Return to search

EAGGLE = a linear programming model for optimizing mitigation strategies of greenhouse gases emissions in beef cattle production systems = EAGGLE: um modelo de programação linear para otimização de estratégias de mitigação de gases de efeito estufa em sistemas de produção de gado de corte / EAGGLE : um modelo de programação linear para otimização de estratégias de mitigação de gases de efeito estufa em sistemas de produção de gado de corte

Orientadores: Antonio Carlos Moretti, Luis Gustavo Barioni / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-23T21:29:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Silva_RafaeldeOliveira_M.pdf: 1266731 bytes, checksum: c7c072db6adf998a52f0d31e791f3996 (MD5)
Previous issue date: 2013 / Resumo: O Brasil e um dos primeiros países em desenvolvimento a se comprometer com metas de redução das emissões de gases de efeito estufa (GEE). As metas estabelecidas requerem uma redução entre 36,1% a 38,9% relativos as emissões estimadas para 2020. Focando na regiao central do Cerrado, responsavel por cerca de 35% da producao total de carne bovina do Brasil, este estudo estima as emissoes totais de GEE de 2006 a 2030. O estudo tambem identifica o custo efetivo do potencial de reducao das emissoes. A analise foi feito por meio da construcao de um modelo de programacao linear, batizado de "EAGGLE" (Analise Econômica dos Gases de Efeito Estufa das Emissoes da Pecuária), que representa um sistema de producao de gado de corte a pasto, com e sem suplementação, e confinamento. Um segundo modelo foi desenvolvido para estimar os estoques de carbono no solo sob pastagens com diferentes níveis de produtividade. Neste modelo e simulado o efeito da degradação, manutenção, recuperação, e dinâmica de mudança de uso da terra nos estoques de carbono. Os resultados mostraram que, no cenário de referencia, a regiao vai emitir cerca de 1,2 Gt de CO2 entre 2010 a 2020, o que equivale a 8% das emissoes liquidas totais do pais. Um conjunto de tecnologias de mitigação de GEE, foram analisados através da construcao de Curvas de Custo de Abatimento Marginal (CCAM). Os resultados indicam que ate 2030, a regiao e capaz de reduzir as emissoes em 24,3 Mt de CO2 equivalente por ano (CO2e/yr), utilizando tecnologias com custo efetivo negativo, enquanto que o potencial de reducao total apresentado pelas CCAM e 24.7MtCO2e.yr-1. Uma analise de sensibilidade foi feita para avaliar o potencial de mitigação da recuperação de pastagens em função de variações na demanda por carne. Ao contrario do que poderia se esperar, os resultados mostraram que, se as projeções de demanda diminuírem em 10%, 20% ou 30 %, ate 2030, as emissoes totais para o período aumentam em 1%, 4% e 5%, em GWP, respectivamente. Em contrapartida, considerando que as projeções de demanda cresçam em 10%, 20%, ou 30%, ate 2030, haverá uma reducao de 2%, 3 % e 4% do total das emissoes de GEE, respectivamente. Isto sugere que a recuperação de pastagens e capaz de compensar as emissoes diretas de CH4 e N2O pelo gado brasileiro, devido ao aumentando das taxas de seqüestro de carbono do solo / Abstract: Brazil is one of the first major developing countries to commit to a national emissions target that requires a reduction of between 36.1% and 38.9% relative to baseline emissions by 2020. Focusing on the Cerrado core (Central Brazilian Savanna), responsible for about 35% of the country's beef production, this study estimates the region GHG emissions from 2006 to 2030. This work also investigates the cost-effectiveness of the GHG abatement potential. The analysis was made by means of a construction of linear programing (LP) model, coined EAGGLE (Economic Analysis of Greenhouse Gases for Livestock Emissions). The LP model represents a beef production system under grazing and feedlot finishing. A second model was developed to estimate the C stocks under pastures soils with different dry-matter productivity. In this model it is simulated the effects of degradation, maintenance, restoration end the land use change dynamics over the C stocks. As a baseline, the region is going to emit 1.2 Gt from 2010 to 2020, the equivalent of 8% of the country's total liquid emissions. A set of mitigation measures, applicable to Brazil, were analyzed by constructing a marginal abatement cost curve (MACC). The results show that by 2030 the region could reduce emissions by 24.3 MtCO2e.yr-1 with negative costs; while total abatement potential shown by the MACC is 24.7MtCO2e.yr-1. Pasture restoration, involving avoided deforestation, offers the largest contribution to these results. Sensitivity analysis is used to evaluate the abatement potential of pasture restoration against variations in beef demand. Counterintuitively, the results showed, if demand projections decreases by 10%, 20% or 30% until 2030, the total liquid emissions for the period increases 1%, 4%, and 5%, in GWP, respectively. Whereas increasing demand projections by 10%, 20%, and 30% until 2030, there will be a reduction of 2%, 3% and 4% in total liquid GHG emissions for the period. This suggests that PR is able to offset the cattle direct emissions of CH4 and N2O by boosting carbon soil sequestration rates / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestre em Matemática Aplicada

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/306253
Date23 August 2018
CreatorsSilva, Rafael de Oliveira, 1982-
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Barioni, Luis Gustavo, Moretti, Antonio Carlos, 1958-, Oliveira, Aurelio Ribeiro Leite de, Azevedo, Anibal Tavares de
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguageInglês
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format54 f. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0027 seconds