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Tecnologia pode inspirar cientistas ambientais brasileiros a desenvolverem ferramentas nacionais de identificação de vulnerabilidade à injustiça ambiental

Cientistas norte-americanos da Oak Ridge National Laboratory criaram uma tecnologia capaz de identificar bairros urbanos, até o nível do quarteirão e do edifício, que são mais vulneráveis ​​às mudanças climáticas. A ideia é que seja possível garantir que os programas de mitigação e resiliência cheguem às pessoas que mais precisam deles.

A ferramenta é baseada em pesquisas sobre justiça ambiental – que alertam é preciso de uma ação estratégica de governos para mitigar os efeitos adversos das mudanças climáticas. De acordo com os cientistas, os modelos desenvolvidos na pesquisa são suficientes para dizer onde e quando impactos negativos vão ocorrer e quem vão afetar.

Embora a crise ambiental seja ruim para todos no mundo, no ambiente urbano, algumas pessoas estão mais vulneráveis às consequências das mudanças climáticas do que outras. No Brasil, em decorrência do que é conhecido como racismo ambiental — termo cunhado em 1981 pelo líder afro-americano Dr. Benjamin Franklin — pessoas racializadas (principalmente mulheres pobres) estão mais sujeitas a serem vítimas de deslizamentos de terra, enchentes e poluição ambiental.

Apesar do projeto ORNL desenvolvido nos Estados Unidos não ter uso viável no Brasil, cientistas ambientais nacionais podem se inspirar e desenvolver tecnologias semelhantes. Nagendra Singh, um dos desenvolvedores da ORNL, disse que o diferencial da tecnologia é que ela é capaz de dizer como os eventos climáticos impactarão desproporcionalmente diferentes comunidades. De acordo com o cientista, esses dados geodemográficos fornecem informações necessárias aos tomadores de decisão.

Os cientistas do ORNL usaram microdados do censo dos EUA para criar uma população sintética, aproximando a composição individual das comunidades urbanas para avaliar a vulnerabilidade e a capacidade de adaptação dos bairros aos eventos climáticos. A equipe coletou informações demográficas, como nível de renda, idade, sexo, etnia e moradia dos bancos de dados do censo. Eles geraram dados de características do edifício para determinar se uma estrutura era um escritório, loja, prédio ou outro tipo de estrutura, aplicando técnicas de machine learning (aprendizado de máquina) a imagens de satélite. Os dados combinados geraram uma análise de alta resolução de diferentes impactos em grupos socioeconômicos até o nível da rua.

Os cientistas do ORNL desenvolveram e testaram a plataforma usando dados da área metropolitana de Atlanta para caracterizar os bairros e, em seguida, avaliaram os impactos potenciais das ilhas de calor urbanas em diferentes grupos demograficamente definidos.

A metodologia baseia-se na experiência de longa data do ORNL em medir populações e mudanças ambientais, incluindo o Instituto de Ciências de Mudança Climática do laboratório e ferramentas de modelagem de dinâmica humana desenvolvidas como parte de sua pesquisa científica de segurança nacional.

Ao jornal Phys, outra desenvolvedora da ferramenta, Christa Brelsford, diz que uma das funções dos laboratórios Estados Unidos é “garantir que os mais vulneráveis ​​entre nós sejam representados de forma igual, justa e precisa na ciência, e não chegamos a isso quando olhamos apenas para agregados urbanos.” No contexto de mudanças climáticas, é imprescindível que, cada vez mais, ferramentas como a ORNL sejam desenvolvidas para mitigar as consequências do racismo e injustiça ambientais.