Reumo
A qualidade da água diz respeito às características físicas, biológicas e químicas da água de acordo com parâmetros de segurança, de forma que seu monitoramento desempenha um papel importante na sustentabilidade da sociedade contemporânea, mas seu design continua sendo um desafio crítico para países em todo o mundo (Nguyen et al., 2019; Ji, Chen & Guo, 2022; Asgari & Nemati, 2022). Abordagens inteligentes foram aplicadas para avaliar a qualidade da água que vai além do gerenciamento eficiente de recursos chegando até mesmo a sistemas inteiros de abastecimento de água e estações de tratamento de águas residuais (Ji, Chen & Guo, 2022; Asgari & Nemati, 2022; Garrido-Momparler & Peris, 2022). Os sistemas de monitoramento de água têm parâmetros de qualidade e podem usar Machine Learning (Bhardwaj et al., 2022), Internet das Coisas (IoT) e tecnologia de comunicação sem fio (Yan et al., 2022; Garrido-Momparler & Peris, 2022), Green IoT, redes neurais profundas e LoRa (Philip & Singh, 2022), Inteligência Artificial (Xiang et al., 2021), Blockchain (Asgari & Nemati, 2022) e outras tecnologias e dispositivos. Assim, pretendemos analisar os parâmetros físico-químicos e biológicos da qualidade da água no canal de uma universidade brasileira e propor soluções de smart campus com base em uma revisão sistemática da literatura. O estudo foi conduzido nas dependências da Universidade Federal de Campina Grande – PB (UFCG), no Campus Campina Grande – PB (Campus I). As coletas de amostras de água foram realizadas em dois períodos distintos: o primeiro em setembro e dezembro de 2021 e março e junho de 2022, e os subsequentes em agosto, setembro e outubro de 2023, para observar a variabilidade temporal da qualidade da água dos riachos, comparando os dois períodos. Os procedimentos de coleta e transporte das amostras de água foram realizados com base no Guia Nacional de Amostragem e Conservação de Amostras (Brandão et al., 2011). O objeto de estudo trata-se de um córrego que percorre no interior da UFCG, contribuinte do açude de Bodocongó, que é utilizado na irrigação das plantas que configuram a paisagem universitária e como objeto de pesquisas da Unidade Acadêmica de Engenharia Agrícola. Os parâmetros físico-químicos avaliados em ambos os períodos incluíram pH, Condutividade Elétrica (CE), Cálcio, Magnésio, Sódio, Potássio, Carbonatos, Cloretos e Sulfatos. Além disso, foram analisados a condutividade elétrica (CE), toxicidade (níveis de sódio e cloreto) e a Razão de Adsorção de Sódio (RAS). Em relação aos parâmetros biológicos, foram examinadas a presença e a quantidade de Coliformes Totais e Escherichia coli. Utilizando os valores médios dos parâmetros, a água investigada foi categorizada conforme estudos de Ayres e Westcot (1999), Richards (1954) e Nakayama e Bucks (1986), juntamente com a Resolução CONAMA nº 357 de 17 de março de 2005, que traça a classificação dos corpos d’água e as diretrizes ambientais para sua avaliação. Uma revisão sistemática da literatura foi realizada nas bases de dados Web of Science e Scopus usando as diretrizes PRISMA e SPIDER para melhorar nossa confiabilidade (Cooke, Smith, & Booth, 2012; Moher et al., 2009; Alexandre, 2021). Fizemos a busca usando a consulta “smart water management” AND “smart campus” no título, resumo, palavra-chave e tópico dos artigos. Nossa amostra compreendeu sete artigos teóricos e empíricos em vários cenários e universidades para propor sistemas, estruturas técnicas, modelos baseados em ontologia, estudos de caso e técnicas de análise estatística. Alguns autores (Barroso et al., 2023; Alrashed, 2020; Oberascher et al., 2022; Ertekin et al., 2020) entendem as universidades de acordo com o conceito de Smart Campus, principalmente com base na adoção e uso de tecnologia para melhorar a eficácia dos serviços e recursos para criar um ambiente sustentável que também pode servir como uma cidade de pequena escala e avaliar projetos de smart cities. O conceito de green smart campus é baseado na sustentabilidade e inclui uma diversidade de componentes, como redução de resíduos, edifícios verdes e transporte sustentável para promover uma vida saudável no campus (Al- Dmour, 2023; Nagowah et al., 2023). O Smart water management é essencial na criação de smart campus. Alharbi et al. (2020) propõem um sistema de irrigação inteligente que usa módulos sem fio alimentados por energia solar e sensores para monitorar a umidade do solo e as condições ambientais, otimizando o uso da água e reduzindo o consumo de mão de obra e energia. Nagowah et al. (2023) enfatizam o gerenciamento da água em um campus verde habilitado para IoT, com foco na coleta de água da chuva e sistemas de irrigação inteligentes monitorados por sensores para garantir o uso eficiente dos recursos. A análise da água em dois períodos mostra valores de pH consistentes entre 7,5 e 8,0, indicando um risco moderado de obstrução do emissor em sistemas de irrigação localizados, pois o pH está dentro da faixa que pode afetar a química do solo e a função do emissor (Franca et al., 2022; Nakayama e Bucks, 1986). Os valores de condutividade elétrica foram próximos entre os períodos (1,101 dS /m e 1,508 dS /m), classificando a água como C3, o que significa alta salinidade com restrições moderadas de irrigação (Ayres e Westcot, 1999). Os valores da Razão de Adsorção de Sódio (4,2 e 3,69) classificam a água como S1, indicando baixa concentração de sódio. Consequentemente, a água é categorizada como C3S1 de acordo com a classificação de Richards (1954). Em ambos os períodos analisados, a água não apresentou carbonatos, mas sulfatos estavam presentes, o que pode causar incrustações e entupimentos em sistemas de irrigação (Nascimento, 2020). Os níveis de cloreto aumentaram em 44,52 mg/L, passando de 160,8 mg/L para 205,32 mg/L, aproximando-se do limite de 250 mg/L estabelecido pela Resolução CONAMA nº 357/2005 (Brasil, 2005) para uso em irrigação. O excesso de cloreto pode levar à toxicidade nas plantas, causando necrose e queimaduras nas pontas das folhas (Cavalcante et al., 2020). A água também continha altos níveis de coliformes totais e Escherichia coli, excedendo 1,01 x 10³ NMP/100 ml. A água flui por um canal UFCG, que apresentou problemas estruturais, como manchas e eflorescências, com algumas melhorias observadas entre as duas análises.