A necessidade de controlar o uso da terra e monitorar a qualidade da água para abastecimento público requer a avaliação de diversos parâmetros, os quais muitas vezes são difÃceis de analisar e interpretar devido à grande quantidade de dados, além do custo financeiro. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo selecionar parâmetros mais relevantes para monitoramento da Represa Dr. João Penido, principal manancial de abastecimento de Juiz de Fora, MG. Essa avaliação foi realizada em uma série mensal de treze parâmetros fornecidos pela Companhia de Saneamento Municipal de Juiz de Fora entre os anos de 1998 a 2012, Estes dados foram avaliados estatisticamente usando Análise Fatorial e Análise de Componentes Principais, resultando na obtenção de parâmetros com maior variância. A componente 1 (FV1) refletiu a influência de sólidos dissolvidos associados aos processos de escoamento superficial na sub-bacia e erosão das margens. A FV2, assim como a FV3, associaram-se fortemente a possÃveis lançamentos de esgoto no corpo hÃdrico. Com a análise multivariada, eliminaram-se cinco parâmetros que não apresentaram variância: dureza, oxigênio consumido, pH, alcalinidade e manganês.
The need to control land use and monitor water quality for public supply requires the evaluation of many parameters, which are often difficult to analyze and interpret due to cost and the large volume of data. In this context, this work selected the most relevant parameters for monitoring the Dr. João Penido Dam, the main supply source of Juiz de Fora, MG. The evaluation was conducted based upon a series of thirteen parameters of the catchment provided monthly by the Municipal Sanitation Company between 1998 and 2012. The data were statistically processed using Factor Analysis and Principal Component Analysis and parameters with highest variances were extracted. Component 1 (FV1) reflected the influence of dissolved solids associated with runoff processes in the watershed and with the erosion of margins. FV2, as well as FV3, are strongly associated to the potential discharge of sewage in the watershed area. Using multivariate analysis, we removed five parameters that showed no variance: hardness, consumed oxygen, pH, alkalinity and manganese.
