Modelo criado no Centro de Sensoriamento Remoto analisou mais de 14 milhões de registros e aponta a Amazônia e o Cerrado como as regiões de maior riqueza de espécies do planeta
Pesquisadores do Centro de Sensoriamento Remoto da Universidade Federal de Minas Gerais desenvolveram um novo método baseado em inteligência artificial capaz de detalhar mapas de biodiversidade com precisão superior à dos modelos tradicionais utilizados atualmente por órgãos de conservação ambiental. O estudo, publicado na revista científica Frontiers in Ecology and Evolution sob o título “Occurrence based models reveal greater spatial details in tropical species richness”, busca resolver um problema recorrente enfrentado por cientistas: a falta de dados em regiões remotas, onde o acesso limitado e o menor investimento em pesquisas de campo geram lacunas de informação sobre a real variedade de espécies existentes.
O modelo desenvolvido pela equipe mineira utiliza aprendizado de máquina, tecnologia que permite que sistemas computacionais identifiquem padrões a partir de grandes volumes de dados, para separar dois fatores que normalmente se confundem nos mapas convencionais: as características ambientais reais de uma região e a simples ausência de registros científicos naquele território. Segundo os pesquisadores, essa distinção é fundamental, já que áreas com poucos registros de espécies nem sempre representam locais de menor diversidade biológica, podendo apenas refletir dificuldade histórica de acesso ou escassez de recursos para pesquisas naquela localidade.
Modelo combina registros de espécies com dados de satélite
Para construir a ferramenta, a equipe da UFMG utilizou mais de 14 milhões de registros de ocorrência de diferentes grupos de organismos, incluindo aves, mamíferos, anfíbios, répteis, abelhas, aranhas, formigas, borboletas e diversas famílias de plantas. Essas informações foram cruzadas com dados ambientais obtidos por imagens de satélite, como condições climáticas, relevo e estado da vegetação em cada região analisada. A combinação permitiu que o sistema avaliasse não apenas onde as espécies já haviam sido registradas, mas também quais características ambientais poderiam explicar sua presença em determinados territórios.
Um dos diferenciais do método em relação aos mapas tradicionais é a capacidade de incorporar alterações causadas pela ação humana ao longo do tempo. Áreas que sofreram desmatamento ou degradação ambiental passam a ser consideradas diretamente na análise, permitindo identificar de forma mais precisa como mudanças no uso do território influenciam a distribuição da biodiversidade em determinada área. Segundo os pesquisadores, essa abordagem oferece um nível de detalhamento espacial que os mapas convencionais simplesmente não conseguem capturar.
Amazônia e Cerrado se destacam entre as regiões mais ricas em espécies
Os resultados obtidos pelo modelo indicaram que as florestas tropicais concentram a maior riqueza de espécies para praticamente todos os grupos analisados no estudo. A Amazônia apareceu como a região de maior diversidade biológica do planeta na maioria das categorias avaliadas, enquanto o Cerrado brasileiro se destacou como a savana tropical mais rica entre todas as regiões estudadas pela equipe. Para os pesquisadores, esse resultado reforça a importância do Brasil no cenário global de conservação da biodiversidade, especialmente em um momento de crescente atenção internacional sobre mudanças climáticas e perda de habitats naturais.
Segundo Ubirajara Oliveira, líder da pesquisa, o modelo apresentou alta precisão tanto em testes internos quanto em comparações com mais de cem inventários de campo já publicados na literatura científica. De acordo com o pesquisador, os mapas produzidos pela ferramenta mostraram grande coincidência com aqueles utilizados pela União Internacional para a Conservação da Natureza, organização responsável por uma das principais classificações globais de risco de extinção de espécies, com a diferença concentrada justamente no nível de detalhamento espacial oferecido pelo novo método.
Ferramenta pode orientar decisões futuras de conservação ambiental
Para a equipe da UFMG, mapas com maior resolução espacial têm potencial para contribuir diretamente com decisões que dependem de informações mais específicas sobre o território, como a definição de áreas prioritárias para conservação, o planejamento do uso da terra e a avaliação de impactos ambientais de novos empreendimentos. Ao estimar padrões de riqueza biológica considerando também as limitações históricas de dados, o método busca reduzir uma das principais incertezas enfrentadas por cientistas da área, que é diferenciar o que representa uma característica real dos ecossistemas daquilo que é apenas resultado da falta de informação disponível sobre determinada região.