Um estudo publicado na revista Nature Communications desenvolveu um modelo de inteligência artificial para prever o risco de extinção de 10.631 espécies de peixes de água doce em todo o mundo. A pesquisa identificou que fatores ambientais, socioeconômicos e taxonômicos ajudam a explicar por que algumas espécies não estão ameaçadas, enquanto outras caminham para o desaparecimento .
A análise utilizou dados atualizados da Lista Vermelha da União Internacional para a Conservação da Natureza (IUCN) e aplicou modelos de machine learning para classificar as espécies como “ameaçadas” ou “não ameaçadas”. O resultado mostrou maior precisão na identificação das espécies fora de risco (90,1%) do que naquelas já consideradas ameaçadas (81,8%) .
O que o estudo investigou
Os pesquisadores buscaram responder a uma questão central: quais fatores tornam uma espécie menos vulnerável à extinção?
Para isso, cruzaram 52 variáveis obtidas de 12 bases globais de dados, incluindo:
- Condições ambientais e disponibilidade de água;
- Características hidrológicas e diversidade geomorfológica;
- Indicadores socioeconômicos, como Produto Interno Bruto (PIB) e pressão humana;
- Informações taxonômicas e traços biológicos das espécies .
O estudo evitou utilizar critérios já adotados diretamente pela IUCN, como tamanho populacional e tendência de declínio, focando em fatores complementares que podem antecipar riscos.
Principais conclusões
1. Habitat preservado é determinante
Espécies não ameaçadas tendem a viver em regiões com maior disponibilidade de água, menor alteração ambiental e níveis moderados de intervenção humana .
2. Diversidade geomorfológica influencia o risco
Ambientes com maior heterogeneidade hidrogeomorfológica apresentaram relação não linear com a probabilidade de ameaça, sugerindo que a fragmentação e a perda de conectividade podem aumentar o risco .
3. Taxonomia tem peso relevante
A ordem taxonômica foi o segundo fator mais influente no modelo, indicando que espécies de um mesmo grupo tendem a reagir de forma semelhante às pressões ambientais .
4. Pressão humana e economia importam
Indicadores como crescimento do PIB, densidade populacional e índice de impacto humano também mostraram associação com o status de conservação .
Segundo os autores, quase um terço das espécies de peixes de água doce já enfrenta risco de extinção, resultado de ameaças como degradação de habitat, construção de barragens, espécies invasoras e mudanças climáticas .
Por que os peixes de água doce são tão vulneráveis?
Os ambientes de água doce estão entre os ecossistemas mais modificados pelo ser humano. Aproximadamente dois terços dos maiores rios do mundo já sofreram represamento, o que compromete a conectividade dos habitats e dificulta a sobrevivência das espécies .
Além disso, a combinação de poluição, exploração excessiva e mudanças climáticas cria um cenário de múltiplas pressões simultâneas.
Linha do tempo da pesquisa e do contexto global
- Décadas anteriores: Crescimento acelerado da construção de barragens e expansão urbana em áreas de rios e lagos.
- 1970–2000: Período-base utilizado para modelagem de dados climáticos no estudo.
- 2020: Base anterior da Lista Vermelha analisada em comparação preliminar pelos pesquisadores.
- 2024 (v2): Atualização da Lista Vermelha da IUCN utilizada como referência principal para classificação das espécies .
- 2026: Publicação do estudo na Nature Communications, consolidando o uso de inteligência artificial como ferramenta de apoio à conservação .
Próximos passos
Os autores defendem que o modelo pode ser aprimorado com dados mais detalhados, históricos e regionais. A metodologia também pode ser aplicada a espécies ainda não avaliadas ou classificadas como “dados insuficientes”.
A conclusão do estudo aponta para a importância de estratégias preventivas. Segundo os pesquisadores, agir antes que as espécies entrem oficialmente na lista de ameaçadas pode ser mais eficiente e menos custoso do que medidas emergenciais posteriores .
A pesquisa reforça o papel da tecnologia na conservação da biodiversidade e oferece um novo instrumento para orientar políticas públicas ambientais em escala global.
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