Avaliação de incerteza dos fatores de caracterização regionalizados para escassez hídrica no semiárido brasileiro

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Alves, Kilvia de Freitas
• Orientador(a): Ugaya, Cássia Maria Lie
• Banca de defesa: Ugaya, Cássia Maria Lie, Deus, Hilbeth Parente Azikri de, Figueirêdo, Maria Cléa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso embargado
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica e de Materiais
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Monte Carlo, Método de; Incerteza - Modelos matemáticos; Sensibilidade (Matemática); Escassez - Abastecimento de água; Balanço hidrológico; Ciclo de vida do produto; Engenharia mecânica; Monte Carlo method; Uncertainty - Mathematical models; Sensitivity (Mathematics); Scarcity - Water-supply; Water balance (Hidrology); Product life cicle; Mechanical engineering
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITARIA::RECURSOS HIDRICOS
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4221

Apesar das recomendações da UNEP e SETAC (2016), sensibilidade e incertezas ainda são pouco incorporadas em estudos de ACV, especialmente na obtenção de fatores de caracterização (FC). Andrade (2018) realizou a regionalização dos FC de escassez hídrica pelo modelo AWARE para o Semiárido brasileiro. O objetivo deste estudo é avaliar incertezas e sensibilidade na regionalização dos FC para escassez hídrica no Semiárido brasileiro. A metodologia utilizada para avaliação qualitativa de incertezas foi a pontuação de indicadores de qualidade segundo uma matriz Pedigree (Weidema e Wesnaes, 1996) adaptada. Para a avaliação quantitativa de incertezas, foi utilizada a análise estatística clássica e simulações de Monte Carlo com 10000 iterações para avaliação e propagação de incertezas, respectivamente. Quando houve necessidade de estimativa de parâmetros de incerteza, foram estimados coeficientes de variação segundo Meier (1997) e Sonnemann et al. (2003). Para análise de sensibilidade, foi utilizada a análise de cenários por meio da proposição de 8 cenários com variação de mais e menos 10% de cada uma das quatro variáveis de entrada do modelo AWARE e a análise de sensibilidade unidirecional para compreensão da sua variação. Os dados de disponibilidade de Estações Fluviométricas obtiveram a melhor pontuação na avaliação qualitativa, enquanto a demanda do ecossistema de Pastor et al. (2014) tiveram a pior pontuação. Os resultados da análise quantitativa demonstraram que os dados de disponibilidade das Estações Fluviométricas foram os principais responsáveis pelas incertezas nos dados de entrada e, consequentemente, nos dados de saída. Isso por conta da grande variabilidade temporal típica do Semiárido, que foi considerada nestes dados e desconsiderada nas demais variáveis. Notou-se ainda que a adoção de séries de dados menores levou à redução da média e desvio padrão. Também se observou que FC moderados são mais incertos, enquanto FC mais extremos apresentam menor variação, corroborando com análises anteriores. A variável mais sensível foi a disponibilidade. As agregações levaram a FC mais incertos e sensíveis, porém não houve diferença significativa entre agregações agrícola, não agrícola e genérica. Concluiu-se que a disponibilidade é um elemento-chave na regionalização dos FC para escassez hídrica pelo método AWARE para o Semiárido brasileiro. Concluiu-se também que, a depender do escopo de cada trabalho, podem ser adotadas séries maiores para abranger o comportamento da região ao longo dos anos, ou séries menores, a fim de aproximar-se da situação de escassez atual. Outra opção seria a adoção sempre do pior caso, a fim de evitar escassez em todos os cenários possíveis.