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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


Figura 19 - Comparação dos valores de concentrações de cobre obtidas no


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,


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,


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


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


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...


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.


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.


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.


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


154

Continuação...


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


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


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


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


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


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...

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


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


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


Zn 109 95,0 1,15 1 3,36 0,30 0,34

248


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


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


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


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


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


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


Zn 29 95,0 0,31 1 2,75 0,36 0,11

249


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


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


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

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


BAÍADE JACUACANG

A

Hg 152,92 CONSIDERÁVEL 26,52 BAIXO 25,70 BAIXO 4,46 BAIXO 265,24 ALTO



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


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


ENSEADA Hg 159,87 CONSIDERÁVEL 28,12 BAIXO 26,82 BAIXO 4,72 BAIXO 281,23 ALTO

251






CLASSIFICAÇÃO

DO ARIRÓ Cd 95,16 CONSIDERÁVEL 16,74 BAIXO 15,97 BAIXO 2,81 BAIXO 167,40 ALTO


Cu 13,89 BAIXO 2,44 BAIXO 2,33 BAIXO 0,41 BAIXO 24,43 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


Cu 25,47 BAIXO 4,96 BAIXO 4,16 BAIXO 0,81 BAIXO 49,59 MODERADO



ENSEADA DE PALMAS


Cd 35,51 BAIXO 7,63 BAIXO 4,35 BAIXO 0,93 BAIXO 76,35 MODERADO




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


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


ENSEADA DO ABRAÃO



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


252






CLASSIFICAÇÃO


ENSEADA DAS

ESTRELAS






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


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


SACO DO MAMANGUÁ

1


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



SACO DO MAMANGUÁ

2


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




253

9.3 ANEXO 3

Tabela 33 – Estimativas do Índice de Risco Ecológico Potencial, utilizando o NBP=(N/MO) x 10.



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


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


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


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


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


53,89 Cu 7,82 4,10 1,91 5 1,92 2,60 4,96


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


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


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


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


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


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


26,39 Cu 0,30 4,10 0,07 5 1,95 2,56 0,19


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


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.



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


Zn 349 117,5 2,97 1 2,60 0,39 1,14


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


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


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


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


45,24 Cu 7,82 4,10 1,91 5 2,29 2,18 4,16


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


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


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


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


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


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


27,07 Cu 0,30 4,10 0,07 5 1,91 2,62 0,19


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


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.



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


Zn 349 117,5 2,97 1 16,94 0,06 0,18


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


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


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


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


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


8,81 Cu 7,82 4,10 1,91 5 11,77 0,42 0,81


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


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


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


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


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


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


4,38 Cu 0,30 4,10 0,07 5 11,77 0,42 0,03


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


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.



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


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


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


538,90 Cu 7,82 4,10 1,91 5 0,19 26,00 49,59


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


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


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


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


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


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


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


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


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







Epitonium sp. 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

271


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


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






272





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






273







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



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







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


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


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









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


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











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


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



ESPÉCIES

ENSEADA DAS ESTRELAS


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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.5

MA

M1.

1

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M1.

2

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M1.

3

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4

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5

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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



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

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.5

MA

M1.

1

MA

M1.

2

MA

M1.

3

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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



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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SF

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SF

.5

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1

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M1.

2

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5

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1

MA

M2.

2

MA

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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



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

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.5

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M1.

1

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2

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4

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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



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

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