Como os satélites podem salvar os nossos lagos

Desde a época do Holoceno, as mudanças globais têm sido notáveis e as atividades humanas têm sido intensas. O ambiente lacustre na China tem sofrido alterações drásticas, com frequentes florescências de algas. Foi desenvolvido um novo algoritmo de deteção remota para melhorar significativamente a precisão da monitorização da biomassa de algas nos lagos. Ao integrar dados de satélite com medições de campo, os investigadores introduziram um novo método que estima a biomassa de algas integrada na coluna, oferecendo uma visão mais abrangente da distribuição de algas em toda a coluna de água. Este avanço responde às limitações dos métodos tradicionais, que normalmente medem apenas as concentrações de algas à superfície, o que muitas vezes não permite a deteção de toda a extensão da biomassa de algas. O novo algoritmo fornece uma ferramenta mais fiável para avaliar a eutrofização e a saúde ecológica do lago, permitindo estratégias de gestão mais bem informadas para mitigar os impactos da proliferação de algas e melhorar a qualidade da água.

Os lagos são recursos vitais de água doce, fornecendo água potável, apoiando a pesca e sustentando as economias locais. No entanto, mais de metade dos lagos do mundo são afetados pela eutrofização – uma acumulação excessiva de nutrientes que desencadeia a proliferação de algas nocivas, degrada a qualidade da água e ameaça os ecossistemas aquáticos. Embora as técnicas tradicionais de deteção remota tenham sido utilizadas há muito tempo para monitorizar estas condições, muitas vezes concentram-se apenas nas concentrações de algas à superfície, negligenciando a distribuição vertical das algas em toda a coluna de água. Esta limitação impede uma compreensão completa da biomassa de algas, resultando em avaliações incompletas do estado dos lagos. Tendo em conta estes desafios, é evidente a necessidade de uma abordagem mais precisa e abrangente para monitorizar a biomassa de algas.

A 4 de fevereiro de 2025, uma equipa de investigação do Instituto de Geografia e Limnologia de Nanjing, da Academia Chinesa de Ciências, publicou um estudo no Journal of Remote Sensing, introduzindo um novo algoritmo concebido para melhorar a monitorização da biomassa de algas em lagos. Este método ultrapassa as limitações das técnicas convencionais de deteção remota, proporcionando uma ferramenta mais precisa para a gestão ecológica dos lagos e o controlo da eutrofização.

Os investigadores desenvolveram uma nova estrutura em três etapas para estimar a biomassa de algas com maior precisão. O processo começa com a inversão das concentrações de clorofila a (Chla) à superfície, seguida da estimativa do coeficiente de atenuação difusa da radiação fotossinteticamente ativa [Kd(PAR)]. Finalmente, é utilizado um modelo aditivo generalizado (GAM) para estimar a biomassa de algas integrada na coluna (CAB) com base nestes passos iniciais. O método foi validado utilizando dados de três grandes lagos da China-Taihu, Chaohu e Hongze-e demonstrou resultados impressionantes. Os valores da raiz do erro quadrático médio (RMSE) foram significativamente inferiores aos dos métodos existentes, com RMSEs de 8,21, 3,90 e 5,09 mg/m² para os lagos Taihu, Chaohu e Hongze, respetivamente. Para além disso, o estudo revelou que os picos da biomassa total de algas (Btot) nem sempre se alinham com os picos de Chla à superfície, sublinhando a importância de considerar toda a coluna de água para avaliações precisas.

Para alcançar estes resultados, a equipa realizou extensas campanhas de amostragem no terreno e análises laboratoriais para medir as concentrações de Chla a várias profundidades. Também utilizaram dados de satélite de qualidade do Ocean and Land Colour Instrument (OLCI) para desenvolver e validar o seu algoritmo. Ao combinar estes conjuntos de dados, os investigadores produziram mapas pormenorizados da distribuição da biomassa de algas e identificaram tendências ao longo do tempo. Esta abordagem abrangente não só aumenta a exatidão da estimativa da biomassa de algas, como também fornece informações essenciais sobre a dinâmica da proliferação de algas, abrindo caminho para estratégias mais eficazes de gestão dos lagos.

“Este estudo oferece um método mais preciso para monitorizar a biomassa de algas dos lagos e revela as alterações dinâmicas da biomassa de algas em toda a coluna de água”, afirmou o investigador principal. “Isto é crucial para a gestão ecológica dos lagos e para o controlo da eutrofização. No futuro, planeamos aperfeiçoar ainda mais o algoritmo e aplicá-lo a mais lagos em todo o mundo, contribuindo para a monitorização ecológica global dos lagos.”

O trabalho de campo da equipa de investigação nos lagos Taihu, Chaohu e Hongze incluiu a medição das concentrações de Chla a várias profundidades, combinada com dados de deteção remota por satélite do OLCI para inversão. Ao integrar os dados de campo e os dados de satélite, a equipa desenvolveu com sucesso um algoritmo de estimativa da biomassa de algas integrado na coluna utilizando um modelo aditivo generalizado, ultrapassando as limitações dos métodos tradicionais.

O sucesso desta tecnologia oferece novas oportunidades para a monitorização ecológica de lagos. Com uma maior otimização, o algoritmo está preparado para uma aplicação global, ajudando os países a monitorizar e gerir melhor os seus ecossistemas lacustres. À medida que a tecnologia de deteção remota continua a evoluir, este algoritmo poderá ser integrado noutras técnicas de monitorização ecológica, proporcionando um apoio mais abrangente à proteção global dos recursos hídricos e à governação ecológica.

Este trabalho foi apoiado pela Fundação Nacional de Ciências Naturais da China (No. 42361144002, No. 42071341, No. 42301406, e No. 42371371). Um grande agradecimento a Zehui Huang, Yiqiu Wu e Xinyue Li pela sua participação no descarregamento e processamento de dados. Os dados de campo foram recolhidos por Han Li, Xiaoqi Wei e Haoze Liu e por um funcionário do Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, incluindo Jinduo Xu e Zhen Wang.