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INSTITUTO DE QUÍMICA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GEOCIÊNCIAS - GEOQUÍMICA
CRISTIANE DA SILVEIRA FIORI
INTEGRAÇÃO DE INDICADORES GEOQUÍMICOS E BIOLÓGICOS NA AVALIAÇÃO DA CONTAMINAÇÃO DE SEDIMENTOS POR METAIS PESADOS
EM REGIÕES COSTEIRAS DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO, BRASIL
NITERÓI
2008
CRISTIANE DA SILVEIRA FIORI
INTEGRAÇÃO DE INDICADORES GEOQUÍMICOS E BIOLÓGICOS NA
AVALIAÇÃO DA CONTAMINAÇÃO DE SEDIMENTOS POR METAIS PESADOS
EM REGIÕES COSTEIRAS DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO, BRASIL.
Tese apresentada ao Curso de Pós-Graduação em Geociências da Universidade Federal Fluminense, como requisito parcial para a obtenção do Grau de Doutor. Área de Concentração: Geoquímica Ambiental.
Orientador:
Profº. Drº. Edison Dausacker Bidone
Coorientadores:
Profº. Drº. Sambasiva Rao Patchineelam
Profº. Drº. Renato Campello Cordeiro
NITERÓI 2008
F519 Fiori, Cristiane da Silveira.
Integração de indicadores geoquímicos e biológicos na avaliação da contaminação de sedimentos por metais pesados em regiões costeiras do estado do Rio de Janeiro, Brasil / Cristiane da Silveira Fiori. – Niterói : [s.n.], 2008.
282 f. : il. ; 30 cm.
Tese (Doutorado em Geociências - Geoquímica Ambiental) - Universidade Federal Fluminense, 2008. Orientador: Profº Drº Edison Dausacker Bidone. Coorientadores: Profº Drº Sambasiva Rao Patchineelam; Profº Drº Renato Campello Cordeiro.
1. Poluição ambiental. 2. Metal pesado. 3. Sedimento. 4.
Indicador de risco. 5. Produção intelectual. I. Título.
CDD 363.73
RESUMO
A estimativa do risco de sedimentos contaminados afetarem a biota tem sido objeto de muitas pesquisas. No entanto, a maioria não tem examinado holisticamente o potencial tóxico dos sedimentos. Avaliações da qualidade do ambiente feitas apenas com análises químicas dos compartimentos físicos pode não refletir a biodisponibilidade dos contaminantes e menos ainda a sua toxicidade. Abordagens integradas têm se mostrado como alternativas bastante adequadas para avaliações preliminares de riscos ecológicos de sedimentos contaminados. A crescente degradação ambiental exige estratégias de controle da qualidade que sejam ao mesmo tempo acessíveis do ponto de vista dos recursos existentes e capazes de fornecer os indicadores necessários à identificação, hierarquização e priorização de problemas visando à tomada de decisão, a aplicação de recursos e formatação de políticas sítio-específicas ou universais, i.e., elementos fundamentais para uma gestão sócio-econômica-ambiental. Este trabalho tem por objetivo a proposição de um índice de qualidade de sedimento que integre componentes geoquímicos (Índice de Risco Ecológico Potencial) e biológicos (Fator de Bioacumulação em organismos bentônicos e Estrutura da Comunidade Bentônica) com a finalidade de hierarquizar áreas com diferentes níveis de contaminação por metal pesado. As áreas selecionadas para este estudo foram as Baías de Sepetiba, Ilha Grande, Ribeira e o Saco do Mamanguá. O IREP é um índice que avalia a qualidade do sedimento impactado por metal pesado, ponderando a toxicidade de acordo com as propriedades do metal. Este considera também o estado trófico do meio, como uma medida que afeta a biodisponibilidade dos contaminantes. As estimativas de risco de contaminação apresentadas, demonstraram que este índice foi capaz de hierarquizar as estações estudadas, sendo sensível inclusive para detectar situações de contaminação moderada. Analisaram-se os padrões de estruturação da comunidade bentônica bem como o nível taxonômico mínimo necessário para a identificação dos organismos, para que se tenha um diagnóstico realista da qualidade dos sedimentos. Os resultados apresentados pelos descritos da comunidade permitiram separar as áreas com diferentes graus de perturbação. O FBCs, obtidos a partir da análise da concentração do metal em tecidos de organismos bentônicos, como poliquetas e bivalves, mostraram ser eficientes elos da relação causa-efeito entre os valores fornecidos pelo IREP e as respostas encontradas na estrutura da comunidade bentônica. Estes três indicadores foram então agregados em um índice (denominado Índice de Qualidade de Sedimento - IQS) e testados para averiguar sua capacidade de hierarquizar áreas com diferentes graus de contaminação. O resultado apresentado pelo IQS foi satisfatório, pois conseguiu separar áreas mais degradadas de outras com moderada e/ou baixa contaminação.
Palavras-chave: Indicadores. Contaminação. Metal pesado.
ABSTRACT
The estimate of contaminated sediments risk affect biota has been studied in many researches. However, majority of these have not been holistically studied the toxic potential of sediments. Quality evaluations of environment done just with chemistry analysis of physical compartments would not reflect the bioavailability of contaminants and less yet, its toxicity. Integrated pleas have become as enough appropriate alternatives to preliminary evaluations of contaminated sediments ecological risks. Growing environmental degradation requires quality control strategies which are at the same time accessible into an existing resources viewpoint and able to provide needful indicators to identify, hierarchies and prioritize problems aiming taking decisions relating to resources application and conformation of site-specifics or universal policies, i.e., basic elements to a socio-economic-environmental management. This work intends propose a sediment quality index that integrates geochemists (Índice de Risco Ecológico Potencial "Potential Ecological Risk Index") and biological components (Fator de Bioacumulação em organismos bentônicos e Estrutura da Comunidade Bentônica "Bioaccumulation Factor in benthic organisms and Benthic Community Structure") purposing to hierarchise contamination levels by heavy metals. Selected areas to this study were Baías de Sepetiba, Ilha Grande, Ribeira and Saco do Mamanguá. The IREP is an index that evaluates quality of impacted sediment by heavy metals, considering toxicity according to metal proprieties. IREP also considers trophic condition of environment as a measure that affects the contaminants bioavailability. Estimates of showed contamination risk evidenced that IREP was able to hierarchise the studied stations, including having sensibility to detect situations of moderate contamination. Benthic community structure patterns were analyzed as well as minimum taxonomic level needed to organisms identification with the purpose of taking a realistic diagnosis of sediment quality. The results showed by the community allowed separating the areas with different perturbation degrees. The obtained FBCs indexes as of the analysis of metal concentration in benthic organisms' tissues like polychaeta and bivalve have become effective elos of casuality in benthic community structure. These three indicators were then aggregated into an index (called Índice de Qualidade de Sedimento – IQS "Sediment Quality Index") and tested to investigate its capacity to hierarchise areas with different contamination degrees. The showed IQS result was satisfactory because was able to separate more degraded areas from others with moderate and/or low contamination.
Keywords: Indicators. Contamination. Heavy metals.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Fontes antrópicas de mercúrio................................................................... 26
Figura 2 - Ciclo biogeoquímico do mercúrio em sistemas naturais com os principais
mecanismos químicos envolvidos. .............................................................................. 29
Figura 3 - Biomagnificação trófica do mercúrio em ecossistemas aquáticos. .......... 36
Figura 4 - Mapa de Localização das Estações de Coleta na Baía de Sepetiba. ...... 70
Figura 5 - Figura esquemática do padrão de circulação influenciado pelos ventos da
Baía de Sepetiba. ......................................................................................................... 72
Figura 6 - Pilha de Rejeitos da Cia Mercantil Ingá. .................................................... 77
Figura 7 - Mapa de Localização das Áreas de Coleta na Baía da Ribeira. .............. 80
Figura 8 - Mapa de Localização das Áreas de Coleta na Baía da Ilha Grande ........ 84
Figura 9 - Mapa de Localização das Áreas de Coleta no Saco do Mamanguá. ....... 91
Figura 10 - Embarcações de apoio utilizadas na campanha oceanográfica. ........... 94
Figura 11 - Draga do tipo Eckman, utilizada neste estudo. ....................................... 95
Figura 12 - Medida do comprimento antero-posterio de Anomalocardia brasiliana.
.................................................................................................................................... 100
Figura 13 - Espectrofotômetro de absorção atômica portátil - LUMEX RA-915. .... 101
Figura 14 - Polichaeta da Família Capiltellidae. ....................................................... 103
Figura 15 - Comparação dos valores de concentrações de zinco obtidas para os
locais estudados com os valores pré-industriais....................................................... 117
Figura 16 - Comparação dos valores de concentrações de cádmio obtidas para os
locais estudados com os valores pré-industriais....................................................... 119
Figura 17 - Comparação dos valores de concentrações de mercúrio obtidas no
sedimento com os valores pré-industriais. ................................................................ 120
Figura 18 - Comparação dos valores de concentrações de chumbo obtidas no
sedimento com os valores pré-industriais. ................................................................ 122
Figura 19 - Comparação dos valores de concentrações de cobre obtidas no
sedimento com os valores pré-industriais. ................................................................ 123
Figura 20 - Comparação dos valores de concentrações de cromo no sedimento com
os valores pré-industriais. .......................................................................................... 124
Figura 21 - Estimativas para o Grau de Contaminação obtida a partir da
concentração de metais no sedimento. ..................................................................... 129
Figura 22 - Gráfico de correlação entre o fósforo e a matéria orgânica. ................ 131
Figura 23 - Gráfico de correlação entre o nitrogênio e a matéria orgânica............. 131
Figura 24 - Gráfico de correlação entre o fósforo e o carbono orgânico total. ....... 131
Figura 25 - Gráfico de correlação entre o nitrogênio e o carbono orgânico total. .. 132
Figura 26 - Gráfico de correlação entre a razão P/MO e a Clorofila-a. ................... 132
Figura 27 - Gráfico de correlação entre a razão N/MO e a Clorofila-a.................... 133
Figura 28 - Gráfico de correlação entre a razão P/COT e a Clorofila-a. ................. 133
Figura 29 - Gráfico de correlação entre a razão N/COT e a Clorofila-a. ................. 133
Figura 30 - Gráfico de correlação entre a razão P/MO e o AVS. ............................ 135
Figura 31 - Gráfico de correlação entre a razão N/MO e o AVS. ............................ 135
Figura 32 - Gráfico de correlação entre a razão P/COT e o AVS. .......................... 135
Figura 33 - Gráfico de correlação entre a razão N/COT e o AVS. .......................... 136
Figura 34 - Comparação do REP e do FRT do zinco (a) e comparação do REP e do
FC do zinco (b). .......................................................................................................... 146
Figura 35 - Comparação do REP e do FRT do mercúrio (a) e comparação do REP e
do FC do mercúrio (b). ............................................................................................... 147
Figura 36 - Comparação do REP e do FRT do cádmio (a) e comparação do REP e
do FC do cádmio (b)................................................................................................... 148
Figura 37 - Comparação do REP e do FRT do chumbo (a) e comparação do REP e
do FC do chumbo (b). ................................................................................................ 149
Figura 38 - Comparação do REP e do FRT do cobre (a) e comparação do REP e do
FC do cobre (b). ......................................................................................................... 150
Figura 39 - Comparação do REP e do FRT do cobre (a) e comparação do REP e do
FC do cobre (b). ......................................................................................................... 151
Figura 40 - Valores médios de Hg T encontrados em A. brasiliana nas estações de
coleta. ......................................................................................................................... 157
Figura 41 - Concentração de mercúrio em A. brasiliana, nas três classes de
tamanho, nas quatro áreas. ....................................................................................... 162
Figura 42 - Concentração de metilmercúrio e mercúrio total em A. brasiliana nas
quatro estações estudadas. ....................................................................................... 164
Figura 43 - Concentração de metilmercúrio e sua porcentagem no HgT em A.
brasiliana. ................................................................................................................... 165
Figura 44 - Concentração de zinco em A. brasiliana, nas três classes de tamanho,
nas quatro áreas......................................................................................................... 167
Figura 45 - Concentração de cádmio em A. brasiliana, nas três classes de tamanho,
nas quatro áreas......................................................................................................... 169
Figura 46 - Concentração de cromo em A. brasiliana, nas três classes de tamanho,
nas quatro regiões. ..................................................................................................... 170
Figura 47 - Concentração de ferro em A. brasiliana, nas três classes de tamanho,
nas quatro regiões. ..................................................................................................... 171
Figura 48 - Concentração de manganês em A. brasiliana, nas três classes de
tamanho, nas quatro regiões. .................................................................................... 172
Figura 49 - Concentração de níquel em A. brasiliana, nas três classes de tamanho,
nas quatro regiões. ..................................................................................................... 172
Figura 50 - Concentração de chumbo em A. brasiliana, nas três classes de
tamanho, nas quatro regiões. .................................................................................... 173
Figura 51 - Análise dos Componentes Principais: plano fatorial dos eixos I e II
representando as concentrações de metais nas classes de tamanho de bivalve. .. 174
Figura 52 - Valores de FBC para HgT e MeHg em Anomalocardia brasiliana. ...... 176
Figura 53 - Valores de FBC para HgT e MeHg em Anomalocardia brasiliana por
classe de tamanho. .................................................................................................... 177
Figura 54 - Fator de Bioacumulação de Ni, Zn, Pb e Cd. ........................................ 180
Figura 55 - Valores de FBC para Cd em Anomalocardia brasiliana, por classe de
tamanho. ..................................................................................................................... 181
Figura 56 - Valores de FBC para Pb em Anomalocardia brasiliana, por classe de
tamanho. ..................................................................................................................... 182
Figura 57 - Análise dos Componentes Principais: plano fatorial dos eixos I e II
representando os FBCs nas classes de tamanho de bivalve................................... 183
Figura 58 - Valores de FBC para HgT em Poliquetas da Família Capitellidae. ...... 186
Figura 59 - Composição total da macrofauna encontrada neste estudo. ............... 189
Figura 60 - Distribuição das espécies nos principais grupos taxonômicos nas
estações de coleta. .................................................................................................... 190
Figura 61 - Valores de Abundância encontrados em todas as estações de coleta.194
Figura 62 - Valores de Riqueza encontrados em todas as estações de coleta. ..... 194
Figura 63 - Valores de Diversidade de Shannon-Weaver (H’) encontrados em todas
as estações de coleta. ............................................................................................... 195
Figura 64 - Valores de Eqüitabilidade de Piloue (J) ncontrados em todas as
estações de coleta. .................................................................................................... 195
Figura 65 - Diagrama de NMDS obtida através da matriz de distância de Bray-Cutis.
.................................................................................................................................... 196
Figura 66 - Dendograma (Agrupamento de Ward) obtida através da matriz de
distância de Bray-Cutis. ............................................................................................. 197
Figura 67 - Diagrama de NMDS à nível de gênero. ................................................. 198
Figura 68 - Diagrama de NMDS em nível de família. .............................................. 199
Figura 69 - Diagrama de NMDS em nível de Classe. .............................................. 200
Figura 70 - Comparação dos indicadores: FBC do Hg do polycheta, IREP e H’, por
estação. ...................................................................................................................... 203
Figura 71 - Comparação dos indicadores por área.................................................. 203
Figura 72 - Comparação do FBC do Hg nos bivalves com IREP e H’, por área. ... 204
Figura 73 - Análise de Correspondência Canônica. ................................................ 205
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Coordenadas e profundidade (m) das estações de coleta de
sedimento. ................................................................................................................... 95
Tabela 2 - Concentração total de metais pesados (μg/g) obtidas a partir da análise do sedimento superficial. .......................................................................... 115
Tabela 3 - Estimativa do Fator de Contaminação (FC) bem como sua
classificação. ............................................................................................................ 126
Tabela 4 - Estimativas para o Grau de Contaminação obtida a partir da
concentração de metais no sedimento, bem como suas classificações. ........ 128
Tabela 5 - Parâmetros utilizados no cálculo do FBC .......................................... 130
Tabela 6 - Valores de Clorofila-a na coluna d’água obtidos através de dados secundários............................................................................................................... 134
Tabela 7 - Valores de NBP obtidos a partir de diferentes atributos de
sensibilidade. ............................................................................................................ 139
Tabela 8 - Valores de FRT obtidos a partir de diferentes atributos de
sensibilidade. ............................................................................................................ 141
Tabela 9 - Estimativas do Risco Ecológico Potencial bem como a sua
classificação. ............................................................................................................ 144
Tabela 10 - Estimativas do Índice de Risco Ecológico Potencial bem como a
sua classificação. ..................................................................................................... 153
Tabela 11 - Contribuição percentual do REP de cada metal no IREP, nas
estações. ................................................................................................................... 155
Tabela 12 - Concentração de mercúrio em bivalves de diferentes localidades do
Brasil e do mundo. ................................................................................................... 160
Tabela 13 - Concentrações de mercúrio total (μg/g) em bivalves da espécie Anomalocardia brasiliana. ...................................................................................... 161
Tabela 14 - Concentrações médias de metilmercúrio (μg/g) e mercúrio total em bivalves da espécie Anomalocardia brasiliana. ................................................... 163
Tabela 15 - Concentrações de metais pesados (μg/g) em bivalves da espécie Anomalocardia brasiliana. ...................................................................................... 166
Tabela 16 - Limite máximo de concentração de metal pesado em alimentos
permitidos pelo Governo Brasileiro (Decreto Nº 55.871/65 - Ministério da
Saúde). ....................................................................................................................... 166
Tabela 17 - Concentração de metais pesados em bivalves de diferentes
localidades do Brasil e do mundo. ........................................................................ 168
Tabela 18 - Valores de concentração de MeHg e HgT em A. brasiliana e no
sedimento (SEM). ..................................................................................................... 175
Tabela 19 - Fator de Bioacumulação de metais em A. brasiliana, nas três
classes de tamanho, nas quatro áreas de estudo. .............................................. 178
Tabela 20 - Concentrações médias de metais em A. brasiliana, nas quatro áreas
de estudo. .................................................................................................................. 178
Tabela 21 - Concentrações de metais nos sedimentos (SEM) (ug/g), nas quatro
áreas de estudo. ....................................................................................................... 179
Tabela 22 - Fator de Bioacumulação de metais em A. brasiliana, nas três
classes de tamanho, nas quatro áreas de estudo. .............................................. 181
Tabela 23 - Valores de HgT encontrados em poliquetas da Família Capitellidae.
.................................................................................................................................... 184
Tabela 24 - Lista de espécies encontradas em cada estação de coleta. .......... 187
Tabela 25 - Distribuição das espécies nos principais nos principais grupos
taxonômicos nas estações de coleta. ................................................................... 190
Tabela 26 - concentração de matéria orgânica (%), carbonato (%), distribuição
dos grãos (%) e classificação destes, segundo a escala de Wentworth. ........ 191
Tabela 27 - Descritores da Comunidade Bentônica. ........................................... 193
Tabela 28 - Parâmetros utilizados no cálculo do IQS. (a) Dados Originais; (b)
Dados Normalizados e (c) Dados Padronizados. ................................................ 202
Tabela 29 - Valores de IQS obtidos a partir do FBC, IREP e H’. ........................ 206
Tabela 30 - Ranqueamento obtido a partir dos índices utilizados no IQS. ...... 207
Tabela 31 - Estimativas do Índice de Risco Ecológico Potencial, utilizando o
Padrão Global como valores pré-industriais........................................................ 247
Tabela 32 - Estimativa de REP e classificação para os diferentes NBPs. ........ 250
Tabela 33 – Estimativas do Índice de Risco Ecológico Potencial, utilizando o
NBP=(N/MO) x 10. ..................................................................................................... 253
Tabela 34 – Estimativas do Índice de Risco Ecológico Potencial, utilizando o
NBP=(P/COT) x 10. ................................................................................................... 256
Tabela 35 - Estimativas do Índice de Risco Ecológico Potencial, utilizando o
NBP=(P/COT) x 10. ................................................................................................... 259
Tabela 36 – Estimativas de Índice de Risco Ecológico Potencial, utilizando o
NBP=N/MO. ................................................................................................................ 262
Tabela 37 – Lista de espécies identificadas: ordem filogenética de Brusca &
Brusca (1990). ........................................................................................................... 265
Tabela 38 – Matriz ecológica com o número de indivíduos de cada espécie para
cada réplica, em cada estação de coleta da campanha oceanográfica. .......... 267
Tabela 39 - Cálculo do IQS utilizando o FBC Hg Bivalve.................................... 282
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 - Classificação do Fator de Contaminação (FC), segundo Håkanson
(1980a).......................................................................................................................... 64
Quadro 2 - Classificação de Grau de Contaminação (GC), segundo Håkanson
(1980a).......................................................................................................................... 64
Quadro 3 - Classificação de Risco Ecológico Potencial (REP), segundo Håkanson
(1980a).......................................................................................................................... 66
Quadro 4 - Classificação de Índice de Risco Ecológico Potencial (IREP), segundo
Håkanson (1980a). ....................................................................................................... 67
Quadro 5 - Concentração total de metal pesado (μg/g) obtidas em camadas
profundas do sedimento de sistemas costeiros do Estado do Rio de Janeiro. ....... 116
Quadro 6 - Resolução CONAMA N° 344/2004 – Ministério do Meio Ambiente.
(Valores em µg/g). ...................................................................................................... 116
SUMÁRIO
RESUMO ........................................................................................................................................... 3
ABSTRACT ....................................................................................................................................... 4
LISTA DE FIGURAS .......................................................................................................................... 5
LISTA DE TABELAS ....................................................................................................................... 10
LISTA DE QUADROS...................................................................................................................... 13
1 INTRODUÇÃO ............................................................................................................................ 17
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ....................................................................................................... 20
2.1 CONTAMINAÇÃO AMBIENTAL ................................................................................................ 20
2.2 METAL PESADO ...................................................................................................................... 21
2.2.1 Mercúrio................................................................................................................................ 24
2.2.1.1 Fontes ................................................................................................................................. 25
2.2.1.2 Ciclo Biogeoquímico ............................................................................................................ 29
2.2.1.3 Formas tóxicas do mercúrio e efeitos à saúde...................................................................... 34
2.3 BIODISPONIBILIDADE............................................................................................................. 37
2.4 BIOACUMULAÇÃO .................................................................................................................. 42
2.5 BIOINDICADORES E BIOMARCADORES ............................................................................... 45
2.5.1 Anomalocardia brasiliana .................................................................................................... 47
2.5.2 Poliqueta – Família Capitellidae .......................................................................................... 49
2.6 ESTRUTURA DA COMUNIDADE BENTÔNICA ........................................................................ 50
2.6.1 Organismos Bentônicos na Avaliaçao da Qualidade Ambiental ....................................... 50
2.6.2 Resolução Taxonômica ....................................................................................................... 55
2.7 INDICADORES DE QUALIDADE AMBIENTAL ......................................................................... 58
2.7.1 Índice de Risco Ecológico Potencial (IREP) ....................................................................... 60
2.7.1.1 Fator de Resposta Tóxica .................................................................................................... 64
2.7.1.1.1 Fator de Toxicidade do Sedimento .................................................................................... 65
2.7.1.1.2 Fator de Sensibilidade ....................................................................................................... 66
2.7.1.2 Risco Ecológico Potencial .................................................................................................... 66
3 OBJETIVOS ............................................................................................................................... 68
3.1 OBJETIVO GERAL ................................................................................................................... 68
3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ..................................................................................................... 68
3.3 JUSTIFICATIVA ....................................................................................................................... 68
4 ÁREA DE ESTUDO .................................................................................................................... 70
4.1 BAÍA DE SEPETIBA ................................................................................................................. 70
4.1.1 A Contaminação na Baía de Sepetiba ................................................................................. 75
4.2 BAÍA DA RIBEIRA .................................................................................................................... 80
4.3 BAÍA DA ILHA GRANDE .......................................................................................................... 83
4.4 SACO DO MAMANGUÁ ........................................................................................................... 90
5 MATERIAL E MÉTODOS ........................................................................................................... 94
5.1 AMOSTRAGEM........................................................................................................................ 94
5.1.1 Coleta dos bivalves da espécie Anomalocardia brasiliana ................................................ 96
5.2 ANÁLISES QUÍMICAS.............................................................................................................. 96
5.2.1 Análise Granulométrica ....................................................................................................... 96
5.2.2 Matéria Orgânica .................................................................................................................. 97
5.2.3 Fósforo ................................................................................................................................. 97
5.2.4 Carbono Orgânico Total, Nitrogênio Total e Carbonato ..................................................... 98
5.2.5 Metais Pesados em Sedimento ........................................................................................... 98
5.2.6 Sulfetos Ácidos Voláteis (AVS) e Metais Extraídos Simultaneamente (SEM) ................... 99
5.3 ANÁLISES BIOLÓGICAS ........................................................................................................100
5.3.1 Bioacumulação....................................................................................................................100
5.3.1.1 Anomalocardia brasiliana ....................................................................................................100
5.3.1.1.1 Mercúrio Total em Anomalocardia brasiliana ....................................................................101
5.3.1.1.2 Metilmercúrio em Anomalocardia brasiliana ......................................................................102
5.3.1.1.3 Metais Pesados em Anomalocardia brasiliana ..................................................................102
5.3.1.2 Mercúrio Total em Poliquetas da Família Capitellidae .........................................................103
5.3.1.3 Fator de Bioacumulação .....................................................................................................104
5.3.2 Estrutura de Comunidade Bentônica .................................................................................104
5.3.2.1 Descritores Biológicos da Comunidade ...............................................................................104
5.3.2.2 Análise de Agrupamento .....................................................................................................105
5.3.2.3 NMDS.................................................................................................................................105
5.3.2.4 Resolução Taxonômica.......................................................................................................106
5.3.3 Cálculo do Índice de Risco Ecológico Potencial ...............................................................106
5.3.3.1 Fator de Contaminação e Grau de Contaminação ...............................................................107
5.3.3.2 Fator de Resposta Tóxica ...................................................................................................108
5.3.3.2.1 Fator de Toxicidade do Sedimento ...................................................................................108
5.3.3.2.2 Fator de Sensibilidade ......................................................................................................111
5.3.4 Índice de Risco Ecológico Potencial ..................................................................................112
5.3.5 Integraçao dos Indicadores ................................................................................................113
5.3.6 Tratamento Estatístico dos Dados .....................................................................................114
6 RESULTADOS E DISCUSSÃO .................................................................................................115
6.1 DETERMINAÇÃO DO INDICE DE RISCO ECOLÓGICO POTENCIAL (IREP) .........................115
6.1.1 Fator de Contaminação e Grau de Contaminação .............................................................115
6.1.1.1 Fator de Contaminação.......................................................................................................125
6.1.1.2 Grau de Contaminação (GC) ..............................................................................................128
6.1.2 Fator de Resposta Tóxica ...................................................................................................129
6.1.2.1 Fator de Sensibilidade ........................................................................................................130
6.1.3 Risco Ecológico Potencial – REP .......................................................................................143
6.1.4 Índice de Risco Ecológico Potencial – IREP ......................................................................151
6.2 DETERMINAÇÃO DO FATOR DE BIOACUMULAÇÃO............................................................157
6.2.1 Mercúrio Total em Anomalocardia brasiliana ....................................................................157
6.2.2 Metilmercúrio em Anomalocardia brasiliana .....................................................................163
6.2.3 Outros metais (Zn, Cd, Cr, Fe, Mn, Ni e Pb) em A. Brasiliana ...........................................165
6.2.4 Fator de Bioacumulação de HgT e MeHg em Anomalocardia brasiliana ..........................174
6.2.5 Fator de Bioacumulação de Zn, Cd, Ni, e Pb em Anomalocardia brasiliana ....................178
6.2.6 Mercúrio Total em Poliqueta da Família Capitellidae ........................................................183
6.2.7 Fator de Bioacumulação de HgT em Poliqueta da Família Capitellidae ...........................185
6.3 ESTRUTURA DA COMUNIDADE BENTÔNICA .......................................................................187
6.3.1 Composição da Comunidade .............................................................................................187
6.3.2 Resolução Taxonômica ......................................................................................................197
6.4 ÍNDICE DE QUALIDADE DE SEDIMENTO ..............................................................................201
7 CONCLUSÕES ..........................................................................................................................208
8 REFERÊNCIAS .........................................................................................................................210
9 ANEXOS....................................................................................................................................247
9.1 ANEXO 1 .................................................................................................................................247
9.2 ANEXO 2 .................................................................................................................................250
9.3 ANEXO 3 .................................................................................................................................253
9.4 ANEXO 4 .................................................................................................................................256
9.5 ANEXO 5 .................................................................................................................................259
9.6 ANEXO 6 .................................................................................................................................262
9.7 ANEXO 7 .................................................................................................................................265
9.8 ANEXO 8 .................................................................................................................................282
17
1 INTRODUÇÃO
O intenso crescimento populacional dos centros urbanos aliados à histórica
tendência de localização próxima às regiões costeiras e, principalmente ao aumento
exponencial das atividades industriais levaram, durante as últimas três décadas,
grandes aportes de material antrópico a ser depositado nas regiões costeiras. Como
resultado, observam-se danos à saúde, redução na qualidade de vida e danos
ecológicos muitas vezes irreversíveis.
Alguns dos maiores propósitos das ciências ambientais são a quantificação e
a compreensão dos fatores de influência sobre a ciclagem de contaminantes de
origem antropogênica. Desta forma, a compreensão e a previsão do comportamento
dos contaminantes nas regiões costeiras são fundamentais para o estabelecimento
de medidas preventivas ou mitigadoras contra o impacto destes elementos
potencialmente tóxicos.
Devido à crescente preocupação com a recuperação e/ou manutenção da
diversidade biológica, vêm aumentando sensivelmente o número de programas de
pesquisa que visam estudar a recuperação, regulamentação e implantação de
programas de monitoramento para diferentes regiões do planeta.
Frente aos impactos ambientais observados nos ecossistemas aquáticos, faz-
se necessário o emprego de programas de monitoramento mais efetivos, abordando
o sistema sob diversos aspectos e constituindo-se, através da integração dos
diferentes parâmetros, uma base fundamental para um gerenciamento integrado,
possibilitando o acompanhamento real dos processos, facilitando a tomada de
decisões, o delineamento dos usos múltiplos de recursos, bem como as estratégias
para a manutenção do sistema em condições de equilíbrio.
Os sedimentos costeiros podem ser considerados como bancos de
informações ambientais. Muitas das atividades antropogênicas e naturais em um
estuário e sua bacia de drenagem são levadas e imprimidas nos sedimentos. Estas
regiões são consideradas o principal compartimento de depósito de materiais
transportados dos continentes para o ambiente marinho.
A estimativa do risco de sedimentos contaminados afetarem a biota tem sido
objeto de muitas pesquisas. No estanto, a maioria não tem examinado
holisticamente o potencial tóxico dos sedimentos. Avaliação da qualidade do
18
ambiente feita apenas com análises químicas dos compartimentos físicos pode não
refletir a biodisponibilidade dos contaminantes e menos ainda, a sua toxicidade.
Abordagens integradas têm se mostrado como alternativas bastante adequadas
para avaliações preliminares de riscos ecológicos de sedimentos contaminados.
Existem critérios numéricos de qualidade para todos os compartimentos que
representam vias de exposição de contaminantes direta ao homem: padrões de
qualidade de água, ar, alimentos e solos. Estes critérios foram incluídos na
legislação ambiental de muitos países. No caso dos sedimentos, reconhecidamente
um compartimento ambiental de grande importância – considerado uma bomba
química – apesar dos avanços dos testes ecotoxicológicos e outras estratégias para
avaliar o risco associado aos contaminantes nos sedimentos, ainda carecemos, no
Brasil, de valores numéricos que demonstrem esta periculosidade e que possam vir
a compor a curto e médio prazo critérios de qualidade de sedimentos a serem
incluídos numa legislação específica.
Em regiões tropicais, especificamente no caso do Brasil, este problema é
amplificado pelas dimensões das áreas envolvidas associado ao alto grau de
impacto por se tratar de um país industrializado de forte economia, mas
contraditoriamente com uma carência em saneamento básico – importante fonte de
contaminantes para o meio. Outro problema está relacionado ao pequeno número
de pesquisas proporcionalmente ao que seria necessário para cobrir estas áreas e
os recursos materiais, financeiros e humanos limitados para a execução desta
tarefa.
A linearidade observada entre o crescimento econômico e a degradação
ambiental no Brasil, associada às carências citadas anteriormente nos obriga a
lançar mão de estratégias de controle da qualidade ambiental que sejam ao mesmo
tempo acessíveis do ponto de vista dos recursos existentes e capazes de fornecer
os indicadores necessários à identificação, hierarquização e priorização de
problemas (substâncias tóxicas, corpos receptores, atividades e populações
envolvidas e identificação das fontes) visando à tomada de decisão relativamente à
aplicação de recursos e formatação de políticas sítio-específicas ou universais, i.e.,
elementos fundamentais para uma gestão sócio-econômica-ambiental.
Neste contexto, foram escolhidas para este estudo, quatro áreas com
diferentes graus de degradação: a Baía de Sepetiba, altamente contaminada em
19
quase toda a sua totalidade após 20 de despejos industriais fortíssimos; a Baía da
Ribeira, com alterações antrópicas pontuais graves, em avançado estágio de
degradação (áreas próximas a estaleiros, marinas e a centros urbanos); a Baía da
Ilha Grande, com atividade turística intensa, porém com sua área bem preservada; e
o Saco do Mamanguá, que conserva, em sua totalidade, as propriedades naturais do
ecossistema.
Para avaliação da qualidade destes ecossistemas aquáticos, é necessária a
análise de vários parâmetros químicos, físicos e biológicos do sedimento a fim de
verificar o grau de alteração destas áreas.
Propõe-se então a aplicação do IREP, que é um índice que avalia a qualidade
do sedimento impactado por metal pesado, ponderando a toxicidade de acordo com
as propriedades do metal e considerando também a biodisponibilidade dos
contaminantes, de acordo com o estado trófico do meio.
É necessário investigar também se estes contaminantes estão atingindo os
organismos, especialmente no que concerne a substâncias com propriedades de
bioacumulação, como o mercúrio, por exemplo. Para verificar a biodisponibilidade
dos metais, serão utilizados moluscos e poliquetas, como bioindicadores nas
análises de bioacumulação.
Embora a bioacumulação possa ser usada como uma medida de risco, esta
não indica efeito ou dano biológico, ou seja, nenhuma relação de causa-efeito. A
estrutura da comunidade bentônica será analisada então, para se tentar identificar
alguma alteração nos padrões de distribuição dos organismos e se fazer alguma
inferência à contaminação por metal pesado.
Acredita-se que estes indicadores ambientais, agregados na forma de índices,
sejam capazes de refletirem, juntos e/ou separados, a qualidade dos sedimentos
destes ambientes, bem como o grau de degradação.
Diante do exposto, uma abordagem holística, integrando diversos
componentes de um ecossistema, poderá refletir o mais próximo da realidade os
parâmetros necessários para responder às questões de um sistema de avaliação de
impacto ambiental.
20
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1 CONTAMINAÇÃO AMBIENTAL
A contaminação química tem merecido grande atenção na sociedade, uma
vez que o uso de substâncias sintéticas tem aumentado de maneira quase
exponencial. Atualmente, cerca de seis milhões de substâncias químicas são
conhecidas, das quais 63 mil são de uso cotidiano e, por conseqüência,
freqüentemente encontradas no ambiente, porém menos de 500 têm sido avaliadas
quanto à toxicidade nos organismos aquáticos (ALBERT; GARCIA, 1988).
O crescimento urbano e industrial nas últimas décadas vem desempenhando
um papel essencial na contaminação das regiões costeiras, a nível mundial
(DORNELLES, 1993).
Os ambientes costeiros são sistemas complexos e muito dinâmicos devido ao
forte gradiente de salinidade, pH, composição química da água, grande variação de
concentração do material em suspensão e complexos processos hidrodinâmicos,
fortemente afetados pelos eventos da maré. Desempenham papel fundamental no
ciclo hidrológico, pois fazem a ligação entre o ambiente terrestre e oceânico além de
controlar a transferência dos contaminantes presentes nas águas fluviais para as
águas oceânicas (SALOMONS; FORSTNER, 1984).
Os rios representam a principal via de transporte de materiais originados por
fontes do continente para o oceano. A cada ano, os rios chegam a transportar cerca
de 0,4 Gt de carbono orgânico para os oceanos e destes, cerca de 37 a 42 % na
forma particulada. O material particulado em suspensão seria a principal forma em
que os nutrientes, micropoluentes orgânicos e metais são transferidos dos rios para
os oceanos. Este material particulado é representado pela ampla combinação de
material inorgânico e material orgânico detrítico ou vivo. Ao longo dos rios e,
principalmente nos estuários, diversos processos físicos, químicos e biológicos
podem alterar as formas geoquímicas originais destes materiais (MONBET, 2004).
Sob o ponto de vista ambiental, as regiões estuarinas caracterizam-se por
apresentarem grande diversidade de ambientes potencialmente disponíveis para
colonização, refúgio e criadouro de espécies economicamente importantes.
Apresenta em conseqüência da sua própria diversidade, uma complexa trama
trófica, com energia suficiente para sustentar os grandes ambientes costeiros.
21
Ocupando a área de interface terra-mar, os estuários são, muitas vezes, a
conexão mais importante na transferência de materiais para o oceano. Os estuários
atuam como barreiras biogeoquímicas ao transporte de metais pesados. No entanto,
as propriedades de retenção destes compostos podem ser afetadas por atividades
naturais ou antropogênicas. Como exemplo, processos como bioturbação e
ressuspenção modificam as propriedades físico-químicas dos sedimentos alterando
a eficiência de retenção dos contaminantes transportados na interface continente-
oceano, ocasionando a liberação destes dos ambientes sedimentares (KNOPPERS
et al., 1999).
Os ecossistemas de manguezal apresentam diversas características
importantes que favorecem a retenção e a acumulação de metais pesados. A
principal é a distribuição preferencial das florestas de mangue em áreas abrigadas, o
que favorece a deposição de partículas finas, de matéria orgânica e,
consequentemente, dos metais associados a essas partículas. Além disso, os
sedimentos de manguezais são geralmente anóxicos, devido ao consumo de
oxigênio durante o processo de degradação da abundante matéria orgânica
presente nos sedimentos (MARINS et al., 1997; ONG CHE, 1999; QUEVAULIER et
al., 1992; TAM; WONG, 1996).
2.2 METAL PESADO
Os metais têm contribuído de forma significativa para a poluição do ar, da
água e do solo, interferindo temporária ou permanentemente na manutenção da
biota terrestre e aquática, incluindo-se, enquanto organismo-alvo e de forma direta e
indireta, a própria espécie humana. Assim, tem-se verificado, no decorrer da história
das civilizações, o reflexo da expansão acelerada dos núcleos urbanos, do
desenvolvimento industrial e agrícola, os quais, apesar dos inúmeros benefícios ao
homem, impõem novas e futuras restrições ao uso dos recursos naturais
(FERNANDES, 1993).
A intervenção humana pode ser considerada como o maior responsável pela
magnitude e freqüência da disposição dos metais, uma vez que a sua geração e
utilização como subproduto nas atividades industriais ocorre em escala exponencial,
gerando diversos impactos em níveis local e global, levando a um estresse contínuo
22
da natureza e, conseqüentemente, a efeitos agudos ou crônicos à saúde dos
ecossistemas e do homem (FATOKI, 1997).
As substâncias tóxicas no ambiente podem ser caracterizadas entre aquelas
que ocorrem naturalmente ou são sintetizadas industrialmente, e o risco associado a
essas substâncias depende de sua distribuição no ambiente, sendo que, sob
condições naturais, essa distribuição permanece relativamente constante devido à
existência de processos biológicos naturais que afetam sua degradação e síntese,
os que as tornam inofensivas aos organismos (MARINS et al., 2004).
Apesar dos metais pesados ocorrerem naturalmente na composição dos
ambientes costeiros, o aumento de suas concentrações ao longo dos anos, tem
causado diversas alterações nos ecossistemas (LACERDA, 1983).
Quando utilizados em processos industriais, entretanto, eles podem entrar no
ambiente e interromper a ação natural dos organismos de maneira que o balanço
entre degradação e síntese não consegue ser mantido, tendo, dessa forma, um
excedente de substâncias tóxicas no sistema. As atividades humanas fornecem
novas fontes de elementos tóxicos que influenciam o ciclo geoquímico e,
conseqüentemente, a disponibilidade desses elementos nos processos biológicos
(AKAGI, 1995).
De acordo com Reinfelder et al. (1998), o acúmulo de metais nos
ecossistemas aquáticos tem despertado interesse sob vários aspectos,
principalmente em relação ao destino e aos possíveis efeitos desses contaminantes,
sua ciclagem biogeoquímica e seu comportamento/distribuição na cadeia alimentar.
Apesar de alguns deles serem essenciais aos seres vivos, como magnésio, ferro,
zinco, manganês, cobre, cobalto, molibdênio e boro (atuando em diversos processos
fisiológicos, ainda que em baixas concentrações), em altas concentrações
geralmente podem ser tóxicos. Outros metais, como mercúrio, chumbo, cádmio,
cromo e níquel, não têm função biológica conhecida e comumente apresentam
toxicidade aos organismos.
Para se controlar os níveis de contaminação, os órgãos ambientais
estabelecem limites máximos de concentrações permissíveis desses elementos para
que não ocorram danos aos organismos e à saúde pública. No Brasil, a resolução
CONAMA N° 357/2004 estabelece limites para as concentrações de metais
23
presentes nas águas, o que é dependente da classe na qual o corpo d’água em
estudo está enquadrado (MMA, 2004).
Os metais pesados encontrados nos sedimentos de ecossistemas costeiros
são classificados de acordo com sua origem em: litogênicos, relativos à natureza
das rochas e antropogênicos, introduzidos por atividades humanas (LACERDA,
1983).
A contaminação por metais pode ocorrer por fontes difusas, como aquelas
originadas pela atmosfera, intemperismo das rochas, lixiviação e carreamento de
solos e atividades vulcânicas, e fontes pontuais, caracterizadas principalmente pelas
emissões de efluentes industriais, esgotos domésticos, depósitos de lixo e despejos
de mineração. A diferença entre ambas reside na magnitude do impacto, na
freqüência (ocasional, contínua ou intermitente) e na duração (horas, meses e anos)
em que ocorre a distribuição e contaminação pelos metais, ocasionado impactos
consideráveis na estrutura e funcionamento dos ecossistemas (LACERDA, 1983).
Entre os dois processos, os naturais (fontes difusas), dependendo de sua
magnitude e freqüência, são mais assimiláveis pelos ecossistemas, pois ocorrem de
forma gradual, enquanto os antropogênicos ocorrem em concentrações e duração
que nem sempre permitem a assimilação pelos ecossistemas, sendo, iguais aos
primeiros, cumulativos no sistema (LACERDA, 1998).
Uma vez inseridos no sistema aquático, os metais se distribuem no material
em suspensão (biótico e abiótico), no sedimento, na água superficial e na água
intersticial. Segundo Salomons e Forstner (1984), os compartimentos interagem
entre si por processos de adsorção/desorção, solubilização, precipitação,
sedimentação e difusão e todos influenciam a assimilação de metais pela biota.
No entanto, o comportamento de metais em sistemas aquáticos é altamente
complexo devido a possíveis interações que ocorrem com os componentes
dissolvidos e particulados quando estes estão em condições de não-equilíbrio, ou
seja, em situações em que a resistência e resiliência foram ultrapassadas, fazendo
com que o funcionamento do ecossistema ocorra fora do ponto de equilíbrio, o que
promove sérias modificações ambientais. Estas situações são comuns em regiões
estuarinas, por exemplo, devido ao aporte contínuo e excessivo de nutriente,
promovendo a eutrofização (AKAGI et al., 1995).
24
A preocupação com o aporte de contaminantes em ambientes costeiros tem
seu enfoque, essencialmente, sobre a degradação de ecossistemas e sobre o
acúmulo de contaminantes, tanto químicos quanto patogênicos, em recursos
comerciais (PEDROSA et al., 2005).
Verifica-se, que os poluentes estão distribuídos em diversos compartimentos
dos ecossistemas aquáticos (água, sedimento) e inclusive organismos. A
contaminação da biota geralmente não representa uma ameaça direta à saúde
humana, porém uma importante fonte de risco à saúde pública pode advir da
ingestão de organismos contaminados, como caranguejos, camarões, bivalves e
peixes, pois estes organismos podem acumular substâncias tóxicas em seus tecidos
e transferi-las através da cadeia trófica (BILYARD, 1987).
Organismos marinhos são responsáveis pela dinâmica destes poluentes no
meio aquático. Dentre os metais, o mercúrio, por se “organificar”, tem sido apontado
pela sua grande capacidade de concentrar-se ao longo da cadeia trófica à medida
que passam de um nível trófico inferior a outro superior (AKAGI, 1995).
2.2.1 Mercúrio
O mercúrio é considerado o metal pesado mais tóxico, sendo
significativamente biomagnificado ao longo da cadeia trófica além de sofrer eficiente
organificação à sua forma mais tóxica, o metilmercúrio. Devido a estas propriedades
e ao seu tempo de permanência no ambiente, o mercúrio é visto como um problema
global que desafia esforços internacionais, nacionais e locais (NRIAGU, 1994).
Difere dos outros metais sob vários aspectos: é o único metal líquido à
temperatura ambiente; ferve a 650oC; é bastante inerte quimicamente; forma
amálgamas com outros metais além de se manter na coluna d’água sob diversas
espécies químicas de reatividade diferente, possibilitando assim o seu transporte ou
migração para áreas adjacentes e é considerado um elemento químico persistente
no meio ambiente (HOFFMAN et al., 1995).
O mercúrio não reage com o ar, amônia, dióxido de carbono, óxido nitroso ou
oxigênio, mas reage facilmente com halogênios, enxofre e com sulfeto de
hidrogênio. Na sua forma elementar, o metal não é atacado por ácido clorídrico,
entretanto o será por ácido sulfúrico (MARINS, 1998).
25
As formas químicas na qual o mercúrio pode ser encontrado naturalmente
são: Mercúrio metálico (Hgo); mercúrio monovalente (I) e mercúrio divalente (II),
onde os átomos perdem um ou dois elétrons, respectivamente, formando o mercúrio
mercuroso (Hg+) e o mercúrio mercúrico (Hg++). Estes dois últimos formam diversos
compostos químicos orgânicos e inorgânicos. Os compostos formados a partir do
mercúrio (II) são mais abundantes que aqueles formados a partir do mercúrio (I), e
são encontrados na forma de cloretos, nitratos e sulfatos. Formam também, uma
classe de inegável importância que é a dos organomercuriais, ligados a pelo menos
um átomo de carbono (AZEVEDO; CHASSIN, 2003). É importante ressaltar que os
compostos organomercuriais são os mais considerados, do ponto de vista
toxicológico, por sua toxicidade (WHO, 1989).
Uma vez liberado no meio ambiente, o Hg sofre uma série complexa de
reações químicas e transformações físicas, ciclando entre os compartimentos:
atmosfera, solo e água. Sendo potencialmente tóxicos aos seres humanos, plantas e
animais, que quando expostos ao Hg o acumulam, resultando em uma variedade de
impactos à saúde humana e ao meio ambiente (CASTILHOS, 1999).
2.2.1.1 Fontes
O mercúrio raramente é encontrado como elemento livre na natureza, mas
encontra-se amplamente distribuído, porém em baixas concentrações, por toda a
crosta terrestre (ANDERSON et al., 2004).
As fontes de mercúrio para o meio ambiente podem ser divididas em naturais
e antropogênicas. As principais fontes naturais são as erupções vulcânicas,
degaseificação da crosta terrestre, erosão e dissolução das rochas e a evasão
oceânica (WHO, 1991) (Figura 1).
Admite-se que as emissões naturais sejam da ordem de 25.000 a 125.000
toneladas por ano. As emissões antrópicas se devem principalmente pela atividade
das indústrias, sendo estas contribuintes em cerca de 55% da produção total de Hg
(WHO, 1989).
Tem-se estimado que a emissão de Hg para a atmosfera por atividades
industriais é de cerca de 2000 a 3000 toneladas/ano, sendo 95% deste depositado,
26
permanecendo no solo, 3% é transferido para águas superficiais e 2% persiste na
atmosfera (MICARONE et al., 2000).
Figura 1 - Fontes antrópicas de mercúrio. Fonte: AZEVEDO; CHASIN, 2003.
Tem-se estimado que a emissão de Hg para a atmosfera por atividades
industriais é de cerca de 2000 a 3000 toneladas/ano, sendo 95% deste depositado,
permanecendo no solo, 3% é transferido para águas superficiais e 2% persiste na
atmosfera (MICARONE et al., 2000).
Vale a pena lembrar também a importância da contribuição de emissões na
queima de carvão, óleo e gases naturais, na produção de cimento, no tratamento de
minérios de enxofre, na incineração de lixo e na disposição de rejeitos de processos
metalúrgicos. Apesar de sua alta densidade, o mercúrio líquido tem uma elevada
pressão de vapor. Assim, atividades que envolvem o manuseio e o transporte desta
substância, automaticamente implicam numa perda para o ambiente. Esta
contaminação é observada em ambientes distantes das fontes de emissão, tais
como no gelo da Antártica e da Groenlândia e nos oceanos, onde podem ser
encontradas concentrações de mercúrio acima dos níveis considerados normais.
Estas constatações comprovam a importância dos processos de transporte de
mercúrio no ambiente (WHO, 1978,1991; QUEIROZ, 1995).
Segundo Azevedo e Chasin (2003), uma parcela do mercúrio encontrado na
água é de origem natural, embora possa parcialmente ser de origem atmosférica e
ter sido gerada também por atividade antropogênica. Portanto, é difícil avaliar
27
quantitativamente as contribuições relativas à atividade antropogênica e à natural
em relação aos produtos mercuriais que sofrem lixiviação do solo para a água.
Os dados históricos e os contemporâneos indicam que os teores atmosféricos
de Hg aumentaram de duas a cinco vezes a partir da era industrial (NIENCHESKI et
al., 2001; ANDERSON et al., 2004).
Com o advento da Revolução Industrial e a difusão do uso do mercúrio em
várias atividades humanas como agricultura, indústria eletrônica e medicina,
observou-se um grande aumento nos níveis de mercúrio no ambiente em nível
global. Durante séculos, o mercúrio foi ingrediente importante em numerosos
medicamentos (AKAGI et al., 1995).
Hoje é usado principalmente como catalisador na produção eletrolítica do
cloro e da soda cáustica na indústria de cloro-álcali. É também utilizado em baterias,
em vários tipos de lâmpadas elétricas, incluindo as fluorescentes e as de descarga
de alta densidade, em interruptores, nanômetros, barômetros, e outros tipos de
instrumentos de pressão, medição e calibração usados em laboratórios analíticos,
de pesquisas químicas, físicas e biológicas, em amálgamas dentários, em
pigmentos, em explosivos, no tratamento de minérios de ouro e prata e para refino
de metais, na produção de ácido acético, na taxidermia, em fotografia, na pintura e
na produção de seda artificial (KLAASSEN, 1990).
O mercúrio deixou de ser usado, ou teve seu uso banido, como desinfetante
em sementes de alimentos, como biocida, em pinturas como antidesfolhantes, em
camada de revestimento em espelho, na produção de alguns tipos de vidros, no
tratamento de feltro e como fungicida em papéis, devido aos seus efeitos nocivos em
trabalhadores expostos e à população passível de exposição (WHO, 1989; SIMON
et al., 1990; DE VITO, 1995; CCOHS, 2000).
O uso do mercúrio no Brasil, em processos de mineração, pode ser estimado
através de dados do Ministério de Minas e Energia, DNPM-DEM (2000), onde a
produção nacional de ouro em 1999 foi cerca de 40 toneladas, 17,4% menor que a
verificada 1998. Outras fontes admitem que, no Brasil, no processo de produção de
amálgama de ouro, o uso do mercúrio é grande, estimando-se que, no mínimo 50 a
70 toneladas de mercúrio metálico sejam lançadas no ambiente anualmente devido
à atividade de garimpo, nos diversos locais de mineração do território brasileiro
(PFFEIFER et al., 1990; QUEIROZ, 1995; MALM, 1998; SOUZA LIMA et al., 2000).
28
Não há relatos de ocorrência de cinabrio ou de outros minérios ricos em
mercúrio no Brasil. O País importa a totalidade do mercúrio utilizado em diversas
atividades. Segundo Ferreira et al. (1990), até os anos 70, a maior parte do mercúrio
importado para o Brasil destinava-se a indústria de cloro-soda.
Na década de 50, o Hg despertou a atenção dos pesquisadores em virtude de
sua grande capacidade deletéria à saúde pública. O primeiro grande acidente
ambiental ocorreu na Baía de Minamata no Japão em 1953 e registrou mais de mil
óbitos e milhares de pessoas contaminadas devido ao lançamento de rejeitos
contaminados com metilmercúrio, formado como subproduto da produção de
acetaldeído, por uma das maiores indústrias japonesas de fertilizantes químicos,
plásticos e resinas sintéticas (HARADA, 1995).
Na década de 70 foram registrados outros casos de contaminação por Hg de
agricultores no Iraque, Paquistão e Guatemala que utilizavam grãos tratados com
fungicidas à base de metilmercúrio na confecção de pão caseiro (CLARKSON,
1993).
As estimativas feitas sobre a emissão de Hg no Brasil nos últimos 30 anos
através das principais fontes demonstraram um significante decréscimo das
emissões durante as décadas de 70 e 80 referentes aos processos industriais
devido à sanção de fortes regulamentações do governo. Porém, no fim da década
de 80 (1986-1990), um significativo aumento das emissões de Hg foi registrado
como resultado da intensa atividade garimpeira neste período.
A emissão de Hg nesta época variou de 129 a 252 ton/ano e a mineração foi
responsável por 80% (100 a 180 ton/ano) das emissões totais de Hg no país.
Atualmente, mesmo com a diminuição da mineração de ouro, a atividade garimpeira
ainda contribui com 30% (11 a 30 ton/ano) das entradas totais de Hg para a
atmosfera do Brasil (LACERDA, 2003; LACERDA et al., 2004), sendo considerada a
ainda a maior fonte de emissão (MALM, 1998; MAURO et al., 1999; GUIMARÃES et
al., 2000; SANTOS et al., 2002).
29
2.2.1.2 Ciclo Biogeoquímico
Figura 2 - Ciclo biogeoquímico do mercúrio em sistemas naturais com os principais mecanismos químicos envolvidos. Fonte: RODRIGUES, 2007.
Os principais mecanismos que controlam a distribuição de Hg nos sistemas
ambientais são os processos de metilação e demetilação, de oxidação e redução, de
precipitação e dissolução, sorção e dessorção (SIMON, 1990) (Figura 2).
Apesar de se ter registros de utilização do mercúrio desde épocas remotas, o
seu ciclo manteve-se em equilíbrio na biosfera. Entretanto nos últimos 50 anos, as
emissões aumentaram significativamente, especialmente causadas pelo seu uso
crescente em diversas atividades desenvolvidas pelo homem moderno. Este
aumento substancial levou, em muitas regiões, a um rompimento no equilíbrio deste
ciclo (NRIAGU, 1994).
Na atmosfera, 95% do mercúrio total encontra-se no estado elementar (Hgo),
que podem se dar através de reações do Hgo com o ozônio (O3), radical hidróxi
(OH), ou peróxido de hidrogênio (H2O2), e ocorrem preferencialmente na interface
sólido–líquido das nuvens e dos nevoeiros (LINDBERG, 1998;). Também são
30
encontradas na atmosfera frações de Hg inorgânico e de Hg orgânico (MOREL et
al.,1998).
Os modelos mais recentes do ciclo global do mercúrio indicam que cerca de
metade das emissões antropogênicas são depositadas local ou regionalmente
(MARINS et al., 1998). Em nível global, depois de oxidado, 60% do Hg atmosférico é
depositado nos solos e 40% nos oceanos através da deposição atmosférica, embora
os solos representem apenas 30% da superfície terrestre (MASON et al., 1993).
A maior proporção de deposição de Hg em solos reflete a proximidade das
fontes, já que a precipitação atmosférica é 3 vezes menor nos solos do que nos
oceanos. O tempo de residência de Hgo na atmosfera é da ordem de 1 ano, devido à
lenta oxidação desta espécie a Hg+2. Esse tempo é suficiente para que grande parte
do mercúrio atmosférico seja distribuída por todo o planeta antes de retornar para os
lagos, rios, oceanos e solos. Como resultado, enquanto as principais emissões de
mercúrio são de fontes pontuais concentradas nas regiões industriais, a poluição de
mercúrio é verdadeiramente global, afetando muitas áreas remotas do planeta
(POLUIÇÃO, 2008; MOREL et al., 1998).
As águas naturais são normalmente supersaturadas de Hg0 comparadas com
a atmosfera e isso resulta num fluxo de Hg0 da água para a atmosfera. A formação
de Hg0 está associada a processos como: a demetilação, a redução biológica na
água ou no sedimento através de microorganismos e a redução fisiológica pelo
fitoplâncton (MOREL et al., 1998).
Estudos preliminares sugerem que os processos bióticos de redução de Hg
nos oceanos são mais importantes do que os processos abióticos (PARAQUETTI,
2005). Nos ambientes costeiros e estuarinos, os mecanismos abióticos aumentam
de importância devido à presença de maiores quantidades de matéria orgânica
dissolvida, necessária neste processo. Nesses ambientes também se observa um
aumento da redução biótica de Hg devido à alta atividade microbiana.
Enquanto a redução de Hg+2 e a subseqüente evasão de Hg0 para a
atmosfera removem Hg da coluna d’água, onde ele poderia ser metilado e
incorporado à biota, essa reciclagem (ciclos de precipitação / volatilização dirigidos
por processos de oxidação/redução) entre o sistema aquático e a atmosfera
prolonga o impacto do mercúrio antropogênico nos sistemas aquáticos.
31
O tempo de residência do Hg na coluna d’água depende de muitos processos
físico-químicos e hidrodinâmicos. No sistema aquático o Hg+2 pode se manter na
coluna d’água complexado a diversos ligantes inorgânicos e orgânicos; adsorvidos a
argilo-minerais ou oxi-hidróxidos de Fe e Mn; e também podem ser precipitados ou
co-precipitados, por exemplo, com grupos sulfetos. Podem ocorrer também
processos de metilação, que consistem na transferência de grupos metil de
compostos orgânicos para o íon do metal, formando monometilmercúrio ou
dimetilmercúrio, podendo resultar na remobilização de Hg particulado ou adsorvido.
Estudos sobre a cinética do processo de metilação revelam que o primeiro grupo
metil é incorporado ao metal muito mais rapidamente do que o segundo. Por isso, os
compostos de metilmercúrio são encontrados no meio ambiente mais facilmente do
que o dimetilmercúrio (FATOKI, 1997).
Existem pelo menos dois caminhos conhecidos para o processo de metilação
do mercúrio: (1) A biometilação, que ocorre através de microorganismos e fungos,
preferencialmente as bactérias anaeróbias como as sulfato redutoras, podendo
utilizar a metilcobalamina (Vitamina B12), coenzima produzida por bactérias
aeróbicas e anaeróbicas, como doadora de grupo metil para o íon mercúrico; (2) E a
metilação fotoquímica ou fotometilação, que consiste em um processo abiótico, que
ocorre na presença de acetato ou substâncias húmicas e luz (NIENCHESKI et al.,
2001). Porém a biometilação é o mecanismo mais reconhecido e citado na literatura
(FATOKI, 1997; MOREL et al., 1998; SCHAEFER et al., 2004). O mecanismo exato
da biometilação ainda é desconhecido, porém autores já sugeriram que a
transformação via microorganismos do Hg+2 em formas metiladas está associada a
mecanismos de excreção e desintoxicação celular (NIENCHESKI et al., 2001).
O processo de biometilação é controlado por parâmetros como: o potencial
redox, a temperatura, a atividade bacteriana, o pH, a disponibilidade do metal, o
conteúdo de matéria orgânica e o conteúdo de sulfeto. A biometilação se dá em pH
levemente ácido a neutro e pode ocorrer sob condições aeróbias e anaeróbias,
embora seja mais eficiente em ambientes anaeróbios (QUEVAUVILLER et al ., 1992;
FATOKI, 1997; MOREL et al., 1998). O processo de demetilação (CH3Hg+ + H+ →
CH4 + Hg+2) ocorre de forma biótica ou abiótica e envolve a hidrólise do carbono
ligado ao metal, formando CH4 e Hg+2 que é então reduzido a Hg elementar, estando
disponível para o transporte atmosférico ou transformação química. Em contraste
32
com a biometilação, as taxas de demetilação biológica são mais altas sob condições
aeróbicas. As bactérias anaeróbicas também atuam no processo de demetilação,
porém em menor escala.
As reações de demetilação são termodinamicamente favoráveis, mas
cinéticamente muito lentas, assim o MeHg é estável em solução aquosa. Entretanto,
o impedimento cinético da reação pode ser vencido por mecanismos enzimáticos e
fotoquímicos, e MeHg pode ser degradado por algumas bactérias e pela luz. A
fotodegradação (NRIAGU, 1994) é, provavelmente, o principal caminho de
degradação do MeHg em águas óxidas (MOREL et al., 1998).
O mercúrio também pode ser metilado no intestino e muco dos peixes, nos
lodos de esgoto, no intestino de ratos e humanos, mas não no rúmem de bovinos.
Certos microorganismos do solo também metilam o mercúrio (QUEIROZ, 1995). A
taxa de síntese do metilmercúrio é determinada, principalmente, pela concentração e
forma química de Hg disponível no ecossistema aquático, assim como pela
composição das espécies microbianas e o tamanho e atividade da população natural
capaz de metilar. Esta capacidade pode ser observada em muitas espécies de
bactérias (QUEIROZ, 1995).
Em qualquer ambiente aquático, somente uma pequena porção do mercúrio
total existe como metilmercúrio, geralmente menos que 0,1%. A metilação ocorre,
principalmente, nos dois centímetros superiores do sedimento (nefelóide), porque a
maioria da população microbiana responsável pela síntese do CH3Hg+ esta
localizada nesta camada (D’ ITRI, 1972).
Enquanto alguns microorganismos metilam os metais nos sistemas aquáticos,
outros podem demetilá-los. Esta interconversão, metilação/demetilação, pode
estabelecer um sistema ecologicamente dinâmico de reações competitivas que
produzirá uma concentração equilibrada, entre os vários metais e metalóides e suas
formas metiladas no ambiente. Contudo, a introdução de quantidades adicionais
pelas atividades antropogênicas, pode romper este equilíbrio (D’ ITRI, 1990 apud
QUEIROZ, 1995).
Estudos da interação entre atmosfera–água–sedimento, têm demonstrado a
importância dos fluxos de Hg entre atmosfera–água (COSTA et al., 2003) e
sedimento–água (GILL et al., 1999) para os balanços de massa e modelagem
geoquímica. Normalmente, observam-se uma diminuição da concentração total de
33
Hg nas camadas superficiais, que pode estar associada a processos de remoção do
particulado e/ou processos de redução de Hg+2 em Hg0 com liberação deste para a
atmosfera, e um aumento da concentração total de Hg próximo ao sedimento,
devido ao fluxo de Hg do sedimento para a água através da água intersticial.
Estudos realizados na Baía de Lavaca, Texas, concluíram que em média 80% do Hg
total que migra do sedimento para a coluna d’água se encontra na forma de
monometilmercúrio (GILL et al., 1999).
Em ambientes costeiros, durante a mistura estuarina, o mercúrio apresenta
comportamento não conservativo, devido a sua alta reatividade química, sendo
removido no estuário principalmente por floculação do material particulado em
suspensão e/ou coagulação de espécies coloidais. Os estuários são os
ecossistemas mais suscetíveis aos processos físico-químicos como oxidação/
redução, sorção/desorção e precipitação/dissolução que são responsáveis pela
retenção da maior parte do material particulado que entra no ambiente marinho
através dos rios e pelas mudanças físico-quimicas na especiação de metais traço
antes de chegarem ao oceano aberto (SALOMONS; FOSTNER, 1984).
Sob condições estuarinas, a biodisponibilidade de Hg dissolvido é regulada
por vários fatores, como: a presença de matéria orgânica dissolvida, o gradiente de
salinidade, o potencial redox, o pH e a atividade de S-2; a ocorrência de reações
fotoquímicas e a ressuspensão de sedimento. O gradiente de salinidade provoca a
precipitação do carbono orgânico de alto peso molecular removendo os compostos
organometálicos nestes ambientes, uma vez que boa parte do Hg está associada a
esta forma. Pode ocorrer também a liberação ou remobilização do metal associado
ao material particulado com o aumento da salinidade, que neste caso, favorece a
formação de complexos de cloro, reduzindo as associações organo-Hg e
eventualmente aumentando a reatividade do Hg (MARINS, 1998).
Seja no ponto de vista regional ou global, o ciclo do mercúrio em ambientes
tropicais precisa ser mais bem avaliado, uma vez que, dependendo das fontes, o
principal caminho para o transporte e deposição deste metal acarretará no
comportamento biogeoquímico diferenciado do metal. Ou seja, a forma química,
afeta o transporte entre os compartimentos atmosférico, terrestre e aquático além de
afetar também o transporte em cada um desses compartimentos e, portanto o
comportamento biogeoquímico do metal (MARINS, 1998).
34
2.2.1.3 Formas tóxicas do mercúrio e efeitos à saúde
O mercúrio constitui um dos seis elementos químicos mais tóxicos em um
universo de seis milhões de substâncias, com seus efeitos sobre os organismos
ainda não totalmente desvendados pela ciência. Conhecer os reais danos à saúde
dos organismos em diferentes níveis de organização biológica frente a uma
exposição crônica ou aguda, além de encontrar formas eficazes de recuperar as
áreas já degradadas pelo poluente, como também decifrar os seus ciclos
biogeoquímicos, locais ou globais, são algumas das lacunas a serem preenchidas
(PARAQUETTI, 2005).
Os efeitos tóxicos do mercúrio variam de acordo com a espécie considerada,
o tempo e o modo de exposição, o desenvolvimento de tolerância fisiológica e com
fatores ambientais locais. A tolerância fisiológica ao metal pode ser adquirida pelo
indivíduo ou controlada por expressão gênica hereditária (PAIN, 1995).
A intoxicação crônica por mercúrio é causada pela exposição a baixas
concentrações do metal por um longo período de tempo. A intoxicação aguda é
causada por uma exposição a níveis mais elevados de mercúrio e não esta
relacionada com o tempo de exposição (MARINS, 1998).
O mercúrio metálico vapor (Hg0) está presente em ambientes de trabalho
onde o mercúrio é utilizado. A população em geral, exposta não ocupacionalmente
ao mercúrio, está primariamente exposta ao metilmercúrio, via dieta alimentar
(CASTILHOS, 1999). Dentre as formas de mercúrio a elementar é a mais volátil, e
pode ser captada pelas vias respiratórias devido as suas características de alta
difusibilidade e solubilidade em lipídios (MAGOS et al., 1987).
Sabe-se, no entanto, que a distribuição do metilmercúrio no organismo é
lenta, levando cerca de cinco dias para atingir um equilíbrio (USEPA, 1997). O
metilmercúrio é transportado pelas células vermelhas (95%) e o restante, ligado a
proteínas plasmáticas. A distribuição do Hg entre os eritrócitos depende da forma do
metal, sendo que a razão Hg-eritrócitos/Hg-plasma é de 1 para o Hg inorgânico, de 2
para o Hg elementar e de 10 a 20 para o Hg orgânico, como o metilmercúrio
(USEPA, 1997).
Dentre todos os organismos vivos, a espécie humana é a que apresenta
maior ineficiência na defesa contra o efeito tóxico do metilmercúrio o qual produz
35
diversas disfunções, principalmente musculares e nervosas, que podem levar a
lesões irreversíveis ou fatais (BOISCHIO, 2000; NIENCHESKI et al., 2001; CARTA
et al., 2003; LINDBERG et al., 2004).
O mecanismo de neurotoxicidade do MeHg é bem evidente no
desenvolvimento embrionário e fetal, sendo a exposição intra-uterina muito eficaz.
No caso de Minamata, os fetos expostos ao MeHg apresentaram efeitos
neurológicos bem evidentes, comprovados por casos de microcefalia e retardo
mental (WHO, 1990; AXTELL et al., 2000).
Pessoas expostas a esse metal apresentaram doenças crônicas
degenerativas do sistema nervoso, como Parkinsonismo mercurial, doença de
Alzheimer e esclerose múltipla, pois o cérebro é o local onde se encontra uma alta
concentração de proteínas, tornando-se o principal alvo (CLARKSON, 2002).
A interação entre o mercúrio e um tipo específico de proteínas, as
metalotioneinas (proteínas de baixo peso molecular e rica em aminoácidos cisteína),
merecem destaque, uma vez que podem desempenhar um importante papel
principalmente na imobilização intracelular do mercúrio (maior na forma inorgânica
que orgânica) (KLAVERKAMP et al., 2000).
As metalotioneinas são proteínas ligantes de metais que podem ser
encontradas nos vertebrados, invertebrados e microorganismos (KAGI, 1987;
KLAVERKAMP et al.,2000). O aumento dos níveis de metalotioneinas em células,
fluidos fisiológicos, seguidos da exposição a metais pesados, tem sido bastante
estudadas nos últimos 30 anos na tentativa de estabelecer o potencial destas como
biomarcadoras a exposição a tais metais (FOWLER, 1984; HENNING, 1986;
KLAVERKAMP et al., 2000). Estudos têm demonstrado que as induções da síntese
de metalotineínas em peixes e moluscos por mercúrio, cádmio e zinco fornecem um
valioso processo de monitoramento para avaliar biodisponibilidade e o impacto
desses metais nos ambientes aquáticos (KEHRIG, 1999).
Através do estudo do ciclo global do mercúrio, verificou-se que este metal
vem se bioacumulando através da cadeia trófica muito antes do surgimento do
homem. O fato de que níveis de mercúrio foram muito altos nos primeiros anos da
história da terra, onde o oxigênio ainda não tinha aparecido na atmosfera, sustenta
esta hipótese. Formas de vida deste tempo arcaico tiveram que se proteger do
oxigênio que estava por vir e do mercúrio que caia através da chuva. Isto pode
36
explicar a presença de proteínas e moléculas antioxidantes na maquinaria celular
dos organismos atualmente como proteção ao oxigênio, ao mercúrio elementar e ao
inorgânico, mas não ao metilmercúrio (CLARKSON, 1995) (Figura 3).
Figura 3 - Biomagnificação trófica do mercúrio em ecossistemas aquáticos. Fonte: RODRIGUES, 2007.
Organismos marinhos são responsáveis pela dinâmica destes poluentes no
meio aquático. Os compostos organomercúricos, quando ingeridos e assimilados
pela biota aquática, tendem a concentrar-se ao longo da cadeia trófica à medida que
passam de um nível trófico inferior a outro superior.
Sendo assim, organismos que pertençam aos níveis tróficos mais elevados
apresentarão maior concentração deste composto. Este processo é chamado de
biomagnificação (HILMY et al., 1981; KEHRIG, 1992, 1999, 2006; GRAY et al.,
2002). Moluscos e crustáceos são capazes de concentrá-los várias ordens de
grandeza em relação às concentrações na água (KEHRIG et al., 2001; COSTA et
al., 2003).
O processo de biomagnificação ocorre pela transferência do MeHg
acumulado no primeiro nível trófico (produtores) para os consumidores. Isso ocorre
37
devido à perda da energia potencial sob a forma de calor (muitas vezes até 80% ou
90%) a cada transferência de nível trófico (Figura 3). Conseqüentemente, o
consumidor terciário (C3) teria que ingerir mais alimento, para conseguir o mesmo
percentual energético adquirido pelo consumidor primário (C1). Portanto, quanto
menor a cadeia alimentar, ou quanto mais próximo o organismo estiver do início da
cadeia, maior a energia disponível à população, menor taxa de ingestão do
contaminante, menor concentração acumulada pelo organismo. Assim como quanto
mais longa for a cadeia trófica, maior será a concentração acumulada pelo
consumi/dor final (ODUM, 1988).
Bruggeman (1982) demosntrou que o fator de biomagnificação do Hg é cerca
de 10 vezes entre peixes não carnívoros e carnívoros. Esta relação também tem
sido vista em outros trabalhos (CASTILHOS, 1999). Os peixes são considerados a
principal via de exposição dos seres humanos ao MeHg (WHO, 1991).
2.3 BIODISPONIBILIDADE
A biota de um sistema eutrofizado não recebe a mesma dose de
contaminante daquela encontrada em um sistema oligotrófico porque muitos dos
contaminantes estarão ligados a matéria orgânica particulada e dissolvida no
sistema eutrofizado, ficando menos disponível para a biota e exercendo um efeito
menos tóxico (FERNANDES et al., 1994).
Os sedimentos são considerados bons indicadores de poluição ambiental,
tanto atual como remota, possibilitando ainda o conhecimento das principais fontes
de poluição dentro de um determinado sistema aquático. Este fato se deve às altas
capacidades de adsorção e acumulação, onde as concentrações tornam-se várias
ordens de grandeza maiores do que nas águas correspondentes (KEHRIG et al.,
2001).
O tamanho dos grãos do sedimento é um dos principais fatores de controle da
distribuição de elementos traço nas áreas costeiras. Dentro do espectro do tamanho
das partículas, por exemplo, as frações mais finas (argila e material coloidal)
mostram, relativamente, maiores concentrações de metais, pois possuem em sua
camada superficial, partículas de matéria orgânica e oxi-hidróxidos de ferro e
manganês adsorvidos, exercendo um papel importante no controle da deposição de
38
elementos traço, principalmente em estuários e áreas costeiras. Já as frações de
elementos traço contidas em partículas de tamanho grosseiro (componentes de
quartzo), geralmente se apresenta em baixa concentração e ambientalmente imóvel.
(SALOMONS; FORSTNER, 1994).
Drásticas mudanças de salinidade ocorrem durante a zona de mistura
estuarina, afetando a coagulação da matéria orgânica dissolvida, a adsorção e
desorção de nutrientes, a deposição das partículas no sedimento e os outros
processos, tais como: floculação, co-precipitação, respiração, remineralização,
oxidação, redução. Estas mudanças nas condições ambientais induzem a repartição
da matéria orgânica entre as fases particulada e dissolvida, com maior conseqüência
na composição e degradabilidade (CASTILHOS, 1999).
Diversos compostos sedimentares coexistem e interagem para determinar a
bioconcentração de metais, principalmente a matéria orgânica. A matéria orgânica
dissolvida (MOD) desempenha um importante papel no ciclo biogeoquímico dos
metais pesados devido a sua forte capacidade complexante. Esta interação MOD/
metais faz aumentar a solubilidade dos metais, inibir sua precipitação, modificar sua
mobilidade e permite sua acumulação nas águas naturais. De fato, esta
complexação controla e modifica completamente a toxicidade e a biodisponibilidade
desses metais ao meio biológico (BIDONE et al., 1991).
Alguns metais como o zinco (Zn), cádmio (Cd), alumínio (Al), chumbo (Pb) e
cromo (Cr) são mais tóxicos para as bactérias, algas e peixes sob a forma de íons
livres, enquanto que as formas complexadas desses metais não parecem oferecer
perigo para os organismos vivos (LAGLERA; VAN DEN BERG, 2003). Por outro
lado, o mercúrio (Hg) apresenta um comportamento inverso, sendo potencialmente
mais tóxico quando associado a compostos orgânicos do que sob a forma de íon
livre (HAITZER et al., 2003).
O controle biogeoquímico no comportamento dos metais em ambientes
aquosos envolve complexos enlaces com a biota (principalmente por intermediação
com as bactérias) e processos geoquímicos tanto a nível microscópico quanto
macroscópico (HAITZER et al., 2002).
As bactérias e a matéria orgânica são importantes “trapeadores” de
elementos traço. A superfície das bactérias é análoga à superfície dos minerais, no
que diz respeito a existência de grupos funcionais que atraem espécies catiônicas,
39
como os metais. Como a matéria orgânica, a superfície bacteriana possui uma
grande variedade de grupos funcionais. Somando a esta complexidade, possui ainda
o efeito do metabolismo (LU; JAFFE, 2001).
Para Barcellos (2000), o conhecimento dos teores de matéria orgânica
permite uma avaliação das áreas de circulação mais efetiva, e tendências do meio
quanto ao potencial redox, fornecendo parâmetros fundamentais para o estudo de
ecossistemas bentônicos.
Como indicativo da condição de oxi-redução do compartimento de fundo,
geralmente é usada a relação C/S (carbono orgânico/enxofre total) (BARCELLOS,
2000).
A camada superficial dos sedimentos é um sistema químico e biológico
dinâmico, muito sensível a modificações de pH e de potencial redox. Um pequeno
aumento no potencial redox pode resultar em oxidação dos sulfetos metálicos e
consequentemente, aumentando suas disponibilidades. Este fato é particularmente
importante, pois os sedimentos superficiais contribuem sobremaneira à exposição de
organismos bentônicos aos contaminantes (CARVALHO, 2001).
A importância direta no estudo dos teores de sulfetos nos ambientes
deposicionais, está no fato dos compostos de enxofre serem indicadores do
potencial redox do meio (Eh e pH), possibilitando assim a inferência do ambiente
como redutor ou oxidante baseado nos teores desse elemento (CARVALHO et al.,
1991).
A maior parte dos sulfetos em sedimentos está sob a forma de sulfetos
metálicos como FeS, MnS ou FeS2 (pirita), ou está na forma de sulfetos orgânicos. A
fase geoquímica dos sulfetos metálicos é definida como sulfetos ácidos voláteis
(AVS) (CARVALHO, 2001). O AVS é formado a partir da geração de sulfeto pela
redução de sulfato, através da ação bacteriana direta (bactérias redutoras de sulfato)
ou por via indireta (como aceptores de elétrons na oxidação bacteriana da matéria
orgânica). Como a maioria dos sulfetos metálicos possui constante de solubilidade
baixa, em ambiente anaeróbico o AVS é a fase ligante predominante para
associação dos metais. Em sedimentos aeróbicos, as fases ligantes predominantes
dos metais são os oxihidróxidos de ferro e manganês (FeOH e MnOH) e matéria
orgânica particulada (FANG et al., 2004).
40
Durante a extração do AVS, metais são extraídos simultaneamente do
sedimento (SEM). O SEM é a soma molar de todos os metais traço extraídos
simultaneamente do sedimento. Quando o AVS está presente em excesso em
relação ao SEM, teoricamente os metais estarão precipitados na forma de sulfeto,
não sendo estes tóxico para os animais marinhos. Ao contrário, o sedimento pode
ser considerado potencialmente tóxico (GRIETHUYSEN et al., 2006).
Em sedimentos anaeróbicos, o modelo AVS/SEM tem sido empregado como
critério de biodisponibilidade de metais-traço no sedimento (ANKLEI et al., 1994; DI
TORO et al., 1992 apud CARVALHO, 2001). Este modelo prediz que, não haverá
toxicidade devida a metais no sedimento quando a concentração molar de AVS for
maior que o somatório das concentrações molares dos metais (SEM/AVS <1). Por
outro lado, este modelo prediz que pode ou não ocorrer toxicidade quando
SEM/AVS >1 (CARVALHO, 2001).
Em sedimentos aeróbicos, muito pouco ou nenhum AVS se encontra
presente.
Os estudos mais recentes sobre poluição ambiental causada por metais têm
dado maior ênfase na quantificação daqueles biodisponíveis no sedimento
(CAMPBELL et al., 1988; COSTA, 2001), uma vez que estes podem ser
incorporados pelos organismos causando toxicidade em diferentes níveis. Por outro
lado, nem sempre tem sido obtida uma relação entre as concentrações no
sedimento total e a biodisponibilidade (USEPA, 2000), o que leva, novamente, a
quantificação dos metais que estão biodisponíveis para se avaliar o efeito sobre a
biota aquática.
A toxicidade, no entanto, vai depender de vários fatores que influenciam a
disponibilidade da substância aos organismos, incluindo a fonte, a taxa de emissão,
a concentração, o transporte, fases de desenvolvimento e os processos bioquímicos
de cada organismo (CASTILHOS, 1999).
A concentração de metais totais em água do mar, sua biodisponibilidade e
também sua concentração em organismos marinhos varia em função do metal traço
envolvido, da origem do contaminante e do organismo em estudo (CARVALHO et
al.,1991).
41
Muitos fatores influenciam a incorporação dos metais na biota e devem ser
considerados importantes: tamanho, idade, metabolismo e as características das
cadeias alimentares (CASTILHOS et al., 2005).
A biodisponibilidade de metais para a biota aquática depende
fundamentalmente da forma química em que o elemento se encontra, que é passível
de ser absorvida pelos organismos. A simples presença de elevadas concentrações
de metais pesados no sedimento não é uma clara indicação de risco para as
comunidades bentônicas. Ao contrário, diversas fases ligantes presentes nos
sedimentos mantém a maioria dos metais sob uma forma imobilizada e, portanto não
disponível biologicamente.
Os organismos são um importante fator que influencia a dinâmica dos íons
metálicos em ambientes aquáticos naturais, principalmente os microorganismos
encontrados na coluna d’água; quer na fração particulada (plâncton, nanoplâncton e
picoplâncton), quanto na dissolvida (cianobactérias, vírus e algumas bactérias)
(SMITH et al., 1998).
A biodisponibilidade de metais em sedimentos e seus subseqüentes efeitos
biológicos requererem considerações sobre as possíveis fontes (águas intersticiais,
águas superficiais, sedimento e alimento) e o modo de absorção se por ingestão ou
externo, pela membrana (MACHADO, 2001).
A dependência entre a biodisponibilidade de metais traço e as características
do sedimento não implica necessariamente que a principal via de disponibilidade
seja através da ingestão de partículas de alimento (MACHADO, 2001). A
concentração do contaminante que está biodisponível é provavelmente controlada
pela concentração do mesmo no sedimento. Sabendo-se que a concentração da
maioria dos poluentes tende a ser maior nos sedimentos que na água, a predição
mais confiável da disponibilidade de metais é baseada em medidas de sua
concentração nos sedimentos.
A permanência dos metais no sedimento de fundo depende das condições de
remobilização mecânica dos sedimentos, das propriedades físico-químicas e da
atividade biológica existente. Uma vez retidos no sedimento, os metais poderão ser
novamente mobilizados principalmente pela atividade biológica, os quais retirarão
ativamente estes metais do sedimento e os liberarão para a água, principalmente
sob a forma de detritos, portanto potencialmente disponíveis pelas cadeias
42
alimentares costeiras. Através destas cadeias tróficas, os metais podem ser
exportados e eventualmente serem incorporados na dieta de populações humanas.
Entre as diversas conseqüências da presença de metais nos ecossistemas
aquáticos, a bioacumulação é o processo mais importante, sendo que os metais se
acumulam a partir da exposição ao sedimento/água ou progressivamente pela
cadeia trófica.
Nos ecossistemas aquáticos, os organismos autotróficos, representados pelo
fitoplâncton e macrófitas, são à base da cadeia alimentar, e possuem grande
capacidade para a bioacumulação de metais. Desta forma, representam uma fonte
potencial de contaminação aos consumidores primários (zooplâncton e peixes
herbívoros), continuando o processo de contaminação aos carnívoros primários e os
de topo de cadeia. O processo de biomagnificação fica evidenciado quando os
últimos níveis tróficos apresentarem concentrações de metais maiores que as dos
níveis inferiores (AZEVEDO; CHASIN, 2003).
2.4 BIOACUMULAÇÃO
Estudos de bioacumulação são essenciais componentes para uma
compreensão do risco ecológico potencial e do risco à saúde humana. Embora os
efeitos biológicos de um contaminante possam ser avaliados com base na sua
toxicidade, muitas vezes estes ultrapassam o limite da letalidade. Os metais
presentes no ambiente em uma forma biodisponível podem estar bioacumulando e
desta forma, afetando a saúde em longo prazo. A biodisponibilidade é normalmente
determinada por métodos geoquímicos ou estudos de bioacumulação. No entanto,
as relações entre os parâmetros geoquímicos, o metal ingerido e os efeitos
biológicos não é tão claro devido às complexas interações entre as variáveis.
O Fator de Bioacumulação (FBC) é o resultado numérico da razão entre as
concentrações do contaminante químico no tecido orgânico e no compartimento
contaminado (VEITH et al., 1979 apud SOUTO, 2004) ou a proporção entre a
concentração da substância inserida em todo organismo ou em partes teciduais,
com a encontrada no ambiente (WHO, 1990).
A condição primordial para a bioacumulação é a presença da substância no
meio e a possibilidade dessa ser absorvida, através do sistema celular.
43
Propriedades que alteram a disponibilidade da substância no meio alterarão a
bioacumulação da substância. Assim, substâncias rapidamente biodegradáveis
permanecem por curto período de tempo no ambiente (AZEVEDO; CHASIN, 2003).
Fatores externos e internos interferem no potencial de bioacumulação de
substâncias orgânicas, que podem estar relacionados à absorção ou à velocidade
de excreção. Alguns fatores que interferem na absorção são: tamanho do organismo
(ex. a superfície das brânquias de peixes pequenos é maior em relação à superfície
de peixes maiores relativamente ao peso dos mesmos), tamanho da molécula
(quanto maior a molécula, menor o coeficiente de difusão, mecanismos de
transporte), disponibilidade (fenômenos como precipitação, sedimentação,
complexação de metais, etc. acabam não disponibilizando substâncias não
solubilizadas, não-disponíveis a biota) e fatores ambientais (mudança de pH,
salinidade, oxigênio dissolvido) que influenciam tanto na fisiologia do organismo
quanto na biodisponibilidade, como por exemplo, ambientes com pH ácido nos quais
os metais são mais facilmente liberados.
Alguns fatores que interferem na excreção são o tamanho do organismo
(tempo necessário para atingir o equilíbrio está relacionado ao tamanho dos
indivíduos, onde quanto menor, mais rápido), o teor lipídico (organismos com alto
teor lipídico tendem a acumular mais substâncias lipossolúveis) e o metabolismo
(biotransformação dos compostos, tentando gerar produtos hidrossolúveis, mais
fáceis de serem excretados e também alterando a toxicidade dos compostos)
(AZEVEDO; CHASIN, 2003).
A relação entre a concentração do contaminante no organismo e seus efeitos
tóxicos tem recebido bastante atenção nos últimos anos. Em setembro de 1996, a
EPA promoveu nos Estados Unidos a “National Sediment Bioaccumulation
Conference” com o objetivo de se estabelecer um banco de dados sobre
bioacumulação, toxicidade e suas conseqüências ecológicas.
A Bioacumulação consiste na taxa de retenção de uma substância por um
organismo num determinado período (CHAPMAN, 1992). Há basicamente seis
razões para se medir a bioacumulação:
Estimar a biodisponibilidade de um contaminante específico;
Relacionar a carga relativa à acumulação através da cadeia trófica ou
biomagnificação;
44
Desenvolver realísticos valores residuais nos tecidos;
Identificar os agentes causadores da toxicidade;
Predizer efeitos da poluição crônica.
Os contaminantes não produzem os mesmos efeitos nos organismos. Existem
contaminantes que exercem sua toxicidade depois de metabolizados, como por
exemplo, os HPAs e alguns metais. Os organismos que não metabolizam os
contaminantes não apresentaram efeitos tóxicos. Com isso, a concentração destes
nos tecidos não refletirá biodisponibilidade. Para organismos os quais exibem
toxicidade a partir do metabolismo, medidas mais complexas dos produtos
metabolizados, como na bile, por exemplo, serão necessárias para se poder
determinar o efeito relacionado (CHAPMAN et al., 1996).
Outros contaminantes, como por exemplo, os organoclorados e metais
exibem toxicidade direta. No entanto existem diferenças entre estes contaminantes.
Por exemplo, a bioacumulação de orgânicos é primariamente uma função da
propriedade hidrofóbica da substância e a presença de sítios de absorção,
relacionados ao conteúdo lipídico. Em contraste, a bioacumulação dos metais
depende de sua forma química, além das propriedades do ambiente como dureza,
alcalinidade e pH da água, AVS dos sedimentos, oxihidróxidos de ferro e manganês
(CHAPMAN et al., 1996b).
Além dos contaminantes, os organismos também diferem entre si. Todos os
organismos não experimentam a mesma dose sob as mesmas circunstâncias.
Alguns organismos podem estocar (seqüestrar) e eliminar (depurar) contaminantes.
Existem muitas variáveis, incluindo a taxa e o nível de penetração nos tecidos, que
resulta da combinação do tempo de exposição e da concentração da exposição
(CHAPMAN; WANG, 2001).
A toxicidade proveniente da bioacumulação irá variar dependendo da história
da exposição do organismo e sua aclimatação e nas diferenças de sensibilidade,
incluindo a adaptação. O estilo de vida do organismo também pode ser importante.
Por exemplo, organismos que ingerem o sedimento irão acumular uma carga maior
de contaminantes do sedimento que aqueles que acumulam somente a partir da
água intersticial. O estágio de vida dos animais também pode influenciar no grau de
toxicidade. Vários estudos têm demonstrado que as formas larvais e juvenis são
mais sensíveis do que as formas adultas (CARVALHO et al., 1991).
45
De acordo com Rainbow e Phillips (1993) a biodisponibilidade só pode ser
apropriadamente medida pelo que é encontrado no tecido de organismos alvo. Por
isso, o estudo da concentração total de metais em organismos fornece uma
informação mais precisa do potencial dano desses contaminantes ao seu
metabolismo e ao ambiente em geral.
2.5 BIOINDICADORES E BIOMARCADORES
Alguns aspectos importantes devem ser considerados em estudos de
contaminação ambiental: os bioindicadores e os biomarcadores.
Os bioindicadores são organismos que reagem a alterações ambientais com a
modificação de suas funções vitais normais e/ou da sua composição química,
refletindo o atual quadro ambiental (ARNDT et al., 1996 apud MAIA et al., 2001).
Durante mais de 30 anos, a determinação de contaminantes nos tecidos dos
organismos ditos sentinelas, tem sido a principal forma de avaliação da
contaminação de ecossistemas costeiros. Programas de monitoramento com essa
filosofia, como o “Mussel Watch” iniciaram nos anos 70 nos Estados Unidos e se
espalharam por todo mundo, estando em vigor em muitas localidades até hoje
(COSSA, 1989; GOLDBOUCHOT et al., 1995; HUNTER et al., 1995; CANTILLO,
1998).
Técnicas analíticas de extração de metais pesados em sedimentos estuarinos
têm sido amplamente empregadas para estabelecer a fração biodisponível de metais
e identificar a contribuição das fontes antrópicas. Essas técnicas, entretanto, não
possuem alta seletividade e não necessariamente representam a fração dos metais
disponíveis para biota. Desta forma, para se obter uma radiografia mais fidedigna da
fração biodisponível é importante o uso de bioindicadores (SILVA et al., 2001).
Esses estudos levaram a noção de que também a toxicidade de um elemento
só poderia ser corretamente avaliada utilizando organismos vivos (CAIRNS;
MOUNT, 1992). Organismos indicadores do efeito da contaminação ambiental
refletem o estado de saúde, respondendo prontamente, a um estresse de grande
relevância toxicológica, e por isso podem ser utilizados como uma advertência
indicadora da presença de contaminantes, antes que ocorram danos irreversíveis ao
meio ambiente (BAREA et al., 1994).
46
Ao escolher um bioindicador (ADAMS, 2002) deve-se observar algumas
características importantes, de acordo com o estudo que será desenvolvido. Um
bioindicador ideal deve sobreviver em ambientes saudáveis, mas também
apresentar resistência relativa ao contaminante que está exposto. Outro aspecto que
podem facilitar o desenvolvimento de um estudo é a abundância dessa espécie no
ambiente e a facilidade de se coletar (AKAISHI, 2003).
Bioindicadores acumulam contaminantes na proporção da disponibilidade do
ambiente e as concentrações acumuladas correspondem ao tempo de exposição do
organismo a todas as formas disponíveis deste contaminante, num período de
tempo (HAYES et al., 1998).
Existem vários bioindicadores bem estabelecidos para a contaminação por
metal em ambientes temperados costeiros, como por exemplo, o bivalve Mytillus
edulis. No Indo-Pacífico, o Perna viridis é utilizado como bioindicador. Há, no
entanto, uma relativa falta de informações sobre os potenciais biomonitores na
América do Sul. O ideal é que houvesse um bioindicador cosmopolita, permitindo a
construção de uma base de dados comparáveis para ambientes costeiros do mundo
todo (CANTILLO, 1998).
Segundo Håkanson (1993, 1996), a bioacumulação não indica,
necessariamente, efeito ou dano biológico, porém, pode ser utilizada como
indicadora do “risco ecológico potencial”.
Serão demonstrados a seguir, estudos de bioacumulação de metais pesados
na biota residente do sedimento. Para tal, foram selecionados moluscos bivalves da
espécie Anomalocardia brasiliana e poliquetas da Família Capitellidae, com objetivo
de se verificar se os valores de metais encontrados nestes organismos refletem as
concentrações de metais encontradas nos sedimentos.
A bioacumulação é uma das possíveis ferramentas para os estudos de
contaminação ambiental. No entanto, o conhecimento apropriado das relações entre
a bioacumulação e sua toxicidade inerente ainda é ineficiente. Com isso torna-se
difícil predizer um impacto bem como determinar o seu agente causador.
Para que se possa entender a reaçao causa-efeito entre o xenobionte e o
organismo é necessário que se utilize de biomarcadores.
Os biomarcadores são os avaliadores de efeitos das alterações induzidas
pelos contaminantes. Podem ser processos, ou alterações na estrutura e funções
47
celulares ou bioquímicas, que são mensuradas em um sistema biológico ou em
indivíduos (ATSDR, 1994).
Os critérios biológicos, baseados em estudos de toxicidade, bioacumulação e
mutagenecidade devido, principalmente a dificuldade de se estabelecer relações de
causa-efeito, não fornece critérios numéricos adequados a comparações em
diferentes situações (FORSTNER et al., 1981).
Os biomarcadores fornecem estas respostas, que podem ser anatômicas,
fisiológicas e/ou bioquímicas de um organismo vivo, que, dependendo da magnitude,
pode ser reconhecido como um comprometimento à saúde ou doença em um
indivíduo. Estas respostas podem ser verificadas também, através de alterações na
dinâmica de uma população (taxa de crescimento, mortalidade, etc.) ou através da
verificação de mudanças na estrutura de uma comunidade no ecossistema
(ATSDR,1994).
Os biomarcadores têm importante papel na avaliação de risco ecológico,
especialmente quando é possível associar-se um grupo de marcadores biológicos a
determinados xenobióticos, podendo-se sugerir que tais biomarcadores sejam
utilizados como indicadores de sustentabilidade do ecossistema. Faz-se necessário
que o biomarcador seja sensível o bastante para detectar efeitos sub-letais, que
possam predizer os impactos sobre a população e sobre o ecossistema
(KLAASSEN, 1996).
2.5.1 Anomalocardia brasiliana
A. brasiliana é um molusco bivalve da família Veneridae, com distribuição
geográfica ao longo das regiões costeiras do Caribe, do Suriname, do Brasil e do
Uruguai. Habita a zona entre-marés de baías e enseadas abrigadas, de águas rasas
com profundidade variando entre 0,5m e 1,5m (RIOS, 1994) e vive enterrado em
sedimento areno-lodoso a uma profundidade de 5m no substrato. Apresenta
distribuição predominantemente agregada, principalmente nos sedimentos com alto
teor de matéria orgânica (SCHAEFFER-NOVELLY, 1976).
Possui um ciclo sexual contínuo, entretanto, com períodos de reprodução
mais intensos entre fevereiro e abril e entre agosto e novembro, com o maior
recrutamento de jovens na primavera (ARRUDA SOARES et al., 1982).
48
É classificado como um organismo euritérmico e eurihalino vivendo em
ambientes com salinidade variando entre 16 ‰ e 42,5 ‰ (LEONEL et al., 1983;
MONTI et al., 1991; SCHAEFFER-NOVELLY, 1976), além de apresentar grande
resistência a deficiência de oxigênio, resistindo à anóxia por até 240 horas (HIROKI,
1971).
Devido à sua abundância e fácil coleta, A. brasiliana é altamente consumida
no Brasil, e é conhecida pelo nome vulgar de “berbigão” (ARRUDA SOARES et al.,
1982; MONTI et al., 1991; MOUËZA et al., 1999; SCHAEFFER-NOVELLY, 1976).
Representa uma importante fonte de proteína animal, pois apresenta 17,58 % de
proteína em média (MELLO,1975 apud ARRUDA SOARES et al., 1982).
Moluscos bivalves têm sido usados amplamente em estudos de contaminação
ambiental marinha, como “organismos sentinelas” (AMARAL et al., 2005). Acumulam
elevadas concentrações de metais e apresentam grande resistência à áreas
contaminadas (VIARENGO; NOTT, 1993). No Brasil tem se registrado altas
concentrações de mercurio em bivalves (KEHRIG, 1998). Estes estão normalmente
associados a locais com altas descargas industriais (CARVALHO et al., 2001).
O sedentarismo e o hábito alimentar filtrador fazem com que esses
organismos estejam expostos a contaminantes em diversos compartimentos
abióticos do ecossistema, favorecendo a concentração de poluentes em seus
tecidos, fazendo estes organismos destacarem-se pela capacidade de acumulação
de metais nos tecidos sem apresentar efeito tóxico, importante para estudos de
avaliação de impacto ambiental (IGNÁCIO et al., 2000).
Vivendo no segundo nível trófico, os moluscos têm a capacidade de acumular
ambos os metais, essenciais e não essenciais. Em bivalves, elementos traço entram
primeiro no organismo através do trato digestivo devido à ingestão de partículas
orgânicas. Os metais se ligam as proteínas metalotioneinas e acumulam nos
tecidos. A alta afinidade de zinco e cádmio por esses grupamentos – SH, associada
à baixa taxa de excreção das metalotioneinas tende a manter estes metais dentro
das células, em formas não tóxicas, reduzindo a depuração (REBELO et al., 2003).
49
2.5.2 Poliqueta – Família Capitellidae
Os poliquetas constituem um grupo dominante nos estuários, são indicadores
de poluição orgânica sendo capazes de responder rapidamente às variações
ambientais ocorridas (REISH, 1998).
Seu papel no funcionamento dos ecossistemas bentônicos em termos de
recliclagem, remobilização e remineralização da matéria orgânica é muito
importante. Estes são também um dos grupos numericamente mais importantes,
com altas taxas de dominância nos sedimentos. Levando em consideração o
número de espécies e a abundancia deste taxon, eles podem constituir mais da
metade de todos os organismos que habitam o substrato bentônico inconsolidado
(AMARAL et al., 1998).
Muitos autores consideram os poliquetas o grupo taxonômico com maior
sensibilidade a alterações no substrato mole devido a sua extraordinária capacidade
de se adaptar a uma ampla variedade de habitats e condições ambientais (PAIVA,
1993a).
São considerados bons bioindicadores da qualidade ambiental, pois possuem
espécies com níveis diferentes de sensibilidade e tolerância a diversos poluentes
além de apresentarem padrões diferentes de distribuição ao longo de um gradiente
de contaminação ambiental. A presença ou ausência de algumas espécies ou
mesmo famílias de poliquetas também pode ser um indicador ambiental (PAIVA,
1993a).
Estudos têm mostrado que pequenas espécies de poliquetas são mais
sensíveis às substâncias tóxicas do que espécies maiores e que estágios larvais são
mais sensíveis do que adultos da mesma espécie (CHANDLER et al., 1991).
Chapman et al. (1994) investigando os efeitos subletais no ciclo de vida de Capitella
capitata em laboratório, demonstraram que, a taxa de crescimento e a reprodução
são influenciadas por diversos contaminantes.
50
2.6 ESTRUTURA DA COMUNIDADE BENTÔNICA
2.6.1 Organismos Bentônicos na Avaliaçao da Qualidade Ambiental
A ecologia de comunidades é o estudo de padrões de estrutura e
comportamento de conjuntos biológicos multiespecíficos. O principal foco no estudo
da comunidade é a maneira pela quais grupos de espécies estão distribuídos na
natureza, bem como o modo pelo quais esses grupos podem ser influenciados ou
determinados por interações entre espécies e por forças físicas do seu ambiente. O
primeiro passo no estudo de comunidades é a busca por padrões na sua estrutura e
composição. O reconhecimento de padrões estruturais irá permitir, por sua vez, a
formulação e teste de hipóteses sobre as causas destes padrões (BEGON, 1990).
A alteração causada no ambiente propicia uma mudança gradual da
comunidade bentônica, com o aparecimento de espécies oportunistas, alterando a
abundância e a diversidade natural do sistema (NESTLERODE et al., 1998).
A redução da diversidade de espécies tem sido citada como uma resposta à
perturbação antropogênica (WARWICK; CLARKE, 1993). A diversidade específica
ou diversidade ecológica é um parâmetro da estrutura da comunidade que engloba
as espécies e suas respectivas abundâncias. Esta é gerada e mantida por forças
diretas e indiretas, como por exemplo, os efeitos entre predadores e presas,
isolamento genético e geográfico, e destruição ou fragmentação de habitats
(MARGULIS et al., 1999).
As respostas da comunidade à poluição podem ser detectadas tanto ao nível
funcional como ao nível estrutural. As mudanças no aspecto funcional, devido à
exposição a poluentes, aparecem normalmente como alterações nas interações
tróficas e diminuição da produção através do tempo. De um modo geral, há uma
resposta gradual da comunidade aos poluentes, observando-se: (1) perda de
espécies raras ou sensíveis; (2) mudanças na abundância das espécies; (3)
diminuição da diversidade de espécies; (4) dominância de espécies oportunistas.
Estudos estruturais têm se mostrado eficazes para a detecção e monitoramento dos
efeitos biológicos de poluentes.
As comunidades bênticas, em particular, sofrem efeitos drásticos na
composição de espécies, abundância e outros parâmetros, devido a variável
sensibilidade de suas espécies à exposição aos poluentes. Nestas comunidades,
51
estresses agudos causam mortes em muitos casos. Já os efeitos de poluição
crônica são mais sutis, com alterações na estrutura da comunidade muitas vezes
atribuída a mudanças no crescimento, fecundidade, recrutamento, processos
fisiológicos ou outros fatores.
Devido à sua importância na estrutura e funcionamento do ecossistema
global, os organismos bênticos, principalmente da infauna, são indicadores efetivos
de impactos em altos níveis de organização biológica (KENNISH, 1998).
Os estudos que analisam a estruturação espacial da comunidade são
importantes para avaliar a severidade de um determinado impacto seguido de uma
perturbação antropogênica (SMITH et al., 1998).
Os macroinvertebrados bentônicos têm sido freqüentemente usados para
auxiliar na avaliação de vários impactos sobre os ambientes aquáticos (GRAY et al.,
1990; WARWICK, 1993). Isso se deve a algumas características que os tornam
adequados a esses estudos, obtendo-se sucesso em biomonitoramento, tais como:
1) abundância em todos os sistemas marinhos; 2) capacidade de locomoção l imitada
ou nula; 3) ciclo de vida longo, possibilitando assim a explicação de padrões
temporais de alterações causadas por perturbações; 4) ampla variedade de
tolerância a vários graus e tipos de poluição e 5) funcionam como integradores das
condições ambientais, isto é, estão presentes antes e após eventos impactantes.
Além dessas características, os macroinvertebrados são organismos grandes
e mais facilmente examinados utilizando um microscópio de menor poder de
resolução do que a maioria das espécies pertencentes ao fitoplâncton e
zooplâncton. São bons integrantes da química da água e do sedimento e, portanto,
um nível de contaminante considerado normal ou aceitável dentro dos limites
estabelecidos pelos órgãos ambientais, pode ser subletal o suficiente para ser
detectado por efeitos no crescimento, reprodução ou fisiologia de espécies na
comunidade bentônica (CLARCK; WARWICK, 1994).
Os organismos bentônicos também não podem evitar o contato com a entrada
lenta ou rápida de um efluente e respondem de acordo com a magnitude do evento
tóxico, que pode não ser analisado por métodos químicos se a água não for
amostrada durante o evento (CLARCK, 1997).
Além de importantes na avaliação da qualidade ambiental, os organismos
bentônicos desempenham um papel central na dinâmica dos ecossistemas
52
aquáticos, participando ativamente nos processos de mineralização e reciclagem da
matéria orgânica e no fluxo de energia através da rede trófica (HARGRAVE et al.,
1993). Em sedimentos de lagos oligotróficos, a decomposição da matéria orgânica
resulta no acúmulo de fósforo e em muitos lagos eutróficos os sedimentos agem
como uma fonte para o ciclo interno do fósforo. Entretanto, a quantidade de
nutrientes liberados pelo sedimento dependerá de muitos processos e, entre eles, da
capacidade de auxílio nos processos de mineralização pela comunidade bentônica
(SOARES-GOMES et al., 1999)
O monitoramento biológico pode, também, prover uma visão do distúrbio
ambiental através da identificação das categorias funcionais de alimentação dos
macroinvertebrados presentes (PAIVA, 1993).
Ao nível de ecossistema, estudos que permitam definir o fluxo de energia sem
requerer uma análise muito profunda do nível taxonômico específico são desejáveis,
especialmente em ambientes marinhos, onde a alta diversidade biológica dificulta o
reconhecimento das cadeias tróficas específicas responsáveis pela principal parte
do fluxo de energia. Análises da estrutura trófica do bentos são um dos mais
parcimoniosos modos de se determinar o fluxo de energia nos ambientes marinhos
(PAIVA, 1993).
O estudo das comunidades bênticas é geralmente acompanhado da análise
de variáveis abióticas do sedimento e de variáveis hidrológicas. Em geral, acredita-
se que estas variáveis expliquem ou estejam relacionadas aos padrões espaciais
e/ou temporais observados nas comunidades. Em grande parte destes estudos
procura-se, enfatizar a relação com o ambiente físico a partir da análise de
distribuição das espécies ao longo de gradiente ambientais (SOARES-GOMES,
1997).
As variáveis naturais do ambiente, como a granulometria e a profundidade,
também constituem importantes fatores que regem a distribuição dos organismos e
a estruturação das comunidades. O tamanho dos grãos dos sedimentos exerce uma
forte influencia sobre a dinâmica dos contaminantes. Nos sedimentos mais finos
ocorre um acúmulo do contaminante, dificultando a degradação e aumentando o
impacto (MASSOUD et al.,1996; BOUCHOT et al., 1996).
O efeito da baixa concentração de oxigênio no sedimento pode fazer com que
a comunidade macrobêntica desapareça como resultado das condições de hipoxia,
53
já que o oxigênio é um dos principais fatores ambientais de estruturação da
comunidade bêntica (MODIG et al., 1998). Com o aumento da atividade microbiana
nos sedimentos ricos organicamente, além da depleção de oxigênio, há a produção
de substâncias tóxicas como H2S e redução do potencial redox, deixando o
ambiente reduzido e caracterizando uma área impactada (HARGRAVE et al., 1993).
A covariância de múltiplas variáveis ambientais é típica de muitas descargas
antropogênicas nos ambientes marinhos. Quando muitas variáveis ambientais estão
misturadas em seus padrões de distribuição, torna-se difícil identificar qual ou quais
fatores são responsáveis por determinadas respostas biológicas. A descarga
antropogênica nos ambientes marinhos inclui duas classes separadas de variáveis:
enriquecimento orgânico e poluentes químicos (PETERSON et al., 1996).
Efeito dos Contaminantes nos Organismos Bentônicos
Uma vez no sedimento, os poluentes sofrem inúmeros processos químicos,
físicos e biológicos, que podem ocasionar sua liberação, tornando os sedimentos
não só um depósito, mas também uma fonte crônica e não pontual de
contaminantes para organismos bentônicos e pelágicos (TOMMASI, 1998).
A tomada dos contaminantes por organismos marinhos pode ocorrer por
absorção a superfícies corpóreas, troca de água nas superfícies respiratórias e do
trato alimentar e ingestão de alimentos e partículas de detritos (BILYARD, 1987;
TOMMASI, 1987).
Esse efeito pode ser direto, pela descarga de esgotos em áreas próximas a
bancos de espécies comercialmente exploradas, ou indireta, por transferência
através da cadeia alimentar. Efeitos causados por meio da cadeia alimentar são
devidos a bioacumulação e biomagnificação de substâncias tóxicas, ou a eliminação
de espécies que são essenciais a alimentação de outras (KENNISH, 1998).
Os contaminantes podem agir sobre membranas celulares, processos
enzimáticos e divisão celular, causando efeitos sobre o desenvolvimento
embrionário e sobre diversas taxas metabólicas, promovendo alterações no
crescimento, reprodução, sobrevivência ou comportamento. Enquanto os efeitos
sobre os organismos adultos irão afetar diretamente o equilíbrio do ecossistema
bentônico, os efeitos sobre seus gametas e larvas irão alterar as taxas de
recrutamento e, conseqüentemente, as características bióticas do ambiente em
questão. Além disso, organismos filtradores, como as ostras, concentram bactérias e
54
vírus contidos em esgotos, podendo levar, se ingeridos, à ocorrência de uma série
de doenças (KECKS, 1983).
Os metais pesados são um dos principais componentes dos despejos
industriais e domésticos no ambiente marinho. Essas descargas alteram a
concentração de metais no sedimento e o efeito dessa poluição será observado nas
comunidades meiobênticas e macrobênticas (SOMERFIELD et al., 1994).
Os compostos organometálicos são extremamente tóxicos e têm sido
relatados sérios efeitos sobre diversos tipos de organismos. Para moluscos, por
exemplo, o potencial de bioacumulação é muito grande (KENNISH, 1998).
Alguns metais pesados são essenciais para as funções metabólicas dos
organismos, em baixas concentrações, mas podem ser tóxicos em concentrações
elevadas (cobre, ferro e manganês). Em contraste, mercúrio, cádmio, arsênico,
selênio e chumbo são extremamente tóxicos mesmo em baixas concentrações,
podendo levar a alterações fisiológicas e à morte de organismos (NIPPER, 1990).
Estudos de laboratório têm demonstrado que a toxicidade aguda e subletal
dos metais dependem não só da forma química do metal, mas também de fatores
como temperatura, salinidade e nutrientes. A questão da toxicidade dos metais para
o bentos é muito complicada, e muitas vezes seus efeitos tóxicos se confundem com
os de outros poluentes, como por exemplo, os do enriquecimento orgânico
(SOMERFIELD et al., 1994).
O acúmulo e a depuração de metais em organismos marinhos e seu modo de
ação é muito variável, depende da categoria taxonômica da espécie em estudo e do
tipo de metal. Enquanto, alguns metais são componentes essenciais à vida, outros
têm efeito tóxico podendo levar a alterações fisiológicas e até morte.
Muitos metais, no entanto, podem ser depurados por animais marinhos de
diferentes grupos, por meio de proteínas do tipo metalotioneída, cuja concentração é
bastante baixa em condições normais. Seu nível pode ser elevado pela presença em
excesso de metais essenciais, como o cobre, por exemplo, e também por metais
poluentes, como o cádmio e o mercúrio (KREBS, 1985).
Os organismos bentônicos, devido à sua baixa mobilidade e por estarem em
contato com o sedimento contaminado, são os mais atingidos. Os efeitos subletais
nestes organismos são mutagênicos e carcinogênicos, com transformações
bioquímicas nos tecidos e órgãos. Muitos invertebrados bentônicos, principalmente
55
os bivalves, normalmente acumulam mais metal nos seus tecidos por serem
filtradores, aumentando a perda da atividade enzimática e causando alterações no
sistema metabólico (PATIN, 1999).
Os impactos físicos e químicos nos ecossistemas geram diferentes respostas
biológicas, com transformações complexas em todos os níveis. Estas
transformações começam por respostas bioquímicas primárias, ao nível subcelular,
e gradualmente estendem-se a níveis mais elevados, podendo chegar a alterar a
comunidade (KENNISH, 1998).
2.6.2 Resolução Taxonômica
A comunidade é o nível de organização biológica mais popular nos estudos
de impacto ambiental. A principal razão é o fato de integrar os efeitos da poluição
através do tempo (WARWICK, 1993).
No ambiente marinho, um conjunto de vantagens faz da comunidade
macrobêntica a mais utilizada nos estudos de monitoramento ambiental. No entanto,
ela apresenta algumas desvantagens relacionadas ao trabalho intensivo necessário,
tanto em termos de esforço amostral no campo, como em laboratório, na análise das
amostras.
A estratégia amostral de um estudo de impacto ambiental requer que
amostras sejam coletadas periodicamente, incluindo, se possível, amostragem
anterior ao distúrbio. O trabalho de processamento das amostras e de identificação
de espécies é muito demorado e economicamente oneroso. O grande número de
amostras a ser processada encarece os custos dos projetos e consome muito tempo
(WARWICK, 1993). Entretanto, a infauna bentônica, fornece respostas relevantes e
fundamentais para investigar os impactos ambientais no ambiente marinho.
Os estudos de monitoramento ambiental em programas de poluição têm como
principal objetivo identificar os principais padrões na estrutura de comunidade e
relacioná-los a variáveis ambientais. Isto requeria, tradicionalmente, que os
organismos fossem identificados ao menor nível taxonômico possível,
preferencialmente ao nível de espécie.
Há ainda um limitado número de estudos nos quais os usos de níveis
taxonômicos elevados têm sido avaliados como uma alternativa na análise da
56
estrutura da comunidade (ARSCOTT et al., 2006). O objetivo destas investigações é
descobrir se o uso de níveis taxonômicos mais elevados não impede a detecção de
mudanças na estrutura da comunidade (MARSHALL et al., 2006). A questão
importante, portanto, é determinar até que nível taxonômico é necessário identificar
um organismo para que a comunidade sinalize os efeitos de um estresse
(OLSGARD et al., 1998).
Estudos recentes de impacto ambiental têm investigado o nível
taxonomicamente suficiente, agregando os dados de espécies em grupos
sucessivamente mais elevados (gênero, família, etc.). A identificação da comunidade
a nível específico além de consumir tempo, é cara, pois requer taxonomistas com
alto grau de especialização. Isto se torna mais grave em regiões com grande
diversidade e poucos especialistas, como nos trópicos. Para resolver estes
problemas, têm sido realizadas análises comparativas, tanto em ambientes
terrestres como em ambientes marinhos, usando níveis taxonômicos
sucessivamente mais elevados. Essas investigações incluem os gradientes de
diversidade latitudinal e longitudinal (ROACH et al., 2001; FERRARO et al., 1990).
Para muitos grupos de organismos bentônicos (macrobentos, meiobentos e
recifes de coral), os efeitos de perturbação são detectáveis em níveis taxonômicos
elevados. Para a macrofauna de sedimentos não consolidados, os efeitos de um
impacto são muitas vezes detectados através de análise multivariadas em níveis
taxonômicos elevados, mesmo em alguns casos onde estes efeitos são tão sutis
que, até análises univariadas ao nível de espécie, não conseguem detectá-los
(WARWICK, 1993).
A utilização de medidas univariadas, como índices de diversidade, para
analisar dados biológicos em níveis taxonômicos elevados, ainda vêm sendo
defendidas por muitos autores. No entanto, estas medidas às vezes falham na
identificação de um impacto ou um gradiente de poluição, quando os métodos de
análise multivariadas são mais sensíveis. Estudos com a macrofauna bêntica têm
mostrado que onde existe um claro gradiente de poluição, poucas informações são
perdidas, mesmo se os organismos forem identificados ao nível de filo (OLSGARD et
al., 1997).
Warwick (1988) apontou que muitas respostas aos incidentes de poluição são
mais claras a níveis taxonômicos mais elevados do que ao nível de espécie. Em
57
muitas situações, isto pode ser devido a mudanças naturais no ambiente, de lugar
para lugar ou de tempo em tempo, resultando numa troca de espécies,
particularmente em áreas geográficas de grande heterogeneidade. No entanto, estas
variações naturais do ambiente, como profundidade ou granulometria, não alteraram
as proporções dos maiores taxas presentes e, se há um grau de coerência entre as
espécies nestes táxons com respeito aos distúrbios, as respostas serão mais
evidentes do que qualquer variação natural. As variações naturais que ocorrem num
dado ecossistema alteram primeiramente a abundância de espécies.
Olsgard et al. (1998) sugerem que a relevância do uso de níveis taxonômicos
mais elevados seja conseqüência de respostas hierárquicas da comunidade ao
estresse. A hipótese das respostas hierárquicas propõe que, em uma situação de
estresse, a adaptabilidade ocorra primeiro a nível específico, depois gênero, família,
etc. Com isto, os impactos resultantes de um distúrbio serão manifestados a níveis
mais elevados (OLSGARD et al., 1998).
Alguns autores como Resh e Mcelravy (1993), Verdonschot (2000), Lenat e
Resh (2001), King e Richardson (2002) e Adriaenssens (2004) argumentam que a
determinação do nível taxonômico adequado às avaliações biológicas deve basear-
se em três questões principais:
(a) Se a identificação ao nível específico ou genérico acrescenta mais
informações relevantes à descrição da variação entre comunidades de
macroinvertebrados bentônicos do que a identificação a um nível de resolução mais
abrangente;
(b) Se os desvios em relação às características dos hábitats de referência são
mais facilmente detectados com a identificação ao nível genérico/específico;
(c) Se há recursos suficientes para garantir a manutenção das amostragens e
a qualidade dos dados.
Apesar da identificação ao nível genérico ou específico prover descrições da
comunidade mais significante do que a identificação ao nível de família, permitindo
melhor detecção de desvios em relação às condições de referência, é necessária
julgar-se cuidadosamente a relação custo/benefício decorrente de tal identificação.
Por outro lado, tal esforço consome muito tempo e dinheiro e alguns autores
(BOWMAN; BAILEY, 1997; GAYRAUD et al., 2003) consideram que a perda de
informação ao identificar-se até o nível genérico, ou mesmo até o nível de família, é
58
geralmente pequena tornando desnecessária, portanto, a identificação ao nível
específico.
2.7 INDICADORES DE QUALIDADE AMBIENTAL
O propósito básico de uma gestão ambiental integrada é direcionar tempo e
custo de forma coerente com os problemas ambientais. Para se fazer isso, é
necessário que se tenha um sistema de critérios para estruturar, analisar e
dimensionar os problemas (BORJA et al., 2004).
O gerenciamento do risco pressupõe a sua caracterização, o que é feito pelo
conhecimento da toxicidade específica de uma determinada substância e pela
expressão dessa toxicidade, determinada pelas condições de exposição e de
avaliação mensurável das relações, as quais podem ser transformadas em índices
que possibilitem a vigilância da exposição (DIAZ et al., 2004; BORJA et al., 2001).
Existem vários métodos utilizados para indicar o grau de contaminação em
sistemas aquáticos, baseados em determinado indicador ou num conjunto de
indicadores, agregados na forma de índices.
Define-se como Indicador Ambiental: Parâmetro ambiental, conceito teórico
ou agregado de dados que provê uma interpretação do aspecto central da qualidade
ou condição ambiental. São medidas de parâmetros relacionados direta ou
indiretamente à poluição e enquadrando características quantitativas e qualitativas
do sistema (DAUER et al., 2000).
Dentre alguns dos indicadores biológicos temos:
Fator de Bioacumulação - elo entre a avaliação de risco à saúde
humana e a avaliação de risco ao meio ambiente (EPA, 1980).
Biomarcadores - alterações induzidas por substâncias em
componentes, processos, estrutura e funções celulares ou bioquímicas,
que são mensuradas em um sistema biológico ou em indivíduos
(ATSDR, 1994).
Bioensaios - utilizados para detectar e avaliar a capacidade inerente do
agente tóxico em produzir efeitos deletérios em organismos vivos
(MORAES, 1996).
59
Tríade de Qualidade de Sedimetos (TQS) - é um exemplo de indicador
que utiliza a integração de parâmetros provenientes de vários
compartimentos (CHAPMAN et al., 1992).
AMBI – Borja et al. (2002, 2003).
B-IBI – Weisberg et al. (1997).
BENTIX – Simboura e Zenetos (2002).
BQI – Rosenberg et al. (2004).
BI – Grall e Glémare (1997).
Alguns exemplos de indicadores químicos:
Fator de Enriquecimento (FE) - utilizam a normatização dos valores de
concentração dos metais em estudo, pelos teores de alumínio de uma
área controle em comparação com a área avaliada (SNUOSSI, 1988).
Índices de Geoacumulação (Igeo) - agrupado numa escala com 7
intervalos (variação de 0 a 6), representando graus de poluição
crescente, refletindo um enriquecimento superior ao nível pré-industrial
(MULLER, 1979).
Sulfeto Ácido Volátel (AVS) - predizem a biodisponibilidade de metais
através de medidas de relaçőes entre a concentraçăo de sulfetos e de
metais presentes (DI TORO, 1990; ANKLEY, 1991).
Índice de risco ecológico potencial (IREP) - um índice numérico que
integra vários parâmetros químicos como uma ferramenta de
diagnóstico da contaminação de ambientes aquáticos, baseados na
análise de sedimentos (HÅKANSON, 1980).
Avaliações da qualidade ambiental feitas apenas por análises químicas dos
compartimentos físicos não pode não refletir a biodisponibilidade dos contaminantes
e menos ainda, a sua toxicidade. Abordagens integradas têm se mostrado como
alternativas bastante adequadas para avaliações preliminares de riscos ecológicos
de sedimentos contaminados (CARVALHO, 2001).
É desaconselhável que os programas de gestão e manejo ambiental baseiem-
se apenas em resultados de técnicas analíticas, uma vez que os dados obtidos
pelas análises químicas e físicas mais usuais indicam apenas a concentração de
60
substâncias e não sua toxicidade ou biodisponibilidade. E essas características,
importantes para a avaliação de risco ecológico e para a tomada de decisões
preventivas, só podem ser determinadas através análises integradas, químicas e
biológicas (CHAPMAN, 1990).
Visto que um ecossistema apresenta inúmeras variáveis biológicas, químicas
e físicas, que estão inter-relacionadas, torna-se difícil distinguir causas e efeitos de
forma clara. Cada indicador ambiental deve, portanto, ser representativo dos
parâmetros ambientais, sendo capaz de refletir impactos antropogênicos e podendo
ser mensurável de forma simples, a um baixo custo e interpretado de forma clara
(HÅKANSON, 1993).
2.7.1 Índice de Risco Ecológico Potencial (IREP)
O IREP foi proposto por Håkanson em 1980 com a finalidade de classificar os
sistemas aquáticos quanto à sua suscetibilidade ao risco ecológico potencial, no que
se refere à contaminação por metais pesados.
Trata-se de um índice numérico, baseado na análise do sedimento, que
integra parâmetros químicos, permitindo com simplicidade e rapidez, estruturar e
ordenar os ambientes quanto ao maior potencial destes sofrerem danos ecológicos
devido à contaminação por metais pesados.
A estimativa de risco ecológico surge como um exercício na solução de
questões ambientais. O principal objetivo dos estudos de risco ecológico é utilizar as
informações disponíveis para estimar a probabilidade de ocorrência futura de um
evento indesejável numa determinada área. Pode-se dizer que se trata de uma
ferramenta fundamental no estabelecimento de prioridades nas decisões no âmbito
do gerenciamento ambiental (CASTILHOS et al., 2005).
O IREP foi concebido para ser um instrumento preliminar no controle da
poluição, ou seja, uma ferramenta de diagnóstico para indicar onde estão os
problemas que necessitam de um estudo mais detalhado. Para isto, o IREP se
baseia exclusivamente na análise do sedimento (HÅKANSON, 1980a).
As vantagens principais de se utilizar esse compartimento neste tipo de
avaliação são: a) os dados do sedimento apresentam valores médios que são
integrados no tempo, apresentando uma maior estabilidade quando comparados,
61
por exemplo, com os dados da coluna d’água; b) os sedimentos são mais fáceis de
coletar no campo; c) as amostras são mais representativas de tempo e espaço,
podendo ser coletadas em poucas amostragens; d) os procedimentos analíticos
adotados são geralmente de menor custo e de maior reprodutibilidade do que os
utilizados em amostras de água (SALOMOS; STIGLIANI, 1995; CHAPMAN et al.,
1996; HÅKANSON, 1982; FORSTNER; WITTMANN, 1981).
A aplicabilidade do IREP está restrita a ambientes lênticos, com áreas de
contínua deposição de material sendo excluídos os sistemas onde processos
erosivos e de transporte predominem. A estimativa do IREP está condicionada
então, a utilização de amostras proveniente apenas das chamadas áreas de
acumulação. Estas áreas são definidas por Håkanson (1980b, 1983, 1988) como
locais onde o material fino é depositado continuamente. Estas áreas apresentam um
papel fundamental no controle da poluição aquática pela capacidade desse sistema
funcionar como um “retentor de contaminantes”. Os limites de teor de matéria
orgânica e teor de umidade que definem estas regiões: maiores que 10% e maiores
que 75%, respectivamente.
Convêm ressaltar aspectos importantes sobre o conceito de áreas de
acumulação e seu emprego em sistemas tropicais. Existem diferenças marcantes
entre lagos e sistemas costeiros do Mar Báltico, onde o conceito foi desenvolvido e
testado. A deposição contínua da matéria orgânica está associada a sistema de
baixa energia, com uma dinâmica de fundo mais estável, como é o caso dos lagos
suecos. Nestes, a influência da maré é muito pequena e o vento é o principal
responsável pela movimentação das massas d’água, com pouca ressuspensão do
fundo, já que estes lagos apresentam grandes profundidades (HÅKANSON, 1982,
1984a, 1995).
Nos sistemas costeiros deste estudo, como por exemplo, a Baía de Sepetiba,
tanto o vento quanto a maré, exercem um papel marcante nos processos de
dinâmica de fundo, fazendo com que a ressuspensão seja um evento comum
(SMOAK; PATCHINEELAM, 1999).
O IREP já testado com sucesso para a caracterização e identificação do risco
toxicológico associado a sedimentos em áreas do hemisfério norte, mais
especificamente na Península Escandinávia, tem em sua estrutura, termos e
elementos adequados à realidade dos insumos tecnológicos disponíveis e utilizados
62
no Brasil, com capacidade extra, que é a de permitir integrar informações oriundas
de estudos específicos, tecnicamente bem realizados, porém, dispersos e, portanto,
subutilizado do ponto de vista gerencial de bens ambientais coletivos.
Neste sentido, pretende-se testar o IREP em condições diferenciáveis
daquelas que serviram de objeto para sua criação e utilização, verificando a eficácia
de sua resposta ao objetivo de gerenciamento de corpos hídricos em sistemas
costeiros tropicais, porém adequando-o a partir de estudos em ecossistemas
estuarinos do Estado do Rio de Janeiro.
Håkanson (1980a) utilizou índice primeiramente em lagos de clima temperado
e posteriormente testou-o em regiões costeiras do Mar Báltico (HÅKANSON, 1988).
Em ambos os casos a capacidade de diagnóstico do IREP foi satisfatória. No Brasil,
Fernandes (1993, 1994a, 1994b, 1997) ao comparar os resultados obtidos através
do IREP com estudos de fracionamento de metais na bacia de drenagem do sistema
lagunar de Jacarepaguá, encontrou uma boa concordância entre os resultados.
Posteriormente, o IREP foi testado na Baía de Guanabara (CAMPOS, 2000) e nas
Lagoas Fluminenses (FONSECA, 2002). Em ambos os estudos, foram feitos
adaptações que permitiram a utilização do IREP nesses sistemas. No entanto, foram
sugeridas outras medidas para tornarem o método mais eficiente em sistemas
aquáticos tropicais.
Neste sentido, é evidente a necessidade de confirmação/calibração das
estimativas geradas pelo índice. Isto pode ser feito através do que Hakanson (1994)
denomina “análise do efeito ecológico da contaminação”, de duas maneiras: (a)
através da avaliação da redução das taxas reprodutivas, mortalidade, crescimento,
organismos-chave ou (b) através da avaliação do aumento da concentração de
metais na biota aquática. No que se refere ao primeiro item (a) a necessidade de
estudos complexos e longos impede que seja utilizado para uma confirmação
expedita de diagnósticos gerados pelo IREP. Ao contrário, o item (b) atende a
necessidade. Sendo assim a concentração de metais na biota foi considerado o
parâmetro mais adequado para estimar o risco ecológico potencial, e
conseqüentemente, o desempenho do IREP.
O IREP para metais pesados de um determinado corpo aquático é estimado a
partir de uma série de componentes, admitindo que, quando a concentração de
63
contaminantes aumenta, o risco potencial ou a biodisponibilidade do metal também
tende a se elevar.
No entanto o IREP avalia o sedimento utilizando, dentre outras medidas, o
estado trófico do ambiente e pondera a toxicidade de acordo com as propriedades
do metal.
O IREP é estimado a partir dos seguintes componentes:
Grau de Contaminação;
Fator de Contaminação.
O Grau de Contaminação (GC) considera os atributos aditivos do sistema,
consistindo em uma das vertentes na elaboração do IREP. O foco está na
comparação entre deposição pré-industrial e deposição superficial e recente, a partir
dos seguintes atributos: o atributo de concentração e o atributo do número de
contaminantes. O primeiro define que áreas com elevada contaminação por metais
deverão apresentar um risco ecológico potencial maior do que áreas menos
contaminadas.
Este é expresso pelo Fator de Contaminação (FC), sendo:
FC = C / C0 onde:
C = concentração média do contaminante
C0 = concentração base ou pré-industrial
O segundo estabelece que o risco potencial deva aumentar com o respectivo
aumento na diversidade de contaminantes. Defina-se o Grau de Contaminação
como sendo o somatório dos Fatores de Contaminação:
= ∑
Deve-se destacar que, o GC não leva em consideração que diferentes metais
apresentam diferentes potenciais de toxicidade, ou que os sistemas apresentam
sensibilidade diferente a contaminação. Também os efeitos sinergéticos e
antagônicos dos metais são desprezados. São admitidos apenas os efeitos aditivos
(HÅKANSON, 1980a, 1988).
64
Este módulo do IREP admite que, quanto maior a concentração do
contaminante no sedimento maior será o risco potencial (FC). Além disso, um local
contaminado por muitas substâncias deve apresentar um IREP maior do que uma
área contaminada por poucos contaminantes (GC).
A classificação da contaminação relativa a cada metal (FC) e ao somatório
dos metais presentes em um determinado sistema (GC) é determinada a partir de
valores limites, ou seja, por faixas de contaminação (Quadro 1 e Quadro 2).
Quadro 1 - Classificação do Fator de Contaminação (FC), segundo Håkanson (1980a).
Quadro 2 - Classificação de Grau de Contaminação (GC), segundo Håkanson (1980a).
2.7.1.1 Fator de Resposta Tóxica
O Fator de Resposta Tóxica (FRT) considera os atributos comparativos de
cada sistema ou contaminantes e avalia os processos de forma geral, consistindo na
segunda vertente da elaboração do IREP. O Fator de Resposta Tóxica (FRT) é o
quociente do Fator de Toxicidade relacionada ao Sedimento (FTS) com o Fator de
Sensibilidade do Sistema (FS):
=
FATOR DE CONTAMINAÇÃO CLASSIFICAÇÃO
FC < 1 BAIXO
1 ≤ FC < 3 MODERADO
3 ≤ FC < 6 CONSIDERÁVEL
FC ≥ 6 MUITO ALTO
65
2.7.1.1.1 Fator de Toxicidade do Sedimento
O Fator de Toxicidade relacionada ao Sedimento (FTS) consiste em
atribuição numérica dada para cada um dos metais considerados mais importantes
em estudo de contaminação aquática (Hg, Cd, As, Pb, Cu, Cr e Zn) onde se
considera com propriedade que cada substância tem seu efeito toxicológico
diferenciado.
Os valores atribuídos por Håkanson (1980a) foram derivados de três
princípios:
a) Princípio de Abundância – ressalta a proporcionalidade entre a
toxicidade e a raridade dos metais na natureza. Assim, o potencial de
uma dada substância causar efeitos adversos para os sistemas é
menor quanto mais abundante esta substância na natureza.
b) Princípio da Deposição – estabelece que os metais apresentem
tendências diferenciadas para serem depositadas no sedimento, que
está relacionada ao coeficiente de partição (KD). Com isso, os metais
terão efeitos tóxicos diferenciados, sendo menos perigosos aqueles
que tiverem maior tendência a se complexar as partículas do
sedimento (menor biodisponibilidade) do que elementos com menor
tendência de se complexar a essas partículas (maior
biodisponibilidade).
c) Princípio do Dimensionamento – uniformiza os valores dos
contaminantes de forma a torná-los comparáveis.
66
2.7.1.1.2 Fator de Sensibilidade
O Fator de Sensibilidade (FS) do sistema se baseia em parâmetros que
influenciam na toxicidade dos contaminantes em ecossistemas aquáticos, buscando
incorporar o fato de que diferentes sistemas apresentam vulnerabilidades
diferenciadas as substâncias tóxicas.
O Fator de Sensibilidade do sistema é estimado a partir do Número de
Bioprodutividade (NBP) do sistema. Este consiste em um valor numérico que reflita o
estado trófico do meio. Alguns exemplos desses denominados “fatores de
sensibilidade” do sistema são: pH, Eh, matéria orgânica, clorofila, nitrogênio, fósforo.
2.7.1.2 Risco Ecológico Potencial
O Índice de Risco Ecológico Potencial (IREP) tem por finalidade classificar um
determinado sistema quanto à sua suscetibilidade no que se refere à contaminação
por metal pesado.
Para a obtenção do Índice de Risco Ecológico Potencial, calcula-se o Risco
Ecológico Potencial associado a cada metal (REP i):
=
Os valores estabelecidos por Håkanson (1980) para classificação das áreas
de acordo com o REP estão apresentados no Quadro 3.
Quadro 3 - Classificação de Risco Ecológico Potencial (REP), segundo Håkanson (1980a).
RISCO ECOLÓGICO POTENCIAL CLASSIFICAÇÃO
REP < 40 BAIXO
40 ≤ REP < 80 MODERADO
80 ≤ REP < 160 CONSIDERÁVEL
160 ≤ REP < 320 ALTO
REP ≥ 320 MUITO ALTO
67
O IREP consiste então, no somatório de cada contribuição dos
contaminantes:
= ∑
Os valores estabelecidos por Håkanson (1980a) para classificação das áreas
de acordo com o IREP estão apresentados no Quadro 4.
Quadro 4 - Classificação de Índice de Risco Ecológico Potencial (IREP), segundo Håkanson (1980a).
A partir deste índice, é possível classificar as substâncias quanto ao grau de
periculosidade, e assim prognosticar riscos futuros. Neste sentido, o IREP
demonstra ser uma ferramenta útil na gestão ambiental de recursos hídricos e na
ordenação e priorização de manejo de áreas contaminadas por metais pesados.
ÍNDICE DE RISCO ECOLÓGICO POTENCIAL CLASSIFICAÇÃO
IREP < 150 BAIXO
150 ≤ IREP < 300 MODERADO
300 ≤ IREP < 600 CONSIDERÁVEL
IREP ≥ 600 MUITO ALTO
68
3 OBJETIVOS
3.1 OBJETIVO GERAL
Proposição de um índice de qualidade de sedimento que integre
componentes geoquímicos (Índice de Risco Ecológico Potencial) e biológicos (Fator
de Bioacumulação em organismos bentônicos e Estrutura da Comunidade
Bentônica) com a finalidade de hierarquizar os níveis de contaminação por metal
pesado em áreas do sistema costeiro do Estado do Rio de Janeiro.
3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
1. Determinação dos parâmetros geoquímicos necessários ao cálculo do
Índice de Risco Ecológico Potencial de metais pesados no sedimento,
proposto por Hakanson (1980) e adaptado para as condições tropicais.
2. Determinação do Fator de Bioacumulação de mercúrio em polychaeta
da Família Capitellidae.
3. Determinação do Fator de Bioacumulação de metais pesados em
moluscos bivalves da espécie Anomalocardia brasiliana, com ênfase
em mercúrio e metilmercúrio.
4. Determinação dos Padrões de Estruturação da Comunidade Bentônica.
5. Construção de um Índice de Qualidade do Sedimento através da
integração de indicadores geoquímicos e biológicos.
3.3 JUSTIFICATIVA
A preocupação com a crescente degradação do meio ambiente tem levado ao
desenvolvimento de indicadores que possam expressar a qualidade de um
determinado local. Para a alocação correta dos recursos, tanto financeiros quanto
humanos, é importante que se possa hierarquizar os problemas. Avaliações da
qualidade do ambiente feitas apenas com análises químicas dos compartimentos
físicos não pode não refletir a biodisponibilidade dos contaminantes e menos ainda,
a sua toxicidade. Análises integradas têm se mostrado como alternativas bastante
adequadas para avaliações preliminares de riscos ecológicos de sedimentos
69
contaminados. Diante do exposto, uma abordagem holística, integrando diversos
componentes do ecossistema, poderá refletir um diagnóstico mais próximo da
realidade, fundamental para responder às questões de num sistema de avaliação de
impacto ambiental.
70
4 ÁREA DE ESTUDO
4.1 BAÍA DE SEPETIBA
Situada no litoral sul do Estado do Rio de Janeiro, entre as latitudes 22º53’ e
23º05’S e longitudes 043º35’ e 044º03’W, a Baía de Sepetiba constitui um complexo
sistema estuarino de elevada importância sócio-econômica e ambiental (Figura 4).
Sendo limitada a norte e a leste pelo continente, ao sul pela Restinga da Marambaia
e a oeste por um cordão de ilhas, está centralizada no mais importante entorno
geoeconômico do país, próxima das cidades do Rio de Janeiro, São Paulo, Belo
Horizonte e Vitória, sendo considerada uma área catalisadora do desenvolvimento
nacional e um dos pólos industriais e turísticos do Estado do Rio de Janeiro
(FEEMA/GTZ, 2001).
Figura 4 - Mapa de Localização das Estações de Coleta na Baía de Sepetiba.
Com o fechamento da Restinga da Marambaia, ficou constituída a Baía de
Sepetiba, um grande corpo de água salgada, com cerca de 305 km de área, limitada
ao norte pela Serra de Madureira, a nordeste pela Serra do Mar, a sudeste pelo
Maciço da Pedra Branca, a oeste pela Baía da Ilha Grande e ao sul pela Restinga da
Marambaia. (FEEMA/GTZ, 2001).
A Bacia Hidrográfica da Baía de Sepetiba possui uma área aproximadamente
de 2.711 Km2, onde 1.770 Km2 são relacionados a áreas de baixadas, com cerca de
71
1,7 milhões de habitantes e abrange integralmente o município de Itaguaí,
Seropédica, Mangaratiba, Queimados, Japerí e Paracambí e parcialmente os
municípios do Rio de Janeiro, Nova Iguaçú, Paulo de Frontin, Vassouras, Miguel
Pereira e Piraí e Rio Claro (FEEMA, 2000; SEMADS, 2001).
O principal mecanismo responsável pela geração de correntes na Baía de
Sepetiba é a maré (SIGNORINI, 1980; FRAGOSO, 1995), sobrepondo-se a força
dos ventos. O sinal de maré nas correntes é bastante evidente, com velocidades
máximas da ordem de 1 m/s. As correntes de maré dentro da baía podem
apresentar velocidades elevadas (1,5 nós) em certos trechos, como o canal entre a
Ilha de Itacuruça e a Ilha de Jaguanum (BORGES, 1990).
As correntes marinhas circulam no sentido horário na Baía de Sepetiba. A
água fria e densa do oceano penetra na baía como uma corrente de fundo, circula
neste sentido, torna-se mais quente e menos densa, subindo e saindo como
corrente de superfície. Essa circulação no sentido horário é mantida durante a maior
parte do ano devido aos ventos sudoeste, e isso mantém a salinidade da região em
torno de 25 a 30. No entanto, durante ventanias vindas de nordeste essa circulação
é interrompida e a maior parte do fluxo dos rios segue através do canal principal
direto para o Oceano Atlântico, fazendo com que a salinidade caia para entre 10 a
22 (LACERDA et al., 1988).
Poçano et al. (1979) indicaram em ordem crescente de importância os locais
de entrada de correntes na Baía de Sepetiba. De maneira simplificada a entrada da
corrente ocorre pela Barra de Guaratiba, área entre a Ilha Grande e o Morro da
Marambaia e a Baía de Ilha Grande, as águas provém de correntes frias e densas
do Sistema das Malvinas, onde penetram por canais profundos e após contornarem
este ambiente, se aquecem e tornam-se superficiais na altura da foz do Rio Guandu
e saem através do canal localizado entre o Morro de Marambaia e a Ilha de
Jaguanum. Segundo Bronnimann et al. (1981) ocorre ainda uma outra corrente
superficial, gerada pela ação dos ventos, que forma células de circulação em forma
de “oito” (Figura 5).
72
Figura 5 - Figura esquemática do padrão de circulação influenciado pelos ventos da Baía de Sepetiba. Fonte: BRONNIMANN et al., 1981.
Os ventos predominantes na região são os de direção sul/sudoeste, mais
freqüentes e de maior velocidade (SIGNORINI, 1980). Segundo Fragoso (1995), os
ventos de quadrante sul são bem mais freqüentes e energéticos que os de
quadrante norte. A comunicação com mar aberto ocorre através de passagens e
canais existentes entre continente e as Ilhas de Itacuruça, Jaguanum e Pombeba. O
canal mais importante fica entre a Ponta de Castelhanos, na Ilha Grande, e a Ponta
Grossa, na Ilha de Marambaia.
Na extremidade leste da baía há pequenos canais (Pau Torto, Pedrinho e
Bacalhau), com baixas profundidades, que estabelecem a ligação desta com o
oceano, através da “Barra de Guaratiba”. As águas da baía são salinas e salobras
semi-enclausuradas. A invasão das águas do mar pelas correntes de maré e o
aporte fluvial do Canal de São Francisco e do Rio Piracão, tem uma influência
significativa na distribuição da salinidade dentro da baía. De forma geral, a
salinidade está compreendida entre 35 e 20, sendo que o fundo da baía e as áreas
costeiras apresentam salinidade inferior a 30. Na parte central e próximo ao cordão
rochoso da Ilha de Jaguanum, a salinidade varia entre 30 e 34 (FEEMA/GTZ, 2001).
73
A Baía de Sepetiba possui uma depressão alongada na parte central, com
profundidades que atingem 8 metros. No setor oeste, apresenta três canais, sendo
um na entrada da baía a sul da Ilha Guaíba, com no máximo 31 metros de
profundidade. Um segundo, entre a Ilha de Itacuruça e a Ilha de Jaguanum, utilizado
como o canal principal de acesso ao porto, com profundidade máxima de 24m, e um
terceiro, entre a Ilha de Itacuruça e o continente, com 5m de profundidade. Entre as
ilhas, podem ocorrem depressões isoladas de até 47m de profundidade
(FONTOURA, 2001; BORGES, 1990).
Existem aproximadamente 35 cursos d’água que drenam a bacia da Baía de
Sepetiba, mas alguns destes tem pouquíssima expressão frente ao aporte fluvial
total. Dentre os principais rios da Bacia de Sepetiba, destacam-se os rios: Guandu,
Ita, o Canal da Guarda, Engenho Novo, Piraquê, Piracão entre outros, em função da
dimensão de suas respectivas sub-bacias e das áreas (urbana e industrial) drenada
por eles (RODRIGUES, 1990; FEEMA, 2000; SEMADS, 2001) e especialmente o
Canal de São Francisco, pois este recebe águas transpostas artificialmente de outra
bacia muito maior, a do Rio Paraíba do Sul. O rio Guandu é a principal fonte de água
para abastecimento público da cidade do Rio de Janeiro, tem quase 90% de suas
águas provenientes do Rio Paraíba do Sul.
Os nove principais rios que drenam a bacia da Baía de Sepetiba são
responsáveis pela quase totalidade de água doce que entra na Baía, atingindo uma
vazão anual de 5,7 a 7,6 x 109 m3. O Canal de São Francisco é responsável pelo
aporte de aproximadamente 86% dessa vazão e pelo maior aporte de material
particulado em suspensão (73%) para a baía. Não existe uma variação sazonal
considerável na vazão fluvial, pois os dois principais rios afluentes (Rio São
Francisco e Guandu) são artificialmente controlados pela planta de tratamento de
água localizada a montante da principal área industrial (FEEMA, 1980;
RODRIGUES, 1990).
Dentre os principais rios afluentes à Baía de Sepetiba, os canais do rio Ita e
Guandu refletem exclusivamente a carga orgânica antropogênica, o que resulta em
grande quantidade de matéria orgânica dissolvida. Já os canais de São Francisco e
da Guarda são os principais receptores de esgotos industriais da região
(RODRIGUES, 1990).
74
A Baía de Sepetiba recebe quase que a totalidade das águas fluviais através
do Rio Guandu (com sua superfície de drenagem de 1.430 km2). Este, por sua vez,
recebe por transposição de bacia, parte das águas do Rio Paraíba do Sul, já
poluídas com uma enorme carga de rejeitos industriais e urbanos (MOLISANI et al.,
2004; PFEIFFER et al., 1992; LACERDA et al., 1988).
Os efeitos orográficos, a proximidade do mar e a direção das massas de ar
combinam-se para produzir microclimas e variações de regime pluvial a curtas
distâncias. O clima da bacia pode ser classificado como brando subtropical, com
inverno seco e verão quente, tropical chuvoso de região de floresta, com monção de
savana. O período de precipitação pluviométrica máxima vai de dezembro a março
(verão) e o de precipitação mínima, de junho a agosto (inverno). O mês mais seco é
julho, com uma precipitação mensal de 50 mm, e o mais chuvoso é janeiro, com
média mensal de 300 mm (FEEMA/GTZ, 2001).
Ao “norte da Baía de Sepetiba encontra-se o manguezal de Coroa Grande
localizado a 43o 05’ 30” W e 22o 55’ 00” S, que apresenta uma extensão de
aproximadamente 1 km ao longo da costa até a localidade de Itacurussá. Esta
região é delimitada por dois rios, o Timirim e o Tingussu, que possuem as nascentes
localizadas na Serra de Coroa Grande e que, juntamente com as águas pluviais,
representam o aporte de água doce para o manguezal. O rio Timirim é muito raso e
de pequeno volume, com curso quase retilíneo, enquanto que o rio Tingussu é mais
profundo, possuindo seu canal formado por vários meandros, além de ser captado
pela CEDAE para o abastecimento das populações de Coroa Grande e Vila Geni. O
manguezal de Coroa Grande é caracterizado por diferentes regiões sedimentares do
mar em direção ao continente, apresentando uma planície de areia com 20 m de
extensão, antecedida por uma planície de lama com cerca de 10 m, que por sua vez,
é antecedida por uma floresta de mangue.
A Enseada das Garças está localizada na parte leste da Baía de Sepetiba, em
uma região afastada dos principais rios que desembocam nesta baía. Essa região foi
descrita por Dias-Brito et al. (1982) que, baseados em características geobotânicas
e geomorfológicas, dividiu-a em duas sub-regiões: Planície de Maré Inferior e
Planície de Maré Superior. A Fácies Mangue da Planície de Maré Superior
apresenta as mesmas espécies de mangue da Planície de Maré Inferior. Porém,
75
nesta região, a vegetação é menos densa, estando limitada na parte terrestre por
um banco de areia.
4.1.1 A Contaminação na Baía de Sepetiba
Até a década de 60, as atividades desenvolvidas na baía estavam
essencialmente ligadas à pesca artesanal e em menor escala, ao turismo. Nos
últimos 40 anos esta situação mudou profundamente. O processo de
industrialização, ocupação e urbanização ao longo da região, têm sido responsável
pela introdução de contaminantes em suas águas, fazendo da região a segunda
principal receptora de efluentes do Estado (AMADO FILHO, 1999). Cerca de 400
indústrias foram instaladas nas proximidades da Baía de Sepetiba através da
criação do pólo de desenvolvimento da região metropolitana, principalmente
indústrias da área de construção naval e de minérios metalúrgicas, siderúrgicas,
químicas, gráficas, elétricas, de curtume e alimentícias. Em função da expansão da
região metropolitana do Rio de Janeiro, a Baía de Sepetiba vem sofrendo grandes
modificações em suas estruturas espaciais, sociais e ecológicas.
A Baía de Sepetiba se tornou alvo de agressões ambientais crescentes nas
últimas três décadas. O desenvolvimento industrial e o crescimento dos centros
urbanos fizeram da região a segunda principal receptora de efluentes industriais do
Estado. As águas de Sepetiba recebem principalmente metais pesados como -
cádmio, zinco, cromo, chumbo e mercúrio – derivados das indústrias de mineração,
metalurgia e, mais recentemente, de despejos urbanos. As mais importantes fontes
poluidoras: uma indústria beneficiadora de zinco, uma siderúrgica de grande porte,
uma usina termoelétrica, um grande aterro sanitário, esgoto urbano não tratado e
atividades portuárias.
A ampliação do porto de Sepetiba foi uma das principais aceleradoras da
degradação ambiental. Para tornar Sepetiba o maior porto receptor do Mercosul, foi
necessário dragar os sedimentos do canal de acesso sul, para permitir o tráfego de
navios de grande porte. Esta dragagem resultou na remobilização dos metais
pesados do fundo da Baía. Estima-se que, em uma camada de 50 cm de sedimento
dragado, a quantidade de metais é de 7 toneladas (t) de cádmio, 4 t de cobre, 0,6 t
de chumbo, 360 t de zinco e 0,5 t de mercúrio. Estima-se que só em 1997, 20,86
76
milhões de m3 de sedimentos foram dragados durante as obras do Porto. O despejo
deste material foi feito em áreas situadas na Baía que até então não haviam sido
atingidas por efluentes industriais, como a Ilha de Jaguanum.
A situação se agrava por não existirem ações nem programas
governamentais de controle e monitoramento ambiental eficientes. Nos últimos 15
anos, o zinco e o cádmio têm sido identificados como os principais poluentes da
Baía de Sepetiba. No entanto poucos estudos têm quantificado o status da
contaminação nos últimos anos. A falta de informações contínuas de longo-prazo
dificulta a interpretação dos dados disponíveis e a aplicação de medidas
mitigadoras.
Devido à relevância de suas fontes e à potencialidade de impacto no
ambiente marinho, podem-se destacar como os grupos mais importantes de agentes
poluidores originados pelas atividades humanas os componentes do esgoto
doméstico, os compostos oleosos de origem petrogênica e os metais pesados
(MELGES-FIGUEIREDO, 1999).
Destacam-se, em sua bacia, indústrias do ramo metalúrgico tais como a Cia.
Mercantil Ingá (Figura 6), Cia. Siderúrgica da Guanabara, Siderúrgica Hime, Quimisa
/ Química Metalúrgica e Casa da Moeda.
Embora a baía receba esgotos sanitários provenientes de municípios
litorâneos e de rios pertencentes à bacia de drenagem, o principal problema na
região é o de poluição de origem industrial por metais pesados que se encontram
principalmente nos sedimentos. O litoral norte da baía é a área preferencial de
deposição de material em suspensão e de metais pesados em face de suas
características hidrodinâmicas (LACERDA, 1983). Nesta região, inúmeros trabalhos
têm mostrado concentrações elevadas de metais em compartimentos bióticos e
abióticos do ecossistema (PFEIFFER et al., 1985, LACERDA et al., 1987; KURITA;
PFEIFFER, 1991; BARCELLOS, 1991).
A Cia. Mercantil Ingá, situada na Ilha da Madeira, tem como principal
atividade a produção de zinco de alta pureza obtido através da calamina, que
contém outros metais, principalmente cádmio, chumbo e cobre que estão presentes
nos efluentes originários do processo industrial. Segundo a FEEMA (1987), o
efluente e borras contendo metais foram lançadas por mais de 20 anos numa bacia
de decantação que extravasava contaminando a Baía de Sepetiba. Outros resíduos
77
de metais eram estocados em área descoberta da indústria e carreados pelas águas
pluviais para a Baía.
Figura 6 - Pilha de Rejeitos da Cia Mercantil Ingá.
Um vazamento recente da lagoa de contenção de rejeitos da Cia. Mercantil
Ingá lançou em 13 de fevereiro de 1996, milhões de litros de água e lama
misturados a metais pesados na Baía de Sepetiba, segundo a reportagem do jornal
“O Globo” de 25/02/96. Pescadores da região comentam que os efeitos da
contaminação já podem ser observados no pescado. Pesticidas organoclorados
também tem sido detectados na água e em peixes de alguns rios tributários
(FEEMA, 1987).
O cádmio também se destaca dos outros metais pelo seu caráter
eminentemente antropogênico, isto é, têm sido mobilizados de matrizes geológicas a
partir de atividades humanas como mineração e produção industrial. Cerca de 80%
78
da entrada total de Cd para o ambiente global, estimada 30.000t/ano, tem origem
antropogênica (NRIAGU, 1990).
A precipitação atmosférica anual sobre a baía varia de 0,5 a 1,0 x 109 m3/ano,
mostrando assim a importância do caminho atmosférico no transporte de poluentes
do parque industrial local (LACERDA et al., 1987; RODRIGUES, 1990;
BARCELLOS; LACERDA, 1994).
Levantamentos realizados identificaram poluição inclusive por mercúrio na
baía de Sepetiba e no Rio Guandu, onde, expecula-se que estes sejam rejeito de
atividades de garimpo de ouro em afluentes do Paraíba ou subproduto industrial
(MOLISANI et al., 2006; PARAQUETTI, 2005; PARAQUETTI et al., 2004; SILVA et
al., 2003; LACERDA et al., 2001a; MARINS et al., 1999a; MARINS et al., 1999b;
PFEIFFER et al., 1992.). Essa rede fluvial é a principal via de acesso dos
contaminantes inorgânicos para região (BRITO et al., 2005; TORRES et al., 2002;
MALM et al., 1989).
Cerca de 35% da costa da Baía de Sepetiba é coberta por ecossistemas de
manguezais (BARCELLOS, 1995). As mudanças nas condições redox desses
ambientes durante um ciclo de maré podem afetar significantemente a concentração
e especiação de Hg na coluna d’água.
As fontes de Hg para a Baía de Sepetiba são difusas, oriundas da atividade
industrial (principalmente das indústrias metalúrgicas da região), da lixiviação dos
aterros sanitários e de runoff de área urbana e rural. A entrada total de Hg para a
Baía de Sepetiba foi estimada em 0,56 t ano-1 sendo 59 % da emissão total para os
solos, 27 % para a atmosfera e 14 % para a água. A principal fonte de emissão foi o
aterro sanitário de Itaguaí contribuindo com 53 % da emissão total (0,30 t ano-1) e
correspondendo aproximadamente à totalidade de emissões para os solos (0,33 t
ano-1). A entrada para a atmosfera foi estimada em 0,15 t ano-1 sendo a usina
termoelétrica e a produção de ferro e aço as principais fontes. Devido à pequena
importância da indústria química na bacia, as entradas diretas para a água são
pequenas e foram estimadas em 0,08 t ano-1, porém os sistemas fluviais integram
toda a deposição atmosférica da bacia e o runoff dos solos contaminados, tornando-
se o principal caminho de entrada de Hg para a Baía de Sepetiba (MARINS et al.;
1998b; MARINS et al., 1999; LACERDA et al., 2004).
79
Ao aportar na baía os metais pesados são transportados e posteriormente
depositados na região dos manguezais de Guaratiba e ao longo do litoral Noroeste
(ANDRADE, 2003; MARINS et al., 2004; MARINS, 1998).
As emissões atmosféricas de metais representam uma parcela considerável
da entrada total de metais na Baía de Sepetiba através de sua deposição seca e/ ou
úmida (BARCELLOS et al., 1998). A atmosfera não pode ser considerada, portanto
um destino definitivo de metais no ambiente, já que esses se depositam. Segundo
Silva-Filho et al. (1998) a deposição atmosférica de metais na Baía de Sepetiba é
três vezes maior do que as encontradas em regiões consideradas como controle.
Apesar dos baixos percentuais de fluxos atmosféricos dos metais quando
comparados aos fluxos fluviais dos mesmos na Baía de Sepetiba, visivelmente
contaminada, o fluxo atmosférico tem uma relação de grande importância na
poluição de áreas adjacentes como a Baía de Ilha Grande (SILVA FILHO, 1997;
2006), e mais recentemente estudos vem apontando contaminação via deposição
atmosférica na serra de Itatiaia (LACERDA; RIBEIRO, 2004). Hoje, a opinião publica
já se preocupa com fato da baía de Sepetiba estar se tornando uma segunda Baía
de Guanabara (LACERDA et al., 2001). Tomando por base o fluxo atmosférico de
Fe, Mn, Cr e Cu representam cerca de 1% do aporte total (atmosférico + fluvial)
destes elementos na Baía de Sepetiba, no entanto outros metais como Zn, Cd e Pb
os valores encontrados são de 14%, 16% e 38%, respectivamente (LACERDA et al.,
2002; PEDLOWSKI, 1990).
A existência de uma cobertura vegetal e de áreas de mangue por toda a costa
age como um minimizador de impactos das atividades industriais atuando como uma
barreira biogeoquímica para o transporte de partículas em suspensão e alguns
poluentes, assim como evitam mudanças na morfologia costeira e mantém a sua
estabilidade, minimizando inclusive o impacto visual causado pela implantação de
grandes indústrias (LACERDA et al., 1988a).
Um recente trabalho de análise do estado de degradação ambiental em
bacias hidrográficas, utilizando um índice de Integridade biótica (IBI) adaptado para
a região, realizado por Couto (1998), apontou uma boa integridade biótica na média
dos rios que deságuam na entrada da Baía de Sepetiba, mas uma integridade
extremamente pobre em sua extremidade leste, onde se concentram o maior
número de indústrias da região.
80
4.2 BAÍA DA RIBEIRA
A Baía da Ribeira está localizada entre as latitudes 22°55’ a 23°02’ S e
longitudes 44°18’ a 44°26’ W, na porção oeste da Baía de Ilha Grande, no município
de Angra dos Reis (Figura 7). Os limites são: ao norte, Itaverá e o Estado de São
Paulo; a leste, Mangaratiba; ao sul, o Oceano Atlântico; e a oeste, Parati (BIDONE
et aI., 1992).
Figura 7 - Mapa de Localização das Áreas de Coleta na Baía da Ribeira.
A Baía da Ribeira possui uma área aproximada de 172 Km², com
profundidades em torno de 7 a 21 metros (LIMA, 1985). Os rios do Frade, Bracuí,
Ariró e Japuíba compõem a bacia de drenagem e são considerados de grande porte
para a região, apresentando extensas áreas de restinga e manguezais ao redor de
suas desembocaduras. Esta baía compõe o maior complexo estuarino da Baía da
81
Ilha Grande, mesmo considerando os diversos empreendimentos imobiliários que
surgiram a partir dos anos 60, que ocuparam e aterraram grande parte dos
manguezais e estuários da região (SEMA, 1997).
A Baía da Ribeira é formada por um corpo de água salgada semi-confinado,
ao norte da Baía da Ilha Grande. A área abrange uma superfície de
aproximadamente 120 km² com a presença de muitas ilhas. Os aportes fluviais mais
importantes são feitos pelos rios Frade, Grataú. Bracuí, Imbuí, Jurumirim. Gamboa e
do Meio (BIDONE et aI., 1992).
O clima que predomina nessa região litorânea, que conta com a grande
proximidade da serra, é o tropical, quente e superúmido. No entanto, ele também é
classificado como ombrófilo sem déficit hidrico, ou seja, é caracterizado pela
ausência de estação seca pronunciada, justamente devido à floresta tropical que
sobe pela Serra do Mar. Existe uma diferença entre o litoral e a serra e, por isso, o
clima é considerado de quente a subquente até mesotérmico, devido ao litoral e à
presença marcante da floresta tropical nas serras (SEMA, 1997).
A pluviosidade da região é bastante elevada, de 1.500 a 2.000 mm anuais,
com maior concentração das chuvas entre dezembro e março. É a região que detém
o índice de maior pluviosidade do Estado. Entre junho e agosto, os meses mais
secos a média é de 87 mm. A ocorrência de ventos frontais e convectivos costuma
gerar tormentas tropicais de elevada precipitação, o que provoca a erosão das
terras. ocasionando deslizamentos de encostas e inundações nas zonas de
baixadas (SEMA, 1997).
Os ventos que predominam na região da Baía de Ilha Grande são Sul,
Sudeste, Sudoeste. Leste, Nordeste e Noroeste, com velocidades médias de 2 a 6
metros/s. Maio é considerado o mês de maior calmaria, devido ao abrigo dos ventos
Leste pela topografia da região.
As condições hidrológicas não são muito conhecidas, devido à falta de
estudos e análises sobre a Baía da Ribeira especificamente. Sabe-se que a
amplitude média da maré é de 0,68 m e que é do tipo semi-diurno com
desigualdades diurnas. A profundidade média é de aproximadamente 7 metros,
podendo atingir até 19 m em alguns locais mais profundos. Os ventos exercem uma
importante função, sendo mais freqüentes os de leste, com variação entre 13 a 17
82
nós e são os responsáveis pela renovação da água salgada na Baía da Ribeira
(CORRÊA et al., 1994).
No que se refere à hidrodinâmica local, as marés na região são de pequena
amplitude e a diferença entre o máximo, em situação de sizígia, e o mínimo é
pequena. A distribuição anual das marés é homogênea, independente da época.
Consequentemente, são as correntes, devidas ao vento, as grandes responsáveis
pela circulação interna nas enseadas da região. Esta situação é função das
profundidades raramente superiores a 15m. As correntes são também as
causadoras das ressuspensões de material de fundo e responsáveis pelas
transferências de material para o exterior das enseadas. Essas correntes são mais
atuantes durante o inverno devido a maior freqüência das numerosas frentes frias na
região. Nas enseadas a circulação é bem definida segundo o regime dos ventos
(BIDONE; LIMA, 1984).
As concentrações em carbono orgânico total nos sedimentos de fundo
superficiais da Baía da Ribeira, apresentam um gradiente de variação que está de
acordo com os padrões hidrodinâmicos da região. A Enseada de Bracuí e a
Enseada de Ariró são definidas como zonas de aporte continental; o Canal da Ilha
da Gipóia é definido corno a entrada de águas na Baía da Ribeira; e a maior
abertura da baía, entre a Ponta do Coqueirão e a Ilha da Gipóia constitui-se o vetor
hidrodinâmico de possíveis transferências de materiais sedimentares para o exterior
da baía. Convém assinalar que o gradiente proveniente das enseadas de Ariró e
Bracuí é devido, provavelmente, aorefluxo de maré e à corrente secundária da Baía
da Ilha Grande, que entra na Baía da Ribeira pelo Canal da Gipóia e sai pelo estreito
entre a Ponta do Coqueirão e a Ilha Comprida.
Os sedimentos mais finos são mais susceptíveis de possuírem concentrações
maiores em COT que os sedimentos mais grosseiros. Isto é explicado pela menor
porosidade dos sedimentos finos, o que equivale a uma menor exposição da matéria
orgânica ao oxigênio livre para a oxidação. Outro fator responsável por esta
diferença de concentração em COT nos sedimentos em relação às diferenças
texturais está relacionado com a hidrodinâmica e a maior taxa de deposição dos
ambientes mais calmos, pos¬sibilitando uma acumulação, às vezes, um tanto mais
rápida que a oxidação.
83
A relação areia/COT quando o índice é alto significa que o sedimento é mais
grosseiro e a influência do COT é menor. Quando o índice é baixo significa que o
sedimento é mais fino e a influência do COT sobre esse sedimento é maior. Este
zoneamento de áreas, com maior propensão para a degradação da matéria orgânica
e áreas com maior propensão para acumulação, é corroborado pela hidrodinâmica,
com áreas de maior movimentação das águas, e no caminho da corrente secundária
da Baía da Ilha Grande, quando esta penetra na Baía da Ribeira, renovando as suas
águas e aumentando as concentrações de oxigênio livre dissolvido.
Este zoneamento torna-se de grande importância no estudo das dispersões
de metais na Baía da Ribeira, bem como para o monitoramento das emissões de
radionuclídeos da Central Nuclear ao longo do tempo, ou mesmo de uma emissão
maior por acidente, visto que a capacidade de adsorção da matéria orgânica pode
chegar a 500 meq/100g (LEVINSON, 1974), enquanto que os argilominerais
raramente ultrapassam a 150 meq/100g. Portanto, a matéria orgânica no sedimento
de fundo pode aumentar a sua capacidade de retenção dos metais. Os sedimentos
da Enseada de Ariró e os sedimentos da Enseada de Bracuí se apresentam como
os mais capazes de reter os metais, segundo o seu conteúdo de matéria orgânica.
4.3 BAÍA DA ILHA GRANDE
A Baía da Ilha Grande (BIG), localizada no extremo sudoeste do Estado do
Rio de Janeiro (22°50´/23°20´S, 44°00´/44°45´W), possui uma área de 65.258 ha
(1.120 Km2) e cerca de 350 Km de perímetro na linha d´água (Figura 8).
A região abriga uma grande beleza paisagística e uma rica fauna e flora,
sendo um santuário de biodiversidade singular (hot-spot), que se situa entre as duas
maiores metrópoles da América do Sul, as cidades do Rio de Janeiro e São Paulo.
Esta riqueza e diversidade de espécies, ainda pouco conhecidas, devem-se às
peculiaridades geográficas, hidrográficas e oceanográficas da região, aliadas aos
fatores como diversidade e conectividade dos sistemas costeiros, aporte de matéria
orgânica proveniente de rios e variação de fatores oceanográficos físicos e químicos
(LANA et al., 1996; BRANDINI et al., 1997; COSTA, 1998).
A bacia hidrográfica contribuinte tem uma superfície aproximada de 2.356
km², abrangendo terras dos Estados do RJ e SP. No primeiro, abarca 1.736 km²,
84
sendo composta pela totalidade das terras continentais e insulares dos municípios
de Angra dos Reis e Paraty. É limitada a leste pela bacia hidrográfica da Baía de
Sepetiba, ao norte pela bacia do rio Paraíba do Sul e ao oeste pela bacia do Litoral
Norte paulista. A divisa entre as bacias das baias de Ilha Grande e Sepetiba faz-se
pelo divisor de águas da bacia do rio Jacuacanga, que finda em um rochedo entre as
praias de Garatucaia e Jacareí, próxima a Conceição de Jacareí.
Figura 8 - Mapa de Localização das Áreas de Coleta na Baía da Ilha Grande
A bacia hidrográfica contribuinte tem uma superfície aproximada de 2.356
km², abrangendo terras dos Estados do RJ e SP. No primeiro, abarca 1.736 km²,
sendo composta pela totalidade das terras continentais e insulares dos municípios
de Angra dos Reis e Paraty. É limitada a leste pela bacia hidrográfica da Baía de
Sepetiba, ao norte pela bacia do rio Paraíba do Sul e ao oeste pela bacia do Litoral
85
Norte paulista. A divisa entre as bacias das baias de Ilha Grande e Sepetiba faz-se
pelo divisor de águas da bacia do rio Jacuacanga, que finda em um rochedo entre as
praias de Garatucaia e Jacareí, próxima a Conceição de Jacareí.
A BIG consiste de dois corpos de água, separados por uma constrição
formada entre continente e Ilha Grande (SIGNORINI, 1980). A costa é caracterizada
pela presença de um grande número de reentrâncias e saliências formando
enseadas e rios, bem como vertentes de acentuada inclinação. Os principais
ecossistemas litorâneos são praias arenosas, costões e lajes rochosas (recifes não-
biogênicos), manguezais e pequenos estuários e uma grande diversidade de ilhas.
A comunicação da baía com o oceano é realizada através de duas barras: a
barra leste (próxima à Baía de Sepetiba) e a barra oeste (entre as Pontas da
Juatinga e dos Meros) (IKEDA et al., 1989). Sendo assim, o litoral sul da Ilha Grande
e as áreas expostas pelas barras sofrem ação direta das ondulações do quadrante
sul, enquanto que o litoral interno forma um ambiente de baixa energia.
A BIG foi subdividida em três unidades, de acordo com suas características
fisiográficas, denominadas: (i) Porção Oeste, (ii) Canal Central e (iii) Porção Leste
(MAHIQUES; FURTADO, 1989). A baía apresenta uma batimetria pouco variável,
com profundidades entre 30-40m nas barras, sendo que as linhas batimétricas
apresentam um suave gradiente até o continente (1:800).
É limitada a leste pela bacia hidrográfica da Baía de Sepetiba, ao norte pela
bacia do rio Paraíba do Sul e ao oeste pela bacia do Litoral Norte paulista. A divisa
entre as bacias das baias de Ilha Grande e Sepetiba faz-se pelo divisor de águas da
bacia do rio Jacuacanga, que finda em um rochedo entre as praias de Garatucaia e
Jacareí próxima a Conceição de Jacareí.
Localizada ao sul do Estado do Rio de Janeiro, a região da BIG possui um
microclima típico de região litorânea tropical, influenciada por fatores, como latitude
e longitude, proximidade do mar, topografia, natureza da cobertura vegetal e,
sobretudo, as ações das circulações atmosféricas de larga e meso-escalas, como
frentes frias e brisas marítimas/terrestres, respectivamente.
As precipitações pluviométricas atuam, causando uma eficiente remoção de
poluentes do ar, em maior ou menor grau, dependendo de suas intensidades.
Climatologicamente, na região da Baía de Ilha Grande, as precipitações estão
associadas, principalmente, às perturbações de frentes frias e linhas de
86
instabilidade, as quais promovem ainda intensificação dos ventos regionais e locais,
gerando turbulência e mistura na camada de ar mais próximo à superfície. Em locais
onde o escoamento do ar sofre obstruções por serras, montanhas, edificações, etc.,
a precipitação pluviométrica passa a ser o mecanismo mais eficiente capaz de
remover os poluentes do ar.
Sazonalmente, tomando alguns meses representativos para cada estação do
ano, a variação climatológica anual de precipitação na região pode ser assim
caracterizada pelos valores médios: janeiro (verão): 276,4 mm; abril (outono): 189,5
mm; julho (inverno): 76,2 mm (período seco); outubro (primavera): 144,1 mm; total
anual: 1.976,6 mm. O trimestre mais chuvoso, segundo os valores climatológicos,
compreende os meses de dezembro, janeiro e fevereiro, enquanto o trimestre
menos chuvoso incorpora os meses de junho, julho e agosto (MRS, 2006).
O regime de vento predominante na região foi das direções N/NE, associadas
à atuação do Anticiclone Subtropical do Atlântico Sul (ASAS), de brisas terrestres e
marítimas e de passagens de frentes frias. Os ventos dominantes foram mais
caracterizados no período de julho a março. Em abril e de maio a junho, as direções
predominantes foram S/SE, S e N/NE, respectivamente. A configuração mais
freqüente, N/NE e S/SW, manteve-se no inverno, primavera e outono, enquanto a
componente S ficou mais evidente no outono.
Em média, os ventos foram mais intensos à medida que se distancia da
superfície. Os valores médios para todos os períodos (2002-2003) ficam em torno de
3m/s em 10m, de 3 a 8m/s a 60m e 5 a 8m/s em 100m (MRS, 2006).
A Baía da Ilha Grande (BIG) é caracterizada por apresentar uma linha de
costa irregular, com a presença de abundantes costões, enseadas, baías e ilhas,
formando uma grande extensão de substrato consolidado a beira mar (BIZERRIL;
COSTA, 2001).
A morfologia submarina da Baía da Ilha Grande apresenta algumas feições
notáveis, como os canais fluviais submersos oriundos de períodos de nível de mar
mais baixo. Há ainda uma forte depressão batimétrica entre a Ilha Grande e o
continente (canal central) com profundidade de 55 m. As maiores profundidades
estão no lado oeste do canal central (20 a 30 m) enquanto no lado leste do mesmo,
estas variam entre 10 a 25 m.
87
Observam-se ainda três canais dragados: o canal de acesso do
TEBIG/PETROBRÁS no lado oeste, de orientação NE-SW e profundidade média de
25 m; e no lado leste, o canal de acesso ao Porto de Sepetiba, dragado a 24 m e de
orientação NW-SE. Ambos permitem a navegabilidade de embarcações de grande
calado (cargueiros e petroleiros). O terceiro canal refere-se ao canal resultante da
dragagem do estaleiro BRASFELS.
A compartimentação dessa região está sob o domínio das Planícies Marinhas
com Cordões Litorâneos e Praias, as Planícies de Maré, as Planícies Flúvio-Marinha
e as Planícies Fluviais, que correspondem a relevos formados pela intensa ação
deposicional fluvial e marinha, ao longo da costa. Esses relevos planos apresentam
predominantemente processos deposicionais associados à ação dos rios, marés e
ondas, sendo os processos erosivos de baixa intensidade, restritos à ação erosiva
lateral e vertical dos canais fluviais meandrantes e à ação das ondas junto ao mar
(BIZERRIL; COSTA, 2001).
Os depósitos marinhos são formados por areias finas, constituídas por
quartzo, micas e opacos, associados a cordões arenosos pré-atuais, que formam a
Planície Costeira. Nas depressões entre cordões ocorrem sedimentos argilosos ricos
em matéria orgânica. As praias atuais da região são constituídas por areias, cuja
granulometria varia em conseqüência da declividade do perfil da praia, sendo média
a grossa nas praias mais íngremes (praia de tombo), e fina a muito fina nas praias
mais suaves.
A Baía da Ilha Grande está inserida em uma região distinta do resto do litoral
brasileiro, com uma linha de costa única no Brasil, bastante recortada, bordejada por
um extenso domínio montanhoso, que está associado à vertente sul da Serra do
Mar, localmente chamada de Serra da Bocaina, em contato direto com o mar.
Devido a este domínio escarpado, as encostas se apresentam de forma íngreme,
ricas em paredões rochosos e bastante recortadas, apresentando reduzidas
planícies costeiras (caracterizada principalmente por praias estreitas inseridas em
baías, enseadas e sacos), marcadas pela presença de pontões cristalinos que se
projetam diretamente sobre o mar.
O ambiente marinho da Baía de Ilha Grande se comporta como área de
transição entre a terra e o mar. Do continente recebe toda a matéria orgânica
proveniente da Serra do Mar, através do deságüe dos rios, e da produção dos
88
manguezais. Do mar, recebe os nutrientes vindos das águas profundas do oceano
durante o verão - Água Central do Atlântico Sul (ACAS), já durante o inverno
recebem as frentes frias que afloram próximo a costa e penetram na baía pelo canal
entre a Ponta da Juatinga e a Ilha Grande, causando o fenômeno da ressurgência
Creed et al. (2007).
O elevado índice pluviométrico anual somado à fisiografia da região, com
inúmeras baías, enseadas e sacos, onde a circulação de água é restrita, fazem
desta região uma dos ambientes aquáticos mais ricos em micro-nutrientes do Brasil.
Estes fatos ocasionam uma constante turbidez das águas e a proliferação de
organismos planctônicos que contém clorofila, como as diatomáceas e os
dinoflagelados, caracterizando as águas com sua coloração esverdeada.
Creed et al. (2007) encontraram concentração de clorofila de 2,7μg.L-1 na
superfície e de até 19,7μg.L-1 no fundo confirmando também a presença sazonal da
ACAS na BIG. A profundidade de Secchi no verão foi 9,25m, com máxima de 19,5m.
Os dados físico-químicos da água mostraram variação espacial e temporal na
maioria dos parâmetros, refletindo a influência de eventos oceanográficos de meso-
escala e influências pontuais de fatores extrínsecos, como poluição.
A maré da Baía de Ilha Grande é classificada como sendo mista,
predominantemente semi-diurna, com desigualdade e com amplitudes médias de
maré de sizígia variando em torno de 100,8 a 107 cm.
A comunicação da Baía com o oceano é realizada através de duas barras: a
barra leste (próxima à Baía de Sepetiba) e a barra oeste (entre as Pontas da
Juatinga e dos Meros) (IKEDA et al., 1989). Sendo assim, o litoral sul da Ilha Grande
e as áreas expostas pelas barras sofrem ação direta das ondulações do quadrante
sul, enquanto que o litoral interno forma um ambiente de baixa energia. A BIG foi
subdividida em três unidades, de acordo com suas características fisiográficas,
denominadas: (i) Porção Oeste, (ii) Canal Central e (iii) Porção Leste (MAHIQUES;
FURTADO, 1989). A Baía apresenta uma batimetria pouco variável, com
profundidades entre 30-40m nas barras, sendo que as linhas batimétricas
apresentam um suave gradiente até o continente (1:800).
O fluxo das correntes marítimas da Baía é bem conhecido, fluindo em direção
leste (águas oriundas da plataforma continental, mais frias e salinas) e na direção
contrária, para fora da Baía de Sepetiba (águas quentes e menos salinas)
89
(SIGNORINI, 1980a, b; IKEDA et al., 1989). A BIG tem uma fraca circulação devido
à maré sobreposta por um fluxo quase estacionário, induzido pelos diferentes
gradientes de densidade d’água. As velocidades das correntes são de 19-22cm/s.
Segundo Signorini (1980), a Baía da Ilha Grande é um sistema estuarino
parcialmente misturado, onde a baía se conecta com o oceano através de seus
extremos leste e oeste, e o aporte de água doce é oriundo da Baía de Sepetiba.
De acordo com Tommasi et al. (1972), Miranda et al. (1977), Ikeda (1977) e
Ikeda e Stevenson (1980), a variação de salinidade e temperatura da Baía de
Sepetiba em direção a Baía da Ilha Grande mostra que a entrada de água doce na
Baía da Ilha Grande provém da Baía de Sepetiba.
A circulação do sistema estuarino formado pelas duas baías é resultante de
efeitos de maré, ventos e diferenças de densidade. No aspecto geral, o contato entre
a água doce e a oceânica que se misturam sob o efeito das marés, gera um
movimento no sentido horário, quase estático em torno da Ilha Grande, com
velocidades em torno de 10 cm/s atribuídas a diferenças de densidade. Segundo
Mahiques (1987) e Melges-Figueiredo et al. (1991) foram encontradas no canal
central, correntes de fundo muito baixo (média de 2,3 cm/s).
O fundo marinho na região centro-leste do canal central da Baía da Ilha
Grande pode ser caracterizado por oito padrões sedimentares superficiais de fundo
(ecofácies), que refletem variações na textura e no teor de biodetritos. Estes padrões
ocorreram onde o relevo submarino é relativamente complexo (BELO, 2003).
Constatou-se que dentre estes padrões, as lamas litobioclásticas estão mais
próximas ao continente, as lamas terrígenas mais próximas da Ilha Grande e as
areias localizadas a leste do canal central. Foram observadas evidências de
transições de fácies modernas de subambientes dominados por agentes de maior
energia (ondas) para fácies dominadas por agentes de menor energia (marés,
correntes de fundo) relacionadas à topografia submarina complexa e à orientação da
linha de costa. A disposição dos contatos entre as ecofácies também sugere um
controle hidrodinâmico através da ação de ondas e de correntes de fundo.
Os padrões sedimentares de fundo consistem em transições de um tipo mais
grosso, associado ao ambiente de sedimentação de maior energia a leste, para tipos
mais finos, associados aos ambientes de sedimentação de menor energia a oeste,
intercalados por tipos transitórios. As feições submarinas, aliadas à presença de
90
formas de fundo e à ação de forçantes hidrodinâmicas, podem contribuir para
explicar a distribuição e a ocorrência das ecofácies. A regularidade do relevo
submarino mostra, portanto, uma importante relação com o tipo de ambiente de
sedimentação na Baía da Ilha Grande.
Creed et al. (2007) caracterizou a Baía da Ilha Grande como extremamente
rica em espécies bênticas. Constatou-se, ainda, que a BIG tem uma situação
oceanográfica única e sua biodiversidade está sujeita a uma série de pressões
antrópicas. Esta conjuntura eleva a BIG a uma importância maior quando se tratam
da conservação, utilização sustentável e repartição de benefícios da sua
biodiversidade.
4.4 SACO DO MAMANGUÁ
O Saco do Mamanguá constitui-se de uma área litorânea estuarina, tratando-
se de uma reentrância do mar do tipo fiorde com aproximadamente 9 Km de
comprimento por 1,5 Km de largura (ÁVILA, 1996) (Figura 9).
O Saco do Mamanguá pode ser ainda dividido em Margem Continental,
Fundo do Saco e Margem Peninsular, cujo acesso se dá apenas por barco
(DIEGUES; NOGARA, 1994). Faz parte da Área de Proteção Ambiental - APA-
Cairuçu, que se localiza no extremo sul do município de Paraty- RJ, entre os
paralelos de 23° 10' e 23°23' lat. S e os meridianos de 44° 30'e 44° 51'lon. W.
Sobrepondo-se a APA do Cairuçu, tem-se ainda a Reserva Ecológica da Juatinga,
outro tipo de Unidade de Conservação, da qual a margem peninsular do Mamanguá
também faz parte. Está situado na vertente oceânica da Serra do Mar. Possui relevo
bastante acidentado, variando desde ondulado, montanhoso e escarpado, com
altitudes que vão do nível do mar até 1.070 m, no Pico do Cairuçu (MARQUES,
1997). O tipo de clima é supeúmido, com pouco ou nenhum déficit de água,
mesotérmico com calor bem distribuído o ano todo. Os solos que ocorrem na parte
movimentada do relevo são, em geral, de elevada acidez e com indicativos de baixa
fertilidade. Em áreas planas, em pequenas várzeas, os solos são também ácidos,
hidromórficos, argilosos e muito argilosos sendo influenciados pelo elevado lençol
freático durante o ano todo ou por um longo período (MARQUES, 1997).
91
Figura 9 - Mapa de Localização das Áreas de Coleta no Saco do Mamanguá.
O Saco do Mamaguá tem uma costa bastante recortada, formando 33
pequenas praias de areia interligadas por costões rochosos, cinco pequenos parcéis
de pedras e duas ilhas. Os morros e as montanhas que circundam o Mamanguá são
ocupadas pela Floresta Tropical Atlântica em diferentes estágios de
desenvolvimento e por pequenas áreas de lavoura e capoeira próximas aos núcleos
caiçaras. Doze pequenos riachos deságuam diretamente sobre as praias ou nas
pequenas planícies de fundo, determinando a formação de áreas alagadas onde se
desenvolvem um bem conservado sistema de manguezal, os quais se encontram
associados com áreas de intenso acúmulo de lama e areia formando os baixios de
lodo (NOGARA, 2007).
92
Em inícios da década de 90, criou-se finalmente a reserva Ecológica da
Juatinga, englobando parte do Saco do Mamanguá, com a intensão de proteger os
ecossistemas e as populações caiçaras. O Saco do Mamanguá conta hoje com 120
famílias em torno de 600 pessoas espalhadas por praias ou pequenas
aglomerações, como Baixio e Cruzeiro, com mais de 100 moradores cada, seguidas
por Ponta da Romana, Curupira, Regato, Pontal, Praia Grande, Ponta do Leão e
praias com pequeno número de moradores. Enquanto a maioria delas apresenta
uma população mais ou menos estável, lugares como o Baixio tiveram um aumento
populacional expressivo na última década (NOGARA, 2007).
A partir de 1990, o Saco do Mamanguá sofreu uma série de mudanças, sendo
uma das mais importantes a diminuição drástica das atividades agrícolas, que
desapareceram na maioria dos povoados e praias, circunscrevendo-se a lugares
mais afastados, onde alguns caiçaras ainda cultivam a mandioca e produzem
farinha. A venda das posses aos turistas, aliadas às dificuldades impostas pela
legislação ambiental, fez com que as roças ficassem cada vez mais distantes dos
locais de moradia.
Ao abandono gradativo da lavoura correspondeu um aumento das atividades
pesqueiras, sobretudo a pesca artesanal do camarão branco, de alto valor de
mercado, o incremeto da renda gerada pelo transporte de turistas e a intensificação
do artesanato.
Por volta de 1955, com a abertura de uma estrada de rodagem ligando Praty
a Cunha (SP), começou a chegar os primeiros visitantes que, aos poucos, passaram
adquirir terras. A abertura da estrada Rio-santos (BR 101), em 1976, consolidou a
vocação turística de Paraty. Todas essas novas atividades fazem com que o caiçara
local se torne cada vez mais dependente da compra de produtos industrializados da
cidade e menos ligado aos ciclos naturais que regiam seu modo de vida. Por outro
lado, essas novas atividades, principalmente o turismo e o artesanato, são sazonais,
exercida nos poucos meses de verão e durante feriados.
Mesmo com tantas mudanças, os moradores de Mamanguá continuam
autênticos membros de comunidades, em grande parte, dependentes do
conhecimento que detem sobre a grande diversidade da mata e do mar (NOGARA,
2007).
93
Soares (1992), realtou em seus estudos que o Saco do Mamanguá se
encontra livre de contaminação por metal pesado.
94
5 MATERIAL E MÉTODOS
5.1 AMOSTRAGEM
A campanha oceanográfica foi realizada com auxílio de embarcações de
apoio (Figura 10), em quatro áreas localizadas no litoral sul do RJ.
O sedimento foi coletado em 13 estações distribuídas nas quatro áreas:
Baía de Sepetiba: Enseada das Garças (EG) e saco do Engenho (SE);
Baía da Ribeira: Enseada de Jacuacanga (JAC), Angra dos Reis
(ANG), Enseada do Ariró (ARI) e Enseada do Bracuí (BRA);
Baía da Ilha Grande: Enseada de Palmas (PALM), Enseada do Abraão
(ABR), Saco do Céu (CEU), Enseada das Estrelas (EST) e Enseada do
Sítio Forte (SF);
Saco do Mamanguá: Mamanguá 1 (entrada) (MAM 1) e Mamanguá 2
(meio) (MAM 2).
Figura 10 - Embarcações de apoio utilizadas na campanha oceanográfica.
Os pontos de amostragem foram definidos utilizando-se o software de
imagens via satélite Google Earth® e armazenados em GPS responsável pelo
correto posicionamento das estações em campo. A Tabela 1 apresenta as
coordenadas dos estações de coleta do sedimento, bem como a profundidade.
95
Tabela 1 - Coordenadas e profundidade (m) das estações de coleta de sedimento.
As amostrais de sedimento foram obtidas com auxílio de uma draga do tipo
Eckman (Figura 11), com aproximadamente 0,04 m2 de área.
Figura 11 - Draga do tipo Eckman, utilizada neste estudo.
Imediatamente após a obtenção das amostras, parte do sedimento foi
separado em parcelas para posteriores análises sedimentológicas e toxicológicas.
Estas parcelas foram acondicionadas em potes plásticos previamente
descontaminados, os quais foram lacrados e identificados, colocados em caixas
isotérmicas, transportados para o laboratório e congelado para posteriores análises
químicas. Os potes foram preenchidos totalmente com o sedimento para evitar o
contato do mesmo com o ar.
ESTAÇÃO LATITUDE LONGETUDE PROF. (m)
ENSEADA DAS GARÇAS S22 59 74.2 W43 39 42.2 4,8SACO DO ENGENHO S22 55 09.8 W43 48 45.4 5,3
BAÍA DE JACUACANGA S23 01 19.7 W44 15 30.6 14,0ANGRA DOS REIS S23 00 33.6 W44 18 14.1 9,0
ENSEADA DO ARIRÓ S23 06 15.6 W44 29 58.2 11,0ENSEADA DO BRACUÍ S23 02 08.5 W44 18 42.1 7,0ENSEADA DE PALMAS S23 07 48.7 W44 09 39.0 12,1
SACO DO CEU S23 08 48.8 W44 07 33.4 13,0ENSEADA DO ABRAÃO S23 06 20.1 W44 12 23.7 10,1
ENSEADA DAS ESTRELAS S23 06 54.2 W44 11 37.1 12,0ENSEADA DO SÍTIO FORTE S23 07 04.7 W44 17 00.0 13,0
SACO DO MAMANGUÁ 1 S23 15 39.7 W44 37 39.8 5,5SACO DO MAMANGUÁ 2 S23 17 14.6 W44 38 20.3 5,0
96
O sedimento para a análise da comunidade macrobêntica foi coletado em 5
réplicas. Após sua obtenção, foi acondicionado, ainda na embarcação, em sacos
plásticos etiquetados, fixados com solução formalina a 10% e corados com Rosa de
Bengala. Posteriormente, este sedimento foi lavado em um jogo de peneiras de
malhas de 2,0; 1,0 e 0,5 mm e o material retido em cada uma delas, transferidos
para potes plásticos, previamente descontaminados, identificados e novamente
fixados com formol a 10%.
Nos pontos de coleta, foram medidos oxigênio dissolvido, condutividade,
temperatura, salinidade, Eh e pH e profundidade, com auxílio de ecossonda.
5.1.1 Coleta dos bivalves da espécie Anomalocardia brasiliana
Os indivíduos de Anomalocardia brasiliana foram coletados manualmente
durante a maré baixa nos mesmos locais de amostragem dos sedimentos. Os
bivalves coletados foram colocados em sacos plásticos, previamente
descontaminados, os quais foram lacrados e identificados, colocados em caixas
isotérmicas, transportados para o laboratório e congelado para posteriores análises
químicas.
Devido a sua baixa abundância na região do infralitoral, não foi possível a
obtenção destes organismos em todas as estações de coleta. No entanto,
obtiveram-se amostras de todas as baías e do Saco do Mamanguá.
Na Baía de Sepetiba, os bivalves foram coletados na Enseada das Garças; na
Baía da Ribeira, estes foram coletados na Enseada do Bracuí; os bivalves da Baía
da Ilha Grande foram coletados na Enseada do Abraão e os do Saco do Mamanguá,
coletados na Praia do Cruzeiro.
5.2 ANÁLISES QUÍMICAS
5.2.1 Análise Granulométrica
As análises granulométricas foram realizadas através do analisador de
partículas por difração a laser da marca CILAS – 1064.
97
Os resultados obtidos foram analisados pelo programa de análise
granulométrica GRADISTAT 1.0 (BLOTT, 2000) através das equações propostas por
Folk e Ward (1957). A classificação seguiu a escala de Wentworth (1992).
5.2.2 Matéria Orgânica
O teor de matéria orgânica no sedimento foi determinado através do método
da perda por ignição, onde aproximadamente 0,5 gramas de sedimento foram
pesados em um cadinho de porcelana de massa conhecida, o qual foi levado à
mufla a 450ºC durante 24 horas (SUGUIO, 1973).
O cálculo foi feito pela diferença do peso seco e do peso calcinado. A perda
da massa, expressa em percentagem, corresponde às substâncias orgânicas.
5.2.3 Fósforo
A extração de fósforo inorgânico e total foi realizada de acordo com Aspila et
al. (1976). Todo o material utilizado durante a análise foi lavado com detergente
Extran (diluído a 10%), isento de fósforo, seguido por descontaminação com ácido
nítrico (diluído a 30%) e enxágüe com água destilada.
Para a realização deste método, foi separado 0,4 g de sedimento seco e
macerado. Posteriormente, foram adicionados 10 mL de HCl 1 mol/L e extraído o
fósforo inorgânico. O fósforo total foi extraído após a calcinação por 450 ºC por 5 h.
O fósforo orgânico foi calculado por diferença entre fósforo total e fósforo inorgânico.
Para melhor extração do fósforo, as amostras após a adição do HCl, foram agitadas
por 16 h em mesa agitadora. Todos os extratos foram acondicionados em tubos de
polipropileno e conservados na geladeira.
As concentrações de fósforo foram medidas pelo método colorimétrico de
Grasshoff et al. (1983).
As análises foram realizadas em duplicatas para aumentar a precisão
analítica dos resultados. A exatidão das análises foi testada através da amostra
certificada “NIST” (NACIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY,
98
ESTUARINE SEDIMENT, 1646a), que sofreu o mesmo tratamento de extração do
fósforo total e determinações espectrofotométricas.
5.2.4 Carbono Orgânico Total, Nitrogênio Total e Carbonato
A determinação do carbono orgânico e nitrogênio total foram realizados em
um analisador elementar automático CHN. Para isso pesou-se de 0,5 a 1 g de
amostra, adicionou-se 10ml de HCl 1M, para eliminar o carbono inorgânico
(carbonato) presente, e deixou-se a solução em agitação em uma mesa agitadora
por 3 horas. Após total eliminação do carbonato, centrifugou-se a solução para
decantar o resíduo. Descartou-se o sobrenadante, e adicionou-se água destilada no
resíduo para sua lavagem. Repetiu-se esse processo de lavagem 3 vezes.
Após a lavagem do resíduo, secou-se o resíduo em uma estufa e após
eliminação total da água presente, o resíduo foi enviado para o analisador elementar
automático CHN. Detalhes do funcionamento do aparelho está bem descrito por
(VERARDO, 1997). As análises foram realizadas em duplicatas para aumentar a
precisão analítica dos resultados.
O percentual de carbonato foi calculado pela diferença do peso da amostra
antes e depois de ser atacada com ácido clorídrico.
5.2.5 Metais Pesados em Sedimento
A utilização de digestão de amostras orgânicas e inorgânicas utilizando
radiação microondas foi primeiramente introduzida em 1975 (ABUD-SAMRA, 1975
apud SANDRORI, 2002) e tornou-se largamente aceita como técnica analítica a
partir do trabalho de Kingston et al. 1988 (SANDRORI, 2002).
O método EPA 3051 consiste em uma rápida lixiviação ácida multi-elementar
utilizando radiação microondas para a digestão da amostra. Este método extrai
apenas os elementos traço que estão presente nas fases mais móveis do sedimento
(adsorvido à matéria orgânica, ligado a oxi-hidróxido de ferro e manganês,
carbonato, de óxidos) e nas fases imóveis (na forma de sulfeto e pirita), preservando
os elementos traço presentes na matrix geológica.
99
O método consiste em pesar 0,5g da amostra em um tubo de Teflon,
adicionar 10ml de HNO3 concentrado e fazer a digestão utilizando um gradiente de
temperatura conforme descrito no método da EPA (USEPA, 1994).
Após extração dos elementos traço da amostra a solução resultante foi filtrada
e os elementos presentes no filtrado foram determinados espectroscopicamente em
um ICP – OES.
Para fazer a normalização dos resultados obtidos, a concentração dos
elementos traço determinada foi dividida pelo valor da massa seca do sedimento
utilizado na extração. As análises foram realizadas em duplicatas para aumentar a
precisão analítica dos resultados.
5.2.6 Sulfetos Ácidos Voláteis (AVS) e Metais Extraídos Simultaneamente (SEM)
O procedimento para análise do AVS; SEM foi adaptado ao método descrito
por (ALLEN et al., 1993). O método consiste em pesar aproximadamente 2 gramas
de sedimento úmido em um balão de fundo redondo e conecta-lo a um tudo
contendo, primeiramente, 80ml de água Milli-Q. Com o auxílio de uma placa giradora
e um agitador magnético, homogenizou-se a amostra por 10 minutos para eliminar
qualquer H2S presente no sedimento.
Este H2S foi purgado para o tubo contendo água Milli-Q através de um fluxo
de um gás inerte (gás argônio). Este fluxo de argônio é para evitar a oxidação do
sulfeto a sulfato, caso exista oxigênio no sistema mencionado acima. Terminado os
10 minutos, adicionou-se 80ml de NaOH 0,5m ao tubo e acidificou o sedimento por 1
hora com 20ml de HCl 6M a temperatura ambiente. O H2S gerado pela acidificação
foi coletado no balão contendo NaOH e sua concentração foi determinada
espectroscopicamente (utilizando o método do azul de metileno) com comprimento
de onda de 672nm (ALLEN et al., 1993). O estrato contido no balão de fundo
redondo foi filtrado e a concentração dos metais extraídos do sedimento foram
determinadas espectroscopicamente em um ICP – OES. Para fazer a normalização
dos resultados obtidos, a concentração dos elementos traço determinada foi dividida
pelo valor da massa seca do sedimento utilizado na extração. As análises foram
realizadas em duplicatas para aumentar a precisão analítica dos resultados.
100
5.3 ANÁLISES BIOLÓGICAS
5.3.1 Bioacumulação
5.3.1.1 Anomalocardia brasiliana
Os bivalves foram medidos com paquímetro Starrett® através da medida de
comprimento antero-posterior (Figura 12) e separados em 3 classes de tamanho:
Classe 1, que compreendeu os espécimes maiores que 0,7 cm e menores que 1,5
cm; Classe 2 que compreendeu os espécimes maiores que 1,5 cm e menores que
2,5 cm e Classe 3, com espécimes maiores que 2,5 cm. A separação por classe de
tamanho importante para controlar a variação deste parâmetro na bioacumulação de
metais em organismos (LACERDA et al., 1983).
Figura 12 - Medida do comprimento antero-posterio de Anomalocardia brasiliana.
Para a determinação da concentração de metais, os moluscos foram
analisados por inteiro, excluindo-se as conchas, já que o interesse desta análise foi
a verificação da quantidade de metais pesados à qual estão expostas as populações
que se alimentam desses organismos. As partes comestíveis, incluindo o músculo
adutor, foram retiradas com o auxílio de espátula de aço inoxidável revestida com
teflon e colocadas em papel de filtro de média absorção para a retirada do excesso
de água presente na massa visceral.
Amostras compostas de 4 a 8 indivíduos (0,35 a 0,87 g, aproximadamente)
foram homogeneizadas, pesados (peso úmido) e em seguida, colocadas em estufa
por 48 horas, a 45 oC, para a obtenção do peso seco. Depois de retiradas da estufa,
101
as amostras foram pesadas e então maceradas em gral de ágata e guardadas em
recipientes descontaminados para posterior análise.
5.3.1.1.1 Mercúrio Total em Anomalocardia brasiliana
A determinação das concentrações de mercúrio total (HgT) em
Anomalocardia brasiliana foi realizada no Laboratório de Especiação de Mercúrio
Ambiental (LEMA) no Centro de Tecnologia Mineral (CETEM). Para tal, foi utilizado
um aparelho de absorção atômica portátil (LUMEX), específico para análises de HgT
por espectrofotometria de absorção baseada no diferencial Zeeman (Figura 13).
Figura 13 - Espectrofotômetro de absorção atômica portátil - LUMEX RA-915.
A concentração do vapor de mercúrio é medida por uma célula analítica pela
diferença da intensidade da radiação dos dois componentes σ. Em associação com
um reator de pirólise, o equipamento trabalha de acordo com o princípio da
destruição térmica da amostra, seguida pela determinação da quantidade de vapor
de mercúrio. Este equipamento faz análise em diferentes matrizes (solos,
sedimentos, peixes, líquidos, ar) sem a necessidade de preparação ou digestão da
amostra, além de usar uma pequena massa da mesma (PEDROSO et al., 2005).
As amostras úmidas do tecido dos bivalves de cada uma das três classes de
tamanho foram homogeneizadas e uma alíquota em torno de 0,05g foi pesada para
cada amostra. As análises foram realizadas em duplicatas para aumentar a precisão
102
analítica dos resultados. Para verificar a acuracidade do equipamento, análises em
amostras certificadas de referência foram realizadas simultaneamente. O material
certificado utilizado foi Dolt 2 (Fígado) – Nist. A instrução para utilização do
equipamento foi baseada em Egler et al. (2004).
5.3.1.1.2 Metilmercúrio em Anomalocardia brasiliana
A determinação das concentrações de metilmercúrio (MeHg) no tecido de A.
brasiliana foi realizada no CETEM. Para tal, foi utilizado um aparelho de
cromatografia gasosa modelo GC-ECD 6800 Yanaco com detector de captura de
elétrons.
Foram utilizadas amostras secas, maceradas e homogeneizadas. Nesta
análise não foi possível à quantificação do MeHg por classe de tamanho. A extração
do MeHg seguiu o método proposto por Akagi e Nishimura (1991).
Para verificar a acuracidade do equipamento, análises em amostras
certificadas de referência foram realizadas simultaneamente. O material certificado
utilizado foi IAEA – 407 Fish Tissue. As análises foram realizadas em duplicatas.
5.3.1.1.3 Metais Pesados em Anomalocardia brasiliana
As concentrações de zinco, cádmio, cromo, ferro, manganês, níquel, chumbo
e cobre foram determinadas segundo o método EPA 3051 (USEPA, 1994), descrito
no item 5.2.5. A determinação de metais em amostras biológicas requer um pré-
tratamento que consisti na destruição do material orgânico onde ocorre a
transformação dos metais ligados à matriz orgânica em íons livres. Para tal, foram
pesadas 100 gramas das amostras e adicionadas 2ml de peróxido de hidrogênio
(H2O2) por duas horas e 4ml de ácido nítrico concentrado (HNO3) por três horas.
Após este procedimento, as amostras foram digeridas em forno microondas.
Foram feitas simultaneamente, análises em amostras controles, preparadas com as
mesmas quantidades de reagentes usados nos procedimentos analíticos, bem como
análise no material certificado de referência, para controle de qualidade. O material
certificado utilizado foi Dog Fish (Muscle) – Dolm 2.
103
A quantificação dos metais foi realizada por espectometria de emissão ótica
com fonte de plasma (ICP/OES). Para fazer a normalização dos resultados obtidos,
a concentração dos elementos traço determinada foi dividida pelo valor da massa
seca do sedimento utilizado na extração. As análises foram realizadas em
duplicatas.
5.3.1.2 Mercúrio Total em Poliquetas da Família Capitellidae
Os indivíduos da Família Capitellidae (Figura 14) foram retirados do
sedimento que se destinou a análise da estrutura de comunidade de macrofauna
bentônica. Foram separados por estação, como auxílio de microscópio
estereoscópio e colocados em ependorfes.
A Família Capitellidae foi selecionada para este estudo, pois além de possuir
características de um bom bioindicador, apresentou uma boa freqüência de
ocorrência e biomassa suficiente para viabilizar as análises de mercúrio. Não foi
possível a análise dos outros metais, bem como do metilmercúrio, devido à
biomassa necessária para tal.
Para determinação das concentrações de mercúrio total nos poliquetas, foram
utilizadas amostras compostas por cerda de 10 indivíduos, pesando em torno de
0,03 a 0,05 gramas. As análises foram feitas no LUMEX. A metodologia utilizada foi
descrita no item 5.3.1.1.1.
Figura 14 - Polichaeta da Família Capiltellidae.
104
5.3.1.3 Fator de Bioacumulação
Os fatores de bioacumulação foram estimados através da razão entre a
concentração do metal presente no tecido dos animais (bivalves e poliquetas) e a
concentração do metal no SEM (Metais Simultaneamente Extraídos), através do
método AVS e SEM, já descrito no item 5.2.6. Como não se realizou análise da
concentração de metais na água interticial, optou-se por utilizar o SEM, ao invés da
concentração total de metais nos sedimentos, pois o SEM refletiria melhor a
biodisponibilidade dos metais.
5.3.2 Estrutura de Comunidade Bentônica
O sedimento foi triado sob microscópio estereoscópico e organismos da
macrofauna bêntica separados, quantificados e preservados em álcool 70%.
Primeiramente os espécimes foram identificados em grandes grupos
taxonômicos, para posterior identificação até o maior nível taxonômico possível. Nos
casos onde a identificação à nível de espécie não foi possível, estes indivíduos
foram tipados. Para as determinações ao nível de espécie, as amostras foram
enviadas especialistas.
O produto final foi então expressado numa planilha quali-quantitativa de
espécies por estação, que serviu de matriz para a aplicação e dos testes estatísticos
univariados como os descritores da comunidade e os multivariados, como Cluster,
MDS e PCA.
5.3.2.1 Descritores Biológicos da Comunidade
Os padrões de diversidade foram analisados empregando-se diferentes
descritores biológicos. Os descritores biológicos da comunidade foram calculados
utilizando os valores obtidos pela soma das réplicas das amostras. Para todos esses
cálculos foram considerados apenas os indivíduos identificados até o nível
específico ou morfotipados.
105
Os descritores populacionais descritos abaixo foram calculados através do
pacote estatístico PRIMER 5.0 (CLARKE; WARWICK, 1994).
Os seguintes índices foram calculados:
Número de indivíduos (N): número de indivíduos de todas as
espécies por amostra.
Riqueza (S): número de táxons por amostra.
Diversidade de Shannon-Weaver (H’): H’= -i pi log (pi)
Onde: pi é o peso da espécie i ou o número de indivíduos da espécie (ni) em
relação ao número total de indivíduos na amostra (N), ou seja, pi=ni/N.
Este índice considera tanto a riqueza, a qual é determinada pelo número de
espécies presente, como também a equitatividade, que representa a distribuição dos
indivíduos entre as espécies encontradas.
Dentre os diversos índices de diversidade biológica existentes, o índice de
Shannon-Wiener está entre os mais utilizados (SHANNON; WEAVER, 1963 apud
MAGURRAN, 1988).
Equitatividade de Pielou (J): J = H’/ log (S)
Onde: H’, a diversidade de Shannon e S, o número total de espécies.
Este índice estima a uniformidade da distribuição dos indivíduos entre as
espécies, ou seja, a repartição dos indivíduos entre as espécies encontradas em
uma determinada amostra.
5.3.2.2 Análise de Agrupamento
As matrizes ecológicas foram também submetidas a uma análise de
agrupamento hierárquico aglomerativo, utilizando-se o método de agrupamento de
Ward e o índice de similaridade de Bray-Curtis. Com isto, foram gerados
dendrogramas de similaridades. Estas análises foram realizadas com o auxílio do
pacote estatístico PRIMER (CLARKE; WARWICK, 1994).
5.3.2.3 NMDS
A técnica de ordenação de amostras através de escalonamento
multidimensional (NMDS) foi empregada para confrontar com os resultados da
análise de agrupamento. O diagrama gerado a partir desta análise reflete o
106
comportamento multidimensional das comunidades. Esta técnica de ordenação
multivariada visa, como outras, arrumar as estações de forma que as que se
encontrem mais próximas tenham uma composição de espécies similar e as que
estejam mais distantes tenham uma composição de espécies dissimilar. Estas
análises foram realizadas utilizando índice de similaridade de Bray-Curtis com o
auxílio do pacote estatístico PRIMER (CLARKE; WARWICK, 1994).
5.3.2.4 Resolução Taxonômica
A comparação dos diferentes níveis de resolução taxonômica deu-se a partir
do emprego de três conjuntos de dados:
Nível específico: foram utilizadas as listas de táxons originais;
Nível genérico: as abundâncias de todas as espécies foram resumidas
ao seu respectivo gênero;
Nível de família: as abundâncias de todas as espécies e gêneros foram
resumidas a sua respectiva família;
Nível de classes: as abundâncias de todas as espécies, gêneros e
famílias foram resumidos a sua respectiva classe.
Os dados foram representados em matrizes separadas, onde foram feitas
análises de ordenação com o MDS, para cada matriz.
5.3.3 Cálculo do Índice de Risco Ecológico Potencial
O IREP é composto por módulos independentes (FC, FTS, FS e REP) os
quais são regidos métodos e conceitos teóricos específicos. Descrito pela primeira
vez em 1980 por Håkanson, o IREP se baseia em conceitos teóricos que remontam
este período. Hoje, passados mais de 20 anos de estudos na área de contaminação
ambiental, muitas técnicas e conceitos novos foram gerados, resultando em
mudanças e fortalecimento de conceitos antigos. Além disso, foi desenvolvido e
aplicado em ecossistemas com características ambientais bem distintas das áreas
que serão estudadas aqui, e para serem aplicadas nestas, com a mesma
fundamentação teórica, foram necessárias adaptações. Diante do exposto, fez-se
uma análise dos conceitos empregados no IREP, a fim de se verificar se há
107
diferenças relevantes à luz dos conhecimentos atuais e adaptando às condições
peculiares dos sistemas tropicais em questão.
5.3.3.1 Fator de Contaminação e Grau de Contaminação
A primeira etapa do IREP é a determinação das concentrações de metais
tóxicos no sedimento superficial, bem como dos valores de base pré-industrial
(background) para o cálculo do Fator de Contaminação (FC) dos sistemas
estudados. O somatório dos FCs de cada sistema indicará o Grau de Contaminação
deste (GC).
As concentrações de metais pesados foram obtidas através da análise do
sedimento superficial, segundo método EPA 3051 (USEPA, 1994). O procedimento
metodológico foi descrito no item 5.2.5
Foram determinadas as concentrações de mercúrio, cádmio, zinco, cobre,
chumbo, cromo, além de outros metais que não são utilizados no IREP, como ferro,
manganês, titânio, níquel e vanádio. O arsênio não foi possível ser determinado.
Para se avaliar a extensão da poluição em um determinado sistema aquático
por meio da concentração de metais no sedimento, é primordial que se estabeleçam
os níveis naturais ou pré-industriais (background) de cada substância, i.e. os níveis
anteriores à ocupação humana.
Existem controvérsias no estabelecimento dos níveis pré-industriais, onde sua
definição passa pelo crivo de duas possibilidades: a primeira é o estabelecimento de
níveis pré-industriais para cada sistema estudado; a segunda consiste no uso de um
padrão de referência global, como o folhelho médio. De acordo com De Paula et al.
(1993), na segunda hipótese, toda variação local é ignorada, enquanto que na
primeira, são enfatizadas todas as diferenças locais, até mesmo dentro de um
mesmo sistema.
Håkanson (1980b) sugere que os níveis pré-industriais a serem utilizados no
IREP sejam locais, obtidos para cada sistema através de estudos de sedimentos
profundos. Esta abordagem tem a vantagem de apresentar uma alta resolução,
porém, tem a desvantagem de incorporar um elevado custo na sua aplicação.
108
No entanto, para que o grau de contaminação seja uma descrição de baixo
custo e padronizada da contaminação do sedimento, a utilização do padrão global
seria mais interessante (HÅKANSON, 1980a). Todavia essa abordagem muitas
vezes não é adequada, como demonstrada por alguns autores no estado do Rio de
Janeiro (SOUZA, 1986; LACERDA et al., 1988; PESTANA, 1989).
Para que se pudesse definir o valor de base mais adequado para a área
estudada, optou-se por calcular o IREP utilizando ambas as abordagens
separadamente: valores médios regionais, obtidos através de dados secundários e
os valores padrões do folhelho médio (TUREKIN; WEDERPHOL, 1969 apud
KURITA; PFEIFFER, 1991).
5.3.3.2 Fator de Resposta Tóxica
A segunda etapa do IREP é a determinação do Fator de Resposta Tóxica
(FRT) que é composto pelo Fator de Toxicidade relativo ao Sedimento (FTS) e pelo
Fator de Sensibilidade do sistema (FS). Ambos são definidos a partir de dois
atributos principais: o “atributo de toxicidade” e o “atributo de sensibilidade”.
5.3.3.2.1 Fator de Toxicidade do Sedimento
O FTS incorpora o atributo de toxicidade que segundo Håkanson (1980a;
1988) o atributo de toxicidade deverá refletir que os metais apresentam efeitos
tóxicos diferentes nos sistemas aquáticos naturais. Os valores atribuídos foram
derivados de três princípios, que serão explicados e justificados a seguir:
Princípio de Abundância
Para atribuir um valor numérico ao efeito tóxico potencial para os metais
pesados utilizados no IREP, de acordo com o princípio de abundância, Håkanson
utilizou o estudo de Bowen (1966 apud HÅKANSON, 1980a), onde são
apresentadas as concentrações médias de metais de diversos compartimentos
biológicos e geológicos (rochas ígneas, solos, água doce e em animais e plantas
terrestres). Os elementos foram então ordenados de acordo com sua abundância,
em cada compartimento, sendo que para cada um deles foi atribuído um valor que
109
correspondeu ao número de vezes que sua abundância foi menos do que a do
elemento mais abundante. Por exemplo, se o Zn é o elemento mais abundante, com
uma concentração de 100 µg/g, seu valor numérico é igual a 1. O elemento menos
abundante, apresentando uma concentração de 0,2 µg/g terá então o valor numérico
igual a 500 (100 / 0,2)2.
Atualmente muitos estudos já foram realizados com o objetivo de se conhecer
o grau de toxicidade de cada metal para os mais variados tipos de organismos,
inclusive para o homem. Neste sentido, a U.S.EPA é a entidade que compilou a
maior quantidade de dados com a finalidade de se estabelecer critérios numéricos
que possibilitem a classificação dos metais quanto ao seu potencial tóxico ao meio
ambiente e ao homem.
Campos (2000) comparou o princípio de abundância, que é um conceito geral
eminentemente teórico, com os dois valores numéricos de toxicidade de metais
pesados derivados pela EPA (1989b): o risco a saúde humana e proteção à biota
aquática. Ordenando-se os potenciais tóxicos sugeridos pelos dois valores
numéricos é compatível com a ordenação dos metais quanto ao seu grau de
toxicidade obtida através do “princípio de abundância”. Este resultado indica que,
mesmo a abordagem do IREP sendo teórica, apresenta perfeita concordância com
os dados empíricos apresentados pela U.S. EPA.
Princípio de Deposição
O princípio de deposição assume que diferentes metais apresentam
coeficientes de partição (Kd) distintos e, portanto, possuem características
específicas no que se refere à toxicidade, depois de associados ao sedimento
(HÅKANSON, 1988).
O cálculo do efeito de deposição foi obtido por Håkanson (1980a)
comparando concentrações naturais em água doce com valores pré-industriais de
referência (Coi) em sedimentos de lagos, utilizando dados de Bowen (1966 apud
HÅKANSON, 1980a). Esta é uma estimativa geral do coeficiente de partição e que
apesar da simplificação de um processo complexo, fornece informações
quantitativas relevantes. Por exemplo, o Cr apresenta a maior tendência de se
associar ao sedimento, o que lhe confere um menor fator de deposição, enquanto
que o Hg apresenta o maior fator de deposição, o que significa que,
110
comparativamente, menos Hg será encontrado no sedimento e, portanto mais na
coluna d’água.
As estimativas de coeficiente de partição entre água e sedimento para várias
substâncias químicas já são utilizadas para prever os efeitos tóxicos delas. Essa
abordagem é denominada Equilíbrio de Partição (EP) e funciona como um
instrumento importante na gestão da contaminação ambiental, pois apresenta a
possibilidade de fazer previsões sobre possíveis efeitos tóxicos de substâncias
químicas associadas ao sedimento. Parte do princípio que uma substância é mais
tóxica quanto maior for sua capacidade de passar da fase sólida (sedimento) para a
fase líquida (água intersticial), ou seja, assume que a toxicidade se dá
principalmente pela água intersticial. O EP é hoje uma importante ferramenta
utilizada na busca de estabelecimentos de critérios de qualidade de sedimentos
(CHAPMAN, 1990; BARRICK; WEBSTER; RIDGWTY, 1994; U.S.EPA, 1999).
Então, no que se refere ao IREP, cujo objetivo básico é identificar as
prioridades quanto à contaminação por metais, a simples ordenação dos metais
quanto ao seu potencial de permanecer associado ao sedimento de acordo com os
valores de Kd dos metais, já permite a avaliação do ‘fator de deposição” utilizado no
IREP.
A ordenação obtida é a seguinte:
Hg>Cd>As>Pb=Cu>Cr>Zn
Princípio do Dimensionamento
Para que fosse alcançado um valor numérico para o Fator de Toxicidade do
Sedimento (FTS) os valores obtidos pelo “Princípio de Abundância” foram
“associados” aos valores obtidos pela estimativa do “Fator de Deposição” de cada
metal. Para tal, Håkanson (1980a) inicialmente multiplicou um pelo outro.
Todavia, a simples multiplicação gerou uma diferença muito grande entre os
valores de FTS para cada metal. Então alguns artifícios matemáticos foram
empregados para reduzir esses números e torná-los com dimensões comparáveis
(dimensionamento).
A partir dos princípios citados acima, classificou-se os seguintes metais em
ordem decrescente de toxidez:
Hg = 40 > Cd = 30 > As = 10 > Cu = Pb = 5 > Cr = 2 > Zn = 1
111
5.3.3.2.2 Fator de Sensibilidade
Existem vários fatores que influenciam a toxicidade dos contaminantes nos
sistemas aquáticos. Alguns exemplos desses, denominados “fatores de
sensibilidade” do sistema são: pH, salinidade, tempo de residência da água e estado
trófico do meio.
O estado trófico do sistema influencia a biodisponibilidade do metal uma vez
que, em sistemas aquáticos eutróficos, os metais estão menos disponíveis devido
aos efeitos de complexação e de diluição biológica (HÅKANSON et al., 2003).
No contexto do IREP, o FS deverá ser baseado no mesmo sedimento
coletado para análise da concentração de metais. Isto implica que, nessa
abordagem, os parâmetros baseados na água, como salinidade e pH, que possuem
um papel importante na sensibilidade dos sistemas aquáticos em relação às
substâncias tóxicas, não devem ser utilizados. Segundo Håkanson (1984b),
pretende-se que o IREP seja um índice extremamente sedimentológico, com todos
os dados sendo provenientes do sedimento.
Neste sentido Håkanson (1984b) desenvolveu o conceito de Número de
Bioprodutividade (NBP), com objetivo de identificar no sedimento parâmetros
capazes de indicar o estado trófico do meio. Este pode ser expresso através de
vários parâmetros: matéria orgânica, concentração de nutrientes (nitrogênio e
fósforo), tipo de fauna bentônica, etc. Todas estas medidas expressam apenas uma
parte do estado trófico e apresentam diferentes tipos de relação com o sedimento.
A partir disto, Håkanson (1984b) observou a relação entre nitrogênio e
matéria orgânica de 71 lagos suecos e, através de análises de correlação entre
esses parâmetros, observou que os sistemas de maior estado trófico apresentaram
também uma reta de regressão com inclinação mais acentuada do que sistemas
com estados tróficos menores. Para descrever isto, foram escolhidos valores
numéricos denominados Número de Bioprodutividade (NBP) e posteriormente esta
tendência foi melhor descrita comparando-se com várias medidas de estado trófico
(Clorofila-a, transparência da água, N e P na coluna d’água).
O valor de NBP utilizado no IREP é definido a partir do coeficiente angular de
uma reta de regressão obtida a partir dos dados de nitrogênio total (mg/g) e matéria
orgânica (%) do sedimento superficial, multiplicado por 10.
112
Neste estudo, com o objetivo de se verificar em qual relação se encontrava a
melhor resolução de NBP desejada para o IREP, foram testados os parâmetros:
fósforo, nitrogênio, matéria orgânica e carbono orgânico total. Os métodos utilizados
foram descritos na metodologia.
Testou-se como atributo de sensibilidade a razão do fósforo com a matéria
orgânica, a razão do fósforo com o carbono orgânico total, a razão do nitrogênio com
a matéria orgânica e a razão do nitrogênio com o carbono orgânico total, todas
multiplicadas por 10, como na fórmula original do IREP.
As razões citadas acima foram correlacionadas com os valores de clorofila-a,
lidos na coluna d’água, e com os valores de AVS do sedimento. Objetivou-se, com
isso, saber se o NBP estaria reproduzindo a capacidade destes indicadores de
refletir o estado trófico e o estado redutor dos sedimentos dos sistemas estudados,
respectivamente. Sendo o AVS um indicador de ambiente anóxico, as grandes
cargas de efluentes orgânicos poderiam estar influenciando na biodisponibilidade
dos metais presentes.
5.3.4 Índice de Risco Ecológico Potencial
A terceira e última etapa é o cálculo do IREP, no qual se calculou o Risco
Ecológico Potencial (REP) de cada metal.
Segundo Håkanson (1980a; 1988) o Risco Ecológico Potencial de um
determinado sistema (IREP) é determinado pelo somatório do REP de cada metal:
= ∑ �
Onde o REP é dado por:
REP = FRT x FC
Onde: FRT = FTS/FS e FC = C/Co
113
5.3.5 Integraçao dos Indicadores
Uma vez obtidos os dados químicos (fornecidos pelo IREP) os dados
toxicológicos (fornecidos pelos estudos de bioacumulação) e os biológicos,
(fornecidos pela estrutura da comunidade bentônica), estes deverão ser integrados.
Métodos químicos, estatísticos ou representações gráficas são formas
diferentes de integrar os resultados gerados pelas três abordagens.
O recomendado é que mais de um desses procedimentos sejam usados para
integrar e expressar os resultados, permitindo uma melhor visualização de suas
nuances sem perder informações.
Inicialmente, é necessário que se faça a normalização dos dados (FEIJÓ,
2001). Nesta etapa cada parâmetro deverá ser convertido em números
adimensionados, permitindo assim, que sejam classificados numa escala de 0 a 1.
Para tal, utilizou-se a seguinte fórmula:
= 1 − �� −
Onde: X= parâmetro avaliado
Xmin = valor mínimo do parâmetro
Xmax = valor mínimo do parâmetro
Para que cada parâmetro seja diretamente proporcional à degradação, deve-
se atentar também que se faça o tratamento adequado, quando for o caso de
relação inversa. Por exemplo, no caso do IREP e do FBC, quanto maior o valor,
maior será a degradação, enquanto que, para a Diversidade (H’) ocorre o inverso.
A segunda etapa consistiu então na conversão do padrão expresso pelo IREP
e FBC, diminuindo todos os valores por 1.
Finalizadas as etapas 1 e 2, obteve-se para cada local, um valor normalizado
e convertido do parâmetro. A etapa final, então, consistiu na integração destes
parâmetros em um único índice. O método proposto para este procedimento utilizou
a seguinte fórmula:
114
= 1 + 1 + 1�
Onde: I = índice
X1, Y1, Z1 = parâmetros analisados
N = número de parâmetros
O índice obtido através da integração dos parâmetros IREP, Diversidade (H’)
e FBC foi denominado de Índice de Qualidade do Sedimento (IQS). Então:
= + + ′3
5.3.6 Tratamento Estatístico dos Dados
Para a análise estatística dos dados utilizou-se o programa SPSS e
Estatística 8.0, onde foram realizadas análises de Correlação de Spearman e
Kruscal Wallis, com Teste Tukey, a posteriore. O nível de significância aceito foi
p<0,05, ou seja, um erro de 5%.
Utilizou-se também o pacote estatístico PRIMER, onde se calculou os
descritores da comunidade e as análises multivariadas MDS e CLUSTER, com
auxílio do pacote estatístico PRIMER (CLARKE; WARWICK, 1994).
Para o cálculo da Análise dos componentes Principais (PCA) e Análise de
Correspondência Canônica (CCA) foi utilizado o FITOPAC.
115
6 RESULTADOS E DISCUSSÃO
6.1 DETERMINAÇÃO DO INDICE DE RISCO ECOLÓGICO POTENCIAL (IREP)
Os resultados obtidos neste trabalho serão descritos e discutidos a partir de
cada componente da fórmula do IREP, para que, posteriormente, se possa fazer a
análise do conjunto de dados fornecidos pelo modelo.
6.1.1 Fator de Contaminação e Grau de Contaminação
Para a determinação do Fator de Contaminação (FC), foram utilizados os
valores de metais pesados medidos nos sedimentos superficiais dos sistemas
estudados e os valores de metais pesados obtidos em camadas profundas do
sedimento (valores pré-industriais).
As concentrações obtidas para cada metal de interesse do IREP foram
apresentadas na Tabela 2.
Tabela 2 - Concentração total de metais pesados (μg/g) obtidas a partir da análise do sedimento superficial.
Os valores pré-industriais, aqui neste estudo, foram obtidos a partir de uma
compilação de dados de análise de metal em testemunhos feitos no Estado do Rio
de Janeiro (Quadro 5). Esta abordagem foi a que refletiu um resultado mais
condizente com as características dos locais estudados. A tabela com os valores de
ESTAÇÕES Hg Cd Pb Cu Cr ZnENSEADA DAS GARÇAS 0,122 1,37 34,9 13,8 25 349
SACO DO ENGENHO 0,197 2,41 87,7 21,3 47 732BAÍA DE JACUACANGA 0,063 0,61 16,8 12,5 22 102
ANGRA DOS REIS 0,073 0,79 15,2 9,2 27 120ENSEADA DO ARIRÓ 0,067 0,64 11,4 3,8 33 109ENSEADA DO BRACUÍ 0,059 0,78 17,7 7,8 32 114ENSEADA DE PALMAS 0,051 0,21 7,1 4,2 28 72
SACO DO CEU 0,051 0,29 14,8 4,2 24 58ENSEADA DO ABRAÃO 0,055 0,35 13,3 2,1 31 83
ENSEADA DAS ESTRELAS 0,050 0,26 13,4 2,7 28 76ENSEADA DO SÍTIO FORTE 0,057 0,15 5,1 0,4 13 29
SACO DO MAMANGUÁ 1 0,054 0,09 11,7 0,3 8 57SACO DO MAMANGUÁ 2 0,052 0,17 13,8 1,9 1 62
116
IREP calculados a partir dos valores de metais referentes ao padrão global foi
apresentada no Anexo 1.
Quadro 5 - Concentração total de metal pesado (μg/g) obtidas em camadas profundas do sedimento de sistemas costeiros do Estado do Rio de Janeiro.
Quadro 6 - Resolução CONAMA N° 344/2004 – Ministério do Meio Ambiente. (Valores em µg/g).
Os mais elevados níveis de metais pesados foram encontrados na Baía de
Sepetiba, principalmente no Saco do Engenho. Os maiores problemas de
contaminação estão relacionados ao zinco e ao cádmio (Tabela 2). Estes
apresentaram uma correlação altamente significativa (P=0,001 e R=0,9615). Esta
similaridade nos padrões de distribuição do Cd e do Zn confirma a mesma fonte de
contaminação. Esta forte correlação também foi demonstrada por Patchineelam et
Local Zn Cr Pb Cu Cd Hg ReferênciaBaía de Guanabara * 3,5 3,6 2,4 0,02 0,08 Rebello et. al. (1986)Baía de Guanabara * * * 2,5 * * Godoy et. al. (1998)
Baía de Guanabara 1 60 40 20 6 * 0,05 JICA (1994)Baía de Guanabara 0,05 Wasserman et. Al. (1999)Baía de Guanabara 53 5,6 0,035 Machado (2000)Baía de Guanabara * * * * * 0,04 Moreira (1991)Baía de Guanabara * * * * * 0,05 Mosca (1980)Baía de Sepetiba 260 * * * 1,1 * Barcellos Neto (1991)Baía de Sepetiba * * * * * 0,03 Marins (1998)
Lagoa de Piratininga 2 97 * 47 * * * Abrão (1996)Média 117,5 21,8 23,5 4,1 0,6 0,05
Padrão Global3 95 90 20 45 0,3 0,41 - Concentração de Hg < 0,05
2 - Média de 5 testemunhos
3 - Padrão Global Medido em Argila , Turekian e Wedephol (1969)
Arsênio (As)Cádmio (Cd)Chumbo (Pb)Cobre (Cu)Cromo (Cr)Mercúrio (Hg)Zinco (Zn)
Nível 1: limiar abaixo do qual prevê-se baixa probabilidade de efeitos adversos à biota.Nível 2: limiar acima do qual prevê-se um provável efeito adverso à biota.
0,71410
Poluentes
9,6218270370
3481
0,15150
Metais Pesados e Arsênio (µg/g)
Níveis de Classificação do Material a ser dragado (unidade de material seco)
Água Salina/SalobraNível 1 Nível 2
8,21,2
46,7
70
117
al. (1989), por Franz (2004) e por Cunha (2005). Barcellos (1995) encontrou um
gradiente de concentração a partir do Saco do Engenho em direção ao oceano,
onde os valores de Zn e Cd diminuem.
Pode-se considerar a Cia. Industrial Mercantil Ingá como a principal
responsável pela presença de zinco e cádmio nos sedimentos da Baía de Sepetiba
em decorrência de suas descargas de águas residuais ou pela contaminação por
meio dos lençóis freáticos decorrente da percolação horizontal e vertical e lixiviação
gerada pelas águas de chuva, função da disposição inadequada de resíduos
industriais (FORTE, 1996; FRANZ, 2004). A indústria, situada na ilha da Madeira
desde 1966, realizava o beneficiamento de zinco e lançava os rejeitos sólidos e
líquidos do processo no antigo mangue, constituído por um braço d’água do Saco do
Engenho. O Cd é um metal componente da calamita, minério utilizado pela INGÁ
para obtenção do Zn (ANDRADE, 2003).
O zinco e o cádmio apresentaram valores bem acima dos pré-industriais,
principalmente no Saco do Engenho (Figura 15 e Figura 16). Estas concentrações
ficaram acima do permitido pela Conama N° 344/2004 (Quadro 6), tanto para o nível
1 quanto para o nível 2. Para Enseada das Garças, os valores encontrados ficaram
acima do permitido apenas no nível 1.
Figura 15 - Comparação dos valores de concentrações de zinco obtidas para os locais estudados com os valores pré-industriais.
118
Elevadas concentrações foram encontradas em estudos anteriores feitos por
Barcellos et al. (1991) e Franz (2004), também no Saco do Engenho. Essas altas
concentrações de zinco e cádmio também podem ser explicadas pela fração
particulada carreada dos rios, segundo Yeats e Bewers (1983). De fato, esta área
recebe grande carga de efluentes provenientes do canal de São Francisco, do
Guandu e de rios adjacentes, que são grandes receptores dos rejeitos industriais da
região (WATTS-RODRIGUES et al, 1991).
Segundo Pedlowisk et al. (1991) outra forma de transporte para as regiões
costeiras é a precipitação atmosférica, que no caso do zinco está em torno de 140
toneladas por ano.
Segundo Barcellos (1995), as altas concentrações de Cd e Zn na Baía de
Sepetiba são comparáveis àquelas encontradas em outros estuários impactados por
atividades industriais, como o Golfo Spencer, no sul da Austrália, contaminado por
efluentes de uma indústria metalúrgica, estuário do Rio Elba na Alemanha, afetado
por intensa atividade portuária e Golfo Cadiz na Espanha.
Outros estudos realizados na Baía de Sepetiba também apontam elevadas
concentrações destes metais nos sedimentos superficiais (LACERDA et al., 1986;
WATTS-RORIGUES, 1990; BARCELLOS-NETO, 1991; LEITÃO FILHO et al., 1995;
FORTE, 1996; MACHADO, 2000; CUNHA, 2005).
Machado (2000) apontou elevados níveis de Zn na Baía de Sepetiba, quando
verificou que as concentrações encontradas por ele, em uma área da Baía de
Guanabara utilizada como lixão (Gramacho), foram inferiores as encontradas em
diversos pontos na Baía de Sepetiba.
As demais baías não apresentaram contaminação por Zn. Isto já havia sido
demonstrado por Bidone et al. (1991, 1993) e por Cardoso (2000), para a Baía da
Ribeira, cujos valores encontrados (139 μg/g e 113 μg/g, respectivamente) foram
bem similares aos obtidos no presente estudo (Tabela 2).
Na Ilha Grande, Cunha (2005) também não encontrou Zn nos sedimentos, tal
qual neste estudo. Silva-Filho et al. (1998) encontrou inputs antropogênicos de Zn e
Cd no lado sudeste da Ilha grande.
Segundo a Conama N° 344/2004 (Quadro 6) os valores de Cd para a Baía de
Sepetiba, ficaram acima dos limites máximos permitidos para o nível 1.
119
As altas concentrações de cádmio também podem ser explicadas pela
entrada atmosférica segundo Yeats e Bewers (1983). A taxa de entrada via
atmosfera fori estimada na ordem de 97, 6 toneladas por ano (PEDLOWISK et al.,
1991). A participação da fração dissolvida nos rios e entradas via atmosfera pode
aumentar em função do grau de industrialização da região (SHILLER; BOYLE,
1985).
Figura 16 - Comparação dos valores de concentrações de cádmio obtidas para os locais estudados com os valores pré-industriais.
O Cd, na Baía da Ribeira (JAC, ANG, BRA e ARI), apresentou valores bem
próximos aos níveis pré-industriais (Figura 16), com um pequeno aumento apenas
em Angra e Bracuí.
Na Ilha Grande (PAL, CEU, ABR, EST e SF), Cunha (2005) também não
encontrou Cd nos sedimentos. Os valores de Cd para Mamanguá também ficaram
abaixo dos níveis pré-industriais.
Quanto ao mercúrio, os valores obtidos para a Baía de Sepetiba ficaram bem
acima dos níveis de background (Figura 17). Segundo a Conama N° 344/2004, os
valores obtidos em Sepetiba ficaram acima dos limites máximos permitidos para
Saco do Engenho no nível 1. Enseada das Garças apresentou valores bem
próximos ao limite permitido, também no nível 1 (Quadro 6)
Estes altos valores também foram obtidos por Marins et al. (1998), Veeck
(1999) e Machado (2004). Veeck (1999) encontrou as mais altas concentrações na
Nível 1 CONAMA 344 (1,2 µg/g)
120
foz dos principais efluentes da Baía, sugerindo uma grande influência do aporte
fluvial nas deposições deste metal na Baía.
Tal resultado é reforçado por Marins et al., (1999), que reportaram
concentrações relativamente altas de mercúrio nas águas e sedimentos do Rio
Guandu e Canal de São Francisco. Os autores ressaltam, com isso, a importância
destes rios como principais carreadores de Hg para a baía, integrando inclusive
grande parte das entradas atmosféricas para a bacia de drenagem da Baía.
Figura 17 - Comparação dos valores de concentrações de mercúrio obtidas no sedimento com os valores pré-industriais.
Marins et al. (1996) estimou a deposição atmosférica do mercúrio através da
amostragem anual da deposição atmosférica total sobre a Baía de Sepetiba. Os
resultados obtidos indicaram que o componente atmosférico foi responsável por 54 a
84% da deposição anual de mercúrio na Baía.
Os altos valores encontrados estão na mesma faixa dos resultados
publicados para outras regiões industrializadas da Europa e América do Norte
(PARAQUETTI et al., 2004).
Estudos realizados sobre o transporte, distribuição e especiação do Hg em
águas da Baía de Sepetiba sugerem que as formas particuladas de Hg, embora
sejam a principal forma de entrada de Hg para a baía, são retidas na sua porção
interna (MARINS et al., 1998; MARINS et al., 1999; PARAQUETTI et al., 2004).
0,00
0,02
0,04
0,06
0,08
0,10
0,12
0,14
0,16
0,18
0,20
Hg
(μg/
g)
EG SE JAC ANG ARI BRA PAL CEU ABR EST SF MAM1 MAM2
ESTAÇÕES
MERCÚRIO
PRÉ-INDUSTRIAL
Nível 1 CONAMA 344 (0,15 µg/g)
121
Ao longo do transporte pelo gradiente estuarino da baía ocorre um aumento
relativo das espécies reativas solúveis de Hg (MARINS et al., 2000a; MARINS et al.,
2000b; LACERDA et al., 2001a; LACERDA et al., 2001b; PARAQUETTI et al., 2001;
PARAQUETTI et al., 2004b) sugerindo que a baía possa atuar como exportadora de
formas biodisponíveis de Hg para as águas da plataforma continental adjacente,
Segundo Marins (1998) a fração de Hg exportada para o oceano e/ou Ribeira/Ilha
Grande ainda é desconhecida. No entanto, visto a magnitude da carga anual de Hg
disponível nas águas da Baía, é provável que esta exportação seja significante.
Cardoso (2000) encontrou valores similares de mercúrio aos obtidos no
presente estudo para a Baía da Ribeira. Estes valores, embora bem menores que os
obtidos na Baía de Sepetiba, tornam-se elevados para uma região sem possíveis
fontes de contaminação, merecendo um estudo mais detalhado de sua origem.
Os demais locais estudados apresentaram um pequeno aumento nas
concentrações de mercúrio em relação aos níveis pré-industriais. Isto foi percebido
inclusive no Saco do Mamanguá, local mais afastado da Baía de Sepetiba. Silva-
Filho et al. (2006) sugeriu que os altos inputs atmosféricos vindo das áreas vizinhas
altamente industrializadas e urbanizadas, podem estar influenciando nas
concentrações de mercúrio nos ecossistemas da Ilha Grande.
O chumbo, neste estudo, apresentou as mais elevadas concentrações na
Baía de Sepetiba, principalmente no Saco do Engenho, onde os valores obtidos
ficaram acima dos níveis pré-industriais (Figura 18) Este apresentou uma correlação
altamente significativa com o Zn e o Cd (P=0,004 e R=0,7363; P=0,002 e R=0,7692,
respectivamente) sugerindo que os rejeitos abandonados pela Ingá também sejam
uma fonte comum para o Pb, além da contribuição do Porto de Sepetiba. Estas
mesmas correlações foram observadas por Cunha (2005).
122
Figura 18 - Comparação dos valores de concentrações de chumbo obtidas no sedimento com os valores pré-industriais.
Os valores de chumbo encontrados para Sepetiba no Saco do Engenho,
ficaram acima dos limites permitidos segundo a Conama N° 344/2004 para o nível 1.
(Quadro 6).
Franz (2004) também encontrou correlação significativa com Zn e Cd, mas
não tão altas. Isto reforça o fato de que há outras importantes fontes de chumbo
para a Baía, que não só a Ingá. O mesmo foi sugerido por Patchineelam (1989) que
encontrou altas concentrações próximas ao rio São Francisco e Guandu. Segundo
Pestana (1989) e Andrade (2003) a Indústria Gerdau Cosigua também constitui uma
fonte deste metal através da produção de fios de ferro na região próxima ao rio São
Francisco. O Pb também é apontado por diversos autores como contaminante de
distribuição generalizada (PERIN et al. 1997; SEMA, 1998). O chumbo nas estações
da Baía da Ribeira, Ilha Grande e Saco do Mamanguá ficaram abaixo do permitido
pela Conama N° 344/2004 porém os valores obtidos ficaram acima dos níveis pré-
industriais estabelecidos neste estudo.
Os valores de cobre para as estações da Baía de Sepetiba também foram
superiores aos obtidos nas demais estações (Figura 19). As mais elevadas
concentrações de cobre foram encontradas no Saco do Engenho e na Enseada das
Garças. Estes altos valores também foram observados por Machado (2004), na
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
Pb (μ
g/g)
EG SE JAC ANG ARI BRA PAL CEU ABR EST SF MAM1 MAM2
ESTAÇÕES
CHUMBO
PRÉ-INDUSTRIAL
Nível 1 CONAMA 344 (46,7 µg/g)
123
Enseada das Garças. As estações da Baía da Ilha Grande e o Saco do Mamanguá
não apresentaram valores significativos.
Embora os valores encontrados tivessem acima dos níveis pré-industriais
para a Baía de Sepetiba, Jacuecanga, Angra e Bracuí, estes ficaram abaixo dos
limites máximos permitidos pela Conama N°344/2004 (Quadro 6).
Segundo Patchineelam (1989), a contaminação do cobre diminui com o
afastamento da costa, sugerindo que as principais fontes de contaminação deste
metal sejam os rios São Francisco e da Guarda.
A contaminação por cobre também é relativamente bem documentada na
Baía de Guanabara. Vários autores apontam o cobre como um dos principais
contaminantes em vários setores (SEMA, 1998; MARABINI, 1994; PERIN, 1997;
REBELLO et al., 1986).
Figura 19 - Comparação dos valores de concentrações de cobre obtidas no sedimento com os valores pré-industriais.
Com relação às estações da Baía da Ribeira, o cobre também apresentou
concentrações elevadas. Este resultado também foi encontrado por Lacerda et al.
(1982) e Cardoso (2000).
Bidone et al. (1993), também na Baía da Ribeira, associou as elevadas
concentrações de cobre as biotitas, que são grandes carreadoras desse elemento e
as únicas com estabilidade suficiente para manter-se nos sedimentos da baía.
124
Para o cromo, embora quase todas das estações tivessem apresentado
valores acima dos níveis pré-industriais (exceto SF, MAM1 e MAM2), estas
concentrações são tidas como baixas, demonstrando que, de uma maneira geral
não há contaminação por cromo nessas áreas. Baía de Sepetiba não se encontra
poluídas por este metal (Figura 20).
Segundo a Resolução Conama N° 344/2004, os valores encontrados no
presente estudose apresentaram bem abaixo dos limites máximos permitidos tanto
para o nível 1 quanto para o nível 2 (Quadro 6).
Este mesmo resultado foi encontrado em outros estudos (WASSERMAN et
al. 1996; DORNELLES, 1993; CUNHA, 2005; COIMBRA, 2003).
De uma forma geral, em termos de poluição hídrica, o maior potencial de
toxicidade de efluentes líquidos do setor industrial da bacia é decorrente da
combinação dos tipos de poluentes inerentes ao setor siderúrgico, quanto pela
magnitude de vazão de efluentes líquidos por ela lançados (FEEMA, 1990).
Figura 20 - Comparação dos valores de concentrações de cromo no sedimento com os valores pré-industriais.
Em áreas de mistura estuarina, ocorrem intensas remobilizações de metais
eventualmente depositados no sedimento. Esse fenômeno aumenta a exportação
destes metais para a baía, o que significa uma maior disponibilidade para a biota
local. Além da redisponibilização causada pela turbulência, grande quantidade de
125
sedimento vem sendo revolvido sistematicamente devido a trabalhos de dragagens
na Baía de Sepetiba (FEEMA, 1997).
6.1.1.1 Fator de Contaminação
O Fator de Contaminação (FC) relativo a cada metal, para cada estação de
coleta, bem como sua classificação, segundo Håkanson (1980a) foi apresentado na
Tabela 3. Observou-se que, as estações da Baía de Sepetiba apresentaram os
maiores FCs, seguido das estações da Baía da Ribeira, Baía da Ilha Grande e Saco
do Mamanguá. Segundo esta classificação, Enseada das Garças apresenta uma
“considerável” contaminação por cobre, enquanto que em relação aos outros metais,
esta contaminação é moderada. A ordenação dos FCs para os metais da Enseada
das Garças: Cu>Zn>Hg>Cd>Pb>Cr.
O Saco do Engenho apresentou uma contaminação “muito alta” por zinco. No
entanto, este valor ficou muito próximo do limite superior do FC “considerável”. O
oposto aconteceu com o Cu, que recebeu um FC “considerável” porém, com valores
muito próximos do limite inferior de um FC “muito alto”. Diante do exposto, os dois
metais devem ser igualmente considerados neste local. A ordenação dos FCs para
os metais do Saco do Engenho ficou assim: Zn > Cu > Cd > Hg > Pb > Cr.
As estações da Baía da Ribeira, o único metal com FC “considerável” foi o
cobre na Baía de Jacuacanga, porém com valores bem abaixo do encontrado no
Saco do Engenho. Os outros metais apresentaram FC “moderado” ou “baixo”.
Na Baía da Ilha Grande e no Saco do Mamanguá encontrou-se para todas as
estações FCs “moderados” ou “baixos”. Cabe destacar que, o Hg recebeu
classificação “moderada” em todas as estações destes locais, inclusive no Saco do
Mamanguá, onde todos os outros receberam FCs “baixo”.
A simples ordenação dessa classificação possui uma grande importância no
gerenciamento ambiental, pois grande parte dos estudos realizados apresenta
interesses específicos, restringindo-se a determinadas áreas, metais ou processos.
Esta abordagem fornece informações sobre a distribuição espacial da contaminação,
permitindo a identificação das áreas mais contaminadas (CAMPOS, 2000).
126
De uma maneira geral, os FCs obtidos indicaram níveis de contaminação
similares aos observados pelos diversos autores citados anteriormente, identificando
as áreas mais críticas, com a vantagem de apresentar uma abordagem geral, mais
apropriada para o gerenciamento da contaminação.
Tabela 3 - Estimativa do Fator de Contaminação (FC) bem como sua classificação.
Fonte: HÅKANSON (1980a).
Continua...
ESTAÇÕES Metal FC CLASSIFICAÇÃO ENSEADA DAS GARÇAS Hg 2,43 MODERADO
Cd 2,28 MODERADOPb 1,49 MODERADOCu 3,36 CONSIDERÁVELCr 1,14 MODERADOZn 2,97 MODERADO
SACO DO ENGENHO Hg 3,95 CONSIDERÁVELCd 4,02 CONSIDERÁVELPb 3,73 CONSIDERÁVELCu 5,20 CONSIDERÁVELCr 2,16 MODERADOZn 6,23 MUITO ALTO
BAÍADE JACUACANGA Hg 1,25 MODERADOCd 1,02 MODERADOPb 0,71 BAIXOCu 3,05 CONSIDERÁVELCr 1,01 MODERADOZn 0,87 BAIXO
ANGRA DOS REIS Hg 1,46 MODERADOCd 1,32 MODERADOPb 0,65 BAIXOCu 2,24 MODERADOCr 1,24 MODERADOZn 1,02 MODERADO
127
Continuação...
Fonte: HÅKANSON (1980a).
ESTAÇÕES Metal FC CLASSIFICAÇÃO ENSEADA DO ARIRÓ Hg 1,34 MODERADO
Cd 1,07 MODERADOPb 0,49 BAIXOCu 0,93 BAIXOCr 1,51 MODERADOZn 0,93 BAIXO
ENSEADA DO BRACUÍ Hg 1,19 MODERADOCd 1,30 MODERADOPb 0,75 BAIXOCu 1,91 MODERADOCr 1,47 MODERADOZn 0,97 BAIXO
ENSEADA DE PALMAS Hg 1,02 MODERADOCd 0,35 BAIXOPb 0,30 BAIXOCu 1,03 MODERADOCr 1,28 MODERADOZn 0,61 BAIXO
SACO DO CEU Hg 1,01 MODERADOCd 0,48 BAIXOPb 0,63 BAIXOCu 1,01 MODERADOCr 1,10 MODERADOZn 0,49 BAIXO
ENSEADA DO ABRAÃO Hg 1,10 MODERADOCd 0,58 BAIXOPb 0,57 BAIXOCu 0,51 BAIXOCr 1,42 MODERADOZn 0,71 BAIXO
ENSEADA DAS ESTRELAS Hg 1,00 MODERADOCd 0,43 BAIXOPb 0,57 BAIXOCu 0,67 BAIXOCr 1,28 MODERADOZn 0,65 BAIXO
ENSEADA DO SÍTIO FORTE Hg 1,15 MODERADOCd 0,25 BAIXOPb 0,22 BAIXOCu 0,10 BAIXOCr 0,60 BAIXOZn 0,25 BAIXO
SACO DO MAMANGUÁ 1 Hg 1,07 MODERADOCd 0,15 BAIXOPb 0,50 BAIXOCu 0,07 BAIXOCr 0,38 BAIXOZn 0,49 BAIXO
SACO DO MAMANGUÁ 2 Hg 1,05 MODERADOCd 0,28 BAIXOPb 0,59 BAIXOCu 0,45 BAIXOCr 0,06 BAIXOZn 0,53 BAIXO
128
6.1.1.2 Grau de Contaminação (GC)
O Grau de Contaminação (GC) indicou que as estações localizadas na Baía
de Sepetiba apresentaram, segundo a classificação Håkanson (1980a), um grau
“considerável” de contaminação para o Saco do Engenho e um grau “moderado” de
contaminação para a Enseada das Garças. As demais estações localizadas nas
outras baías apresentaram um “baixo” grau de contaminação. A Tabela 4 apresenta
os valores de GC para cada estação de coleta.
Tabela 4 - Estimativas para o Grau de Contaminação obtida a partir da concentração de metais no sedimento, bem como suas classificações.
Fonte: HÅKANSON (1980a).
Apesar de muitos metais na Baía da Ribeira terem tido classificação
“moderada” nos seus FCs, o somatório final destes (GC), o classificou com grau
“baixo”. Angra dos Reis e Bracuí, por exemplo, que recebeu a classificação do FC
“moderada” para a maioria dos metais, e até Jacuacanga que obteve FC
“considerável” para o cobre, ficou no limite superior de um GC “baixo”. Nestes casos,
estas estações, embora apresentem GC < 8 podem ser consideradas como tendo
um “moderado” grau de contaminação.
Os resultados das estimativas dos GCs foram exatamente os esperados.
Estes demonstraram um gradiente de contaminação com os maiores valores nas
estações da Baía de Sepetiba valores intermediários nas estações da Baía da
ESTAÇÕES GC CLASSIFICAÇÃO ENSEADA DAS GARÇAS 13,67 MODERADO
SACO DO ENGENHO 25,28 CONSIDERÁVELBAÍA DE JACUACANGA 7,91 BAIXO
ANGRA DOS REIS 7,92 BAIXOENSEADA DO ARIRÓ 6,27 BAIXOENSEADA DO BRACUÍ 7,58 BAIXOENSEADA DE PALMAS 4,60 BAIXO
SACO DO CEU 4,73 BAIXOENSEADA DO ABRAÃO 4,89 BAIXO
ENSEADA DAS ESTRELAS 4,60 BAIXOENSEADA DO SÍTIO FORTE 2,56 BAIXO
SACO DO MAMANGUÁ 1 2,66 BAIXOSACO DO MAMANGUÁ 2 2,96 BAIXO
129
Ribeira e Baía da Ilha Grande e os mentores valores nas estações do Saco do
Mamanguá (Figura 21).
Figura 21 - Estimativas para o Grau de Contaminação obtida a partir da concentração de metais no sedimento.
A avaliação dos GCs permitiram evidenciar as diferenças das baías, no que
concerne à contaminação por metal pesado, com a Baía de Sepetiba, sabidamente
contaminada e bem documentada na literatura, a Baía da Ribeira apresentando
fontes pontuais de contaminação, a Baía da Ilha Grande apesar de estar sofrendo
impacto decorrente da atividade turística dos últimos 10 anos, não apresenta fontes
pontuais de metal pesado e finalmente o Saco do Mamanguá, local totalmente livre
das pressões antrópicas, ainda conservando suas características originais.
6.1.2 Fator de Resposta Tóxica
O Fator de Resposta Tóxica (FRT) é composto pelo fator de toxicidade
relativo ao sedimento (FTS) e pelo fator de sensibilidade do sistema (FS).
0
5
10
15
20
25
30
C
EG JAC ARI PAL ABR SF MAM2
ESTAÇÕES
GRAU DE CONTAMINAÇÃO
SE ANG BRA CEU EST MAM1
130
6.1.2.1 Fator de Sensibilidade
O FS no presente estudo será representado pelo número de bioprodutividade
(NBP), definido a partir de atributos de sensibilidade. Estes atributos dizem que os
sistemas aquáticos, mesmo que recebam a mesma carga, apresentam
sensibilidades distintas às substâncias tóxicas: i.e., segundo Håkanson (1988) a
sensibilidade regula o caminho entre dose e resposta.
Foi verificada a sensibilidade de vários atributos, separadamente, bem como
o seu desempenho no cálculo do IREP. Para tal, foram realizadas análises de
correlações entre os diferentes atributos de sensibilidade (fósforo versus matéria
orgânica, nitrogênio versus matéria orgânica, fósforo versus carbono orgânico total,
e nitrogênio versus carbono orgânico total) (Tabela 5).
Tabela 5 - Parâmetros utilizados no cálculo do FBC
Nestas análises pode-se observar que, o valor de R expresso pela equação
da reta de regressão entre o fósforo e a matéria orgânica foi superior aos demais
(Figura 22, Figura 23, Figura 24 e Figura 25), isto é, mais significativo.
ESTAÇÃO Cl.a (ug/l) MO (%) COT (%) P (mg/g) N (mg/g) AVS (umol/g)ENSEADA DAS GARÇAS 6,59 22,25 3,91 1,01 6,62 51,36
SACO DO ENGENHO 4,22 19,89 3,78 0,80 6,41 96,41BAÍA DE JACUACANGA 2,67 16,72 2,81 0,55 3,16 14,91
ANGRA DOS REIS 4,14 18,02 3,35 0,62 4,06 31,66ENSEADA DO ARIRÓ 3,64 16,63 2,79 0,56 3,18 9,93ENSEADA DO BRACUÍ 3,15 17,56 2,87 0,66 3,38 11,54ENSEADA DE PALMAS 1,62 14,95 1,83 0,44 2,06 3,3
SACO DO CEU 1,15 13,73 3,39 0,39 3,51 5,74ENSEADA DO ABRAÃO 1,87 14,75 3,44 0,47 3,42 5,62
ENSEADA DAS ESTRELAS 1,29 14,26 3,27 0,41 3,52 25,06ENSEADA DO SÍTIO FORTE 0,2 5,85 0,309 0,16 0,38 0,16
SACO DO MAMANGUÁ 1 1,26 13,92 2,31 0,44 2,72 0,97SACO DO MAMANGUÁ 2 1,26 14,33 2,17 0,43 2,54 1,68
131
Figura 22 - Gráfico de correlação entre o fósforo e a matéria orgânica.
Figura 23 - Gráfico de correlação entre o nitrogênio e a matéria orgânica.
Figura 24 - Gráfico de correlação entre o fósforo e o carbono orgânico total.
y = 0,0516x - 0,2692
R2 = 0,9021
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
0 5 10 15 20 25
MO %
P T
ota
l (u
g/g
)
y = 0,3743x - 2,384
R2 = 0,7883
-1,0
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
0 5 10 15 20 25
MO %
N (u
g/g
)
y = 0,1603x + 0,0886
R2 = 0,5434
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
0 1 2 3 4 5
COT %
P to
tal (
ug
/g)
132
Figura 25 - Gráfico de correlação entre o nitrogênio e o carbono orgânico total.
Foram realizadas análises de correlações entre os atributos de sensibilidade e
a clorofila-a da coluna d’água obtida através de dados secundários (Tabela 6).
Dentre estas análises, a melhor correlação foi observada entre P/MO versus Cl.a,
onde o valor de R expresso pela equação da reta de regressão apresentou o valor
mais significativo do que os valores apresentados pelas outras correlações (Figura
26, Figura 27, Figura 28 e Figura 29). Este resultado reforça a relação entre o NBP,
medido no sedimento, e o estado trófico lido na coluna d’água.
Figura 26 - Gráfico de correlação entre a razão P/MO e a Clorofila-a.
y = 1,4865x - 0,6855
R2 = 0,7748
01234567
0 1 2 3 4 5
COT %
N (u
g/g
)
y = 0,2777x + 2,6228
R2 = 0,883
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 5,50 6,00 6,50 7,00
CL.a
P/M
O
133
Figura 27 - Gráfico de correlação entre a razão N/MO e a Clorofila-a.
Figura 28 - Gráfico de correlação entre a razão P/COT e a Clorofila-a.
Figura 29 - Gráfico de correlação entre a razão N/COT e a Clorofila-a.
y = 0,2378x + 1,4919
R2 = 0,3918
0,00
0,50
1,00
1,502,00
2,50
3,00
3,50
0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 5,50 6,00 6,50 7,00
CL.a
N/M
O
y = -0,0724x + 2,3484
R2 = 0,0158
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 5,50 6,00 6,50 7,00
CL.a
P/C
OT
y = 0,0918x + 0,9843
R2 = 0,5292
0,000,20
0,400,60
0,801,00
1,201,40
1,601,80
2,00
0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 5,50 6,00 6,50 7,00
CL.a
N/C
OT
134
Segundo OECD, os valores de Clorofila-a já seriam suficientes para indicar o
estado trófico do meio. No entanto, este é um parâmetro da coluna d’água e
segundo as premissas do IREP, contrariam a filosofia deste índice. Com isso, torna-
se importante identificar parâmetros sedimentológicos que reflitam esta condição do
ambiente, principalmente quando estes parâmetros apresentam boa correlação com
os valores de Clorofila-a (HÅKANSON, 1994).
Tabela 6 - Valores de Clorofila-a na coluna d’água obtidos através de dados secundários
Fonte: * FEEMA, 1998;** CREED et al., 2007;***MAYER-PINTO; JUNQUEIRA, 2003.
Foram realizadas também análises de correlações entre os diferentes
atributos de sensibilidade e os valores de AVS (P/MO versus AVS, N/MO versus
AVS, P/COT versus AVS e N/COT versus AVS). Estas análises objetivaram verificar
a existência de relação destes atributos com a propriedade do AVS em indicar
ambientes potencialmente redutores. Os resultados demonstraram também que, a
razão fósforo/matéria orgânica apresentou uma melhor correlação com o AVS. O
valor de R expresso pela equação da reta de regressão apresentou-se mais
significativo que as demais correlações (Figura 30, Figura 31, Figura 32 e Figura 33).
LOCAL Cl.a (µg/l)ENSEADA DAS GARÇAS 6,59*
SACO DO ENGENHO 4,22*BAÍA DE JACUACANGA 2,67**
ANGRA DOS REIS 4,14***ENSEADA DO ARIRÓ 3,64**ENSEADA DO BRACUÍ 3,15**ENSEADA DE PALMAS 1,62**
SACO DO CEU 1,15**ENSEADA DO ABRAÃO 1,87**
ENSEADA DAS ESTRELAS 1,29**ENSEADA DO SÍTIO FORTE 0,2**
SACO DO MAMANGUÁ 1 1,26**SACO DO MAMANGUÁ 2 1,26**
135
Figura 30 - Gráfico de correlação entre a razão P/MO e o AVS.
Figura 31 - Gráfico de correlação entre a razão N/MO e o AVS.
Figura 32 - Gráfico de correlação entre a razão P/COT e o AVS.
y = 0,0025x + 0,2934
R2 = 0,6046
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0 10 20 30 40 50 60
AVS
P/M
O
y = 0,0261x + 1,651
R2 = 0,44940,00
1,00
2,00
3,00
4,00
0 10 20 30 40 50 60
AVS
N/M
O
y = -0,0089x + 2,2876
R2 = 0,0168
0,001,002,003,00
4,005,006,00
0 10 20 30 40 50 60
AVS
P/C
OT
136
Figura 33 - Gráfico de correlação entre a razão N/COT e o AVS.
Com base nos resultados apresentados, podemos sugerir que a utilização do
fósforo como atributo de sensibilidade, junto com a matéria orgânica conseguiu
reproduzir as propriedades da Clorofila-a e do AVS em refletir o estado trófico do
meio (medido na coluna d’água) e o caráter redutor dos sedimentos,
respectivamente. Quando o AVS está presente, os metais estarão precipitados na
forma de sulfeto, não sendo estes tóxicos para o sistema (CARVALHO, 2001; 2006).
Håkanson (1980a, 1988), construiu o IREP utilizando a matéria orgânica e o
nitrogênio na determinação do NBP, embora também sugerisse outros parâmetros.
No entanto, o NBP calculado desta forma, a partir destes atributos de sensibilidade,
demonstrou não ser o ideal para os nossos sistemas devidos principalmente às
diferenças em relação à sua ciclagem em regiões temperadas e tropicais, bem como
devidos a processos de dinâmica de fundo, distintas de onde o IREP foi testado
originalmente.
Estudos anteriores aplicando o IREP no Brasil (CAMPOS, 2000; FONSECA,
2002; FIORI et al., 2007) utilizou o nitrogênio no cálculo do NBP, juntamente com a
matéria orgânica, no entanto, adaptações no método foram necessárias. Foram
obtidos valores de NBP através de uma abordagem indireta com a Clorofila-a
(medida na coluna d’água). Nestes casos, o sedimento passou a não ser o único
compartimento a ser avaliado, o que contrariou as premissas do IREP. Sendo assim,
os trabalhos citados acima, recomendaram a busca de um indicador trófico exclusivo
do sedimento.
y = 0,0833x + 10,655
R2 = 0,5329
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
0 10 20 30 40 50 60
AVS
N/C
OT
137
Um dos problemas apontados por estes estudos foram às elevadas
concentrações do nitrogênio encontradas nos sistemas tropicais quando
comparados às concentrações nas regiões temperadas.
Segundo Kennish (1997), o nitrogênio é o elemento limitante para a produção
primária nas regiões temperadas. Em regiões tropicais o fósforo aparece como
limitante.
Acompanhando o ciclo biogeoquímico dos nutrientes que compõe a matéria
através da análise do plâncton, Redfield et al. (1963) obtiveram uma razão atômica
para os principais elementos da matéria orgânica C, N e P. A média desta razão é
considerada representativa para a biomassa como um todo e está disposta da
seguinte forma: C:N:P 106:16:1. Esta razão proporciona uma base estequiométrica
para a avaliação da proporção geral dos principais nutrientes presentes na água do
mar e deve apresentar diferenças de acordo com o resultado da atividade biológica.
(REDFIELD et al., 1963).
O fluxo de nutrientes na camada bentônica depende da temperatura, da
proporção de deposição orgânica, da decomposição da matéria orgânica integrando
a superfície e a subsuperfície de mineralização, da denitrificação, das trocas iônicas
e dos processos ocorridos acima e abaixo da oxiclina. Este fluxo tende a ser maior
nas regiões tropicais devido à alta produtividade primária e a maior deposição e
consumo da matéria orgânica em médias latitudes (KENNISH,1997).
O nitrogênio é importante para a vida dos organismos, pois faz parte das
proteínas e do material genético. Plantas e microorganismos convertem nitrogênio
inorgânico em formas orgânicas (CHAPMAN,1992).
Vários processos que ocorrem na interface água/sedimento influenciam no
ciclo biogeoquímico do nitrogênio. Na coluna d’água estes processos incluem rápida
remineralização e oxidação. No sedimento, além da remineralização e oxidação
ocorre redução, denitrificação e produção de óxido, fazendo com que este seja
encontrado em diferentes formas na natureza. O fósforo, no entanto, apresenta um
comportamento mais conservativo, sendo mais estável no ambiente marinho do que
o nitrogênio (SOUZA; MAYR, 1995).
O uso do fósforo na agricultura e a eutrofização de corpos d’água devido ao
lançamento de efluente são os resultados visíveis da intervenção no ciclo do fósforo
(SOUZA; MAYR, 1991).
138
O fósforo está presente na biota em grande variedade de compostos
orgânicos. É um elemento estrutural do material celular. Na forma de fosfato não
participa das reações de oxi-redução como o C, N e S. Devido à baixa concentração
no ambiente e a demanda especifica, é um importante elemento na produtividade
primária tanto terrestre como aquática (RICHEY, 1963 apud BOLIN, 1983).
A produtividade biológica é dependente da disponibilidade de fósforo para os
organismos que constituem a base da cadeia alimentar em sistemas terrestres e
aquáticos (RUTTENBERG, 2003). No ambiente aquático, o fosfato dissolvido é
consumido durante o crescimento do fitoplâncton e regenerado durante a
decomposição da matéria orgânica por bactérias e outros organismos heterotróficos.
A maior parte da regeneração acontece na água, mas em ambientes relativamente
rasos, tais como lagos, estuários e plataformas continentais, os sedimentos podem
representar um importante papel na regeneração de fosfato (FISHER et al., 1982;
SUNDBY, 1992).
As fontes mais importantes de fósforo reativo para sedimentos marinhos são
a matéria orgânica e o fósforo associado com fases de ferro férrico (RUTTENBERG,
1990). Ambientes ricos em matéria orgânica são, em geral, pobres em oxigênio;
logo, as bactérias anaeróbicas utilizam o sulfato e outros agentes oxidantes na
decomposição da matéria orgânica, tornando o ambiente rico em H2S. Em
ambientes ferrosos, as fases de ferro férrico, tais como oxi-hidróxidos, atuam como a
principal fonte de fosfato, o qual é liberado mediante redução do potencial redox do
meio (DIAS, 2006).
O estado redox do sedimento pode afetar, de várias maneiras, as reações
envolvendo o fósforo. Primeiro, a eficiência com a qual a matéria orgânica é
metabolizada é uma função do oxidante presente (BENDER et al., 1977; FROELICH
et al., 1979; BENDER; HEGGIE, 1984). Em um sedimento anóxico, as reações de
degradação mediadas por microorganismos são menos eficientes e, portanto, a
matéria orgânica não é degradada tão rapidamente ou tão extensivamente como é
em sedimentos óxicos (CANDFIELD, 1988). Este efeito é aumentado se a coluna
d’água é desprovida de oxigênio.
A utilização de um atributo de sensibilidade associado ao estado trófico
parece ser o mais indicado para ambientes onde o input de esgoto urbano é muito
intenso. Este fato, aliado as características de um ambiente com elevada taxa de
139
sedimentação, sedimento anóxico, etc., se faz necessário, principalmente no que se
refere à contaminação por metais, pois ambientes predominantemente redutores,
decorrentes das grandes cargas de efluentes orgânicos, acarretaria na menor
biodisponibilidade dos metais (CAMPOS, 2000).
Embora inúmeras tenham sido as evidências que indicaram o fósforo como o
melhor parâmetro de sensibilidade, como já dito e demonstrado anteriormente,
optou-se por verificar o desempenho dos demais NBPs no modelo.
A Tabela 7 apresenta os valores obtidos para os diferentes NBPs. Nesta,
incluiu-se também o cálculo do NBP utilizando o N/MO só que, diferente da equação
original, não multiplicando por 10. Verificou-se que, quando calculado desta forma,
os valores de REP bem como o IREP, obtidos a partir do nitrogênio, apresentam-se
semelhantes aos do fósforo.
Os quatro NBPs destacaram as estações da Baía de Sepetiba com os valores
mais altos, ou seja, refletindo desta forma um maior estado trófico comparado com
as outras baías. A razão (P/MO)x10 demonstrou um melhor escalonamento destes
valores, ou seja, separando melhor as estações por baía.
Tabela 7 - Valores de NBP obtidos a partir de diferentes atributos de sensibilidade.
Os valores de NBP obtidos a partir da razão (P/MO) x 10 foram inferiores aos
valores obtidos para os demais NBPs, calculados segundo a fórmula original de
Håkanson (1980a). Esta diferença de pelo menos uma ordem de grandeza se deve
aos altos valores de nitrogênio, encontrados normalmente nos sistemas tropicais,
diferente do que ocorre nas regiões temperadas.
ESTAÇÕES NBP (P/MO)x10 NBP (N/MO)x10 NBP (P/COT)x10 NBP (N/COT)x10 NBP (N/MO)
ENSEADA DAS GARÇAS 0,456 2,974 2,596 16,939 0,297SACO DO ENGENHO 0,403 3,222 2,121 16,952 0,322
BAÍA DE JACUACANGA 0,328 1,891 1,952 11,253 0,189ANGRA DOS REIS 0,346 2,253 1,863 12,119 0,225
ENSEADA DO ARIRÓ 0,336 1,912 2,004 11,394 0,191ENSEADA DO BRACUÍ 0,374 1,923 2,291 11,767 0,192ENSEADA DE PALMAS 0,296 1,375 2,416 11,235 0,138
SACO DO CEU 0,285 2,554 1,155 10,342 0,255ENSEADA DO ABRAÃO 0,321 2,317 1,376 9,933 0,232
ENSEADA DAS ESTRELAS 0,291 2,469 1,269 10,768 0,247ENSEADA DO SÍTIO FORTE 0,275 0,641 5,210 12,136 0,064
SACO DO MAMANGUÁ 1 0,316 1,954 1,905 11,775 0,195SACO DO MAMANGUÁ 2 0,300 1,771 1,980 11,696 0,177
140
O NBP no modelo do IREP é utilizado para calcular o FRT, através da
fórmula: FTS/FS. Sendo o FTS um valor fixo, então, quanto maior o valor de NBP
(FS) menor será o valor de FRT. Foram comparados, os valores de FTRs obtidos a
partir dos diferentes NBPs (Tabela 8).
Como o FRT é utilizado para calcular o REP através da fórmula REP=FRT x
FC, então, quanto mais baixo o valor de NBP mais elevados serão os valores de
FRT, e conseqüentemente mais altos serão os valores de REP.
Neste sentido, quando observamos os valores de FRT obtidos a partir dos
diferentes NBPs, encontramos que os valores de FRT obtidos a partir do NBP=
(P/MO)x10 foram superiores aos demais. Este fato irá refletir num diagnóstico mais
realista da contaminação destes locais.
Os demais FRTs foram muito baixos, devido aos seus elevados valores de
NBP, fazendo com que não fossem capazes de demonstrar risco de contaminação
nem mesmo para a Baía de Sepetiba, sabidamente contaminada por vários metais.
Ao analisar o FRT obtido a partir de NBP=N/MO (adaptação à equação
original do modelo, onde esta razão não é multiplicada por 10), encontrou-se valores
superiores daqueles obtido com NBP= (P/MO)x10. Isto, consequentemente, irá
resultar num diagnóstico de contaminação superestimado destes locais.
141
Tabela 8 - Valores de FRT obtidos a partir de diferentes atributos de sensibilidade.
Continua...
ESTAÇÕES FTS FRT NBP=P/MO)X10
FRT NBP=(N/MO)X10
FRT NBP=(P/COT)X10
FRT NBP=(N/COT)X10
FRT NBP= N/MO
E. GARÇAS Hg=40 87,76 13,45 15,41 2,36 134,48Cd=30 65,82 10,09 11,56 1,77 100,86Pb=5 10,97 1,68 1,93 0,30 16,81Cu=5 10,97 1,68 1,93 0,30 16,81Cr=2 4,39 0,67 0,77 0,12 6,72Zn=1 2,19 0,34 0,39 0,06 3,36
S. ENGENHO Hg=40 99,22 12,42 18,86 2,36 124,16Cd=30 74,41 9,31 14,14 1,77 93,12Pb=5 12,40 1,55 2,36 0,29 15,52Cu=5 12,40 1,55 2,36 0,29 15,52Cr=2 4,96 0,62 0,94 0,12 6,21Zn=1 2,48 0,31 0,47 0,06 3,10
JACUACANGA Hg=40 121,94 21,15 20,49 3,55 211,51Cd=30 91,46 15,86 15,37 2,67 158,63Pb=5 15,24 2,64 2,56 0,44 26,44Cu=5 15,24 2,64 2,56 0,44 26,44Cr=2 6,10 1,06 1,02 0,18 10,58Zn=1 3,05 0,53 0,51 0,09 5,29
ANGRA Hg=40 115,52 17,75 21,47 3,30 177,54Cd=30 86,64 13,32 16,11 2,48 133,15Pb=5 14,44 2,22 2,68 0,41 22,19Cu=5 14,44 2,22 2,68 0,41 22,19Cr=2 5,78 0,89 1,07 0,17 8,88Zn=1 2,89 0,44 0,54 0,08 4,44
142
Continuação
ESTAÇÕES FTS FRT NBP=P/MO)X10
FRT NBP=(N/MO)X10
FRT NBP=(P/COT)X10
FRT NBP=(N/COT)X10
FRT NBP= N/MO
ARIRÓ Hg=40 118,95 20,92 19,96 3,51 209,25Cd=30 89,21 15,69 14,97 2,63 156,94Pb=5 14,87 2,62 2,49 0,44 26,16Cu=5 14,87 2,62 2,49 0,44 26,16Cr=2 5,95 1,05 1,00 0,18 10,46Zn=1 2,97 0,52 0,50 0,09 5,23
BRACUÍ Hg=40 106,82 20,80 17,46 3,40 208,00Cd=30 80,12 15,60 13,09 2,55 156,00Pb=5 13,35 2,60 2,18 0,42 26,00Cu=5 13,35 2,60 2,18 0,42 26,00Cr=2 5,34 1,04 0,87 0,17 10,40Zn=1 2,67 0,52 0,44 0,08 5,20
PALMAS Hg=40 135,26 29,09 16,56 3,56 290,86Cd=30 101,45 21,81 12,42 2,67 218,14Pb=5 16,91 3,64 2,07 0,45 36,36Cu=5 16,91 3,64 2,07 0,45 36,36Cr=2 6,76 1,45 0,83 0,18 14,54Zn=1 3,38 0,73 0,41 0,09 7,27
CEU Hg=40 140,28 15,66 34,64 3,87 156,65Cd=30 105,21 11,75 25,98 2,90 117,48Pb=5 17,54 1,96 4,33 0,48 19,58Cu=5 17,54 1,96 4,33 0,48 19,58Cr=2 7,01 0,78 1,73 0,19 7,83Zn=1 3,51 0,39 0,87 0,10 3,92
ABRAÃO Hg=40 124,64 17,27 29,07 4,03 172,67Cd=30 93,48 12,95 21,80 3,02 129,50Pb=5 15,58 2,16 3,63 0,50 21,58Cu=5 15,58 2,16 3,63 0,50 21,58Cr=2 6,23 0,86 1,45 0,20 8,63Zn=1 3,12 0,43 0,73 0,10 4,32
ESTRELAS Hg=40 137,51 16,20 31,53 3,71 162,00Cd=30 103,13 12,15 23,65 2,79 121,50Pb=5 17,19 2,02 3,94 0,46 20,25Cu=5 17,19 2,02 3,94 0,46 20,25Cr=2 6,88 0,81 1,58 0,19 8,10Zn=1 3,44 0,40 0,79 0,09 4,05
SÍTIO FORTE Hg=40 145,36 62,40 7,68 3,30 62,40Cd=30 109,02 46,80 5,76 2,47 46,80Pb=5 18,17 7,80 0,96 0,41 7,80Cu=5 18,17 7,80 0,96 0,41 7,80Cr=2 7,27 3,12 0,38 0,16 3,12Zn=1 3,63 1,56 0,19 0,08 1,56
MAMANGUÁ 1 Hg=40 126,51 20,47 20,99 3,40 204,71Cd=30 94,88 15,35 15,75 2,55 153,53Pb=5 15,81 2,56 2,62 0,42 25,59Cu=5 15,81 2,56 2,62 0,42 25,59Cr=2 6,33 1,02 1,05 0,17 10,24Zn=1 3,16 0,51 0,52 0,08 5,12
MAMANGUÁ 2 Hg=40 133,43 22,58 20,21 3,42 225,85Cd=30 100,08 16,94 15,15 2,57 169,39Pb=5 16,68 2,82 2,53 0,43 28,23Cu=5 16,68 2,82 2,53 0,43 28,23Cr=2 6,67 1,13 1,01 0,17 11,29Zn=1 3,34 0,56 0,51 0,09 5,65
143
Assim, podemos concluir que, para que se possa utilizar o nitrogênio no
cálculo do NBP, caso não se tenha os dados de fósforo disponível, não se deve
multiplicar a razão N/MO por dez (quando os valores de nitrogênio forem altos).
Diante do exposto, podemos concluir que, quando maior o NBP do sistema,
ou seja, quanto mais eutrófico for o meio, menor será o risco de contaminação por
metal. Sabe-se que, a maior parte dos metais entra na baía associados à despejos
urbanos. Nestes locais, a permanente anoxia do sedimento, associada ao estado
trófico e ao alto teor de matéria orgânica favorece a imobilização dos metais nestes
sistemas (LACERDA et al., 1992).
A comparação entre os valores de REPs, obtidos a partir de cada NBP, bem
como sua classificação, segundo Håkanson (1980a) encontra-se no Anexo 2.
6.1.3 Risco Ecológico Potencial – REP
Nesta etapa será apresentado e discutido o IREP obtido a partir do NBP=
(P/MO) x 10. Como dito anteriormente, este foi o atributo que apresentou os
resultados mais representativos para nossos sistemas, como refletido na
classificação de risco dos metais. As estimativas de IREP obtidas a partir dos
demais NBPs estão nos Anexos 3, 4, 5 e 6.
Analisando o risco ecológico de cada metal (Tabela 9), observou-se que, os
valores de REP obtidos para a Baía de Sepetiba foram os mais elevados.
Este resultado mostrou que, embora os FRTs destes locais tivessem sido os
mais baixos, devido a um elevado NBP, as concentrações dos metais foram também
as mais elevadas, mantendo os valores de REP altos, compensando desta forma os
valores relativamente baixos FRTs. De uma forma geral, comparando os FRTs de
cada metal, nas diferentes estações, não se observa grande diferença entre os
valores. Já quando se compara os FC de cada metal, nas diferentes estações, esta
diferença é bem evidenciada. Este resultado sugere que, dos componentes
utilizados no cálculo do REP, o FC foi o que refletiu um maior peso dentro do
modelo.
144
Tabela 9 - Estimativas do Risco Ecológico Potencial bem como a sua classificação.
Fonte: HÅKANSON (1980a).
Continua...
145
ESTAÇÕES Metal REP CLASSIFICAÇÃO
ENSEADA DE PALMAS Hg 137,97 CONSIDERÁVELCd 35,51 BAIXOPb 5,11 BAIXOCu 17,44 BAIXOCr 8,69 BAIXOZn 2,07 BAIXO
SACO DO CEU Hg 141,96 CONSIDERÁVELCd 50,85 MODERADOPb 11,04 BAIXOCu 17,75 BAIXOCr 7,72 BAIXOZn 1,73 BAIXO
ENSEADA DO ABRAÃO Hg 136,85 CONSIDERÁVELCd 54,53 MODERADOPb 8,84 BAIXOCu 7,98 BAIXOCr 8,86 BAIXOZn 2,20 BAIXO
ENSEADA DAS ESTRELAS Hg 137,78 CONSIDERÁVELCd 44,69 MODERADOPb 9,80 BAIXOCu 11,44 BAIXOCr 8,83 BAIXOZn 2,22 BAIXO
ENSEADA DO SÍTIO FORTE Hg 166,58 ALTOCd 27,26 BAIXOPb 3,94 BAIXOCu 1,86 BAIXOCr 4,33 BAIXOZn 0,90 BAIXO
SACO DO MAMANGUÁ 1 Hg 135,87 CONSIDERÁVELCd 14,23 BAIXOPb 7,90 BAIXOCu 1,16 BAIXOCr 2,41 BAIXOZn 1,53 BAIXO
SACO DO MAMANGUÁ 2 Hg 139,84 CONSIDERÁVELCd 28,35 BAIXOPb 9,79 BAIXOCu 7,57 BAIXOCr 0,40 BAIXOZn 1,76 BAIXO
146
Um exemplo disto foi o zinco, no Saco do Engenho, onde seus valores foram
de pelo menos uma ordem de grandeza maior do que nos outros locais. No entanto,
o Saco do Engenho apresentou um dos mais baixos valores de FRT. Neste
contexto, esperava-se encontrar um baixo valor de REP, refletindo uma baixa
disponibilidade do metal em resposta a um elevado estado trófico. No entanto, as
concentrações deste metal no sedimento foram muito elevadas, fazendo com que o
REP obtido fosse até 15 vezes maior do que em áreas não contaminadas por este
metal (Figura 34). Mesmo com as elevadas concentrações de Zn encontradas na
Baía de Sepetiba, a classificação de risco deste metal foi “baixa”, devido ao seu
baixo FTS. O zinco possui o menor fator de toxicidade de todos os metais (FTS=1).
Este fato mais uma vez evidencia a importância do FC no modelo.
a)
b)
Figura 34 - Comparação do REP e do FRT do zinco (a) e comparação do REP e do FC do zinco (b).
147
O mercúrio e o cádmio apresentaram os valores de REP mais expressivos de
todos os metais. Os mais altos valores de REP para estes metais foram encontrados
na Baía de Sepetiba, principalmente no Saco do Engenho.
O REP do Hg no Saco do Engenho foi “muito alto” (único metal que recebeu
esta classificação). Na Enseada das Garças e em Angra, a classificação de risco foi
“alta”. As demais regiões, incluindo Ilha Grande e Saco do Mamanguá, obtiveram
risco “considerável” (Figura 35). Este resultado se deve não só às suas elevadas
concentrações, mas também aos altos valores de FTS inerente a este metal
(FTS=40), ressaltando assim o potencial de toxicidade deste metal, mesmo em
áreas com baixa influencia antrópica.
a)
b)
Figura 35 - Comparação do REP e do FRT do mercúrio (a) e comparação do REP e do FC do mercúrio (b).
148
O risco ecológico associado ao cádmio no Saco do Engenho foi “alto”. Esta foi
a classificação mais alta para este metal. Na Enseada das Garças e nas estações
da Baía da Ribeira o REP foi “considerável”. Os demais locais obtiveram REP
“baixo” ou “moderado” (Figura 36). Este resultado se deve não só às suas elevadas
concentrações, mas também aos altos valores de FTS inerente a este metal
(FTS=30), tal qual o mercúrio, só que enfatizando o risco apenas na Baía de
Sepetiba.
a)
b)
Figura 36 - Comparação do REP e do FRT do cádmio (a) e comparação do REP e do FC do cádmio (b).
O risco ecológico associado ao chumbo classificou somente Saco do
Engenho como “moderado”. Os demais locais obtiveram REP “baixo” (Figura 37).
Mesmo apresentando elevadas concentrações, este metal, tal qual o zinco,
apresenta um baixo FTS. Este fato aliado aos altos valores de NBP fez com que seu
risco de contaminação diminuísse.
149
Figura 37 - Comparação do REP e do FRT do chumbo (a) e comparação do REP e do FC do chumbo (b).
Analisando os valores de REP obtidos para o cobre, encontrou-se que, as
áreas classificadas como “moderada” foi Saco do Engenho e Jacuacanga. Embora
as concentrações deste metal no sedimento de Jacuacanga fossem bem similares a
encontrada na Enseada das Garças, os mais altos valores de NBP e mais baixos de
FRT fazem com que o risco em EG seja “baixo”. As demais regiões foram
classificadas com risco “baixo” (Figura 38).
150
a)
b)
Figura 38 - Comparação do REP e do FRT do cobre (a) e comparação do REP e do FC do cobre (b).
Analisando os valores de REP obtidos para o cromo, encontrou-se que, todas
as áreas foram classificadas com risco “baixo”, embora algumas áreas
apresentassem concentrações que as classificassem com um fator de contaminação
moderado, como por exemplo, Saco do Engenho (Figura 39).
151
a)
b)
Figura 39 - Comparação do REP e do FRT do cobre (a) e comparação do REP e do FC do cobre (b).
6.1.4 Índice de Risco Ecológico Potencial – IREP
O IREP de cada local é obtido através do somatório dos REPs de cada metal.
As estações localizadas na Baía de Sepetiba foram as que apresentaram os
maiores valores de IREP, principalmente Saco do Engenho cujo valor foi de duas a
quatro vezes maiores que os demais locais. A classificação do IREP para o Saco do
Engenho foi “muito alta”. O único local a obter esta classificação.
Vale lembrar que não foi possível a determinação das concentrações de
arsênio neste trabalho. No entanto, sabe-se que a Baía de Sepetiba apresenta, em
determinados pontos, elevadas concentrações deste metal, principalmente no Saco
do Engenho, cujos valores chegaram a 670 μg/g (MAGALHÃES; PFEIFFER, 1995).
Estas altas concentrações no sedimento, aliada ao elevado FTS deste metal elevaria
152
o risco das áreas contaminadas por este metal. Diante do exposto, o IREP estaria
sendo subestimado.
Das estações localizadas na Baía da Ribeira, Angra dos Reis e Jacuacanda
obtiveram um IREP “considerável”. Para Bracuí e Ariró, o IREP classificou estes
locais como “moderado”. Comparando-se os IREP das quatro estações da Baía da
Ribeira, observamos valores muito próximos. Segundo a classificação de Håkanson
(1980a), Bracuí e Ariró apresentaram valores muito próximos do limite inferior de um
IREP “considerável” (273,78 e 287,92, respectivamente). Por outro lado, Angra e
Jacuancanga apresentaram valores muito próximos do limite superior de um IREP
“moderado” (334,70 e 312,04, respectivamente). Diante do exposto, podemos
concluir que, a Baía da Ribeira, de uma forma geral pode ter a mesma classificação
de risco para os locais estudados.
As estações da Baía de Ilha Grande e do Saco do Mamanguá, apresentaram
valores de IREP que as classificaram como “moderado”. No entanto, as estações do
Saco do Mamanguá apresentaram valores inferiores aos encontrados nas estações
da Baía da Ilha Grande. Estes valores ficaram próximos ao limite superior de um
IREP “baixo”, principalmente Mamanguá 1.
A Tabela 10 apresenta: (i) o valor do IREP para cada estação, (ii) todos os
parâmetros utilizados para a sua obtenção e (iii) sua classificação.
153
Tabela 10 - Estimativas do Índice de Risco Ecológico Potencial bem como a sua classificação.
Fonte: HÅKANSON (1980a).
Continua...
ESTAÇÕES Metal Ci ug/g C0i ug/g FCi FTS FS=NBP FRT REP
ENSEADA DAS GARÇAS Hg 0,122 0,05 2,43 40 0,46 87,76 213,60Cd 1,37 0,6 2,28 30 0,46 65,82 150,29
IREP= Pb 34,90 23,5 1,49 5 0,46 10,97 16,29417,08 Cu 13,79 4,10 3,36 5 0,46 10,97 36,90
Classificação: CONSIDERÁVEL Cr 24,80 21,8 1,14 2 0,46 4,39 4,99Zn 349 117,5 2,97 1 0,46 2,19 6,52
SACO DO ENGENHO Hg 0,197 0,05 3,95 40 0,40 99,22 391,51Cd 2,41 0,6 4,02 30 0,40 74,41 298,89
IREP= Pb 87,71 23,5 3,73 5 0,40 12,40 46,29827,32 Cu 21,32 4,10 5,20 5 0,40 12,40 64,49
Classificação: MUITO ALTO Cr 47 21,8 2,16 2 0,40 4,96 10,70Zn 732 117,5 6,23 1 0,40 2,48 15,45
JACUACANGA Hg 0,063 0,05 1,25 40 0,33 121,94 152,92Cd 0,61 0,6 1,02 30 0,33 91,46 92,98
IREP= Pb 16,75 23,5 0,71 5 0,33 15,24 10,86312,04 Cu 13 4,10 3,05 5 0,33 15,24 46,47
Classificação: CONSIDERÁVEL Cr 22,00 21,8 1,01 2 0,33 6,10 6,15Zn 102 117,5 0,87 1 0,33 3,05 2,65
ANGRA Hg 0,073 0,05 1,46 40 0,35 115,52 168,88Cd 0,79 0,6 1,32 30 0,35 86,64 114,07
IREP= Pb 15,21 23,5 0,65 5 0,35 14,44 9,35334,70 Cu 9,17 4,10 2,24 5 0,35 14,44 32,30
Classificação: CONSIDERÁVEL Cr 27 21,8 1,24 2 0,35 5,78 7,15Zn 120 117,5 1,02 1 0,35 2,89 2,95
ARIRÓ Hg 0,067 0,05 1,34 40 0,34 118,95 159,87Cd 0,640 0,6 1,07 30 0,34 89,21 95,16
IREP= Pb 11,43 23,5 0,49 5 0,34 14,87 7,23287,92 Cu 3,83 4,10 0,93 5 0,34 14,87 13,89
Classificação: MODERADO Cr 33 21,8 1,51 2 0,34 5,95 9,00Zn 109 117,5 0,93 1 0,34 2,97 2,76
BRACUÍ Hg 0,059 0,05 1,19 40 0,37 106,82 126,69Cd 0,78 0,6 1,30 30 0,37 80,12 104,15
IREP= Pb 17,65 23,5 0,75 5 0,37 13,35 10,03276,78 Cu 7,82 4,10 1,91 5 0,37 13,35 25,47
Classificação: MODERADO Cr 32 21,8 1,47 2 0,37 5,34 7,84Zn 114 117,5 0,97 1 0,37 2,67 2,59
154
Continuação...
Fonte: HÅKANSON (1980a).
Analisando o peso dos metais no IREP, ou seja, a porcentagem do REP de
cada metal no IREP (Tabela 11) verificou-se que, de uma forma geral, os principais
contribuintes são os que possuem os mais elevados potenciais de toxicidade. No
caso presente, são mercúrio e cádmio.
PALMAS Hg 0,051 0,05 1,02 40 0,30 135,26 137,97Cd 0,21 0,6 0,35 30 0,30 101,45 35,51
IREP= Pb 7,10 23,5 0,30 5 0,30 16,91 5,11206,78 Cu 4,23 4,10 1,03 5 0,30 16,91 17,44
Classificação: MODERADO Cr 28 21,8 1,28 2 0,30 6,76 8,69Zn 72 117,5 0,61 1 0,30 3,38 2,07
CEU Hg 0,051 0,05 1,01 40 0,29 140,28 141,96Cd 0,29 0,6 0,48 30 0,29 105,21 50,85
IREP= Pb 14,80 23,5 0,63 5 0,29 17,54 11,04231,06 Cu 4,15 4,10 1,01 5 0,29 17,54 17,75
Classificação: MODERADO Cr 24 21,8 1,10 2 0,29 7,01 7,72Zn 58 117,5 0,49 1 0,29 3,51 1,73
ABRAÃO Hg 0,055 0,05 1,10 40 0,32 124,64 136,85Cd 0,35 0,6 0,58 30 0,32 93,48 54,53
IREP= Pb 13,33 23,5 0,57 5 0,32 15,58 8,84219,27 Cu 2,10 4,10 0,51 5 0,32 15,58 7,98
Classificação: MODERADO Cr 31 21,8 1,42 2 0,32 6,23 8,86Zn 83 117,5 0,71 1 0,32 3,12 2,20
ESTRELAS Hg 0,050 0,05 1,00 40 0,29 137,51 137,78Cd 0,26 0,6 0,43 30 0,29 103,13 44,69
IREP= Pb 13,40 23,5 0,57 5 0,29 17,19 9,80214,77 Cu 2,73 4,10 0,67 5 0,29 17,19 11,44
Classificação: MODERADO Cr 28 21,8 1,28 2 0,29 6,88 8,83Zn 76 117,5 0,65 1 0,29 3,44 2,22
SÍTIO FORTE Hg 0,057 0,05 1,15 40 0,28 145,36 166,58Cd 0,15 0,6 0,25 30 0,28 109,02 27,26
IREP= Pb 5,10 23,5 0,22 5 0,28 18,17 3,94204,88 Cu 0,42 4,10 0,10 5 0,28 18,17 1,86
Classificação: MODERADO Cr 13 21,8 0,60 2 0,28 7,27 4,33Zn 29 117,5 0,25 1 0,28 3,63 0,90
MAMANGUÁ 1 Hg 0,054 0,05 1,07 40 0,32 126,51 135,87Cd 0,09 0,6 0,15 30 0,32 94,88 14,23
IREP= Pb 11,74 23,5 0,50 5 0,32 15,81 7,90163,10 Cu 0,30 4,10 0,07 5 0,32 15,81 1,16
Classificação: MODERADO Cr 8,3 21,8 0,38 2 0,32 6,33 2,41Zn 57 117,5 0,49 1 0,32 3,16 1,53
MAMANGUÁ 2 Hg 0,052 0,05 1,05 40 0,30 133,43 139,84Cd 0,17 0,6 0,28 30 0,30 100,08 28,35
IREP= Pb 13,79 23,5 0,59 5 0,30 16,68 9,79187,71 Cu 1,86 4,10 0,45 5 0,30 16,68 7,57
Classificação: MODERADO Cr 1,3 21,8 0,06 2 0,30 6,67 0,40Zn 62,0 117,5 0,53 1 0,30 3,34 1,76
155
Na Baía de Sepetiba, observou-se que o mercúrio contribuiu com quase
metade do somatório dos REPs. Em segundo lugar ficou o cádmio, com cerca de 1/3
do IREP. O zinco, embora apresente o menor FTS, ficou na frente do cromo devido
as suas elevadas concentrações.
A Baía da Ribeira apresentou o mesmo padrão de distribuição da Baía de
Sepetiba, a exceção do zinco que apresentou uma menor contribuição.
A Baía da Ilha Grande também foi verificado um peso maior para mercúrio e
cádmio, sendo que o mercúrio apresenta contribuição maior que nas áreas
anteriormente citadas. Diferente também foi o cobre que excedeu o chumbo para
todas as estações da Baía da Ilha Grande, exceto para o Abraão.
O mercúrio no Saco do Mamanguá representou cerca de 80% do IREP.
Devido ao potencial de toxicidade deste metal, áreas onde não há registro de fontes
diretas de contaminação, como é o caso do Saco do Mamanguá e a Baía da Ilha
Grande, obtiveram um IREP “moderado”.
Vale observar também, que regiões não contaminadas, o peso do mercúrio no
IREP é maior do que em áreas contaminadas.
Tabela 11 - Contribuição percentual do REP de cada metal no IREP, nas estações.
O principal problema na avaliação de um índice que estime o risco ecológico
potencial está no fato de que a relação causa e efeito em estudos da poluição
aquática é extremamente complexa e de difícil comprovação. Atualmente, a
existência dessas relações pode ser verificada através de estudos bastante
específicos, baseados em ecoepidemiologia. Estes estudos concentram-se na
ESTAÇÕES IREP (100%) Hg (%) Cd (%) Pb (%) Cu (%) Cr (%) Zn (%)
ENSEADA DAS GARÇAS 428,59 49,84 35,07 3,80 8,61 1,16 1,52SACO DO ENGENHO 827,32 47,32 36,13 5,59 7,80 1,29 1,87
BAÍA DE JACUACANGA 312,04 49,01 29,80 3,48 14,89 1,97 0,85ANGRA DOS REIS 334,70 50,46 34,08 2,79 9,65 2,14 0,88
ENSEADA DO ARIRÓ 287,92 55,53 33,05 2,51 4,82 3,13 0,96ENSEADA DO BRACUÍ 276,78 45,77 37,63 3,62 9,20 2,83 0,94ENSEADA DE PALMAS 206,78 66,72 17,17 2,47 8,44 4,20 1,00
SACO DO CEU 231,06 61,44 22,01 4,78 7,68 3,34 0,75ENSEADA DO ABRAÃO 219,27 62,42 24,87 4,03 3,64 4,04 1,00
ENSEADA DAS ESTRELAS 214,77 64,15 20,81 4,56 5,33 4,11 1,04ENSEADA DO SÍTIO FORTE 204,88 81,31 13,30 1,92 0,91 2,12 0,44
SACO DO MAMANGUÁ 1 163,10 83,30 8,73 4,84 0,71 1,48 0,94SACO DO MAMANGUÁ 2 187,71 74,50 15,11 5,21 4,03 0,21 0,94
156
descrição dos efeitos, identificação das causas e na determinação das ligações
entre estes, ou seja, são verificados os distúrbios e os danos ecológicos com relação
as suas causas específicas. Estes danos podem incluir doenças individuais, em
populações, além de distúrbios nas comunidades ou rupturas nos sistemas
ecológicos (BROS-RASMUSSEN; LOKKE, 1984).
Todavia, Sindermann (1997) argumenta que mesmo estes estudos
sofisticados, não constituem prova de relações causa e efeito. O mais recomendado,
segundo o autor, é o “princípio da precaução”. Este conceito foi desenvolvido na
Alemanha e aceito em 1987 por outros países do Mar do Norte, em deliberação da
Segunda Conferência Internacional de Proteção do Mar do Norte. Em sua essência,
estabelece que o dano ambiental não precisa ser demonstrado claramente, através
de relações causa-e-efeito, para que as medidas de remediação sejam tomadas.
Este princípio estabelece ainda, que:
poderão ser aplicadas apenas as medidas de redução que sejam técnica e
economicamente praticáveis. Mas a decisão sobre se uma substância tóxica
deverá ser introduzida num determinado ambiente costeiro, não deverá ser
baseada na capacidade de assimilação do corpo receptor, mas nas opções
técnicas de redução das emissões.(Sindermann, 1997).
De fato, a dificuldade em se estabelecer a relação causa-e-efeito em
ambientes aquáticos costeiros, tem levado muitos países a adotar o “princípio da
precaução”, mesmo países tecnicamente desenvolvidos na área de meio ambiente.
Para a avaliação do desempenho do IREP, buscou-se um parâmetro que
refletisse de alguma forma o efeito da contaminação por metais nos ambientes
estudados. Como não foi possível se basear em estudos ecoepidemiológicos, foi
utilizado como parâmetro indicador de risco, a contaminação da biota.
Serão demonstrados a seguir, estudos de bioacumulação de metais pesados
na biota residente do sedimento, onde invertebrados bentônicos foram selecionados
com objetivo de se verificar a correspondência entre os resultados apresentados
pelo IREP com os valores de metais encontrados nestes organismos.
157
Embora a bioacumulação possa ser utilizada como indicadora do risco
ecológico potencial, esta não reflete, necessariamente, efeito ou dano biológico.
Para isso, biomarcadores de efeito são necessários.
Então, na seqüência, será analisada estrutura da comunidade bentônica com
objetivo de se verificar alguma relação causa-efeito através da possível alteração no
padrão de distribuição destes organismos e se fazer alguma inferência à
contaminação por metal pesado.
6.2 DETERMINAÇÃO DO FATOR DE BIOACUMULAÇÃO
6.2.1 Mercúrio Total em Anomalocardia brasiliana
Os resultados mostraram uma maior concentração de mercúrio nos bivalves
coletados na Baía de Sepetiba. As análises estatísticas demonstraram haver
diferença significativa apenas entre a contaminação da Baía de Sepetiba e as
demais estações, entretanto, diferenças numéricas entre as médias podem ser
observadas (Figura 40).
Inúmeros trabalhos já relataram contaminação por mercúrio na Baía de
Sepetiba nas últimas décadas (LACERDA et al., 2004; MARINS et al., 1997;
PARAQUETTI, et al., 2004; MACHADO, 2004). As outras áreas, embora não
apresentem fonte direta deste contaminante, estudos apontam contaminação via
entrada atmosférica (VAISMAN; LACERDA, 2003; SILVA-FILHO et al., 2006;
POLUIÇÃO, 2008).
Figura 40 - Valores médios de Hg T encontrados em A. brasiliana nas estações de coleta.
158
Paraquetti (2005) estudando a especiação de Hg e a avaliação química das
águas da Baía de Sepetiba, durante eventos de maré na estação seca e chuvosa,
mostrou que a baía exporta material particulado em suspensão, essencialmente
clástico, nas formas orgânicas e reativas de Hg, especialmente na estação chuvosa,
para as áreas adjacentes. Por outro lado, a baía é receptora de formas particuladas
de Hg e carbono orgânico. Provavelmente o COP serve de suporte para o transporte
de Hg até a baía, onde o carbono é provavelmente consumido e o Hg é liberado.
As concentrações de mercúrio no tecido de moluscos é função não só da
contaminação do compartimento (água e/ou sedimento), mas também dos fatores
sazonais, temperatura, salinidade, dieta, além de fatores internos.
Alguns estudos mostraram variação na concentração de mercúrio em função
da sazonalidade. Este fator esta relacionado ao período reprodutivo, onde, por
exemplo, ostras quando liberam gametas, passam a ter menores concentrações de
metais (RUIZ et al., 1992). Meyer (1996), no entanto, estudando C. rhizophorae, não
observou relação entre a concentração de mercúrio e a sazonalidade, uma vez que
esta se reproduz o ano inteiro.
Coimbra (2004) analisando a concentração de mercúrio em A. brasiliana na
Baía Sepetiba (Enseada das Garças e Coroa Grande) encontrou valores próximos
aos deste trabalho. Para Enseada das Garças, os valores estavam na faixa de 0,081
μg/g e em Coroa Grande valores médios de 0,041 μg/g. Analisou-se também, as
concentrações de mercúrio em Mytella guyanensis, obtendo valores menores
comparados aos obtidos para A. brasiliana (0,023 μg/g para Enseada das garças e
0,065 μg/g para Coroa Grande).
Kehrig et al. (2006) analisou HgT no tecido de A. brasiliana, Perna perna e
Crassostrea rhizophora coletados na Baía de Guanabara e na Baía de Sepetiba. Os
valores obtidos para A. brasiliana foram mais baixos (0,001 μg/g) comparados aos
deste estudo. Os autores atribuem estes resultados às condições mesotróficas da
Baía de Sepetiba e eutróficas da Baía de Guanabara. Para Perna perna e C.
rhizophorae os valores estavam em torno de 0,075 μg/g e 0,018 μg/g
respectivamente.
159
Meyer et al. (1998) analisou a concentração de mercúrio em Crassostrea
rhizophora coletadas em um estuário contaminado no Recife, onde os valores
obtidos se encontravam na faixa de 0,270 a 2210 μg/g.
A Tabela 12 apresenta uma compilação de trabalhos de concentração de
mercúrio em moluscos de diferentes localidades do Brasil e do mundo, onde se
observa uma variação muito grande entre os valores.
160
Tabela 12 - Concentração de mercúrio em bivalves de diferentes localidades do Brasil e do mundo. Local Espécie Hg (ug/g) Referência
Coroa Grande, B. Sepetiba, Brasil +++ Anomalocardia brasiliana 0,041 (Coimbra, 2003) E. Garças, B. Sepetiba, Brasil +++ Anomalocardia brasiliana 0,081 (Coimbra, 2003)
Baía de Sepetiba +++ Anomalocardia brasiliana 0,001 (Kehrig et al. 2006)Baía de Sepetiba +++ Perna perna 0,068 (Kehrig et al. 2006)Baía de Sepetiba +++ Crassostrea rhizophora 0,015 (Kehrig et al. 2006)
Baía de Guanabara +++ Perna perna 0,053 (Kehrig et al. 2006)Baía de Santos, SP, Brasil ++ Perna perna 0,02 (Pereira et al, 2002)Baía de Santos, SP, Brasil ++ Perna perna 0,06 (Siva et al. 1983)
Baía de Guanabara, RJ, Brasil +++ Perna perna 0,06 (Damato, et al.1997) Coroa Grande, B. Sepetiba, RJ, Brasil ++ Mytella guyanensis 0,023 (Coimbra, 2003)
E. Garças, B. Sepetiba, RJ, Brasil ++ Mytella guyanensis 0,065 (Coimbra, 2003)Sudoeste do Pacífico Mytilus edulis 2,7 (Kenish, 1997)
Fiorde de Godthaab, Groenlândia # Mytilus edulis 0,078 (Riget et al., 1996) Golfo de Gdansk, Polônia +++ Mytilus edulis 0,101 (Szefer et al., 2002) Baía da Pomerânia, Polônia ++ Mytilus edulis 0,106 (Szefer et al., 2002)
Slupsk Bank, Polônia + Mytilus edulis 0,078 (Szefer et al., 2002) Estuário de Orwell, Inglaterra ++ Mytilus edulis 0,048 (Wright e Mason, 1999) Estuário de Stour, Inglaterra ++ Mytilus edulis 0,034 (Wright e Mason, 1999)
Urashiro, Ilha de Kyushu, Japão ++ Mytilus edulis 0,02 (Szefer et al., 1999b) Akamizu, Ilha de Kyushu, Japão ++ Mytilus edulis 0,01 (Szefer et al., 1999b)
Saganoseki, Ilha de Kyushu, Japão ++ Mytilus edulis 0,023 (Szefer et al., 1999b) Laguna do Rio Indian, Flórida ++ Mercenaria mercenaria 0,041 (Trocine e Trefry, 1996) Estuário de Stour, Inglaterra ++ Cerastoderma edule 0,031 (Wright e Mason, 1999) Estuário de Orwell, Inglaterra ++ Cerastoderma edule 0,059 (Wright e Mason, 1999) Estuário de Orwell, Inglaterra ++ Mya arenaria 0,031 (Wright e Mason, 1999) Baía de Sepetiba, RJ, Brasil +++ Anomalocardia brasiliana 0,098 Este estudo
Baía da Ribeira, RJ, Brasil ++ Anomalocardia brasiliana 0,028 Este estudoBaía da Ilha Grande, RJ, Brasil * Anomalocardia brasiliana 0,022 Este estudo
Saco do Mamanguá * Anomalocardia brasiliana 0,017 Este estudoClassificação da área quanto ao nível de poluição: +++ contaminação elevada ++contaminação moderada + contaminação baixa * níveis naturais # sem referência
161
Riget et al. (1996) na Groenlândia e Szefer et al. (2002) na Polônia,
observaram concentrações com uma ordem de grandeza mais baixa, enquanto que
Szefer et al. (1999) encontraram em Mytilus edulis na Ilha de Kyushu, Japão
concentrações de Hg com uma ordem de grandeza mais alta que as encontradas
neste estudo, por exemplo.
Um dos mais importantes fatores internos que influenciam na concentração
do metal é o tamanho (massa corporal / tamanho da concha). As inter-relações entre
a concentração do metal e o tamanho do molusco não são as mesmas para todas as
espécies e metais (STRONG; LUOMA, 1981).
O tamanho da concha vai depender de vários fatores externos como
temperatura (GUACIRA et al., 2007; MANN, 1979; NASCIMENTO et al., 1980)
exposição à luz, exposição à maré e salinidade (SIMÃO; RAMOS, 1986), correntes e
suprimento alimentar (ABSALÃO; PIMENTA, 2005; FLAAK; EPIFANIO, 1978) bem
como competição por espaço (FERNANDES, 1981).
Os valores obtidos para mercúrio total por classe de tamanho são
apresentados na Tabela 13.
Tabela 13 - Concentrações de mercúrio total (μg/g) em bivalves da espécie Anomalocardia brasiliana.
Classe 1 < 1,5 cm; Classe 2: 1,5 - 2,5 ; Classe 3: >2,5 cm
Muitos estudos sobre a concentração do metal e comprimento de concha têm
sido feitos para molusco (GIL et al., 2007; GIL, 2000; SILVA et al., 2006;
LATOUCHE; MIX, 1982; LACERDA et al., 1983; ABBE et al., 1994; WALLNER-
KERSANACH et al., 1994; WRIGHT; MASON, 1999; BILOS et al., 1998; MEYER et
al., 1998; SZEFER et al., 1998, 1999; COIMBRA, 2004).
Estudos feitos por Coimbra (2004) com A. brasiliana, mostraram uma relação
direta entre as concentrações de Hg e o tamanho do animal. Para Mytella
guyanensis a relação é inversa.
ESTAÇÃO CLASSE 1 CLASSE 2 CLASSE 3BAÍA DE SEPETIBA 0,110 0,093 0,090BAÍA DA RIBEIRA 0,030 0,029 0,026
BAÍA DA ILHA GRANDE 0,025 0,019 0,023SACO DO MAMANGUÁ 0,019 0,014 0,018
162
Szefer et al. (1999) pesquisaram a concentração de metais relacionando ao
tamanho de indivíduos de M. edulis em 3 localidades da Ilha de Kyushu no Japão.
Na localidade de Urashiro, Hg apresentou relação inversa com o tamanho, enquanto
que, em Akamizu nenhuma associação entre tamanho e concentração de Hg.
Finalmente, em Saganoseki, também não foi observada nenhuma associação entre
o tamanho e a concentração de Hg.
Szefer et al. (2002) encontraram, para M. edulis, relação direta com o
tamanho para Hg em três localidades da Polônia, enquanto que Wright; Mason
(1999) observaram relação direta do tamanho com as concentrações de Hg nos
estuários de Orwell e Stour na Inglaterra.
Riget et al. (1996) não observaram relação entre o Hg e o tamanho corporal
de Mytilus edulis.
Kehrig et al. (2006) estudando M. edulis coletados na ponte Rio-Niterói e na
Marina da Glória encontraram maiores concentrações de Hg em indivíduos maiores.
No presente estudo, observando as concentrações de mercúrio por classe de
tamanho de bivalve (Tabela 13 e Figura 41), encontramos que menores indivíduos
apresentaram maiores valores. Embora esta relação não seja linear, já que os
indivíduos da classe 2 podem apresentar menores valores, isto pode ser explicado
pelas altas taxas metabólicas apresentadas normalmente pelos indivíduos menores.
Nestes, a velocidade de assimilação é maior que a de excreção (AZEVEDO;
CHASIN, 2003).
Figura 41 - Concentração de mercúrio em A. brasiliana, nas três classes de tamanho, nas quatro áreas.
163
6.2.2 Metilmercúrio em Anomalocardia brasiliana
Os valores obtidos para metilmercúrio analisados em bivalves da espécie
Anomalocardia brasiliana são apresentados na Tabela 14.
Tabela 14 - Concentrações médias de metilmercúrio (μg/g) e mercúrio total em bivalves da espécie Anomalocardia brasiliana.
Os resultados mostraram uma maior concentração de metilmercúrio nos
bivalves coletados na Baía de Sepetiba. Assim como observado para HgT, foi
possível perceber uma diferença significativa da Baía de Sepetiba para as demais
áreas. Os valores obtidos para Baía da Ribeira e Baía da Ilha Grande foram bem
semelhantes entre eles, mas uma ordem de grandeza maior para o Saco do
Mamanguá. Os sedimentos da Baía da Ribeira apresentam condições anaeróbicas e
alcalinas que favores a formação de methil e dimethil-mercúrio (QUEVAULIER et al.,
1992).
Foi relatado que mexilhões têm capacidade de acumular mercúrio mais que
outros bivalves (ostras, mariscos, etc). Os mexilhões absorvem os metais tanto pela
água intersticial quanto pela ingestão de fitoplâncton e partículas em suspensão
(KEHRIG et al., 2006).
Bivalves filtradores podem exibir distintas capacidades de acumular metal, de
metabolizar e excretar. Normalmente, mexilhões se alimentam preferencialmente de
detritos orgânicos em suspensão, enquanto que ostras e mariscos selecionam mais
seus alimentos por tamanho e qualidade das partículas ingeridas, preferindo se
alimentar de fitoplâncton (KEHRIG et al., 2006).
Comparando-se os valores obtidos para MeHg e HgT em tecido de A.
brasiliana (Figura 42), observamos que ambos são indicadores dos níveis de
contaminação observados nas diferentes áreas.
164
Figura 42 - Concentração de metilmercúrio e mercúrio total em A. brasiliana nas quatro estações estudadas.
Pastor et al. (1994), estudando Mytilus galloprovincialis de uma área poluída
na Espanha demonstrou também concentrações similares aos apresentados neste
estudo. Os valores de MeHg e HgT variaram de 0,03 a 1,7 μg/g e 0,03 a 1,3 μg/g,
respectivamente.
Meyer et al., (1998) estudando C. Rhizophoraee em uma área poluída por
mercúrio no nordeste do Brasil encontrou concentrações na faixa de 0,2 a 2,21 ug/g.
Mexilhões coletados na Marina da Glória, RJ, apresentaram altas
concentrações de HgT e MeHg (2,27 e 0,1 μg/g, respectivamente). Na Baía de
Guanabara, as concentrações médias de HgT e MeHg foram de 0,126 μg/g e 0,05,
respectivamente (KEHRIG et al., 2006).
Estudo feito na Baía de Minamata, no Japão, analisando o mercúrio em
Mytilus galloprovincialis, encontrou 0,05 μg/g de mercúrio total nos músculos
adutores destes bivalves e destes, 70 a 100% eram metilmercúrio.
Kehrig et al., (2006) analisando os tecidos de três espécies de bivalves (A.
brasiliana, C. rhizophorae e Perna perna) na Baía de Sepetiba, encontrou
porcentagens de MeHg variando de 31,9 % a 64,5%. Estes valores foram similares
aos obtidos no presente estudo.
Os valores obtidos no presente estudo para a razão de metilmercúrio e
mercúrio total nos bivalves da Baía de Sepetiba foram de 50,2%, na Baía da Ilha
165
Grande foi 61,83%, na Baía da Ribeira foi 64,94% e no Saco do Mamanguá foi
36,5% (Figura 43).
Figura 43 - Concentração de metilmercúrio e sua porcentagem no HgT em A. brasiliana.
6.2.3 Outros metais (Zn, Cd, Cr, Fe, Mn, Ni e Pb) em A. Brasiliana
Os valores obtidos para os metais pesados Zn, Cd, Cr, Fe, Mn, Ni e Pb nos
bivalves por classe de tamanho são apresentados na Tabela 14. De uma forma
geral, encontramos os maiores valores de metais nos bivalves coletados na Baía de
Sepetiba e os menores no Saco do Mamanguá.
G. M. A. Filho et al. (2004) comparou a concentração de metais em
populações de Halodule wrightii nas três baías em questão, e encontrou os maiores
valores na Baía de Sepetiba. De fato, a contaminação desta baía por metal pesado,
principalmente Cd, Zn, Cu, Cr, Pb e Hg, é historicamente reconhecida. Inúmeros
trabalhos realizados desde a década de 80 documentam esta contaminação
(LACERDA et al., 2001).
Quando analisamos as diferenças da concentração de metais nas classes de
tamanho, observamos que os maiores valores foram obtidos nos menores bivalves,
para a maioria dos metais. Vários autores atribuem isto ao metabolismo acelerado
nesta fase de desenvolvimento do animal, onde a taxa de assimilação é maior que a
de excreção. Azevedo e Chasin (2003) associam o comprimento à velocidade
metabólica, a qual é correlacionada com a velocidade de seqüestro e eliminação
(Tabela 15).
166
Tabela 15 - Concentrações de metais pesados (μg/g) em bivalves da espécie Anomalocardia brasiliana.
Tabela 16 - Limite máximo de concentração de metal pesado em alimentos permitidos pelo Governo Brasileiro (Decreto Nº 55.871/65 - Ministério da Saúde).
OBS: * Peixes, Crustáceo e Molusco; ** Outros alimentos
Ao analisarmos as concentrações de zinco nos bivalves (Figura 44),
observamos que, os valores encontrados na Baía de Sepetiba foram bem maiores
do que nos demais locais, muitas vezes uma ordem de grandeza maior. Somente as
concentrações encontradas na Baía de Sepetiba ficaram acima dos valores
máximos estabelecidos para alimentos pela legislação Brasileira (Tabela 16).
Quando se observou concentração deste metal em bivalves de diferentes
localidades do Brasil e do mundo (Tabela 17), verificou-se uma variação muito
grande entre os valores encontrados. Esta variação pode ser devido ao zinco ser um
elemento essencial ao metabolismo destes organismos, devendo o mesmo estar
associado nos ambientes aquáticos com as partículas em suspensão, as quais são
utilizadas por moluscos em seu hábito alimentar filtrador (MOORE; RAMMOORTHY,
1984).
Quando se analisou a concentração de zinco por tamanho, verificou-se que
os maiores valores foram encontrados nos bivalves da classe1. Outros trabalhos
167
relataram a existência de relação inversa entre as concentrações de zinco e o
tamanho do organismo, como por exemplo, Wallner-Kersanach et al. (1994) com
Anomalocardia brasiliana, na Baía de Todos os Santos. Bilos et al. (1998),
estudando bivalves da espécie Corbicula fluminea e Lacerda et al. (1983) estudando
Mytillus guyanesis. O mesmo foi observado por Carvalho et al. (2000), estudando
Mytella falcata e Coimbra (2004) estudando Mytella guyanensis na Baía de
Sepetiba. Szefer et al. também obteve os mesmos resultados estudando Chione
rugosa em 1998 e Pitar sp. em 1999.
Figura 44 - Concentração de zinco em A. brasiliana, nas três classes de tamanho, nas quatro áreas.
Coimbra (2004) estudando Anomalocardia brasiliana, também na Enseada
das Garças, não encontrou relação entre o tamanho do organismo e a concentração
de zinco. O mesmo foi observado por Riget et al., (1996) estudando Mytillus edulis,
Silva et al. (2001) estudando Crassostrea rhizophorae, Boyden (1974) estudando
bivalves da família Verenidae e Wright e Mason (1999) estudando Mytillus edulis.
No entanto, Szefer e Szefer (1985), também estudando Mytillus edulis,
encontraram maiores concentrações de zinco nos bivalves de maior tamanho. O
mesmo foi observado para Macoma balthica (SZEFER, 1986).
168 Tabela 17 - Concentração de metais pesados em bivalves de diferentes localidades do Brasil e do mundo.
Local Espécie Cu Zn Cr Fe Mn Referência Baía de Sepetiba, RJ, Brasil +++ Anomalocardia brasiliana 0,76 19,5 0,38 ___ 4,15 (Lacerda, 1983) Baía de Sepetiba, RJ, Brasil +++ Anomalocardia brasiliana 5 84 ___ ___ 55 (Carvalho et al ., 1991) Coroa Grande, B. Sepetiba, Brasil +++ Anomalocardia brasiliana 27,6 155 42,7 314 173 (Coimbra, 2003) E. Garças, B. Sepetiba, Brasil +++ Anomalocardia brasiliana 18,1 48,5 15,1 381 183 (Coimbra, 2003) Baía de Todos os Santos, Bahia, Brasil + Anomalocardia brasiliana 8,31 65,55 ___ ___ ___ (Wallner-Kersanach, 1994) Itaipu, B. Guanabara, RJ, Brasil ++ Perna perna 8,9 297 ___ 271 8,4 (Rezende e Lacerda, 1986) Ilha de Santana, Macaé, Brasil * Perna perna 5,1 83 ___ 567 8,2 (Carvalho et al. , 2001) Baía de Sepetiba, RJ, Brasil ++ Perna perna 7 250 ___ ___ 20 (Carvalho et al ., 1991) Coroa Grande, B. Sepetiba, RJ, Brasil +++ Mytella guyanensis 10,22 99,91 ___ ___ 17,88 (Lacerda et al., 1983) Coroa Grande, B. Sepetiba, RJ, Brasil +++ Mytella guyanensis 15,9 92,8 ___ 1478 82 (Coimbra, 2003) E. Garças, B. Sepetiba, RJ, Brasil ++ Mytella guyanensis 14,7 89,8 ___ 386 20,8 (Coimbra, 2004) Porto de Mazatlán, México + Mytella strigata 16 41 ___ 194 24 (Szefer et al. , 1998) Fiorde de Godthaab, Groenlândia # Mytilus edulis 8,64 92,5 ___ 219 ___ (Riget et al ., 1996) Baía de Gdansk, Polônia # Mytilus edulis 2,9 390 ___ 2100 98 (Szefer e Szefer, 1985) Baía de Puck, Polônia # Mytilus edulis 3,5 240 ___ 580 65 (Szefer e Szefer, 1985) Golfo de Gdansk, Polônia +++ Mytilus edulis 7,14 126 ___ 558 33,8 (Szefer et al. , 2002) Baía da Pomerânia, Polônia ++ Mytilus edulis 9,99 159 ___ 270 28,8 (Szefer et al ., 2002) Slupsk Bank, Polônia + Mytilus edulis 8,38 140 ___ 322 48,8 (Szefer et al. , 2002) Estuário de Orwell, Inglaterra ++ Mytilus edulis 14 191 ___ ___ 3,52 (Wright e Mason, 1999) Estuário de Stour, Inglaterra ++ Mytilus edulis 7,9 115 ___ ___ 13,2 (Wright e Mason, 1999) Porto de Mazatlán, México + Chione subrugosa 21,9 64 1,48 140 4,55 (Szefer et al ., 1998) Laguna do Rio Indian, Flórida ++ Mercenaria mercenaria 15 127 0,26 131 190 (Trocine e Trefry, 1996) Estuário Río de la Plata, Argentina ++ Corbicula fluminea 45 197 5,2 ___ 41 (Bilos et al., 1998) Estuário de Stour, Inglaterra ++ Cerastoderma edule 10,2 94,5 ___ ___ 13,5 (Wright e Mason, 1999) Estuário de Orwell, Inglaterra ++ Cerastoderma edule 15,22 149 ___ ___ 31,2 (Wright e Mason, 1999) Estuário de Orwell, Inglaterra ++ Mya arenaria 26,1 173 ___ ___ 8,02 (Wright e Mason, 1999) Baía de Puck, Polônia # Mya arenaria 11,5 130 ___ 4000 530 (Szefer, 1986) Península de Hel, Polônia # Mya arenaria 5,2 160 ___ 6300 880 (Szefer, 1986) Península de Hel, Polônia # Macoma balthica 17,9 510 ___ 450 12 (Szefer, 1986) Baía de Puck, Polônia # Cardium glaucum 10,6 370 ___ 910 38 (Szefer e Szefer, 1985) Al-Hiswah, Golfo de Áden, Iêmem# Pitar sp. 7,7 68 3,5 200 180 (Szefer et al. , 1999a)Sahel Abyan, Golfo de Áden, Iêmem # Pitar sp. 7,9 252 6,5 2300 180 (Szefer et al ., 1999a) Baía de Sepetiba, RJ, Brasil +++ Anomalocardia brasiliana ___ 0,32 45,9 3438 56,28 Este estudoBaía da Ribeira, RJ, Brasil + Anomalocardia brasiliana ___ 0,412 1,92 1339 18,96 Este estudoBaía da Ilha Grande, RJ, Brasil * Anomalocardia brasiliana ___ 1,314 1,69 864 20,07 Este estudoSaco do Mamanguá * Anomalocardia brasiliana ___ 0,05 0,92 595 13,9 Este estudoClassificação da área quanto ao nível de poluição: +++ contaminação elevada ++contaminação moderada + contaminação baixa * níveis naturais # sem referência
169
Ao analisarmos as concentrações de cádmio nos bivalves (Figura 45),
observamos que os maiores valores foram encontrados na Baía de Sepetiba. Porém,
estes não foram estatisticamente diferentes dos obtidos nos demais locais, além de
estarem dentro do permitido pela Legislação Brasileira (Tabela 16).
Figura 45 - Concentração de cádmio em A. brasiliana, nas três classes de tamanho, nas quatro áreas.
Valores similares a estes foram relatados por Pfeiffer et al. (1985) e Lima et al.
(1986) estudando C. brasiliana na Baía de Sepetiba e Silva et al. (2001) estudando
C. rhizophorae num estuário contaminado no Rio Grande do Norte (Tabela 17).
Quando se analisou a concentração de cádmio por tamanho, verificou-se que
embora a classe 1, na Baía de Sepetiba, apresentasse valores superiores às demais
classes, nos outros locais esta diferença não foi evidenciada.
Wright e Mason (1999) e Riget et al. (1996) estudando Mytillus edullis,
Wallner-Kersanach et al. (1994) estudando A. brasiliana e Boyden (1974) estudando
Mercenária mercenária e Venerupis decussata encontraram relação direta com o
tamanho.
As concentrações de cromo (Figura 46) se apresentaram bem elevadas na
Baía de Sepetiba quando comparadas aos valores obtidos nas demais regiões
estudadas (P<0,001). Estes valores estão muito acima do permitido pela Legislação
Brasileira (Tabela 16).
Valores muito similares a estes foram relatados por Coimbra (2003) para A.
brasiliana na Enseada das Garças (Tabela 16). Silva et al. (2001), atribuiu os altos
170
valores de cromo em C. brasiliana, no estuário Potengy, à contaminação por
fertilizantes.
Figura 46 - Concentração de cromo em A. brasiliana, nas três classes de tamanho, nas quatro regiões.
Quando se analisou a concentração de cromo por tamanho, não foi
observada relação. O mesmo foi observado por Coimbra (2003) estudando A.
brasiliana, Riget et al. (1996) estudando Mytillus edulis e Szefer et al. estudando
Mytella strigata (1998), Chione rugosa (1998) e Pitar sp. (1999).
Szefer et al. (2002) estudando Mytillus edulis e Lacerda et al. (1983)
estudando Mytillus guyanesis descreve uma relação inversa.
As concentrações de ferro nos bivalves (Figura 47) se apresentaram maiores
na Baía de Sepetiba. Estes foram significativamente superiores aos obtidos na Baía
da Ribeira e nos demais locais.
Os valores encontrados para a Baía da Ribeira também foram
significativamente maiores que os demais locais.
Valores similares a estes foram relatados por Szefer et al. (1999) estudando
bivalves no Golfo de Áden e Península de Hel (1986) (Tabela 17).
Quando se analisou a concentração do ferro pelo tamanho dos organismos,
não foi verificada nenhuma relação, tal qual Szefer et al. (1999) em Pitar sp.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
μg/g
BSCLASSE
1
BSCLASSE
2
BSCLASSE
3
BRCLASSE
1
BRCLASSE
2
BRCLASSE
3
BIGCLASSE
1
BIGCLASSE
2
BIGCLASSE
3
SMCLASSE
1
SMCLASSE
2
SMCLASSE
3
CROMO
171
Figura 47 - Concentração de ferro em A. brasiliana, nas três classes de tamanho, nas quatro regiões.
No entanto, Coimbra (2003) observou relação inversa em A. brasiliana. O
mesmo foi observado por Boyden (1974).
Szefer et al. descreveu uma relação direta em Chione subrugosa (1998),
Cardium glaucum (1985) e Mya arenaria (1986). O mesmo foi verificado para Bilos et
al. (1998) estudando Corbicula flumines.
As concentrações de manganês nos bivalves (Figura 48) apresentaram os
maiores valores na Baía de Sepetiba. Estes foram significativamente superiores à
Baía da Ribeira e aos demais locais. Os valores encontrados para a Baía da Ribeira
também foram estatisticamente maiores que os demais locais. Valores similares a
estes foram relatados por Carvalho et al. (1991) estudando Anomalocardia brasiliana
na Baía de Sepetiba (Tabela 17).
Quando se analisou a concentração de manganês por tamanho de bivalve, foi
observada uma relação inversa (exceto no Saco do Mamanguá). Lacerda et al.
(1983) também encontrou relação inversa para M. guyanensis assim como Riger et
al (1996) para M. edulis e Szefer (1986) para Macoma balthica.
Szefer et al. descreveu uma relação direta em Chione subrugosa (1998),
Cardium glaucum (1985), Mya arenaria (1986) e Szefer ; Szefer (1985) para M.
edullis.
Coimbra (2004) não verificou relação em A. brasiliana. Assim como Bilos et al.
(1998) para Corbicula flumines e Szefer et al. (1999) para Pitar sp.
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000μg
/g
BSCLASSE
1
BSCLASSE
2
BSCLASSE
3
BRCLASSE
1
BRCLASSE
2
BRCLASSE
3
BIGCLASSE
1
BIGCLASSE
2
BIGCLASSE
3
SMCLASSE
1
SMCLASSE
2
SMCLASSE
3
FERRO
172
Figura 48 - Concentração de manganês em A. brasiliana, nas três classes de tamanho, nas quatro regiões.
As concentrações de níquel nos bivalves (Figura 49) se apresentaram
maiores na Baía de Sepetiba. Porém estas diferenças não foram significativas.
Todos os valores ficaram acima, porém bem próximos do limite estabelecido pela
Legislação Brasileira (Tabela 16).
Figura 49 - Concentração de níquel em A. brasiliana, nas três classes de tamanho, nas quatro regiões.
Quando se analisou a concentração deste metal por tamanho de bivalve, não
foi verificada nenhuma relação. O mesmo foi encontrado por Boyden (1974) para a
Família Veneridae e Szefer et al. (1998) estudando Chione rugosa (1998) e Mytella
strigata.
0
10
20
30
40
50
60μg
/g
BSCLASSE
1
BSCLASSE
2
BSCLASSE
3
BRCLASSE
1
BRCLASSE
2
BRCLASSE
3
BIGCLASSE
1
BIGCLASSE
2
BIGCLASSE
3
SMCLASSE
1
SMCLASSE
2
SMCLASSE
3
MANGANÊS
173
Uma relação direta foi observada por Szefer estudando M.edullis (1985). Uma
relação inversa foi encontrada por Szefer (1986) para Macoma balthica.
As concentrações de chumbo nos bivalves (Figura 50) foram maiores na Baía
de Sepetiba. Estes valores foram os únicos que ficaram acima do limite estabelecido
pela Legislação Brasileira. No entanto, as concentrações obtidas na Baía da Ribeira,
classes de tamanho 1 e 3, ficaram muito próximas dos valores estabelecidos por lei
(Tabela 16).
Valores similares a estes foram relatados por Silva et al. (2001) em C.
brasiliana em Potengy, Carvalho e Lacerda (1992) em P. Perna, na Praia Vermelha
e Pfeiffer et al. (1985) estudando M. guyanensis na Baía de Sepetiba (Tabela 16).
Analisando as concentrações deste metal por classe de tamanho, não se
observou nenhuma relação. Wallner-Kersanach et al. (1994) estudando A. brasiliana
encontrou um aumento nas concentrações com o aumento no tamanho destes
organismos. O mesmo foi observado por Szefer et al. (2002) estudando M.edullis.
Um padrão inverso foi encontrado por Lacerda et al. (1983) analisando M
guyanensis na Baía de Sepetiba.
Figura 50 - Concentração de chumbo em A. brasiliana, nas três classes de tamanho, nas quatro regiões.
A Figura 51 apresenta a Análise dos Componentes Principais (PCA) a partir
das concentrações de todos os metais, nas 3 classes de tamanho de bivalve, nas
quatro áreas estudadas. Esta é uma representação gráfica do espaço
multidimensional, onde, no eixo 1, com 89,47% da variância total, estão relacionados
todos os metais os quais aumentam suas concentrações em direção à Sepetiba
174
(SE). A exceção foi para o níquel, que não se correlacionou com nenhuma área. O
tamanho do seu vetor foi devido a sua associação com o eixo 2 que possui um alto
valor muito baixo (5,22%). Com relação às classes de tamanho, não houve uma
separação representativa entre os locais.
Figura 51 - Análise dos Componentes Principais: plano fatorial dos eixos I e II representando as concentrações de metais nas classes de tamanho de bivalve.
6.2.4 Fator de Bioacumulação de HgT e MeHg em Anomalocardia brasiliana
Para se determinar o Fator de Biacumulação do HgT e do MeHg em
Anomalocardia brasiliana, foi calculada a razão entre as concentrações destas
formas do mercúrio e a concentração da sua fração mais biodisponível, i.e., neste
estudo o SEM (Metais Simultaneamente Extraídos) Os dados utilizados no cálculo
do FBC estão apresentados na Tabela 18.
Tanto o mercúrio inorgânico quanto o orgânico são absorvidos diretamente da
água, como dos alimentos ou da ingestão dos sedimentos. A absorsão e a
depuração dependem da forma do metal, da fonte de exposição e do tipo de tecido
receptor, resultando em diferentes padrões de acumulação (NOAA, 1996).
eixo I 89,47% (autovalor 7,157)
eixo
II 5
,22%
(au
tova
lor
0,41
7)
SE
BIG
MAM
BR
Ni
Cd
Mn
Zn
Cr
Pb
Fe
Hg
175
O Hg na sua forma metálica nos sistemas aquáticos tem uma limitada
capacidade de entrada nos organismos. No entanto, na presença de ácidos
orgânicos do sedimento, eles se complexam e formas orgânicas são formadas
(MEECH et al., 1998). Estas formas orgânicas se acumulam na biota se
transformando na forma mais tóxica deste metal, o metilmercúrio (SANDOVAL et al.,
2001).
Tabela 18 - Valores de concentração de MeHg e HgT em A. brasiliana e no sedimento (SEM).
O Fator de Bioacumulação do HgT e do MeHg nos bivalves (Figura 52)
demonstrou que a maior parte do mercúrio acumulado nestes animais se encontrou
na forma de MeHg.
A taxa de excreção do MeHg por organismos vivos é baixa. Nos humanos, a
sua meia vida biológica varia de 30 a 120 dias (WHO, 1990; CARRIER et al., 2001).
Em peixes e crustáceos, a meia-vida é de 1000 dias aproximadamente (NRCC, 1979
apud AZEVEDO, 2003).
Cope e Bartsch (1999) mostraram que grande parte do conteúdo total de
mercúrio acumulado no bivalve da espécie Dreissena polymorpha está na forma de
metilmercúrio (30 a 70%).
No presente estudo, observamos também esta variação de 30 a 70%, onde
no Saco do Mamanguá encontrou-se 36%, Baía da Ilha Grande e Ribeira, 61,83% e
64,94%, respectivamente e Baía de Sepetiba, 50,21%.
As formas de MeHg tendem a ser mais tóxicas para os organismos aquáticos
que as inorgânicas, além de se acumularem com mais eficiência (AZEVEDO;
CHASIN, 2003).
176
Figura 52 - Valores de FBC para HgT e MeHg em Anomalocardia brasiliana.
Observou-se também que, das quatro regiões estudadas, Sepetiba
apresentou os maiores valores, seguidos da Baía da Ribeira e Ilha Grande. Este
resultado foi encontrado tanto para FBC-MeHg quanto para FBC-HgT. O Saco do
Mamanguá apresentou os menores FBCs tanto para MeHg quanto para HgT.
Uma variedade de fatores bióticos e abióticos pode afetar a eficiência de
animais marinhos na acumulação de metais em seus tecidos (REINFELDER et al.,
1998).
O conteúdo de mercúrio na biota aquática varia grandemente entre espécies,
até residentes no mesmo local. Muitos parâmetros podem afetar a acumulação e a
concentração do mercúrio nos animais. O mais importante é a quantidade de
mercúrio na qual o organismo está exposto através da coluna d’água, através do
sedimento e dos alimentos. Outros parâmetros importantes são: a espécie, peso /
comprimento / idade, hábito alimentar, posição trófica e maturidade sexual. A
temperatura e a qualidade da água e nível de contaminação do sedimento são de
grande influência também (KEHRIG et al., 1998).
Os valores de FBC do Metilmercúrio encontrados na Baía de Sepetiba ficaram
muito próximos daqueles encontrados na Baía da Ribeira, e não tão mais altos do
que os da Baía da Ilha Grande, quando comparado ao HgT.
Paraquetti (2005) estudando os fluxos anuais de Hg para a Baía de Sepetiba
encontrou que a fração particulada é a principal forma de entrada de Hg para a baía
através dos seus afluentes e demonstrou que os rios Guandu, Guarda e São
Francisco, juntos, são responsáveis por praticamente toda a carga de Hg que chega
FBC - MERCÚRIO
3,657
3,535
2,360
1,030
7,283
5,443
3,817
2,822
BAÍA DESEPETIBA
BAÍA DA RIBEIRA
BAÍA DA ILHAGRANDE
SACO DOMAMANGUÁ
FBC Hg total
FBC MeHg
177
à Baía de Sepetiba. A avaliação da especiação de Hg e da caracterização da
matéria orgânica dissolvida nas águas superficiais da parte externa da baía indicou
uma tendência de aumento das frações de Hg elementar, reativo e orgânico e uma
diminuição da fração de Hg particulado nos pontos afastados da costa enquanto que
nos pontos próximos à costa observou-se uma tendência oposta. As concentrações
de Hg orgânico foram sempre maiores durante a maré vazante do que na maré de
enchente, apontando a Baía de Sepetiba como uma produtora e exportadora de
espécies orgânicas de Hg para áreas adjacentes, o que pode explicar os valores
relativamente elevados de MeHg em peixes na Baía da Ilha Grande (KEHRIG et al.,
1998).
Esta característica exportadora de MeHg da Baía de Sepetiba, pode explicar
a baixa porcentagem desta forma de mercúrio, quando comparada aos valores
obtidos na Ribeira e Ilha Grande.
Quando analisamos as concentrações de mercúrio por classe de tamanho,
verificamos que, os maiores valores foram encontrados nos bivalves da classe 1
(Figura 53). Esta relação com o tamanho é linear para a Baía de Sepetiba e para a
Baía da Ribeira. Nas outras áreas, encontramos os menores valores na classe 2.
Figura 53 - Valores de FBC para HgT e MeHg em Anomalocardia brasiliana por classe de tamanho.
Além do tamanho, outros fatores são importantes para se considerar em
estudos de bioacumulação: estágio reprodutivo, condições fisiológicas e idade, que
pode ser refletida no peso (SILVA et al., 2006).
178
Muitos autores descrevem a relação do metal/tamanho se referindo ao peso
do animal. No entanto, a massa corporal pode ser influenciada por vários fatores.
Por exemplo, indivíduos jovens com boas condições alimentares podem apresentar
uma massa maior que mais velhos em condições não tão boas. Este fato vai
influenciar diretamente na sua bioacumulação (AZEVEDO; CHASIN, 2003).
6.2.5 Fator de Bioacumulação de Zn, Cd, Ni, e Pb em Anomalocardia brasiliana
Quando se analisa o FBC para os outros metais percebe-se que estes não
refletem a contaminação no sedimento, como fez o FBC calculado para o Hg.
Os FBCs (Tabela 19) foram obtidos a partir da razão entre as concentrações
de metal nos bivalves (Tabela 20) e das concentrações de metal no sedimento
(SEM) (Tabela 21).
Tabela 19 - Fator de Bioacumulação de metais em A. brasiliana, nas três classes de tamanho, nas quatro áreas de estudo.
Tabela 20 - Concentrações médias de metais em A. brasiliana, nas quatro áreas de estudo.
179
Tabela 21 - Concentrações de metais nos sedimentos (SEM) (ug/g), nas quatro áreas de estudo.
Os resultados mostraram que, embora a concentração destes metais nos
bivalves tivesse sido alta em algumas áreas, como por exemplo na Baía de
Sepetiba, os valores encontrados no sedimento também foram bastante elevados,
fazendo com que o FBC fosse baixo, ou seja, indicando baixo risco de
contaminação.
Segundo Sandoval et al. (2001), um FBC baixo pode ser encontrado em duas
situações: níveis de background no sedimento, o que não é o caso neste estudo, ou
devido a elevadas concentrações do metal no sedimento, como foi observado neste
estudo.
Quando isto acontece, o que se obtém através do FBC é uma inversão na
caracterização da contaminação da área ou uma ausência de padrão. Isto foi
observado para o cádmio e o chumbo, respectivamente. Observa-se que, embora as
concentrações destes metais encontradas nos bivalves de Sepetiba fossem mais
elevadas comparadas às outras áreas, o que se encontrou para o sedimento
também foi mais elevado, fazendo com que o FBC da área mais contaminada fosse
o mais baixo (Figura 54).
Quando analisamos o FBC do níquel e do zinco percebemos também que, as
áreas com menores valores deste metal no sedimento apresentaram os maiores
FBCs. Com o zinco, isto ainda é mais evidenciado, pois embora as concentrações
no tecido dos bivalves tivessem refletindo a contaminação do meio, os valores
encontrados nas áreas contaminadas foram de pelo menos uma ordem de grandeza
mais elevada. Isto fez com que o FBC dessas áreas não refletisse a contaminação
do meio (Figura 54).
De acordo com Rainbow e Phillips (1993) a biodisponibilidade do metal numa
área só pode ser apropriadamente medida pelo que é encontrado no tecido de
organismos alvo. Por isso, o estudo da concentração total de metais em organismos
fornece uma informação mais precisa do potencial dano desses contaminantes ao
180
seu metabolismo e ao ambiente em geral (BRYAN et al., 1980; CARVALHO et al.,
1991).
Sabe-se que, a capacidade de bioacumulação dos organismos é um dos
fatores que afetam o FBC. Neste caso, sendo a espécie utilizada reconhecidamente
boa bioindicadora, estes resultados podem ser explicados pela própria natureza do
metal. O zinco e o níquel são metais essenciais e não bioacumulam. O zinco apesar
de poder ser encontrado em quantidades significativas em animais aquáticos,
estudos indicam que ele e o níquel não bioacumulam através da cadeia alimentar
(AZEVEDO; CHASIN, 2003).
Estes dois fatores acima citados, altas concentrações desses metais no
sedimento e baixa capacidade de bioacumular, podem explicar a inversão na
caracterização da contaminação fornecida pelo FBC do zinco e do níquel.
Figura 54 - Fator de Bioacumulação de Ni, Zn, Pb e Cd.
Apesar disso, quando se analisa os FBCs por classe de tamanho, para todos
os metais (Tabela 22), observa-se que na classe 1 há uma tendência de se
encontrar os maiores fatores de bioacumulação que as outras classes, em quase
todas as situações (i.e. metais e áreas).
0,664
6,270
6,901
0,246
0,125
0,239
0,229
0,320
0,412
1,314
0,050
0,932
1,027
7,080
3,181
7,437
SEPETIBA
RIBEIRA
ILHA GRANDE
MAMANGUÁ
Ni
Zn
Pb
Cd
181
Tabela 22 - Fator de Bioacumulação de metais em A. brasiliana, nas três classes de tamanho, nas quatro áreas de estudo.
Analisando os FBCs do cádmio e o chumbo (Figura 55 e Figura 56), por
classe de tamanho, observou-se que, apesar da capacidade de bioacumulação
destes metais nos organismos (AZEVEDO; CHASIN, 2003), houve uma inversão na
caracterização da contaminação, no caso do cádmio e uma ausência de padrão, no
caso do chumbo. As elevadas concentrações destes metais, principalmente o
cádmio, tanto nos sedimentos quanto nos bivalves de Baía de Sepetiba, fizeram com
que o FBC não fosse um bom indicador da contaminação.
Figura 55 - Valores de FBC para Cd em Anomalocardia brasiliana, por classe de tamanho.
182
Figura 56 - Valores de FBC para Pb em Anomalocardia brasiliana, por classe de tamanho.
O mercúrio, como mostrado anteriormente, apresentou um elevado FBC para
as áreas com maiores concentrações de metais tanto no sedimento como nos
bivalves. Isto foi devido aos elevados valores deste metal encontrados no tecido dos
organismos. Por ser um metal não essencial e principalmente por se organificar, ele
bioacumula com mais eficiência na biota. Estas características fazem do mercúrio
um indicador eficiente da contaminação como foi observado no presente estudo.
A análise dos componentes principais, demonstrada na Figura 57, representa
graficamente as relações entre os FBCs dos metais nos bivalves e as áreas
estudadas. Como dito anteriormente, os FBCs dos metais direcionaram seus vetores
para as áreas menos contaminadas, a exceção do mercúrio que se correlacionou
com a Baía de Sepetiba (SE).
O zinco, chumbo e o níquel apresentaram uma maior correlação com a Baía
da Ilha Grande (BIG) enquanto que o cádmio para o Mamanguá (MA). Com relação
às classes de tamanho, não houve uma separação representativa entre os locais.
183
Figura 57 - Análise dos Componentes Principais: plano fatorial dos eixos I e II representando os FBCs nas classes de tamanho de bivalve.
6.2.6 Mercúrio Total em Poliqueta da Família Capitellidae
As análises de mercúrio total em poliquetas (Tabela 23) demonstraram que,
as concentrações encontradas nos indivíduos da Baía de Sepetiba foram superiores
aos demais locais (P<0,05). Este resultado se correspondeu com as concentrações
nos sedimentos, onde, os valores encontrados para Sepetiba foram de até uma
ordem de grandeza superiores aos obtidos nas demais áreas.
eixo I 53,9% (autovalor 2,655)
eixo
II 2
8,3%
(au
tova
lor
1,41
5)
SE
Cd
Ni
Zn
Pb
HgBIG
MA
BR
184
Tabela 23 - Valores de HgT encontrados em poliquetas da Família Capitellidae.
Muitos estudos têm mostrado os efeitos dos metais em poliquetas (REISH et
al., 1960 apud REISH, 1998; AMARAL et al., 1998). Estas pesquisas investigam os
efeitos de diferentes contaminantes em diferentes espécies de poliquetas. No
entanto, a maioria das metodologias aplicadas se baseia em testes toxicológicos
(REISH et al., 1997).
O efeito da contaminação para metais em Capitella capitata tem sido
demostrada por Amaral et al. (1998), Reish et al. (1980 apud REISH, 1998), Reish et
al. (1977 apud REISH, 1998), Bellan et al. (1972 apud REISH, 1998), Belan et al.
(1971 apud REISH, 1998) e Chapman et al. (1984).
Na costa brasileira, Amaral et al. (1987), estudando as praias do litoral de São
Paulo, encontrou a presença marcante de espécies indicadoras de locais
impactados. Dentre estas espécies, destacaram-se Capitella capitata, Laeonereis
acuta e Heteromastus filiformes.
Neste sentido, as espécies da família Nereididae e Capitellidae têm sido
consideradas espécies chave devido a diversos aspectos na biologia e ecologia
como também em estudos relacionados à poluição (POCKLINGTON et al., 1992).
Estas espécies são caracterizadas por alta tolerância fisiológica a variações
extremas de muitos parâmetros ambientais, como temperatura e salinidade. Com
isso, são apontadas como boas bioindicadoras em estudos de poluição em
ambientes estuarinos. Estes estudos compreendem, por exemplo, bioacumulação de
185
metais, efeitos da contaminação orgânica e seleção de populações locais com
tolerância à metais (GILLET et al., 2008)
A toxicidade, no entanto, depende de vários fatores que influenciam a
disponibilidade da substância aos organismos, incluindo a fonte, a taxa de emissão,
a concentração, transporte, fase de desenvolvimento e os processos bioquímicos de
cada organismo (LAWS, 1993).
6.2.7 Fator de Bioacumulação de HgT em Poliqueta da Família Capitellidae
Analisando os valores de FBC de HgT nos poliquetas (Figura 58),
encontramos valores mais elevados nos espécimes da Baía de Sepetiba. Estes
valores foram pelo menos duas vezes mais altos que nos espécimes analisados nas
demais estações.
O papel dos organismos bentônicos nos estuários tem sido apontado como
fundamental no seu funcionamento, devido à ligação que executa na cadeia trófica
(PAIVA, 1993).
Embora o efeito dos contaminantes possa variar nos diferentes estágios de
vida dos poliquetas, no geral, mercúrio e cobre tem mostrado ser os metais mais
tóxicos (GERACITANO et al., 2004). O cádmio, cromo e zinco também apresentam
toxicidade, porém variando mais em relação às concentrações nas diferentes
espécies (FERNANDEZ et al., 1990; SPURGEON et al., 2000).
Testes de toxicidade mostraram que, estágios larvais de Capitella capitata
são mais sensíveis que indivíduos adultos. Para alguns metais esta diferença é mais
leve, como cobre, por exemplo, no entanto com para o mercúrio, a diferença foi de
uma ordem de grandeza entre os dois estágios de vida (REISH, 1998).
186
Figura 58 - Valores de FBC para HgT em Poliquetas da Família Capitellidae.
Deve-se considerar que, a bioacumulação ocorre principalmente a partir do
sedimento, onde os organismos bentônicos estão associados. Estes ficam expostos
aos contaminantes presentes na água intersticial, partículas, matéria orgânica
particulada e dissolvida e entre a interface água–sedimento sendo ainda
influenciados pela natureza heterogênea dos sedimentos (REYNOLDSON, 1987).
Nos ecossistemas aquáticos, os organismos bentônicos são a base da cadeia
alimentar de muitos animais de níveis tróficos superiores, e possuem grande
capacidade para a bioacumulação de metais. Desta forma, representam uma fonte
potencial de contaminação aos seus consumidores, continuando o processo até os
organismos de topo de cadeia (biomagnificação) (WEISBERG et al., 2008).
Lacerda et al. (1994), demonstraram que as concentrações de mercúrio total
em peixes coletadas na região mineradora de Carajás, estavam relacionados com o
hábito alimentar do peixe. Os carnívoros apresentavam concentrações de mercúrio
maiores que os herbívoros e onívoros.
Os efeitos tóxicos do mercúrio variam de acordo com a espécie, o tempo e o
modo de exposição, o desenvolvimento de tolerância, os teores de metal e com
fatores ambientais locais. A tolerância fisiológica ao metal pode ser adquirida pelo
indivíduo ou controlada por expressão gênica hereditária (PAIN, 1995). As condições
FBC - HgT
8,0669,853
4,4664,573
4,9165,458
3,7884,3484,244
4,9044,869
4,7304,303
ENSEADA DAS GARÇAS
SACO DO ENGENHO
JACUACANGA
ANGRA
ARIRÓ
BRACUÍ
PALMAS
CEU
ABRAÃO
ESTRELAS
SÍTIO FORTE
MAMANGUÁ 1
MAMANGUÁ 2
187
ambientais, onde a biota exposta vive influencia na acumulação deste elemento nos
tecidos biológicos e conseqüêntemente, na cadeia trófica (SAGER et al., 2002).
6.3 ESTRUTURA DA COMUNIDADE BENTÔNICA
6.3.1 Composição da Comunidade
Em um total de 65 unidades amostrais (13 estaçoes de coleta com 5 réplicas
cada) foram obtidas um total de 794 espécies, distribuídas em 9045 indivíduos
(Tabela 24). As espécies foram distribuídas nos seguintes táxons: polychaeta,
bivalvia, gastropoda, scaphopoda, crustacea, echinodermata.
Tabela 24 - Lista de espécies encontradas em cada estação de coleta.
Continua...
188
189
A composição da macrofauna bêntica neste estudo (Figura 59) mostrou que o
grupo mais representativo foi polychaeta, com 46% de todas as espécies, seguido
de bivalves, com 25%, gastropoda com 14%, crustacea com 13% e scaphopoda com
2%. Outros grupos como equinodermata, sipúncula, cnidária, nemetinea, bryozoa,
cephalocordada, braquiopoda estiveram presentes só que com menor
representatividade.
Este padrão foi encontrado também por outros autores em diversos locais
(SUMIDA, 1997; PAIVA, 1996; MARINO; MONTANA, 1997; DITTMANN, 2000;
MUNIZ, 2003, etc). Nestes trabalhos, os poliquetas despontam como o grupo mais
importante, moluscos e crustáceos se alternam em importância relativa, segundo a
situação local.
Muitos autores relatam que o aumento substancial na densidade de algumas
espécies pode levar modificações importantes na composição da comunidade
(PEARSON; ROSENBERG, 1978; GRÉMARE et al., 1998).
Figura 59 - Composição total da macrofauna encontrada neste estudo.
Quando se analisa a distribuição das espécies nos principais grupos
taxonômicos por estação de coleta (Tabela 25 e Figura 60), notamos a maior os
poliquetas apresentaram a maior freqüência de ocorrência. Estes dominaram nas
estações da Baía de Sepetiba, onde somente este grupo foi encontrado. Na Baía da
Ribeira, embora poliqueta tivesse sido o mais abundante, se observou a presença
de outros táxons. Na Baía da Ilha Grande e no Saco do Mamanguá, também se
COMPOSIÇAO DA MACROFAUNA
46%
25%
14%
13%2%
POLICHAETA
BIVALVIA
GASTROPODA
CRUSTACEA
SCAPHOPODA
190
observou a presença de outros táxons, porém os moluscos (bivalves e gastrópodas)
foram os que dominaram.
Tabela 25 - Distribuição das espécies nos principais nos principais grupos taxonômicos nas estações de coleta.
Figura 60 - Distribuição das espécies nos principais grupos taxonômicos nas estações de coleta.
Um grande número de estudos tem demonstrado mudanças na estrutura de
comunidades macrobênticas em relação a gradientes de poluição e a variáveis
ambientais (PEARSON; ROSENBERG, 1978).
Um dos maiores desafios da ecologia é conseguir separar os impactos dos
distúrbios antropogênicos da variação natural que ocorre no ambiente e, desse
modo, identificar as conseqüências desta perturbação. Muitas mudanças que
ocorrem na estrutura de comunidades são devido a variações naturais que ocorrem
no tempo e no espaço. Na escala espacial, a heterogeneidade do sistema pode
modificar a distribuição dos organismos numa comunidade, dificultando o
reconhecimento do impacto. Na escala temporal, ocorrem ciclos naturais de
recrutamento e migração, mudanças na temperatura, etc. (PETERSON et al., 1996).
191
Sabe-se que a Baía de Sepetiba recebe grande carga de efluentes, tanto
industriais quanto domésticos (LACERDA, 1993). Estes poluentes tem ações
diferentes nas espécies, quando juntos ou separados. Em estudos de comunidade é
difícil separar os efeitos de cada um deles (TOMASI, 1987).
Alguns fatores ambientais como o tipo de sedimento e a concentração de
matéria orgânica são importantes parâmetros que regem o padrão de estruturação
da macrofauna, influenciando na distribuição destes organismos. A Tabela 26 mostra
a distribuição dos grãos no sedimento bem como a concentração de matéria
orgânica e carbonato nas estações.
Tabela 26 - concentração de matéria orgânica (%), carbonato (%), distribuição dos grãos (%) e classificação destes, segundo a escala de Wentworth.
Quando se analisa a granulometria dentro das estações, percebemos que a
contribuição de cada fração não variou, fazendo com que todas as estações fossem
classificadas como silte, variando de fino a grosso. Somente Sítio Forte obteve silte
muito grosso. Já quando se analisa o teor de matéria orgânica, percebe-se que as
estações da Baía de Sepetiba, apresentaram valores mais elevados. As outras
regiões apresentaram valores similares entre elas, exceto sítio Forte, onde a
concentração encontrada foi a mais baixa deste estudo. O teor de carbonato
apresentou valores próximos em todas as áreas, exceto Sítio Forte, também com os
valores mais baixos encontrados neste estudo.
A distribuição dos sedimentos está associada a uma série de fatores, entre
eles o padrão de circulação local. A circulação em sepetiba é influenciada
principalmente pela maré (FRAGOSO, 1999). A granulometria diminui
progressivamente para leste, quando ocorre fundo lodoso e argiloso. Estes
predominam junto à margem continental, onde foi realiza do este estudo (FEEMA/
GTZ, 1999).
192
Organismos depositívoros, como é o caso dos poliquetas, apresentam
maiores abundâncias nas áreas com maior deposição de matéria orgânica
(KELANGER, 1998).
Neste estudo foi observado, na Baía de Sepetiba, uma grande abundância de
algumas espécies de poliquetas, principalmente da família Nereididae e Capitellidae.
Muitos estudos têm mostrado que a fauna bêntica se modifica em resposta ao
enriquecimento orgânico. Próximo das áreas poluídas, a fauna se desenvolve pouco,
com grande abundância de poucas espécies. Estas espécies oportunistas crescem e
reproduzem-se rapidamente, pois levam vantagem na exploração deste novo
ambiente, inibindo assim o aparecimento de outras espécies menos competitivas
(FIORI, 2002; FIORI, 2003; GRAY, 1990).
Muitos autores sugerem o aumento na abundância de anelídeos,
principalmente dos poliquetas Capitella sp., Polydora sp. e Streblospio sp. que são
exemplos de espécies oportunistas, seja típico no caso de poluição orgânica nos
sedimentos marinhos. Este aumento é, provavelmente, conseqüência de distúrbios
físicos da deposição desta carga orgânica, que aumenta a quantidade de partículas
em suspensão e altera os padrões de granulometria do sedimento. Em contraste
com os poliquetas, a abundância de anfípodas diminui rapidamente com a
proximidade da fonte poluidora. Os efeitos nos anfípodas sugerem uma resposta a
toxicidade, ou seja, estes crustáceos mostram-se mais sensíveis á poluição
orgânica. A razão entre a abundância de poliquetas e anfípodas mostra-se ser um
indicador biológico de poluição para a macrofauna (PETERSON et al., 1996).
De fato, neste estudo foi observado um baixo número de crustáceos nas
regiões com distúrbios moderados (Baía da Ribeira) e ausência destes nas regiões
muito impactas como as da Baía de Sepetiba. As estações da Ilha Grande e do
Saco do Mamanguá apresentaram as maiores abundâncias de crustáceos.
À medida que se afasta da fonte poluidora, as comunidades naturais vão se
restabelecendo, formando um gradiente sucessional (PEARSON; ROSENBERG,
1978).
Neste estudo, foi observada uma melhor distribuição dos organismos na
medida em que nos afastamos da Baía de Sepetiba. Na Baía da Ribeira, a
comunidade bentônica apresentou um melhor padrão de estruturação comparado à
193
Sepetiba. Já a distribuição dos táxons na comunidade bentônica da Ilha Grande e
Mamanguá demonstraram um equilíbrio.
Uma comunidade tem uma série de atributos que não reside nos seus
componentes individuais e tem significado somente com referência à integração
destes. Várias características podem ser medidas e estudadas: diversidade
específica, riqueza, abundância e eqüitabilidade (uniformidade) (BEGON, 1990).
Estes atributos podem ser estudados tanto em comunidades que estão em
equilíbrio quanto em comunidades que estão se modificando. Estas mudanças
podem ser temporais, chamadas de sucessão, que levam a um estado chamado
clímax, ou podem ser espaciais, ao longo de gradientes ambientais, tais como
temperatura ou profundidade. Consequentemente integram e refletem os eleitos da
poluição através do tempo e do espaço (KREBS, 1985).
Analisando os descritores da comunidade, encontramos com relação à
abundância (Tabela 27 e Figura 61), ou seja, o número de indivíduos, um valor maior
em Sepetiba, principalmente Enseada das Garças, nas estações do Saco do
Mamanguá e em Palmas e Ceu.
Tabela 27 - Descritores da Comunidade Bentônica.
O que ocorre é que em Sepetiba, como dito anteriormente, há um predomínio
de espécies oportunistas, que crescem rapidamente, fazendo com que as suas
proporções sejam muito superiores aos demais grupos. Já ecossistemas em
equilíbrio, como é o caso da Ilha Grande e do Saco do Mamanguá, o número de
194
indivíduos é grande, porém bem distribuído entre as espécies. Os menores valores
de abundância foram encontrados na Baía da Ribeira, principalmente Ariró.
Figura 61 - Valores de Abundância encontrados em todas as estações de coleta.
Analisando a riqueza, ou seja, no número de espécies, percebemos
claramente um aumento do número de taxons de Sepetiba em relação ao
Mamanguá, com a menor riqueza no Saco do Engenho e o maior em Palmas,
Mam1e Mam2 (Figura 62).
Figura 62 - Valores de Riqueza encontrados em todas as estações de coleta.
Analisando a diversidade (Figura 63) observou-se um padrão muito
semelhante ao descrito para riqueza. No entanto os maiores valores de diversidade
estão na Baía da Ilha grande, principalmente em Palmas.
195
Figura 63 - Valores de Diversidade de Shannon-Weaver (H’) encontrados em todas as estações de coleta.
A relação entre diversidade e abundância tem sido usada por diversos
autores para estimar o efeito da eutrofização sobre a fauna bentônica (CLARK,
1997). Altas diversidades relativas têm sido interpretadas como estando livres dos
efeitos da eutrofizazação.
A equitabilidade (Figura 64) não variou muito entre as estaçoes. Encontraram-
se os menores valores em Bracuí e os maiores em Palmas.
Figura 64 - Valores de Eqüitabilidade de Piloue (J) ncontrados em todas as estações de coleta.
As análises multivariadas apresentadas a seguir foram empregadas para
refletir o comportamento multidimensional das variáveis abióticas
Na análise de escalonamento multidimensional (NMDS) (Figura 65), o
diagrama gerado reflete o comportamento multidimensional das comunidades nas
estações. Esta técnica de ordenação multivariada visa, como outras, distribuírem
espacialmente as estações, de forma que as que se encontrem mais próximas
196
tenham uma composição de espécies similar e as que estejam mais distantes
tenham uma composição de espécies dissimilar.
Figura 65 - Diagrama de NMDS obtida através da matriz de distância de Bray-Cutis.
Desta forma, o que se observou foi um agregamento das estações dentro de
suas áreas específicas, como era de se esperar, visto à semelhança entre elas. As
estações do Saco do Mamanguá e da Ilha Grande se sobrepuseram. Observou-se
também, uma distância maior entre Sepetiba e Ilha Grande e Mamanguá, com as
estações da Baía da Ribeira se posicionando entre elas. Este resultado sugere o
gradiente sucessional dito anteriormente.
Analisando o dendrograma (Figura 66), observamos nitidamente uma
separação das estações da Baía de Sepetiba para as demais. Encontramos também
uma separação das estações dentro de suas áreas, inclusive estações do
Mamanguá se agrupando entre elas, porém com grande similaridade com as
estações da Ilha Grande. Este grande grupo formado apresentou maior afinidade
com o grupo da Ribeira.
197
Figura 66 - Dendograma (Agrupamento de Ward) obtida através da matriz de distância de Bray-Cutis.
6.3.2 Resolução Taxonômica
Resolução ou Suficiência taxonômica é o conceito de identificar aos taxa ao
nível taxonômico suficiente ao propósito de estudo (ELLIS, 1985).
A detecção de padrões de estruturação da comunidade macrobêntica, usando
níveis mais elevados de resolução taxonômica, é importante no que se refere à
redução de tempo e de custos necessários em estudos de contaminação. Os
conhecimentos da taxonomia e distribuição espacial de grupos e associações de
espécies ao longo da costa brasileira são extremamente variáveis em sua natureza e
grau de detalhamento. São escassas ou inexistentes informações confiáveis e
consistentes sobre a densidade, biomassa e variabilidade temporal do bentos como
um todo. A maioria dos trabalhos está praticamente limitada à região costeira e à
plataforma continental, mesmo assim somente em algumas áreas (LANA et al.,
1996).
No presente estudo, a tabela de espécie foi agrupada em gênero, família e
classe. Estas tabelas foram analisadas separadamente e geradas, para cada uma
delas, uma nova matriz de similaridade. Então se fez o NMDS para todos os níveís
taxonômico a fim de comparar os padrões demonstrados pelo nível específico.
198
Os padrões observados a nível específico (Figura 65) foram os mesmos
agregados em níveis taxonômicos superiores. No entanto, os resultados mostraram
que o nível de gênero (Figura 67), forneceu o mesmo tipo de informação do nível
específico.
Figura 67 - Diagrama de NMDS à nível de gênero.
O mesmo padrão foi demonstrado quando as espécies foram agregadas em
níveis de família (Figura 68). Esta forneceu o mesmo tipo de informação do nível
específico, com baixa perda de informações.
EG
SE
JAC
ANGARI
BRA
PALABR
CEUESTSFMAM1MAM2
Stress: 0,01
199
Figura 68 - Diagrama de NMDS em nível de família.
Warwick (1988) sugeriu que as respostas da comunidade a um poluente
devem ser mais evidenciadas a níveis taxonômicos mais elevados que espécie,
devido à heterogeneidade natural dos ecossistemas. Com isso, as respostas a
perturbações antropogênica são mais facilmente detectadas, já que haverá uma
redução da ampla gama de respostas das espécies às variações naturais.
Quando se organizou as espécies ao nível de classe (Figura 69), não se
observou os mesmos padrões de estruturação encontrados no nível específico, onde
se observou um afastamento entre algumas estaçoes. Este resultado sugere que
possa haver perda de informações importantes.
Usando técnicas mais objetivas, Somerfield e Clarke (1995) demonstraram
que análises ao nível de gênero e família produzem resultados similares àquelas ao
nível de espécie. No entanto, quando se analisa a comunidade ao nível de classe,
apesar de manter os mesmos padrões de estruturação, algumas diferenças podem
ser encontradas. Este mesmo resultado foi encontrado por Fiori (2000), no Rio de
Janeiro e por Muniz (2003) em São Paulo.
EG
SE
JAC
ANG
ARI
BRA
PALABRCEUESTSFMAM1MAM2
Stress: 0,01
200
Figura 69 - Diagrama de NMDS em nível de Classe.
Em um estudo com comunidades macrobênticas, Ferraro e Cole (1995)
encontraram que, a identificação dos organismos ao nível de gênero, família, ordem
e filo reduziria respectivamente os custos para 25%, 55%, 80% e 95% do montante
gasto nestas análises, se os organismos fossem identificados em nível de espécie. A
redução dos custos e do tempo irá variar de caso para caso. Naturalmente, algum
ganho será obtido se as repostas da comunidade a um gradiente de poluição
puderem ser detectadas em um nível taxonômico mais alto.
Muitos estudos têm demonstrado que, em comunidades macrobênticas de
fundos não consolidados, os efeitos da poluição são muitas vezes detectados com o
emprego de técnicas multivariadas em níveis taxonômicos elevados, mesmo em
alguns casos onde estes efeitos são tão sutis que não são detectados pelas análises
univariadas ao nível de espécie (JAMES et al., 1995).
Em geral, há um aumento gradual entre os valores de correlação entre nível
de espécie e níveis taxonômicos mais elevados em locais onde o impacto da
poluição aumenta com o tempo. Isto claramente suporta a hipótese das respostas
hierárquicas ao estresse. Esta hipótese sugere que, com o aumento do estresse, há
uma adaptabilidade primeira dos indivíduos, depois das espécies, gêneros, famílias,
etc. Como as conseqüências das mudanças resultantes do aumento do estresse são
EG
SE
JACANG
ARIBRA
PAL
ABR
CEU
ESTSF
MAM1
MAM2
Stress: 0,02
201
manifestadas primeiramente em níveis taxonômicos mais elevados, então é
esperado que estes se correlacionem melhor com as variáveis ambientais e com as
mudanças que poderão ocorrer no sistema (FERRARO; COLE, 1995).
Em áreas poluídas são encontradas correlações elevadas entre nível de
espécie e níveis taxonômicos mais elevados. Em áreas com menos estresse, mas
ainda poluídas, com claros gradientes de estruturação da comunidade, as
correlações entre nível de espécie e nível de classe e filo são mais baixas quando
comparadas com áreas muito estressadas. Nestes casos, níveis mais baixos de
resolução, como gênero ou família, devem ser usados (OLSGARD, 1998).
Nos estudos de biodiversidade, onde comparando diferentes áreas, encontra-
se pouca ou nenhuma espécie em comum, as análises baseadas em níveis
taxonômicos elevados são mais importantes. Muitas investigações sobre níveis
taxonômicos nos estudos da macrofauna bêntica têm sido feitos com os dados
coletados em programas de monitoramento ambiental de áreas afetadas pela
poluição. A identificação limite dos organismos, ao nível de família, por exemplo, é
de particular interesse nestas repetidas investigações rotineiras (CLARK, 1997).
6.4 ÍNDICE DE QUALIDADE DE SEDIMENTO
Abordagens integradas têm se mostrado como alternativas bastante
adequadas para avaliações preliminares de riscos ecológicos de sedimentos
contaminados (CARVALHO et al., 2001).
Long e Chapman (1985) desenvolveram a Tríade de Qualidade de Sedimento
(TQS) que integra as análises química do sedimento, testes de toxicidade e ecologia
do bentos.
Esta abordagem é especialmente recomendada nos casos de avaliação da
degradação induzida pela poluição, em áreas com contaminação moderada, quando
outros métodos isolados mais tradicionais podem não oferecer evidências
conclusivas dos efeitos adversos (BURTON; SCOTT, 1992). Pode também ser
empregada em estudos regionais, em programas de monitoramento e em avaliações
rápidas da disposição de efluentes urbanos e industriais. Serve ainda para a
identificação de pontos muito, pouco ou medianamente impactados (determinando
202
locais prioritários para recuperação), e ainda para estimar áreas com maior potencial
para degradação futura (ABESSA et al., 1998).
No presente estudo, foi proposto IQS, Índice de Qualidade de Sedimento.
Trata-se de um índice numérico desenvolvido para avaliar a contaminação dos
sedimentos por metal pesado baseado na filosofia da tríade, porém utilizando-se de
outros parâmetros.
Foram selecionados para sua construção, parâmetros químicos e biológicos.
O parâmetro químico selecionado foi o IREP que leva em consideração a toxicidade
ponderada dos metais e também o estado trófico do meio, medida que influencia
diretamente na disponibilidade do contaminante.
Os parâmetros biológicos utilizados no IQS foram: o índice de diversidade de
Shannon-Weaver (parâmetro da comunidade bentônica que integra a abundância de
espécies e a sua distribuição) e o Fator de Bioacumulação de Hg nos poliquetas.
Para o cálculo do IQS foi necessário normalizações e padronizações
conforme explicado na metodologia. Os valores obtidos após estas etapas estão na
Tabela 28.
Tabela 28 - Parâmetros utilizados no cálculo do IQS. (a) Dados Originais; (b) Dados Normalizados e (c) Dados Padronizados. a) b) c)
Analisando os três parâmetros juntos, a partir dos valores normalizados
(Figura 70), percebemos que as estações apresentaram respostas semelhantes para
os três indicadores. Observamos que, em Palmas, por exemplo, onde o FBC
apresentou o valor mais baixo e o IREP também foi baixo, consequêntemente, a
diversidade foi mais elevada. De uma forma geral, todas as estações com altos
ORIGINAIS NORMALIZADOS PADRONIZADOSEST FBC Hg Pol. IREP Diversidade FBC Hg Pol. IREP Diversidade FBC Hg Pol. IREP DiversidadeEG 8,066 417,1 1,978 0,705 0,382 0,076 0,295 0,618 0,924SE 9,853 827,3 1,815 1,000 1,000 0,000 0,000 0,000 1,000JAC 4,466 312,0 3,206 0,112 0,224 0,652 0,888 0,776 0,348ANG 4,573 334,7 2,871 0,129 0,258 0,495 0,871 0,742 0,505ARI 4,916 287,9 3,566 0,186 0,188 0,821 0,814 0,812 0,179BRA 5,458 276,8 2,763 0,275 0,171 0,444 0,725 0,829 0,556PAL 3,788 206,8 3,948 0,000 0,066 1,000 1,000 0,934 0,000ABR 4,348 231,1 3,924 0,092 0,102 0,989 0,908 0,898 0,011CEU 4,244 219,3 3,870 0,075 0,085 0,963 0,925 0,915 0,037EST 4,904 214,8 3,839 0,184 0,078 0,949 0,816 0,922 0,051SF 4,869 204,9 3,877 0,178 0,063 0,967 0,822 0,937 0,033
MAM1 4,730 163,1 3,810 0,155 0,000 0,935 0,845 1,000 0,065MAM2 4,303 187,7 3,909 0,085 0,037 0,982 0,915 0,963 0,018
203
valores de diversidade, como as localizadas na Baía da Ilha Grande e no Saco do
Mamanguá, apresentaram FBCs baixos e IREPs também baixos.
Figura 70 - Comparação dos indicadores: FBC do Hg do polycheta, IREP e H’, por estação.
Estes indicadores, quando observados por área, demonstram melhor suas
relações, principalmente a diversidade (Figura 71). Analisando estatísticamente a
diversidade (Kruscal Wallis com teste Tukey a posteriore), encontrou-se diferença
significativa entre a Baía de Sepetiba e as demais áreas e também entre Ribeira e
Ilha Grande – Mamanguá (P<0,006). Para o IREP e o FBC, só foi observada
diferença significativa entre Sepetiba e as demais áreas (P<0,038 e P<0,004,
respectivamente).
Figura 71 - Comparação dos indicadores por área.
Foi demonstrado também o FBC do Hg medido nos bivalves (Figura 72). O
mesmo padrão foi encontrado.
204
Figura 72 - Comparação do FBC do Hg nos bivalves com IREP e H’, por área.
Em áreas onde se encontram elevadas concentrações de contaminantes,
tanto nos sedimentos quanto nos animais, o que se espera ter é uma alteração nos
padrões estruturais da comunidade bentônica. Estas alterações incluem perda das
espécies sensíveis e aumento no número de espécies oportunistas. O que se tem
nestes casos é uma baixa diversidade em resposta à contaminação (GRAY, 1997).
A diversidade é usada por muitos autores para se medir os níveis de
eutrofização (WARWICK, 1988; OLSGARD et al., 1998).
Estes resultados obtidos sugerem uma relação de causa-efeito entre a
bioacumulação dos metais no tecido dos organismos estudados e a resposta das
comunidades bentônicas, refletidas, dentre outras coisas, nos seus índices de
diversidade.
Este tipo de abordagem integrada está essencialmente fundamentada na
necessidade de se enfocar os efeitos da poluição de forma multidisciplinar,
sobretudo pelas limitações dos métodos isolados em imprimir resultados que sejam
significativos para a compreensão do problema como um todo. Ela oferece assim,
informações completas baseadas num amplo espectro de respostas sobre a
qualidade de sedimentos, proporcionando aos pesquisadores e/ou tomadores de
decisões uma interpretação mais segura sobre uma determinada situação de
impacto (CHAPMAN, 1992).
205
Para se verificar o comportamento multidimensional destes indicadores
juntamente com outras variáveis e as estações de coleta foi proposta uma análise de
correspondência canônica (Figura 73).
A Análise de correspondência Canônica (CANOCO) permite integrar através
de duas matrizes, demonstrando suas relações (TER BRAAK, 1986)
Os resultados demonstraram uma proximidade do IQS e da diversidade com
as estações do Mamanguá e da Ilha Grande. Isto significa que estes valores
aumentam neste sentido, com uma relação inversa às estações de Sepetiba e
Ribeira. Por outro lado, todos os metais, IREP, FBCs, AVS, SEM crescem em
direção às estações de Sepetiba, com uma relação inversa as estações do
Mamanguá e da Ilha Grande.
Esta representação mostra também uma grande similaridade entre as
estações da Ilha Grande e Mamanguá e uma dissimilaridade, também grande, entre
SE e EG.
Figura 73 - Análise de Correspondência Canônica.
Analisando o ranqueamento das estações fornecidas pelos índices, notamos
uma unanimidade apenas para Baía de Sepetiba, onde todos os índices a
classificaram em último lugar. Palmas obteve a melhor classificação para todos os
CCA I (37,9% - autovalor 0,270)
CC
A II
(16
,1%
- a
uto
valo
r 0,
115)
SE
BR
IG
MAM
SE
Diversidade
ARIJAC
BRA
ANG
EG
SEM
FBCHgPIREP
GC
Silte
MOrgAVS
HgPoloiqueta
IQS
206
índices, exceto o IREP. O único índice que separou todas as estações dentro se sua
área específica foi o IREP.
O IQS foi calculado também com as concentrações diretas de Hg no
poliqueta. Os resultados obtidos revelaram um ranqueamento melhor que o FBC das
estações dentro de suas áreas, no entanto, a classificação final do IQS foi a mesma
(Anexo 8).
A Tabela 29 mostra os valores de IQS obtidos a partir do FBC, IREP e H’. Os
valores obtidos nos permitem distinguir três grupos: um grupo formado pelas
estações da Baía de Sepetiba como as mais degradadas, um segundo formado
pelas estações da Baía da Ribeira, refletindo alguma alteração contaminação e um
terceiro grupo formado pelas estações da Baía da Ilha Grande e do Saco do
Mamanguá, com baixa ou nenhuma contaminação.
O IQS refletiu o padrão de hierarquização demonstrado pela estrutura de
comunidade bentônica, separando as 13 estações em três grupos. Este resultado
reflete um peso maior da H’ na fórmula do IQS.
Tabela 29 - Valores de IQS obtidos a partir do FBC, IREP e H’.
207
Para verificarmos se as respostas fornecidas pelos indicadores foram
semelhantes para todas as estações, ranqueamos as respostas de cada um deles e
comparamos (Tabela 30).
Tabela 30 - Ranqueamento obtido a partir dos índices utilizados no IQS. Ranquing
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
208
7 CONCLUSÕES
As conclusões a seguir seguem a ordem proposta nos objetivos:
1) O Índice de Risco Ecológico Potencial foi capaz de hierarquizar as
estações estudadas, inclusive separando-as dentro de suas áreas.
Segundo o IREP, a maior estimativa de risco foi atribuído à
contaminação por metal na Baía de Sepetiba, principalmente no Saco
do Engenho. A área com estimativas de menor risco potencial de
contaminação por metal foi Saco do Mamanguá.
2) De todos os elementos que compõem o modelo do IREP, o Fator de
Contaminação (FC) foi o mais representativo.
3) As adaptações realizadas na metodologia do IREP mostraram-se
satisfatórias. Utilizou-se, no lugar no nitrogênio, o fósforo no cálculo do
NBP, calibrando não só o estado trófico do meio com a clorofila, como
também a anoxia do sedimento, com o AVS.
4) De todos os metais, o Hg foi o apresentou o maior peso no IREP,
contribuindo, em alguns casos, com até 80% da estimativa do risco
potencial.
5) O Hg, por se organificar, mostrou uma maior eficiência na
bioacumulação em Anomalocardia brasiliana do que os outros metais,
o que faz dele, além de mais perigoso, melhor indicador da
contaminação do sedimento.
6) O Fator de Bioacumulaçao do MeHg em Anomalocardia brasiliana
respondeu da mesma forma que o Hg, ou seja, refletindo bem a
contaminação das áreas.
7) De uma forma geral, observou-se uma maior concentração de metais
nos indivíduos da menor classe de tamanho de Anomalocardia
brasiliana.
8) Para o cálculo do FBC utilizou-se o SEM (Metais Simultaneamente
Extraídos), no lugar do sedimento total ou da água intersticial, o que
mostrou ser uma boa calibraçao com o que está biodisponível para a
biota.
209
9) O FBC do Hg em polychaetas da Família Capitellidae mostrou ser um
eficiente elo da relação causa-efeito entre os valores fornecidos pelo
IREP e as respostas encontradas na estrutura da comunidade
bentônica. Acredita-se que este tipo de análise seja pioneira, pelo
menos no Brasil.
10) Os padrões de estruturação da comunidade bentônica indicaram,
através da composição das espécies dos descritores da comunidade,
as áreas com diferentes graus de perturbação.
11) Com relação à resolução taxonômica, este estudo demonstrou que a
análise do padrão de distribuição da comunidade à nível específico foi
o mesmo para nível de gênero e família. Diante do exposto, conclui-se
que, a suficiência taxonômica ideal para estudos deste tipo nestas
áreas seja o nível de família.
12) O Índice de Qualidade do Sedimento (IQS), construído a partir da
integração do IREP, do FBC do Hg no polychaeta e do Índice de
Diversidade de Shannon-Weaver (H’), mostrou eficiência na
hierarquização da contaminação, pois conseguiu separar áreas mais
degradadas de outras com moderada e/ou baixa contaminação.
210
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9 ANEXOS
9.1 ANEXO 1
Tabela 31 - Estimativas do Índice de Risco Ecológico Potencial, utilizando o Padrão Global como valores pré-industriais.
ESTAÇÕES Metal Ci (ug/g) C0i (ug/g) FCi FTS FS=NBP FRT REP
ENSEADA DAS GARÇAS Hg 0,122 0,4 0,30 40 4,56 8,78 2,67
Cd 1,37 0,3 4,57 30 4,56 6,58 30,06
IREP= Pb 34,90 20 1,75 5 4,56 1,10 1,91
34,98 Cu 13,79 45,00 0,31 5 4,56 1,10 0,34
Classificação: BAIXO Cr 24,80 90 0,28 2 4,56 0,44 0,12
Zn 349 95,0 3,67 1 4,56 0,22 0,81
SACO DO ENGENHO Hg 0,197 0,4 0,49 40 4,03 9,92 4,89
Cd 2,41 0,3 8,03 30 4,03 7,44 59,78
IREP= Pb 87,71 20 4,39 5 4,03 1,24 5,44
72,87 Cu 21,32 45,00 0,47 5 4,03 1,24 0,59
Classificação: BAIXO Cr 47 90 0,52 2 4,03 0,50 0,26
Zn 732 95,0 7,71 1 4,03 0,25 1,91
JACUACANGA Hg 0,063 0,4 0,16 40 3,28 12,19 1,91
Cd 0,61 0,3 2,03 30 3,28 9,15 18,60
IREP= Pb 16,75 20 0,84 5 3,28 1,52 1,28
22,68 Cu 13 45,00 0,28 5 3,28 1,52 0,42
Classificação: BAIXO Cr 22,00 90 0,24 2 3,28 0,61 0,15
Zn 102 95,0 1,07 1 3,28 0,30 0,33
ANGRA Hg 0,073 0,4 0,18 40 3,46 11,55 2,11
Cd 0,79 0,3 2,63 30 3,46 8,66 22,81
IREP= Pb 15,21 20 0,76 5 3,46 1,44 1,10
26,86 Cu 9,17 45,00 0,20 5 3,46 1,44 0,29
Classificação: BAIXO Cr 27 90 0,30 2 3,46 0,58 0,17
Zn 120 95,0 1,26 1 3,46 0,29 0,36
ARIRÓ Hg 0,067 0,4 0,17 40 3,36 11,90 2,00
Cd 0,640 0,3 2,13 30 3,36 8,92 19,03
IREP= Pb 11,43 20 0,57 5 3,36 1,49 0,85
22,57 Cu 3,83 45,00 0,09 5 3,36 1,49 0,13
Classificação: BAIXO Cr 33 90 0,37 2 3,36 0,59 0,22
Zn 109 95,0 1,15 1 3,36 0,30 0,34
248
ESTAÇÕES Metal Ci (ug/g) C0i (ug/g) FCi FTS FS=NBP FRT REP
BRACUÍ Hg 0,059 0,4 0,15 40 3,74 10,68 1,58
Cd 0,78 0,3 2,60 30 3,74 8,01 20,83
IREP= Pb 17,65 20 0,88 5 3,74 1,34 1,18
24,34 Cu 7,82 45,00 0,17 5 3,74 1,34 0,23
Classificação: BAIXO Cr 32 90 0,36 2 3,74 0,53 0,19
Zn 114 95,0 1,20 1 3,74 0,27 0,32
PALMAS Hg 0,051 0,4 0,13 40 2,96 13,53 1,72
Cd 0,21 0,3 0,70 30 2,96 10,14 7,10
IREP= Pb 7,10 20 0,36 5 2,96 1,69 0,60
10,05 Cu 4,23 45,00 0,09 5 2,96 1,69 0,16
Classificação: BAIXO Cr 28 90 0,31 2 2,96 0,68 0,21
Zn 72 95,0 0,76 1 2,96 0,34 0,26
CEU Hg 0,051 0,4 0,13 40 2,85 14,03 1,77
Cd 0,29 0,3 0,97 30 2,85 10,52 10,17
IREP= Pb 14,80 20 0,74 5 2,85 1,75 1,30
13,81 Cu 4,15 45,00 0,09 5 2,85 1,75 0,16
Classificação: BAIXO Cr 24 90 0,27 2 2,85 0,70 0,19
Zn 58 95,0 0,61 1 2,85 0,35 0,21
ABRAÃO Hg 0,055 0,4 0,14 40 3,21 12,46 1,71
Cd 0,35 0,3 1,17 30 3,21 9,35 10,91
IREP= Pb 13,33 20 0,67 5 3,21 1,56 1,04
14,21 Cu 2,10 45,00 0,05 5 3,21 1,56 0,07
Classificação: BAIXO Cr 31 90 0,34 2 3,21 0,62 0,21
Zn 83 95,0 0,87 1 3,21 0,31 0,27
ESTRELAS Hg 0,050 0,4 0,13 40 2,91 13,75 1,72
Cd 0,26 0,3 0,87 30 2,91 10,31 8,94
IREP= Pb 13,40 20 0,67 5 2,91 1,72 1,15
12,40 Cu 2,73 45,00 0,06 5 2,91 1,72 0,10
Classificação: BAIXO Cr 28 90 0,31 2 2,91 0,69 0,21
Zn 76 95,0 0,80 1 2,91 0,34 0,28
SÍTIO FORTE Hg 0,057 0,4 0,14 40 2,75 14,54 2,08
Cd 0,15 0,3 0,50 30 2,75 10,90 5,45
IREP= Pb 5,10 20 0,26 5 2,75 1,82 0,46
8,23 Cu 0,42 45,00 0,01 5 2,75 1,82 0,02
Classificação: BAIXO Cr 13 90 0,14 2 2,75 0,73 0,10
Zn 29 95,0 0,31 1 2,75 0,36 0,11
249
ESTAÇÕES Metal Ci (ug/g) C0i (ug/g) FCi FTS FS=NBP FRT REP
MAMANGUÁ 1 Hg 0,054 0,4 0,13 40 3,16 12,65 1,70
Cd 0,09 0,3 0,30 30 3,16 9,49 2,85
IREP= Pb 11,74 20 0,59 5 3,16 1,58 0,93
5,73 Cu 0,30 45,00 0,01 5 3,16 1,58 0,01
Classificação: BAIXO Cr 8,3 90 0,09 2 3,16 0,63 0,06
Zn 57 95,0 0,60 1 3,16 0,32 0,19
MAMANGUÁ 2 Hg 0,052 0,4 0,13 40 3,00 13,34 1,75
Cd 0,17 0,3 0,57 30 3,00 10,01 5,67
IREP= Pb 13,79 20 0,69 5 3,00 1,67 1,15
8,87 Cu 1,86 45,00 0,04 5 3,00 1,67 0,07
Classificação: BAIXO Cr 1,3 90 0,01 2 3,00 0,67 0,01
Zn 62,0 95,0 0,65 1 3,00 0,33 0,22
250 9.2 ANEXO 2
Tabela 32 - Estimativa de REP e classificação para os diferentes NBPs.
ESTAÇÕES Metal REP NBP= (P/MO)x10
CLASSIFICAÇÃO REP NBP= (N/MO)x10
CLASSIFICAÇÃO REP NBP= (P/COT)x10
CLASSIFICAÇÃO REP NBP = (N/COT)x10
CLASSIFICAÇÃO REP NBP= (N/MO)x10
CLASSIFICAÇÃO
ENSEADA DAS
GARÇAS
Hg 213,60 ALTO 32,73 BAIXO 37,51 BAIXO 5,75 BAIXO 327,33 MUITO ALTO
Cd 150,29 CONSIDERÁVEL 23,03 BAIXO 26,39 BAIXO 4,04 BAIXO 230,30 ALTO
Pb 16,29 BAIXO 2,50 BAIXO 2,86 BAIXO 0,44 BAIXO 24,96 BAIXO
Cu 36,90 BAIXO 5,65 BAIXO 6,48 BAIXO 0,99 BAIXO 56,54 MODERADO
Cr 4,99 BAIXO 0,76 BAIXO 0,88 BAIXO 0,13 BAIXO 7,65 BAIXO Zn 6,52 BAIXO 1,00 BAIXO 1,14 BAIXO 0,18 BAIXO 9,99 BAIXO
SACO DO ENGENHO
Hg 391,51 MUITO ALTO 48,99 MODERADO 74,40 MODERADO 9,31 BAIXO 489,92 MUITO ALTO
Cd 298,89 ALTO 37,40 BAIXO 56,80 MODERADO 7,11 BAIXO 374,02 MUITO ALTO
Pb 46,29 MODERADO 5,79 BAIXO 8,80 BAIXO 1,10 BAIXO 57,92 MODERADO
Cu 64,49 MODERADO 8,07 BAIXO 12,26 BAIXO 1,53 BAIXO 80,70 CONSIDERÁVEL
Cr 10,70 BAIXO 1,34 BAIXO 2,03 BAIXO 0,25 BAIXO 13,38 BAIXO Zn 15,45 BAIXO 1,93 BAIXO 2,94 BAIXO 0,37 BAIXO 19,34 BAIXO
BAÍADE JACUACANG
A
Hg 152,92 CONSIDERÁVEL 26,52 BAIXO 25,70 BAIXO 4,46 BAIXO 265,24 ALTO
Cd 92,98 CONSIDERÁVEL 16,13 BAIXO 15,63 BAIXO 2,71 BAIXO 161,28 ALTO
Pb 10,86 BAIXO 1,88 BAIXO 1,83 BAIXO 0,32 BAIXO 18,84 BAIXO
Cu 46,47 MODERADO 8,06 BAIXO 7,81 BAIXO 1,35 BAIXO 80,61 CONSIDERÁVEL Cr 6,15 BAIXO 1,07 BAIXO 1,03 BAIXO 0,18 BAIXO 10,67 BAIXO
Zn 2,65 BAIXO 0,46 BAIXO 0,44 BAIXO 0,08 BAIXO 4,59 BAIXO
ANGRA DOS REIS
Hg 168,88 ALTO 25,96 BAIXO 31,40 BAIXO 4,83 BAIXO 259,56 ALTO
Cd 114,07 CONSIDERÁVEL 17,53 BAIXO 21,21 BAIXO 3,26 BAIXO 175,32 ALTO
Pb 9,35 BAIXO 1,44 BAIXO 1,74 BAIXO 0,27 BAIXO 14,36 BAIXO Cu 32,30 BAIXO 4,96 BAIXO 6,00 BAIXO 0,92 BAIXO 49,63 MODERADO
Cr 7,15 BAIXO 1,10 BAIXO 1,33 BAIXO 0,20 BAIXO 10,99 BAIXO
Zn 2,95 BAIXO 0,45 BAIXO 0,55 BAIXO 0,08 BAIXO 4,53 BAIXO
ENSEADA Hg 159,87 CONSIDERÁVEL 28,12 BAIXO 26,82 BAIXO 4,72 BAIXO 281,23 ALTO
251
ESTAÇÕES Metal REP NBP= (P/MO)x10
CLASSIFICAÇÃO REP NBP= (N/MO)x10
CLASSIFICAÇÃO REP NBP= (P/COT)x10
CLASSIFICAÇÃO REP NBP = (N/COT)x10
CLASSIFICAÇÃO REP NBP= (N/MO)x10
CLASSIFICAÇÃO
DO ARIRÓ Cd 95,16 CONSIDERÁVEL 16,74 BAIXO 15,97 BAIXO 2,81 BAIXO 167,40 ALTO
Pb 7,23 BAIXO 1,27 BAIXO 1,21 BAIXO 0,21 BAIXO 12,72 BAIXO
Cu 13,89 BAIXO 2,44 BAIXO 2,33 BAIXO 0,41 BAIXO 24,43 BAIXO
Cr 9,00 BAIXO 1,58 BAIXO 1,51 BAIXO 0,27 BAIXO 15,84 BAIXO
Zn 2,76 BAIXO 0,49 BAIXO 0,46 BAIXO 0,08 BAIXO 4,85 BAIXO
ENSEADA DO BRACUÍ
Hg 126,69 CONSIDERÁVEL 24,67 BAIXO 20,71 BAIXO 4,03 BAIXO 246,68 ALTO Cd 104,15 CONSIDERÁVEL 20,28 BAIXO 17,02 BAIXO 3,31 BAIXO 202,80 ALTO
Pb 10,03 BAIXO 1,95 BAIXO 1,64 BAIXO 0,32 BAIXO 19,53 BAIXO
Cu 25,47 BAIXO 4,96 BAIXO 4,16 BAIXO 0,81 BAIXO 49,59 MODERADO
Cr 7,84 BAIXO 1,53 BAIXO 1,28 BAIXO 0,25 BAIXO 15,27 BAIXO
Zn 2,59 BAIXO 0,50 BAIXO 0,42 BAIXO 0,08 BAIXO 5,04 BAIXO
ENSEADA DE PALMAS
Hg 137,97 CONSIDERÁVEL 29,67 BAIXO 16,89 BAIXO 3,63 BAIXO 296,67 ALTO
Cd 35,51 BAIXO 7,63 BAIXO 4,35 BAIXO 0,93 BAIXO 76,35 MODERADO
Pb 5,11 BAIXO 1,10 BAIXO 0,63 BAIXO 0,13 BAIXO 10,98 BAIXO
Cu 17,44 BAIXO 3,75 BAIXO 2,14 BAIXO 0,46 BAIXO 37,51 BAIXO
Cr 8,69 BAIXO 1,87 BAIXO 1,06 BAIXO 0,23 BAIXO 18,68 BAIXO Zn 2,07 BAIXO 0,45 BAIXO 0,25 BAIXO 0,05 BAIXO 4,46 BAIXO
SACO DO CEU
Hg 141,96 CONSIDERÁVEL 15,85 BAIXO 35,05 BAIXO 3,91 BAIXO 158,53 CONSIDERÁVEL
Cd 50,85 MODERADO 5,68 BAIXO 12,56 BAIXO 1,40 BAIXO 56,78 MODERADO
Pb 11,04 BAIXO 1,23 BAIXO 2,73 BAIXO 0,30 BAIXO 12,33 BAIXO
Cu 17,75 BAIXO 1,98 BAIXO 4,38 BAIXO 0,49 BAIXO 19,82 BAIXO Cr 7,72 BAIXO 0,86 BAIXO 1,91 BAIXO 0,21 BAIXO 8,62 BAIXO
Zn 1,73 BAIXO 0,19 BAIXO 0,43 BAIXO 0,05 BAIXO 1,93 BAIXO
ENSEADA DO ABRAÃO
Hg 136,85 CONSIDERÁVEL 18,96 BAIXO 31,92 BAIXO 4,42 BAIXO 189,59 ALTO
Cd 54,53 MODERADO 7,55 BAIXO 12,72 BAIXO 1,76 BAIXO 75,54 MODERADO
Pb 8,84 BAIXO 1,22 BAIXO 2,06 BAIXO 0,29 BAIXO 12,24 BAIXO Cu 7,98 BAIXO 1,11 BAIXO 1,86 BAIXO 0,26 BAIXO 11,05 BAIXO
Cr 8,86 BAIXO 1,23 BAIXO 2,07 BAIXO 0,29 BAIXO 12,28 BAIXO
252
ESTAÇÕES Metal REP NBP= (P/MO)x10
CLASSIFICAÇÃO REP NBP= (N/MO)x10
CLASSIFICAÇÃO REP NBP= (P/COT)x10
CLASSIFICAÇÃO REP NBP = (N/COT)x10
CLASSIFICAÇÃO REP NBP= (N/MO)x10
CLASSIFICAÇÃO
Zn 2,20 BAIXO 0,30 BAIXO 0,51 BAIXO 0,07 BAIXO 3,05 BAIXO
ENSEADA DAS
ESTRELAS
Hg 137,78 CONSIDERÁVEL 16,23 BAIXO 31,59 BAIXO 3,72 BAIXO 162,32 ALTO
Cd 44,69 MODERADO 5,26 BAIXO 10,25 BAIXO 1,21 BAIXO 52,65 MODERADO
Pb 9,80 BAIXO 1,15 BAIXO 2,25 BAIXO 0,26 BAIXO 11,55 BAIXO
Cu 11,44 BAIXO 1,35 BAIXO 2,62 BAIXO 0,31 BAIXO 13,48 BAIXO
Cr 8,83 BAIXO 1,04 BAIXO 2,02 BAIXO 0,24 BAIXO 10,40 BAIXO Zn 2,22 BAIXO 0,26 BAIXO 0,51 BAIXO 0,06 BAIXO 2,62 BAIXO
ENSEADA DO SÍTIO FORTE
Hg 166,58 ALTO 71,51 MODERADO 8,80 BAIXO 3,78 BAIXO 715,10 MUITO ALTO
Cd 27,26 BAIXO 11,70 BAIXO 1,44 BAIXO 0,62 BAIXO 117,00 CONSIDERÁVEL
Pb 3,94 BAIXO 1,69 BAIXO 0,21 BAIXO 0,09 BAIXO 16,93 BAIXO
Cu 1,86 BAIXO 0,80 BAIXO 0,10 BAIXO 0,04 BAIXO 7,99 BAIXO Cr 4,33 BAIXO 1,86 BAIXO 0,23 BAIXO 0,10 BAIXO 18,61 BAIXO
Zn 0,90 BAIXO 0,39 BAIXO 0,05 BAIXO 0,02 BAIXO 3,85 BAIXO
SACO DO MAMANGUÁ
1
Hg 135,87 CONSIDERÁVEL 21,99 BAIXO 22,55 BAIXO 3,65 BAIXO 219,85 ALTO
Cd 14,23 BAIXO 2,30 BAIXO 2,36 BAIXO 0,38 BAIXO 23,03 BAIXO
Pb 7,90 BAIXO 1,28 BAIXO 1,31 BAIXO 0,21 BAIXO 12,78 BAIXO Cu 1,16 BAIXO 0,19 BAIXO 0,19 BAIXO 0,03 BAIXO 1,87 BAIXO
Cr 2,41 BAIXO 0,39 BAIXO 0,40 BAIXO 0,06 BAIXO 3,90 BAIXO
Zn 1,53 BAIXO 0,25 BAIXO 0,25 BAIXO 0,04 BAIXO 2,48 BAIXO
SACO DO MAMANGUÁ
2
Hg 139,84 CONSIDERÁVEL 23,67 BAIXO 21,18 BAIXO 3,58 BAIXO 236,69 ALTO
Cd 28,35 BAIXO 4,80 BAIXO 4,29 BAIXO 0,73 BAIXO 47,99 MODERADO Pb 9,79 BAIXO 1,66 BAIXO 1,48 BAIXO 0,25 BAIXO 16,57 BAIXO
Cu 7,57 BAIXO 1,28 BAIXO 1,15 BAIXO 0,19 BAIXO 12,81 BAIXO
Cr 0,40 BAIXO 0,07 BAIXO 0,06 BAIXO 0,01 BAIXO 0,67 BAIXO
Zn 1,76 BAIXO 0,30 BAIXO 0,27 BAIXO 0,05 BAIXO 2,98 BAIXO
253
9.3 ANEXO 3
Tabela 33 – Estimativas do Índice de Risco Ecológico Potencial, utilizando o NBP=(N/MO) x 10.
ESTAÇÕES Metal Ci (ug/g) C0i (ug/g) FCi FTS FS=NBP FRT REP
ENSEADA DAS GARÇAS Hg 0,122 0,05 2,43 40 2,97 13,45 32,73
Cd 1,37 0,6 2,28 30 2,97 10,09 23,03
IREP= Pb 34,90 23,5 1,49 5 2,97 1,68 2,50
63,91 Cu 13,79 4,10 3,36 5 2,97 1,68 5,65
Classificação: BAIXO Cr 24,80 21,8 1,14 2 2,97 0,67 0,76
Zn 349 117,5 2,97 1 2,97 0,34 1,00
SACO DO ENGENHO Hg 0,197 0,05 3,95 40 3,22 12,42 48,99
Cd 2,41 0,6 4,02 30 3,22 9,31 37,40
IREP= Pb 87,71 23,5 3,73 5 3,22 1,55 5,79
103,53 Cu 21,32 4,10 5,20 5 3,22 1,55 8,07
Classificação: BAIXO Cr 47 21,8 2,16 2 3,22 0,62 1,34
Zn 732 117,5 6,23 1 3,22 0,31 1,93
JACUACANGA Hg 0,063 0,05 1,25 40 1,89 21,15 26,52
Cd 0,61 0,6 1,02 30 1,89 15,86 16,13
IREP= Pb 16,75 23,5 0,71 5 1,89 2,64 1,88
54,12 Cu 13 4,10 3,05 5 1,89 2,64 8,06
Classificação: BAIXO Cr 22,00 21,8 1,01 2 1,89 1,06 1,07
Zn 102 117,5 0,87 1 1,89 0,53 0,46
ANGRA Hg 0,073 0,05 1,46 40 2,25 17,75 25,96
Cd 0,79 0,6 1,32 30 2,25 13,32 17,53
IREP= Pb 15,21 23,5 0,65 5 2,25 2,22 1,44
51,44 Cu 9,17 4,10 2,24 5 2,25 2,22 4,96
Classificação: BAIXO Cr 27 21,8 1,24 2 2,25 0,89 1,10
Zn 120 117,5 1,02 1 2,25 0,44 0,45
ARIRÓ Hg 0,067 0,05 1,34 40 1,91 20,92 28,12
Cd 0,640 0,6 1,07 30 1,91 15,69 16,74
IREP= Pb 11,43 23,5 0,49 5 1,91 2,62 1,27
50,65 Cu 3,83 4,10 0,93 5 1,91 2,62 2,44
Classificação: BAIXO Cr 33 21,8 1,51 2 1,91 1,05 1,58
Zn 109 117,5 0,93 1 1,91 0,52 0,49
BRACUÍ Hg 0,059 0,05 1,19 40 1,92 20,80 24,67
Cd 0,78 0,6 1,30 30 1,92 15,60 20,28
IREP= Pb 17,65 23,5 0,75 5 1,92 2,60 1,95
254
ESTAÇÕES Metal Ci (ug/g) C0i (ug/g) FCi FTS FS=NBP FRT REP
53,89 Cu 7,82 4,10 1,91 5 1,92 2,60 4,96
Classificação: BAIXO Cr 32 21,8 1,47 2 1,92 1,04 1,53
Zn 114 117,5 0,97 1 1,92 0,52 0,50
PALMAS Hg 0,051 0,05 1,02 40 1,38 29,09 29,67
Cd 0,21 0,6 0,35 30 1,38 21,81 7,63
IREP= Pb 7,10 23,5 0,30 5 1,38 3,64 1,10
44,47 Cu 4,23 4,10 1,03 5 1,38 3,64 3,75
Classificação: BAIXO Cr 28 21,8 1,28 2 1,38 1,45 1,87
Zn 72 117,5 0,61 1 1,38 0,73 0,45
CEU Hg 0,051 0,05 1,01 40 2,55 15,66 15,85
Cd 0,29 0,6 0,48 30 2,55 11,75 5,68
IREP= Pb 14,80 23,5 0,63 5 2,55 1,96 1,23
25,80 Cu 4,15 4,10 1,01 5 2,55 1,96 1,98
Classificação: BAIXO Cr 24 21,8 1,10 2 2,55 0,78 0,86
Zn 58 117,5 0,49 1 2,55 0,39 0,19
ABRAÃO Hg 0,055 0,05 1,10 40 2,32 17,27 18,96
Cd 0,35 0,6 0,58 30 2,32 12,95 7,55
IREP= Pb 13,33 23,5 0,57 5 2,32 2,16 1,22
30,38 Cu 2,10 4,10 0,51 5 2,32 2,16 1,11
Classificação: BAIXO Cr 31 21,8 1,42 2 2,32 0,86 1,23
Zn 83 117,5 0,71 1 2,32 0,43 0,30
ESTRELAS Hg 0,050 0,05 1,00 40 2,47 16,20 16,23
Cd 0,26 0,6 0,43 30 2,47 12,15 5,26
IREP= Pb 13,40 23,5 0,57 5 2,47 2,02 1,15
25,30 Cu 2,73 4,10 0,67 5 2,47 2,02 1,35
Classificação: BAIXO Cr 28 21,8 1,28 2 2,47 0,81 1,04
Zn 76 117,5 0,65 1 2,47 0,40 0,26
SÍTIO FORTE Hg 0,057 0,05 1,15 40 0,64 62,40 71,51
Cd 0,15 0,6 0,25 30 0,64 46,80 11,70
IREP= Pb 5,10 23,5 0,22 5 0,64 7,80 1,69
87,95 Cu 0,42 4,10 0,10 5 0,64 7,80 0,80
Classificação: BAIXO Cr 13 21,8 0,60 2 0,64 3,12 1,86
Zn 29 117,5 0,25 1 0,64 1,56 0,39
MAMANGUÁ 1 Hg 0,054 0,05 1,07 40 1,95 20,47 21,99
Cd 0,09 0,6 0,15 30 1,95 15,35 2,30
IREP= Pb 11,74 23,5 0,50 5 1,95 2,56 1,28
255
ESTAÇÕES Metal Ci (ug/g) C0i (ug/g) FCi FTS FS=NBP FRT REP
26,39 Cu 0,30 4,10 0,07 5 1,95 2,56 0,19
Classificação: BAIXO Cr 8,3 21,8 0,38 2 1,95 1,02 0,39
Zn 57 117,5 0,49 1 1,95 0,51 0,25
MAMANGUÁ 2 Hg 0,052 0,05 1,05 40 1,77 22,58 23,67
Cd 0,17 0,6 0,28 30 1,77 16,94 4,80
IREP= Pb 13,79 23,5 0,59 5 1,77 2,82 1,66
31,77 Cu 1,86 4,10 0,45 5 1,77 2,82 1,28
Classificação: BAIXO Cr 1,3 21,8 0,06 2 1,77 1,13 0,07
Zn 62,0 117,5 0,53 1 1,77 0,56 0,30
256
9.4 ANEXO 4
Tabela 34 – Estimativas do Índice de Risco Ecológico Potencial, utilizando o NBP=(P/COT) x 10.
ESTAÇÕES Metal Ci (ug/g) C0i (ug/g) FCi FTS FS=NBP FRT REP
ENSEADA DAS GARÇAS Hg 0,122 0,05 2,43 40 2,60 15,41 37,51
Cd 1,37 0,6 2,28 30 2,60 11,56 26,39
IREP= Pb 34,90 23,5 1,49 5 2,60 1,93 2,86
73,24 Cu 13,79 4,10 3,36 5 2,60 1,93 6,48
Classificação: BAIXO Cr 24,80 21,8 1,14 2 2,60 0,77 0,88
Zn 349 117,5 2,97 1 2,60 0,39 1,14
SACO DO ENGENHO Hg 0,197 0,05 3,95 40 2,12 18,86 74,40
Cd 2,41 0,6 4,02 30 2,12 14,14 56,80
IREP= Pb 87,71 23,5 3,73 5 2,12 2,36 8,80
157,23 Cu 21,32 4,10 5,20 5 2,12 2,36 12,26
Classificação: MODERADO Cr 47 21,8 2,16 2 2,12 0,94 2,03
Zn 732 117,5 6,23 1 2,12 0,47 2,94
JACUACANGA Hg 0,063 0,05 1,25 40 1,95 20,49 25,70
Cd 0,61 0,6 1,02 30 1,95 15,37 15,63
IREP= Pb 16,75 23,5 0,71 5 1,95 2,56 1,83
52,44 Cu 13 4,10 3,05 5 1,95 2,56 7,81
Classificação: BAIXO Cr 22,00 21,8 1,01 2 1,95 1,02 1,03
Zn 102 117,5 0,87 1 1,95 0,51 0,44
ANGRA Hg 0,073 0,05 1,46 40 1,86 21,47 31,40
Cd 0,79 0,6 1,32 30 1,86 16,11 21,21
IREP= Pb 15,21 23,5 0,65 5 1,86 2,68 1,74
62,22 Cu 9,17 4,10 2,24 5 1,86 2,68 6,00
Classificação: BAIXO Cr 27 21,8 1,24 2 1,86 1,07 1,33
Zn 120 117,5 1,02 1 1,86 0,54 0,55
ARIRÓ Hg 0,067 0,05 1,34 40 2,00 19,96 26,82
Cd 0,640 0,6 1,07 30 2,00 14,97 15,97
IREP= Pb 11,43 23,5 0,49 5 2,00 2,49 1,21
48,30 Cu 3,83 4,10 0,93 5 2,00 2,49 2,33
Classificação: BAIXO Cr 33 21,8 1,51 2 2,00 1,00 1,51
Zn 109 117,5 0,93 1 2,00 0,50 0,46
BRACUÍ Hg 0,059 0,05 1,19 40 2,29 17,46 20,71
Cd 0,78 0,6 1,30 30 2,29 13,09 17,02
IREP= Pb 17,65 23,5 0,75 5 2,29 2,18 1,64
257
ESTAÇÕES Metal Ci (ug/g) C0i (ug/g) FCi FTS FS=NBP FRT REP
45,24 Cu 7,82 4,10 1,91 5 2,29 2,18 4,16
Classificação: BAIXO Cr 32 21,8 1,47 2 2,29 0,87 1,28
Zn 114 117,5 0,97 1 2,29 0,44 0,42
PALMAS Hg 0,051 0,05 1,02 40 2,42 16,56 16,89
Cd 0,21 0,6 0,35 30 2,42 12,42 4,35
IREP= Pb 7,10 23,5 0,30 5 2,42 2,07 0,63
25,31 Cu 4,23 4,10 1,03 5 2,42 2,07 2,14
Classificação: BAIXO Cr 28 21,8 1,28 2 2,42 0,83 1,06
Zn 72 117,5 0,61 1 2,42 0,41 0,25
CEU Hg 0,051 0,05 1,01 40 1,15 34,64 35,05
Cd 0,29 0,6 0,48 30 1,15 25,98 12,56
IREP= Pb 14,80 23,5 0,63 5 1,15 4,33 2,73
57,05 Cu 4,15 4,10 1,01 5 1,15 4,33 4,38
Classificação: BAIXO Cr 24 21,8 1,10 2 1,15 1,73 1,91
Zn 58 117,5 0,49 1 1,15 0,87 0,43
ABRAÃO Hg 0,055 0,05 1,10 40 1,38 29,07 31,92
Cd 0,35 0,6 0,58 30 1,38 21,80 12,72
IREP= Pb 13,33 23,5 0,57 5 1,38 3,63 2,06
51,14 Cu 2,10 4,10 0,51 5 1,38 3,63 1,86
Classificação: BAIXO Cr 31 21,8 1,42 2 1,38 1,45 2,07
Zn 83 117,5 0,71 1 1,38 0,73 0,51
ESTRELAS Hg 0,050 0,05 1,00 40 1,27 31,53 31,59
Cd 0,26 0,6 0,43 30 1,27 23,65 10,25
IREP= Pb 13,40 23,5 0,57 5 1,27 3,94 2,25
49,25 Cu 2,73 4,10 0,67 5 1,27 3,94 2,62
Classificação: BAIXO Cr 28 21,8 1,28 2 1,27 1,58 2,02
Zn 76 117,5 0,65 1 1,27 0,79 0,51
SÍTIO FORTE Hg 0,057 0,05 1,15 40 5,21 7,68 8,80
Cd 0,15 0,6 0,25 30 5,21 5,76 1,44
IREP= Pb 5,10 23,5 0,22 5 5,21 0,96 0,21
10,82 Cu 0,42 4,10 0,10 5 5,21 0,96 0,10
Classificação: BAIXO Cr 13 21,8 0,60 2 5,21 0,38 0,23
Zn 29 117,5 0,25 1 5,21 0,19 0,05
MAMANGUÁ 1 Hg 0,054 0,05 1,07 40 1,91 20,99 22,55
Cd 0,09 0,6 0,15 30 1,91 15,75 2,36
IREP= Pb 11,74 23,5 0,50 5 1,91 2,62 1,31
258
ESTAÇÕES Metal Ci (ug/g) C0i (ug/g) FCi FTS FS=NBP FRT REP
27,07 Cu 0,30 4,10 0,07 5 1,91 2,62 0,19
Classificação: BAIXO Cr 8,3 21,8 0,38 2 1,91 1,05 0,40
Zn 57 117,5 0,49 1 1,91 0,52 0,25
MAMANGUÁ 2 Hg 0,052 0,05 1,05 40 1,98 20,21 21,18
Cd 0,17 0,6 0,28 30 1,98 15,15 4,29
IREP= Pb 13,79 23,5 0,59 5 1,98 2,53 1,48
28,42 Cu 1,86 4,10 0,45 5 1,98 2,53 1,15
Classificação: BAIXO Cr 1,3 21,8 0,06 2 1,98 1,01 0,06
Zn 62,0 117,5 0,53 1 1,98 0,51 0,27
259
9.5 ANEXO 5
Tabela 35 - Estimativas do Índice de Risco Ecológico Potencial, utilizando o NBP=(P/COT) x 10.
ESTAÇÕES Metal Ci (ug/g) C0i (ug/g) FCi FTS FS=NBP FRT REP
ENSEADA DAS GARÇAS Hg 0,122 0,05 2,43 40 16,94 2,36 5,75
Cd 1,37 0,6 2,28 30 16,94 1,77 4,04
IREP= Pb 34,90 23,5 1,49 5 16,94 0,30 0,44
11,22 Cu 13,79 4,10 3,36 5 16,94 0,30 0,99
Classificação: BAIXO Cr 24,80 21,8 1,14 2 16,94 0,12 0,13
Zn 349 117,5 2,97 1 16,94 0,06 0,18
SACO DO ENGENHO Hg 0,197 0,05 3,95 40 16,95 2,36 9,31
Cd 2,41 0,6 4,02 30 16,95 1,77 7,11
IREP= Pb 87,71 23,5 3,73 5 16,95 0,29 1,10
19,68 Cu 21,32 4,10 5,20 5 16,95 0,29 1,53
Classificação: BAIXO Cr 47 21,8 2,16 2 16,95 0,12 0,25
Zn 732 117,5 6,23 1 16,95 0,06 0,37
JACUACANGA Hg 0,063 0,05 1,25 40 11,25 3,55 4,46
Cd 0,61 0,6 1,02 30 11,25 2,67 2,71
IREP= Pb 16,75 23,5 0,71 5 11,25 0,44 0,32
9,10 Cu 13 4,10 3,05 5 11,25 0,44 1,35
Classificação: BAIXO Cr 22,00 21,8 1,01 2 11,25 0,18 0,18
Zn 102 117,5 0,87 1 11,25 0,09 0,08
ANGRA Hg 0,073 0,05 1,46 40 12,12 3,30 4,83
Cd 0,79 0,6 1,32 30 12,12 2,48 3,26
IREP= Pb 15,21 23,5 0,65 5 12,12 0,41 0,27
9,56 Cu 9,17 4,10 2,24 5 12,12 0,41 0,92
Classificação: BAIXO Cr 27 21,8 1,24 2 12,12 0,17 0,20
Zn 120 117,5 1,02 1 12,12 0,08 0,08
ARIRÓ Hg 0,067 0,05 1,34 40 11,39 3,51 4,72
Cd 0,640 0,6 1,07 30 11,39 2,63 2,81
IREP= Pb 11,43 23,5 0,49 5 11,39 0,44 0,21
8,50 Cu 3,83 4,10 0,93 5 11,39 0,44 0,41
Classificação: BAIXO Cr 33 21,8 1,51 2 11,39 0,18 0,27
Zn 109 117,5 0,93 1 11,39 0,09 0,08
BRACUÍ Hg 0,059 0,05 1,19 40 11,77 3,40 4,03
Cd 0,78 0,6 1,30 30 11,77 2,55 3,31
IREP= Pb 17,65 23,5 0,75 5 11,77 0,42 0,32
260
ESTAÇÕES Metal Ci (ug/g) C0i (ug/g) FCi FTS FS=NBP FRT REP
8,81 Cu 7,82 4,10 1,91 5 11,77 0,42 0,81
Classificação: BAIXO Cr 32 21,8 1,47 2 11,77 0,17 0,25
Zn 114 117,5 0,97 1 11,77 0,08 0,08
PALMAS Hg 0,051 0,05 1,02 40 11,23 3,56 3,63
Cd 0,21 0,6 0,35 30 11,23 2,67 0,93
IREP= Pb 7,10 23,5 0,30 5 11,23 0,45 0,13
5,44 Cu 4,23 4,10 1,03 5 11,23 0,45 0,46
Classificação: BAIXO Cr 28 21,8 1,28 2 11,23 0,18 0,23
Zn 72 117,5 0,61 1 11,23 0,09 0,05
CEU Hg 0,051 0,05 1,01 40 10,34 3,87 3,91
Cd 0,29 0,6 0,48 30 10,34 2,90 1,40
IREP= Pb 14,80 23,5 0,63 5 10,34 0,48 0,30
6,37 Cu 4,15 4,10 1,01 5 10,34 0,48 0,49
Classificação: BAIXO Cr 24 21,8 1,10 2 10,34 0,19 0,21
Zn 58 117,5 0,49 1 10,34 0,10 0,05
ABRAÃO Hg 0,055 0,05 1,10 40 9,93 4,03 4,42
Cd 0,35 0,6 0,58 30 9,93 3,02 1,76
IREP= Pb 13,33 23,5 0,57 5 9,93 0,50 0,29
7,08 Cu 2,10 4,10 0,51 5 9,93 0,50 0,26
Classificação: BAIXO Cr 31 21,8 1,42 2 9,93 0,20 0,29
Zn 83 117,5 0,71 1 9,93 0,10 0,07
ESTRELAS Hg 0,050 0,05 1,00 40 10,77 3,71 3,72
Cd 0,26 0,6 0,43 30 10,77 2,79 1,21
IREP= Pb 13,40 23,5 0,57 5 10,77 0,46 0,26
5,80 Cu 2,73 4,10 0,67 5 10,77 0,46 0,31
Classificação: BAIXO Cr 28 21,8 1,28 2 10,77 0,19 0,24
Zn 76 117,5 0,65 1 10,77 0,09 0,06
SÍTIO FORTE Hg 0,057 0,05 1,15 40 12,14 3,30 3,78
Cd 0,15 0,6 0,25 30 12,14 2,47 0,62
IREP= Pb 5,10 23,5 0,22 5 12,14 0,41 0,09
4,65 Cu 0,42 4,10 0,10 5 12,14 0,41 0,04
Classificação: BAIXO Cr 13 21,8 0,60 2 12,14 0,16 0,10
Zn 29 117,5 0,25 1 12,14 0,08 0,02
MAMANGUÁ 1 Hg 0,054 0,05 1,07 40 11,77 3,40 3,65
Cd 0,09 0,6 0,15 30 11,77 2,55 0,38
IREP= Pb 11,74 23,5 0,50 5 11,77 0,42 0,21
261
ESTAÇÕES Metal Ci (ug/g) C0i (ug/g) FCi FTS FS=NBP FRT REP
4,38 Cu 0,30 4,10 0,07 5 11,77 0,42 0,03
Classificação: BAIXO Cr 8,3 21,8 0,38 2 11,77 0,17 0,06
Zn 57 117,5 0,49 1 11,77 0,08 0,04
MAMANGUÁ 2 Hg 0,052 0,05 1,05 40 11,70 3,42 3,58
Cd 0,17 0,6 0,28 30 11,70 2,57 0,73
IREP= Pb 13,79 23,5 0,59 5 11,70 0,43 0,25
4,81 Cu 1,86 4,10 0,45 5 11,70 0,43 0,19
Classificação: BAIXO Cr 1,3 21,8 0,06 2 11,70 0,17 0,01
Zn 62,0 117,5 0,53 1 11,70 0,09 0,05
262
9.6 ANEXO 6
Tabela 36 – Estimativas de Índice de Risco Ecológico Potencial, utilizando o NBP=N/MO.
ESTAÇÕES Metal Ci (ug/g) C0i (ug/g) FCi FTS FS=NBP FRT REP
ENSEADA DAS GARÇAS Hg 0,122 0,05 2,43 40 0,30 134,48 327,33
Cd 1,37 0,6 2,28 30 0,30 100,86 230,30
IREP= Pb 34,90 23,5 1,49 5 0,30 16,81 24,96
639,13 Cu 13,79 4,10 3,36 5 0,30 16,81 56,54
Classificação: MUITO ALTO Cr 24,80 21,8 1,14 2 0,30 6,72 7,65
Zn 349 117,5 2,97 1 0,30 3,36 9,99
SACO DO ENGENHO Hg 0,197 0,05 3,95 40 0,32 124,16 489,92
Cd 2,41 0,6 4,02 30 0,32 93,12 374,02
IREP= Pb 87,71 23,5 3,73 5 0,32 15,52 57,92
1035,30 Cu 21,32 4,10 5,20 5 0,32 15,52 80,70
Classificação: MUITO ALTO Cr 47 21,8 2,16 2 0,32 6,21 13,38
Zn 732 117,5 6,23 1 0,32 3,10 19,34
JACUACANGA Hg 0,063 0,05 1,25 40 0,19 211,51 265,24
Cd 0,61 0,6 1,02 30 0,19 158,63 161,28
IREP= Pb 16,75 23,5 0,71 5 0,19 26,44 18,84
541,23 Cu 13 4,10 3,05 5 0,19 26,44 80,61
Classificação: CONSIDERÁVEL Cr 22,00 21,8 1,01 2 0,19 10,58 10,67
Zn 102 117,5 0,87 1 0,19 5,29 4,59
ANGRA Hg 0,073 0,05 1,46 40 0,23 177,54 259,56
Cd 0,79 0,6 1,32 30 0,23 133,15 175,32
IREP= Pb 15,21 23,5 0,65 5 0,23 22,19 14,36
514,40 Cu 9,17 4,10 2,24 5 0,23 22,19 49,63
Classificação: CONSIDERÁVEL Cr 27 21,8 1,24 2 0,23 8,88 10,99
Zn 120 117,5 1,02 1 0,23 4,44 4,53
ARIRÓ Hg 0,067 0,05 1,34 40 0,19 209,25 281,23
Cd 0,640 0,6 1,07 30 0,19 156,94 167,40
IREP= Pb 11,43 23,5 0,49 5 0,19 26,16 12,72
506,47 Cu 3,83 4,10 0,93 5 0,19 26,16 24,43
Classificação: CONSIDERÁVEL Cr 33 21,8 1,51 2 0,19 10,46 15,84
Zn 109 117,5 0,93 1 0,19 5,23 4,85
BRACUÍ Hg 0,059 0,05 1,19 40 0,19 208,00 246,68
Cd 0,78 0,6 1,30 30 0,19 156,00 202,80
IREP= Pb 17,65 23,5 0,75 5 0,19 26,00 19,53
263
ESTAÇÕES Metal Ci (ug/g) C0i (ug/g) FCi FTS FS=NBP FRT REP
538,90 Cu 7,82 4,10 1,91 5 0,19 26,00 49,59
Classificação: CONSIDERÁVEL Cr 32 21,8 1,47 2 0,19 10,40 15,27
Zn 114 117,5 0,97 1 0,19 5,20 5,04
PALMAS Hg 0,051 0,05 1,02 40 0,14 290,86 296,67
Cd 0,21 0,6 0,35 30 0,14 218,14 76,35
IREP= Pb 7,10 23,5 0,30 5 0,14 36,36 10,98
444,65 Cu 4,23 4,10 1,03 5 0,14 36,36 37,51
Classificação: CONSIDERÁVEL Cr 28 21,8 1,28 2 0,14 14,54 18,68
Zn 72 117,5 0,61 1 0,14 7,27 4,46
CEU Hg 0,051 0,05 1,01 40 0,26 156,65 158,53
Cd 0,29 0,6 0,48 30 0,26 117,48 56,78
IREP= Pb 14,80 23,5 0,63 5 0,26 19,58 12,33
258,02 Cu 4,15 4,10 1,01 5 0,26 19,58 19,82
Classificação: MODERADO Cr 24 21,8 1,10 2 0,26 7,83 8,62
Zn 58 117,5 0,49 1 0,26 3,92 1,93
ABRAÃO Hg 0,055 0,05 1,10 40 0,23 172,67 189,59
Cd 0,35 0,6 0,58 30 0,23 129,50 75,54
IREP= Pb 13,33 23,5 0,57 5 0,23 21,58 12,24
303,75 Cu 2,10 4,10 0,51 5 0,23 21,58 11,05
Classificação: CONSIDERÁVEL Cr 31 21,8 1,42 2 0,23 8,63 12,28
Zn 83 117,5 0,71 1 0,23 4,32 3,05
ESTRELAS Hg 0,050 0,05 1,00 40 0,25 162,00 162,32
Cd 0,26 0,6 0,43 30 0,25 121,50 52,65
IREP= Pb 13,40 23,5 0,57 5 0,25 20,25 11,55
253,03 Cu 2,73 4,10 0,67 5 0,25 20,25 13,48
Classificação: MODERADO Cr 28 21,8 1,28 2 0,25 8,10 10,40
Zn 76 117,5 0,65 1 0,25 4,05 2,62
SÍTIO FORTE Hg 0,057 0,05 1,15 40 0,06 62,40 715,10
Cd 0,15 0,6 0,25 30 0,06 46,80 117,00
IREP= Pb 5,10 23,5 0,22 5 0,06 7,80 16,93
879,48 Cu 0,42 4,10 0,10 5 0,06 7,80 7,99
Classificação: MUITO ALTO Cr 13 21,8 0,60 2 0,06 3,12 18,61
Zn 29 117,5 0,25 1 0,06 1,56 3,85
MAMANGUÁ 1 Hg 0,054 0,05 1,07 40 0,20 204,71 219,85
Cd 0,09 0,6 0,15 30 0,20 153,53 23,03
IREP= Pb 11,74 23,5 0,50 5 0,20 25,59 12,78
264
ESTAÇÕES Metal Ci (ug/g) C0i (ug/g) FCi FTS FS=NBP FRT REP
263,92 Cu 0,30 4,10 0,07 5 0,20 25,59 1,87
Classificação: MODERADO Cr 8,3 21,8 0,38 2 0,20 10,24 3,90
Zn 57 117,5 0,49 1 0,20 5,12 2,48
MAMANGUÁ 2 Hg 0,052 0,05 1,05 40 0,18 225,85 236,69
Cd 0,17 0,6 0,28 30 0,18 169,39 47,99
IREP= Pb 13,79 23,5 0,59 5 0,18 28,23 16,57
317,71 Cu 1,86 4,10 0,45 5 0,18 28,23 12,81
Classificação: CONSIDERÁVEL Cr 1,3 21,8 0,06 2 0,18 11,29 0,67
Zn 62,0 117,5 0,53 1 0,18 5,65 2,98
265
9.7 ANEXO 7
Tabela 37 – Lista de espécies identificadas: ordem filogenética de Brusca & Brusca (1990).
FILO CLASSE FAMÍLIA GÊNERO ESPÉCIES MOLLUSCA BIVALVIA Semelidae Abra Abra lioica MOLLUSCA BIVALVIA Corbulidae Corbula Corbula caribaea MOLLUSCA BIVALVIA Corbulidae Corbula Corbula sp. MOLLUSCA BIVALVIA Corbulidae Corbula Corbula sp.1 MOLLUSCA BIVALVIA Nuculidae Nucula Nucula semiorata MOLLUSCA BIVALVIA Nuculidae Nucula Nucula sp. MOLLUSCA BIVALVIA Lucinidae Ctela Ctela pectinella MOLLUSCA BIVALVIA Tellinidae Tellina tellina gibber MOLLUSCA BIVALVIA Tellinidae Tellina tellina sp. MOLLUSCA BIVALVIA Tellinidae Tellina Macoma tenta MOLLUSCA BIVALVIA Sanguinolariidae Tagelus Tagelus divisus MOLLUSCA BIVALVIA Pectinidae Pecten Pecten sp. MOLLUSCA GASTROPODA Calyptraeliidae Calyptraea Calyptraea centralis MOLLUSCA GASTROPODA Vitrinellidae Solariorbis Solariorbis bartschi MOLLUSCA GASTROPODA Epitoniidae Epitonium Epitonium sp. MOLLUSCA GASTROPODA Naticidae Natica Natica pusila MOLLUSCA GASTROPODA Naticidae Natica Natica sp. MOLLUSCA GASTROPODA Nassariide Nassarius Nassarius vibex MOLLUSCA GASTROPODA Nassariide Nassarius Nassarius sp. MOLLUSCA GASTROPODA Nassariide Nassarius Nassarius sp.1 MOLLUSCA GASTROPODA Columbellidae Anachis Anachis obesa MOLLUSCA GASTROPODA Columbellidae Amphissa Amphissa sp. MOLLUSCA GASTROPODA Olividae Olivella Olivella sp. MOLLUSCA GASTROPODA Olividae Olivella Olivella sp.1 MOLLUSCA GASTROPODA Olividae Olivella Olivella nivea MOLLUSCA GASTROPODA Olividae Olivella Olivella floralia MOLLUSCA SCAPHOPODA Dentaliidae Dentalium Dentalium sp. MOLLUSCA SCAPHOPODA Dentaliidae Dentalium Dentalium sp.1 ANELLIDA POLICHAETA Amphinomidae Pseudeurythoe Pseudeurythoe sp ANELLIDA POLICHAETA Capitellidae Capitella Capitella sp. ANELLIDA POLICHAETA Capitellidae Capitella Capitella sp.1 ANELLIDA POLICHAETA Capitellidae Notomastus Notomastus lobatus ANELLIDA POLICHAETA Cirratulidae Tharyx Tharyx sp. ANELLIDA POLICHAETA Cirratulidae Cirriformia Cirriformia sp. ANELLIDA POLICHAETA Cossuridae Cossura Cossura sp. ANELLIDA POLICHAETA Dorvilleidae Dorvilleidae Dorvilleidae sp. ANELLIDA POLICHAETA Dorvilleidae Dorvilleidae Dorvilleidae sp.1 ANELLIDA POLICHAETA Oweniide Owenia Owenia sp. ANELLIDA POLICHAETA Oweniide Owenia Owenia sp.1 ANELLIDA POLICHAETA Goniadidae Goniada Goniada littorea ANELLIDA POLICHAETA Goniadidae Glycinde Glycinde multidens ANELLIDA POLICHAETA Hesionidae Hesionidae Hesionidae sp. ANELLIDA POLICHAETA Lumbrineridae Lumbrineridae Lumbrineridae sp. ANELLIDA POLICHAETA Magelonidae Magelona Magelona sp. ANELLIDA POLICHAETA Maldanidae Maldanidae Maldanidae sp. ANELLIDA POLICHAETA Nereididae Nereis Nereis sp. ANELLIDA POLICHAETA Nereididae Nereis Nereis sp.1
266
FILO CLASSE FAMÍLIA GÊNERO ESPÉCIES ANELLIDA POLICHAETA Nereididae Nereis Nereis sp.2 ANELLIDA POLICHAETA Orbiniidae Scoloplos Scoloplos sp. ANELLIDA POLICHAETA Paraonidae Paraonidae Paraonidae sp. ANELLIDA POLICHAETA Pectinaridae Pectinaria Pectinaria sp. ANELLIDA POLICHAETA Pholoididae Pholoididae Pholoididae sp. ANELLIDA POLICHAETA Phyllodocidae Phyllodocidae Phyllodocidae sp. ANELLIDA POLICHAETA Pilargidae Sigambra Sigambra grubii ANELLIDA POLICHAETA Pilargidae Sigambra Sigambra sp. ANELLIDA POLICHAETA Pilargidae Pilargidae Pilargidae sp. ANELLIDA POLICHAETA Poecilochaetidae Poecilochaetidae Poecilochaetidae sp. ANELLIDA POLICHAETA Polynoidae Polynoidae Polynoidae sp. ANELLIDA POLICHAETA Sigalionidae Sigalionidae Sigalionidae sp. ANELLIDA POLICHAETA Spionidae Laonice Laonice cirrata ANELLIDA POLICHAETA Spionidae Spiophanes Spiophanes sp. ANELLIDA POLICHAETA Spionidae Spionidae Spionidae sp. ANELLIDA POLICHAETA Syllidae Syllis Syllis sp. ANELLIDA POLICHAETA Thricobranchidae Terebellides Terebellides sp. ANELLIDA POLICHAETA Sternaspide Sternaspis Sternaspis sp. ANELLIDA POLICHAETA Onuphidae Mooreonuphis Mooreonuphis sp. ANELLIDA POLICHAETA Onuphidae Mooreonuphis Mooreonuphis sp.1 ANELLIDA POLICHAETA Onuphidae Mooreonuphis Mooreonuphis sp.2 ANELLIDA POLICHAETA Onuphidae Diopatra Diopatra sp.
SIPUNCULIDEO SIPUNCULIDEO Golfingidae Onchnesoma Onchnesoma sp ECHINODERMATA ASTEROIDEA Astropectiniidae Astropecten Astropecten brasilienses ECHINODERMATA ASTEROIDEA Astropectiniidae Astropecten Luidia senegalenses ECHINODERMATA OPHIUROIDEA Amphiuridae Amphiura Amphiura sp ECHINODERMATA OPHIUROIDEA Amphiuridae Amphiura Amphiura sp1 ECHINODERMATA OPHIUROIDEA Ophiuridae Ophiozona Ophiozona sp ECHINODERMATA OPHIUROIDEA Ophiuridae Ophiozona Ophiozona sp1
CEPHALOCORDATA LEPTOCARDII Branchiostomidae Branchiostoma Branchiostoma platae CNIDARIA ANTHOZOA Edwarsiidae Edwardsia Edwardsia sp.
NEMERTEA NEMERTEA Nemertina Nemertina Nemertina sp. BRYOZOA BRYOZOA Calpensiidae Discoporella Discoporella umbellata
BRACHIOPODA BRACHIOPODA Brachiopoda Brachiopoda Brachiopoda sp. CRUSTACEA OSTRACODA Ostracoda Ostracoda Ostracoda sp. CRUSTACEA AMPHIPODA Ampeliscidae Ampelisca Ampelisca paria CRUSTACEA AMPHIPODA Ampeliscidae Ampelisca Ampelisca brevisimulata CRUSTACEA AMPHIPODA Ampeliscidae Ampelisca Ampelisca cristata CRUSTACEA AMPHIPODA Ampeliscidae Ampelisca Ampelisca sp. CRUSTACEA AMPHIPODA Ampeliscidae Ampelisca Ampelisca sp.1 CRUSTACEA AMPHIPODA Caprellidae Caprella Caprella sp. CRUSTACEA AMPHIPODA Caprellidae Caprella Caprella sp.1 CRUSTACEA AMPHIPODA Platyischnopidae Tiburonella Tiburonella viscana CRUSTACEA AMPHIPODA Corophiidae Cheiriphoyis Cheiriphoyis sp. CRUSTACEA DECAPODA Pinnotheridae Pinnixa Pinnixa sp. CRUSTACEA DECAPODA Pinnotheridae Pinnixa Pinnixa sp. CRUSTACEA DECAPODA Upogebiidae Upogebia Upogebia sp. CRUSTACEA CUMACEA Cumacea Cumacea Cumacea sp. CRUSTACEA TANAIDACEA Tanaidacea Tanaidacea Tanaidacea sp. CRUSTACEA ISOPODA Isopoda Isopoda Isopoda sp. CRUSTACEA ISOPODA Isopoda Isopoda Isopoda sp.1
267
Tabela 38 – Matriz ecológica com o número de indivíduos de cada espécie para cada réplica, em cada estação de coleta da campanha oceanográfica.
ESPÉCIES ENSEADA DAS GARÇAS SACO DO ENGENHO BAÍA DE JACUACANGA EG.1 EG.2 EG.3 EG.4 EG.5 SE.1 SE.2 SE.3 SE.4 SE.5 JAC.1 JAC.2 JAC.3 JAC.4 JAC.5
Abra lioica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 Corbula caribaea 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0
Corbula sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 Corbula sp.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1
Nucula semiorata 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 Nucula sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1
Ctela pectinella 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 tellina gibber 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1
tellina sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 Macoma tenta 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 Tagelus divisus 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1
Pecten sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0 Calyptraea centralis 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 3 1 0 Solariorbis bartschi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1
Epitonium sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Natica pusila 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0
Natica sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Nassarius vibex 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 Nassarius sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Nassarius sp.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Anachis obesa 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 Amphissa sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Olivella sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 Olivella sp.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Olivella nivea 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Olivella floralia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Dentalium sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
268
ESPÉCIES ENSEADA DAS GARÇAS SACO DO ENGENHO BAÍA DE JACUACANGA EG.1 EG.2 EG.3 EG.4 EG.5 SE.1 SE.2 SE.3 SE.4 SE.5 JAC.1 JAC.2 JAC.3 JAC.4 JAC.5
Dentalium sp.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 Pseudeurythoe sp 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Capitella sp. 41 32 11 12 21 0 14 12 19 11 0 12 2 4 8 Capitella sp.1 1 42 48 70 5 34 0 68 29 21 8 12 9 11 11
Notomastus lobatus 0 34 0 72 52 37 22 0 45 46 2 0 1 0 5 Tharyx sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Cirriformia sp. 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 2 0 0 Cossura sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 2 4
Dorvilleidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 1 1 3 0 Dorvilleidae sp.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
Owenia sp. 23 31 0 28 41 0 0 11 0 0 3 3 1 0 1 Owenia sp.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0
Goniada littorea 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 3 1 2 Glycinde multidens 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 2 1
Hesionidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Lumbrineridae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Magelona sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0 Maldanidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
Nereis sp. 0 33 25 47 11 21 28 51 41 52 16 2 4 1 0 Nereis sp.1 13 1 2 2 11 19 31 29 53 81 0 13 41 27 19 Nereis sp.2 7 8 2 9 9 31 0 41 0 0 0 10 9 12 6
Scoloplos sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Paraonidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 Pectinaria sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
Pholoididae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 Phyllodocidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 10 14 11 6 Sigambra grubii 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 3 1 0 Sigambra sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 2 5 0 0 3 Pilargidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 3 2
Poecilochaetidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
269
ESPÉCIES ENSEADA DAS GARÇAS SACO DO ENGENHO BAÍA DE JACUACANGA EG.1 EG.2 EG.3 EG.4 EG.5 SE.1 SE.2 SE.3 SE.4 SE.5 JAC.1 JAC.2 JAC.3 JAC.4 JAC.5
Polynoidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sigalionidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Laonice cirrata 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Spiophanes sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Spionidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Syllis sp. 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Terebellides sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sternaspis sp. 35 32 29 76 56 0 0 0 0 0 0 0 3 2 1
Mooreonuphis sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 3 1 2 4 Mooreonuphis sp.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 1 1 1 Mooreonuphis sp.2 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 1 2 4 2 1
Diopatra sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 3 1 0 Onchnesoma sp 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Astropecten brasilienses 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Luidia senegalenses 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
Amphiura sp 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Amphiura sp1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ophiozona sp 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Ophiozona sp1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Branchiostoma platae 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
Edwardsia sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Nemertina sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Discoporella umbellata 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Brachiopoda sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 Ostracoda sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Ampelisca paria 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ampelisca brevisimulata 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
Ampelisca cristata 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 Ampelisca sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Ampelisca sp.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
270
ESPÉCIES ENSEADA DAS GARÇAS SACO DO ENGENHO BAÍA DE JACUACANGA EG.1 EG.2 EG.3 EG.4 EG.5 SE.1 SE.2 SE.3 SE.4 SE.5 JAC.1 JAC.2 JAC.3 JAC.4 JAC.5
Caprella sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 Caprella sp.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Tiburonella viscana 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 Cheiriphoyis sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
Pinnixa sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Pinnixa sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
Upogebia sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Cumacea sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
Tanaidacea sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 Isopoda sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 Isopoda sp.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
ESPÉCIES ANGRA DOS REIS ENSEADA DO ARIRÓ ENSEADA DO BRACUÍ ANG.1 ANG.2 ANG.3 ANG.4 ANG.5 ARI.1 ARI.2 ARI.3 ARI.4 ARI.5 BRA.1 BRA.2 BRA.3 BRA.4 BRA.5
Abra lioica 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 Corbula caribaea 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0
Corbula sp. 0 0 1 0 0 1 1 2 1 1 1 0 1 0 1 Corbula sp.1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0
Nucula semiorata 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 0 Nucula sp. 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 0 0
Ctela pectinella 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 tellina gibber 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
tellina sp. 0 0 0 1 0 0 0 2 0 0 1 0 0 0 0 Macoma tenta 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 Tagelus divisus 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 1 0
Pecten sp. 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0 Calyptraea centralis 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 Solariorbis bartschi 0 0 0 0 0 0 2 0 2 0 0 0 1 0 0
Epitonium sp. 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
271
ESPÉCIES ANGRA DOS REIS ENSEADA DO ARIRÓ ENSEADA DO BRACUÍ ANG.1 ANG.2 ANG.3 ANG.4 ANG.5 ARI.1 ARI.2 ARI.3 ARI.4 ARI.5 BRA.1 BRA.2 BRA.3 BRA.4 BRA.5
Natica pusila 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Natica sp. 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
Nassarius vibex 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Nassarius sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
Nassarius sp.1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Anachis obesa 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 Amphissa sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Olivella sp. 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Olivella sp.1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Olivella nivea 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Olivella floralia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Dentalium sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Dentalium sp.1 0 0 0 2 0 0 0 2 2 0 0 1 0 0 1
Pseudeurythoe sp 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Capitella sp. 0 17 19 3 15 1 1 0 1 3 1 9 5 11 0
Capitella sp.1 13 8 10 14 12 5 5 4 2 0 3 5 2 3 3 Notomastus lobatus 7 9 11 16 19 4 2 3 1 3 2 4 2 2 1
Tharyx sp. 0 0 0 0 0 3 0 3 3 4 0 0 0 0 0 Cirriformia sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Cossura sp. 1 3 2 1 0 1 2 0 2 1 5 2 0 0 0
Dorvilleidae sp. 1 6 1 3 0 2 0 1 0 5 0 5 2 4 0 Dorvilleidae sp.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 3 0 0
Owenia sp. 0 0 0 0 1 0 0 2 0 0 0 0 0 0 1 Owenia sp.1 3 1 2 0 0 2 0 1 0 0 0 0 0 0 0
Goniada littorea 1 0 1 2 1 1 1 1 3 1 0 0 0 1 2 Glycinde multidens 0 1 1 1 0 0 0 2 3 0 2 2 1 4 0
Hesionidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Lumbrineridae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Magelona sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Maldanidae sp. 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 28 13 41 27 19
272
ESPÉCIES ANGRA DOS REIS ENSEADA DO ARIRÓ ENSEADA DO BRACUÍ ANG.1 ANG.2 ANG.3 ANG.4 ANG.5 ARI.1 ARI.2 ARI.3 ARI.4 ARI.5 BRA.1 BRA.2 BRA.3 BRA.4 BRA.5
Nereis sp. 0 1 1 0 11 0 0 0 0 0 4 10 9 12 6 Nereis sp.1 4 2 2 2 0 2 11 12 3 14 0 0 0 0 0 Nereis sp.2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Scoloplos sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 Paraonidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Pectinaria sp. 0 0 1 0 2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1
Pholoididae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Phyllodocidae sp. 0 1 0 1 0 3 1 0 2 0 1 0 1 2 0 Sigambra grubii 4 3 0 1 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 Sigambra sp. 2 0 0 1 0 2 1 1 0 0 0 0 0 1 3 Pilargidae sp. 1 1 3 1 3 2 0 0 1 1 0 0 0 0 0
Poecilochaetidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Polynoidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sigalionidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Laonice cirrata 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 Spiophanes sp. 0 0 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 Spionidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Syllis sp. 0 0 3 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Terebellides sp. 0 10 17 10 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sternaspis sp. 1 0 2 4 0 1 1 0 0 2 0 0 0 0 0
Mooreonuphis sp. 0 0 0 0 0 2 0 3 0 2 2 0 3 0 0 Mooreonuphis sp.1 1 1 1 3 2 0 0 0 0 0 1 1 3 1 3 Mooreonuphis sp.2 4 0 0 0 1 2 1 0 3 0 0 0 2 2 5
Diopatra sp. 4 3 1 1 0 2 1 1 3 1 3 0 0 0 0 Onchnesoma sp 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Astropecten brasilienses 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 Luidia senegalenses 0 0 0 0 0 1 1 1 2 1 0 0 3 2 1
Amphiura sp 0 0 0 0 0 1 0 2 0 1 0 10 0 0 0 Amphiura sp1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 Ophiozona sp 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0
273
ESPÉCIES ANGRA DOS REIS ENSEADA DO ARIRÓ ENSEADA DO BRACUÍ ANG.1 ANG.2 ANG.3 ANG.4 ANG.5 ARI.1 ARI.2 ARI.3 ARI.4 ARI.5 BRA.1 BRA.2 BRA.3 BRA.4 BRA.5
Ophiozona sp1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 Branchiostoma platae 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1
Edwardsia sp. 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 Nemertina sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Discoporella umbellata 0 0 0 0 0 1 2 1 1 0 0 0 0 0 0 Brachiopoda sp. 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 Ostracoda sp. 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0 0 0 0 0 0
Ampelisca paria 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 2 0 Ampelisca brevisimulata 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
Ampelisca cristata 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 Ampelisca sp. 0 0 0 0 0 1 1 2 0 1 0 0 0 0 1
Ampelisca sp.1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 Caprella sp. 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
Caprella sp.1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Tiburonella viscana 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0
Cheiriphoyis sp. 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 3 Pinnixa sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 Pinnixa sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Upogebia sp. 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 Cumacea sp. 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1
Tanaidacea sp. 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 Isopoda sp. 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Isopoda sp.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
274
ESPÉCIES ENSEADA DAS PALMAS ENSEADA DO ABRAAO SACO DO CÉU PAL.1 PAL.2 PAL.3 PAL.4 PAL.5 ABR.1 ABR.2 ABR.3 ABR.4 ABR.5 CEU.1 CEU.2 CEU.3 CEU.4 CEU.5
Abra lioica 2 9 1 8 11 1 0 0 0 2 2 9 1 8 11 Corbula caribaea 1 6 4 9 1 3 5 1 0 1 1 6 4 9 1
Corbula sp. 2 4 2 5 9 7 0 4 6 0 2 4 2 5 9 Corbula sp.1 7 6 1 3 11 0 0 0 0 0 7 6 1 3 11
Nucula semiorata 7 9 2 6 9 0 0 0 0 0 0 9 2 6 9 Nucula sp. 3 5 1 0 1 7 0 8 0 8 3 5 1 0 1
Ctela pectinella 12 19 1 8 0 0 9 4 6 9 7 6 2 3 8 tellina gibber 1 3 9 7 1 0 0 0 0 0 1 7 5 3 14
tellina sp. 7 9 11 16 9 1 1 0 1 4 2 0 1 8 11 Macoma tenta 2 4 2 2 1 1 4 5 1 2 7 7 4 6 9 Tagelus divisus 3 5 1 0 1 7 1 4 6 9 7 9 4 6 9
Pecten sp. 2 1 1 2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 Calyptraea centralis 2 0 3 1 5 0 1 0 2 2 1 1 0 1 4 Solariorbis bartschi 1 4 5 1 2 1 1 1 2 1 1 4 5 1 2
Epitonium sp. 3 5 1 0 1 1 4 5 1 2 3 0 1 0 1 Natica pusila 7 9 4 6 9 3 5 1 0 1 7 9 4 6 9
Natica sp. 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 Nassarius vibex 1 1 0 1 4 1 0 1 1 1 1 1 0 1 4 Nassarius sp. 9 1 8 3 9 1 1 0 1 4 9 1 8 3 9
Nassarius sp.1 1 0 0 0 0 9 1 0 3 9 0 0 0 0 0 Anachis obesa 7 9 4 5 2 0 9 0 0 0 9 7 7 0 8 Amphissa sp. 0 0 0 0 0 1 4 5 1 2 2 4 2 2 1 Olivella sp. 0 0 0 0 0 3 0 1 0 1 2 1 1 2 0 Olivella sp.1 1 1 3 1 1 0 0 0 0 0 2 0 3 1 5 Olivella nivea 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 4 5 1 2
Olivella floralia 0 0 0 0 0 1 1 0 1 4 3 5 1 0 1 Dentalium sp. 2 1 3 3 0 0 1 0 3 9 7 9 4 6 9 Dentalium sp.1 2 1 1 3 1 0 0 2 2 0 1 0 1 1 1
Pseudeurythoe sp 0 0 0 0 0 1 2 0 3 4 1 1 0 1 4 Capitella sp. 0 0 1 1 0 1 1 3 1 0 9 1 8 3 9
275
ESPÉCIES ENSEADA DAS PALMAS ENSEADA DO ABRAAO SACO DO CÉU PAL.1 PAL.2 PAL.3 PAL.4 PAL.5 ABR.1 ABR.2 ABR.3 ABR.4 ABR.5 CEU.1 CEU.2 CEU.3 CEU.4 CEU.5
Capitella sp.1 3 4 4 2 4 0 0 0 0 0 4 1 5 3 5 Notomastus lobatus 1 0 2 0 4 1 1 1 1 1 1 3 2 0 0
Tharyx sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Cirriformia sp. 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Cossura sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Dorvilleidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 Dorvilleidae sp.1 2 1 3 3 0 2 1 3 3 0 7 9 14 16 19
Owenia sp. 2 1 1 3 1 0 0 2 2 5 1 0 1 1 1 Owenia sp.1 0 0 0 0 1 1 2 2 3 4 0 1 0 0 2
Goniada littorea 1 0 0 1 2 1 1 3 1 3 0 0 1 1 0 Glycinde multidens 2 1 3 3 0 0 1 0 1 1 2 1 2 0 0
Hesionidae sp. 2 1 1 3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Lumbrineridae sp. 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0
Magelona sp. 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Maldanidae sp. 1 1 4 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Nereis sp. 1 0 2 0 4 0 4 2 1 0 5 0 1 0 0 Nereis sp.1 0 1 0 1 0 0 1 2 4 1 0 0 1 1 0 Nereis sp.2 0 1 0 1 2 1 0 1 0 0 1 2 0 1 2
Scoloplos sp. 1 1 0 0 1 0 2 0 1 1 1 0 0 1 0 Paraonidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Pectinaria sp. 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1
Pholoididae sp. 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 Phyllodocidae sp. 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sigambra grubii 5 5 3 2 5 1 1 4 2 1 1 1 3 1 1 Sigambra sp. 2 1 3 3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 Pilargidae sp. 2 1 1 3 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1
Poecilochaetidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Polynoidae sp. 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 Sigalionidae sp. 1 1 4 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Laonice cirrata 1 0 2 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
276
ESPÉCIES ENSEADA DAS PALMAS ENSEADA DO ABRAAO SACO DO CÉU PAL.1 PAL.2 PAL.3 PAL.4 PAL.5 ABR.1 ABR.2 ABR.3 ABR.4 ABR.5 CEU.1 CEU.2 CEU.3 CEU.4 CEU.5
Spiophanes sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Spionidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Syllis sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Terebellides sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sternaspis sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Mooreonuphis sp. 3 1 5 1 2 1 2 1 4 3 0 1 2 1 0 Mooreonuphis sp.1 1 1 4 2 1 1 1 3 1 1 2 1 1 3 1 Mooreonuphis sp.2 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1
Diopatra sp. 0 0 0 0 0 0 1 0 2 1 0 0 0 1 0 Onchnesoma sp 2 2 0 0 0 1 0 0 0 0 2 1 1 1 1
Astropecten brasilienses 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 Luidia senegalenses 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0
Amphiura sp 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 Amphiura sp1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 Ophiozona sp 3 0 0 3 0 2 0 3 0 1 0 0 0 1 0
Ophiozona sp1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 Branchiostoma platae 2 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0
Edwardsia sp. 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 Nemertina sp. 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Discoporella umbellata 0 1 0 1 2 4 0 3 0 1 0 0 2 1 3 Brachiopoda sp. 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 Ostracoda sp. 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0
Ampelisca paria 1 2 0 6 13 1 5 2 9 8 1 7 2 11 3 Ampelisca brevisimulata 1 2 1 2 4 3 2 2 1 5 1 2 1 2 4
Ampelisca cristata 0 3 4 1 0 1 1 2 4 0 0 3 4 1 0 Ampelisca sp. 5 2 1 3 0 1 0 2 1 0 5 2 1 3 0
Ampelisca sp.1 1 2 1 2 4 3 2 2 1 5 1 2 1 2 4 Caprella sp. 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
Caprella sp.1 0 4 1 0 1 1 2 4 0 0 2 0 3 0 2 Tiburonella viscana 0 1 1 0 2 1 0 5 0 8 1 7 0 3 5
277
ESPÉCIES ENSEADA DAS PALMAS ENSEADA DO ABRAAO SACO DO CÉU PAL.1 PAL.2 PAL.3 PAL.4 PAL.5 ABR.1 ABR.2 ABR.3 ABR.4 ABR.5 CEU.1 CEU.2 CEU.3 CEU.4 CEU.5
Cheiriphoyis sp. 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 7 2 3 3 Pinnixa sp. 0 0 0 1 2 0 0 3 0 1 0 0 2 1 3 Pinnixa sp. 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
Upogebia sp. 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Cumacea sp. 1 2 0 6 13 1 0 2 0 0 1 7 2 11 3
Tanaidacea sp. 1 2 1 2 4 3 2 2 1 5 1 2 1 2 4 Isopoda sp. 0 3 4 1 0 1 1 2 0 0 0 0 0 0 0 Isopoda sp.1 5 2 1 3 0 1 0 0 1 0 5 2 1 3 0
ESPÉCIES
ENSEADA DAS ESTRELAS
ENSEADA DO SÍTIO FORTE
SACO DO MAMANGUÁ 1
SACO DO MAMANGUÁ 2
ES
T.1
ES
T.2
ES
T.3
ES
T.4
ES
T.5
SF
.1
SF
.2
SF
.3
SF
.4
SF
.5
MA
M1.
1
MA
M1.
2
MA
M1.
3
MA
M1.
4
MA
M1.
5
MA
M2.
1
MA
M2.
2
MA
M2.
3
MA
M2.
4
MA
M2.
5
Abra lioica 1 9 5 6 0 1 1 3 1 3 6 9 7 3 12 3 17 9 13 15 Corbula caribaea 3 5 1 0 1 5 5 3 2 5 11 8 7 4 7 13 8 10 3 8
Corbula sp. 6 4 1 12 0 7 2 1 8 2 12 19 12 5 11 11 9 3 1 16 Corbula sp.1 9 1 8 3 9 1 6 5 2 2 7 9 7 4 9 2 4 2 2 1
Nucula semiorata 6 5 5 8 13 4 2 7 1 1 4 13 4 16 4 7 9 11 6 6 Nucula sp. 6 14 11 6 8 2 2 1 8 1 3 7 3 11 16 9 6 11 3 8
Ctela pectinella 9 4 18 5 9 1 6 4 9 1 11 11 16 16 17 12 11 13 9 15 tellina gibber 5 10 9 14 5 2 4 2 5 9 12 3 10 11 10 12 1 8 7 11
tellina sp. 1 9 3 1 6 7 6 1 3 11 17 14 3 16 8 9 1 9 13 19 Macoma tenta 2 4 2 2 1 7 9 2 6 9 2 4 2 2 1 0 1 1 2 1 Tagelus divisus 9 1 8 3 9 3 5 1 0 1 7 9 4 6 9 7 9 4 6 9
Pecten sp. 2 1 1 2 0 1 2 1 0 0 1 6 0 8 1 0 0 0 2 2
278
ESPÉCIES
ENSEADA DAS ESTRELAS
ENSEADA DO SÍTIO FORTE
SACO DO MAMANGUÁ 1
SACO DO MAMANGUÁ 2
ES
T.1
ES
T.2
ES
T.3
ES
T.4
ES
T.5
SF
.1
SF
.2
SF
.3
SF
.4
SF
.5
MA
M1.
1
MA
M1.
2
MA
M1.
3
MA
M1.
4
MA
M1.
5
MA
M2.
1
MA
M2.
2
MA
M2.
3
MA
M2.
4
MA
M2.
5
Calyptraea centralis 14 11 6 1 5 0 0 0 0 0 5 6 0 2 1 0 1 4 3 1 Solariorbis bartschi 4 18 5 1 2 1 4 5 1 2 0 1 0 1 0 1 0 0 2 2
Epitonium sp. 10 9 14 0 1 3 5 1 0 1 0 2 0 0 0 2 0 0 2 1 Natica pusila 7 9 4 6 9 7 9 4 6 9 0 0 0 0 2 0 0 2 2 1
Natica sp. 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 2 0 2 2 2 0 0 2 Nassarius vibex 1 1 0 1 4 1 1 0 1 4 0 0 0 2 0 2 2 2 2 1 Nassarius sp. 9 1 8 3 9 9 1 8 3 9 0 0 0 0 0 2 2 1 1 1
Nassarius sp.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0 2 2 1 1 1 Anachis obesa 8 11 7 4 17 12 1 8 7 1 8 21 4 13 19 9 6 14 8 8 Amphissa sp. 1 4 5 1 2 0 0 0 1 1 1 0 0 3 3 1 4 5 1 2 Olivella sp. 3 5 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 3 5 1 1 1 Olivella sp.1 7 9 4 6 9 0 0 1 0 0 2 1 0 0 0 7 9 4 6 9 Olivella nivea 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 2 0 2 2 1 0 1 1 1
Olivella floralia 1 1 0 1 4 0 0 0 0 0 2 2 0 2 2 1 1 1 1 4 Dentalium sp. 9 1 8 3 9 7 1 2 4 4 2 4 2 2 1 9 1 8 3 9 Dentalium sp.1 2 1 1 2 0 1 2 1 0 0 1 6 0 8 1 2 2 3 7 2
Pseudeurythoe sp 0 0 0 0 1 1 1 2 1 1 2 3 3 2 2 2 3 3 1 0 Capitella sp. 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 3 3 1 0 0 0 0
Capitella sp.1 4 2 5 3 2 3 4 3 4 2 2 2 5 7 6 6 5 3 2 4 Notomastus lobatus 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 2 1 1 1 2 1 1 1 1 0
Tharyx sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Cirriformia sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Cossura sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Dorvilleidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Dorvilleidae sp.1 2 4 2 2 1 7 9 1 3 1 2 4 2 2 1 4 8 6 1 3
Owenia sp. 2 1 1 2 0 1 2 1 0 0 1 6 0 8 1 2 2 3 7 2
279
ESPÉCIES
ENSEADA DAS ESTRELAS
ENSEADA DO SÍTIO FORTE
SACO DO MAMANGUÁ 1
SACO DO MAMANGUÁ 2
ES
T.1
ES
T.2
ES
T.3
ES
T.4
ES
T.5
SF
.1
SF
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.4
SF
.5
MA
M1.
1
MA
M1.
2
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3
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4
MA
M1.
5
MA
M2.
1
MA
M2.
2
MA
M2.
3
MA
M2.
4
MA
M2.
5
Owenia sp.1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 Goniada littorea 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0
Glycinde multidens 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 Hesionidae sp. 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0
Lumbrineridae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 Magelona sp. 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
Maldanidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 Nereis sp. 5 0 2 0 0 3 0 0 3 0 1 1 2 0 2 0 0 2 1 0
Nereis sp.1 1 1 2 0 3 0 4 2 1 1 2 2 1 1 1 4 0 2 0 0 Nereis sp.2 0 0 3 1 2 1 1 1 2 4 2 1 2 1 2 1 3 2 1 2
Scoloplos sp. 1 0 0 1 0 1 0 2 1 0 0 0 1 0 1 2 3 0 2 0 Paraonidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Pectinaria sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
Pholoididae sp. 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Phyllodocidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sigambra grubii 2 1 1 3 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 2 1 1 2 0 Sigambra sp. 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 Pilargidae sp. 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
Poecilochaetidae sp. 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 Polynoidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 Sigalionidae sp. 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 Laonice cirrata 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 Spiophanes sp. 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 Spionidae sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1
Syllis sp. 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 Terebellides sp. 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0
280
ESPÉCIES
ENSEADA DAS ESTRELAS
ENSEADA DO SÍTIO FORTE
SACO DO MAMANGUÁ 1
SACO DO MAMANGUÁ 2
ES
T.1
ES
T.2
ES
T.3
ES
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ES
T.5
SF
.1
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.3
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SF
.5
MA
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1
MA
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2
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MA
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5
MA
M2.
1
MA
M2.
2
MA
M2.
3
MA
M2.
4
MA
M2.
5
Sternaspis sp. 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 Mooreonuphis sp. 2 1 3 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0
Mooreonuphis sp.1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 2 0 1 0 1 1 1 Mooreonuphis sp.2 2 0 3 0 1 1 0 1 1 1 0 2 0 2 0 0 0 0 1 0
Diopatra sp. 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Onchnesoma sp 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 2 1 0 1 2
Astropecten brasilienses 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 Luidia senegalenses 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0
Amphiura sp 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 1 4 0 0 0 3 2 2 5 Amphiura sp1 0 1 1 2 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 Ophiozona sp 0 2 0 2 0 0 0 0 0 1 1 2 0 0 0 4 5 0 0 3
Ophiozona sp1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 Branchiostoma platae 0 0 2 0 0 2 0 0 0 0 2 1 2 0 0 1 2 1 1 0
Edwardsia sp. 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 2 0 1 0 2 0 Nemertina sp. 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0
Discoporella umbellata 4 2 1 2 0 3 5 1 0 0 2 3 1 1 0 1 0 2 0 1 Brachiopoda sp. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 Ostracoda sp. 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 2 0 0 0
Ampelisca paria 0 2 3 8 1 4 5 1 1 3 1 2 1 6 4 3 2 4 7 5 Ampelisca brevisimulata 3 2 2 1 5 0 1 0 1 0 0 3 4 1 0 1 1 2 4 1
Ampelisca cristata 1 1 2 4 0 1 2 1 1 0 5 2 1 3 0 1 0 2 1 1 Ampelisca sp. 1 0 2 1 0 0 1 0 2 0 1 2 7 4 0 9 11 6 1 6
Ampelisca sp.1 3 2 2 1 5 0 1 0 1 0 0 3 4 1 0 1 1 2 4 1 Caprella sp. 2 1 2 4 3 2 2 1 1 1 2 1 2 4 3 2 2 1 5 1
Caprella sp.1 2 1 2 0 3 2 2 1 1 0 1 5 2 9 8 1 7 2 11 3 Tiburonella viscana 5 2 1 3 0 3 2 2 1 5 1 0 1 0 1 1 5 1 3 5
281
ESPÉCIES
ENSEADA DAS ESTRELAS
ENSEADA DO SÍTIO FORTE
SACO DO MAMANGUÁ 1
SACO DO MAMANGUÁ 2
ES
T.1
ES
T.2
ES
T.3
ES
T.4
ES
T.5
SF
.1
SF
.2
SF
.3
SF
.4
SF
.5
MA
M1.
1
MA
M1.
2
MA
M1.
3
MA
M1.
4
MA
M1.
5
MA
M2.
1
MA
M2.
2
MA
M2.
3
MA
M2.
4
MA
M2.
5
Cheiriphoyis sp. 0 2 3 3 1 4 3 1 1 3 1 2 1 6 4 1 5 2 3 3 Pinnixa sp. 4 2 1 2 0 3 5 1 0 0 2 3 1 1 0 1 0 2 0 1 Pinnixa sp. 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1
Upogebia sp. 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 2 0 0 1 Cumacea sp. 0 2 3 8 1 0 5 0 0 0 1 2 1 6 4 3 2 4 7 5
Tanaidacea sp. 3 2 2 1 5 0 1 0 1 0 0 3 4 1 0 1 1 2 4 1 Isopoda sp. 1 1 2 4 0 1 2 1 1 0 5 2 1 3 0 1 1 2 1 1 Isopoda sp.1 1 0 2 1 0 0 1 0 2 0 1 2 7 4 0 9 11 6 1 6
282
9.8 ANEXO 8
Tabela 39 - Cálculo do IQS utilizando o FBC Hg Bivalve.
Área FBC Hg bivalve IREP Diversidade FBC
Hg bivalve IREP Diversidade FBC Hg bivalve IREP Diversidade IQS
BS 7,283 622,2 1,8965 0,000 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
BR 5,443 302,85 3,1015 0,412 0,285 0,604 0,412 0,715 0,604 0,577
BIG 3,817 215,38 3,8916 0,777 0,089 1,000 0,777 0,911 1,000 0,896
SM 2,822 175,4 3,8595 1,000 0,000 0,984 1,000 1,000 0,984 0,995