Modelo MoRE-GIS

A metodologia de MoRE (Modelling Regionalized Emissions) - descrita em detalhe em Fuchs et al. (2017), Acosta et al. (2013) e em seu manual - faz uso das mesmas considerações para carga pontual no modelo simplificado, diferindo, basicamente, na geração e vias de cargas difusas.

Na Figura abaixo é apresentado o esquema das fontes e vias de poluição do modelo MoRE implantado para a bacia do rio Paranapanema, abrangendo cargas pontuais e difusas. O modelo de estimativas de cargas na bacia implantado é composto por 8 módulos, sendo:

• 3 com fontes pontuais:

  • • • Esgotamento sanitário das ETEs

      • Esgotamento industrial

      • Piscicultura

• 5 com fontes difusas:

  • • • Esgoto não tratado

      • Deposição atmosférica

      • Águas subterrâneas

      • Cargas difusas oriundas do uso da terra divididas em duas vias:

        • • • • Erosão

              • Escoamento superficial

Os dados usados na estimativa de cargas são apresentados na Tabela abaixo. Estes dados são provenientes de bancos de dados institucionais, principalmente, e do PIRH da bacia e do GIA.

O modelo MoRE é, originalmente, baseado em banco de dados open source PostgreSQL e SQLite. Entretanto, para facilitar a modelagem das cargas neste trabalho foi desenvolvida uma toolbox para ArcGIS para ter a integração com dados geoespaciais. Com isso, une-se a possibilidade de processamento de dados geoespaciais e utilizando como base para cálculos a metodologia do MoRE, sendo então denominada MoRE-GIS.

O modelo de geração de cargas MoRE-GIS desenvolvido pode ser acessado nos arquivos abaixo. São disponibilizados a toolbox desenvolvida para o software ArcGIS (versão 10.5 ou superior), assim como o manual do usuário e a geodatabase necessária para simulações iniciais.

Nota:

Foi levantada existência de dados mais representativos, mas nem sempre acessíveis - como é o caso da declaração de cargas poluidoras de automonitoramento. Além disso, há também diferenças de informações disponíveis entre um estado e outro, o que pode impossibilitar alguma metodologia.

Equipe Técnica:

Regina T. Kishi (http://lattes.cnpq.br/0993837538105096)

Gabriel H. A. Pereira (http://lattes.cnpq.br/4212523323384837)

Eileen A. A. Porras (http://lattes.cnpq.br/6510004899631707)

Alana L. W. Lassen (http://lattes.cnpq.br/5355768704973076)

Thiago F. Godoy (http://lattes.cnpq.br/6995325351125655)