减少巴西亚马逊地区避免的森林砍伐造成的碳排放:一种基于一切照旧情景(BAU)的方法

IF 0.4 Q4 ENVIRONMENTAL SCIENCES Revista de Gestao Ambiental e Sustentabilidade-GeAS Pub Date : 2022-03-14 DOI:10.5585/geas.v11i1.19817
V. Alves, M. B. Diniz
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Este estudo teve por objetivo analisar o cenário Business-as-Usual (cenário BAU) por meio da projeção de emissões de CO2 reduzidas por desmatamento evitado originário de Mudanças de Uso da Terra da Amazônia Brasileira.Metodologia: são realizadas estimativas de valores de ER referentes à linha de base histórica do desmatamento do período de 2006 a 2020, além da projeção do cenário BAU baseado no modelo de regressão linear dos dados das ER de 2021 a 2030.Relevância: estudos de cenários para o desmatamento são fundamentais e este, em especial, consistiu em responder como se configurariam as emissões por desmatamento se nada se alterasse no futuro em relação ao cenário habitual ou cenário BAU.Resultados: em um cenário pessimista com altas taxas de desmatamento, as estimativas do Cenário BAU, seriam: – 121,85 e – 271,31 MtCO2 em 2025 e 2030, respectivamente. Ademais, as metas de ER para os anos: 2020 (154,7 MtCO2); 2025 (719 MtCO2) e 2030 (887 MtCO2) estariam superestimadas, contrariando os objetivos de mitigação de emissões.Conclusão: a principal conclusão do estudo é que em um contexto de retorno das altas taxas de desmatamento na Amazônia, o Brasil ainda tem um grande desafio para alcançar os níveis desejados de emissões de GEE.","PeriodicalId":42069,"journal":{"name":"Revista de Gestao Ambiental e Sustentabilidade-GeAS","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.4000,"publicationDate":"2022-03-14","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Redução de emissões de carbono por desmatamento evitado na Amazônia brasileira: uma abordagem baseada no cenário Business-as-Usual (BAU)\",\"authors\":\"V. Alves, M. B. 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摘要

目标:从历史上看,巴西是由土地利用变化引起的温室气体排放的主要来源,与亚马逊地区的森林砍伐密切相关,这可能会损害所谓的《巴黎协定》中规定的国家确定贡献的减排(re)。本研究旨在分析“一切照旧”情景(BAU情景),通过预测由于巴西亚马逊地区土地利用变化而避免的森林砍伐而减少的二氧化碳排放。方法:除基于2021 - 2030年森林砍伐线性回归模型的BAU情景预测外,还根据2006 - 2020年森林砍伐历史基线估计森林砍伐值。相关性:森林砍伐情景研究是至关重要的,特别是,这包括回答如果未来与通常情景或BAU情景相比没有任何变化,森林砍伐排放将如何配置。结果:在森林砍伐率高的悲观情景下,BAU情景在2025年和2030年的估计分别为- 121.85和- 271.31 MtCO2。此外,再生能源的目标是:2020年(154,700万吨二氧化碳);2025年(719亿吨二氧化碳)和2030年(8.87亿吨二氧化碳)将被高估,与减排目标背道而驰。结论:本研究的主要结论是,在亚马逊森林砍伐率高的背景下,巴西在实现预期的温室气体排放水平方面仍然面临重大挑战。
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Redução de emissões de carbono por desmatamento evitado na Amazônia brasileira: uma abordagem baseada no cenário Business-as-Usual (BAU)
Objetivo: O Brasil, historicamente tem como principal fonte de emissão de GEE aquelas decorrentes de mudanças no uso da terra, fortemente correlacionado com o desmatamento na Amazônia, que pode comprometer as Emissões Reduzidas (ER) estabelecidas na Contribuição Nacionalmente Determinada Pretendida apresentada no chamado Acordo de Paris. Este estudo teve por objetivo analisar o cenário Business-as-Usual (cenário BAU) por meio da projeção de emissões de CO2 reduzidas por desmatamento evitado originário de Mudanças de Uso da Terra da Amazônia Brasileira.Metodologia: são realizadas estimativas de valores de ER referentes à linha de base histórica do desmatamento do período de 2006 a 2020, além da projeção do cenário BAU baseado no modelo de regressão linear dos dados das ER de 2021 a 2030.Relevância: estudos de cenários para o desmatamento são fundamentais e este, em especial, consistiu em responder como se configurariam as emissões por desmatamento se nada se alterasse no futuro em relação ao cenário habitual ou cenário BAU.Resultados: em um cenário pessimista com altas taxas de desmatamento, as estimativas do Cenário BAU, seriam: – 121,85 e – 271,31 MtCO2 em 2025 e 2030, respectivamente. Ademais, as metas de ER para os anos: 2020 (154,7 MtCO2); 2025 (719 MtCO2) e 2030 (887 MtCO2) estariam superestimadas, contrariando os objetivos de mitigação de emissões.Conclusão: a principal conclusão do estudo é que em um contexto de retorno das altas taxas de desmatamento na Amazônia, o Brasil ainda tem um grande desafio para alcançar os níveis desejados de emissões de GEE.
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