Quando se pensa no Saara, o maior deserto não polar do mundo, muitas vezes se imagina uma gigantesca planície de areia que parece se estender até o infinito.
Mas um novo estudo mostra que o Saara esconde algo inesperado: centenas de milhões de árvores.
Não agrupadas em uma floresta, mas árvores solitárias.
Um grupo internacional de pesquisadores conseguiu contar essas árvores uma a uma em uma área de 1,3 milhão de quilômetros quadrados no noroeste da África.
A região, que atravessa países como Argélia, Mauritânia, Senegal e Mali, inclui partes do Saara Ocidental e também o Sahel, o cinturão de savana tropical semiárida ao sul do deserto.
O trabalho, publicado na revista Nature, concluiu que há “um número inesperadamente grande de árvores” nesta área.
Mais especificamente, cerca de 1,8 bilhão foram registradas, um número muito maior do que o esperado.
O principal autor do estudo, Martin Brandt, da Universidade de Copenhagen, na Dinamarca, disse à BBC News Mundo que embora “a maioria esteja no Sahel, existem centenas de milhões no próprio Saara”.
“Há em média uma árvore por hectare no hiperárido Saara. Não parece muito, mas acho que é mais do que se poderia imaginar”, disse ele.
Além disso, ele esclareceu que a área pesquisada representa apenas 20% do Saara e do Sahel, “então a contagem total de árvores é muito maior”.
Como foi a contagem
O grupo de cientistas, que incluiu especialistas da Nasa (agência espacial americana), do Centro Nacional de Pesquisa Científica (CNRS) da França e do Centro de Monitoramento Ecológico de Dakar, no Senegal, entre outros, fez o trabalho acessando imagens de satélites de alta resolução normalmente reservadas para uso militar ou industrial.
Eles usaram mais de 11 mil imagens da região, registradas por quatro satélites da empresa privada Digital Globe, que pertence à Agência Nacional de Inteligência dos Estados Unidos, que faz parte do Departamento de Defesa do país.
Para encontrar as árvores, eles usaram um tipo de inteligência artificial conhecido como aprendizado profundo, no qual um computador é ensinado a fazer algo. Nesse caso, a identificar árvores.
Para não confundir uma árvore com um arbusto, os especialistas decidiram contar apenas as copas com área superior a três metros quadrados.
Brandt disse à BBC Mundo como treinou o sistema para identificar árvores com precisão.
“Eu cataloguei manualmente a área da copa de quase 90 mil árvores”, observou ele.
“Eu registrei muitas porque o nível de detalhe nas imagens é muito alto e as árvores não parecem iguais, e queríamos uma medida relativamente precisa das áreas de suas copas”, explicou.
O trabalho mostrou que, em média, as copas tinham cerca de 12 m².
Os pesquisadores estimaram que, se as árvores com copas menores que 3 m² ou arbustos menores forem incluídas, a vegetação total nesta área desértica seria 20% maior.
O que isso significa
Brandt observou que essa descoberta traz pouco alento quando se considera o enorme problema do desmatamento que tanto preocupa os ecologistas e que foi agravado nos últimos anos por grandes incêndios florestais em lugares como Grécia, Austrália, Estados Unidos e América do Sul.
“Árvores em zonas áridas sempre estiveram lá. Saber seu número e localização é importante, mas não é equivalente ao plantio de novas árvores”, disse ele.
Ele também explicou que as árvores no deserto desempenham um papel menor do que as árvores nas selvas e florestas na absorção de dióxido de carbono da atmosfera.
No entanto, ele enfatizou que, em áreas semiáridas e subúmidas, elas “são um considerável consumidor de carbono”.
Além disso, ele destacou a importância dessas árvores para as pessoas que vivem nessas regiões.
“Elas são fundamentais para a subsistência, fertilizam o solo, proporcionam maior produtividade e fornecem sombra e abrigo para humanos e animais. Geram renda e são fundamentais para a nutrição”, afirmou.
Os especialistas acreditam que o sistema de rastreamento pode servir como base para encontrar árvores em outros ecossistemas.
No entanto, eles alertam que ainda não existem condições para contar todas as árvores do planeta.
“Devemos criar modelos mais robustos que possam ser usados em uma variedade de diferentes sistemas de satélite com diferentes resoluções espaciais”, disse Brandt.
“Além disso, se for aplicado a florestas, muitas vezes é difícil identificar árvores individuais. Se é difícil para nossos olhos, também será difícil para o modelo.”
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