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This study aimed at providing a set of optimal kinetic and stoichiometric parameters of ASM1 representative of wastewater from a subtropical climate region in Brazil. ASM1 was applied on the STOAT program, and the model parameters were evaluated and optimized with sensitivity analysis and Response Surface Methodology (RSM) to reach minimum prediction errors of effluent TSS, COD, and NH3. Six sensitive parameters were identified: YH, YA, μA, KNH, bA, and kOA. Predictions of RSM regression models were strongly correlated to the STOAT predictions. YH mainly affected TSS and COD, and the other parameters affected NH3. ASM1 calibration with estimated optimal values of sensitive parameters resulted in approximately null prediction errors for modeling state variables. NH3 presented similar results in the ASM1 validation; meanwhile, TSS and COD presented high errors related to the increase in YH due to the RSM optimization. The optimal parameters, mainly YA, μA, KNH, bA, and kOA, constitute references for other studies on ASM1 modeling using wastewater data from a subtropical climate region. YH optimal value should be evaluated as well as the effect of sludge wastage methods and the simulation periods.

Urban population growth in Brazil is expected to remain on rising until 2050, and it will affect the relationship between city residents and urban green areas, whose vegetation favor the environment and human health. These areas must be conserved and they can be monitored through the application of techniques and through measurement and distribution indicators by relating their area and vegetation cover (VC) to the urban population. VC distribution in Public Green Areas (PGA) in Governador Valadares City, Minas Gerais State, Brazil, was measured and assessed. An orthophoto and the AutoCad(R) software were used to measure VC and to calculate and classify PGA and PGAVC indices for the city and its neighborhoods. Also, the association between VC and PGA area, and urban zoning, as well as between indices and neighborhoods’ age, were analyzed. VC ratio in the PGA area is inconstant; moreover, more populated zones presented less VC. PGAs presenting the recommended size did not present satisfactory VC in the neighborhoods and most indices recorded value equal to zero. PGAs did not remain the same due to VC prevalence, and it may limit vegetation’s ecological services to the urban population. Therefore, alternative green spaces are needed in old regions without PGAs, PGA conservation in regions with satisfactory VC, as well as it is essential reforesting areas recording unsatisfactory VC. Urban VC was measured in an orthophoto (0.1 pixel/cm) and it indicated that PGA and PGAVC indices and PGAs VC distribution map are suitable and low-cost urban planning tools aimed at environmental services offered by vegetation to the population. Resumo O crescimento da população urbana no Brasil deve continuar até 2050, afetando a relação entre os habitantes e as áreas verdes urbanas, cuja vegetação oferece benefícios ao ambiente e à saúde humana. Essas áreas devem ser conservadas e podem ser monitoradas utilizando técnicas e indicadores de medição e distribuição, relacionando sua área e cobertura vegetal (CV) com a população urbana. O estudo mediu e avaliou a distribuição da CV de Áreas Verdes Públicas (AVPs) da cidade de Governador Valadares, Minas Gerais, Brasil. Foram utilizadas uma ortofotografia e o software AutoCad (R) para a medição da CV e foram calculados e classificados os índices de AVP e CV-AVP para cidade e bairros. Analisou-se a relação de CV com a área da AVP e o zoneamento urbano e dos índices com a idade dos bairros. A proporção de CV é inconstante para a área de AVP e zonas urbanas mais populosas apresentaram menor CV. Nos bairros as AVPs que possuem tamanho recomendado não apresentaram CV satisfatória e a maioria dos índices foram nulos. As AVPs não têm sido mantidas com predomínio de CV, indicando limitação dos serviços ecológicos da vegetação para a população urbana. Portanto, é preciso alternativas de espaços verdes em regiões antigas e sem AVPs, conservar AVPs com CV satisfatória e reflorestar as que possuem CV insatisfatória. A CV urbana foi medida em uma ortofotografia de 0,1 pixel/cm, indicando índices de AVP e CV-AVP e o mapa de distribuição da CV de AVPs como ferramentas adequadas e de baixo custo para o planejamento urbano, visando os serviços ambientais que a vegetação oferece à população.

A universalização do tratamento de esgoto no Brasil ainda é um grande desafio. A modelagem matemática pode contribuir com o avanço científico e técnico do tratamento de esgotos com lodos ativados (LA), processo amplamente empregado em Estações de Tratamento de Efluentes (ETE) no país. Este estudo ofereceu uma configuração de parâmetros cinéticos e estequiométricos ótimos do modelo ASM1 para a modelagem utilizando dados de monitoramento padrão de ETE de grande porte situada no Brasil em região de clima subtropical. O processo de LA da ETE-SJNV foi modelado com ASM1, Version 3 e o simulador STOAT©. Dados médios de monitoramento (2018 e 2019) foram usados após o tratamento de registros ausentes e censurados e a avaliação de outliers. Adotaram-se relações teóricas no fracionamento da composição do afluente, padrão de simulação sinusoidal (amplitude=30%) e o descarte do LA com tempo de bombeamento variável. Os parâmetros cinéticos e estequiométricos do ASM1 foram avaliados e otimizados com análise de sensibilidade e Metodologia de Superfície de Resposta (MSR), visando erro mínimo de previsão para as variáveis alvo da modelagem: SST, DQO e NH3 efluentes. Na simulação inicial foram obtidos altos erros de previsão (SST: -57,47%; DQO: -45,52%; e NH3: -88,61%), que justificaram a calibração e validação do ASM1. Foram identificados seis parâmetros sensíveis para o ASM1: YH, YA, μA, KNH, bA e kOA. YH afetou principalmente SST e DQO e os outros parâmetros afetaram NH3. As previsões dos modelos de regressão (MSR) e das simulações apresentaram forte correlação (R²>97%). Os valores ótimos estimados foram: YH: 0,9903; YA: 0,2575; μA: 0,012; KNH: 1,4; bA: 0,0054; e kOA: 0,4536. O ASM1 foi calibrado gerando previsões precisas de SST, DQO e NH3 efluentes em condições específicas de modelagem. Na validação foram obtidos altos erros de previsão para SST e DQO, que estão relacionados com o aumento de YH pela otimização. Os parâmetros ótimos, principalmente os que afetaram as previsões de NH3, são base para explorar aplicações do ASM1 na modelagem utilizando dados de monitoramento padrão de ETE de grande porte situada no Brasil em região de clima subtropical. Recomenda-se avaliar o valor ótimo determinado para YH, a simulação dinâmica e diferentes amplitudes, métodos de descarte de LA e períodos de simulação. The universalization of wastewater treatment in Brazil is still a big challenge. Mathematical modeling may contribute to the scientific and technical advancement of wastewater treatment with activated sludge (AS), a process widely used in Wastewater Treatment Plants (WWTP) in the country. This study provided a set of optimal kinetic and stoichiometric parameters of ASM1 model for modelling using standard monitoring data of large-scale WWTP located in Brazil in subtropical climate region. WWTP-SJNV's AS process was modeled with ASM1, Version 3 and the STOAT© simulator. Average monitoring data (2018 and 2019) were used after treating missing and censored records and evaluating outliers. The study adopted theoretical ratios for the influent composition fractionation, sinusoidal simulation pattern (amplitude=30%) and variable pumping time for the Waste AS (WAS) wastage. The kinetic and stoichiometric parameters of the ASM1 were evaluated and optimized through sensitivity analysis and Response Surface Methodology (RSM), aiming at minimum prediction errors for the modeling target variables: effluent TSS, COD and NH3. The initial simulation resulted in high prediction errors (TSS: -57.47%; COD: -45.52%; and NH3: -88.61%), which justified ASM1 calibration and validation. Six sensitive parameters were identified for ASM1: YH, YA, μA, KNH, bA and kOA. YH mainly affected TSS and COD and the other parameters affected NH3. Predictions of the regression models (RSM) and the simulations presented strong correlation (R²>97%). The estimated optimal values were: YH: 0.9903; YA: 0.2575; μA: 0.012; KNH: 1.4; bA: 0.0054; and kOA: 0.4536. ASM1 was calibrated to provide accurate predictions of effluent TSS, COD and NH3 regarding specific modeling conditions. Validation resulted in high predictions errors for TSS and COD, which are related to YH increase due to the optimization. The optimal parameters, mainly the ones which affected NH3 predictions, are base for studies on ASM1 modelling using standard monitoring data of large-scale WWTP located in Brazil in subtropical climate region. It is recommended to evaluate the optimal value determined for YH, the dynamic simulation and different amplitudes, WAS wastage methods and simulation periods.