Os rios são as fontes de água potável mais importantes para sobrevivência humana, que leva em conta fatores sociais políticos e econômicos associados. O risco da escassez da água até 2050 é real, com previsão de 2,4 bilhões de pessoas sobrevivendo com extrema restrição hídrica. Nesta dissertação foi trabalhado seguindo a premissa que o desenvolvimento econômico pode estar aliado a sustentabilidade ambiental se for investido recursos visando o aumento de tecnologia voltada para esta área. Por esta razão, nesta dissertação o objetivo foi construir uma estação em bancada de monitoramento da qualidade água do rio Paraíba do Sul, localizada às vizinhanças de sua da foz visando a coleta e análise sistemática de parâmetros importantes da qualidade da água. O dispositivo de monitoramento foi composto por sensores que mensuram quatro parâmetros consistentes para a qualidade da água. Após aferição dos sensores os dados foram gravados em cartão micro SD, posteriormente analisados via modelagem matemática. Foi feito um estudo via método numérico e modelagem matemática relacionado parâmetros OD e DBO levando em conta dados da temperatura e vazão. Com a análise dos dados preexistentes coletados na PICG e estações em funcionamento da INEA, verificou-se que o método que forneceu um maior nível de confiança na descrição da relação entre oxigênio dissolvido e temperatura, usando o método da regressão linear. Através desse método pôdese determinar a constante de saturação de OD do rio. Esse estudo forneceu dados reais para a validação do modelo de Streeter-Phelps que foi usado para avaliar a relação entre os parâmetros de OD e DBO. Neste trabalho, foi estudado a importância da pesquisa de monitoramento que fornecerá dados brutos para a validação de modelos teóricos que possam ser base de pesquisas científicas visando criação de novos modelos, promovendo o diagnóstico e posteriormente a predição do comportamento do rio. Os modelos matemáticos ajudam na previsão de desastres ambientais e concessão de outorgas. Com os dados de pesquisas no PICG e estações do INEA pôde-se fazer alguns estudos de modelagem matemática e análise com sucesso. Futuras pesquisas, complexas, poderão ser desenvolvidas na área como por exemplo: a predição de poluentes, antecipação de desastres naturais e alerta de acidentes ambientais.