O papel dos sistemas de suporte à decisão na análise da qualidade da água

Abstract

A garantia da qualidade da água para consumo humano constitui um elemento essencial das políticas de saúde pública. A monitorização da qualidade da água em Estações de Tratamento de Água assenta em métodos analíticos cada vez mais sofisticados e eficientes, dispondo de mecanismos que registam automaticamente valores fiáveis dos diversos parâmetros que condicionam a qualidade da água. Face ao volume de dados armazenados, é necessário dotar as instituições de meios tecnologicamente avançados que proporcionem aos seus utilizadores, não só um acesso rápido a informação de qualidade, mas também a capacidade para realizar a sua análise e visualização à medida das suas necessidades. A proposta do desenvolvimento de um sistema de suporte à decisão para a análise da qualidade da água numa Estação de Tratamento de Água, objecto desta dissertação, tem como objectivo a recolha, fornecimento de estruturas e meios para a exploração multidimensional dos dados, bem como a sua classificação e consequente geração de modelos através de mecanismos de Data Mining. Em relação aos mecanismos de Data Mining, é proposta uma abordagem para a previsão da qualidade da água, recorrendo à identificação de alguns modelos de previsão, explorando a utilização de árvores de decisão para tarefas de classificação, que permitam antever possíveis situações de risco no que diz respeito à qualidade da água, analisando assim as mais-valias da utilização de técnicas de Data Mining neste domínio de aplicação. Os resultados obtidos com as experiências realizadas permitem concluir que este estudo poderá ser bastante útil para os responsáveis da área, contribuindo assim para o desenvolvimento de ferramentas automáticas de apoio à tomada de decisão.

The guarantee of the water quality for human consumption is an essential element of the public health politics. Monitoring the quality water in the treatment stations is based on analytical methods which are more and more sophisticated and efficient using mechanisms that automatically register reliable data from the diverse parameters which influence the quality of the water. Taking into account the amount of stored data, it is essential to provide the institutions with high technological means that will give the users, not only a quick access to information of quality, but also the capacity of making an analysis, as well as a visualization regarding their needs. The proposal of developing a decision support system for the analysis of the water quality in a water treatment unit, which is the subject of this thesis, aims at collecting, providing structures and means for the multidimensional exploration of the data, as well as its classification and at the subsequent appearance of models through the mechanisms of Data Mining. In relation to the mechanisms of Data Mining, we suggest an approach for the prevision of water quality, using the identification of some models of prevision, resorting to the exploration of decision trees for the classification that allows us to foresee some possible risky situations as far as the quality of water is concerned and analysing the benefits of the usage of the Data Mining techniques in this domain. The results obtained from these experiments allow us to conclude that this study may be useful to those responsible in the area and contributing for development of tools which are essential for the decision-making.