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Elise Zipkin e a sua equipa da Michigan State University desenvolveram uma espécie de abordagem “Robin Hood” para melhor compreender e proteger a biodiversidade mundial.
Eles estão usando informações de animais bem quantificados para revelar insights sobre espécies menos comuns e mais difíceis de observar. Ou seja, eles estão obtendo insights dos ricos em dados e dando aos que têm poucos dados.
Agora, eles estão compartilhando seus métodos com a comunidade mais ampla de pesquisa e conservação no Journal of Animal Ecology. Além disso, o código de computador por trás dessa metodologia está disponível gratuitamente na página GitHub do grupo.
“Estamos perdendo biodiversidade tão rapidamente que não estamos mais em posição de perguntar o que está acontecendo com cada espécie individualmente”, disse Zipkin, professor associado do Departamento de Biologia Integrativa da MSU.
Ela também é diretora do programa de Ecologia, Evolução e Comportamento da MSU, ou EEB.
“Ao mesmo tempo, temos quantidades sem precedentes de dados e poder computacional”, disse Zipkin. “Temos que pensar de forma mais estratégica sobre como aproveitar esses dados para responder a questões difíceis.”
Uma abordagem comunitária
Atualmente, cerca de uma em cada sete espécies são classificadas como deficientes em dados pela União Internacional para a Conservação da Natureza. Isso significa que estas espécies não possuem os dados necessários para informar o seu estado de conservação, o que, por sua vez, ajuda a determinar estratégias de conservação.
“Existem tantas espécies para as quais não temos dados que nos digam exatamente o que está acontecendo”, disse Zipkin. “Precisamos de avaliações mais rápidas e eficientes dessas espécies se quisermos descobrir como protegê-las e conservá-las”.
Para esse fim, Zipkin e seu Laboratório de Ecologia Quantitativa introduziram uma estrutura baseada no que é conhecido como “modelos comunitários integrados”. No seu artigo, os investigadores mostram como concebem e implementam estes modelos para utilizar dados das espécies mais bem caracterizadas numa comunidade para avaliar outros membros do grupo.
“Estamos emprestando força às espécies que possuem mais informações ou são mais comuns”, disse Zipkin. “Isso nos permite obter estimativas em nível de espécie para todos os membros de uma comunidade, e também uma compreensão abrangente do que está acontecendo com a comunidade como um todo”.
A nova publicação é o culminar de um projeto plurianual apoiado pela National Science Foundation. Além de Zipkin, a equipe incluiu o pesquisador de pós-doutorado Jeff Doser; os estudantes de pós-graduação Wendy Leuenberger, Samuel Ayebare e Kayla Davis; e Courtney Davis, que trabalhou neste projeto como pós-doutorado no grupo de Zipkin antes de se tornar pesquisador associado no Cornell Lab of Ornithology.
Zipkin descreveu o novo relatório como um guia prático para quem deseja usar os métodos da equipe para obter insights de uma variedade de fontes de dados diferentes que descrevem múltiplas espécies.
Nesse guia, a equipe forneceu três estudos de caso: aves florestais no nordeste dos Estados Unidos, borboletas no Centro-Oeste e um cenário de simulação para 10 espécies hipotéticas.
Os resultados mostram como os modelos comunitários integrados podem ser usados para estimar as tendências das espécies e as taxas demográficas ao longo do espaço e do tempo, mesmo para espécies mais raras.
Ao publicar este relatório e o código de computador associado, Zipkin disse que o objetivo imediato da equipe é colocar esses métodos nas mãos de mais pesquisadores. O próximo passo será trabalhar com parceiros em organizações governamentais e não-governamentais que possam utilizar as informações dos modelos à medida que desenvolvem estratégias de conservação.
“Acreditamos que esta será uma forma realmente útil de permitir um planeamento de conservação mais eficaz e eficiente”, disse Zipkin. “Podemos passar de uma abordagem espécie por espécie para trabalhar de forma mais holística”.
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