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.

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

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200

300

400

500

600

Year

2000 2050 2100

Net

Bal

ance

( P

g C

O2-

eq )

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-100

0

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200

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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

30

60

90

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

47

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