Trait-Based Specific Protection Goals for Wild Pollinators: A Staged Modelling Framework for Pesticide Risk Assessment

Resumo Técnico: Objetivos de Proteção Específicos Baseados em Traços para Polinizadores Selvagens

Definição do Problema
A atual Avaliação de Risco Ambiental (ARA) para pesticidas na União Europeia enfrenta um impasse regulatório em relação aos polinizadores selvagens. Embora um Objetivo de Proteção Específico (OSE) de uma redução máxima de 10% no tamanho da colônia tenha sido estabelecido para as abelhas melíferas geridas (Apis mellifera), não existe um OSE quantitativo definido para polinizadores selvagens (mamangabas, abelhas solitárias e outros táxons). Consequentemente, os gestores de risco não podem avaliar a aceitabilidade de dados de toxicidade de nível inferior, nem os resultados de estudos de nível superior podem ser avaliados em relação a um objetivo de proteção. Esta ausência força um requisito padrão de estudos de nível superior, intensivos em recursos (gaiola, semicampos ou campo), para quase todas as aplicações de pesticidas onde a exposição de abelhas selvagens é possível.

A dependência da abelha melífera como uma espécie substituta é fundamentalmente falha para os polinizadores selvagens. As abelhas melíferas são geridas, coloniais e perenes, enquanto os polinizadores selvagens exibem diversas estratégias de história de vida (ex: solitárias, univoltinas, nidificação em cavidades) que ditam diferentes rotas de exposição, sensibilidade e resiliência populacional. O uso de um único substituto confunde perigo com risco e falha em considerar o descompasso entre a toxicidade ao nível individual e a persistência ao nível populacional, levando frequentemente ou a uma subestimação catastrófica do risco ou a uma sobreproteção desnecessária.

Metodologia
O artigo propõe um framework pragmático de três estágios, com foco principal no Estágio 1, que é implementável imediatamente (2026–2027) utilizando dados e ferramentas existentes. O framework integra dois avanços metodológicos:

1. Seleção de Espécies Baseada em Traços: Em vez de usar um único substituto universal, o framework identifica espécies funcionalmente vulneráveis agrupando os táxons com base em três categorias de traços:

   • Traços relacionados à exposição: Fenologia, alcance de forrageamento, especialização floral e substrato de nidificação.
   • Traços de sensibilidade intrínseca: Tamanho corporal, taxa metabólica e capacidade de desintoxicação.
   • Traços de resiliência populacional: Voltinismo, tempo de geração, fecundidade e capacidade de dispersão.
     Este método seleciona a espécie modelo com base em qual combinação de traços é mais vulnerável ao pesticida específico e ao cenário de exposição.

2. Avaliação Demográfica de Toxicidade: Esta abordagem traduz os efeitos do pesticida ao nível individual (mortalidade e efeitos subletais na reprodução/desenvolvimento) em resultados ao nível populacional utilizando matrizes de projeção de Lefkovitch estruturadas por estágio de vida.

   • Estrutura do Modelo: Para abelhas solitárias univoltinas (demonstrado através de Osmia bicornis), utiliza-se uma matriz anual de três estágios: indivíduos que passaram o inverno ($C$), fêmeas adultas emergentes ($A_e$) e fêmeas adultas reprodutivamente ativas ($A_r$).
   • Parâmetros: O modelo incorpora taxas demográficas basais (sobrevivência, fecundidade) derivadas da literatura e aplica reduções proporcionais para simular efeitos letais e subletais.
   • Simulação: O modelo execeuta projeções determinísticas e simulações estocásticas de Monte Carlo (mais de 1.000 iterações) ao longo de um período de 10 anos para contabilizar a estocasticidade demográfica.

Principais Contribuições e Resultados
O estudo demonstra que limites de OSE quantitativos podem ser derivados através da exploração do espaço de parâmetros do modelo do Estágio 1. O framework de OSE proposto consiste em duas dimensões complementares:

• Dimensão de Magnitude: Uma redução máxima aceitável na abundância da população local ao longo de um período definido (proposta como uma queda de 10% no Ano 3).
• Dimensão de Persistência: Uma probabilidade máxima aceitável de que uma população projetada estocasticamente caia abaixo do limite de declínio (proposta como um risco de excedência de 10%, ou uma probabilidade de persistência de 90%).

Principais Descobertas da Exploração do Espaço de Parâmetros:

• Interações Não Lineares: Os efeitos combinados da mortalidade adulta e da redução da fecundidade produzem consequências ao nível populacional mais do que aditivas. Por exemplo, uma redução de 10% tanto na mortalidade quanto na fecundidade resulta numa queda populacional de 19%, quase o dobro do efeito de cada fator isoladamente.
• A Restrição Determinante: Embora um declínio determinístico de 10% se alinhe com o gatilho da abelha melífera, o critério de persistência (risco de excedência) é frequentemente a restrição determinante. Por exemplo, uma taxa de mortalidade adulta de 10% cumpre o limite de declínio de 10% deterministicamente, mas resulta num risco de excedência de 55,7%, falhando no OSE. O limite efetivo para efeitos únicos situa-se entre 5% e 6% de mortalidade.
• Dependência da História de Vida: O limite de magnitude é relativamente insensível à história de vida, mas o risco de excedência é altamente dependente desta. Histórias de vida lentas (taxas de crescimento intrínseco mais baixas, $\lambda \approx 1,4$) falham o critério de persistência em níveis de mortalidade mais baixos do que histórias de vida rápidas ($\lambda \approx 1,94$), validando a necessidade de seleção de espécies baseada em traços.
• Prontidão de Implementação: A análise confirma que o Estágio 1 pode ser implantado imediatamente utilizando dados demográficos existentes, dados de testes de toxicidade padrão da OECD e ferramentas de modelação baseadas em Python.

Significado e Alegações
O artigo alega que este framework resolve o impasse regulatório imediato ao fornecer limiares provisórios ao nível populacional que permitem que o processo de avaliação em camadas funcione conforme pretendido. Ao mudar de uma abordagem de "substituto da abelha melífera" para uma abordagem de "resiliência populacional baseada em traços", o framework oferece uma base mais ecologicamente fundamentada para a avaliação de risco.

Os autores afirmam que um modelo imperfeito que aborde a questão correta (persistência da população de polinizadores selvagens) oferece melhor proteção do que um modelo bem caracterizado que aborde a questão errada (efeitos da colónia de abelhas melíferas). O framework foi desenhado para ser flexível, generalizando-se para sirfídeos, borboletas e mariposas em iterações futuras. Suporta um roteiro de implementação progressiva:

• Estágio 1 (Agora): Modelos não espaciais, estruturados por estágio de vida, fornecendo limiares regulatórios imediatos.
• Estágio 2 (2028–2029): Modelos explicitamente espaciais incorporando dinâmica espacial e heterogeneidade de habitat.
• Estágio 3 (2030+): Modelação completa baseada em agentes (ALMaSS) incorporando comportamentos individuais e interações complexas de comunidade.

Em última análise, o objetivo do framework é substituir fatores de incerteza arbitrários por margens de segurança mecanisticamente derivadas, permitindo que os reguladores tomem decisões baseadas em restrições biológicas definidas, apoiando simultaneamente as obrigações de biodiversidade da UE, tais como o Regulamento de Restauração da Natureza.