Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Abstract

A perda de biodiversidade é um dos principais desafios do nosso tempo, e as tentativas de enfrentá-la exigem uma compreensão clara de como as comunidades ecológicas respondem às mudanças ambientais no tempo e no espaço. Embora a crescente disponibilidade de bancos de dados globais sobre comunidades ecológicas tenha avançado nosso conhecimento sobre a sensibilidade da biodiversidade às transformações ambientais, vastas áreas dos trópicos permanecem pouco estudadas. Nos trópicos americanos, a Amazônia se destaca como a floresta tropical mais diversa do mundo e a principal fonte da biodiversidade neotropical, mas continua entre as florestas menos conhecidas da América e frequentemente sub-representada em bancos de dados de biodiversidade. Para piorar essa situação, modificações induzidas pelo ser humano podem eliminar peças do quebra-cabeça da biodiversidade amazônica antes que possamos usá-las para entender como as comunidades ecológicas estão respondendo. Para aumentar a generalização e a aplicabilidade do conhecimento sobre biodiversidade, é, portanto, crucial reduzir os vieses na pesquisa ecológica, especialmente em regiões projetadas para enfrentar as mudanças ambientais mais pronunciadas. Nós integramos metadados de comunidades ecológicas de 7.694 locais de amostragem para múltiplos grupos de organismos em uma estrutura de modelo de machine learning para mapear a probabilidade de pesquisa em toda a Amazônia brasileira, ao mesmo tempo em que identificamos a vulnerabilidade da região às mudanças ambientais. Espera-se que 15% a 18% das áreas mais negligenciadas pela pesquisa ecológica sofram severas mudanças climáticas ou no uso da terra até 2050. Isso significa que, a menos que tomemos medidas imediatas, não seremos capazes de estabelecer seu estado atual, muito menos monitorar como ele está mudando e o que está sendo perdido.