Dos oceanos mais profundos às montanhas mais altas, as mudanças climáticas causadas pelo homem estão causando um impacto profundo em animais e plantas em todo o mundo, com muitas espécies à beira da extinção pelo aumento das temperaturas.
De ursos a alces a linces, e até esquilos e sapos, os animais estão deixando suas casas em busca de climas mais frios à medida que o planeta aquece. Na verdade, cerca de metade das 4.000 espécies do mundo estão em movimento, com muitas migrando para o norte em direção a latitudes mais altas.

Para ecologistas e conservacionistas, entender como os habitats viáveis ​​dessas espécies se expandem e se contraem no contexto de um clima em rápida mudança é fundamental. Como tal, a modelagem de distribuição de espécies é frequentemente usada para prever hábitos de migração e habitats adequados para espécies sob diferentes condições ambientais.

Mas os modelos atuais podem produzir resultados imprecisos e excessivamente otimistas, porque não consideram uma questão-chave:uma espécie pode alcançar de forma realista um clima adequado antes que seja tarde demais?

Nem todos os ambientes são adequados para todas as espécies, e os animais mudam e migram em ritmos diferentes com base em uma série de fatores, como mobilidade, capacidade reprodutiva ou características da paisagem. Em ecologia, isso é conhecido como limite ou restrição de dispersão.

“Quando pensamos no impacto das mudanças climáticas no habitat das espécies, temos que perguntar:onde as espécies podem viver no futuro sob as mudanças climáticas, mas, mais importante, elas podem chegar lá?” disse Bistra Dilkina, professor associado de ciência da computação da USC e co-diretor do Centro de Inteligência Artificial na Sociedade da USC.

“Temos que avaliar de forma dinâmica e precisa as prioridades de conservação e obter as ferramentas certas para entender as preocupações futuras é muito importante”.

É por isso que Dilkina se uniu aos biogeógrafos da Georgia Tech Jenny McGuire, professora assistente, e Ben Shipley, Ph.D. candidato, para criar o MegaSDM, a primeira ferramenta de modelagem que considera limites de dispersão para muitas espécies, modelos climáticos e períodos de tempo de uma só vez.

Ao fornecer uma lista de espécies e dados ambientais, o modelo produz uma série de mapas que ilustram como as espécies se movem ao longo do tempo em diferentes cenários de mudança climática.

Uma mudança para o norte

Em um artigo recente, a equipe modelou 165 distribuições de mamíferos norte-americanos em 2010 e projetou para 2050 e 2070 em dois cenários:com limites de dispersão e sem. Eles encontraram um declínio previsível na riqueza geral de espécies de 2010 a 2070 em toda a América do Norte e uma pequena, mas visível mudança para o norte.

Mas o mapa com restrições de dispersão soou um aviso terrível:muitas espécies não serão capazes de colonizar todos os habitats adequados disponíveis em 2070.

"Quando a taxa de dispersão é levada em consideração, o futuro parece mais sombrio do que esperávamos", disse McGuire.

"Ao observar as mudanças na adequação do habitat ao longo do tempo, vemos o encolhimento do habitat para o sul e a expansão da adequação do habitat para o norte, o que é esperado. Mas importante, ao integrar as limitações de dispersão na análise, também vemos muitas os ganhos de adequação do habitat são perdidos devido aos limites de dispersão."

Como resultado, o modelo pode permitir aos pesquisadores lançar uma nova luz sobre quais espécies estão realmente em risco de extinção devido às mudanças climáticas. Estudos anteriores sugerem que espécies com taxas de dispersão lentas – incluindo primatas, musaranhos, toupeiras e espécies da ordem gambá – correm o maior risco, pelo menos no hemisfério ocidental.

Também estão em risco as espécies de clima frio e de alta altitude, como o pika, um pequeno animal que vive nas montanhas que pode superaquecer e morrer em temperaturas tão amenas quanto 78 graus Fahrenheit. Apesar dos números em declínio, o pequeno mamífero foi negado o status de espécie ameaçada de extinção, com estudos sugerindo que ele migrará para áreas mais frias na encosta.

Mas com as restrições de dispersão levadas em consideração, o futuro parece menos otimista para o pika.

"É improvável que os pikas se movimentem muito ao longo do ano, então suas taxas de dispersão são bastante baixas. Como resultado, mesmo que algum novo habitat adequado se abrisse em uma cordilheira ao norte, pode ser improvável que qualquer população de pika se estabeleceriam lá e, à medida que o clima esquentasse, seus habitats encolheriam", disse Shipley.

“O mapa sem restrições de dispersão pode mostrar uma expansão para cadeias montanhosas mais frias e altas, enquanto um mapa com restrição de dispersão mostraria uma diminuição no habitat sem uma expansão correspondente ao longo do tempo”.

Fortalecendo ações futuras

Outra vantagem do MegaSDM:ele pode sintetizar muitas espécies, períodos de tempo e cenários climáticos de uma só vez. Ao produzir mapas únicos que descrevem as mudanças nas faixas de espécies, ele permite que os pesquisadores prevejam as distribuições de espécies voltando e avançando no tempo para antecipar onde uma espécie poderia viver no futuro.

“A maioria das técnicas atuais usadas pelos modelos de distribuição de espécies são estáticas, então elas se projetam apenas para um único período de tempo e não incorporam aspectos de movimento nas paisagens”, disse Shipley. “Mas o MegaSDM usa uma abordagem de tempo de várias etapas, para que você possa aplicar esses modelos de distribuição a períodos de tempo passados ​​ou presentes e mostrar movimento dinâmico, como expansão e redução de tamanhos de intervalo”.

Também permite que os pesquisadores separem os impactos das mudanças climáticas em relação a outras barreiras à migração – desenvolvimento urbano ou habitat inadequado, por exemplo.

"Se olharmos apenas hoje, não teremos uma visão completa de todos os diferentes climas em que uma espécie pode viver", disse McGuire. “A ferramenta nos permite reconhecer quando uma espécie está sendo restringida por outros tipos de impactos e nos permite antecipar melhor onde elas poderiam viver no futuro e identificar áreas potenciais para restauração”.

O desenvolvimento da ferramenta de código aberto exigiu planejamento e engenharia de sistema cuidadosos para determinar como criar um sistema modular usando o mínimo de requisitos de memória, disse Dilkina, o Dr. Allen e Charlotte Ginsburg Early Career Chair em Ciência da Computação.

Primeiro, os pesquisadores modelaram a adequação do habitat para as espécies usando dados relevantes disponíveis publicamente, como camadas de sistemas de informações geográficas (GIS), incluindo elevação, cobertura da terra, nível de urbanização e florestamento. Em seguida, eles analisaram onde essas espécies foram detectadas e dados climáticos para o presente e o futuro.

No futuro, a equipe planeja usar a ferramenta para identificar espécies de maior risco na esperança de implementar estrategicamente estratégias de conservação, trampolins ou corredores de vida selvagem, por exemplo, para expandir a conectividade de paisagens conservadas.

"A mudança climática está aqui mais rápido do que prevíamos", disse Dilkina. “Construir as ferramentas para nos ajudar a fazer previsões quantitativas sobre o que acontecerá é extremamente importante, e acredito que isso fortalecerá ações futuras na conservação da biodiversidade e nos esforços de mitigação das mudanças climáticas”.

O estudo foi publicado em Ecography . + Explorar mais

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