Um estudo publicado na revista “Global Ecology and Biogeography” demonstra que o grau de incerteza nas previsões de modelos bioclimáticos pode ser bastante superior ao estimado anteriormente. O estudo representa um primeiro teste independente sobre a "performance" deste tipo de modelos e apresenta sugestões, igualmente testadas, para minimizar este erro.
Os resultados deste estudo têm um alcance duplo. Por um lado propõe-se uma nova abordagem para a modelação de impactes climáticos sobre a biodiversidade e por outro acrescenta-se um elemento adicional de cautela no que respeita as interpretações que possam ser feitas sobre os inúmeros estudos que têm sido publicados e que apontam para estimativas, quantitativas, catastróficas sobre o impacte das alterações climáticas na biodiversidade.
Ver comunicado de imprensa da “Blackwell Science”.
5 comentários:
«Cautela no que respeita as »…« estimativas, quantitativas, catastróficas sobre o impacte das alterações climáticas na biodiversidade.»
Bom, cada qual tira destes resultados aquilo que mais jeito lhe dá. Eu, por mim, retenho que é mais uma machadada nos modelos lienares em que se baseiam não só as «estimativas catastróficas» mas também todos os estudos de impacto ambiental, todos os limites “seguros”, enfim — todas as estimativas tranquilizadoras.
Sabemos cada vez mais que não sabemos os suficiente para prever resultados deterministas. Modelamos o caos e a complexidade com matemáticas safisfatórias cujas conclusões não satisfazem porém os “patos-bravos”.
É mais um ponto a favor do princípio da precaução. Não sabe, não mexe: Olha, cheira, toca, mede, estuda, aprende — mas não mexe!
Bom, incerteza ha' e havera' sempre. A questao e' o que fazer com ela. E sobre isto sugiro a leitura de um artigo fascinante de Naomi Oreskes:
http://www.sciencedirect.com/science/article/B6VP6-4D1DMSM-1/2/27f603a63195e253b17e756088a43e9c
Nao sei se conseguirao aceder a ele pelo que coloco abaixo uma copia do abstract do artigo:
"Science and public policy: what’s proof got to do with it?
Naomi Oreskes
In recent years, it has become common for opponents of environmental action to argue that the scientific basis for purported harms is uncertain, unreliable, and fundamentally unproven. In response, many scientists believe that their job is to provide the "proof" that society needs. Both the complaint and the response are misguided. In all but the most trivial cases, science does not produce logically indisputable proofs about the natural world. At best it produces a robust consensus based on a process of inquiry that allows for continued scrutiny, re-examination, and revision. Within a scientific community, different individuals may weigh evidence differently and adhere to different standards of demonstration, and these differences are likely to be amplified when the results of inquiry have political, religious, or economic ramifications. In such cases, science can play a role by providing informed opinions about the possible consequences of our actions (or inactions), and by monitoring the effects of our choices."
Relativamente a' linearidade dos modelos... nao sei muito bem como interpretar o que foi escrito. Os modelos usados no artigo vertente nao sao lineares no sentido estatistico do termo, ja' que usam funcoes nao lineares para calibracao. Se me disser que sao modelos deterministicos por oposicao a modelos caoticos ai' sim estamos de acordo.
Mas o caos ainda e' materia de debate aceso e estamos ainda longe de compreender o seu significado. De qualquer forma uma coisa sabemos. As dinamicas caoticas sao tao mais importantes quanto maior for o horizonte temporal das projeccoes. Isso dever-nos-ia aconselhar evitar usar projeccoes demasiado estendidas no tempo.
Francamente interessante, o "abstract". Anseio por ler o artigo completo. Entrará também em linha de conta com as diferentes modalidades de inventariação de variáveis ecossistémicas? Quero dizer, a evolução dos padrões de distribuição de avifauna nas últimas três décadas não estará também sujeita a erros, na medida em que nem todos os métodos de amostragem empregues nas últimas décadas são idênticos? Como despistar os enviesamentos inerentes a essas amostragens heterogéneas? E, já agora, como despistar os erros devidos à evolução dos padrões de uso do solo, isto é, da metamorfose do mosaico de paisagem?
Ola' Pedro
Antes de deixar o posto de internet por praticamente um mes nao queria deixar responder 'as tuas perguntas:
1. Qualidade dos dados. O que dizes e' verdade com apenas uma excepcao. Os dados que usei neste artigo e que constituem provavelmente os melhores dados de distribuicao de especies no mundo inteiro. Do que conheco e' o unico jogo de dados que permite o tipo de analises feitas no artigo ja' que a intensidade de amostragem no primeiro periodo e' comparavel a' do segundo.
2. Influencia de outros factores. Existe um debate nao resolvido sobre quais os factores que determinam a distribuicao das especies a escalas espaciais vsariaveis, avancando-se frequentemente com o postulado de que o clima e' o determinante principal a macro escalas sendo que o uso do solo actua primordialmente a escalas locais e regionais. Independentemente da correccao deste postulado o teste que efectueu no estudo refere-se aos modelos bioclimaticos usualmente usados para fazer estimativas de impacte futuro do clima sobre a biodiversidade. E' obvio que estes modelos sao baseados em assumpcoes simplistas, mas sao estes mesmos que enchem depois os "tabloids". Dai' o interesse do estudo.
Mas de resto estou de acordo que muito ha ainda por fazer em materia de melhoria dos modelos actuais, sendo que o mais provavel e' que nunca conseguiremos fazer previsoes com qualquer grau de certeza.
Por isso ' importante entender o contexto epistomologico que estes modelos servem e a Naomi Oreskes (cujo abstract de um artigo divulguei) e' uma das pessoas mais concentuadas nesta materia.
Muito interessante, mas é bom cada vez mais não esquecer que "o seguro morreu de velho"..
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