| Resumo: | A qualidade ecológica das águas dos rios é uma preocupação que tem vindo a afirmar-se cada vez mais em muitos países. Ao olharem com maior atenção para a qualidade dos rios, as entidades responsáveis podem tomar mais cedo medidas que previnam a sua degradação e que visem a sua reabilitação. Com esta necessidade, surgiram vários métodos de avaliação da qualidade ecológica dos rios, entre eles os modelos preditivos baseados em comunidades aquáticas e nas características ambientais dos rios. Estes modelos baseiam-se em tarefas complexas, lidando com extensas quantidades de dados e, por esse motivo, os biólogos recorrem a programas de computador que integram diversas ferramentas estatísticas e operam grandes quantidades de informação. Esta dissertação apresenta uma solução integrada de todos os processos inerentes à criação e utilização de modelos preditivos baseados em dois tipos de modelos existentes: RIVPACS (River Invertebrate Prediction and Classification System) e BEAST (Benthic Assessment of Sediment). Ambos os tipos de modelos seguem a filosofia da RCA (Reference Condition Approach), criando o modelo com base nas comunidades biológicas de locais de referência (i.e., boa qualidade). Locais possivelmente afectados são avaliados quanto ao seu grau de perturbação pela diferença da sua comunidade às comunidades referência. A solução foi concretizada numa aplicação web, construída para que os biólogos possam gerir os dados obtidos em campo sem qualquer tratamento prévio e, ao mesmo tempo, oferece uma visão próxima e simplificada de todos os resultados de cada etapa do processo, permitindo sempre ajustamentos ao longo de cada passo. Ao facilitar a verificação e edição dos dados recolhidos de uma forma intuitiva, detalhada e bastante visual, permite uma eficiente detecção de falhas nos dados que invalidariam a sua utilização. Também de forma intuitiva, são providenciados em cada passo resultados sob a forma de imagens, tabelas e texto, para melhor ajudar o utilizador final a decidir sobre as opções a tomar para o passo seguinte do algoritmo.
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