O aprendizado de máquina ajuda os pesquisadores a usar estações meteorológicas para investigar as consequências das mudanças climáticas no crescimento da vegetação alpina.
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Seis dias antes de 1998, em 14 de junho, em vez de 20 de junho, as plantas começaram a crescer, em média, em altitudes mais elevadas nos Alpes. Michael Zehnder, biólogo do SLF, explica isso com as mudanças climáticas e o aumento acentuado das temperaturas médias na região montanhosa. A taxa de crescimento e o ponto de crescimento máximo também mudaram devido à primavera mais quente nas montanhas nas últimas três décadas.
Ele investigou isso com a ajuda das estações meteorológicas do Sistema Intercantonal de Medição e Informação IMIS. Desde o final da década de 1990, cerca de 190 estações medem vários dados meteorológicos, como velocidade do vento e temperatura, a cada meia hora, dois terços dos quais também medem a profundidade da neve. O governo federal, os cantões, os municípios e outros grupos de interesse apoiam este projeto nacional, que é gerido e analisado pelo SLF.
Além da neve, o sinal ultrassônico do sensor de profundidade da neve mede o tamanho de cada objeto sob o sensor. Zehnder faz uso disso: “Podemos usar o sinal de profundidade da neve para rastrear o crescimento das plantas no verão e observar como ele muda ao longo dos anos, sem precisarmos estar no local.”
A menos que esteja nevando. Isso também acontece com mais frequência no verão, já que as estações estão localizadas ao longo dos Alpes Suíços, geralmente acima da linha das árvores entre 1.800 e 3.000 metros. Os algoritmos ajudam então a distinguir se os sensores estão medindo neve ou grama. As próprias estações não podem fazer isso.
Jan Svoboda, especialista em aprendizado de máquina (ML), treinou um modelo com uma grande quantidade de dados em colaboração com o Centro Suíço de Ciência de Dados (SDCS). “Ao ligá-lo a outros sensores das estações de medição, os algoritmos podem separar a neve das plantas”, explica. Por exemplo, nos dias de verão, as temperaturas do solo e do ar correm paralelamente, bem acima de zero grau. Um manto de neve, por outro lado, sempre tem uma temperatura máxima de zero grau, enquanto o ar acima dele flutua, mesmo na faixa de graus positivos. Os algoritmos aprenderam essas correlações.
Medir a altura das plantas usando as estações IMIS não é novidade, diz Zehnder: “Mas com a nova abordagem de ML, nossos resultados são mais precisos”. Isto economiza tempo nos reajustes manuais que ainda são necessários.
No entanto, o sistema tem seus limites. “Em estações muito altas, a vegetação é muito pequena para medir com segurança o crescimento”, ressalta o biólogo. Além disso, o sensor não diferencia espécies de plantas. Portanto, Zehnder deseja registrar novamente a vegetação no local neste verão para investigar se espécies novas ou diferentes estão contribuindo para a mudança no crescimento.
É interessante notar que a fase de crescimento das plantas começa há 25 anos. Em média, porém, o processo de desbaste ainda ocorre ao mesmo tempo e nos mesmos locais. “Isso significa que as plantas precisam de menos tempo para brotar depois que a cobertura de neve desaparece”, diz Zehnder.
Este artigo foi publicado pela primeira vez no Davoser Zeitung em 25 de junho de 2024.
