Projeto CLIMA-IMPACTO (MAC/3/C159

Transcrição

“Projeto CLIMA-IMPACTO (MAC/3/C159). Cofinanciado com Fundos FEDER dentro do
Programa de Cooperação Transnacional Madeira – Açores – Canarias (MAC) 2007-2013”
Desenvolvimento de Projeções Energéticas
Data elaboração do documento: 01 de Novembro 2012
Escrito por:
Revisado por:
Conteúdo
1. INTRODUÇÃO..............................................................................................................................................8
2. DESCRIÇÃO DE MODELOS……………………………………………………………………………………….10
2.1. ANÁLISE DE MODELOS...............................................................................................................................18
2.2. PRINCIPAIS DADOS ENCONTRADOS………………………………………………………………………...........20
2.3. OUTROS MODELOS.....................................................................................................................26
3. SITUAÇÃO ATUAL EM CABO VERDE…………………………………………………………………………..31
3.1. COMUNICAÇÃO NACIONAL SOBRE MUDANÇA CLIMÁTICA EM CABO VERDE EM 2010.....................................31
3.1.1. Informação geral.........................................................................................................................31
3.1.2. Previstos Indicadores Macro-econômicos "Combustíveis e Demanda Energético"…………................34
3.1.3. Recursos e Abastecimento de Energia e Combustíveis……………………………………….………..35
3.1.4. Relatóriodo Inventário Nacional do ano 2000…………….………………………………………........36
3.2. ESTRATÉGIA DE DESENVOLVIMENTO.........................................................................................................41
3.2.1. Análises da Estratégia Nacional de Energia para 2020"……………………………………..…………41
4. IDENTIFICAÇÃO DO MODELO APLICÁVEL……………………………………………………………..……43
4.1. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO GERAL................................................................................................................44
5. DESCRIÇÃO DO MODELO E METODOLOGIA…………………………………………………………………45
5.1.ESCOLHA DE METODOLOGIA…………………………………………..…………………………………………...45 5.2. DESCRIÇÃO DE CENÁRIOS (TENDÊNCIAIS E DE PLANO)………...…………………………………………………..48 5.3. PRESENTAÇÃO DOS DIFERENTES SETORES………………...……………………………………………………….52 5.4.PRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS ENERGÉTICOS……………………………………………………...…………….73 5.4.1.Resultados por setor…………………………………………………………………………………..…73
5.4.2.Resultados por combustíveis…………………………………………………………………………….76
2
5.5. APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS EM EMISSÕES DE CO2................................................................................78 6. FUTURO DESENVOLVIMENTO………………………………………………………………………………….80 6.1. PONTOS DE MELHORA…………………………………………………………………….……………..........….80
6.1.1.Balanço Energético………………………………………………………………………………………80
6.1.2.Tabelas Input-Output……………………………………………………………………………………80
6.1.3.Contabilidade NAMEA…………………………………………………………………………………....80
6.2. NOVAS PROPOSTAS.……………………………………………………………………………………….……...85 6.2.1. NAMA…………………………………….……………….……………………………………..………85
6.2.2. Obtenção de financiação pelo Global Environment Facility (GEF) para o inventário nacional de
emissões de GEE……………………………………………………………………………………………….87
7. CONCLUSÃO………………………………………………………………………………………………………..88 8. REFERÊNCIAS………………………………………………………………………………………………………89
3
Lista de tabelas
Tabela 1: Modelos Classificados nas Communicações Nacionais realizados por diferentes países..........................10
Tabela 2: Outros Modelos Classificados..............................................................................................14
Tabela 3: Principais Características .................................................................................................. 20
Tabela 4: Alcance ....................................................................................................................... 22
Tabela 5: Arquitetura Técnica ........................................................................................................ 23
Tabela 6: Principais Características .................................................................................................. 26
Tabela 7: Alcance ....................................................................................................................... 28
Tabela 8: Arquitetura Técnica ........................................................................................................ 29
Tabela 9. PIB disagregado por setor econômico1994-2004 ....................................................................... 32
Tabela 10. Crescimento e Projeções do PIB ........................................................................................ 32
Tabela 11. Informações Gerais sobre Energia ...................................................................................... 34
Tabela 12. Produção Elétrica (MWh) ................................................................................................. 35
Tabela 13. Capacidade Instalada (MW) .............................................................................................. 35
Tabela 14. Cabo Verde Inventário de Emissões de GEE em 2000 ................................................................ 39
Tabela 15. Presença de Energia Renovável em Cabo Verde ..................................................................... 42
Tabela 16. Descrição dos cenários escolhidos. ..................................................................................... 45
Tabela 17. Balanços Energéticos. .................................................................................................... 46
Tabela 18. Parâmetros usados ........................................................................................................ 50
Tabela 19. Exemplo de tabela Input/Output. ...................................................................................... 80
Tabela 20. Exemplo de reconciliação de conta nacional e conta ambiental. ................................................. 81
4
Tabela 21. Exemplo de metodologia NAMEA. ....................................................................................... 83
Tabela 22. Exemplo de emissões de GEE por setor econômico. ................................................................. 84 5
Lista de Figuras
Figura 1. Cabo Verde Energia Consumida por Setor ............................................................................... 33 Figura 2. Cabo Verde Emissões de CO2 % de Participação e Variação por Setor………………………………………………………36
Figura 3. Cabo Verde % de Emissões de CO2 em 1995 ............................................................................. 37 Figura 4. Cabo Verde % de Emissões de CO2 em 2000 .......................................................................... ...37 Figura 5. Cabo Verde Emissões de CO2 figures de 1995 e 2000. ................................................................. 38 Figura 6. Mix Energético para Diferentes Cenários ............................................................................ ...41
Figura 7. Descrição do modelo definido..............................................................................................47
Figura 8. Cenários econômicos. ...................................................................................................... 48 Figura 9. Resultados por setor. ...................................................................................................... 73 Figura 10. Resultados por setor. ...................................................................................................... 73 Figura 11. Resultados por setor. ..................................................................................................... 74 Figura 12. Resultados por sector. .................................................................................................... 75 Figura 13. Resultados por combustíveis. ........................................................................................... 76 Figura 14. Resultados por Combustíveis. ........................................................................................... 76 Figura 15. Resultados por combustíveis. ........................................................................................... 77 Figura 16. Resultados emissões. ..................................................................................................... 78 Figura 17. Resultados emissões. Cenário “Baixo Carbono” ...................................................................... 79 Figura 18. Exemplo de projeções de emissões de GEE a futuro. Localização Ihas Baleares................................ 84
Figura 19. Processo PMR...............................................................................................................86
6
Lista de Abreviações
COP
Conferência de Partes
COPS
Centro de Estudo de Política da Universidade de Monash
DUKES
Digest UK Statistics
FMI
Fundo Monetário Internacional
GEF
Global Environment Facility
GEE
Gases de Efeito Estufa
GTEM
Modelo de Comércio Global e Meio Ambiente
INE
Instituto Nacional de Estadísticas
IO
Input/Output
MDL
Mecanismo de Desenvolvimento Limpo
MMRF
Modelo Verde de Projeção Multi-Regional
MW
Megavatio
MWh
Megavatio Hora
NAMA
Nationally Appropriate Mitigation Actions
NAMEA
Matriz de Contas Nacionais e Contas Ambientais
NEMS
National Energy Modelling System
PIF
Project Identification Form
PIB
Produto Interno Bruto
POLES
Prospective Outlook on Long-Term Energy Systems
TEP
Tonelada Equivalente de Petróleo
UNFCCC
Convenção Quadro das Nações Unidas sobre Mudança Climática
7
1.Introdução
Cabo Verde é um país que possui falta de recursos primários para a produção de energia, por este motivo grande
parte do orçamento do país é designado para importação de energia na forma de petróleo e gás butano. Ao
momento Cabo Verde importa 99% de sua demanda interna de energia. Portanto este fato deixa o país em um
estado de grande dependência e vulnerabilidade à volatilidade dos preços de combustíveis de origem fóssil;
avabilidades de oferta de combustíveis no mercado e coloca o país em um estado de risco em relação a sua
segurança energética.
Está fraca abilidade do país em cumprir sua demanda de energia de forma independente também compromete a
sua capacidade de desenvolvimento e estabilidade macroeconômica. Outra desvantagem neste aspecto se refere
ao fato de que Cabo Verde sofre escassez de água e depende de água dessalinizada para o seu consumo interno,
um processo na qual requere o uso intenso de energia eléctrica. Atualmente a quantidade de demanda de
energia para o processo de dessalinização de água é equivalente a 10% do total valor de energia consumida no
país. Estes fatos demonstranm a estreita ligação entre a oferta de energia em relação ao avanço econômico e
condições socias e físicas em Cabo Verde.
Além disso o custo de energia em Cabo Verde é muito alto, cerca de 70% a mais que os preços dentro da União
Européia, devido ao fato que Cabo Verde possui desvantagens sobre integração e distribuição de energia, já que
o país é composto por dez ilhas, exigindo por sua vez uma infra-estrutura local ao invés de distribuição de
energia eléctrica em grande escala. Ademais ao momento, os sistemas de transmissão, distribuição e eficiência
de energia elétrica necessitam melhorias no país, atualmente Cabo Verde tem 24% de perdas elétricas.
Outro desafio que Cabo Verde enfrenta esta relacionado com o seu débil planejamento energético, fraca
administração pública e investimento no setor, incluindo reformas infraestruturais para o alcance de melhor
eficiência energética e sistemas de distribuição entre suas diferentes ilhas. O atual ineficiente planejamento
energético em Cabo Verde também não demonstra um meio confiável para a obtenção de projeções a longo
prazo sobre demanda de energia, o que torna difícil a otimização de sua matriz energética, uma vez que não
permite uma avaliação adequada entre a entrada efetiva de energia produzida tendo em conta a forma como a
mesma interfere com a demanda de abastecimento de energia no país.
Além disso, a demanda de energia em Cabo Verde tem aumentado em um nível constante ao longo dos anos
devido ao crescimento demográfico, aumento da urbanização, maior consumo interno e desenvolvimento do setor
de turismo e da construção, porém o fornecimento de energia não vem seguindo este crescimento de demanda
energético, mostrando um déficit na capacidade de fornecimento de energia. Todavia, o governo de Cabo Verde
inseriu em seu plano de desenvolvimento intenções de aumentar o acesso a energia elétrica a 100% até 2015 a
sua população. Atualmente 80% dos cabo-verdianos têm acesso à electricidade.
Em contrapartida, uma fonte significativa de emissões de GEE em Cabo Verde tem sua origem no setor de
energia, correspondendo a 92,9% das emissões de CO2 pela queima de combustíveis fósseis.
8
A fim de lidar com tais desafios energéticos e vulnerabilidades, o governo de Cabo Verde está disposto a
aumentar a utilização de energias renováveis, especialmente devido ao grande potencial de utilização de energia
solar e eólica no país.
Ao momento, as planos políticos energéticos de Cabo Verde, tem como visão a longo prazo a construção de um
país sem a dependência de combustíveis fósseis, garantindo assim a segurança e alcance de sustentabilidade
energética, através do aumento da penetração das energias renováveis, assim como melhor conhecimento no
setor, infra-estrutura administrativa e técnicas. Para alcançar esta visão o governo de Cabo Verde se concentrará
em reforçar sua capacidade institucional, melhorar a política de preços, políticas fiscas e regulação, assim como
em melhorar a reestruturação do setor de energia e adotar novas tecnologias. Atualmente a meta governemental
de Cabo Verde é de atingir 25% da demanda de energia fornecida por fontes renováveis até em 50% até 2015,
assim como promover a conservação e eficiência de energia através da modernização de redes de distribuição e
expansão da capacidade de produção por meio de parcerias público-privadas. E ao mesmo tempo, diminuir a
emissão de gases de efeito estufa produzidos pelo setor de energia.
Para conseguir esta visão e concreto objetivo, um dos primeiros passo deve incluir a identificação de um modelo
projeção energética aplicáveis as necessidades de Cabo Verde.
Por esta razão, a demonstração de um modelo energético adequado será capaz de ajudar as autoridades de Cabo
Verde a melhorar o planejamento energético do país e ao mesmo tempo a apoiar a visão de médio e longo prazo
das políticas no setor e de fornecer a alternativa mais apropriada para a sua matriz energética, além de
demonstrar opções para alcançar a redução de emissões de gases de efeito estufa no país.
Por este motivo, o desenvolvimento de um modelo adequado para Cabo Verde foi elaborado, chamado "Cabo
Verde Modelo Energético (Modelo Cave)", o qual poderá ajudar as autoridades de Cabo Verde no melhoraramento
do planejamento energético e apoiar a visão de longo prazo de políticas de energia no país com base na análise
de cenários, a fim de projetar a evolução e composição de demanda de energia.
Portanto este relatório descreverá o modelo desenvolvido a partir de uma abordagem ad-hoc usando informações
disponíveis publicamente e fornecidas por autoridades cabo-verdianas e por outras organizações internacionais
como o Fundo Monetário Internacional. É uma primeira aproximação de projeções de energia com base em
informações disponíveis. O modelo poderás ainda ser melhorado no futuro, com uma maior disponibilidade de
informação tanto econômica como energética. O modelo Cave esta baseado em uma abordagem "bottom-up" para
os setores econômicos de Cabo Verde incluindo também um módulo para cálculo de emissões de CO2.
9
2. Descrição de Modelos
Antes de se elaborar um modelo projeções energéticas, é necessário desenvolver uma análise do estado da arte
para analizar informações em modelos existentes utilizados por agências nacionais com a informação disponível
em Cabo Verde. Este passo permite avaliar a possibilidade de utilização de um modelo existente que se encaixa
com a realidade de Cabo Verde.
Portanto, nesta seção concentram-se nos modelos utilizados nas comunicações nacionais por diferentes países
publicados pela Convenção Quadro das Nações Unidas sobre Mudanças Climáticas UNFCCC, onde a nossa equipe
consultores pode avaliar os modelos que realmente atendem às necessidades de energia e as planos energéticos
do governo de Cabo Verde. Os modelos classificados se demostram de acordo com os seu interelacionamento e
setor usuário.
Tabela 1: Modelos Classificados nas Communicações Nacionais realizados por
diferentes países.
TIPOS DE MODELOS
Duals
SETOR
ENERGÉTICO Dados de Atividade
ENPEP
E4CAST
NEMS
IKARUS-MARKAL
DTI
GTEM
MMRF

(partially)
Modelo Dados de Atividade: utiliza dados macro-econômicos ou dados setorias existentes para a previsão
de parâmetros de dados de atividade.

Modelos Duals: se inicia com informações macro-econômicas or sectorais e se conclui com a previsão de
emissões de GEE, para sua equação e transição.
10
Um dos objetivo do projeto é desenvolver uma projeção de demanda energética para Cabo Verde, também
através de um modelo de projeção emissões de GEE. Este é o caminho escolhido por muitos países desenvolvendo
o que chamamos de modelos duals. Pois estes modelos de previsão não apenas demosntram as emissões de gases
de efeito estufa, mas também dados de atividade macro-econômica e setorial. Uma breve descrição dos modelos
dual and dados de atividade estão demonstrados abaixo.
I.
Modelos Duals
a) ENPEP
O modelo ENPEP é um modelo de energia não ad-hoc, o qual considera variantes econonômicos, dividido em 10
módulos differentes. Este é um modelo da área ambiental que se aplica de maneira sectoral top-dow,
tipicamente usado pra a previsão de demanda de transporte e em indústrias com demanda de energia intensiva.
ENPEP consiste de 10 módulos de análise técnica (a partir de modulos macro-econômico e módulos de impacto).
Um destes módulos, encontra-se o ENPEP-BALANCE o qual fornece uma conexão de energia, onde o usuário pode
projetar o fluxo de energia em todo o sistema de energia, desde a extração de recursos, processamento,
conversão, e demanda final por energia útil em todos os setores. Isto torna possível simular o mercado de energia
a partir da introdução de uma lista de valores, tais como: petróleo, gás e oferta de carvão e setores renováveis,
dividindo todas estas fontes em diferentes setores: como residencial, agricultura, transportes, comercial e
industrial (papel, têxteis, cerâmica, química, cimento e etc.)
Os elementos resultados deste modelo, são representados pelas curvas de oferta e demanda, e o encontro de um
o equilíbrio entre eles. Outro importante elemento deste modelo é fato que ele detecta emissões de GEE
associados por cada setor de consumo.
b) NEMS
O National Energy Modelling System (NEMS) é um modelo de energy ad-hoc que mostra o equilíbrio entre demand
e fornecimento de energia no setor de consumo e de produção.
O modelo NEMS esta baseado em um sistema computadorizado de modelagem com dados econômicos e
energéticos divididos em 13 módulos diferentes, os quais se permitem se auto adaptar quando cada módulo sofre
qualquer alteração. Este sistema é alimentado a partir de informações sobre abastecimento de (petróleo, gás,
transmissão e distribuição de gás natural, carvão e combustíveis renováveis), e a partir de informações sobre
demanda (residencial, transporte, comercial e industrial), conversão (electricidade e módulos de refinarias de
petróleo), e sobre atividades macro-econômicas.
11
c) DTI
O modelo energético DTI foi desenvolvido pelo Departamento Britânico de Comércio e Indústria, e dividido em
setores de uso final de energia e de uso primário de energia, incluindo diferentes tipos de consumo de
combustíveis.
O modelo é feito através de sub-modelos do mercado de energia do Reino Unido, incluindo os setores de usuários
finais de energia e do setor de abastecimento de electricidade. DTI é um modelo de demanda top-down, com
base em econométrica (no qual se estabelece 150 relações econométricas sobre a demanda de combustível para
uso em: transporte, residência, indústria, serviço e agricultura) onde as relações são estimadas entre demanda
de energia, atividade econômica e preços da energia.
A principal fonte de dados utilizada em este modelo é obtida pela Digest UK Energy Statistics (DUKES). Os setores
de fornecimento de energia modeladas são estações eléctricas e outras indústrias produtoras de energia e setores
de demanda são divididos entre: residencial, serviços públicos e comerciais, transportes, indústria e agricultura.
Depois de obtido o fornecimento de energia e projeções de demanda, as projeções de emissões de GEE são
calculadas afim de se obter uma visão geral das previsões de emissões de cada setor.
d) GTEM
O Modelo de Comércio Global e Meio Ambiente (em Inglês sigla GTEM) é baseado em três módulos os quais
combinam informações sobre: população, economia e meio ambiente e mostram um modelo de equilíbrio geral
que calcula as emissões de GEE em CO2 equivalente.
O modelo GTEM análise mudança climática e abrange todos os aspectos-chave do Protocolo de Quioto, incluindo
sumidouros de carbono, MDL e comércio internacional de emissões. Quanto à energia, o banco de dados de
energia neste modelo inclui três categorias de carvão (marrom, preto e carvão de coque) e combustíveis fósseis,
bem como de energia elétrica e indústrias intensivas de energia principais que influenciam o consumo de energia.
e) MMRF
O Modelo Verde de Previsão Multi-Regional é um modelo de equilíbrio geral computadorizado destinado ao setor
energético (setor residencial e indústria), desenvolvido pelo Centro de Estudos de Política (COPS) da Univesidade
de Monash, e tem como característica ser um modelo multi-regional, equilíbrio dinâmico geral computadorizado.
Numerosas aplicações de MMRF foram utilizadas por organizações comerciais e governamentais, tais como para
análise de efeitos regionais sobre políticas nacionais e para análise de efeitos de projetos específicos de infraestrutura na região.
12
O modelo MMRF inclui módulos de energia e de gás na contabilidade de emissões para cada setor e regional. O
modelo contém representações explícitas de comércio intra-regional, inter-regional e fluxos de comércio
internacional como base em regionais tabelas de insumo-produto, incluindo dados detalhados sobre governos
estadual e federal referente a orçamentos. Cada região é modelada como um mini-economia, o que torna o
modelo idealmente adequado para determinar o impacto de específicos choques econômicos.
Resultados do modelo MMRF incluem projeções de vários dados econômicos, tais como, o PIB (nacional e
regional), emprego (nacional e regional), balança de comércio, etc Por outro lado, ele também inclui outras
informações, tais como, o uso de energia por combustível (regional, nacional) e as emissões de GEE por
combustível. Ele também fornece informações detalhadas sobre as emissões de GEE de acordo com a agente
emissor, emitido na região em relação a diversas atividades (queima de combustíveis diferentes). Emissões
geradas sem combustão, são também dectadas proporcionalmente à saída das indústrias relacionadas.
II.
Modelos de Dados de Atividade
a) E4CAST
E4cast é um modelo de equilíbrio parcial, desenvolvido pela ABARE em 2000, que fornece informações detalhadas
sobre o setor energético australiano, referente ao que representa a produção de energia, comércio e consumo no
país em uma forma abrangente. O modelo E4cast foi usado na Comunicação Nacional Australiana para projetar
energia e emissões de CO2 equivalente, no entanto, ele não tem qualquer estrutura para calcular as emissões de
GEE dos parâmetros previstos.
E4cast projeta o consumo de energia por tipo de combustível, indústria, estado ou território, em uma base anual
e eficiência energética se presume a melhorar ao longo do tempo em todos os setores de uso final. A energia é
distinguida entre consumo de uso final e primário. Dois tipos de combustíveis são modelados (primário e final) e
as indústrias estão divididos em dois tipos: conversores de energia e usuários finais.
Alguns dos parâmetros utilizados para aproximar as interdependências entre produção de energia, conversão e
tendências de consumo referentes a renda real produção, industrial, preços de combustível e melhoria da
eficiência energética. E entre atividades de conversão (geração de energia elétrica e de refino de petróleo)
fornecimento de energia para os usuários finais, tais como transporte, manufatura, mineração, agricultura,
residencial e comercial.
As funções de demanda dos principais tipos de combustíveis (como eletricidade, gás natural, carvão e derivados
de petróleo) foram estimados econométricamente e incorporados preço próprios, preços transversais, renda ou
atividade, e os efeitos da mudança técnica.
13
b) IKARUS-MARKAL
É um modelo ad-hoc que descreve o fluxo de energia do setor primário para setores de utilização final,
desenvolvido no projeto alemão IKARUS: Energietechnische Perspektiven für Deutschland. Com o objetivo de
tornar as técnicas de cenários possíveis para indicar os impactos das estratégias de ação economicamente
adequadas para a proteção de impactos ao clima e identificar o custo-benefício em campos de ação. IkarusMarkal é um modelo top down de programação linear baseado em processos de otimização que descreve o fluxo
de energia entre o setor de energia primária e os setores de uso final de energia, como: indústria, transportes,
família e pequenos consumidores de energia. Este é um modelo de otimização dinâmica linear, que representa
todas as áreas do sistema econômico, resultando em um sistema de energia em que a demanda de energia por
serviços é definida pelo preço de energia e medidas políticas. No entanto, com este modelo, é impossível
calcular as emissões de GEE dos parâmetros previstos.
III.
Outros Modelos
Os seguintes modelos são outros modelos gerais, também disponíveis para comparação e análise, portanto, vamos
examinar estes modelos, afim de aprimorar os aspectos e elementos técnicos do modelo ad-hoc destinado a Cabo
Verde.
Tabela 2: Outros Modelos Classificados
MODELOS
DUAL
POLES
SETORES
ENERGÉTICOS
MedPro
SGM
LEAP
14
a) POLES
Modelo Poles, sigla em Inglês (Prospective Outlook on Long-term Energy Systems), é um modelo de equilíbrio
geral dinâmico desenvolvido por Enerdata, com o objetivo fornecer previsões sobre todos os setores energéticos
mundiais. É um modelo econométrico com dados de informações mundiais de equilíbrio parcial, desenvolvido em
colaboração com LEPII (ex-IEPE Instituto de Política de Energia e Economia) e pelo Instituto de Estudos de
Prospectiva Tecnológica (IPTS).
Este modelo é um modelo de simulação mundial para o setor de energia, o qual projeta sua demanda e oferta,
desenvolvido no âmbito de uma estrutura hierárquica de sub-modelos interligados a nível internacional (7 regiões
do mundo), regional (11 sub-regiões mundiais) e a nível nacional (32 países). A dinâmica do modelo esta baseada
em um ano pelo processo de simulação anos em relação a demanda e oferta de energia com ajustes defasados
por preços e por ciclo de feedbacks através dos preços internacionais de energia.
As previsões de energia são realizadas em três níveis: demanda final de energia elétrica, derivados de petróleo,
etc (módulos de demanda como MAED, Medee); produção de eletricidade e sua demanda de energia relacionada
(modelos de eletricidade como o módulo de WASP); produções de combustíveis fósseis e afins transformação
(como o módulo BALANCE). Todos os módulos são utilizados no modelo ENPEP permite conexões entre eles.
Os dados do balanço de energia do banco de dados internacional de energia (que inclui também dados macroeconômicos internacionais) são usados para simular o desenvolvimento de tecnologia para o fornecimento de
electricidade, as emissões de CO2, análise de políticas de redução de CO2 e os valores de carbono.
15
b) MedPro
MedPro é um modelo de uso final de energia desenvolvido por Enerdata com ênfase especial sobre as previsões
de GEE. MedPro é um modelo bottom-up, que pertence à família de modelos MEDEE, desenvolvido pela Enerdata.
Este modelo tem ênfase especial sobre as previsões de GEE que são exibidos como futuros inventários de GEE de
acordo com a metodologia da UNFCCC.
MedPro é composta de um modelo de núcleo, implementado automaticamente para os setores selecionados, e
uma série de opcionais sub-modelos. Este modelo considera cinco setores separadamente: indústria, residência,
comércio, transporte e agricultura, que apresentam uma actividade económica ou um consumo de energia
específica em maior detalhe. A demanda final de energia de cada setor pode ser simulado separadamente, com
base na projeção comum do ambiente macro-econômico e demográfico.
Além disso, este modelo pode ser usado para fins políticos e estratégicos. Em primeiro lugar, para produzir uma
visão das consequências no país nas atuais evoluções sócio-econômicas e tecnológicas e, segundo, para avaliar a
mudança provocada pela eficiência energética, substituição de energia e as políticas de mitigação de GEE e
medidas comparando a um cenário de "linha de base".
Por um lado, MedPro possui três categorias de dados de entrada: dados macro-econômicos da contabilidade
nacional e estatísticas macro-econômicas; dados demográficos de estatísticas demográficas e sociais, e dados
sobre o preços da energia no mercado internacional.
Os dados resultantes do modelo MedPro são de cinco tipos: resultados intermediários em todas as variáveis
calculadas pelo modelo; projeções de demanda de energia para todos os setores e utilizações finais / subsectores, por tipo de energia; indicadores setoriais para verificar a coerência econômica das projeções
(intensidades energéticas, os coeficientes de orçamento); projeções emissões CO2 e energia, com os mesmos
detalhes mais o setor de transformação de energia (centrais eléctricas, refinarias ) e as previsões de carga de
energia elétrica.
16
c) SGM
O modelo de segunda geração é um modelo de equilíbrio geral desenvolvida pelo Laboratório Nacional Nordeste
Pacífico & Instituto de Pesquisa Global Universidade de Maryland, com a finalidade em prever todo o setor
energético mundial, porém ele só se aplica em regiões específicas designadas pelo modelo.
O modelo SGM é um modelo de equilíbrio geral, concebido especificamente para analisar questões relacionadas
com, economia, energia e as emissões de GEE. O modelo tem como caractreística: 14 regiões globais (EUA,
Canadá, México, Europa Ocidental, Europa Oriental, antiga União Soviética, China, Índia, Brasil, Japão, Coréia do
Sul, Austrália / Nova Zelândia, Oriente Médio, Resto do Mundo), emissões de gases de efeito estufa, vários
estoques de capital, conexões explícitas entre tecnologia e
economia, tratamento explícito de energia e
estoques de terra o qual é desagregada para refletir a importância relativa dos setores na determinação das
emissões de GEE.
O modelo SGM foi projetado desde o início para lidar com problemas relacionados a mudança climática com foco
especial sobre as emissões de gases de efeito estufa e sua relação com a economia. Para entender a estrutura da
SGM e seus aspectos particulares de atividade econômica foram escolhidos outros dados de menor ênfase, afim
de se entender a relação entre as emissões de gases de efeito estufa relacionados e mudança climática.
Portanto, aspectos de ciências físicas têm um papel importante na formação dos aspectos economia enfatizados.
d) LEAP Model
O modelo LEAP, alternativos sistemas de planejamento energético de longo alcance, é um quadro contabilístico,
fácil de ser usado, baseado em cenários, integrando energia-ambiente com a construção ferramentas para o
modelo. O âmbito de aplicação deste modelo englobam: demanda de energia, abastecimento de energia,
recursos, cargas ambientais, análise custo-benefício e as emissões não energéticas do setor.
O modelo LEAP servi como uma ferramenta para estudos estratégicos integrando energia-ambiente em estudos
de cenários, incluindo: perspectivas energéticas (previsão), planejamento integrado de recursos, análise de
mitigação de gases do efeito estufa, balanços de energia e inventários ambientais. O modelo também mostra as
dimensões da demanda de energia e apresenta uma contabilidade hierárquica da demanda de energia (níveis de
atividade intensidades x energia).
O modelo é uma ferramenta de modelagem integrado que pode ser usado para controlar o consumo de energia,
produção e extração de recursos em todos os setores de uma economia e para incluir tanto os setores de energia
e não-energia que são fontes de emissões de GEE e também quanto a sumidouros de CO2 Além de monitorar os
GEE, LEAP também pode ser usado para analisar as emissões de poluentes atmosféricos locais e regionais,
tornando-o adequado para estudos do clima e co-benefícios de redução local de poluição do ar.
17
As capacidades de modelagem do LEAP operam em dois níveis básicos conceituais: um nível para cálculos
incluindo "não controversas" de energia, emissões e cálculos de custo-benefício de contabilidade e um segundo
nível, onde usuários inserem em uma planilha expressões que podem ser usadas para especificar tempo e
variação de dados ou para cria sofisticados modelos multi-variáveis, permitindo abordagens econométricas e
simulação para ser incorporado no quadro da LEAP contabilidade geral.
LEAP é projetado em torno do conceito de longo alcance análise de cenários. Cenários são auto-consistentes
histório de como um sistema de energia pode evoluir ao longo do tempo. Usando LEAP, analistas podem criar e
avaliar cenários alternativos, comparando necessidades de energia, custos benefícios sociais e seus impactos
ambientais.
2.1. Análise de modelos
A seção anterior descreveu os modelos que aparecem nas comunicações nacionais publicados pela Convenção
Quadro das Nações Unidas sobre Mudanças Climáticas UNFCCC. Esta seção irá mostrar uma avaliação variáveis
com a finalidade de comparar os modelos acima mencionados, de forma objetiva. As principais características de
todos estes modelos será mostrada em forma resumida e analisada, de acordo com os seguintes parâmetros:

Nome do Modelo

Autor: a organização (que pode ser uma organização pública ou empresa privada) que desenvolveu o modelo.

Regiões: o país ou países que têm usado este modelo em sua comunicação nacional ou em outros projetos.

Tipo: âmbito setorial (demanda, abastecimento, energia, modelo, etc) e como funciona a previsão dos seus
resultados.

Top-down: em uma maneira Top-down, se permite uma visão geral do sistem formulado a partir da
composição de sub-sistemas. Cada subsistema é então refinado em detalhe, em outros níveis de subsistemas
adicionais, até que seja reduzida a elementos de base.

Bottom up: em uma maneira bottom-up, micro elementos básicos do sistema são os primeiros a ser
especificados em grande detalhe. Estes elementos são então conectados em conjunto para formar os
subsistemas de maiores dimensões, até um sistema de nível superior completo seja formada.

Equilíbrio: os modelos econômicos baseados podem ser concebidos como modelos de equilíbrio geral ou
parcial.

Modelo de otimização: tipo de modelo matemático que tenta otimizar (maximizar ou minimizar) uma função
objetiva sem violar as restrições de recursos.
18

Modelo Linear / não-linear: o primeiro requer apenas equações algébricas lineares, as técnicas são
chamadas de programação linear, para modelos que requerem equações mais complexas, é chamado de
programação não-linear.

Combinação de Módulos: muitos modelos combinam diferentes sub-modelos. Em teoria, todos os modelos
tentam funcionar como uma unidade para incluir todas as emissões de gases de efeito estufa e setores. Na
prática, a maior parte, dependem de cálculos a partir de fontes exógenas diferentes.

Ad-hoc: um modelo desenvolvido especificamente para o país ou região com alto grau de detalhes para suas
especificações e evita generalizções.


Uso final de energia consumido pelos setores:

Residencial

Transporte

Comércio

Indústria

Agricultura

Outros
Relações: interconexões básicos que fundamentam o modelo que podem ser vista, tais como: demanda de
energia e equilíbrio entre a oferta ou dados de entrada.

Dados de Entrada: dados necessários para alimentar o modelo para o seu funcionamento

Dados Resultantes: os dados que o modelo vai mostrar como resultado dos seus cálculos. Classificados em
dois tipos:


Emissões de GEE

Projeções de dados de atividade
Disponível publicamente: indica se o modelo esta disponível publicamente ou não.
19
2.2. Principais Dados Identificados
Os seguintes gráficos mostraram os modelos analisados de acordo com suas diferentes aspectos: principais
características, alcance e arquitetura técnica.
Tabela 3: Principais Características
Fonte: Elaboração Própia.
1
2
Nome do
Modelo
ENPEP
DTI Modelo
Energético
3 Sistema
Nacional de
Modelização
Energética
Autor
Regiões
LaboratórioNacional
de Argonne
Turquia
Departmento de
Comércio e Indústria
do Reino Unido
Reino Unido
Administração
Informação
Energética do
Departamento
Americano Energia
U.S.A.
Tipo
Setorial top-down
equilíbrio/modelo
meio ambiente
Combinação de AdModelos
hoc
10 modulos
Não
Top-down
modelo de
demanda
Submodelos:
Sim
usuário final
sector
energético e
abastecimento
de eletricidade.
Modelo Econômico
Energético
13 módulos:
Sim
4.Elementos
fonecedores
modulos (óleo e
gás natural
transmissão e
distribuição,
carvão,
combustíveis
renováveis)
2. Módulos de
conversão
(electricidade e
equilíbrio de
petróleo)
4. Módulos de
uso de
demanda final
(residêncial,
comercial, de
transporte e
indústrial)
20
1.Módulo que
fornece um
mecanismo
para se
conseguir um
equilíbrio de
mercado em
geral entre
todos os outros
módulos
(módulo de
integração)
3 módulos:
população,
equilíbrio e
meio ambiente
4 Modelo de
Comércio
Global e
Meio
Ambiente
Escritório Australiano Austrália
de Agricultura e
Recursos Econômicos
Modelo de
equilibrio geral
bottom-up
5 Modelo
Verde de
Previsão
Multi –
Regional
6 IKARUSMARKAL
Centro de Estudos de Austrália
Políticas (COPS) da
Universidade Monash
Modelo de quilibrio
Geral Computável
Não
Forschungszentrum
Jülich GmbH und
Technologische
Entwicklung
Bottom-up
Sim
7
E4CAST
Alemanha
Escritório Australiano Austrália
de Agricultura e
Recursos Econômicos
Modelo de
equilíbrio parcial
Sim
O modelo inclui Sim
18
combustíveis,
27 setores
indústriais e 7
regiões.
21
Tabela 4: Alcance
SETORES
Nome do
Modelo
Setor
Combinação de
Energtico
Módulos
Primário
Ad-hoc
Energia
Residêncial
Transporte Comercial
Agricultura
Outros
ENPEP
x
10 módulos
Não
X
X
X
X
X
-
DTI Modelo
Energético
x
Submodelos:
usuário final
setor
energético e
abastecimento
de eletricidade
Sim
X
X
X
X
X
-
x
13 módulos
Sim
X
X
X
X
X
-
3 módulos:
econômico,
populacional e
de
meioambiente
Não
X
X
Não
X
IKARUSMARKAL
Modelo
de
otimizaçã
o
dinâmica
baseado
em
processo
linear
Sim
X
E4CAST
Modelo
de
equilíbrio
parcial
Sim
Sistema
Nacional de
Modelização
Energética
Global Trade
and
Environment
Model
Modelo Verde
de Previsão
Multi Regional
Usuário
primário
e final
X
-
-
X
X
X
-
-
22
Tabela 5: Arquitetura Técnica
Dados Resultantes
Nome do
Modelo
2
Relações
1 ENPEP
Equilíbrio
energético entre
demanda e
abastecimento de
energia
DTI
Demanda
Energético,
fornecimento
energético,
atividade
econômica e
preço de energia.
Informações
que alimentan o
modelo
Sistema baseado Sim
em ano base de
fluxo de
energético, os
preços,
projeções de
crescimento de
demanda de
energia,
limitações de
políticas.
Crescimento do Sim
PIB, indústria,
preço de
combustível
fóssil e
crescimento
demográfico.
GHG emissions
Projeções
CO2, CH4,
VOC, SOX,
NOX, CO
PIB
Consumo de
Combustível.
Preço de
Energia
CO2
Preço de
combustível
fóssil e
crescimento
demográfico e
econômico.
Público
Sim
Sim
23
3
Sistema
Nacional de
Modelização
Energética
Equilíbrio entre
abastecimento e
demanda de
consumo
Fornecimento:
petróleo e gás,
gás natural,
carvão e tipos
de energia
renováveis.
Conversão:
energia elétrica
e de petróleo,
modelos de
refinarias.
Demanda:
residêncial,
industrial,
comercial e de
transporte.
Atividade
macroeconômica:
energia e
interação
economia.
Módulo de
Integração: o
equilíbrio do
mercado geral
entre todos os
modelos.
Sim
CO2 e CH4
sistema
energético
Sim
PIB e emprego
agregado
nacional,
produção
setorial, valor
acrescentado e
emprego por
região.
Pagamento da
balança
comercial, uso
de energia por
combustível e
região.
Estado e
território
receitas e
despesas.
Produto interno
bruto regional e
emprego.
4
Modelo de
Comércio
Global e
Meio
Ambiente
PIB, preço,
consumo,
produção,
comércio e
investimento,
eficiência,
competitividade e
GEE.
Não Disponível
Sim
CO2
N/A
5
Modelo
Verde de
Previsão
Multi Regional
Não Disponível
Sim
-
CO2
Não
PIB e emprego
Sim
agregado
nacional,
produção
setorial, valor
acrescentado e
emprego por
região.
Pagamento da
balança
comercial, uso
de energia por
combustível e
região. Estado e
território
24
6
E4CAST
Produção de
Os principais
Energia, Comércio motores de
e Consumo.
consumo são
renda real, a
produção
industrial e os
preços dos
combustíveis.
7
IKARUSMARKAL
Fluxo de Energia
do setor primário
para o setor de
uso final.
Não
População,
Não
número de
famílias, o
tamanho médio
das famílias e do
PIB.
receitas e
despesas.
Produto interno
bruto regional e
emprego.
Consumo de
Não
energia, por
tipo de
combustível,
indústria e
território.
População,
número de
famílias, o
tamanho médio
das famílias e
do PIB.
Os preços dos
combustíveis.
Energia
primária
(nuclear,
renovável, gás,
petróleo,
linhito e carvão
duro).
Não
25
2.3. Outros modelos
A principal diferença entre os modelos anteriores é que todos os modelos estudados são públicos e foram
desenvolvidas para diferentes propósitos e diferentes projetos. Neste estudo, o mais interessante é saber a sua
aptidão para ser usado de acordo com a situação socio-econômica de Cabo Verde.
Tabela 6: Principais Características
Nome Modelo
Autor
1
POLES
Enerdata
2
MEDPRO
Enerdata
3
MODELO
SEGUNDA
GENERAÇÃO
Laboratório
Nacional
Nordeste
Pacífico &
Instituto de
Pesquisa Global
Universidade de
Maryland.
Região
13 regiões
N/A
14 Regiões
Tipo
Combinação
de Modulos
Equilíbrio Geral
Dinâmico
Demanda de
energia final,
energia
renovável e
difusão de
tecnologias.
Eletricidade e
sistema de
transformação.
Fornecimento
combustíveis
fósseis, preços
de energia no
mercado
internacional.
Modelo Uso-Use
final
Equilíbrio Geral
N/A
N/A
26
4
LEAP
Alternativos
sistemas de
planejamento
energético de
longo alcance
Intituto do Meio
Ambiente de
Stockholm.
Más de 150
paísed al
redor do
mundo
Ferramenta de
Software para
uso- final em
análisis de
políticas
energéticas e
avaliação de
mitigação de
mudança
climática.
Combina
elementos de
otimização,
simulação e
contabilidade.
Opera em dois
níveis: as
relações
fundamentais
de
contabilidade
construídos
internamente
e os usuários
podem
adicionar seus
próprios
modelos de
simulação em
cima.
27
Tabela 7: Alcance
SETORES MENCIONADOS
Setores de uso-final de energia
Setor de
Nome do Energia
Modelo
Primária
√
1 POLES
Residencial Transporte
Commercial
√
√
√
√
√
2 MEDPRO
√
√
√
√
√
-
Indústria
Agricultura
Outros
Indústria
está
dividida
entre
indústria
do aço,
química,
minerais
nãometálico
e outras.
3 MODELO DE
SEGUNDA
GENERAÇÃO
√
√
√
√
√
√
-
4 LEAP
√
√
√
√
√
√
√
28
Tabela 8: Arquitetura Técnica
Dados Resultantes
1
Nome do
Modelo
POLES
2
MEDPRO
Informações
que alimentan
Relações
o modelo
Demanda e
PIB, taxas de
oferta de energia câmbio, preços de
com ajuste de
energia, custo de
preço
tecnologias
internnational de energéticas,
Energia.
esgotamento de
recursos.
Balanço
Energético
Emissões
GEE
Sim CO2 e
Non CO2
Detalhado balanço
Yes
energético principal
uso final e ano base
subsector.
Dados sócioeconômicos e
técnicos
complementários
para o ano base.
Estoque de
habitação por tipo,
estoque de veículos
por tipo, produção
física de indústrias
que consumem
grande quantidade
de energia,
específica energia
consumida por
carros.
Histórico variável
entre cenário e
consumo de energia
por setor entre anos
e anos mais recente.
Cenário variável
para captar as
tendências sócio
econômicas de longo
prazo, cenários de
políticas energéticas
e novas metas de
desenvolvimento.
CO2
Projeções
Preços usuário
final.
Tendência de
preços anuais.
Demanda de
energia.
Resultados
intermediários
sobre todas
variáveis
calculadas.
Demanda
energética,
projeções
para todos
setores e uso
final por
subsector, por
tipo de
energia.
29
3
MODELO DE
SEGUNDA
GENERAÇÃ0
Atividade
econômica,
consumo de
energia e
emissões de GEE.
4
LEAP
Alternativos
sistemas de
planejamento
energético de
longo alcance
Demanda
energética,
abastecimento
de energia,
recursos, cargas
ambientais,
custo-benefício
análises,
emissões de
setores não
energéticos.
A maioria destes
aspectos são
opcionais.
-
Cenário de base,
integrado com
ferramenta de
construção de
modelos de energia
e meio ambiente.
Sim
Atividade
CO2.
CH4, N2O economica e
consumo de
energia
Sim
Todas
Conversão de
Emissões Demanda
Energética.
Conversão
Energética.
Custo e Meio
Ambiente.
30
3.Situação atual em Cabo Verde
Esta seção apresenta uma análise cenário energético e emissões de gases de efeito estufa passadas e atuais de
Cabo Verde. A partir de informação existente de Cabo Verde, elaborado a partir do seu relatório do inventário
nacional de GEE a partir do ano de 2000; Estratégia Nacional de Energia de Cabo Verde para o período até 2020 e
a partir de informações existentes Comunicação Nacional sobre Mudança Climática publicados pela Convenção
Quadro das Nações Unidas sobre Mudanças Climáticas em 2010.
A primeira seção fornece a informações gerais sócio-econômicas sobre Cabo Verde; informações sobre o setor de
energia; um breve resumo da Comunicação Nacional de Cabo Verde em relação a Mudança Climática e sobre o
Relatório Nacional de Inventário de GEE de 2000.
A última seção fornece uma visão geral e análise da Estratégia Nacional de Energia para 2020, apresentando
alguns números importantes sobre o combustíveis e demanda e oferta de energia, índices macro-econômicos
utilizados no prognóstico, etc
3.1.
Comunicação Nacional sobre Mudança Climática em Cabo Verde em 2010
3.1.1. Informações Gerais
População: aproximadamente 501,648 habitantes, com media annual de crescimento de 12% desde 2000.
Índice de Gini: 0,57. Em Cabo Verde a pobreza ainda é uma questão crítica principalmente devido ao fraco setor
produtivo e incapacidade de aumento de geração de renda e empregos na região. Uma pesquisa sobre Condições
de Vida em Cabo Verde, realizada pelo Instituto Nacional de Estatística em 2001-2002, indicou que 37% do total
da população do país era pobre, a maioria de vivendo em áreas rurais, cerca de 54% foram considerados muito
pobres, que representam 20% da população total de Cabo Verde.
Expectativa de Vida: em Cabo Verde este dado atualmente se refere a 68.5 anos para homens e 76.3 anos para
mulheres.
Cabo Verde produz menos de 15% das suas necessidades alimentares. Por esta razão a desnutrição crônica em
crianças aparece significamente, apresentando em porcentage em crianças menores de 5 anos 16,2% em 1994 e
15% em 2006; taxa de desnutrição aguda em crianças menores de 5 anos entre 5,6% em 1994, e 7% em 2006.
Educação: taxa de educação com nível primário era 95,1% em 2005/2006, nível secundário 58,1% no mesmo
período.
31
Tabela 9. PIB disagregado por setor econômico1994-2004.
Fonte: UNFCC, Cabo Verde, Segunda Comunicação Nacional sobre Mudança Climática (2010).
Ano
Especificações 1994
PIB
100
1995
100
1996
100
1997
1998
100
Agricultura
11,87
11,95
10,67
9,35
Indústria
20,28
20,62
21,79
20,81
Serviços
67,85
67,43
67,54
69,84
100
8,35
1999
100
2000
2001
100
100
2002
100
2003
100
2004
100
10,55
10,59
10,09
9,2
8,98
8,53
20,05
18,99
17,65
16,53
17,85
17,28
17,05
71,6
70,46
71,76
73,38
72,97
73,74
74,42
Tabla 10. Crescimento e Projeções do PIB.
Fonte: UNFCC, Cabo Verde, Segunda Comunicação Nacional sobre
MudançaClimática (2010).
2010
2011
2012
2013
2014
2015
3,55%
14,5%
2%
7,52%
7,24%
7,24%
32
Figura 1. Cabo Verde Energia Consumida por Setor
Fonte: INE-CWIQ, 2008
0
13%
19%
68%
Setor Primário Setor Secundário
Setor Terciário
O gráfico também revela a importância do setor de serviços na economia cabo-verdiana. Em 2004, o setor de
serviços contribuiu com 74,42% do PIB, sendo o setor de turismo, referente a 17 %. Fraca base agrícola de Cabo
Verde é resultante da falta de água na região e reduzida área disponível a agricultura (10%). Neste contexto se
verifica a vulnerabilidade do país a choques externos.
33
3.1.2. Previstos Indicadores Macro-econômicos “Combustível e Demanda Energética”
Tabela 11. Informações Gerais sobre Energia
Fonte de Combustível para Consumo Interno
Energia Doméstica área urbana/ área rural
Diesel óleo 41%
Gás Butano 69, 49%
Lenha 19.40%
Lenha 22,43% / 85,72%
Fuel 16%
Outros resíduos 7,67%
No que diz respeito à energia interna, o combustível mais consumido nas áreas urbanas é de gás butano (69,49%),
seguido por lenha (22,43%) e outros resíduos (7,67%). Nas áreas rurais, o combustível mais consumido é a lenha, o
que representa 85,72% para uso em cozinha.
O gás butano sofreu um aumento substancial nas últimas décadas, tanto em áreas rurais e como urbanas (de 1980 a
1990, o consumo aumentou 330% e entre 1990 e 2000, 40%). Em 2001 se registou uma variação negativa,
possivelmente pelo aumento nos preços do gás. Atualmente, o gás butano é usado como a principal fonte de energia
doméstica (56,8% dos domicílios).
34
3.1.3. Recursos e Fonecimento de Energia e Combustíveis
Tabela 12. Produção Elétrica (MWh)
Fonte: Informe anuais Electra.
PROUÇÃO (MWh)
Diesel
Energia eólica
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
212.383
229.132
241.709
260.465
279.645
290.273
314.315
6.430
6.450
7.441
6.869
5.510
4.661
1.992
0
0
0
0
0
0
2.105
2.137
476
1.772
1.185
640
0
0
220.950
236.058
250.922
268.519
285.795
294.934
318.412
Solar fotovoltaica
Térmica (vapor)
Total
Tabela 13. Capacidade Instalada (MW).
Fonte: Informe anuais Electra.
POTENCIA (MW)
Diesel
2004
76,00
2005
76,00
2006
67,20
2007
71,00
2008
85,40
2009
83,24
2010
82,45
2011
100,00
Energía eólica
2,10
2,10
2,10
2,10
2,10
2,10
2,10
28,60
-
-
-
-
-
-
7,50
7,50
Solar
fotovoltaica
35
3.1.4. Relatório do Inventário Nacional de 2000
No ano 2000, estas emissões foram estimadas em 2,03 Gg NOx, CO 16,87 Gg e 2,74 NMVOC Gg. Em termos de CO2eq,
usando a equivalência fator de Potencial de Aquecimento Global (GWP), de 21 de metano e 310 para o óxido nitroso.
As emissões diretas de GEE em Cabo Verde entre 1995 e 2000, sofreram um aumento de 11,3%. A principal fonte
destas emissões de GEE em Cabo Verde correspondem ao setor de energia 92,9% das emissões de CO2 pela queima de
combustíveis fósseis.
Figura 2. Cabo Verde Emissões de CO2 % de Participação e Variação por Setor.
Fonte: UNFCC, Cabo Verde, Segunda Comunicação Nacional sobre Mudança Climática
(2010).
Participação em 2000
Variation 1995-2000
100
92,9
54,9
44,5
31
31,4
27,8
6,8
Energia
10,214,1
-1,5
Indústrias Indústrias em Transporte
Energéticas
Geral
7,1
-61,7
Outros usos Mudança de
Uso de Terra
e Forestal
11,7
Total
3.1.4. Relatório do Inventário Nacional do ano 2000
As emissões diretas de GEE em Cabo Verde entre 1995 e 2000 sofreram um aumento de 11,3%. A principal fonte
dessas emissões de GEE em Cabo Verde corresponde ao setor de energía com 92,9% das emissõees de CO2 geradas
pela queima de combustíveis fósseis.
36
Figura 3. Cabo Verde % de Emissões de CO2 em 1995.
Fonte: UNFCC, Cabo Verde, Segunda Comunicação Nacional
sobre Mudança Climática (2010).
Figura 4. Cabo Verde % de Emissões de CO2 em 2000.
Fonte: UNFCC, Cabo Verde, Segunda Comunicação Nacional
sobre Mudança Climática (2010).
37
Figura 5. Cabo Verde Emissões de CO2 figures de 1995 e 2000.
Fonte: UNFCC, Cabo Verde, Segunda Comunicação Nacional sobre Mudança
Climática (2010).
38
Tabela 14. Cabo Verde Inventário de Emissões de GEE em 2000.
Cabo Verde Inventário nacional de emissões antropogénicas de gases de efeito estufa por fontes e absorções de
todos os gases de efecto estufa não controlados pelo Protocolo de Montreal e os precursores dos gases de efeito
estufa, ano 2000.
Fontes de emissões de gases
de efeito estufa e categorias
de sumidouro
Emissões nacionais totais e
absorções
Emissões de Absorções
CO2 (Gg)
de CO2 (Gg)
CH4 (Gg)
N2O (Gg)
Nox (Gg)
CO (Gg)
NMVOCs
(Gg)
SOx (Gg)
306,796
0,000
3,279
0,301
2,082
16,871
2,739
0,000
284,953
0,000
0,297
0,008
2,021
16,784
1,527
0,000
284,953
0,297
0,008
2,021
16,784
1,527
0,000
1. Indústrias
energéticas
96,223
0,007
0,001
0,261
0,040
0,013
0,000
2. Indústrias
manufactura e de
combustão
20,800
0,003
0,000
0,059
0,102
0,004
0,000
136,658
0,013
0,002
1,497
3,802
0,739
0,000
4. Outros setores
31,271
0,274
0,005
0,203
12,840
0,772
0,000
5. Outros setores
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
1,167
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
1. Energia
A. Combustão de
combustível (enfoque
sectorial)
3. Transporte
B. Emissões fugitivas
dos combustíveis
1. Combustíveis
sólidos
2. Petróleo, gás
natural
2. Processos industriais
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
A. Produtos minerais
0,000
B. Indústria química
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
C. Produção de metal
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
D. Outra produção
E. Produção de
halocarbonos e
hexafluoreto de
enxofre
F. Consumo de
halocarbonos e
hexafluoreto de
enxofre
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
1,167
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
G. Outros
3. Uso de solvente e outros
produtos
4. Agricultura
A. Fermentação
entérica
0,000
0,000
1,921
0,293
0,045
0,007
0,087
0,000
0,000
1,767
B. Manejo de dejetos
0,150
C. Cultivo de arroz
0,000
0,000
0,000
0,000
39
D. Solos de agricultura
0,292
0,000
E. Queima prescrita de
savanas
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
F. Queima no campo de
resíduos agrícolas
0,004
0,000
0,007
0,087
0,000
G. Outros
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
1,061
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
5. Mudança de uso de terra e
florestal
21,843
0,000
A. Mudança nas
florestas e outros
estoques de madeira
21,843
0,000
B. Reconversão de
florestas e pastagens
0,000
0,000
C. Abandono de terras
manejadas
D. Emissões de CO2 e
absorções do solo
E. Outros
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
6. Resíduos
A. Eliminação de
resíduos sólidos no solo
1,029
B. Tratamento de
águas residuais
C. Incineração de
resíduos
D. Outros
7. Outros
Parte informativa
Transporte
Internacional
Aviação
Marinho
Emissões de CO2 por
biomassa
0,032
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
287,968
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
201,631
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
86,337
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
127,159
40
3.2. Estratégia de Desenvolvimento
3.2.1 Análise da "Estratégia Nacional de Energia para 2020" .
Plano Energético de Cabo Verde para os próximos 10 anos, visa mitigar as emissões de GEE e alcançar a segurança
energética e desenvolvimento sustentável. A proposta do governo de Cabo Verde pretende alcançar uma taxa de
penetração de energias renováveis de 25% em 2011, 50% até 2020, tendo pelo menos uma de suas ilhas com 100% de
fontes renováveis de energia e ao mesmo tempo promover: conservação e eficiência no setor de energia; lidar com
fraudes e perdas de energia; abertura no setor; expansão da capacidade de produção de electricidade; aumentar a
eficiência de produção e distribuição. Além de conseguir dar maior resposta às necessidades energéticas no país,
garantindo assim uma cobertura de 95% de eletricidade até 2011, 100% em 2015 e uma maior qualidade,
confiabilidade e redução do custo de energia elétrica.
Figura 6. Mix Energético para Diferentes Cenários.
Fonte: Gesto 2011 Data.
100%
90%
80%
70%
60%
50%
convencional
40%
suw
solar
30%
eólica
20%
10%
0%
CM
CE
2012
50%
CM
CE
50%
CM
2015
CE
50%
2020
Cenário de Mercado (CM)
Cenário Econômico (CE)
Cenário com 50% de Energias Renováveis.
41
Tabela 15. Presença de Energia Renovável em Cabo Verde
Energia Renovável
Número de projetos
Capacidade instalada (MHw)
Eólica
21
180
Solar PV
17
341
Ondas
2
10,5
MSW
2
7,5
Calor Geotérmico
4
5,0
Total
589
42
4. Identifição do modelo aplicável
A elaboração de um modelo ad-hoc parece ser o mais adequado para o país, no que diz respeito à quantidade de
informações disponíveis publicamente fornecendo dados relevantes para o modelo o qual incluiem:
O balanço de energia em 2004 (último disponível), incluindo a quantidade de produtos derivados de petróleo usado
pelos diferentes sectores; os dados de eletricidade publicado no relatório anual da compania Electra, empresa
concessionária Cabo-verdiana; as informações sobre o produto derivados de petróleo importado e exportados
publicado pela ENECOL; a previsão econômica do Fundo Monetário Internacional. O Plano Nacional de Ação para
Energias Renováveis, publicado pelo Ministério do Crescimento Econômico e Competitividade de Cabo Verde Primeira
e Segunda comunicação Nacional de Cabo Verde publicada pela UNFCCC; todas as informações oficiais relevantes
sobre os planos futuros. Além disso, o desenvolvimento do modelo foi baseado nas seguintes características:
1. Oficialidade: devido ao seu uso futuro, o Governo de Cabo Verde, o modelo deve ser baseado em dados
oficiais.
2. Dinamismo: para lidar com a sua estrutura de longo prazo, o modelo deve levar em conta não somente dados
usuais dos modelos econômicos, mas também questões relacionadas com a mudança tecnológica no futuro.
3. Revisão bottom-up: este método de análise leva em conta previsões setoriais incluídas nos documentos
oficiais, de modo a proporcionar o uso e adaptação para necessidades futuras.
A escolha na elaboração de um modelo ad-hoc usando uma abordagem bottom-up devido a suas características o qual
permitem projeções energéticas e econômicas para Cabo Verde mediante a introdução e diferentes variáveis que
influenciam o equilíbrio de energia do país. Portanto, a abordagem bottom-up foi usada nos principais setores
econômicos de Cabo Verde, como a eletricidade, a dessalinização de água, indústria, residencial, turismo, outros
serviços. O qual também permitio o desenvolvemento de dois cenários econômicos: um pessimista e outro otimista.
Afim de se alcançar a formulação de uma ferramenta útil concebida para indicar as projeções de médio e longo
prazo, de demanda de energia, de acordo com diferentes cenários econômicos.
43
4.1. Critério de avaliação geral
Uma das principais conclusões é que, os dados previstos pelas autoridades administrativas de Cabo Verde na área
relacionada necessita melhorias devido a sua incompletude, por essa razão, foi considerado o melhor
aprovietamento das informações disponíveis para a identificação de um modelo aplicável ao país.
Modelos pré-fabricados e disponíveis ao uso requerem dados precisos para funcionar corretamente, enquanto
que, um modelo ad-hoc pode ser desenvolvido tendo em conta a informações com limitações, um fator que
garante que o modelo poderia funcionar adequadamente no presente caso.
Em relação à flexibilidade e adaptabilidade, um modelo ad-hoc é muito mais flexível do que um modelo préfabricado, porque, ele pode ser desenvolvida tendo em conta a informação disponível. Em contra partida
modelos pré-fabicados são impossíveis de ser adaptadas com a informação disponível, assim como com as
necessidades de sua utilização
Outra vantagem é o fato que modelos ad-hoc podem ser desenvolvidos para um alvo preciso, sem ser
experimentado anteriormente, este aspecto dá mais legitimação aos modelos ad-hoc.
44
5.
Descrição do Modelo e Metodologia
5.1.
Escolha de Metodologia
O modelo de projeção energética CaVE desenvolvido por Factor CO2 é um modelo ad-hoc baseado na modelizção
setorial histórica que considera diversos parâmetros os quais serão posteriormente analizados.
A idea principal é poder comparar dois cenários “tendenciais” segundo dois cenários de dados econômicos; o
primero chamado “otimista”, com uma taxa de crescimento superior ao “pessimista”, que considera previsões
macro-econômicas do Fundo Monetário Internacional1. Estes cenários desenvolvidos a partir do crescimento
médio anual sobre a demanda energética prevista pelo cenário intermédio do Plano de Energía Renovável a 2020
de Cabo Verde. A continuação se resume os três cenários usados:
Tabela 16. Descrição dos cenários escolhidos.
Fonte:Elaboração Própria
Crescimento
econômico
Variáveis técnicas
Pessimista
PIB Pessimista
Históricas
Otimista
PIB Otimista
Históricas
Plano
PIB Otimista
Plano
Ambos modelos possuem como ponto de partida o balanço energético desenvolvido em 2004, indicando a energía
primária (expressada em TEP) usada por diferentes atividades de setores. Uma extrapolação dos dados de 2004 foram
elaborados até 2011, considerando a quantidade total de energia primária importada anualmente por Cabo Verde, e
a taxa de crescimento da demanda energética histórica de cada setor entre 2004 e 2011.
1
World Economic Outlook Database, Fundo Monetário Internacional.
45
A continuação, se indicam os resultados do balanço energético para 2004 e 2011:
Tabela 17. Balanços Energéticos.
Fonte: Elaboração própia e Cabo Verde Revisão de Gestão da Despesa Pública e
Responsabilidade Financeira.
TIPO DE INDÚSTRIA
Eletricidade
Produção de água
Indústria
Transporte
Residencial
Turismo
Outros serviços
CONSUMOS
ENERGIA
DIESEL
Gás,
Gasolina,
Jet A1,
Gasóleo,
Diesel
PETRÓLEO (TEP)
2004
PETRÓLEO (TEP)
2011
50.198,00
69.043,54
5.131,00
5.567,20
4.256,00
6.462,00
55.064,00
66.196,50
12.565,00
19.960,30
1.292,00
2.935,60
1.328,00
2.016,30
129.834,00
172.181,40
Diesel
Gasóleo
Gasolina,
Jet A1,
Gasóleo,
Diesel
Gás +
Petróleo
Gás
Gasóleo +
petróleo
Total
Evolução
(%)
38%
9%
52%
20%
59%
127%
52%
33%
O modelo tambén inclui um módulo de emissões, onde foi obtida a evolução de demanda para cada combustível até
2020. Potanto, também foi possível projectar as emissões de CO2 devido ao seu uso (ver apartado 5.5).
A continuação, se expõe o esquema resumindo o modelo ad-hoc CaVE:
46
Figura 7. Descrção do modelo definido.
Fonte: Elaboração própia.
Baseado na modelização setorial histórica:
Modelo energético ad-hoc para Cabo Verde
Baseado na modelização setorial histórica
Modelo de regressão lineal múltipla que
tem em consideração diversos parâmetros
47
5.2. Descrição dos Cenários (tendências e de plano)
5.2.1. Cenários Tendênciais: regressão lineal múltipla
Como foi explicado anteriormente, foram elaborados dois cenários econômicos baseados em duas projeções do PIB,
uma vez que o Fundo Monetário Internacional fez previsões do PIB até 2017.
No cenário otimista, foi utilizado a taxa de crescimento médio anual de demanda energética do cenário
intermediário do Plano de Energia Renovável a 2020, onde há um aumento maior em respeito ao cenário pessimista
do FMI, portanto, se foi chamado “cenário otimista”. A continuação se ilustra a diferença entre os dois cenários.
Figura 8. Cenários econômicos.
Comparação dos dois cenários econômicos
80.000,00
70.000,00
60.000,00
PIB
50.000,00
40.000,00
30.000,00
Pessimista
Otimista
20.000,00
10.000,00
-
48
Os cenários tendênciais serão construídos a partir de uma regressão lineal múltipla para cada setor, cujo resultado
será uma equação por setor e por cenário, permitindo projectar a demanda futura se baseando na modelização
histórica.
A equação obtida será com este tipo:
,
Onde:
Yt representa a variável dependente, da demanda energética (expressada em TEP).
βn os diferentes coeficientes calculados pelo modelo.
Xn são as variáveís independentes, os diferentes parâmetros selecionados para explicar a variação de demanda
energética setorial.
Os distintos parâmetros foram escolhidos para a obtenção de uma certeza maior que 90% exceto para alguns setores
excepcionais. Esto se consegue mediante a seleção de parámetros que definen o modelo.
A modelização por setor foi efetuada baseándo-se nos parâmetros os quais serão analizados em más detalhe na
seguinte seção):
49
Tabela 18. Parâmetros usados.
Fonte:Elaboração própria.
Setores
Eletricidade
Parâmetros
 PIB Global
 População com accesso a eletricidade
Turismo
 Número de noites de turistas no país
 PIB setorial
Residencial
 Crescimento da população
 Sustituição de biomassa por gás
Transporte
Diferenciação por tipo de combustível
 Jet A1: PIB setorial e movimento de aviões
 Gasóleo: PIB setorial, movimento de naves, e proporção de
impostos sobre a importação de produtos de petróleo/ subsídios a
venda
 Gasolina: PIB global, número de veículo e proporção
Outros
 PIB setorial
serviços
Industrial
 PIB setorial
Água
 Autoconsumo elétrico de Electra
 Produção anual de água
 PIB setorial
50
5.2.3. Cenários Plano: Taxa de crescimento por setor.
O cenário energético “de Plano” utiliza a taxa média anual de crescimento de demanda energética por sector
prevista no cenário medio do Plano de Energia Renovável a 2020. Esta taxa se aplica a demanda energética setorial
(expressada em TEP) a partir de 2011. Este crescimento considera as diferentes evoluções econômicas e técnicas
esperadas, como por exemplo um accesso maior a energia pelo setor residencial, um acceso maior pela população a
água desalinizada, ou um forte crescimento no setor de turismo. Ou seja, inclui as medidas planificadas pelo Plano.
Assim mesmo, é interessante destacar que este cenário sozinho corresponde ao cenário econômico otimista.
51
5.3. Presentação dos dferentes setores.
A continução se presentaram os diversos setores e os diferentes cenários:
ELETRICIDADE
Cenários Tendênciais
Contexto geral
Em 2004 o setor eletricidade consumiu 50.198 TEP de energia primária, o que corresponde a quasi 40% do total
balanço energético. Se consume sobre todo gasóleo e diesel como energia primária. Aproximadamente,
somente 18.800 TEP elétricos de energia final são produzidos (eficiência: 38%).
A empresa pública Electra tem o monopólio de produção e distribuição de eletricidade. A continuação se expõe
os dados históricos de capacidade elétrica instalada no país2:
POTÊNCIA (MW)
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
Diesel
76,00
76,00
67,20
71,00
85,40
83,24
82,45
100,00
2,10
2,10
2,10
2,10
2,10
2,10
28,60
-
-
-
7,50
7,50
Energía eólica
Solar
fotovoltaica
2,10
-
-
-
Se pode observar o surgimento de 26,5 MW de energia eólica em 2011, alimentado por quatro projetos de MDL,
de propriedade conjunta do governo de Cabo Verde, da Infraco e Electra.
2
Informes anuais Electra: www.electra.cv
52
Os dados relativos a geração elétrica por tipo de tecnologias se expõe a continuação:
PRODUÇÃO
(MWh)
Diesel
2004
212.383
2005
229.132
2006
241.709
2007
260.465
2008
279.645
2009
290.273
2010
314.315
Energía eólica
6.430
6.450
7.441
6.869
5.510
4.661
1.992
Solar
fotovoltaica
0
0
0
0
0
0
2.105
Térmica
(vapor)
2.137
476
1.772
1.185
640
0
0
Produção total
(MWh)
220.950
236.058
250.922
268.519
285.795
294.934
318.412
Autoconsumo
32.388
33.499
32.078
32.286
32.883
32.760
30.821
Perdas
53.028
40.883
54.069
67.761
76.559
77.064
83.198
Demanda
(MWh)
167.922
195.175
196.853
200.758
209.236
217.870
235.214
O autoconsumo corresponde a eletricidade utilizada pela empresa Electra para: produção de eletricidade e
desalinização de água.
Parâmetros usados para modelizar
Se usam:
 O PIB (otimista e pessimista)
 A população com accesso a eletricidade
Em 2011 80% da população teve accesso a eletricidade, se considera proporção até 2020. As previsões de
crescimento da população são derivadas pelo FMI3, o qual prevê um crescimento da população em 1%
anuamente.
Equações usadas
 Otimista: Demanda (MWh) = -0,00494* PIB Global (Opt) -0,157891* População com acesso a eletricidade 124.624,43
 Pessimista: Demanda (MWh) = -0,00762 * PIB Global (Pes) + 4,1789 * População com acesso a eletricidade –
3 World Economic Outlook Database, Fundo Monetário Internacional.
53
1.217,92
Comentários:
Os cenários tendênciais que correspondem aos cenários de linha base, se mantém a mesma capacidade
instalada que 2011, com aumento das horas de funcionamento das plantas térmicas para satisfazer a demanda
projectada. As perdas elétricas se mantem estáveis todos os anos.
Resultados
A continuação se ilustram os resultados da produção a 2020 para os dois cenários:
Produção Total (MWh)
900.000,00
800.000,00
700.000,00
600.000,00
500.000,00
Produção total (MWh)
Otimista
400.000,00
300.000,00
Produção total (MWh)
Pessimista
200.000,00
100.000,00
0,00
Cenário Plano
Foram considerados os distintos objetivos em relação a energia renovável e eficiência energética que o país
possui até 2020:
-
50% de generação de energia com tecnologia renovável.
100 MW de capacidade adicional (comparado com 2010) de Energia Renovável (ER).
Reduzir as pérdas (24% em 2010).
Uma demanda de água que aumenta 6% anualmente.
100% da população com accesso a electricidade em 2015.
Foi usada a hipótese que o objetivo é o alcance de 6% das perdas eléctricas em 2020.
O modelo foi projectado considerando uma regressão lineal múltipla que utiliza o PIB do país e população com
acesso a electricidade (aumentado gradativamente para alcançar a 100% em 2015).
A continuação se expõe os resultados para os dois cenários econômicos:
54
900.000,00
Cenário Plan Otimista
800.000,00
700.000,00
MWh
600.000,00
500.000,00
300.000,00
Produção
necessária
(MWh)
200.000,00
Demanda
400.000,00
100.000,00
0,00
Conclusão
Pode ser observado que a produção necessária a 2020 é maior no cenário plano, devido ao fato de que um dos
objetivos energéticos é fornecer energia elétrica a 100% da população (em comparação com 80% da população
nos cenários tendênciais). Isso se reflete nos gráficos na inclinação das curvas entre 2011 e 2015. Note que os
gráficos indicam a produção de eletricidade consumida, sem diferenciar a energia renovável e térmica.
55
TRANSPORTE
Cenários Tendências
Contexto geral
Devido à importância deste sector no balanço energético de Cabo Verde, foi realizada uma
análise detalhada do combustível. Os três combustíveis principais usados no país são:
-
Jet A1 para a aviação;
-
Gasóleo para transporte marítimo e terrestre;
-
Gasolina para transporte terrestre.
Os datos históricos (entre 2004 e 2011), foram coletados através do balanço energético e
informação disponível nos informes anual da ENACOL, empresa importadora de produtos
derivados de petróleo.
A continuação, se expõe os dados de consumo históricos:
Consumo de Combustível Transporte (TEP)
80.000,00
70.000,00
60.000,00
50.000,00
GASOLINA
40.000,00
GASÓLEO
30.000,00
JET A1
20.000,00
10.000,00
0,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
56
Foram usados os seguintes parâmetros para modelizar o consumo de energía:
 Jet A1: PIB setorial e movimento de aviões4
 Gasóleo: PIB sectorial, movimento de naves5, uma proporção de impostos sobre a
importação de produtos de petróleo/ subsídios de venda6
 Gasolina: PIB, número de veículo e proporção 7
Equações usadas
Foram utilizadas as seguintes equações:
Jet A1:
 Otimista: Demanda (TEP) = -0,0184* Movimento de aviões + 4,07614 * PIB Setorial (Opt) –
3.852,92
 Pessimista: Demanda (TEP): -0,0061 * Movimento de aviões + 8,6230 * PIB Setorial (Pes) –
12.336,03
Gasóleo:
 Otimista: Demanda (TEP) = 3,6161 * Movimento de Naves + 7,3422 * PIB Setorial (Opt)+
113,6621 * proporção + 2.015,25
 Pessimista: Demanda (TEP) = 3,5936 * Movimento de Naves + 16,8069 * PIB Setorial (Pes) +
116,5942 * proporção - 18075.87
Gasolina:
 Otimista: Demanda (TEP):= -0,2814 * PIB (Opt) + 0,2175 * Número de veículos – 3,0469 *
proporção + 5.000,45
 Pessimista: Demanda (TEP) =-0,4491 *PIB (Pes) + 0,2558 * Número de veículos - 6,5727 *
proporção + 8.122,49
4
Instituto Nacional de Estadísticas
5 Instituto Nacional de Estadísticas
6 Cape Verde Public Expenditure management and Financial Accountability Review PEMFAR – Energy Sector
7 Cape Verde Public Expenditure management and Financial Accountability Review –PEMFAR – Energy Sector
57
Resultados
Foram obtidos os seguintes resultados para os dois cenários tendênciais:
Cenário Tendêncial Jet A1
14.000,00
12.000,00
10.000,00
8.000,00
6.000,00
Cenário JET A1
otimista
4.000,00
Cenário JET A1
pessimista
2.000,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
0,00
Cenário Tendêncial Gasóleo
90.000,00
80.000,00
70.000,00
60.000,00
50.000,00
40.000,00
Cenário pessimista
30.000,00
Resumo Otimista
20.000,00
10.000,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
0,00
58
Cenários Tendênciais Gasolina
10.000,00
9.000,00
8.000,00
7.000,00
6.000,00
5.000,00
4.000,00
3.000,00
2.000,00
1.000,00
0,00
Resumo Otimista
2020
2018
2016
2014
2012
2010
2008
2006
2004
Cenário pessimista
Conclusão
Os últimos resultados indicam uma relação negativa histórica entre o nível do PIB e da
gasolina necessária. Isto resulta em um cenário pessimista superior ao otimista.
Cenário Plano
O crescimento futuro da demanda de energia no setor de transporte não está incluído
no Plano de Energias Renováveis. Por isso, foi aplicada a taxa de crescimento média
histórica destes produtos pela indústria entre 2004 e 2011.
Cenário Plano
90.000,00
80.000,00
70.000,00
60.000,00
50.000,00
40.000,00
30.000,00
20.000,00
10.000,00
0,00
Jet A1
Gasóleo
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Gasolina
59
RESIDENCIAL
Contexto geral
O setor residencial está caracterizado pelo uso de gás butano e biomassa (lenha). Onde 61% de
energía doméstica em 2004 corresponde a biomassa. Segundo estimações do governo, a
quantidade total de energia doméstica (lenha + gás) não aumentou entre 2002 e 20128.
Energia setor residencial (TEP)
40.000,00
35.000,00
30.000,00
25.000,00
20.000,00
Lenha
15.000,00
Butano
10.000,00
5.000,00
0,00
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
O Gás butano gradualmente substitui a madeira. A partir de 2012, o uso total de energia
aumenta no mesmo ritmo que a população de Cabo Verde.
Os dois cenários de crescimento da população consideraram: um cenário pessimista baseado nas
estimações do FMI (1% anual), e um optimista baseado no cenário econômico otimista (1,5%
anual). A mesma taxa de crescimento da proporção de gás butano foi utilizada.
8
“Estratégia Nacional para Energías Domésticas em Cabo Verde”
60
Foi calculado a energia total (lenha + gás) consumida segundo dois cenários de crescimento da
população e segundo uma taxa de sustituição de lenha por gás.
Equações usadas
As equações usadas para obter a energia total são:
 Otimista: Energia N = Energía (N-1) * (1+1,5%)
 Pessimista: Energia N = Energía (N-1) * (1+1%)
Para obter a demanda em gás butano, foi aplicado uma taxa de sustitução de lenha por gás,
para alcançar 80% em 2020 (40% em 2004).
Resultados
O gráfico presenta os resultados para o consumo de gás butano para os dois cenários
tendênciais:
40.000,00
35.000,00
30.000,00
Butano Pessimista
20.000,00
15.000,00
Butano Otimista (TEP)
10.000,00
5.000,00
0,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
TEP
25.000,00
61
Cenário Plano
O cenário Plano prevê uma taxa de crescimento de demanda energética de 6% por ano a partir
de 2010.
Cenário Plano (TEP)
40.000,00
35.000,00
30.000,00
25.000,00
20.000,00
Cenário plano (TEP)
15.000,00
10.000,00
5.000,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
0,00
62
TURISMO
Contexto geral
O setor do turismo, embora não muito significante no balanço de energia (1% do saldo de
energia), não obstante é setor econômico importante, e com perspectivas de crescimento. Por
exemplo em 2007 e 2008, o PIB do setor foi responsável por 20% do total nacional.
Cabo Verde dispõe de um plano estratégico de desenvolvimento do turismo9. O cenário
intermediário de crescimento será utilizado nos cenários tendenciais. Neste setor se considera
somente o uso de gás, como energia primária.
Foram considerados:
 o PIB setorial
 o número de noites total de turistas no território de Cabo Verde anualmente.
Equações usadas
Otimista: Demanda (TEP) = 0,1656 *PIB Turismo (Opt) + 0,00076 * Noites turismo-143,41
Pessimista: Demanda (TEP) = 0,1311* PIB Turismo (Pes) + 0,00097 * Noites turismo-280,48
9
“Plano Estratégico para o Desenvolvimento do Turismo em Cabo Verde”.
63
Resultados
Cenários Tendênciais Turismo (TEP)
12.000,00
10.000,00
8.000,00
6.000,00
Cenário otimista
4.000,00
Cenário pessimista
2.000,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
0,00
Conclusão
Se observa no gráfico que a demanda de energia do setor para 2020 é muito semelhante
ao cenário pessimista ou otimista. Isso significa que a energia no setor é mais
dependente da variável "número de noites".
64
Cenário Plano
Cenários Tendênciais Turismo (TEP)
12.000,00
10.000,00
8.000,00
6.000,00
4.000,00
2.000,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
-
Conclusão
O Plano de Energias Renováveis prevê um crescimento de 15% até 2020, resultando em uma
maior demanda do que os cenáris tendênciais. Isto significa que as previsões de energia do
plano são superiores que as previsões econômicas.
65
PRODUÇÃO DE ÁGUA
Contexto geral
O setor de produção de água consome muita energía devido ao processo de desalinização. Este
setor consome eletricidade (incluindo a análise de demanda elétrica) e diesel. O consumo de
água se manteve estable entre 2004 e 2009 (com uma taxa de aumento de 1% anual
aproximadamente).
Os parâmetros utilizados para modelizar a demanda foram:
 O consumo elétrico anual pela empresa Electra.
 O PIB setorial.
 A produção de água desalinizada em toneladas métricas.
Equações usadas
Otimista: Demanda (TEP) = 3,8035 * Consumo elétrico Electra + 3,2122 * PIB Setorial (Opt) 2,3505 * Produção de água + 1.999,42
Otimista: Demanda (TEP) = 3,8313 * Consumo eléctrico Electra + 3,2338 * PIB Setorial (Pes) –
2,35052* Produção de água + 1.907.76
66
Resultados
Cenários Tendênciais: Produção de Água
12000
10000
8000
6000
Cenário Otimista (TEP)
4000
Cenário Pessimista
(TEP)
2000
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
0
Conclusão
Se observa no gráfico que a evolução de demanda energética dependerá da evolução do PIB.
67
Cenário Plano
Plano de Energia
12000
10000
8000
6000
Plano de Energia
4000
2000
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2025
2030
0
Conclusão
O Plano de Energias Renováveis prevê um crescimento de 6% até 2020, resultando em uma
demanda superior que os cenários tendênciais. A estagnação da demanda entre 2004 e 2009 é
explicada pelos investimentos feitos em eficiência energética no setor, enquanto que um
aumento de 6% ao ano até 2020 é justificado por uma cobertura de abastecimento de água
superior.
68
INDÚSTRIA
Contexto geral
O setor industrial representa somente 3% do total balanço energético e consome somente
gasóleo.
 Foi utilizado somente o PIB setorial na equação de modelização.
Equações usadas
Otimista: Demanda (TEP) = 8,0357* PIB Setorial (Opt) + 1.138,62
Pessimista: Demanda (TEP) = 10,7281* PIB Setorial (Pes) – 3.075,63
Resultados
Cenários Tendências: Indústria
16.000,00
14.000,00
12.000,00
10.000,00
8.000,00
6.000,00
4.000,00
Cenário Otimista (TEP)
Cenário
Pessimista(TEP)
2.000,00
0,00
69
Cenário Plano
Plano Energético (TEP)
16.000,00
14.000,00
12.000,00
10.000,00
8.000,00
Plano Energético
6.000,00
4.000,00
2.000,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
0,00
Conclusão
O Plano de Energia Renovável prevê um crecimento de 7% até 2020, o qual resulta em uma
demanda inferior aos cenários tendênciais.
70
OUTROS SERVIÇOS
Contexto geral
O setor de outros serviços representa somente 1% do total balanço energético e consome
somente gasóleo.
Foi utilizado somente o PIB setorial na equação de modelização.
Equações usadas
Otimista: Demanda (TEP) = 0,0789 * PIB Setorial (Opt) + 210,11
Pessimista: Demanda (TEP) = 0,0844 * PIB Setorial (Pes) + 124,07
Resultados
Cenários Tendênciais: Outros Serviços (TEP)
4.500,00
4.000,00
3.500,00
3.000,00
2.500,00
Cenário Tendêncial
Otimista
2.000,00
Pessimista
1.500,00
1.000,00
500,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
0,00
71
Cenário Plano
A continuação se presentam os resultados do cenário plano. Foi considerado o crescimento da
demanda energética do Plano. Como temos somente uma variável e nos cenários tendênciais, os
resultados do cenário Plano são muito semelhantes ao tendêncial otimista.
4.500,00
4.000,00
3.500,00
3.000,00
2.500,00
2.000,00
Cenário Plano
1.500,00
1.000,00
500,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
0,00
72
5.4.
Presentação dos resultados energéticos
5.4.1. Resultados por setor
A continução se presentam os resultados agregados por setor dos cenários tendênciais.
Figura 9. Resultados por setor.
Cenário Tendêncial Pessimista
300.000
250.000
Água
200.000
Indústria
Outros Serviços
150.000
Transporte
100.000
Residencial
Turismo
50.000
Eletricidade
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
0
Cenário Tendêncial Otimista
300.000
250.000
Água
200.000
Indústria
Outros Serviços
150.000
Transporte
100.000
Residencial
Turismo
50.000
Eletricidade
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
0
O total a 2020 no cenário otimista alcança 253 kTEP, e no cenário pessimista 228 kTEP (um diferencial de 25 kTEP).
Esta diferença provem, do setor eletricidade (17 kTEP de diferença).
73
O cenário plano, a continuação, presenta alguns resultados muito idênticos em termos de energia primária (254
kTEP), já que correspondem a um cenário econômico otimista. Porém, se nota uma diminuição de 2015 até 2020,
devido a capacidade instalada em energía renovável superior a dos cenários tendênciais.
Cenário Plano: Energia Primária
300.000
250.000
Água
200.000
Indústria
Outros Serviços
150.000
Transporte
100.000
Residencial
Turismo
50.000
Eletricidade
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
0
74
Figura 12. Resultados por sector.
Cenário Plano: Energia Final
300.000,00
250.000,00
Água
200.000,00
Indústria
150.000,00
Outros
Serviços
100.000,00
Transporte
50.000,00
Residencial
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
0,00
O total de energia final é de 237 kTEP.
Neste caso, se calcúla utilizando a eletricidade produzida por fontes
renováveis e térmicas (expressada em MWh), convertendo diretamente em TEP.
75
5.4.2. Resultados por combustíveis
A continuação se presentam os mesmos resultados por tipo de combustível:
Figura 13. Resultados por combustíveis.
Cenário Tendêncial Otimista
300.000,00
200.000,00
Gás
150.000,00
Jet A1
100.000,00
Diesel
2020
2018
2016
2014
2012
Gasóleo
2010
0,00
2008
Gasolina
2006
50.000,00
2004
TEP
250.000,00
Figura 14. Resultados por Combustíveis.
Cenário Tendêncial Pessimista
300.000,00
200.000,00
Gás
150.000,00
Jet A1
100.000,00
Diesel
Gasolina
50.000,00
Gasóleo
2020
2018
2016
2014
2012
2010
2008
2006
0,00
2004
TEP
250.000,00
76
Figura 15. Resultados por combustíveis.
Cenário Plano
300.000,00
TEP
250.000,00
200.000,00
Gás
150.000,00
Jet A1
Diesel
100.000,00
Gasolina
50.000,00
Gasóleo
2020
2018
2016
2014
2012
2010
2008
2006
2004
0,00
Se observa um aumento significativo na demanda por gasóleo, usado sobretudo nos setores de eletricidade e
transporte. A demanda de diesel diminui, porque a demanda de combustível fóssil pelo setor de energia elétrica
diminuiu, em razão de investimentos em energia renovável.
77
5.5.
Apresentação dos resultados em emissões de CO2
A continuação se presentam as emissões CO2 para os três setores:
Figura 16. Resultados emissões.
1.000.000,00
900.000,00
800.000,00
700.000,00
600.000,00
500.000,00
400.000,00
300.000,00
200.000,00
100.000,00
0,00
Otimista
Pessimista
Cenário Medidas de
Plano
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
tCO2
Emisssões (tCO2)
Os resultados apresentados são consistentes com os anteriores: as emissões no cenário plano têm uma maior taxa de
crescimento entre 2011 e 2015, devido ao aumento da população com acesso à eletricidade. Notavelmente, esse
aumento de beneficiário não está compensado ainda por uma maior capacidade instalada de energia renovável até
2015. Os benefícios em termos de emissões começam a ser notadas a partir de 2016.
Por outro lado, as emissões diminuem nos cenários tendenciais em 2011, devido ao aumento de capacidade instalada
de energía renovável neste ano (aumento de 26.50 MW de energia eólica em 2011 em relação a 2010) que substitui a
energia térmica.
Além de energia elétrica, o setor de transporte também é um grande emissor de CO2. Por este motivo uma mistura
energética baixa, para Cabo Verde 2020, seria através da utilização de veículos elétricos, os quais poderia poluir até
5 vezes menos do que um veículo convencional.
Além disso, se prevê uma sustitução de lenha por gás butano nos lares. A lenha tem um factor de emissão zero. Se
poderia reduzir até 40.000 tCO2 a 2020 se utilizara a mesma proporção de lenha em 2020 que em 2010, encorajando a
utilização do mesmo no lugar de gás. A continuação, se presenta um “caminho de baixa emissões de carbono”,
considerando as reduções de emissões pelo setor residencial e elétrico. Neste Cenário, embora aumente a taxa de
cobertura de eletricidade, a energia nos lares, diminuem as emissões com respeito aos cenários de linha de base.
78
Figura 17. Resultados emissões. Cenário “Baixo Carbono”
Emissões (tCO2)
1.000.000,00
900.000,00
800.000,00
700.000,00
600.000,00
500.000,00
400.000,00
300.000,00
200.000,00
100.000,00
0,00
Otimista
Pessimista
Cenário Medidas de
Plano
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Caminho de Baixa
Emissões de Carbono
79
6.
Futuros Desenvolvimento
6.1 .Pontos de melhora.
6.1.1. Balanço Energético
O estudo foi realizado com base no balanço energético de 2004, o último balanço disponível. O balanço de energia é
uma ferramenta muito útil para controlar o planejamento da política energética e as políticas de redução de CO2.
6.1.2. Tabelas Insumo-Produto
Outra ferramenta econômica muito útil para desenvolver políticas energéticas ou de mitigação de CO2, as tabela de
Insumo/Produto que permite analizar a interdependência dos distintos setores de uma economia. Os “produtos” de
uma indústria são os “insumos” de outra.
Tabela 19. Exemplo de tabela Input/Output.
Indústria
Agricultura
Agricultura 30
Minera
Demande
Produção
Final
Total
Energia Indústria
15
10
15
45
115
Indústria
minera
20
20
5
10
30
85
RESÍDUOS
Energia
15
15
10
10
40
90
EMISSÕES
Indústria
25
20
30
40
90
205
(SAÍDAS)
Salários
25
15
35
130
205
115
85
90
205
495
CONSUMO DE RECURSOS NATURAIS (ENTRADAS)
Esta ferramenta permite também desenvolver a metodologia NAMEA.
6.1.3.
Contabilidade NAMEA
NAMEA é o sigla em Inglês para matriz de Contas Nacionais e Contas Ambientais. A idéia principal da metodologia é
de relacionar os dados econômicos e ambientais (tais como emissões de GEE), a fim de ser capaz de interpretar a
informação ambiental como processos de entrada / saída de produção.
80
A metodologia NAMEA requere cinco etapas:
1. A primeira etapa consiste em coletar informações econômicas tabelas Insumo/Produto e informações
ambientais nacionais do inventário de GEE e balanço de energia do país.
2. A segunda etapa consiste em estabelecer uma correspondência entre a contabilidade nacional e o inventário
nacional. Por exemplo, Eurostat estableceu uma metodologia entre as contas NACE (contas nacionais) e as
categorías SNAP (do inventário):
Tabela 20. Exemplo de reconciliação de conta nacional e conta ambiental.
SNAP
NFR/CRF
Código
Etiqueta
Código
Etiqueta
Correspondente ao NACE Rev.1.1 divisão (2-digit level)
NACE Rev.1.1
Código
Sinal
Comentários
1 Combustão em Energia e indústria de Transformação
0,101 Energia Pública
1.A.1.a
Produção Pública de eletricidade e aquecimento
1.A.1.a
40
1.A.1.a
40
40
40
Plantas de Combustão> =
0,101
01
300 MW (boilers)
Plantas de Combustão> =
0,101
02
50 e <300 MW (boilers)
Plantas de Combustão < 50
0,101
03
MW (boilers)
1.A.1.a
0,101
04
Turbinas de Gás
1.A.1.a
1. A terceira etapa consiste na “solução de anomalías metodológicas” e uma série de ajustes para reconciliar
toda a contabilidade nacional e o inventário.
81
Abaixo a análise da tabela e modelo de demanda energética:
Uma ferramenta chamada Coeficientes de tração permite as seguintes equações:
Setores
Setor 1
Setor 2
Demanda final direta Produção total
Setor 1
x11
x12
Y1
X1
Setor 2
x21
x22
Y2
X2
Xrc´Onde
r
c
Xrc Xr = arc
fila
coluna
Coeficiente Técnico Modelo Leontief
A análise das equações de primeiro grau, segundo e terceiro pode determinar as fontes de emissões para cada setor,
causadas por setores relacionados e analisar as emissões do ciclo de vida completo de GEE.
82
Tabela 21. Exemplo de metodologia NAMEA.
Introdução
de
demanda
no
Dados
sistema programa de equações.
Produção intermediária
Total
Primário Segundário Terciário
Setores
exógenos
Exportações
Produção
Consumo
intermédia
final
Utilização
Criação
bruta de
capial
da
Importações
produção
VAB
A
B
C
D
E
A
50
20
30
14
15 16
145
195
50
B
40
30
25
25
10 5
135
180
45
C
45
27
13
36
14 10
145
225
80
D
20
40
17
29
30 34
170
230
60
E
10
20
38
22
20 35
145
215
70
F
14
10
20
16
28 32
120
200
80
179 147 143
142
117 132
860
1245
385
VAB
16
88
98 68
385
Total saída
195 180 225
230
215 200
1245
Primário
Segundário
Terciário
Total Consumo
intermediário
33
82
F
O resultado mais esperado de esta metodologia é poder obter as emissões por setor econômico da contabilidade
nacional.
83
Tabela 22. Exemplo de emissões de GEE por setor econômico.
SOx
NOx
COVN
CH4
CO
CO2
(t)
(t)
M(t)
(t)
(t)
(kt)
124
1.598
2.862
4.027
669
113
11.976
3.723
161
56
620
3.886
780
1.609
490
24
1.270
602
Produtos de Metalúrgica básica e fundições.
23
109
265
6
70
15
Produtos alimentícios, bebidas e tabaco
41
240
398
12
124
29
Produtos de confecção e de pele
Artigos de couro tratado, curtidos e acabados; artigos de
selaria e calçados
5
26
4
2
19
4
2
7
45
0
4
1
Madeira e borracha
Pasta de papel, artigos de papel, papelão e produtos
impressos de papel
6
25
53
2
16
4
18
78
352
5
51
12
Produtos agrícolas, pecuária, caça, silvicultura, pesca e
extração florestal
Eletricidade, água e gás
Produtos derivados de indústria extrativa.
Se pode também calcular as emissões provocadas pelos outros setores da economia de Cabo Verde, bem como
realizar uma análise prospectiva das diferentes políticas do país e seu impacto sobre as emissões futuras.
Exemplo de impacto de emissões e efeito estufa nas Ihas Baleares.
Figura 18. Exemplo de projeções de emissões de GEE a futuro. Localização Ihas Baleares.
84
6.2
Novas propostas
6.2.1. NAMA
Ao fim de 2012, se cumprirá o primeiro período de compromisso de Quioto. A incerteza de futuras metas referentes a
redução emissão de gases de efeito estufa, gerou mudanças nos processos desenhados no âmbito do Protocolo para
ajudar os países em seus esforços de mitigação.
É possível que o mecanismo de aplicação conjunta desapareça, sendo subistituido por outros mecanismos entre os
quais, iniciativas de projectos domésticos. Além disso, o mecanismo de desemvolvimento limpo (MDL) funcionará até
o final de 2012 e será subistituído por outros mecanismos desenhados para a generação de créditos de carbono. Neste
caso a alternativa más plausível se encontra a ferramenta denominada NAMA.
Os NAMA – em inglês “National Apropriate Mitigation Actions”, “Apropiadas Ações Nacionais de Mitigação”, foram
introduzidos pela primera vez na COP de Bali em 2007, e se foi concretando na última COP celebrada em Durban em
2011. A idea deste instrumento é que um país em desenvolvimento possa financiar ações de mitigação para um
particular setor, ou para que um país inteiro gerem créditos utilizáveis nos mercados de carbono.
A figura dos NAMA não se enconntram claramente definida todavia, porém poderá representar futuro dos mercados
de carbono. Como no caso dos MDLs, serão os países melhor preparados durante a fase de desenho deste mecanismo,
que terão mais oportunidades de se beneficiar desta iniciativa.
Neste. período pós-2012, a República de Cabo Verde não poderá vender CERs gerados a partir de projetos no âmbito
do MDL que estejem registrados com data após 31 de dezembro deste ano. Por esta razão, se deverá ser utilizado
mecanismos adicionais para o desenvolvimento de projetos de redução de emissões. A ferramenta NAMA se
apresentada como uma alternativa interessante para o financiamento de tais projetos.
A comunidade internacional, particularmente A Convenção Marco das Nações Unidas (UNFCCC) está realizando
esforços para oferecer assistência para que os países interessados, possam desenvolver este tipo de iniciativas a nivel
nacional. Especificamente, por meio de financiação gestionada pelo Banco Mundial, onde se está trabalha em um
instrumento chamado “Market Readiness Proposal (PMR)” “Proposta de Mercado Pronto” para financiação de
estratégias de mitigação, e mecanismos de mercado, como os NAMA, em países em desenvolvimento. Como parte
dessa iniciativa, os países poderam solicitar até 350.000 dólares para levar a cabo o processo de preparação de um
NAMA.
85
A continuação, se presentam as etapas para conseguir ajuda do fundo PMR.
Figura 19. Processo PMR.
Fonte: Banco Mundial.
86
6.2.2. Obtenção de financiamento do Global Environment Facility (GEF) para o inventário nacional de
emissões de GEE
A atribuição do GEF 5 STAR para projectos de mudança climática é 2, 000,000 US$, e segue sem estar atribuída.
O Ministério do Meio Ambiente de Cabo Verde poderia pedir o apoio financeiro da PNUD / GEF para a realização de
inventário nacional.
Portanto, um primeiro esboço do Formulário de Identificação do projeto (PIF) deve ser preenchido e enviado para o
Ponto Focal (Ministério do Meio Ambiente, Habitação e Ordenamento do Território, Direcção Geral do Ambiente). É
necessário analisar o documento do projeto, a sua contribuição positiva para o desenvolvimento do país e se ele se
encaixa nas prioridades nacionais de desenvolvimento sustentável. O PIF projecto pode ser adaptado após revisão
pelo Ponto Focal.
Ao obter a assinatura pelo Ponto Focal, a escolha de uma agência tem que ser feita, para executar o projeto (por
exemplo, a PNUD Cabo Verde). O apoio da agência ocorre durante a implementação e gerenciamento de projetos.
Também é necessário revisar e assinar o PIF e apresentá-lo ao Secretariado do GEF para aprovação.
87
7.
Conclusão
A análise mostra que modelos ad-hoc são os mais adequados para Cabo Verde, devido ao fato de poder ser adaptado
aos dados disponíveis e circunstâncias nacionais. Por outro lado, a maior vantagem de modelos pré-fabricados é a sua
simplicidade metodológica, para se utilizar. No entanto, a sua natureza restrita podem trazer dificuldades de uso.
A escolha do modelo ad-hoc também é claramente relacionada com a metodologia e a recorrência do exercício de
projeção, uma vez que, uma de suas finalidades é construir um modelo o qual possa ser utilizado no futuro por
administradores públicos, pois modelos ad-hoc revela-se muito útil para desenvolver um trabalho periódico, a partir
de informação sectorial, adaptando-a a parâmetros relevantes e traduzindo também resultados de CO2 em uma saída
desagregada.
Foram analisados três cenários de projeção. Estes cenários apresentam resultados diferentes: o cenário Plano
apresenta uma demanda energética que diminui entre 2015 e 2020, para alcançar o cenário tendêncial otimista e
passar por abaixo a partir de 2020. O qual significa que o Plano serve para reduzir a demanda, incluso no contexto de
cenário econômico positivo, porque o número de usuários de eletricidade é muito maior neste cenário.
O crescimento médio de demanda energética entre 2004 e 2020 é 95% (uma taxa média anual de crescimento de
5,60%), devido a um desenvolvimento econômico (sobre todo o crescimento do setor construção e turismo) e a um
plan nacional de extensão de accesso a eletricidade. Também o uso crescente de gás nos lares em lugar de biomassa
vai acentuar a demanda por combustíveis fósseis.
Portanto, é essencial que um país como Cabo Verde tenha plano de energia a longo prazo, por ser um país tão
dependente de fontes estrangeiras de energia, e sujeito a flutuações de preços internacionais. Além disso, uma
mudança para o maior uso de energia renovável pode também promover maior penetração de veículos eléctricos
facilitada por uma queda no preço da energia elétrica. Por esta razão um plano de transporte sustentável deveria ser
conciliado por três pilares da boa política energética: sustentabilidade ambiental; segurança energética e eficiência
econômica.
Também se foi estimado um cenário de baixa emissão de carbono para ilustrar comentário acima. Esta estimação
considera o cenário Plano, com medidas de energia renovável e encorajando o uso de biomassa nos lares em lugar de
gás, resultando em uma redução em até 55.000 tCO2 comparado com o cenário tendêncial otimista. Além disso, Cabo
Verde debevería aproveitar os mecanismos internacionais para financiar uma estratégia de baixo carbono, que possa
satisfazer a evolução da demanda energética vinculada ao desenvolvimento econômico.
88
8. Referências

ABARE models.
http://www.abare.gov.au/publications_html/models/models/models.html

Agriculture Sector Greenhouse Gas Emissions Projections 2007. Australian Government, Department of
Climate Change. February 2008.
http://www.climatechange.gov.au/projections/pubs/agriculture2007.pdf

Argonne National Laboratory.
http://www.dis.anl.gov/projects/Enpepwin.html

Australia’s Fourth National Communication on Climate Change. Australia 2005.
http://unfccc.int/resource/docs/natc/ausnc4.pdf

Cape Verde Public Expenditure management and Financial Accountability Review PEMFAR – Energy Sector,
Final Report, April 2012. Phl Consulting & Associates.

CIE´s Industry specific models.
http://www.thecie.com.au/section.asp?sID=5

Costs of Reducing Greenhouse Gas Emissions from Australian Road Freight Vehicles: An Application of the
BTCE TRUCKMOD Model. BTCE. Canberra. March 1996.
http://www.bitre.gov.au/publications/13/Files/WP022.pdf

7.Das IKARUS-Projekt: Energietechnische Perspektiven für Deutschland. Forschungszentrum Jülich GMBH.
Germany 2003.
http://juwel.fz-juelich.de:8080/dspace/bitstream/2128/348/1/Umwelt_39.pdf (in German)


Economic Assessment of Post-2012 Global Climate Policies: Analysis of Greenhouse Gas Emission Reduction
Scenarios with the POLES and GEM-E3 models, European Commission Joint Research Centre, Institute for
Prospective Technological Studies. February 2009.

Economic Growth, Fuel Mix in the Ukrainian Heat and Power Generation Sectors. Environmental Defense.
2004.

Energy Strategy of Ukraine for the period until 2030. Ukraine 2006.

Electra, Relatorios e Contas Anuais, 2006, 2007, 2008, 2009 y 2010
http://www.electra.cv/index.php/Dados-Empresa/Relatorios-Anuais.html

Enacol, Emresa Nacional de Combustíveis, S.A. Cabo Verde. Relátorio & Contas, 2010, 2009, 2008, 2007,
2006:http://www.enacol.cv/PresentationLayer/conteudo.aspx?menuid=106&exmenuid=-1

DTI. UK Energy and CO2 Emissions Projections. Updated Projections to 2020. February 2006.
http://www.berr.gov.uk/files/file26363.pdf

ENPEP-BALANCE: A Tool for Long-term Nuclear Power Market Simulations. Argonne National Laboratory.
http://www.dis.anl.gov/publications/fact_sheets/ENPEP_Balance_FactSheet_2007Oct.pdf

First National Communication of the Republic of Armenia under the United Nations Framework Convention on
Climate Change. Armenia. October 1998.http://unfccc.int/resource/docs/natc/armnc1e.pdf
July 2006.http://unfccc.int/resource/docs/natc/gernc4.pdf
89

Fourth National Communication of the United States of America under the United Nations Framework
Convention on Climate Change. USA 2006. http://unfccc.int/resource/docs/natc/usnc4.pdf
Fourth National Report by the Government of the Federal Republic of Germany (4th National
Communication). Report under the Kyoto Protocol to the United Nations Framework Convention on Climate
Change

Fuel Substitution Options in the Electricity Sector - The Dependency on Capital Malleability.
Forschungszentrum Jülich. Germany.
http://www.ecomod.net/conferences/iioa2004/iioa2004_papers/428.pdf

GTEM model.
http://www.abareconomics.com/interactive/GTEM/overview.html

Instituto Nacional de Estadísticas de Cabo Verde.
http://www.ine.cv/

MMRF model.
http://www.monash.edu.au/policy/mmrf.htm

MODELLING AND ANALYSIS OF GREENHOUSE GASES EMISSIONS IN UKRAINE: Selecting and Adapting the ENPEP
Program to Ukrainian Conditions and Test Modelling. Environmental Protection Agency (USA), Ministry of the
Environment and Natural Resources of Ukraine. Kiev, November 2001.
http://www.pnl.gov/aisu/pubs/GHGModel.pdf

Long range Energy Alternatives Planning System “An Introduction to LEAP”.
http://www.energycommunity.org/default.asp?action=47

O Impacto das Enrgias Renováveis na Economia dos Países Emergentes – O Caso de Cabo Verde.
http://repositorio.iscte.pt/handle/10071/3389

Overview of the E4cast model and key assumptions.
http://www.abareconomics.com/interactive/energy_dec06/htm/chptr_2.htm

Planos Estratégicos para o desenvolvimiento do turismo em Cabo Verde [2010-2013], Ministerio de Economía,
Crescimento e Competitividade, Direccao Geral do Turismo.
https://portoncv.gov.cv/dhub/porton.por_global.open_file?p_doc...

Politica Eenergética de Cabo Verde. Minsitério de Economia Crescimento e Competitividade
www.governo.cv/.../politica_energetica.pdf

Projections for Ukraine’s energy sector and greenhouse gas emissions using the Energy and Power Evaluation
Program (ENPEP). ARENA-ECO, 2001.

REPORTING ON CLIMATE CHANGE user manual for the guidelines on national communications from non-Annex
I Parties.
http://unfccc.int/national_reports/nonannex_i_natcom/guidelines_and_user_manual/items/2607.php

Republic of Belarus. Second, third, fourth National Communication. Minsk 2006.
http://unfccc.int/resource/docs/natc/blrnc02.pdf

Republic of Turkey First National Communication on Climate Change under the United Nations Framework
Convention on Climate Change. Turkey. January 2007. http://unfccc.int/resource/docs/natc/turnc1.pdf

Review of the implementation of commitments and of other provisions of the convention. UNFCCC guidelines
on reporting and review. Conference of the Parties. Fifth session. Bonn, 25 October – 5 November 1999.
90
Agenda items 4 (a) and 4 (h). Framework Convention on Climate Change.
http://unfccc.int/national_reports/annex_i_natcom/_guidelines_for_ai_nat_comm/items/2707.php

Spain’s Fourth National Communication on Climate Change the United Nations Framework Convention on
Climate Change (in Spanish).
http://unfccc.int/resource/docs/natc/spanc4.pdf

SEGUNDA COMUNICAÇÃO NACIONAL DE CABO VERDE PARA AS MUDANÇAS CLIMÁTICAS, República de Cabo
Verde. CONVENÇÃO QUADRO DAS NAÇÕES UNIDAS PARA MUDANÇAS CLIMÁTICAS, MINISTÉRIO DO AMBIENTE,
DESENVOLVIMENTO RURAL E RECURSOS MARINHOS e INSTITUTO NACIONAL DE METEOROLOGIA E GEOFÍSICA.
Outubro 2010.
www.sia.cv/.../2-planos-e-estrategias?...101%3Asegunda-comunicaca...

Supporting Spain’s national emission projections with the EmiPro tool.
http://www.epa.gov/ttn/chief/conference/ei14/session2/borge.pdf

The First National Communication of the Republic of Albania to the United Nations Framework Convention on
Climate Change (UNFCCC). Albania. July 2002. http://unfccc.int/resource/docs/natc/albnc1.pdf

The theoretical structure of Monash-MRF. Centre of Policy Studies, Monash University. April 1996.
http://www.monash.edu.au/policy/ftp/workpapr/op-85.pdf

The UK’s Fourth National Communication under the United Nations Framework Convention on Climate
Change. UK 2006. http://unfccc.int/resource/docs/natc/uknc4.pdf

Ukraine: The First National Communication on Climate Change The United Nations Framework Convention on
Climate Change Kyiv 1998.
http://unfccc.int/resource/docs/natc/ukrnc1.pdf

Ukraine: The National Strategy of Ukraine for Joint Implementation and Emissions Trading, Part 4, June 2003.
http://web.worldbank.org/WBSITE/EXTERNAL/TOPICS/ENVIRONMENT/EXTCC/0,,contentMDK:20484413~
pagePK:148956~piPK:216618~theSitePK:407864,00.html

World Economic Outlook, International Monetary Fund. Cape Verde Database
http://www.imf.org/external/country/cpv/index.htm?p
91
92

Projeto CLIMA-IMPACTO (MAC/3/C159

Transcrição

Documentos relacionados

DATA E HORÁRIO Sexta-feira, 31 de Julho de 2015, às 18h LOCAL

Fundo de apoio a projetos

Nº 0286.2 - Cabo de Vídeo - ProjetorMultimídia Epson

Diapositivo 1 - Alter

luís filipe tavares

saHara - Solzaima

Manuel dos Santos Pinheiro

CERTIFICAÇÃO DE FABRICAÇÃO

Newsletter 7

LM-42 - Folha3