Tese_Petrus Galvao (2012)

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO

PETRUS MAGNUS AMARAL GALVÃO

“BIOACUMULAÇÃO DE SUBSTÂNCIAS TÓXICAS PERSISTENTES POR BIVALVES

MARINHOS: IMPLICAÇÕES PARA A MARICULTURA E MONITORAÇÃO

AMBIENTAL”

RIO DE JANEIRO

2012

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Petrus Magnus Amaral Galvão

BIOACUMULAÇÃO DE SUBSTÂNCIAS TÓXICAS PERSISTENTES POR BIVALVES

MARINHOS: IMPLICAÇÕES PARA A MARICULTURA E MONITORAÇÃO

AMBIENTAL

Tese de doutorado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Biofísica (Biofísica Ambiental), Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho, Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte dos requisitos necessários para a obtenção do título de doutor em Ciências Biológicas (Biofísica Ambiental)

Orientador: Olaf Malm

Rio de Janeiro 2012

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Galvão, Petrus Magnus Amaral. Bioacumulação de Substâncias Tóxicas Persistentes

por bivalves marinhos: implicações para a maricultura e monitoração ambiental \ Petrus Magnus Amaral Galvão. Rio de Janeiro, 2012.

x, 228f.: Il. Tese (Doutorado em Ciências Biológicas –

Biofísica Ambiental) – Universidade Federal do Rio de Janeiro, Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho, 2012.

Orientador: Olaf Malm 1. Biomonitoramento 2. Contaminação 3.

Organoclorados – Teses. II. Malm, O. (Orient.) II. Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho. III. Título.

CDD:

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Petrus Magnus Amaral Galvão BIOACUMULAÇÃO DE SUBSTÂNCIAS TÓXICAS PERSISTENTES POR BIVALVES

MARINHOS: IMPLICAÇÕES PARA A MARICULTURA E MONITORAÇÃO AMBIENTAL

Tese de doutorado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Biofísica (Biofísica Ambiental), Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho, Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte dos requisitos necessários para a obtenção do título de doutor em Ciências Biológicas (Biofísica Ambiental) Rio de Janeiro, 10 de março de 2012

_______________________________________ (Olaf Malm, Ph.D. Universidade Federal do Rio de Janeiro)

_______________________________________ (Ricardo Erthal Santelli, Ph.D. Universidade Federal do Rio de Janeiro)

_______________________________________ (Flavio da Costa Fernandes, Ph.D Instituto Almirante Paulo Moreira )

_______________________________________ (Josino Costa Moreira, Ph.D. Fundação Oswaldo Cruz )

_____________________________________ (João Paulo Machado Torres, Ph.D. Universidade Federal do Rio de Janeiro)

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O resultado destes quatro anos de trabalho eu dedico às comunidades tradicionais de pescadores espalhadas por este extenso e rico litoral

brasileiro. Minha dedicatória aos “mestres do mar” que assistem à devastação dos

ecossistemas marinhos, e com isso, de suas culturas tradicionais, sem terem forças para

remar contra a maré do famigerado “desenvolvimento econômico”.

Sr. Arinaldo, pescador de Sepetiba (Ilha da Madeira), me

dando uma carona em seu caíco.

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AGRADECIMENTOS

• Agradeço ao Professor Olaf Malm pela oportunidade que me concedeu para eu seguir com meus estudos no Laboratório de Radioisótopos Eduardo Penna Franca. Agradeço principalmente pelos ensinamentos que não encontramos nos livros e artigos científicos. Agradeço-te Prof. Olaf pelos inúmeros exemplos que pode me oferecer de como um profissional da ciência lida com suas barreiras e dificuldades. Agradeço pelos ensinamentos de como enxergar a frente, e trabalhar no presente para alcançar a meta. A oportunidade que tive de ouvir sua leitura sobre as situações, sempre de forma integral e pragmática, realmente me enriqueceu muito como pessoa e profissional. Por essas e tantas outras, sou muito grato.

• Ao Professor João Paulo Machado Torres por suas inúmeras contribuições em todos os momentos, e para todas as necessidades. Meu muito obrigado à "biblioteca ambulante" do Laboratório de Radioisótopos, por todos os ensinamentos. Ao sempre presente "ouvido", que sempre com toda a ponderação, me mostrou os caminhos da resolução acertada. Como outros já disseram neste momento, obrigado por ser o "João".

• Ao Professor Jean Remy Davee Guimarães por suas sempre atenciosas e criteriosas contribuições para as mais variadas questões que eu pudesse levar a ele. Obrigado pelas contribuições na defesa do projeto de tese. Grã-Jean!!! Obrigado pelos papos descontraídos nos intervalos e pelas leituras interessantíssimas de sua coluna "Terra em Transe".

• Ao Professor José Lailson-Brito por me apresentar a proposta inicial desta tese, pelas contribuições na defesa do Projeto de Tese, e nas análises descriminantes. Valewww Zé!!!!

• Ao Professor Paulo Dorneles pelo exemplo de objetividade e produtividade que um pesquisador precisa aprender.

• Ao Professor Mauro Rebelo meu muito obrigado pelas eternas lições nos meus passos iniciais na ciência, e pelas sempre calorosas discussões científicas.

• Ao Professor Karl-Werner Schramm, pela recepção em seu laboratório no Helmholtz Zentrum (Institut für Ökologische Chemie) em Munique, onde sempre procurou prover tudo o necessário para a realização deste trabalho. Obrigado também a toda sua equipe: Silke Bernhöf, Josie Kunze, Norbert Fischer, Claudia Corsten, Bernhard Henkelmann, Marchela Pandelova, Walkiria Levy López, Gerd Pfister. Pessoas que de fato contribuíram em todas as etapas que permitiram a geração dos dados de STP nas amostras ambientais.

• Agradecimento especial ao Professor Wolfgang Christian Pfeiffer, pessoa que eu tive o enorme prazer de ter tido a oportunidade de conviver no laboratório de Radioisótopos Eduardo Penna Franca (LREPF). Obrigado pelos ensinamento da absorção atômica de chama, pelas sugestões e incentivos na minha linha de pesquisa. Ademais, serei eternamente grato pela "chamada" que tomei antes de embarcar para Munique. Meu muito obrigado ao "velho lobo"!!!!

• Ao corpo discente do Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho (IBCCF), que sempre recebem de portas abertas em seus laboratórios, prontos para colaborar da melhor forma possível.

• Ao corpo técnico-administrativo do IBCCF, profissionais que inspiram o melhor sentido do funcionalismo público, fazendo qualquer brasileiro se orgulhar destes servidores pela excelência do serviço que prestam. Obrigado por terem feito este trabalho possível.

• Agradeço aos incontáveis alunos de iniciação científica e de pós-graduação que já passaram e que ainda estão no LREPF. Obrigado pela inúmeras lições e aprendizados

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científicos, e de convivência, além das boas horas de papo no almoço e na hora do suco da tarde.

• Agradecimento especial ao Renan Thiago Laynes Longo por me dar a oportunidade de entender um pouco mais o sentido da frase "aprende quem ensina". Obrigado por sua confiança, e principalmente pela parceria no perrengue do trabalho de campo pesado!!!

• Ao responsável técnico do LREPF, Sr. Ricardo Thomaz, grande figura humana, e profissional gabaritado, que colaborou em diversas instâncias para a concretização deste trabalho, mas como minha formação profissional. Valew Ricardinho!!!!!

• Ao recém chegado funcionário da UFRJ, locado no LREPF, Sr. Adan Lino. Obrigado pela oportunidade de desenvolvermos trabalhos em conjunto!!! Valew Adão!!!

• Chegar em um país com cultura e língua completamente estranhos, não foi tarefa fácil, e algumas pessoas que ainda não foram citadas aqui, mas que me ajudaram a superar essa dificuldade, merecem meu agradecimento neste momento: Joana Barbosa, Geza Kocsis, Ana Lilia e Nghia Nguyen.

• Agradecimento ao maricultor da Praia de Jurujuba, Sr. Glauco, pela parceria na realização do trabalho de campo na Baía de Guanabara.

• Também agradeço ao maricultor da Praia do Forno em Arraial do Cabo, o "Sr. Pingo", e à liderança local, Sra. Adriana Saad.

• Agradecimento também especial ao Projeto POMAR (Povoamento Marinho) do Instituto de Ecodesenvolvimento da Baía de Ilha Grande (IEDBIG), que, capitaneado pelo mega empreendedor Sr. José Luiz Zaganelli, apoiou de forma irrestrita a realização do trabalho de campo em Angra dos Reis. Minha enorme gratidão ao pessoal do projeto que, mesmo as vezes comprometendo o andamento normal dos seus trabalhos, sempre fizeram o possível e o impossível para viabilizar a realização do campo na enseada da Biscaia.

• A Universidade Castelo Branco pela parceria estabelecida, por permitir que utilizássemos a estrutura de cultivo na Praia Grande na Ilha de Itacuruçá.

• Agradeço ao Conselho Nacional de Pesquisa (CNPq) pela bolsa de doutorado no Brasil, e à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Ensino Superior (CAPES) pela bolsa na Alemanha (PROBRAL - 270/07);

• Por último, mas não menos importante, quero agradecer a Professora Luciana Romão, por toda as conversas onde me passou um pouco de suas experiências acadêmicas, o quê muito me valeu. Também quero agradecer a minha amiga e companheira Luciana Romão pelas horas de lazer, por sua alegria e pelos momentos divertidos que tive o imenso prazer de desfrutar ao seu lado. E ainda, meu agradecimento mais carinhoso a minha namorada Luciana Romão, que meu vernáculo é incapaz de transmitir os sentimentos que cultivo por esta mulher.

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"O melhor resultado surgirá quando cada elemento do grupo fizer o que é melhor para si e para o grupo"

John Forbes Nash Jr.

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RESUMO A presença de contaminantes nos ambientes costeiros torna o pescado produzido nestas áreas um potencial agente de transferência de compostos tóxicos para os humanos, através do consumo desta importante fonte de proteínas. Entre os contaminantes que são lançados nos ecossistemas marinhos, estão as chamadas Substâncias Tóxicas Persitentes (STP). Dois grupos de contaminantes das STP foram objetos de estudo desta tese: as bifenilas policloradas (PCB), e os pesticidas organoclorados (OCP). Os moluscos bivalves têm sido utilizados como modelos biológicos para monitorar a dinâmica destes contaminantes no ambiente. No Brasil, o mexilhão marinho Perna perna é produzido em quantidade expressiva. Outro bivalve que também é produto da maricultura nacional é o coquille Nodipecten nodosus. Esta tese investigou a presença e a distribuição de OCP e PCB, em sistemas de cultivo destes dois bivalves marinhos. As áreas de estudo foram pólos de maricultura do litoral do Estado do Rio de Janeiro (RJ), envolvendo duas áreas tidas como não impactadas (Baía de Ilha Grande – BIG, e Arraial do Cabo – AC), e duas com histórico de contaminação (Baía de Guanabara – BG, e Baía de Sepetiba - BS). Em uma primeira abordagem, o índice de condição (IC) foi utilizado para se avaliar o potencial de produtividade dos mexilhões cultivados na BG, BS e BIG. Nove métodos de cálculo do IC selecionados da literatura foram testados. Em oito meses de amostragens, dentro de um período de dez meses, os maiores valores de IC obtidos foram observados para os meses de dezembro e de janeiro, enquanto que os menores para os meses de setembro e agosto. A BS foi a que apresentou os maiores valores de IC, seguida da BG e da BIG. O segundo foco desta tese foi uma avaliação toxicológica dos mexilhões e dos coquilles produzidos no litoral do RJ. Os organismos foram coletados em março e setembro de 2009, da BG, BS, BIG e AC. Sendo que os coquilles foram obtidos apenas em AC, e na BIG. Foram quantificados 28 OCP e 18 PCB, de três amostras compostas, de cada local de coleta/mês, injetando os extratos em sistema de espectroscopia de massa acoplado a um cromatógrafo a gás. Foi possível diferenciar os perfis de acúmulo das STP, entre os animais de diferentes procedências, revelando a capacidade dos bivalves em refletir as diferentes exposições ambientais dos lugares, e do tempo. Os mexilhões mostraram maior risco toxicológico para o consumo humano, quando comparado com os de coquilles. Contudo, os animais analisados nesta tese apresentaram concentrações seguras para consumo humano, com relação aos contaminantes quantificados no presente estudo. Na estimativa de consumo necessário para se alcançar os limites de segurança recomendados, o p,p' DDT foi o que se mostrou mais preocupante. Porém, para uma criança de 30 kg atingir o limite de ingestão de p,p' DDT, seria necessário consumir 342 mexilhões. A última abordagem desta tese foi dedicada à avaliação do P. perna como organismo sentinela para a monitoração ambiental de STP. Para isso, sedimento superficial de fundo, sólidos em suspensão (SS) e mexilhões foram coletados em três locais: BG, BS, e BIG. As amostragens foram feitas nos meses de dezembro de 2008, e fevereiro de 2009. O SS foi obtido com coletores do tipo “armadilha” (sediment trap) e o sedimento com draga de Eckman. As concentrações de OCP e PCB foram determinadas em cada um destes compartimentos. Dois experimentos transplantes foram realizados, levando mexilhões da BG, para a BS, e de BG para BIG, onde os animais permaneceram por 30 dias. As concentrações de STP no sedimento e no SS ficaram em níveis comparáveis, porém as observadas nos mexilhões tenderam a ser maiores. A variação das concentrações de PCB no sedimento mostrou influência significativa na variabilidade das concentrações de PCB nos mexilhões. Os maiores fatores de concentração sedimento-biota foram observados para os compostos com menores Kow. As concentrações de OCP e PCB no mexilhão, sedimento e SS foram maiores na BG, quando comparadas com as observadas na BS e na BIG. Apesar da maior exposição ambiental a OCP e PCB na BG não foi possível perceber com clareza a redução nas concentrações dos compostos quantificados nos mexilhões transplantados para BS e para BIG, exceto para p,p' DDD e p,p' DDE.

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ABSTRACT The presence of contaminants in the coastal environments, make the seafood produced in these areas, a potential pathway of toxic substances to the human beings. Among the contaminants that are released in the marine ecosystems, there are the Pesistent Toxic Substances (STP). Two groups of contaminants of the STP were objects of study of this thesis: the polychlorinated biphenyls (PCB), and the organochlorinated pesticides (OCP). The mollusks bivalves have been used as biological models for monitoring the dynamic of these contaminants in the environment. In Brazil, the marine mussel Perna perna is widely and expressively exploted all along the coast. Another bivalve that is also a product of the national mariculture is the scallop Nodipecten nodosus. This thesis studied the presence and the distribution of OCP, and PCB, in rearing systems of these two bivalves. The studied areas were mariculture poles in the coast line of the Rio de Janeiro State (RJ), including two areas that are considered as a reference site for a non impacted site (Ilha Grande Bay– BIG, and Arraial do Cabo – AC), and two historically contaminated (Guanabara Bay – BG, and Sepetiba Bay - BS). In a first approach, the condition index (IC) was employed to assess the potential production of the mussels reared in the BG, BS and BIG. Nine methods to calculate the IC were selected from the literature. Sampling during eight months, along a period of ten months, the highest IC values were observed in the months of December and January, whereas the lowest values were in the months of September and August. Mussels from BS showed the highest values of IC, followed by those from BG, and from the BIG. The second focus of this thesis was a toxicological evaluation of the mussels and scallops reared in the Rio de Janeiro coastline. The sampling was performed in March and September 2009, in the BG, BS, BIG and AC. Scallops were sampled only in AC and BIG. 28 OCP and 18 PCB were quantified in three composites samples, containing five individuals each, from each sampling site / month. Extracts were inject in a mass spectrometer coupled with a gas chromatographie system. It was possible to distinguish the STP accumulation profiles, among animals from distinct origins, revealing the bivalves capacity to reflect the different environmental expositions of the sites, and sampling time. Mussels posed the highest toxicological risk to the human consumption, when compared with the observed to coquilles. However, the animals analyzed in this thesis showed concentration in a safety level for human consumption, regarding the contaminants here quantified. In the estimative of the required amount to be consumed to reach the recommended security limits, the p, p' DDT was the chemical that was more worrying. However, for a child of 30 kg body mass reaching the consumption limit of p, p' DDT, would be necessary to consume 342 mussels. The last approach of this thesis was dedicated to the evaluation of the mussel P. perna as a sentinel for the environmental monitoring of STP. In this proposal, superficial bottom sediment, suspended solids (SS), and mussels, were sampled in three sites: BG, BS, and BIG. Sampling were performed in December 2008, and February 2009. The SS was sampled by disposing sediment traps, and the sediment with Eckman's dredge. The concentrations of OCP and PCB were determined in each one of these matrixes. Two transplant experiments were carried out, taking mussels from BG to BS, and from BG to BIG, where the animals remained for 30 days. The STP concentrations in mussels showed a tendency to be higher than the observed in sediment and in SS, that were in comparable levels. The concentrations variability of PCB in the sediment showed significant influence to the variability of the PCB concentrations in the mussels. The highest biota-sediment accumulation factor (BSAF) were observed for the chemicals with lower Kow. The concentrations of OCP and PCB in mussel, sediment and SS were higher in the BG, when compared to those observed in the BS, and BIG. Despite the higher environmental exposition to OCP and PCB in BG, the transplanted mussels did not show a clear concentration reduction for the majority of the quantified chemicals, in exception for p,p' DDD and p,p' DDE

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SUMÁRIO

1. Introdução 1

1.1. A interface do ambiente terrestre com o marinho 1

1.2. Contaminação ambiental e a produção de pescado. 4

1.3. Substâncias tóxicas persistentes nas cadeias tróficas 8

1.4. Métodos de estimativa do risco toxicológico em alimentos 12

1.5. Moluscos bivalves: de alimento humano a sentinelas da contaminação ambiental 16

1.6. Os compartimentos ambientais na dinâmica dos contaminantes nos ecossistemas aquáticos 22

2. Hipóteses 23

3. Objetivos 24

3.1. Objetivos específicos 25

4. Área de Estudo 26

5. Capítulo I. Estimativa das variações sazonais sobre o potencial de produção do mexilhão Perna perna (Linnaeus, 1758) cultivados em três baías tropicais usando diferentes métodos de índice de condição. 31

5.1. Introdução 31

5.2 Material e métodos 33

5.3. Resultados 36

5.4. Discussão 42

5.5. Considerações gerais 47

6. Capítulo II - Ensaios Metodológicos 49


6.2. Material e métodos 51 6.2.1. Coleta dos sólidos em suspensão (SS) 52 6.2.2. Extração de STP nas matrizes ambientais 55 6.2.3. Determinação das concentrações de STP nos bivalves e controle de qualidade 61

6.3. Resultados e discussão 66 6.3.1. Comparação entre amostras liofilizadas e não liofilizadas 66 6.3.2. Variabilidade das concentrações de STP entre réplicas de mexilhão P. perna 73 6.3.3. Comparação das concentrações de STP em amostras de SS coletadas em coletores de PET e de alumínio 77

6.4. Considerações gerais 81

7. Capítulo III: Perfis de bioacumulação diferenciados de pesticidas e de compostos relacionados com dioxinas em moluscos bivalves cultivados em baías tropicais poluídas e não poluídas: risco de consumo e efeito sazonal 82

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7.2. Material e métodos 83 7.2.1 Desenho amostral e processamento dos tecidos 83 7.2.2. Extração das STP dos bivalves 85 7.2.3. Estimativa de risco toxicológico do consumo humano de bivalves 85 7.2.4. Tratamento dos dados 87

7.3. Resultados e discussão 87 7.3.1. Distribuição espacial e temporal dos contaminantes 90 7.3.3. Estimativa de toxicidade 110

7.4. Considerações finais 112

8. Capítulo IV - Avaliação do mexilhão P. perna como organismo sentinela para monitoração ambiental de Substâncias Tóxicas Persistentes. 114


8.2. Material e métodos 118 8.2.1. Coleta das amostras 118 8.2.2. Experimento de transplante 120 8.2.3. Cálculo do fator de bioacumulação biota-sedimento (BSAF) 120 8.2.4. Quantificação das STP e tratamento dos dados 121

8.3. Resultados e discussão 124 8.3.1. Concentrações de STP nos mexilhões P. perna 125 8.3.2. Concentrações de STP no sedimento superficial de fundo 132 8.3.3. Concentrações de STP nos sólidos em suspensão (SS) 142 8.3.4. Comparação entre as concentrações de STP no sedimento, no SS e nos mexilhões P. perna 150 8.3.5. Fator de bioconcentração biota-sedimento (BSAF) 163 8.3.6. Comparação entre as concentrações de STP das três áreas de estudo 169 8.3.7. Experimento Transplante 171

8.4. Considerações finais 182

9. Conclusões gerais 185

REFERÊNCIAS 187

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LISTA DE FIGURAS

Figura 1: Esquema ilustrativo do sistema de cultivo de mexilhão do tipo Long-line. As âncoras no leito marinho fixam e esticam o Long-line, que fica suspenso por bóias (geralmente de plástico). As cordas mexilhoneiras são então amarradas entre as bóias, permanecendo entre 8 e 12 meses. ............................................................................................. 4

Figura 2: Mexilhão Perna perna aberto, com suas valvas separadas. O tecido com coloração vermelho-tijolo é a gônada de um indivíduo fêmea. .................................................................. 6

Figura 3: Coquille Nodipecten nodosus aberto, com suas valvas separadas. (imagem cedida pelo Projeto POMAR - Instituto de Ecodesenvolvimento da Baía de Ilha Grande - IEDBIG) . 7

Figura 4: Representação da molécula de 2,3,7,8-Tetraclorodibenzo-p-Dioxina. Sua estrutura planar favorece a interação com o receptor Aril hidrocarboneto. ............................................ 13

Figura 5: Congêneres de PCB que apresentam conformação estrutural molecular parecida com a do grupo das dioxinas. Imagens obtidas no endereço http://www.caslab.com ...................... 14

Figura 6: Área de Estudo. Amostras ambientais foram coletadas nas baías de Ilha Grande (BIG), Sepetiba (BS) e de Guanabara (BG), e da Enseada do Forno, em Arraial do Cabo (AC). ......................................................................................................................................... 27

Figura 7: Distribuição dos valores de Massa Úmida do Tecido Mole - MUTM (g) e do Comprimento Total - CT (cm) de todos os animais coletados em cada um dos locais de estudo: Baía de Sepetiba (BS), Baía de Ilha Grande (BIG) e Baía de Guanabara (BG). As caixas representam os dados entre os quartis de 25% a 75%. O traço horizontal dentro das caixas, as medianas. As barras verticais os valores mínimos e máximos. ............................... 37

Figura 8: Sistema de coletor de sólido em suspensão feito em alumínio, após 15 dias submersos na Praia de Jurujuba (Baía de Guanabara) .............................................................. 53

Figura 9: Coletores de sólidos em suspensão (SS) elaborados com garrafas PET e tubos de vidro. ......................................................................................................................................... 54

Figura 10: Amostras compostas de sólidos em suspensão (SS), antes de se retirar a água sobrenadante (a esquerda), e depois (a direita). ........................................................................ 55

Figura 11: Preparo das células de extração do Acelerated Solvent Extractor – ASE 200 (DIONEX®) ............................................................................................................................. 56

Figura 12: Acelerated Solvent Extractor ASE-200 - Equipamento utilizado para obter o extrato das STP das amostras de bivalves. ............................................................................... 57

Figura 13: Colunas cromatográficas para o primeiro passo de purificação dos extratos das amostras. ................................................................................................................................... 59

Figura 14: Sistema de vácuo para o segundo passo de purificação do extrato das amostras. .. 60

Figura 15: Sistema para redução de volume da amostra sob fluxo de nitrogênio, a 45°C, no equipamento Trockentemperier- System -TCS. ........................................................................ 61

Figura 16: Obtenção da massa úmida do tecido mole de P. perna. Preparo das amostras compostas, com cinco indivíduos para cada uma. .................................................................... 84

Figura 17: Soma de OCP medidos em todo o tecido mole dos mexilhões (Mex) P. perna e no músculo adutor e gônada do coquille (Coq) N. nodosus, expresso em pg.g-1 de massa úmida, em março (caixas preenchidas) e setembro (caixas vazias), coletados em: Baía de Guanabara (BG), Baía de Sepetiba (BS), Baía de Ilha Grande (BIG) e Arraial do Cabo (AC). Coquilles foram coletados apenas em BIG e AC. As caixas representam a variação das três réplicas

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analisadas. Cada réplica é uma amostra composta por cinco indivíduos. Os OCP medidos foram: α-, β-, γ-, δ-, ε-HCH; Pentaclorobenzeno; Hexaclorobenzeno; Pentacloroanisol; p,p’ e o,p’ DDT; p,p’ e o,p’ DDD; p,p’ e o,p’ DDE; trans-, cis-, oxy-Clordano; Heptacloro; cis-Heptacloro Epóxido; Aldrin; Dieldrin; Endrin; Endosulfan-I e II; Metoxicloro; e Mirex. ...... 91

Figura 18: Soma dos PCB medidos em todo o tecido mole dos mexilhões (Mex) P. perna e no músculo adutor e gônada do coquille (Coq) N. nodosus, expresso em pg.g-1 de massa úmida, em março (caixas preenchidas) e setembro (caixas vazias), coletados em: Baía de Guanabara (BG), Baía de Sepetiba (BS), Baía de Ilha Grande (BIG) e Arraial do Cabo (AC). Coquilles foram coletados apenas em BIG e AC. As caixas representam a variação das três réplicas analisadas. Cada réplica é uma amostra composta por cinco indivíduos. Os PCB medidos foram: PCB 28; 52; 101; 138; 153; 180; 77; 81; 126; 169; 105; 114; 118; 123; 156; 157; 167; 189. ........................................................................................................................................... 92

Figura 19: Gráfico de dispersão categorizado da Análise Discriminante (AD) para os OCP. A primeira e a segunda função (Root 1 e 2) da AD são representadas nos eixos X e Y respectivamente, mostrando os valores das funções calculados. Cada símbolo representa um grupo de análises. Cada grupo possui três réplicas, que são três amostras compostas (cinco indivíduos por amostras). Os grupos são descritos por local e pela matriz da amostra: Mex para mexilhões e Coq para coquilles; por local de coleta: BG - Baía de Guanabara, BS - Baía de Sepetiba, BIG - Baía de Ilha Grande, e AC - Arraial do Cabo. Os símbolos para cada grupo estão especificados na figura. As variáveis consideradas nesta análise foram: α-, β-, γ-, δ-, ε-Hexaclorociclohexano (HCH); Pentaclorobenzeno; Hexaclorobenzeno; Pentacloroanisol; p,p’ e o,p’ DDT; p,p’ e o,p’ DDD; p,p’ e o,p’ DDE; trans-, cis-, oxy-Clordano; Heptacloro; cis-Heptacloro Epóxi; Aldrin; Dieldrin; Endrin e Endosulfan-I. ................................................... 94

Figura 20: Gráfico de dispersão categorizado da Análise Discriminante (AD) para os PCB. A primeira e a segunda função (Root 1 e 2) da AD são representadas nos eixos X e Y, respectivamente, mostrando os valores das funções calculados. Cada símbolo representa um grupo de análises. Cada grupo possui três réplicas, que são três amostras compostas (cinco indivíduos por amostras). Os grupos são descritos por local e pela matriz da amostra: Mex para mexilhões e Coq para coquilles; por local de coleta: BG - Baía de Guanabara, BS - Baía de Sepetiba, BIG - Baía de Ilha Grande e AC - Arraial do Cabo. Os símbolos para cada grupo estão especificados na figura. As variáveis consideradas nesta análise foram: PCB 28; 52; 101; 138; 153; 180; 77; 81; 126; 169; 105; 114; 118; 123; 156; 157; 167; 189. ..................... 96

Figura 21: Coleta de Sedimento superficial de fundo utilizando uma draga de "Eckman", retirando-se a camada superficial (<10cm). ........................................................................... 118

Figura 22: Percentuais dos grupos de congêneres de PCB em mexilhão, formados pelo número de cloro nas moléculas. Triclorados (Tri): PCB 28; Tetraclorados (Tetra): PCB 52, 101 e 138; Pentaclorados (Penta): PCB 153, 180, 77, 81, 126 e 169; Hexaclorados (Hexa): PCB 105, 114, 118, 123, 156 e 157; Heptaclorados (Hepta): PCB 167 e 189; e ainda o grupo dos chamados congêneres Indicadores (Indic.), formado pelos PCB 28; 52; 101; 118; 138; 153; 180. Baía de Guanabara (BG); Baía de Ilha Grande (BIG) e Baía de Sepetiba (BS). ... 131

Figura 23: Percentuais dos grupos de congêneres de PCB em sedimento, formados pelo número de cloro nas moléculas. Triclorados (Tri): PCB 28; Tetraclorados (Tetra): PCB 52, 101 e 138; Pentaclorados (Penta): PCB 153, 180, 77, 81, 126 e 169; Hexaclorados (Hexa): PCB 105, 114, 118, 123, 156 e 157; Heptaclorados (Hepta): PCB 167 e 189; e ainda o grupo dos chamados congêneres Indicadores (Indic.), formado pelos PCB 28; 52; 101; 118; 138; 153; 180. Baía de Guanabara (BG); Baía de Ilha Grande (BIG) e Baía de Sepetiba (BS). ... 141

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Figura 24: Percentuais dos grupos de congêneres de PCB no sólido em suspensão (SS), formados pelo número de cloros nas moléculas. Triclorados (Tri): PCB 28; Tetraclorados (Tetra): PCB 52, 101 e 138; Pentaclorados (Penta): PCB 153, 180, 77, 81, 126 e 169; Hexaclorados (Hexa): PCB 105, 114, 118, 123, 156 e 157; Heptaclorados (Hepta): PCB 167 e 189; e ainda o grupo dos chamados congêneres Indicadores (Indic.), formado pelos PCB 28; 52; 101; 118; 138; 153; 180. Baía de Guanabara (BG); Baía de Ilha Grande (BIG) e Baía de Sepetiba (BS). ......................................................................................................................... 149

Figura 25: Histograma com todas as concentrações em pg.g-1 de massa seca de cada OCP quantificado para cada matriz ambiental. Os compostos marcados com (E) apresentam a escala no eixo y da esquerda e os marcados com (D), no eixo y da direita. As barras indicam o valor mediano e as medidas de dispersão (intervalo de confiança de 95% dos dados). ......... 151

Figura 26 Histograma com todas as concentrações em pg.g-1 de massa seca de cada PCB quantificado para cada matriz ambiental. Os compostos marcados com (E) apresentam a escala no eixo y da esquerda e os marcados com (D), no eixo y da direita. As barras indicam o valor mediano e as medidas de dispersão (intervalo de confiança de 95% dos dados). ......... 154

Figura 27: Gráfico de dispersão categorizado da Análise Discriminante (AD) para os OCP. A primeira e a segunda função (Root 1 e 2) da AD são representadas nos eixos X e Y respectivamente, mostrando os valores das funções calculados. Cada símbolo representa um grupo de análises. Cada grupo possui de 5 a 8 réplicas, conforme as tabelas 17, 19 e 21. Os grupos são descritos por local, e pela matriz da amostra: Mex - mexilhões; SED - sedimento; SS - sólidos em suspensão; BG - Baía de Guanabara; BIG - Baía de Ilha Grande; BS - Baía de Sepetiba. Os símbolos para cada grupo estão especificados na figura. As variáveis consideradas nesta análise foram: α-, β-, γ-, δ-, ε-HCH; Pentaclorobenzeno; HCB; PeCA; p,p’ e o,p’ DDT; p,p’ e o,p’ DDD; p,p’ e o,p’ DDE; Clordano trans-, cis-, oxy-; Heptacloro; cis-Heptacloro Epóxido; Aldrin; Dieldrin; Endrin, Endosulfan I e II, Mirex e Metoxicloro. ...... 156

Figura 28: Gráfico de dispersão categorizado da Análise Discriminante (AD) para os PCB. A primeira e a segunda função (Root 1 e 2) da AD são representadas nos eixos X e Y respectivamente, mostrando os valores das funções calculados. Cada símbolo representa um grupo de análises. Cada grupo possui de 5 a 8 réplicas, conforme as tabelas 18, 20 e 22. Os grupos são descritos por local e pela matriz da amostra: Mex - mexilhões; SED - sedimento; SS - Sólidos em Suspensão; BG - Baía de Guanabara; BS - Baía de Sepetiba; BIG - Baía de Ilha Grande. Os símbolos para cada grupo estão especificados na figura. As variáveis consideradas nesta análise foram: PCB 28; 52; 101; 138; 153; 180; 77; 81; 126; 169; 105; 114; 118; 123; 156; 157; 167; 189. ........................................................................................ 159

Figura 29: Interpolação entre os valores de BSAF de OCP, com seus respectivos valores de Kow, para cada baía estudada: Baía de Guanabara (BG), Baía de Sepetiba (BS) e Baía de Ilha Grande (BIG). ......................................................................................................................... 165

Figura 30: Interpolação entre os valores de BSAF de PCB, com seus respectivos valores de Kow, para cada baía estudada: Baía de Guanabara (BG), Baía de Sepetiba (BS) e Baía de Ilha Grande (BIG). ......................................................................................................................... 167

Figura 31: Concentrações em pg.g-1 de OCP em mexilhões do experimento de transplante conduzido em dezembro de 2008, coletando animais da Baía de Guanabara (condição inicial são as barras vazias) e tranplantando organismos para a Baía de Sepetiba, onde permaneceram por 30 dias antes da coleta (barras preenchidas com cinza). As barras preenchidas com preto representam os animais que permaneceram na Guanabara e foram coletados após 30 dias da primeira coleta. Cada barra representa os valores das três réplicas, e o traço no meio a

xvi

mediana. Na abscissa, estão os compostos acompanhados da indicação de qual ordenada seus respectivos valores estão plotados ("D" - eixo y da direita, "E" - eixo y da esquerda). ......... 173

Figura 32: Concentrações em pg.g-1 de massa seca de OCP em mexilhões do experimento de transplante conduzido em junho de 2009, coletando animais da Baía de Guanabara (condição inicial são as barras vazias) e transplantando organismos para a Baía de Ilha Grande, onde permaneceram por 30 dias antes da coleta (barras preenchidas com cinza). As barras preenchidas com preto são animais que permaneceram na Guanabara e foram coletados após 30 dias da primeira coleta. Cada barra representa os valores das três réplicas e o traço no meio a mediana. Na abscissa, estão os compostos acompanhados da indicação em qual ordenada seus respectivos valores estão plotados ("D" - eixo y da direita, "E" - eixo y da esquerda). . 174

Figura 33: Concentrações em pg.g-1 de massa seca de PCB em mexilhões do experimento de transplante conduzido em dezembro de 2008, coletando animais da Baía de Guanabara (condição inicial são as barras vazias) e transplantando organismos para a Baía de Sepetiba, onde permaneceram por 30 dias antes da coleta (barras preenchidas com cinza). As barras preenchidas com preto são animais que permaneceram na Guanabara e foram coletados após 30 dias da primeira coleta. Cada barra representa os valores das três réplicas e o traço no meio a mediana. Na abscissa, estão os compostos acompanhados da indicação em qual ordenada seus respectivos valores estão plotados ("D" - eixo y da direita, "E" - eixo y da esquerda). . 177

Figura 34: Concentrações em pg.g-1 de PCB em mexilhões do experimento de transplante conduzido em junho de 2009, coletando animais da Baía de Guanabara (condição inicial são as barras vazias) e transplantando organismos para a Baía de Ilha Grande, onde permaneceram por 30 dias antes da coleta (barras preenchidas com cinza). As barras preenchidas com preto são animais que permaneceram na Guanabara, e foram coletados após 30 dias da primeira coleta. Cada barra representa os valores das três réplicas e o traço no meio a mediana. Na abscissa, estão os compostos acompanhados da indicação de qual ordenada seus respectivos valores estão plotados ("D" - eixo y da direita, "E" - eixo y da esquerda). . 178

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LISTA DE TABELAS

Tabela 1: Valores das medianas e seus respectivos coeficientes de variação de cada Índice de Condição (IC) usado, para cada mês de amostragem na Baía de Sepetiba (BS). Letras "a" e "b" indicam diferença significativa entre os valores de IC dos meses com estas letras, segundo o teste de Dunn (p<0,05). ......................................................................................................... 38

Tabela 2:Valores das medianas e seus respectivos coeficientes de variação de cada Índice de Condição (IC) usado, para cada mês de amostragem na Baía de Ilha Grande (BIG). Letras "a" e "b" indicam diferença significativa entre os valores de IC dos meses com estas letras, segundo o teste de Dunn (p<0,05). ........................................................................................... 39

Tabela 3: Valores das medianas e seus respectivos coeficientes de variação de cada Índice de Condição (IC) usado, para cada mês de amostragem na Baía de Guanabara (BG). Letras "a", e "b" indicam diferença significativa entre os valores de IC dos meses com estas letras, segundo o teste de Dunn (p<0,05). ......................................................................................................... 40

Tabela 4: Resumo do resultado do teste Dunn´s na comparação entre todos os valores de Índice de Condição (IC) obtidos por cada método de cálculo de IC, para cada local de estudo: Baía de Sepetiba (BS), Baía de Ilha Grande (BIG) e Baía de Guanabara (BG). "SIM" e "NÃO" referem-se à presença ou ausência de diferenças significativas nas respectivas comparações (p<0,05). ............................................................................................................. 42

Tabela 5: Resumo comparativo dos valores de Índice de Condição (IC) em diferentes locais do mundo, obtidos com os mesmos métodos usados no presente estudo. Os lugares foram classificados como poluídos (Pol) ou não poluídos (Não-P.) de acordo com a descrição dada pelos respectivos trabalhos. Resultados reportados em outras unidades no trabalho original foram transformados para as mesmas unidades do presente estudo. ........................................ 45

Tabela 6: Programa de extração das STP utilizado nas amostras de mexilhão no equipamento utilizado para realizar a extração das STP do tecido mole dos bivalves (Acelerator Solvent Extractor - ASE). ...................................................................................................................... 57

Tabela 7: Resumo dos parâmetros adotados para a determinação das concentrações no sistema de Cromatografia a Gás de Alta Resolução acoplado a um Espectrômetro de Massa de Alta Resolução (HRGC-HRMS). .................................................................................................... 62

Tabela 8: Comparativo entre as concentrações de PAHs (pg.g-1) nos tecidos moles de P. perna liofilizado (L), e na amostra úmida (U). Também são apresentadas as diferenças entre estes resultados (D%), expressos em percentual com relação a U [(LR-LU)*100/LU]. Valores abaixo do Limite de Detecção (LOD) são apresentados como "<LOD" dos respectivos analitos. E ainda, o log dos valores de Pressão de Vapor (Pv) em Pa, retirados de (Ma et al., 2010) ......................................................................................................................................... 67

Tabela 9: Comparativo entre as concentrações de OCP (pg.g-1) nos tecidos moles de P. perna liofilizado (L), e na amostra úmida (U). Também são apresentadas as diferenças entre estes resultados (D%), expressos em percentual com relação ao U [(L-U)*100/U]. Valores abaixo do Limite de Detecção (LOD) são apresentados como "<LOD" dos respectivos analitos. E ainda, o log dos valores de Pressão de Vapor (Pv) em Pa, retirados de a (Beyer et al., 2002); e b ................................................................................................................................................. 69

Tabela 10: Comparativo entre as concentrações de PCB (pg.g-1) nos tecidos moles de P. perna liofilizado (L) e na amostra úmida (U). Também são apresentadas as diferenças entre estes resultados (D%), expressos em percentual com relação ao U [(L-U)*100/U]. Valores abaixo do Limite de Detecção (LOD) são apresentados como "<LOD" dos respectivos analitos. E

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ainda, o log dos valores de Pressão de Vapor (Pv) em Pa, retirados de (Beyer et al., 2002; Shen e Wania, 2005); ............................................................................................................... 72

Tabela 11: Concentrações de OCP (pg.g-1) das seis réplicas de amostras compostas (5 indivíduos por amostra) de tecido mole do mexilhão P. perna. Após os resultados das seis réplicas, apresenta-se a média aritmética, o desvio padrão (DP), e o coeficiente de variação percentual em relação à média (CV%). Valores abaixo do Limite de Detecção (LOD) são apresentados como "<LOD" dos respectivos analitos. ............................................................. 74

Tabela 12: Concentrações de PCB (pg.g-1) das seis réplicas de amostras compostas (5 indivíduos por amostra) de tecido mole do mexilhão P. perna. Após os resultados das seis réplicas, apresenta-se a média aritmética, o desvio padrão (DP), e o coeficiente de variação percentual em relação à média (CV%). Valores abaixo do Limite de Detecção (LOD) são apresentados como "<LOD" dos respectivos analitos. ............................................................. 76

Tabela 13: Resultado comparativo das concentrações de OCP (pg.g-1) em sólidos em suspensão (SS) coletados com amostradores feitos com Politereftalato de etila (PET) ou com alumínio. As concentrações dos compostos oxi-clordan, trans-heptacloro epóxido e aldrin permaneceram abaixo do Limite de Detecção (LOD) (<0,6; <8,3 e <0,8, respectivamente). Valores abaixo do LOD são apresentados como "<LOD" dos respectivos analitos. ............... 78

Tabela 14: Resultado comparativo das concentrações de PCB (pg.g-1) em sólidos em suspensão (SS) coletados com amostradores feitos com Politereftalato de etila (PET) ou com alumínio. Valores abaixo do LOD são apresentados como "<LOD" dos respectivos analitos.80

Tabela 15: Amplitude das concentrações dos OCP expressas em massa úmida do tecido mole do mexilhão P. perna e do músculo e da gônada do coquille N. nodosus cultivados na costa do Estado do Rio de Janeiro: Arraial do Cabo (AC); Baía de Guanabara (BG); Baía de Sepetiba (BS); e Baía de Ilha Grande (BIG). Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto. Quando todas as triplicatas apresentam o mesmo valor, apenas um resultado é apresentado. ............................................................................. 100

Tabela 16: Amplitude das concentrações dos PCB expressas em massa úmida do tecido mole do mexilhão P. perna e do músculo e da gônada do coquille N. nodosus cultivados na costa do Estado do Rio de Janeiro: Arraial do Cabo (AC); Baía de Guanabara (BG); Baía de Sepetiba (BS); e Baía de Ilha Grande (BIG). Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto. Quando todas as triplicatas apresentam o mesmo valor, apenas um resultado é apresentado. ............................................................................. 105

Tabela 17: Concentrações de OCP (pg.g-1) expressas em massa seca, nos mexilhões P. perna coletados em dezembro de 2008 (DEZ) e fevereiro de 2009 (FEV), nas baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha Grande. Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto. .................................................................................................... 126

Tabela 18: Concentrações de PCB (pg.g-1), expressas em massa seca nos mexilhões P. perna coletados em dezembro de 2008 (DEZ) e fevereiro de 2009 (FEV), nas baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha Grande. Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto. .................................................................................................... 130

Tabela 19: Concentrações de OCP (pg.g-1) expressas em massa seca, no sedimento coletado em dezembro de 2008 (DEZ) e fevereiro de 2009 (FEV), nas baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha Grande. Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto. ....................................................................................................................... 133

Tabela 20: Concentrações de PCB (pg.g-1) expressas em massa seca, no sedimento coletado em dezembro de 2008 (DEZ) e fevereiro de 2009 (FEV), nas baías de Guanabara, Sepetiba e

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Ilha Grande. Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto. ....................................................................................................................... 139

Tabela 21 Concentrações de OCP (pg.g-1) expressas em massa seca, nos sólidos em suspensão coletados em dezembro de 2008 (DEZ) e fevereiro de 2009 (FEV), nas baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha Grande. Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto. .................................................................................................... 145

Tabela 22: Concentrações de PCB (pg.g-1) expressas em massa seca, nos sólidos em suspensão coletados em dezembro de 2008 (DEZ) e fevereiro de 2009 (FEV), nas baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha Grande. Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto. .......................................................................... 148

Tabela 23: Resumo do resultado da análise de regressão múltipla entre as concentrações de OCP quantificadas em Mexilhão P. perna, sólidos em suspensão (SS) e Sedimento (SED). Os níveis de significância (p) dos coeficientes de regressão global ajustado (R2), obtidos por teste F, e dos coeficientes parciais padronizados (Beta), testados pelo teste t-Student, menores que 0,05, foram marcados com "*". .............................................................................................. 158

Tabela 24: Resumo do resultado da análise de regressão múltipla entre as concentrações de PCB quantificadas em mexilhão P. perna, sólidos em suspensão (SS) e Sedimento (Sed). Os níveis de significância (p) dos coeficientes de regressão global ajustados (R2), obtidos por teste F, e dos coeficientes parciais padronizados (Beta), testados pelo teste t-Student, menores que 0,05, foram marcados com "*". ....................................................................................... 160

Tabela 25: Valores de partição octanol-água (log Kow), a 25°C, pelo método LDV, para compostos de OCP e PCB ...................................................................................................... 164

Tabela 26: Resumo do resultado da ANOVA e teste t-Student (marcados com *), comparando as concentrações de OCP quantificados nos mexilhões (Mex), sedimento (SED) e sólidos em suspensão (SS), coletados nas baías de Guanabara (BG), Sepetiba (BS) e Ilha Grande (BIG), nos meses de dezembro de 2009 e fevereiro de 2010. As comparações entre os conjuntos de dados que não apresentaram diferença significativa (p<0,05) são sinalizadas com "NÃO". Onde se detectou diferenças significativas, o resultado é apresentado apontando qual local de estudo que se obteve a maior média. Para casos onde se tem dois ou menos valores, o que impossibilitou a realização dos testes, indicou-se com "n" ≤ 2. ...................................... 170

Tabela 27: Resumo do resultado da ANOVA e teste t-Student (marcados com *), comparando as concentrações de PCB quantificados nos mexilhões (Mex), sedimento (SED) e sólidos em suspensão (SS), coletados nas baías de Guanabara (BG), Sepetiba (BS) e Ilha Grande (BIG), nos meses de dezembro de 2009 e Fevereiro de 2010. As comparações entre os conjuntos de dados que não apresentaram diferença significativa (p<0,05) são sinalizadas com "NÃO". Onde se detectou diferenças significativas, o resultado é apresentado apontando qual local de estudo que se obteve a maior média. Para casos onde se tem dois ou menos valores, o que impossibilitou a realização dos testes, indicou-se com "n" ≤ 2. ...................................... 171

xx

LISTA DE ABREVIATURAS

STP - Substâncias Tóxicas Persistentes AC - Arraial do Cabo BG - Baía de Guanabara BS - Baía de Sepetiba BIG - Baía de Ilha Grande Mex - Mexilhão Coq - Coquile Sed - Sedimento superficial de fundo SS - Sólidos em suspensão PCB - Bifenilas Policloradas (Polychlorinated Biphenils - PCB) OCP - Pesticidas Organoclorados (Organochlorinated Pesticides) PAH - Hidrocarbonetos Policíclicos Aromáticos (Polycyclic Aromatic Hydrocarbons) DLC - Compostos parecidos com Dioxina (Dioxin-Like compounds) OCS - Octacloroestireno DDT - Dicloro-difenil-tricloroetano DDD - Dicloro-difenil-dicloroetano DDE - Dicloro-difenil-dicloroetileno p,p' - posições do Cloro na molécula - para, para o,p' - posições do Cloro na molécula - orto, para HCH - Hexaclorocicloexanos PeCB - Pentaclorobenzeno HCB - Hexaclorobenzeno PeCA - Pentacloroanisol PCB 28 - 2,4,4'-Triclorobifenil PCB 52 - 2,2',5,5'-Tetraclorobifenil PCB 101 - 2,2',4,5,5'-Pentaclorobifenil PCB 138 - 2,2',3,4,4',5'-Hexaclorobifenil PCB 153 - 2,2',4,4',5,5'-Hexaclorobifenil PCB 180 - 2,2',3,4,4',5,5'-Heptaclorobifenil PCB 77 - 3,3',4,4'-Tetraclorobifenil PCB 81 - 3,4,4',5-Tetraclorobifenil PCB 126 - 3,3',4,4',5-Pentaclorobifenil PCB 169 - 3,3',4,4',5,5'-Hexaclorobifenil PCB 105 - 2,3,3',4,4'-Pentaclorobifenil PCB 114 - 2,3,4,4',5-Pentaclorobifenil PCB 118 - 2,3',4,4',5-Pentaclorobifenil PCB 123 - 2,3',4,4',5'-Pentaclorobifenil PCB 156 - 2,3,3',4,4',5-Hexaclorobifenil PCB 157 - 2,3,3',4,4',5'-Hexaclorobifenil PCB 167 - 2,3',4,4',5,5'-Hexaclorobifenil PCB 189 - 2,3,3',4,4',5,5'-Heptaclorobifenil

xxi

IC - Índice de Condição MUTM - Massa Úmida do Tecido Mole CT - Comprimento Total HRGC-HRMS - Cromatografia a Gás de Alta Resolução acoplada a um Espectrômetro de Massas (High Resolution Gas Chromatography coupled to High Resolution Mass Spectrometer ) LOD - Limite de Detecção (Limit of Detection) DA - Análise Discriminante (Discriminant Analysis) ANOVA - Análise de Variância (Analysis of Variance) DP - Desvio Padrão CV% - Coeficiente de Variação percentual da Média BSAF - Fator de acumulação Biota-Sedimento (Biota-Sediment Accumulation Factor) MO - Matéria Orgânica CO - Carbono Orgânico PET - Poli Tereftalato de Etileno PVC - Polivinil Carbono LR - Réplicas Liofilizadas LU - Réplicas Úmidas Pv - Pressão de Vapor ADI - Aceptable Daily Intake MR - Maximum Residue MRL - Maximum Residue Limit TEQ - Toxic Equivalent WHO - World Health Organization

1

1. Introdução

1.1. A interface do ambiente terrestre com o marinho

Este trabalho de pesquisa estudou fenômenos que ocorrem em um ecossistema

limítrofe entre o Continente e o Mar, uma região onde a interação entre as diferentes

atividades sócio-econômicas que ocorrem nos arredores de uma baía se concentram e

interagem com os processos naturais dos ecossistemas.

Ambientes estuarinos integram as contribuições das águas de sua bacia de drenagem,

trazidas através das descargas fluviais e pluviais que chegam às águas do mar. Este corpo de

água está sob a influência do ciclo de maré, o que aumenta a complexidade deste ambiente.

Esse caráter unificador de águas que uma baía possui torna a caracterização destas

áreas um pouco mais complexa. Da mesma forma, a interpretação dos dados ambientais

coletados nas águas desta baía deve ser feita com cuidado. A tentativa de se identificar

possíveis fontes de contaminantes em um ecossistema como o da Baía de Guanabara, onde

chegam aproximadamente 200 mil litros de água por segundo

(http://www.portalbaiadeguanabara.com.br), através de rios e canais, é desafiador.

Esta tarefa parece ficar ainda mais difícil em um país como o Brasil, onde o poder

público não disponibiliza dados sobre as atividades produtivas que se encontram na bacia de

drenagem de uma baía. A limitação no volume de informação deste caráter para a Baía de

Guanabara, não é menor que as de cunho científico, mesmo em se tratando de um ecossistema

localizado no centro industrial de um dos principais Estados do Brasil, não podemos afirmar

que a produção científica acompanha as transformações que ocorrem neste ecossistema.

Se a situação para um ecossistema tão importante em nível nacional está neste

patamar, a disponibilidade de conhecimento para as áreas adjacentes é ainda mais restrita. É o

caso de Arraial do Cabo, cidade sede do primeiro instituto de pesquisa dedicado

http://www.portalbaiadeguanabara.com.br/

2

exclusivamente às ciências do mar no Brasil (Instituto do Estudos do Mar Almirante Paulo

Moreira).

A produção científica publicada em jornais indexados que abrange esta área é escassa.

Se por um lado, esse panorama limita a discussão de dados levantados em uma pesquisa

nestas áreas, por outro, é fator que valoriza os dados produzidos nessas regiões, uma vez que

oferece um ponto de partida para a contínua construção do conhecimento.

Contrapondo-se com a carência de dados científicos e gerenciais acerca dos

ecossistemas costeiros no Brasil, nos deparamos com a produção de pescado nas mesmas

águas onde se desenvolvem atividades petroquímicas, portuárias, agrícolas, siderúrgicas, e

ainda, onde de despeja esgoto doméstico sem tratamento adequado.

O aporte continental de matéria orgânica, principalmente onde antes abundavam os

manguezais, ainda fertiliza as águas das enseadas. Isto impulsiona a produtividade primária, e

toda a cadeia trófica, facilitando o crescimento de moluscos bivalves filtradores, que se

aproveita da alta disponibilidade de alimento na coluna d’água.

Porém, como será apresentado com mais detalhes na sessão 1.6., o material de origem

continental, também é via de transporte de contaminantes para o corpo d’água estuarino

(Phillips, 1995). Portanto, a região propícia para a produção de pescado, também é uma área

receptora de contaminantes emitidos em diferentes distâncias, com a chegada das águas

fluviais ao mar.

Somado a isto, temos as contribuições atmosféricas, que por meio de deposição de

partículas, ou por precipitação, também são uma fonte de entrada das chamadas Substâncias

Tóxicas Persistentes (STP) no sistema. Desta maneira, moléculas transportadas por distâncias

continentais (Wania e Mackay, 1993), também podem chegar aos ambientes estuarinos.

Ao considerarmos que o Brasil dispõe de 7.367 km de costa banhada pelo Oceano

Atlântico, onde existem importantes pólos industriais ao longo deste litoral, é necessário se

3

investigar a qualidade do pescado produzido nestas águas. Nesta mesma linha de raciocínio,

as áreas periféricas próximas às áreas de concentração da atividade econômica, produziriam

um pescado com menores concentrações de contaminantes.

Ambientes estuarinos integram, portanto, os efeitos das atividades socioeconômicas de

seu entorno, com as variações das correntes oceânicas que influenciam determinada costa.

Com isso, destaca-se a complexidade de se trabalhar nesta interface entre o continente e o

mar. E este foi o ponto de partida para a definição de como os temas abordados nesta tese,

seriam tratados.

Parte desta tese será descritiva, visando alimentar o banco de dados referente à

qualidade ambiental, ao potencial da atividade de mitilicultura (cultivo de mexilhão), e à

segurança toxicológica dos bivalves cultivados nas baías estudas.

Ressalta-se que este estudo foi realizado em um momento que antecedeu um

expressivo aumento na atividade portuária das áreas estudadas. Duas intervenções merecem

destaque: a instalação do Porto da Beira em São Gonçalo (Baía de Guanabara), e o Superporto

Sudeste em Itaguaí (Baía de Sepetiba).

Estas atividades envolvem a dragagem do sedimento de fundo que visa ampliar a

capacidade do calado das embarcações que aportam nestas áreas. O revolvimento do

sedimento de fundo tende a potencializar a mudança no regime de transporte de sólidos em

suspensão na coluna d'água destes locais, com reflexos que serão discutidos na sessão 1.3..

Outra parte desta tese dedicou-se a buscar uma relação numérica para a dinâmica dos

contaminantes aqui estudados, entre os compartimentos abióticos (sedimento de fundo e os

sólidos em suspensão), e os moluscos bivalves de um sistema de cultivo do tipo "long-line". A

figura 1 ilustra uma instalação frequentemente utilizada para o cultivo de mexilhões na costa

brasileira.

4

1.2. Contaminação ambiental e a produção de pescado.

Os rios e mares têm sido utilizados como receptores finais dos resíduos da produção

industrial, resultando na contaminação destes corpos d’água. O que se observa em função

disto é uma restrição do potencial aproveitamento das riquezas naturais destes ecossistemas,

principalmente pela contaminação da biota.

Neste cenário, o pescado, uma importante fonte de proteína na dieta humana, ao ser

consumido, torna-se um possível agente de transferência de substâncias tóxicas (Dórea,

2008). Este quadro suscita à discussão de quanto estes alimentos são realmente benéficos à

saúde, uma vez que contaminantes também são transferidos ao homem pela ingestão deste

pescado (Sioen et al., 2008).

Um aspecto a ser considerado, é que, ao tornar o produto impróprio para o consumo

(pescado contaminado), se reduz o estoque de peixe disponível para consumo humano. Além

disso, a redução do estoque pesqueiro também se dá por sua explotação (Mullon et al., 2005),

bem como pela a ação de substâncias tóxicas na biota.

Figura 1: Esquema ilustrativo do sistema de cultivo de mexilhão do tipo Long-line. As âncoras no leito marinho fixam e esticam o Long-line, que fica suspenso por bóias (geralmente de plástico). As cordas mexilhoneiras são então amarradas entre as bóias, permanecendo entre 8 e 12 meses.

5

Quanto a este último ponto, já se tem notado a ação tóxica destes agentes sobre o

sistema reprodutivo (Martin-Skilton et al., 2006; Marchand et al., 2008), e até mesmo na

habilidade de evitar a predação (Sandahl et al., 2007).

Para suprir a queda na extração de pescado do ambiente, métodos de cultivo de

organismos na água (aquicultura), e inclusive no mar (maricultura), têm sido desenvolvidos.

Com isso, a aquicultura mundial registrou um crescimento médio, no período de 1991 a 2004,

de 9,5% por ano (Boscardin, 2008). Sua contribuição para o total de pescado produzido

passou de 3,9% na década de 70, para 32,2% em 2000 (SEAP-PR, 2004).

Em 2001, a maricultura foi responsável por 50,2% (24,3 milhões de toneladas) do

pescado produzido no mundo (Borghetti et al., 2003).

No Brasil, a aquicultura registrou um crescimento de 344,2% entre 1996 e 2004, sendo

que esta taxa para a maricultura no mesmo período foi de 947,2%, chegando a representar

33% do total de pescado produzido no país (Boscardin, 2008).

Um ramo da maricultura que ganha destaque por sua expansão, é o cultivo de bivalves

marinhos. Contabilizando apenas as espécies mais cultivadas no mundo, o total produzido

saltou de pouco mais de 6 mil toneladas/ano em 1991, para 14 mil toneladas/ano em 2000.

Por outro lado, neste mesmo período, o total de pescado obtido por extração permaneceu entre

dois e três mil toneladas/ano (Helm e Bourne, 2004).

No Brasil, se registrou um acréscimo de 155% na produção de bivalves entre 1996 e

2004 (Boscardin, 2008).

Um produto do cultivo de bivalves marinhos no Brasil que merece destaque, é o

mexilhão Perna perna (Linnaeus, 1758).

A classificação taxonômica de P. perna retirada de (Lopes e Fonseca, 2008), é dada a

seguir:

6

Filo Mollusca (Linnaeus, 1758) Classe Bivalvia (Linnaeus, 1758) Subclasse Pteriomorphia (Beurlen, 1944) Ordem Mytiloida (Férussac, 1822) Superfamília Mytiloidea (Rafinesque, 1815) Família Mytilidae (Rafinesque, 1815) Subfamília Mytilinae (Rafinesque, 1815) Gênero Perna (Retzius, 1788) Espécie Perna perna (Linnaeus, 1758)

Original do continente africano, acredita-se que P. perna tenha chegado às águas

brasileiras pelos cascos dos navios negreiros, há mais de 200 anos. Atualmente, sua

distribuição se estende à Índia, Sri Lanka, costa atlântica da América do Sul, América do

Norte e a ilhas do Caribe. Em ambiente natural habita substratos consolidados das regiões

entremarés (F. C. Fernandes et al., 2008).

A figura 2 apresenta a imagem do mexilhão P. perna, mostrando o tecido mole dentro

da valva direita (à direita), e a parte externa da valva esquerda (à esquerda)

Em 2006, das 15,5 mil toneladas de bivalves produzidos no país, 12 mil toneladas são

provenientes da mitilicultura, com o Estado de Santa Catarina contribuindo com 95,56% da

produção nacional de mexilhão (IBAMA, 2006). A produção brasileira de P. perna para o ano

seguinte foi estimada em 12 mil toneladas (IBAMA, 2007).

Figura 2: Mexilhão Perna perna aberto, com suas valvas separadas. O tecido com coloração vermelho-tijolo é a gônada de um indivíduo fêmea.

7

Um outro bivalve que apresenta menor volume de produção em relação ao P. perna,

mas com maior valor de mercado, é a espécie Nodipecten nodosus (Linnaeus, 1758), chamado

coquille de Saint Jacques, ou vieira. Segue sua taxonomia, retirada de (Fonseca, 2004):

Filo Mollusca (Linnaeus, 1758) Classe Bivalvia (Linnaeus, 1758) Subclasse Pteriomorphia (Beurlen, 1944) Ordem Ostreoida (Férussac, 1822) Superfamília Pectinoidea (Rafinesque, 1815) Família Pectinedae (Rafinesque, 1815) Subfamília Chlamydinae (Von Teppner, 1922) Gênero Nodipecten (Dall, 1898) Espécie Nodipecten nodosus (Linnaeus, 1758)

N. nodosus apresenta ocorrência descontínua, entre a região do Caribe, até as

proximidades da Ilha de Santa Catarina, e em alguns pontos da África (São Tomé e Príncipe,

Golfo do Gabão e Ilha Ascenção) (Rios, 1994). É uma espécie epibentônica, que ocupa a zona

do infralitoral, entre os limites dos substratos rochosos e arenosos, geralmente em ambientes

sombreados. Além de ser encontrado fixado pelo bisso em substratos consolidados (rochas e

corais), também pode apresentar vida livre sobre o fundo arenoso (Fonseca, 2004).

A figura 3 apresenta N. nodosus, com seu tecido mole dentro da valva direita (à

direita), e a parte externa da valva esquerda (à esquerda).

Em uma estimativa da produção deste molusco no Brasil feita em 2007, registrou-se

uma produção de 18 toneladas, com o Estado do Rio de Janeiro responsável por 76% da

produção nacional, sendo apenas 1 tonelada de origem extrativista (IBAMA, 2007).

Figura 3: Coquille Nodipecten nodosus aberto, com suas valvas separadas. (imagem cedida pelo Projeto POMAR - Instituto de Ecodesenvolvimento da Baía de Ilha Grande - IEDBIG)

8

Esses números mostram claramente a pujança que o setor de maricultura exerce sobre

a produção deste coquilles, mas por outro lado, considerando a extensão do litoral brasileiro,

estes números são inexpressivos quando comparados, por exemplo à produção de 110 mil ton

de bivalves no Chile, em 2005 (Stegeman e Lech, 1991).

Por serem animais suspensívoros filtradores, os bivalves necessitam de filtrar grande

volume de água (5L/h) (Anandraj et al., 2002) para se alimentarem. Desta forma, estes

animais concentram em seus tecidos o alimento que está disperso, e heterogêneo na fração

não dissolvida na coluna d’água (>45µm), chamada sólidos em suspensão (SS).

Os SS servem como substrato de adsorção para os contaminantes, atuando então como

uma via de transferência de compostos tóxicos para a biota (Phillips, 1995). Experimentos

mostram que PCB mais hidrofóbicos apresentam maior eficiência de assimilação em bivalves

filtradores, justamente por se complexarem ao fitoplâncton, e serem absorvidos no trato

digestório do bivalve (Björk e Gilek, 1999).

1.3. Substâncias tóxicas persistentes nas cadeias tróficas

Contaminantes com alto Kow têm maior tendência a se acumularem no tecido adiposo

dos animais, entrando nas cadeias tróficas dos ecossistemas. E ainda, a estabilidade química

de alguns destes compostos, favorece que estes não sejam totalmente degradados no

ambiente. Compostos com estas características têm suas concentrações aumentadas ao longo

dos elos das cadeias tróficas, resultando no chamado processo de biomagnificação.

Os compostos que atendem a estas características são classificados como Substâncias

Tóxicas Persistentes (STP) (Almeida et al., 2007). Como alguns destes compostos também

são voláteis, sendo assim transportados pela atmosfera para além das fronteiras políticas e

geográficas, aumenta a atenção necessária para a monitoração global das STP (Wania e

Mackay, 1993).

9

O Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente (UNEP), através do relatório

intitulado “Avaliação Regional das Substâncias Tóxicas Persistentes”, considerou prioritários

para a monitoração na América do Sul os seguintes contaminantes entre as STP (UNEP,

2002): as Bifenilas Policloradas (Polychlorinated Biphenils - PCB); entre os pesticidas

organoclorados (Organochlorinated Pesticides - OCP) o Dicloro-Difenil-Tricloroetano

(DDT) e seus metabólitos (o,p’ DDT, p,p’ DDT, o,p’ DDD, p,p’ DDD, o,p’ DDE, p,p’

DDE); Aldrin; Dieldrin; Endrin; Hexaclorocicloexanos (α-HCH, β-HCH, γ-HCH e δ-HCH);

Endossulfan; Heptacloro e o Clordano.

Com relação ao grupo dos PCB, a Agência de Proteção Ambiental (Environmental

Protection Agency - EPA), dos Estados Unidos da América, prioriza a análises dos

congêneres 28, 52, 101, 118, 138, 153 e 180 (EPA, 2008).

Pela alta estabilidade térmica e elevada constante dielétrica, as misturas técnicas dos

congêneres de PCB foram amplamente utilizadas em equipamentos elétricos, principalmente

em capacitores e transformadores, e também em pesticidas como diluentes.

Estes compostos são capazes de promover tumores, além de alterar o desenvolvimento

neurológico, a homeostase intracelular do Ca2+, e reduzir os níveis de dopamina. Apesar de

poucas evidências sobre o potencial carcinogênico destes compostos, já se tem bem

estabelecida a sua imunotoxicidade (ASTDR, 2000).

A partir da Portaria Interministerial 19, de 1981, a produção, a comercialização e uso

dos PCB foram proibidos no Brasil (Penteado e Vaz, 2001). Porém, ainda é possível que

existam vazamentos de estoques antigos dessas misturas comerciais (Ascarel®),

principalmente nas proximidades de instalações elétricas e grandes fundições (Torres et al.,

1999).

A respeito dos pesticidas, é importante destacar que o Brasil é o maior mercado de

pesticidas no mundo (IBAMA, 2011). Um dos OCP que foi amplamente utilizado como

10

inseticida nas lavouras até a década de 70 no Brasil, foi o Dicloro-Difenil-Tricloroetano

(DDT).

O DDT, assim como outros compostos clorados, interfere no balanço iônico,

principalmente nas células nervosas (transporte dos íons de cálcio), o que leva à excitação do

sistema nervoso (ATSDR, 2002).

A partir de 1985, o Ministério da Agricultura, através da portaria n°329, proibiu a

comercialização, o uso e a distribuição destes agrotóxicos destinados à agropecuária. Entre

estes compostos, destacam-se: γ-HCH (Lindano), pentaclorofenol, hexaclorobenzeno (HCB),

DDT, heptacloro, aldrin, dieldrin, endrin, endosulfan e metoxicloro.

Porém, a mesma portaria permitia o uso do DDT em campanhas de combate a vetores

de doenças tropicais, pelos órgãos públicos. O DDT foi usado no controle do mosquito

transmissor da Malária, Anopheles darlingi, principalmente na Amazônia. Em 1991, o

governo brasileiro realizou a última compra oficial do DDT, adquirindo um montante de três

toneladas (D'Amato et al., 2002). Seguindo a convenção de Estocolmo, o DDT foi proibido

por Lei Federal nº 11.936/09, em 2009.

Compostos organoclorados, como o γ-HCH (lindano) e o dieldrin, também foram

amplamente usados durante a década de 50 no controle do vetor da doença de Chagas

(Massad, 2008).

Agindo geralmente sobre o equilíbrio iônico (Na+, K+ e Ca2+) dos sistemas nervoso,

renal e endócrino, estes contaminantes também têm potencial carcinogênico (ATSDR, 2002).

O mecanismo descrito para a ação tóxica de uma grande variedade de compostos clorados

(entre PCB e pesticidas) envolve basicamente os receptores de intracelulares, como os da

família Aril-hidrocarbonetos (AhR).

11

Os compostos clorados podem atuar como agonistas ou antagonistas dos receptores

AhR, desencadeando um processo estrogênico e/ou antiandrogênico, como revisado em

(Kojima et al., 2010).

Desde que alguns compostos foram banidos por lei, registra-se despejos de

agrotóxicos em aterros ilegais, o que representa uma fonte potencial de contaminação para a

bacia de drenagem local, e finalmente para as águas costeiras (Nascimento et al., 2004).

Com o intuito de proteger a saúde humana e o meio ambiente, o Brasil assinou a

Convenção de Estocolmo em 2001

(http://chm.pops.int/Countries/StatusofRatifications/tabid/252/Default.aspx), e se

comprometeu em reduzir e/ou eliminar o despejo dos chamados Poluentes Orgânicos

Persistentes (Persistents Organic Pollutants - POPs).

Neste âmbito, em 2001, foi criado o Programa de Análise de Resíduos de Agrotóxicos

em Alimentos (PARA), a cargo da Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA).

Porém, esta iniciativa abrange apenas os alimentos que são tratados com pesticidas, deixando

de fora os pescados consumidos no mercado.

Este quadro contrasta com esforços observados em outros países do mundo, que

contemplam um variado espectro de alimentos. Alguns exemplos podem ser citados: nos

Estados Unidos da América, através da agência federal de regulação (Food and Drugs

Administration - FDA); na União Européia, por meio de agência específica (European Food

Safety Authority - EFSA); e ainda na Organização Mundial da Saúde (WHO - World Health

Organization) em conjunto com a organização das Nações Unidas (Joint FAO/WHO Expert

Committee on Food Additives - JECFA).

Em todos os casos, há um programa de análise de resíduos de pesticidas e outros

compostos clorados, como PCB, que se baseia em limites de segurança para qualificar os

produtos disponibilizados para mercado.

http://chm.pops.int/Countries/StatusofRatifications/tabid/252/Default.aspx

12

Portanto, considerando a persistência ambiental das STP, a sua potencial entrada nas

teias tróficas dos ecossistemas onde estas substâncias bioacumulam e biomagnificam, e ainda

suas ações tóxicas para os animais silvestres e para a saúde humana, é fundamental que se

monitore as suas concentrações nos diferentes compartimentos ambientais.

1.4. Métodos de estimativa do risco toxicológico em alimentos

Em um descompasso com o início da comercialização de compostos químicos, sem

que fossem avaliados os potencias danos à vida selvagem e ao homem, o poder público passa,

a partir da década de 60, a direcionar maior atenção para esta problemática.

Neste ponto, a publicação de Rachel Carson, intitulada "Primavera Silenciosa" torna-

se um ícone na virada da gestão pública para o controle de pesticidas. Após este trabalho

relacionar o uso de DDT na produção agropecuária, com o decaimento da população da águia

calva (Haliaeetus leucocephalus), muitos outros trabalhos vieram mostrar os efeitos adversos

da entrada dos compostos organoclorados na teia trófica.

Entre os efeitos deletérios do DDT, a promoção do crescimento e reprodução de

células cancerosas que já existam no organismo, e a interferência no sistema endócrino são os

mais marcantes (ATSDR, 2002).

A partir de então, inicia-se o estabelecimento de critérios para o controle das STP no

ambiente. Uma das principais metodologias para se propor limites de concentração dos PCB

nos alimentos é o chamado cálculo do equivalente toxicológico (Toxic Equivalent - TEQ).

O cálculo do TEQ se faz com base em um composto do grupo das chamadas Dioxinas

(polychlorinated dibenzopara-dioxins - PCDDs), que apresenta maior afinidade molecular

com o receptor AhR, o 2,3,7,8-Tetraclorodibenzo-p-Dioxina (figura 4).

13

A afinidade dos receptores AhR com as dioxinas está relacionada com o caráter planar

da molécula, seu tamanho e aos tipos de interação eletrostática entre a molécula ligante e o

receptor AhR (Denison et al., 2002). Desta forma, atribuiu-se à 2,3,7,8-Tetraclorodibenzo-p-

Dioxina um fator de equivalência toxicológica (Toxicological Equivalent Factor - TEF) igual

a 1 (van den Berg et al., 2000).

Em termos do mecanismo de toxicidade via receptor AhR, o grupo dos PCB apresenta

uma diferença estrutural molecular fundamental em relação às dioxinas. Nos PCB, a ligação

entre os dois anéis benzênicos é feita por uma ligação simples, o que permite a rotação da

molécula. Esta rotação ocorre principalmente nos isômeros que apresentam o cloro nas

posições próximas à ligação dos anéis, chamada posição "orto".

Rotacionando os dois anéis benzênicos, as moléculas de PCB perdem a forma planar,

ficando menos parecidas com a estrutura das dioxinas, tendo assim menos afinidade de

ligação com o receptor AhR.

Dos 209 congêneres de PCB, 12 apresentam conformação estrutural parecida com a

das dioxinas, sendo então chamadas de compostos parecidos com dioxinas (Dioxin-Like

compounds - DLC) (Rodan e Cleverly, 2011), como apresentado na figura 5. A estes

compostos, atribui-se valores de TEF menores que um.

Figura 4: Representação da molécula de 2,3,7,8-Tetraclorodibenzo-p-Dioxina. Sua estrutura planar favorece a interação com o receptor Aril hidrocarboneto.

14

Em 2005, a WHO atualizou os valores de TEF para os compostos parecidos com

Dioxina (van den Berg et al., 2006).

A equação para se determinar o TEQ é descrita a seguir:

TEQ = ∑ (PCDDi X TEFi) + ∑ (PCDFi X TEFi) + ∑ (PCBi X TEFi),

onde PCDD (Polychlorinated Dibenzo-p-dioxins) são os compostos de Dibenzodioxinas

Policloradas, PCDF (Polychlorinated Dibenzofurans) os Dibenzofuranas Policloradas, e PCB

as Bifenilas Policloradas (van den Berg et al., 2000).

Desta forma, os TEQs dos alimentos são calculados a partir das concentrações destes

contaminantes encontrados na amostra, devendo este valor estar entre 1 e 4 pg Total-TEQ/Kg

de peso corpóreo, conforme a Organização Mundial de Saúde (WHO, 1998).

Figura 5: Congêneres de PCB que apresentam conformação estrutural molecular parecida com a do grupo das dioxinas. Imagens obtidas no endereço http://www.caslab.com

http://www.caslab.com/

15

Trabalhos prévios indicam que a maior contribuição para o TEQ no pescado é dada

pelo grupo dos PCB (Shen et al., 2009). Portanto, é possível se ter uma boa estimativa de

TEQ, determinando-se apenas as concentrações de PCB, que apresenta uma metodologia de

quantificação mais simples, quando comparada com a envolvida na determinação de PCDD e

PCDF.

Uma ferramenta que auxilia a garantir a segurança dos alimentos em relação à

presença de agentes tóxicos é o estabelecimento dos chamados limites máximos de resíduo

(Maximum Residue Limit - MRL).

Os MRL podem ser estabelecidos através de comissões de profissionais experientes no

assunto, ou por meio de modelos estatísticos. Produtos de diferentes procedências, variedades

e estoques, além de métodos de análise distintos, geram uma base de dados com valores de

concentrações dos contaminantes obtidas por diferentes amostragens. Desta forma, os MRL

são estabelecidos em um patamar geralmente acima dos mais altos valores encontrados nesta

base de dados (MacLachlan e Hamilton, 2010).

A abordagem do MRL apresenta um caráter mais comercial, pois tende a atender as

necessidades de aceitação de um produto no mercado. No Brasil, o sistema de regulação da

segurança dos alimentos também segue critérios comerciais, e fica a cargo da ANVISA, que

adota os mesmos parâmetros estabelecidos pelas agências internacionais para exercer a

fiscalização da produção brasileira. Portanto, fica clara a necessidade de se avançar na

capacidade analítica dos programas de monitoramento conduzido no Brasil, no sentido de se

ampliar não só o espectro de compostos analisados, como o dos alimentos também.

Estabelecer programas de vigilância da segurança toxicológica dos produtos

alimentícios produzidos no Brasil é um importante fator para fortalecer o setor de aquacultura,

uma vez que atualmente não há legislação específica para cada um dos produtos deste

segmento. Neste sentido, o presente estudo contribui não só disponibilizando dados sobre a

16

qualidade do produto, como também para se elaborar métodos de avaliação de áreas onde se

pretende implantar um sistema de cultivo de bivalves.

Outro método, utilizado para se estimar as concentrações seguras máximas de

contaminantes em um alimento, considera a dose diária ingerida de um determinado composto

ou elemento. Este método leva em conta a massa corpórea do indivíduo que está ingerindo o

alimento, estimando-se assim a carga corporal do contaminante em foco, dentro de um

intervalo temporal.

Este método gera uma dose de referência chamada de Ingestão Diária Tolerável (ou

Aceitável) (Tolerable Daily Intake - TDI, ou Aceptable Daily Intake - ADI), a qual o

indivíduo não deve ultrapassar, para se resguardar dos efeitos deletérios promovidos pelo

agente tóxico em questão.

Estas doses seguras para consumo são estimadas a partir de ensaios onde se

estabelecem concentrações que o efeito adverso do composto químico não é observado (No

Observed Adverse Effect Level - NOAEL). Fatores de segurança são aplicados a estes valores,

mesmo quando estes são obtidos a partir de observações feitas em humanos, considerando a

variação na suscetibilidade interindividual (WHO, 1997).

1.5. Moluscos bivalves: de alimento humano a sentinelas da contaminação ambiental

A opção de se determinar a concentração de um composto ou elemento em um

organismo é vista como sendo a única forma de se obter uma medida de biodisponibilidade do

contaminante no ambiente (Cairns e Mount, 1990).

Já na década de 60, os moluscos bivalves foram sugeridos como um modelo biológico

para se avaliar a dinâmica de contaminantes no ambiente (Brooks e Rumsby, 1967). Em 1975,

os bivalves foram apontados como possíveis biomonitores para o programa internacional de

17

monitoramento de poluentes no ambiente marinho: o Mussel Watch, da agência americana

National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) (Goldberg, 1975).

Em 2004, o “Programa de Meio Ambiente das Nações Unidas” (UNEP) também

recomendou o emprego de bivalves para o mesmo fim (UNEP, 2004). No âmbito dos países

da América Sul, não há nenhum programa do gênero, o que deixa uma lacuna no

conhecimento sobre a dinâmica dos contaminantes (ex.: meia vida de um elemento ou

substância tóxica) nas espécies nativas do Brasil, e demais nações da região.

Determinar se uma espécie de molusco bivalve possibilita o estabelecimento de uma

relação estatística simples entre a concentração encontrada na fonte de contaminantes

(sedimento, água, particulado em suspensão etc) e a observada em seu tecido, é fundamental

para se avaliar o seu potencial enquanto organismo “sentinela”. Esta relação informa o seu

“poder de resolução” e permite avaliar em que escala de tempo/espaço a espécie responde à

variação das concentrações ambientais dos contaminantes (Beeby, 2001).

Existem algumas características e razões que levaram diversos pesquisadores a

adotarem os moluscos bivalves filtradores como modelo biológico para o estudo da dinâmica

ambiental de contaminantes. Tais como:

1) As espécies podem apresentar ampla distribuição geográfica, o que facilita a comparação

de dados produzidos em locais distantes. E ainda, como ambientes tropicais apresentam maior

biodiversidade, este ponto é especialmente interessante, pois aumenta a chance de se

encontrar nestas áreas uma espécie relacionada filogeneticamente com outra, de outras

regiões.

2) Ocorrem em densidade satisfatória em estuários, possibilitando uma amostragem ao longo

de todo o ano de indivíduos com diferentes tamanhos, sem causar problemas para a

preservação da estrutura populacional da espécie no local de estudo;

18

3) Esses animais estão geralmente presentes em ecossistemas estuarinos, justamente o corpo

d'água que integra diversas descargas de efluentes tóxicos (como discutido na sessão 1.1),

estando assim em áreas críticas;

4) A maioria dos bivalves são sésseis sedentários, o que facilita a coleta e fornecem de fato

uma informação integradora sobre a área onde foram coletados;

5) A massa corpórea de um indivíduo adulto, geralmente é suficiente para proceder a análise

de contaminantes, possibilitando avaliar a variação interindividual;

6) Algumas espécies suportam amplas variações de salinidade (eurihalinos) e temperatura

(termohalinos), possibilitando ao pesquisador deslocar o animal de um local para outro, em

situações experimentais de campo;

7) Ao serem coletados, não são necessários maiores cuidados para o seu acondicionamento,

caso seja de interesse transportar os organismos vivos para o laboratório. Isto porque, os

bivalves podem fechar suas valvas, e se manterem com a água da cavidade palial;

8) Mesmo bioacumulando pesticidas em seus tecidos com concentrações até 200 vezes maior

que a encontrada na água (Ozkoc et al., 2007), estes organismos apresentam pouco

comprometimento fisiológico, viabilizando sua permanência em ambientes contaminados.

Considerando as dificuldades analíticas em se determinar as concentrações de analitos em

nível traço na coluna d'água, este ponto ganha ainda mais relevância. E ainda, a resposta do

aparato enzimático responsável pela metabolização de STP nos moluscos bivalves seria

menos pronunciada, quando comparada com a observada em peixes (Stegeman e Lech, 1991),

ou de fato inexpressiva (Cheung et al., 2002). Estas observações estariam relacionadas à ação

inibitória das STP, sobre as enzimas envolvidas no sistema metabólico.

9) O conhecimento de sua biologia permite que sejam cultivados em laboratório, viabilizando

experimentos sob condições controladas. E ainda, o tempo de vida longo (até 8 anos) permite

estudos de longo prazo;

19

10) Espécies de bivalves têm interesse comercial para o consumo humano, o que acrescenta

importância na determinação das concentrações de contaminantes nestes organismos, a fim de

se avaliar a segurança deste alimento. E ainda, como há o cultivo comercial de bivalves, o

pesquisador pode se valer da estrutura desta atividade para sua pesquisa. Isto é muito útil não

só como fonte de animais com idade e procedência conhecidas, mas também como uma

facilidade para desempenhar experimentos de campo.

Espécies do gênero Mytillus que ocorrem no hemisfério norte (M. galloprovincialis,

M. edulis e M. trossulus) são bem estudadas com relação aos padrões de bioacumulação de

contaminantes em seus tecidos (O'Connor, 1998; Galassi et al., 2008; Kimbrough et al.,

2008). Uma série de publicações recentes, sobretudo sobre dados de países asiáticos, vem

demonstrando o uso potencial de espécies da família Mytilidae, como sentinelas para

monitorar a contaminação por STP (Kim et al., 2002; Jin et al., 2008; Liu et al., 2008). Estes

trabalhos demonstram que as concentrações bioacumuladas nos tecidos dos bivalves

respondem às variações encontradas no ambiente.

Uma avaliação de risco à saúde humana pela exposição às STP através da ingestão de

pescado (inclusive bivalves) apontou um nível de risco na Ásia maior que os observados na

Europa e nos Estados Unidos (Jiang et al., 2007). Não há registro de estudos com esta

abordagem no Brasil, nem na América Latina.

No Chile, uma espécie representante da família Mytilidae (Perumytilus purpuratus)

foi considerada um bom biomonitor para contaminação ambiental por PCB, revelando um

gradiente de distância para as concentrações ambientais (Mendoza et al., 2006).

Esta escassez de conhecimento a respeito das espécies de bivalves que ocorrem na

América Latina como um todo, contrasta fortemente com a disponibilidade de dados

encontrados para espécies que ocorrem no hemisfério norte.

20

Como exemplo, pode-se citar um estudo sobre a cinética e o metabolismo de PCB e

pesticidas em Dreissena polymorpha (Pallas 1771), espécie nativa do Mar Cáspio e Mar

Negro, mas atualmente distribuída por toda a Europa (Karatayev et al., 2003). Por outro lado,

poucos estudos sobre a ocorrência de STP em espécies com distribuição na América do Sul

são encontrados.

Também são escassos os estudos comparativos entre a bioacumulação de STP por

diferentes espécies de bivalves. Um estudo, que realizou um comparativo de duas espécies de

bivalves de um mesmo ambiente, observou concentrações comparáveis entre as Mytilus edulis

e Crassostrea gigas (Doerr e Liebezeit, 2009). Assim, há a necessidade de se entender melhor

a variabilidade espécie específica dos padrões de bioacumulação e metabolismo das STP em

bivalves, principalmente naquelas espécies com ocorrência em ambiente tropical.

Com relação a uma espécie da família Mytilidae que ocorre na costa brasileira, o

mexilhão Perna perna, há dados escassos e isolados na literatura sobre a bioacumulação de

STP. Esta situação dificulta a interpretação dos dados sobre incorporação dos contaminantes

em P. perna, uma vez que não há estudos voltados para avaliar o seu poder de resolução.

Esta carência de dados pode ser entendida pelas dificuldades analíticas enfrentadas

para a determinação destes compostos (alto custo de equipamentos e qualificação de pessoal),

ou mesmo pela deficiência/ausência de legislação específica, que obrigue o controle da

qualidade do pescado produzido.

No Brasil, os únicos trabalhos de bioacumulação das STP em bivalves no ambiente

marinho foram realizados na Baía de Guanabara (Xavier de Brito et al., 2002; Francioni et al.,

2007), na costa de São Paulo (Gorni e Weber, 2004), e na Baía de Todos os Santos (Tavares

et al., 1988). Na Bahia, os autores, que não coletaram P. perna, relatam concentrações baixas,

porém com um padrão de acúmulo dos mesmos congêneres de PCB nas diferentes espécies de

bivalves estudadas.

21

No Estado do Rio de Janeiro, há dados de bioacumulação dos pesticidas HCB,

Lindane, Aldrin, Dieldrin, Endrin, DDT e seus metabólitos em amostras de P. perna (Xavier

de Brito et al., 2002). As amostras referentes à estação seca (agosto) foram as que

apresentaram valores mais elevados (16,9 ng.g-1 DDT), mas ainda assim, estes valores estão

duas ordens de grandeza abaixo dos relatados para o mar da China em M. edulis e Ostrea

edulis (1.540 e 2.680 ng.g-1) (Jin et al., 2008).

Em outro estudo conduzido na Baía de Guanabara, onde se utilizou a técnica de

transplante, verificou-se uma boa correlação entre os Hidrocarbonetos Policíclicos

Aromáticos (Polycyclic Aromatic Hydrocarbons - PAH) bioacumulados por P. perna e a

concentração destes poluentes encontrados na fração dissolvida da água (Francioni et al.,

2007). Estes autores apontam para o potencial uso desta espécie como biomonitor da

contaminação por PAH, apesar da amostragem ter sido realizada apenas durante três meses do

verão.

Retirar indivíduos de um local e transplantá-los para outro, tem sido uma técnica

utilizada para se avaliar a biodisponibilidade de um contaminante no meio ambiente, além de

estimar o intervalo de integração (incorporação e eliminação) deste contaminante com o

organismo (Wallner-Kersanach et al., 2000; Amaral, 2002). Estes experimentos de

“transplante” permitem um maior controle do tempo de exposição. Deve-se destacar que este

tipo de experimento deve ser conduzido em paralelo com uma monitoração de longo prazo, a

fim de que se obtenham resultados confiáveis das variações espaciais e temporais da

abundância e ocorrência dos contaminantes (Gunther et al., 1999).

Os estudos conduzidos com P. perna, como organismos sentinela para a monitoração

ambiental das STP até o momento, são baseados em amostragens momentâneas. Assim, a

variabilidade nas taxas de bioacumulação dos diferentes contaminantes ao longo do tempo e

do espaço não foi ainda estabelecida. Estas informações são primordiais para que um

22

organismo sentinela seja “calibrado” (Beeby, 2001). Esta lacuna limita a interpretação dos

dados de acúmulo das STP no mexilhão P. perna e limita seu uso como ferramenta (modelo

biológico) para a biomonitoração.

Outra fonte de variabilidade a ser considerada são os efeitos sazonais. Dois pontos

podem ser destacados: a maior desorção de compostos apolares no sedimento em função do

aumento da temperatura (Borghini et al., 2005); e a maior contribuição de contaminantes com

origem continental para o mar na estação chuvosa, por meio de run off. Estes fatores podem

promover um efeito sazonal na exposição ambiental dos organismos às STP. Mesmo assim,

ainda não se obteve até o momento uma consistente avaliação da sazonalidade sobre as taxas

de incorporação/detoxificação dos STP em P. perna.

1.6. Os compartimentos ambientais na dinâmica dos contaminantes nos ecossistemas

aquáticos

Uma vez que entram nos sistemas aquáticos, contaminantes hidrofóbicos tendem a

formar complexos com os sólidos em suspensão (SS) e sedimentarem. Mecanismos físicos

e/ou químicos são responsáveis pela estabilidade da interação matriz-substância, de forma que

o termo “sorção” refere-se ao conjunto destes fenômenos (Gdaniec-Pietryka et al., 2007).

Assim, um importante compartimento a ser considerado na dinâmica de poluentes nos

ecossistemas aquáticos são os SS. Estes compreendem o séston (plâncton e partículas

orgânicas e inorgânicas) e o sedimento, que estão suspensos na coluna d’água.

Estas partículas podem permanecer suspensas, mas também podem sedimentar, e

novamente voltar à coluna d'água junto com o sedimento de fundo por ressuspensão (Turner e

Millward, 2002). E ainda, o carbono orgânico associado ao sedimento e ao SS favorece

reações de óxido-redução entre estes compartimentos e o meio.

23

Portanto, os sucessivos eventos de ressuspensão e sedimentação de partículas, fazem

com que os sólidos em suspensão assumam um papel importante na disponibilidade, no

transporte (inclusive longitudinal), na ciclagem e na destinação final de contaminantes nos

ecossistemas aquáticos (Baskaran e Santschi, 1993).

Uma vez que os contaminantes presentes na coluna d’água formam um complexo com

os SS, as substâncias tóxicas podem permanecer adsorvidas à matéria orgânica e sedimentar,

ou se solubilizarem novamente por desorção (Cornelissen et al., 2005). Em casos onde o

tempo de residência das águas do corpo hídrico é considerado longo, as concentrações das

STP encontradas nos SS podem se aproximar da observada na água do entorno das partículas

(Koelmans et al., 1997).

2. Hipóteses

São onze as hipóteses que norteiam esta tese.

1 - A baía de Sepetiba é a que apresenta maior potencial de produtividade para o mexilhão P.

perna, quando comparadas com as baías de Guanabara e Ilha Grande;

2 - Os mexilhões cultivados nas baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha Grande apresentam uma

variação sazonal em suas produtividades, sendo o final do inverno a época mais propícia para

a despesca;

3 - Considerando apenas os locais de maricultura das baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha

Grande, e ainda a enseada do Forno em Arraial do Cabo, há um gradiente de contaminação

por STP crescente da seguinte forma: Arraial do Cabo<Baía de Ilha Grande<Baía de

Sepetiba<Baía de Guanabara;

4 - Bivalves cultivados em baías com diferentes níveis de impacto ambiental apresentam

distintos perfis de bioacumulação de STP em seus tecidos moles, sendo bons organismos

sentinelas para a contaminação ambiental por STP em ambientes estuarinos tropicais;

24

5 - A carga tóxica bioacumulada no tecido de N. nodosus (músculo adutor e gônada)

comercializado para consumo humano, é menor que a carga observada no tecido comestível

de P. perna (todo o tecido mole), no que diz respeito às STP quantificadas nesta tese;

6 - Dos bivalves cultivados nas baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha Grande, apenas os

provenientes da Baía de Guanabara apresentam risco toxicológico para o consumo humano

com relação às STP quantificadas nesta tese;

7 – As maiores concentrações de STP bioacumuladas pelos mexilhões e pelos coquilles, são

observadas na estação chuvosa (final de verão), devido à maior contribuição do aporte

continental dos contaminantes por run off;

8 - Um mês é o tempo suficiente para que os mexilhões P. perna transplantados de um local

mais contaminado, para outro menos contaminado, reflita o mesmo perfil de contaminação de

STP observado em indivíduos crescidos nos locais de destino do transplante;

9- As concentrações de STP são maiores no mexilhão P. perna, que as verificadas no

sedimento e no SS, uma vez que os organismos filtradores tendem a concentrar os

contaminantes encontrados na coluna d’água;

10 - A variação nas concentrações de STP determinadas nos mexilhões P. perna responde

mais em função das observadas no SS, do que as verificadas no sedimento;

11 - As STP com maiores coeficientes de partição octanol-água (Kow), apresentam os maiores

valores de fatores de bioacumulação sedimento-biota (BSAF).

3. Objetivos

O objetivo geral desta tese foi avaliar a bioacumulação de STP pelo mexilhão P. perna

e pelo coquille N. nodosus e suas conseqüências para as atividades de cultivo comercial e

monitoração ambiental.

25

Para atingir este objetivo geral, as hipóteses levantadas nesta tese foram abordadas em

quatro capítulos. Dois capítulos dedicados ao tema de monitoramento da contaminação

ambiental por STP utilizando bivalves. E um capítulo que tratou da produtividade de

mexilhões P. perna em três importantes baías do Estado do Rio de Janeiro, e das possíveis

metodologias para aferi-las. E ainda, um capítulo dedicado à adequação das metodologias

empregadas neste estudo.

3.1. Objetivos específicos

As hipóteses levantadas nesta tese foram avaliadas através dos seguintes objetivos

específicos, os quais foram divididos por capítulos.

Capítulo I

a) Comparar os índices de condição de mexilhões cultivados nas baías de Guanabara,

Sepetiba e Ilha Grande;

b) Verificar se há diferenças entre os valores dos índices de condição medidos em mexilhões

P. perna coletados nos meses do verão e inverno;

Capítulo II

c) Determinar as concentrações de STP em indivíduos de P. perna em tamanho comercial

provenientes de áreas de cultivo das baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha Grande, e da enseada

do Forno em Arraial do Cabo. E determinar também, as concentrações de STP de coquilles

com tamanho comercial provenientes de cultivo de Arraial do Cabo e da Ilha Grande. A partir

destas informações, pode-se estimar a contaminação ambiental por STP dos locais onde os

bivalves foram cultivados;

d) Comparar as concentrações de STP bioacumuladas por indivíduos de P. perna e N.

nodosus coletados no final do verão e no final do inverno, no intuito de se verificar a

26

existência de tendências para um possível efeito sazonal sobre a bioacumulação de STP por

estes bivalves;

e) Analisar os perfis das concentrações de STP bioacumulados em mexilhões P. perna e em

coquilles N. nodosus, a fim de se caracterizar os locais de procedência dos animais e a

diferença entre as espécies;

f) Comparar as cargas tóxicas das STP determinadas nesta tese, entre P. perna e N. nodosus;

g) Utilizar as metodologias de avaliação de risco toxicológico para o consumo humano,

visando identificar se os bivalves estudados apresentam uma ameaça para a segurança

alimentar, no tocante aos compostos aqui investigados;

Capítulo III

h) Avaliar a cinética de depuração de STP bioacumuladas em P. perna, através de um

experimento transplante de um local mais contaminado, para um menos contaminado, em

duas estações do ano (verão e inverno);

i) Determinar, comparar e correlacionar as concentrações de STP em mexilhões P. perna, em

sólidos em suspensão, e em sedimento superficial de fundo, de três baías tropicais

(Guanabara, Sepetiba e Ilha Grande) coletados em dois meses do verão;

j) Determinar o fator de bioacumulação biota-sedimento (BSAF) das STP estudadas nesta

tese, e correlacioná-los com os seus respectivos Kow.

4. Área de Estudo

Quatro pontos da costa do Estado do Rio de Janeiro foram adotados como área de

estudo para esta tese (figura 6). São eles: Baía de Guanabara (BG), Baía de Sepetiba (BS),

Baía da Ilha Grande (BIG), e Arraial do Cabo (AC).

27

Três os pontos estudados, são de relevante importância histórica e socioeconômica.

Existem menos atividades econômicas no município de Arraial do Cabo (AC), quando

comparado com as demais áreas de estudo. Desta forma, assumi-se esta área de estudo de

referência para valores basais das STP aqui quantificadas.

Em cada local de estudo, trabalhou-se em sistemas de cultivo dos bivalves. Dois

pontos de estudo são historicamente poluídos (BG e BS). Já nos outros dois locais, não se

observam fontes expressivas de contaminação ambiental, principalmente quando comparadas

com BG e BS. Apesar do mexilhão P. perna ser cultivado em todos os pontos estudados, N.

nodosus é cultivado apenas em BIG e AC. Isto decorre por que esta espécie apresenta menor

resistência a águas com temperaturas mais elevadas (Velasco, 2006).

Com 412 km2 de espelho d'água, a BG é cercada por 12 municípios, incluindo a

capital do Estado do Rio de Janeiro. O número total de habitantes em seu entorno é de

aproximadamente 11 milhões, sendo que cerca de apenas 25% do esgoto doméstico recebe

tratamento secundário (Perin et al., 1997). Considerando a sua bacia de drenagem, a BG

recebe efluentes de 12 mil indústrias, e ainda tem instalado ao seu redor duas refinarias de

petróleo, duas bases navais e dois estaleiros (Kjerfve et al., 1997).

Figura 6: Área de Estudo. Amostras ambientais foram coletadas nas baías de Ilha Grande (BIG), Sepetiba (BS) e de Guanabara (BG), e da Enseada do Forno, em Arraial do Cabo (AC).

28

Desde 1992, a atividade de cultivo do mexilhão P. perna tem sido desenvolvida na

porção sudoeste da BG, próximo à barra da baía, onde já foram descritas elevadas

concentrações de metais (Baptista Neto et al., 2000). O cultivo, promovido pela Associação

Livre dos Maricultores de Jurujuba, teve uma produção anual estimada em 130 t e 65 t em

2005 e 2006, respectivamente (Lage e Jablonski, 2008).

A logística do trabalho de campo na praia de Jurujuba (22°55’59’’S; 046°06’40’’O)

foi viabilizada a partir da colaboração de um maricultor local. No melhor de nosso

conhecimento, não há dentro da BG, outro local com cultivo de mexilhões que seja feito de

forma sistemática como observado na região de Jurujuba.

A Baía de Sepetiba drena as águas da região industrial e rural de Santa Cruz e Itaguaí,

e está mais relacionada à atividade metalúrgica e também portuária (Porto de Sepetiba). Pode-

se dizer que a expansão da cidade para a zona oeste do município do Rio de Janeiro foi

facilitada com a possibilidade de escoamento da produção pela Baía de Sepetiba. Um

exemplo disto é o projeto de expansão do porto de Sepetiba, no final da década de 90, que

visou transformá-lo no maior porto da América Latina.

As fontes de poluentes desta baía também são difusas. Uma contribuição expressiva

para a entrada de contaminantes neste sistema é o Rio Guandu (Torres et al., 2002). Este rio

drena as águas do distrito industrial de Nova Iguaçu, da área urbana de Queimados (maior

contribuição no aporte de contaminantes para o Guandu) e está na zona de influência de

atividades agrícolas. Como o “lodo” da estação de tratamento do Rio Guandu é re-introduzido

no rio, a baía de Sepetiba é “receptor final” de efluentes industriais e domésticos gerados a

longa distância.

As coletas para esta tese se realizaram na fazenda experimental de maricultura da

Universidade Castelo Branco, na Ilha de Itacuruçá (Praia Grande) situada na porção norte da

BS (22°57’04’’S; 043°54’28’’O). A aproximadamente 10 km deste ponto de coleta, econtra-

29

se a foz do rio que drena o sistema do Rio Guandu para a BS, chamado Canal de São

Francisco, responsável pela principal entrada de STP nesta baía (Japenga et al., 1988).

A Baía de Ilha Grande não drena nenhuma área industrial, ou urbana de relevância, e

sua comunicação com o mar é limitada por uma ilha (Ilha Grande). A abrupta elevação da

Serra do Mar logo às margens desta baía impede que a ocupação do solo avance no entorno

desta baía. Este ecossistema tem sido considerado como área de referência dos níveis basais

de contaminantes metálicos (Cardoso et al., 2001; Freret-Meurer et al., 2010). No entanto, a

presença de um estaleiro (Estaleiro BrasFELS, antigo Verolme) é uma possível fonte de

contaminantes para o ambiente.

As coletas foram realizadas em um sistema de cultivo experimental de coquilles do

laboratório de maricultura do projeto POMAR (Programa de Repovoamento Marinho) do

Instituto de Ecodesenvolvimento da Baía de Ilha Grande (IEDBIG), situado na enseada da

Biscaia (23°01’38’’S; 044°14’14’’O). Os mexilhões amostrados neste local fixaram-se

naturalmente nas estruturas de "long-line".

O quarto ponto de estudo, AC, está localizado a 160 km da cidade do Rio de Janeiro, e

possui aproximadamente 27 mil habitantes. É uma região turística e possui apenas um

estaleiro de pequeno porte (Estaleiro Cassinu), além de um cais de embarcações turísticas,

onde também se realizam reparos nos barcos.

Na região, é registrado o fenômeno da ressurgência, sobre tudo entre os meses de

dezembro a março, quando intensos ventos de quadrante nordeste incidem com maior

frequência (Paes e Moraes, 2007).

Não se encontrou na literatura dados sobre a presença e distribuição de STP nesta área.

As coletas para esta tese se deram na Enseada do Forno (22°57’50’’S; 042°00’45’’),

onde há o cultivo do coquille N. nodosus e da ostra Crassostrea gigas. Os maricultores locais

30

também utilizam as gaiolas penduradas em sistema long-line. Nestas estruturas, os mexilhões

P. perna se fixam naturalmente.

Como todos os locais de estudo desta tese são fontes de recurso pesqueiro, é

fundamental que se avalie o nível de contaminação destes ecossistemas pelas STP. A partir

desta informação, pode-se estimar o risco de exposição humana a estes contaminantes pela

ingestão do pescado produzido nestas regiões.

31

5. Capítulo I. Estimativa das variações sazonais sobre o potencial de produção do mexilhão

Perna perna (Linnaeus, 1758) cultivados em três baías tropicais usando diferentes métodos de

índice de condição.

5.1. Introdução

A atividade de maricultura teve um crescimento de 20% no mundo de 1999 a 2008

(F.A.O., 2010), e uma das famílias de bivalves comercializadas mais importante é a

Mytilidae. No Brasil, o mexilhão marinho mais produzido é o Perna perna (Linnaeus, 1758)

(Molusca: Bivalvia) (Mitilidae), que representa 15% do total produzido por toda a maricultura

brasileira (IBAMA, 2007) .

O Índice de Condição (IC) tem sido usado como uma ferramenta para se avaliar o

estado fisiológico dos bivalves. Parte-se do princípio que em uma condição ótima de saúde, o

preenchimento do volume da cavidade palial pelo tecido mole do indivíduo é máximo. Assim,

o IC é usado como uma estimativa da relação entre o tecido mole do bivalve e o volume da

cavidade palial, o que fornece uma informação útil para os maricultores, uma vez que indica a

qualidade comercial dos animais (Orban et al., 2002) e um indicativo da melhor área para

cultivo (Sasikumar e Krishnakumar, 2011).

Há o entendimento de que os animais apresentam diferentes atividades fisiológicas

(crescimento, reprodução, excreção etc.) para condições ambientais distintas, e o IC pode ser

uma medida que resuma estas variações (Lucas e Beninger, 1985).

Estudos têm sido conduzidos no intuito de se estabelecer os parâmetros responsáveis

pelas flutuações nos valores de IC. Tem-se demonstrado que o IC é fortemente influenciado

pelo estágio da gametogênese do animal. Há um decréscimo da massa corpórea no período de

transição da última desova e o estágio de inatividade sexual, uma vez que o espaço

interfolicular não está preenchido pelo tecido conjuntivo (Bressan e Marin, 1985).

32

A baixa disponibilidade de alimento, (séston orgânico e fitoplâncton) e as primeiras

desovas no verão têm sido relacionadas com a ocorrência de menores valores dos IC

observados em P. perna para esta época do ano em uma baía da Venezuela (Narváez et al.,

2008). Por outro lado, temperaturas altas podem inibir a desova (Vélez e Epifanio, 1981), o

que favoreceria um aumento nos valores de IC, no verão.

Outra abordagem para a análise sobre a variação nos valores de IC é fornecida por

alguns estudos que sugerem que mexilhões coletados em locais contaminados apresentam

menores valores de IC, quando comparados com animais provenientes de áreas menos

impactadas (Pampanin et al., 2005).

Também se observa uma relação positiva entre valores de IC e as concentrações de

alguns contaminantes, o que poderia ser entendido pela incorporação destes contaminantes

juntamente com o alimento, apesar dos efeitos negativos destes agentes tóxicos para os

parâmetros fisiológicos (Carro et al., 2010).

Outro fator de influência sobre a variabilidade nos resultados de IC são as estações

climáticas, que podem exercer um papel importante sobre as variações dos valores de IC,

apesar de não influenciar nas respostas dos biomarcadores de contaminação ambiental

(Kagley et al., 2003).

Diferentes métodos para se estimar IC estão disponíveis na literatura, mas não há um

consenso sobre qual reflete melhor a real condição fisiológica do animal, ou qual é o mais

preciso. Os parâmetros mais usados em equações de cálculo do IC são: massa total, massa da

concha, massa do tecido mole, volume interno e comprimento total.

Estudos têm sido realizados no sentido de se estabelecer uma equação de IC mais

confiável. Uma revisão sobre os métodos do cálculo de IC para se estimar a condição

fisiológica de mexilhões, indica que a melhor abordagem seria feita através da metodologia

chamada Net Growth Efficiency (Lucas e Beninger, 1985). Este método envolve medições de

33

respiração e taxa de clareamento, o que torna o método muito laborioso para ser inserida na

rotina de maricultores.

Quando consideramos a maricultura em áreas tropicais ou sub-tropicais, observamos

que poucos dados sobre IC estão disponíveis em jornais indexados, e esta informação é ainda

mais escassa quando pesquisamos estudos dedicados especificamente ao mexilhão P. perna

Este capítulo ofereceu uma avaliação comparativa entre o potencial produtivo de P.

perna em três baías tropicais, bem como uma estimativa dos efeitos sazonais sobre os valores

do IC. Para isto, nove métodos diferentes para o cálculo de IC, foram selecionados da

literatura.

5.2 Material e métodos

Neste capítulo, trabalhou-se com mexilhões de três baías: BG, BS e BIG. As

amostragens foram feitas no verão (dezembro, janeiro, fevereiro e março) e no inverno

(junho, julho, agosto e setembro), de 2008 a 2009.

Nove métodos foram escolhidos da literatura, com o intuito de se obter diferentes

abordagens sobre a estimativa do IC. O critério de seleção foi baseado principalmente na

viabilidade do uso destes métodos por parte dos maricultores, já que entendemos que o IC

pode se tornar uma ferramenta útil na produção de bivalves.

Os métodos são baseados em conceitos distintos, e, consequentemente, espera-se que

diferentes aspectos do meio ambiente, e das variações ambientais, sejam refletidos por cada

equação. Assim, em uma dada comparação, se houver uma diferença realmente expressiva

entre os potenciais de produtividade de P. perna de duas áreas, esta será apontada por

distintos métodos de cálculo de IC, baseados em diferentes abordagens.

As equações selecionadas para este estudo são descritas abaixo:

34

IC I - [peso seco do tecido mole (g)] x [peso úmido da concha (g) x 100]-1 (Davenport e Chen,

1987)

IC II - [peso úmido do tecido mole (g)] x [peso úmido da concha (g) x 100]-1 (Davenport e

Chen, 1987)

IC III - [peso úmido do tecido mole (g) x 100] x [peso úmido total do animal (g)]-1 (Marques,

1998)

IC IV - [peso seco do tecido mole (g)] x [volume interno da cavidade palial (ml) x 100]-1

(Rebelo et al., 2005)

IC V – [peso úmido do tecido mole (g)] x [comprimento da concha (mm) x 100] -1 (Kagley et

al., 2003)

IC VI - [peso seco do tecido mole (g)] x 100 x [comprimento da concha (cm)]-1 (Martin et al.,

1984)

IC VII – [peso seco do tecido mole (g) x 100] x [peso seco total do animal (g)]-1 (Narváez et

al., 2008)

IC VIII – [peso seco do tecido mole (g)] x 100 x [peso úmido total do animal (g) - peso úmido

da concha (g)]-1 (Hickman e Illingworth, 1980)

IC IX – [peso seco do tecido mole (g)] x [comprimento da concha ao cubo (cm3)] (Granby e

Spliid, 1995)

O método de IC IV, descrito por Rebelo e colaboradores (2005), requer mais tempo e

trabalho manual para se determinar o volume interno da cavidade palial. Porém, ainda assim é

um método viável de ser aplicado por produtores de bivalves.

Trinta espécimes de P. perna com tamanho comercial (6 - 8 cm) foram coletados

mensalmente de cada local de estudo durante o inverno e o verão. Como os trabalhos de

campo foram realizados durante dois dias, a cada mês de coleta, não foi possível obter as

35

medidas biométricas dos animais frescos, sendo as amostras levadas ao laboratório e mantidas

a -20ºC.

Antes das medições, os espécimes foram descongelados a temperatura ambiente. Os

epibiontes foram removidos, a porção externa do bisso foi cortada, e a massa úmida total foi

obtida. O tecido mole foi dissecado, cortando-se o músculo adutor, e a porção interna do bisso

removida. Em seguida, a Massa Úmida do Tecido Mole (MUTM), e a massa da concha foram

anotados (± 0,01 de precisão). A massa seca do tecido mole foi obtida após liofilização.

O Comprimento Total (CT) da concha foi determinado usando-se um paquímetro

digital (± 0,02 mm de precisão).

Para comparar os valores de IC obtidos neste estudo com os observados na literatura, é

importante notar que, para obter o peso úmido do tecido mole, as amostras não foram

colocadas sobre papel toalha antes de se pesar, como descrito por Marques e colaboradores

(1998) para o método IC III. Como alternativa para este procedimento, buscando dinamizar o

método, os organismos foram comprimidos nas mãos do analisador. Assim, buscou-se

padronizar o conteúdo de água nos tecidos, extraindo o máximo de água possível, sem

comprometer a integridade do tecido, para em seguida pesá-lo.

Não foi possível obter os dados para o método IC IV das amostras coletadas em agosto

na BS. As conchas destes animais estavam frágeis, não permitindo a confecção do modelo da

cavidade palial, impedindo a estimativa de volume interno do animal.

As análises estatísticas foram realizadas no pacote estatístico Graphpad Prism 5.0

(GraphPad Software Inc.). A normalidade dos dados foi verificada pelo teste de Shapiro-

Wilkes, e a diferença das variâncias com o teste de Kruskall-Wallis. O teste a posteriori de

Dunn foi aplicado para identificar as diferenças entre os locais de coleta. O nível de

significância adotado foi de 5% para todos os testes.

36

Visando identificar tendências do efeito sazonal sobre os valores de IC obtidos, fez-se

um ranking (do maior para o menor) com os valores de IC para cada método, de cada baía.

Adicionalmente, foram verificadas as diferenças entre os primeiros, e os segundos maiores

valores de IC obtidos para cada método, em relação aos meses subsequentes.

5.3. Resultados

Todos os animais analisados foram cultivados no sistema tipo long-line, o que

significa que permaneceram submergidos durante todo o tempo, permitindo a eles um acesso

contínuo à fonte de alimento. Este fato é importante ser registrado antes de comparar os dados

aqui reportados com os da literatura, uma vez que há um sistema de cultivo onde os animais

são retirados da água diariamente por algumas horas, e depois mergulhados novamente. Este

procedimento é conhecido como "castigo", e se realiza com o intuito de se prevenir o excesso

de bioincustração nas conchas dos organismos, o que provavelmente reduz a taxa de

alimentação dos animais.

A média do CT de todos os animais analisados foi de 7,5 cm, e a massa média do

tecido mole seco foi de 9,9g. Os valores de CT e da MUTM obtidos em cada local de estudo

estão em um mesmo nível (figura 7), o que permitiu uma apropriada comparação dos valores

de IC calculados pra cada baía, uma vez que estudos prévios relataram o registro de maiores

valores de IC em organismos com maiores massa de tecido mole (Mubiana et al., 2006).

37

Em quase todos os métodos, dezembro foi o mês que apareceu no topo do ranking dos

valores de IC, para as três baías estudadas. Quando dezembro não esteve no topo da

sequência, este mês apareceu em segunda posição. Porém, não se detectou diferença

significativa (p<0,05) entre os valores de IC observados para dezembro, e os obtidos para os

meses que ocuparam os segundos lugares no ranking. A única exceção para esta observação

foi com relação ao método IC VI, na BIG. Neste caso, dezembro ficou em quarto na

sequência de valores de IC, mas novamente não se detectou diferenças significativas entre os

quatro meses com maiores IC (tabelas 1, 2 e 3).

Figura 7: Distribuição dos valores de Massa Úmida do Tecido Mole - MUTM (g) e do Comprimento Total - CT (cm) de todos os animais coletados em cada um dos locais de estudo: Baía de Sepetiba (BS), Baía de Ilha Grande (BIG) e Baía de Guanabara (BG). As caixas representam os dados entre os quartis de 25% a 75%. O traço horizontal dentro das caixas, as medianas. As barras verticais os valores mínimos e máximos.

38

Tabela 1: Valores das medianas e seus respectivos coeficientes de variação de cada Índice de Condição (IC) usado, para cada mês de amostragem na Baía de Sepetiba (BS). Letras "a" e "b" indicam diferença significativa entre os valores de IC dos meses com estas letras, segundo o teste de Dunn (p<0,05).

BS IC I IC II IC III IC IV IC V IC VI IC VII IC VIII IC IX

Mês Med Mês Med Mês Med Mês Med Mês Med Mês Med Mês Med Mês Med Mês Med

DEZ a 15 DEZ

a 77 DEZ a 44 DEZ

a 12 DEZ a 38 DEZ

a 2 DEZ a 14 DEZ

a 17 DEZ a 0.6

(13.2) (13.2) (7.2) (38.9) (19.1) (19.1) (11.3) (1.1) (10.2)

MAR b 13 MAR

b 71 MAR b 42 MAR

b 10 FEV b 36 FEV

b 1.9 MAR b 13 FEV

b 17 FEV b 0.54

(16.4) (16.4) (10.8) (33.7) (16.3) (18.6) (14.7) (2.2) (15.6)

FEV a 11 AGO

a 61 FEV a 38 FEV 9.4 JAN 31 JAN 1.6 FEV

a 11 MAR 17 AGO a 0.49

(20.2) (20.2) (12.3) (37.5) (18.6) (16.3) (17.9) (2.1) (19.1)

JUN a 11 FEV

a 60 AGO a 38 JAN

a 7.9 MAR ab 28 MAR

ab 1.5 AGO a 11 AGO

a 17 JUN a 0.48

(22.4) (20.2) (13.5) (40.7) (37.8) (37.7) (18.3) (2.8) (20.1)

AGO a 11 JUN

a 57 JUN a 36 JUN

ab 7 AGO ab 26 JUN

ab 1.4 JUN a 10 JAN

a 16 MAR a 0.47

(20.2) (22.4) (14.8) (46.1) (27) (27) (20.2) (2.2) (43.5)

JAN ab 9.1 JAN

ab 48 JAN ab 32 JUL

ab 6.4 JUN ab 25 AGO

ab 1.4 JAN ab 8.9 JUN

a 16 JAN a 0.45

(16) (16) (10.6) (42.7) (27.9) (24.3) (14.5) (3) (11.5)

SET ab 7.3 SET

ab 39 JUL ab 28 SET

ab 4.8 JUL ab 22 JUL

ab 1.2 SET ab 7.3 JUL

ab 16 JUL ab 0.34

(38.3) (38.3) (12.8) (48.1) (24.2) (28) (33.1) (3.1) (21.1)

JUL ab 7.1 JUL ab 38 SET ab 28 SET ab 18 SET ab 0.96 JUL ab 7.1 SET ab 16 SET ab 0.32

(17.7) (17.7) (21.9) (34.2) (34.3) (16.4) (3.9) (35.7)

39

Tabela 2:Valores das medianas e seus respectivos coeficientes de variação de cada Índice de Condição (IC) usado, para cada mês de amostragem na Baía de Ilha Grande (BIG). Letras "a" e "b" indicam diferença significativa entre os valores de IC dos meses com estas letras, segundo o teste de Dunn (p<0,05).

BIG IC I IC II IC III IC IV IC V IC VI IC VII IC VIII IC IX


DEZ a 13 DEZ

a 67 DEZ a 40 FEV

a 9.1 MAR a 1.3 MAR

a 25 DEZ a 12 DEZ

a 17 FEV a 0.39

(25) (25.1) (21.4) (30.4) (23.2) (23.2) (23.8) (18) (18.3)

FEV b 10 FEV

b 54 FEV b 35 DEZ

b 8.2 DEZ b 1.2 JAN

b 23 FEV b 9.9 FEV

b 17 DEZ b 0.38

(12.9) (12.9) (8.3) (26.4) (13.7) (13.2) (11.6) (1.5) (14.4)

AGO a 9.2 AGO

a 50 AGO a 33 MAR 6.8 JAN 1.2 FEV 23 AGO

a 9.1 JAN a 16 JUN

0.38 (17.1) (17.1) (11.6) (27.4) (13.2) (17) (15.6) (3.6) (13.9)

JAN a 8.8 JAN

a 47 JAN a 32 JAN 6.4 FEV 1.2 DEZ 22 JAN

a 8.7 MAR ab 16 MAR 0.36

(27.8) (27.8) (17.7) (17.4) (16.9) (13.5) (24.7) (2.6) (33.9)

JUN ab 8.7 JUN

ab 47 JUN ab 32 JUN

ab 5.3 JUN a 1.1 JUN

a 20 JUN ab 8.6 JUN

ab 16 AGO 0.33 (16.5) (16.5) (11.4) (34.6) (19.4) (19.4) (15.1) (2.4) (14.9)

SET ab 8.7 SET

ab 47 SET ab 32 JUL

ab 4.8 AGO ab 0.87 JUL

ab 16 SET ab 8.6 JUL

ab 16 JAN ab 0.32

(16.4) (16.4) (11.6) (18) (22.3) (18.1) (15.1) (3.1) (9.1)

MAR ab 8.1 MAR

ab 43 MAR ab 30 AGO

ab 4.5 JUL ab 0.85 AGO

ab 16 MAR ab 8.1 AGO

ab 16 JUL ab 0.28

(19.3) (19.3) (12.9) (23.4) (18.1) (22.2) (17.5) (2.4) (13.9)

JUL ab 7.3 JUL

ab 39 JUL ab 28 SET

ab 4 SET ab 0.75 SET

ab 14 JUL ab 7.3 SET

ab 16 SET ab 0.26

(21.6) (21.6) (14.7) (25.1) (17.2) (17.2) (19.7) (2.5) (11.4)

40

Tabela 3: Valores das medianas e seus respectivos coeficientes de variação de cada Índice de Condição (IC) usado, para cada mês de amostragem na Baía de Guanabara (BG). Letras "a", e "b" indicam diferença significativa entre os valores de IC dos meses com estas letras, segundo o teste de Dunn (p<0,05).

BG CI I CI II CI III CI IV CI V CI VI CI VII CI VIII CI IX


DEZ a 11 DEZ

a 56 FEV a 38 DEZ

a 10 JAN a 1.7 JAN

a 31 DEZ a 10 DEZ

a 17 JAN a 0.31

(15.4) (15.4) (12.3) (18.2) (17) (17) (13.7) (1.8) (17)

FEV b 10 AUG

b 55 DEZ b 36 FEV

b 9.6 DEZ b 1.5 DEZ

b 28 AUG b 10 FEV

b 17 DEZ b 0.28

(18) (17.3) (9.6) (22.7) (16.1) (16.4) (15.5) (2) (16.1)

AUG 10 FEV 53 AUG 35 MAR 8.5 FEV 1.4 FEV 27 FEV 9.8 AUG 17 FEV 0.27

(17.3) (18) (11) (24.3) (18.9) (18.9) (15.9) (2) (18.9)

SET 9.8 SET 53 SET 35 SET 8.3 MAR a 1.2 MAR

a 23 SET 9.6 JAN 16 MAR a 0.23

(14) (14) (9.1) (38.4) (16.1) (16.1) (12.6) (3.2) (16.1)

JAN a 9.3 JAN

a 49 JAN 33 JAN a 8 SET

a 1.2 SET a 23 JAN

a 9.1 MAR a 16 SET

a 0.23

(24.4) (24.4) (15.9) (22.8) (16.3) (16.3) (21.9) (2.7) (16.3)

MAR a 8.8 MAR

a 47 MAR ab 32 JUL

ab 6.1 AUG ab 1.1 AUG

ab 21 MAR a 8.7 JUN

ab 16 AUG ab 0.21

(23.7) (23.7) (14.7) (26.1) (19.1) (19.1) (21) (1.8) (19.1)

JUN ab 8.6 JUN

ab 46 JUN ab 32 JUN

ab 5.9 JUN ab 0.9 JUN

ab 16 JUN ab 8.5 JUL

ab 16 JUN ab 0.16

(12.9) (12.9) (8.8) (22.8) (14.2) (14.2) (11.8) (3.1) (14.2)

JUL ab 7.5 JUL

ab 41 JUL ab 29 AUG

ab 5.8 JUL ab 0.8 JUL

ab 15 JUL ab 7.5 SET

a 16 JUL ab 0.15

(19.5) (19.5) (13.9) (33.5) (20.2) (20.2) (18) (1.7) (20.2)

41

Observando-se o segundo mês com maiores valores de IC, os meses do verão foram

quase sempre presentes, alternando entre janeiro, fevereiro e março. Os métodos IC II e IC

VII na BG foram as únicas exceções, onde Agosto apareceu como o mês com segundo maior

valores de IC. Porém, mais uma vez, não se detectou diferença significativa em relação ao

mês subsequente (fevereiro).

Analisando as últimas posições do ranking, os meses de inverno apareceram em quase

todas as sequências. A exceção para este caso foi o mês de março na BIG, que nos métodos de

IC I, IC II e IC III, este mês ocupou a penúltima posição.

É importante destacar que, em todos os casos detectou-se uma diferença significativa

entre os meses que ocuparam as duas primeiras posições do ranking, e os que ficaram nas

duas últimas.

Quando os valores de IC de todos os meses de amostragem são agrupados por método

de cálculo de IC, observou-se distribuição normal apenas nos dados dos métodos IC III, IC

IV, IC VII e IC IX na BG, e dos métodos IV e VII na BIG. Portanto, os dados foram todos

tratados com os testes não-paramétricos.

Nove métodos diferentes para se estimar IC em mexilhões foram aplicados. Quando

consideramos os resultados de todos os meses de amostragem, a análise de Kruskall-Wallis

mostra uma diferença significante entre as variâncias de cada baía, para todos os métodos

utilizados. O teste “a posteriori” de Dunn revela que os valores de IC da BS são

significativamente maiores (p<0,05) em relação aos observados na BIG, para todos os

métodos (tabela 4).

42

Tabela 4: Resumo do resultado do teste Dunn´s na comparação entre todos os valores de Índice de Condição (IC) obtidos por cada método de cálculo de IC, para cada local de estudo: Baía de Sepetiba (BS), Baía de Ilha Grande (BIG) e Baía de Guanabara (BG). "SIM" e "NÃO" referem-se à presença ou ausência de diferenças significativas nas respectivas comparações (p<0,05).

Método BS X BIG BS X BG BIG X BG IC I SIM NÃO NÃO IC II SIM NÃO NÃO IC III SIM NÃO SIM IC IV SIM NÃO SIM IC V SIM SIM SIM IC VI SIM SIM SIM IC VII SIM NÃO NÃO IC VIII SIM NÃO SIM IC IX SIM SIM SIM

Os valores de IC da BG foram significativamente maiores que os da BIG para seis dos

métodos. Quando a BG e BS são comparadas diretamente, apenas três métodos mostraram

valores de IC significativamente maiores na BS.

5.4. Discussão

Quando se compara os valores de IC obtidos para cada baía, é possível sugerir que BS

apresenta um maior potencial para o cultivo de mexilhão. Dois aspectos podem ajudar no

entendimento deste resultado; a ocupação do solo do entorno das baías, e a fisionomia das

baías.

A BS e a BG apresentam uma limitada comunicação com o mar aberto, e são rodeadas

por expressivos centros urbanos e/ou áreas industriais. Portanto, a contribuição continental de

matéria orgânica e de nutrientes para estas duas baías, através do despejo de esgoto sem

tratamento, promove a eutrofização destes sistemas aquáticos (Molisani et al., 2004; Borges et

al., 2009). Este enriquecimento de nutrientes nas águas destas baías reflete uma maior

disponibilidade de alimento para os mexilhões criados na BS e na BG.

Por outro lado, a área de estudo na BIG apresenta uma conexão com o mar aberto mais

livre (Guerra e Soares, 2009), reduzindo o tempo de residência da matéria orgânica de origem

43

continental no sistema. Adicionalmente, a ocupação urbana e industrial do entorno de BIG é

menos expressiva, quando comparada com BG e BS, resultando em uma contribuição menor

de matéria orgânica proveniente do esgoto doméstico para a coluna d'água.

Neste cenário, a disponibilidade de alimento parece ser o fator relevante para

determinar as variações nos valores de IC, a despeito da presença de contaminantes no

sistema, como previamente reportado para ostras nativas da região (Rebelo et al., 2005).

Para melhor estimar a produtividade de cada baía estudada, seria importante obter os

dados a respeito da taxa de crescimento dos mexilhões cultivados nas respectivas baías, mas

esta informação ainda não está disponível na literatura, até onde se sabe. Então, não é possível

estimar se os menores valores do IC observados na BIG poderiam ser compensados por uma

maior taxa de crescimento, resultando em uma produtividade anual similar à observada na BS

e na BG.

Para estimar o efeito da sazonalidade sobre os valores do IC, mexilhões das três baías

foram coletados mensalmente durante oito meses (quatro meses do verão e quatro do

inverno). Os resultados sugerem um efeito sazonal nos valores do IC, onde o início do verão

apresenta-se como sendo a melhor época para a despesca das cordas mexilhoneiras.

Estes dados estão de acordo com os valores de IC observados para P. perna da costa

do Estado de São Paulo, que mostraram maiores valores de IC em outubro e novembro, e

menores entre abril e maio (Henriques et al., 2001).

Porém, os resultados encontrados nesta tese contrastam com os dados obtidos em

outro estudo conduzido com P. perna, também na costa de São Paulo. Quando juvenis de

mexilhões (chamados "sementes") foram colocados em gaiolas nas diferentes estações

climáticas, os autores não observaram efeitos sazonais no crescimento, nem em sua

produtividade (Marques et al., 1998).

44

A influência sazonal nos valores de IC dos mexilhões já foi reportada para Mytilus

galloprovincialis cultivado no Mar Adriático, onde os autores sugeriram o final do outono e

inverno como sendo as melhores épocas para a despesca (Peharda et al., 2007).

Em outro estudo conduzido com P. perna no Estado de Santa Catarina, os autores

indicaram o final da primavera como o melhor momento para a despesca do mexilhão

(Marenzi e Branco, 2005). Este quadro está de acordo com o presente estudo, que mostrou

dezembro como o mês que apresenta maiores valores de IC.

Mexilhões P. perna cultivados na Venezuela mostraram uma tendência a terem

maiores valores de IC em janeiro, com um expressivo aumento a partir de dezembro

(Arrieche et al., 2002).

Tem se estabelecido que P. perna apresenta uma desova parcial, com uma rápida

recuperação de gametas durante o verão em clima subtropical. Isto seria devido à alta

disponibilidade de alimento, e uma relativa baixa variação de temperatura (Marques et al.,

2008). Apesar de o estágio da gametogênese não ter sido determinado nos animais coletados

no presente estudo, os resultados obtidos mostraram-se de acordo com este cenário.

É notório que dados acerca de ambientes tropicais, ainda são escassos quando se

compara com o volume de informação disponível sobre ambientes de clima temperado.

Portanto, as diferenças climáticas devem ser consideradas antes de se comparar os resultados

do presente estudo, com os de outras regiões do mundo. Considerando isso, quando se

compila os dados de IC disponíveis na literatura, referentes aos mesmos métodos adotados

neste estudo, não se observou uma diferença expressiva em relação à variação de valores de

IC (tabela 5).

45

Tabela 5: Resumo comparativo dos valores de Índice de Condição (IC) em diferentes locais do mundo, obtidos com os mesmos métodos usados no presente estudo. Os lugares foram classificados como poluídos (Pol) ou não poluídos (Não-P.) de acordo com a descrição dada pelos respectivos trabalhos. Resultados reportados em outras unidades no trabalho original foram transformados para as mesmas unidades do presente estudo.

Método Espécies Local Pol. / Não-P. Variação Referência

IC I Mytilus edulis Estuário Conwy (North Wales) - GBR Não-P. 8,51 - 11,67 (Davenport e Chen, 1987) Modiolus barbatus Baía de Mali Ston (Sul do Mar Adriatic) -

Não-P. 9,0 - 18,5 (Mladineo et al., 2007) Geukensia demissa Baía de Buzzards (Flórida) - EUA - 4,0 - 11,0 (Culbertson et al., 2008) Perna perna Costa do Rio de Janeiro - BRA 7,05 - 14,6 Presente estudo

IC II M. edulis Estuário Conwy (North Wales) - GB Não-P. 47,32 - 58,49 (Davenport e Chen, 1987) M. edulis Estuário Jade (Mar do Norte) -DEU - 20,0 - 135,0 (Brenner et al., 2009) M. edulis British Columbia - CAN Não-P./Pol. 82 – 142 (Grout e Levings, 2001) P. perna Costa do Rio de Janeiro - BRA 38,05 - 77,45 Presente estudo

IC III Mytilus galloprovincialis Baía de Nice – FRA Pol. 14,1 - 29,7 (Roméo et al., 2003) P. perna Costa de São Paulo - BRA - 17 - 32 (Henriques et al., 2001) M. edulis e M. trossulus Baía de Gaspe (Quebec) - CAN Não-P. 44,0 - 65,0 (Cartier et al., 2004) P. perna Costa do Rio de Janeiro - BRA 27,5 - 43,6 Presente estudo

IC V M. edulis Baía de Elliott (Seacrest) - EUA Pol. 4,0 - 8,5 (Kagley et al., 2003) M. edulis Ilha Whidbey (Coupeville) - EUA Não-P. 8,0 - 19,0 (Kagley et al., 2003) M. galloprovincialis Canal de Limski (Norte do Mar Adriático)

Não-P. 4,61 - 6,55 (Hamer et al., 2008) P. perna Costa do Rio de Janeiro - BR 7,47 – 20,14 Presente estudo

IC VI M. edulis Baía de São Francisco Bay - EUA Pol. 3,7 - 4,6 (Martin et al., 1984) M. galloprovincialis Baía de Alfacs (Mar Mediterrâneo) - ESP - 10,4 - 17,4 (Galimany et al., 2011) Perna Viridis Hong Kong (litoral leste) - CHN Pol. 4,61 - 6,55 (Fang et al., 2010) P. perna Costa do Rio de Janeiro - BRA 13,8 - 37,9 Presente estudo

IC VII P. perna Guayacán (north coast of Sucre) - VEN Não-P. 11,64 - 19,49 (Narváez et al., 2008) P. perna Ensenada de Turpialito - VEN Não-P. 12,06 - 19,1 (Narváez et al., 2008) P. perna Costa do Rio de Janeiro - BRA 7,08 - 13,63 Presente estudo

46

Tabela 5: (continuação)

Método Espécies Local Pol. / Não-P. Variação Referência

IC VIII Perna canaliculus Ilha Stewart - NZL - 12.2 - 27.5 (Taylor e Savage, 2006) M. galloprovincialis Ensenada (Baja California) - MEX Pol. 25.5 - 50.0 (Cáceres-Martínez et al.,

M. edulis Loch Etive e Loch Leven - Escócia Não-P. 25.0 - 55.0 (Okumus e Stirling, 1998) P. perna Costa do Rio de Janeiro - BRA 15.51 - 17.2 Presente estudo

IC IX M. edulis Costa da Dinamarca - DNK Pol. 0.19 - 1.17 (Granby e Spliid, 1995)

M. edulis e M. trossulus Porto de Halifax - CAN Pol. 0.5 - 1.3 (Hellou et al., 2003) M. trossulus Golfo de Gdańsk (Sul do Mar Báltico) -POL Pol. 0.1 - 0.8 (Pierścieniak et al., 2010) P. perna Costa do Rio de Janeiro - BRA 0.14 - 0.59 Presente estudo

47

O consenso entre os dados disponíveis na literatura, e os aqui encontrados, indicou que

a elevada latitude de outros locais de estudo (ex. a costa da Dinamarca), e o elevado nível de

poluição dos pontos de coleta, exercem pouca interferência na variação dos IC.

5.5. Considerações gerais

De forma geral, considera-se que, no caso de não se detectar diferença significativa em

uma comparação direta entre resultados obtidos por um único método de IC, duas situações

podem ser consideradas: 1) realmente não há diferença no estado de saúde dos animais dos

grupos estudados (locais ou tempos diferentes de coleta); 2) o método em questão não está

apto a detectar a diferença existente entre eles devido, por exemplo, a uma alta variabilidade

dos dados (ruído).

Quando se realiza uma análise geral sobre o que foi detectado pelos diferentes

métodos usados no presente estudo, observou-se que os maiores valores de IC foram obtidos

nos meses do começo do verão, observando um consenso na resposta dada pelos métodos.

Apesar disto, não foi possível chegar a uma total concordância a respeito das diferenças entre

os valores de IC quando se compara BS com BG e BIG com BG.

Isto decorreu do fato de que a diferença significativa entre os valores de IC destas

baías foi apontada por uns métodos de cálculo do IC, enquanto que por outros métodos esta

diferença não foi significativa.

Então, quando um método de cálculo de IC revelou uma diferença significativa entre

os valores de IC de dois locais, mas outro método não o fez, pode-se sugerir que a equação do

primeiro caso apresenta uma melhor resolução, em relação ao segundo caso. Baseando-se

neste princípio, e nos dados obtidos neste estudo, pode-se sugerir a utilização dos métodos IC

V, IC VI e IC IX em futuros estudos, uma vez que estes mostraram diferenças significativas

entre todas as áreas de estudo, enquanto outros não.

48

Analisando as equações usadas pelos métodos IC V e VI, o conteúdo de água parece

não exercer um papel importante nestas, uma vez que ambas as equações geraram as mesmas

conclusões. Isto permite aos maricultores utilizarem o método mais simples, o IC V [peso

úmido do tecido mole (g)] x [comprimento da concha (mm) x 100] -1 (Kagley et al., 2003).

49

6. Capítulo II - Ensaios Metodológicos

6.1. Introdução

Antes de se iniciar os experimentos que culminaram na elaboração dos dois capítulos

que sucedem a este, três ensaios foram realizados, a fim de se ajustar os métodos que seriam

empregados nos experimentos subsequentes.

A primeira questão com a qual se defrontou foi com relação à possível perda de

compostos voláteis e semi-voláteis, durante o processo de secagem a frio (liofilização) das

amostras. Alguns estudos indicam a secagem a frio como sendo a melhor alternativa para a

preservação das amostras, inclusive sem que haja perdas expressivas do elemento mercúrio

nos tecidos tratados (Lasorsa e Allen-Gil, 1995).

Apesar de se encontrar muitos trabalhos na literatura que adotam a secagem a frio em

seus métodos, para posterior determinação das concentrações de contaminantes ambientais,

são raros os dados sobre as possíveis perdas de compostos voláteis durante a liofilização.

Com relação à matriz ambiental "tecido de bivalve" especificamente, não foi encontrado

nenhum estudo dedicado a esta avaliação.

Contudo, existem diversos estudos que adotaram a liofilização do tecido mole de

bivalves, antes dos processos de extração de contaminantes, inclusive na elaboração de

materiais certificados de referência, com valores certificados e de referência para

Hidrocarbonetos Policíclicos Aromáticos (Polycyclic aromatic hydrocarbons - PAH) (Poster

et al., 2004).

Porém, há dados que apontam para perda de PAH em amostras liofilizadas de solo de

floresta, quando comparadas com amostras frescas. Isto estaria relacionado com a

volatilização de compostos, principalmente o naftaleno, ou com a redução da eficiência de

extração dos PAH da amostra seca (Wilcke et al., 2003). O mesmo estudo indica a

50

comparação feita com as concentrações de PCB, que apresenta uma pequena diferença entre

os tratamentos.

Em outra avaliação utilizando tecidos de cinco espécies de peixes, comparando as

concentrações de 8 congêneres de PCB (77, 81, 126, 169, 105,114, 156, 157), as amostras

liofilizadas apresentaram uma tendência de recuperação menor em relação as preparadas com

Na2SO4 (Witczak e Chlewinska, 2008). Neste estudo, apenas para uma espécie de peixe

(Clupea harengus), esta tendência foi significativa, sendo exceção para o PCB 81.

Em uma revisão sobre resultados comparativos entre amostras liofilizadas e não

liofilizadas (Luque de Castro e Izquierdo, 1990), os autores apontam para uma falta de

consenso na literatura a respeito de qual seria o melhor método de preservação das amostras.

Na mesma revisão, os autores indicam os resultados de um trabalho onde há indícios de perda

de pesticidas durante o processo de liofilização, e ainda, a ocorrência de degradação de

compostos clorados em amostras liofilizadas, quando estas são armazenadas em temperatura

ambiente.

Já em outro trabalho, não se observou diferenças nas concentrações de OCP entre as

amostras de tomate enriquecidas com OCP que foram liofilizadas e as que não foram (Columé

et al., 2001).

Diante da necessidade de se transportar uma expressiva quantidade de amostras de

bivalves, do Brasil para Alemanha, onde as concentrações das STP foram determinadas,

optou-se por liofilizar as mesmas. Porém, se realizou um ensaio comparativo, a fim de se

avaliar possíveis perdas de compostos voláteis e semi-voláteis do tecido mole de bivalves,

durante o processo de liofilização.

A segunda questão metodológica com que se deparou foi com relação à necessidade

de se avaliar a variabilidade das concentrações de STP entre as réplicas de amostras

compostas de um mesmo local e mesmo tempo de coleta. Como não se encontrou nenhum

51

estudo com dados comparativos entre réplicas feitas de amostras compostas de bivalves,

visando levantar a variabilidade interindividual de STP, de forma a sugerir um desenho

amostral mais adequado para se trabalhar com uma variabilidade aceitável, um ensaio neste

sentido foi realizado.

O método de coleta de SS empregado nos trabalhos encontrados na literatura,

chamado de "armadilhas de sedimento" (sediment trap), geralmente são aparatos feitos em

teflon. Este material é considerado praticamente inerte, não representando uma expressiva

fonte de contaminação para o material coletado, nem um sítio de adsorção para os analitos de

interesse.

Com relação aos aparatos utilizados para a amostragem de STP no SS, também não se

encontrou estudos que comparassem as concentrações de STP em SS coletados com aparatos

de PET, com os coletados em armadilhas de sedimento feitas em alumínio.

Estudos indicam uma baixa transferência de compostos como o ftalato, de embalagens

de PET, para a água (Amiridou e Voutsa, 2011). Porém, já se demonstrou a redução das

concentrações de PCB presente em água, quando mantida em embalagem de PET (Sklarsova

et al., 2007). Isto seria um indício de que estes compostos poderiam ficar adsorvidos nas

paredes do coletor de SS feito de PET, interferindo na amostragem ambiental.

Portanto, o último tópico a ser abordado neste capítulo será a possível interferência do

material do coletor de SS sobre as concentrações de STP de interesse nesta tese.

6.2. Material e métodos

Para avaliar a perda de analitos da amostra durante o processo de liofilização, cinco

amostras compostas de mexilhões foram preparadas, cada uma contendo dez indivíduos,

coletados na Praia Grande da Ilha de Itacuruçá, na Baía de Sepetiba, em novembro de 2009.

Cada amostra composta foi homogeneizada em liquidificador com copo de vidro e

52

lâmina de aço inox. Após cada homogeneização, o copo foi lavado com detergente neutro

(tipo Extran®), rinsando em seguida com n-Hexano e Acetona.

As amostras compostas foram divididas em duas sub-amostras. Uma foi liofilizada, e

outra não. Para facilitar a visualização dos dados, calculou-se também a diferença (D) entre as

concentrações das réplicas liofilizadas (L) e as réplicas úmidas (U). O resultado foi expresso

em percentual com relação às concentrações encontradas nas amostras úmidas (U), segundo a

equação: D%=(L-U)*100/U.

Parte-se da premissa que os compostos que apresentem maior Pressão de Vapor (Pv),

tenderiam a ser os primeiros a serem perdidos durante o processo de liofilização. Portanto, a

discussão dos resultados do experimento de liofilização foi feita com base nos valores de Pv.

Por definição, Pv é a pressão exercida por um gás em equilíbrio dinâmico com seu

líquido, de forma que esta medida depende da tendência de escape das moléculas na fase

líquida. Portanto, se as interações entre as moléculas são fracas, há o escape das moléculas,

aumentando o valor de Pv (Russel, 1994). Os valores de Pv aqui apresentados se referem ao

estado líquido (Pl) medidos pelo método de LDV, a 25°C.

Para o ensaio de variabilidade entre as réplicas, foram determinadas as concentrações

de STP de seis réplicas de amostras compostas (5 indivíduos por amostra) de mexilhões da

Ilha Gaíba (Baía de Sepetiba), coletadas em novembro de 2008. Estas amostras foram

liofilizadas e trituras em moinho de copo de alumínio e lâmina de aço inox.

6.2.1. Coleta dos sólidos em suspensão (SS)

Dois sistemas de amostragem de SS foram utilizados para avaliar a influência do

material com que o aparato de coleta é feito, sobre as concentrações de STP quantificadas na

amostra obtida. Um feito de alumínio, com fundo em Polivinil Clorado (PVC), colado com

cola epóxi (Araldite - Brascola®). E outro feito em Poli Tereftalato de Etileno (PET).

53

Cinco coletores de alumínio foram instalados em paralelo com os coletores feitos em

PET, entre uma profundidade de 1,5m e 2m, na Praia de Jurujuba (Baía de Guanabara),

durante 15 dias dos meses de agosto e setembro de 2009.

A figura 8 mostra o sistema em alumínio, logo que retirados do mar, portanto

incrustados por diversos organismos bentônicos.

Para o aparato construído a partir de garrafas tipo PET e tubos de vidro, as garrafas,

previamente lavadas com água e sabão, tiveram seu fundo cortado, e amarradas três a três.

Cada conjunto de garrafas recebeu um peso para auxiliar na manutenção do aparato na

posição vertical em relação à coluna d'água. Ao gargalo de cada garrafa, foram fixados tubos

de vidro, e uma rede era fixada ao redor do tubo, prendendo-o ao gargalo da garrafa, de forma

a garantir a permanência do tudo coletor na posição correta. Desta maneira, a garrafa PET

funcionou como um funil, permitindo que o material em suspensão se depositasse no tubo de

vidro (figura 9).

Figura 8: Sistema de coletor de sólido em suspensão feito em alumínio, após 15 dias submersos na Praia de Jurujuba (Baía de Guanabara)

54

Quatro conjuntos de coletores de SS foram instalados ao longo de um espinhel de

cultivo de mexilhão, em cada local de coleta.

Os tubos de vidro de cada garrafa PET foram retirados, vazando a água

cuidadosamente, mantendo apenas uma lâmina d'água sobre o SS coletado. Antes de verter o

SS coletado no tubo de vidro para o pote de armazenamento, agitava-se o tubo coletor, a fim

de facilitar a total transferência do material coletado.

Tanto para os coletores de PET, como para os de alumínio, juntou-se o material

coletado em potes de vidro obtendo-se amostras compostas, para garantir massa de SS

suficiente para as análises das STP.

Duas amostras compostas de SS foram obtidas para cada sistema de amostragem (PET

e Alumínio). O número de tubos de vidro que eram agrupados para formar uma amostra

composta, variou conforme a quantidade que cada unidade coletora obteve no período

amostral. De forma geral, entre 4 e 6 tubos eram agrupados, para formar uma amostra

composta.

Antes de serem congeladas a -20°C, retirou-se o máximo de água dos potes

armazenadores de amostras de SS, sem que a superfície de SS coletado fosse perturbada

(figura 10).

Figura 9: Coletores de sólidos em suspensão (SS) elaborados com garrafas PET e tubos de vidro.

55

Os SS também foram congelados a -80°C, liofilizados, separando a fração menor que

74 µm, utilizando peneiras de aço em agitador, e armazenadas em frascos de vidro com tampa

de rosca.

6.2.2. Extração de STP nas matrizes ambientais

Esta parte do trabalho foi realizada no Laboratório de Dioxina, do Instituto de Química

Ambiental no Helmholtz Zentrum, em Munique (DE), que é acreditado para análises de

pesticidas organoclorados (certificado de qualidade DIN EN ISO/IEC 17025). Esta parceria

foi viabilizada através do projeto aprovado no âmbito do Programa Brasil Alemanha

(PROBRAL - 270/07).

Os bivalves e os SS foram submetidos aos mesmos tratamentos para se obter as

concentrações de STP. Pode-se dividir o procedimento de quantificação em três etapas:

extração dos contaminantes das amostras; purificação do extrato obtido (clean up); e a

determinação das concentrações de STP nas amostras por cromatografia a gás de alta

resolução acoplada a um espectrômetro de massa (High Resolution Gas Chromatography

couple to High Resolution Mass Spectrometer - HRGC-HRMS).

Figura 10: Amostras compostas de sólidos em suspensão (SS), antes de se retirar a água sobrenadante (a esquerda), e depois (a direita).

56

O processo de extração das STP dos tecidos dos bivalves se deu sob alta temperatura e

pressão. Em um béquer, pesou-se um grama da amostra de mexilhão. Em seguida, adicionou-

se Hidromatrix (VARIAN) como agente secante (1:1).

Após ter homogeneizado bem a mistura, e com o auxílio de funis de vidro, as amostras

foram transferidas para as chamadas células de extração do equipamento Acelerated Solvent

Extractor – ASE 200 (DIONEX®), sendo comprimidas com um bastão de teflon. A célula de

extração foi preenchida por completo com agente secante (figura 11).

Para se evitar o entupimento do filtro de metal das tampas da célula de extração, um

filtro de celulose foi colocado em sua base, e no topo de cada célula, entre a amostra e as

tampas. As células foram então levadas para o ASE 200, onde também foram colocados

frascos de vidro com tampas de plástico com rosca e batoque em teflon, nos quais os extratos

eram recolhidos das células de extração (figura 12).

Figura 11: Preparo das células de extração do Acelerated Solvent Extractor – ASE 200 (DIONEX®)

57

As células de extração foram aquecidas no forno do equipamento, e através dos

orifícios de suas tampas, tanto o solvente, como o nitrogênio, foram injetados na parte

superior da célula de extração. O programa de temperatura, tempo e pressão seguido pelo

equipamento é apresentado na tabela 6.

Tabela 6: Programa de extração das STP utilizado nas amostras de mexilhão no equipamento utilizado para realizar a extração das STP do tecido mole dos bivalves (Acelerator Solvent Extractor - ASE).

Parâmetro Descrição Solvente N-Hexano/Acetona 3:1 Temperatura 120 °C Pressão 120 bar Fase de aquecimento 5 min Pré-aquecimento 0 min Fase estática de extração 10 min Ciclos estáticos 2 Lavagem 70% Lavagem (N2) 300 sec

Após a obtenção do extrato, a estimativa do conteúdo de lipídeo na amostra foi feita

pelo método gravimétrico. Os extratos foram transferidos dos frascos utilizados no ASE, para

frascos de fundo redondo, que foram previamente pesados.

No caso das amostras úmidas, a única observação a ser feita é no momento da

transferência do extrato obtido no ASE 200 para o vidro com fundo redondo. Para se retirar

Figura 12: Acelerated Solvent Extractor ASE-200 - Equipamento utilizado para obter o extrato das STP das amostras de bivalves.

58

uma parte da água presente na amostra, colocou-se lã de vidro em um funil de vidro e sobre

este material adicionou-se 3g de Na2SO4. Desta forma, utilizou-se o Na2SO4 como agente

secante, ao se fazer passar o extrato obtido com o ASE pelo funil.

Em seguida, o volume de solvente foi reduzido em um rotaevaporador, com

temperatura de banho a 50°C, rotação a 1200 rpm e pressão variando de 500 mBar a 350

mBar. Na sequência, o volume foi reduzido até aproximadamente 0,2 mL e em seguida,

secou-se a amostra sob fluxo de Nitrogênio (5.0).

Quando a amostra atingiu a secura, determinou-se a massa do frasco de vidro com

fundo redondo com a amostra livre de reagente, obtendo-se a estimativa do conteúdo de

lipídeo na amostra. A fim de não deixar a amostra seca, cerca de 1,5 mL de N-

Hexano:Diclorometano (1:1, V:V) foram adicionados em cada frasco.

A etapa de purificação se fez em duas etapas, sendo ambas pelo princípio da

cromatografia em coluna de fase móvel, líquida clássica, por adsorção.

No primeiro passo, utilizou-se o chamado método de cromatografia de fase normal,

onde a fase estacionária é mais polar que a fase móvel, de forma que os interferentes mais

polares que os contaminantes que se deseja purificar não foram eluídos pelo solvente.

Em uma coluna cromatográfica (63–200 μm, LGC Standards), fez-se o

empacotamento dos absorventes na seguinte ordem: 2g de Na2SO4, 10g de Sílica Gel 60

(previamente aquecida a 550°C/12hs), 5g de Óxido de Alumínio a 3% de H2O, e por último

mais 2g de Na2SO4.

Para assegurar a remoção de contaminantes que estejam nos absorventes da fase

estacionária, a coluna foi então rinsada com 60mL de N-Hexano:Diclorometano (1:1, V:V).

Correu-se o solvente até atingir a porção superior da fase estacionária. Após rinsar a coluna

cromatográfica, vidros de fundo redondo são colocados embaixo de cada coluna para recolher

a amostra após a corrida cromatográfica.

59

As amostras foram então transferidas para as colunas cromatográficas com pipetas do

tipo Pasteur em vidro. Novamente, fez-se a fase móvel correr até o nível da fase estacionária.

Utilizou-se 100 mL de N-Hexano:Diclorometano (1:1, V:V) para a eluição da amostra,

retirando-se desse volume, o necessário para se rinsar os frascos redondos das amostra por

três vezes (cerca de 3mL por rinsada). Sendo que, para cada vez que se transferiu a amostra

para a coluna, deixou-se a fase móvel correr até o nível da fase estacionária. Após a última

rinsada, adicionou-se o volume restante de solvente (figura 13). A vazão, tanto para rinsar a

coluna, como para a eluição da amostras, é de duas gotas por segundo.

Ao final da corrida do solvente no primeiro passo da etapa de purificação do extrato da

amostra, obteve-se um volume de aproximadamente 130 mL, que foram reduzidos para cerca

de 0,2mL em rotaevaporador.

Como o segundo passo da etapa de purificação se fez com a fase móvel mais polar que

a fase estacionária (cromatografia de fase reversa), realizou-se a substituição do solvente N-

Hexano:Diclorometano (1:1, V:V) para Acetonitrila (log kow -0,34). Isto permitiu que os

contaminantes que se deseja quantificar sejam eluídos através da coluna de sílica gel

modificada por grupos octadecil (C18 Solid Phase Extraction - SPE, CHROMABON®). Por

Figura 13: Colunas cromatográficas para o primeiro passo de purificação dos extratos das amostras.

60

outro lado, os interferentes menos polares ficaram adsorvidos nas longas cadeias de carbono

da fase estacionária. A substituição de solventes foi feita sob fluxo de N2, onde adicionou

cerca de 0,3 mL de Acetonitrila, reduzindo o volume para aproximadamente 0,1 mL.

Para se preparar a coluna cromatográfica, utilizaram-se cartuchos de vidro de 8 mL,

onde se colocou um filtro de politetrafluoretileno, no fundo, e outro após se adicionar um

grama do sorbente (C18). Em sistema de vácuo (figura 14), a coluna é rinsada com 5 mL de

Acetonitrila, deixando o solvente correr até o nível da fase estacionária.

Transferiu-se então a amostra para a coluna com uma pipeta tipo Pasteur em vidro,

rinsando o frasco de fundo redondo duas vezes com 0,2 mL de Acetonitrila. A cada vez que

adicionou-se a amostra na coluna, fez-se correr o solvente até o nível da fase estacionária. A

velocidade de eluição, tanto para se rinsar, como para eluir a amostra, foi de duas gotas por

segundo. Aplicou-se uma pressão no sistema (<5 Bar) apenas quando o solvente parava de

gotejar na pressão ambiente, no intuito de retirar o volume remanescente na coluna .

Após obter os extratos purificados, o volume da amostra foi reduzido para cerca de 0,2

mL, sob fluxo de nitrogênio, a 45°C. Este procedimento foi feito com o equipamento

Trockentemperier- System -TCS (Labor Technik Barkey®), ilustrado na figura 15.

Figura 14: Sistema de vácuo para o segundo passo de purificação do extrato das amostras.

61

Para se injetar as amostras no CGHR-HRMS, as amostras foram transferidas para os

microvials, que têm o tamanho adequado para a bandeja do injetor automático do

equipamento. Assim, as amostras foram transferidas para os microvials com uma pipeta tipo

Pasteur em vidro. Para garantir que não tenha ficado resquícios da amostra no frasco, este foi

rinsado três vezes com Diclorometano, transferindo para os microvials. Para cada vez que se

transferiu a amostra para os microvials, reduziu-se o volume para cerca de 20µL, antes de

transferir novamente o volume rinsado. Esta etapa também se fez no TCS.

6.2.3. Determinação das concentrações de STP nos bivalves e controle de qualidade

Os extratos purificados das amostras foram injetados no sistema HRGC-HRMS. Os

detalhes dos parâmetros de operação podem ser encontrados em publicações de estudos

realizados no mesmo laboratório de Dioxinas, onde se realizou as análises da presente tese

(Wang et al., 2009; Okay et al., 2011). A tabela 7 resume os parâmetros adotados para a

quantificação de cada grupo de compostos.

Figura 15: Sistema para redução de volume da amostra sob fluxo de nitrogênio, a 45°C, no equipamento Trockentemperier- System -TCS.

62

Tabela 7: Resumo dos parâmetros adotados para a determinação das concentrações no sistema de Cromatografia a Gás de Alta Resolução acoplado a um Espectrômetro de Massa de Alta Resolução (HRGC-HRMS).

Parâmetros Descrição PAH PCB OCP

Modelo do HRGC Agilent® 5890 Series II Agilent® 5890 Series II Agilent® 6890

Coluna Rtx-CLPesticides2, 30 m, 0.25 mm ID, 0.2 µm de espessura (Restek®)

Rtx-CLPesticides2, 30 m, 0.25 mm ID, 0.2 µm de espessura (Restek®)

Rtx-Dioxin2, 40 m, 0.18 mm ID, 0.18 µm de espessura (Restek®)

Programa de temperatura

60 °C, 1,5 min, 10 °C min-1, 225 °C, 5 °C min-1, 290 °C, 15 °C min-1, 315 °C, 20 min

100 °C; 1,5 min; 3 °C min-1; 270 °C; 15 °C min-1; 300 °C; 10 min

60 °C; 1,5 min; 25 °C min-1; 140 °C; 8 °C min-1; 300 °C; 20 min

Gás carreador Hélio; pressão no cabeçote 16 psi Hélio; pressão no cabeçote 16 psi Hélio; fluxo constante de 1,3 mL.min-1

Injetor Sistema de alimentação a frio (Cold Injector System ) CIS 3 - Gerstel®

Sistema de alimentação a frio (Cold Injector System ) CIS 4 - Gerstel®

Programa de temperatura do injetor

120 °C; 12 °C s-1; 280 °C; 5 min 120 °C; 12 °C s-1; 280 °C; 5 min 120 °C; 12 °C s-1; 280 °C; 5 min

Temp. da linha de transferência 300 °C 300 °C 300 °C

Amostrador

MPS2 (Gerstel) MPS2 (Gerstel) A200S (CTC) Volume de injeção 0,5 µL modo splitless 0,5 µL modo splitless 0,5 µL modo pulsed splitless

MS Modelo MAT 95 (Thermo) MAT 95 (Thermo) MAT 95S (Thermo) Modo de Ionização

Impacto Eletrônico (Eletronic Impact- EI); 47 eV; 260 °C EI; 47 eV; 260 °C EI; 50 eV; 260 °C

Resolução >8000 >8000 >9000

Detecção Modo de Monitoramento seletivo íons (Selected Ion Monitoring mode - SIM) SIM SIM

63

A determinação das concentrações dos analitos nas amostras se iniciou com o preparo

do chamado "arquivo resposta", obtido a partir de um cromatograma de uma solução de

calibração. Este arquivo forneceu os fatores de resposta relativa (relative response factor -

RPF), que foram utilizados para calcular as concentrações dos analitos de interesse nas

amostras.

Em um sistema de HRGC-HRMS com resolução de 10,000 m/e, injetou-se a solução

de calibração contendo os compostos de OCP e PCB marcados com 13C ou 2H (Deutério), e

não marcados ("nativos"), diluídos em solvente Nonano. As concentrações dos compostos não

marcados foram de 1000 pg/µL para OCP, e de 500 pg/µL, para PCB. As concentrações

nominais dos compostos marcados na solução de calibração não foram exatamente iguais,

mas em valores próximos ao dos "nativos".

Os compostos marcados de OCP foram: pentaclorobenzeno (PeCB) 13C6, α-HCH 13C6,

γ-HCH (lindano) 13C6, β-HCH 13C6, δ-HCH 13C6, pentacloroanisol (PeCA) 13C6,

hexaclorobenzeno (HCB) 13C6, heptacloro 13C10, aldrin 13C12, octacloroestireno 13C6, oxi-

Clordane 13C10, cis-Heptacloro Epóxido 13C10, 2,4'-Dicloro-difenil-dicloroetileno (DDE)

13C12, 4,4'-DDE 13C12, trans-clordane 13C12, endosulfan-I 13C9, endosulfan-II 13C9, 4,4'-

dicloro-difenil-dicloroetano (DDD) D8, dieldrin 13C12, 2,4'- dicloro-difenil-tricloroetano

(DDT) 13C12, 4,4'-DDT 13C12, metoxicloro 13C12, mirex 13C10.

Para os analitos da amostra que não apresentam os seus correspondentes marcados,

compostos similares foram utilizados. Foram os casos do ε-HCH, que se usou a razão altura

do pico sobre concentração de δ-HCH 13C6; o trasn-heptacloro epóxi, que se usou o cis-

heptacloro epóxido 13C10; e o cis-clordano, que se utilizou o trans-clordane 13C12.

Os congêneres de PCB analisados foram: 28, 52, 77, 81, 101, 105, 114, 118, 123, 126,

138, 153, 156, 157, 167, 169, 180, 189. Para todos os casos, foram utilizados os mesmos

compostos marcados com 13C12 para gerar o fator de resposta.

64

Para a quantificação dos PAH, foram utilizados compostos marcados com 2H (D).

Também neste caso, para cada composto quantificado, os respectivos compostos marcados

foram utilizados: naftaleno-D8, acenaftileno-D8, acenaftaleno-D10, fluoreno-D10,

fenantreno-D10, antraceno-D10, fluoranteno-D10, pireno-D10, benzo(a)antraceno-D12,

criseno-D12, benzo(b)fluoranteno-D12, benzo(k)fluoranteno-D12, benzo(a)pireno-D12,

indeno(1,2,3-c,d)pireno-D12, benzo(g,h,i)perileno-D12, dibenzo(a,h)antracen-D14.

Na solução de calibração, ainda se adicionou os chamados "padrões de recuperação",

que para os OCP e PAHs, foram utilizados o pentaclorotuloeno, e o 1,2,3,7,8,9-HxCD. Para

os PCB, foi utilizado o 13C-1,2,3,7,8,9-hexaclorodibenzo-p-dioxina.

Para se estabelecer as concentrações exatas dos compostos marcados na solução de

calibração, as alturas de pico dos compostos “nativos” no cromatograma foram comparadas

com os compostos marcados. Os fatores de resposta relativos foram calculados a partir da

razão entre as alturas de pico do padrão de recuperação e cada um dos compostos marcados,

sem nenhum efeito de matriz.

Não havendo a necessidade de se gerar "arquivos resposta" diariamente, os fatores de

resposta relativos foram usados para uma sequência de amostras injetadas no HRGC-MS, até

que os tempos de saída dos picos de cada composto não estivessem mais estáveis.

O método de quantificação utilizado baseou-se na adição de padrão interno

(surrogates). Antes de fechar a tampa das células de extração do ASE, adicionou-se às

amostras 10 µL de cada solução de padrões internos de OCP (1000 pg.µL-1) e PCB (500

pg.µL-1) marcados com 13C e 1H.

Os padrões foram adicionados na parte superior as células de extração do ASE,

ficando a parte inferior da célula de extração voltada para o frasco coletor do extrato. Desta

maneira, os padrões internos adicionados percorrem todas as etapas do procedimento de

extração e purificação dos contaminantes que estão presentes na matriz ambiental.

65

O cálculo das concentrações dos analitos nas amostras se fez comparando-se as razões

entre a altura de pico do analito na amostra, sobre a concentração do analito da amostra

(incógnita da equação), sobre a razão entre a altura de pico do respectivo composto marcado,

sobre sua concentração.

Os fatores de resposta relativos foram utilizados apenas como controle de qualidade do

processo, e não sendo aplicados para se corrigir as concentrações das amostras ambientais.

Para o cálculo dos fatores de resposta, as seguintes razões foram tomadas: 1) as alturas de

pico no cromatograma dos compostos nos padrões internos (surrogates), sobre as suas

respectivas concentrações, dividido pela razão entre as alturas de pico dos compostos no

padrão de recuperação adicionado no microvial, e suas concentrações; 2) as alturas de pico

dos compostos marcado na solução de calibração, sobre suas concentrações, dividido pela

razão entre as alturas de pico dos compostos no padrão de recuperação na solução de

calibração, e suas concentrações. Desta forma, foi possível estimar a eficiência de recuperação

e a perda dos compostos ao longo dos processos de extração e purificação.

O software utilizado para integrar os picos dos cromatogramas foi Xcalibur 1.4 SR1

(Thermo Electron Corporation®). O anexo 1 apresenta as massas selecionadas para se

quantificar cada composto dos grupos dos OCP, PCB e PAHs.

Somente foram consideradas as concentrações detectadas acima do limite de detecção

(Limit of Detection - LOD). Para o cálculo do LOD, adotou-se o método da razão sinal-ruído

(Sinal / Noise - S/N), observada nos brancos analíticos. Sendo que, utilizou-se o valor médio

dos S/N observados em todos os brancos analíticos, para se chegar a um LOD final. Os LOD

utilizados para cada análise nesta tese estão apresentados no anexo V. Valores de amostras

abaixo do LOD não foram considerados nos testes estatísticos.

Para cada conjunto de 10 amostras ambientais analisadas, um branco analítico era feito

em paralelo. Utilizou-se a concentração observada nos brancos analíticos para se subtrair dos

66

valores das amostras ambientais, obtendo assim uma correção de interferentes analíticos

(vidraria, reagentes etc.) na concentração final das amostras.

6.3. Resultados e discussão

6.3.1. Comparação entre amostras liofilizadas e não liofilizadas

A tabela 8 apresenta os resultados comparativos entre as concentrações de PAHs de

quatro das cinco réplicas dos tecidos moles de mexilhão P. perna liofilizado. Para a extração

com o tecido úmido, foram obtidos resultados de apenas quatro réplicas, pois ocorreu

problema de recuperação dos padrões na réplica L3.

67

Tabela 8: Comparativo entre as concentrações de PAHs (pg.g-1) nos tecidos moles de P. perna liofilizado (L), e na amostra úmida (U). Também são apresentadas as diferenças entre estes resultados (D%), expressos em percentual com relação a U [(LR-LU)*100/LU]. Valores abaixo do Limite de Detecção (LOD) são apresentados como "<LOD" dos respectivos analitos. E ainda, o log dos valores de Pressão de Vapor (Pv) em Pa, retirados de (Ma et al., 2010)

Compostos Liofilizado

Úmida

D1% D2% D3% D4% D5% log Pv L1 L2 L3 L4 L5 U1 U2 U3 U4 U5

Naftaleno 18.338 18.308

recu

pera

ção

não

satis

fató

ria

16.148 15.754

38.785 36.734 48.941 54.059 48.011 -53 -50

-70 -67 1,58 Acenafitileno 1.443 1.732 1.901 1.488 3.135 2.712 4.190 3.961 3.157 -54 -36 -52 -53 0,38 Acenaftaleno 4.270 4.542 5.432 4.385 20.748 15.482 35.205 29.462 23.489 -79 -71 -82 -81 0,22 Fluoreno 9.202 9.946 10.174 8.419 30.356 22.653 49.255 43.030 28.343 -70 -56 -76 -70 -0,32 Fenantreno 51.741 47.062 50.291 44.342 77.133 52.895 91.608 74.851 52.471 -33 -11 -33 -15 -1,04 Antraceno 4.981 5.567 3.322 3.531 3.276 4.298 5.603 5.100 3.835 52 30 -35 -8 -1,3 Fluoranteno 19.099 16.132 24.380 15.701 24.192 24.278 38.383 31.792 23.271 -21 -34 -23 -33 -2,21 Pireno 35.751 28.290 41.056 29.929 53.622 51.683 71.921 63.548 50.639 -33 -45 -35 -41 -2,45 Benzo(a)antraceno 6.192 6.449 7.458 8.279 9.494 8.421 14.640 12.909 11.546 -35 -23 -42 -28 -3,46 Criseno 17.305 16.253 19.855 22.568 25.723 21.724 36.243 31.477 29.816 -33 -25 -37 -24 -3,95 Benzo(b)fluoranteno 3.419 3.343 3.811 4.064 4.409 3.722 6.371 5.603 5.267 -22 -10 -32 -23 -4,96 Benzo(k)fluoranteno 2.149 1.877 2.317 2.586 2.706 2.515 3.919 3.439 3.485 -21 -25 -33 -26 -5,13 Benzo(a)pireno 1.921 1.928 2.000 1.840 2.571 2.749 4.019 3.213 3.150 -25 -30 -38 -42 -4,85 Indeno(1,2,3-c,d)pireno

1.101 1.097 1.092 1.239 1.418 1.491 1.859 1.583 1.791 -22 -26 -31 -31 -5,97

Benzo(g,h,i)perileno 2.958 2.102 3.628 3.992 4.427 5.201 4.547 4.918 -26 -53 - -26 -6,21 Dibenzo(a,h)antraceno 655 673 599 651 811 825 997 916 892 -19 -18 -35 -27

68

Todos os valores de D% em relação a U foram negativos, o que representa um forte

indício de que pode ocorrer volatilização de PAH das amostras durante o processo de

liofilização.

Ao comparar os valores de Pv com as D%, verificou-se que, de uma forma geral, os

maiores percentuais de perda dos analitos em amostras liofilizadas (<D%) foram para os

compostos com maior Pv, ou seja, compostos mais voláteis.

Porém, alguma inconsistência é observada para esta tendência, como a discrepância

entre os valores de D% positivos e negativos para Antraceno. Esta variação entre as réplicas

não foi observada para outros compostos, que apresentaram resultados coerentes, o que pode

ser uma dificuldade na metodologia de quantificação para este composto especificamente.

Os resultados da comparação entre as concentrações de OCP de tecidos moles de P.

perna liofilizados e úmidos, estão apresentados na tabela 9.

69

Tabela 9: Comparativo entre as concentrações de OCP (pg.g-1) nos tecidos moles de P. perna liofilizado (L), e na amostra úmida (U). Também são apresentadas as diferenças entre estes resultados (D%), expressos em percentual com relação ao U [(L-U)*100/U]. Valores abaixo do Limite de Detecção (LOD) são apresentados como "<LOD" dos respectivos analitos. E ainda, o log dos valores de Pressão de Vapor (Pv) em Pa, retirados de a (Beyer et al., 2002); e b


Úmida

D1% D2% D3% D4% D5% log Pv L1 L2 L3 L4 L5 U1 U2 U3 U4 U5

α-HCH 585 672 710 570 520

696 546 1.087 834 647

-16 23 -35 -32 -20 -0,82a β-HCH 14.865 14.407 16.525 14.601 16.725 16.058 17.143 20.783 18.043 17.856 -7 -16 -20 -19 -6 - γ-HCH 875 922 869 791 842 523 393 653 522 392 67 134 33 51 115 -1,48 a δ-HCH 683 722 885 746 784 918 843 1.285 1.149 984 -26 -14 -31 -35 -20 - ε-HCH 541 596 706 499 551 594 657 675 <10 <10 -9 -9 5 - - - Pentaclorobenzeno 560 527 482 446 437 688 707 893 855 848 -19 -25 -46 -48 -48 0,07 b Hexaclorobenzeno 279 284 212 188 199 254 233 283 267 287 10 22 -25 -30 -31 -0,85 b Pentacloroanisol 7.094 7.095 4.858 5.290 4.737 2.413 2.601 2.913 3.153 2.905 194 173 67 68 63 - Octaclorostireno 6 6 <3 12 8 11 <3 <3 7 <3 -42 - - 81 - - p,p' DDT 1.302 1.817 2.046 1.839 1.810 2.386 2.178 2.519 1.157 1.114 -45 -17 -19 59 63 -3,25 b o,p' DDT 789 783 872 855 893 851 660 865 590 720 -7 19 1 45 24 - p,p' DDD 1.377 1.456 1.845 1.817 1.605 2.284 2.164 2.900 2.329 2.102 -40 -33 -36 -22 -24 -3,01 b o,p' DDD 1.192 1.082 1.988 1.650 1.776 2.099 2.160 2.627 2.277 2.841 -43 -50 -24 -28 -37 - p,p' DDE 6.359 5.963 7.046 6.573 6.124 7.149 6.376 9.077 7.713 7.571 -11 -6 -22 -15 -19 -2,48 b o,p' DDE 490 447 560 469 491 540 546 691 583 641 -9 -18 -19 -19 -23 - trans-Clordan 271 240 239 261 236 223 208 271 259 230 22 16 -12 0 2 -1,89 b cis-Clordan 127 155 112 113 110 121 145 144 136 219 5 6 -22 -17 -50 -2,1 b oxi-Clordan 50 47 <1 <1 47 50 44 47 38 60 2 9 - - -22 - Heptacloro 213 207 119 198 185 35 25 38 32 39 508 732 212 520 378 -0,87 b cis-Heptacloro Epóxido

65 73 70 86 63 108 97 120 111 84 -40 -25 -42 -22 -26 -1,88 b

70

Continuação da tabela 11:


Úmida D1% D2% D3% D4% D5% log Pv

L1 L2 L3 L4 L5 U1 U2 U3 U4 U5 Aldrin 649 561 679 593 778

169 192 209 219 239 285 192 226 171 225 -1,21 b Dieldrin 2.131 2.351 1.793 1.634 1.592 2.122 1.565 2.061 1.832 1.951 0 50 -13 -11 -18 -1,78 b Endrin 280 298 188 218 158 212 140 283 164 147 32 114 -33 33 7 -2,57 b Endosulfan-I 877 890 884 972 717 1.355 1.931 1.387 1.280 1.263 -35 -54 -36 -24 -43 -2,22 b Endo sulfan-II 361 297 395 269 229 363 564 472 379 427 -1 -47 -16 -29 -46 -2,36 b Metoxicloro 4 4 <1 74 9 13 15 12 8 <1 -72 -71 - 830 - - Mirex 131 115 96 105 100 109 137 115 120 112 20 -16 -16 -13 -11 -

71

Resultados contraditórios foram observados nesta comparação. O mais expressivo é

com relação ao Heptacloro e ao Aldrin, que apesar de terem uns dos maiores Pvs entre os

OCP analisados, apresentaram os maiores D%s, o que se contrapõe com a premissa de perda

dos compostos mais voláteis na etapa de liofilização das amostras.

No caso do Heptacloro, o material liofilizado (L2) apresentou concentrações até quatro

vezes maiores que a respectiva réplica úmida (U2). Tal situação pode sugerir a existência de

mais variantes que influenciam na comparação Liofilizado x Úmido, do que a volatilidade dos

analitos.

A primeira questão que poderia surgir é a que presença de água no processo de

extração pudesse solvatar a matriz, impedindo a ação de extração do solvente, levando a

menores concentrações nas amostras com muita água (cerca de 80% da massa do mexilhão

fresco é de água). Mas a pergunta natural que se segue, mas que fica em aberto, é: por que

este efeito é observado somente em alguns analitos e em outros não?

Comparativamente, as D% que se apresentaram negativas para os OCP, foram em

níveis mais baixos que as observadas nos resultados de PAH (tabela 10), sugerindo que,

mesmo que ocorra perda de OCP, essa parece não ser expressiva.

Ao observar os resultados da comparação entre as concentrações de PCB das amostras

liofilizadas e úmidas (tabela 10), verifica-se uma menor variabilidade dos valores entre as

réplicas, quando comparados ao registrado para os PAHs e OCP.

72

Tabela 10: Comparativo entre as concentrações de PCB (pg.g-1) nos tecidos moles de P. perna liofilizado (L) e na amostra úmida (U). Também são apresentadas as diferenças entre estes resultados (D%), expressos em percentual com relação ao U [(L-U)*100/U]. Valores abaixo do Limite de Detecção (LOD) são apresentados como "<LOD" dos respectivos analitos. E ainda, o log dos valores de Pressão de Vapor (Pv) em Pa, retirados de (Beyer et al., 2002; Shen e Wania, 2005);

PCB Liofilizado

Úmida D1% D2% D3% D4% D5% log

Pv

L1 L2 L3 L4 L5 U1 U2 U3 U4 U5 PCB28 13.581 11.194 12.423 11.904 11.712

14.680 13.970 18.404 23.390 15.289

-7 -20 -33 -49 -23 -1,50

PCB52 11.461 10.996 10.495 10.178 10.015 9.939 8.864 11.370 9.243 8.079 15 24 -8 10 24 -1,80

PCB101 9.801 7.442 6.683 7.172 7.056 6.768 6.595 7.056 6.265 5.551 45 13 -5 14 27 -2,45

PCB138 5.362 5.815 5.762 5.746 5.654 6.177 6.125 7.433 6.541 5.810 -13 -5 -22 -12 -3 -3,29

PCB153 11.399 10.027 8.822 9.673 9.518 9.769 10.125 11.329 10.131 8.932 17 -1 -22 -5 7 -3,67

PCB180 4.055 3.272 3.282 3.556 3.499 3.487 3.580 4.164 3.609 3.059 16 -9 -21 -1 14 -3,88

PCB77 71 310 344 352 358 348 373 366 438 374 -80 -17 -6 -20 -4 -2,88

PCB81 <1 15 16 16 13 18 19 18 18 14 -19 -13 -9 -11 PCB126 16 26 33 34 30 32 34 33 36 32 -51 -24 -1 -7 -7 -3,31

PCB169 <1 6 5 5 <1 7 7 7 6 5 -20 -33 -27 PCB105 1.727 1.650 2.006 2.212 2.177 2.198 2.321 3.031 2.624 2.228 -21 -29 -34 -16 -2 -3,06

PCB114 180 150 180 181 178 202 201 245 220 195 -11 -26 -27 -18 -9 PCB118 8.525 6.706 7.352 6.997 6.884 7.687 7.601 9.217 8.065 7.000 11 -12 -20 -13 -2 -2,92

PCB123 174 132 134 119 117 135 156 167 150 125 29 -15 -20 -21 -7 PCB156 251 253 249 288 283 288 248 323 300 264 -13 2 -23 -4 7 PCB157 130 118 111 120 118 137 118 156 134 121 -5 0 -29 -10 -3 PCB167 545 401 421 448 441 458 479 527 493 413 19 -16 -20 -9 7 PCB189 24 26 34 40 40 32 25 37 34 28 -25 5 -8 17 40

73

Também foi possível verificar que no caso dos PCB, apesar de as diferenças entre L e

U serem na maioria negativos, estes números são, também, inferiores quando comparados

com os observados para PAH. Isto poderia apontar para uma menor influência da liofilização

sobre as concentrações de PCB, quando se compara com o observado para os OCP e PAH.

Porém, novamente registram-se resultados aparentemente contraditórios com relação

aos valores de Pv, como observado na comparação entre PCB 28 e PCB 52. Apesar de estes

compostos terem apresentado valores próximos de Pv, as diferenças entre Ls e Us do PCB 28

foram negativas, enquanto que quatro das cinco réplicas do PCB 52 ficaram positivas, e a

negativa ficou bem próxima de zero.

Em uma análise geral dos resultados, verificou-se que, mesmo para compostos que

apresentaram um baixo valor de Pv, como Benzo(g,h,i)perileno (-6,21 Pa), observaram-se

concentrações de analitos menores nas amostras liofilizadas que nas amostras úmidas. Este

quadro fica ainda mais difícil de se interpretar, considerando que para o Heptacloro, com um

Pv de -0,87, obtiveram-se concentrações maiores na amostra liofilizada que na amostra

úmida.

6.3.2. Variabilidade das concentrações de STP entre réplicas de mexilhão P. perna

Os resultados do teste de variabilidade das concentrações de OCP entre as seis réplicas

de mexilhão P. perna está apresentado na tabela 11.

74

Tabela 11: Concentrações de OCP (pg.g-1) das seis réplicas de amostras compostas (5 indivíduos por amostra) de tecido mole do mexilhão P. perna. Após os resultados das seis réplicas, apresenta-se a média aritmética, o desvio padrão (DP), e o coeficiente de variação percentual em relação à média (CV%). Valores abaixo do Limite de Detecção (LOD) são apresentados como "<LOD" dos respectivos analitos.

Réplicas HCH Pentacloro benzeno

Hexacloro benzeno

Pentacloro anisol

Octaclorostireno

DDT DDD DDE α- β- γ- δ- ε- p,p'

o,p'

p,p'

o,p'

p,p'

o,p'

1 77 492 128 54 15 77 142 569 <0,5 2903 1926 n.n. n.n. 1053 79 2 66 557 93 36 15 79 111 472 9 727 193 340 163 873 98 3 100 606 90 33 12 79 139 275 5 962 253 552 142 563 48 4 217 493 123 40 <0,9 82 104 629 <0,5 417 149 356 111 723 49 5 793 686 216 89 53 73 122 580 5 1330 446 507 160 1012 130 6 255 464 271 165 38 75 100 503 <0,5 973 324 732 346 952 53 Média 251 550 154 69 26 77 120 505 6 1219 549 497 184 863 76 DP 276 84 73 51 18 3 18 126 2 879 683 160 93 188 33 CV% 110 15 48 74 69 4 15 25 32 72 125 32 50 22 44

continuação da tabela 11

Réplicas trans-Clordan

cis-Clordan

oxi-Clordan Heptacloro cis-Heptacloro

Epóxid Aldrin Dieldrin Endrin Endosulfan-I

Endosulfan-II Metoxicloro Mirex

1 <0,1 <0,1 <0,2 <0,1 25 9 176 31 141 41 <0,2 97 2 26 <0,1 <0,2 12 17 14 144 15 93 56 55 76 3 12 14 <0,2 16 15 10 134 <0,4 122 40 4 72 4 29 10 <0,2 23 22 21 122 30 110 47 12 70 5 33 17 <0,2 18 21 17 155 45 104 61 13 79 6 <0,1 <0,1 <0,2 <0,1 33 20 246 <0,4 84 65 48 80 Média 25 13 17 22 15 163 30 109 52 26 79 DP 9 4 4 6 5 45 12 20 10 23 10 CV% 38 27 26 29 35 27 41 19 20 88 12

75

Apesar de alguns compostos terem apresentado um coeficiente de variação percentual

em relação à média (CV%) em torno de 100%, como o α-HCH e o,p' DDT, o que a princípio

seria alto, pode-se considerar que a variabilidade entre as réplicas não foi expressiva.

Para se analisar a variabilidade dos dados obtidos, deve-se considerar que as

concentrações dos analitos foram baixas, e ainda, toda a complexidade do método de preparo

da amostra, até a quantificação em HRGC-MS. Desta forma, uma réplica apresentar o dobro

de valor de outra pode não representar um problema. Ainda assim, observou-se que para oito

analitos, o CV% ainda permaneceu abaixo de 25%, e para onze compostos o CV% ficou em

até 50%.

A tabela 12 resume os resultados para a variabilidade entre os PCB. Comparando com

os resultados observados para OCP, a variabilidade das concentrações de PCB entre as

réplicas de tecido mole de P. perna foi muito baixa.

76

Tabela 12: Concentrações de PCB (pg.g-1) das seis réplicas de amostras compostas (5 indivíduos por amostra) de tecido mole do mexilhão P. perna. Após os resultados das seis réplicas, apresenta-se a média aritmética, o desvio padrão (DP), e o coeficiente de variação percentual em relação à média (CV%). Valores abaixo do Limite de Detecção (LOD) são apresentados como "<LOD" dos respectivos analitos.

Réplicas PCB28 PCB52 PCB101 PCB138 PCB153 PCB180 PCB77 PCB81 PCB126 1 380 479 742 698 1185 290 34 <0,2 <0,2 2 325 410 687 600 955 212 30 <0,2 <0,2 3 221 276 373 441 755 192 20 <0,2 <0,2 4 428 552 695 630 1038 243 34 <0,2 <0,2 5 394 400 548 555 1006 235 29 <0,2 6 6 579 665 676 512 956 246 31 <0,2 6 Média 388 464 620 573 983 236 30 6 DP 118 135 137 91 140 33 5 0 CV% 31 29 22 16 14 14 17 1

continuação da tabela 12 Réplicas PCB169 PCB105 PCB114 PCB118 PCB123 PCB156 PCB157 PCB167 PCB189 1 <0,1 273 22 661 19 59 30 62 <0,1 2 <0,1 205 16 566 <0,2 40 25 49 <0,1 3 <0,1 148 16 437 11 32 16 31 <0,1 4 <0,1 204 22 629 28 55 23 63 <0,1 5 <0,1 209 16 541 13 42 24 44 5 6 <0,1 165 14 499 13 37 17 39 7 Média 201 18 556 17 44 22 48 6 DP 43 3 83 7 11 5 13 1 CV% 22 19 15 42 24 23 26 16

77

Apenas quatro analitos apresentaram um CV% acima de 25%, porém nenhum destes

ficou acima de 50%. Como já observado para o ensaio da perda de analitos por liofilização, o

método de detecção dos congêneres de PCB se mostrou mais estável, possibilitando maior

repetibilidade.

6.3.3. Comparação das concentrações de STP em amostras de SS coletadas em coletores de

PET e de alumínio

Na comparação entre as concentrações de OCP observadas no SS coletado com o

amostrador de PET e de alumínio (tabela 13), os resultados obtidos por ambos os aparatos

foram similares.

78

Tabela 13: Resultado comparativo das concentrações de OCP (pg.g-1) em sólidos em suspensão (SS) coletados com amostradores feitos com Politereftalato de etila (PET) ou com alumínio. As concentrações dos compostos oxi-clordan, trans-heptacloro epóxido e aldrin permaneceram abaixo do Limite de Detecção (LOD) (<0,6; <8,3 e <0,8, respectivamente). Valores abaixo do LOD são apresentados como "<LOD" dos respectivos analitos.

Compostos AUG SEP

Compostos AUG SEP

PET ALUMÍNIO PET ALUMÍNIO

PET ALUMÍNIO PET ALUMÍNIO PR1 PR2 AR1 AR2 PR1 PR2 AR1 AR2

PR1 PR2 AR1 AR2 PR1 PR2 AR1 AR2

α-HCH 147 86 183 149 86 112 133 130

trans-Clordan 82 97 150 154 88 77 94 124

β-HCH 205 161 132 180 191 166 198 175

cis-Clordan 32 27 44 41 30 28 27 37

γ-HCH 122 173 1.374 943 187 243 712 686

Heptacloro <1,1 33 66 38 15 16 37 27

δ-HCH 42 40 58 35 37 46 42 36

cis-Heptacloro Epóxido

9 11 9 12 7 12 7 10

ε-HCH <9,8 13 <9,8 11 16 20 11 13

Dieldrin 581 861 971 920 687 621 578 661

Pentaclorobenzeno 94 167 231 256 130 139 234 219

Endrin 123 141 88 963 109 129 111 102

Hexaclorobenzeno 55 114 63 92 49 51 88 63

Endosulfan-I <4,0 46 121 72 <4,0 49 41 57

Pentacloroanisol 335 719 6.096 4.727 2.818 1.523 4.038 3.553

Endo sulfan-II 27 25 46 30 30 <3,7 32 25

Octaclorostireno <2,5 <2,5 5 7 <2,5 <2,5 <2,5 5

Metoxicloro <1,4 <1,4 <1,4 <1,4 <1,4 5 5 193

p,p' DDT 10.220 23.405 8.465 6.889 9.451 5.838 5.065 5.212

Mirex 102 111 72 79 170 92 83 241

o,p' DDT 1.111 1.595 822 1.085 1.907 1.128 1.305 1.023 p,p' DDD 8.744 7.551 5.983 6.493 8.136 7.134 6.950 9.557 o,p' DDD 2.628 2.272 1.706 1.932 2.532 2.047 2.374 3.492 p,p' DDE 22.867 21.191 14.958 17.070 22.051 19.277 17.247 17.036 o,p' DDE 748 755 591 693 733 618 641 625

79

No entanto, no mês de agosto, as concentrações de γ-HCH e pentacloroanisol

registradas no amostrador de alumínio foram de até uma ordem de grandeza acima das obtidas

com o de PET. Este dado poderia representar um indicativo de interferência do material do

coletor nas concentrações de γ-HCH e pentacloroanisol detectadas no SS. Porém, nas

amostras de setembro, as concentrações de γ-HCH obtidas com o amostrador de PET

permaneceram constantes em relação ao mês anterior, mas as observadas no coletor de

alumínio apresentaram tendência de redução.

As concentrações de pentacloroanisol de setembro permaneceram constantes para o

coletor de alumínio, e as obtidas com o de PET aumentam uma ordem de grandeza, atingindo

concentrações comparáveis, mesmo que ainda menores que as obtidas com o coletor de

alumínio. Apesar de indicativos, a variabilidade dos dados não permite uma consistente

avaliação da interferência do material dos coletores nas concentrações de HCH e

pentacloroanisol.

Fazendo a comparação entre concentrações de PCB nas amostras de SS coletadas com

os dois tipos de coletores utilizados, também se observa valores no mesmo nível para ambos

os casos (tabela 14). As concentrações do PCB 169 permaneceram abaixo do LOD (<7,2 pg.g-

1).

80

Tabela 14: Resultado comparativo das concentrações de PCB (pg.g-1) em sólidos em suspensão (SS) coletados com amostradores feitos com Politereftalato de etila (PET) ou com alumínio. Valores abaixo do LOD são apresentados como "<LOD" dos respectivos analitos.

Compostos AUG SEP

PET ALUMÍNIO PET ALUM PR1 PR2 AR1 AR2 PR1 PR2 AR1 AR2

PCB28 1.772 2.051 3.004 3.125 1.746 1.926 2.331 2.620 PCB52 1.652 2.056 5.826 5.324 1.879 2.158 3.303 3.902

PCB101 2.607 3.461 4.786 5.111 3.174 3.171 3.616 4.038

PCB138 2.754 3.188 2.501 3.009 3.326 3.122 3.006 3.276

PCB153 4.053 4.519 3.485 4.458 4.687 4.522 4.213 4.449

PCB180 1.557 1.529 1.123 1.412 1.668 1.649 1.408 1.639

PCB77 165 178 143 164 169 158 151 145

PCB81 <0,6 6 <0,6 <0,6 9 6 <0,6 39

PCB126 13 13 7 11 15 17 12 13

PCB105 974 1.091 808 994 1.100 1.097 1.044 1.078

PCB114 54 69 50 67 66 64 62 61

PCB118 2.352 2.560 2.013 2.467 2.650 2.545 2.319 2.565

PCB123 <0,6 284 <0,6 45 295 271 251 286

PCB156 295 319 238 293 328 316 297 336

PCB157 79 95 48 71 99 79 72 86

PCB167 169 173 134 169 188 175 170 180 PCB189 32 36 26 26 38 35 32 35

81

Porém, no mês de agosto, as concentrações do PCB 52 observadas com o coletor de

alumínio foram três vezes superiores às observadas com o coletor de PET. Mas esta diferença

não se mantém para o mês seguinte de amostragem, caindo para cerca de uma vez e meia.

Assim como no caso dos OCP, dados inconsistentes não permitem afirmar sobre a

interferência do material do coletor sobre as concentrações de PCB no SS.

6.4. Considerações gerais

Os ensaios metodológicos apresentados neste capítulo balizaram as decisões tomadas

para as estratégias de coleta, processamento e análise das amostras. Com base nestes ensaios,

decidiu-se por não determinar as concentrações de PAH no material liofilizado, considerando

uma possível perda de PAH durante o processo de liofilização, evitando uma subestimação do

resultado final.

Também se optou por trabalhar com triplicatas de amostras compostas, ao invés de

seis réplicas, otimizando o trabalho no laboratório e evitando gastos com análises no HRGC-

HRMS (cerca de 200 Euros por amostra).

Por último, foi afastada a possibilidade de interferência dos amostradores elaborados

com as garrafas de PET sobre as concentrações de OCP e PCB, no SS coletados com estes

aparatos. Isto possibilitou uma expressiva economia de capital que seria necessário investir

para se construir aparatos de teflon ou aço inox.

82

7. Capítulo III: Perfis de bioacumulação diferenciados de pesticidas e de compostos

relacionados com dioxinas em moluscos bivalves cultivados em baías tropicais poluídas e não

poluídas: risco de consumo e efeito sazonal

7.1. Introdução

Pesquisando na base de dados Webofscience com as entradas "Brazil" e

"Mariculture", foram encontradas apenas duas ocorrências de estudos relacionados a bivalves,

e ambos a respeito de bioacumulação de metais. Tal carência de informação é preocupante,

uma vez que se discute sobre os benefícios nutricionais destes alimentos, quando eles também

são uma possível fonte de contaminantes para o consumidor (Sioen et al., 2008).

O registro de valores extremamente elevados de DDT e PCB, em mamíferos marinhos

da Baía de Guanabara, alcançando, respectivamente, 8.000 e 3.500 ng.g-1 na base de lipídeo,

(Lailson-Brito et al., 2010), justifica uma avaliação do risco toxicológico no consumo

humano de bivalves que são cultivados nesta área. E ainda, dados sobre a bioacumulação de

OCP e PCB em bivalves filtradores da BG são úteis para auxiliar no entendimento da

dinâmica destes contaminantes nas cadeias tróficas dos ecossistemas.

O efeito da variação sazonal, relacionado com as mudanças do conteúdo lipídico nos

tecidos dos bivalves, tem sido sugerido como fator importante para se determinar a

variabilidade das concentrações de compostos lipofílicos, como OCP e PCB, em bivalves

(Lee et al., 1996). No entanto, dados mais recentes mostram que a quantidade de lipídeo no

tecido de Mytilus edulis exerce um papel menor na variabilidade das concentrações de OCP e

PCB (Carro et al., 2004).

Em ambientes temperados, a gametogênese acompanha os ciclos sazonais. Porém, o

mesmo não é observado em zonas tropicais, onde se tem registrado desovas múltiplas ao

longo do ano (Fearman e Moltschaniwskyj, 2010). Desta forma, é essencial estimar até que

83

ponto as variações sazonais influenciam na contaminação dos produtos de maricultura das

áreas tropicais, em termos de concentrações das STP. Neste ponto, deve-se ressaltar que os

frutos do mar são, provavelmente, a principal fonte de exposição humana aos compostos

semelhantes às Dioxina (Pompa et al., 2003).

Este capítulo dedicou-se a uma análise da bioacumulação de OCP e PCB por bivalves

provenientes de cultivo comercial, analisando o potencial toxicológico para o consumo

humano.

Como as áreas de estudo apresentam atividades socioeconômicas características para

cada uma das bacias de drenagem, também se discutiu o uso dos perfis de bioacumulação

destes contaminantes, para a diferenciação dos seus respectivos locais de origem. E ainda, se

realizou uma análise comparativa entre a bioacumulação de OCP e PCB de P. perna e de N.

nodosus e suas consequências para o risco toxicológico do consumo humano.


7.2.1 Desenho amostral e processamento dos tecidos

A bioacumulação de STP em coquilles e em mexilhões foi estudada em quatro pontos

de amostragem: Arraial do Cabo (AC), Baía de Guanabara (BG), Baía de Sepetiba (BS) e

Baía de Ilha Grande (BIG). O cultivo de coquilles ocorre apenas em AC e em BIG. Para se

estimar a variação sazonal das concentrações de contaminantes nos bivalves cultivados, as

amostragens foram realizadas no final do verão (março) e no final do inverno (setembro) de

2009.

Quinze animais com tamanho comercial foram coletados em cada área de estudo

(comprimento total da concha dos mexilhões de 6-8 cm e coquilles de 12 a 15 cm). No

esforço de se minimizar a variação inter-individual das concentrações de STP bioacumuladas

nos tecidos dos bivalves, agruparam-se cinco organismos para se fazer uma amostra

84

composta. Desta forma, três amostras foram obtidas de cada local de coleta, para cada mês de

amostragem.

Os animais foram mantidos em caixas térmicas resfriadas com Gelox®, até a chegada

em laboratório, onde foram congelados (-20°C) até o momento do processamento. Os animais

foram descongelados a temperatura ambiente, antes de serem dissecados. Os tecidos moles

foram obtidos cortando-se o músculo adutor em sua inserção nas valvas.

Cada organismo foi vigorosamente lavado com água destilada antes de ser colocado

com os demais, no esforço de se retirar o que não estivesse de fato incorporado ao tecido do

animal. Cinco indivíduos eram agrupados em recipientes de vidro previamente pesados

(figura 16). Antes de se congelar as amostras a -80°C por 24h, foi retirado o máximo de água

do pote que continha os tecidos moles da amostra composta.

Com as amostras congeladas, iniciou-se a secagem a frio (liofilização). As massas das

amostras foram determinadas antes e depois da liofilização, calculando-se o percentual de

água do tecido. Após a secagem, os tecidos foram triturados em moinho com lâmina de aço

Figura 16: Obtenção da massa úmida do tecido mole de P. perna. Preparo das amostras compostas, com cinco indivíduos para cada uma.

85

inox e copo em alumínio (MA345 - Marconi®), estocando o material em recipientes de vidro

com tampa de rosca.

7.2.2. Extração das STP dos bivalves

O método empregado para extração, purificação e quantificação dos OCP e PCB nos

bivalves está descrito na sessão 6.2.2..

7.2.3. Estimativa de risco toxicológico do consumo humano de bivalves

Para se estimar o risco toxicológico do consumo humano de bivalves, as maiores

concentrações detectadas de cada composto nos bivalves foram consideradas, de forma a se

trabalhar no pior cenário encontrado.

Como uma primeira abordagem de risco toxicológico, foi empregada a metodologia do

menor nível de risco (Minimal Risk Levels - MRL). Os MRL estabelecidos pela Agência para

Substâncias Tóxicas e Registro de Doenças (Agency for Toxic Substances and Disease

Registry), para exposição oral, e preferencialmente para exposição aguda, de cada composto

de interesse, foi considerado nesta análise (ATSDR, 2010).

Como não há estatísticas oficiais disponíveis sobre o consumo humano de bivalves no

Brasil, foi calculado o número de mexilhões e coquilles necessários de se ingerir, para que o

MRL recomendado de cada composto fosse atingido.

A segunda abordagem para se estimar o risco toxicológico associado ao consumo de

bivalves cultivados na costa do Estado do Rio de Janeiro foi a utilização do Resíduo Máximo

aceitável (Maximum Residue - MR). Para isto, utilizou-se a Base de Dados de Pesticidas da

União Européia (European Union - EU)

(http://ec.europa.eu/sanco_pesticides/public/index.cfm?event=substance.selection), que tem

como referência o regulamento n° 396 de 2005 (UE, 2005). Os valores para este estudo foram

http://ec.europa.eu/sanco_pesticides/public/index.cfm?event=substance.selection

86

os estabelecidos para o produto "carne", uma vez que a natureza deste produto foi a mais

próxima dos bivalves, e também o item mais presente nas listas de compostos. Calculou-se

então o percentual relativo da concentração de cada contaminante encontrado nas amostras,

em relação aos respectivos MR.

Para o somatório dos congêneres de PCB e os metabólitos de DDT, os MR das

legislações Brasileira e Americana foram utilizados. A agência Americana estipula valores de

MRs de 2.000 e 5.000 ng.g-1, para PCB e DDT, respectivamente (FDA, 2011).

Os Limites de Referência para Tomada de Ação Regulatória também foram adotados,

conforme descrito na Instrução Normativa n°24 de 2011 do Ministério de Agricultura,

Pecuária e Abastecimento (MAPA, 2011). Como os valores de referência para DDT e PCB

específicos para bivalves de cultivo não estão disponíveis nesta legislação, utilizou-se os

descritos para os produtos pecuários (carne bovina, equina, suína e de aves).

O terceiro método adotado foi o da Ingestão Diária Aceitável (Acceptable Daily Intake

- ADI). Para o cálculo da ADI, assumiu-se uma refeição contendo 12 indivíduos de

mexilhões, ou 12 de coquilles, considerando a massa corpórea de uma criança com 30 kg.

Alguns valores de ADI utilizados para os OCP foram retirados do Inventário do Programa

Internacional de Segurança Química (International Programme on Chemical Safety - IPCS),

realizado pela Reunião Conjunta sobre Resíduos de Pesticidas (Joint Meeting on Pesticide

Residues - JMPR) (WHO, 2011).

Os Fatores de Equivalência Toxicológica (Toxic Equivalent Factors - TEF) foram

utilizados para estimar o risco toxicológico aos PCB, pelo consumo de bivalves. Os valores

revisados de TEF fornecidos pela WHO para cada composto relacionado com Dioxina (Berg

et al., 2006) foram adotados para o cálculo dos Equivalentes Toxicológicos (Toxic Equivalent

- TEQ) de cada amostra. Os valores de TEQ foram estimados na base da massa úmida das

87

amostras, e o valor limite de segurança considerado foi o fornecido pela WHO, que fica na

faixa de 1 a 4 pg Total-TEQ/kg de massa corpórea (WHO, 1998).

7.2.4. Tratamento dos dados

Realizou-se o teste de Mann-Whitney para verificar a existência de diferença

significativa entre o conteúdo de lipídeos nos bivalves coletados nos meses de março e

setembro, para cada local de estudo. Considerou-se o nível de significância de 5%.

Na tentativa de se identificar grupos distintos entre os locais de coleta e os meses

amostrais, aplicou-se uma Análise Discriminante (AD), utilizando-se como variáveis, as

concentrações das STP obtidas. Os compostos foram selecionados gradativamente (um por

um) para se realizar o teste, verificando se as premissas do teste não eram violadas. Uma vez

que as condições eram aceitas, outro composto era selecionado. Os casos ausentes de cada

variável, foram substituídos pela média dos respectivos conjuntos. O programa Statistica

(versão7, Statisoft) foi utilizado para a realização destes testes.


A presente tese apresentou resultados de OCP e PCB no coquille N. nodosus, o que

não se encontrou em outros trabalhos da literatura. Porém, há dados disponíveis para espécies

de outros gêneros de coquilles, que foram utilizados na discussão dos dados.

Com relação aos compostos quantificados no mexilhão P. perna encontraram-se

apenas dois trabalhos que estudaram estes animais de águas brasileiras. Os compostos HCB,

lindano, aldrin, dieldrin, endrin, além dos grupos DDT, DDD e DDE (não especificado se

p,p' ou o,p', que foram quantificados em mexilhões da BG por Xavier de Brito e

colaboradores (2002), também foram quantificados na presente tese.

88

O segundo trabalho que reporta dados de pesticidas em P. perna foi conduzido na

costa do Estado de São Paulo (Gorni e Weber, 2004) e apresenta dados de HCH total (α + β +

γ + δ HCH), DDT total (o,p' DDD + p,p' DDD + o,p' DDT + p,p' DDT + p,p' DDE), cis- e

trans clordano, aldrin + dieldrin, heptacloro, heptacloro epóxido e mirex. Os PCB

quantificados foram 118, 153, 138, 187, 128, 180 e 170. Para estes organismos da costa de

São Paulo, nenhum destes compostos apresentou concentração maior que os respectivos LOD

daquele estudo.

Outro trabalho que quantificou OCP e PCB em P. perna foi realizado na costa de

Gana (Otchere, 2005). Porém, este trabalho não descreveu de que forma se identificou e se

quantificou os compostos (total DDT, total clordano, total HCH e PCB 28, 52, 101, 118, 153,

138, 180). Além disso, não foi informado o LOD, nem o uso de brancos analíticos ou de

material de referência certificado. Desta forma, optou-se por não citar os dados deste trabalho,

uma vez que a validade destes não foi bem demonstrada.

Portanto, com relação aos PCB, a presente tese apresentou dados inéditos de PCB 77,

81, 126, 105, 114, 123, 156, 157, 167 e 169 em P. perna. Enquanto que para os OCP, foram

apresentados dados originais de ε-HCH, pentaclorobenzeno, pentacloroanisol,

octacloroestireno, oxi-clordano, o,p' DDE, endosulfan I e II, e metoxicloro, quantificados em

P. perna.

Estes dados serão analisados sob três aspectos. Na primeira abordagem, fez-se uma

análise sobre as diferenças espaciais, temporais e entre as espécies de bivalves estudadas,

buscando caracterizar os locais e meses de coleta, segundo as concentrações de OCP e PCB

obtidas neste estudo.

Em um segundo momento, as concentrações obtidas no presente estudo foram

comparadas com os dados disponíveis na literatura, no sentido de oferecer um parâmetro do

89

nível de contaminação dos animais estudados. Os dados sobre o coquille N. nodosus foram

discutidos separadamente, devido aos poucos estudos disponíveis para tal.

O terceiro e último aspecto foi sobre o risco de intoxicação humana pelos compostos

estudados, através do consumo dos bivalves analisados, utilizando-se diferentes parâmetros de

avaliação toxicológica.

A massa úmida média dos mexilhões foi de 9,5 g (±1,9), e dos coquilles (apenas o

músculo adutor e as gônadas) 14,0 g (±1,5). O conteúdo de lipídeo expresso em percentual de

massa úmida variou de 1,2 a 3,2% nos mexilhões, e de 0,6 a 1,4% nos coquilles. Não se

detectou diferença significativa na comparação entre os conteúdos de lipídeo observados nos

indivíduos coletados no mês de março e de setembro, de um mesmo local de estudo.

Os bivalves analisados neste estudo são comercializados em sua maioria por

restaurantes instalados próximos aos locais de cultivo, podendo o produto estar com, ou sem a

concha, que é retirada colocando-se os indivíduos em água doce fervente. O presente estudo

analisou animais retirados diretamente do mar, sem qualquer modificação, no sentido de se

evitar fontes de variabilidade (perda ou contaminação) para a concentração bioacumulada do

analito no tecido dos bivalves.

Os locais de estudo escolhidos são áreas de cultivo comercial de bivalves. Acredita-se

que pode haver distintos perfis de bioacumulação dos OCP e PCB entre bivalves que

cresceram em diferentes localidades da BG, devido às diferenças ambientais, como tempo de

residência das águas. O mesmo pode ser esperado para as demais baías estudadas nesta tese.

Assumindo-se isto, optou-se por selecionar as áreas de coleta onde a maricultura comercial

tem sido desenvolvida mais consistentemente ao longo da última década. Desta forma, os

dados aqui apresentados são representativos de cada baía estudada em termos da estimativa do

risco para o consumo humano.

90

Um dos desafios para se comparar os dados produzidos nesta tese foi identificar

estudos que tivessem uma metodologia analítica bem descrita. Foram selecionados os dados

confiáveis da literatura, evitando referências que não discriminaram os congêneres

considerados para o valor informado de ∑PCB, ou os metabólitos quantificados para o

resultado de ∑DDT, o que tornaria a comparação dos dados imprecisa.

Baseando-se no conteúdo de água observado nos tecidos de bivalves desta tese (82%),

um fator de 5,6 foi usado para converter os dados de outros estudos que expressaram seus

resultados na base de massa seca, para valores na base de massa úmida.

7.3.1. Distribuição espacial e temporal dos contaminantes

Como uma primeira abordagem sobre a carga de contaminantes nos bivalves

provenientes de áreas de cultivo da costa do Estado do Rio de Janeiro, foi feito o somatório de

todos os OCP e PCB quantificados no tecido comestível dos coquilles e nos mexilhões. Os

resultados foram plotados por área de amostragem por mês e por espécie.

Valores de Octacloroestireno (OCS) e trans-heptacloro epóxido permaneceram abaixo

do LOD em todas as amostras (0,5 e 0,8 pg.g-1, respectivamente). Poucos estudos foram

encontrados que reportam concentrações de trans-heptacloro epóxido, separadas do somatório

de heptaclor ou de clordanos. Em um estudo sobre a presença de pesticidas no pescado

comercial holandês (salmão, truta, tilápia e camarão), o trans-heptacloro epóxido também

permaneceu abaixo do LOD (van Leeuwen et al., 2009)

OCS não é um produto comercial e apresenta estrutura molecular parecida com o

HCB. Sua emissão está associada a processos industriais que envolvem altas temperaturas,

com a presença de cloro. No continente europeu, o OCS foi detectado em diferentes

organismos aquáticos continentais e marinhos, incluindo 70% das amostras de mexilhão (Chu

et al., 2003). A não detecção de OCS nas amostras de bivalves no presente estudo pode estar

91

relacionada a uma baixa emissão deste composto nos arredores das áreas de origem das

amostras, e/ou uma provável metabolização deste composto por bivalves (Bauer et al., 1989).

Coquilles da BIG e de AC, bem como os mexilhões de AC coletados no último mês do

verão (março), mostram as menores concentrações (<1.000 pg.g-1) para o ∑OCP, quando

comparados com as verificadas nas outras amostras (figura 17).

Mexilhões da BS e da BIG, coletados em março e setembro, e também mexilhões da

BG coletados em março, mostraram concentrações intermediárias para a bioacumulação de

Figura 17: Soma de OCP medidos em todo o tecido mole dos mexilhões (Mex) P. perna e no músculo adutor e gônada do coquille (Coq) N. nodosus, expresso em pg.g-1 de massa úmida, em março (caixas preenchidas) e setembro (caixas vazias), coletados em: Baía de Guanabara (BG), Baía de Sepetiba (BS), Baía de Ilha Grande (BIG) e Arraial do Cabo (AC). Coquilles foram coletados apenas em BIG e AC. As caixas representam a variação das três réplicas analisadas. Cada réplica é uma amostra composta por cinco indivíduos. Os OCP medidos foram: α-, β-, γ-, δ-, ε-HCH; Pentaclorobenzeno; Hexaclorobenzeno; Pentacloroanisol; p,p’ e o,p’ DDT; p,p’ e o,p’ DDD; p,p’ e o,p’ DDE; trans-, cis-, oxy-Clordano; Heptacloro; cis-Heptacloro Epóxido; Aldrin; Dieldrin; Endrin; Endosulfan-I e II; Metoxicloro; e Mirex.

92

OCP (variação entre 1.250 e 2.250 pg.g-1). Os valores mais elevados foram detectados nas

amostras da BG e AC coletadas em setembro, com os valores variando entre 5.000 e 8.000

pg.g-1.

Com relação à soma de PCB, os mexilhões da BG coletados no inverno, novamente

apresentaram os valores mais elevados em relação às outras amostras, variando de 7.500 a

11.000 pg.g-1. Mexilhões da BS e da BIG coletados em setembro mostraram concentrações

mais baixas (entre 4.500 e 6.000 pg.g-1).

As menores concentrações do ∑PCB foram observadas nos mexilhões coletados em

AC, e nos coquilles coletados na BIG, ambos no mês de março, com valores inferiores a

1.000 pg.g-1. As demais amostras ficaram agrupadas em uma faixa de concentração entre

1.250 e 3.000 pg.g-1 para o somatório de PCB (figura 18).

Figura 18: Soma dos PCB medidos em todo o tecido mole dos mexilhões (Mex) P. perna e no músculo adutor e gônada do coquille (Coq) N. nodosus, expresso em pg.g-1 de massa úmida, em março (caixas preenchidas) e setembro (caixas vazias), coletados em: Baía de Guanabara (BG), Baía de Sepetiba (BS), Baía de Ilha Grande (BIG) e Arraial do Cabo (AC). Coquilles foram coletados apenas em BIG e AC. As caixas representam a variação das três réplicas analisadas. Cada réplica é uma amostra composta por cinco indivíduos. Os PCB medidos foram: PCB 28; 52; 101; 138; 153; 180; 77; 81; 126; 169; 105; 114; 118; 123; 156; 157; 167; 189.

93

Este cenário confirmou o que se esperava: maiores concentrações de contaminantes

foram encontradas na BG. Porém, surpreendentemente, concentrações de OCP nos mexilhões

de AC coletados em setembro foram comparáveis com a BG. E isto principalmente em

relação ao expressivo aumento de Pentacloroanisol (PeCA) de março para setembro, que será

discutido mais a frente.

Tais diferenças espaciais e temporais com relação às concentrações de OCP e PCB em

mexilhões e coquilles se tornam mais evidentes observando-se o resultado da AD, plotada

sobre os eixos canônicos. Entre os OCP, os únicos compostos não incluídos na análise foram:

endosulfan-II, metoxicloro e mirex. Isto por que, ao serem selecionados na análise, as

premissas do teste foram violadas. A AD mostra que é possível distinguir cada local de estudo

pelos perfis de bioacumulação de OCP observados nos bivalves. Grupos bem definidos são

formados por local de estudo e mês amostral (figura 19).

94

Deve-se registrar a expressiva distância no eixo canônico entre o grupo dos coquilles e

dos mexilhões, o que chamou a atenção para a boa separação entre os perfis de

bioacumulação de OCP das duas espécies de bivalves. Analisando os coquilles de AC,

verificou-se certa diferenciação entre os meses de março e setembro, enquanto se observou

uma sobreposição dos grupos de coquilles provenientes da BIG.

Com relação aos mexilhões, grupos distintos foram formados, de acordo com a área, e

com o mês de coleta. A exceção para esta tendência foi observada para os mexilhões da BG e

da BIG coletados em março, que ficaram sobrepostos no plano do gráfico. Este resultado foi

Figura 19: Gráfico de dispersão categorizado da Análise Discriminante (AD) para os OCP. A primeira e a segunda função (Root 1 e 2) da AD são representadas nos eixos X e Y respectivamente, mostrando os valores das funções calculados. Cada símbolo representa um grupo de análises. Cada grupo possui três réplicas, que são três amostras compostas (cinco indivíduos por amostras). Os grupos são descritos por local e pela matriz da amostra: Mex para mexilhões e Coq para coquilles; por local de coleta: BG - Baía de Guanabara, BS - Baía de Sepetiba, BIG - Baía de Ilha Grande, e AC - Arraial do Cabo. Os símbolos para cada grupo estão especificados na figura. As variáveis consideradas nesta análise foram: α-, β-, γ-, δ-, ε-Hexaclorociclohexano (HCH); Pentaclorobenzeno; Hexaclorobenzeno; Pentacloroanisol; p,p’ e o,p’ DDT; p,p’ e o,p’ DDD; p,p’ e o,p’ DDE; trans-, cis-, oxy-Clordano; Heptacloro; cis-Heptacloro Epóxi; Aldrin; Dieldrin; Endrin e Endosulfan-I.

95

inesperado, uma vez que estudos prévios observam concentrações de OCP em cetáceos mais

elevadas na BG, quando comparadas com as registradas em amostras da BIG e da BS

(Lailson-Brito et al., 2010).

As concentrações comparáveis de OCP em mexilhões de uma baía historicamente

impactada (BG) e uma relativamente preservada (BIG) podem estar relacionadas a fatores

ambientais. Alterações na coluna d'água, como o aumento da concentração de sólidos em

suspensão, podem promover a redução da biodisponibilidade de OCP na BG, como já

reportado para outras áreas (Yang et al., 2006).

Realizando separadamente a AD com as concentrações de PCB, não se obteve uma

diferenciação tão clara entre os grupos de amostras, mas ainda é possível identificar uma

separação (figura 20).

96

Um grupo bem distante das demais amostras foi formado por mexilhões da BG,

devido às elevadas concentrações de PCB bioacumulados por estes animais em setembro. Da

mesma forma, as altas concentrações de PCB bioacumulados pelos coquilles de AC, em

setembro fez com que estas amostras ficassem posicionadas próximo ao grupo dos mexilhões

da BG e da BS coletados em março.

As concentrações de PCB mais elevadas nos coquilles da BIG e de AC, coletados em

setembro, foram similares às mais baixas observadas para os mexilhões da BG, BS e BIG

amostrados em março. Não se observou distanciamento entre as amostras dos meses de março

Figura 20: Gráfico de dispersão categorizado da Análise Discriminante (AD) para os PCB. A primeira e a segunda função (Root 1 e 2) da AD são representadas nos eixos X e Y, respectivamente, mostrando os valores das funções calculados. Cada símbolo representa um grupo de análises. Cada grupo possui três réplicas, que são três amostras compostas (cinco indivíduos por amostras). Os grupos são descritos por local e pela matriz da amostra: Mex para mexilhões e Coq para coquilles; por local de coleta: BG - Baía de Guanabara, BS - Baía de Sepetiba, BIG - Baía de Ilha Grande e AC - Arraial do Cabo. Os símbolos para cada grupo estão especificados na figura. As variáveis consideradas nesta análise foram: PCB 28; 52; 101; 138; 153; 180; 77; 81; 126; 169; 105; 114; 118; 123; 156; 157; 167; 189.

97

e setembro, para os mexilhões coletados em AC. O mesmo também se verificou para os

coquilles da BIG.

Os resultados da AD para OCP e PCB corroboraram para a confirmação da hipótese

levantada nesta tese, de que as baías estudadas apresentam um perfil de contaminação

diferenciado, como indicado no estudo de bioacumulação destes contaminantes em Sotalia

guianensis, que comparou a BG com o sistema BS-BIG (Lailson-Brito et al., 2010).

Foi possível identificar também uma tendência geral de se observar uma separação das

amostras referentes aos meses de março das de setembro. As amostras que não seguiram esta

tendência foram os coquilles coletados na BIG, tanto para OCP como para PCB e os

mexilhões de AC, com relação ao PCB. Estes resultados sugerem uma influência sazonal

sobre as concentrações de PCB e OCP boacumuladas pelos mexilhões e coquiles.

Como será apresentado nas tabelas 15 e 16, as concentrações de STP tendem a ser

mais elevadas para as amostras do mês de setembro, quando comparadas com os resultados de

março. Este quadro está de acordo com os resultados já reportados para BG da concentração

de alguns OCP no tecido mole de P. perna (Xavier de Brito et al., 2002).

A variabilidade sazonal na bioacumulação de OCP e PCB por bivalves não está bem

estabelecida na literatura. Em contraposição com os resultados da presente tese, um estudo

realizado em um clima subtropical detectou maiores concentrações de PCB em ostras

coletadas de áreas sob influência de rios na estação chuvosa. Estes resultados foram

relacionados com a contribuição do run-off continental para o sistema estuarino (Fang et al.,

2006).

Entretanto, o mesmo estudo também sugere que uma temperatura d'água do mar

relativamente constante, pode minimizar possíveis variações sazonais nas concentrações de

PCB. Isto porque, os autores não observaram uma tendência sazonal para as concentrações de

PCB nos bivalves coletados em áreas fora da influência fluvial. A estabilidade na temperatura

98

da água permitiria que a atividade de desova se desse ao longo de todo ano e,

consequentemente, menor efeito sobre as perdas de contaminantes lipofílicos (Fang et al.,

2006).

No entanto, a relevância do papel da temperatura sobe as concentrações de

contaminantes nos tecidos moles de bivalves não foi observada em estudo realizado na Ásia.

Apesar da expressiva amplitude de temperatura registrada ao longo do período amostrado, que

variou de 17 a 29°C, não se detectou diferença significativa entre a carga de PCB

bioacumulados na estação chuvosa e seca (Fang et al., 2010).

Dados a respeito da atividade de desova do mexilhão P. perna na costa do Estado de

São Paulo mostram um estado gonadal relativamente constante em uma baixa variação de

temperatura (Marques et al., 2008). A ausência de diferença significativa entre os conteúdos

lipídicos nos tecidos dos bivalves dos meses de março e setembro, para as quatro áreas de

estudo desta tese, sugere que ao longo da costa do Rio de Janeiro, os animais podem estar

continuamente em atividade de desova durante todo o ano. Ou ainda, que as variações

lipídicas decorrentes de desovas podem exercer um papel menor nas perdas de OCP e PCB,

como já reportado (Carro et al., 2004).

Portanto, as diferenças entre os meses de março e setembro, com relação às

concentrações de OCP e PCB nos tecidos dos bivalves, estariam mais provavelmente

relacionadas a razões ambientais, do que a fatores biológicos dos organismos sentinelas.

Neste sentido, o lançamento eventual destes contaminantes, ou o uso periódico (intermitente)

destes contaminantes nas atividades industriais/agrárias, poderiam contribuir para a variação

das concentrações de OCP e PCB observadas nos tecidos dos bivalves analisados.

99

7.3.2. Perfil de contaminação

A tabela 15 mostra a amplitude de variação dos OCP quantificados nos mexilhões e

nos coquilles coletados nas áreas estudadas desta tese.

100

Tabela 15: Amplitude das concentrações dos OCP expressas em massa úmida do tecido mole do mexilhão P. perna e do músculo e da gônada do coquille N. nodosus cultivados na costa do Estado do Rio de Janeiro: Arraial do Cabo (AC); Baía de Guanabara (BG); Baía de Sepetiba (BS); e Baía de Ilha Grande (BIG). Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto. Quando todas as triplicatas apresentam o mesmo valor, apenas um resultado é apresentado.

Contaminantes AC BG BS BIG Mexilhão Coquille Mexilhão Mexilhão Mexilhão Coquille

Mar Set Mar Set Mar Set Mar Set Mar Set Mar Set α-HCH 12-14 157-191 3-4 1-14 55-74 45-54 68-83 25-60 <0,9-8 24-39 9-13 <0,9- 3 β-HCH 89-173 586-815 <0,9-2 6-9 297-778 143-486 158-372 106-116 280-317 51-91 <0,9-9 <0,9-2 γ-HCH 13-16 279-387 4 <0,9-21 19-32 39-45 24-38 62-115 <0,9-11 94-111 2-8 <0,9-7 δ-HCH <0,9 22-40 <0,9 <0,9 8-10 4-11 1-4 <0,9- 9 <0,9 <0,9 <0,9 <0,9 ε-HCH <0,9 <0,9 <0,9 <0,9 <0,9-20 2-12 1-2 <0,9 <0,9 <0,9 <0,9 <0,9 Pentaclorobenzeno 19-28 180-332 16-18 8-31 31-48 62-75 18-28 40-57 34-48 48-88 16-22 15-18 Hexaclorobenzeno 4-8 132-140 <1,3-2 <1,3-5 6-16 4-19 <1,3-6 <1,3-4 16-24 3-5 <1,3 <1,3-3 Pentacloroanisol 271-284 3.529-3.883 215-225 367-560 209-299 403-427 149-378 532-592 192-370 576-767 200-286 236-428 p,p' DDT 19-62 144-191 1,9-5 27-34 210-454 331-462 76-64 140-266 261-320 167-264 <1,9-33 <1,9-17 o,p' DDT <0,4 71-271 <0,4 <0,4 96-137 114-196 28-34 <0,4-28 41-51 9-59 <0,4 <0,4 p,p' DDD 22-31 90-103 <1,6-2 3-7 126-130 869-1.353 82-112 69-76 165-201 78-92 7-12 11-19 o,p' DDD 8-15 58-67 <0,1 <0,1 49-92 247-326 28-37 15-16 119-145 20-24 <0,1 <0,1 p,p' DDE 79-146 490-578 24-25 29-42 184-229 2,521-4,206 166-195 82-114 220-275 125-151 43-62 90-156 o,p' DDE 4-7 28-46 0 <0,2-1 27-43 140-210 13-15 4-6 22-29 11-14 <0,2-1 0-2 ∑DDT 132-254 900-1.084 24-33 59-84 792-942 4.303-6.715 384-454 346-471 846-1.022 474-553 53-84 101-193 trans-Clordan 2-4 22-39 <0,1 <0,1-1 3-6 17-54 4-5 4-5 32-35 9-18 <0,1 <0,1-2 cis-Clordan 1-2 9-19 <0,1 <0,1 2-4 12-18 2-7 1-2 3-5 <0,1 <0,1 <0,1 oxy-Clordan <0,2 <0,2 <0,2 <0,2 0-1 2-3 <0,2-1 <0,2 1 <0,2 <0,1 <0,1 Heptacloro <0,1-3 52-78 <0,1 <0,1-14 2-4 6 2-6 6-8 1-4 11-13 3-7 <0,1-5 Heptacloro Epóxid

1-2 14-15 1-2 1-2 2-4 4 3-6 1 3-4 1-2 3-4 4-5 Aldrin 29-39 127-133 34 4-15 28-77 11-14 12-31 10-20 6-33 25-30 78-246 16-30 Dieldrin 28-35 234-347 19-23 19-34 57-73 101-221 60-71 27-29 53-71 34-54 28-37 36-46 Endrin 4-9 29-77 2-4 1-3 6-7 9-23 5 2-3 3-5 2-8 3-4 2-4 Endosulfan-I 96-109 58-69 6-10 <0,7-4 54-49 <0,6-20 56-86 2-7 124-159 8-16 9-12 13-16 Endosulfan-II 10-28 <0,6 <0,6 <0,6 11-14 1-3 5-19 <0,6 26-35 2-6 1-3 <0,6-3 MetoxIcloro <0,2 2-3 <0,2 <0,2 <0,2-1 20-31 <0,2 0 <0,2 0-1 <0,2 <0,2 Mirex 7-9 41-54 2 1-2 20-26 16- 24 26-29 15-20 51-74 17-18 2 3-6

101

Quando se calculou o percentual do ∑DDT em relação ao ∑OCP, DDT mostrou uma

menor contribuição no montante de OCP nos bivalves coletados em AC (14-23%), o que

estaria de acordo com a inexpressiva atividade agrária no entorno da área.

BG apresentou os maiores percentuais de ∑DDT (40-82%), o que poderia ser

relacionado a presença de áreas produtoras de hortaliças na bacia de drenagem da BG. Mesmo

com esta possível fonte de DDT para o sistema aquático da BG, as concentrações de DDT

observadas nos mexilhões coletados em Jurujuba foram relativamente baixas. Isto porque,

mesmo considerando a maior concentração detectada em setembro (cerca de 4.500 pg.g-1),

esta ainda ficou duas ordens de grandeza abaixo do valor de 173.000 pg.g-1, encontrado no

bivalve Sinonovacula constricta coletado em uma área poluída na costa da China (Wang et

al., 2007).

As concentrações de DDT nos mexilhões da BG ainda parecem baixas quando

comparadas com dados de um estudo conduzido na costa sul da Índia com Perna viridis

(Ramesh et al., 1990). Neste estudo, o maior somatório de ∑DDT reportado pelos autores foi

de 39.000 pg.g-1. Entretanto, em outra avaliação feita em região mais ao norte da Índia, com

coletas de 20 anos mais recentes, os autores registram concentrações compatíveis com a do

presente estudo, com o ∑DDT máximo de 6.880 pg.g-1 (Sundar et al., 2010).

Entre os metabólitos do DDT, os DDEs foram os mais presentes, com percentuais de

p,p' DDE variando entre 25 e 60% do ∑DDT. Este quadro foi bem diferente da formulação

técnica do DDT, que é composta aproximadamente de 77% de p,p’ DDT, 15% de o,p’ DDD,

e 4% de p,p’ DDE (ATSDR, 2002).

Estudos anteriores sugerem que o processo de declorinação do DDT para DDE,

através do metabolismo em mexilhões, não ocorre de forma expressiva (Kwong et al., 2009).

Sendo assim, a fonte ambiental deste composto seria a mais importante para as concentrações

de p,p' DDE verificadas no tecido mole dos bivalves analisados.

102

Concentrações expressivas de PeCA foram observadas em todas as amostras, mas

principalmente nos mexilhões coletados no mês de Setembro em AC (3.883 pg.g-1), que

atingiu um valor mais alto que o pior caso registrado na costa dos Estados Unidos da

América, na década de 90 (Wade et al., 1998). Os níveis de PeCA em coquilles foram

comparáveis com os verificados nos mexilhões.

A presença de PeCA no meio ambiente pode estar relacionada a degradação do

Pentaclorofenol, que foi proibido na atividade agrária no Brasil desde 1985 (ANVISA, 1985),

mas ainda é usado como fungicida para preservação de madeira. As concentrações

relativamente altas que foram detectadas na presente tese podem estar relacionadas a

aplicações recentes deste composto no entorno da área de cultivo dos bivalves. Como no caso

da Enseada do Forno em AC, que está próximo do principal estaleiro dos pescadores de AC.

O isômero do grupo HCH mais presente nas amostras de bivalves analisadas foi o β-

HCH, que mostrou uma participação percentual variando entre 39 e 94%, considerando os

mexilhões de todos os locais e meses de coleta. Este resultado estaria de acordo com os dados

da literatura, que indica o β-HCH como o isômero de HCH que apresenta maior

bioacumulação na teia alimentar (ATSDR, 2005).

Mexilhões de AC coletados em setembro e os mexilhões da BG apresentaram as

concentrações mais altas (máximo de 800 pg.g-1) de β-HCH. Este valor representa cinco vezes

o nível mais elevado registrado em Mytilus galloprovincialis, coletados no Canal de Istambul

(Okay et al., 2011).

Em avaliação feita na costa da Tailândia com P. viridis (Boonyatumanond et al.,

2002), os autores registraram concentrações de β-HCH abaixo do limite de detecção (não

informado). Isto pode ser outra indicação de que os valores de β-HCH encontrados no

mexilhão da BG foram altos.

103

A China é um local com histórico de uso de HCH em larga escala. Em 1952, o

montante utilizado foi de 4.500 kt, chegando a 270 kt em 1984. E em uma avaliação com

amostras de três espécies de bivalves (Crassostrea gigas, Mytilus edulis e Chlamys farreri),

obtidas do mercado da China, obteve-se uma valor de mediana para β-HCH (2.030 pg.g-1) (Jia

et al., 2010) que representa mais que o dobro do observado no presente estudo, para P. perna.

E ainda, o valores mais altos observados para β-HCH nos mexilhões da BG (máxima

de 815 pg.g-1) são comparáveis com os registrados para Mytilus edulis coletados no Mar

Báltico (de 160 a 750 pg.g-1), costa da Alemanha (Lee et al., 1996), descrita como uma área

contaminada.

Portanto, foi possível classificar os mexilhões da BG em uma situação intermediária,

no que se refere às concentrações de β-HCH.

Uma antiga fábrica produtora da formulação técnica de HCH ("pó-de-broca"),

localizada no entorno da BG (Cidade dos Meninos - Duque de Caxias), pode ser uma fonte

pontual de contaminação para este ecossistema (Asmus et al., 2008), o que explicaria as altas

concentrações observadas deste contaminante nos mexilhões da BG.

Como os dados sobre a presença de HCH em mexilhões produzidos em AC são

inéditos, as altas concentrações de β-HCH medidas nestes animais merecem um

monitoramento em estudos futuros. Os coquilles apresentaram apenas níveis residuais de

HCH em seu tecido comestível.

Os outros OCP medidos neste estudo apresentam baixas concentrações e são menos

importantes para o entendimento do perfil de contaminação das baías estudadas.

Em estudo da contaminação de Mytilus galloprovincialis por OCP, realizada em uma

área severamente impactada por atividade agrária no Mar Negro, foram observados valores

expressivamente altos para Dieldrin (780 pg.g-1), Heptacloro (1.600 pg.g-1) e

Hexaclorobenzeno (270 pg.g-1) (Kurt e Boke Ozkoc, 2004). Estes valores estão acima dos

104

resultados do presente estudo, que ficaram na faixa de 20-347 pg.g-1, <0,1-78 pg.g-1 e <1,3-

140 pg.g-1, respectivamente.

Entre os PCB (tabela 16), em todos os casos os PCB indicadores (28, 52, 101, 118,

138, 153, 180) representaram cerca de 50% do total de PCB bioacumulados nos tecidos

analisados de mexilhão e coquilles. Como descrito para os resultados de OCP, as

concentrações de PCB detectados em mexilhões e em coquilles podem ser consideradas

baixas.

105

Tabela 16: Amplitude das concentrações dos PCB expressas em massa úmida do tecido mole do mexilhão P. perna e do músculo e da gônada do coquille N. nodosus cultivados na costa do Estado do Rio de Janeiro: Arraial do Cabo (AC); Baía de Guanabara (BG); Baía de Sepetiba (BS); e Baía de Ilha Grande (BIG). Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto. Quando todas as triplicatas apresentam o mesmo valor, apenas um resultado é apresentado.

Contami-nantes

AC BG BS BIG Mexilhão Coquille Mexilhão Mexilhão Mexilhão Coquille

Mar Set Mar Set Mar Set Mar Set Mar Set Mar Set PCB28 140-212 91-173 56-145 33-105 143-251 801-2.327 164-262 639-1,665 104-150 164-259 37-56 89-94 PCB52 94-132 102-182 50-95 53-151 130-171 869-2.800 151-206 715-1,952 145-188 213-309 37-54 92-102 PCB101 81-101 63-103 34-48 44-81 146-168 994-1.650 230-257 563-847 163-181 158-232 <0.2 40-46 PCB138 75-105 57-78 <0.2 <0.2 361-504 961-1.299 292-340 172-820 254-365 156-163 <0.2 <0.2 PCB153 130-190 113-140 <0.2 <0.2-68 520-762 1.233-1.762 378-472 331-1,251 345-504 228-259 <0.2 <0.2 PCB180 56-71 45-56 <0.1 <0.1 165-242 346-486 91-108 69-339 57-86 33-47 <0.1 <0.1 PCB77 4-6 3-4 2 2 8-13 17-57 12-15 <0,3-15 16-22 8-9 1 2-3 PCB81 <0,2 <0,2 <0.2 <0.2 <0,2-1 <0,2 <0,2 <0,2-6 <0,2 <0,2 <0.2 <0.2 PCB126 <0,2 <0,2-1 <0.2 <0.2-0.4 <0,2-2 <0,2-3 2-3 <0,2-1 <0,2-3 <0,2-2 <0.2 <0.2 PCB169 1 <0,1 <0.1 <0.1-0.4 <0,1 <0,1 <0,1 <0,1 <0,1 <0,1 <0.1 <0.1 PCB105 19-30 15-18 <0.2 <0.2 61-82 339-501 42-47 53-161 <0,2-67 33-41 <0.2 <0.2 PCB114 2-3 2-3 1 1 6-10 15-22 <0,2-4 <0,2-8 <0,2-4 <0,2-3 <0.2-1 1 PCB118 56-80 41-56 <0.2 <0.2 251-406 941-1.270 183-195 196-359 176-252 103-116 <0.2 <0.2 PCB123 2-3 1-2 0.5-1 0.5-1 37-55 150-211 29-32 <0,2-63 38-52 <0,2-26 <0.2-1 <0.2-1 PCB156 3-5 4-5 1-2 1 8-12 58-75 10-11 7-21 9-12 7-8 1 1-2 PCB157 3-4 2-3 0.4-1 1 7-11 <0,2-39 6 4-18 <0,2 <0,2 <0.2 <0.2-1 PCB167 8-11 6-9 1 1 29-43 60-87 15-18 13-53 <0,2-23 <0,2 <0.2-1 1 PCB189 1 1 <0.1 <0.1 <0,1-2 <0,1 1 <0,1-21 <0,1 <0,1 <0.1 <0.1 ∑PCB 687-959 550-785 56-145 33-105 1.920-2.576 7.334-10.931 1.668-1.959 4.085-5.815 1.418-1.901 1.362-1.436 37-56 89-94

106

Considerando apenas a soma dos PCB indicadores, as concentrações mais baixas

verificadas na presente tese, principalmente os dados de BIG e de AC, foram comparáveis

com as observadas em Mytilus edulis na Groelândia (110-1.400 pg.g-1) (Cleemann et al.,

2000).

As concentrações dos PCB indicadores observadas em Mitylus galloprovincialis

(9.800 pg.g-1), coletados em uma região contaminada na costa da Itália, parte central do Mar

Adriático (Perugini et al., 2004), tenderam a ser mais elevadas que os valores verificados na

presente tese.

Um estudo conduzido com Perna viridis provenientes de um cultivo comercial de

Hong Kong (So et al., 2005), os autores quantificaram alguns congêneres de PCB, que não

foram contemplados no presente estudo. Para os congêneres que se teve resultado na presente

tese, os valores foram comparáveis, com exceção para o congênere 138. Na BG, o PCB 138

apresentou concentrações até duas ordens de grandeza acima das encontradas nos mexilhões

de Hong Kong.

Também foram observados resultados similares para o ∑PCB encontrados no presente

estudo e os descritos para M. galloprovincialis (de 1.200 a 3.300 pg.g-1) coletados no Mar

Adriático, ao longo de seis locais na costa da Croácia (Kožul et al., 2009). Essa comparação

se fez considerando apenas os congêneres que também foram quantificados nesta tese, e

incluiu os PCB que mais contribuíram para o total calculado (101, 114, 118, 123, 138, 153,

156, 157, 167, 180, 189, 28 e 52).

Ainda com relação ao estudo realizado na Croácia (Kožul et al., 2009), os congêneres

de PCB que apresentaram maiores concentrações foram os PCB 52, 153, 138 e 28.

Analisando os resultados do presente estudo, os congêneres que atingiram maiores valores

foram os PCB 153, 52, 101 e 138. Em estudo feito com M. galloprovincialis no Canal de

Istambul, o PCB 153 também foi o mais bioacumulado (Okay et al., 2009).

107

Uma avaliação nos níveis de PCB em peixes comestíveis capturados na BG mostrou

resultados similares ao observado no presente estudo, com exceção para os peixes carnívoros,

que apresentaram maiores concentrações (da Silva et al., 2003). Considerando os congêneres

de PCB determinados nos peixes da BG (28, 52, 101, 138, 153, 180), novamente o PCB 153

foi um dos mais bioacumulados, seguido dos PCB 138, 101 e 28. O congênere 138 também

foi um dos mais bioacumulados nos golfinhos-tucuxi (Sotalia fluviatilis) do estuário do Rio

Paraíba do Sul (Quinete et al., 2011).

Os resultados do congênere mais bioacumulado nesta tese (PCB 153) corroboram com

o indicado pela literatura, como sendo um dos congêneres com maior tendência a se acumular

na biota (PCB 138, 153 e 118) (ATSDR, 2000). Compostos mais clorados, e sem átomos de

hidrogênio adjacentes aos de cloro nas moléculas de PCB, têm sido apontados como sendo os

de maior potencial bioacumulativo na teia trófica, devido à maior resistência ao metabolismo

dos organismos (Kwon et al., 2006).

Com relação às amostras de coquilles, duas referências foram encontradas na

literatura, mas não foram utilizadas na discussão com os dados desta tese. Um estudo que

quantificou PCB em C. islandica coletados na Groelândia, não descreve quais congêneres

foram determinados, informando apenas o somatório total de PCB (Kjølholt e Hansen, 1986).

O outro, conduzido ao norte da China com Chlamys farreri, as concentrações de pesticidas

foram determinadas em todo o tecido mole dos espécimes (Liu et al., 2008), o que novamente

diverge do método adotado no presente estudo, que utilizou apenas gônada e músculo adutor

de N. nodosus.

Espécimes de Chlamys islandica foram coletados no arquipélago ártico de Svalbard e

as concentrações de alguns OCP e PCB determinadas na base de lipídeos (Vieweg et al.,

2012). Para possibilitar a comparação com os dados do presente estudo, as amostras onde se

observaram as maiores concentrações de OCP e PCB foram calculadas na base de lipídeo.

108

Outro ponto a ser considerado é que todo o tecido mole dos espécimes de C. islandica

foi utilizado para a extração das STP. Uma vez que o presente estudo utilizou apenas o

músculo adutor e a gônada de N. nodosus, a contribuição de outros órgãos para a carga total

de STP nos organismos pode resultar em uma maior concentração dos compostos.

Nos animais de Svalbard, as concentrações de HCB permaneceram abaixo do LOD

(Vieweg et al., 2012), enquanto que as nos coquilles da BIG e de AC, as concentrações

variaram de 500 a 2.500 pg.g-1 de lipídeos. Por outro lado, enquanto as concentrações de α-

HCH no presente estudo não ultrapassam 1.500 pg.g-1 de lipídeos, verificou-se uma variação

de 2.500 a 4.600 pg.g-1 de lipídeos nos espécimes de C. islandica do arquipélago polar.

Observaram-se ainda nos animais de Svalbard concentrações médias dos metabólitos

de Chlordano (oxy-, trans-, e cis-) próximas a 1.500 pg.g-1 de lipídeos (Vieweg et al., 2012).

A maioria das amostras analisadas neste estudo permaneceram abaixo do LOD para estes

compostos e não ultrapassaram os 500 pg.g-1 de lipídeos.

Como os congêneres PCB 28 e PCB 52 não foram quantificados em C. islandica de

Svalvard (Vieweg et al., 2012), a comparação do total de PCB fica comprometida, uma vez

que estes compostos tiveram expressiva presença nos animais da presente tese. Sendo assim,

fez-se a comparação por congêneres de PCB.

Os congêneres que apresentaram maiores concentrações em C. islandica de Svalvard

foram os PCB 118 e 138, que alcançaram valores de 25.000 e 34.000 pg.g-1 de lipídeos

(Vieweg et al., 2012). Enquanto que para N. nodosus da BIG e de AC, os congêneres com

maior participação foram os PCB 28 e 52 (que não foram medidos em C. islandica), com

concentração máxima de 7.500 pg.g-1 de lipídeos para ambos os compostos.

Dados de pesticidas acumulados em gônada de indivíduos machos e fêmeas de

Mizuhopecten yessoensis, coletados no Mar do Japão, sugeriram uma tendência para maior

bioacumulação em gônodas de fêmeas dos isômeros de HCH (266.000 pg.g-1), e metabólitos

109

de DDT (16.000 pg.g-1) (Syasina, 2003). Este estudo também mostrou uma tendência para a

ocorrência de maiores concentrações dos compostos analisados na glândula digestiva de M.

yessoensis, quando se comparou com as observadas nas gônadas.

As concentrações de OCP em M. yessoensis do Mar do Japão (Syasina, 2003) que se

mostraram até cinco ordens de grandeza acima das verificadas em N. nodosus na presente

tese, devem ser analisadas considerando-se dois aspectos. Primeiro que os dados da presente

tese se referem ao músculo e gônada (os dois tecidos usualmente comestíveis) de N. nodosus.

As reservas energéticas, presentes nas células reprodutivas da gônada, resulta em um maior

conteúdo lipídico neste tecido, quando comparado com o observado no músculo. Esta

condição poderia favorecer o maior acúmulo de STP na gônada, como já reportado na

literatura (A. Fernandes et al., 2008).

Assim, como as concentrações de STP nas amostras de coquilles da presente tese, se

referem aos tecidos de músculo adutor e gônada juntos, espera-se um efeito de diluição. Isto

resultaria em menores concentrações se comparadas à uma análise da gônada em separado,

como a feita para M. yessoensis do Mar do Japão (Syasina, 2003).

O segundo aspecto é que os indivíduos de M. yessoensis do Mar do Japão foram

coletados com 2-3 anos de idade (Syasina, 2003), enquanto que indivíduos utilizados no

presente estudo, não apresentavam mais que 1 ano de idade. Este quadro também favorece

maiores concentrações de STP em M. yessoensis, devido ao maior tempo de bioacumulação

destes compostos pelos organismos, como já sugerido em outro estudo (Colombo et al.,

1995).

Mesmos os compostos que apresentaram menor concentração em C. farreri do norte

da China (Liu et al., 2008), como o γ-HCH (80 pg.g-1), apresentaram concentrações uma

ordem de grandeza acima das observadas para N. nodosus na maioria dos casos. O composto

que se observou a maior concentração em C. farreri foi o p,p' DDT, com valores

110

ultrapassando 5.000 pg.g-1, enquanto que a máxima registrada para N. nodosus foi de 34 pg.g-

1, em espécimes de AC.

Com base nos dados discutidos, as concentrações de OCP e PCB, obtidas nos

coquilles de AC e BIG no presente estudo, podem ser classificadas como baixas.

7.3.3. Estimativa de toxicidade

Poucos dados científicos sobre a presença de OCP e PCB na biota da BG estão

disponíveis na literatura, apesar de se tratar de um dos centros econômicos mais importantes

da América Latina, bem como um dos mais impactados também. Encontrou-se apenas duas

publicações científicas que focam a presença de STP no pescado marinho da BG, sendo uma

tratando de peixes (da Silva et al., 2003) e outra sobre mexilhão (Xavier de Brito et al., 2002).

Ambas reportam dados referentes há dez anos.

Até onde se sabe, não há estudos sobre a ocorrência de OCP e PCB em pescados

comestíveis provenientes de AC, BIG ou BS. Portanto, o presente estudo ganha um

expressivo valor, não apenas por oferecer uma estimativa do risco toxicológico para o

consumo de bivalves cultivados nas áreas estudadas, mas também por contribuir para o

entendimento da dinâmica ambiental dos compostos aqui quantificados em condições

tropicais.

E ainda, como as amostragens foram realizadas entre dezembro de 2008 e setembro de

2009, os dados aqui apresentados referem-se às condições anteriores ao início da construção,

ou da ampliação de portos instalados nas proximidades das áreas estudadas nesta tese.

Portanto, os resultados aqui apresentados são também importantes para subsidiar

futuros monitoramentos ambientais que podem seguir tais empreendimentos, em especial

avaliações da alteração da biodisponibilidade de OCP e PCB nos ecossistemas, devido à

111

atividade de dragagem, como já reportado na literatura para outras áreas (Cornelissen et al.,

2008).

Realizando as três abordagens de avaliação do risco toxicológico propostas nesta tese,

pode-se afirmar contundentemente que, considerando os contaminantes de interesse da

presente tese, o consumo humano de mexilhões e coquilles cultivados nas áreas estudadas é

seguro.

No cálculo de quantos organismos são necessários para se alcançar o MRL dos

compostos quantificados, o menor número foi verificado para mexilhões de setembro da BG.

Neste caso, é necessário se consumir 342 mexilhões para se atingir o limite sugerido para p,p'

DDT, considerando uma situação onde a única fonte de p,p’ DDT para a pessoa é o consumo

de mexilhão.

Quando se calculou o percentual que as concentrações dos contaminantes

quantificados representam em relação os seus respectivos MRs, novamente os mexilhões da

BG foram os que representam maior risco toxicológico. Ainda assim, a concentração mais alta

verificada, representou baixos percentuais em relação às diferentes legislações usadas como

referência, alcançando apenas, 0,1%, 0,7% e 7%, do estipulado para DDT das legislações

Americana (FDA, 2011), Brasileira (MAPA, 2011) e da EU (UE, 2005), respectivamente.

Em estudo recente, onde se avaliou o risco toxicológico de produtos do pescado no

mercado Chinês, incluindo bivalves, o DDT também representou o contaminante de maior

risco (Liu et al., 2008). Estes resultados reiteraram a persistência destes compostos no

ambiente, bem como sua ampla presença geográfica.

Com relação ao ∑PCB, novamente mexilhões da BG de setembro foram os maiores

valores, representando 5,5% e 0,5% dos limites recomendados pelas legislações Brasileira

(MAPA, 2011) e Americana (FDA, 2011), respectivamente.

112

Quando uma criança com massa corpórea de 30 kg ingere uma refeição com 12

mexilhões, novamente o ∑DDT é o grupo de compostos que oferece maior risco à saúde

humana, entre os OCP estudados nesta tese. Mesmo assim, o ∑DDT atingiu apenas 3% de seu

ADI recomendado (WHO, 2011). Estes números foram o pior cenário para a exposição de

OCP. Portanto os demais OCP aqui estudados estão em uma faixa de segurança ainda maior.

A amplitude do TEQ calculado é de 0,0 a 0,4 em pg.g-1 na base de peso úmido, o que

representa também um consumo humano seguro destes bivalves.

Apenas um estudo foi encontrado na literatura que apresentasse valores de TEQ para

PCB em coquilles. Espécimes de Pecten maximus foram coletados na costa da Escócia, sendo

o músculo adutor e a gônada analisados separadamente. O maior valor de Total-TEQ / kg de

peso corpóreo encontrado foi de 0,2 na gônada e de 0,01 no músculo (A. Fernandes et al.,

2008). Estes valores estão abaixo do verificado para o TEQ dos coquilles de AC, que variou

entre 0,2 e 0,3 Total-TEQ / kg de peso corpóreo. Considerando a soma dos valores de TEQ

obtidos para gônada e músculo em P. maximus, os valores encontrados por Fernandes e

colaboradores (2008) são comparáveis com os encontrados na presente tese.

7.4. Considerações finais

Tem-se estabelecido que 53% do estoque de peixes marinhos estão completamente

explotados (FAO, 2010), o que tem promovido a atividade de maricultura em todo o mundo,

no esforço de repor esta importante fonte primária de proteína para os humanos. As águas

costeiras são geralmente utilizadas para abrigar fazendas de maricultura, devido ao fácil

acesso a estas áreas e a sua produtividade primária mais elevada que as áreas oceânicas, o que

é especialmente interessante para o cultivo de bivalves.

E ainda, por razões econômicas, é interessante que as áreas de maricultura sejam

instaladas próximas aos centros urbanos, reduzindo o custo de logística. Por outro lado, as

113

baías costeiras são áreas de concentração de lançamento pontuais e difusos de substâncias

tóxicas, uma vez que a densidade populacional nas zonas costeiras (112 pessoas/ km2) é quase

o triplo da densidade média global (44 pessoas/ km2) (Nicholls e Small, 2002).

A ciência pode contribuir neste cenário, oferecendo modelos que sejam capazes de

predizer as áreas mais propícias para o desenvolvimento da maricultura, considerando-se a

dinâmica de contaminantes nos ecossistemas. Neste contexto, o presente estudo contribui

neste processo, fornecendo dados sobre a ocorrência de 46 compostos, em dois produtos da

maricultura nacional.

Ao mostrar que, mesmo em locais com histórico de contaminação, os bivalves

cultivados apresentam níveis seguros para o consumo humano no que diz respeito aos

contaminantes aqui estudados, pode-se esperar que os resultados desta tese ajude a promover

a produção de bivalves na costa brasileira, até então sub-aproveitada para este fim.

Os resultados apresentados nesta sessão estão publicados no periódico Food Chemistry

e o artigo está no anexo VI.

114

8. Capítulo IV - Avaliação do mexilhão P. perna como organismo sentinela para monitoração

ambiental de Substâncias Tóxicas Persistentes.

8.1. Introdução

Ao se adotar uma espécie como modelo biológico para se estudar a dinâmica de

contaminantes no ambiente, é fundamental se estabelecer os alcances e as limitações da

ferramenta escolhida. De uma forma geral, a informação sobre a biodisponibilidade do

composto/elemento em foco, obtida com a quantificação do analito no tecido da espécie

analisada, é o primeiro passo para que se possa discutir a potencial aplicação do organismo

como modelo para monitoração ambiental.

Moluscos bivalves filtradores bioacumulam contaminantes em seus tecidos,

geralmente em níveis superiores ao encontrado nas fontes ambientais. Esta incorporação se dá

principalmente através das brânquias, quando os contaminantes se encontram dissolvidos na

água. Mas também podem ser incorporados através das partículas filtradas que são tratadas

como alimento, como revisado em (Galvão et al., 2009).

Uma vez que se estabelece a fração biodisponível (concentração encontrada no tecido

da espécie sentinela) do contaminante no ambiente, o passo a seguir é estabelecer relações

numéricas entre esta medida e as observadas nas fontes de contaminantes (fração solúvel na

coluna d'água, sólidos em suspensão ou sedimento). Este passo fornece uma boa avaliação

sobre a resposta obtida através do sentinela, com relação ao nível de contaminação ambiental.

Com isto, pode-se obter um maior entendimento sobre a dinâmica do contaminante nos

ecossistemas.

Neste sentido, encontram-se trabalhos que têm utilizado o fator de bioacumulação

biota-sedimento (Biota-sediment accumulation factor - BSAF) para se fazer inferências sobre

a distribuição de contaminantes no ambiente.

115

O BSAF é definido como sendo a razão entre a concentração do contaminante

encontrada no organismo, normalizada pelo conteúdo de lipídeo e a concentração no

sedimento, normalizada pelo conteúdo de carbono orgânico (Burkhard et al., 2005).

Este índice pode ser estimado via modelagem, baseado nas características físico-

químicas do composto. Porém, para espécies que não estejam em contato direto com o

sedimento, somente através da quantificação do composto nos compartimentos ambientais, é

que se pode chegar a um termo conclusivo de BSAF (Burkhard et al., 2005).

Para que o BSAF seja preditivo das concentrações do analito no tecido do organismo,

é necessário que a amostra de sedimento reflita uma exposição recente do animal ao composto

em foco (Burkhard et al., 2005).

Com relação ao acúmulo das STP nos bivalves e no sedimento, um estudo feito em um

estuário no sul da China aponta uma significativa correlação entre as concentrações de PCB

encontradas no sedimento e as observadas no mexilhão Perna viridis (Fang, 2004). Porém no

geral, o autor reportou concentrações de PCB nos mexilhões uma ordem de grandeza acima

das encontradas no sedimento.

O sedimento é apontado como um compartimento abiótico que integra as variações

dos contaminantes no ambiente (Föstner e Wittmann, 1979), principalmente porque nele se

concentram os sólidos que antes estavam em suspensão.

Os sólidos em suspensão (SS) servem de sítio para adsorção de STP (Leadprathom et

al., 2009), o que explica as maiores concentrações de pesticidas observadas no SS, que as

verificadas na fração dissolvida da água (Bergamaschi et al., 2001).

Em ambientes estuarinos, a composição dos SS varia com o regime de maré,

correnteza incidente, pluviosidade, ventos e erosão. Desta forma, pode-se hipotetizar que as

concentrações de contaminantes no SS não corresponde ao observado no sedimento coletado

no mesmo local, em um dado momento.

116

Estabelecer uma relação entre a fração de contaminante biodisponível (bioconcentrada

no tecido do sentinela) e as concentrações verificadas nas fontes ambientais, pode ser

interessante para a maricultura. Em especial, quando se deseja avaliar se um local é

apropriado ao cultivo de mexilhões, mas a espécie de interesse não ocorre na área. Nestas

circunstâncias, surgiria a questão de qual seria a melhor forma de se avaliar os níveis de

contaminantes que a espécie iria bioacumular se fosse cultivada no local considerado.

Como os contaminantes na água são encontrados em concentrações menores que o

observado para a biota e o sedimento, por exemplo, é necessário uma maior capacidade

analítica para se determinar a concentração na água. E ainda, a amostragem de água envolve a

necessidade de coletas sucessivas, de forma a abranger as variações de marés, e/ou de

pluviosidade (entrada de contaminantes por run-off). Ao se considerar esta dificuldade, opta-

se para trabalhar com outras matrizes ambientais: o sedimento ou o SS.

Para a amostragem do sedimento, há menos variantes envolvidas que devam ser

observadas, quando comparadas com uma amostragem de água, uma vez que o sedimento está

menos sujeito a variações de curto prazo. Porém, para se ter uma amostra do SS, há a opção e

se filtrar (<0,45 µm), ou centrifugar um determinado volume d água, obtendo-se a amostra de

SS nos filtros utilizados (Bilotta e Brazier, 2008). Outra abordagem para a amostragem de SS

é o uso dos coletores de sedimento (sediment traps) (Zajączkowski, 2002).

O uso dos coletores de sedimento, também chamados de armadilhas de sedimento

(sediment trap), busca integrar as variações da composição do SS na coluna d'água em um

intervalo de tempo. Este método tem como vantagem, sobre a coleta instantânea de água (seja

para a análise da fração dissolvida ou da total ou do SS), o fato do amostrador ficar exposto às

variações do sistema por um intervalo de tempo definido.

Poucos estudos na literatura dedicaram-se à variação das concentrações de STP no SS

e que adotaram os coletores de sedimento. Portanto, ainda não se tem bem estabelecido na

117

literatura a relação entre as concentrações de STP bioacumuladas por bivalves e as observadas

em SS obtidos com os coletores.

A partir das concentrações observadas nas matrizes abióticas (sedimento e SS, por

exemplo) coletadas em um local, busca-se estabelecer uma relação destas com a fração

bioacumulada pela biota local. Caso seja possível identificar com clareza a relação entre a

variabilidade nas concentrações de um determinado contaminante em uma espécie e dos

compartimentos abióticos, o organismo em quetão poderia ser classificado como bom

sentinela para o composto analisado.

Uma abordagem que auxilia na qualificação de um organismo como sentinela é a

condução dos chamados experimentos transplante. Organismos são deslocados de uma área

para outra, onde permanecem por determinado tempo, podendo retornar ao local de origem,

ou não. Ao se determinar as concentrações bioacumuladas pelos espécimes, antes do

deslocamento e após certo período do transplante, obtêm-se informações sobre a

toxicocinética dos contaminantes. Desta forma, pode-se estimar a absorção e depuração de

compostos pela espécie em estudo.

A partir de dados gerados por experimentos de transplante, pode-se avaliar a potencial

aplicabilidade da espécie em estudo, para uma avaliação de impacto ambiental. Como por

exemplo, manejando-se animais em gaiolas de regiões preservadas, para áreas que tenham

sido afetadas por uma entrada pontual de contaminantes.

No contexto da maricultura, caso animais cultivados em áreas contaminadas tenham

bioacumulado contaminantes em concentrações de risco para o consumo humano, pode-se

propor o manejo destes organismos para um local com menor contaminação ambiental.

Assim, os indivíduos permaneceriam um período de depuração, visando que as concentrações

dos contaminantes possam chegar a valores seguros para o consumo.

118


Para responder as questões levantadas neste capítulo, três áreas de estudo foram

adotadas: Baía de Guanabara (BG); Baía de Sepetiba (BS) e Baía de Ilha Grande (BIG). De

cada local de estudo, foram coletados mexilhões P. perna, sedimento superficial de fundo e

SS. As coletas foram realizadas nos meses de dezembro de 2008 e fevereiro de 2009.

8.2.1. Coleta das amostras

As amostras de mexilhões foram coletadas e processadas como descrito no capítulo II

desta tese.

As amostras de sedimento foram coletadas com draga de “Eckman”, sendo apenas a

camada superficial retirada (<10cm), com auxílio de uma colher de aço (figura 21).

Em cada área de estudo, foram feitas três amostragens com a draga, ao longo dos

espinhéis de cultivo do mexilhão. Para cada lançamento, foi obtida uma réplica, que era

armazenada em potes de vidro com tampas de rosca (isoladas com papel alumínio), resultando

em três réplicas por local.

Figura 21: Coleta de Sedimento superficial de fundo utilizando uma draga de "Eckman", retirando-se a camada superficial (<10cm).

119

No laboratório, as amostras foram congeladas a -80°C e liofilizadas. As amostras secas

foram peneiradas, separando-se a fração menor que 74µm com peneira de aço, e agitador.

Armazenou-se o sedimento em potes de vidro com tampa de rosca.

O procedimento de amostragem dos SS utilizado para este capítulo foi o sistema de

coletores feitos de PET, como descrito no capítulo II desta tese. Estes também permaneceram

por 15 dias nos locais de cultivo de mexilhão, em cada área de estudo. Ao final deste período,

as amostras de SS, sedimento e mexilhões foram coletadas no mesmo momento.

Os aparatos coletores de sólidos em suspensão foram instalados a cerca de 1,5 m e 2,0

m de profundidade, estando no mesmo nível que as cordas mexilhoneiras dos sistemas de

cultivo. O desenho amostral foi elaborado visando estimar a exposição dos mexilhões aos

sólidos em suspensão dos locais estudados.

O SS coletado também foi peneirado em uma malha de 74µm, assim como as amostras

de sedimento. Como o SS pode ser constituído por organismos vivos (plâncton), matéria

orgânica morta (detrito orgânico) ou partícula inorgânica, procurou-se separar a fração mais

fina, onde se tem a maior relação superfície por volume. Esta condição seria a mais propícia

para a sorção de partículas hidrofóbicas, nos sítios de interação das partículas suspensas

formados pelas cadeias de carbono. Esta interação entre o conteúdo orgânico das partículas

com as STP já está bem descrita na literatura, sendo esta maior quanto maior é o Kow (mais

hidrofóbico) do composto em questão (Persson et al., 2005).

Portanto, ao se optar por separar a fração < 74µm do material obtido, fez-se uma

avaliação de uma condição mais representativa dos contaminantes mais lábeis, do que quando

comparada com a análise de frações do sedimento/sólidos suspensos maiores.

120

8.2.2. Experimento de transplante

Para avaliar a cinética de depuração das STP estudadas nesta tese, no mexilhão P.

perna, dois experimentos de transplantes foram realizados, um iniciando em dezembro, outro

em junho, sendo que ambos com duração de um mês. Nos dois experimentos, mexilhões

cultivados na BG foram levados para locais onde se supôs que os organismos ficariam

expostos a menores concentrações ambientais (BS e BIG). E ainda, outra corda mexilhoneira

foi mantida no local de origem do transplante (BG).

Em dezembro de 2008, retirou-se 15 indivíduos da corda que permaneceu na BG, que

representaram a condição inicial do experimento, o tempo zero (T0). A outra corda foi levada

para a BS, e fixada no sistema de cultivo da Praia Grande da Ilha de Itacuruçá, na BS.

Após 30 dias do início do experimento, outros 15 animais foram coletados da corda

que permaneceu na BG. E ainda, mais 15 mexilhões foram retirados da corda que foi levada

para BS. De cada conjunto de 15 indivíduos coletados, três amostras compostas foram feitas,

assim como descrito no capítulo II desta tese.

Este procedimento foi repetido em junho de 2009. Porém, desta vez os mexilhões

foram trasnplantado para BIG.

A opção em deixar uma corda mexilhoneira no local de origem do transplante (BG), se

justifica pela necessidade de se comparar as concentrações de STP verificadas nos mexilhões

que permaneceram em BG, com as observadas nos animais levados para baías com menor

exposição ambiental. Desta forma, a amostragem de animais feita no local de origem do

transplante, 30 dias após o T0, funcionou como um controle para a variabilidade mensal das

concentrações de STP bioacumuladas pelo mexilhão P. perna, em um mesmo local.

8.2.3. Cálculo do fator de bioacumulação biota-sedimento (BSAF)

O cálculo do BSAF se fez pela equação:

121

BSAF = concentração do contaminante no organismo por grama de lipídeo concentração do contaminante no sedimento por grama de carbono orgânico

A estimativa do conteúdo de carbono orgânico (CO) iniciou-se com o método de perda

por ignição. Em triplicata, alíquotas de aproximadamente 1,5 g de cada amostra, foram

colocadas em cadinhos de porcelana. Após 16h a 100°C, deixou-se o material resfriar em

dessecador, obtendo-se a massa livre de umidade. Em seguida, aqueceu-se o material a

375°C, por 2h, para se calcinar a matéria orgânica (MO), minimizando a perda de outros

compostos voláteis (Giani et al., 1994; EPA, 2002).

A partir da diferença entre a massa do sedimento após a queima a 375°C e a massa

livre de umidade, obteve-se a estimativa de gramas de MO por grama de amostra. Este

resultado foi aplicado para a massa de cada amostra utilizada nas extrações de STP, obtendo-

se uma aproximação de gramas de MO, por extrato de amostra de sedimento que se

quantificou as STP.

Sobre a estimativa do conteúdo de MO nos sedimentos, aplicou-se o fator de

conversão para carbono orgânico na amostra. O fator adotado foi de 2, conforme

recomendado em revisão recente, que sugeriu um percentual de aproximadamente 50% de

carbono orgânico, do total de matéria orgânica na amostra (Douglas, 2010).

8.2.4. Quantificação das STP e tratamento dos dados

A determinação das concentrações da STP nas amostras seguiu o mesmo

procedimento descrito no capítulo II desta tese.

Toda a vidraria utilizada foi previamente descontaminada, permanecendo 24h em

banho de solução de detergente neutro (tipo Extran®) a 5%, seguido de enxágue com água

destilada, secagem a 100°C e rinsadas com N-Hexano e Acetona.

122

Duas abordagens foram adotadas para o tratamento dos dados deste capítulo. Primeiro,

se considerou os valores de mexilhão, sedimento e SS de todas as baías. Desta forma, os

resultados de cada baía foram tomados como réplicas independentes para cada compartimento

ambiental.

Assim, caso houvesse diferenças realmente relevantes entre as concentrações

observadas em mexilhões, sedimento e SS, esta seria detectada, independentemente das

variabilidades ambientais que cada baía adiciona nos respectivos dados. Da mesma maneira,

se houvesse uma relação significativa entre as variações destes três compartimentos, as

peculiaridades ambientais de cada baía não iriam interferir na resposta.

Sem querer inferir relações de causa-efeito, mas para fins exploratórios dos dados, no

sentido de abrir frentes de investigação, realizou-se o teste de regressão múltipla.

Assumiu-se como premissa que as concentrações de STP no sedimento e nos SS são

representativas para a fração bioacumulada pelo mexilhão. Desta forma, as concentrações de

STP nos mexilhões foram adotadas como variáveis dependentes e as concentrações de STP no

sedimento e SS como variáveis independentes.

Com isso, testou-se qual dos dois compartimentos abióticos estudados apresentou

concentrações de STP mais relacionadas com as variações de STP encontradas nos mexilhões,

independentemente do local e mês de coleta. Neste teste, somente os pares válidos foram

considerados.

Para avaliar a influência da variação das concentrações de OCP e PCB no sedimento e

no SS sobre as concentrações observadas no mexilhão, avaliou-se o coeficiente de regressão

global ajustado (R2) e os respectivos níveis de significância, pelo teste F.

E ainda, as contribuições relativas de cada variável independente sobre a independente

foram avaliadas pelos respectivos valores dos coeficientes parciais (Beta), padronizados pelo

número de variáveis. Os níveis de significância de Beta foram testados pelo teste t-Student.

123

A segunda abordagem que se fez com os dados foi uma análise das diferenças entre as

baías estudas, onde se comparou diretamente os valores obtidos em cada compartimento

ambiental, de cada uma das baías estudas. Esta comparação balizou a discussão dos resultados

do experimento de transplante.

Esta etapa foi feita verificando a existência de diferenças entre as concentrações de

STP observadas no mexilhão, sedimento e no SS, do local de origem do transplante (BG) e o

local de destino do experimento (BS e BIG). Caso as concentrações encontradas na BG

fossem mais altas que as observadas na BS e na BIG, poderia se esperar uma redução das

concentrações (depuração) de STP nos animais transplantados.

Para comparar as médias das concentrações de STP nas matrizes ambientais de cada

área de estudo, realizou-se a Análise de Variância (Analysis of Variance - ANOVA). Para tal,

testou-se a normalidade da distribuição dos dados com o teste de Kolmogorov-Smirnov. Em

caso de diferença significativa entre as variâncias dos dados, aplicou-se o teste a posteriori de

Tukey, para se realizar as comparações múltiplas entre as baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha

Grande.

No caso onde uma das áreas de estudos apresentou concentrações de contaminante

abaixo do LOD, aplicou-se o teste de comparação de médias de t-Student. Estes testes foram

feitos no pacote estatístico Graphpad Prism 5.0 (GraphPad Software Inc.).

Para visualizar a relação entre as concentrações de mexilhão, sedimento e SS, de cada

uma das baías estudadas, realizou-se a Análise Discriminante (Discriminant Analysis - DA),

plotando os resultados das funções discriminantes em um gráfico do tipo "scaterplot". Para

isso, os binômios Local de Coleta - Matriz Ambiental foram adotados como variáveis

agrupantes e as respectivas concentrações dos contaminantes foram tomadas como variáveis

independentes, desconsiderando-se os meses de coleta.

124

Para a DA, e para a regressão múltipla, utilizou-se o programa STATISTICA 7.0

(StatSoft). O nível de significância adotado para todos os testes foi de 5%.

Da mesma forma que o realizado no capítulo II desta tese, neste capítulo também se

adotou um fator de 5,6 para converter concentrações de STP em mexilhões de outros

trabalhos que foram expressos em massa úmida, transformando-os para a base de massa seca.


Diferentemente do capítulo anterior, as concentrações de STP apresentadas neste

capítulo estão expressas em massa seca da amostra. A única ressalva é para o cálculo do

BSAF, que foi feito a partir da concentração das STP em função do conteúdo de lipídeo para

os bivalves e do CO estimado para sedimento.

Devido a quantidade de dados produzidos neste capítulo, apresenta-se inicialmente um

roteiro de como os resultados foram expostos, visando facilitar a completa compreensão das

questões aqui levantadas.

Primeiramente, se fez uma apresentação geral das concentrações de STP obtidas nas

três matrizes ambientais estudas, confrontando os dados com a literatura disponível, e

classificando as áreas de estudos quanto ao seu grau de contaminação.

Em seguida, analisou-se a relação entre as três matrizes ambientais estudadas, com

base nas concentrações de STP quantificadas no presente estudo. Para tal, as concentrações

obtidas de STP nas três áreas estudadas foram analisadas conjuntamente, para cada matriz

ambiental.

A terceira etapa dedicou-se mais à dinâmica ambiental das STP, onde se analisou o

BSAF calculado a partir dos mexilhões e sedimento. Neste ponto, a base da discussão se fez

com os coeficientes de partição octanol-água (kow) de cada composto, confrontando-os com os

respectivos valores de BSAF obtidos neste estudo. Para avaliar a influência das condições

125

ambientais, sobre o BSAF, a análise Kow-BSAF foi feita separadamente para cada baía

estudada nesta tese.

Finalizando, fez-se uma comparação direta entre as concentrações de STP nos

mexilhões, sedimentos e nos SS, de cada baía estudada. Com isso, buscou-se caracterizar as

diferenças entre as concentrações de OCP e PCB da BG - local de origem dos animais nos

dois transplantes realizados - e as da BS - destino do primeiro transplante. Da mesma forma,

foram testadas as diferenças entre as concentrações de STP da BG e as da BIG - destino do

segundo transplante. Com os resultados do experimento de transplante, se avaliou a hipótese

de depuração destes compostos pelos mexilhões, após um mês de transplante.

Dados sobre a presença e distribuição de STP nestas áreas de estudo são limitados e

escassos. Com relação às mesmas matrizes ambientais estudadas nesta tese, encontrou-se na

literatura dados sobre a ocorrência de pesticidas organoclorados em mexilhões (Xavier de

Brito et al., 2002) e sedimento na BG (Japenga et al., 1988; Souza et al., 2008).

Para a BS, encontrou-se apenas um estudo sobre sedimento (Japenga et al., 1988). Até

onde se sabe, não há dados disponíveis sobre a presença de STP no sedimento, no SS ou em

bivalves para a região da BIG. Esta situação restringe a possibilidade de discussão, porém

realça a relevância deste estudo.

8.3.1. Concentrações de STP nos mexilhões P. perna

Em todas as amostras de mexilhão, os pesticidas trans-heptacloro epóxido e

octacloroestireno ficaram abaixo do LOD (2 e 2,4 pg.g-1, respectivamente). As concentrações

de OCP encontradas em P. perna estão apresentadas na tabela 17. Os compostos aldrin,

dieldrin e eldrin formam o grupo chamado "DRINS".

126

Tabela 17: Concentrações de OCP (pg.g-1) expressas em massa seca, nos mexilhões P. perna coletados em dezembro de 2008 (DEZ) e fevereiro de 2009 (FEV), nas baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha Grande. Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto.

Contaminantes Mexilhão - Baía de Guanabara Mexilhão - Baía de Ilha Grande Mexilhão - Baía de Sepetiba mediana amplitude mediana amplitude mediana amplitude

α-HCH 398 286 - 584 253 <6 - 445 251 62 - 492 β-HCH 10.078 3.922 - 12.039 683 431 - 1.183 1.246 710 - 1.578 γ-HCH 279 249 - 378 234 104 - 449 168 83 - 308 δ-HCH 465 144 - 1.252 32 <4 - 33 66 <4 - 77 ε-HCH 203 178 - 282 11 <4 - 12 10 <4 - 19 ∑HCH 11.488 4.977 - 13.798 1.192 790 - 1.870 1.729 909 - 2.201 Pentaclorobenzeno 340 109 - 389 82 38 - 102 72 25 - 111 Hexaclorobenzeno 51 <6 - 60 <6 <6 - <6 <6 <6 - <6 Pentacloroanisol 2.444 2.130 - 3.175 2.154 1.771 - 2.605 1.608 931 - 2.086 p,p' DDT 1.153 126 - 2.919 1.884 880 - 3.686 305 21 - 792 o,p' DDT 1.728 1.563 - 1.817 344 152 - 521 243 184 - 398 p,p' DDD 4.396 2.820 - 6.511 719 433 - 1.334 393 263 - 574 o,p' DDD 3.481 2.849 - 4.396 302 149 - 967 132 98 - 167 p,p' DDE 7.951 4.284 - 14.594 1.037 740 - 1.903 772 551 - 1.005 o,p' DDE 1.509 1.234 - 1.693 80 67 - 141 67 52 - 89 ∑DDT 20.076 13.887 - 29.524 5.079 2.680 - 6.763 2.016 1.487 - 2.716

127

Continuação Tabela 17:

Mexilhão - Baía de Guanabara Mexilhão - Baía de Ilha Grande Mexilhão - Baía de Sepetiba

mediana amplitude mediana amplitude mediana amplitude trans-Clordano 285 201 - 293 182 90 - 217 37 32 - 54 cis-Clordano 161 88 - 195 23 <0,3 - 31 21 15 - 32 oxi-Clordano 48 17 - 56 5 <1 - 8 12 <0,9 - 13 ∑Clordano 507 334 - 532 212 90 - 252 68 54 - 90 Heptacloro 23 17 - 50 32 27 - 46 28 14 - 47 cis-Heptacloro Epóxido 85 51 - 92 14 8 - 19 31 24 - 33

Aldrin 161 103 - 317 143 109 - 184 118 58 - 282 Dieldrin 1.748 1.514 - 2.850 323 270 - 409 441 300 - 600 Endrin 258 104 - 298 37 21 - 42 33 24 - 46 ∑DRINs 2.206 1.721 - 3.465 514 422 - 575 665 446 - 814 Endosulfan-I 554 55 - 576 332 97 - 760 975 786 - 1.513 Endosulfan-II 179 9 - 520 80 43 - 201 247 90 - 419 Metoxicloro 22 17 - <1 <1 <1 - <1 5 <1 - 7 Mirex 136 104 - 158 172 121 - 292 129 79 - 251

128

Os pesticidas com concentrações mais expressivas foram o β-HCH, pentacloroanisol

(PeCA), DDTs e seus metabólitos. Este padrão já foi discutido no capítulo anterior (sessão

7.3.2.). Para estes compostos, as concentrações nos mexilhões coletados na BG tendem a ser

maiores em uma ordem de grandeza, quando comparadas com os valores observados para BS

e BIG. A exceção é para o PeCA, que na BG a mediana é de aproximadamente o dobro da

observada na BS, onde encontram-se as segundas maiores concentrações.

O pesticida dieldrin nos mexilhões da BG também apresentou concentrações com uma

ordem de grandeza superior aos resultados verificados nas outras baías estudadas, com 2.850

pg.g-1. Este valor é comparável à maior concentração verificada em Perna viridis, coletado no

Golfo da Tailândia (2.900 pg.g-1) (Boonyatumanond et al., 2002).

Em uma área da costa de Hong Kong, descrita como sendo receptora de expressiva

carga poluidora (Richardson et al., 2001), as concentrações encontradas de dieldrin (3.800

pg.g-1) em espécimes de P. viridisi também são comparáveis às encontradas em P. perna na

BG, no presente estudo.

Quando se toma como base de comparação o único trabalho realizado na BG com P.

perna (Xavier de Brito et al., 2002) até o momento, verifica-se que as concentrações de

dieldrin permaneceram no mesmo nível, desde 1996. Apesar de Xavier de Brito e

colaboradores (2002) registrarem uma concentração máxima de 14.900 pg.g-1, a maioria dos

demais dados registrados por estes autores variaram entre 2 e 3 mil pg.g-1.

As concentrações do ∑DDT em mexilhões da BG do presente estudo (mediana de

20.076 pg.g-1) também tendem a uma estabilidade, quando comparadas com os resultados

obtidos no trabalho de Xavier de Brito e colaboradores (2002) (entre 10 e 30 mil pg.g-1).

Por outro lado, as concentrações dos pesticidas aldrin, endrin, lindano (γ-HCH) e

HCB, verificadas por Xavier de Brito e colaboradores (1996), foram de uma a duas ordens de

grandeza acima das observadas no presente estudo.

129

A partir de 1985, através da portaria n°329 do Ministério da Agricultura, o uso dos

“DRINS” e do HCB foi restringido, diminuindo as novas entradas destes compostos no

ambiente. Assim, os dados sugerem que o DDT e o dieldrin apresentam maior persistência

ambiental em relação ao aldrin, endrin e HCB. Deve-se fazer apenas uma ressalva com

relação ao DDT, que como será discutido na sessão seguinte (8.3.2.), há indícios de outras

fontes deste composto no ambiente.

Os valores de PCB em mexilhões da BG também tendem a ser maiores que os

observados na BS e BIG. Esta situação também já foi discutida no capítulo anterior (sessão

7.3.2.). O ∑PCB calculado para BG foi de uma ordem de grandeza acima das obtidas para as

demais baías estudadas (tabela 18).

130

Tabela 18: Concentrações de PCB (pg.g-1), expressas em massa seca nos mexilhões P. perna coletados em dezembro de 2008 (DEZ) e fevereiro de 2009 (FEV), nas baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha Grande. Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto.

Contaminantes Mexilhão - Baía de Guanabara Mexilhão - Baía de Ilha

Mexilhão - Baía de Ilha

mediana amplitude mediana amplitude mediana amplitude PCB28 11.751 7.680 - 12.652 380 319 - 506 1.323 826 - 2.122 PCB52 9.759 6.558 - 10.919 669 467 - 862 1.117 744 - 1.687 PCB101 4.358 3.856 - 5.634 785 490 - 1.411 924 679 - 1.221 PCB138 7.750 5.645 - 8.139 473 266 - 859 1.170 917 - 1.435 PCB153 10.027 8.698 - 10.610 611 421 - 1.037 1.810 1.386 - 2.269 PCB180 2.824 2.733 - 3.143 125 76 - 192 414 287 - 509 PCB77 340 123 - 376 39 37 - 43 56 49 - 73 PCB81 <1 3 <1 - 4 <1 <1 - <1 PCB126 38 <1 - 39 2 <0,5 - 2 5 <1 - 5 PCB169 8 <0,5 - 8 <0,6 <0,5 PCB105 2.336 2.181 - 2.371 190 124 - 308 193 150 - 347 PCB114 144 133 - 155 13 7 - 19 19 <1 - 21 PCB118 7.398 6.743 - 7.901 444 281 - 734 865 648 - 983 PCB123 1.015 139 - 1.098 9 <0,7 - 14 135 115 - 171 PCB156 298 235 - 392 72 37 - 100 40 33 - 81 PCB157 157 137 - 174 16 10 - 26 30 21 - 40 PCB167 469 428 - 525 30 15 - 43 71 57 - 93 PCB189 37 30 - 38 5 <0,4 - 7 7 <0,4 - 7 ∑PCB 60.447 47.797 - 60.719 3.880 2.569 - 6.030 8.294 6.906 - 9.332

131

Apesar das diferenças nas concentrações de PCB nos mexilhões das áreas estudadas,

quando se calculou as participações relativas dos congêneres agrupados pelo número de

átomos de cloro nas moléculas (de 3 a 7 cloros), os percentuais observados para as baías

estudadas, foram próximos entre si. Os percentuais obtidos para o grupo dos congêneres

indicadores também foram similar entre as áreas estudadas (figura 22).

Os PCB indicadores representam cerca de 50% do somatório das concentrações dos

congêneres quantificados nos mexilhões analisados no presente estudo. O segundo grupo com

maior participação para o somatório total de PCB é o dos PCB tetraclorados. Os demais

grupos variaram entre percentuais próximos, com exceção dos congêneres com maior número

de cloro na molécula (Hepta), que apresentaram apenas percentuais residuais.

Dados experimentais indicam um baixo potencial de metabolização

(biotransformação) de PCB com 2, 3 e 4 cloros na molécula (Kwon et al., 2006). De certa

Figura 22: Percentuais dos grupos de congêneres de PCB em mexilhão, formados pelo número de cloro nas moléculas. Triclorados (Tri): PCB 28; Tetraclorados (Tetra): PCB 52, 101 e 138; Pentaclorados (Penta): PCB 153, 180, 77, 81, 126 e 169; Hexaclorados (Hexa): PCB 105, 114, 118, 123, 156 e 157; Heptaclorados (Hepta): PCB 167 e 189; e ainda o grupo dos chamados congêneres Indicadores (Indic.), formado pelos PCB 28; 52; 101; 118; 138; 153; 180. Baía de Guanabara (BG); Baía de Ilha Grande (BIG) e Baía de Sepetiba (BS).

0

10

20

30

40

50

60

70

Tri Tetra Penta Hexa Hepta Indic.

%

BGBIGBS

132

forma, os dados da presente tese corroboram para esta indicação, pois estes PCB foram os que

apresentaram maior participação nas amostras analisadas na presente tese.

A semelhança verificada para os percentuais dos grupos de PCB obtidos em cada uma

das baías estudadas nesta tese (figura 22) é de certa forma surpreendente. Isto porque,

considerando a ocupação diferenciada do entorno e das bacias de drenagens de cada baía

estudada (vide sessão 4.), poderia se esperar uma diferença mais acentuada entre os perfis de

PCB bioacumulados pelos mexilhões de cada baía.

Por outro lado, entre as diferentes formulações de PCB que eram comercializadas,

uma marca chamada de óleo Ascarel® praticamente dominou o mercado no Brasil. Esta pode

ser a melhor forma de interpretar a similaridade entre os percentuais observados para cada

grupo de PCB (figura 22), para as três baías estudadas.

Quando analisados individualmente, os congêneres que apresentaram maiores

concentrações foram os PCB 28 e 153. Estes aspectos também já foram discutidos no capítulo

anterior (sessão 7.3.2.).

8.3.2. Concentrações de STP no sedimento superficial de fundo

O analito trans-Heptacloro Epóxido e o Octacloroestireno ficaram abaixo de seus LOD

(0,5 pg.g-1) para todas as amostras de sedimento quantificadas.

Assim como observado para as concentrações de STP bioacumuladas pelos mexilhões,

também foi verificado uma tendência de se registrar as maiores concentrações de OCP nos

sedimentos coletados na BG (tabela 19).

133

Tabela 19: Concentrações de OCP (pg.g-1) expressas em massa seca, no sedimento coletado em dezembro de 2008 (DEZ) e fevereiro de 2009 (FEV), nas baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha Grande. Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto.

Contaminantes Sedimento - Baía de Guanabara Sedimento - Baía de Ilha Grande Sedimento - Baía de Sepetiba mediana amplitude mediana amplitude mediana amplitude

α-HCH 208 180 - 299 42 29 - 43 35 10 - <1 β-HCH 230 165 - 269 48 <2 - 67 41 <1 - 49 γ-HCH 172 129 - 615 86 68 - 114 47 31 - 64 δ-HCH 52 35 - 257 13 5 - 25 10 <2 - 13 ε-HCH 16 8 - 43 <2 <2 - <2 5 <3 - 9 ∑HCH 664 582 - 1.464 157 111 - 285 97 85 - 117 Pentaclorobenzeno 143 116 - 210 54 36 - 96 35 25 - 59 Hexaclorobenzeno 93 72 - 171 17 <1 - 21 21 <1 - 22 Pentacloroanisol 852 355 - 1.127 780 688 - 1.158 602 347 - 675 p,p' DDT 11.332 4.599 - 43.871 405 232 - 683 611 119 - 832 o,p' DDT 1.341 1.139 - 1.887 52 <4 - 68 30 <3 - 147 p,p' DDD 12.365 10.153 - 15.814 133 <2 - 140 74 <2 - 77 o,p' DDD 3.616 2.937 - 5.045 35 <2 - 38 25 <2 - 27 p,p' DDE 22.732 18.712 - 31.620 312 148 - 434 148 <0,3 - 187 o,p' DDE 996 863 - 1.131 19 18 - 29 12 9 - 25 ∑DDT 51.941 43.596 - 86.666 899 620 - 1.012 711 375 - 999

134

Continuação Tabela 19

Contaminantes Sedimento - Baía de Guanabara Sedimento - Baía de Ilha Grande Sedimento - Baía de Sepetiba

mediana amplitude mediana amplitude mediana amplitude trans-Clordano 117 98 - 144 16 <0,2 - 38 <0,1 <0,1 - <0,1 cis-Clordano 39 31 - 47 3 <0,3 - 3 12 9 - 21 oxi-Clordano 9 <0,4 - 10 <0,4 <0,4 - <0,4 <0,4 <0,4 - <0,4 Heptacloro 7 <0,2 - 8 6 <0,2 - 25 <0,2 <0,2 - <0,2 cis-Heptacloro Epóxido 5.922 <0,2 - 11.506 2 <0,2 - 2 2 <0,2 - 2

Aldrin 800 317 - 2.239 28 <0,2 - 32 12 <0,2 - 18 Dieldrin 689 449 - 889 125 87 - 304 95 64 - 229 Endrin 124 77 - 406 8 <1 - 15 18 <1 - 31 ∑DRINs 1.791 911 - 3.007 149 117 - 304 110 98 - 112 Endosulfan-I 8 <1 - 9 3 <1 - 11 7 <1 - 9 Endosulfan-II 19 <1 - 33 6 <1 - 8 11 <1 - 13 Mirex 93 81 - 123 22 16 - 55 17 14 - 33

135

O grupo de pesticidas que apresentaram as maiores concentrações foi o DDT. Neste

caso, todos os metabólitos de DDT quantificados no sedimento da BG apresentaram

concentrações de uma a duas ordens de grandeza acima dos valores obtidos nas amostras da

BS e BIG. Os somatórios de DDT obtidos para BS e BIG foram similares (tabela 19).

O metabólito p,p' DDE foi o que registrou a maior mediana, com concentração de

22.732 pg.g-1. No entanto, a maior concentração registrada para os metabólitos de DDT foi

para o p,p' DDT, de 43.871 pg.g-1. Na BIG, as concentrações de p,p' DDE permaneceram

abaixo de 500 pg.g-1 e abaixo de 200 na pg.g-1 na BS (tabela 19).

O trabalho de Japenga e colaboradores (1988) relata apenas a soma dos isômeros p,p' e

o,p' de DDT, DDD e DDE. E também, reporta somente a soma dos "DRINS". Estes mesmos

autores também fizeram uma normalização das concentrações de contaminantes encontrados

no sedimento, considerando um conteúdo de matéria orgânica de 10%. Como será mostrado

na sessão 8.3.5., o conteúdo de matéria orgânica das amostras de sedimento da BG, BS e BIG,

ficaram na faixa de 10% também, o que permite a comparação direta dos valores.

Japenga e colaboradores (1988) verificaram maiores concentrações do ∑DDT na BS,

em torno de 80.000 pg.g-1 e menores na BG, com valores abaixo de 15.000 pg.g-1. Situação

bem diferente da observada no presente estudo, onde o inverso foi constatado. Concentrações

de até 80.000 pg.g-1 foram registradas na BG e valores abaixo de 1.000 pg.g-1 na BS.

Os resultados de DDT encontrados no sedimento da BG do presente trabalho foram

concentrações superiores aos reportados no trabalho de Souza e colaboradores (2008).

Sedimentos de áreas de manguezal sob influência da refinaria de petróleo de Duque de Caxias

apresentaram um somatório máximo de DDT de 35.000 pg.g-1 (Souza et al., 2008).

Quando se analisou a participação de cada metabólito, também se encontrou um

quadro diferente do observado por Souza e colaboradores (2008), que registrou o p,p' DDD

136

como metabólito com maior participação para a carga total de DDT, com concentração

máxima de 16.000 pg.g-1.

Desde que a produção, o uso e a comercialização do DDT foi restringida para o

controle de vetores de doenças por parte de órgãos públicos, poderia se esperar quedas nas

concentrações ambientais deste contaminante. Porém, tem-se demonstrado que ainda pode

haver outras fontes de DDT para o ambiente.

Estudos recentes demonstram que o pesticida Dicofol contém elevados percentuais de

o,p' DDE e p,p' DDT, presentes como impurezas neste produto (Turgut et al., 2009). O

Dicofol tem sido utilizado em culturas de cítricos no Brasil, entrando na mistura de

defensivos contra a praga de Brevipalpus phoenicis (ácaro conhecido como Geijskes) (Alves

et al., 2000).

Outros estudos recentes apontam as tintas anti-incrustantes como importantes fontes

de DDT para os sedimentos superficiais de fundo de áreas que abrigam portos de pesca na

China (Lin et al., 2009).

Estas fontes adicionais de DDT e metabólitos para os ambientes auxiliam a interpretar

as altas concentrações destes compostos no sedimento da BG, onde o maior valor de ∑DDT

encontrado foi de 86.666 pg.g-1. Este valor é de uma a duas ordens de grandeza superior que

as maiores concentrações observadas em baías impactadas da China (1.600 pg.g-1) (Zhong et

al., 2011), da Espanha (900 pg.g-1) (Gomez et al., 2011) e na costa da Korea (5.600 pg.g-1)

(Choi et al., 2011).

Outro resultado que chama a atenção são as concentrações observadas na BG para cis-

heptacloro epóxido, um produto da oxidação do pesticida heptacloro. Enquanto na BS e na

BIG, o cis-heptacloro epóxido alcançou concentrações máximas de 2 pg.g-1, na BG a máxima

registrada foi de 11.506 pg.g-1.

137

O cis-heptacloro epóxido não é um analito estudado com frequência em estimativas de

contaminação ambiental. Este composto ficou abaixo do LOD de sedimentos marinhos

coletados na costa da Turquia (Mar Negro) (Bakan e Ariman, 2004) e em área pantanosa

(saltmarsh) da Baía de Newport (USA) (Masters e Inman, 2000).

Em uma avaliação feita nos arredores da ilha de Cingapura (Wurl e Obbard, 2005), os

autores classificaram a área como moderadamente contaminada e registraram uma

concentração máxima para heptacloro epóxido (cis- + trans-) de 6.800 pg.g-1. Neste caso, as

concentrações de heptracloro ficaram na mesma ordem de grandeza que a observada para

heptacloro epóxido. Porém na BG, a diferença entre as concentrações observadas para cis-

heptacloro epóxido foram até quatro ordens de grandeza acima da verificada para heptacloro.

Considerando estes dados, a BG também pode ser classificada como moderadamente

contaminada com relação a este composto.

Desde 2002 a ANVISA, através da Resolução n°135, de 17 de maio, baniu

completamente a produção e comercialização do heptacloro, permitindo apenas o uso dos

produtos já em estoques, para o tratamento de madeira. As baixas concentrações de heptacloro

no sedimento da BG, tornam difícil a interpretação das elevadas concentrações de cis-

heptacloro epóxido.

Com relação ao grupo dos "DRINS", observou-se uma tendência de redução nos

valores verificados atualmente no sedimento, quando se comparou com os verificados no

estudo de Japenga e colaboradores (1988).

Valores da soma dos "DRINS" registrados no sedimento da BG pelo presente estudo

(3.000 pg.g-1) foram similares ao observado no estudo de Japenga e colaboradores (1988), que

reportaram concentrações próximas a 5.000 pg.g-1 para a amostra da BG. Por outro lado, as

concentrações das amostras de sedimento da BS e da BIG permaneceram abaixo de 300 pg.g-

138

1, enquanto que Japenga e colaboradores (1988) verificaram valores entre mil e cinco mil

pg.g-1 para a BS.

Entre os “DRINS”, o dieldrin foi o composto mais frequentemente detectado nas

amostras, com concentrações máximas de 889 pg.g-1 na BG e menores que 300 na BS e BIG.

Mas foi o aldrin que apresentou maiores valores, alcançando 2.230 pg.g-1 na BG.

Comparando novamente com o estudo feito em Cingapura por Wurl e colaboradores

(2005), os valores reportados para dieldrin (de 1.600 a 4.400 pg.g-1) tendem a ser superiores

aos obtidos na BG pelo presente estudo. Mas os resultados observados para aldrin

apresentaram-se similares às do presente estudo, pois foram de uma amplitude de < 300 pg.g-1

a 1.400 pg.g-1.

As concentrações de aldrin e dieldrin, observadas no estudo feito na costa da Espanha

(Atlântico Norte) por Gomèz e colaboradores (2011), mostraram-se no mesmo patamar dos

valores do presente estudo obtidos para BIG e BS.

Analisando os resultados obtidos de PCB no sedimento superficial de fundo das três

baías estudadas, para todos os congêneres analisados, as concentrações na BG foram uma

ordem de grandeza acima das observadas para BS e BIG.

Enquanto a mediana do ∑PCB para a BG foi de 24.709 pg.g-1, os valores observados

para BIG e BS foram de 3.880 e 1.547 pg.g-1, respecivamente (tabela 20).

139

Tabela 20: Concentrações de PCB (pg.g-1) expressas em massa seca, no sedimento coletado em dezembro de 2008 (DEZ) e fevereiro de 2009 (FEV), nas baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha Grande. Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto.

Contaminante Sedimento - Baía de Guanabara Sedimento - Baía de Ilha Grande Sedimento - Baía de Sepetiba

mediana amplitude mediana amplitude mediana amplitude PCB28 2.189 2.087 - 2.839 380 319 - 506 262 194 - 331 PCB52 2.327 1.805 - 3.815 669 467 - 862 393 319 - 678 PCB101 3.521 3.252 - 4.548 785 490 - 1.411 369 291 - 604 PCB138 4.059 3.463 - 4.455 473 266 - 859 132 93 - 204 PCB153 5.229 4.809 - 5.887 611 421 - 1.037 192 143 - 355 PCB180 2.010 1.619 - 2.734 125 76 - 192 51 41 - 73 PCB77 173 <1,3 - 197 39 37 - 43 12 8 - 16 PCB81 7 <1 - 36 3 <1 - 4 <1 <1 - PCB126 19 <0,5 - 17 2 <0,5 - 2 <0,5 <0,5 - PCB169 4 <0,6 - 6 <0,6 <0,6 PCB105 1.327 1.220 - 1.366 190 124 - 308 36 29 - 70 PCB114 74 65 - 80 13 7 - 19 4 <0,6 - 6 PCB118 3.043 2.648 - 3.498 444 281 - 734 108 76 - 174 PCB123 335 <0,7 - 341 9 <0,7 - 14 <0,7 <0,7 - PCB156 399 330 - 450 72 37 - 100 14 6 - 21 PCB157 105 92 - 112 16 10 - 26 4 <0,5 - 4 PCB167 233 208 - 248 30 15 - 43 8 5 - 13 PCB189 55 51 - 81 5 <0,4 - 7 3 <0,4 - 3 ∑PCB 24.709 22.709 - 29.484 3.880 2.569 - 6.030 1.547 1.312 - 2.487

140

Os congêneres que registraram as maiores concentrações nos sedimentos das três baias

estudadas foram: 28, 52, 101, 138, 153, 180, 105 e 118.

O trabalho de Souza e colaboradores (2008) quantificou as concentrações dos PCB

indicadores (28, 52, 101, 118, 138, 153, 180) em sedimentos de área de manguezal da BG,

próximo à refinaria de petróleo. Assim como o verificado na presente tese, os congêneres que

apresentaram maiores concentrações foram os PCB 118, 153, 138 e 180.

O maior valor de soma dos PCB registrado por Souza e colaboradores (2008) foi de

184.160 pg.g-1. Este valor é uma ordem de grandeza superior que o maior resultado da soma

dos PCB indicadores encontrado na presente tese para os sedimentos da BG (14.010 pg.g-1).

As concentrações mais elevadas de PCB descritas por Souza e colaboradores (2008),

devem ser analisadas considerando-se duas características do ponto de coleta adotado pelos

autores: a proximidade de uma fonte pontual de contaminantes (refinaria de Duque de Caxias)

e a distância do canal central de entrada da BG, que por estar no fundo da baía, resulta em

menor troca de água com as correntes oceânicas, quando comparada com a do ponto de coleta

da presente tese (Praia de Jurujuba)

As mais altas concentrações descritas por Wurl e colaboradores (2005), para o ∑PCB

no sedimento da costa de Cingapura ficaram entre 468.990 e 4.279.740 pg.g-1, considerando

apenas os mesmo congêneres de PCB quantificados na presente tese. Estas concentrações

ficaram duas ordens de grandeza acima dos maiores valores registrados na BG.

Por outro lado, em estudo na costa sudeste da China, descrita como receptora de

diferentes fontes de contaminação (Li et al., 2011), observaram-se concentrações similares às

do presente estudo. As concentrações registradas para o ∑PCB variaram de 1.360 a 5.690

pg.g-1 na Baía de Xiamen, considerando apenas os mesmos congêneres de PCB quantificados

nesta tese.

141

Da mesma forma, as concentrações dos mesmos congêneres de PCB quantificados no

presente estudo apresentaram a mesma amplitude observada em estudo realizado na costa

norte da Espanha (Gomez-Lavin et al., 2011). Nesta região, as concentrações do ∑PCB

variaram de 566,7 a 4.656,1 pg.g-1.

Portanto, com relação aos congêneres de PCB quantificados nesta tese, os sedimentos

das áreas estudadas podem ser classificados como moderadamente contaminados na BG e não

contaminados na BIG.

O gráfico dos percentuais da participação dos grupos de congêneres de PCB, formados

pelo número de cloro em cada molécula (figura 23), reflete a similaridade entre os perfis de

contaminação por PCB dos sedimentos das três baías estudadas.

Os PCB Indicadores e os Tetraclorados apresentaram participações similares no ∑PCB

dos sedimentos das três áreas estudadas, com valores entre 40 e 60%. Também se observou

percentuais próximos para os PCB Penta e Hexaclorados, variando em torno de 20%. Os

Figura 23: Percentuais dos grupos de congêneres de PCB em sedimento, formados pelo número de cloro nas moléculas. Triclorados (Tri): PCB 28; Tetraclorados (Tetra): PCB 52, 101 e 138; Pentaclorados (Penta): PCB 153, 180, 77, 81, 126 e 169; Hexaclorados (Hexa): PCB 105, 114, 118, 123, 156 e 157; Heptaclorados (Hepta): PCB 167 e 189; e ainda o grupo dos chamados congêneres Indicadores (Indic.), formado pelos PCB 28; 52; 101; 118; 138; 153; 180. Baía de Guanabara (BG); Baía de Ilha Grande (BIG) e Baía de Sepetiba (BS).

010203040506070


%

BG

BIG

BS

142

Triclorados tiveram percentuais em torno de 10%, e assim como para os mexilhões,

observaram-se apenas resíduos dos Heptaclorados.

Um quadro diferente do observado na presente tese foi verificado em estudo realizado

na Baía de Masan, na Coreia, onde a distribuição dos congêneres de PCB foi analisada em

sedimentos coletados em locais dentro e fora da baía (Hong et al., 2003). Os autores

observaram que os congêneres menos clorados (di-, tri-, e tetraclorados), que apresentam

menores valores de Kow, estiveram mais presentes nas amostras de fora da baía. Enquanto que

os coletados dentro da baía apresentaram maior participação dos congêneres com mais cloro

em suas moléculas (penta-, hexa-, e heptaclorados).

Por outro lado, assim como o presente estudo, sedimentos de rios coletados em locais

próximos ao porto de Tolo, em Hong Kong (Zhou et al., 1999), também apresentaram uma

maior participação dos congêneres de PCB com quatro cloros (18 a 40%).

Portanto, considerando que os pontos de coletas nas três baías estudadas da presente

tese têm descargas fluviais em suas proximidades, os resultados encontrados neste estudo

podem estar refletindo a influência continental sobre o ecossistema estuarino das baías.

8.3.3. Concentrações de STP nos sólidos em suspensão (SS)

Encontrou-se apenas um estudo na literatura que apresenta dados de STP em SS

obtidos por coletores (sediment trap) (Koelmans et al., 1997), que cobriram um tempo de

amostragem comparável com o do presente estudo (15 dias). Porém, apesar da área de estudo

já ter sido um sistema estuarino, os autores descreveram o lago de Volkerak (Holanda) como

um sistema de água doce, devido ao represamento da região.

Outro ponto que limita o uso dos resultados de STP obtidos para o lago de Volkerak

(Koelmans et al., 1997), é que as concentrações apresentadas pelos autores foram

normalizadas pelo conteúdo de carbono orgânico (CO) das mesmas. Porém, os respectivos

143

percentuais não foram informados, o que dificulta a comparação com os resultados da

presente tese, expressos na base de massa seca.

Apesar de terem sido encontradas publicações que adotaram o método de armadilha de

sedimento (sediment trap) para o estudo da dinâmica de STP em ambiente marinho, o tempo

de coleta variou de três meses a dois anos. Nestes casos, para se evitar a degradação dos

compostos, foram adicionados reagentes (Clorofórmio ou Formaldeído) no aparato coletor do

SS (Dachs et al., 1996; Strandberg et al., 1998). Porém, também encontrou-se um estudo onde

as armadilhas permaneceram por dois anos, mas que não houve adição de fixadores (Osterroht

e Smetacek, 1980; Koelmans et al., 1997) .

Com frequência, os estudos encontrados na literatura que se dedicaram a quantificar as

concentrações de STP em SS, também chamado de particulado em suspensão (suspended

matter), obtiveram essas amostras por meio de filtração de determinado volume de água.

Estes trabalhos não foram utilizados na discussão da presente tese, pois se trata de uma

abordagem distinta da metodologia adotada na presente tese.

Para ilustrar essa diferença de abordagem entre a coleta de SS por filtração e por

coletores, pode-se citar o estudo feito no lago de Volkerak (Koelmans et al., 1997). Os autores

compararam as concentrações de STP verificadas nos SS coletados por armadilhas de

sedimento e por centrifugação. Os resultados mostraram que as concentrações dos OCP e

PCB quantificadas no SS foram de 36 (para α-HCH) a 112 (para PCB 138) vezes maior que

as observadas nas amostras obtidas por centrifugação (Koelmans et al., 1997).

As armadilhas de sedimento utilizadas para a obtenção do SS coletado no presente

estudo permaneceram por 15 dias no mar. Ao longo deste período, os aparatos coletores

ficaram expostos a diferentes aportes continentais (fluvial e pluvial) e distintas correntes

marítimas.

144

Ao longo do período amostral das armadilhas de SS, a chegada de STP nos

ecossistemas pode ser variável, além das alterações dos parâmetros ambientais que

determinam as condições de sedimentação, os coeficientes de partição, entre outros

parâmetros. A amostragem instantânea de determinado volume de água, em um dado local,

não integra tais variações, enquanto que a metodologia empregada nesta tese, sim.

Caso estivessem disponíveis na literatura dados sobre STP no SS dos locais estudados

no presente estudo, obtidos por meio de filtração, estes poderiam entrar na discussão dos

dados, a título de um referencial para as regiões. Porém, estas informações não foram

encontradas e optou-se por não citar dados relativos ao SS obtidos por filtração, referentes a

outros locais.

O trans-heptacloro epóxido permaneceu abaixo do LOD (< 1 pg.g-1) em amostras de

SS.

Como o observado para o sedimento e o mexilhão, observou-se que as concentrações

de OCP no SS da BG tenderam a apresentar valores de uma a duas ordens de grandeza acima

dos obtidos na BIG e na BS (tabela 21).

145

Tabela 21 Concentrações de OCP (pg.g-1) expressas em massa seca, nos sólidos em suspensão coletados em dezembro de 2008 (DEZ) e fevereiro de 2009 (FEV), nas baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha Grande. Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto.

Contaminantes Sólidos em Suspensão - Baía de Guanabara Sólidos em Suspensão - Baía de Ilha Grande Sólidos em Suspensão - Baía de Sepetiba

mediana amplitude mediana amplitude mediana amplitude α-HCH 156 79 - 175 43 22 - 131 167 25 - 400 β-HCH 154 134 - 162 29 19 - 57 32 20 - 52 γ-HCH 268 133 - 307 169 72 - 684 274 75 - <1 δ-HCH 27 <2 - 28 7 <2 - 12 10 4 - <2 ε-HCH 11 <3 - 13 <3 7 <3 - 7 ∑HCH 605 414 - 68 0 247 113 - 723 435 137 - 1.154 Pentaclorobenzeno 191 82 - 245 37 22 - 92 80 29 - 167 Hexaclorobenzeno 96 53 - 119 16 12 - 40 48 12 - 78 Pentacloroanisol 1.878 <1 - 3.142 1.049 274 - 5.371 2.151 517 - 7.589 Octacloroestireno 3 3 - 7 - p,p' DDT 12.184 <3 - 13.165 402 293 - 1.028 515 <3 - 1.076 o,p' DDT 1.335 749 - 1.873 100 83 - 498 175 108 - 399 p,p' DDD 5.869 5.052 - 7.490 243 137 - 532 151 <2 - 257 o,p' DDD 1.836 1.500 - 2.130 101 45 - 187 49 24 - 68 p,p' DDE 17.507 <0,3 - 20.122 497 291 - 926 371 293 - 556 o,p' DDE 708 <0,2 - 733 27 16 - 68 25 15 - 41 ∑DDT 30.030 11.324 - 43.022 1.531 887 - 2.816 1.027 787 - 2.200

146

Continuação Tabela 21

Contaminantes Sólidos em Suspensão - Baía de Guanabara Sólidos em Suspensão - Baía de Ilha Grande Sólidos em Suspensão - Baía de Sepetiba

mediana amplitude mediana amplitude mediana amplitude trans-Clordano 101 68 - 119 30 19 - 113 36 20 - 87 cis-Clordano 34 22 - 45 9 5 - 31 10 <0,2 - 24 oxi-Clordano <0,4 <0,4 <0,4 Heptacloro 15 11 - 35 <0,2 7 - 64 46 9 - 90 cis-Heptacloro Epóxido 6 5 - 9 3 0 - 8 2 1 - 5

Aldrin 275 <0,2 - 345 56 - 204 26 <0,2 - 31 Dieldrin 618 424 - 860 190 148 - 910 370 107 - 771 Endrin 92 62 - 124 21 13 - 85 39 12 - 58 ∑DRINs 808 704 - 975 324 208 - 995 409 145 - 829 Endosulfan-I 41 33 - 67 74 41 - 158 56 35 - 108 Endosulfan-II 26 18 - 31 33 19 - 79 25 13 - 46 Metoxicloro <0,3 1 1 - 1 <0,3 Mirex 81 72 - 90 67 35 - 84 20 15 - 83

147

Também foi possível observar uma tendência para as concentrações na BIG e BS

apresentarem valores similares.

O grupo de OCP que apresentou maiores concentrações foi o DDT e metabólitos,

assim como o observado para mexilhões e sedimentos. Na BG, o ∑DDTs no SS variou entre

11.324 a 43.022 pg.g-1, enquanto que a amplitude na BS e BIG foi de 787 a 2.816 pg.g-1

(tabela 21).

Os metabólitos p,p' DDT e p,p' DDE foram os metabólitos de DDT que mais

contribuíram para os somatórios de DDT no SS, em todas as áreas estudadas. Enquanto na

BG a concentração máxima registrada para p,p' DDT foi de 13.165 pg.g-1, na BIG e na BS

esses valores ficaram próximos a 1.000 pg.g-1 (tabela 21).

A maior concentração observada entre os metabólitos de DDT no SS, foi para o p,p'

DDE, na BG (20.122 pg.g-1). Apesar disto, verificou-se uma expressiva variação das

concentrações de p,p' DDE no SS da BG, com réplicas apresentando valores abaixo do LOD

(<0,3 pg.g-1) . Os valores de p,p' DDE na BIG e na BS ficaram em uma ordem de grandeza

abaixo do p,p' DDT observado no SS destas baías. Mesmo assim, verificou-se uma tendência

para os valores de p,p' DDE ficarem acima dos outros metabólitos de DDT (tabela 21).

Outro analito que também apresentou concentrações elevadas foi o pentacloroanisol.

Porém, observaram-se concentrações medianas similares deste composto entre as áreas

estudadas, variando de 1.049 pg.g-1, na BIG, a 2.151 pg.g-1, na BS (tabela 21).

Com relação aos PCB, novamente a BG apresentou as maiores concentrações, quando

comparadas com a BIG e BS, como demonstrado na tabela 22. O ∑PCB para a BG (24.709

pg.g-1) ficou uma ordem de grandeza acima do observado para a BIG (3.880 pg.g-1) e BS

(1.547 pg.g-1).

148

Tabela 22: Concentrações de PCB (pg.g-1) expressas em massa seca, nos sólidos em suspensão coletados em dezembro de 2008 (DEZ) e fevereiro de 2009 (FEV), nas baías de Guanabara, Sepetiba e Ilha Grande. Valores abaixo do limite de detecção (LOD) são indicados como "<LOD" de cada composto.

Contaminante Sólidos em Suspensão - Baía de Guanabara Sólidos em Suspensão - Baía de Ilha Grande Sólidos em Suspensão - Baía de

mediana amplitude mediana amplitude mediana amplitude PCB28 2.189 2.087 - 2.839 380 319 - 506 262 194 - 331 PCB52 2.327 1.805 - 3.815 669 467 - 862 393 319 - 678 PCB101 3.521 3.252 - 4.548 785 490 - 1.411 369 291 - 604 PCB138 4.059 3.463 - 4.455 473 266 - 859 132 93 - 204 PCB153 5.229 4.809 - 5.887 611 421 - 1.037 192 143 - 355 PCB180 2.010 1.619 - 2.734 125 76 - 192 51 41 - 73 PCB77 173 <1,3 - 197 39 37 - 43 12 8 - 16 PCB81 7 <1 - 36 3 <1 - 4 <1 <1 - PCB126 19 <0,5 - 17 2 <0,5 - 2 <0,5 <0,5 - PCB169 4 <0,6 - 6 <0,6 <0,6 PCB105 1.327 1.220 - 1.366 190 124 - 308 36 29 - 70 PCB114 74 65 - 80 13 7 - 19 4 <0,6 - 6 PCB118 3.043 2.648 - 3.498 444 281 - 734 108 76 - 174 PCB123 335 <0,7 - 341 9 <0,7 - 14 <0,7 <0,7 - PCB156 399 330 - 450 72 37 - 100 14 6 - 21 PCB157 105 92 - 112 16 10 - 26 4 <0,5 - 4 PCB167 233 208 - 248 30 15 - 43 8 5 - 13 PCB189 55 51 - 81 5 <0,4 - 7 3 <0,4 - 3 ∑PCB 24.709 22.709 - 29.484 3.880 2.569 - 6.030 1.547 1.312 - 2.487

149

Observou-se também que os congêneres 25, 52, 101, 138, 153, 180, 105 e 118 foram

os PCB que apresentaram as maiores concentrações. Os valores obtidos para estes congêneres

ficaram próximos entre si, para as três baías estudadas nesta tese. Na BG, as medianas

variaram de 1.327 pg.g-1 a 5.229 pg.g-1. Na BIG e na BS, os congêneres com maiores

concentrações medianas variaram de 36 a 785 pg.g-1.

Observou-se que os PCB indicadores e os tetraclorados apresentaram participações

similares ao ∑PCB (entre 40 e 60%), como demonstrado na figura 24.

Os heptaclorados apresentaram apenas concentrações residuais e os tri-, penta-, e

hexaclorados apresentaram contribuições similares para o total de PCB, com percentuais entre

10 e 25%, assim como observado para as amostras de sedimento.

Figura 24: Percentuais dos grupos de congêneres de PCB no sólido em suspensão (SS), formados pelo número de cloros nas moléculas. Triclorados (Tri): PCB 28; Tetraclorados (Tetra): PCB 52, 101 e 138; Pentaclorados (Penta): PCB 153, 180, 77, 81, 126 e 169; Hexaclorados (Hexa): PCB 105, 114, 118, 123, 156 e 157; Heptaclorados (Hepta): PCB 167 e 189; e ainda o grupo dos chamados congêneres Indicadores (Indic.), formado pelos PCB 28; 52; 101; 118; 138; 153; 180. Baía de Guanabara (BG); Baía de Ilha Grande (BIG) e Baía de Sepetiba (BS).

0

10

20

30

40

50

60

70


%

BG

BIG

BS

150

8.3.4. Comparação entre as concentrações de STP no sedimento, no SS e nos mexilhões P.

perna

Para se comparar os perfis das concentrações obtidas de cada analito, para cada matriz

ambiental, considerando todos os locais e meses de coleta, foram feitos histogramas, e

apresentados em forma de barras, com seus respectivos desvios (95% do intervalo de

confiança).

Através do histograma obtido para os OCP quantificados no sedimento, SS e mexilhão

(figura 25), observou-se que as concentrações de OCP encontradas no SS ficaram no mesmo

patamar, ou até superiores, do que foi observado nas amostras de sedimento.

151

Figura 25: Histograma com todas as concentrações em pg.g-1 de massa seca de cada OCP quantificado para cada matriz ambiental. Os compostos marcados com (E) apresentam a escala no eixo y da esquerda e os marcados com (D), no eixo y da direita. As barras indicam o valor mediano e as medidas de dispersão (intervalo de confiança de 95% dos dados).

152

Esperava-se observar concentrações de OCP nos SS menores que as verificadas no

sedimento, uma vez que este último tenderia a agregar maior quantidade de matéria orgânica,

servindo de sítio de sorção para os compostos hidrofóbicos (Hung et al., 2007).

De uma forma geral, as concentrações de OCP em mexilhões tendem a ser mais

elevadas, quando comparadas às observadas no sedimento e nos SS. Os compostos que

mostraram esta tendência com maior evidência foram os isômeros de HCH (α-, β-,γ-, δ- e ε-),

e os Endosulfans -I e -II.

Porém, quando se observa o grupo de OCP que registrou as maiores concentrações,

verificou-se uma tendência para valores de p,p' DDD e o,'p DDD ficarem mais elevados no

sedimento do que no mexilhão. No caso do p,p' DDE, isto também foi verificado nos SS, com

relação ao mexilhão (figura 25).

Situação similar foi observada na comparação das concentrações de DDT no

sedimento da costa da França, em comparação com os valores quantificados no mexilhão

Mytilus edulis (Thompson et al., 1999). Neste estudo, os metabólitos p,p' e o,p' DDT

apresentaram uma tendência para maiores valores no sedimento (30 e 10 mil pg.g-1,

respectivamente), em relação ao quantificado nos mexilhões (<5 e <10 mil pg.g-1).

Porém, em estudo conduzido na Groelândia, as concentrações de p,p' DDE, p,p' DDD

e p,p' DDT ficaram abaixo do LOD, enquanto que no mexilhão M. edulis, verificou-se valores

entre 25 e 810 pg.g-1 (Cleemann et al., 2000).

Portanto, pode-se sugerir que as condições ambientais, como a quantidade e a

qualidade de matéria orgânica presente no ambiente, temperatura e hidrodinamismo sejam

importantes na distribuição destes compostos entre os compartimentos bióticos e abióticos.

Outro ponto a se destacar a partir da análise do histograma dos OCP, é que não se

detectou Metoxicloro no sedimento, enquanto que se observaram apenas sinais deste

composto nos SS e no mexilhão.

153

Diferente do observado na presente tese, no estudo conduzido no Estreito de Istambul

(Okay et al., 2011), as concentrações mais baixas de metoxicloro verificadas no mexilhão

Mytilus galloprovincialis (0,81 pg.g-1) foram similares às observadas no sedimento (0,58 pg.g-

1).

Com relação ao SS, foram observados valores altos isolados para dois analitos que se

apresentaram com baixas concentrações em todas as amostras, o octacloroestireno e o oxi-

clordano. Da mesma forma, obteve-se uma dispersão alta nas concentrações de cis-heptacloro

epóxido para as amostras de sedimento. Devido à baixa frequência em que se observa estes

picos de concentrações, estes dados têm menor importância.

Com relação ao histograma com a distribuição dos congêneres de PCB entre as

matrizes ambientais (figura 26) analisadas nesta tese, observou-se uma similaridade entre os

perfis encontrados.

154

Figura 26 Histograma com todas as concentrações em pg.g-1 de massa seca de cada PCB quantificado para cada matriz ambiental. Os compostos marcados com (E) apresentam a escala no eixo y da esquerda e os marcados com (D), no eixo y da direita. As barras indicam o valor mediano e as medidas de dispersão (intervalo de confiança de 95% dos dados).

155

As concentrações de PCB nos mexilhões, apesar de apresentarem medianas próximas

às encontradas no SS e no sedimento, foram as que tenderam a apresentar os maiores valores

dos congêneres.

Tendência oposta à verificada na presente tese foi observada em estudo no Estreito de

Istambul, onde os maiores valores do ∑PCB observados no sedimento (máx. de 97 mil pg.g-1)

ficaram uma ordem de grandeza acima dos apresentados no mexilhão M. galloprovincialis

(máx. de 5.400 pg.g-1).

Por outro lado, em estudo conduzido na costa da França, o mexilhão M. edulis

apresentou um ∑PCB de 32.920 pg.g-1, enquanto que o valor observado no sedimento ficou

duas ordens de grandeza abaixo desta concentração (660 pg.g-1).

A distribuição de OCP entre os compartimentos ambientais analisados nesta tese

(mexilhão, sedimento e SS), também foi analisada aplicando-se a Análise Discriminante

(DA). A figura 27 mostra graficamente o resultado desta análise estatística, onde se pode

observar a separação dos grupos de amostras, pela distância nos eixos canônicos (ROO_1 e

ROOT_2).

156

Verificou-se que as amostras de mexilhão, sedimento e SS referentes a BG foram

posicionadas na área do gráfico mais distante das demais. Provavelmente, isto se deveu às

maiores concentrações de OCP observadas nestas amostras, em relação às demais baías.

Dois outros grupos de amostras apresentaram uma tendência para se diferenciarem das

demais, apesar de estarem próximas de um conjunto de amostras que ficaram sobrepostas no

gráfico: os sedimentos e mexilhões da BS (separadamente).

As amostras de mexilhão, sedimento e SS da BIG apresentam uma sobreposição no

gráfico, indicando que seus perfis e concentrações de OCP foram similares.

Figura 27: Gráfico de dispersão categorizado da Análise Discriminante (AD) para os OCP. A primeira e a segunda função (Root 1 e 2) da AD são representadas nos eixos X e Y respectivamente, mostrando os valores das funções calculados. Cada símbolo representa um grupo de análises. Cada grupo possui de 5 a 8 réplicas, conforme as tabelas 17, 19 e 21. Os grupos são descritos por local, e pela matriz da amostra: Mex - mexilhões; SED - sedimento; SS - sólidos em suspensão; BG - Baía de Guanabara; BIG - Baía de Ilha Grande; BS - Baía de Sepetiba. Os símbolos para cada grupo estão especificados na figura. As variáveis consideradas nesta análise foram: α-, β-, γ-, δ-, ε-HCH; Pentaclorobenzeno; HCB; PeCA; p,p’ e o,p’ DDT; p,p’ e o,p’ DDD; p,p’ e o,p’ DDE; Clordano trans-, cis-, oxy-; Heptacloro; cis-Heptacloro Epóxido; Aldrin; Dieldrin; Endrin, Endosulfan I e II, Mirex e Metoxicloro.

157

Considerando que as amostras da BIG foram as que apresentaram as menores

concentrações de OCP, é possível que devido ao grau de contaminação ambiental desta baía,

o processo de acúmulo diferenciado destes compostos, nos diferentes compartimentos, não

pôde ser percebido.

Por outro lado, a nítida separação dos outros conjuntos de amostras indicou que os

perfis dos histogramas das concentrações de OCP acumuladas no sedimento e no SS, puderam

ser diferenciados. Isto deve ser considerado no momento de decidir sobre qual destes

compartimentos deve ser amostrado de um determinado local, caso se deseje avaliar o

potencial de bioacumulação destes contaminantes, através dos mexilhões cultivados na

mesma área.

A tabela 23 apresenta o resultado da análise de regressão múltipla para as

concentrações de OCP nos mexilhões (variável dependente), no sedimento e no SS (variável

independente).

158

Tabela 23: Resumo do resultado da análise de regressão múltipla entre as concentrações de OCP quantificadas em Mexilhão P. perna, sólidos em suspensão (SS) e Sedimento (SED). Os níveis de significância (p) dos coeficientes de regressão global ajustado (R2), obtidos por teste F, e dos coeficientes parciais padronizados (Beta), testados pelo teste t-Student, menores que 0,05, foram marcados com "*".

Contaminantes Coeficiente global Mexilhão X SS Mexilhão X SED R2 p Beta p Beta p

α-HCH 0,148 0,140 -0,404 0,114 0,327 0,193 β-HCH 0,276 0,095 0,409 0,239 0,301 0,378 γ-HCH 0,026 0,844 0,028 0,921 0,159 0,572 δ-HCH 0,117 0,269 0,556 0,150 0,007 0,983 ε-HCH "n" insuficiente Pentaclorobenzeno 0,458 0,005* 0,185 0,443 0,585 0,024* Hexaclorobenzeno "n" insuficiente Pentacloroanisol 0,194 0,087 -0,238 0,313 0,530 0,036* p,p' DDT 0,004 0,977 -0,063 0,907 0,004 0,994 o,p' DDT 0,802 0,00* 0,710 0,017 0,225 0,392 p,p' DDD 0,533 0,013* 0,100 0,890 0,690 0,352 o,p' DDD 0,646 0,004* 0,392 0,474 0,463 0,401 p,p' DDE 0,629 0,001* 1,290 0,065 -0,490 0,456 o,p' DDE 0,791 0,000* 0,484 0,129 0,437 0,168 trans-Clordano 0,096 0,669 0,153 0,737 0,187 0,683 cis-Clordano 0,461 0,035 0,522 0,257 0,261 0,558 oxi-Clordano Heptacloro 0,011 0,969 -0,119 0,809 -0,059 0,904 cis-Heptacloro Epóxido 0,374 0,104 0,125 0,675 0,740 0,041* Aldrin 0,062 0,853 -0,248 0,592 -0,006 0,990 Dieldrin 0,617 0,001* 0,144 0,546 0,702 0,009* Endrin 0,129 0,502 0,366 0,301 -0,015 0,965 Endosulfan-I 0,096 0,312 -0,126 0,720 -0,548 0,155 Endosulfan-II 0,352 0,414 -0,583 0,244 0,039 0,931 Metoxicloro Sed < LOD Mirex 0,233 0,062 -0,548 0,056 -0,044 0,871

De uma forma geral, foram verificados baixos valores de coeficiente global, assim

como para os coeficientes de regressão parciais (Beta), tanto para a relação mexilhão -

sedimento, quanto para mexilhão - SS. Em primeira análise, as concentrações de OCP no

sedimento e nos SS teriam pouca influência sobre as variações observadas nas concentrações

destes compostos nos mexilhões.

O grupo dos DDT apresentou os maiores coeficientes globais entre os OCP estudados

nesta tese. Entre os metabólitos de DDT, o p,p' DDT foi o único que mostrou um R2 com

159

valor baixo e sem relevância significativa (p>0,05). Todos os demais metabólitos tiveram seus

R2 variando entre 0,533 e 0,802, com p<0,05.

Os valores dos coeficientes de regressão parciais para os metabólitos de DDT

apresentaram-se similares entre sedimento e SS. Para nenhum deles se verificou uma

relevância significativa (p>0,05). Apesar disto, o maior valor de Beta registrado para todos os

OCP quantificados na presente tese foi observado para o p,p' DDE, em relação ao SS (1,129).

Estes resultados indicam que a variabilidade nas concentrações de DDT nos SS apresenta

certa capacidade de predição das concentrações encontradas nos mexilhões P. perna.

Com relação ao grupo dos PCB, a DA diferenciou menos grupos de amostras, que os

observados para os OCP, como apresentado na figura 28.

Figura 28: Gráfico de dispersão categorizado da Análise Discriminante (AD) para os PCB. A primeira e a segunda função (Root 1 e 2) da AD são representadas nos eixos X e Y respectivamente, mostrando os valores das funções calculados. Cada símbolo representa um grupo de análises. Cada grupo possui de 5 a 8 réplicas, conforme as tabelas 18, 20 e 22. Os grupos são descritos por local e pela matriz da amostra: Mex - mexilhões; SED - sedimento; SS - Sólidos em Suspensão; BG - Baía de Guanabara; BS - Baía de Sepetiba; BIG - Baía de Ilha Grande. Os símbolos para cada grupo estão especificados na figura. As variáveis consideradas nesta análise foram: PCB 28; 52; 101; 138; 153; 180; 77; 81; 126; 169; 105; 114; 118; 123; 156; 157; 167; 189.

160

Ainda assim, as amostras da BG formaram grupos separados das demais,

possivelmente também por conta das altas concentrações de PCB registradas nas amostras

desta baía. As demais amostras da BS e BIG ficaram posicionadas próximas umas das outras

em uma mesma região do gráfico, indicando similaridade das concentrações e dos perfis de

acúmulo nas três matrizes ambientais analisadas.

Quando se analisa a contribuição das variabilidades das concentrações de PCB no

sedimento e no SS, sobre as observadas nos mexilhões, verificou-se um quadro bem diferente

do encontrado para os OCP. Neste caso, apenas o PCB 126 apresenta um coeficiente de

regressão global (R2) não significativo, mas ainda assim, com um valor (0,482), mais elevado

que a maioria dos observados para os OCP (tabela 24).

Tabela 24: Resumo do resultado da análise de regressão múltipla entre as concentrações de PCB quantificadas em mexilhão P. perna, sólidos em suspensão (SS) e Sedimento (Sed). Os níveis de significância (p) dos coeficientes de regressão global ajustados (R2), obtidos por teste F, e dos coeficientes parciais padronizados (Beta), testados pelo teste t-Student, menores que 0,05, foram marcados com "*".

Contaminantes Coeficiente

global Mexilhão X SS Mexilhão X Sed

R2 p Beta p Beta p PCB28 0,692 0,000* 0,063 0,680 0,829 0,000* PCB52 0,543 0,003* 0,048 0,796 0,761 0,001* PCB101 0,833 0,000* 0,690 0,640 0,873 0,000* PCB138 0,706 0,000* 0,080 0,787 0,790 0,016 PCB153 0,746 0,000* -0,018 0,941 0,897 0,002* PCB180 0,729 0,000* 0,835 0,002* 0,047 0,835 PCB77 0,775 0,000* 0,106 0,632 0,808 0,003* PCB81 Mexilhão < LOD PCB126 0,482 0,260 0,696 0,658 0,170 0,912 PCB169 SS < LOD PCB105 0,757 0,000* 0,435 0,149 0,475 0,117 PCB114 0,720 0,002* 0,620 0,089 0,283 0,408 PCB118 0,679 0,000* 0,165 0,581 0,703 0,031 PCB123 SS com "n" insuficiente PCB156 0,660 0,000* 0,033 0,912 0,809 0,016* PCB157 0,578 0,009* 0,056 0,877 0,762 0,059 PCB167 0,731 0,000* 0,057 0,821 0,827 0,006* PCB189 0,564 0,035* 0,418 0,314 0,449 0,284

161

Observando os coeficientes de regressão parcial para os PCB, os valores mostraram-se

superiores aos obtidos com os OCP. E ainda, para sete congêneres de PCB, o sedimento

apresentou valores de Beta com significância. Apenas para o PCB 180, é que se registrou um

valor de Beta dos SS com uma influência significativa sobre a variável dependente

(mexilhão).

Estes dados mostram uma tendência diferente da observada para os OCP, indicando

que o sedimento teria maior capacidade de predição sobre a variabilidade das concentrações

de PCB no mexilhão P. perna.

Pode-se dizer que, de certa forma, o gráfico obtido com a DA antecipou o obtido pelo

teste de regressão múltipla. Isto porque, por não ter separado as amostras em grupos distintos,

a DA indicou uma similaridade entre as concentrações observadas nos mexilhões, no

sedimento e no SS.

Da mesma forma, observando a DA para os OCP, também poderia se esperar que o

teste de regressão múltipla revelasse baixos valores de Beta para o sedimento e os SS. Uma

vez que é possível visualizar uma separação dos conjuntos de amostras nos eixos canônicos

da DA, entende-se que não há muita similaridade entre os grupos de amostras. Esta mesma

tendência foi possível se obter, observando os baixos valores de B registrados na análise de

regressão múltipla dos OCP.

A questão que se segue a partir destes dados é quanto à diferença encontrada nos

padrões observados para OCP e PCB. Com relação aos PCB, os resultados das DA e

regressão múltipla indicam que o sedimento pode ser utilizado para predizer a variabilidade

das concentrações de PCB em P. perna. Por outro lado, estas análises feitas para OCP

apontam para uma ausência de relações entre as concentrações de OCP verificadas no

sedimento e no SS, com as encontradas nos mexilhões.

162

Supostamente outra via de exposição ambiental aos OCP poderia explicar as variações

de OCP nos mexilhões. Talvez os OCP na fase solúvel da coluna d'água fosse a fonte mais

apropriada para se examinar a exposição ambiental dos mexilhões aos OCP. Neste caso, as

propriedades físico-químicas dos OCP, interagindo com as condições ambientais,

favoreceriam a permanência dos OCP na fase solúvel, enquanto que os PCB tenderiam a ser

adsorvidos pelas partículas suspensas e precipitariam.

Porém, se tem estabelecido que o conteúdo bioacumulado de STP, por bivalves

filtradores, reflete uma condição mais complexa que o perfil verificado na fração solúvel

destes contaminantes na coluna d'água (Peven et al., 1996; Richardson et al., 2001). Desta

forma, seria pouco provável de se observar uma relação significativa entre as concentrações

de OCP na fração aquosa das baías estudas e as quantificadas nos mexilhões.

A metabolização dos OCP pelos bivalves seria uma alternativa de se entender o

desaclopamento entre as concentrações de STP bioacumuladas nos mexilhões e o verificado

no ambiente. Estudos indicaram que os bivalves não apresentam uma atividade enzimática

expressiva (Stegeman e Lech, 1991; Kwong et al., 2009). Porém, alguns estudos indicam a

biotransformação de pesticidas por bivalves, como a degradação do HCB, a Pentaclorotianisol

(Bauer et al., 1989) e do octacloroestireno a metiltioheptacloroestireno (Bauer et al., 1989).

Não foram encontrados estudos que avaliassem a biotransformação de PCB por

bivalves.

Comparando os valores de Kow dos OCP e PCB (tabela 25 sessão 8.3.5.), observa-se

que os PCB apresentam maiores valores (de 5,67 a 7,71), comparando com os verificados

para OCP (de 3,84 a 6,69). Isto poderia indicar que os PCB, por serem mais hidrofóbicos que

os OCP, não seriam tão suscetíveis à remobilização do sedimento para a coluna d'água,

através de processos de bioturbação ou revolvimento físico (ondas ou correntes).

163

Desta maneira os PCB formariam complexos mais estáveis no sedimento, enquanto

que os OCP tenderiam a apresentar maior mobilidade entre os compartimentos, o que

explicaria a fraca relação estatística entre as concentrações de OCP encontradas no mexilhão,

nos SS e no sedimento.

8.3.5. Fator de bioconcentração biota-sedimento (BSAF)

Utilizado como uma ferramenta para predição do potencial bioacumulativo de

compostos lipofílicos, onde valores maiores que 1 para o BSAF indicam que a concentração

encontrada no organismo superou a da fonte (sedimento) (Ozkoc et al., 2007).

Os valores de log Kow dos contaminantes, que estão apresentados na tabela 25, foram

interplotados com os respectivos BASF calculados para cada baía e mês de coleta (valores de

BSAF no anexo VII). Como a forma de cálculo do Kow pode ser feita por diferentes

metodologias, optou-se por adotar valores de uma mesma fonte ou fontes que informassem as

variáveis de medição, evitando comparações impróprias dos valores.

164

Tabela 25: Valores de partição octanol-água (log Kow), a 25°C, pelo método LDV, para compostos de OCP e PCB

Compostos log Kow Compostos log Kow α-HCH* 3,98 PCB28 5,67 β-HCH** 3,84 PCB52 5,84 γ-HCH* 3,95 PCB101 6,38 Pentaclorobenzeno* 4,92 PCB138 6,83 Hexaclorobenzeno* 5,48 PCB153 6,92 p,p' DDT*** 6,28 PCB180 7,36 p,p' DDD*** 6,22 PCB77 6,36 trans-Clordan*** 6,23 PCB81 6,36 cis-Clordan*** 6,1 PCB126 6,89 p,p' DDE*** 6,69 PCB169 7,42 Heptacloro*** 6,1 PCB105 6,65 Cis-Heptacloro*** Epóxido 5,4 PCB114 6,65

Aldrin*** 6,5 PCB118 6,74 Dieldrin*** 5,4 PCB123 6,74 Endrin*** 5,2 PCB156 7,18 Endosulfan-I*** 4,74 PCB157 7,18 Endo sulfan-II*** 4,78 PCB167 7,27

PCB189 7,71 * valores de log Kow retirados de (Beyer et al., 2002) ** valores de log Kow retirados de (Xiao et al., 2004) *** valores de log Kow retirados de (Shen e Wania, 2005) Os valores de log Kow para os PCB foram retirados de (EPA, 2003)

Não foi possível listar os Kow para todos os OCP quantificados no presente estudo,

pois não foram encontrados na literatura os seus valores de Kow comparáveis com os demais

(método utilizado e temperatura de medição). Contudo, o número de compostos contemplados

foi suficiente para se obter uma resposta representativa.

A figura 29 apresenta os resultados de BSAF obtidos para os OCP plotados com seus

respectivos valores de Kow, para cada local de estudo.

165

Verificou-se uma ampla variabilidade entre os valores de BSAF de um mesmo

composto. Em todas as baías, os compostos com maior variação, foram os com menores

valores de Kow. A amplitude dos resultados foi de cerca de 1 até próximo a 25 (maiores

valores de BSAF registrados).

Figura 29: Interpolação entre os valores de BSAF de OCP, com seus respectivos valores de Kow, para cada baía estudada: Baía de Guanabara (BG), Baía de Sepetiba (BS) e Baía de Ilha Grande (BIG).

166

Os menores valores de BSAF (< 1) foram observados para os compostos com maior

log Kow, sendo que, para estes compostos, não se verificou a mesma variação nos valores de

BSAF, como a observada para os OCP com menores Kow.

Não se observaram diferenças entre os valores de BSAF das três baías estudadas

(figura 29 e anexo VII).

Em avaliação feita com Mytilus galloprovincialis na costa da Turquia (Mar Negro)

(Ozkoc et al., 2007), o maior valor de BSAF reportado, foi para DDT e seus metabólitos

(2,9), o que foi comparável com o presente estudo (aproximadamente < 2,5).

Os maiores valores de BSAF obtidos para os PCB (6), foram até quatro vezes

inferiores aos observados para os OCP (figura 30).

167

Ao contrário do padrão seguido para os valores de BSAF para OCP nas três baías, os

valores de BSAF para os PCB quantificados mostraram certa diferenciação entre os locais de

estudo.

Figura 30: Interpolação entre os valores de BSAF de PCB, com seus respectivos valores de Kow, para cada baía estudada: Baía de Guanabara (BG), Baía de Sepetiba (BS) e Baía de Ilha Grande (BIG).

168

A BIG foi a área onde se obtiveram os maiores valores de BSAF. Porém, da mesma

forma que o observado para os OCP, verificou-se uma expressiva amplitude dos valores de

BSAF (de 0,5 a 6). Os congêneres de PCB com menores Kow apresentaram os menores

valores de BSAF, com baixa variação (menores que 1).

Uma tendência de relação parabólica entre os valores de BSAF calculados para

concentrações de PCB em sedimentos e mexilhões foi observada em estudo com Modiolus

modiolus (família Mytilidae), conduzido na costa da Ilha de Vancouver (deBruyn et al.,

2009). Os autores observaram um declínio nos valores de BSAF para congêneres de PCB com

valores de log Kow menores que 6, e maiores que 8, o que de certa forma também se verificou

no presente estudo, com exeção de valores de BSAF próximos a 2 na BG. Para os mexilhões

de Vancouver, o maior valor de BSAF registrado foi de 30, para um log de Kow de

aproximadamente 7, o que representou cinco vezes o valor máximo verificado no presente

estudo (próximo a 6).

deBruyn e colaboradores (2009) discutiram seus dados com base na variação espacial

observada para os valores de BSAF encontrados nos locais de coleta, que apresentavam

dinâmicas ambientais distintas. Em um dos pontos estudados pelos autores, verificou-se um

desaclopamento entre as concentrações encontradas no tecido dos bivalves e as do sedimento.

Os autores apontaram um maior hidrodinamismo registrado neste ponto de coleta, o que

promoveria uma maior relação entre as concentrações de PCB nos bivalves e os SS da coluna

d'água.

A variação espacial dos valores de BSAF observada na presente tese, também pode

estar relacionada a características dos locais de coleta. Uma das características pode ser o

conteúdo de CO associado ao sedimento. Os valores médios de MO por grama de amostra

foram 0,21, 0,12 e 0,10 para BG, BIG e BS, respectivamente. Isto representou um percentual

de MO por amostra de sedimento entre 6 a 10%.

169

Portanto, aparentemente, apesar das maiores concentrações ambientais de PCB terem

sido registradas na BG, o baixo conteúdo de MO no sedimento da BIG, permitiria uma maior

mobilização dos compostos para a coluna d'água, favorecendo a bioacumulação pelos

bivalves.

Adicionalmente, a tendência de se obter menores valores de BSAF para compostos

com maiores Kow, observada tanto para os OCP, como para PCB, contradiz o que se propôs

inicialmente nesta tese: maiores BSAF para compostos mais hidrofóbicos. Estes dados podem

sugerir que, compostos menos hidrofóbicos sejam mais facilmente remobilizados do

sedimento para a coluna d'água, o que possibilitaria a maior bioacumulação destes pelos

bivalves filtradores.

8.3.6. Comparação entre as concentrações de STP das três áreas de estudo

Na grande maioria dos conjuntos de dados, verificou-se uma distribuição normal, mas

em alguns casos a distribuição dos dados apresentou distribuição não-paramétrica. Mesmo

violando a premissa do teste de ANOVA, de que os dados devem apresentar distribuição

normal, realizou-se o teste de ANOVA em todos os casos, assumindo-se uma decorrente

pequena perda de poder do teste. Esta perda é ainda minimizada para os casos onde o n

amostral não é tão grande (<30), como no presente estudo (Zar, 1999).

Como o esperado, na comparação direta entre as réplicas obtidas na BG, BS e BIG, a

BG apresentou concentrações significativamente maiores para a grande maioria dos casos dos

OCP (tabela 26) e para todos os casos de PCB (tabela 27).

Na comparação dos OCP, não se observaram casos onde as concentrações ambientais

da BG fossem significativamente menores que as da BS ou da BIG. E ainda, alguns casos

foram observados onde as concentrações de OCP da BG ficaram acima do LOD, enquanto as

das outras baías ficaram abaixo deste limite.

170

Tabela 26: Resumo do resultado da ANOVA e teste t-Student (marcados com *), comparando as concentrações de OCP quantificados nos mexilhões (Mex), sedimento (SED) e sólidos em suspensão (SS), coletados nas baías de Guanabara (BG), Sepetiba (BS) e Ilha Grande (BIG), nos meses de dezembro de 2009 e fevereiro de 2010. As comparações entre os conjuntos de dados que não apresentaram diferença significativa (p<0,05) são sinalizadas com "NÃO". Onde se detectou diferenças significativas, o resultado é apresentado apontando qual local de estudo que se obteve a maior média. Para casos onde se tem dois ou menos valores, o que impossibilitou a realização dos testes, indicou-se com "n" ≤ 2. Contami-nantes

BG x BS BG x BIG Mex SED SS Mex SED SS

α-HCH NÃO BG > BS BG < BS NÃO BG > BIG NÃO β-HCH BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG γ-HCH NÃO BG > BS NÃO NÃO BG > BIG NÃO δ-HCH NÃO NÃO BS < LOD NÃO NÃO "n" ≤ 2 ε-HCH BG > BS NÃO* "n" ≤ 2 BG > BIG BIG < LOD BIG < LOD Pentacloro-benzeno

BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG Hexacloro-benzeno

BS < LOD

BG > BS NÃO BIG < LOD BG > BIG NÃO Pentacloro- anisol

BG > BS NÃO NÃO NÃO NÃO NÃO

p,p' DDT NÃO BG > BS BG > BS NÃO BG > BIG BG > BIG o,p' DDT BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG p,p' DDD BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG o,p' DDD BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG p,p' DDE BG > BS BG > BS BG > BS NÃO BG > BIG BG > BIG o,p' DDE BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG trans-Clordano

BG > BS BS < LOD BG > BS BG > BIG BG > BIG* BG > BIG cis-Clordano

BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG oxi-Clordano

BG > BS < LOD < LOD BG > BIG < LOD < LOD Heptaclor

NÃO BS < LOD NÃO NÃO BG > BIG* NÃO cis-Heptaclor

BG > BS BG > BS NÃO BG > BIG BG > BIG NÃO

Aldrin NÃO NÃO BG > BS NÃO NÃO BG > BIG Dieldrin BG > BS BG > BS NÃO BG > BIG BG > BIG NÃO Endrin BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG NÃO BG > BIG Endosul-fan-I

BG > BS NÃO NÃO NÃO NÃO NÃO Endosul-fan-II

NÃO NÃO NÃO NÃO BG > BIG NÃO Metoxi-cloro

"n" ≤ 2 < LOD < LOD BIG < LOD < LOD < LOD

Mirex NÃO BG > BIG BG > BS NÃO BG > BIG NÃO

171

Tabela 27: Resumo do resultado da ANOVA e teste t-Student (marcados com *), comparando as concentrações de PCB quantificados nos mexilhões (Mex), sedimento (SED) e sólidos em suspensão (SS), coletados nas baías de Guanabara (BG), Sepetiba (BS) e Ilha Grande (BIG), nos meses de dezembro de 2009 e Fevereiro de 2010. As comparações entre os conjuntos de dados que não apresentaram diferença significativa (p<0,05) são sinalizadas com "NÃO". Onde se detectou diferenças significativas, o resultado é apresentado apontando qual local de estudo que se obteve a maior média. Para casos onde se tem dois ou menos valores, o que impossibilitou a realização dos testes, indicou-se com "n" ≤ 2.

Contami-nantes

BG x BS BG x BIG Mex SED SS Mex SED SS

PCB28 BG > BS BG > BS NÃO BG > BIG BG > BIG NÃO PCB52 BG > BS BG > BS NÃO BG > BIG BG > BIG NÃO PCB101 BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG PCB138 BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG PCB153 BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG PCB180 BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG PCB77 BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG PCB81 < LOD BS < LOD "n" insuf. < LOD "n" insuf. NÃO PCB126 BG > BS BS < LOD BG > BS BG > BIG "n" insuf. NÃO PCB169 NÃO* BS < LOD BS < LOD BIG < LOD BIG < LOD BG < LOD PCB105 BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG PCB114 BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG PCB118 BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG PCB123 BG > BS BS < LOD BS < LOD BG > BIG "n" insuf. BG < LOD PCB156 BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG PCB157 BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG PCB167 BG > BS BG > BS BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG PCB189 BG > BS "n" insuf. BG > BS BG > BIG BG > BIG BG > BIG

Como exposto na sessão quatro desta tese, a BG é a que apresenta maior histórico de

impacto ambiental. Este quadro favorece uma tendência para queda nas concentrações de

OCP e PCB bioacumulados pelos mexilhões cultivados na BG, quando transplantados para a

BS, e para a BIG.

8.3.7. Experimento Transplante

A partir do exposto na sessão anterior, se avaliou a dinâmica de depuração das STP

com os experimentos de transplantes dos mexilhões P. perna. Para tal, as concentrações de

STP verificadas nas amostras de mexilhões foram plotadas em gráficos do tipo "Box plot".

Apenas foram avaliadas as tendências para a alteração das concentrações bioacumuladas pelos

172

mexilhões da BG no T0, em relação ao observado nos animais que permaneceram na BG

(funcionaram como um controle do experimento) e os que foram levados para a BS e para a

BIG.

A figura 31 apresenta o resultado das concentrações de OCP, para o experimento

realizado nos meses de dezembro de 2008 e janeiro de 2009, com animais transplantados para

a BS. A figura 32 mostra os dados de OCP referentes ao transplante conduzido em junho e

julho de 2009, quando se levou os animais da BG para a BIG.

Somente se considerou uma tendência de redução ou aumento das concentrações de

STP bioacumuladas nos mexilhões retirados da BG, quando não se observou sobreposição

entre as amplitudes de concentrações registradas para os três conjuntos de amostra: T0 e T1

da BG com o T1 da BS e da BIG.

173

Figura 31: Concentrações em pg.g-1 de OCP em mexilhões do experimento de transplante conduzido em dezembro de 2008, coletando animais da Baía de Guanabara (condição inicial são as barras vazias) e tranplantando organismos para a Baía de Sepetiba, onde permaneceram por 30 dias antes da coleta (barras preenchidas com cinza). As barras preenchidas com preto representam os animais que permaneceram na Guanabara e foram coletados após 30 dias da primeira coleta. Cada barra representa os valores das três réplicas, e o traço no meio a mediana. Na abscissa, estão os compostos acompanhados da indicação de qual ordenada seus respectivos valores estão plotados ("D" - eixo y da direita, "E" - eixo y da esquerda).

174

Figura 32: Concentrações em pg.g-1 de massa seca de OCP em mexilhões do experimento de transplante conduzido em junho de 2009, coletando animais da Baía de Guanabara (condição inicial são as barras vazias) e transplantando organismos para a Baía de Ilha Grande, onde permaneceram por 30 dias antes da coleta (barras preenchidas com cinza). As barras preenchidas com preto são animais que permaneceram na Guanabara e foram coletados após 30 dias da primeira coleta. Cada barra representa os valores das três réplicas e o traço no meio a mediana. Na abscissa, estão os compostos acompanhados da indicação em qual ordenada seus respectivos valores estão plotados ("D" - eixo y da direita, "E" - eixo y da esquerda).

175

Os pesticidas p,p' DDD e p,p' DDE apresentaram uma clara tendência de redução das

concentrações bioacumuladas no mexilhão, que se repetiram no experimento de dezembro

(BG para BS) e de junho (BG para BIG).

A tendência oposta é observada com relação a metoxicloro, onde se verificou um

aumento das concentrações deste composto nos animais levados para BS, em ambos os

experimentos.

Outras tendências de mudança nas concentrações de OCP também foram observadas,

porém só foram registradas em um dos experimentos. É o caso das reduções das

concentrações de dieldrin e cis-heptacloro epóxido nos mexilhões levados para BIG.

E ainda, observou-se uma tendência de aumento das concentrações nos animais

transplantados da BG para a BS, para os pesticidas heptacloro e pentacloroanisol. No

experimento de transplante para BIG, há uma tendência de aumento das concentrações para α-

HCH.

Apesar das comparações entre as concentrações de OCP nos mexilhões, sedimento e

SS apontarem a BG como um local com maior exposição ambiental, aparentemente, um mês

não foi suficiente para que essa diferença fosse refletida com clareza para todos os OCP

quantificados nos mexilhões.

A maioria dos estudos que se encontraram disponíveis na literatura, que envolvessem

o uso de bivalves em experimento de transplante, focava na cinética de acúmulo de

contaminantes pelo organismo. Ou seja, não foram encontrados muitos trabalhos que tivessem

transplantado organismos de um local contaminado, para locais com menores exposições

ambientais a contaminantes, como no presente estudo.

Em um experimento de campo, mexilhões (Perna viridis) foram retirados de um local

de baixa exposição ambiental a OCP, para regiões de moderada e alta exposição (Siu et al.,

2008). Os autores acompanharam a bioincorporação de pesticidas do grupo dos DDT,

176

"DRINS" e HCH. O mais marcante do experimento foi a alta nos valores de concentração dos

OCP no 16° dia, seguida por queda ao 30° dia. Estes dados evidenciam a complexidade de se

interpretar dados de experimento de campo.

No mesmo sentido, espécimes de P. viridis de áreas menos impactadas da costa de

Hong Kong, após passarem cinco dias em aclimatação no laboratório, foram levados para

áreas mais impactadas, onde permaneceram por 30 dias. Neste experimento, não se observou

o aumento das concentrações de OCP nos animais transplantados, que permaneceram no

mesmo nível do observado para os organismos do local de referência (Richardson et al.,

2001).

Um estudo de bioincorporação em Mytilus galloprovincialis e Perna viridis nas baías

de Tóquio e Aburatsubo, no Japão, aponta para uma equiparação das concentrações de OCP

entre animais transplantados de áreas menos impactadas para áreas mais contaminadas, em

apenas duas semanas1 (Ueno et al., 1999).

Espécimes de Mytilus edulis foram levados de uma baía impactada, para outra com

baixas concentrações de contaminantes. Após 24 dias, as concentrações do somatório dos

metabólitos p,p' e o,p' de DDT, DDD e DDE, atingiram valores comparáveis ao observado na

população residente no local destino do experimento de transplante (Peven et al., 1996). Este

estudo não avaliou outros pesticidas, mas pode confirmar o indicativo do potencial de

depuração de p,p' DDD e o,p' DDE levantado no presente estudo.

Por outro lado, em condições controladas de laboratório, em dez dias de experimento

de depuração, não se observou uma redução nas concentrações de p,p' DDT em P. viridis,

mas sim nas de α-HCH e Aldrin (Richardson et al., 2005). No mesmo estudo, Dieldrin

também apresenta uma redução nas concentrações iniciais do experimento, assim como o

observado na presente tese no experimento de junho. 1 Este trabalho está publicado em Japonês. Esta afirmativa foi baseada apenas no resumo, que está escrito em

Inglês, e na observação das figuras, que também dispõem de legendas em Inglês.

177

As figuras 33 e 34 mostram os resultados dos experimentos de transplantes, para as

concentrações de PCB.

Figura 33: Concentrações em pg.g-1 de massa seca de PCB em mexilhões do experimento de transplante conduzido em dezembro de 2008, coletando animais da Baía de Guanabara (condição inicial são as barras vazias) e transplantando organismos para a Baía de Sepetiba, onde permaneceram por 30 dias antes da coleta (barras preenchidas com cinza). As barras preenchidas com preto são animais que permaneceram na Guanabara e foram coletados após 30 dias da primeira coleta. Cada barra representa os valores das três réplicas e o traço no meio a mediana. Na abscissa, estão os compostos acompanhados da indicação em qual ordenada seus respectivos valores estão plotados ("D" - eixo y da direita, "E" - eixo y da esquerda).

178

O primeiro registro a ser feito é com relação a variabilidade nas concentrações obtidas

nos animais transplantados para a BIG. Os menores valores destas amostras apresentaram

valores até três ordens de grandeza abaixo dos observados para os organismos do T0 do

experimento, como o caso do congênere PCB 28.

Figura 34: Concentrações em pg.g-1 de PCB em mexilhões do experimento de transplante conduzido em junho de 2009, coletando animais da Baía de Guanabara (condição inicial são as barras vazias) e transplantando organismos para a Baía de Ilha Grande, onde permaneceram por 30 dias antes da coleta (barras preenchidas com cinza). As barras preenchidas com preto são animais que permaneceram na Guanabara, e foram coletados após 30 dias da primeira coleta. Cada barra representa os valores das três réplicas e o traço no meio a mediana. Na abscissa, estão os compostos acompanhados da indicação de qual ordenada seus respectivos valores estão plotados ("D" - eixo y da direita, "E" - eixo y da esquerda).

179

Porém, como também se verificou valores de PCB 28 até superiores aos quantificados

no T0 do experimento, não é possível identificar com clareza a tendência de depuração de

PCB pelos organismos transplantados.

Buscou-se trabalhar com amostras compostas (cinco animais por amostra), justamente

para minimizar a variabilidade interindividual. Porém, pode-se supor que em uma réplica, os

organismos tenham de fato realizado uma total depuração de PCB, enquanto que em outra, os

espécimes depuraram apenas parcialmente. Esta condição levaria à variabilidade observada

nas concentrações de PCB, entre as réplicas dos mexilhões transplantados da BG para a BIG.

Ainda assim, pode-se apontar uma tendência de depuração do PCB 156 nos animais

transplantados para BS. E ainda, os PCB 101 e 189 foram detectados nos animais da BG, mas

ficaram abaixo do seu LOD nos mexilhões levados para BIG, o que também representaria

uma depuração.

Assim como para os OCP, também registrou-se uma tendência de aumento nas

concentrações de PCB 123, tanto nos organismos transplantados para BS, como nos levados

para a BIG. Contraditoriamente, considerando as amostras feitas em janeiro e fevereiro, os

maiores valores registrados deste PCB foram para os mexilhões da BG, em relação aos

animais da BS e BIG.

Com relação às amostras abióticas, as concentrações do congênere 123 permaneceram

abaixo de seus LOD nas amostras de sedimento e SS da BG e da BS. Por outro lado, foram

detectadas concentrações do PCB 123 próximas a 700 pg.g-1 no SS da BIG, o que poderia

justificar o aumento da concentração de PCB 123 bioacumulado nos mexilhões transplantados

da BG para a BIG.

Com base nos resultados do experimento de detoxificação conduzido com o bivalve

Tapes philippinarum, na Lagoa de Veneza (Raccanelli et al., 2008), os autores propuseram

uma meia vida para os PCB 114, 167, 157 e 189 de 6,5, 6,2, 5,4 e 6,4 dias, respectivamente (6

180

dias aproximadamente). Estes dados foram obtidos por extrapolação dos resultados obtidos

com o transplante de animais de um local contaminado, para um limpo, coletando os

organismos após 60 e 120 dias do início do experimento.

Um fator importante a ser considerado para se comparar os resultados de um

experimento de transplante é a diferença entre as exposições ambientais às quais os

organismos foram submetidos.

No estudo realizado na Lagoa de Veneza (Raccanelli et al., 2008), os autores

utilizaram o sedimento superficial de fundo para inferir sobre a exposição ambiental dos

locais estudados. Os percentuais que as concentrações dos congêneres de PCB 114, 167, 157 e

189 encontradas no local de destino do transplante representaram para as do local de origem

foram de 2,7, 1,5, 3,4 e 3,2%, respectivamente (Raccanelli et al., 2008). Ou seja, usando o

sedimento de fundo como parâmetro para avaliar a exposição ambiental que T. philippinarum

estaria submetido aos PCB, o local de destino do transplante representa cerca de 3% da

exposição do local de origem do transplante.

No presente estudo, as concentrações medianas de PCB obtidas para os sedimentos

coletados em dezembro 2008 e fevereiro de 2009 foram consideradas para o cálculo dos

percentuais de concentração ([local de destino do transplante] / [local de origem] *100). Os

resultados dos PCB 114, 167, 157 e 189 para a BS foram 5,4, 3,4, 3,8 e 2,9%,

respectivamente. Enquanto que para BIG, na mesma sequência, foram 17,6, 12,9, 15,2 e

9,1%.

Apesar das frações percentuais obtidas na BS terem sido superiores aos observados no

estudo da Lagoa de Veneza, as diferenças de percentuais não chegam a uma ordem de

grandeza, o que permite a comparação entre os resultados das duas áreas. Desta maneira,

assumiu-se uma meia vida média de seis dias para os congêneres de PCB em questão.

181

Partindo-se deste ponto, poderia se esperar uma redução das concentrações de PCB nos

mexilhões que permaneceram 30 dias na BS, de 1/5 da concentração inicial.

Contraditoriamente, as reduções mais expressivas nas concentrações de PCB nos

bivalves transplantados foram observadas no experimento que levou mexilhões da BG para a

BIG. Como as concentrações de PCB no sedimento da BIG, tiveram maior percentual em

relação ao local de origem (BG), poderia se esperar que os animais levados para a BIG

apresentassem maiores reduções das concentrações de PCB acumuladas em seus tecidos

moles. Porém, apesar das reduções até maiores que 1/5 (baseando-se na meia vida média de 6

dias), em relação à condição inicial (T0) dos animais levados para a BIG, também foram

registradas concentrações maiores que as do T0.

Também se deve considerar as possíveis diferenças fisiológicas entre P. perna e a

espécie utilizada no estudo da Lagoa de Veneza (Tapes philippinarum), uma vez que estas

pertencem a ordens separadas (Mytiloida e Veneroida, respectivamente).

Em outro estudo em que se avaliou a cinética de depuração de PCB em bivalves,

indivíduos de M. edulis coletados de um ambiente não contaminado foram expostos à

suspensão de sedimento coletado de uma área contaminada. Após 40 dias de exposição, os

animais foram colocados em outro aquário com água limpa, para mais 40 dias de depuração

(Pruell et al., 1986). Observou-se que o congênere 128, retornou às concentrações iniciais da

exposição. Com base nestes resultados, os autores propuseram uma meia vida para o PCB 128

de 36,5 dias (Pruell et al., 1986). Ao comparar este resultado com o sugerido para o bivalve

Tapes philippinarum, na Lagoa de Veneza (Raccanelli et al., 2008), obtém-se uma diferença

de trinta dias entre as meia vidas propostas para os congêneres de PCB obtidas por ensaios

laboratoriais e de campo, o que ressalta a complexidade das interações que ocorrem no

sistema organismo-contaminante-meio.

182

Um parâmetro importante para determinar o equilíbrio deste sistema é a partição água-

biota, segundo avaliação feita por modelagem da depuração de PCB pelo mexilhão Perna

viridis (Xu et al., 2009).

Outros autores apontam também para o papel da qualidade da matéria orgânica

associada aos SS e ao sedimento, como um fator determinante nos processos de partição com

as STP (Cornelissen e Gustafsson, 2005).

Portanto, os resultados obtidos com a presente tese indicam que determinar as

concentrações das STP no sedimento, SS e mexilhões não é suficiente para se predizer as

tendências de acúmulo ou depuração, em experimentos transplantes com P. perna.

8.4. Considerações finais

O esforço amostral empreendido neste capítulo teve como foco principal a avaliação

do potencial uso de P. perna como organismo sentinela para monitoração ambiental de STP.

O estabelecimento do potencial e limitações de P. perna como ferramenta para rastrear a

presença e distribuição de STP no ambiente é primordial para que este organismo seja

utilizado para aferir o cumprimento das metas estabelecidas na Convenção de Estocolmo.

Entre os compromissos firmados pelo Brasil na Convenção de Estocolmo, destaca-se a

redução ou eliminação de STP consideradas prioritárias. Para isso, é necessário calibrar os

biomonitores que se pretende utilizar. O uso do mexilhão P. perna para monitorar as

concentrações de STP no ambiente desperta interesse principalmente porque os bivalves são

utilizados mundialmente neste intuito, o que facilita a intercomparação dos resultados

disponíveis.

Outro ponto a se destacar neste capítulo é que se buscou propor uma rotina de

avaliação das potenciais áreas para o cultivo de mexilhões, no que diz respeito às

concentrações das STP ambientais.

183

Como discutido na sessão 1.2. desta tese, as estatísticas mostram o quanto o ramo da

maricultura tem se desenvolvido. No entanto, o potencial para expansão disponível também é

evidente. Antes de se investir no sistema de cultivo em uma determinada localidade, é

importante se avaliar a potencial transferência de contaminantes que estejam presentes no

ambiente para os produtos da maricultura.

Através das coletas de amostras de sedimento e SS, utilizou-se a regressão múltipla

para buscar relações entre as variabilidades das concentrações de STP nestas matrizes e as

observadas nos mexilhões, verificando o poder preditivo que as amostras abióticas teriam

sobre as variações observadas nos mexilhões. Com relação aos PCB, o sedimento mostrou

boa relação estatística com os mexilhões, o que poderia sugerir que uma amostra deste

compartimento poderia informar sobre a variabilidade da fração bioacumulada pelo mexilhão.

Porém, os baixos coeficientes de correlação encontrados entre os OCP nos mexilhões,

no sedimento e nos SS sugerem que a incorporação destes contaminates pelos mexilhões pode

estar sendo feita através de outras fontes. A característica hidrofóbica dos OCP não

possibilitaria que estes compostos permanecessem na fase solúvel da coluna d'água. Levanta-

se aqui a possibilidade de que estes compostos sejam preferencialmente adsorvidos pelo

fitoplâncton do que pelo sedimento ou pelos SS. Neste caso, os aparatos de coleta dos SS

utilizados neste estudo, não seriam apropiados para representar a variação fitoplantônica das

áreas estudadas.

Portanto, sugere-se para os próximos estudos que se verifique a variação das

concentrações de STP no fitoplanctôn e nos mexilhões, visando obter um outro

compartimento ambiental que apresente melhores relações estatísticas com estes bivalves.

Outro aspecto a ser considerado é a influência da presença dos cultivos de bivalves nas

concentrações de STP ambientais. Isto porque, há dados na literatura que apontam para um

acréscimo de contaminantes em áreas de cultivo de bivalves, devido à ação dos chamados

184

biodepósitos, que são as pseudo-fezes dos bivalves, que se acumulam no sedimento das áreas

de cultivo.

Em estudo feito na costa da Suécia (Björk et al., 2000), os autores demonstraram que

os biodepósitos servem como sítios de sorção para os contaminantes da coluna d'água,

aumentando em 50% a sedimentação bruta de PCB. Desta forma, eleva-se a

biodisponibilidade destes contaminantes para os organismos depositívoros que vivem abaixo,

ou nas proximidades destas áreas de cultivo.

Portanto, esta é mais uma motivação para se dar continuidade ao estudo das STP em

sistemas de cultivo de mexilhão na costa brasileira, uma vez que os dados originais

apresentados nesta tese abrem mais questões a se responder.

E ainda, apesar de não haver nenhum estudo que avalie a influência do cultivo de

mexilhões, nas concentrações de STP no sedimento ou nos SS de ecossistemas tropicais, este

fator deve ser considerado em caso de se tomar os dados da presente tese para comparações

com outros estudos. Isto porque, os sedimentos coletados para o presente estudo estavam sob

influência direta dos biodepósitos das áreas de cultivo.

185

9. Conclusões gerais

As conclusões para as hipóteses levantadas inicialmente foram:

1 - Há uma tendência de se ter um maior potencial de produtividade do mexilhão P. perna na

BS, considerando-se que dos nove métodos para o cálculo do IC, dois foram capazes de

distinguir os resultados obtidos para a Baía de Guanabara e Baía de Sepetiba. A Baía de

Sepetiba é seguida pela Baía de Guanabara e pela Baía de Ilha Grande, quanto ao potencial de

produtividade de P. perna;

2 - Os maiores valores de Índice de Condição dos mexilhões P. perna do início do verão,

indicam tendência de um efeito sazonal, sendo este o período mais propício para a despesca;

3 - No que se refere ao gradiente de contaminação, é possível agrupar os locais estudados em

dois conjuntos. Um formado por Arraial do Cabo, Baía de Sepetiba e Ilha Grande. E outro

apenas pela BG, que apresenta concentrações de STP maiores que o primeiro grupo;

4 - Perna perna e Nodipecten nodosus mostraram-se capazes de refletir as diferenças entre as

exposições ambientais às STP de cada local de estudo, sugerindo que são bons organismos

sentinelas para estes contaminantes;

5 - Considerando os contaminantes estudados, a carga tóxica da parte comestível de N.

nodosus (músculo e gônada) é menor que a carga tóxica do tecido comestível de P. perna

(todo o tecido mole);

6 - Mesmo os mexilhões cultivados no local mais contaminado entre os estudados, o consumo

humano destes bivalves não representaram riscos toxicológicos, no que diz respeito aos

contaminantes quantificados;

7 – As maiores concentrações de OCP e PCB bioacumulados pelos mexilhões e coquilles das

áreas estudadas são encontradas no final da estação chuvosa, indicando uma possível variação

sazonal na bioacumulação de STP pelos bivalves;

186

8 - Um mês de depuração não foi suficiente para se observar a depuração das STP pelo P.

perna, quando transplantados da Baía de Guanabara para a Baía de Sepetiba e para a Baía de

Ilha Grande;

9 - As concentrações das STP estudadas tendem a ser maiores no mexilhão Perna perna,

quando comparadas com as observadas no sedimento e nos sólidos em suspensão;

10 - As variações das concentrações de PCB em P. perna refletem a variabilidade das

concentrações de PCB observadas no sedimento coletado na mesma área;

11 - Os maiores fatores de bioacmulação sedimento-biota (BSAF) calculados para P. perna

são para os compostos menos lipofílicos, possivelmente relacionados ao maior potencial de

remobilização do sedimento, sendo disponibilizados novamente para a coluna d'água.

187

REFERÊNCIAS

Almeida, F. V.; Centeno, A. J.; Bisinoti, M. C.;Jardim, W. F. Persistent toxic substances (PTS) in Brazil. Quimica Nova, v.30, n.8, p.1976-1985. 2007. Alves, E. B.; Omoto, C.;Franco, C. R. Mistura de dicofol com fempiroximato no manejo da resistência de Brevipalpus phoenicis (Geijskes) (Acari: Tenuipalpidae) ao dicofol. Anais da Sociedade Entomológica do Brasil, v.29, p.789-797. 2000. Amaral, M. C. R. Estudo de acumulação e depuração de metais pesados através do transplante da ostra Crassostrea rhizophorae (Guilding, 1828). (Dissertação de M.Sc.). Instituto de Biofísica Carlos Chaga Filho, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brasil, 2002. Amiridou, D.;Voutsa, D. Alkylphenols and phthalates in bottled waters. Journal of Hazardous Materials, v.185, n.1, p.281-286. 2011. Anandraj, A.; Marshall, D. J.; Gregory, M. A.;McClurg, T. P. Metal accumulation, filtration and O2 uptake rates in the mussel Perna perna (Mollusca: Bivalvia) exposed to Hg2+, Cu2+ and Zn2+. Comparative Biochemistry and Physiology Part C: Toxicology & Pharmacology, v.132, n.3, p.355-363. 2002. ANVISA. Portaria nº 329, de 02 de setembro de 1985: Agência Nacional de Vigilância Sanitária 1985. Arrieche, D.; Licet, B.; García, N.; Lodeiros, C.;Prieto, A. Índice de Condición, Gonádico y de Rendimiento del Mejillón Marrón Perna perna (Bivalvia:Mytilidea), del Morro de Guarapo, Venezuela. Interciencia, v.29, n.11, p.613-619. 2002. Asmus, C. I. R. F.; Alonzo, H. G. A.; Palácios, M.; Silva, A. P. d.; Filhote, M. I. d. F.; Buosi, D.;Câmara, V. d. M. Assessment of human health risk from organochlorine pesticide residues in Cidade dos Meninos, Duque de Caxias, Rio de Janeiro, Brazil. Cadernos de Saúde Pública, v.24, n.4, p.755-766. 2008. ASTDR. 2000. Toxicological profile for polychlorinated biphenyls (PCBs). Agency for Toxic Substances & Disease Registry. ATSDR. 2000. Toxicological Profile for Polychlorinated Biphenyls. P. H. S. U.S. Department of Health and Human Services. Agency for Toxic Substances and Disease Registry. ______. 2002. Toxicological profile for DDT, DDE, and DDD. Agency for Toxic Substances and Disease Registry. Department of Health and Human Services. p.403. ______. 2005. Toxicological Profile for Alpha-, Beta-, Gamma-, and Delta-Hexachlorocyclohexane. Agency for Toxic Substances and Disease Registry. Department of Health and Human Services. ______. 2010. Minimal Risk Levels. Agency for Toxic Substances and Disease Registry. Department of Health and Human Servicies.

188

Bakan, G.;Ariman, S. Persistent organochlorine residues in sediments along the coast of mid-Black Sea region of Turkey. Marine Pollution Bulletin, v.48, n.11-12, Jun, p.1031-1039. 2004. Baptista Neto, J. A.; Smith, B. J.;McAllister, J. J. Heavy metal concentrations in surface sediments in a nearshore environment, Jurujuba Sound, Southeast Brazil. Environmental Pollution, v.109, n.1, p.1-9. 2000. Baskaran, M.;Santschi, P. H. The role of particles and colloids in the transport of radionuclides in coastal environments of Texas. Marine Chemistry, v.43, n.1-4, p.95-114. 1993. Bauer, I.; Weber, K.; Ernst, W.;Weigelt, V. Metabolism of octachlorostyrene in the blue mussel (Mytilus edulis). Chemosphere, v.18, n.7–8, p.1573-1579. 1989. Bauer, I.; Weigelt, S.;Ernst, W. Biotransformation of hexachlorobenzene in the blue mussel (Mytilus edulis). Chemosphere, v.19, n.10–11, p.1701-1707. 1989. Beeby, A. What do sentinels stand for? Environmental Pollution, v.112, n.2, p.285-298. 2001. Berg, M. V. d.; Birnbaum, L. S.; Denison, M.; Vito, M. D.; Farland, W.; Feeley, M.; Fiedler, H.; Hakansson, H.; Hanberg, A.; Haws, L.; Rose, M.; Safe, S.; Schrenk, D.; Tohyama, C.; Tritscher, A.; Tuomisto, J.; Tysklind, M.; Walker, N.;Peterson, R. E. The 2005 World Health Organization Reevaluation of Human and Mammalian Toxic Equivalency Factors for Dioxins and Dioxin-Like Compounds. Toxicological Sciences, v.93, n.2, p.223-241. 2006. Bergamaschi, B. A.; Kuivila, K. M.;Fram, M. S. Pesticides associated with suspended sediments entering San Francisco Bay following the-first major storm of water year 1996. Estuaries, v.24, n.3, Jun, p.368-380. 2001. Beyer, A.; Wania, F.; Gouin, T.; Mackay, D.;Matthies, M. Selecting Internally Consistent Physico-Chemical Properties of Organic Compounds. Environmental Toxicology and Chemistry, v.21, n.5, p.941-953. 2002. Bilotta, G. S.;Brazier, R. E. Understanding the influence of suspended solids on water quality and aquatic biota. Water Research, v.42, n.12, p.2849-2861. 2008. Björk, M.;Gilek, M. Efficiencies of polychlorinated biphenyl assimilation from water and algal food by the blue mussel (Mytilus edulis). Environmental Toxicology and Chemistry, v.18, n.4, p.765-771. 1999. Björk, M.; Gilek, M.; Kautsky, N.;Näf, C. In situ determination of PCB biodeposition by Mytilus edulis in a Baltic coastal ecosystem. Marine Ecology Progress Series, v.194, March 17, 2000, p.193-201. 2000. Boonyatumanond, R.; Jaksakul, A.; Puncharoen, P.;Tabucanon, M. S. Monitoring of organochlorine pesticides residues in green mussels (Perna viridis) from the coastal area of Thailand. Environmental Pollution, v.119, n.2, p.245-252. 2002.

189

Borges, A. C.; Sanders, C. J.; Santos, H. L. R.; Araripe, D. R.; Machado, W.;Patchineelam, S. R. Eutrophication history of Guanabara Bay (SE Brazil) recorded by phosphorus flux to sediments from a degraded mangrove area. Marine Pollution Bulletin, v.58, n.11, p.1750-1754. 2009. Borghetti, N. R. B.; Ostrensky, A.;Borghetti, J. R. AQUICULTURA – Uma visão Geral Sobre a Produção de Organismos Aquáticos no Brasil e no Mundo. Curitiba. 2003. 129 p. Borghini, F.; Grimalt, J. O.; Sanchez-Hernandez, J. C.; Barra, R.; García, C. J. T.;Focardi, S. Organochlorine compounds in soils and sediments of the mountain Andean Lakes. Environmental Pollution, v.136, n.2, p.253-266. 2005. Boscardin, N. R. A Produção Aquícola Brasileira. In: A. Ostrensky, J. R. Borghetti, et al (Ed.). Aqüicultura no Brasil: o desafio é crescer. Brasília: Organização das Nações Unidas para Agricultura e Alimentação (FAO), 2008. A Produção Aquícola Brasileira, p.27-72 Brenner, M.; Ramdohr, S.; Effkemann, S.;Stede, M. Key parameters for the consumption suitability of offshore cultivated blue mussels (Mytilus edulis L.) in the German Bight. European Food Research and Technology, v.230, n.2, p.255-267. 2009. Bressan, M.;Marin, M. G. Seasonal variations in biochemical composition and condition index of cultured mussels (Mytilus galloprovincialis Lmk) in the Lagoon of Venice (North Adriatic). Aquaculture, v.48, n.1, p.13-21. 1985. Brooks, R. R.;Rumsby, M. G. Studies on the uptake of cadmium by the oyster, Ostrea sinuata (Lamarck). Australian Journal of Marine and Freshwater Research, v.15, p.53-61. 1967. Burkhard, L. P.; Cook, P. M.;Lukasewycz, M. T. Comparison of biota-sediment accumulation factors across ecosystems. Environmental Science & Technology, v.39, n.15, Aug 1, p.5716-5721. 2005. Cáceres-Martínez, J.; Vásquez-Yeomans, R.;Sluys, R. The Turbellarian Urastoma cyprinae from Edible Mussels Mytilus galloprovincialis and Mytilus californianus in Baja California, NW México. Journal of Invertebrate Pathology, v.72, n.3, p.214-219. 1998. Cairns, J., Jr.;Mount, D. I. Aquatic toxicology. Part 2. Environmental Science & Technology, v.24, n.2, 1990/02/01, p.154-161. 1990. Cardoso, A. G. A.; Boaventura, G. R.; Filho, E. V. S.;Brod, J. A. Metal Distribution in Sediments from the Ribeira Bay, Rio de Janeiro – Brazil. Journal Brazilian of Chemistry Society, v.12, n.6, p.767-774. 2001. Carro, N.; Garcia, I.; Ignacio, M.;Mouteira, A. Possible influence of lipid content on levels of organochlonine compounds in mussels from Galicia coast (Northwestern, Spain). Spatial and temporal distribution patterns. Environment International, v.30, n.4, p.457-466. 2004. Carro, N.; Garcia, I.; Ignacio, M.;Mouteira, A. Spatial and temporal trends of PCBs (polychlorinated biphenyls) in mussel from Galician coast (1998-2008). Environment International, v.36, n.8, p.873-879. 2010.

190

Cartier, S.; Pellerin, J.; Fournier, M.; Tamigneaux, E.; Girault, L.;Lemaire, N. Use of an index based on the blue mussel (Mytilus edulis and Mytilus trossulus) digestive gland weight to assess the nutritional quality of mussel farm sites. Aquaculture, v.241, n.1-4, p.633-654. 2004. Choi, H. G.; Moon, H. B.; Choi, M.;Yu, J. Monitoring of organic contaminants in sediments from the Korean coast: Spatial distribution and temporal trends (2001–2007). Marine Pollution Bulletin, v.62, n.6, p.1352-1361. 2011. Chu, S.; Covaci, A.; Voorspoels, S.;Schepens, P. The distribution of octachlorostyrene (OCS) in environmental samples from Europe. Journal of Environmental Monitoring, v.5, n.4, p.619-625. 2003. Cleemann, M.; Riget, F.; Paulsen, G. B.; Klungsoyr, J.;Dietz, R. Organochlorines in Greenland marine fish, mussels and sediments. Science of the Total Environment, v.245, n.1-3, p.87-102. 2000. Colombo, J. C.; Bilos, C.; Campanaho, M.; Presa, M. J. R.;Catoggio, J. A. BIOACCUMULATION OF POLYCHLORINATED-BIPHENYLS AND CHLORINATED PESTICIDES BY THE ASIATIC CLAM CORBICULA-FLUMINEA - ITS USE AS SENTINEL ORGANISM IN THE RIO-DE-LA-PLATA ESTUARY, ARGENTINA. Environmental Science & Technology, v.29, n.4, Apr, p.914-927. 1995. Columé, A.; Cárdenas, S.; Gallego, M.;Valcárcel, M. Semiautomatic multiresidue gas chromatographic method for the screening of vegetables for 25 organochlorine and pyrethroid pesticides. Analytica Chimica Acta, v.436, n.1, p.153-162. 2001. Cornelissen, G.; Arp, H. P. H.; Pettersen, A.; Hauge, A.;Breedveld, G. D. Assessing PAH and PCB emissions from the relocation of harbour sediments using equilibrium passive samplers. Chemosphere, v.72, n.10, Aug, p.1581-1587. 2008. Cornelissen, G.; Gustafsson, O.; Bucheli, T. D.; Jonker, M. T. O.; Koelmans, A. A.;Van Noort, P. C. M. Extensive sorption of organic compounds to black carbon, coal, and kerogen in sediments and soils: Mechanisms and consequences for distribution, bioaccumulation, and biodegradation. Environmental Science & Technology, v.39, n.18, p.6881-6895. 2005. Cornelissen, G.;Gustafsson, r. Importance of Unburned Coal Carbon, Black Carbon, and Amorphous Organic Carbon to Phenanthrene Sorption in Sediments. Environmental Science & Technology, v.39, n.3, p.764-769. 2005. Culbertson, J. B.; Valiela, I.; Olsen, Y. S.;Reddy, C. M. Effect of field exposure to 38-year-old residual petroleum hydrocarbons on growth, condition index, and filtration rate of the ribbed mussel, Geukensia demissa. Environmental Pollution, v.154, n.2, p.312-319. 2008. D'Amato, C.; Torres, J. P. M.;Malm, O. DDT (dichlorodiphenyltrichloroethane): Toxicity and environmental contamination - A review. Quimica Nova, v.25, n.6A, Nov-Dec, p.995-1002. 2002. da Silva, A. M. F.; Lemes, V. R. R.; Barretto, H. H. C.; Oliveira, E. S.; de Alleluia, I. B.;Paumgartten, F. J. R. Polychlorinated biphenyls and organochlorine pesticides in edible

191

fish species and dolphins from Guanabara Bay, Rio de Janeiro, Brazil. Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology, v.70, n.6, p.1151-1157. 2003. Dachs, J.; Bayona, J. M.; Fowler, S. W.; Miquel, J.-C.;Albaigés, J. Vertical fluxes of polycyclic aromatic hydrocarbons and organochlorine compounds in the western Alboran Sea (southwestern Mediterranean). Marine Chemistry, v.52, n.1, p.75-86. 1996. Davenport, J.;Chen, X. A comparison of methods for the assessment of condition in the mussel (Mytilus edulis L.). Journal of Moluskan Studies, v.53, n.3, p.293-297. 1987. deBruyn, A. M. H.; Meloche, L. M.;Lowe, C. J. Patterns of Bioaccumulation of Polybrominated Diphenyl Ether and Polychlorinated Biphenyl Congeners in Marine Mussels. Environmental Science & Technology, v.43, n.10, May 15, p.3700-3704. 2009. Denison, M. S.; Pandini, A.; Nagy, S. R.; Baldwin, E. P.;Bonati, L. Ligand binding and activation of the Ah receptor. Chemico-Biological Interactions, v.141, n.1-2, p.3-24. 2002. Doerr, B.;Liebezeit, G. Organochlorine Compounds in Blue Mussels, Mytilus edulis, and Pacific Oysters, Crassostrea gigas, from Seven Sites in the Lower Saxonian Wadden Sea, Southern North Sea. Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology, v.83, n.6, Dec, p.874-879. 2009. Dórea, J. G. Persistent, bioaccumulative and toxic substances in fish: Human health considerations. Science of the Total Environemental, v.400, p.93-114. 2008. Douglas, W. P. A critical review of the conventional SOC to SOM conversion factor. Geoderma, v.156, n.3–4, p.75-83. 2010. EPA. 2002. Methods for the Determination of Total Organic Carbon (Toc) in Soils and Sediments. E. S. D. N. E. R. Laboratory. United States Environmental Protection Agency. p.25. ______. 2003. Non-Dioxin-Like PCBs: Effects and Consideration in Ecological Risk Assessment. E. T. Division. United States Environmental Protection Agency. p.49. ______. Priority Pollutants: US Environmental Protection Agency. Maio 2008 2008. F.A.O. World aquaculture production of fish, crustaceans, molluscs, etc., by principal species in 2006. 2010. Fang, J. K. H.; Wu, R. S. S.; Zheng, G. J.; Lam, P. K. S.;Shin, P. K. S. Seasonality of bioaccumulation of trace organics and lysosomal integrity in green-lipped mussel Perna viridis. Science of the Total Environment, v.408, n.6, p.1458-1465. 2010. Fang, M. D.; Fang, H. T.; Lee, C. L.; Ko, F. C.;Baker, J. E. Concentrations of polychlorinated biphenyl congeners in cultivated oysters (Crassostrea gigas) in western Taiwan. Archives of Environmental Contamination and Toxicology, v.51, n.2, p.223-231. 2006. Fang, Z.-q. Organochlorines in sediments and mussels collected from coastal sites along the Pearl River Delta , South Chin.

192

Journal of Environmental Science, v.16, n.2, p.321-327. 2004. FAO. 2010. The State of World Fisheries and Aquaculture. Fisheries and Aquaculture Department. Food and Agriculture Organization of the United Nations. p.197. FDA. 2011. Fish and Fishery Products Hazards and Controls Guidance. U. S. Department of Health and Human Services Public Health Service. Food and Drug Administration. p.468. Fearman, J.;Moltschaniwskyj, N. A. Warmer temperatures reduce rates of gametogenesis in temperate mussels, Mytilus galloprovincialis. Aquaculture, v.305, n.1-4, p.20-25. 2010. Fernandes, A.; Dicks, P.; Mortimer, D.; Gem, M.; Smith, F.; Driffield, M.; White, S.;Rose, M. Brominated and chlorinated dioxins, PCBs and brominated flame retardants in Scottish shellfish: Methodology, occurrence and human dietary exposure. Molecular Nutrition & Food Research, v.52, n.2, p.238-249. 2008. Fernandes, A.; Dicks, P.; Mortimer, D.; Gem, M.; Smith, F.; Ield, M. D.; White, S.;Rose, M. Brominated and chlorinated dioxins, PCBs and brominated flame retardants in Scottish shellfish: Methodology, occurrence and human dietary exposure. Molecular Nutrition & Food Research, v.52, n.2, Feb, p.238-249. 2008. Fernandes, F. C.; Souza, R. C. C. L. d.; Junqueira, A. d. O. R.; Rapagnã, L. C.;Ramos, A. B. Distribuição Mundial e o Impacto de sua Introdução no Brasil. In: C. R. Jr, L. I. Weber, et al (Ed.). O Mexilhão Perna perna: Biologia, Ecologia e Aplicações. Rio de Janeiro: Interciência, 2008. Distribuição Mundial e o Impacto de sua Introdução no Brasil, p.25-29 Fonseca, M. L. Anatomia funcional de Nodipecten nodosus (Linnaeus, 1758) (Bivalvia: Pectinidae). Instituto de Biociências, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2004. 173 p. Föstner, U.;Wittmann, G. T. W. cap B. In: (Ed.). Metal Pollution in the Aquatic Environment Berlin: Springer-Vergala, 1979. cap B, p.486 Francioni, E.; Wagener, A. D.; Scofield, A. L.; Depledge, M. H.;Cavalier, B. Evaluation of the mussel Perna perna as a biomonitor of polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) exposure and effects. Marine Pollution Bulletin, v.54, n.3, Mar, p.329-338. 2007. Freret-Meurer, N. V.; Andreata, J. V.; Meurer, B. C.; Manzano, F. V.; Baptista, M. G. S.; Teixeira, D. E.;Longo, M. M. Spatial distribution of metals in sediments of the Ribeira Bay, Angra dos Reis, Rio de Janeiro, Brazil. Marine Pollution Bulletin, v.60, n.4, p.627-629. 2010. Galassi, S.; Bettinetti, R.; Neri, M. C.; Jeannot, R.; Dagnac, T.; Bristeau, S.; Sakkas, V.; Albanis, T.; Boti, V.; Valsamaki, T.; Falandysz, J.;Schulte-Oehlmann, U. A multispecies approach for monitoring persistent toxic substances in the Gulf of Gdansk (Baltic sea). Ecotoxicology and Environmental Safety, v.69, n.1, p.39-48. 2008. Galimany, E.; Ramón, M.;Ibarrola, I. Feeding behavior of the mussel Mytilus galloprovincialis (L.) in a Mediterranean estuary: A field study. Aquaculture, v.314, n.1-4, p.236-243. 2011.

193

Galvão, P. M. A.; Rebelo, M. F.; Guimarães, J.; Torres, J. P. M.;Malm, O. Bioacumulação de metais em moluscos bivalves: aspectos evolutivos e ecológicos a serem considerados para a biomonitoração de ambientes marinhos. Brazilian Journal of Aquatic Science and Technology, v.13, n.2, p.59-66. 2009. Gdaniec-Pietryka, M.; Wolska, L.;Namiesik, J. Physical speciation of polychlorinated biphenyls in the aquatic environment. Trends in Analytical Chemistry, v.26, n.10, p.1005-1012. 2007. Giani, M.; Gabellini, M.; Pellegrini, D.; Costantini, S.; Beccaloni, E.;Giordano, R. CONCENTRATION AND PARTITIONING OF HG, CR AND PB IN SEDIMENTS OF DREDGE AND DISPOSAL SITES OF THE NORTHERN ADRIATIC SEA. Science of the Total Environment, v.158, n.1-3, Dec 18, p.97-112. 1994. Goldberg, E. D. The mussel watch -- A first step in global marine monitoring. Marine Pollution Bulletin, v.6, n.7, p.111. 1975. Gomez-Lavin, S.; Gorri, D.;Irabien, A. Assessment of PCDD/Fs and PCBs in Sediments from the Spanish Northern Atlantic Coast. Water Air and Soil Pollution, v.221, n.1-4, Oct, p.287-299. 2011. Gomez, S.; Gorri, D.;Irabien, A. Organochlorine pesticide residues in sediments from coastal environment of Cantabria (northern Spain) and evaluation of the Atlantic Ocean. Environmental Monitoring and Assessment, v.176, n.1-4, May, p.385-401. 2011. Gorni, R.;Weber, R. R. Organochlorine pesticides residues and PCBs in benthic organisms of the inner shelf of the São Sebastião Channel, São Paulo, Brazil. Brazilian Journal of Oceanography, v.52, p.141-151. 2004. Granby, K.;Spliid, N. H. Hydrocarbons and organochlorines in common mussels from the Kattegat and the belts and their relation to condition indices. Marine Pollution Bulletin, v.30, n.1, p.74-82. 1995. Grout, J. A.;Levings, C. D. Effects of acid mine drainage from an abandoned copper mine, Britannia Mines, Howe Sound, British Columbia, Canada, on transplanted blue mussels (Mytilus edulis). Marine Environmental Research, v.51, n.3, p.265-288. 2001. Guerra, J. V.;Soares, F. L. M. Circulation and Flux of Suspended Particulate Matter in Ilha Grande Bay, SE Brazil. Journal of Coastal Research, v.56, n.2, p.1350-1354. 2009. Gunther, A. J.; Davis, J. A.; Hardin, D. D.; Gold, J.; Bell, D.; Crick, J. R.; Scelfo, G. M.; Sericano, J.;Stephenson, M. Long-term Bioaccumulation Monitoring with Transplanted Bivalves in the San Francisco Estuary. Marine Pollution Bulletin, v.38, n.3, p.170-181. 1999. Hamer, B.; Jaksic, Z.; Pavicic-Hamer, D.; Peric, L.; Medakovic, D.; Ivankovic, D.; Pavicic, J.; Zilberberg, C.; Schroder, H. C.; Muller, W. E. G.; Smodlaka, N.;Batel, R. Effect of hypoosmotic stress by low salinity acclimation of Mediterranean mussels Mytilus galloprovincialis on biological parameters used for pollution assessment. Aquatic Toxicology, v.89, n.3, p.137-151. 2008.

194

Hellou, J.; Yeats, P.; Steller, S.;Gagne, F. Chemical contaminants and biological indicators of mussel health during gametogenesis. Environmental Toxicology and Chemistry, v.22, n.9, p.2080-2087. 2003. Helm, M. M.;Bourne, N. Intoduction. In: A. Lovatelli (Ed.). Hatchery culture of bivalves. A practical manual. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), 2004. Intoduction, p.1-4 Henriques, M. B.; Marques, H. L. d. A.; Barbarella, W.;Pereira, O. M. Estimativa do Tempo de Recuperação de um Banco Natural do Mexilhão Perna perna (Linnaeus, 1758) na Baía de Santos, Estado de São Paulo. HOLOS Envronment, v.1, n.2, p.85-100. 2001. Hickman, R. W.;Illingworth, J. Condition Cycle of the Green-Lipped Mussel Perna canaliculus in New Zealand. Marine Biology, v.60, n.1, p.27-38. 1980. Hong, S. H.; Yim, U. H.; Shim, W. J.; Oh, J. R.;Lee, I. S. Horizontal and vertical distribution of PCBs and chlorinated pesticides in sediments from Masan Bay, Korea. Marine Pollution Bulletin, v.46, n.2, p.244-253. 2003. Hung, C.-C.; Gong, G.-C.; Chen, H.-Y.; Hsieh, H.-L.; Santschi, P. H.; Wade, T. L.;Sericano, J. L. Relationships between pesticides and organic carbon fractions in sediments of the Danshui River estuary and adjacent coastal areas of Taiwan. Environmental Pollution, v.148, n.2, p.546-554. 2007. I.B.A.M.A. 2007. Estatística da Pesca - Ano 2007. Brasília-Df. Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis. p.113. IBAMA. 2006. Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais - Estatística da Pesca ano de 2006. ______. 2007. Estatística da Pesca - Ano 2007. Instituto Brasileiro Do Meio Ambiente E Dos Recursos Naturais Renováveis. Coordenação Geral de Autorização de Uso e Gestão da Fauna e Recursos Pesqueiros. p.113. ______. Pesticides and related products commercialized in Brazil in 2009: an environmental approach 2011. Japenga, J.; Wagenaar, W. J.; Salomons, W.; Lacerda, L. D.; Patchineelam, S. R.;Filho, C. M. L. Organic micropollutants in the Rio de Janeiro coastal region, Brazil. Science of The Total Environment, v.75, n.2-3, p.249-259. 1988. Jia, H.; Chang, Y.; Sun, Y.; Wang, D.; Liu, X.; Yang, M.; Xu, D.; Meng, B.;Li, Y.-F. Distribution and Potential Human Risk of Organochlorine Pesticides in Market Mollusks from Dalian, China. Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology, v.84, p.278-284. 2010. Jiang, Q. T.; Hanari, N.; Miyake, Y.; Okazawa, T.; Lau, R. K. F.; Chen, K.; Wyrzykowska, B.; So, M. K.; Yamashita, N.;Lam, P. K. S. Health risk assessment for polychlorinated biphenyls, polychlorinated dibenzo-p-dioxins and dibenzofurans, and polychlorinated

195

naphthalenes in seafood from Guangzhou and Zhoushan, China. Environmental Pollution, v.148, n.1, p.31-39. 2007. Jin, Y. N.; Hong, S. H.; Li, D. H.; Shim, W. J.;Lee, S. S. Distribution of persistent organic pollutants in bivalves from the northeast coast of China. Marine Pollution Bulletin, v.57, n.6-12, p.775-781. 2008. Kagley, A. N.; Snider, R. G.; Krishnakumar, P. K.;Casillas, E. Assessment of Seasonal Variability of Cytochemical Responses to Contaminant Exposure in the Blue Mussel Mytilus edulis (Complex). Archives of Environmental Contamination and Toxicology, v.44, n.1, p.0043-0052. 2003. Karatayev, A. Y.; Burlakova, L. E.; Padilla, D. K.;Johnson, L. E. Patterns of spread of the zebra mussel _Dreissena polymorpha_Pallas: the continuing invasion of Belarussian Lakes. Biological Invasions, v.5, n.3, p.213–221. 2003. Kim, S. K.; Oh, J. R.; Shim, W. J.; Lee, D. H.; Yim, U. H.; Hong, S. H.; Shin, Y. B.;Lee, D. S. Geographical distribution and accumulation features of organochlorine residues in bivalves from coastal areas of South Korea. Marine Pollution Bulletin, v.45, n.1-12, p.268-279. 2002. Kimbrough, K. L.; Johnson, W. E.; G., L. G.; Christensen, J. D.;Apeti, D. A. 2008. An Assessment of Two Decades of Contaminant Monitoring in the Nation’s Coastal Zone. N. T. M. N. N. 74. Silver Spring, MD. p.105. Kjerfve, B.; Ribeiro, C. H. A.; Dias, G. T. M.; Filippo, A. M.;Quaresma, V. D. Oceanographic characteristics of an impacted coastal bay: Baia de Guanabara, Rio de Janeiro, Brazil. Continental Shelf Research, v.17, n.13, p.1609-1643. 1997. Kjølholt, J.;Hansen, M. M. PCBs in scallops and sediments from north Greenland. Marine Pollution Bulletin, v.17, n.9, p.432-434. 1986. Koelmans, A. A.; Gillissen, F.; Makatita, W.;VandenBerg, M. Organic carbon normalisation of PCB, PAH and pesticide concentrations in suspended solids. Water Research, v.31, n.3, p.461-470. 1997. Kojima, H.; Takeuchi, S.;Nagai, T. Endocrine-disrupting Potential of Pesticides via Nuclear Receptors and Aryl Hydrocarbon Receptor. Journal of Health Science, v.56, n.4, Aug, p.374-386. 2010. Kožul, D.; Romanic, S. H.; Kljakovic-Gaspic, Z.;Veza, J. Levels of Organochlorine Compounds in the Mediterranean Blue Mussel from the Adriatic Sea. Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology, v.83, n.6, p.880-884. 2009. Kurt, P. B.;Boke Ozkoc, H. A survey to determine levels of chlorinated pesticides and PCBs in mussels and seawater from the Mid-Black Sea Coast of Turkey. Marine Pollution Bulletin, v.48, n.11-12, p.1076-1083. 2004. Kwon, T.-D.; Fisher, S. W.; Kim, G. W.; Hwang, H.;Kim, J.-E. Trophic transfer and biotransformation of polychlorinated biphenyls in zebra mussel, round goby, and smallmouth

196

bass in Lake Erie, USA. Environmental Toxicology and Chemistry, v.25, n.4, Apr, p.1068-1078. 2006. Kwong, R. W. M.; Yu, P. K. N.; Lam, P. K. S.;Wang, W.-X. Biokinetics and biotransformation of DDTs in the marine green mussels Perna viridis. Aquatic Toxicology, p.196-204. 2009. Lage, H.;Jablonski, S. Mussel Perna perna Extraction and Comercialization in Guanabara Bay, Brazil. Atlântica, Rio Grande, v.30, n.2, p.161-169. 2008. Lailson-Brito, J.; Dorneles, P. R.; Azevedo-Silva, C. E.; Azevedo, A. F.; Vidal, L. G.; Zanelatto, R. C.; Lozinski, C. P. C.; Azeredo, A.; Fragoso, A. B. L.; Cunha, H. A.; Torres, J. P. M.;Malm, O. High organochlorine accumulation in blubber of Guiana dolphin, Sotalia guianensis, from Brazilian coast and its use to establish geographical differences among populations. Environmental Pollution, v.158, n.5, p.1800-1808. 2010. Lasorsa, B.;Allen-Gil, S. The methylmercury to total mercury ratio in selected marine, freshwater, and terrestrial organisms. Water Air and Soil Pollution, v.80, n.1-4, p.905-913. 1995. Leadprathom, N.; Parkpian, P.; Satayavivad, J.; Delaune, R. D.;Jugsujinda, A. Transport and deposition of organochlorine pesticides from farmland to estuary under tropical regime and their potential risk to aquatic biota. Journal of Environmental Science and Health Part B-Pesticides Food Contaminants and Agricultural Wastes, v.44, n.3, p.249-261. 2009. Lee, K. M.; Kruse, H.;Wassermann, O. The pattern of organochlorines in mussels Mytilus edulis L. from the south west Baltic sea. Archives of Environmental Contamination and Toxicology, v.31, n.1, p.68-76. 1996. Lee, K. M.; Kruse, H.;Wassermann, O. Seasonal fluctuation of organochlorines in Mytilus edulis L from the south west Baltic sea. Chemosphere, v.32, n.10, p.1883-1895. 1996. Li, Q.; Luo, Z.; Yan, C.;Zhang, X. Assessment of Polychlorinated Biphenyls Contamination in Sediment and Organism from Xiamen Offshore Area, China. Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology, v.87, n.4, Oct, p.372-376. 2011. Lin, T.; Hu, Z.; Zhang, G.; Li, X.; Xu, W.; Tang, J.;Li, J. Levels and Mass Burden of DDTs in Sediments from Fishing Harbors: The Importance of DDT-Containing Antifouling Paint to the Coastal Environment of China. Environmental Science & Technology, v.43, n.21, 2009/11/01, p.8033-8038. 2009. Liu, W. X.; Hu, J.; Chen, J. L.; Fan, Y. S.; Xing, B.;Tao, S. Distribution of persistent toxic substances in benthic bivalves from the inshore areas of the Yellow Sea. Environmental Toxicology and Chemistry, v.27, n.1, p.57-66. 2008. Lopes, S. G. B. C.;Fonseca, M. L. d. O Mexilhão Perna perna (Linnaeus, 1758) – Taxonomia, Morfologia e Anatomia Funcional. In: C. R. Jr, L. I. Weber, et al (Ed.). O Mexilhão Perna perna: Biologia, Ecologia e Aplicações. Rio de Janeiro: Interciência, 2008. O Mexilhão Perna perna (Linnaeus, 1758) – Taxonomia, Morfologia e Anatomia Funcional, p.1-21

197

Lucas, A.;Beninger, P. G. The use of physiological condition indices in marine bivalve aquaculture. Aquaculture, v.44, n.3, p.187-200. 1985. Luque de Castro, M. D.;Izquierdo, A. Lyohilization: a useful approach to the automation of analytical processes? Journal of Automatic Chemistry, v.12, n.6, p.267-279. 1990. Ma, Y.-G.; Lei, Y. D.; Xiao, H.; Wania, F.;Wang, W.-H. Critical Review and Recommended Values for the Physical-Chemical Property Data of 15 Polycyclic Aromatic Hydrocarbons at 25 C. Journal of Chemical & Engineering Data, v.55, n.2, p.819-825. 2010. MacLachlan, D. J.;Hamilton, D. Estimation methods for Maximum Residue Limits for pesticides. Regulatory Toxicology and Pharmacology, v.58, n.2, Nov, p.208-218. 2010. MAPA. 2011. lnstrução Normativa SDAIMM 24/2011. S. D. D. Agropecuária. Ministerio da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Marchand, M. J.; Pieterse, G. M.;Barnhoorn, I. E. J. Preliminary results on sperm motility and testicular histology of two feral fish species, Oreochromis mossambicus and Clarias gariepinus, from a currently DDT-sprayed area, South Africa. Journal of Applied Ichthyology, v.24, n.4, p.423-429. 2008. Marenzi, A.;Branco, J. O mexilhão Perna perna (Linnaeus) (Bivalvia, Mytilidae) em cultivo da Armação do Itapocoroy, Santa Catarina, Brasil. Revista Brasileira de Zoologia, v.22, n.2, p.394-399. 2005. Marques, H. L. A. Aspectos Relativos a produção. In: H. L. A. Marques (Ed.). Criação comercial de mexlhões. São Paulo: Nobel, 1998. Aspectos Relativos a produção, p.77-81 Marques, H. L. A.; Ferreira, J. F.; Grelli, V. G.; Moraes, R. B. C.; Nalesso, R. C.;Marenzi, A. W. C. Biologia e Ecologia de Adultos. In: C. R. Jr., L. I. Weber, et al (Ed.). O Mexilhão Perna perna (L.). Rio de Janeiro: Interciência, 2008. Biologia e Ecologia de Adultos, p.55-68 Marques, H. L. d. A.; Pereira, R. T. L.;Correa, B. C. Seasonal variation in growth and yield of the brown mussel Perna perna (L.) cultured in Ubatuba, Brazil. Aquaculture, v.169, n.3-4, p.263-273. 1998. Martin-Skilton, R.; Lavado, R.; Thibaut, R.; Minier, C.;Porte, C. Evidence of endocrine alteration in the red mullet, Mullus barbatus from the NW Mediterranean. Environmental Pollution, v.141, n.1, May, p.60-68. 2006. Martin, M.; Ichikawa, G.; Goetzl, J.; Reyes, M. d. l.;Stephenson, M. D. Relationships Between Physiological Stress and Trace Toxic Substances in the Bay Mussel, Mytilus edulis, from San Francisco Bay, California. Marine Environmental Research, v.11, n.2, p.91-110. 1984. Massad, E. The elimination of Chagas' disease from Brazil. Epidemiology and Infection, v.136, n.9, p.1153-1164. 2008.

198

Masters, P. M.;Inman, D. L. Transport and fate of organochlorines discharged to the salt marsh at Upper Newport Bay, California, USA. Environmental Toxicology and Chemistry, v.19, n.8, Aug, p.2076-2084. 2000. Mendoza, G.; Gutierrez, L.; Pozo-Gallardo, K.; Fuentes-Rios, D.; Montory, M.; Urrutia, R.;Barra, R. Polychlorinated biphenyls (PCBs) in mussels along the Chilean Coast. Environmental Science and Pollution Research, v.13, n.1, p.67-74. 2006. Mladineo, I.; Peharda, M.; Orhanović, S.; Bolotin, J.; Pavela-Vrančić, M.;Treursić, B. The reproductive cycle, condition index and biochemical composition of the horse-bearded mussel Modiolus barbatus. Helgoland Marine Research, v.61, n.3, p.183-192. 2007. Molisani, M. M.; Marins, R. V.; Machado, W.; Paraquetti, H. H. M.; Bidone, E. D.;Lacerda, L. D. Environmental changes in Sepetiba Bay, SE Brazil. Regional Environmental Changes, v.4, n.1, p.17-27. 2004. Mubiana, V. K.; Vercauteren, K.;Blust, R. The influence of body size, condition index and tidal exposure on the variability in metal bioaccumulation in Mytilus edulis. Environmental Pollution, v.144, n.1, p.272-279. 2006. Mullon, C.; Freon, P.;Cury, P. The dynamics of collapse in world fisheries. Fish and Fisheries, v.6, n.2, Jun, p.111-120. 2005. Narváez, M.; Freites, L.; Guevara, M.; Mendoza, J.; Guderley, H.; Lodeiros, C. J.;Salazar, G. Food availability and reproduction affects lipid and fatty acid composition of the brown mussel, Perna perna, raised in suspension culture. Comparative Biochemistry and Physiology, Part B, v.149, n.2, p.293-302. 2008. Nascimento, N. R. d.; Nicola, S. M. C.; Rezende, M. O. O.; Oliveira, T. A.;Öberg, G. Pollution by hexachlorobenzene and pentachlorophenol in the coastal plain of São Paulo state, Brazil. Geoderma, v.121, n.3-4, p.221-232. 2004. Nicholls, R. J.;Small, C. Improved estimates of coastal population and exposure to hazards released. Eos, Transactions American Geophysical Union, v.83, n.28, p.301-304. 2002. O'Connor, T. P. Mussel watch results from 1986 to 1996. Marine Pollution Bulletin, v.37, n.1-2, p.14-19. 1998. Okay, O. S.; Karacik, B.; Basak, S.; Henkelmann, B.; Bernhoft, S.;Schramm, K. W. PCB and PCDD/F in sediments and mussels of the Istanbul strait (Turkey). Chemosphere, v.76, n.2, p.159-166. 2009. Okay, O. S.; Karacik, B.; Henkelmann, B.;Schramm, K. W. Distribution of organochlorine pesticides in sediments and mussels from the Istanbul Strait. Environmental Monitoring and Assessment, v.176, n.1-4, p.51-65. 2011. Okumus, I.;Stirling, H. P. Seasonal variations in the meat weight, condition index and biochemical composition of mussels (Mytilus edulis L.) in suspended culture in two Scottish sea lochs. Aquaculture, v.159, n.3-4, p.249-261. 1998.

199

Orban, E.; Lena, G. D.; Nevigato, T.; Casini, I.; Marzetti, A.;Caproni, R. Seasonal changes in meat content, condition index and chemical composition of mussels (Mytilus galloprovincialis) cultured in two different Italian sites. Food Chemistry, v.77, n.1, p.57-65. 2002. Osterroht, C.;Smetacek, V. Vertical Transport of Chlorinated Hydrocarbons by Sedimentation of Particulate Matter in Kiel Bight. Marine Ecology Progress Series, v.2, n.1, p.27-34. 1980. Otchere, F. A. Organochlorines (PCBs and pesticides) in the bivalves Anadara (Senilis) senilis, Crassostrea tulipa and Perna perna from the lagoons of Ghana. Science of The Total Environment, v.348, n.1-3, p.102-114. 2005. Ozkoc, H. B.; Bakan, G.;Ariman, S. Distribution and bioaccumulation of organochlorine pesticides along the Black Sea coast. Environmental Geochemistry and Health, v.29, n.1, Feb, p.59-68. 2007. Paes, E. T.;Moraes, L. E. d. S. A new hypothesis on the influence of the El Niño/La Niña upon the biological productivity, ecology and fisheries of the Southern Brazilian Bight. Pan-American Journal of Aquatic Science, v.2, n.2, p.94-102. 2007. Pampanin, D. M.; Volpato, E.; Marangon, I.;Nasci, C. Physiological measurements from native and transplanted mussel (Mytilus galloprovincialis) in the canals of Venice. Survival in air and condition index. Comparative Biochemistry and Physiology A-Molecular & Integrative Physiology, v.140, n.1, p.41-52. 2005. Peharda, M.; Zupan, I.; Bavcevic, L.; Frankic, A.;Klanjscek, T. Growth and condition index of mussel Mytilus galloprovincialis in experimental integrated aquaculture. Aquaculture Research, v.38, n.16, p.1714-1720. 2007. Penteado, J. C. P.;Vaz, J. M. O Legado das Bifenilas Policloradas (PCBs). Quimica Nova, v.24, n.3, p.390-398. 2001. Perin, G.; Fabris, R.; Manente, S.; Rebello, W. A.; Hamacher, C.;Scotto, S. A five-year study on the heavy-metal pollution (Rio de Janeiro, Brazil) and evaluation of the metal bioavailability by means of geochemical speciation. Water Research, v.31, n.12, p.3017-3028. 1997. Persson, N. J.; Gustafsson, O.; Bucheli, T. D.; Ishaq, R.; Naes, K.;Broman, D. Distribution of PCNs, PCBs, and other POPS together with soot and other organic matter in the marine environment of the Grenlandsfjords, Norway. Chemosphere, v.60, n.2, p.274-283. 2005. Perugini, M.; Cavaliere, M.; Giammarino, A.; Mazzone, P.; Olivieri, V.;Amorena, M. Levels of polychlorinated biphenyls and organochlorine pesticides in some edible marine organisms from the Central Adriatic Sea. Chemosphere, v.57, n.5, p.391-400. 2004. Peven, C. S.; Uhler, A. D.;Querzoli, F. J. Caged mussels and semipermeable membrane devices as indicators of organic contaminant uptake in Dorchester and Duxbury Bays, Massachusetts. Environmental Toxicology and Chemistry, v.15, n.2, Feb, p.144-149. 1996.

200

Phillips, D. J. H. The chemistries and environmental fates of trace metals and organochlorines in aquatic ecossystems. Marine Pollution Bulletin, v.31, p.193-200. 1995. Pierścieniak, K.; Grzymała, J.;Wołowicz, M. Differences in reproduction and condition of Macoma balthica and Mytilus trossulus in the Gulf of Gdańsk (Southern Baltic Sea) under anthropogenic influences Oceanological and Hydrobiological Studies, v.39, n.4, p.17-32. 2010. Pompa, G.; Caloni, F.;Fracchiolla, M. L. Dioxin and PCB Contamination of Fish and Shellfish: Assessment of Human Exposure. Review of the International Situation. Medicine Veterinary Research Communications v.27, p.159-167. 2003. Poster, D. L.; Schantz, M. M.; Kucklick, J. R.; de Alda, M. J. L.; Porter, B. J.; Pugh, R.;Wise, S. A. Three new mussel tissue standard reference materials (SRMs) for the determination of organic contaminants. Analytical and Bioanalytical Chemistry, v.378, n.5, p.1213-1231. 2004. Pruell, R. J.; Lake, J. L.; Davis, W. R.;Quinn, J. G. Uptake and depuration of organic contaminants by blue mussels (<i>Mytilus edulis</i>) exposed to environmentally contaminated sediment. Marine Biology, v.91, n.4, p.497-507. 1986. Quinete, N.; Lavandier, R.; Dias, P.; Taniguchi, S.; Montone, R.;Moreira, I. Specific profiles of polybrominated diphenylethers (PBDEs) and polychlorinated biphenyls (PCBs) in fish and tucuxi dolphins from the estuary of Paraiba do Sul River, Southeastern Brazil. Marine Pollution Bulletin, v.62, n.2, Feb, p.440-446. 2011. Raccanelli, S.; Favotto, M.;Vio, P. Estimation of PCDD/F and PCB detoxification rates in contaminated Tapes philippinarum in the Lagoon of Venice. Chemosphere, v.73, n.1, Supplement, p.S166-S170. 2008. Ramesh, A.; Tanabe, S.; Subramanian, A. N.; Mohan, D.; Venugopalan, V. K.;Tatsukawa, R. Persistent organochlorine residues in green mussels from coastal waters of South India. Marine Pollution Bulletin, v.21, n.12, p.587-590. 1990. Rebelo, M. F.; Amaral, M. C. R.;Pfeiffer, W. C. Oyster condiction index in Crassostrea rhizophorae (Guilding, 1828) from Heavy-Metal polluted coastal lagoon. Brazilian Journal of Biology, v.65, n.2, p.345-351. 2005. Richardson, B. J.; Tse, E. S. C.; De Luca-Abbott, S. B.; Martin, M.;Lam, P. K. S. Uptake and depuration of PAHs and chlorinated pesticides by semi-permeable membrane devices (SPMDs) and green-lipped mussels (Perna viridis). Marine Pollution Bulletin, v.51, n.8–12, p.975-993. 2005. Richardson, B. J.; Zheng, G. J.; Tse, E. S. C.;Lam, P. K. S. A comparison of mussels (Perna viridis) and semi-permeable membrane devices (SPMDs) for monitoring chlorinated trace organic contaminants in Hong Kong coastal waters. Chemosphere, v.45, n.8, p.1201-1208. 2001. Rios, E. C. Seashell of Brazil. Rio Grande: Fundação Universidade do Rio Grande, Museu Oceanográfico Prof. E.C. Rios. 1994

201

Rodan, B. D.;Cleverly, D. H. 14. Polychlorinated Dioxins and Furans: Sources, Emissions, and Levels. 2011 2011. Roméo, M.; Hoarau, P.; Garello, G.; Gnassia-Barelli, M.;Girard, J. P. Mussel transplantation and biomarkers as useful tools for assessing water quality in the NW Mediterranean. Environmental Pollution, v.122, n.3, p.369-378. 2003. Russel, J. B. Líquidos e mudanças de estado. In: Pearson (Ed.). Química Geral. (Nacional), v.1, 1994. Líquidos e mudanças de estado, p.478-524 Sandahl, J.; Baldwin, D.; Jenkins, J.;Scholz, N. A Sensory System at the Interface between Urban Stormwater Runoff and Salmon Survival. Environmental Science & Technology, v.41, p.2998-3004. 2007. Sasikumar, G.;Krishnakumar, P. K. Aquaculture planning for suspended bivalve farming systems: The integration of physiological response of green mussel with environmental variability in site selection. Ecological Indicators, v.11, n.2, p.734-740. 2011. SEAP-PR. 2004. Programa nacional de desenvolvimento da maricultura em águas da União. Secretaria Especial De Aquicultura E Pesca Da Presidência Da República. Brasília. p.38. Shen, H.; Yu, C.; Ying, Y.; Zhao, Y.; Wu, Y.; Han, J.;Xu, Q. Levels and congener profiles of PCDD/Fs, PCBs and PBDEs in seafood from China. Chemosphere, v.77, n.9, p.1206-1211. 2009. Shen, L.;Wania, F. Compilation, Evaluation, and Selection of Physical-Chemical Property Data for Organochlorine Pesticides. Journal of Chemical & Engineering Data, v.50, n.3, p.742-768. 2005. Sioen, I.; Van Camp, J.; Verdonck, F.; Verbeke, W.; Vanhonacker, F.; Willems, J.;De Henauw, S. Probabilistic intake assessment of multiple compounds as a tool to quantify the nutritional-toxicological conflict related to seafood consumption. Chemosphere, v.71, n.6, p.1056-1066. 2008. Siu, S. Y. M.; Lam, P. K. S.; Martin, M.; Caldwell, C. W.;Richardson, B. J. The use of selected genotoxicity assays in green-lipped mussels (Perna viridis): A validation study in Hong Kong coastal waters. Marine Pollution Bulletin, v.57, n.6–12, p.479-492. 2008. Sklarsova, B.; Simko, P.; Simon, P.;Drobna, B. Removal of polychlorinated biphenyls from water by sorption onto polymers. Journal of Food and Nutrition Research, v.46, n.3, 2007, p.128-133. 2007. So, M. K.; Zhang, X.; Giesy, J. P.; Fung, C. N.; Fong, H. W.; Zheng, J.; Kramer, M. J.; Yoo, H.;Lam, P. K. S. Organochlorines and dioxin-like compounds in green-lipped mussels Perna viridis from Hong Kong mariculture zones. Marine Pollution Bulletin, v.51, n.8-12, p.677-687. 2005. Souza, A. S. d.; Torres, J. P. M.; Meire, R. O.; Neves, R. C.; Couri, M. S.;Serejo, C. S. Organochlorine pesticides (OCs) and polychlorinated biphenyls (PCBs) in sediments and

202

crabs (Chasmagnathus granulata, Dana, 1851) from mangroves of Guanabara Bay, Rio de Janeiro State, Brazil. Chemosphere, v.73, n.1, Supplement 1, p.S186-S192. 2008. Stegeman, J. J.;Lech, J. J. Cytochrome-P-450 Monooxygenase Systems in Aquatic Species - Carcinogen Metabolism and Biomarkers for Carcinogen and Pollutant Exposure. Environmental Health Perspectives, v.90, Jan, p.101-109. 1991. Strandberg, B.; Van Bavel, B.; Bergqvist, P. A.; Broman, D.; Ishaq, R.; Naf, C.; Pettersen, H.;Rappe, C. Occurrence, sedimentation, and spatial variations of organochlorine contaminants in settling particulate matter and sediments in the northern part of the Baltic Sea. Environmental Science & Technology, v.32, n.12, Jun 15, p.1754-1759. 1998. Sundar, G.; Selvarani, J.; Gopalakrishnan, S.;Ramachandran, S. Occurrence of organochlorine pesticide residues in green mussel (Perna viridis L.) and water from Ennore creek, Chennai, India. Environmental Monitoring and Assessment, v.160, n.1-4, p.593-604. 2010. Syasina, I. G. Organochlorine Pesticides in Fishes and Mollusks from Lower Reaches of the Tumen River and of the Contiguous Part of Peter the Great Bay (Sea of Japan). Russian Journal of Marine Biology, v.29, n.1, p.23-30. 2003. Tavares, T. M.; Rocha, V. C.; Porte, C.; Barceló, D.;Albaigés, J. Application of the mussel watch concept in studies of hydrocarbons, PCBs and DDT in the Brazilian Bay of Todos os Santos (Bahia). Marine Pollution Bulletin, v.19, n.11, p.575-578. 1988. Taylor, A. G.;Savage, C. Fatty acid composition of New Zealand green-lipped mussels, Perna canaliculus: Implications for harvesting for n-3 extracts. Aquaculture, v.261, n.1, p.430-439. 2006. Thompson, S.; Budzinski, H.; Garrigues, P.;Narbonne, J. F. Comparison of PCB and DDT Distribution between Water-column and Sediment-dwelling Bivalves in Arcachon Bay, France. Marine Pollution Bulletin, v.38, n.8, p.655-662. 1999. Torres, J. P. M.; Malm, O.; Vieira, E. D. R.; Japenga, J.;Koopmans, G. F. Organochlorinated compounds and polycyclic aromatic hydrocarbon determination in sediments from tropical rivers in Brazil. ?Ciência e Cultura Journal of the Brazilian Association for the Advancement of Science, v.51, n.1, p.54-59. 1999. Torres, J. P. M.; Malm, O.; Vieira, E. D. R.; Japenga, J.;Koopmans, G. F. Organic micropollutants on river sediments from Rio de Janeiro State, Southeast Brazil. Cadernos de Saúde Pública, v.18, n.2, p.477. 2002. Turgut, C.; Gokbulut, C.;Cutright, T. Contents and sources of DDT impurities in dicofol formulations in Turkey. Environmental Science and Pollution Research, v.16, n.2, p.214-217. 2009. Turner, A.;Millward, G. E. Suspended Particles: Their Role in Estuarine Biogeochemical Cycles. Estuarine, Coastal and Shelf Science, v.55, n.6, p.857-883. 2002. UE. 2005. Regulation (Ec) No 396/2005. The European Parliament and of the Council. Official Journal of the European Union.

203

Ueno, D.; Takahashi, S.; Tanabe, S.; Ikeda, K.;Koyama, J. Uptake Kinetics of Persistent Organochlorines in Mussels through the Transplantation Experiment. Journal of Environmental Chemistry, v.9, n.2, p.369-378. 1999. UNEP. 2002. Regionally Based Assessment of Persistent Toxic Substances - Eastern and Western South America Regional Report. U. N. E. Programme. ______. 2004. Guidance for a Global Monitoring Programme for Persistent Organic Pollutants. I.-O. P. F. T. S. M. O. Chemicals. Geneva, Switzerland. p.105. van den Berg, M.; Birnbaum, L. S.; Denison, M.; De Vito, M.; Farland, W.; Feeley, M.; Fiedler, H.; Hakansson, H.; Hanberg, A.; Haws, L.; Rose, M.; Safe, S.; Schrenk, D.; Tohyama, C.; Tritscher, A.; Tuomisto, J.; Tysklind, M.; Walker, N.;Peterson, R. E. The 2005 World Health Organization reevaluation of human and mammalian toxic equivalency factors for dioxins and dioxin-like compounds. Toxicological Sciences, v.93, n.2, Oct, p.223-241. 2006. van den Berg, M.; Peterson, R. E.;Schrenk, D. Human risk assessment and TEFs. Food Additives and Contaminants, v.17, n.4, p.347-358. 2000. van Leeuwen, S. P. J.; van Velzen, M. J. M.; Swart, C. P.; van der Veen, I.; Traag, W. A.;de Boer, J. Halogenated Contaminants in Farmed Salmon, Trout, Tilapia, Pangasius, and Shrimp. Environmental Science & Technology, v.43, n.11, 2009/06/01, p.4009-4015. 2009. Velasco, L. A. Effect of Microalgal Concentration and Water Temperature on the Physiology of the Caribbean Scallops Argopecten nucleus and Nodipecten nodosus. Journal of Shellfish Research, v.25, n.3, 2006/12/01, p.823-831. 2006. Vélez, A.;Epifanio, C. E. Effects of temperature and ration on gametogenesis and growth in the tropical mussel Perna perna (L.). Aquaculture, v.22, n.1, p.21-26. 1981. Vieweg, I.; Hop, H.; Brey, T.; Huber, S.; Ambrose Jr, W. G.; Locke V, W. L.;Gabrielsen, G. W. Persistent organic pollutants in four bivalve species from Svalbard waters. Environmental Pollution, v.161, n.0, p.134-142. 2012. Wade, T. L.; Sericano, J. L.; Gardinali, P. R.; Wolff, G.;Chambers, L. NOAA's 'Mussel Watch' Project: Current use organic compounds in bivalves. Marine Pollution Bulletin, v.37, n.1-2, 1998, p.20-26. 1998. Wallner-Kersanach, M.; Theede, H.; Eversberg, U.;Lobo, S. Accumulation and Elimination of Trace Metals in a Transplantation Experiment with Crassostrea rhizophorae. Archives of Environmental Contamination and Toxicology, v.38, p.40-45. 2000. Wang, J.; Bi, Y.; Pfister, G.; Henkelmann, B.; Zhu, K.;Schramm, K.-W. Determination of PAH, PCB, and OCP in water from the Three Gorges Reservoir accumulated by semipermeable membrane devices (SPMD). Chemosphere, v.75, n.8, p.1119-1127. 2009.

204

Wang, Y. W.; Yang, R. Q.;Jiang, G. B. Investigation of organochlorine pesticides (OCPs) in mollusks collected from coastal sites along the Chinese Bohai Sea from 2002 to 2004. Environmental Pollution, v.146, n.1, p.100-106. 2007. Wania, F.;Mackay, D. Global Fractionation and Cold Condensation of Low Volatility Organochlorine Compounds in Polar-Regions. Ambio, v.22, n.1, Feb, p.10-18. 1993. WHO. 1997. Risk assessment of long-term hazards posed by pesticide residues. World Health Organization. p.2-3. ______. 1998. Assessment of the Health Risk of Dioxins: Re-evaluation of the Tolerable Daily Intake (TDI). World Health Organization. European Centre for Environment and Health, and International Programme on Chemical Safety. ______. Inventory of IPCS and other WHO pesticide evaluations and summary of toxicological evaluations performed by the Joint Meeting on Pesticide Residues (JMPR) through 2009 2011. Wilcke, W.; Krauss, M.;Barancikova, G. Persistent organic pollutant concentrations in air- and freeze-dried compared to field-fresh extracted soil samples of an eastern Slovak deposition gradient. Journal of Plant Nutrition and Soil Science, v.166, n.1, p.93-101. 2003. Witczak, A.;Chlewinska, M. Two methods of sample preparation for analysis of non-ortho and mono-ortho PCB congeners in the muscles of selected fish species. Acta Ichthyologica Et Piscatoria, v.38, n.1, 2008, p.63-71. 2008. Wurl, O.;Obbard, J. P. Organochlorine pesticides, polychlorinated biphenyls and polybrominated diphenyl ethers in Singapore’s coastal marine sediments. Chemosphere, v.58, n.7, p.925-933. 2005. Xavier de Brito, A. P.; De Andrade Bruning, I. M. R.;Moreira, I. Chlorinated pesticides in mussels from Guanabara Bay, Rio de Janeiro, Brazil. Marine Pollution Bulletin, v.44, n.1, p.79-81. 2002. Xiao, H.; Li, N.;Wania, F. Compilation, Evaluation, and Selection of Physical-Chemical Property Data for α, β and γ-Hexachlorocyclohexane. Journal of Chemical & Engineering Data, v.49, n.2, p.173-185. 2004. Xu, M.; Liu, X.; Wang, L.; Wu, D.; Sun, T.; Yang, Z.;Cui, B. Modeling the depuration rates of polychlorinated biphenyls in two mussel species with theoretical molecular descriptors. Science in China Series B: Chemistry, v.52, n.8, p.1281-1286. 2009. Yang, W.; Gan, J.; Hunter, W.;Spurlock, F. Effect of suspended solids on bioavailability of pyrethroid insecticides. Environmental Toxicology and Chemistry, v.25, n.6, Jun, p.1585-1591. 2006. Zajączkowski, M. On the use of sediment traps in sedimentation measurements in glaciated fjords. Polish Polar Research, v.23, n.2, p.161-174. 2002.

205

Zar, J. H. Multisanple Hypoteses: The Analysis of Variance. In: T. Ryu (Ed.). Biostatistical Analysis. New Jersy: Prentice Hall, 1999. Multisanple Hypoteses: The Analysis of Variance, p.177-207 Zhong, G.; Tang, J.; Zhao, Z.; Pan, X.; Chen, Y.; Li, J.;Zhang, G. Organochlorine pesticides in sediments of Laizhou Bay and its adjacent rivers, North China. Marine Pollution Bulletin, v.62, n.11, p.2543-2547. 2011. Zhou, H. Y.; Cheung, R. Y. H.;Wong, M. H. Residues of Organochlorines in Sediments and Tilapia Collected from Inland Water Systems of Hong Kong. Archives of Environmental Contamination and Toxicology, v.36, n.4, p.424-431. 1999.

206

206

ANEXO I - Massas utilizadas para quantificar os Pesticidas Organoclorados (OCP) na técnica de espectrometria de massas.

Composto Massa Quantificada Razão da Massa 1 RM1 Tempo limite Razão limite PCT 265.8619 +/- 50.0 mmu 263.8648 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 1.3090 - 1.7710 Pentaclorobenzeno 13C6 STD 255.8693 +/- 50.0 mmu 257.8663 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 Pentachlorobenzene 249.8492 +/- 50.0 mmu 251.8462 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 α-HCH 13C6 STD 222.9347 +/- 50.0 mmu 226.9288 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 γ-HCH 13C6 STD 222.9347 +/- 50.0 mmu 226.9288 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 β-HCH 13C6 STD 222.9347 +/- 50.0 mmu 226.9288 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 δ-HCH 13C6 STD 222.9347 +/- 50.0 mmu 226.9288 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 α-HCH 216.9145 +/- 50.0 mmu 220.9087 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 γ-HCH 216.9145 +/- 50.0 mmu 220.9087 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 β-HCH 216.9145 +/- 50.0 mmu 220.9087 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 δ-HCH 216.9145 +/- 50.0 mmu 220.9087 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 ε-HCH 216.9145 +/- 50.0 mmu 220.9087 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 Pentacloroanisol 13C6 STD 272.8534 +/- 50.0 mmu 270.8564 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 1.3950 - 1.7050 Pentachloroanisol 266.8333 +/- 50.0 mmu 264.8363 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 1.3950 - 1.7050 Hexaclorobenzeno 13C6 STD 291.8273 +/- 50.0 mmu 289.8303 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 1.0625 - 1.4375 Hexachlorobenzeno 285.8072 +/- 50.0 mmu 283.8102 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 1.0625 - 1.4375 Heptacloro 13C10 STD 276.8269 +/- 50.0 mmu 278.8240 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.6800 - 0.9200 Heptacloro 271.8102 +/- 50.0 mmu 273.8072 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.6800 - 0.9200 Aldrin 13C12 STD 269.8805 +/- 50.0 mmu 271.8775 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 Aldrin 262.8570 +/- 50.0 mmu 264.8541 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 Octacloroestireno 13C6 STD 350.8059 +/- 50.0 mmu 352.8029 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.8245 - 1.1155 Octacloroestireno 342.7790 +/- 50.0 mmu 344.7761 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.8245 - 1.1155 oxi-Clordano 13C10 STD 396.8388 +/- 50.0 mmu 398.8359 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.8245 - 1.1155 oxi-Chlordano 386.8053 +/- 50.0 mmu 388.8024 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.8245 - 1.1155

207

207

Continuação ANEXO I

Composto Massa Quantificada Razão da Massa 1 RM1 Tempo limite Razão limite Heptacloro epóxido 13C10 STD 362.8778 +/- 50.0 mmu 364.8748 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.6800 - 0.9200 cis-Heptacloro epóxido 352.8442 +/- 50.0 mmu 354.8413 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.6800 - 0.9200 trans-Heptacloro epóxido 352.8442 +/- 50.0 mmu 354.8413 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.6800 - 0.9200 2,4'-DDE 13C12 STD 258.0406 +/- 50.0 mmu 260.0376 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5525 - 0.7475 4,4'-DDE 13C12 STD 258.0406 +/- 50.0 mmu 260.0376 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5525 - 0.7475 2,4'-DDE 246.0003 +/- 50.0 mmu 247.9975 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5525 - 0.7475 4,4'-DDE 246.0003 +/- 50.0 mmu 247.9975 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5525 - 0.7475 trans-Clordano 13C12 STD 382.8595 +/- 50.0 mmu 384.8566 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.8160 - 1.1040 cis-Clordano 372.8260 +/- 50.0 mmu 374.8231 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.8160 - 1.1040 trans-Clordano 372.8260 +/- 50.0 mmu 374.8231 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.8160 - 1.1040 Endosulfan-I 13C9 STD 241.8581 +/- 50.0 mmu 243.8551 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 Endosulfan-II 13C9 STD 241.8581 +/- 50.0 mmu 243.8551 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 Endosulfan-I 236.8413 +/- 50.0 mmu 238.8384 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 Endosulfan-II 236.8413 +/- 50.0 mmu 238.8384 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5376 - 0.7424 4,4'-DDD D8 STD 243.0583 +/- 50.0 mmu 245.0555 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5525 - 0.7475 2,4'-DDD 235.0081 +/- 50.0 mmu 237.0053 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5525 - 0.7475 4,4'-DDD 235.0081 +/- 50.0 mmu 237.0053 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5525 - 0.7475 Dieldrin 13C12 STD 269.8805 +/- 50.0 mmu 271.8775 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5440 - 0.7360 Dieldrin 262.8570 +/- 50.0 mmu 264.8541 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5440 - 0.7360 2,4'-DDT 13C12 STD 247.0484 +/- 50.0 mmu 249.0454 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5525 - 0.7475 4,4'-DDT 13C12 STD 247.0484 +/- 50.0 mmu 249.0454 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5525 - 0.7475 2,4'-DDT 235.0081 +/- 50.0 mmu 237.0053 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5525 - 0.7475 4,4'-DDT 235.0081 +/- 50.0 mmu 237.0053 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5525 - 0.7475 Metoxicloro 13C12 STD 239.1475 +/- 50.0 mmu 241.1519 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.0000 - 0.0600 Metoxicloro 227.1072 +/- 50.0 mmu 229.1133 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.0000 - 0.0600

208

208

Continuação ANEXO I

Composto Massa Quantificada Razão da Massa 1 RM1 Tempo limite Razão limite Mirex 13C10 STD 276.8269 +/- 50.0 mmu 278.8240 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.6800 - 0.9200 Mirex 271.8102 +/- 50.0 mmu 273.8072 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.6800 - 0.9200 4,4'-DDT 13C12 DEG 247.0484 +/- 50.0 mmu 249.0454 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5525 - 0.7475 2,4'-DDT 13C12 DEG 247.0484 +/- 50.0 mmu 249.0454 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5525 - 0.7475 Endrin 262.8570 +/- 50.0 mmu 264.8541 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5440 - 0.7360 1,2,3,7,8,9-HxCDD 13C12 401.8559 +/- 50.0 mmu 403.8530 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.6944 - 0.9396 Endrin 13C12 STD 269.8805 +/- 50.0 mmu 271.8775 +/- 50.0 mmu 0.20 - 0.20 0.5440 - 0.7360

209

209

ANEXO II Massas utilizadas para quantificar os Pesticidas Organoclorados (PCB) na técnica de espectrometria de massas.

Composto Massa Quantificada Razão da Massa 1 RM1 Tempo limite Razão limite 1234-TCDD 13C12

333.9338 +/- 50.0

331.9368 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6545 - 0.8855

PCB #28 13C12 STD 268.0016 +/- 50.0

269.9986 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.8245 - 1.1155 PCB #28 255.9613 +/- 50.0

257.9585 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.8245 - 1.1155

PCB #52 13C12 STD 303.9597 +/- 50.0

301.9626 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6545 - 0.8855 PCB #81 13C12 STD 303.9597 +/- 50.0

301.9626 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6545 - 0.8855

PCB #77 13C12 STD 303.9597 +/- 50.0

301.9626 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6545 - 0.8855 PCB #52 291.9195 +/- 50.0

289.9224 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6545 - 0.8855

PCB #81 291.9195 +/- 50.0

289.9224 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6545 - 0.8855 PCB #77 291.9195 +/- 50.0

289.9224 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6545 - 0.8855

PCB #101 13C12 STD 337.9207 +/- 50.0

339.9177 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.5610 - 0.7590 PCB #123 13C12 STD 337.9207 +/- 50.0

339.9177 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.5610 - 0.7590

PCB #118 13C12 STD 337.9207 +/- 50.0

339.9177 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.5610 - 0.7590 PCB #114 13C12 STD 337.9207 +/- 50.0

339.9177 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.5610 - 0.7590

PCB #105 13C12 STD 337.9207 +/- 50.0

339.9177 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.5610 - 0.7590 PCB #126 13C12 STD 337.9207 +/- 50.0

339.9177 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.5610 - 0.7590

PCB #101 325.8805 +/- 50.0

327.8775 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.5610 - 0.7590 PCB #123 325.8805 +/- 50.0

327.8775 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.5610 - 0.7590

PCB #118 325.8805 +/- 50.0

327.8775 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.5610 - 0.7590 PCB #114 325.8805 +/- 50.0

327.8775 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.5610 - 0.7590

PCB #105 325.8805 +/- 50.0

327.8775 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.5610 - 0.7590 PCB #126 325.8805 +/- 50.0

327.8775 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.5610 - 0.7590

PCB #153 13C12 STD 371.8817 +/- 50.0

373.8788 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6885 - 0.9315 PCB #138 13C12 STD 371.8817 +/- 50.0

373.8788 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6885 - 0.9315

PCB #167 13C12 STD 371.8817 +/- 50.0

373.8788 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6885 - 0.9315

210

210

Continuação ANEXO II

PCB #138 359.8415 +/- 50.0

361.8386 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6885 - 0.9315 PCB #167 359.8415 +/- 50.0

361.8385 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6885 - 0.9315

PCB #156 359.8415 +/- 50.0

361.8385 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6885 - 0.9315 PCB #157 359.8415 +/- 50.0

361.8385 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6885 - 0.9315

PCB #169 359.8415 +/- 50.0

361.8385 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6885 - 0.9315 PCB #180 13C12 STD 405.8428 +/- 50.0

407.8398 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.8245 - 1.1155

PCB #189 13C12 STD 405.8428 +/- 50.0

407.8398 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.8245 - 1.1155 PCB #180 393.8025 +/- 50.0

395.7996 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.8245 - 1.1155

PCB #189 393.8025 +/- 50.0

395.7995 +/- 50.0

5.00 - 5.00 0.8245 - 1.1155

Composto Massa Quantificada Razão da Massa 1 RM1 Tempo limite Razão limite PCB #156 13C12 STD 371.8817 +/- 50.0

373.8788 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6885 - 0.9315

PCB #157 13C12 STD 371.8817 +/- 50.0

373.8788 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6885 - 0.9315 PCB #169 13C12 STD 371.8817 +/- 50.0

373.8788 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6885 - 0.9315

PCB #153 359.8415 +/- 50.0

361.8386 +/- 50.0

3.00 - 3.00 0.6885 - 0.9315

211

211

ANEXO III -Massas utilizadas para quantificar os Pesticidas Organoclorados (PCB) na técnica de espectrometria de massas. Composto Massa Quantificada Razão da Massa 1 RM1 Tempo limite Razão limite Pentachlortoluol 263.8648 +/- 50.0 mmu 265.8619 +/- 50.0 mmu 3.00 - 3.00 0.5610 - 0.7590 Naftaleno 128.0626 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 3.00 - 3.00 0.0000 - 0.0000 Naftaleno-D8 136.1128 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 3.00 - 3.00 0.0000 - 0.0000 Acenafitileno 152.0626 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 3.00 - 3.00 0.0000 - 0.0000 Acenaftaleno 154.0783 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 3.00 - 3.00 0.0000 - 0.0000 Acenaftaleno-D10 164.1410 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 3.00 - 3.00 0.0000 - 0.0000 Fluoreno 166.0783 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 3.00 - 3.00 0.0000 - 0.0000 Fenantreno 178.0783 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 3.00 - 3.00 0.0000 - 0.0000 Antraceno 178.0783 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 3.00 - 3.00 0.0000 - 0.0000 Fenantreno-D10 188.1410 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 3.00 - 3.00 0.0000 - 0.0000 Fluoranteno 202.0783 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 3.00 - 3.00 0.0000 - 0.0000 Pireno 202.0783 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 3.00 - 3.00 0.0000 - 0.0000 Pireno-D10 212.1410 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 3.00 - 3.00 0.0000 - 0.0000 Benzo(a)antraceno 228.0939 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 3.00 - 3.00 0.0000 - 0.0000 Crseno 228.0939 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 4.00 - 4.00 0.0000 - 0.0000 Criseno-D12 240.1692 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 4.00 - 4.00 0.0000 - 0.0000 Benzo(b)fluoranteno 252.0939 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 4.00 - 4.00 0.0000 - 0.0000 Benzo(k)fluoranteno 252.0939 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000 Benzo(a)pireno 252.0939 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000 Benzo(a)pireno-D12 264.1692 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000 Indeno(1,2,3-cd)pireno 276.0939 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000 Benzo(g,h,i)perileno 276.0939 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000 Dibenzo(a,h)antraceno 278.1096 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000

212

212

Continuação ANEXO III Composto Massa Quantificada Razão da Massa 1 RM1 Tempo limite Razão limite Benzo(g,h,i)perileno-D12 288.1690 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000 Fluoreno-D10 176.1410 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000 Acenafitaleno-D8 160.1128 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000 Antraceno-D10 188.1410 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000 Fluoranteno-D10 212.1410 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000 Benzo(a)antraceno-D12 240.1692 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000 Benzo(b)fluoranteno-D12 264.1692 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000 Benzo(k)fluoranteno-D12 264.1692 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000 Indeno(1,2,3-c,d)pireno-D12 288.1692 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000 Dibenzo(a,h)antraceno-D14 292.1974 +/- 50.0 mmu 0.0000 +/- 0.0 mmu 5.00 - 5.00 0.0000 - 0.0000 1,2,3,7,8,9-HxCDD 401.8559 +/- 50.0 mmu 403.8530 +/- 50.0 mmu 5.00 - 5.00 0.6970 - 0.9430

213

213

ANEXO IV - Estimavivas toxicológicas do consumo de bivalves

Compostos Pior caso µg.kg-1 peso úmido- Baía – Mês

N° de animais para alcançar o MRL µg.kg-1.dia-1 (Oral) Resíduo Máximo (µg/kg) ADI

(µg/kg bw) % MRL N° MR (%)

α-HCH Mexillhão 0,2 - AC –SET 8,0 Crônica 131.967 - - - - Coquille 0,01 - 2.183.177 - - - -

β-HCH Mexillhão 0,8 - AC SET 50,0 Aguda 193.639 - - - - Coquille 0,08 – AC – SET 18.084 - - - -

γ-HCH Mexillhão 0,4 - AC SET 3,0 Aguda 24.470 20 2 5,0 0,03 Coquille 0,004 – BIG SET 2.109.641 0,02 0,003

Hexaclorobenzeno Mexillhão 0,1 - AC SET 8,0 Aguda 180.375 200 0,07 0,17 0,31 Coquille 0,005 – AC -SET 7.442.876 0,003 0,01

p,p' DDT Mexillhão 4,6 - BG SET 0,5 Aguda 342 ΣDDT 1000

6,7 ΣDDT 10

2,55 Coquille 0,15 – BIG SET 10.384 0,15 0,06

∑trans-cis-oxi-Chlordan

Mexillhão 0,07 - BG SET 1,0 Aguda 42.367 50 0,15 0,5 0,06 Coquille 0,002 – BIG SET 1.978.329 0,003 0,001

Heptacloro Mexillhão 0,08 - AC SET 0,6 Aguda 24.366 - - - - Coquille 0,03 – BIG MAR 60.307 - - - -

∑Heptacloro+cis-trans-Heptaclor

Mexillhão 0,09 - AC SET - - 200 0,05 0,1 0,35 Coquille 0,03 – BIG MAR - 0,02 0,13

Aldrin Mexillhão 0,13 - AC SET 2,0 Aguda 47.341

200 0,24

0,1 1,82 Coquille 0,10 – BIG MAR 64.406

Dieldrin Mexillhão 0,35 - AC SET 0,1 Intermediária 911 0,05 0,39 Coquille 0,13 – BIG SET 8.435

Endrin Mexillhão 0,08 - AC SEP 2,0 Intermediária 81.707 50 0,15 0,2 0,15 Coquille 0,004 – BIG MAR 1.718.953 0,007 0,007

214

214

Continuação ANEXO IV

Compostos Pior caso µg.kg-1 peso úmido- Baía – Mês

N° de animais para alcançar o MRL µg.kg-1.dia-1 (Oral)

Resíduo Máximo (µg/kg) ADI

(µg/kg bw) % MRL N° MR (%)

Endosulfan-I+ Endosulfan-II

Mexillhão 0,19 - BIG MAR 5,0 Intermediária 81.429 50* 0,39 6,0* 0,01 Coquille 0,02 – BIG SET 819.542 0,04 0,001

Metoxiclor Mexillhão 0,03 - BG SET 5,0 Intermediária 516.758 10 0,31 100 0,0001 Coquille <LOD - - -

Mirex Mexillhão 0,07 – BIG MAR 8,0 Crônica. 343.535 - - - - Coquille 0,004 – BIG SET 343.535 - -

PCB Mexillhão 0,4 – BG SET - - -

- 1-4 TEQ pg.kg-1 bw

0,02 Coquille 0,3 – AC SET - - 0,01

Minimum Risk Levels (MRL) obtidos de ASTDR (2010) para exposição oral foram preferencialmente selecionados para a exposição aguda (1-14 dias), mas quando não estava disponível, trabalhou-se com a exposição intermediária (14 - 364 dias), ou crônica (365 dias ou mais). Maximum Residue (MR) retirados do portal da União Européia (http://ec.europa.eu/sanco_pesticides/public/index.cfm?event=substance.selection), são mostrados os percentuais que as concentrações mais elevadas registradas para mexilhões e coquilles, representam para seus respectivos MRs. Acceptable Daily Intake (ADI) sugerido pela WHO (2009), seguido do percentual que representa o consumo de 12 indivíduos de mexilhões ou coquilles, por uma criança de 30 kg.de massa corpórea (body weight – bw), para os respectivos ADI de cada composto. Toxic Equivalent (TEQ) estipulado pela WHO (1998).


215

215

ANEXO V - Valores de LOD para osPesticas e PCBs quantificados. Contaminantes Sed massa seca SS massa seca Mex massa seca Mex & Coq massa úmida α-HCH 2,43 3,00 6,11 0,92 β-HCH 3,27 4,95 3,16 0,92 γ-HCH 2,89 2,55 5,40 0,92 δ-HCH 2,53 4,05 3,65 0,87 ε-HCH 3,89 6,35 3,93 0,90 Pentaclorobenzeno 0,17 0,15 10,65 0,10 Hexaclorobenzeno 1,42 1,20 6,19 1,27 Pentacloroanisol 3,60 2,25 12,12 2,14 Octacloroestirol 0,96 1,26 2,42 0,54 p,p' DDT 7,86 5,10 1,50 1,94 o,p' DDT 7,03 5,40 1,37 0,42 p,p' DDD 4,67 3,95 0,72 1,58 o,p' DDD 4,76 3,95 1,04 0,12 p,p' DDE 0,71 0,51 0,82 0,18 o,p' DDE 0,55 0,45 0,68 0,17 trans-Clordano 0,50 0,42 0,28 0,07 cis-Clordano 0,52 0,47 0,35 0,09 oxi-Clordano 0,87 0,64 0,94 0,24 Heptacloro 0,45 0,41 0,43 0,13 cis-Heptacloro Epóxido 0,45 0,37 0,55 0,14 trans-Heptacloro

2,98 2,35 3,25 0,81 Aldrin 0,33 0,34 0,78 0,10 Dieldrin 0,96 0,82 0,84 0,22 Endrin 1,45 1,45 1,38 0,41 Endosulfan-I 1,96 1,75 2,84 0,71 Endosulfan-II 2,34 2,20 2,09 0,64 Metoxicloro 0,66 0,65 0,93 0,23 Mirex 0,08 0,08 0,08 0,02

216

216

Continuação ANEXO V Contaminantes Sed massa seca SS massa seca Mex massa seca MEX & COQ massa úmida PCB 28 2,29 4,50 1,67 0,98 PCB52 1,46 2,26 1,25 0,36 PCB101 0,79 1,44 0,78 0,24 PCB138 0,59 1,20 0,55 0,17 PCB153 0,60 1,20 0,60 0,18 PCB180 0,54 1,29 0,61 0,14 PCB77 1,11 2,56 1,03 0,30 PCB81 0,82 1,96 0,84 0,23 PCB126 0,62 0,98 0,45 0,16 PCB169 0,46 1,15 0,71 0,14 PCB105 0,65 1,23 0,50 0,19 PCB114 0,59 1,17 0,48 0,18 PCB118 0,52 1,27 0,65 0,20 PCB123 0,55 1,33 0,65 0,22 PCB156 0,49 0,96 0,57 0,15 PCB157 0,52 0,99 0,60 0,15 PCB167 0,56 0,87 0,57 0,16 PCB189 0,41 0,86 0,31 0,11

Please cite this article in press as: Galvao, P., et al. Distinct bioaccumulation profile of pesticides and dioxin-like compounds by mollusk bivalves reared in polluted and unpolluted tropical bays: Consumption risk and seasonal effect. Food Chemistry (2012), http://dx.doi.org/10.1016/j.foodchem.2012.04.006

217

ANEXO VI

Food Chemistry xxx (2012) xxx–xxx

Contents lists available at SciVerse ScienceDirect

Food Chemistry

journa l h omepage: www.e lsev ier .com/ loc a te / foodchem Distinct bioaccumulation profile of pesticides and dioxin-like compounds by mollusk bivalves reared in polluted and unpolluted tropical bays: Consumption risk and seasonal effect Petrus Galvao a,b,c,⇑, Bernhard Henkelmann b, Renan Longo c, José Lailson-Brito d, João Paulo Machado Torres c, Karl-Werner Schramm b,e, Olaf Malm c

a Programa de Biofísica Ambiental, Universidade Federal do Rio de Janeiro, 21941-900 Rio de Janeiro, RJ, Brazil b Helmholtz Zentrum München, German Research Center for Environmental Health, Institute of Ecological Chemistry, Ingolstädter Landstrasse 1, 85764 Neuherberg, Germany c Laboratório de Radioisótopos Eduardo Penna-Franca, Universidade Federal do Rio de Janeiro, 21941-900 Rio de Janeiro, RJ, Brazil d Laboratório de Mamíferos Aquáticos e Bioindicadores ‘‘Profa. Izabel Gurgel’’ (MAQUA), Faculdade de Oceanografia, Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), 20530-013 Rio de Janeiro, RJ, Brazil e Technische Universität München, Wissenschaftszentrum Weihenstephan für Ernährung und Landnutzung, Department für Biowissenschaften, Weihenstephaner Steig 23, 85350 Freising, Germany

a r t i c l e i n f o

Article history: Received 15 November 2011 Received in revised form 27 February 2012 Accepted 2 April 2012 Available online xxxx

Keywords: Seafood Persistent organic pollutants Persistent toxic substances Environmental monitoring Contamination

a b s t r a c t Mariculture activity has increased its production along the Atlantic Coast of Brazil over the last years. This protein source for human consumption may also represent risks due to the exposure to bioaccumulated contaminants in the tissues of organisms reared in polluted shallow waters. This study evaluated the bioaccumulation of pesticides and dioxin-like compounds in two commercial marine bivalve species reared at different sites along the Rio de Janeiro State coast (SE-Brazil). We observed distinct contamination profiles in bivalve tissues reared at each sampling site, which may be related to human activities historically developed in those areas. A pronounced tendency for higher contamination levels in animals sampled in the last month of winter (September) is discussed as being likely due to environmental issues, rather than biological factors. Based on Minimal Risk Level, Maximum Residue, Acceptable Daily Intake and Toxic Equivalent, bivalves are classified as safe for human consumption.

© 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.

1. Introduction

Along the 7367 km of the Atlantic Coast of Brazil, the mussel Perna perna (Linnaeus, 1758) has the largest commercial marine bivalve production, estimated at 12,000 tons for 2007 (IBAMA, 2007). The tropical marine bivalve Lion’s Scallop Nodipecten nodosus (Linnae, 1758), also called Coquille de Saint-Jacques or Vieira, shows an inferior total volume commercialized in Brazil, but presents higher market value, and is well appreciated and consumed as seafood. The last official estimate of this scallop production in Brazil is 14.5 tones (IBAMA, 2007). The same rhythm of expansion observed in mariculture production is not evident in terms of scientific data regarding contaminant bioaccumulation in the reared animals.

⇑ Corresponding author. Address: Programa de Biofísica Ambiental, Instituto de

Biofísica Carlos Chagas Filho, Centro de Ciências da Saúde, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Cidade Universitária, 21941-902 Rio de Janeiro, RJ, Brazil. Tel.: +55 21 2561 5339; fax: +55 21 2280 8193.

e-mail addresses: [email protected] (P. Galvao), henkelmann@helmholt z-muenchen.de (B. Henkelmann), [email protected] (R. Longo), [email protected] (J. Lailson-Brito), [email protected] (J.P.M. Torres), schramm@helholtz-muench en.de (K.-W. Schramm), [email protected] (O. Malm).

A search conducted at the Webofscience® database with the keywords ‘‘Brazil’’ and ‘‘Mariculture’’, only returned two studies per- taining to contaminants in bivalves, and both concerning metal bioaccumulation. Such lack of information is especially worrying, since an ongoing discussion exists about how effective are the nutritional benefits of such food when it is also a source of contaminants for the consumers.

Among the contaminants, organochlorine pesticides (OCPs) and polychlorinated biphenyls (PCBs) deserve a special attention, due their high persistence in the environment and their hydrophobicity, which promotes their entry into the food web. Such compounds are also volatile, so atmospheric transfer can transport them across political and geographical frontiers, increasing the attention required for their global monitoring. PCBs were largely used in electric devices due to their high thermal and chemical stability. The main commercial formulation available in the Brazilian market was Ascarel®, and this compound’s production and commercializa- tion has been banned by a Brazilian federal law since 1981. An additional norm was published to regulate its use and stock. Today, stockpiles of Ascarel® in Brazil still remain, and leakages to the environment are not discarded, mainly near electric facilities and big smelters.

0308-8146/$ - see front matter © 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved. http://dx.doi.org/10.1016/j.foodchem.2012.04.006

http://dx.doi.org/10.1016/j.foodchem.2012.04.006


http://www.sciencedirect.com/science/journal/03088146

http://www.elsevier.com/locate/foodchem

mailto:[email protected]














218

Another class of contaminant that must be monitored in Brazil’s

aquatic ecosystems includes organochlorine pesticides (OCPs). Bra- zil is the largest pesticide market in the world. After Brazil entered the Stockholm Convention, regulations concerning OCPs became more restrict, and some compounds largely employed in the past are not permitted anymore. Some of these prohibited compounds are illegally dumped in landfills, which can represent a potential contamination source to watersheds and, finally, to costal waters. Dichlorodiphenyltrichloroethane, known as DDT, was widely used for agricultural purposes, but also in combating tropical diseases vectors, such as Malaria-carrying mosquitoes, and has been banned since 1991, when the Brazilian government bought 3000 tons of DDT to control the mosquito Anopheles darlingi in the Amazon area. Gamma-hexachlorocyclohexane and dieldrin (both banned by the Stockholm Convention) are also chlorinated compounds that were largely used during the 50’s to control the vector of Chagas’ disease.

The extremely high values of DDT and PCBs (7953 and 3.4810 ng g-1 in lipid base, respectively) detected in marine mam- mals from Guanabara Bay, a polluted estuary in the Rio de Janeiro State (Lailson-Brito et al., 2010) is the base of concerns regarding toxicological risk assessment on shellfish reared in this area. Addi- tionally, the information concerning OCPs and PCBs bioaccumulated by a filter feeder from Guanabara Bay is very useful in order to understand the dynamics of such contaminants in a food web of a tropical marine ecosystem.

Previous studies have already suggested that a seasonal effect plays an important role in the concentration of lipophylic compounds, such as OCPs and PCBs, due to the variation of lipid content in bivalve tissues (Lee, Kruse, & Wassermann, 1996). Controversially, more recent data showed that the lipid amount in Mytilus edulis’s tissue plays a minor role on the determination of such fluctuations (Carro, Garcia, Ignacio, & Mouteira, 2004). In fact, since gametogenesis follows a seasonal cycle in temperate cli- mates, and this is not that notable in tropical zones where there are multiple spawnings throughout the year (Fearman & Moltschaniw- skyj, 2010), it is essential to evaluate how far the seasonal variation influences the safety of mariculture products of tropical areas in terms of contaminant concentrations.

Considering that seafood is probably the main source of human exposure to dioxin-like compounds (Pompa, Caloni, & Fracchiolla, 2003), and that coastal waters are the receptors of particles carried by rivers to the marine environment, our aim is to discuss the contaminants bioaccumulated by bivalves reared in commercial marine farms, and their potential toxicity to the final human consumers. Since the four studied areas are surrounded by different human activities, we also used bivalve bioaccumulation profiles to distinguish the sites. In addition, a specific species difference is analyzed among the two studied bivalves, regarding their toxicological risk to human consumption.

2. Materials and methods

2.1. Sampling area

Fig. 1 shows the four major bivalves’ production areas along the

Rio de Janeiro State coast. Two of them are historically polluted: Guanabara Bay (GB) and Sepetiba Bay (SB). The others two are not surrounded by large urban areas and show no expressive contamination sources in the area when compared to the first two sites: the Cabo Frio Embayment, specifically the city of Arraial do Cabo (AC) and Ilha Grande Bay (IGB). Although the mussel P. perna is reared in each of these sites, the scallop N. nodosus is susceptible to warm water and is reared only in AC and IGB. Briefly, GB has been impacted by the urban waste from a total of approximately 11 million people inhabitants living in this area. It is estimated that only 25% of the sewage thrown in the GB goes through secondary

treatment. About 12,000 industries are installed around the GB and the two oil refineries, two navy bases and a shipyard are very potential sources of contamination to this water body. Mussel production in GB takes place at Jurujuba Beach (22°550 5900 S; 046°060 4000 O), where an association of marine farmers develops a commercial production. To the best of our knowledge, there is no other systematic mussel production at GB. The second polluted area receives an expressive amount of persistent organic contaminants from the continent through the Guandu river contribution. We sampled mussels reared in an experimental marine farm (22°570 0400 S; 043°540 2800 O) at about 10 km away from this rivers’ discharge, where there are other commercial mussels farms. In contrast to these two historically polluted bays (GB and SB), we also collected mussels at IGB, since this site has been deemed pristine in previous environmental studies. At this site we sampled scallops from a farm that belongs to a mariculture laboratory, and we also collected mussels naturally attached to the long-line structures of one farm belonging to this laboratory at Biscaia Inlet (23°010 3800 S; 044°140 1400 O). The last sampling site, AC, is located at a distance of about 160 km from Rio de Janeiro city, with approximately 27,000 inhabitants. This is a tourist area and has only non- expressive ship traffic as a potential contaminant source to the marine environment. The upwelling phenomenon takes place in this area as a consequence of intense North-East winds that show a higher incidence during the summer (from December to March). A bivalve marine farm is located at the Forno Beach (22°570 5000 S; 042°000 4500 ), where we had access to mussels naturally attached to the long-line structures used to farm scallops. 2.2. Sampling design

To evaluate the seasonal influence on contaminant concentrations in the reared marine bivalves, samplings were taken by the end of the summer (March) and by the end of winter (September). We sampled 15 commercial sized animals from each study site (mussels 6–8 cm and scallops 12–15 cm). In order to minimize inter-individual variations of the bioaccumulated contaminants, to conduct the analyses we pooled five organisms. 2.3. Tissue processing

Organisms were kept in thermal boxes with Gelox® until arriv- ing at the laboratory, where they were frozen (-20 °C) prior to the analyses. Before dissection animals were thawed at room temperature and soft tissues were obtained by cutting the adductor muscle. Each individual organism was vigorously washed with distilled water prior to pooling. The water from the pools was drained from the glass pot as much as possible and frozen at -80 °C for 24 h, prior to the lyophilization process. The animals were weighed before freezing and after freeze-drying. The dry tissues were homo- genated by using a blade mill (stainless steel blades and aluminium coup). Samples were stored in glass pots with screw caps. 2.4. Extracting the contaminants from the tissues

An Accelerated Solvent Extractor (ASE 200, Dionex GmbH) was applied to extract the target contaminants from the tissues. About 1 g of freeze-dried sample was mixed with Hydromatrix (1:1) (VARIAN®) in the extractions cells and spiked with 13C-labelled PCB and OCP mixtures as internal standards. The mixtures included every compound listed in Table 1 as a labelled analogue (except e- HCH, o,p0 -DDD, trans-heptachloroepoxide, cis-chlordane) and the standards were purchased from LGC Standards (Wesel, Germany) or Campro Scientific (Berlin, Germany). Two 10 min static cycles with n-hexane:acetone (75:25, V:V) at 120 °C and 120 bar were




219

Fig. 1. Study areas at the Rio de Janeiro State coast (SE-Brazil). The four main poles of marine bivalve production are indicated by arrows: Arraial do Cabo (AC); Guanabara Bay (GB); Sepetiba Bay (SB); Ilha Grande Bay (IGB).

adopted as the extraction phase. The obtained extract was then transferred to a pre-weighed round-bottom flask, and evaporated to dryness under nitrogen stream to determine the lipid content gravimetrically.

2.5. Extract clean up

The first clean-up step of the extract was conducted in a glass

chromatography column filled with 10 g of preheated (550 °C for 12 h) silica gel 60, 5 g of alumina B (deactivated with 3% H2O) and 3 g of NaSO4 from bottom to top (all adsorbents were purchased from LGC Standards, Germany). As mobile phase, a mixture of n-hexane:dichloromethane (1:1, V:V) was used, and the packed column was first washed with 60 ml of it. After loading the re-dissolved sample extract on top of the column it was eluted with 100 ml of mobile phase and the eluate was collected in a round- bottom flask. The volume was reduced to about 3 ml in a rotary evaporation (1200 rpm) system at 50 °C, and pressure varying from 500 to 350 mbar. Further reduction of the volume to 0.5 ml and solvent exchange to acetonitrile was performed under a stream of nitrogen. This concentrate was applied to a solid phase extraction cartridge filled with 1 g of C18-modified silica gel (Macherey & Nagel, Germany). Additional 4.5 ml acetonitrile were used to rinse the sample through the cartridge. The eluate was reduced by a stream of nitrogen (at 45 °C) and transferred to an autosam- pler vial with a limited volume insert containing a recovery standard mixture (13C-1,2,3,4-tetrachlorodibenzo-p-dioxin, 13C- 1,2,3,7,8,9-hexachlorodibenzo-p-dioxin, pentachlorotoluene). The final sample volume was 20 ll.

2.6. Chromatography conditions and quality control

Samples were analyzed in a laboratory which is accredited

according to DIN EN ISO/IEC 17025 for the type of analyses performed in this study.

The samples were injected in a high resolution gas chromato- graph coupled to a high resolution mass spectrometer (HRGC– HRMS) system (Thermo Finnigan MAT95 or MAT95S, Bremen, Ger- many). The instrumental conditions were reported in a previous publication (Wang, Bi, Pfister, Henkelmann, Zhu, & Schramm, 2009). For every set of ten samples, one analytical blank was included in the analytical batch, and the results of these blanks were subtracted from the environmental samples. The recovery of the labelled internal standards were calculated to monitor the efficiency of the sample pretreatment procedure. The Limit of Quanti- fication (LOQ) was assumed to be equal to the limit of detection

(LOD), estimated as three times the signal-to-noise ratio (S/N) from the analytical blanks, since for many compounds no blank value was obtained. Values below the LOD were not considered. Target OCPs were: hexachlorocyclohexane (HCH) a-, b-, c-, d-, e-; pentachlorobenzene; hexachlorobenzene; pentachloroanisole; dichloro- diphenyl-trichloroethane (DDT) p,p0 and o,p0 ; dichloro-diphenyl- dichloroethane (DDD) p,p0 and o,p0 ; dichloro-diphenyl-dichloroethylene p,p0 and o,p0 (DDE); chlordan trans-, cis-, oxy-; heptachlor; cis-heptachloroepoxide; aldrin; dieldrin; endrin; endosulfan-I and II; methoxychlor; and mirex. Target PCBs were: PCB28; 52; 101; 138; 153; 180; 77; 81; 126; 169; 105; 114; 118; 123; 156; 157; 167; 189. 2.7. Human risk assessment of consumption

We evaluated bivalve consumption toxic risks considering the higher concentrations detected for each compound, screening for a worst-case scenario.

The Minimal Risk Levels (MRL) for oral exposure of each compound, based on the Agency for Toxic Substance and Disease Reg- istry (ATSDR, 2010) were used as a first assessment. As there are no official statistics regarding bivalve human consumption in Brazil, we calculated how many mussels and scallop individuals must be ingested to reach the MRL, considering an oral dose and preferentially acute exposure. The second toxicological approach was conducted considering the Maximum Residue (MR) level accepted for each target compound, according to the European Union Pesticides Database (http://ec.europa.eu/sanco_pesticides/public/ index.cfm?event=substance.selection), in which values regarding meat (the related product that is most present in all lists) were adopted. The respective percentages of each contaminant in relation to their MRs were calculated. For the third approach we assumed a meal containing 12 mussel or 12 scallop individuals, in order to estimate the representative levels of these amounts as the Acceptable Daily Intake (ADI) in terms of the percentage of each target compound for a child of 30 kg body weight. The ADI values for OCPs were taken from the ‘‘Inventory of IPCS and other WHO pesticide evaluations and summary of toxicological evaluations performed by the Joint Meeting on Pesticide Residues (JMPR) through 2009’’ (WHO, 2011).

Toxic Equivalent Factors (TEF) were used to access the PCBs toxicological risk for the consumption of the bivalves. The reviewed TEF values provided by World Health Organization (WHO) (Berg et al., 2006) for every dioxin-like compound were considered in the calculation of the Toxic Equivalent (TEQ) of each sample. The TEQ-values for the samples are provided in wet weight basis, and




220

4 P. G

alvao et al. / Food Chem

istry xxx (2012) xxx–xxx

Please cite this article in press as: Galvao, P., et al. D

istinct bioaccumulation profile of pesticides and dioxin-like com

pounds by mollusk bivalves reared in

polluted and unpolluted tropical bays: Consum

ption risk and seasonal effect. Food Chem

istry (2012), http://dx.doi.org/10.1016/j.foodchem

.2012.04.006

Table 1 Organochlorine pesticides (OCPs) concentration range (pg g-1 wet weight) in mussels and scallops from each studied area at the Rio de Janeiro coast (SE-Brazil): Arraial do Cabo (AC); Guanabara Bay (GB); Sepetiba Bay (SB); Ilha Grande Bay (IGB). Values below the limit of detection (LOD) are indicated as ‘‘<LOD’’ for each compound. When all triplicates showed the same value, only one result is shown.

Target compounds AC GB SB IGB Mussel Scallop Mussel Mussel Mussel Scallop March September March September March September March September March September March September

a-HCH 12–14 157–191 3–4 1–14 55–74 45–54 68–83 25–60 <0.9–8 24–39 9–13 <0.9–3 b-HCH 89–173 586–815 <0.9–2 6–9 297–778 143–486 158–372 106–116 280–317 51–91 <0.9–9 <0.9–2 c-HCH 13–16 279–387 4 <0.9–21 19–32 39–45 24–38 62–115 <0.9–11 94–111 2–8 <0.9–7 d-HCH <0.9 22–40 <0.9 <0.9 8–10 4–11 1–4 <0.9–9 <0.9 <0.9 <0.9 <0.9 e-HCH <0.9 <0.9 <0.9 <0.9 <0.9–20 2–12 1–2 <0.9 <0.9 <0.9 <0.9 <0.9 Pentachlorobenzene 19–28 180–332 16–18 8–31 31–48 62–75 18–28 40–57 34–48 48–88 16–22 15–18 Hexachlorobenzene 4–8 132–140 <1.3–2 <1.3–5 6–16 4–19 <1.3–6 <1.3–4 16–24 3–5 <1.3 <1.3–3 Pentachloroanisole 271–284 3529–3883 215–225 367–560 209–299 403–427 149–378 532–592 192–370 576–767 200–286 236–428 p,p0 DDT 19–62 144–191 1.9–5 27–34 210–454 331–462 76–64 140–266 261–320 167–264 <1.9–33 <1.9–17 o,p0 DDT <0.4 71–271 <0.4 <0.4 96–137 114–196 28–34 <0.4–28 41–51 9–59 <0.4 <0.4 p,p0 DDD 22–31 90–103 <1.6–2 3–7 126–130 869–1353 82–112 69–76 165–201 78–92 7–12 11–19 o,p0 DDD 8–15 58–67 <0.1 <0.1 49–92 247–326 28–37 15–16 119–145 20–24 <0.1 <0.1 p,p0 DDE 79–146 490–578 24–25 29–42 184–229 2521–4206 166–195 82–114 220–275 125–151 43–62 90–156 o,p0 DDE 4–7 28–46 0 <0.2–1 27–43 140–210 13–15 4–6 22–29 11–14 <0.2–1 0–2 trans-Chlordan 2–4 22–39 <0.1 <0.1–1 3–6 17–54 4–5 4–5 32–35 9–18 <0.1 <0.1–2 cis-Chlordan 1–2 9–19 <0.1 <0.1 2–4 12–18 2–7 1–2 3–5 <0.1 <0.1 <0.1 oxy-Chlordan <0.2 <0.2 <0.2 <0.2 0–1 2–3 <0.2–1 <0.2 1 <0.2 <0.1 <0.1 Heptachlor <0.1–3 52–78 <0.1 <0.1–14 2–4 6 2–6 6–8 1–4 11–13 3–7 <0.1–5 cis-Heptachloroepoxid 1–2 14–15 1–2 1–2 2–4 4 3–6 1 3–4 1–2 3–4 4–5 Aldrin 29–39 127–133 34 4–15 28–77 11–14 12–31 10–20 6–33 25–30 78–246 16–30 Dieldrin 28–35 234–347 19–23 19–34 57–73 101–221 60–71 27–29 53–71 34–54 28–37 36–46 Endrin 4–9 29–77 2–4 1–3 6–7 9–23 5 2–3 3–5 2–8 3–4 2–4 Endosulfan-I 96–109 58–69 6–10 <0.7–4 54–49 <0.6–20 56–86 2–7 124–159 8–16 9–12 13–16 Endosulfan-II 10–28 <0.6 <0.6 <0.6 11–14 1–3 5–19 <0.6 26–35 2–6 1–3 <0.6–3 Methoxychlor <0.2 2–3 <0.2 <0.2 <0.2–1 20–31 <0.2 0 <0.2 0–1 <0.2 <0.2 Mirex 7–9 41–54 2 1–2 20–26 16–24 26–29 15–20 51–74 17–18 2 3–6




221

the safety limit was taken in accordance to the WHO, ranging from 1–4 pg TEQ/kg body weight (WHO, 1998).

2.8. Data treatment

The Mann–Whitney test was performed to verify significant

differences (p < 0.05) between lipid content of animals collected at the same site in March and September. In the attempt to identify distinguishable groups among sampling sites and sampling months, a discriminant analysis (DA) was applied using the measured compound concentrations as variables. We gradually selected the compounds (one by one) to run the test, to verify that the test premises were not violated. Once the test conditions were acceptable, another compound was selected. The Statistica software package (version 7, Statisoft®) was used to run the statistical analysis.

3. Results and discussion

Animals from the four main bivalve producer poles in the Rio de

Janeiro State (SE-Brazil) were sampled, all of them reared by the ‘‘long-line’’ system and submerged full-time. The median meat fresh weight was 9.5 g (±1.9) for mussels, and 14.0 g (±1.5) for scallops (only adductor muscle and gonad). The lipid content expressed in percentage of wet weight basis varied from 1.2% to 3.2% for mussels, and from 0.6% to 1.4% for scallops. No statistically significant difference is observed when comparing the lipid content from March and September at each sampling site (p > 0.05).

These animals are bought mainly by local restaurants and the mussel yield is sold with its shell, or only the meat (soft tissue). To remove the soft tissue from the shell, the farmers boil the P. perna mussel in freshwater. We analyzed them just as they were re- moved from the boiler, with no modification, in an attempt to reduce contaminant source/loss variability.

Sampling sites were chosen from each of the areas studied that are commercial mariculture productions. So, despite a possible distinct bioaccumulation profile of OCPs and PCBs can be verified in animals from other specific sites in each of studied bays, data are representative of each bay in terms of a toxicological risk assessment to human consumption, as the sampling areas are sites of consistently commercial mariculture.

Only studies that have a well-defined methodology with re- gards to the analyzed target compounds were referenced, avoiding imprecise direct data comparisons. Also, based the mean sample water content (82%), a 5.6 factor was used to convert reported data from other studies expressed in dry weight to wet weight basis. By measuring the target compounds by HRGC–HRMS, it was verified for the first time, the occurrence of some pesticide metabolites in P. perna, so our data discussion can be quite limited in this sense, since no other reports of these results exist.

3.1. Spatial and temporal contaminant distribution

As a first approach regarding the contaminant burden in the

reared bivalves from the main mariculture areas from the Rio de Janeiro State, the sum of all OCPs and PCBs quantified in edible tissue of both mussel and scallop individuals was considered. These results were plotted by sampling area, month, and species. Scallops from IGB and AC, as well as mussels from AC harvested in the last month of the summer (March), show a lower range (<1000 pg g-1) of the sum of OCPs (Fig. 2A) when compared to the other animals. Mussels from SB and IGB from both sampling months, and also mussels harvested in March at GB (range between 1250 and 2250 pg g-1), show intermediate levels of bioaccumulated OCPs. The highest values were determined in animals from BG and AC

harvested in the last month of winter (September) (values ranging from 5000 to 8000 pg g-1). Regarding the sum of PCBs (Fig. 2B), mussels from GB harvested in the winter month again presented the highest values in relation to the others animals (from 7500 to 11,000 pg g-1). Mussels from SB and IGB from September showed comparable PCBs concentrations, varying from 4500 to 6000 pg g-1. The lowest values are observed in the mussels from AC and all the scallops sampled in AC and IGB (values bellow 1000 pg g-1). The remaining animals are grouped ranging from 1250 to 3000 pg g-1. This scenario confirms what was expected: the higher contaminant values were observed at GB. Surprisingly, we observed comparable OCPs concentrations between mussels Fig. 2. Sum of the measured organochlorine pesticides (OCPs) (A) and sum of the measured polychlorinated biphenyls (PCBs) (B) in whole soft tissue of mussels (Mus) and the edible part (adductor muscle and gonads) of scallops (Scp), expressed in pg g-1 wet weight, in March (filled boxes) and September (empty boxes) sampled at: Guanabara Bay (GB); Sepetiba Bay (SB); Ilha Grande Bay (IGB); Arraial do Cabo (AC). Scallops were sampled only at IGB and AC. Boxes represent the range of three replicas. Each replica is one composite sample of five pooled animals. Measured OCPs: hexachlorocyclohexane a-, b-, c-, d-, e-; pentachlorobenzene; hexachlorobenzene; pentachloroanisole; dichloro-diphenyl-trichloroethane (DDT) p,p0 and o,p0 ; dichloro-diphenyl-dichloroethane (DDD) p,p0 and o,p0 ; dichloro-diphenyl- dichloroethylene p,p0 and o,p0 (DDE); chlordan trans-, cis-, oxy-; heptachlor; cis- heptachloroepoxid; aldrin; dieldrin; endrin; endosulfan-I and II; methoxychlor; Mirex. Measured PCBs congeners: PCB28; 52; 101; 138; 153; 180; 77; 81; 126; 169; 105; 114; 118; 123; 156; 157; 167; 189.



222

from GB and those from AC sampled in September, mainly related to the expressive increase of pentachloroanisol (PeCA) from March samples in comparison to September, which will be further discussed ahead.

Such spatial and temporal differences among the OCPs and PCB concentrations from mussels and scallops sampled in the studied areas become clearer by plotting the canonical axis of the DA for OCPs values (Fig. 3). The compounds not included in the DA were endosulfan-II, methoxychlor and mirex, since DA assumptions were violated and the test is interrupted when such contaminants are selected. The DA showed that it is possible to distinguish each studied site by the bioaccumulation profile observed in the bivalves. Well defined groups are formed and values from each site and from each sampling month are joined. The great distance in the canonical DA axis between the scallop and mussel groups is also remarkable, highlighting the completely different contaminant burden and profile between the edible tissues of these two species. For scallops, no seasonal effect seems to takes place at IGB, while this effect occurs with some strength at AC. Regarding the mussels, distinct groups were formed in accordance to the sampling area and sampling month. The exceptions were the results from GB and IGB sampled in March, which were grouped together. This is an unexpected result, since previous studies observed higher concentrations in cetaceans from GB when compared to those sampled at SB and IGB (Lailson-Brito et al., 2010). The comparable OCPs concentrations between mussels from a historically impacted bay (BG) and a relative pristine area (IGB) are likely related to an environmental factor that promoted a reduction in the OCPs bioavailability, such as an increase in the concentration of suspended solids in the water column. Running PCBs values sep- arately in a DA lead to a not so sharp grouping arrangement for mussels (Fig. 4), but a pronounced separation strength is still observed. The congeners 28 and 101 were not considered in this analysis by the same reason of assumptions violation. A quite distant group is formed by the mussels from GB sampled in September, due the high PCBs values observed in these animals. Mussel from SB also showed expressive distance between the animals sampled in March and September, what is observed with less strength to mussels from IGB. Similar PCB bioaccumulation by scallops from AC and IGB placed these samples is other distant group. Mussels

from AC are grouped together, which may suggest no seasonal effect in the PCB bioaccumulation in mussels at AC. The same can be suggested for the scallops.

The present study corroborates previous hypotheses that the studied bays have specific contamination profiles, as reported for GB and SB-IGB, considering the OCPs’ and PCBs’ tissue burden in Sotalia guianensis (Lailson-Brito et al., 2010). Furthermore, a gen- eral tendency is observed that higher contaminant concentrations are detected by the end of the dry season (September), when compared to the results from March. This is in agreement with the results already reported for GB for some OCPs concentrations in P. perna tissue (Xavier de Brito, De Andrade Bruning, & Moreira, 2002). Seasonal effects on the bioaccumulation of OCPs and PCBs are not well established in the literature. In contrast with our find- ings, a study performed in subtropical weather detected higher PCBs levels in oysters collected from areas under the influence of rivers in the wet season, which could be related to the flush-out during the rain-fall. However, the same study also suggested that the non-observance of seasonal variance in PCBs concentrations is due the relatively constant sea water temperature, allowing year-round spawning activity and, consequently, less effects on the losses of lipophylic contaminants (Fang, Fang, Lee, Ko, & Baker, 2006). This temperature relevance was not observed in other studies conducted in the Asian area, and, in spite of an expressive sea water temperature range (17–29 °C) along the sampling period, no significant difference is reported with regard to the PCBs burden from dry to wet season (Fang, Wu, Zheng, Lam, & Shin, 2010). Data concerning P. perna spawning in SE-Brazilian coast show relatively constant gonadal state in a low temperature variation (Marques, Ferreira, Grelli, Moraes, Nalesso, & Marenzi, 2008). The absence of a non-significant difference of the observed lipid content between the two sampling months for the four studied sites in the present report may suggest that, along the Rio de Janeiro coast, the animals may be in a year-round spawning activity, or even that losses of OCPs and PCBs by spawning play a minor role in the lipid variation, as already reported in a previous study (Carro et al., 2004). Therefore, such differences observed in animal tissues concentrations are likely to be the result of environmental reasons, rather than biological/individual factors. Additionally, a periodic use of such contaminants or their eventual release to the environ-

Fig. 3. Categorized scatter plot of the discriminant analysis for organochlorine pesticides (OCPs). The first and second function (Root 1 and 2) of the discriminant analysis, are represented in the X and Y axes, respectively, showing their calculated function values. Each symbol represents a group of analyses. Every group class has three replicas, which are three pools of five animals each. Groups are described by their matrix origin: Mus for mussels and Scp for scallops; by their sampling site: GB – Guanabara Bay, SB – Sepetiba Bay, IGB – Ilha Grande Bay; and AC – Arraial do Cabo. Symbols for each group are specified in the figure. The variables considered in this analysis were: hexachlorocyclohexane a-, b-, c-, d-, e-; pentachlorobenzene; hexachlorobenzene; pentachloroanisole; dichloro-diphenyl-trichloroethane (DDT) p,p0 and o,p0 ; dichloro- diphenyl-dichloroethane (DDD) p,p0 and o,p0 ; dichloro-diphenyl-dichloroethylene p,p0 and o,p0 (DDE); chlordan trans-, cis-, oxy-; heptachlor; cis-heptachloroepoxid; aldrin; dieldrin; endrin; endosulfan-I.



223

Mussel Scallop Mussel Mussel Mussel Scallop March September March September March September March September March September March September

140–212 91–173 56–145 33–105 143–251 801–2327 164–262 639–1665 104–150 164–259 37–56 89–94 94–132 102–182 50–95 53–151 130–171 869–2800 151–206 715–1952 145–188 213–309 37–54 92–102 81–101 63–103 34–48 44–81 146–168 994–1650 230–257 563–847 163–181 158–232 <0.2 40–46 75–105 57–78 <0.2 <0.2 361–504 961–1299 292–340 172–820 254–365 156–163 <0.2 <0.2 130–190 113–140 <0.2 <0.2–68 520–762 1233–1762 378–472 331–1251 345–504 228–259 <0.2 <0.2 56–71 45–56 <0.1 <0.1 165–242 346–486 91–108 69–339 57–86 33–47 <0.1 <0.1 4–6 3–4 2 2 8–13 17–57 12–15 <0.3–15 16–22 8–9 1 2–3 <0.2 <0.2 <0.2 <0.2 <0.2–1 <0.2 <0.2 <0.2–6 <0.2 <0.2 <0.2 <0.2 <0.2 <0.2–1 <0.2 <0.2–0.4 <0.2–2 <0.2–3 2–3 <0.2–1 <0.2–3 <0.2–2 <0.2 <0.2 1 <0.1 <0.1 <0.1–0.4 <0.1 <0.1 <0.1 <0.1 <0.1 <0.1 <0.1 <0.1 19–30 15–18 <0.2 <0.2 61–82 339–501 42–47 53–161 <0.2–67 33–41 <0.2 <0.2 2–3 2–3 1 1 6–10 15–22 <0.2–4 <0.2–8 <0.2–4 <0.2–3 <0.2–1 1 56–80 41–56 <0.2 <0.2 251–406 941–1270 183–195 196–359 176–252 103–116 <0.2 <0.2 2–3 1–2 0.5–1 0.5–1 37–55 150–211 29–32 <0.2–63 38–52 <0.2–26 <0.2–1 <0.2–1 3–5 4–5 1–2 1 8–12 58–75 10–11 7–21 9–12 7–8 1 1–2 3–4 2–3 0.4–1 1 7–11 <0.2–39 6 4–18 <0.2 <0.2 <0.2 <0.2–1 8–11 6–9 1 1 29–43 60–87 15–18 13–53 <0.2–23 <0.2 <0.2–1 1 1 1 <0.1 <0.1 <0.1–2 <0.1 1 <0.1–21 <0.1 <0.1 <0.1 <0.1

Fig. 4. Categorized scatter plot of the discriminant analysis for polychlorinated biphenyls (PCB). The first and second function (Root 1 and 2) of the discriminant analysis, are represented in the X and Y axes, respectively, showing their calculated function values. Each symbol represents a group of analyses. Every group class has three replicas, which are three pools of five animals each. Groups are described by their matrix origin: Mus for mussels and Scp for scallops; by their sampling site: GB – Guanabara Bay, SB – Sepetiba Bay, IGB – Ilha Grande Bay; and AC – Arraial do Cabo. Symbols for each group are specified in the figure. The variables considered in this analysis were: PCB52; 138; 153; 180; 77; 81; 126; 169; 105; 114; 118; 123; 156; 157; 167; 189.

ment may also contribute to the observed seasonal effect in the bioaccumulation of contaminants in bivalve tissues.

3.2. Contaminant profiles

Tables 1 and 2 show the range of concentrations for each target

compound from the studied areas. Values of octachlorostyrene and trans-heptachloroepoxid for all samples were below the LOD (0.5 and 0.8 pg g-1, respectively). When we compute the percentage of

PDDT in relation to the

POCPs, DDT shows a minor contribution

at AC (14–23%), in accordance to the absence of agricultural activities in the surrounding areas. GB showed the highest

PDDT per-

centages (40–82%), which may be related to vegetable cultivation in the areas’ draining basin. Even with this possible source, relatively low

PDDT concentrations are observed, even taking into

account the highest concentrations detected at GB in September (about 4500 pg g-1), when compared to the observed 173,000 pg g-1 from other highly polluted area (Wang, Yang, & Jiang, 2007). Among the DDT metabolites, DDEs are the most ubiq- uitous. When the relative amount of each metabolite is compared

with the DDT technical formulation (77% p,p0 DDT; 15% o,p0 DDD; 4% p,p0 DDE) (ATSDR, 2002), a quite different pattern is observed, and the p,p0 DDE ranges from 25% to 60% of the

PDDT. Previous

studies suggest that no expressive dehydrochlorination process from DDT to DDE takes place in mussel metabolism, so the environmental source of such compounds to mussel tissue is the most important (Kwong, Yu, Lam, & Wang, 2009). Only residual levels of DDT and its metabolites were detected in the analyzed scallops.

The PeCA was present in expressive levels in all samples, but mainly in mussels sampled in September at AC (3883 pg g-1), which is higher than the worst case reported by the Mussel Watch Program in a survey performed in the 90’s along the US coast (Wade, Serican- o, Gardinali, Wolff, & Chambers, 1998). PeCA levels in scallops are present in comparable levels with those obtained in mussels. The presence of PeCA in the environment may be related to the ‘degra- dation’ of the pentachlorophenol, which has been prohibited in the Brazilian agriculture since 1985, but it is still in use as a fungi- cide for wood preservation. The relatively high values detected in such samples can be due to a recent treatment event applied in the marine farm’s surroundings, since the main shipyard for the lo-

Table 2 Polychlorinated biphenyls (PCBs) concentration range (pg g-1 wet weight) in mussels and scallops from each studied area at the Rio de Janeiro coast (SE-Brazil): Arraial do Cabo (AC); Guanabara Bay (GB); Sepetiba Bay (SB); Ilha Grande Bay (IGB). Values below the limit of detection (LOD) are indicated as ‘‘<LOD’’ for each compound. When all triplicates showed the same value, only one result is shown.

Target compounds

AC BG BS BIG

PCB28 PCB52 PCB101 PCB138 PCB153 PCB180 PCB77 PCB81 PCB126 PCB169 PCB105 PCB114 PCB118 PCB123 PCB156 PCB157 PCB167 PCB189



224

cal fisherman has no collection system for avoiding the release of scrapped paint debris or new paints residues to marine water.

The isomer most present among the hexachlorocyclohexane (HCH) group was b-HCH, which showed relative amounts in the range of 39–94% considering mussels from all sampling sites, in agreement with the statement that this is the HCH isomer which shows the highest bioaccumulation in food webs (ATSDR, 2005). Mussels from AC sampled in September and mussels from GB showed the highest b-HCH concentrations (max. 800 pg g-1), about five times higher than the worst scenario detected in a polluted site at Istanbul Strait (Okay, Karacik, Henkelmann, & Schramm, 2011). A former technical-HCH plant located near the GB margin is a punc- tual source of such contaminants to the GB so this may explain the high concentrations observed at GB. As we are providing data for the first time regarding animals reared at AC, the high b-HCH values measured in these animals deserves a closer look in future studies. Scallops show a residual level of HCH in their tissues. The remaining OCPs are at low levels and play a minor role in the understanding of the contamination profiles at the studies sites. A survey on pesticide contamination conducted in a heavily impacted area in the Black sea by agricultural activities (Kurt & Boke Ozkoc, 2004), showed levels of dieldrin (780 pg g-1), heptachlor (1600 pg g-1) and hexachlorobenzene (270 pg g-1) expressively higher than those observed in the present study, of 20–347, <0.1–78 and <1.3– 140 pg g-1.

Among PCBs, in all cases the indicator PCBs (PCB28; 52; 101; 138; 153; 180) represent about 50% of the total bioaccumulated PCBs in mussels and scallops. As described for OCPs, PCBs levels of mussels and scallops may be considered low. Taking into account only the sum of indicator PCB, the lowest concentrations observed in the present study (mainly from IGB and AC) are comparable with those described for Greenland (Cleemann, Riget, Paulsen, Klung- soyr, & Dietz, 2000), but lower than the 9800 pg g-1 reported for mussels sampled at an Italian coast, in the Central Adriatic Sea (Perugini, Cavaliere, Giammarino, Mazzone, Olivieri, & Amorena, 2004), which is on the same level as the worst case reported for Hong Kong mariculture zones (So et al., 2005). An assessment of the PCBs levels in edible fish caught in GB showed similar levels with those observed in the present study, with the exception of car- nivorous species, which presented higher concentrations (da Silva, Lemes, Barretto, Oliveira, de Alleluia, & Paumgartten, 2003). Consid- ering all the analyzed congeners, the predominant compound was PCB153, followed by PCB52, PCB101 and PCB138. PCB153 was also the most bioaccumulated congener by the mussels from the Strait of Istanbul (Okay, Karacik, Basak, Henkelmann, Bernhoft, & Sch- ramm, 2009). In contrast, the study conducted in GB regarding PCBs in edible fish, PCB138 and 180 played an expressive role, which was also observed in the liver of tucuxi dolphins from Southeastern Bra- zil (Quinete, Lavandier, Dias, Taniguchi, Montone, & Moreira, 2011). High chlorinated congeners with no adjacent H atoms such as PCB153 has been reported as the most bioaccumulative in food web, due its resistance to metabolism (Kwon, Fisher, Kim, Hwang, & Kim, 2006).

3.3. Toxicity assessment

Very few scientific data concerning the dynamics of OCPs and

PCBs in the GB are available in spite of this being one of the most economic important coastal water bodies in South America, as well as one of the most impacted. There are only two publications focusing on marine seafood produced in GB, one dealing with fish (da Silva et al., 2003) and the other with mussels (Xavier de Brito et al., 2002), and both report data from about 10 years ago. To the best of our knowledge there is no scientific data available for edible seafood concerning OCPs and PCB from the other studied areas. Therefore, the present study has a great relevance, not only

in the assessment of the potential toxicological risk to the consumers of the bivalves reared in such areas, but also to contribute to the understanding of the environmental dynamics of the target contaminants in this study in tropical conditions. Nevertheless, as the sampling was done in 2009, we are reporting data from just before the beginning of the construction and/or enlargement of the huge harbors at the studied area, or their surroundings. Thus, our data is also valuable to support an environmental monitoring that can probably follow such enterprises, especially studies aiming at the bioavailability changes of OCPs and PCBs due to dredging activity.

Performing the three proposed toxicological risk assessment described in Section 2, there is absolutely no risk in the consumption of the mussels and scallops reared in the studied areas regarding the target compounds of this study. The p,p0 DDT require a smaller number of animals (the expressive amount of 797 mussels) to be ingested to reach the MRL, and the

PDDT represented the higher

percentage of MR (7%). When a meal of 12 animals is considered, again

PDDT is the OCP which posed the major risks, with 3% of

the ADI for children. These numbers were the worst-case scenario for OCPs exposition, therefore these bivalves are completely safe for human consumption. The remaining OCPs were present at much safer levels. The calculated TEQs ranged from 0.0 to 0.4 in wet weight basis, which also represent safe human consumption of these bivalves.

It is stated that 53% of the commercial marine fish stock is fully exploited (FAO, 2010) which has been an important motive to pro- mote the mariculture activity all over the world, in an attempt to replace this important primary source of protein to human beings. Shallow water is usually used to host aquaculture farms, due to easy access and higher primary productivity of the coastal ecosystems, which is primordial in bivalve culture. Because of economic reasons it is also interesting that the farms be installed as near as possible to cities, in the sense of reducing logistic costs. How- ever, due to the historical strategic access to the sea, urban centres have been developing in the surroundings of harbors and shipyards facilities. In this sense, high population densities are nowadays observed around the coastal bays that are good shipping berths. These water-bodies have been also used as a final receptor for the liquid (sewage) and solid waste produced by the cities installed in their drainage basin. Therefore, coastal bays can be the targets of local and/or diffuse sources of contamination, especially in countries where environmental laws are not strict enough and/or fiscal- ization is precarious. This frame is in counterpoint of the food production in such aquatic ecosystems, which creates the discussion regarding the risk and benefits of the seafood consumption, regarding the presence of contaminants in these basic protein sources. So, environmental science must contribute to this scenario by providing models able to predict the feasible areas able to de- velop mariculture regarding seafood safety. With this in mind, the present study contributes to the great potential of seafood production that is underused in Brazil, so far.

Future studies must be conducted in the sense of reaching a better understanding of the relationship between OCPs and PCBs that are bioaccumulated by marine bivalves reared in impacted bays and their presence in the water column (suspended solids and dissolved fraction) and in the superficial bottom sediment. Such studies are also important in providing tools for the deci- sion-makers to select adequate areas for the development of mariculture activities. Acknowledgements

The authors are pleased to thank the local shell-fisherman from Guanabara Bay, Mr. Glauco, for providing all the logistic support in the field work. We also thank the Castelo Branco University for col-


225

laboration and use of their experimental mussel farm at Sepetiba Bay. The Instituto de Ecodesenvolvimento da Baía de Ilha Grande (POMAR Project) made the sampling feasible at Ilha Grande Bay, so we are deeply grateful for their association in this work. Dr. Tor- res (CNPq Researcher Level 2) is Advance Fellow at the Mount Sinai School of Medicine and is funded in part by Grant 1D43TW0640 from Fogarty International Center of the NIH. This study was funded by CAPES/PROBRAL (270/07) and CNPq/MAPA/SDA (577906/20089).

References

ATSDR (2002). Toxicological profile for DDT, DDE, and DDD. In Agency for toxic substances and disease registry (p. 403). Department of Health and Human

Services. ATSDR (2005). Toxicological profile for alpha-, beta-, gamma-, and delta-

hexachlorocyclohexane. In Agency for toxic substances and disease registry. Department of Health and Human Services.

ATSDR (2010). Minimal risk levels. In Agency for toxic substances and disease registry. Department of Health and Human Services.

Berg, M. V. d., Birnbaum, L. S., Denison, M., Vito, M. D., Farland, W., Feeley, M., et al. (2006). The 2005 World Health Organization reevaluation of human and mammalian toxic equivalency factors for dioxins and dioxin-like compounds. Toxicological Sciences, 93(2), 223–241.

Carro, N., Garcia, I., Ignacio, M., & Mouteira, A. (2004). Possible influence of lipid content on levels of organochlonine compounds in mussels from Galicia coast (Northwestern, Spain). Spatial and temporal distribution patterns. Environment International, 30(4), 457–466.

Cleemann, M., Riget, F., Paulsen, G. B., Klungsoyr, J., & Dietz, R. (2000). Organochlorines in Greenland marine fish, mussels and sediments. Science of the Total Environment, 245(1–3), 87–102.

da Silva, A. M. F., Lemes, V. R. R., Barretto, H. H. C., Oliveira, E. S., de Alleluia, I. B., & Paumgartten, F. J. R. (2003). Polychlorinated biphenyls and organochlorine

pesticides in edible fish species and dolphins from Guanabara Bay, Rio de Janeiro, Brazil. Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology, 70(6),

1151–1157. Fang, M. D., Fang, H. T., Lee, C. L., Ko, F. C., & Baker, J. E. (2006). Concentrations of polychlorinated biphenyl congeners in cultivated oysters (Crassostrea gigas) in

western Taiwan. Archives of Environmental Contamination and Toxicology, 51(2), 223–231.

Fang, J. K. H., Wu, R. S. S., Zheng, G. J., Lam, P. K. S., & Shin, P. K. S. (2010). Seasonality of bioaccumulation of trace organics and lysosomal integrity in green-lipped

mussel Perna viridis. Science of the Total Environment, 408(6), 1458–1465.

FAO (2010). The state of world fisheries and aquaculture. In Fisheries and aquaculture department (p. 197). Food and Agriculture Organization of the

United Nations.

Fearman, J., & Moltschaniwskyj, N. A. (2010). Warmer temperatures reduce rates of gametogenesis in temperate mussels, Mytilus galloprovincialis. Aquaculture, 305(1–4), 20–25.

IBAMA (2007). Estatística da Pesca – Ano 2007. In Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis (p. 113). Brasília, DF, BR: Coordenação Geral de Autorização de Uso e Gestão da Fauna e Recursos Pesqueiros.

Kurt, P. B., & Boke Ozkoc, H. (2004). A survey to determine levels of chlorinated pesticides and PCBs in mussels and seawater from the Mid-Black Sea Coast of Turkey. Marine Pollution Bulletin, 48(11–12), 1076–1083.

Kwon, T.-D., Fisher, S. W., Kim, G. W., Hwang, H., & Kim, J.-E. (2006). Trophic transfer and biotransformation of polychlorinated biphenyls in zebra mussel, round goby, and smallmouth bass in Lake Erie, USA. Environmental Toxicology and Chemistry, 25(4), 1068–1078.

Kwong, R. W. M., Yu, P. K. N., Lam, P. K. S., & Wang, W.-X. (2009). Biokinetics and biotransformation of DDTs in the marine green mussels Perna viridis. Aquatic Toxicology, 196–204.

Lailson-Brito, J., Dorneles, P. R., Azevedo-Silva, C. E., Azevedo, A. F., Vidal, L. G., Zanelatto, R. C., et al. (2010). High organochlorine accumulation in blubber of Guiana dolphin, Sotalia guianensis, from Brazilian coast and its use to establish

geographical differences among populations. Environmental Pollution, 158(5),

1800–1808. Lee, K. M., Kruse, H., & Wassermann, O. (1996). Seasonal fluctuation of organochlorines in Mytilus edulis L. from the south west Baltic sea.

Chemosphere, 32(10), 1883–1895.

Marques, H. L. A., Ferreira, J. F., Grelli, V. G., Moraes, R. B. C. d., Nalesso, R. C., & Marenzi, A. W. C. (2008). Biologia e Ecologia de Adultos. In C. Resgalla, Jr., L. I. Weber, & M. B. d. Conceição (Eds.), O Mexilhão Perna perna (L.) (pp. 55–68). Rio de Janeiro, BR: Interciência.

Okay, O. S., Karacik, B., Basak, S., Henkelmann, B., Bernhoft, S., & Schramm, K. W. (2009). PCB and PCDD/F in sediments and mussels of the Istanbul strait

(Turkey). Chemosphere, 76(2), 159–166.

Okay, O. S., Karacik, B., Henkelmann, B., & Schramm, K. W. (2011). Distribution of organochlorine pesticides in sediments and mussels from the Istanbul Strait.

Environmental Monitoring and Assessment, 176(1–4), 51–65.

Perugini, M., Cavaliere, M., Giammarino, A., Mazzone, P., Olivieri, V., & Amorena, M. (2004). Levels of polychlorinated biphenyls and organochlorine pesticides in

some edible marine organisms from the Central Adriatic Sea. Chemosphere,

57(5), 391–400. Pompa, G., Caloni, F., & Fracchiolla, M. L. (2003). Dioxin and PCB contamination of fish and shellfish: Assessment of human exposure. Review of the international

situation. Medicine Veterinary Research Communications, 27, 159–167.

Quinete, N., Lavandier, R., Dias, P., Taniguchi, S., Montone, R., & Moreira, I. (2011). Specific profiles of polybrominated diphenylethers (PBDEs) and polychlorinated biphenyls (PCBs) in fish and tucuxi dolphins from the estuary of Paraiba do Sul River, Southeastern Brazil. Marine Pollution Bulletin, 62(2), 440–446.

So, M. K., Zhang, X., Giesy, J. P., Fung, C. N., Fong, H. W., Zheng, J., et al. (2005). Organochlorines and dioxin-like compounds in green-lipped mussels Perna viridis from Hong Kong mariculture zones. Marine Pollution Bulletin, 51(8–12),

677–687. Wade, T. L., Sericano, J. L., Gardinali, P. R., Wolff, G., & Chambers, L. (1998). NOAA’s

‘Mussel Watch’ Project: Current use organic compounds in bivalves. Marine Pollution Bulletin, 37(1–2), 20–26.

Wang, J., Bi, Y., Pfister, G., Henkelmann, B., Zhu, K., & Schramm, K.-W. (2009). Determination of PAH, PCB, and OCP in water from the Three Gorges Reservoir accumulated by semipermeable membrane devices (SPMD). Chemosphere,

226

75(8), 1119–1127. Wang, Y. W., Yang, R. Q., & Jiang, G. B. (2007). Investigation of organochlorine pesticides (OCPs) in mollusks collected from coastal sites along the Chinese

Bohai Sea from 2002 to 2004. Environmental Pollution, 146(1), 100–106.

WHO (1998). Assessment of the health risk of dioxins: Re-evaluation of the tolerable daily intake (TDI). World Health Organization: European Centre for Environment and Health, and International Programme on Chemical Safety.

WHO (2011). Inventory of IPCS and other WHO pesticide evaluations and summary of toxicological evaluations performed by the Joint Meeting on Pesticide Residues (JMPR) through 2009.

Xavier de Brito, A. P., De Andrade Bruning, I. M. R., & Moreira, I. (2002). Chlorinated pesticides in mussels from Guanabara Bay, Rio de Janeiro, Brazil. Marine

Pollution Bulletin, 44(1), 79–81.

2

227

ANEXO VII - Valores de BSAF dos composto de cada local e mês de coleta

Compostos log Kow BG DEZ

BG DEZ

DEZ BS

DEZ BS

DEZ BS

DEZ BIG

DEZ BIG

DEZ BIG

BG FEB

BG FEB

BG FEB

FEB BS

FEB BS

FEB BS

FEB BIG

FEB BIG

FEB BIG

α-HCH 4,0 0,7 1,8 2,6 1,1 1,0 0,8 0,8 1,0 1,1 1,0 0,6 0,4 1,1 2,6 3,3 0,5 β-HCH 3,8 8,3 6,3 4,4 10,6 4,9 5,5 3,7 4,0 18,5 24,1 19,1 4,7 22,1 19,1 12,2 12,0 3,2 γ-HCH 4,0 0,5 0,3 0,5 0,8 0,5 1,3 0,8 1,0 0,6 0,9 0,9 0,5 0,4 0,5 0,7 0,8 0,6 Pentacloro-benzeno 4,9 0,6 0,5 0,7 0,8 0,6 1,1 0,8 0,6 1,2 1,5 1,7 0,7 0,9 0,6 1,0 1,0 1,3 Hexacloro-benzeno 5,5 0,6 0,4 0,5 0,7 0,5 1,3 0,8 0,9 0,7 0,5 1,1 0,4 0,4 0,4 0,9 0,7 0,9 p,p' DDT 6,3 0,0 0,0 0,6 0,6 0,6 3,6 1,2 0,8 0,3 1,7 0,2 0,2 1,9 5,9 1,3 2,1 2,9 p,p' DDD 6,2 0,1 0,1 0,9 1,2 1,3 1,3 1,9 1,4 0,2 0,3 0,2 1,2 0,9 1,8 2,9 1,8 2,6 p,p' DDE 6,7 0,1 0,1 0,5 0,5 0,3 0,7 0,6 0,5 0,3 0,3 0,2 1,1 1,0 1,2 1,1 1,0 1,1 trans-Clordano 6,2 0,7

0,8

1,0 1,1 1,2 0,8 0,7 0,8

3,4

cis-Clordano 6,1 Heptacloro 6,1 1,2

3,8

0,6 0,9

1,2 1,9 Cis-

Heptacloro Epóxido

5,4 3,9 4,2

5,0 5,5 6,4 4,8 3,3 3,9 3,4 2,7 3,2

Aldrin 6,5 0,1 0,0

0,2 0,4 0,3 3,0 3,1 1,0 1,9 1,0 1,4 Dieldrin 5,4 0,9 0,9 0,6 0,6 0,3 1,0 0,4 0,5 0,8 2,5 1,6 1,1 1,0 0,9 1,0 1,0 1,1

Endrin 5,2 0,4

3,5 2,6

0,7

9,5 10,3 2,6

12,3 10,0

0,4 1,9 Endosulfan-I 4,7

14,7 14,6 24,4 10,7 12,3 10,1 20,7 20,5 11,3 Endo sulfan-II 4,8

4,9 6,5 6,0

4,1 4,1 7,1 4,3 4,1

2

228

continuação ANEXO VII

Compostos log Kow

BG DEZ

BG DEZ

DEZ BS

DEZ BS

DEZ BS

DEZ BIG

DEZ BIG

DEZ BIG

BG FEB

BG FEB

BG FEB

FEB BS

FEB BS

FEB BS

FEB BIG

FEB BIG

FEB BIG

PCB28 5,7 1,4 1,5 0,9 1,1 0,9 1,9 1,5 1,3 2,0 2,2 2,7 0,9 0,7 0,4 0,4 0,5 0,4 PCB52 5,8 0,9 1,2 0,4 0,5 0,4 1,2 0,7 0,8 2,0 2,1 2,3 0,6 0,4 0,3 0,5 0,8 0,6 PCB101 6,4 0,5 0,6 0,2 0,3 0,3 0,8 0,5 0,6 0,6 0,5 0,5 0,6 0,5 0,5 0,8 1,2 0,8 PCB138 6,8 0,7 0,5 0,7 0,8 0,6 0,9 0,6 0,8 0,9 0,8 0,9 2,3 2,0 2,1 1,2 1,4 0,9 PCB153 6,9 0,8 0,7 0,8 0,8 0,6 1,0 0,7 0,9 0,8 0,8 1,0 2,3 1,8 2,0 0,9 1,1 0,8 PCB180 7,4 0,7 0,5 0,9 0,7 0,6 1,0 0,7 0,8 0,7 0,4 0,7 1,9 1,1 1,6 0,8 1,1 0,7 PCB77 6,4 0,3 0,8 0,8 0,7 0,5 1,2 0,9 1,0 0,8 0,9 0,9 0,8 1,1 0,9 0,4 0,5 0,4 PCB81 6,4 1,0 PCB126 6,9 0,7 0,8 0,7 1,0 PCB169 7,4 0,7 0,5 PCB105 6,7 0,8 0,7 0,5 0,5 0,3 0,6 0,4 0,6 0,7 0,7 0,8 1,1 0,9 1,3 1,0 1,1 0,6 PCB114 6,7 1,0 0,9 0,4 0,5 0,0 0,5 0,8 0,8 0,8 0,0 0,0 0,0 1,1 0,9 1,0 PCB118 6,7 1,1 0,9 0,7 0,7 0,6 0,7 0,5 0,7 1,1 1,2 1,2 1,9 1,7 1,6 1,1 1,1 0,7 PCB123 6,7 0,2 3,7 5,4 8,1 11,6 0,9 0,5 PCB156 7,2 0,4 0,4 0,3 0,4 0,4 0,3 0,2 0,3 0,3 0,3 0,3 0,5 0,5 1,6 1,2 1,1 0,8 PCB157 7,2 0,7 0,6 0,8 0,7 0,5 0,8 0,7 0,7 0,7 1,4 1,3 1,4 1,1 1,1 0,7 PCB167 7,3 0,9 0,7 1,1 0,9 0,9 0,8 0,7 0,9 0,9 1,0 2,0 1,7 2,5 1,2 1,1 0,9 PCB189 7,7 0,3 0,3 0,4 0,3 0,6 0,2 0,2 0,2 0,9 1,1

Tese_Petrus Galvao (2012)

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