(untitled) (INNOTEC, 2020)
Um conjunto de dados coletados durante 2016 em oito poços na cidade de Maturín, Monagas, Venezuela, foi estudado na tentativa de avaliar e determinar as contribuições da fonte que afetam a qualidade da água. Uma técnica precisa de regressão linear múltipla (RLM) foi usada como uma ferramenta avançada para modelar e prever a qualidade das águas subterrâneas. Da mesma forma, a Análise de Componentes Principais (ACP) foi usada para simplificar e entender a complexa relação entre água e parâmetros de qualidade. Seis componentes principais foram encontrados, responsáveis por 86,57% da variação total. Verificou-se que a principal fonte de contaminação dos aqüíferos de Maturín foram as descargas residuais com altos valores de coliformes fecais. Um modelo de receptor direto foi aplicado para identificar as principais fontes de contaminação. O resultado mostrou que o uso de ACP como insumos melhorou a previsão do modelo RLM, reduzindo sua complexidade e eliminando a colinearidade de dados, onde o valor de R2 neste estudo foi de 0,99, indicando que 99% da variabilidade dos índices de qualidade da água (ACI) é explicada pelas onze variáveis independentes usadas no modelo.