Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10400.1/293
Título: Application of DPSIR framework integrated with multiple regression model to simulate Guadiana catchment - estuary continuum, south eastern Iberia
Autor: Tolera, Terefi Fikadu
Orientador: Icely, John
Palavras-chave: Estuário
DPSIR
Fertilizantes
Nitratos
Regressão múltipla
Barragens
Eutrofização
Data de Defesa: 2010
Resumo: A Modelação da interacção das bacias hidrográficas com os rios a jusante, estuários, as zonas costeiras e a simulação e previsão das alterações ecológicas e físico-químicas das massas de água, é um passo importante para uma monitorização eficiente da eutrofização e dos sistemas de gestão. Neste trabalho foram usados dados recolhidos pelo Instituto Nacional da Água (INAG) para o modelo de Carga de Nitratos introduzidos no Estuário do Guadiana, de Clorofila-a e de Oxigénio dissolvido, através do método estatístico de regressão múltipla integrado com o Quadro Drigir-Pressão-Estado-Impacto-Resposta. A selecção do modelo foi realizada através da aplicação do Critério de Informação de Akakie (AIC). Os resultados indicam que o uso de fertilizantes, a Carga de Nitrogénio Dissolvido (DIN) e Fluxo do caudal do Rio explicam significativamente (α=0.05, p=0.003) cerca de 73% da variação da Carga de Nitratos na estação de amostragem de Pulo do Lobo, na zona do Alto estuário do Guadiana. Em Alcoutim as variáveis que melhor explicaram a variação de Oxigénio Dissolvido foram a Carga de Nitratos, o Fluxo de caudal do Rio e a Clorofila-a. Estas variáveis explicaram significativamente (α=0.05, p=0.0054) a variação em 69% relativamente ao Oxigénio Dissolvido. No entanto, embora a Clorofila-a tenha mostrado uma boa correlação com o Fluxo de caudal do rio, a Carga de nitratos e o Oxigênio dissolvido, estatisticamente foi pouco significativa (α = 0.05 e 0.1). Este facto poderá indicar maior variabilidade da Clorofila-a associada à hidrodinâmica do estuário. Os modelos de Carga de Nitratos e de Oxigênio Dissolvido mostraram estatisticamente ser mais adequados para serem utilizados como uma ferramenta de modelação, para prever e gerir as mudanças físico-químicas do estuário do Guadiana. Resultados deste estudo sugerem que os modelos de regressão múltipla pode ser integrado com DPSIR e utilizados na compreensão dos processos complexos de Bacias Hidrográficas, Rios e Estuários.
Modeling the interaction of catchments with downstream rivers, estuaries and coasts and simulating and predicting eco-physiochemical changes of these water bodies is an important step towards efficient eutrophication monitoring and management schemes. This study used data collected by National Water Resource Institute of Portugal (INAG) to model riverine Nitrate transport and load to Guadiana estuary, Chlorophyll-a and Dissolved Oxygen changes using multiple regression statistical method integrated with Driver-Pressure-State-Impact-Response (DPSIR) framework. Model selection was undertaken through application of Akakie’s Information Criteria (AIC). Results indicated that Fertilizer Use, Catchment Dissolved Inorganic Nitrogen (DIN) load and River Flow significantly (α=0.05, p=0.003) explained about 73% of variation in riverine Nitrate Load at Pulo Do Lubo hydrometric river station right above the upper part of Guadiana estuary. Descriptor variables which best explained Dissolved Oxygen at Alcoutim, upper estuary station, were riverine Nitrate load, River Flow and Chlorophyll-a. These variables significantly (α=0.05, p=0.0054) explained about 69% of variation in Dissolved Oxygen. However, although Chlorophyll-a showed a good correlation with River flow, riverine Nitrate load and Dissolved Oxygen, it was statistically insignificant (α=0.05 and 0.1). This probably indicates more sensitivity of Chlorophyll-a towards hydrodynamics of the estuary. On the basis of adequate statistical evidence found, riverine Nitrate load and Dissolved Oxygen models could be used to predict and manage physiochemical changes in the Guadiana estuary. Findings of this study suggest that multiple regression models can be integrated with DPSIR framework and used in understanding the complex processes in catchment-estuary continuum.
Descrição: Dissertação de Mestrado, Gestão da Água e da Costa, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2010
URI: http://hdl.handle.net/10400.1/293
Designação: Mestrado em Gestão da Água e da Costa
Aparece nas colecções:UA01-Teses



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