Análise do uso de agrotóxicos na Bacia do Rio Preto (DF): uma abordagem metodológica sobre a paisagem geográfica e a avaliação de risco ambiental.
Avaliação de risco ambiental, agrotóxicos, paisagem, cenários de exposição, ecotoxicidade, organismos aquáticos.
A Avaliação de Risco Ambiental (ARA) de agrotóxicos configura-se como uma importante ferramenta no gerenciamento do uso destes produtos, sobretudo em face da crescente demanda por práticas agrícolas mais sustentáveis e regenerativas. Enquanto países de clima temperado têm avançado no controle destas substâncias, países de clima tropical, como o Brasil, enfrentam desafios relacionados à carência de dados e de inovações aplicadas à modelagem para estimar concentrações de agrotóxicos em águas superficiais. Este trabalho tem como objetivo construir cenários de exposição e avaliar o risco ambiental de agrotóxicos, por meio do modelo regulatório Pesticide in Water Calculator (PWC), utilizado pelas agências de proteção ambiental dos Estados Unidos e do Canadá. Espera se que a parametrização do referido modelo com dados específicos do bioma Cerrado, possibilite uma condução representativa da avaliação de risco ambiental no país. A área de estudo corresponde a Bacia do Rio Preto, importante polo de uso agrícola do Distrito Federal. Neste contexto, a construção de cenários de exposição de agrotóxicos, a partir de uma modelagem preditiva, mesmo que conservadora, associada a análise dos efeitos ecotoxicológicos de três herbicidas (Glifosato, 2,4-D e Atrazina) sobre a biota aquática, com base em espécies-padrão, permite estimar Quocientes de Risco (QR) para a área de estudo. Além disso, as variáveis bióticas, abióticas e antrópicas que integram a paisagem geográfica estão incorporadas à Avaliação de Risco Ambiental (ARA), por meio de uma abordagem espacial e ecossistêmica. A intenção da pesquisa é demonstrar que, mesmo diante de limitações, é possível estruturar bases de dados capazes de subsidiar avaliações de risco, passíveis de aprimoramento futuro com a incorporação de dados mais refinados.