Engie apresenta resultados do seu PD&I sobre mudanças climáticas

A Engie Brasil anunciou os resultados dos estudos sobre impactos das mudanças climáticos e do uso da terra no setor elétrico brasileiro. Estes incluem diferentes aprimoramentos quanto a previsões climáticas de longo prazo e pertinentes para uma melhor antecipação de evento extremos que possam impactar a operação da empresa e a sociedade. A iniciativa aconteceu por meio do Programa de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PD&I) da Aneel, reunindo R$ 4 milhões com a premissa de maior integração estratégica para a empresa.

Uma das pesquisas, liderada pela Universidade Federal de Itajubá (Unifei), de Minas Gerais, mostra que nas próximas décadas haverá um aumento da precipitação de chuvas no verão na maior parte do Brasil, intensificando-se após 2060. No outono, é projetado incremento de até 20% a partir de 2080 em algumas regiões brasileiras, enquanto no inverno e primavera, espera-se uma redução de precipitação em várias.

Em outro aspecto levantado, as projeções climáticas de vento e densidade de potência eólica indicam que localidades tradicionalmente favoráveis aos aerogeradores, como o Nordeste do Brasil, continuarão promissoras até o fim do século. O projeto também contempla estudos sobre a geração de energia solar.

A chamada pública lançada em 2021 buscou identificar oscilações de clima no passado e presente na América do Sul para determinar a evolução regional, quantificar fontes de umidade para macrobacias hidrográficas brasileiras e aplicar essas informações no planejamento do setor energético. Além disso, buscou implementar ferramentas operacionais para atualizar projeções climáticas até 2060. As linhas de pesquisa envolveram paleoclimatologia, mudanças futuras nos padrões atmosféricos e oceânicos, quantificação de fontes de umidade e modelagem climática regional.

Foram recebidas 53 propostas de todas as regiões do país. Oito foram selecionadas, com início em janeiro de 2022 e finalização em agosto de 2024. A mobilização envolveu cerca de 27 profissionais ao longo do período de estudos, entre colaboradores das empresas e universidades parceiras, bem como colaboradores da própria companhia.

Diretor-Presidente da Engie Brasil, Eduardo Sattamini, destacou resultados dos projetos durante evento na sede da companhia (Engie)

A segunda iniciativa da Unifei contemplada no edital trabalhou a análise dos impactos e incertezas das mudanças climáticas nos fluxos de umidade sobre o Brasil. O estudo focou especialmente nas 12 regiões hidrográficas definidas pela Agência Nacional de Águas. As projeções para o período de 2031-2060, em comparação com 1985-2014, indicam um aumento de temperatura em todo o Brasil, especialmente na região Amazônica, onde pode chegar a 2,8ºC.

As mudanças de precipitação são menos significativas, com uma leve redução na maior parte do país, exceto no Sul, onde pode haver um pequeno aumento. Esses resultados sugerem um futuro com temperaturas mais altas e maior evapotranspiração, mas pouca mudança na precipitação média anual, embora eventos climáticos extremos possam se intensificar, afetando os recursos hídricos.

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Em outro projeto, a Universidade de São Paulo investigou a relação entre episódios climáticos extremos na Bacia do Prata entre 1980 e 2018 e as variações no transporte de umidade atmosférica. O objetivo foi entender como o transporte de umidade desde diferentes regiões remotas influenciou esses eventos.

As principais descobertas incluem a identificação de 49 eventos secos e 46 eventos úmidos, com as principais fontes de umidade atmosférica localizadas nas bacias do Amazonas, Tocantins, São Francisco, Atlântico Nordeste, Atlântico Leste/Sudeste, Atlântico Sul, e nas regiões oceânicas ao leste e ao sul do Brasil.

A bacia do Amazonas foi a principal fonte remota de umidade em termos absolutos. A análise de regressão linear evidencia uma forte relação entre o transporte de umidade das bacias do Amazonas, Atlântico Norte e Tocantins e a severidade e duração dos eventos. Os resultados são úteis para a previsão e monitoramento de eventos climáticos extremos na região.

Já a Universidade Federal Fluminense (UFF) desenvolveu um software para análise de séries de temporais e identificação de sinais de alerta precoce no sistema hidrológico sul-americano. Foi criado um banco de dados que inclui a compilação de dados paleoclimáticos e paleoceonográficos, registros geológicos, séries instrumentais observacionais e simulações numéricas da variabilidade climática. Os dados fornecem insights sobre possíveis tendências e variações climáticas até 2060, identificando precipitação, tanto positivas quanto negativas, em diferentes regiões do país.

Além disso, foram detectados sinais de transição climática, através de mudanças abruptas ou pontos de inflexão nas séries temporais de precipitação. A análise aponta para a formulação de estratégias de mitigação e adaptação às mudanças climáticas, permitindo uma gestão mais eficiente dos recursos hídricos e uma melhor preparação para eventos climáticos extremos.

Também pegando a América do Sul, a Universidade Federal do Paraná (UFPR) liderou a avaliação de determinados modelos climáticos reproduzem o clima presente da estação de monção, assim como sua evolução da primavera para o verão e sua variabilidade interanual. O estudo descreve mudanças significativas no ciclo anual de precipitação na região. No futuro (2065-2100), espera-se uma diminuição das chuvas durante a primavera no núcleo da monção em comparação com o clima presente (1979-2014).

Em contraste, durante o auge do verão, a precipitação tende a aumentar ligeiramente na mesma região, refletindo um padrão de impacto semelhante ao El Niño. A conclusão destaca a importância de estudar a mudança climática com maior resolução temporal, pois o uso de dados anuais ou de estações estendidas pode mascarar variações importantes.

Além das hidrelétricas, geradores eólicos e solares também vem empreendendo cada vez mais previsões sobre o clima em suas operações (Climainfo)

Além disso, a mudança climática sugere uma intensificação dos eventos de El Niño, o que pode amplificar seus efeitos sobre a precipitação na América do Sul, fornecendo um arcabouço dinâmico para explicar as mudanças climáticas na região. E destacando a importância de escolher corretamente os modelos climáticos para estudos futuros.

Outra contribuição veio da Universidade Federal do Pampa (Unipampa), que identificou padrões atmosféricos que levam a eventos extremos de precipitação e seca no Brasil e avaliou seus impactos no setor de geração de eletricidade. A iniciativa buscou analisar padrões sinóticos como monções, bloqueios atmosféricos, oscilações, complexos convectivos, vórtices ciclônicos e zonas de convergência, utilizando dados de estações meteorológicas e reanálises para o período de 1982 a 2021, com foco em anos críticos. Assim, estende estimativa das ocorrências espaciais e temporais de eventos extremos de precipitação em três cenários futuros com projeção para 2031 a 2060.

A única startup presente na seleção é a MeteoIA. Fundada em 2018, é uma climate tech que atende mercados sensíveis às variações e mudanças do clima através de modelos de Inteligência Artificial customizáveis e capazes de gerar previsões diretamente relevantes para cada setor.

No projeto contemplado foi executada uma abordagem mecanicista para identificar mudanças e variabilidades nos mecanismos de precipitação regional e para reduzir a incerteza de projeções futuras (até 2050), ponderando e filtrando modelos que representem satisfatoriamente esses mecanismos no clima atual. O estudo analisou detalhadamente os dados históricos do clima no Brasil, identificando os principais mecanismos que influenciam a precipitação, como o El Niño e o aquecimento dos oceanos.

O principal trunfo da pesquisa é proporcionar suporte às tomadas de decisão embasadas em informações mais confiáveis e com menor margem de incerteza. Ao fornecer dados concretos das mudanças projetadas, a Engie argumenta ser possível capacitar os tomadores de decisões para formularem estratégias diante das variações climáticas previstas.

Por fim, a TempoOK ajudou a empresa melhorar as projeções de chuva para o Brasil até 2050, utilizando modelos climáticos globais e técnicas de Machine Learning (ML). Foram estudados os impactos das projeções de longo prazo e estabelecida uma metodologia para definir o cenário mais provável de mudança na chuva, reduzindo erros sistemáticos e melhorando a representação sazonal da chuva.

Apesar dos desafios, a combinação dos modelos ajustados resultou em projeções mais realistas, auxiliando no planejamento de recursos hídricos e na geração hídrica. A conclusão é de que a abordagem melhora a precisão das previsões, auxiliando no planejamento de recursos hídricos e na mitigação de impactos adversos, com aplicabilidade em setores como geração de energia, agropecuária e defesa civil.