Pesquisadores da Unicamp desenvolveram o primeiro algoritmo brasileiro, o CAETÊ, para antever o futuro da Amazônia e as consequências das mudanças climáticas na captação de CO2. A previsão do impacto de um clima mais seco na diversidade e na estocagem de carbono é um dos principais resultados do estudo.
O algoritmo CAETÊ utiliza dados de condições ambientais para simular a resposta da floresta a cenários climáticos diversos. A pesquisa, publicada na revista Ecological Modelling, destaca que a floresta pode armazenar menos carbono sob condições climáticas mais secas, uma informação crucial para a mitigação das mudanças climáticas.
Bianca Fazio Rius, principal autora do estudo, destaca o impacto de uma redução de 50% na precipitação na diversidade de estratégias das plantas e na captação de carbono da atmosfera. Rius faz parte da equipe do Laboratório de Ciência do Sistema Terrestre, liderada pelo professor David Montenegro Lapola, ambos apoiados pela FAPESP e pelo programa de pesquisa AmazonFACE.
Segundo o professor Lapola, o CAETÊ melhora a representação da diversidade biológica da maior floresta tropical do mundo e estimula a coleta de dados de campo.
A Amazônia sofre com a degradação causada por incêndios, extração ilegal de madeira, efeitos de borda e secas extremas, afetando sua capacidade de absorver CO2, conforme destacado em artigo da revista Science.
Os pesquisadores destacam que os modelos de vegetação existentes, como o Jena Diversity (JeDi), sub-representam a diversidade e superestimam os impactos das mudanças ambientais. A pesquisa com o CAETÊ, portanto, evidencia a importância da variabilidade e diversidade na modelagem do “ponto de inflexão” da Amazônia.
O desenvolvimento do CAETÊ começou em 2015, com base no modelo ecossistêmico CPTEC-PVM2. Com ele, os pesquisadores pretendem aprimorar a representação da diversidade da Amazônia e fornecer dados relevantes para a construção de políticas públicas e ações voltadas ao mercado de carbono.
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