Cerca de 600 espécies podem estar erradamente a ser avaliadas como não ameaçadas na Lista Vermelha das Espécies Ameaçadas, segundo um novo método projetado por académicos e descrito esta quinta-feira na revista Conservation Biology.

Os investigadores, liderados pelo ecologista Luca Santini, da Universidade Radboud, na Holanda, dizem ainda que mais de cem outras espécies, que não foram avaliadas, também poderão estar ameaçadas.

A nova abordagem para avaliar o risco de extinção de animais é, segundo a explicação dos autores, mais eficiente, sistemática e abrangente.

Os investigadores, usando este método, chegaram a conclusões em consonância com as avaliações da Lista Vermelha, mas descobriram que 20% das 600 espécies que eram impossíveis de serem avaliadas pelos especialistas poderão estar ameaçadas de extinção, como a ‘Lewinia Mirífica’, uma ave das Filipinas, ou o ‘cervo-rato de Williamson’, da Tailândia.

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E também descobriram que 600 espécies avaliadas anteriormente como não ameaçadas poderão estar em risco, como o papagaio-pigmeu-de-peito-vermelho (‘Micropsitta bruijnii’) ou um rato que só existe na Etiópia, o ‘Muriculus Imberbis’.

“Isto indica que é urgente uma reavaliação da atual situação das espécies na Lista Vermelha”, disse Santini.

Regularmente, investigadores especializados avaliam o estatuto de conservação de espécies animais de todo o mundo e essa avaliação é registada na Lista Vermelha das Espécies Ameaçadas da União Internacional para a Conservação da Natureza (IUCN).

As espécies são classificadas em cinco categorias de risco de extinção, que vão de ‘pouco preocupante’ a ‘criticamente ameaçada’. Mais de 90.000 espécies estão cobertas pela Lista Vermelha.

Santini diz que os dados são por vezes desatualizados e imprecisos, nomeadamente porque animais que vivem em áreas remotas não são devidamente estudados.

Por isso, para uma abordagem mais eficiente, sistemática e abrangente, os especialistas criaram um novo método, que, dizem, fornece informações adicionais. O método combina informação de mapas com modelos estatísticos.