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Perspectivas Metodológicas

luis schiesari ecologia aplicada ecotoxicologia agricultura sustentabilidade
O poder de um programa de pesquisa é maximizado ao integrar teoria, observação e experimentação. Como outras ciências, a ecologia é baseada em três pilares de geração de conhecimento: observação, experimentação e teoria. A observação permite detectar os padrões naturais e inspira o cientista na formulação de hipóteses a respeito dos seus processos causadores. A experimentação permite testar a contribuição efetiva destes processos causadores, isolada ou conjuntamente, sobre o padrão observado. Finalmente, a teoria unifica e generaliza o conhecimento para uma ampla variedade de organismos, sistemas, e condições ambientais. Nosso laboratório alia análise e reanálise de dados publicados, detecção de padrões observados em campo, e experimentação em cenários múltiplos (laboratório, mesocosmos e campo) a partir de uma definição de pergunta de pesquisa bem embasada na ecologia teórica e/ou aplicada.
A abordagem observacional é fortalecida se baseada em análise comparativa ao longo de gradientes ambientais. Décadas de pesquisas ecológicas mostraram que estudos comparativos ao longo de gradientes ambientais trazem excelentes insights sobre os fatores organizadores de comunidades biológicas e dos atributos que influenciam o sucesso das espécies no ambiente. 
 
Em projetos passados investigamos os processos organizadores de comunidades biológicas ao longo de gradientes de cobertura de dossel (um gradiente de produtividade) e de hidroperíodo (um gradiente de duração do hábitat). Hoje, o principal eixo de variação ambiental que analisamos é o de intensidade no uso da terra – na verdade, um complexo emaranhado de gradientes de disponibilidade de hábitat, produtividade e contaminação química, entre outros. 
 
Este gradiente de intensidade de uso da terra é representado por ambientes nativos, pastagens e plantações. No interior de São Paulo conduzimos amostragens comparativas em cerrado e floresta atlântica estacional semi-decídua, pastagens e canaviais; já na região das cabeceiras do rio Xingu no Mato Grosso conduzimos amostragens comparativas em floresta de transição cerrado-floresta ombrófila densa amazônica, pastagens e plantações de soja. Estas paisagens modificadas têm enorme relevância econômica, social e ambiental. Pastagens (172 MHa), plantações de soja (25 MHa) e de cana (9 MHa) cobrem nada menos que 78% da área agrícola do Brasil; soja e cana são importantes commodities agrícolas, constituindo as principais matérias-primas para a produção de biocombustíveis no país (soja para biodiesel, cana para etanol); e, finalmente, cerrado e a floresta atlântica são hotspots de biodiversidade de importância global, enquanto que a região das cabeceiras do Xingu está no chamado ´Arco do Desmatamento´ da Amazônia.
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Sistemas-modelo permitem investigar questões que seriam intratáveis na complexidade da natureza. Na complexidade notável das comunidades biológicas, cientistas frequentemente lançam mão de sistemas-modelo, ou seja, organismos ou grupos de organismos através dos quais processos gerais podem ser entendidos. Utilizamos frequentemente como sistema-modelo larvas de anuros (girinos) e outros organismos das teias alimentares em que girinos estão inseridos, como algas, insetos aquáticos predadores e peixes. A partir deste sistema-modelo, e focando em características sub-individuais, pretendemos abstrair das espécies estudadas para gerar conhecimentos e previsões aplicáveis a uma ampla variedade de organismos, populações, comunidades e ambientes.
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Abordagem experimental é fortalecida se conduzida em cenários múltiplos. A ecologia experimental envolve decisões difíceis. Por um lado, o pesquisador quer ter tanto controle experimental quanto possível para aumentar o poder em detectar causa-e-efeito entre fatores manipulados e respostas medidas. Por outro lado, o pesquisador quer que suas manipulações se aproximem ao máximo do mundo real. Ocorre que estes desejos são mutuamente exclusivos porque cenários controlados necessariamente têm que ser simples e, portanto, distantes das condições que prevalecem na natureza. De forma a circundar este tradeoff e produzir uma linha de extrapolação que nos auxilie a entender melhor quais processos efetivamente contribuem para gerar os padrões naturais, nossos experimentos são realizados em cenários múltiplos. No laboratório obtemos cenários de alto controle mas baixo realismo; no campo obtemos cenários de alto realismo mas baixo controle; e em mesocosmos – os chamados sistemas híbridos - obtemos cenários de realismo e controle intermediários que melhor conectam laboratório e campo (fotos de Luis Schiesari, Daniel Din Negri e Bianca Gonçalves).

Poder de compreensão, generalização e previsão é aumentado por perspectiva mecanicista. Capitalizando em cima da organização hierárquica das comunidades biológicas, a perspectiva mecanicista busca explicações para fenômenos ecológicos em níveis de organização biológica progressivamente mais basais. Assim, processos ocorrendo no nível da comunidade são entendidos por meio do estudo da dinâmica das populações que a compõem; processos no nível da população são entendidos por meio do estudo do desempenho dos indivíduos que a compõem; e processos no nível do indivíduo são entendidos por meio dos atributos morfológicos, fisiológicos, comportamentais e de história de vida que o caracterizam e que regulam seu sucesso - ou fracasso - no ambiente. Esta abordagem (i) simplifica a análise da comunidade biológica, que é um sistema complexo; (ii) fortalece a busca por relações de causa-e-efeito entre processos hipotetizados e padrões observados; (iii) permite generalizar nossos resultados para espécies ou sistemas não estudados - afinal, apenas uma espécie se chama onça-pintada, sapo-ferreiro ou jacarandá-mimoso, mas todas as espécies têm tamanho de corpo, taxa metabólica, temperatura crítica máxima e longevidade; e (iv) fortalece a formulação de previsões para as consequências das mudanças ambientais sobre comunidades biológicas ao buscar a relação entre atributos-chave e desempenho no ambiente.

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