A água, enquanto composto dotado de características físico-químicas próprias que afectam
e condicionam o seu uso, não se encontra na Natureza no estado puro, i.e. incolor, inodora
e insípida. Na verdade, encontra-se associada a outras substâncias que afectam e
condicionam os seus possíveis usos. A qualidade de uma água pode, então, ser definida
como sendo aquilo que caracteriza a sua adaptabilidade para determinados fins, devendose
ter sempre presente que nenhuma água é de boa qualidade para todos os usos.
O Programa de Vigilância Sanitária, estabelecido pela Autoridade de Saúde, visa controlar a
qualidade da água de abastecimento público. Esta autoridade divide os parâmetros de
qualidade da água em três grupos distintos (P1, P2 e P3) para os quais a frequência de
amostragem é diferente. Assim, há todo o interesse no desenvolvimento de modelos de
previsão os parâmetros químicos incluídos no grupo P2 (manganês e nitrato) e incluídos no
grupo P3 (potássio e sódio), para o qual a frequência de amostragem é menor, com base
nos parâmetros químicos incluídos no grupo P1 (pH e condutividade). No presente trabalho
foram utilizadas Redes Neurais Artificiais (RNAs) para prever a concentração de nitrato,
manganês potássio e sódio com base nos valores de pH e de condutividade. Elaboraram-se,
testaram-se e avaliaram-se diversas topologias de rede tendo sido utilizado como critério de
selecção a minimização quer do desvio absoluto médio quer da média do quadrado dos
erros.
Foram ainda desenvolvidos modelos de segmentação utilizando os parâmetros químicos
incluídos no grupo P1, tendo-se recorrido à estratégia k-means. Os modelos obtidos revelam
diferenças entre as propriedades físico-químicas das águas dos diversos concelhos
analisados permitindo, após a construção de modelos explicativos da segmentação,
caracterizar e separar as amostras provenientes de origem subterrânea das amostras
relativas a águas de origem superficial
