conectando territórios para fazer frente às mudanças globais
A rede de transformação adaptativa do LMI IDEAL
O DATAPB é um projeto vinculado ao Laboratório Misto Internacional IDEAL e integra a ITAN, sua rede de transformação adaptativa. Isso significa que os projetos de pesquisa, governança e educação desenvolvidos pelo DATAPB na Paraíba estão em diálogo em intercâmbio com seus equivalentes em outros territórios nordestinos que também buscam combinar soluções para a conservação da biodiversidade, inclusão social e estruturação de bioeconomias prósperas e vinculadas a socioecossistemas resilientes. A ITAN, portanto, é uma rede que conecta territórios que estão construindo rotas de transformação adaptativa. Nesse, a interligação em rede de territórios, instituições, projetos e pessoas é uma potente fonte de inovação e adaptabilidade perante os desafios e oportunidades de um mundo em mudanças.
Transformação Adaptativa
A transformação adaptativa de um socioecossistema refere-se a mundaças em suas propriedades biológicas, sociais e econômicas em respostas a diferentes tipos de processos antropogênicos, tais como a erosão da biodiversidade, os impactos da desigualdade social e as mudanças climáticas. Sob uma perspectiva de coviabilidade socioecológica, compreendemos que a adaptatibilidade de um socioecossistema depende da integração de ações voltadas à resiliência da biodiversidade e funções em sinergia com mecanismos de participação, inclusão social e desenvolvimento de negócios baseados na natureza.
Regiões, instituições e estudos de caso que integram a ITAN:
A rede de pesquisa do LMI IDEAL foi proposta em torno de quatro estudos de caso, cujos contextos estão brevemente descritos a seguir.
Paraíba. O estudo de caso da Paraíba estará focado no litoral norte do estado e se insere no contexto do debate sobre a necessidade, em longo prazo, de viabilizarmos um corredor ecológico conectando alguns dos principais remanescentes de Floresta Atlântica do Centro de Endemismo Pernambuco. Nesse contexto, o LMI irá realizar diagnósticos participativos e modelagem de cenários de transição socioecológica em comunidades que têm vocação agroecológica e podem se tornar as “sementes” desse corredor, promovendo a coviabilidade ao combinar conservação e restauração da biodiversidade e a inclusão socioprodutiva.
Ceará. O estudo de caso do Ceará será liderado pela Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos (FUNCEME) e se focará na aplicação da inteligência de dados para governança de recursos hídricos na Caatinga. Assim, esse estudo de caso promoverá a gestão participativa da água associada a estratégias de sustentabilidade em territórios rurais nos municípios de Quixeramobim, Milhã, e Piquet Carneiro.
Rio Grande do Norte. O estudo de caso do Rio Grande do Norte será liderado pela UFRN no contexto de um projeto estabelecido na região da Floresta Nacional de Açu, o qual ganhou reconhecimento internacional por ter desenvolvido um método inovador para restauração da vegetação da caatinga. Nesse contexto, odesenvolvimento de produtos baseados na biodiversidade da Caatinga é uma oportunidade para a inclusão de grupos socialmente vulneráveis. Esse estudo de caso, portanto, promoverá pesquisas apoiando a inclusão social via desenvolvimento de produtos baseados na biodiversidade em áreas de restauração ecológica.
Pernambuco. O estudo de caso pernambucano se focará na região do Parque Nacional do Catimbau, onde o consumo de içás (rainhas de formigas saúvas) permanece sendo uma tradição importante para as comunidades locais. Entretanto, o crescimento da agricultura convencional e o uso de pesticidas geram um conflito entre o consumo tradicional das saúvas e a visão dessa espécie como praga agrícola. Esse estudo de caso irá propor pesquisas etnobiológicas, antropológicas e ecológicas visando a compreensão da dinâmica social associada ao consumo de içás nessa região e a busca por soluções agroecológicas para a coviabilidade nesse contexto.
Instituições participantes
Brasil:
- Universidade Federal da Paraíba – UFPB (instituição colíder)
- Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos – FUNCEME
- Universidade Federal do Rio Grande do Norte – UFRN
- Escola Politécnica da Universidade de São Paulo – POLI-USP
- Centro Nacional de Pesquisa e Conservação de Aves Silvestres – CEMAVE/ICMBio;
- GBIF Brasil – nó brasileiro da Global Biodiversity Information Facility
- INCT OndaCBC, sediado na Universidade Federal de Pernambuco – UFPE
- INCT Odisseia, sediado na Universidade de Brasília – UnB
França:
- UMR ESPACE DEV – Observação Espacial, Modelos e Ciência Acionável (instituição colíder),
- UMR PALOC – Patrimônios Locais, Ambiente e Globalização
- UMR IMBE – Instituto Mediterrâneo de Biodiversidade e Ecologia
- UMR UMMISCO – Modelagem Matemática e Computacional de Sistemas Complexos
- GBIF France – nó francês da Global Biodiversity Information Facility
Inserção na rede de cooperação científica franco-brasileira no Nordeste brasileiro
O LMI IDEAL será a mais nova adição a uma bem estabelecida rede de cooperação científica franco-brasileira apoiada pelo IRD no Nordeste brasileiro, onde o órgão atua desde o final da década de 1960. Essa rede cooperativa atualmente abrange vários projetos, programas e instituições, tais como, por exemplo: a rede ARID, da qual participa a FUNCEME e está focada nos recursos hídricos de regiões semiáridas e seus usos; ações relacionadas à missão espacial Surface Water Ocean Topography (SWOT); o Laboratório Misto Internacional Tapioca – Tropical Atlantic Interdisciplinary Laboratory on Physical, Biogeochemical, Ecological and Human Dynamics ; o JEAI Tabasco – Tropical Atlantic Brazil Seabird Ecology; e o INCT OndaCBC – Observatório Nacional da Dinâmica da Água e do Carbono no Bioma Caatinga, dentre outros.
+LMI IDEAL
aplicando a inteligência artificial
para a sustentabilidade
As ferramentas de aprendizagem de máquina evoluem cada vez mais rápido, tornando-se imprescindíveis em todas as áreas do conhecimento. Entretanto, ainda nos deparamos com diferentes tipos de desafios para sua aplicação à area de sustentabilidade
e, particularmente, à perspectiva de coviabilidade. Conheça esses desafios e como estamos trabalhando para superá-los.
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Laure Berti-Equille (IRD ESPACE DEV)
Challenges in machine learning for sustainable development
Gravação de palestra apresentada no I Encontro Oline de e-Science para a Sustentabilidade promovido pelo
projeto DATAPB em Março de 2021.
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