sexta-feira, setembro 08, 2006

Incerteza dos modelos bioclimáticos

Tenho publicado inúmeros “posts” sobre o tema biodiversidade e alterações climáticas e um tema recorrente neste blogue são as incertezas dos modelos que fazem projecções sobre impactes do clima sobre a distribuição das espécies.

Hoje publiquei, conjuntamente com Carsten Rahbek, um artigo de “perspectiva” sobre este mesmo tema na revista Science.

Quem estiver interessado poderá aceder ao artigo aqui.

Comunicado de imprensa do CSIC: em Castelhano

3 comentários:

sofia disse...

parabéns pela publicação. e pelo artigo. tenho uma dúvida. o que quer dizer quando fala em ser necessário um "paradigm shift", é mudar para a tal "hindcasting" ou é mais do que isso?
e acabam o artigo numa nota a pedir outro. qual é a nova estratégia? imagino que já tem as suas ideias sobre isso. o paradigm shift entra aqui? é que eu gosto muito do tema da incerteza, não em modelos, mas em geral, e parece-me que deve ser por aí. mas gostava de saber a sua opinião.

Miguel B. Araujo disse...

Obrigado pelos parabéns.

A alteração do paradigma prende-se com a forma de validar os modelos. Até à data os investigadores têm validado modelos de forma interna. Ou seja, verificando até que ponto os seus modelos fazem o que é esperado deles. E o que é esperado deles é que a projecção do modelo seja consistente com os dados de distribução de espécies utilizados para calibra-los.

Por outras palavras, que a distribuição actual potencial da espécie modelizada seja semelhante à distribuição actual.

Como se argumenta neste e noutros artigos, este procedimento não fornece uma boa medida de qualidade dos modelos.

A única forma de medir essa qualidade seria comparar as projecções dos modelos com distribuições independentes. Ou seja, distribuições num outro horizonte temporal ou geográfico.

No caso das alterações climáticas é dificil pois estamos a tratar de eventos que ainda não aconteceram. Uma alternativa é usar o registo fóssil como forma de validação dos modelos bioclimáticos. E a outra, é usar modelos calibrados numa região, projectando-os noutra região usada para validação.

Anónimo disse...
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