Pesquisa projeta emissões de gases de efeito estufa do Brasil até 2030

Dissertação da FEQ também criou índice que pode orientar políticas públicas nos estados

Pesquisa projeta emissões de gases de efeito estufa do Brasil até 2030

Dissertação da FEQ também criou índice que pode orientar políticas públicas nos estados

O Brasil está entre os 10 países que mais emitem gases de efeito estufa (GEE), segundo a plataforma Climate Watch, do World Resources Institute (WRI). No país, a agropecuária e as mudanças no uso da terra, incluindo desmatamento e queimadas, são os principais responsáveis pela liberação desses poluentes. Em mestrado na Faculdade de Engenharia Química (FEQ) da Unicamp, o pesquisador Thiago Pongiluppi analisou a evolução das emissões e projetou cenários utilizando inteligência artificial. A projeção indica uma queda até 2030, ano em que o Brasil deve emitir 1,87 bilhão de toneladas de GEE. Além disso, a pesquisa criou um índice que pode contribuir para a elaboração de políticas públicas nos estados.

A análise histórica do estudo concentrou-se entre 2000 e 2023. Pongiluppi, orientado e coorientado pelos professores da FEQ Melissa Vieira e Flávio da Silva, respectivamente, identificou três fases na emissão de GEE no período:

Para o mapeamento, o engenheiro químico utilizou dados das emissões brutas, ou seja, sem subtrair a parcela dos gases que são absorvidos ou removidos por florestas e oceanos. Depois de padronizar os dados, Pongiluppi os interpretou, avaliando o comportamento das emissões e as variáveis mais importantes na emissão dos GEE, como o desmatamento e a agropecuária. A integração entre análise histórica, técnicas de agrupamento e aprendizado de máquina, para o autor da dissertação, mostrou-se eficaz para orientar políticas públicas a respeito das mudanças climáticas.

Partindo da série histórica, foram testadas diferentes técnicas para realizar as projeções para 2030, ano que foi escolhido como marco devido às metas firmadas no âmbito do Acordo de Paris, durante a Conferência das Nações Unidas sobre Mudanças Climáticas de 2015 (COP 21). Na pesquisa, foram comparados modelos estatísticos tradicionais (regressões lineares, quadráticas e senoidais) com uma rede neural chamada Multi-Layer Perceptron (MLP). Este modelo, segundo apontam o autor e seus orientadores, captura de forma mais adequada os padrões não lineares e sazonais do que as técnicas estatísticas tradicionais. 

“As metodologias tradicionais, a estatística como um todo, têm essa dificuldade de prever. Uma das técnicas que eu apliquei, que é a de regressão, não consegue, de certa forma, explicar esse fenômeno, e a técnica de inteligência artificial vem exatamente para tentar entender o comportamento desses dados”, diz o pesquisador. 

De acordo com a projeção, há uma tendência de queda de emissões, porém o Brasil deverá liberar 1,87 bilhão de toneladas de dióxido de carbono (CO2) ou outros GEE em 2030, em valores brutos. Embora seja difícil de comparar com a meta, já que ela se refere à emissão líquida (que leva em conta a remoção dos gases de efeito estufa obtida por determinado país), esse cenário ainda seria incompatível com a intenção de redução de 53% das emissões de gases entre 2005 e 2030.

Situação por estados

O perfil das emissões de GEE no Brasil, conforme analisado na dissertação, é diferente dos outros países que figuram entre os principais emissores. Enquanto nos Estados Unidos e na China, países que lideram a lista, por exemplo, a queima de combustíveis fósseis responde pela maior parte da liberação de gases, no Brasil a mudança de uso da terra e floresta (o que inclui o desmatamento) e a atividade agropecuária representam mais de 50% das emissões. O autor da pesquisa e sua orientadora lembram que esse perfil traz uma oportunidade ao país, já que há um rol de práticas agrícolas sustentáveis que podem ser adotadas, bem como a fiscalização em torno do desmatamento. 

A dissertação também incluiu uma análise por estados. Pará e Mato Grosso, conforme os dados analisados, lideram as emissões, puxadas pelas atividades agropecuárias e pela derrubada das florestas. Rondônia, Maranhão, Rio Grande do Sul, Bahia, Goiás e Mato Grosso do Sul completam o grupo dos dez maiores emissores. Já o Distrito Federal, Amapá e Roraima são as unidades federativas que menos emitem, sendo o tamanho do território e o tipo de atividade predominante fatores importantes para o resultado. 

Para avaliar como as unidades da federação lidam com políticas de mitigação, o engenheiro químico criou o Índice de Ambição de Mitigação ABC+. O plano ABC (sigla de “agricultura de baixa emissão de carbono”) foi criado pelo Ministério da Agricultura em 2010 e atualizado em 2020 com o nome de ABC+. A política incentiva o uso de técnicas agrícolas para a diminuição das emissões dos GEE.

“Quando olhamos as políticas públicas de uma forma completa, existem algumas lacunas de mitigação com relação ao que esse estado realmente está emitindo. Se o Estado x está emitindo y, o que ele está fazendo para mitigar essa emissão? Qual é o esforço desse estado? Esse índice tenta traduzir essa relação entre emissão e mitigação”, explica Pongiluppi. 

Com o índice de ambição, os estados recebem uma nota e são classificados entre: alta ambição, ambição realista, ambição moderada, baixa ambição e ambição muito baixa. As metas de Mato Grosso e Pará são descritas como modestas, considerando seu alto histórico de emissões, grande potencial de mitigação e a falta de proporcionalidade entre os compromissos assumidos. Já Alagoas, Bahia e Paraná possuem as maiores ambições.

As informações sistematizadas no índice, espera o pesquisador, podem contribuir para que os estados impulsionem seus planos, ou mesmo os formulem – até a conclusão da dissertação, em novembro de 2025, 9 das 27 unidades da federação ainda não haviam publicado suas ações e metas em torno do plano ABC+.

Orientadora da dissertação, a professora da FEQ Melissa Vieira indica que o trabalho de Pongiluppi integra diferentes conhecimentos com o fim de contribuir para a resolução de problemas contemporâneos. “Thiago trabalhou com análise histórica, análise estatística, com clusterização, fez análises por estados e utilizou técnicas de aprendizado de máquina. Tudo isso que ele conseguiu integrar na dissertação pode servir de ferramenta de apoio para que os estados tomem decisões a respeito da implementação de políticas ambientais.”