TY - JOUR AU - Gomes, Maria da Conceição Rabelo AU - Cavalcante, Itabaraci Nazareno PY - 2017/02/07 Y2 - 2024/03/28 TI - Aplicação da análise estatística multivariada no estudo da qualidade da água subterrânea JF - Águas Subterrâneas JA - R. Águas Subter. VL - 31 IS - 1 SE - Artigos DO - 10.14295/ras.v31i1.28617 UR - https://aguassubterraneas.abas.org/asubterraneas/article/view/28617 SP - 134-149 AB - <p>A explotação racional e sustentável dos recursos hídricos se torna atualmente cada vez mais importante, tendo em vista que a sociedade convive com diversos e grandes desafios, principalmente aqueles referentes a crescente demanda de água em quantidade e qualidade como consequência do aumento da taxa de  crescimento populacional, implantação de indústrias, acréscimo da pegada hídrica, produção de alimentos e, enfim, desenvolvimento, especialmente em áreas de escassez, como em regiões áridas e semiáridas, como no caso específico da área de estudo. Como a utilização das águas subterrâneas para fins diversos também está condicionada a qualidade, neste trabalho desenvolveu-se uma metodologia utilizando a técnica da análise fatorial, associada a análise de agrupamento multivariada, objetivando dar suporte à gestão hidroqualitativa. Foram identificadas similaridades entre atributos físico-químicos capazes de explicar possíveis processos responsáveis pela qualidade das águas, tomando como estudo de caso o município de Fortaleza, Ceará. A análise fatorial aplicada a atributos físico-químicos identificou três componentes responsáveis por aproximadamente 86% da variância total. O primeiro como indicador de salinidade e poluição (K<sup>+</sup>, Ca<sup>+2</sup>, Mg<sup>2+</sup>, N-NO<sub>3</sub><sup>-</sup>, dureza, condutividade elétrica (CE) e sólidos totais dissolvidos (STD)); o segundo, como indicador de alcalinidade (pH, bicarbonato e alcalinidade); e o terceiro, como indicador de salinidade (Cl<sup>-</sup>, Na<sup>+</sup>, CE e STD). A análise de agrupamento multivariada por componente, apresentou três grupos identificados por amostras com diferentes faixas de concentrações.</p> ER -