Resumo:
Índices de qualidade de água são ferramentas utilizadas para sintetizar, por meio de um único valor, contribuições de variáveis físicas, químicas e biológicas de corpos hídricos. Dentre as várias ferramentas disponíveis para avaliar a qualidade da água, o Índice de Qualidade das Águas (IQA) é um dos instrumentos mais utilizados. Este trabalho tem como objetivo identificar entre os parâmetros constituintes do IQA, variáveis significativas para otimização do monitoramento da qualidade de corpos hídricos, buscando reduções de parâmetros, tempo e custo para realização de análises. Os dados utilizados contemplam campanhas em 19 rios que compõem a Bacia Hidrográfica do Rio Cachoeira na região nordeste de Santa Catarina (Brasil), no período de 2014 a 2021. Ferramentas estatísticas como análise de componentes principais, análise de similaridade e regressão linear múltipla foram utilizadas para análise dos dados experimentais. Os resultados sugerem oxigênio dissolvido, demanda bioquímica de oxigênio, coliformes, fósforo e turbidez como variáveis significativas para a realização dos monitoramentos. Modelos matemáticos gerados apresentaram assertividade média de 81% quando comparados ao IQA. A proposta de redução das variáveis sugeriu viabilidade de aplicação prática, com redução de tempo e custos. 

Abstract:
Water quality indices are tools commonly used to synthesize, by a single value or category, the contributions of physical, chemical and biological variables of water bodies. Among the several tools available to assess water quality, the Water Quality Index (WQI) is one of the most commonly used instruments. In this sense, this work aims to identify, among the constituent parameters of the WQI, groups of significant variables for the optimization of the monitoring of the quality of water bodies, while seeking reductions in parameters, time and cost for carrying out analyses. The data used in this work included campaigns from 2014 to 2021 to collect surface liquid samples from 19 rivers that make up a watershed in the North Eastern region of Santa Catarina, Brazil, with tidal intrusion. To study the variables, statistical tools such as principal component analysis, similarity analysis and multiple linear regression were used in computer programs. The results suggest the parameters dissolved oxygen, biochemical oxygen demand, coliforms, phosphorus and turbidity as significant variables for carrying out the monitoring. The generated mathematical models showed an average assertiveness of 81% when their results were compared to the WQI. The proposal to reduce the variables indicates feasibility of practical application, mainly because they represent a reduction in time and cost to carry out the monitoring of the rivers studied.