Influência das chuvas nos custos de operação e manutenção das Estações de Tratamento da RMR

Resumo

A água depois de utilizada torna-se um resíduo líquido denominado de efluente, também conhecido como esgoto sanitário, que segundo a norma brasileira NBR 9648 é o “despejo líquido constituído de esgotos doméstico e industrial, água de infiltração e a contribuição pluvial parasitária”. Um efluente é resultante de uma mistura de diversas substâncias. O impacto do lançamento de efluentes originados de estações de tratamento de esgotos em corpos d'água é motivo de grande preocupação para a maioria dos países. Uma série de legislações ambientais, critérios, políticas e revisões procuram influir tanto na seleção dos locais de descarga quanto no nível de tratamento exigido para garantir que os impactos ambientais provocados pela disposição destes efluentes tratados sejam aceitáveis (OLIVEIRA e VON SPERLING, 2005). As chuvas extremas estão se tornando menos frequentes da mesorregião da RMR. Os resultados, como um todo, indicam modificações nos volumes acumulados anuais de chuva. Uma vez que o clima está presente no cotidiano da sociedade e influencia diretamente a maioria de suas ações, estas modificações podem implicar em impactos nas atividades sociais, econômicas e até culturais. (NOBREGA; FARIAS; SANTOS, 2015). A partir deste contexto, o objetivo deste trabalho é avaliar a influência das chuvas nos custos de operação e manutenção das Estações de Tratamento da Região Metropolitana do Recife (RMR) estabelecendo relações entre os postos pluviométricos e as estações de tratamento de esgoto (ETE’s), mapear postos pluviométricos e ETE’s a partir da exportação de suas localizações para o KMZ (Keyhole Markup Language), selecionando e organizando os dados fornecidos pela Compesa e pela APAC. Os dados, como os endereços das ETE’s e os valores de suas contas de energia, entre os meses de janeiro de 2016 e dezembro de 2018, foram adquiridos entre junho de 2019 e março de 2020 a partir de requerimentos feitos a Compesa, empresa que detém a concessão dos serviços públicos de saneamento básico no Estado de Pernambuco, esses requerimentos são garantidos pela Lei de Acesso a Informação (LAI) através do Sistema da Ouvidoria do Estado de Pernambuco. As informações de controle de qualidade mensal das águas de cada ETE no mesmo período foram fornecidas pelo co-orientador. Os endereços dos postos pluviométricos (PP), da região metropolitana do Recife, RMR, foram concedidos pela Agência Pernambucana de Águas e Clima, APAC. Fez-se necessário a importação dos dados para KMZ, uma vez que foram fornecidas as latitudes e longitudes dos postos pluviométricos as suas identificações geográficas em um mapa tornaram-se essenciais para facilitar a associação com os endereços das ETE’s. A partir do site da APAC foram obtidos os dados de chuvas de 01 de janeiro de 2016 a 31 de dezembro de 2018 dos postos pluviométricos que foram considerados mais relevantes, tendo em vista a proximidade a uma maior quantidade de ETE’s com grandes capacidades de tratamento. Preferiu-se os dados diários para uma maior precisão nas médias e variações pluviométricas. Os dados pluviométricos diários foram organizados em dias por mês/ano e tiveram seu acumulado mensal somado. Foram feitos gráficos mensais e anuais do acumulado em cada posto pluviométrico analisado. Uma das hipóteses a ser analisada é a relação entre as contas de energia das ETE’s e o volume de chuva do mesmo mês. De acordo com as suas capacidades de tratamento, foram selecionadas 3 ETE’s de grande porte para serem analisadas em função dos valores de suas contas de energia e os dados de chuvas obtidos pelos postos pluviométricos próximos. Para a análise de correlação a linha de tendência exponencial de grau 6 e o gráfico da média aritmética foram escolhidos por melhor representar os resultados desejados. O coeficiente de correlação pode variar de –1,00 a + 1,00, com um coeficiente de +1, indicando uma correlação linear positiva perfeita. Um coeficiente de correlação “0”, significa que não existe um relacionamento linear entre as duas variáveis (VIALI, 1997). A escolha dos postos pluviométricos foi feita a partir da triangulação e demarcação das distâncias entre os postos e as ETE’s. De acordo com o gráfico Correlação ETE Cabanga pode-se inferir que há baixa correlação entre as variáveis. O valor obtido foi de 0.1023, muito abaixo do considerado ideal “1”. O gráfico da ETE Peixinhos e o gráfico da ETE Janga apresentam correlações maiores que o gráfico da ETE Cabanga, no entanto, o resultado permanece insatisfatório. De acordo com baixa correlação entre as variáveis, descarta-se a hipótese de influência das chuvas nos valores das contas de energia nas ETE’s de grande porte. Para validar a não influência independente dos tamanhos das ETE’s, foram selecionadas outras duas estações, de menores capacidades. A análise foi realizada utilizando os mesmos parâmetros e procedimentos usados nas primeiras três ETE’s. A obtenção dos dados pluviométricos foi feita a partir da média aritmética entre os postos próximos e utilizou-se a linha de tendência exponencial de grau 6 para determinar a correlação linear. Os gráficos da ETE Mangueira e da ETE Jardim Paulista demonstram dispersão dos dados de energia e que a função não se adequa bem. Também apresentam correlações bem abaixo do esperado. De acordo com os resultados apresentados nos gráficos pode-se afirmar que houve uma correlação maior entre as variáveis em ETE’s de menor porte quando comparados aos resultados obtidos nas ETE’s de grandes capacidades. No entanto, não é uma correlação significativa, de modo que invalida a hipótese da existência de influência dos acumulados mensais de chuvas nos valores das contas de energia das estações.