As florestas monitorizar-se-ão a si próprias no futuro?

As alterações climáticas, as pragas e a atividade humana estão a transformar as florestas a um ritmo mais rápido do que aquele a que conseguimos chegar – algumas alterações só se tornam visíveis quando os danos já são irreversíveis.

“As florestas estão entre os ecossistemas mais importantes da natureza, em constante evolução, mas a sua monitorização é frequentemente atrasada”, afirma Rytis Maskeliūnas, professor na Universidade de Tecnologia de Kaunas (KTU). As alterações climáticas, as pragas e a atividade humana estão a transformar as florestas mais rapidamente do que conseguimos acompanhar – algumas alterações só se tornam visíveis quando os danos já são irreversíveis.

Os investigadores da KTU estão a propor soluções tecnológicas inovadoras: um modelo inovador de regeneração florestal e um sistema de análise de som que pode prever as condições das florestas e detetar alterações ambientais em tempo real.

Atualmente, a gestão florestal é cada vez mais desafiada pelas alterações ambientais que se intensificaram nos últimos anos. “As florestas, especialmente em regiões como a Lituânia, são altamente sensíveis ao aumento das temperaturas no inverno. Uma combinação de fatores está a provocar o enfraquecimento das árvores, tornando-as mais vulneráveis às pragas”, afirma Maskeliūnas.

De acordo com o cientista, os métodos tradicionais de monitorização, como as inspeções visuais dos silvicultores ou a monitorização baseada em armadilhas, já não são suficientes. “Nunca teremos pessoas suficientes para observar continuamente o que está a acontecer nas florestas”, explica.

Para melhorar a proteção das florestas, os investigadores da KTU utilizaram a inteligência artificial (IA) e a análise de dados. Estas tecnologias permitem não só a monitorização das florestas em tempo real, mas também a análise preditiva, permitindo uma intervenção precoce em resposta às alterações ambientais.

Os abetos são particularmente afetados pelas alterações climáticas

Uma das principais soluções é o modelo de dinâmica da regeneração florestal, que prevê o crescimento e a evolução das florestas ao longo do tempo. O modelo regista os grupos etários das árvores e calcula as probabilidades de transição das árvores de um grupo etário para outro através da análise das taxas de crescimento e de mortalidade.

Robertas Damaševičius, especialista em análise de dados, identifica as principais vantagens do modelo: pode identificar quais as espécies de árvores que melhor se adaptam a diferentes ambientes e onde devem ser plantadas.

“Pode ajudar no planeamento da replantação de florestas mistas para aumentar a resiliência contra as alterações climáticas, bem como prever onde e quando certas espécies podem tornar-se mais vulneráveis a pragas, permitindo medidas preventivas. Esta ferramenta apoia a conservação das florestas, a manutenção da biodiversidade e os serviços ecossistémicos, otimizando a atribuição de financiamento e a compensação dos proprietários florestais”, afirma Maskeliūnas.

O modelo baseia-se em métodos estatísticos avançados. O modelo de cadeia de Markov calcula a forma como uma floresta transita de um estado para outro, com base nas condições atuais e nas taxas probabilísticas de crescimento e mortalidade. “Isto permite-nos prever quantas árvores jovens sobreviverão ou morrerão devido a doenças ou pragas, ajudando a tomar decisões de gestão florestal mais informadas”, explica o professor da Faculdade de Informática da KTU.

Além disso, uma decomposição multidirecional de séries temporais distingue as tendências a longo prazo do crescimento florestal das alterações sazonais ou de fatores ambientais inesperados, como secas ou surtos de pragas. A combinação destes métodos proporciona uma visão mais abrangente dos ecossistemas florestais, permitindo uma previsão mais exata em diferentes condições ambientais.

O modelo foi também aplicado para avaliar a situação florestal da Lituânia, revelando que os abetos são particularmente afetados pelas alterações climáticas, tornando-se cada vez mais vulneráveis devido a períodos de seca mais longos no verão e a Invernos mais quentes. “Os abetos, embora cresçam rapidamente nas florestas jovens, registam taxas de mortalidade mais elevadas nas fases posteriores da vida. Isto está relacionado com uma menor resistência ao stress ambiental”, afirma Maskeliūnas.

Os sons da floresta revelam o estado do ecossistema

Outra ferramenta desenvolvida pelos investigadores é um sistema de análise de som que pode identificar sons naturais da floresta e detetar anomalias que possam indicar perturbações do ecossistema ou atividade humana. A análise do som está a tornar-se uma parte importante da digitalização das florestas, permitindo uma monitorização ambiental em tempo real e uma resposta mais rápida a potenciais ameaças.

O modelo, proposto pelo estudante de doutoramento Ahmad Qurthobi, da KTU RLKSC, é inovador ao combinar uma rede neural convolucional (CNN) com um modelo de memória bidirecional de longo prazo (BiLSTM).

“A CNN reconhece e fornece caraterísticas que descrevem o som, mas não é suficiente para compreender como os sons mudam ao longo do tempo. É por isso que utilizamos o BiLSTM, que analisa as sequências temporais”, explica Maskeliūnas.

Este modelo híbrido não só deteta com precisão sons estáticos, como o chilrear constante dos pássaros, mas também identifica mudanças dinâmicas, como ruídos repentinos de desflorestação ou mudanças na intensidade do vento.

“Por exemplo, o canto das aves ajuda a monitorizar a sua atividade, a diversidade das espécies e as mudanças sazonais na migração. Uma diminuição súbita ou um aumento significativo dos sons das aves pode sinalizar problemas ecológicos”, afirma Maskeliūnas.

Mesmo os sons gerados pelas árvores, como os causados pelo vento, pelo movimento das folhas ou pela quebra de ramos, podem indicar a força do vento ou alterações estruturais nas árvores devido à seca ou a outros fatores de stress.

Os investigadores concordam que o modelo também poderia ser adaptado para monitorizar outras alterações ambientais: “O nosso modelo poderia detetar sons de animais, como uivos de lobo, chamamentos de acasalamento de veado ou atividade de javali, ajudando a monitorizar os seus movimentos e padrões de comportamento. Nas zonas urbanas, poderia ser utilizado para monitorizar a poluição ou a intensidade do ruído”.

A solução em si não é apenas uma inovação no papel. O sistema de análise de som integra-se facilmente na Internet das Coisas (IoT) da floresta inteligente desenvolvida pela KTU – Forest 4.0.

“Os dispositivos IoT da Forest 4.0 são como guardiões silenciosos dos ecossistemas de amanhã, analisando o batimento cardíaco das nossas florestas em tempo real e promovendo um mundo onde a tecnologia escuta a natureza”, explica o especialista em IoT da KTU, Prof. Egidijus Kazanavičius.

Atualmente, alguns dos modelos utilizados pelos silvicultores tendem a simplificar demasiado a complexa dinâmica ecológica e não consideram a competição entre espécies, os ciclos de feedback ambiental e a variabilidade climática. Consequentemente, a previsão exata da forma como as florestas responderão a diferentes fatores continua a ser um desafio.

“É por isso que estas tecnologias avançadas representam o futuro da gestão florestal”, conclui o Prof.

Os estudos acima descritos são explicados em pormenor nas seguintes publicações: Modeling Forest Regeneration Dynamics: Estimating Regeneration, Growth, and Mortality Rates in Lithuanian Forests, que pode ser acedido aqui e Robust Forest Sound Classification Using Pareto-Mordukhovich Optimized MFCC in Environmental Monitoring, que pode ser acedido aqui.