Unicamp desenvolve algoritmo para projetar vegetação

Um grupo de pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) desenvolveu um algoritmo 100% brasileiro denominado CAETÊ – que significa “mata virgem” na língua tupi-guarani. O algoritmo é capaz de projetar o futuro da vegetação amazônica, apresentando cenários com transformações da floresta provocadas pelas mudanças climáticas. Um dos resultados mostra que um clima mais seco na região, com redução de 50% na precipitação, poderia aumentar a diversidade, porém com menores índices de estocagem de carbono. 

Este aumento é explicado pela armazenagem de dióxido de carbono (CO2) nas raízes da vegetação em detrimento da absorção por meio de folhas e troncos, com maior capacidade de absorção. Segundo os cientistas, a absorção poderia ser entre 57,48% e 57,75% inferior em comparação a condições climáticas regulares. 

O CAETÊ (CArbon and Ecosystem functional-Trait Evaluation)  teve os primeiros resultados publicados em artigo na revista científica Ecological Modelling. O algoritmo simula fenômenos da natureza por meio de equações matemáticas alimentadas por dados de condições ambientais, como chuva, incidência solar e níveis de CO2. Com isto, o CAETÊ aponta qual pode ser a taxa de fotossíntese em determinadas condições ou em qual parte a planta irá armazenar mais carbono (raízes, folhas ou troncos). “O principal resultado da pesquisa foi mostrar que a inclusão da diversidade em modelos de vegetação melhora a capacidade de projeção frente às mudanças climáticas, aumentando a credibilidade. E o segundo ponto, um resultado inesperado, mostra que, após aplicar uma redução de 50% na precipitação, houve um aumento na diversidade de estratégias das plantas, mas com menor retirada de carbono da atmosfera. Isso pode ter um resultado diferente sobre a mitigação das mudanças climáticas. Neste caso, aumentar a diversidade necessariamente pode não indicar um saldo positivo”, afirma Bianca Fazio Rius, primeira autora do artigo e doutoranda do Instituto de Biologia (IB) da Unicamp. 

A pesquisadora conta com o apoio da Fapesp, que também financio, por meio de bolsa, João Paulo Darela Filho e do AmazonFACE, um programa de pesquisa que estuda, por meio de experimento de campo, como o aumento de CO2 atmosférico afeta a floresta amazônica, sua biodiversidade e os serviços ecossistêmicos. A pesquisadora integra a equipe do Laboratório de Ciência do Sistema Terrestre, coordenado pelo professor David Montenegro Lapola, que orientou o estudo. “Com o CAETÊ, ao mesmo tempo em que se busca melhorar a representação da enorme diversidade biológica da maior floresta tropical do mundo, também cria-se um estímulo à coleta de dados em campo que ainda são necessários para esse tipo de modelo”, explica Lapola. 

O professor e outros 34 cientistas assinaram artigo destacado na capa da revista Science no início de 2023, onde destacam que cerca de 38% da atual área da Amazônia sofre com algum tipo de degradação causada por quatro fatores – fogo, extração seletiva de madeira (em sua maioria ilegal), efeitos de borda (que são mudanças em regiões de floresta ao lado de zonas desmatadas) e secas extremas. O resultado é que as emissões de carbono derivadas da perda gradual de vegetação são equivalentes ou até maiores do que as registradas por desmatamento 

Estudo anteriores mostraram que modelos de vegetação têm sido amplamente utilizados para explorar o destino do balanço de carbono da floresta amazônica sob condições climáticas projetadas para o futuro. Nos últimos 40 anos a Amazônia ficou 1ºC mais quente e chegou a ter uma redução de até 36% no nível de chuvas em algumas áreas. Como reflexo do desmatamento, da degradação vegetal e do aquecimento global, a floresta também tem perdido sua capacidade de absorver CO2. A Organização Meteorológica Mundial divulgou relatório em maio em que alerta que a temperatura global deve atingir níveis recordes nos próximos cinco anos por causa dos gases que causam o efeito estufa e do fenômeno El Niño, com previsão de redução no regime de chuvas para a Amazônia. No entanto, os algoritmos atuais usam como base um pequeno conjunto dos chamados tipos funcionais da planta (PFT, na sigla em inglês), com sub-representação da diversidade. Com isso, a combinação de características encontradas nos ecossistemas-modelo é simplificada diante da complexidade da maior floresta tropical do mundo, gerando cenários limitados ou que superestimam os impactos das mudanças ambientais. Entre os tipos existentes atualmente estão os modelos dinâmicos de vegetação global (DGVMs) – softwares que fazem simulações e projeções da dinâmica vegetacional de uma região, entre eles o Jena Diversity (JeDi). Por outro lado, entre as vantagens das simulações, está o fato de elas não dependerem de logística e de grandes investimentos, necessários para a realização de um experimento de campo em larga escala.

A pesquisa diz que o estudo não tem como foco as espécies, mas como cada indivíduo, mesmo dentro de uma espécie, pode ser considerado um tipo de estratégia para lidar com o ambiente. “Ou seja, uma planta que adapta a profundidade da raiz para poder acessar água dependendo da altura do lençol freático. Isso pode determinar a sobrevivência e a reprodução desses indivíduos, estando ligado aos serviços ecossistêmicos, como a capacidade de absorção de carbono ou a geração de umidade para o ciclo de chuvas. Os cientistas destacam que a pesquisa com o CAETÊ trouxe mais evidências de que a inclusão da variabilidade e de diversidade pode ter implicações para a modelagem do chamado “ponto de inflexão” da Amazônia, quando a vegetação natural não consegue mais se recuperar. Um dos primeiros a tratar do tema foi assinado pelos pesquisadores Thomas Lovejoy (1941-2021), biólogo que cunhou o termo “diversidade biológica”, e Carlos Nobre, co-presidente do Painel Científico para a Amazônia, destacando a importância do ciclo hidrológico da floresta tropical não só para o Brasil como a América do Sul e outras regiões. Por meio da evapotranspiração, a floresta garante ao longo de todo o ano a umidade que contribui, por exemplo, para chuvas em partes da bacia do rio Prata, especialmente no sul do Paraguai, do Brasil, Uruguai e centro-leste da Argentina.