Um modelo de inteligência artificial treinado com dados ambientais, econômicos e biológicos de 10.631 espécies revela um retrato inédito sobre o que separa peixes de água doce ameaçados daqueles que ainda escapam do risco de extinção. O estudo, publicado na revista Nature Communications, mostra que variáveis como disponibilidade de água, conectividade dos rios, intensidade de barragens e indicadores socioeconômicos são mais determinantes para prever a segurança das espécies do que suas próprias características biológicas.

A pesquisa, liderada por Christina A. Murphy, da U.S. Geological Survey, com colaboração da Oregon State University e da University of Girona, utilizou dados atualizados da International Union for Conservation of Nature (IUCN) e aplicou algoritmos de random forest — uma técnica de aprendizado de máquina — para classificar espécies como “ameaçadas” (Vulnerável, Em Perigo ou Criticamente Em Perigo) ou “não ameaçadas”.

O ponto de partida é alarmante: quase um terço dos peixes de água doce do planeta já enfrenta risco de extinção, segundo a própria IUCN. Trata-se do grupo de vertebrados mais ameaçado do mundo — e também um dos mais diversos.

Os ambientes dulcícolas vêm sofrendo pressão crescente desde o século 20. Dois terços dos grandes rios globais já foram represados, milhares de novas barragens estão em planejamento e a expansão urbana, agrícola e industrial fragmenta ecossistemas antes contínuos. A mudança climática adiciona estresse térmico e altera regimes de chuva.

“Queríamos entender não apenas por que espécies entram em colapso, mas o que permite que outras permaneçam resilientes”, afirmou Murphy no artigo. “Antecipar o risco pode ser mais eficiente do que reagir quando a espécie já está criticamente ameaçada.”

O modelo alcançou 88% de acurácia global. Curiosamente, foi mais eficaz para identificar espécies não ameaçadas (90,1% de acerto) do que ameaçadas (81,8%). Segundo os autores, isso sugere que os fatores associados à estabilidade ecológica são mais consistentes e previsíveis, enquanto os processos que levam ao declínio tendem a ser mais variados e específicos.

Entre os principais preditores de não ameaça estão: maior disponibilidade hídrica (cobertura permanente de água, vazão estável); baixa a moderada densidade de barragens; menor pegada humana; estabilidade econômica regional; menor fragmentação hidrogeomorfológica.

A diversidade hidrogeomorfológica — isto é, a multiplicidade de tipos de habitat dentro da área de ocorrência da espécie — apareceu como o fator isolado mais influente. Paradoxalmente, maior heterogeneidade espacial esteve associada a maior probabilidade de ameaça, possivelmente por refletir paisagens fragmentadas, com conectividade comprometida.

“A conectividade é vital para peixes que dependem de diferentes habitats ao longo do ciclo de vida”, destacam os autores. Barragens e represamentos interrompem migrações, alteram regimes de fluxo e reduzem a variabilidade natural dos rios.

Variáveis ambientais e socioeconômicas responderam pela maior parte do poder explicativo do modelo. Fatores intrínsecos — como fisiologia ou história de vida — tiveram peso inferior a 10%.

Ainda assim, a ordem taxonômica apareceu como o segundo fator mais relevante, indicando que linhagens compartilham vulnerabilidades semelhantes. Outro ponto sensível foi a “lacuna de conhecimento”: espécies com poucos dados disponíveis tendem a ser classificadas como ameaçadas com maior frequência, possivelmente por precaução.

O estudo analisou 52 variáveis provenientes de 12 bases globais, incluindo clima (WorldClim), hidrologia (GloRiC), cobertura do solo (Copernicus), população humana (WorldPop), PIB (World Bank), barragens (Global Dam Watch) e áreas protegidas.

Para os pesquisadores, os resultados reforçam a importância de estratégias preventivas. “Os dados sugerem que proteger espécies ainda estáveis pode ser mais eficiente e menos custoso do que tentar recuperar populações colapsadas”, escrevem.

Historicamente, políticas de conservação concentram esforços nas espécies já listadas como ameaçadas. Mas intervenções nesse estágio costumam ser caras e complexas. Antecipar riscos pode reduzir entraves regulatórios e ampliar a eficácia das ações.

O modelo também pode ser aplicado a espécies ainda não avaliadas ou classificadas como “dados insuficientes”, ampliando a cobertura global da avaliação de risco.

A preservação dos peixes de água doce vai além da biodiversidade. Eles sustentam cadeias alimentares, garantem segurança alimentar a milhões de pessoas, movimentam a pesca recreativa e mantêm tradições culturais.

Em regiões tropicais, onde a diversidade é maior e a pressão por infraestrutura hídrica cresce rapidamente, os resultados acendem alerta. O Brasil, que abriga a maior biodiversidade de peixes de água doce do mundo, concentra grandes bacias já intensamente represadas, como a Amazônica, a do Paraná e a do São Francisco.

A combinação entre crescimento econômico, expansão energética e fragilidade regulatória pode acelerar perdas irreversíveis.

Os autores defendem a incorporação de dados temporais — incluindo cenários climáticos futuros — e maior padronização nos critérios de listagem da IUCN. Também sugerem que modelos semelhantes sejam usados para prever mudanças futuras no status de conservação.

Em um cenário de crise da biodiversidade, a tecnologia passa a atuar como aliada da conservação. O desafio, agora, é transformar previsões estatísticas em decisões políticas antes que a próxima espécie desapareça silenciosamente das águas continentais.