A grande demanda do ser humano pelos recursos naturais, com destaque para a água, gera um desequilíbrio na biodiversidade. As técnicas computacionais vêm sendo ferramentas aliadas nos diversos setores da gestão ambiental. O objetivo deste trabalho é investigar os componentes do índice de qualidade de água e suas interações, por meio das técnicas de mineração de dados. A base de dados utilizada dispõe de 172 registros, entre 2014 e 2018, obtidos nos diferentes pontos de amostragens do Rio Paraíba do Sul. Para aplicação da mineração de dados, foram utilizados os métodos de agrupamento e classificação. Os resultados indicam que os dados se dividem em dois grupos, e o atributo de maior influência é o coliforme termotolerante, indicando problemas relacionados à ausência de infraestrutura de saneamento no entorno da bacia hidrográfica.
The great demand of human being for natural resources, especially water, generates an imbalance in biodiversity. Computational techniques have been allied tools in different sectors of environmental management. The objective of this work is to investigate the components of the water quality index and their interactions, through data mining techniques. The database used has 172 records, between 2014 and 2018, obtained at the different sampling points of the Paraíba do Sul River. For the application of data mining, the methods of grouping and classification were used. The results indicate that the data are divided into two groups and the attribute with the greatest influence is the thermotolerant coliform, indicating problems related to the lack of sanitation infrastructure around the watershed. .
La gran demanda de los seres humanos por los recursos naturales, especialmente el agua, genera un desequilibrio en la biodiversidad. Las técnicas computacionales han sido herramientas aliadas en diferentes sectores de la gestión ambiental. El objetivo de este trabajo es investigar los componentes del índice de calidad del agua y sus interacciones, a través de técnicas de minería de datos. La base de datos utilizada tiene 172 registros, entre 2014 y 2018, obtenidos en los diferentes puntos de muestreo del Rio Paraíba do Sul. Para la aplicación de la minería de datos, se utilizaron los métodos de agrupación y clasificación. Los resultados indican que los datos se dividen en dos grupos y el atributo con mayor influencia es el coliforme termotolerante, lo que indica problemas relacionados con la falta de infraestructura de saneamiento alrededor de la cuenca hidrográfica.
