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Título: Modelo estatístico para o crescimento da bactéria E. Coli considerando influência de parâmetros físico-químicos e índice pluviométrico: um estudo de caso no manancial de Cascavel
Título(s) alternativo(s): Statistical model for the growth of E.Coli bacteria considering the influence of physico-chemical parameters and rainfall index: a case study in the Cascavel spring
Autor(es): Ferreira, Janaina Borges
Orientador(es): Zara, Ricardo Fiori
Palavras-chave: Água - Poluição
Bacias hidrográficas
Controle de qualidade da água
Water - Pollution
Watersheds
Water quality management
Data do documento: 23-Nov-2018
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Toledo
Citação: FERREIRA, Janaina Borges. Modelo estatístico para o crescimento da bactéria E. Coli considerando influência de parâmetros físico-químicos e índice pluviométrico: um estudo de caso no manancial de Cascavel. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Processos Químicos) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, 2018.
Resumo: Estima-se um aumento nos estudos em que utilizam modelagem estatística como ferramenta para auxiliar no monitoramento da qualidade da água. O presente trabalho foi realizado para estudar a influência dos fatores físico-químicos e índice pluviométrico no crescimento microbiológico do manancial, que afeta diretamente a qualidade da água do rio Cascavel, indispensável para abastecimento da cidade, onde modelos de regressão linear foram ajustados para estimar a carga microbiana do rio, com dados da estação de tratamento de água de Cascavel entre os anos de 2014 a 2017. O estudo foi conduzido com base na carga microbiana indicadora de E.coli. As variáveis explicativas foram analisadas com base em dados hídricos e climáticos da bacia do rio Cascavel como precipitação acumulada, pH e turbidez. As primeiras análises estatísticas como o cálculo das estatísticas descritivas, correlações, transformações nas variáveis foram utilizadas para que o primeiro modelo fosse ajustado aos dados. Os resultados do primeiro modelo não foram satisfatórios então percebeu-se a necessidade de trabalhar com as séries diferenciadas, o que melhorou significativamente as estatísticas de teste do modelo. Por fim, tentou-se uma forma mais parcimoniosa, que mostrou resultados satisfatórios, portanto foi a escolhida. Os resultados da análise de regressão indicaram que as variáveis independentes explicam 70% da variação dos E.coli, valor também encontrado nos modelos da literatura (entre 50% e 80%), no entanto, o modelo de regressão linear desenvolvido não ficou tão simples como os modelos de referência, pois a diferenciação da série e os termos de correção de erro foram necessários. Os resultados obtidos no modelo adotado se mostraram eficientes visto que obtivemos uma correlação significativa entre a E. coli e a turbidez, onde a mesma é influenciada pela precipitação, mas a precipitação não influencia diretamente a E. coli. O modelo pode ser utilizado como ferramenta em monitoramento de mananciais.
Abstract: It has been reported that there is a raise in the number of studies that use the statistics model as a useful tool for water quality monitoring. This paper will focus on the influence of physical-chemical factors and pluviometric index on the microbiological growth of the wellspring, which affects instantly the water quality of the Cascavel river, necessary for the city water maintenance, where linear regression models where adjusted to estimate the microbial rate of the river, with data from the water treatment plant of Cascavel between the years of 2014 and 2017. The study was conducted based on the microbial rate of E. coli. The variables where analized according to water data and climate data from the Cascavel river basin, such as precipitation, pH and turbidity. The first statistical analysis, as the descriptive statistics evaluation, connections, changes in the used variables where used so the first model could be adjusted to the data. The results of the first model where not acceptable, so it was noticed the need of performing with differentiating series, which significantly improved the model trial statistics. Finally, it was tried out in a parsimoniouly way, which showed satisfatory results, and therefore, was the chosen one. The results of the regression analysis indicated that the independente variables explain 70% of the E. coli. variation, taking into account the numbers where superior to those found on the literature (between 40% and 60%), however, the developed linear regression model was not as simple as the referential ones, because the serie differentiation and the terms of error repair where necessary. The obtained results in the adopted model showed itself eficiente, since it was obtained a significant correlation between E. coli. and the turbidity, which is affected by precipitation. Nevertheless, the precipitation does not influence the E. coli., so the model can be used as an assistance for the wellspring monitoring.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25285
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