Stochastic model for quantitative ecological risk assessment of oil spills near Fernando de Noronha Archipelago

Abstract

Acidentes industriais, como vazamentos de produtos tóxicos, têm causado danos catastróficos aos ambientes ecológicos (animais e plantas), de modo que se faz necessário um método eficaz de avaliação dos riscos ecológicos. O elevado número de embarcações, incluindo petroleiros que circulam pelo globo, juntamente com eventos extremos como tempestades tropicais além de ciclones devido ao aquecimento global, aumentam o risco de possíveis vazamentos de óleo afetar as ilhas oceânicas. No Brasil, o Arquipélago de Fernando de Noronha (AFN) possui status de Unidade de Conservação, protegendo espécies endêmicas e mantendo um ecossistema insular saudável. Além disso, as consequências de um derramamento podem ser agravadas, uma vez que o AFN carece de infraestrutura e planos de mitigação para tais acidentes. A metodologia utilizada para quantificar esses riscos é baseada em modelagem populacional estocástica e pode considerar eventos extremos e raros, como vazamentos de óleo. Ela considera tanto a frequência de ocorrência do evento quanto a magnitude dos efeitos ecológicos adversos, sendo capaz de quantificar os riscos ecológicos como probabilidade de extinção (ou declínio) de uma determinada espécie representativa do ecossistema. Além disso, também é possível prever as respostas das populações à exposição tóxica por meio de características como a abundância populacional. Outros modelos são integrados à avaliação: (i) simulação da trajetória do óleo no oceano para calcular a concentração de óleo atingindo o arquipélago, e (ii) análise de variabilidade populacional Bayesiana, com o objetivo de estimativar as frequências de ocorrência de acidentes a partir de bancos de dados e opiniões de especialistas. Com isso, podem-se avaliar os riscos ecológicos causados por tais acidentes e resumir esses resultados em categorias de risco para serem facilmente comunicados ao público em geral. Finalmente, os resultados obtidos forneceriam informações relevantes que podem auxilar os tomadores de decisão a evitar tais eventos desastrosos e/ou mitigar seus impactos.