A Amazônia é a maior bacia de drenagem do mundo e contém cerca de 40% da floresta tropical remanescente do mundo, hospedando uma enorme diversidade de espécies terrestres e aquáticas. Recentemente, a degradação da floresta amazônica devido a incêndios (intencionais), expansão agrícola e extração de madeira recebeu atenção internacional. No entanto, poucos se tem feito para descrever a presença e disseminação de contaminantes químicos relacionados à intensificação agrícola, aumento demográfico ou industrialização na bacia amazônica. Isso é particularmente importante, pois quase todas as águas que deixam campos agrícolas e águas residuais geradas pelas áreas urbanas são despejadas sem tratamento no Rio Amazonas.

A conscientização sobre o impacto dos produtos químicos sintéticos usados ​​pela sociedade moderna no meio ambiente foi iniciada nos anos 60, tendo como marco inicial a publicação do livro “Silent Spring”, de Rachel Carson. Este livro inspirou o movimento ambiental, que contribuiu para a regulamentação de substâncias químicas tem em consideração os seus possíveis impactos à saúde do ecossistema e da saúde humana. Graças a todo esse movimento, hoje temos programas avançados de monitoramento e estruturas regulatórias para controlar o status químico dos rios em muitos países desenvolvidos. No entanto, a presença de contaminantes e seus possíveis impactos em muitos rios tropicais, incluindo a Amazônia, ainda não foram avaliados. O projeto SILENT AMAZON, inspirado no movimento ambiental iniciado por Carson, tenta criar o primeiro conjunto abrangente de dados sobre o status de contaminação química do Rio Amazonas, o que, esperançosamente, fomentará o desenvolvimento de políticas públicas e ações de gerenciamento para controlar as emissões químicas e proteger a biodiversidade na região. O projeto SILENT AMAZON é apoiado pela National Geographic Society e pelo IMDEA Water Institute, e será executado inicialmente de agosto de 2019 a janeiro de 2021.

Objetivos e metodologia

O objetivo principal do projeto SILENT AMAZON é avaliar como e em que medida a pressão demográfica e as atividades industriais impactam a biodiversidade amazônica em escala local e regional. Isso será alcançado por meio de uma campanha de monitoramento com foco na emissão de substâncias químicas nas principais áreas urbanas da Bacia Amazônica (Manaus, Santarém, Belém), navegando mais de 1.500 km, do arquipélago de Anavilhanas até a costa atlântica (Brasil). Amostras de água, plantas e peixes serão coletadas para a análise de uma ampla gama de contaminantes, incluindo: produtos farmacêuticos, produtos e higiene pessoal e do lar, fragrâncias, poluentes orgânicos persistentes, plásticos e microplásticos, metais e outros compostos industriais (PFAS). Um conjunto de dados completo de concentrações de exposição a produtos químicos em diferentes áreas sujeitas a diferentes níveis de impacto antropogênico será criado e usado para calcular os riscos para a biodiversidade aquática.

Resultados esperados

Com base nos diferentes grupos de contaminantes, criaremos mapas interativos, para que possamos observar facilmente a relação entre urbanização, desmatamento, agricultura e pontos de acesso industriais com a presença de contaminantes no rio. Os mapas das concentrações de exposição à água serão comparados com as concentrações medidas na biota tanto para avaliar se eles têm uma boa correspondência em termos de ocorrência e bioconcentração dos contaminates quanto para avaliar se as concentrações observadas na biota estão relacionadas majoritariamente à exposição à água ou se deve também a outros fatores (por exemplo, transferência de cadeia trófica, migrações biológicas). Finalmente, o conjunto de dados sobre as concentrações químicas medidas será usado para realizar uma avaliação de risco para diferentes grupos taxonômicos que habitam as águas da Amazônia e para definir contaminantes e misturas específicas que podem impactar a biodiversidade e, portanto, requereriam atenção e gerenciamento urgente.

Phases

Preparação da Expedição

Processamento de amostras

Análise de dados