Variação temporal da descarga sólida em suspensão e identificação de minerais a partir de aperfeiçoamento de método de amostragem automática no Córrego Riacho Fundo, Brasília, Distrito Federal
DOI:
https://doi.org/10.11606/issn.2316-9095.v18-140500Palavras-chave:
Sedimentometria, Amostrador automático, Turbidez, Mineralogia.Resumo
Este estudo buscou contribuir com informações sedimentométricas sobre o Córrego Riacho Fundo (CRF), afluente do Lago Paranoá, Brasília, Distrito Federal, historicamente o principal transportador de sedimentos da bacia. Utilizamos método acústico com o equipamento River Surveyour M9 da Sontek, para levantamento de vazão, e amostrador automático ISCO 6712, para amostragem de água e sedimentos, com coleta em ponto fixo em relação ao leito do córrego e coleta com adaptação para amostragem a 40 cm de profundidade da superfície d’água. A mineralogia de uma seleção de amostras de sedimentos coletados foi determinada por difratometria de raios X. Além disso, a turbidez das águas foi medida por meio de sonda multiparamétrica flutuando a 40 cm da superfície. Os resultados obtidos permitiram elaborar uma nova curva-chave do CRF, com vazões medidas em cotas nunca registradas. O novo método de coleta implantado possibilitou obter informações em cotas que não haviam sido amostradas antes e permitiu também diminuir a dispersão dos dados entre concentração e cota. Assim, comparando os dois métodos, com o método fixo obteve-se R2 = 0,28, e com o método com flutuabilidade, R2 = 0,45. A adaptação com flutuação também favoreceu uma boa correlação entre turbidez e concentração, apresentando R2 = 0,92. A análise de histerese mostrou que a maioria dos eventos ocorre no sentido anti-horário. A quantidade total de sedimentos suspensos por evento de chuva variou entre 43 e 1.258 t com o método adaptado, e entre 47 e 10.142 t com o método de coleta fixa. A mineralogia dos sedimentos é composta por saponita, vermiculita, ilita, muscovita, caolinita, gibbsita, diásporo, quartzo, rutilo e hematita. O uso do amostrador automático permitiu identificar maior número de minerais quando comparados outros estudos na região.
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