{"id":32738,"date":"2023-03-01T22:54:12","date_gmt":"2023-03-02T01:54:12","guid":{"rendered":"https:\/\/sites.usp.br\/rcgi\/?p=32738"},"modified":"2023-05-31T02:20:57","modified_gmt":"2023-05-31T05:20:57","slug":"modelo-de-inteligencia-artificial-avalia-como-fatores-ambientais-impactam-na-quantidade-de-carbono-capturado-por-floresta-na-amazonia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sites.usp.br\/rcgi\/br\/modelo-de-inteligencia-artificial-avalia-como-fatores-ambientais-impactam-na-quantidade-de-carbono-capturado-por-floresta-na-amazonia\/","title":{"rendered":"Modelo de intelig\u00eancia artificial avalia como fatores ambientais impactam na quantidade de carbono capturado por floresta na Amaz\u00f4nia"},"content":{"rendered":"<p><em><strong>Pesquisa que tem apoio do RCGI pode contribuir para que futuramente o Brasil lucre com o mercado de carbono e reduza o aquecimento global.<\/strong><\/em><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">A floresta amaz\u00f4nica \u00e9 respons\u00e1vel pela remo\u00e7\u00e3o de 400 milh\u00f5es de toneladas de carbono da atmosfera a cada ano. Entretanto, as mudan\u00e7as clim\u00e1ticas e o desmatamento na regi\u00e3o podem transformar \u00e1reas de sumidouros de CO2 em fontes emissoras. Desenvolver um modelo de intelig\u00eancia artificial para mensurar de que forma essas vari\u00e1veis ambientais, como umidade e radia\u00e7\u00e3o solar, impactam na quantidade de carbono capturado na regi\u00e3o foi o principal objetivo da pesquisa de mestrado do cientista ambiental Lucas Bauer.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">O estudo defendido em novembro passado foi realizado no programa An\u00e1lise Ambiental Integrada da Universidade Federal de S\u00e3o Paulo (Unifesp), com apoio do Centro de Pesquisa para Inova\u00e7\u00e3o em Gases de Efeito Estufa (RCGI), patrocinado pela Funda\u00e7\u00e3o de Amparo \u00e0 Pesquisa do Estado de S\u00e3o Paulo (Fapesp) em parceria com a Shell. Um resumo do trabalho est\u00e1 no artigo\u00a0 <a href=\"https:\/\/www.authorea.com\/doi\/full\/10.1002\/essoar.10512492.1\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Neural Network model for classification of net CO2 fluxes scenarios in Tapaj\u00f3s Forest, in Amazon<\/a>, publicado recentemente.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">O texto \u00e9 assinado por Bauer e outros pesquisadores, a exemplo de Luciana Rizzo, orientadora da disserta\u00e7\u00e3o e hoje professora do Instituto de F\u00edsica da Universidade de S\u00e3o Paulo (USP), e tamb\u00e9m do coorientador da pesquisa, Pedro Luiz Pizzigatti Corr\u00eaa, professor do Departamento de Computa\u00e7\u00e3o e Sistemas Digitais da Escola Polit\u00e9cnica da USP. \u201cTrata-se de um trabalho interdisciplinar que reuniu duas \u00e1reas do conhecimento: as ci\u00eancias atmosf\u00e9ricas e a ci\u00eancia de dados\u201d, explica Rizzo, que integra o programa de pesquisa Greenhouse Gases (GHG) do RCGI. \u201cSabemos que a floresta amaz\u00f4nica presta um importante servi\u00e7o ambiental ao remover carbono da<br \/>\natmosfera, mas qual seria esse grau de variabilidade, por exemplo, em anos secos ou chuvosos? Foram perguntas assim que nortearam o estudo\u201d.<br \/>\nEm buscas de respostas, Bauer fez um recorte na imensid\u00e3o da floresta amaz\u00f4nica, que ocupa 7,2 milh\u00f5es de quil\u00f4metros quadrados (km\u00b2) espalhados em nove pa\u00edses.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">No caso, o foco do pesquisador foi a Floresta Nacional do Tapaj\u00f3s, no Par\u00e1, onde est\u00e1 localizada uma das torres de monitoramento do projeto Experimento de Grande Escala da Biosfera-Atmosfera na Amaz\u00f4nia (LBA), desenvolvido desde a d\u00e9cada de 1990 pelo governo federal e vinculado ao Instituto Nacional de Pesquisas da Amaz\u00f4nia (Inpa).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Os dados registrados pela torre, dispon\u00edveis para consulta p\u00fablica, serviram de fonte para Bauer. \u201cOs n\u00fameros refletem uma realidade local, em um raio de cerca de 5 km. Mas nossa pesquisa \u00e9 um primeiro passo que deve, a longo prazo, ser extrapolada para uma escala regional para quantificar o quanto a floresta amaz\u00f4nica, como um todo, consegue remover de carbono da atmosfera\u201d, conta Rizzo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Os dados utilizados por Bauer cobrem o per\u00edodo de 2002 a 2005. \u201cVale lembrar que a partir de 2005 o desmatamento passou por uma queda significativa em fun\u00e7\u00e3o do desenvolvimento de pol\u00edticas p\u00fablicas para combater esse problema\u201d, prossegue Rizzo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">\u201cInfelizmente, nos \u00faltimos seis anos essa taxa de desmatamento voltou a subir como demonstram os dados do Inpe [Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais]. Entretanto, a pesquisa n\u00e3o usou dados recentes, porque esses ainda n\u00e3o foram disponibilizados para consulta\u201d.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">No estudo, o pesquisador tamb\u00e9m lan\u00e7ou m\u00e3o de dados de dois sat\u00e9lites da Nasa, a ag\u00eancia espacial norte-americana, que coletam dados continuamente da atmosfera desde a da d\u00e9cada de 2000 e disponibilizam essas informa\u00e7\u00f5es ao p\u00fablico. Os registros da Nasa informam, por exemplo, o grau de espessura \u00f3tica de aeross\u00f3is. \u201cOs aeross\u00f3is s\u00e3o part\u00edculas em suspens\u00e3o na atmosfera que interagem com a radia\u00e7\u00e3o solar e interferem na remo\u00e7\u00e3o de carbono. Da\u00ed a import\u00e2ncia de incluir essa informa\u00e7\u00e3o na pesquisa\u201d, justifica Rizzo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Ap\u00f3s reunir esses dados, Bauer desenvolveu um modelo de intelig\u00eancia artificial para estimar a troca de carbono naquela parte da floresta. \u201cNo estudo ele utilizou a rede neural artificial [ANN, na sigla em ingl\u00eas], uma t\u00e9cnica de aprendizagem de m\u00e1quina que consegue captar essa n\u00e3o linearidade entre a vari\u00e1vel de resposta, que seria a remo\u00e7\u00e3o de carbono, e as vari\u00e1veis preditoras, como umidade e radia\u00e7\u00e3o solar, por exemplo\u201d, explica Rizzo. \u201cA rede neural simula o processamento de informa\u00e7\u00e3o do c\u00e9rebro humano para obter um conhecimento integrado a respeito de determinado cen\u00e1rio. As c\u00e9lulas de processamento s\u00e3o esp\u00e9cies de neur\u00f4nios que recebem, processam e transmitem dados para outras c\u00e9lulas do sistema, criando assim uma rede de informa\u00e7\u00e3o\u201d.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">A constru\u00e7\u00e3o do modelo representou um desafio ao longo da pesquisa. \u201cAs trocas de carbono dependem de uma s\u00e9rie de vari\u00e1veis e o modelo precisava captar isso\u201d, aponta Rizzo. \u201cEm geral, durante a esta\u00e7\u00e3o seca acontece maior incid\u00eancia de radia\u00e7\u00e3o solar. Assim a floresta consegue efetuar mais fotoss\u00edntese e, consequentemente, capturar mais carbono da atmosfera. Mas, al\u00e9m da fotoss\u00edntese, h\u00e1 outras vari\u00e1veis que demandam aten\u00e7\u00e3o. O brotamento de folhas, por exemplo, n\u00e3o depende exclusivamente de radia\u00e7\u00e3o solar: o pico do brotamento acontece em julho, enquanto o auge de radia\u00e7\u00e3o solar costuma se dar em setembro\u201d.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Rizzo diz que a ideia \u00e9 que o modelo de intelig\u00eancia artificial desenvolvido por Bauer possa ser utilizado para entender outros contextos da floresta amaz\u00f4nica. \u201cNosso estudo est\u00e1 come\u00e7ando, mas aponta para resultados bastante promissores. Identificamos as vari\u00e1veis preditoras com maior impacto na condi\u00e7\u00e3o de sumidouro de carbono: esta\u00e7\u00e3o do ano, fluxos de calor e \u00edndice de \u00e1rea foliar\u201d, diz Rizzo. \u201cVale dizer que a ANN nunca havia sido aplicada para se entender o contexto amaz\u00f4nico. Somos pioneiros nesse sentido\u201d.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">\u201cO pa\u00eds precisa quantificar de fato o quanto a Amaz\u00f4nia remove de carbono porque trata-se de um servi\u00e7o ambiental fundamental n\u00e3o apenas para o Brasil como para o planeta\u201d, observa a pesquisadora. \u201cCom a evolu\u00e7\u00e3o do mercado de carbono, nosso pa\u00eds poderia lucrar financeiramente por causa desse servi\u00e7o. Ou seja, a floresta em p\u00e9 \u00e9 muito valiosa\u201d, conclui Rizzo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Pesquisa que tem apoio do RCGI pode contribuir para que futuramente o Brasil lucre com o mercado de carbono e reduza o aquecimento global. A floresta amaz\u00f4nica \u00e9 respons\u00e1vel pela remo\u00e7\u00e3o de 400 milh\u00f5es de toneladas de carbono da atmosfera a cada ano. 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