Cientistas da Oregon State University criaram uma ferramenta que pode prever a vazão dos rios árticos com um grau surpreendente de precisão com base na composição e abundância de bactérias na água.

Sua abordagem de "genohidrologia" bem-sucedida é importante porque muitos rios árticos são remotos e bastante acidentados, tornando a implantação de medidores de vazão para medir a água perigosa e cara. Eles também acreditam que seu modelo tem potencial para se adaptar a rios remotos em todo o mundo.

Os resultados do estudo foram publicados na revista Pesquisa de Recursos Hídricos .

“Há uma sazonalidade para as comunidades microbianas nesses rios e conforme os rios sobem e descem com as estações, que o perfil microbiano muda, "disse Byron Crump, um ecologista e biogeoquímico da Faculdade da Terra da OSU, Oceano, e Ciências Atmosféricas e co-autor do estudo. "Esses rios podem compartilhar alguns dos mesmos táxons, ou tipos de bactérias, mas a abundância dos táxons é diferente e muda com o fluxo. "

Os pesquisadores se concentraram em seis rios árticos - o Kolyma, Lena, Mackenzie, Ob, Yenisey e Yukon - e coletou amostras de água da boca. Depois de extrair o DNA bacteriano das amostras, eles quebraram o código genético e isolaram um segmento chamado gene 16S rRNA. O segmento é encontrado em todas as bactérias, os cientistas dizem, mas contém variações que podem ser usadas para identificar diferentes cepas bacterianas.

Eles encontraram 148 cepas - também conhecidas como unidades taxonômicas operacionais - nove das quais foram encontradas em pelo menos cinco dos seis rios árticos.

"Para fazer previsões do fluxo, procuramos em que tipo de bactéria foi encontrada a ocorrência com diferentes níveis de descarga, "disse Stephen Good, um hidrólogo da Faculdade de Ciências Agrícolas da OSU e principal autor do estudo. "Nós então olhamos para as bactérias do rio que queríamos prever e estimamos a descarga com base nesta relação previamente determinada entre o fluxo e a abundância de bactérias."

Usando 33 anos de medições de vazão dos rios, Good e seus colegas criaram um algoritmo que pode estimar a vazão dos rios com base no perfil microbiano. Quando eles o testaram contra modelos de fluxo de rio baseados exclusivamente na precipitação e na área da bacia hidrográfica, eles descobriram que seu algoritmo de micróbio era 20% mais preciso.

“Se colocarmos medidores de vazão no rio, obteremos melhores medidas, mas isso não é fácil de fazer em muitos casos, "Crump disse." A comunidade hidrológica precisa de outro método para ajudar a prever o fluxo, além da inclinação, precipitação, geomorfologia e clima, e este algoritmo desenvolvido por Stephen (Good) parece ser eficaz - e tem potencial para ser ainda melhor. "

Good disse que o próximo passo da pesquisa é incorporar outros fatores em seu modelo complexo, incluindo precipitação, e para ver se o método é aplicável a outros sistemas fluviais.

“As bactérias que identificamos provavelmente podem ser encontradas em outros rios, embora não necessariamente na mesma quantidade, então o modelo terá que ser ajustado, "Bem dito." Temos um trabalho em andamento analisando esse método em todo o oeste do Oregon, e já estamos tentando incorporar a precipitação ao processo. "