A Experiência do MIT em Modelagem Aplicada a Mudanças Climáticas, Biocombustíveis e Uso da Terra...
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A Experiência do MIT em Modelagem Aplicada a Mudanças Climáticas, Biocombustíveis e Uso da Terra
Angelo Gurgel
FEA-RP – Universidade de São Paulo e
MIT Joint Program on the Science and Policy of Global Change
Sumário
1. Mudanças Climáticas2. Sistemas Integrados de Modelagem Climática3. O Sistema do MIT Joint Program4. Alguns resultados5. O modelo econômico6. Exemplo de desenvolvimento da modelagem:
biocombustíveis e mudanças no uso da terra7. Considerações finais
1. Mudanças Climáticas
• O aquecimento global é um fenômeno climático de aumento da temperatura média global nos últimos 150 anos;
• Evidências deste fenômeno:– Medições de temperatura: aumento de cerca de
0,6o C (+-0,2o C) durante o século XX;– Redução da cobertura de neve em montanhas e
regiões polares (perda de 10% a 15% desde 1950);– Aumento na frequência e intensidade de eventos
extremos (furacões, enchentes, secas).
Mudanças Climáticas
ENERGY BALANCE IN THE CLIMATE SYSTEM
ESSENCEOF THE GREEN-HOUSEEFFECT
2. Sistemas Integrados de Modelagem Climática
• Govenos buscam previsões de tendências futuras das mudanças globais: evitar ou diminuir impactos indesejáveis.
• IPCC: relatórios com os resultados de estudos da comunidade científica mundial, base para debates políticos e científicos.
O estudo de mudanças climáticas: sistemas integrados de modelagem
Modelos climáticos e potenciais para o uso e desenvolvimento da agroinformática:
O estudo de mudanças climáticas: sistemas integrados de modelagem
Modelos Climáticos
Globais
Modelos Climáticos Regionais
Cenários de mudaças Climáticas
Modelos de crescimento de culturas/experimentos
O estudo de mudanças climáticas: sistemas integrados de modelagem
• Mudanças climáticas: fenômeno complexo – exige a interação entre cientistas e modelos de diferentes áreas:– Ciências sociais– Física– Química– Oceanografia– Hidrologia– Ecossistemas
• Estudar mudanças climáticas: quão difícil é isso?– Incertezas nas propriedades do sistema climático:
• Absorção de carbono pelos oceanos;
• Efeitos indiretos dos aerosois;
• Limitações nos dados coletados dos oceanos, terra e atmosfera;
• Representação do processo de formação de nuvens;
– Incertezas nas emissões de gases de efeito estufa:• Projeções populacionais e de crescimento econômico;
• Evolução da tecnologia;
• Mudanças no uso da terra;
– Incertezas e desconhecimento dos feedbacks entre os sistemas climático e humano
O estudo de mudanças climáticas: sistemas integrados de modelagem
3. O Sistema do MIT Joint Program
MIT Integrated Global System Model:
• Construído para analisar as mudanças ambientais em escala global resultantes das ações antropogênicas, quantificando as incertezas associadas com as mudanças previstas e mensurando os custos e efetividade ambiental de políticas propostas para mitigar os riscos das mudanças climáticas
O Sistema Integrado do MIT Joint Program
O Sistema Integrado do MIT Joint Program
O Sistema Integrado do MIT Joint ProgramModelo dinâmico-
estatístico de média zonal
Resolve explicitamente as equações primitivas para o estado médio zonal da atmosfera
Inclui parameterização de calor, humidade, e
transporte de momentum por remoinhos de larga escala, baseados em teoria baroclínica de
ondas;
A parameterização numérica de processos físicos inclui nuvens,
convecção precipitação, radiação, fluxos de
superfície, entre outros.
O Sistema Integrado do MIT Joint Program
Interações e processos entre os componentes
atmosférico-terrestre e oceânico
O Sistema Integrado do MIT Joint ProgramInterações e processos entre os componentes
atmosférico-oceânico e terrestre
4. Alguns resultados ilustrativos
Concentrações de CO2, CH4 e N2O
Mudança na temperatura média do ar e no nível médio dos oceanos
Mudança na cobertura de gelo
Mudanças por latitude
Sequestro de carbono pelos oceanos
Chance de exceder a temperatura média global em diferentes níveis de estabilização:
ppm
ppm
ppm
ppm
Valor presente líquido (VPL) dos custos de mitigação como % do VPL do bem-estar mundial até 2100
Stern Review estimou menos de 1% para estabilizar a 450 ppm, mas considrou apenas 2050 (antes do trabalho mais árduo).
Sem controle: crescimento do uso do carvão e petróleo
450ppm CO2: quase livre de CO2, pouco crescimento no uso de energia, uso de biocombustíveis, energia fóssil com captura e sequestro de carbono
O Desafio Tecnológico
Prever as mudanças em temperatura e suas probabilidades em escala global, bem como as possíveis consequências e
custos econômicos de tais mudanças e e do controle, mitigação e adaptação
A “Loteria” das Mudanças Climáticas
5. O modelo econômico
Emissions Prediction and Policy Analysis (EPPA) Model
• Modelo de equilíbrio geral• Base de dados: Global Trade Analysis Project (GTAP)• Dados de energia: International Energy Agency (IEA)• Dados de emissões: U.S Environmental Protection Agency
(EPA)• Representação detalhada de oferta e consumo de energia• 16 regiões e 21 setores, dinâmico recursivo• Cenários de longo prazo e curto prazo• Impactos de mudanças e políticas climáticas nos sistemas
econômico e energético (agricultura, saúde humana, aumento dos oceanos, demanda de energia, impacto geral em bem-estar)
Modelo EPPA Países e regiões representadas
Modelo EPPA Setores Representados
Sectors Non-Energy
Agriculture Energy Intensive Other Industry Services Industrial Transport Household Transport
Energy Crude oil Refined oil Liquid fuel from biomass Shale oil Coal Natural gas Electricity Synthetic gas (from coal)
For special studiesCrops, Livestock, Forestry, Food
Technologies IncludedFossil (oil, gas, coal)IGCC with carbon captureNGCC with carbon captureNGCC without captureNuclearHydroWind and solarBiomass
(Baseload, Shoulder, Peaking)“New” Technologies
For special studiesHydrogen Cars, Plug-in Electric Cars
For special studiesGasoline, Diesel, Refinery Gases, Heavy Fuel Oil, Petroleum Coke, Bitumen Upgrading
Consumer
Sectors
Production
Sectors
Primary Factors
Income
Goods and ServicesExpenditure
EPPA é um Modelo Computável de Equilíbrio Geral da Economia Global
Emissions:
CO2
CH4
N2O
SF6
HFCs
PFCs
Urban gases
GovernmentInternational
Trade
Public Goods Taxes
Intermediate demand
Region “A”Ligação explícita entre variáveis econômicas e
valores físicos de energia
Lógica do Modelo EPPAFunção de produção
Crescimento do trabalho
Mudança em produtividade
Acumulação de capital
Identidade contábil
Equil. poupança-investim.
Propenção a poupar
Emissões de carbono
KLKL
L
KL
Ktt )LbKb(aX 1
t
t )(LL 10
tt ga 1
ttt IKK 11
ttt SCX
tt IS
)XY(sYS tt t,XfE tt
Lógica do Modelo EPPA
Modelo escrito em GAMS (General Algebraic Modeling System - http://www.gams.com/)
GAMS é uma linguagem de programação matemática para resolver problemas de otimização;
O Modelo EPPA utiliza o subsistema MPSGE (http://www.mpsge.org/), que resolve o problema de equilíbrio geral como um problema de complementariedade mista (MCP)
Lógica do Modelo EPPA
• Exemplo: x·f(x) = 0, x(5 – x) = 0
• Solução: x = 0 (f(x) ≠ 0) ou x = 5 (f(x) = 0)
Lógica do Modelo EPPA Três condições definem a solução de equilíbrio
no MPSGE:
6. Exemplo de desenvolvimento da modelagem: biocombustíveis e
mudanças no uso da terra
Fonte: Mann (1997)
Mudanças no uso da terra:
CO2
FLORESTA
Biocombustíveis, mudanças no uso da terra e mudança climática
MIT EPPA, 16 Region, multi-sectorCGE model
MIT EPPA, 16 Region, multi-sectorCGE model
Downscaling Technique/ Spatial disaggregation
algorithm
Downscaling Technique/ Spatial disaggregation
algorithm
DYNAMICTERRESTRIAL ECOSYSTEMS
MODEL (TEM)
DYNAMICTERRESTRIAL ECOSYSTEMS
MODEL (TEM)
CH4, N2O, Net CO2
from land use
CH4, N2O, Net CO2
from land use
Crop, pasture,
bioenergy, forest
productivity
Crop, pasture,
bioenergy, forest
productivity
Spatial data (0.5º x 0.5º) forland useSpatial data (0.5º x 0.5º) forland use
EPPA-Global Land System Interactions
GHG and Other Pollutantsfrom energy and agriculture/land use
GHG and Other Pollutantsfrom energy and agriculture/land use
Land use shares for crops, livestock, bioenergy, forestryLand use shares for crops,
livestock, bioenergy, forestry
CO2, Tropospheric Ozone, Nitrogen deposition
CO2, Tropospheric Ozone, Nitrogen depositionTemperature, Precipitation,
Solar RadiationTemperature, Precipitation,Solar Radiation
Coupled Ocean, Atmosphere
Coupled Ocean, Atmosphere
Biogeophysical Land Processes
Biogeophysical Land Processes
Downscaling Technique
Statistical Work
At Regional Level: EPPAScrop
Spasture
Sforestry
Distribute S in the g grids cells
S: land use share of some category
Scrop
Spasture
Sforestry
Sg driven by: vegetation productivity, temperature, precipitation, distance to urban areas
TEM
(TEM) (IGSM)
(IGSM)
Year
2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100
mill
ion k
m2
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
Food Crop PastureManaged ForestBiofuelGrasslandsShrublandsNatural ForestsOther
Resultados Cenário
Desmatamento
Net Land Carbon Flux
Net GHG Balance
Year
2000 2020 2040 2060 2080 2100
Carb
on F
lux (
Pg C
O2-
eq )
-180
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90 Direct Indirect Net Land Carbon Flux
Year
2000 2020 2040 2060 2080 2100
Net
Bal
ance
( P
g C
O2-e
q )
-600
-400
-200
0
200
400
600
800
1000Fossil Fuel AbatementNet Land Carbon FluxFertilizer N2O Emissions
Net Abatement
44
Areas of Different Land Uses
Year
2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100
mill
ion k
m2
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
Food Crop PastureManaged ForestsBiofuelsGrasslandsShrublandsNatural ForestsOther
Resultados Cenário
Intensificação
Net Land Carbon Flux
Net GHG Balance
45
Areas of Different Land Uses
Year
2000 2020 2040 2060 2080 2100
Carb
on F
lux (
Pg C
O2-
eq )
-180
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
Direct Indirect Net Land Carbon Flux
Year
2000 2020 2040 2060 2080 2100N
et
Bala
nce (
Pg C
O2-e
q )
-600
-400
-200
0
200
400
600
800
1000 Fossil Fuel AbatementNet Land Carbon FluxFertilizer N2O EmissionsNet Abatement
Year
2000 2050 2100
Net
Bal
ance
( P
g C
O2-
eq )
-90
-60
-30
0
30
60
90
Year
2000 2050 2100
Net
Bal
ance
( P
g C
O2-
eq )
-90
-60
-30
0
30
60
90
Year
2000 2050 2100
Car
bon
Flu
x (
Pg
CO
2-eq
)
-90
-60
-30
0
30
60
90
Year
2000 2050 2100
Net
Bal
ance
( P
g C
O2-
eq )
-90
-60
-30
0
30
60
90
Year
2000 2050 2100
Net
Bal
ance
( P
g C
O2-
eq )
-200
-100
0
100
200
300
400
500
600
Year
2000 2050 2100
Net
Bal
ance
( P
g C
O2-
eq )
-200
-100
0
100
200
300
400
500
600
Year
2000 2050 2100
Net
Bal
ance
( P
g C
O2-
eq )
-200
-100
0
100
200
300
400
500
600
Year
2000 2050 2100
Net
Bal
ance
( P
g C
O2-
eq )
-200
-100
0
100
200
300
400
500
600
Fossil Fuel AbatementNet Land Carbon FluxFertilizer N2O Emissions
Net Abatement
Net Land Carbon Flux Net Land Carbon Flux
Net Land Carbon Flux Net Land Carbon Flux
Net GHG Balance Net GHG Balance
Net GHG Balance Net GHG Balance
Direct Indirect Net Land Carbon Flux
PCCR
46
Year
2000 2050 2100
Net
Bal
ance
( P
g C
O2
-eq
)
-200
-100
0
100
200
300
400
500
Year
2000 2050 2100
Net
Bal
ance
( P
g C
O2
-eq
)
-200
-100
0
100
200
300
400
500
Year
2000 2050 2100
Net
Bal
ance
( P
g C
O2
-eq
)
-200
-100
0
100
200
300
400
500
Year
2000 2050 2100
Net
Bal
ance
( P
g C
O2-
eq )
-200
-100
0
100
200
300
400
500
Fossil Fuel AbatementNet Land Carbon FluxFertilizer N2O Emissions
Net Abatement
Year
2000 2050 2100
Car
bon
Flu
x (
Pg
CO
2-eq
)
-60
-30
0
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Year
2000 2050 2100
Car
bon
Flu
x (
Pg
CO
2-eq
)
-60
-30
0
30
60
90
Year
2000 2050 2100
Car
bon
Flux
( P
g C
O2-
eq )
-60
-30
0
30
60
90
Year
2000 2050 2100
Car
bon
Flux
( P
g C
O2-
eq )
-60
-30
0
30
60
90
Net Land Carbon Flux Net Land Carbon Flux
Net Land Carbon Flux Net Land Carbon Flux
Net GHG Balance Net GHG Balance
Net GHG Balance Net GHG Balance
Direct Indirect Net Land Carbon Flux
OLSR
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Intensificacao
Biomass Crops
Crops
Pasture
Natural Forest
Natural Grass
Managed Forest
Crops + Biomass
Agriculture
Biomass Crops
Crops
Pasture
Natural Forest
Natural Grass
Managed Forest
Crops + Biomass
Agriculture
Desmatamento
Distribuição das mudanças no uso da terra
7. Considerações finais
Considerações Finais• Estudo de Mudanças Climáticas requer o uso e
avanço contínuo das tecnologias computacionais;• Experiência do MIT Joint Program on the Science
and Policy of Global Change:– Uso de linguagens e técnicas de programação avançadas e
das mais diversas;
– Necessidade de interação entre os diferentes campos das ciências e técnicas de modelagem;
– Grande demanda por profissionais capazes de entender e construir esses canais de interação;
– Grande oportunidade de aplicação desses conhecimentos em outras questões multidisciplinares.
Obrigado pela atenção!
Biomass Crops
Biomass (“Intensification” Scenario)
Biomass Crops
Biomass (“Intensification” Scenario)
Natural Forest
Natural Forest (“Intensification” Scenario)
Natural Forest
Natural Forest (“Intensification” Scenario)
Biomass (“Deforestation” Scenario)
Biomass Crops
Biomass (“Deforestation” Scenario)
Biomass Crops
Natural Forest
Natural Forest (“Deforestation” Scenario)
Natural Forest (“Deforestation” Scenario)
Natural Forest