pelo Dr. Jeffrey Obelcz, Geólogo Marinho, Laboratório de Pesquisa Naval
Matt Poti, ecologista espacial, NOAA National Centers for Coastal Ocean Science
Num mundo perfeito, os cientistas aprenderiam sobre a Terra amostrando tudo, em todos os lugares. Esta é obviamente uma expectativa irrealista, especialmente no oceano, onde métodos de detecção remota, como satélites e drones aéreos, não são muito úteis. Como alternativa necessária aos mapas oceanográficos com grandes espaços em branco, os cientistas utilizam uma variedade de métodos para preencher os espaços em branco. Um método popular é a modelagem probabilística (também conhecida como preditiva). A modelagem preditiva consiste essencialmente em fazer “suposições fundamentadas” matemáticas de locais não amostrados com base em observações, ou locais previamente amostrados, e preditores, que são conjuntos de dados complementares correlacionados com observações.
Você provavelmente já ouviu falar que a grande maioria do oceano, mais de 80%, está inexplorada. Se isso parece muito trabalho a ser feito, fica ainda pior – apenas uma pequena fração desses 20% foi amostrada fisicamente com vídeo, núcleo ou amostras instantâneas; a maior parte da área “explorada” só foi mapeada por meio de dispositivos de sonar.
É aqui que a modelagem preditiva pode ajudar, oferecendo estimativas de “espaço reservado” para águas desconhecidas com base em áreas exploradas semelhantes. Os modelos preditivos não apenas oferecem uma estimativa de qualquer parâmetro que esteja sendo modelado (por exemplo, carbono orgânico total do fundo do mar, adequação do habitat de ervas marinhas ou substrato do fundo do mar), mas também fornecem incerteza - isto é, quão confiante o modelo está de saber o correto resposta para um determinado local. Esta incerteza é excelente para a exploração, pois pode destacar áreas do oceano onde os dados são mais necessários, e os dados recolhidos podem ser inseridos diretamente no modelo para melhorá-lo. A simbiose não é apenas para a biologia!
Isso é o suficiente para explicar como funcionam os modelos preditivos – vejamos alguns exemplos. Um dos principais objetivos biológicos e ecológicos do Escritório de Exploração e Pesquisa Oceânica da NOAA é mapear a extensão dos corais em águas profundas. Além do seu apelo estético, estes organismos albergam ecossistemas diversificados e prósperos que crescem lentamente ao longo de centenas ou mesmo milhares de anos. São vulneráveis ​​a perturbações como a pesca de arrasto de profundidade, pelo que uma gestão bem sucedida requer conhecimento da sua localização e abundância.
O banco de dados de corais do mar profundo da NOAA contém milhares de locais confirmados de corais (muitos encontrados em expedições anteriores do Okeanos Explorer), mas este é um número extremamente pequeno comparado ao tamanho do oceano. Felizmente, temos uma boa compreensão dos requisitos para o crescimento dos corais: substrato duro para ancorar, correntes vigorosas para fazer circular os detritos marinhos de que se alimentam, temperaturas adequadas, e assim por diante.
As localizações confirmadas de corais de águas profundas são inseridas no modelo preditivo à medida que observações e mapas dos seus requisitos de habitat discutidos acima são usados ​​como preditores e, a partir destes, é produzido um mapa de probabilidade da presença de corais. A NOAA usou modelagem preditiva para mapear a probabilidade de presença de corais em águas profundas no Atlântico dos EUA e no Golfo do México e a Fisheries and Oceans Canada (DFO), parceira desta expedição transfronteiriça EUA-Canadá, também produziu mapas preditivos da distribuição de corais dos EUA. fronteira do Georges Bank com o Ártico oriental. É importante lembrar que estes mapas mostram apenas probabilidades – onde é provável que os corais estejam, e não onde estão ou não estão. Semelhante a uma previsão do tempo, uma chance de 50% de chuva durante duas horas não significa que você só precisa do seu guarda-chuva por 60 minutos!
Para os oceanógrafos geológicos, “deslizamento de terra” é um termo enganoso – eles não ocorrem apenas em terra! Os deslizamentos de terra submarinos são ocorrências omnipresentes em todas as bacias oceânicas e são mais prováveis ​​de ocorrer em regiões com encostas íngremes, incluindo os desfiladeiros submarinos e montes submarinos que a nossa expedição irá explorar.
Embora os deslizamentos de terra submarinos não sejam tão perigosos para os seres humanos como os seus homólogos em terra, ainda causam danos a cabos de dados e oleodutos submersos, e eventos extremamente grandes podem até gerar tsunamis. Saber onde ocorreram deslizamentos de terra submarinos pode ajudar a prever locais prováveis ​​de ocorrência futura.
Como você pode imaginar, observar um deslizamento de terra submarino enquanto ele está acontecendo é muito difícil, então a maior parte do que sabemos sobre eles é através das evidências que deixam para trás. Isto inclui a escarpa de onde o deslizamento se separou, o caminho de destruição à medida que desceu a encosta e o depósito onde o movimento cessou. Uma ou uma combinação dessas evidências são usadas como observações, e os vários fatores conhecidos por estarem correlacionados com deslizamentos de terra submarinos são usados ​​como preditores. Alguns exemplos de preditores de deslizamentos submarinos são a inclinação do fundo do mar (quanto mais íngreme, maior a probabilidade de ocorrer um deslizamento); a taxa de deposição de sedimentos; e fatores desencadeantes, como ondas grandes, terremotos ou correntes rápidas no fundo do mar. A previsão da localização e tamanho dos deslizamentos submarinos está em estágios iniciais, mas os resultados iniciais são promissores.
A modelagem preditiva é uma forma que os cientistas tentam estimar na ausência de dados reais. Ele funciona fazendo uma “suposição fundamentada” matemática para valores ausentes com base na relação entre observações, ou valores conhecidos do fenômeno desejado, e preditores, ou conjuntos de dados conhecidos por estarem correlacionados com o fenômeno desejado.
A modelagem preditiva é muito útil para oceanografia, onde os pontos de dados são normalmente poucos e distantes entre si. Dois exemplos de aplicações de modelagem preditiva são a adequação do habitat de corais em águas profundas e a localização e tamanho de deslizamentos de terra submarinos. Esses modelos nos ajudam a explorar e os dados da exploração ajudam os modelos, por isso é importante continuar fazendo as duas coisas!