SCORZA JUNIOR, R. P.

SEABRA, F. A. de S.

SIVIERI, F. H. C.

Portuguese

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I V  S E M I N Á R I O  DA R E D E  AG R O H I D R OANAISLineu Neiva RodriguesMaria Fernanda MouraRaimundo Cosme de Oliveira JuniorEditores Técnicos2 AVALIAÇÃO DO RISCO DE CONTAMINAÇÃO DA ÁGUA SUBTERRÂNEA POR AGROTÓXICOS EM MATO GROSSO DO SUL: EFEITO DO CLIMA E SOLORÔMULO PENNA SCORZA JÚNIOR;  FÁBIO HENRIQUE CANESIN SIVIERI;  FÁBIO AUGUSTO DE SOUZA SEABRA  RESUMOO procedimento de estimar concentrações de agrotóxicos nos cenários de exposição, por meio de modelos matemáticos, é uma importante etapa no processo de avaliação do risco ambiental. Este trabalho teve por objetivo avaliar o efeito da variabilidade dos dados climáticos e dos solos em possíveis cenários de exposição para água subterrânea, em Mato Grosso do Sul. Para tal, utilizou-se o modelo PEARL com simula-ções de três cenários com uma série temporal de dados climáticos de 35 anos para três tipos de solos representativos de Mato Grosso do Sul. Avaliou-se, além do balanço hídrico, as concentrações médias anuais do agrotóxico a 5 m de profundidade. Observou-se que as estimativas das concentrações médias anuais são in+uenciadas pela variabilidade tem-poral dos dados climáticos, que pode ser independente da variabilidade do solo para determinados intervalos de percentis. Termos para indexação: cenários de exposição, vulnerabilidade, PEARL.3RISK ASSESSMENT OF GROUNDWATER CONTAMINATION BY PESTICIDES IN MATO GROSSO DO SUL STATE: WEATHER AND SOIL EFFECTS ABSTRACTThe procedure to estimate pesticide concentrations in exposure scenarios using mathematical models is an important step in the process of environmental risk assessment. This work had the aim to assess the eect of weather and soil variability in the possible groundwater exposure scenarios in Mato Grosso do Sul State. To do so, we used PEARL model and simulation with three scenarios composed by a 35-year temporal series of weather data and three soil types of Mato Grosso do Sul State. Besides the water balance, we also evaluated the annual average concentrations of the pesticide at 5 m depth. We observed that estimates of the annual average concentrations are inuenced by temporal variability of weather data but can be independent of the soil variability for some percentile ranges.    Index terms: exposure scenario, vulnerability, PEARL.3  	 	     		INTRODUÇÃOA avaliação da exposição dos recursos hídricos a agrotóxicos é uma im-portante etapa do processo de Avaliação do Risco Ambiental (ARA). Para tal, modelos matemáticos e/ou simuladores são utilizados para gerar as estimativas das concentrações no ambiente, por meio do uso de cená-rios de exposição de “pior caso”. No Brasil, a ARA de agrotóxicos ainda está em fase de implementação pelas autoridades brasileiras. No entan-to, esta implementação necessitará da elaboração de cenários de ex-posição, onde a variabilidade do clima e do solo devem ser conhecidas para garantir que os critérios de vulnerabilidade sejam atendidos ple-namente como, por exemplo, a vulnerabilidade total (do solo e clima) superior ao 80 percentil. Na prática, isso quer dizer que para uma deter-minada zona ou região, o cenário de exposição onde as decisões foram tomadas deve garantir uso seguro em 80% dos locais (variabilidade do solo) e do tempo (variabilidade dos dados climáticos). Este trabalho teve por objetivo avaliar o efeito da variabilidade dos dados climáticos e de três tipos de solos em possíveis cenários de exposição para água subter-rânea em Mato Grosso do Sul.      MATERIAL E MÉTODOSAs simulações da lixiviação dos agrotóxicos nos diferentes cenários fo-ram realizadas utilizando-se o modelo unidimensional PEARL (BERG et al., 2016), que utiliza a equação de convecção-dispersão para transporte dos agrotóxicos, partição por Freundlich e cinética de primeira ordem para a degradação. Para simular o +uxo de água no solo, utiliza-se o mo-delo SWAP (DAM et al., 2008). Para a construção dos três cenários, deno-minados de A, B e C, utilizou-se uma série temporal de dados climáticos de 35 anos (1/1/1980 a 31/12/2014), obtida na Estação Meteorológica da Embrapa Agropecuária Oeste de Dourados, MS. Em cada cenário (A, B e C), utilizou-se solos com per=s de 5 m, representativos do estado de Mato Grosso do Sul, como segue: Latossolo Vermelho distroférrico típico de textura argilosa para Cenário A, Latossolo Vermelho distró=co 32Água e Agricultura: incertezas e desaos para a sustentabilidade...típico de textura média para o Cenário B e Neossolo Quartzarênico Ór-tico típico para o Cenário C. Os atributos químicos e físicos, bem como as curvas de retenção de água e de condutividade hidráulica no solo estão descritas em Scorza Júnior e Silva (2007). Considerou-se apenas a simulação de um agrotóxico com características de média persistência (meia-vida de 60 dias) e de baixa sorção (KOC = 103 L kg-1), sendo realiza-das três aplicações (1 kg ha-1) anuais, diretamente ao solo (10/01; 10/02 e 10/11), e repetidas durante os 35 anos da simulação. Não foi conside-rada a presença de culturas nas simulações. Para análise dos resultados, considerou-se, além do balanço hídrico anual, as concentrações médias anuais do agrotóxico, a 5 m de profundidade, para um intervalo de 29 anos (1986 a 2014).RESULTADOS E DISCUSSÃONo período de simulação considerado (29 anos) e cenário A, a precipita-ção acumulada variou de 1.063 mm a 1.725 mm e a recarga anual a 5 m de 584 mm a 1.132 mm (Tabela 1). Já a concentração média anual do agrotóxico (CMA) a 5 m variou de 0,15 a 1,92 µg L-1. Não houve corres-pondência entre os anos de maior precipitação e de recarga anual para os valores da CMA. Além da dinâmica do +uxo de água no solo, outros processos interferem na lixiviação dos agrotóxicos como, por exemplo, a partição entre fase sólida e líquida, degradação, intervalo da aplicação e ocorrência das primeiras chuvas (VANDERBORGHT et al., 2011). O valor correspondente ao 80 percentil da CMA é de 1,41 µg L-1 (Figura 1), e so-mente em seis anos (1988, 1989, 1990, 1998, 2003 e 2004) os valores das CMA foram superiores a 1,41 µg L-1. É importante salientar que este 80 percentil de CMA corresponde ao critério de vulnerabilidade temporal dos dados climáticos, ou seja, assume-se um risco da CMA ser superior a 1,41 µg L-1 em 20% dos anos. Para assumir uma vulnerabilidade total de 80 percentil, por exemplo, há necessidade de considerar outros fa-tores como a variabilidade dos tipos de solos (ALPHEN; STOORVOGEL, 2002). A distribuição de probabilidade acumulada das estimativas das CMA para três diferentes tipos de solos (Cenários A, B e C), considerando 33Água e Agricultura: incertezas e desaos para a sustentabilidade...a mesma série de dados climáticos (29 anos), é apresentada na Figura 2. De maneira geral, observa-se que para valores de CMA superiores a 20 percentil, o incremento das probabilidades é semelhante nos três tipos de solos, embora os valores absolutos de CMA sejam diferentes. Isso in-dica que o efeito da variabilidade dos dados climáticos e dos tipos de solos foram independentes para os cenários considerados e CMA supe-riores a 20 percentil. As diferenças nos incrementos das probabilidades para CMA inferiores a 20 percentil (Figura 2) e, portanto, na forma das curvas, podem ter sido causadas por um curto período de “warm up” das simulações, considerado pelos seis anos iniciais. Tabela 1. Precipitação acumulada e simulações da recarga anual a 5 m e concentrações médias anuais do agrotóxico a 5 m de profundidade para o cenário A no período de 1986 a 2014.APrecipitação acumulada(mm)Recarga anual a 5 m(mm)Concentração média anual(µg L-1)1986 1.497 792 0,151987 1.632 1.061 1,041988 1.111 676 1,901989 1.578 879 1,921990 1.514 1.112 1,491991 1.063 584 1,241992 1.725 1.132 1,231993 1.295 721 1,271994 1.367 857 1,201995 1.261 803 1,131996 1.299 743 1,091997 1.661 1.132 1,191998 1.623 1.040 1,421999 1.154 832 1,282000 1.523 810 1,002001 1.608 988 0,822002 1.338 882 1,002003 1.228 802 1,42Continua.3Água e Agricultura: incertezas e desaos para a sustentabilidade...APrecipitação acumulada(mm)Recarga anual a 5 m(mm)Concentração média anual(µg L-1)2004 1.483 980 1,602005 1.273 769 1,402006 1.164 763 1,232007 1.255 869 1,192008 1.136 822 1,112009 1.577 833 0,982010 1.322 980 0,832011 1.491 1.107 0,692012 1.294 874 0,642013 1.606 1.119 0,662014 1.366 862 0,73 C !" #$%&  ' (  ) # * g L-1)0+0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0D,-./,14,56789:/71;1,<,8;89;=4>4<;8;0+00,20,40,60,81,0?80th = 1,41 g L-1F@BEGH J. Distribuição de probabilidade acumulada das estimativas das concentrações médias anuais a 5 m de profundidade para o cenário A, no período de 1986 a 2014 (29 anos). Tabela 1. Continuação.3KÁgua e Agricultura: incertezas e desaos para a sustentabilidade... LMNOPNQSTUVM WXYZT TN[T\ T ] W ^ g L-1)_`a 1 10 100bcdefcghcijklmnfkgogcpclolmoqhrhpolo_`_0,20,40,60,81,0stuvwxy zstuvwxy {stuvwxy sF@BEGH |. Distribuição de probabilidade acumulada das estimativas das concentrações médias anuais a 5 m de profundidade para os cenários A, B e C (diferentes tipos de solos), no período de 1986 a 2014 (29 anos). CONCLUSÕESDe maneira geral, as estimativas das concentrações ambientais de agro-tóxicos na água subterrânea em cenários de exposição em Mato Grosso do Sul são in+uenciadas pela variabilidade temporal dos dados climáti-cos e dos tipos de solo. No entanto, esses fatores se mostraram indepen-dentes em algumas situações. Assim, sugere-se que para criação futura de cenários de exposição real de “pior caso” em Mato Grosso do Sul, para gerar estimativas das concentrações ambientais, deve-se considerar a heterogeneidade dos dados climáticos e dos diferentes tipos de solos.     REFERÊNCIASALPHEN, B. J. van; STOORVOGEL, J. J. E[ects of soil variability and weather conditions on pesticide leaching — a farm-level evaluation. Journal of Environmental Quality, v. 31, n. 3, p. 797-805, May/June 2002.BERG, F. van den; TIKTAK, A.; BOESTEN, J. J. T. I.; LINDEN, A. M. A. van der.  PEARL model for pesticide behaviour and emissions in soil-plant system: description of proces-ses.Wageningen: Wageningen UR Library, 2016. 134 p. Disponível em: <http://edepot.wur.nl/ 171621>. Acesso em: 4 maio 2016. 3}Água e Agricultura: incertezas e desaos para a sustentabilidade...DAM, J. C. van; GROENENDIJK, P.; HENDRIKS, R. F. A.; KROES, J. G. Advances of modeling water +ow in variably saturated soils with SWAP. Vadose Zone Journal, v. 7, n. 2, p. 640-653, May 2008. SCORZA JÚNIOR, R. P.; SILVA, J. P. Potencial de contaminação da água subterrânea por pesticidas na Bacia do Rio Dourados, MS. Pesticidas: revista ecotoxicologia e meio am-biente, v. 17, p. 87-106, jan./dez. 2007.VANDERBORGHT, J.; TIKTAK, A.; BOESTEN, J. J. T. I.; VEREECKEN, H. E[ect of pesticide fate parameters and their uncertainty on the selection of “worst-case” scenarios of pesticide leaching to groundwater. Pest Management Science, v. 67, n. 3, p. 294-306, Mar. 2011.

Avaliação do risco de contaminação da água subterrânea por agrotóxicos em Mato Grosso do Sul: efeito do clima e solo.

http://www.alice.cnptia.embrapa.br/bitstream/doc/1059808/1/Aguaeagricultura.pdf

Avaliação do risco de contaminação da água subterrânea por agrotóxicos em Mato Grosso do Sul: efeito do clima e solo.

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