Desenvolvimento hidrelétrico na Amazônia

Transcrição

1 Desenvolvimento hidrelétrico na Amazônia COMO MÉTODOS QUANTITATIVOS PODEM AUXILIAR A TOMADA DE DECISÃO APRESENTAÇÃO CBDB: FELIPE FARIA 1

2 1. Introdução e Motivação Plano EPE ( ) 26 projetos de UHE Capacidade Instalada: 46 GW Area dos reservatórios: 9,000 km2 2

3 Impactos Ambientas (e.g., perda de fauna e flora) Belo Monte Project Construction site. Picture provided by Lalo de Almeida 3

4 Impactos ambientais (e.g., interrupção da migração de espécies aquáticas Belo Monte Project Construction site. Picture provided by Lalo de Almeida 4

5 Impactos Sociais (e.g., migração de trabalhadores) Belo Monte Project Sequence of buses transporting the workers to the construction site. Picture provided by Lalo de Almeida 5

6 Impactos socias(e.g., realocação de pessoas) Belo Monte Project Housing construction (resettlement from flooded areas). Picture provided by Lalo de Almeida 6

7 Caso 1: Estimando as emissões de gases do efeito estufa nos novos reservatórios da Amazônia Este caso é baseado em pesquisa publicada na Revista Environmental Research Letters, como: de Faria, F. A. M., Jaramillo, P., Sawakuchi, H. O., Richey, J. E., & Barros, N. (2015). Estimating greenhouse gas emissions from future Amazonian hydroelectric reservoirs. Environmental Research Letters, 10(12), doi: / /10/12/

8 Caso 1: Estimando as emissões de gases do efeito estufa (GEE) nos novos reservatórios da Amazônia Questões da Pesquisa: 1. Qual quantidade de GEE que será emitida pelos novos reservatórios? 2. Como estas emissões se comparam à outras fontes de geração de eletricidade? 3. Quais as políticas que podem ser adotadas que tem potencial de reduzir a quantidade de GEE emitida pelos novos reservatórios? 8

9 A produção de GEE em reservatórios CH 4 Bubbling fluxes Diffusive fluxes C inputs from upstream (OM, CH 4, CO 2 ) CH 4 Primary Production (Photosynthesis/ Respiration) Degassing fluxes Downstream fluxes CH 4 OM CO 2 CH 4 CO 2 CH 4 CO 2 Dam C Exports (OM, CH 4, CO 2 ) 9

10 Pathways to greenhouse gas emissions from reservoirs CH 4 Bubbling fluxes Diffusive fluxes Top-down C inputs from upstream (OM, CH 4, CO 2 ) CH 4 Primary Production (Photosynthesis/ Respiration) Degassing fluxes Downstream fluxes CH 4 OM CO 2 CH 4 CO 2 CH 4 CO 2 Bottom-up Dam C Exports (OM, CH 4, CO 2 ) 10 10

11 Estimando a quantidade de GEE utilizando dois métodos distintos Variáveis Top Down Alto tempo de residência Baixo tempo de residência Área do reservatórios Desgaseificação nas estrutura de saída Emissões à jusante Emissões naturais Área do reservatórios Desgaseificação nas estrutura de saída Emissões naturais Bottom-up Estoques de carbono Carbon stocks (soils) Produção de GEE Oxidação Eficiência de crescimento das bactérias 11

12 Método Top-down Emissões líquidas = Reservatório + Desgasificação + Jusante Natural Ajuste de uma função de probabilidade para cada variável 12

13 Método Bottom-up Emissões de CH 4 Emissões de CO 2 Atmosfera Reservatórios Oxidação do metano Taxa de produção de CH 4 Eficiência de crescimento das bactérias Taxa de produção de CO 2 Estoque de carbono = f(área do Reservatório) 13

14 Tg of C in 100yrs Estimando as emissões de GEE das novas hidrelétricas BU: Bottom-up TD: Top-down 14

15 Existe grande variabilidade na emissões totais de GEE entre reservatórios BU: Bottom-up TD: Top-down 15

16 A comparação com outras fontes de geração de eletricidade auxilia a tomada de decisão Hydro Gas Oil Coal GWP100 = 34 (100yrs) Top-down Bottom-up GWP20= 86 (20yrs) 16

17 As estimativas ainda possuem grande incerteza, mas demonstram que alguns projetos tem fator de emissão mais altos que termoelétricas Hydro Gas Oil Coal Top-down Bottom-up 17

18 Implicações Emissões apresentam alta variabilidade entre reservatórios Projetos específicos tem o potencial de emitir GEE nos mesmos níveis que as usinas térmicas que utilizam combustíveis fósseis Ferramenta de suporte à seleção de projetos e tomada de decisão 18

19 19

20 Caso 2: Desenvolvimento hidrelétrico e indicadores socioeconômicos no Brasil ( ) Este capitulo é baseado em pesquisa de Felipe A. M. de Faria, Alex Davis, Edson Severnini and Paulina Jaramillo que está atualmente em revisão na revista Energy Economics 20

21 Entre os efeitos positivos que foram destacados na AAI, o aumento da arrecadação de impostos municipais, estaduais e federais, além do recebimento da compensação financeira são fatos que devem melhorar as condições sociais e ambientais da região. (RIMA da Hidrelétrica de São Manoel, p.11) 21

22 Aumento da população devido à atração de trabalhadores Number of people employed during hydropower construc on Low-skilled workers Technicians College degree Months from the start of construc on 22

23 Indicadores sociais e econômicos Investimentos em hidrelétricas teriam potencial de melhorar as condições socioeconômicas locais Período de construção 23 Tempo

24 Quais os impactos socioeconômicos da construção de hidrelétricas? Questões de pesquisa: A construção de hidrelétricas contribui para o aumento do PIB e arrecadação de impostos? Se positivo, qual o impacto e por quanto tempo ele ocorre? A construção de hidrelétricas contribui para o aumento do desenvolvimento humano local (ex: saúde e educação)? Se positivo, qual o impacto e por quanto tempo ele ocorre? 24

25 Municípios com hidrelétricas foram comparados com municípios que tem potencial hidrelétrico não explorado 1. Orçamento Público Anual: PIB Anual: Índices de desenvolvimento humano (Educação, Longevidade, Renda, acesso a água encanada e saneamento, gravidez na adolescência, e HIV) 1991, 2000, e

26 Aplicamos um modelo econométrico denominado como event-time Um dos oito índices econômicos selecionados: PIB Total, PIB Industrial, PIB da Agricultura, PIB dos serviços, receita corrente, ICMS, FPM e ISS Efeitos fixos de tempo (t) Efeitos fixos dos municípios (i) Termo do erro Os D ity são séries de eventtime variáveis dummy que valem 1 quando a construção está a y períodos do início da construção (β y são os coeficientes da regressão) Lista de variáveis de controle que tem o objetivo de controlar a heterogeneidade de características entre os municípios: PIB estadual, precipitação e temperatura 26

27 O impacto positivo no PIB ocorre durante a obra, mas diminui com o tempo 27

28 Comportamento semelhante é observado com as receitas municipais Public Revenue State transfers ICMS 0.15 ICMS represents on average 20 30% of the total public revenue Estimate Estimate Years from start of construction Years from start of construction Services tax ISS Federal transfers FPM Estimate 0.5 Estimate ISS represents on average 3 5% of the total public revenue Years from start of construction FPM represents on average 30 40% of the total public revenue Years from start of construction 28

29 Os resultados são mais positivos para hidrelétricas menores Hydropower plants with less than 500 MW Pequenas (<500 MW) Hydropower plants with more than 500 MW Grandes (>500 MW) Pequenas vs. Grandes Estimate Total GDP Estimate Total GDP Elétricas vs. Autoprodutores Years from start of construction Years from start of construction (e.g. Mineradoras) Municípios mais desenvolvidos Estimate Agriculture GDP Estimate Agriculture GDP vs. Municípios menos Years from start of construction Years from start of construction desenvolvidos Industry GDP Industry GDP Municípios mais populosos vs. Municípios menos populosos Estimate Years from start of construction Estimate Years from start of construction Estimate Services GDP Years from start of construction Estimate Services GDP Years from start of construction 29

30 No caso dos indicadores socioecnomicos, aplicamos a regressão de diferenças em diferenças Renda, Longevidade, Edicação, acesso à água encanada e saneamento, casos de HIV, e gravidez na adolescência Efeitos fixos no tempo (t, década) Efeitos fixos do município (i) Termo do erro The interaction between HP and T defines the variable of interest, which evaluates the DD impact of the hydropower plant on human development indexes HP é uma variável de controle que define o grupo de tratamento e de controle. Esta variável controla as diferenças entre os grupos que não variam com o tempo and treated groups Z k é uma matriz que contem variáveis de controle que incluem temperatura e precipitação 30

31 Não achamos evidencias que as hidrelétricas impactam os indicadores socioeconomicos Hidrelétricas construídas entre Hidrelétricas construídas entre

32 Policy implications Os impactos econômicos positivos tem curta duração (<15 yrs) Não achamos evidências que as hidrelétricas impactam os indicadores socioeconômicos 32

33 Caso 3: Comparando alternativas para o desenvolvimento hidrelétrico na Amazônia Este capitulo é baseado em pesquisa de Felipe A. M. de Faria and Paulina Jaramillo que está atualmente em revisão na revista Energy for Sustainable Development 33

34 Comparando alternativas para o desenvolvimento hidrelétrico na Amazônia Questões da pesquisa: Quais são as fontes alternativas de geração de eletricidade que tem o potencial the substituir a construção de hidrelétricas na Amazônia? Como estas alternativas se comparam em termos de custos, emissões de GEE e uso do solo? 34

35 O objetivo da pesquisa é comparar diferentes cenários de expansão em termos de custo, emissão e uso do solo Hidrlétricas na Amazônia Eólica Gás natural Aposentadoria de termoelétricas 35

36 A comparação de cenários é feita com base na simulação do sistema Brasileiro Construção de cenários Comparação dos resultados Simulação do despacho SDDP 36

37 Cenário base 65 hydro (54 GW), 30 thermal (19 GW) 34 GW de outras renováveis Manaus, Amapa and Boa Vista 8 Hydro (2 GW) 10 Thermal (1.5 GW) Acre and Rondonia 5 Hydro (5 GW) 1 Thermal (0.5 GW) Belo Monte 1 Hydro (11 GW) North 7 Hydro (14 GW) 9 Thermal (2.5 GW) GW X Tapajos and Teles Pires 16 Hydro (21 GW) GW Parana System 55 Hydro (27 GW) I Northeast 9 Hydro (11 GW) 41 Thermal (6 GW) + 17 GW Southeast and Center-West 57 Hydro (13 GW) 37 Thermal (21 GW) +11 GW Legend Itaipu 1 Hydro (14 GW) I V South 43 Hydro (18 GW) 14 Thermal (5 GW) + 5 GW 37

38 Indicadores de performance Geração por tipo de combustível Energia armazenada nos reservatórios Energia excedente Nível de curtailment (Eólica) Emissões de GEE Uso do solo Custos 38

39 Cenários BASELINE Amazon hydro Wind27 Wind39 Natural gas Coal/Oil/Diesel retirement + (Wind39) Eólica (% da capacidade total) 15% 27% 39% 15% 39% 39

40 A construção dos cenários é feita de forma a substituir as hidrelétricas planejadas por outras fontes de eletricidade Baseline Wind27 Wind39 and Coal/Oil/Diesel retirement Natural Gas Year Non- Amazon Hydro Amazon Hydro Thermal Wind Amazon Hydro Additional Wind in relation to the baseline Amazon Hydro Additional Wind in relation to the baseline Amazon Hydro Additional Natural Gas in relation to the baseline ,203 2, , ,500 1, ,605 1, , ,000 2, ,554 1,102 3,750 4, ,000 4, , ,000 4, ,000 4, , ,500 3, ,500 3, ,767 1,705 1,500 4, ,000 4, , , , , , , , , , , , , , , , ,292 4, , , , , ,818 1,000 2, , , , , , , , , ,135 2,326 1,300 3, , , , ,821 10,300 2, , , ,093 Total 8,658 46,247 19,990 26,250 22,195 25,500-53,250 22,195 14,431 40

41 Apresentação dos resultados conforme o despacho A 0 Medium Low A 0 1 Demand 2 Other Renewable 3 Thermal 4 Hydropower Average Power (GW) Wind Average Power (GW) Medium Time step (months) 2 41

42 O aumento do despacho eólica leva ao aumento r (GW) Baseline do despacho térmico High Baseline High Wind27 High High Low 1 Demand 2 Other Renewable 3 Thermal 4 Hydropower 5 Wind GW) Low 1 Demand 2 Other Renewable3 Thermal 4 H 3 Thermal 4 Hydropower 5 Wind ) 100 Low Low 1 Demand 2 O 5 Wind GW) 1

43 O aumento da capacidade eólica leva ao aumento da energia armazenada média Média Intervalo de confiança de 95% 43

44 Variabilidade sazonal Vazões Velocidade dos ventos Jan Jul Dez 44

45 Anualizamos os custos de capital e O&M para estimar os custos totais da expansão do SIN Custos de capital anualizados Custos anuais de O&M Custos anuais 45

46 O cenário base tem custos semelhantes ao cenário Wind27 quando o custo adotado considera o sobre preço das UHEs BASELINE Wind27 Wind39 Natural Gas Coal/Oil/Die sel Retirement 55 bi 64 bi 85 bi 72 bi 92 bi 63 to 70 bi Reais (US$1 ~ 3.5 Reais) 46

47 As emissões de GEE crescem em todos os cenários 47

48 O uso do solo no cenário base é significativamente maior que nos cenários alternativos Scenario Amazon hydropower Wind Thermal Total Baseline 9, ,780 Wind27 and Coal/Oil/Diesel retirement 1, ,560 Wind Natural Gas 1, ,200 2,980 48

49 Resumo dos resultados Performance indicators Baseline Wind 27 Wind 39 Natural Gas Coal/Oil/ Diesel Retirement Participação das fontes renováveis em 2028 (%) 82% 82% 82% 74% 82% Participação das renováveis excluindo UHEs em 2028 (%) 18% 30% 40% 19% 40% Custo anualizado (billion reais) Custos anualizados considerando o sobrepreço das UHEs (billion reais) Curtailment de eólicas(ranking) Energia armazenada (Dez. 2028, % da capacidade total) 39% 43% 58% 37% 58% Emissões totais do sistema (Tg CO2eq) , Uso do solo (km 2 ) 9,910 2, ,

50 Implicações para o desenho de políticas públicas Referência para novos estudos de expansão Maior participação da eólica impacta positivamente o sistema Limite para participação da eólica: 24% a 28% da capacidade do sistema As emissões do SIN irão provavelmente aumentar 50

51 Agradecimentos Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico CNPQ RenewElec Engineering and Public Policy Department PSR 51