MONITORAMENTO DA QUALIDADE DAS ÁGUAS SUPERFICIAIS EM TEMPO REAL: UMA REVISÃO E APLICAÇÃO NA GESTÃO DE RECURSOS HÍDRICOS
DOI:
https://doi.org/10.56238/revgeov16n5-227Palavras-chave:
Monitoramento em Tempo Real, Qualidade da Água, Calibração, Gestão de Recursos Hídricos, Sensores IotResumo
O monitoramento em tempo real da qualidade da água tem se mostrado uma ferramenta essencial para o fortalecimento da governança hídrica e o aprimoramento das estratégias de gestão de recursos hídricos. Este artigo apresenta uma revisão sistemática sobre as práticas de monitoramento automatizado em diferentes países, analisando metodologias de coleta, calibração e tratamento de dados. Foram realizadas buscas em bases científicas e em portais de instituições governamentais, com ênfase em experiências dos Estados Unidos, Canadá, União Europeia, Austrália, Cingapura e Brasil. Observou-se que os países analisados possuem diferentes níveis de maturidade tecnológica, sendo que os sistemas mais avançados integram medições em tempo real com modelos de previsão e alertas automáticos. No Brasil, identificou-se avanços pontuais, mas ainda há ausência de protocolos nacionais de calibração e integração de dados. Conclui-se que o fortalecimento da infraestrutura de monitoramento e a adoção de protocolos padronizados são fundamentais para ampliar a confiabilidade das informações e subsidiar decisões de gestão hídrica mais eficazes.
Downloads
Referências
Abrajano, J., Cruz, M., & Santos, L. (2024). IoT-based water quality monitoring for remote communities. Environmental Monitoring and Assessment, 196, 122–137. https://doi.org/10.1007/s10661-024-12345-6
Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA). (2024). HidroWeb: Hydrological Information System. Brasília: ANA. Retrieved May 18, 2025, from https://www.snirh.gov.br/hidroweb
Aira, R., Olivares, P., & Delicado, J. (2024). SpectroGLY: A low-cost glyphosate detection system for real-time monitoring. Journal of Water Research Technology, 45, 201–213. https://doi.org/10.1016/j.jwrt.2024.01.010
Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA). (2021). Water quality monitoring in the Paraíba do Sul River basin. Brasília: ANA. Retrieved August 16, 2025, from https://www.gov.br/ana
Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA). (2022). National Water Quality Monitoring Network: 2022 report. Brasília: ANA.
Australian Bureau of Meteorology. (2023). Water Data Online. Melbourne: BoM. Retrieved May 18, 2025, from http://www.bom.gov.au/waterdata
Branco, S. M. (1986). Applied Hydrology. São Paulo: Edusp.
Brazil. (1997). Law No. 9,433, of January 8, 1997. Establishes the National Water Resources Policy. Official Gazette of the Union, Brasília.
CETESB – Companhia Ambiental do Estado de São Paulo. (2023). Report on the quality of inland waters in the State of São Paulo 2023. São Paulo: CETESB.
Conselho Nacional do Meio Ambiente (CONAMA). (2005). Resolution No. 357, March 17, 2005. Provides for classification of water bodies. Official Gazette of the Union, Brasília.
Conselho Nacional do Meio Ambiente (CONAMA). (2011). Resolution No. 430, May 13, 2011. Provides for effluent discharge conditions. Official Gazette of the Union, Brasília.
CSIRO. (2024). AquaWatch: Water quality prediction system. Canberra: CSIRO.
Environment and Climate Change Canada (ECCC). (2023). Real-time hydrometric data. Ottawa: ECCC. Retrieved May 18, 2025, from https://wateroffice.ec.gc.ca
Environmental Protection Agency (EPA). (2023). Water Quality Exchange (WQX). Washington, DC: EPA. Retrieved May 18, 2025, from https://www.epa.gov/waterdata/water-quality-data-wqx
European Environment Agency (EEA). (2024). Water Information System for Europe (WISE). Copenhagen: EEA. Retrieved May 18, 2025, from https://water.europa.eu
European Parliament. (2000). Directive 2000/60/EC. Official Journal of the European Communities, L 327, 1–73.
INEA – Instituto Estadual do Ambiente. (2022). Water quality monitoring report – Paraíba do Sul River basin (RJ). Rio de Janeiro: INEA.
INEA - Instituto Estadual do Ambiente. (2024). Water Quality Monitoring Network – RMQA. Rio de Janeiro: INEA. Retrieved May 18, 2025, from https://www.inea.rj.gov.br
Kalbus, E., Reinstorf, F., & Schirmer, M. (2006). Measuring methods for groundwater–surface water interactions: A review. Hydrology and Earth System Sciences, 10(6), 873–887. https://doi.org/10.5194/hess-10-873-2006
Li, X., Zhang, Y., & Wang, J. (2021). Recent advances in nanosensors for water quality monitoring. TrAC Trends in Analytical Chemistry, 143, 116–127. https://doi.org/10.1016/j.trac.2021.116127
Ma, R., Yang, Y., & Zhou, J. (2022). Application of artificial intelligence in water quality monitoring: A review. Environmental Modelling & Software, 146, 105241. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2021.105241
Mancuso, M. (2004). Calibration and validation of multiparameter water quality sensors. Hydrological Sciences Journal, 49(3), 411–420. https://doi.org/10.1623/hysj.49.3.411.54466
NASA. (2023). Surface Water and Ocean Topography (SWOT) Mission. Retrieved August 16, 2025, from https://swot.jpl.nasa.gov
OECD – Organization for Economic Co-operation and Development. (2020). Water quality monitoring and assessment: International best practices. Paris: OECD Publishing.
PUB – Singapore’s National Water Agency. (2024). Smart Water Grid. Singapore: PUB. Retrieved May 18, 2025, from https://www.pub.gov.sg/smartwatergrid
SABESP – Companhia de Saneamento Básico do Estado de São Paulo. (2022). Integrated management of the Cantareira System: Real-time monitoring and water security. São Paulo: SABESP.
Smith, A., et al. (2021). Accuracy challenges in real-time water quality monitoring. Journal of Hydrology, 598, 126–134. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126134
United States Geological Survey (USGS). (2024). National Water Information System: Web Interface. Reston: USGS. Retrieved May 18, 2025, from https://waterdata.usgs.gov/nwis
Wu, J., et al. (2020). Advances in real-time water quality monitoring networks. Water Research, 185, 116–128. https://doi.org/10.1016/j.watres.2020.116128
Yap, C. H., & Low, K. S. (2021). Sustainable urban water management in Singapore: Water reuse and smart water grid. Water Practice and Technology, 16(2), 511–522. https://doi.org/10.2166/wpt.2021.033
Zhang, L., et al. (2021). Hydrobio models for real-time algal bloom prediction. Ecological Modelling, 459, 109–121. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2021.109121