© Conservation International / Audrie Siahainenia
Este projeto foi financiado pelo programa 2022 Climate Change AI Innovation Grants, hospedado por Climate Change AI com o apoio da Quadrature Climate Foundation, Schmidt Futures e o Canada Hub of Future Earth.
A aquicultura de camarão cresceu 100 vezes nos últimos 40 anos, de uma estimativa de 74.000 toneladas métricas em 1980 para 7,4 milhões de toneladas métricas em 2020. Esse rápido crescimento ocorreu às custas de ecossistemas costeiros essenciais, especialmente os manguezais. Embora as taxas de desmatamento tenham diminuído de 0,21% (1996-2010) para 0,04% (2010 a 2020), pelo menos 35% dos manguezais globais foram desmatados no final do século XX, e os serviços ecossistêmicos que eles forneciam continuam perdidos.
Desenvolvido pela Conservation International (CI), o programa Climate Smart Shrimp (CSS) apóia os meios de subsistência e a segurança alimentar das comunidades e, ao mesmo tempo, melhora a resiliência e a adaptação da costa às mudanças climáticas. A iniciativa fornece os recursos para que pequenos e médios fazendeiros intensifiquem de forma sustentável a produção em uma parte de sua fazenda em troca da restauração de manguezais no restante da fazenda. Isso permite que as fazendas menores sejam mais competitivas no mercado global de commodities e, ao mesmo tempo, fornece financiamento sustentável e abre parcelas disponíveis para a restauração de manguezais costeiros. Mas nem todas as fazendas de aquicultura são adequadas para a abordagem CSS.
Em parceria com a Thinking Machines, a Arizona State University e a Konservasi Indonesia, esse projeto utilizou dados de aprendizado de máquina e de observação da Terra, como os dados disponíveis abertamente Imagens de satélite Planet NICFI e dados de tanques de aquicultura do Clark Labs, para identificar e classificar fazendas de aquicultura na Indonésia e nas Filipinas que usam métodos de produção extensivos, em vez de intensivos ou de alta produtividade. Em seguida, a equipe combinou essas informações com dados abertos sobre aumento do nível do mar, risco de inundação, acesso à infraestrutura, histórico de cobertura de mangue e outros atributos para identificar locais viáveis para o CSS. A identificação de um pipeline desses locais ideais acelera a capacidade da CI de envolver os agricultores, o setor e as comunidades, além de atrair investimentos para ampliar o CSS
O principal resultado do projeto é uma ferramenta de mapa na Web que analisa a adequação potencial dos locais de aquicultura de acordo com as características preferidas do local. Essas características do local são separadas em critérios de filtragem e pontuação com base em atributos definidos e aplicados a blocos identificados como áreas de aquicultura. Cada bloco ou agrupamento de blocos no mapa deve passar por todos os critérios de filtragem para ser considerado "adequado" ou é automaticamente considerado "inadequado" se um bloco ou agrupamento falhar em algum critério
A ferramenta interativa de mapa na Web foi projetada para simplificar a implementação do CSS, mas tem o benefício de ajudar a informar e orientar os profissionais de conservação na tomada de decisões sobre onde concentrar outras abordagens de soluções baseadas na natureza. Essa ferramenta facilita a identificação de áreas que são candidatas adequadas para restaurar manguezais para aumentar a cobertura florestal e também viáveis para intensificar a aquicultura de camarão para contribuir com a segurança alimentar e apoiar os meios de subsistência locais. Embora a ferramenta, em sua forma atual, ajude a CI a avaliar rapidamente as centenas de milhares de hectares potenciais onde a CSS pode ser implementada e avaliar os locais ideais, apenas pequenas atualizações ou alterações nos critérios de pontuação poderiam tornar essa ferramenta aplicável a uma ampla gama de aplicações de restauração costeira e terrestre.
O desenvolvimento dessa ferramenta de avaliação de locais acelerou rapidamente a capacidade de identificar e avaliar possíveis locais de CSS na Indonésia e nas Filipinas e se baseia em um portfólio maior de projetos de CSS. Além de projetos-piloto no local para validar indicadores ambientais, sociais e econômicos no nível da fazenda, a CI vem desenvolvendo um Fundo Climático Inteligente para Camarão dedicado como um mecanismo de empréstimo rotativo para criar formas pioneiras de apoiar financeiramente a implementação generalizada do CSS em todas as regiões. Além dos locais prioritários no sudeste da Ásia, o CSS está sendo pilotado no Equador, um dos cinco maiores produtores globais de camarão, demonstrando ainda mais sua aplicação em vários sistemas de produção, gerenciamento e geografias.
A ferramenta de avaliação do local - desenvolvida com o apoio do Programa de Subsídios à Inovação - permite que a CI e seus parceiros de projeto apliquem de forma mais eficiente e eficaz o CSS em geografias de aquicultura de camarão para apoiar os meios de subsistência e a segurança alimentar, ao mesmo tempo em que oferece benefícios de adaptação climática e resiliência para as comunidades costeiras.
No ano passado, a equipe do CSS escreveu uma postagem no blog sobre os resultados esperados para esse projeto.
Contribuidores: Garrett Goto, Joshua Cortez, JC Nacpil, JT Miclat, Oshean Garonita, Anica Araneta, Joseph Schmidt, Rod Braun, Jack Kittinger, Pia Faustino e Dane Klinger.
Este artigo foi publicado pela primeira vez como uma postagem de blog no site da Climate Change AI.
