Hidráulica de gotejadores operando com diluições de água salobra: python, teoria fractal, classificação de imagens e microscopia eletrônica por varredura

Abstract

A utilização de água salina e de sistemas que otimizem este recurso, como o caso da irrigação por gotejamento, representa alternativa atraente para a convivência com a escassez hídrica. No entanto, a qualidade inferior das águas afeta a eficiência dos sistemas de irrigação por gotejamento, pois há tendência de entupimento dos emissores pela acumulação de agentes de obstrução, que podem ser de origem química, biológica ou física. Diante disso, é preciso estudar e analisar as causas e os efeitos do processo de entupimento, exigindo aplicação de teorias e ferramentas matemáticas, estatísticas e computacionais que facilitem a abordagem e a compreensão dessa dinâmica complexa, envolvendo variáveis distribuídas nas dimensões temporais e espaciais do processo de irrigação. Neste contexto, objetivou-se com o presente trabalho aplicar e avaliar técnicas estatísticas e matemáticas para analisar a vazão média e os indicadores de obstrução coeficiente de uniformidade de distribuição (CUD) e redução de vazão relativa (RVR) em unidades gotejadoras operando com diluições de água salobra. Para isso, foi feita uma simulação de um sistema de irrigação com gotejadores não autocompensantes, o qual foi configurado no delineamento inteiramente casualizado em esquema de parcelas subsubdivididas com três repetições, tendo nas parcelas as três diluições de água salobra (AS) em água de abastecimento (AB) (D1 - 100% de AB; D2 – 50% de AB mais 50% de AS; e D3 - 100% de AS); nas subparcelas, os três tipos de gotejadores não autocompensantes (NJ, SL e ST); e nas subsubparcelas, os tempos de avaliação (0, 20, 40, 60, 80, 100, 120, 140 e 160 h). No início, meio e fim do período experimental, foram quantificados os parâmetros químicos nas diluições: pH, CE, Na+, Ca2+, Mg2+, CO32-, HCO3-, sólidos suspensos totais (SST) e sólidos dissolvidos totais (SDT). Os dados obtidos foram submetidos a Análises de Componentes Principais (ACP), à Análise Multivariada de Variância (MANOVA), ao teste post-hoc e a classificação supervisionada, utilizando a linguagem de uso livre Python 3.0, classificação de imagens geradas por microscopia eletrônica de varredura (MEV) utilizando Argis e teoria fractal. Os resultados indicaram que a diluição e o tipo de emissor explicam a dinâmica do processo de entupimento, em que houve elevação do nível de obstrução com aumento da salinidade na água de irrigação. Os menores níveis de obstruções ocorreram no tratamento controle (100% de AB) com o emissor ST, onde os resultados apontam que se produziu menor quantidade de partículas com as maiores áreas médias, assim como a mais baixa porcentagem de ocupação de espaços vazios. A combinação SL-D3 proporcionou maior potencial de obstrução, com redução do CUD inicial de 93% para 68%; entretanto as combinações menos afetadas pelo entupimento foram SL-D1 e NJ-D2, ambas finalizando os ensaios com CUD de 90%. Com relação ao indicador RVR, as combinações que apresentaram maiores níveis de obstrução (40%) foram ST-D2, SL-D2 e SL-D3 ao fim dos ensaios, e a combinação menos afetada por entupimento com RVR de 25% no fim foi SL-D1. O teste post-hoc aplicado aos dados indica variação estatisticamente significativa dos coeficientes CUD e RVR ao longo dos tempos 0 a 160 h e 80 a 160 h, não existindo variação estatisticamente significativa das 0 às 80 h; no caso do pH, os resultados mostram que oscilou ao longo do tempo. Finalmente, a condutividade elétrica não foi influenciada pelo tempo das avaliações, porém houve relação significativa com as diluições.