Por Ingridi Camboim Franceschi
Graduada em Ciências Biológicas pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), onde é mestranda, sendo integrante do Núcleo de Ecologia de Rodovias e Ferrovias (NERF)
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Uma alternativa para auxiliar a priorização de mitigação é comparar as estimativas de fatalidades para diferentes rodovias, trechos ou espécies. Contudo, existem muitas maneiras de contabilizar quantos animais morrem por colisão nas infraestruturas lineares e, recentemente, tivemos uma artigo mostrando uma nova alternativa para isso. E como também já vimos em outros artigos (2016 e 2019), existem erros de amostragem associados à contagem de carcaças nas rodovias e ferrovias, como a eficiência dos observadores e o tempo de persistência do animal morto na pista.
Esses erros são diferentes em cada via, pois cada uma tem suas próprias características físicas e do entorno que influenciam de formas distintas. Fluxo de veículos, presença de carniceiros e existência de vegetação no acostamento são apenas alguns fatores que influenciam os erros amostrais. E esses erros precisam ser considerados na estimativa de quantos animais morrem antes de compará-las e utilizá-las para auxiliar na tomada de decisão de priorização para mitigar. Para explicar um pouco mais sobre essa ideia, vou usar um artigo recentemente publicado.
Na pesquisa desse artigo, nós monitoramos trechos de três rodovias conectadas (ERS-030, BR-101 e ERS-040) durante um ano, com campanhas mensais contabilizando carcaças de mamíferos. Posteriormente, foi realizado um experimento para avaliar a eficiência de detecção das carcaças pelos pesquisadores envolvidos e o tempo de remoção delas nas três vias. Para isso, foram distribuídas carcaças de mamíferos nas três estradas por um outros pesquisadores e o grupo que realizou o monitoramento percorreu as estradas sem saber a localização dessas carcaças distribuídas.
Dividindo o número de carcaças encontradas pelo número de carcaças que foram distribuídas, podemos saber a porcentagem de detecção do grupo do monitoramento. Para avaliar o tempo de remoção nas vias, as carcaças distribuídas foram acompanhadas por quatro dias consecutivos, sendo registrado se estavam presentes ou ausentes de um dia para o outro. Esses dois vieses amostrais foram calculados para as três rodovias individualmente para serem implementadas na estimativa de fatalidades e, assim, pudemos comparar as rodovias. Uma vez que foram encontrados diferentes valores de detecção e remoção das carcaças entre as estradas, é importante considerá-las separadamente para ter uma avaliação adequada.
Ao comparar as fatalidades observadas no monitoramento, sem a consideração dos erros, a BR-101 apresentava o maior número de fatalidades de animais por quilometro, seguida da ERS-030 e, por último, da ERS-040. Todavia, quando comparamos as estimativas considerando os erros amostrais, foi observado um ordenamento diferente, sendo a ERS-040 com maior número de fatalidades por quilometro. É uma demonstração da importância de considerarmos os erros amostrais, pois sem isso, além de estarmos subestimando quantos animais morrem, podemos estar priorizando de forma equivocada qual rodovia deve receber mitigação primeiro – considerando um contexto em que precise haver uma ordem de priorização devido à limitação de recursos.
Como priorizar infraestruturas para mitigação, principalmente em malhas viárias, bem como selecionar quais trechos, ainda segue sendo um desafio. Entretanto, o artigo explora algumas alternativas e traz reflexões que podem e devem ser melhoradas. Independentemente disso, o artigo ressalta a importância de considerar os erros amostrais, como a eficiência dos observadores e o tempo de persistência das carcaças nas vias, além da atenção para as espécies muito registradas que podem estar influenciando nos padrões espaciais e temporais.
Existem muitos caminhos e métodos para seguir para avaliar quantos morrem, onde morrem, como priorizar e como mitigar. O importante é testarmos e explorarmos as alternativas para buscarmos a melhor forma de obter um resultado mais refinado.
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