E.; AUSTIN, A.; LEFROU, R. D. B.; GIMEN, B. S., ASHMORE, M. R.; PINESON, P. Atmospheric nitrogen deposition in world biodiversity hotspots: the need for a greater global perspective in assessing N deposition impacts. Global Change Biology, v. 12, p. 470-476, 2006. REDEMET – Rede de Meteorologia do Comando da Aeronáutica. Disponível em: http://www.redemet.aer.mil.br/. Acesso em maio de 2009. ROCHA, G. O.; FRANCO, A.; ALLEN, G. O.; CARDOSO, A. A. Sources of atmospheric acidity in an agricultural-industrial region of São Paulo State, Brazil. Journal of Geophysical Research, v. 108, p. 4207-4218, 2003. ROCHA, G. O.; ALLEN, G. O.; CARDOSO, A. A. Influence of Agricultural Biomass Burning on Aerosol Size Distribution and Dry Deposition in Southeastern Brazil. Environmental – Science Technology, v. 39, p. 5293-5301, 2005. RODRIGUES, R. A. R. Deposição atmosférica na bacia do alto curso do rio Paquequer – Parque Nacional da Serra dos Órgãos, Teresópolis, RJ. Niterói, 2006. Dissertação (Mestrado em Geoquímica Ambiental – Programa de Pós-graduação em Geoquímica.) Universidade Federal Fluminense. Niterói, 2006. SALA, O. E.; CHAPIN, F. S.; Armesto, J. J. Global biodiversity scenarios for the year 2100. Science, v. 287, p. 1770–1774, 2000. SANCHEZ, CCOYLLO, O. R., ANDRADE M. F. The influence of meteorological conditions on the behavior of pollutants concentrations in São Paulo, Brazil. Environmental Pollution, v. 116, p. 257–263, 2002. SEPLAN – Secretaria Estado de Planejamento e Orçamento. Disponível em: http://www.planejamento.al.gov.br/. Acesso: março de 2009.
SILVA, A. R.; DE MELLO, W. Z. Aporte do nitrogênio inorgânico e orgânico em área urbana e agrícola da região SE do Brasil. Encontro de Geoquímica e Meio Ambiente-GeoAmb. Niterói, 9 a 11, 2008. Resumos expandidos... Niterói : [s.n.], 2008. (Anais eletrônicos – CD ROM). SINDAÇÚCAR – Sindicato da Indústria do Açúcar e do Álcool no Estado de Alagoas. Disponível em: http://www.sindacucar-al.com.br. Acessado em: abril de 2008. SOKAL, R ; ROLF,F. Statistical tables 2 ed. New York : W.H. Freeman and Company, 1976. 219p. SZMRECSÁNYI, T. Tecnologia e degradação ambiental: o caso da Agroindústria Canavieira no Estado de São Paulo. Informações Econômicas, v. 24, n.10, p. 73-78, 1994. TALBOT, R. W. Aerosol chemistry during the wet season in central Amazônia: the influence of long-range transport. Journal of Geophysical Research¸ v. 95, p. 16955-16969, 1990. TENÓRIO, R.S.; Almeida, D.B. Estudo, enquadramento e classsificação das bacias hidrográficas de Alagoas. Convênio SEMA/SUDENE/ Coord. Do Meio Ambiente de Alagoas, Maceió, Brasil., 1979. 381 p. THUSTON, G. D.; SPENGLER, J. D. A quantitative assessment of source contributions to inhalable particulate matter pollution in Metropolitan Boston. Atmospheric Environmental, v. 19, p. 9-25, 1985. TIMPERLEY, M. H.; VIGOR-BROWN, R. J.; KAWASHIMA, M.; ISHIGAMI, M. Organic nitrogen compounds in atmospheric precipitation: their chemistry and availability to phytoplankton. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Science, v. 42, p. 1171-1177, 1985. TOLEDO, M. R. Estudo micrometeorologico de um cultivo de cana-de-açúcar em Alagoas. Porto Alegre. 2001. 150 f. Tese (Doutorado em Fitotecnia – Instituto de Agronomia.). Universidade Federal do Rio Grande do Sul. 2001. UDOP – União dos Produtores de Bioenergia. Disponível em: http://www.udop.com.br. Acesso: fevereiro de 2009. UNEP – United Nations Environment Programme. Disponível em: www.unep.fr/pc. Acesso: abril de 2009. ÚNICA – União da Industria de Cana-de-Açúcar. Disponível em: http://www.unica.com.br/. Acesso: janeiro de 2007. VIRGILLITO, B.V. Estatística Aplicada. São Paulo : Edicon, 2006. WILLIAMS, M. R.; FISHER, T. R. Chemical composition and deposition of rain in the central Amazon, Brazil. Atmospheric Environment, v. 31, n.2, p. 207-217, 1997. WWF. Sugar and the environment – Encouraging Better Management Pratices in sugar production. Disponível em: www.panda.org/freshwater. Acesso: janeiro de 2008.
ZAMPERLINI, G. C. M.; SILVA, M. R. S.; VILEGAS, W. Identification of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in Sugar Cane Soot by Gas Chromatography-Mass Spectrometry. Chromatographia, v. 46, p. 655-663, 1997. ZHANG, Q. e Anastasio, C. Free and combined amino compounds in atmospheric fine particles (PM2,5) and fog waters from Northern California. Atmospheric Environment, v. 37, p. 2247-2258, 2003.
APÊNDICES
APÊNDICE A: Resultados das análises dos compostos nitrogenados na água de chuva em
Maceió (AL), n = 51.
Amostra Vol. (mL) Prec. (mm) TDN NO2-
NO3-
NH4+
DON CO(NH2)2
AL 070222 BD 2550 55,4 44,1 0,18 1,67 1,17 41,1 10,89
AL 070227 BD 6100 132,6 43,7 0,23 0,00 1,33 42,1 10,13
AL 070307 BD 4000 87,0 73,3 0,23 1,36 1,48 70,2 10,13
AL 070314 BD 3720 80,9 28,9 0,19 1,77 1,17 25,7 17,00
AL 070321 BD 230 5,0 53,1 0,22 1,24 1,44 50,2 10,62
AL 070328 BD 1330 28,9 39,2 0,22 10,54 2,14 26,3 11,48
AL 070404 BD 1600 34,8 59,3 0,25 9,91 8,39 40,7 11,80
AL 070418 BD 2000 43,5 28,7 0,19 1,21 2,56 24,8 11,37
AL 070425 BD 4400 95,7 39,5 0,18 0,00 1,46 37,8 8,67
AL 070502 BD 7150 155,4 20,4 0,17 0,00 1,33 18,9 9,59
AL 070509 BD 1140 24,8 23,4 0,19 2,89 1,19 19,1 8,83
AL 070516 BD 3380 73,5 26,0 0,18 0,00 1,14 24,7 10,02
AL 070523 BD 3500 76,1 20,7 0,19 0,00 1,14 19,4 9,21
AL 070530 BD 1470 32,0 24,1 0,22 0,00 1,12 22,8 9,86
AL 070606 BD 2350 51,1 67,0 0,36 2,03 1,78 62,8 8,80
AL 070613 BD 950 20,7 69,2 0,36 0,00 1,90 66,9 9,06
AL 070620 BD 1150 25,0 90,4 0,48 2,47 3,22 84,3 9,06
AL 070627 BD 4650 101,1 108,9 0,40 0,00 1,84 106,6 6,03
AL 070704 BD 1310 28,5 62,2 0,41 0,00 2,15 59,6 6,87
AL 070711 BD 3380 73,5 21,6 0,44 0,00 2,15 19,0 6,34
AL 070718 BD 2180 47,4 53,9 0,40 0,00 1,76 51,7 5,06
AL 070724 BD 1350 29,4 215,9 0,45 0,00 2,50 213,0 5,50
AL 070801 BD 4200 91,3 50,1 0,47 0,00 1,75 47,9 5,20
AL 070808 BD 4010 87,2 77,5 0,45 0,00 1,87 75,1 9,54
AL 070815 BD 3530 76,7 67,5 0,44 0,00 2,78 64,3 9,88
AL 070822 BD 2150 46,7 41,8 0,51 3,12 2,34 35,8 12,22
AL 070829 BD 600 13,0 34,9 0,51 0,00 2,09 32,3 13,67
AL 070905 BD 1880 40,9 45,0 0,50 0,00 1,99 42,5 13,70
AL 070912 BD 1250 27,2 80,3 0,50 11,23 3,47 65,1 11,13
AL 070919 BD 1300 28,3 30,9 0,58 0,00 2,06 28,2 10,31
AL 070926 BD 1170 25,4 70,5 0,54 22,80 7,29 39,8 14,47
AL 071003 BD 380 8,3 97,9 0,55 1,46 3,78 92,1 12,29
AL 071010 BD 2090 45,4 37,3 0,38 0,00 2,07 34,9 10,84
AL 071017 BD 90 2,0 146,7 0,44 2,30 4,11 139,8 11,42
AL 071024 DS 500 10,9 44,8 0,36 9,56 4,02 30,9 -2,74
AL 071031 BD 680 14,8 123,2 0,36 0,00 2,65 120,2 13,12
AL 071107 BD 410 8,9 37,4 0,36 11,79 2,21 23,0 11,33
AL 071113 BD 495 10,8 73,5 0,38 3,48 2,36 67,2 16,00
AL 071121 BD 1020 22,2 84,7 0,33 0,00 1,64 82,7 16,63
AL 071128 BD 40 0,9 728,3 0,41 10,91 4,05 713,0 13,78
AL 071212 BD 700 15,2 44,6 0,47 3,36 8,33 32,5 14,58
AL 071219 BD 210 4,6 64,9 0,69 58,62 2,68 2,9 6,34
AL 071226 BD 400 8,7 38,9 0,64 8,94 4,34 25,0 6,24
AL 080102 BD 755 16,4 57,2 0,44 8,46 2,09 46,2 7,61
AL 080107 BD 40 0,9 67,4 0,61 23,46 3,51 39,9 6,98
AL 080116 BD 1000 21,7 28,2 0,30 0,00 1,88 26,0 10,88
AL 080124 BD 1775 38,6 47,5 0,41 16,03 7,75 23,3 7,56
AL 080130 BD 1440 31,3 35,9 0,36 3,16 2,71 29,7 7,50
AL 080207 DS 500 10,9 60,6 0,33 3,43 4,16 52,7 -7,30
AL 080213 BD 75 1,6 730,7 1,14 2,88 3,34 723,3 13,12
AL 080220 BD 2090 45,4 35,9 0,33 0,00 2,00 33,6 11,33
Per
íod
o C
hu
voso
- P
. C.
P. E.
Per
íod
o d
e es
tiag
em -
P. E
.
Concentração µmolL-1
APÊNDICE B Histogramas das concentrações das espécies nitrogenadas estudadas (n = 51).
Histogram (Spreadsheet em Tabela Geral 6v*54c)
NO2- (col. Cd) = 51*0,1*normal(x; 0,3904; 0,1719)
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3
NO2- (col. Cd)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
No o
f obs
NO2- (col. Cd): SW-W = 0,8702; p = 0,00005; D = 0,1044; p < n.s.; Lilliefors-p < 0,2
Histogram (Spreadsheet em Tabela Geral 6v*54c)
NO3- (I.C.) = 51*5*normal(x; 4,7081; 9,56)
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
NO3- (I.C.)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
24
No o
f obs
NO3- (I.C.): SW-W = 0,5254; p = 0,0000; D = 0,3156; p < 0,0100; Lilliefors-p < 0,01
Histogram (Spreadsheet em Tabela Geral 6v*54c)
NH4+ (indofenol) = 51*1*normal(x; 2,7393; 1,7729)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
NH4+ (indofenol)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
No o
f obs
NH4+ (indofenol): SW-W = 0,7463; p = 0,00000005; D = 0,2167; p < 0,0500; Lilliefors-p < 0,01
Histogram (Spreadsheet em Tabela Geral 6v*54c)
DON1 = 51*100*normal(x; 76,4301; 135,7536)
0 100 200 300 400 500 600 700 800
DON1
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
No o
f obs
DON1: SW-W = 0,3899; p = 00,0000; D = 0,3398; p < 0,0100; Lilliefors-p < 0,01
Histogram (Spreadsheet em Tabela Geral 6v*54c)
CO(NH2)2 = 51*2*normal(x; 9,6855; 4,2024)
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
CO(NH2)2
0
2
4
6
8
10
12
14
16
No o
f obs
CO(NH2)2: SW-W = 0,8788; p = 0,00009; D = 0,1299; p < n.s.; Lilliefors-p < 0,05
