Distribuição e caracterização de microplásticos no sedimento da represa de abastecimento de água alagados
| Ano de defesa: | 2024 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual de Ponta Grossa
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Sanitária e Ambiental
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| Departamento: |
Departamento de Engenharia Civil
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: | |
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Resumo: | A poluição de corpos hídricos por microplásticos é um problema sanitário e ambiental relevante, com potenciais impactos na saúde pública. Nesse contexto, microplásticos configuram um papel importante, uma vez que suas dimensões microscópicas facilitam sua dispersão e tornam sua detecção, quantificação e remoção em um desafio. Nesse sentido, a avaliação de microplásticos em ambientes dulcícolas constitui uma necessidade, por retornar dados e diagnosticar um panorama dessa poluição moderna. Além disso, também contribui para evidenciar o problema, chamando a atenção da comunidade científica tratar de soluções efetivas. A presente pesquisa apresenta uma avaliação da contaminação por microplásticos na Represa de Alagados, responsável por parte do abastecimento hídrico da cidade de Ponta Grossa, analisando a variação espacial e temporal das partículas e a correlação a parâmetros ambientais, como a transparência, profundidade e temperatura da água. Isso é de extrema importância por envolver não apenas o cuidado com o meio ambiente, como também uma questão de saúde pública. A amostragem ocorreu no período de doze meses, de junho de 2023 a abril de 2024, em coletas bimensais em seis pontos diferentes. Microplásticos foram encontrados em cada uma das 108 amostras, um total de 3 459 partículas. A concentração variou de 40 a 810 partículas.kg-1 , com média de 320.28 ± 162.83 partículas.kg-1 de sedimento úmido. As formas predominantes foram filamentos (43.25%) e fibras (34.58%). 18.65% dos microplásticos eram coloridos, 645 no total. Realizou-se uma análise de variâncias (ANAVA), teste de Tukey de diferença honestamente significativa e teste de Pearson. Com isso foi possível investigar mudanças na concentração relacionadas ao mês e ao ponto da coleta, bem como relacionar as concentrações com os parâmetros ambientais. Portanto, microplásticos foram identificados em todas as amostras coletadas, apresentando uma gama de características. Isso indica uma onipresença, logo um problema para o ecossistema. Filamentos e fibras foram os principais formatos encontrados e a maior parte dos microplásticos observados era incolor ou com desbotamento, podendo indicar uma liberação de pigmentos para o meio, água e sedimento. Houve correlação estatística entre a concentração de microplásticos no sedimento e o decorrer do tempo, transparência e temperatura da água, mas não entre concentração de microplásticos e profundidade da coluna d’água. A presente pesquisa apresenta adicionalmente um modelo de aprendizado profundo para a classificação automatizada de microplásticos e algas, desenvolvido em Python por meio do ambiente do Google Colab. 1140 imagens foram utilizadas, 80% para treino e 20% para validação. O modelo teve uma acurácia de 80%, atingindo um recall de 93% e 92% para alga e filamentos de microplásticos, respectivamente, apesar de ainda serem necessários aprimoramentos em outras classes e aspectos. De modo geral, a acurácia do modelo é encorajadora considerando o tamanho do conjunto de dados e todos os desafios que envolvem a classificação automática de microplásticos, que possuem tamanha diversidade em sua forma, mas os resultados são promissores. Quanto aos resultados encontrados nesta pesquisa, ressalta-se a importância do aumento de dados e análises de microplásticos em água doce e sedimentos de leito de rios, especialmente aqueles relacionados de algum modo ao consumo humano. A contaminação de microplásticos na Represa de Alagados pode ser considerada relativamente baixa comparada a outros locais similares, contudo são necessários estudos adicionais e monitoramento consistente. |
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Nesse sentido, a avaliação de microplásticos em ambientes dulcícolas constitui uma necessidade, por retornar dados e diagnosticar um panorama dessa poluição moderna. Além disso, também contribui para evidenciar o problema, chamando a atenção da comunidade científica tratar de soluções efetivas. A presente pesquisa apresenta uma avaliação da contaminação por microplásticos na Represa de Alagados, responsável por parte do abastecimento hídrico da cidade de Ponta Grossa, analisando a variação espacial e temporal das partículas e a correlação a parâmetros ambientais, como a transparência, profundidade e temperatura da água. Isso é de extrema importância por envolver não apenas o cuidado com o meio ambiente, como também uma questão de saúde pública. A amostragem ocorreu no período de doze meses, de junho de 2023 a abril de 2024, em coletas bimensais em seis pontos diferentes. Microplásticos foram encontrados em cada uma das 108 amostras, um total de 3 459 partículas. A concentração variou de 40 a 810 partículas.kg-1 , com média de 320.28 ± 162.83 partículas.kg-1 de sedimento úmido. As formas predominantes foram filamentos (43.25%) e fibras (34.58%). 18.65% dos microplásticos eram coloridos, 645 no total. Realizou-se uma análise de variâncias (ANAVA), teste de Tukey de diferença honestamente significativa e teste de Pearson. Com isso foi possível investigar mudanças na concentração relacionadas ao mês e ao ponto da coleta, bem como relacionar as concentrações com os parâmetros ambientais. Portanto, microplásticos foram identificados em todas as amostras coletadas, apresentando uma gama de características. Isso indica uma onipresença, logo um problema para o ecossistema. Filamentos e fibras foram os principais formatos encontrados e a maior parte dos microplásticos observados era incolor ou com desbotamento, podendo indicar uma liberação de pigmentos para o meio, água e sedimento. Houve correlação estatística entre a concentração de microplásticos no sedimento e o decorrer do tempo, transparência e temperatura da água, mas não entre concentração de microplásticos e profundidade da coluna d’água. A presente pesquisa apresenta adicionalmente um modelo de aprendizado profundo para a classificação automatizada de microplásticos e algas, desenvolvido em Python por meio do ambiente do Google Colab. 1140 imagens foram utilizadas, 80% para treino e 20% para validação. O modelo teve uma acurácia de 80%, atingindo um recall de 93% e 92% para alga e filamentos de microplásticos, respectivamente, apesar de ainda serem necessários aprimoramentos em outras classes e aspectos. De modo geral, a acurácia do modelo é encorajadora considerando o tamanho do conjunto de dados e todos os desafios que envolvem a classificação automática de microplásticos, que possuem tamanha diversidade em sua forma, mas os resultados são promissores. Quanto aos resultados encontrados nesta pesquisa, ressalta-se a importância do aumento de dados e análises de microplásticos em água doce e sedimentos de leito de rios, especialmente aqueles relacionados de algum modo ao consumo humano. A contaminação de microplásticos na Represa de Alagados pode ser considerada relativamente baixa comparada a outros locais similares, contudo são necessários estudos adicionais e monitoramento consistente.The contamination assessment and management in water supply reservoirs is essential under a sanitary aspect, once their presence is associated with environmental impacts and can also compromise human health. In this scenario, microplastics perform a major role, since the microscopic dimensions ease their spread and turn their detection, quantification, and removal into a difficult task. In this manner, microplastic characterization in freshwater environments constitutes a necessity, by retrieving data and diagnosing an outlook of this modern pollution. It also contributes to highlighting the problem, calling attention to the scientific community to the development of an intertwined effort toward effective solutions. This research presents the results of the distribution and characterization of microplastic contamination in the Alagados Reservoir, in Ponta Grossa, south of Brazil, which is responsible for a part of the city’s water supply. This is extremely important for involving not only the protection of the environment but also the public health. It evaluates the temporal and spatial variation of the particles and their correlation to environmental parameters, such as water transparency, depth, and temperature. The sampling was conducted over twelve months, from June 2023 to April 2024, with samples collected bi-monthly from six different sites. Microplastics were found in each of the 108 samples, totaling 3,459 particles. The concentration ranged from 40 to 810 particles.kg-1 , a mean of 320.28 ± 162.83 particles.kg-1 of wet sediment. The predominant shapes were filaments (43.25%) and fibers (34.58%). 18.65% of microplastics were colored, 645 in total. It was performed a two-way variance analysis (ANOVA), Tukey’s honestly significant difference (HSD) test, and the Person test. This way, it was possible to investigate variations of the microplastic concentrations associated with the month and site of each sample, as well as relate the microplastic concentrations to the environmental parameters. Therefore, microplastic particles were identified in all collected samples, exhibiting a diverse range of characteristics. This indicates a widespread presence of microplastics, which poses an environmental problem for the ecosystem. Filaments and fibers were the primary shapes and most of the microplastics observed were uncolored. When microplastics were found with fading color, it could indicate pigment release into the environment, water, and sediment. There was a statistical correlation between the concentration of microplastics in sediment and the time, water clarity, and water temperature; however none between microplastic concentration and water depth. This research also presents a deep learning model for the microplastic and algae automated classification, developed in Python using the Google Colab environment. 1140 images were used, 80% for training and 20% for validation. The model had an 80% accuracy, reaching a recall of 93% and 92% for algae and microplastic filaments, respectively, despite still improvement in other classes and aspects. Overall, the accuracy of the model is encouraging considering the dataset size and all the challenges that involve the automatic identification of microplastics, with all their shape variations and nuances, but the results are promising. This research underscores the importance of enhanced data collection and analysis of microplastics in freshwater and riverbed sediments, especially within water supply reservoirs. Although microplastic contamination in the Alagados Reservoir is relatively low compared to similar locations, further studies and consistent monitoring remain crucial.Submitted by Angela Maria de Oliveira (amolivei@uepg.br) on 2025-04-06T21:06:20Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Valéria de Almeida.pdf: 4254166 bytes, checksum: f8f50fc4e14399a3c6c83d29a1cb0d1c (MD5)Made available in DSpace on 2025-04-06T21:06:20Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Valéria de Almeida.pdf: 4254166 bytes, checksum: f8f50fc4e14399a3c6c83d29a1cb0d1c (MD5) Previous issue date: 2024-12-16porUniversidade Estadual de Ponta GrossaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Sanitária e AmbientalUEPGBrasilDepartamento de Engenharia CivilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia sanitária e ambientalmicroplásticosreservatório de abastecimento de águasedimentomicroplasticswater supply reservoirsedimentDistribuição e caracterização de microplásticos no sedimento da represa de abastecimento de água alagadosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPGinstname:Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)instacron:UEPGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866http://tede2.uepg.br/jspui/bitstream/prefix/4508/3/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811http://tede2.uepg.br/jspui/bitstream/prefix/4508/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52ORIGINALValéria de Almeida.pdfValéria de Almeida.pdfDissertação completa em pdfapplication/pdf4254166http://tede2.uepg.br/jspui/bitstream/prefix/4508/1/Val%c3%a9ria%20de%20Almeida.pdff8f50fc4e14399a3c6c83d29a1cb0d1cMD51prefix/45082025-04-06 18:06:20.104oai:tede2.uepg.br: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 Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tede2.uepg.br/jspui/PUBhttp://tede2.uepg.br/oai/requestbicen@uepg.br||mv_fidelis@yahoo.com.bropendoar:2025-04-06T21:06:20Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG - Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)false |
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