O software Climex, que usa inteligência artificial para auxiliar o setor elétrico com relação às mudanças climáticas, foi apresentado no X SMARS no Rio de Janeiro. O Climex foi desenvolvido com base em análises de 115 bacias hidrográficas e usa Machine Learning para auxiliar na previsão de eventos extremos climáticos como El Niño e La Niña.
-1k1r8qrfr4u2e.jpg "Um homem anda por uma rua com enchente em Porto Alegre, Rio Grande do Sul (16/05/2024)")
O software Climex, desenvolvido para identificar eventos de catástrofe climática e a projeção de chuvas nas bacias hidrográficas do Sistema Interligado Nacional (SIN), e utiliza inteligência artificial (IA) para auxiliar o setor elétrico na tomada de decisões frente às mudanças climáticas.
O Climex foi apresentado no X Seminário Brasileiro de Meio Ambiente e Responsabilidade Social do Setor Elétrico (X SMARS) no Rio de Janeiro, nesta quarta-feira (22).
O software está na fase final de desenvolvimento, e já vem sendo testado há 11 meses.
A ferramenta ganha força atualmente, por conta do cenário de enchentes e secas no país. Como 55% da matriz brasileira é atendida pela geração das hidrelétricas, é importante ter as previsões da situação climática, afim de garantir estabilidade na produção hídrica.
Foram acompanhadas análises das 115 bacias hidrográficas afluentes às usinas hidrelétricas que compõem o SIN, para realizar projeções e entender possíveis impactos causados por mudanças climáticas nessas regiões.
A pesquisa foi feita pelo Lactec, Instituto de Tecnologia para o Desenvolvimento, organização sem fins lucrativos. Além disso, o estudo é resultado de um dos projetos de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PDI) da Norte Energia, concessionária da Usina Hidrelétrica Belo Monte, com regulação da Agência Nacional de Energia Elétrica (Aneel).
Qual a diferença entre El Niño e La Niña?
“A ferramenta tem condições de contribuir com toda a rede de concessionárias de energia, oferecendo subsídios para análises mais assertivas sobre como os eventos extremos podem afetar o sistema elétrico nacional, trazendo maior previsibilidade e possíveis planos de atuação”, diz o pesquisador João Paulo Jankowski Saboia, responsável pelo estudo, em comunicado.
Metodologia
A pesquisa foi conduzida em uma escala mensal, analisando as bacias. As previsões de precipitação média foram calculadas usando projeções climáticas baseadas em cenários do Projeto de Intercomparação de Modelos Acoplados (CMIP). O CMIP é uma iniciativa colaborativa do Programa Mundial de Pesquisas Climáticas, destinada a compartilhar informações sobre o clima.
Segundo o pesquisador João Paulo Jankowski Saboia, o projeto está na fase 6 (CMPI6) e conta com mais de 70 modelos climáticos.
“Os diferentes cenários presentes neste programa possuem relação com variadas trajetórias socioeconômicas futuras, que consideram diversas condições de emissões de gases do efeito estufa, desde as mais conservadoras, às mais extremas. Em nosso trabalho, foram escolhidos os cenários de emissão moderada e emissão extrema”, explicou.
No projeto, há utilização de IA, com o uso de Machine Learning, de forma que a ferramenta consiga dar suporte para uma melhor mais ambrangente de eventos extremos climáticos, e também integra dados de fenômenos como El Niño e La Niña.
Utilizando o modelo Weather Research and Forecasting (WRF), a pesquisa detalhou regionalmente os dados obtidos e gerou séries de acumulados mensais de chuva nas áreas estudadas.
Simulações com dados de 1980 a 2060 verificaram a eficácia dos modelos em reproduzir o passado até 2014, enquanto cenários de projeção foram analisados de 2015 a 2023.
Ao comparar dados históricos com a precipitação mensal gerada pelo modelo, foi confirmada a capacidade de alguns modelos do CMIP6 em reproduzir a precipitação observada na região.
