A inteligência artificial tem sido utilizada pela Wildlife Conservation Society (WCS) para revelar 119 novos hotspots de biodiversidade oceânica no oeste do Oceano Índico – e relata que os locais têm apenas uma “baixa sobreposição” com as Áreas Marinhas Protegidas (AMPs) existentes.
WCS, Com base em New YorkO Zoológico do Bronx, tem a missão de salvar a vida selvagem e locais selvagens em todo o mundo e aplica seu Programa de Conservação Global em todos os oceanos do mundo e em quase 60 países.
A organização criou um novo modelo de IA para permitir aos cientistas mapear áreas com concentrações especialmente elevadas de espécies de peixes e corais. Afirma que, como poucos destes hotspots estão actualmente protegidos ou conservados, as conclusões oferecem uma oportunidade importante para que novas AMP sejam implementadas pelas 11 nações envolvidas.
Trata-se de Comores, Quénia, Madagáscar, Maurícias, Mayotte, Moçambique, Reunião, Seicheles, Somália, África do Sul e Tanzânia, com outros locais identificados em águas internacionais.
As maiores concentrações nacionais de centros de registo situaram-se ao largo de Madagáscar (23), Moçambique (19) e Tanzânia (18), e os países com os pontos de registo individuais com maior pontuação foram Tanzânia, Moçambique, Comores e Quénia.
Mais rápido e preciso
“Vários modelos preditivos foram criados nos últimos 10 ou 15 anos, mas não eram muito precisos em fazer previsões empíricas”, explicou o diretor de ciências marinhas da WCS, Dr. Tim McClanahan. “Agora, graças ao aumento da velocidade da computação e à maior e melhor disponibilidade de dados de código aberto, os modelos tornaram-se mais baratos, mais rápidos e mais precisos do que nunca.”
O modelo WCS AI foi produzido combinando dados oceanográficos de alta resolução com levantamentos detalhados na água por cientistas de campo. O modelo dividiu a região em “células de recife” de 6.25 km para identificar quais continham o maior número de espécies de peixes e corais.
“Tínhamos dados reais de pesquisas subaquáticas reunidos em muitos desses locais – o que nos permitiu usar os dados para treinar e testar modelos quanto à sua precisão”, disse McClanahan.
“Agora que o processo de testes expôs a grande força dos modelos, podemos usá-los para prever o número esperado de espécies, mesmo em áreas onde ainda não temos dados – esperamos que seja mais fácil para as comunidades e os países encontrarem e priorizar novas áreas protegidas.”
Nem todas as AMP visam proteger elevados níveis de biodiversidade, salienta a WCS, sendo algumas criadas para ajudar a gerir áreas importantes para os pescadores de pequena escala ou para proteger populações cada vez menores de espécies icónicas, como os dugongos.
No entanto, afirma que identificar a localização dos hotspots de biodiversidade do país é importante na implementação de objectivos globais, como a meta 30×30 para proteger e conservar pelo menos 30% das terras e águas a nível mundial até 2030.
'Especialistas' e anedotas
“Descobrimos que entre os locais com maior biodiversidade nestes 11 países, muitos não estavam protegidos de todo”, disse McClanahan. “A maioria das AMP não possui dados suficientes para respaldar a sua designação.” Ele disse que muitos foram designados com base na “opinião de especialistas” e anedotas observacionais, e não em dados e modelos.
“O que muitas vezes faltam são dados reais que nos digam: onde estão as áreas com maior biodiversidade em cada país? Quais lugares serão mais resistentes ao clima? De quais áreas as pessoas, como os pescadores, mais dependem para alimentação e renda? Esses são os tipos de dados de que precisamos para tomar as melhores decisões. Este novo modelo aumenta a capacidade de tomar as decisões certas.”
O estudo foi concluído com o apoio de uma bolsa do Departamento do Interior dos EUA e da Agência para o Desenvolvimento Internacional, e está publicado em Biologia da Conservação.
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