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 Climáticas
2. Sistemas Integrados de Modelagem Climática
3. O Sistema do MIT Joint Program
4. Alguns resultados
5. O modelo econômico
6. Exemplo de desenvolvimento da modelagem:
biocombustíveis e mudanças no uso da terra
7. Considerações finais
1. Mudanças Climáticas
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).
ENERGY BALANCE IN THE CLIMATE SYSTEM
ESSENCE
OF THE
GREENHOUSE
EFFECT
2. Sistemas Integrados de Modelagem
Climática
O estudo de mudanças climáticas:
sistemas integrados de modelagem
• 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:
Modelos
Climáticos
Globais
Cenários de mudaças
Climáticas
Modelos Climáticos
Regionais
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
O estudo de mudanças climáticas:
sistemas integrados de modelagem
• 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
3. O Sistema do MIT Joint Program
O Sistema Integrado 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
Modelo 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
atmosféricoterrestre e
oceânico
O Sistema Integrado do MIT Joint Program
Interações 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).
O Desafio Tecnológico
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
A “Loteria” das Mudanças Climáticas
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
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
Sectors
Modelo EPPA
Setores Representados
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)
“New” Technologies
For special
studies
Crops,
Livestock,
For special
Forestry,
studies Food
Hydrogen Cars,
Technologies
Plug-in Included
Electric
For
special
Fossil (oil, gas, coal) studies
Cars
IGCC
with
carbon
capture
Gasoline,
Diesel,
Refinery
NGCCGases,
with carbon
Heavy capture
Fuel Oil,
Coke, Bitumen
NGCCPetroleum
without capture
Upgrading
Nuclear
Hydro
Wind and solar
Biomass
(Baseload, Shoulder, Peaking)
EPPA é um Modelo Computável de
Equilíbrio Geral da Economia Global
Ligação explícita entre
variáveis econômicas e
valores físicos de energia
Region “A”
Primary Factors
Emissions:
Income
CO2
CH4
Consumer
Production
Sectors
Sectors
Expenditure
Goods and Services
Public Goods Taxes
International
Trade
Government
N2O
SF6
HFCs
Intermediate PFCs
demand
Urban gases
Lógica do Modelo EPPA
X t  at ( bK K
 KL
Lt  L0( 1   )
 KL
 bLL
t
)
1
 KL
Função de produção
Crescimento do trabalho
at  1  g 
Mudança em produtividade
K t  1   K t 1  I t
Acumulação de capital
X t  C t  St
Identidade contábil
St  I t
Equil. poupança-investim.
St  sYt
(Y  X )
E t  f X t , t 
Propenção a poupar
t
Emissões de carbono
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
Biocombustíveis, mudanças no uso da terra
e mudança climática
CO2
Fonte: Mann (1997)
Mudanças no uso da terra:
FLORESTA
EPPA-Global Land System
Interactions
MIT EPPA, 16 Region, multi-sector
CGE model
GHG and Other Pollutants
from energy and agriculture/land use
Coupled Ocean,
Atmosphere
CH4, N2O, Net CO2
from land use
Land use shares for crops,
livestock, bioenergy, forestry
Downscaling Technique/
Spatial disaggregation
algorithm
Biogeophysical Land
Processes
Temperature, Precipitation,
Solar Radiation
CO2, Tropospheric Ozone,
Nitrogen deposition
DYNAMIC
TERRESTRIAL ECOSYSTEMS
MODEL (TEM)
Spatial data (0.5º x 0.5º) for
land use
Crop, pasture,
bioenergy, forest
productivity
Downscaling Technique
S: land use share of some category
At Regional Level:
TEM
EPPA
Scrop
Distribute S in the
g grids cells
Spasture
Sforestry
Scrop
Spasture
Sforestry
Statistical Work
(TEM)
(IGSM)
Sg driven by: vegetation productivity, temperature,
precipitation, distance to urban areas
(IGSM)
Resultados
Cenário
Desmatamento
Areas of Different Land Uses
135
120
million km2
105
Food Crop
Pasture
Managed Forest
Biofuel
Grasslands
Shrublands
Natural Forests
Other
90
75
60
45
Net GHG Balance
30
15
2010
2020
2030
2040
2050
2060
2070
2080
2090
Net Balance ( Pg CO 2-eq )
1000
0
2000
2100
Year
Net Land Carbon Flux
Carbon Flux ( Pg CO2-eq )
90
60
30
Direct
Indirect
Net Land Carbon Flux
0
800
600
400
200
0
-200
-400
-600
2000
-30
-60
Fossil Fuel Abatement
Net Land Carbon Flux
Fertilizer N2O Emissions
Net Abatement
2020
2040
2060
2080
2100
Year
-90
-120
-150
-180
2000
2020
2040
2060
Year
2080
2100
44
Resultados
Cenário
Intensificação
Areas of Different Land Uses
135
120
million km2
105
Food Crop
Pasture
Managed Forests
Biofuels
Grasslands
Shrublands
Natural Forests
Other
90
75
60
45
30
Net GHG Balance
15
0
2000
2010
2020
2030
2040
2050
2060
2070
2080
2090
Net Land Carbon Flux
Carbon Flux ( Pg CO2-eq )
90
60
30
0
-30
-120
800
600
Fossil Fuel Abatement
Net Land Carbon Flux
Fertilizer N2O Emissions
Net Abatement
400
200
0
-200
-400
-600
2000
-60
-90
1000
Net Balance ( Pg CO2-eq )
Year
2100
2020
2040
2060
2080
2100
Year
Direct
Indirect
Net Land Carbon Flux
-150
-180
2000
2020
2040
2060
Year
2080
2100
45
Net GHG Balance
30
0
-30
-60
2050
500
400
300
200
100
0
-100
-200
2000
2100
Net Balance ( Pg CO2-eq )
60
-90
2000
90
600
2050
30
0
-30
-60
Year
Year
Net GHG Balance
600
60
-90
2000
2100
Net Land Carbon Flux
Net Balance ( Pg CO2-eq )
Net Land Carbon Flux
Net Balance ( Pg CO2-eq )
Net Balance ( Pg CO2-eq )
90
2050
500
400
300
200
100
0
-100
-200
2000
2100
2050
2100
Year
Year
Fossil Fuel Abatement
Net Land Carbon Flux
Fertilizer N2O Emissions
Direct
Indirect
Net Land Carbon Flux
Net Abatement
PCCR
Net GHG Balance
90
60
30
0
-30
-60
-90
2000
2050
Year
2100
Net Balance ( Pg CO2-eq )
600
500
400
300
200
100
0
-100
-200
2000
2050
Year
2100
Net Land Carbon Flux
600
Net Balance ( Pg CO2-eq )
Net Land Carbon Flux
Net Balance ( Pg CO2-eq )
Carbon Flux ( Pg CO2-eq )
90
60
30
0
-30
-60
-90
2000
2050
Year
2100
Net GHG Balance
500
400
300
200
100
0
-100
-200
2000
2050
Year
46
2100
60
30
0
-30
-60
2000
2050
300
200
100
0
-100
2050
Net Land Carbon Flux
90
400
-200
2000
2100
Net GHG Balance
2100
60
30
0
-30
-60
2000
400
300
200
100
0
-100
-200
2000
2100
2050
2100
Year
Year
Year
Year
2050
Net GHG Balance
500
Net Balance ( Pg CO2-eq )
Net Balance ( Pg CO2-eq )
Carbon Flux ( Pg CO2-eq )
500
Carbon Flux ( Pg CO2-eq )
Net Land Carbon Flux
90
Fossil Fuel Abatement
Net Land Carbon Flux
Fertilizer N2O Emissions
Direct
Indirect
Net Land Carbon Flux
Net Abatement
OLSR
60
30
0
-30
-60
2000
2050
Year
2100
Net GHG Balance
Net Land Carbon Flux
400
300
200
100
0
-100
-200
2000
500
90
2050
Year
2100
Net Balance ( Pg CO2-eq )
500
Carbon Flux ( Pg CO2-eq )
Net Land Carbon Flux
Net Balance ( Pg CO2-eq )
Carbon Flux ( Pg CO 2-eq )
90
60
30
0
-30
-60
2000
2050
Year
2100
Net GHG Balance
400
300
200
100
0
-100
-200
2000
2050
Year
47
2100
Distribuição das mudanças no uso da
terra
Intensificacao
Desmatamento
Biomass Crops
Natural Forest
Biomass Crops
Natural Forest
Crops
Natural Grass
Crops
Natural Grass
Pasture
Crops + Biomass
Pasture
Crops + Biomass
Managed Forest
Agriculture
Managed Forest
Agriculture
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 (“Intensification” Scenario)
Biomass Crops
Biomass (“Intensification” Scenario)
Biomass Crops
Natural Forest (“Intensification”
Scenario)
Natural Forest
Natural Forest (“Intensification”
Scenario)
Natural Forest
Biomass (“Deforestation” Scenario)
Biomass Crops
Biomass (“Deforestation” Scenario)
Biomass Crops
Natural Forest (“Deforestation”
Scenario)
Natural Forest
Natural Forest (“Deforestation”
Scenario)
Natural Forest