ANÁLISE DE CENÁRIOS A PARTIR DE INDICADORES ENERGÉTICOS E AMBIENTAIS PARA AS EMISSÕES BRASILEIRAS DE CO2
Emissões de CO2, Rede Neural Artificial, Recursos Energéticos Fósseis e Renováveis, Queimadas Brasileiras.
O Brasil é um país em desenvolvimento que emite altas quantidades de CO2 por ano. Portanto, controlar essas emissões é essencial para alcançar o desenvolvimento sustentável. Nesta tese, modelamos uma Rede Neural Artificial capaz de relacionar quantitativamente as emissões de CO2, matriz energética e queimadas nos biomas brasileiros, como a Floresta Amazônica. A literatura, ainda não possui trabalhos que demonstrem quantitativamente o impacto que as alterações na matriz energética brasileira possuem nas emissões de CO2 no país. Além disso, também não se encontra estudos que utilizam as queimadas nos biomas brasileiros como entrada nos modelos preditivos para as emissões. Nossos resultados mostraram que as emissões brasileiras de CO2 aumentarão nos próximos anos. No entanto, a substituição parcial de recursos energéticos fósseis por renováveis associados à redução de incêndios nos biomas brasileiros poderia reduzir significativamente essas emissões. Em nosso primeiro cenário em que houve uma substituição parcial de 30% dos recursos fósseis pelos renováveis e uma redução de 70% nas queimadas dos biomas brasileiros, as emissões de CO2 diminuíram em 13,58% para o ano de 2030. Já no segundo cenário analisado, substituímos os combustíveis fósseis em 90% pelos renováveis, enquanto as queimadas nos biomas brasileiros foram reduzidas em 90%. Nessa situação, observamos uma redução de 28,45% nas emissões brasileiras de CO2. Assim, o modelo aqui desenvolvido pode ajudar o Brasil a prever e controlar suas emissões de CO2 a partir de mudanças em seus indicadores energéticos e ambientais para encontrar o equilíbrio entre desenvolvimento e sustentabilidade. Nosso modelo também pode ser usado por outros países em desenvolvimento. Para isso, é necessário que os indicadores sejam adaptados à realidade do país estudado.