O Jamul (Syzygium cumini) é uma das espécies exóticas plantadas com 49 nativas em área de reflorestamento (Foto: Pixabay/ Domínio Público)

Em resposta à necessidade de métodos para quantificar o fluxo de carbono da superfície terrestre para a atmosfera, grupo de pesquisadores apresentou um sistema para calcular as emissões e o sequestro deste elemento em área de reflorestamento na Fazenda São Nicolau em Cotriguaçu (MT). A intenção é explorar o potencial da floresta de absorver o gás carbônico e mensurar esta fixação em médio e longo prazo. O estudo foi registrado em artigo publicado por Clodoaldo Nunes e equipe formada por pesquisadores do Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT) e Universidade Estadual Paulista (UNESP).

As emissões de gás carbônico são a principal causa do efeito estufa e do aquecimento global. Os fenômenos – provocados pelo desmatamento descontrolado, pelas alterações nos usos do solo e pela queima de combustíveis fósseis – ameaçam a vida no planeta. Em face aos riscos das mudanças climáticas, se apresentou a demanda por método confiável de mensuração e previsão do fluxo de carbono. O processo, no entanto, é não linear e possui muitas variáveis que dificultam o estabelecimento de sistemas de medição. Dentre as variáveis presentes na fixação do carbono a partir do reflorestamento, podem-se citar as espécies de plantas, as taxas de crescimento, os tipos de solo, a temperatura e a luminosidade.

Para trabalhar com essas incertezas, os pesquisadores aplicaram técnicas de inteligência artificial com o uso de Redes Neurais Artificiais (RNA) – especificamente da família ART ou Teoria da Ressonância Adaptativa pela sigla em inglês. O sistema final desenhado foi chamado de “Fuzzy-ART-BP” Rede Neural. A vantagem é que as técnicas de inteligência artificial permitem o processamento da informação concomitante com a aprendizagem a partir deste conteúdo – que inclui dados imperfeitos e lacunas.

O teste foi realizado em área de reflorestamento da Fazenda São Nicolau com dados do período entre 2003 e 2010. Na época, a fazenda contava com 8.939 hectares e o reflorestamento compreendeu o replantio de 2 milhões de árvores (49 de espécies nativas e 2 exóticas: Teca e Jambul).

O sistema apresentou uma performance satisfatória com exatidão e baixo custo computacional. A taxa de erro foi inferior a 0,2%. A equipe de pesquisadores concluiu que o método desenhado é uma alternativa a ser considerada para a predição do fluxo de carbono em áreas de reflorestamento.

Referência bibliográfica:

Nunes, C., Martinho, V. R., & Minussi, C. R. (2013, January). A New Method for the Prediction of Carbon Sequestration in Reforested Areas Using a Fuzzy-ART-BP Neural Network. In XV International Conference on Artificial Intelligence-ICAI.