Um estudo realizado por pesquisadores da UFMG, UFOP, UFES e Universidade de Milão alerta que o uso exclusivo de dados estimados por computador pode levar a erros graves na avaliação do papel de árvores tropicais na natureza. A pesquisa comparou medições em campo com estimativas geradas por algoritmos.
De acordo com o artigo Field measurements reveal local limits of imputed functional traits in tropical trees, publicado na revista Plant Ecology, modelos matemáticos aplicados a bancos de dados globais distorcem as estratégias reais de sobrevivência das espécies. O trabalho analisou 68 espécies da Mata Atlântica na bacia do Rio Doce, em Minas Gerais.
A pesquisa, vinculada ao projeto Biochronos da UFMG, mediu características como tamanho de folhas e densidade da madeira. Os resultados mostram que os modelos computacionais classificam as árvores como mais resistentes ao estresse do que realmente são, criando uma discrepância entre dados virtuais e observações de campo.
Diferenças entre dados reais e estimados
O Jacarandá-da-Bahia (Dalbergia nigra), espécie ameaçada, foi um dos casos mais evidentes. Enquanto os algoritmos o classificaram como tolerante ao estresse, as medições em campo mostraram que a espécie tem estratégia competitiva e crescimento rápido. Essa diferença pode afetar projetos de reflorestamento.
Segundo a UFMG, os atributos foliares foram os mais distorcidos pelos algoritmos, com estimativas em 96% a 99% dos casos. Já a densidade da madeira foi prevista com maior precisão. Os pesquisadores destacam que o uso indiscriminado de dados estimados pode levar a conclusões equivocadas sobre biodiversidade.
O estudo reforça a necessidade de integrar dados de campo com modelagens computacionais. Embora os modelos sejam úteis para análises globais, ações locais exigem informações reais. Os autores defendem mais pesquisas de campo para aprimorar os sistemas de previsão.
O artigo completo está disponível na revista Plant Ecology.