Newsletter NIT #1

• Inventário de fauna e flora no Refúgio Biológico Bela Vista
• Mapeamento em áreas rurais na bacia do Ocoí
• Estimativa do IET utilizando redes neurais
• A importância do monitoramento de águas subterrâneas
• Processos de monitoramento do Reservatório de Itaipu (ME)
• Suporte à previsão de afluências - Previsão de chuvas

Inventário de fauna e flora no Refúgio Biológico Bela Vista

Para compreender o papel do Refúgio Biológico Bela Vista (RBV) na manutenção das espécies e dos serviços ecossistêmicos nesta área protegida da Mata Atlântica, o Núcleo de Inteligência Territorial (NIT), fruto de convênio firmado entre a Itaipu Binacional (IB) e a Fundação Parque Tecnológico Itaipu (FPTI), têm atuado no levantamento de espécies dos diferentes grupos biológicos (mamíferos, aves, répteis, anfíbios, Hymenoptera (abelhas e vespas), Lepidoptera (borboletas), Odonata (libélulas) e composição florística) que apresentam importância ecológica para a conservação.

A equipe técnica formada por pesquisadores, bolsistas e supervisores têm realizado atividades de coletas em campo e revisões bibliográficas sobre as espécies (fauna e flora) de provável ocorrência na área do RBV, com base em levantamentos prévios realizados no Refúgio Biológico, Parque Nacional do Iguaçu e região.

Listas como estas, podem compilar informações relevantes e resultar em uma maior efetividade da amostragem em campo e na posterior identificação das espécies. Além disto, estas listas poderão ser a base para guias de identificação da biodiversidade de ocorrência na região, cumprindo ainda um papel relevante na divulgação da fauna e flora regional e das ações de conservação desenvolvidas pela Itaipu Binacional. 

As coletas para a validação da composição florística, realizadas nas parcelas permanentes instaladas na área do Refúgio Biológico, são relevantes para a compreensão dos processos ecológicos que são desempenhados nas relações fauna e flora, e tem seu principal foco em preservar as partes vegetativas (folhas e ramos) e reprodutivas das plantas (flores e frutos).

Catálogo com as espécies de possível ocorrência nas parcelas permanentes, contendo os nomes científicos e comuns, fotos, características das plantas e diferenciais, aspectos ecológicos e etno-ecológicos.

Equipe realizando coleta no RBV

Para o inventário da herpetofauna, foram iniciadas as instalações de armadilhas tipo pitfall e transectos para coleta de anfíbios e répteis.

Salvator merianae (teiú), espécie de ocorrência na área de estudo e equipe instalando armadilhas tipo pitfall nas áreas de floresta secundária e reflorestamento para coleta de espécies de anfíbios e répteis no RBV.

 

A partir dos dados coletados de flora e fauna, serão realizadas análises de ecologia da paisagem para avaliar as relações espaciais e ecológicas, contribuindo para a compreensão da importância das áreas protegidas da Itaipu Binacional na conservação de comunidades e populações na escala regional.

Para 2021 estão previstos os levantamentos de mamíferos e aves, assim como de insetos (borboletas, libélulas e abelhas), com o objetivo de obter o conjunto de dados necessários para a realização destes estudos de ecologia da paisagem.

 

Mapeamento em áreas rurais na bacia do Ocoí

Conforme diagnóstico realizado entre 2015 e 2016, foi constatado que em 65% das 537 propriedades rurais região Oeste do Paraná, têm como destino dos dejetos (esgoto) de suas casas, fossas irregulares ou canalizadas diretamente para os cursos de água, gerando contaminação dos recursos hídricos e ameaçando a segurança hídrica do reservatório de Itaipu. Diante desta constatação, surgiu a necessidade de produzir um levantamento para balizar a implantação de sistemas seguros de fossas sépticas e jardins filtrantes, seguindo modelo já proposto pela Embrapa.

Após estudos feitos em toda a extensão do rio Ocoí que perpassa pelos municípios de Matelândia, Medianeira e São Miguel do Iguaçu (PR), classificaram-se 67 microbacias de acordo com a proximidade ao reservatório de Itaipu, de forma a elencar áreas mais ou menos prioritárias para intervenções em prol da preservação do reservatório. A classificação foi feita da seguinte forma:

1 - Microbacias de intervenção prioritária

São as 28 microbacias mais próximas do reservatório, principalmente as que desaguam diretamente nele.

2 - Microbacias de intervenção em médio prazo

São as 23 microbacias entre as mais próximas e as mais distantes do reservatório.

3 - Microbacias de intervenção em longo prazo

São as 16 microbacias mais distantes do reservatório.

Classes de interesse

Na região foram mapeados elementos responsáveis por gerar resíduos que, em algum grau, apresentam impacto no reservatório.

Os elementos identificados foram:

- Residências rurais;

- Galpões de suínos;

- Esterqueiras;

- Estábulos de bovinos.

 

Mapa 2.2 - Residências rurais na área de intervenção prioritária

 

Mapa 2.3 - Residências rurais na área de intervenção médio prazo

 

Mapa 2.4 - Residências rurais na área de intervenção longo prazo

 

Mapa 2.5 - Imóveis rurais na área de intervenção prioritária

 

Mapa 2.6 - Imóveis rurais na área de intervenção médio prazo

 

Mapa 2.7 - Imóveis rurais na área de intervenção longo prazo

 

Mapa 2.8 - Esterqueiras, suínos e bovinos na área de intervenção prioritária

 

Mapa 2.9 - Esterqueiras, suínos e bovinos na área de intervenção médio prazo

 

Mapa 2.10 - Esterqueiras, suínos e bovinos na área de intervenção longo prazo

 

Estimativa do IET utilizando redes neurais

O Índice de estado trófico (IET) é uma métrica utilizada pela Itaipu Binacional para classificar as condições de qualidade dos corpos hídricos e seus graus de trofia, de forma a estabelecer um monitoramento que permita identificar possíveis alterações devido ao enriquecimento dessas regiões por descargas de nutrientes, consequentemente gerando processos de eutrofização e crescimento excessivo de algas.

Com o intuito de estimar os Índices de Estado Trófico a partir das estações de monitoramento localizadas em alguns braços do reservatório, foi proposto um estudo de caso utilizando redes neurais, a fim de avaliar o comportamento do IET de acordo com os parâmetros coletados pelas estações. Tais estações são denominadas diatomácea, Espirogira e Daphnia.

Dessa maneira, a equipe do NIT.IB gerou modelos de estimativa de IET para os braços aos quais estações estão localizadas, permitindo assim com a saída de seus dados estimar tal índice, gerando prognósticos dos índices que permitam uma análise comportamental da sua tendência, possibilitando a detecção de comportamentos atípicos nos pontos de monitoramento.

As áreas estudadas estão apresentadas no mapa a seguir.

A partir do treinamento de uma rede neural foi possível definir um modelo que estima o valor de IET ao longo do tempo. Este modelo pode ser utilizado para identificar o comportamento do índice e analisar se está coerente com as informações coletadas. A seguir um exemplo do modelo preditivo, apresentando os valores do IET conforme o período selecionado.

O modelo também foi implementado para rodar automaticamente e manter um mapa atualizado conforme novos dados de estações são informados.

 

 

A importância do monitoramento de águas subterrâneas

Estudos apontam que 30% da água do mundo está armazenada em aquíferos, ou seja, embaixo da terra. Na região Oeste do Paraná, a Bacia Hidrográfica do Paraná 3 (BP3) encontra-se sob domínio do Sistema Aquífero Serra Geral (SASG) que atualmente é o mais importante do estado do Paraná. Segundo a Companhia de Saneamento do Paraná, Sanepar, mais de 1 milhão de paranaenses se beneficiam das águas do SASG, através de 493 poços tubulares e vazão explorada de aproximadamente 75 milhões m3 por ano.

Prezando pelos recursos hídricos subterrâneos, o Núcleo de Inteligência Territorial da Itaipu Binacional (NIT.IB) em parceria com o Laboratório de Pesquisas Hidrogeológicas (LPH) da Universidade Federal do Paraná (UFPR), vêm desenvolvendo uma pesquisa de monitoramento quali-quantitativo sistemático de águas subterrâneas para aquisição contínua de dados, compreensão dos fenômenos e processos envolvidos na quantidade e qualidade destas águas. A importância desses dados se estende à realização de diagnósticos visando ações de planejamento territorial e, principalmente, da gestão correta dos recursos hídricos, principalmente referente aos eventos de escassez hídrica. 

Monitoramento Quantitativo

As medidas temporais dos níveis estáticos dos poços possibilitam o acompanhamento da variação do nível do aquífero, além de trazer informações sobre as possíveis regiões de recarga e direção do movimento das águas subterrâneas.

Localização dos poços profundos inoperantes para monitoramento quantitativo

12 dos 33 poços selecionados para o monitoramento quantitativo, foram equipados com leveloggers e barologgers a fim de obter informações de nível estático dentro (ou proximidades da BP3) entre as altitudes de 222 e 721m. Atualmente somente 31 poços continuam em monitoramento, os poços PSFV05 e PSFF06 pararam o monitoramento por motivos de furto e influência de bombeamento nas proximidades, respectivamente.

Para avaliar a resposta dos dados das séries históricas em relação a ocorrência de recarga subterrânea, são feitas análises por meio do cruzamento das informações de nível estático com dados de precipitação. Nessa análise é esperado que os dados de nível apresentem como resposta a ocorrência de recargas ocasionadas pela chuva, uma vez que esse é o principal condicionante da ocorrência da recarga e variação das reservas hídricas subterrâneas. 

Exemplo do resultado obtido a partir da integração dos dados de nível e precipitação

Monitoramento Qualitativo

A contaminação de aquíferos por nitrato (NO3-) é uma constante em muitas cidades brasileiras. Este elemento é encontrado mediante a entrada de nitrogênio no ambiente, seja através do uso excessivo de fertilizantes ou pela lixiviação de efluentes domésticos e industriais. 

Concentração de nitrato (N-NO3) na região da BP3 e uso e ocupação do solo.

Em 2018 foi iniciado o monitoramento da qualidade da água em 35 poços operantes. Estes poços pertencem à Sanepar e aos sistemas autônomos de municipais de saneamento, nas Bacias Hidrográficas de: Arroio Iguaçu, São Francisco Verdadeiro, São Francisco Falso, Ocoí, Passo Cuê, Guabiroba e Bela Vista, além de 4 pontos de água superficial na Bacia do rio Lopeí.

A amostragem para análises físico-químicas foi realizada com periodicidade anual utilizando os seguintes parâmetros: em campo os parâmetros físico-químicos pH, potencial redox, sólidos totais dissolvidos (STD), turbidez, temperatura e condutividade; em laboratório, foram quantificados CO2, TOC (carbono orgânico total), Ntotal (nitrogênio total), Ptotal (fósforo total), sílica, cátions (Al, Ca, Cu, Cr, Pb, Mg, Mn, K, Na, Zn, As) e ânions (Fosfatos, Nitritos, Nitratos, Amônia, Cloretos, Sulfatos, Fluoretos, Carbonatos e Bicarbonatos). 

Coleta de amostras de água e medida de alguns parâmetros em campo com sonda

*Os dados apresentados acima são atualizados constantemente, conforme trabalhos realizados em campo, a fim de responder quais são as áreas de possível recarga do aquífero e de melhores produção nos poços profundos.

Processos de monitoramento do Reservatório de Itaipu (ME)

Com o propósito de identificar pontos de supressão vegetal na faixa de proteção e a incidência de macrófitas nas águas, o Núcleo de Inteligência Territorial da Itaipu Binacional (NIT.IB) têm realizado o monitoramento da margem esquerda do Reservatório de Itaipu.

Este monitoramento é feito a partir de imagens de satélite de média e alta resolução coletadas através da plataforma Google Earth Engine. Além deste, o processo conta com outras 2 (duas) fontes de dados de ambientes distintos: servidores da Itaipu Binacional e servidores do Parque Tecnológico de Itaipu (PTI-BR).

Com a integração destes diferentes sistemas e fontes de dados, os resultados do monitoramento vêm surpreendendo. Além das pesquisas que estão sendo executadas, a equipe desenvolveu a expertise de operar diferentes sistemas de forma síncrona, o que apoia na excelência do resultado final do produto à ser entregue, de forma a atender às expectativas dos usuários. Atualmente este monitoramento gera as seguintes frentes de resultados:

O uso do aplicativo Google Earth Engine, baseado principalmente em imagens Sentinel-2 e Landsat 8, que permite a filtragem a partir das Bacias Hidrográficas de interesse, trazendo informações como a taxa média de incidência de macrófitas, temperatura da superfície e NDVI para o período e bacia de interesse:

Geração de mapa e gráficos de resumo utilizando o portal de mapas do NIT, GeoNode, baseando-se em resultados obtidos a partir do mapeamento de imagens atualizado de macrófitas, taxa de ocupação de macrófitas, bloom de algas e áreas com supressão vegetal na faixa de proteção:

Além disso, é feita a inclusão no portal de mapas da Itaipu Binacional, replicando os resultados apresentados no GeoNode de forma a fortalecer o consumo das informações geradas:

Suporte à previsão de afluências - Previsão de chuvas

Sabendo que a chuva é um elemento que influencia diretamente na quantidade de água que chega ao reservatório de Itaipu, as previsões diárias de afluência de montante e de jusante são amplamente necessárias à Itaipu Binacional. Diariamente são utilizadas tais informações, que acabam contribuindo nas tomadas de decisões diárias da operação da usina.

Algumas entidades disponibilizam previsões de chuva diariamente para a Itaipu. Contudo, muitas vezes o formato para consumir tais informações não apresenta um padrão, o que acaba dificultando a utilização destas previsões no modelo de previsão de vazão. Diante disso, o objetivo principal deste estudo foi o de implementar ferramentas que facilitassem o consumo das diferentes previsões de chuva, realizadas pelos centros especializados em meteorologia. Além disso, as ferramentas criadas deveriam auxiliar na visualização destas previsões, permitindo uma melhor avaliação das informações.

O modelos de previsão de chuva utilizados foram dos centros especializados a seguir:

1. • SIMEPAR (Sistema Meteorológico do Paraná), modelo WRF (Weather Research and Forecasting);

   • ECMWF (Centro Europeu para Previsão do Tempo), modelo IFS (Integrated Forecasting System);

   • INMET (Instituto Nacional de Meteorologia), modelo COSMO (Consortium for Small-scale Modeling);

   • NCEP (Centro Nacional para Previsão Ambiental), modelo GFS (Global Forecast System).

A partir dos dados de previsão de chuva gerados e disponibilizados por estes centros, foram criados scripts em linguagem Python, permitindo a utilização e a visualização das informações contidas nestes. Atualmente, as ferramentas geradas já estão disponíveis para o uso operacional da equipe da Itaipu Binacional.

Contextualizando

As ferramentas disponíveis até então, para sua rotina de previsão de vazões, possibilitavam a utilização de arquivos de previsão do tempo enviados pelo Sistema de Tecnologia e Monitoramento Ambiental do Paraná (SIMEPAR). Apenas o formato dos arquivos do SIMEPAR podia ser utilizado como entrada do modelo hidrológico. Arquivos disponíveis de outros centros especializados em rodada de modelos de previsão do tempo não podiam ser utilizados como dados de entrada no modelo hidrológico (e.g. National Centers for Environmental Prediction (NCEP) – Estados Unidos, European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) – Europa e Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) – Brasil).

Tendo em vista estas dificuldades, foram propostos os seguintes objetivos para o projeto:

• 1. Criar uma rotina operativa (script) de disponibilização de arquivos de previsão numérica de precipitação de curto prazo para o modelo hidrológico.
• 2. Criar uma rotina operativa para a conversão de dados obtidos de modelos de previsão de tempo para o formato de arquivo binário do GrADS.
• 3. Publicar em um sistema de visualização geográfica as previsões numéricas para uso na supervisão operativa da Usina Hidrelétrica de Itaipu.
• 4. Possibilitar ao modelo hidrológico utilizado pela Itaipu Binacional uma rodada com os diferentes modelos numéricos de previsão de tempo apresentados.

Assim, as entregas foram determinadas como sendo:

• 1. Rotina operativa para importação de arquivos de previsão numérica de precipitação de curto prazo;
• 2. Previsões numéricas para uso na supervisão operativa publicadas em um sistema de visualização de dados geográficos;
• 3. Rotina operativa para conversão de arquivos dados de modelos de previsão de tempo para formato predefinido.

 

• Exemplo previsão SIMEPAR:

• Exemplo previsão COSMO INMET:

• Exemplo previsão GFS:

• Exemplo previsão ECMWF: