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Análise da evolução da intensidade energética e carbónica dos municípios Portugueses Ana Raquel Soares Castanheira Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Mecânica Orientadores: Dr. André Alves Pina Dr. Patrícia de Carvalho Baptista Júri Presidente: Prof. Edgar Caetano Rodrigues Orientador: Dr. André Alves Pina Vogal: Prof. Tânia Alexandra dos Santos Costa e Sousa Junho 2017
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Análise da evolução da intensidade energética e carbónica
dos municípios Portugueses
Ana Raquel Soares Castanheira
Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em
Engenharia Mecânica
Orientadores: Dr. André Alves Pina
Dr. Patrícia de Carvalho Baptista
Júri
Presidente: Prof. Edgar Caetano Rodrigues
Orientador: Dr. André Alves Pina
Vogal: Prof. Tânia Alexandra dos Santos Costa e Sousa
Junho 2017
ii
Abstract
To tackle the growing energy resources consumption, Europe has come up with an ambitious strategy
for reducing CO2 emissions through the 2020 Climate and Energy Package, as well as the Covenant of
Mayors. This work aims to understand the determinant fators impacting the evolution of energy
consumption and CO2 emissions, registered between 2008 and 2014, in the Portuguese continental
municipalities and NUTS III regions. The creation of Energy Matrices for the 308 municipalities allowed
the characterization of energy consumption and CO2 emissions at a national level. This was performed
by comparing the structures of the municipalities and specifying the most relevant indicators in the
evolution of the sustainability and efficiency of the NUTS III regions. From 2008 to 2014, a reduction of
10% in energy consumption and 16% in emissions occurred in Portugal. Particularly, Leiria excelled for
its reduction of 30% in primary energy consumption and Azambuja with 45% reduction in CO2 emissions.
During this period, the average energy intensity and carbon intensity by NUST III improved by 3% and
8%, respectively. Lezíria do Tejo was the most efficient, with a reduction of 20% in both parameters.
Further analyses are provided in http://balancosenergeticospt.weebly.com/. Additionally, through the
application of the Kaya Identity, it was possible to identify that Energy Intensity is the one that most
influences the carbon performance of NUTS III, since its reduction over time generated a decoupling of
global emissions and economic growth in most regions.
Keywords: Primary Energy Consumption; CO2 Emissions; Kaya Identity; LMDI II Model; Portuguese
Municipalities; NUTS III Regions.
.
iii
Resumo
Com o crescente consumo de recursos energéticos, a Europa apresenta-se cada vez mais ambiciosa
na estratégia de redução das emissões através do Pacote Energia e Clima 2020, e Pacto dos Autarcas.
Nesse sentido, este trabalho visa perceber quais os fatores determinantes para a evolução do consumo
e emissões de CO2, registada entre 2008 e 2014, nos municípios portugueses e regiões NUTS III
continentais. A criação de Matrizes Energéticas para os 308 municípios permitiu a caracterização
energética e carbónica a nível nacional, comparando as estruturas dos municípios, e especificando os
indicadores mais relevantes na evolução da sustentabilidade e eficiência das regiões NUTS III. De 2008
para 2014, Portugal sofreu uma redução 10% no consumo de energia, e 16% nas emissões de CO2.
Em particular, Leiria destacou-se pela sua redução em 30% do consumo de energia primária e
Azambuja, pela redução de 45% das emissões de CO2. A intensidade energética e carbónica média
por NUST III melhoraram em 3% e 8%, respetivamente. Lezíria do Tejo foi a região mais eficiente,
reduzindo 20% em ambos os parâmetros. Outras análises, abrangindo os municípios e as regiões
NUTS III estão disponiveis em http://balancosenergeticospt.weebly.com/. Comparando o impacte dos
fatores energéticos, económicos e demográficos na evolução das emissões de CO2 a Intensidade
Energética foi o que mais influenciou o comportamento carbónico dos NUTS III. Através da sua redução
ao longo do tempo, foi responsável pela desvinculação entre o desenvolvimento económico das
regiões, e o aumento das emissões carbónicas da maioria das regiões.
Palavras-chave: Consumo de energia primária; Emissões de CO2; Kaya Identity; Modelo LMDI II;
Municípios Portugueses, Regiões NUTS III continentais;
iv
Agradecimentos
Em primeiro lugar, quero agradecer ao André Pina e Patricia Baptista pela oportunidade dada de realizar
este trabalho, e de todo o apoio e orientação durante o desenvolvimento do tema. A disponibilidade,
vontade de fazer sempre melhor e boa disposição foram cruciais para os resultados obtidos.
Aos meus amigos de faculdade do IST, o meu agradecimento por todos os momentos que
proporcionaram durante a minha passagem pela instituição, e por plantarem uma forte amizade.
Aos meus pais, agradeço toda a educação, amor, e motivação que partilharam comigo. Sem dúvida,
esta tesae é fruto dos seres humanos incríveis que são. Á minha irmã Sofia, por ser a minha melhor
amiga, um grande obrigada por todo o apoio.
Agradeço aos meus avós, António, Maria, e Inês pelo amor incondicional e por serem sempre uma
referência na minha vida.
Por último, e não menos importante, agradeço ao Guilherme por ser das pessoas mais inspiradoras
que conheço, e me fazer feliz todos os dias.
v
Índice 1. Introdução ...................................................................................................................................... 1
1.1 Enquadramento ..................................................................................................................... 1
1.2 Objetivos ................................................................................................................................ 2
1.3 Estrutura do documento ........................................................................................................ 3
2 Avaliação do consumo de energia a nível regional ................................................................... 4
2.1 Politica energética a diferentes escalas ................................................................................ 4
2.1.1 Posição de Portugal .................................................................................................. 8
2.1.2 Pacto dos Autarcas ................................................................................................. 11
2.2 Estudos Ambientais ............................................................................................................. 12
2.3 Ferramentas de análise ....................................................................................................... 13
2.3.1 Matriz Energética .................................................................................................... 13
2.3.2 Kaya Identity ........................................................................................................... 14
3 Metodologia .................................................................................................................................. 18
3.1 Matriz Energética ................................................................................................................. 19
3.1.1 Energia final ............................................................................................................ 20
3.1.2 Energia primária ..................................................................................................... 21
3.1.3 Emissões de CO2.................................................................................................... 23
3.2 Modelo de decomposição: Kaya Identity ............................................................................. 24
4 Resultados e discussão .............................................................................................................. 29
4.1 Caracterização energética e carbónica dos municípios nacionais – Exemplo Lisboa ....... 29
4.1.1 Evolução do consumo de energia e emissões de CO2 .......................................... 29
4.1.2 Desagregação ao nível do setor e vector energética ............................................. 31
4.1.3 Comparação com a matriz energética de Lisboa ................................................... 34
4.2 Comparação dos municípios continentais ........................................................................... 37
4.3 Caracterização energética, carbónica e económica das regiões NUTS III continentais .... 50
4.4 Impacte de fatores energéticos, sociais e económicos nas emissões de CO2 ................... 56
4.4.1 Decomposição de fatores energéticos, económicos e demográficos responsáveis
pela emissão de CO2 ........................................................................................................... 57
4.4.2 Análise de clusters nas regiões NUTS III ............................................................... 60
5 Conclusão e trabalho futuro ....................................................................................................... 64
5.1 Conclusão ............................................................................................................................ 64
5.2 Trabalho Futuro ................................................................................................................... 65
6 Referências................................................................................................................................... 67
vi
Lista de figuras
Figura 1 - Intensidade energética e carbónica nos países da EU-27 e de Portugal, entre 1998 e 2007
(Fonte: REA 2009) ................................................................................................................................... 1
Figura 2 - Variação percentual entre as metas esperadas e os resultados obtidos, entre 1990 e 2010,
pelos países envolvidos no Protocolo de Quioto (Fonte: [17]) ................................................................ 5
Figura 3 - Evolução das emissões globais de CO2, entre 1990 e 2012 (Fonte: [19]) ............................. 5
Figura 4 - Limites definidos no Pacto Energia e Clima 2020 para as emissões não abrangidas pelo
CELE, relativamente a 2005 (Fonte: Pacote Clima – Energia 2020) ...................................................... 6
Figura 5 - Redução de 80% das emissões de GEE na UE (100%=1990) (Fonte: [17]) ......................... 7
Figura 6 - Metas de poupança de energia primária [tep] definidos no PNAEE 2016, para os diversos
setores de atividade (Fonte: PNAEE website) ...................................................................................... 10
Figura 7 - Trajetória de emissões nacionais não-CELE no horizonte 2020/2030 (Fonte: PNAC
2020/2030) ............................................................................................................................................ 10
Figura 8 - Localização geográfica os signatários a nível global e nacional das autarquias aderentes ao
Pacto dos Autarcas (Fonte: Covenant of Mayor Website) ..................................................................... 11
Figura 9 – Evolução do consumo de energia primária [tep] e emissões de CO2 [kgCO2] no município
de Lisboa, .............................................................................................................................................. 30
Figura 10 – Evolução do consumo de energia primária [tep] e emissões de CO2 [kgCO2] dos setores
económicos do município de Lisboa, entre 2008 e 2014 ...................................................................... 32
Figura 11 – Evolução do consumo de energia primária [tep] e emissões de CO2 [kgCO2] das vetores
energéticos do município de Lisboa, entre 2008 e 2014 ...................................................................... 33
Figura 12 – Consumo de energia primária [tep] dos municípios do continente .................................... 37
Figura 13 – Emissões de CO2 [kgCO2] dos municípios do continente ................................................. 38
Figura 14 – Consumo de energia primária per capita [tep/habitante] dos municípios do continente ... 39
Figura 15 – Emissões de CO2 per capita [kgCO2/habitante] dos municípios do continente nacional .. 40
Figura 16 – Intensidade carbónica no consumo de energia primária [kgCO2/tep] dos municípios do
continente nacional ................................................................................................................................ 41
Figura 17 – Peso relativo que os setores Transporte, Doméstico, Indústria Transformista e Serviços têm
no consumo de energia primária e emissões de CO2 dos municípios do continente nacional ............ 44
Figura 18 – Peso relativo que os setores Agricultura e Pesca, Construção e Obras e Indústria Extrativa
têm no consumo de energia primária e emissões de CO2 dos municípios do continente nacional ..... 45
vii
Figura 19 – Relação da evolução de consumo de energia primária e emissões de CO2 com a evolução
do VAB, de 2008 para 2014, dos setores económicos ......................................................................... 47
Figura 20 - Índices Herfindahl-Hirschman (HHI) relativos ao consumo de energia primária nos principais
setores económicos (esquerda) e particularmente da Indústria Transformista (direita), para o período
entre 2008 e 2014 ................................................................................................................................. 49
Figura 21 – Variação anual, relativa a 2008, da intensidade energética e carbónica das NUTS III
continentais ........................................................................................................................................... 55
Figura 22 – Variação acumulada das emissões de CO2 dos diversos fatores nas NUTS III continentais,
relativamente ao total obtido no ano de 2008 ....................................................................................... 59
Figura 23 – Variação acumulada das emissões de CO2 nas NUTS III continentais, relativamente ao total
de 2008 .................................................................................................................................................. 60
Figura 24 – Variação das emissões de CO2, consequentes do impacte dos diversos fatores, entre 2008
e 2014 .................................................................................................................................................... 61
viii
Lista de tabelas
Tabela 1 - Níveis de redução de emissões de GEE a longo prazo na EU-27 (Fonte: [17]) .................... 8
Tabela 2 - Evolução de emissões nacionais de GEE nas diferentes trajetórias consideradas pelo RNBC
(% face a 1990) (Fonte: [20]) .................................................................................................................. 9
Tabela 3 - Resumo das metas energéticas nos vários graus geográficos ............................................ 12
Tabela 4 - Poder Calorifico Inferior [𝑡𝑒𝑝/103𝑁𝑚3], referente ao Gás Natural, entre 2008 e 2014 (Fonte:
DGEG) ................................................................................................................................................... 20
Tabela 5 - Produto Calorifico Inferior [tep/ton] dos Combustíveis Energéticos considerados (Fonte:
DGEG) ................................................................................................................................................... 21
Tabela 6 -Fatores de emissão [kgCO2/tep] utilizados para o cálculo das emissões de CO2 referentes
ao consumo de energia primária (Fonte: IPCC) ................................................................................... 24
Tabela 7 - Setores económicos, i, utilizados no modelo Kaya Identity ................................................. 25
Tabela 8 - Vetores energéticos e electricidade, j, utilizados no modelo Kaya Identity .......................... 25
Tabela 9 – Definição das variáveis da Equação 31 ............................................................................. 26
Tabela 10 – Quotas de consumo de energia primária de Lisboa e Portugal relativas aos setores
económicos ........................................................................................................................................... 31
Tabela 11 - Consumo de energia primária por setor de atividade e vetor energético [tep] em 2014, no
município de Lisboa pela matriz energética desenvolvida neste trabalho ............................................ 35
Tabela 12 - Consumo de energia primária por setor de atividade e vetor energético [tep] em 2014, no
município de Lisboa pela matriz energética da Lisboa E-Nova (Fonte: Lisboa E-Nova) ...................... 35
Tabela 13 - Emissões de CO2 por setor de atividade e vetor energético [tonCO2] em 2014, no município
de Lisboa pela matriz energética desenvolvida .................................................................................... 36
Tabela 14 - Emissões de CO2 por setor de atividade e vetor energético [tonCO2] em 2014, no município
de Lisboa pela matriz energética da Lisboa E-Nova (Fonte: Lisboa E-Nova) ...................................... 36
Tabela 15 – Consumo de energia primária e emissões de CO2 em valor absoluto, per capita e unidade
de VAB, bem como produção de VAB per capita para as NUST III continentes, nos anos 2008 e 2014
............................................................................................................................................................... 52
ix
Acrónimos
BEN Balanço Energético Nacional
DGEG Direção Geral de Energia e Geologia
EU União Europeia
FE Fator de emissão
GEE Gases com efeito de estufa
G.P.L Gases de petróleo liquefeito
ICLE International Council of Local Environmental Initiatives
IDA Index Decomposition Analysis
INE
IPAT
IPCC
IRE
kgCO2
LMDI
NUTS
PAES
PNAC
PNAEE
PNAER
RNBC
tep
tepef
tepep
ton CO2
VAB
UNFCCC
Instituto Nacional de Estatística
Impact; Population; Affluence; Technology
Intergovernmental Panel on Climate Change
Inventário de Referência de Emissões
Quilograma de CO2
Logarithmic Mean Divisa Index
Nomenclatura de Unidade Territorial
Plano de Ação para a Sustentabilidade Energética
Plano Nacional para as Alterações Climáticas
Plano Nacional de Ação para Eficiência Energética
Plano Nacional de Ação para as Energia Renováveis
Roteiro Nacional de Baixo Carbono
Tonelada equivalente de petróleo
Tonelada equivalente de petróleo de energia final
Tonelada equivalente de petróleo de energia primária
Tonelada de CO2
Valor Acrescentado Bruto
United Nations Framework Convention on Climate Change
WBCSD World Business Council for Sustainable Development
1
1. Introdução
1.1 Enquadramento
Atualmente, as alterações climáticas têm sido apontadas como uma das maiores ameaças ambientais,
sociais e económicas que a humanidade enfrenta. As principais causas advêm do elevado consumo
energético mundial, e à consequente emissão de Gases de Efeito de Estufa (GEE) [1]. Com o escalar
das emissões de GEE os governos têm tido a necessidade de tomar medidas estratégicas, de forma a
travar os impactes associados.
Devido à interdependência entre a economia e a procura de energia, a tentativa de mitigar as emissões
de GEE tem implicações diretas no desenvolvimento das sociedades, a nível global e nacional. A
análise da intensidade energética é um parâmetro importante para a definição de políticas públicas que
proporcionem a competitividade do mercado fazendo o uso sustentável dos recursos energéticos
disponíveis. Com o objetivo de combater o panorama de consumo que se assistia, as Nações Unidas,
e diversos governos à escala global, desenvolveram acordos na tentativa de redução dos impactes
ambientais. Em 2005 entra em vigor o Protocolo de Quioto [3], estabelecendo metas de emissões de
GEE para 2012.
Figura 1 - Intensidade energética e carbónica nos países da EU-27 e de Portugal, entre 1998 e 2007 (Fonte: REA 2009)
Em 2009, a Eurostat [2] publicou dados relativos à intensidade energética e carbónica verificada nos
países da UE. Como apresentado na Figura 1, os altos níveis apresentados na Europa, e em particular
de Portugal, traduzem o fraco desenvolvimento económico sustentável, não indo ao encontro das
previsões definidas pelo IPCC [1] Este panorama agrava-se para países não produtores de petróleo,
gás natural ou carvão, sendo grande parte do seu consumo energético importado, como é o caso de
Portugal. Desta forma, a União Europeia depara-se com a necessidade de estabelecer estratégias
2
globais a longo prazo, desenvolvendo objetivos para 2050 [4], segmentados por metas intermédias em
2020 e 2030 [5]. De forma a envolver os Estados-Membros no processo de descarborização da Europa,
foi estabelecido o Pacto dos Autarcas [6], em 2008. Esta iniciativa pretende desenvolver estratégias de
economia sustentável, de modo a potenciar os resultados nacionais, e consequentemente a nível
europeu.
Com a definição dos planos mencionados, a imposição de medidas e metas, cada vez mais rígidas,
leva a que muitos territórios, países e mesmo regiões desenvolvam mecanismos de diagnóstico mais
apurados para apoio ao seu desenvolvimento sustentável. Algumas das ferramentas mais utilizadas
são as Matrizes Energéticas, assim como a implementação do modelo de decomposição Kaya Identity.
Em ambas as metodologias, é possível analisar os diversos setores de atividade e vetores energéticos,
concluindo sobre as suas influências nas emissões de GEE. Esta abordagem permite o avanço
especificado das políticas ambientais das diversas regiões.
1.2 Objetivos
Num contexto de evolução crescente da utilização dos recursos energéticos, a quantificação do
consumo de energia primária e emissões de CO2 é essencial para avaliar o desempenho de diferentes
regiões. Tipicamente, esta análise é efetuada ao nível nacional, mas o desenho de políticas regionais
requer a caracterização da intensidade energética e carbónica a diferentes escalas. Estes indicadores
representam uma mais-valia na avaliação da eficiência dos municípios, permitindo melhorar a sua
produção de riqueza com o menor consumo de energia e emissões de CO2 possível. Neste sentido,
este trabalho visa avaliar a evolução do consumo e emissões de CO2, nos municípios Portugueses e
determinar os fatores relevantes para essa evolução. Para atingir este objetivo será necessário:
Classificar os municípios mediante os seus consumos de energia primária e emissões de CO2,
quer na sua totalidade como desagregados ao setor de atividade e vetor energético;
Analisar a evolução dos consumos energéticos e carbónicos normalizados à população, bem
como à riqueza gerada;
Averiguar o impacte energético e carbónio dos setores económicos nos diversos municípios,
através da análise global e das suas intensidades;
Analisar a evolução e variação das intensidades energéticas e carbónicas das regiões NUTS
III;
Identificar os impactes de fatores demográficos, económicos e energéticos no comportamento
carbónico das regiões NUTS III;
Determinar padrões de emissões de CO2 para as diversas regiões NUTS III.
Todas estas análises dizem respeito ao território nacional continental, sendo abrangidas para o período
de 2008 a 2014.
3
1.3 Estrutura do documento
Esta dissertação está organizada em 6 capítulos, sendo este o capítulo 1. O capítulo 2 apresenta o
tema da caracterização energética e carbónica nas regiões, evidenciando a sua relevância à escala
global. São também apresentadas ferramentas e modelos de análise energética de impacte regional,
nomeadamente as matrizes de consumo de energia primária e emissões de CO2 e a Kaya Identity.
O capítulo 3 apresenta as metodologias utilizadas na estruturação das ferramentas de caracterização
energética e carbónica de cada município. Os cálculos associados à elaboração das matrizes de
consumo de energia final, energia primária e emissões de CO2 são descritos, assim como a Kaya
Identity e o modelo de decomposição utilizado, o Logarithmic Mean Divisa Index II (LDMI II).
O capítulo 4 contém os resultados e discussões sobre a caracterização energética e carbónica dos
municípios, quer a nível global, quer desagregada ao vetor energético e setor de atividade económica.
A análise é efectuada em quatro níveis:
Análise individual de cada município, com o exemplo do município de Lisboa;
Análise e comparação dos diversos municípios, avaliando a estrutura económica dos mesmos;
Análise das NUTS III continentais, através da determinação do peso dos fatores demográficos,
energéticos e económicos; e
Avaliação dos padrões de emissões de CO2 das diveras NUTS III
No capítulo 5 são resumidas as conclusões desta dissertação e descritas melhorias e trabalho futuro
que poderá ser desenvolvido. O capítulo 6 agrega todas as referências bibliográficos mencionadas,
onde posteriormente estão apresentados os Apêncies de apoio.
4
2 Avaliação do consumo de energia a
nível regional
2.1 Politica energética a diferentes escalas
Em junho de 1992, no contexto do plano de ação contra a problemática das alterações climáticas,
ocorreu a cimeira ECO-92. 189 chefes de estado ratificaram o United Nations Framework Convention
on Climate Change (UNFCCC) [6], com o objetivo de estabilizar até 2000 a concentração de GEE na
atmosfera. Neste tratado não foram definidas medidas concretas a implementar, mas sim estabelecidos
limites de emissões dos diversos Estados-Membros, com especial foco nos países industrializados [5].
No entanto, os níveis de emissões de GEE continuaram a aumentar em todo o mundo. Foi assim
imperativo a implementação de medidas que contrariassem essa tendência, pelo que em 1998
desenvolveu-se o Protocolo de Quioto [3].
Discutido e negociado em Quioto, Japão, o protocolo definiu metas numérias vinculativas para os
países industrializados. Estas impunham a redução global de 5,2% das emissões de GEE,
relativamente a 1990 [3]. O Protocolo de Quioto foi projetado para o período entre 2008 e 2012,
representando para muitos países, nomeadamente para os membros da EU, um decréscimo de 15%
do valor esperado em 2008 [7]. A intensidade do corte nas emissões de GEE varia consoante o Estado,
sendo que apenas os países considerados desenvolvidos têm a obrigação de cumprir com os limites e
reduções estabelecidas. O facto de não existir metas obrigatórias de redução de emissão de GEE para
os países em vias de desenvolvimento veio a demonstrar-se uma lacuna no processo. Estes países
eram contribuidores de mais de 50% das emissões a nível global, representando 70% do aumento das
emissões relativas a 2004 [8].
Com a implementação das medidas sugeridas, era esperado pela EU reduzir 5,2% as suas emissões,
até ao ano de 2012. No entanto, o jornal britânico The Guardian, demonstrou que os resultados obtidos
não tinham sido os esperados [14] [15]. Na Figura 2 está presente a variação percentual das metas
esperadas pelos países envolvidos no Protocolo de Quioto e os resultados obtidos, entre 1990 e 2010
[16] [17]. As barras azuis representam o sucesso do cumprimento das metas do protocolo. Por sua vez,
as barras vermelhas representam o insucesso do cumprimento das mesmas.
Na Figura 2 é conclusivo que número de paises que superaram as suas metas (representados nas
barras azuis) é claramente superior aos que não coseguiram cumprir, sendo que o total das emissões
dos países do Anexo B decaíu no seu valor [14]. No entanto, para o mesmo período, as emissões no
resto do mundo aumentaram de forma significativa, influenciando negativamente a tendência para a
estabilização das emissões de GEE [14]. Países em desenvolvimento, como a China, acabam por
abafar os esforços das nações envolvidas nas metas de Quioto, devido às suas economias
5
impulsionadas pela produção de bens e serviços exportados, sem qualquer controlo pela geração de
gases poluentes.
Figura 2 - Variação percentual entre as metas esperadas e os resultados obtidos, entre 1990 e 2010, pelos países envolvidos no Protocolo de Quioto (Fonte: [17])
De acordo com a Footprint Carbon Nations [18], os desenvolvimentos consequentes do Protocolo de
Quioto são insignificantes. Entre 1990 e 2008, a Europa reduziu apenas 1% das suas emissões de
GEE, contrariando o aumento de 7% das emissões totais dos países desenvolvidos [14] [15].
O Protocolo de Quioto foi um importante passo para implusionar de medidas e politicas de
desenvolvimento sustentável. No entanto, os resultados referentes às emissões globais, na Figura 3,
mostram a sua tendência crescente, reforçando a necessidade de reformar o protocolo, desenvolvendo
metas mais criticas e rigorosas [15] [14] [19].
Figura 3 - Evolução das emissões globais de CO2, entre 1990 e 2012 (Fonte: [19])
6
Mediante a crescente procura de energia, a EU viu-se obrigada a estabelecer metas mais ambiciosas
e alargadas no tempo. Surgiu assim a delineação de estratégias ambientais para 2050, onde foram
incluidas metas intercalares de curto e médio prazo. Estas serão abordadas nos pontos seguintes.
Clima e Energia 2020: Metas a curto prazo
Inserido na estratégia de sustentabilidade a longo prazo, o Parlamento Europeu definiu o Pacote Clima
- Energia 2020, onde se aprovou quatro propostas. Estas focaram-se no comércio de licenças de
emissões, contribuição de cada Estado-Membro para a redução das emissões, captura e
armazenagem de carbono e energia proveniente de fontes renováveis, bem como sobre as emissões
de carbono associadas aos setores dos transportes. A fim de fazer face às alterações climáticas
previstas, através de uma Europa desassociada das emissões carbónicas e com melhorias na
segurança energética, estas medidas definiam um plano a curto prazo, com inicio em 2013, após a
conclusão do primeiro período do Protocolo de Quioto.
Desta forma, o Pacote Clima - Energia 2020 define medidas mais rigorosas a fim de obter uma maior
reversão das emissões de GEE em 2020, relativamente a 1990. As metas estabelecidas passavam
pela redução de 20% de emissões de GEE, a diminuição de 20% da intensidade energética e o aumento
de 20% da quota de energias renováveis no consumo total de energia da EU. Especificamente, no setor
dos Transportes essa quota foi traduzida num crescimento de em 10%. O pacto engloba ainda a
decisão relativa à partilha de esforços, estabelecendo objetivos vinculativos para os Estados-Membros,
relativamente à emissão de GEE não abrangidos pelo CELE. Estes são expressos sobre os níveis de
2005 e foram definidos tendo por base a riqueza relativa dos Estados-Membros (Produto Interno Bruto
per capita). Como representado na Figura 4, as metas variam entre os 20% de redução das emissões
até 2020 para os Estados-Membros mais ricos e um aumento de 20% para os menos ricos. Portugal
ficou limitadoa um crescimento até 1% das suas emissões de GEE. Através desde modelo, é previsto
a redução de cerca de 10% das emissões totais da EU, comparativamente aos níveis de 2005.
Juntamente com os 21% de redução nas emissões abrangidas pelo CELE, em 2020 será possível
atingir o objetivo global do corte de 20% das emissões relativamente a 1990.
Figura 4 - Limites definidos no Pacto Energia e Clima 2020 para as emissões não abrangidas pelo CELE, relativamente a 2005 (Fonte: Pacote Clima – Energia 2020)
7
Clima e Energia 2030: Metas a médio prazo
Em janeiro de 2014 foi lançado o debate sobre a forma como as políticas energéticas serão
desenvolvidas no final do quadro de 2020, através da publicação do Livro Branco da Comissão
Europeia sobre o Pacote Clima – Energia 2030 [18]. O pacto tem o objetivo de potenciar a médio prazo
as medidas do programa Europa 2020, através o aumento da eficiência energética. Este vincula
reduções de 40% nas emissões de GEE, sobre as de 1990 (com reduções de 43% nos setores
abrangidos pelo CELE e de 30% nos restantes setores), bem como o aumento de pelo menos 27% do
peso das energias renováveis no consumo total de energia primária [19]. Por outro lado, de modo
indicativo, a eficiência energética terá que aumentar 27%, relativamente 1990, de forma a que o sistema
energético da EU seja mais competitivo, seguro e sustentável [19].
Clima e Energia 2050: Metas a longo prazo
Muitas políticas implementadas e previstas terão efeitos além dos períodos sob análise,
nomeadamente nos investimentos que estão associados ao setor energético. Por outro lado, apenas
com limites globais planeados a longo prazo, as emissões de GEE seriam reduzidas com o impacte
desejado. Desta forma, em 2011, a Comissão Europeia iniciou o debate da estratégia da
sustentabilidade para 2050 a publicação do Roadmap for moving to a competitive low carbon economy
in 2050 [17].
De modo a converter a estrutura económica europeia numa economia competitiva de baixo carbono, a
publicação [17] é evidência a necessidade de reduzir das emissões da EU em 80%, até 2050
comparativamente a 1990. Para tal, é analisado o potencial de redução de emissões, em especial para
os setores da Energia e Processos Industriais, referidos na Figura 5, para redução de 80% entre 1990
e 2050.
Figura 5 - Redução de 80% das emissões de GEE na UE (100%=1990) (Fonte: [17])
Paralelamente à análise setorial, a Comissão Europeia apresentou a trajetória, economicamente mais
sustentável, segmentando as metas de redução em período temporais de curto e médio prazo de modo
a atingir os objetivos de 2050. A evolução referida na Tabela 1 foi estruturada de forma a ocorrer redução
das emissões na EU de impacte progressivo de 1% na primária década (até 2020), 1,5% na segunda
década (de 2020 a 2030) e de 2% últimas décadas (2030 a 2040 e 2040 a 2050). Tal como é
8
representado na Figura 5, as politicas definidas no Roadmap for moving to a competitive low carbon
economy in 2050 [17] apontam um aumento da sustentabilidade e eficiência energética europeia, com
redução das emissões de GEE de 25% até 2020, 40% até 2030 e cerca de 60% até 2040, relativamente
aos níveis de 1990.
Tabela 1 - Níveis de redução de emissões de GEE a longo prazo na EU-27 (Fonte: [17])
2.1.1 Posição de Portugal
Com o Protocolo de Quioto, a EU vincula a meta de redução das emissões de GEE em 8%,
relativamente a 1990. Paralelamente, e potenciando a estratégia de sustentabilidade da Europa é
definiu o acordo de partilha de responsabilidades a nível dos Estados-Membros. A Portugal é atribuída
o limite de aumento das suas emissões de 27%, face também a 1990. Seguindo a evolução estratégica
europeia, em 2010, o Governo nacional estruturou uma análise de evolução das emissões de GEE
nacionais, visando o crescimento da sustentabilidade energética e carbónica pós-2020. Através da
Resolução do Conselho de Ministros nº 93/2010, foi desenvolvido do Roteiro Nacional de Baixo
Carbono (RNBC) [20] como o objetivo de estudar a viabilidade técnica e económica de trajetórias de
redução das emissões de GEE em Portugal, conducentes a uma economia de baixo carbono até 2050.
O RNBC está alinhado com a visão da EU para 2050, nomeadamente com o Roadmap for moving to a
competitive low carbon economy in 2050, apresentando na sua metodologia dois cenários estratégicos
para o sistema energético nacional. Estes definem restrições de emissões 60% (Cenário 1) e 70%
(Cenário 2) [20]. A viabililidade das estratégias de redução carbónica, até 2050, para ambos os cenários
é afirmada. O RNBC projeta assim reduções globais na ordem dos 50% a 60% face aos níveis de 1990,
para o Cenário 1 e 2 respectivamente. Como é demonstrando na Tabela 2 o Cenário 1 implica uma
variação das emissões a nível nacional entre -52% e -48%. No caso do Cenário 2, o impacte aumenta,
contribuindo com reduções das emissões de GEE entre 56% e 60% [20].
9
Tabela 2 - Evolução de emissões nacionais de GEE nas diferentes trajetórias consideradas pelo RNBC (% face a 1990) (Fonte: [20])
Com foco na trajetória carbónica nacional para 2050, referida no RNBC, e transpostas pelas metas
europeias definidas Pacote Clima - Energia 2020, Portugal estabeleceu metas de sustentabilidade
energética e carbónica, com horizonte em 2020. Para o cumprimento dos objetivos, as políticas
energéticas nacionais assentam na redução significativa e sustentável das emissões de GEE, através
da poupança de 25% do consumo global de energia primária, e particularmente 30% no consumo do
setor da Administração Pública [21]. Estas medidas permitem o aumento da eficiência energética da
economia, em particular no setor do Estado, contribuindo para a redução da despesa pública e
consequentemente melhoria da competitividade da economia nacional. No plano da utilização de fontes
renováveis, definiu-se o aumento de 31% no peso do consumo total de energia final, e concretamente
de 10% no setor dos Transportes. Estas medidas permitiam reduzir a dependência energética e garantir
a segurança de abastecimento, através da promoção de um mix energético equilibrado e sustentável
[21]. No âmbito dos objetivos globais do panorama nacional, foram desenvolvidos na Resolução do
Conselho de Ministros nº 20/2013, com base nas Diretivas n.º 2006/32/CE, n.º 2009/28/CE e n.º
2012/27/EU, instrumentos de planeamento energético – Plano Nacional de Ação para a Eficiência
Energética (PNAEE) e o Plano Nacional de Ação para as Energias Renováveis (PNAER) [22].
Estes estabelecem o modo de alcançar as metas e compromissos internacionais, assumidos por
Portugal, em matéria de eficiência energética e utilização de energia renováveis, minimizando o
investimento necessário e aumentando a competitividade nacional. O PNAEE 2016 estima a redução
do consumo de energia primária nacional em 8,2%, até 2016, especificando redução nos setores dos
Transportes (23%), Residencial e Serviços (42%), Indústria (24%), Estado (7%), Comportamentos (1%)
e Agricultura (2%), como evidência a Figura 6 [23]. Esta meta está bastante próxima dos 9% de
poupança de energia indicada pela EU. No PNAER, a estratégia para o crescimento das energias
renováveis está integrada na visão Europa 2020. Esta estabelece um aumento global da quota de
consumo energético por fontes renováveis de 35%, especificando a quota de 60% para eletricidade de
base renovável.
10
Figura 6 - Metas de poupança de energia primária [tep] definidos no PNAEE 2016, para os diversos setores de atividade (Fonte: PNAEE website)
Relativamente às metas carbónicas delineadas a médio prazo (2030) para a EU, ainda não foram
transpostas objetivos desagregados aos Estados-Membros. No entanto, o Plano Nacional para as
Alterações Climáticas 2020/2030 (PNAC) [24] apresenta estimativas sobre o impacte do Pacote Clima
- Energia 2030, aplicadas a Portugal. Segundo a estratégia europeia, bem como o panorama nacional
demográfico, económico e energético, é razoável definir para 2030 reduções nas suas emissões não-
CELE na ordem dos 30% a 40%, face a 2005 [25]. A Figura 7 apresenta as metas nacionais, transpostas
do Pacote Clima – Energia 2020, bem como as metas estimadas pelo PNAC para 2030.
Figura 7 - Trajetória de emissões nacionais não-CELE no horizonte 2020/2030 (Fonte: PNAC 2020/2030)
Residencial e Serviços
11
2.1.2 Pacto dos Autarcas
No seguimento do processo de consciencialização dos riscos associados à emissão de GEE surge, em
2008, o Pacto do Autarcas criado pela Comissão Europeia. Com a motivação de envolver as autarquias
regionais e locais, voluntariamente, na adoção de medidas para o aumento da eficiência energética e
utilização de fontes de energia renováveis, o Pacto dos Autarcas pretende até 2030, com 1990 como
ano de referência [6]:
Reduzir em pelo menos 40% as emissões de CO2, através da melhoria da eficiência energética
e maior recurso às fontes de energia renovável;
Aumentar a resiliência mediante a adaptação aos impates das alterações climáticas; e
Partilhar a visão, resultados e conhecimentos com as autarquias aderantes;
De forma a implementar as metas do Pacto dos Autarcas, surgiram os Signatários como o conjunto de
autarquias regionais e locais europeias, que se voluntariaram a assinar o pacto. Estas compromoteram-
se a cumprir com os objetivos de redução de emissões nos seus territórios [6]. As autarquias que
pretendem integrar o pacto, têm a responsabilidade de desenvolver:
Plano de Ação para a Energia Sustentável (PAES);
Estruturas administrativas que reproduzam as ações definidas no PAES;
Inventário de Referência de Emissões (IRE);
Relatório de Implementação (para efeitos de avaliação e monitorização das medidas);
Ações de partilha de conhecimento com outras autarquias; e
Eventos de conscientização, para os cidadãos, sobre eficiência energética;
Sendo um movimento em crescimento desde a sua criação, diversas autarquias portuguesas
disponibilizaram-se para participar na iniciativa. Portugal foi um dos Estados-Membros fundadores,
representado pelas autarquias de Águeda, Cascais, Lisboa, Porto e Vila Nova de Gaia [6]. Considerado
um dos países com maior número de participações, Portugal, está em 4º lugar no número de signatários
com 117 autarquias locais, representadas na Figura 8 (à direita), num total de 6485 até ao momento (à
esquerda) [25]. Desta forma, as principais metas ao nível Europeu, nacional e autárquico, referentes a
polícias de descaborização das várias regiões estão agrupadas e referidas na Tabela 3.
Figura 8 - Localização geográfica dos signatários a nível global e nacional das autarquias aderentes ao Pacto dos Autarcas (Fonte: Covenant of Mayor Website)
12
Tabela 3 Resumo das metas energéticas nos vários graus geográficos
2.2 Estudos Ambientais
De forma a combater o escalar das alterações climáticas os relatórios do IPPC [40], exigindo reduções
nas emissões de CO2 de 80%, até 2050, alavancaram a produção de estudos sobre eficiência
energética [27]. Muitos detes tiveram como base a Europa [29] ou Estados-Membros individualmente
[29]. No entanto, a consciência sobre a importância das políticas de energia locais tomou dimensão
potenciando as análises ao nível regional e local, sobretudo após a concretização do Pacto dos
Autarcas [27].
Consequência de uma das imposições do pacto, surgiram muitos inventários carbónicos de regiões
com base no International Council for Local Environmental Initiatives (ICLE) [26] ou World Business
Council for Sustainable Development (WBCSD). Estas metodologias possibilitavam a quantificação das
evoluções de consumo de energia e emissões de CO2 no tempo, consciencializando os governos locais
sobre a sustentabilidade das regiões. De forma a comparar as políticas energéticas, e o seu impacte
no consumo de energia e emissões de CO2 de diferentes cidades mundiais, em 2009, Croci, E. et al
[25] determinaram as emissões de CO2 de Londres, Nova York, Milão, Mexico e Bangkok, através do
protocolo ICLE [26], obtendo uma análise global e desagregada dos vetores energéticos e setores
económicos. Esta metodologia permitiu concluir que as emissões são fortemente dependentes dos
vetores energéticos utilizados, em especial no setor Doméstico e Transportes, bem como do PIB, onde
cidades com maior poder económico apresentam emissões carbónicas mais elevadas. No entanto, este
tipo de estudos e inventários tinha como base curtos períodos de tempo, sendo referentes a passados
próximos. Com o mesmo pressuposto, Hillman, T et al [28] implementaram a mesma estratégia de
comparação, em 8 cidades dos Estados Unidos, de modo a determinar padrões de evolução das
emissões de CO2.
Apesar do aumento significativo no planeamento e desenvolvimento de estratégias de sustentabilidade
locais, havia alguma cépticidade sobre a viabilidade desses planos. Esta derivava da utilização de
curtos períodos de tempo como base de dados [26]. A contrariar esta tendência, Hoesly, R. et al [26]
apresentaram uma análise de longo prazo, entre 1900 e 2000, sobre as emissões de CO2 na região de
13
Pittsburg. Destaca-se assim a importância da avaliação histórica das regiões para a eficácia da
implementação de políticas públicas futuras. Através do cálculo das emissões carbónicas, foram
identificados perfis de consumo em 4 setores económicos ao longo do tempo, e apontadas as falhas
nas medidas de redução das emissões para o mesmo período.
No entanto, estas análises apenas quantificam o consumo e emissões das regiões, não evidenciando
as causam da sua evolução. Wang, Z. e Yang, Lin [27] referem a relevância de análises de
decomposição das emissões de CO2 em fatores económicos, energéticos e demográficos para a
compreensão dos impactes na sustentabilidade nas regiões. Através da implementação da Kaya
Identity, e complementando com o modelo LMDI II, Wang, Z. e Yang, Lin [27] analisaram os principais
fatores contribuintes para a dissociação do crescimento carbónio com a evolução do poder económico
nas regiões de Beijing, Tianjin e Hebei. Para além da identificação individual dos impactes de cada
fator, esta análise permitiu também uma comparação das várias regiões. Tal como este estudo, Li, A.
et al [28] e Yang, X. et al [29] implementaram o modelo Kaya Identity para identificar os principais
motores de evolução das emissões carbónicas. Tendo por base o mesmo modelo, Ang et al [41] e Ang
et al [42] recorreram a variações da equação original, denominada Extended Kaya Identity. Esta nova
abordagem foi implementada em diversos estudos, nomeadamente para a análise da decomposição
carbónica e energética da Grécia [43], Turquia [44] e Irlanda [45].
2.3 Ferramentas de análise
Com o propósito de compreender e concluir sobre o consumo energético dos municípios, é
imprescindível para a análise o recurso a ferramentas de análise energética e carbónica. Desta forma,
serão assim apresentadas a Matriz Energética e a Kaya Identity, bem como os modelos de
decomposição que podem ser utilizados, como ferramentas base para os estudos efectuados nesta
dissertação.
2.3.1 Matriz Energética
A Matriz Energética é uma ferramenta de monitorização anual do desempenho energético e carbónico.
A sua estrutura relaciona os diversos setores de atividade económica com os vetores energéticos de
um determinado território (município, região, país ou continente) para um ano específico. A
caracterização e quantificação dos diversos segmentos de consumidores é definida, bem com as suas
dependências energéticas [26].
O propósito do seu desenvolvimento é a análise quantitativa dos principais fluxos energéticos, e
emissões de CO2, de forma a contribuir para a correcta orientação da evolução e impacte do setor
energético, bem como da intensidade energética [27]. A análise quantitativa de todos os consumos e
dependências energéticas, da região em análise, irá criar uma nova base de gestão dos impactes
14
ambientais, económicos e demográficos inerentes aos diferentes vetores de energia utilizados, bem
como a definição de novas estratégias a implementar [26] [28].
Em diversas análises de regiões nacionais, é notável a relevância da Matriz Energética como base de
trabalho e ferramenta de apoio à decisão. Esta ferramenta permite definir políticas públicas à escala
urbana, identificar alvos prioritários, estabelecer novas metas e traças estratégias para a racionalização
dos consumos energéticos. A sua utilização na definição das políticas de eficiência energética tem um
forte impacte na evolução dos vetores socioeconómicos, ambientais, energéticos e climáticos [31]. A
ferramenta tem sido bastante utilizada para o apoio da estruturação de medidas locais, nomeadamente
nas autarquias, como por exemplo Lisboa [29] [32], Porto [28] [33], Setúbal [26] e Cascais [30].
Todas estas medidas têm um forte impacte na visão a médio prazo da sustentabilidade e eficiência
energética dos territórios, com foco nas reduções de emissões de CO2. Estas permitem ainda as
regiões estarem em concordância com as medidas exigidas pela EU, nomeadamente no Pacote Clima
- Energia 2020/2030 e Pacto dos Autarcas [29].
2.3.2 Kaya Identity
A avaliação de cenários energéticos, tendo em consideração as emissões de GEE ou as tendências do
uso de energia ao longo do tempo, fornece estatísticas importantes e úteis. No entanto, não são
normalmente incluídas abordagens relativas aos fatores que impulsionam as alterações observadas.
Em 1972, foi estabelecida por Ehrlich e Holdrem [34] e Commoner [35] a equação IPAT (Equação 1),
expressando a relação e interdependência entre variáveis, e o seu impacte no meio ambiente:
𝐼𝑚𝑝𝑎𝑐𝑡 = 𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 ∙ 𝐴𝑓𝑓𝑙𝑢𝑒𝑛𝑐𝑒 ∙ 𝑇𝑒𝑐ℎ𝑛𝑜𝑙𝑜𝑔𝑦 [1]
Commoner et al [35] expressou o impacte no meio ambiente como função de três variáveis: dimensão
da População (P), Quantidade de consumo (A), Riqueza per capita e tecnologia (T). Por sua vez, Kwon
et al [36] demonstrou que, apesar da equação avaliar o impacte geral no ambiente, esta pode também
analisar impactes ambientais mais específicos.
No contexto de solucionar os problemas adjacentes às alterações climáticas, em 1989, Yoichi Kaya,
apresentou no seminário das Nações Unidas, IPCC, a metodologia Kaya Identity [37] [38],
especificando a equção IPAT através da análise das emissões de CO2. A formulação apresentada, e
expressa na Equação 2, estabelece a decomposição dos principais fatores, contribuintes para as
emissões totais de CO2. Esta abordagem correlaciona de uma forma matematicamente simples, a
economia, a população, o consumo energético e as emissões de CO2 [37]:
𝐶 =𝐶
𝑃𝐸∙
𝑃𝐸
𝐺𝐷𝑃∙
𝐺𝐷𝑃
𝐻𝐴𝐵∙ 𝐻𝐴𝐵 [2]
O primeiro termo expressa o impacte no meio ambiente através da intensidade total de emissões de
CO2 (C; kgCO2), sendo que o segundo termo contém as variáveis: PE (tep), o consumo de energia
primária; GDP (milhões €), o produto interno bruto; e HAB (número de habitantes), dimensão da
15
população. Esta equação fornece uma descrição intuitiva da relação entre a atividade humana e as
emissões de CO2. Adicionando o fato de ser uma equação na forma de produto, contribui assim para a
fácil perceção de qual dos parâmetros tem maior peso e influência nas emissões.
A análise de decomposição rege-se por uma equação onde a variável de interesse é escrita na forma
de produto entre os seus principais fatores. Estes são selecionados com base nos parâmetros a
estudar, e na possibilidade de impacte na variável de interesse. Mavromatidis et al [48] explicam que
através da Kaya Identity e análise de decomposição verifica-se a simplificação das simulações e
comparações de cenários que integram as emissões de CO2 com parâmetros energéticos,
demográficos e macroeconómicos. Desta forma, a avaliação do impacte de cada componente é
quantificada, potenciando as estratégias de desenvolvimento tecnológico e políticas subjacentes à
sustentabilidade ambiental [48].
Complementando esta análise, a Index Decomposition Analysis (IDA) é aplicada à Equação 2
expandindo os seus termos em fatores mais fragmentados. Esta metodologia permite uma abordagem
mais detalhadas dos parâmetros influentes nas emissões de CO2.
Modelo de decomposição: Index Decomposition Analysis (IDA)
A técnica de decomposição de indicadores de energia IDA foi proposta pela primeira vez na década de
1970. Desde então tem sido amplamente utilizada para monitorizar as tendências de eficiência
energética, nomeadamente pela International Energy Agency [49], World Energy Outlook 2012 [51],
Energy Efficiency Market Report [52] e EU, no Industrial Competitiveness Study 2012 [53]. A IDA pode
ser abordada sobre a forma aditiva ou multiplicativa, e assumindo a existência de n fatores que
contribuem, ao longo do tempo, para as alterações de um indicador de energia agregado, V. Cada fator
é considerado uma variável quantificável, sendo que existem n variáveis, 𝑥1, 𝑥2, … , 𝑥𝑛. Seja o índice i
uma subcategoria da agregação dos fatores em análise, a IDA é dada por [53]:
∑ 𝑉𝑖𝑖 = ∑ 𝑥1,𝑖𝑖 ∙ 𝑥2,𝑖 ∙ … ∙ 𝑥𝑛,𝑖 [3]
As alterações ao indicador de energia agregada, V, são analisadas entre o período [0, T], ou seja,
𝑉0 = ∑ 𝑥1,𝑖0 ∙ 𝑥2,𝑖
0 ∙ … ∙ 𝑥𝑛,𝑖0
𝑖 [4]
𝑉𝑇 = ∑ 𝑥1,𝑖𝑇 ∙ 𝑥2,𝑖
𝑇 ∙ … ∙ 𝑥𝑛,𝑖𝑇
𝑖 [5]
A decomposição multiplicativa e aditiva é expressa, respetivamente pela Equação 6 e 7, sendo o índice
tot representativo das variações totais ocorridas:
𝐷𝑡𝑜𝑡 =𝑉𝑇
𝑉0 = 𝐷𝑥1𝐷𝑥2 … 𝐷𝑥𝑛𝐷𝑟𝑠𝑑 [6]
∆𝑉𝑡𝑜𝑡 = 𝑉𝑇 − 𝑉0 = ∆𝑉𝑥1 + ∆𝑉𝑥2 + ⋯ + ∆𝑉𝑥𝑛 + ∆𝑉𝑟𝑠𝑑 [7]
Os termos Drsd e ∆𝑉𝑟𝑠𝑑 demoninam valores residuais, que têm que ser nulos para que a decomposição
seja classificada como perfeita.
16
A IDA é, recorrentemente, dividida em duas abordagens denominadas Divisa Index e Laspeyres Index
[53]. A primeira metodologia recorre a somas ponderadas das taxas de crescimento logarítmicas, onde
os pesos são partes das componentes do valor total. Já o segundo método mede a mudança percentual
em alguns aspectos de um grupo de itens ao longo do tempo, usando pesos baseados em valores de
um qualquer ano base. Ambas as variantes podem ser usadas em diferentes contextos e problemas.
No entanto, a escolha do método a recorrer influencia, quantitativamente, as contribuições dos impactes
dos fatores considerados, sendo que os valores diferem consoante a escolha do método [53].
O modelo de Divisa Index pode ainda ser subdividido em duas metodologias distintas: Logarithmic
mean Divisa índex (LMDI II) e o Arithmetic mean Divisia índex (AMDI). Por outro lado, a abordagem
Laspeyres Index é desagrupada em: Fisher ideal índex methods e Marshall-Edgeworth method. Mesmo
com tantos anos de implementação das variantes da IDA, ainda não existe consenso na comunidade
científica sobre qual a melhor abordagem a implementar. Esta varia consoante a preferência dos
fundamentos teóricos, facilidade de implementação e de obtenção de resultados. Sendo que, nos
documentos onde são mencionadas as metodologias Divida Index ou Laspeyres, os motivos pela sua
escolha não são muitas das vezes mencionados.
Logarithmic Mean Divisa Index methods (LMDI II):
O termo geral do seu k-ésimo parâmetro, na formulação LMDI II é definido por Ang [54], e expressa na
forma multiplicativa (Equação 8) ou aditiva (Equação 9):
𝐷𝑥𝑘 = 𝑒𝑥𝑝 (∑𝐿(𝑉𝑖
𝑇,𝑉𝑖0)
(𝑉𝑇,𝑉0)𝑖 ∙ 𝑙𝑛 (𝑥𝑘,𝑖
𝑇
𝑥𝑘,𝑖0 )) = 𝑒𝑥𝑝 (∑
(𝑉𝑖𝑇−𝑉𝑖
0)/(𝑙𝑛𝑉𝑖𝑇−𝑙𝑛𝑉𝑖
0)
(𝑉𝑇−𝑉0)/(𝑙𝑛𝑉𝑇−𝑙𝑛𝑉0)𝑖 ∙ 𝑙𝑛 (𝑥𝑘,𝑖
𝑇
𝑥𝑘,𝑖0 )) [8]
∆𝑉𝑥𝑘 = ∑ 𝐿(𝑖 𝑉𝑖𝑇 − 𝑉𝑖
0) ∙ 𝑙𝑛 (𝑥𝑘,𝑖
𝑇
𝑥𝑘,𝑖0 ) = ∑
(𝑙𝑛𝑉𝑖𝑇−𝑙𝑛𝑉𝑖
0)
(𝑙𝑛𝑉𝑇−𝑙𝑛𝑉0)𝑖 ∙ 𝑙𝑛 (𝑥𝑘,𝑖
𝑇
𝑥𝑘,𝑖0 ) [9]
Os logaritmos definidos nas equações anteriores são determinados pela Equação 10:
𝐿(𝑥, 𝑦) = {(𝑥 − 𝑦) (𝑙𝑛𝑥 − 𝑙𝑛𝑦), 𝑥 ≠ 𝑦⁄
𝑥, 𝑥 = 𝑦0, 𝑥 = 𝑦 = 0
[10]
Arithmetic Mean Divisia Index methods (AMDI):
O termo geral do k-ésimo parâmetro, na formulação AMDI é expressa na forma multiplicativa (Equação
11) ou aditiva (Equação 12), nunca gerando decomposições perfeitas:
𝐷𝑥𝑘= 𝑒𝑥𝑝 (∑ 𝑊𝐼
∗ 𝑙𝑛 (𝑥𝑘,𝑖
𝑇
𝑥𝑘,𝑖0 )𝑖 ) [11]
𝛥𝑉𝑥𝑘= ∑ 𝑊𝐼
′ 𝑙𝑛 (𝑥𝑘,𝑖
𝑇
𝑥𝑘,𝑖0 ) 𝑖 [12]
Os fatores 𝑊𝐼∗ e 𝑊𝐼
′ são dados por:
17
𝑊𝐼∗ =
𝑉𝑖𝑇
𝑉𝑇+𝑉𝑖
0
𝑉0
2 [13]
𝑊𝐼′ =
𝑉𝑖𝑇+𝑉𝑖
0
2 [14]
Fisher Ideal Index methods:
Esta metodologia apenas permite uma abordagem multiplicativa, sendo o seu grau de complexidade
proporcional ao número de fatores em causa. No entanto, tem a vantagem de obter resultados sem
qualquer tipo de termo residual. Considerando dois fatores, a formula para o efeito multiplicativo é dada
por:
𝐷𝑋1= (
∑ 𝑥1,𝑖𝑇 𝑥2,𝑖
0𝐼 ∑ 𝑥1,𝑖
𝑇 𝑥2,𝑖𝑇
𝐼
∑ 𝑥1,𝑖0 𝑥2,𝑖
0𝐼 ∑ 𝑥1,𝑖
0 𝑥2,𝑖𝑇
𝐼)
1
2
[15]
𝐷𝑋2= (
∑ 𝑥1,𝑖0 𝑥2,𝑖
𝑇𝐼 ∑ 𝑥1,𝑖
𝑇 𝑥2,𝑖𝑇
𝐼
∑ 𝑥1,𝑖0 𝑥2,𝑖
0𝐼 ∑ 𝑥1,𝑖
𝑇 𝑥2,𝑖0
𝐼)
1
2
[16]
Marshall-Edgeworth method:
Tal como a metodologia anterior, permite obter resultados sem termo residual. No entanto, a sua
formulação é mais simples apesar de aumentar o grau de complexidade com o número de fatores
considerados. A sua formulação considerando apenas dois fatores é:
𝛥𝑉𝑥1=
1
2[(∑ 𝑥1,𝑖
𝑇 𝑥2,𝑖0
𝑖 − ∑ 𝑥1,𝑖0 𝑥2,𝑖
0𝑖 ) + (∑ 𝑥1,𝑖
𝑇 𝑥2,𝑖𝑇
𝑖 − ∑ 𝑥1,𝑖0 𝑥2,𝑖
𝑇𝑖 )] [17]
𝛥𝑉𝑥2=
1
2[(∑ 𝑥1,𝑖
0 𝑥2,𝑖𝑇
𝑖 − ∑ 𝑥1,𝑖0 𝑥2,𝑖
0𝑖 ) + (∑ 𝑥1,𝑖
𝑇 𝑥2,𝑖𝑇
𝑖 − ∑ 𝑥1,𝑖𝑇 𝑥2,𝑖
0𝑖 )] [18]
.
18
3 Metodologia
A metodologia desenvolvida tem como foco final a criação de matrizes energéticas e carbónicas anuais,
para os 308 municípios nacionais, no período de 2008 a 2014. Estas matrizes fornecem uma
caracterização completa do consumo de energia primária e emissões de CO2, através da desagregação
por vetor energético e setor de atividade economica. Através das ferramentas anuais desenvolvidas,
foram efetuadas as seguintes análises:
Caracterização individual do município:
a) Estudo da evolução total do consumo de energia primária e emissões de CO2;
b) Estudo da evolução do consumo de energia primária e emissões de CO2, desagregado
em sete vetores energéticos e em sete setores de atividade económica.
Caracterização e comparação dos municípios continentais nacionais:
a) Estudo da evolução dos consumos energéticos e carbónicos totais, normalizados à
população, bem como dos respetivos fatores de emissão;
b) Análise do peso relativo de cada setor económico no consumo e emissões de cada
município continental;
c) Avaliação da variação da intensidade energética e carbónica dos diversos setores
económicos; e
d) Avaliação da concentração do consumo de energia primária dos setores de atividade
económica nos diversos municípios.
As análises estruturadas permitem uma caracterização detalhada dos progressos de cada município a
nível da sustentabilidade energética, carbónica e económica. No entanto, a causa dessas evoluções,
nomeadamente das emissões de CO2, não é possível mensurar. Agrupando os municípios continentais
nas saus respetivas NUTS III, a avaliação sobre a evolução carbónica regional é relacionada com
fatores de intensidade energética, desenvolvimento económico e crescimento demográfico, permitindo
a sua quantificação.
A caracterização energética e carbónica das NUTS III continentais é elaborada focando a evolução dos
setores de atividade económica das mesmas. Os indicadores de eficiência energética e carbónica são
estruturados, permitindo concluir sobre a dissociação entre o consumo de energia primária, emissões
de CO2 e a produção de valor económico, em absoluto e normalizados à população.
Através do modelo LMDI II, para cada NUTS III continental, é estimada a relação entre fatores de
crescimento populacional, estrutura e intensidade energética, fator de emissão, estrutura económica e
mix de combustíveis com as respetivas emissões carbónicas. Posteriormente, a evolução entre 2008 e
2014 das emissões de CO2, referentes a cada fator, é verificada e comparada para o conjunto de NUTS
III considerado. A variação dos seus pesos nas emissões carbónicas também é analisada.
Todas as matrizes de consumo de energia primária e emissões de CO2 dos municípios nacionais, para
os anos de 2008 a 2014, bem como todas as análises associadas e efectuadas na dissertação podem
19
ser consultadas em http://balancosenergeticospt.weebly.com/ . Esta plataforma permite uma interação
com o utilizador, dando a possibilidade de escolher os parâmetros que pretende analisar,
nomeadamente ao nível dos municípios, anos, setores de atividade económica e vetores energéticos.
O modelo de decomposição de emissões de CO2 também se encontra presente, permitindo a consulta
quantitativa dos fatores considerados nas NUTS III continentais.
Toda a metodologia adoptada para a elaboração das ferramentas de análise é estruturada com detalhe
nos pontos seguintes. Inicialmente é apresentada a Matriz Energética, bem como os cálculos
sequenciais das matrizes de consumo de energia final, primária e emissões de CO2. Posteriormente, o
modelo de decomposição das emissões de CO2 é abordado e especificado através da metodologia
Kaya Identity, complementada com a LMDI II.
3.1 Matriz Energética
As matrizes energéticas elaboradas nesta dissertação apresentam uma particularidade na sua
construção, relativamente ao que tem sido feito até ao momento. Foi adoptada uma metodologia que
permite a atualização anual, contínua e dinâmica, dos consumos energéticos e carbónicos dos
municípios nacionais, à medida que estes são oficialmente disponibilizados. Desta forma, as matrizes
energéticas consideradas pautam pela maior veracidade dos dados oficiais, contrariamente aos valores
estáticos presentes na legislação. Esta abordagem permite uma avaliação mais rigorosa do panorama
energético nacional. A caracterização dos municípios teve por base a realização dos cálculos
sequenciais, do consumo de energia final, de energia primária e emissões de CO2.
De forma a garantir a permanente atualização da base de dados, a metodologia destas matrizes tem
como referência dados de fontes públicas oficiais, a nível nacional e internacional. Para a estruturação
dos consumos energéticos de Eletricidade, Gás natural e Combustíveis energéticos, recorreu-se à
informação específica relativa a esses vetores energéticos publicada pela Direção Geral de Energia e
Geologia (DGEG) [68] e ao Balanço Energético Nacional (BEN). No cálculo das emissões de CO2 os
fatores de emissão têm como fonte os dados publicados pelo IPCC [7]. À data de início deste trabalho,
apenas se encontravam disponíveis, de forma completa e atualizada, dados para o período de 2008 a
2014.
Após o desenvolvimento deste trabalho, os dados obtidos sobre o consumo de energia final e primária
e respetivas emissões de CO2 são sistematizados e apresentados numa ferramenta de visualização
anual, para cada município nacional. A forma agrupada como a ferramenta apresenta todos os
resultados permite aos municípios terem, facilmente, conhecimento do panorama energético que
enfrentam. Desta forma, a definição de estratégias para a região, que se enquadrem nos referenciais
da sustentabilidade ambiental, nomeadamente do Pacote Clima - Energia 2020 e Pacto do Autarcas, é
facilitada.
20
3.1.1 Energia final
Para definir a matriz de energia final foi identificado e quantificado o consumo de Eletricidade e
Combustíveis com fins energéticos, para os municípios nacionais. Através dos relatórios anuais da
DGEG [69] é possível caracterizar, a nível municipal, os principais fluxos energéticos, desagregando-
os quanto ao vetor energético e setor económico. No site da DGEG [68], em Estatística de Energia, é
possível obter os dados sobre Consumo de eletricidade por concelho e setor de atividade, Consumo
de gás natural por concelho e setor de atividade e Venda de combustíveis por concelho e setor de
atividade [69].
O consumo de Petróleo não energético não foi considerado, dado ser uma fonte derivada do petróleo
que não é utilizada para fins energéticos. Consequentemente, fontes como os Asfaltos, Benzinas,
Lubrificantes, Parafinas, Solventes e Nafta química ficaram excluídas da análise desenvolvida.
Paralelamente, e dada a falta de informação estatística disponível ao nível dos municípios, também
não foram considerados os consumos de Carvão, Lenhas e Outras renováveis (como o solar térmico).
Relativamente à eletricidade consumida, esta foi fragmentada em eletricidade proveniente da rede
elétrica nacional e autoconsumo. Dados referentes à produção de energia elétrica a partir de centrais
de cogeração e sistemas fotovoltaicos não foram considerados. Uma vez que estes dados não estão
disponíveis para consulta pública ao nível do setor de atividade económica.
Os setores Eletricidade, gás, vapor, água quente e fria e ar frio, bem como Fabricação de coque,
produtos petrolíferos refinados integram o grupo da Industria transformista, representando consumos
de energia intermédios do setor. Estes setores incluem o consumo de energia final para conversão
noutras formas de energia. Desta forma os dados que lhes estão associados não foram contabilizados.
De forma a possibilitar a comparação entre os diversos fluxos energéticos optou-se por representar os
consumos na unidade de Tonelada Equivalente de Petróleo (tep). Os fatores de conversão utilizados
são definidos no BEN, da DGEG, e encontram-se indicados na Tabela 4, para o Gás natural, e Tabela
5, para Combustíveis energéticos. Para o caso dos combustíveis, os fatores de conversão são
constantes ao longo dos anos
Tabela 4 - Poder Calorifico Inferior [𝑡𝑒𝑝/103𝑁𝑚3], referente ao Gás Natural, entre 2008 e 2014 (Fonte: DGEG)
21
Tabela 5 - Produto Calorifico Inferior [tep/ton] dos Combustíveis Energéticos considerados (Fonte: DGEG)
Dado que uma unidade de tep representa 41,868 GJ, os fatores de conversão relativos ao consumo de
eletricidade são iguais a 8,6 ∙ 10−5[𝑡𝑒𝑝 𝑘𝑊ℎ⁄ ] para todos os anos em análise.
3.1.2 Energia primária
De forma a identificar os impactes ambientais derivados do consumo de energia e consequentemente
das emissões de CO2, é necessário analisar a estrutura energética primária. Dado que esta considera
os processos de refinação para a produção de combustíveis fósseis e o modo de operar do produtor, é
possível obter uma caracterização mais rigorosa das implicações ambientais geradas pelo consumo de
energia final.
A estimativa de energia primária, associada ao consumo final de Eletricidade proveniente da rede
eléctrica nacional e autoconsumo, foi efectuada recorrendo aos dados disponíveis no BEN, publicado
pela DGEG. O seu fator de conversão (FCelet) depende dos vetores energéticos utilizados na produção
de energia elétrica e da eficiência do sistema (produção, transporte e distribuição). Este pode sofrer
variações ao longo dos anos, sendo que está definido no Apêndice C. A sua determinação é calculada
pela razão entre o consumo total de energia primária para a produção de eletricidade (EPprod, elet) e o
consumo total de energia final de eletricidade em Portugal (EFelet,PT). O numerador da Equação 19
representa o total de consumo de energia primária para a produção de eletricidade através da
cogeração (EPcog prod, elect), termoeletricidade (EPtermo prod, elect), renováveis (EPren prod, elect) e importações
(EPimp prod, elect), com a subtração das exportações (EPexp prod, elect), e demonstrado na Equação 20.
𝐹𝐶𝑒𝑙𝑒𝑡 [𝑡𝑒𝑝𝑒𝑝 𝑡𝑒𝑝𝑒𝑓⁄ ] =𝐸𝑃𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡
𝐸𝐹𝑒𝑙𝑒𝑡,𝑃𝑇 [19]
𝐸𝑃𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 [𝑡𝑒𝑝𝑒𝑝] = 𝐸𝑃𝑐𝑜𝑔𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 + 𝐸𝑃𝑡𝑒𝑟𝑚𝑜𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 + 𝐸𝑃𝑟𝑒𝑛𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 + 𝐸𝑃𝑖𝑚𝑝𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 − 𝐸𝑃𝑒𝑥𝑝𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 [20]
O consumo de energia primária para a produção de eletricidade através da termoeletricidade (EPtermo
prod, elect), é definido na Equação 21. Este é soma do consumo total de energia primária de Carvão (EPtermo
carvão), Petróleo energético (EPtermo pe), Gás natural (EPtermo gás natural), Resíduos industriais (EPtermo resíduos
ind) e Renováveis sem eletricidade (EPtermo renováveis s/ elect). Todos os termos da adição podem ser
consultados no BEM. Relativamente à termoeletricidade por renováveis sem eletricidade, foi
22
considerado para este termo 100% de eficiência dos processos, no entanto pode também ser
determinado recorrendo a outras metodologias.
𝐸𝑃𝑡𝑒𝑟𝑚𝑜𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 [𝑡𝑒𝑝𝑒𝑝] = 𝐸𝑃𝑡𝑒𝑟𝑚𝑜𝑐𝑎𝑟𝑣ã𝑜 + 𝐸𝑃𝑡𝑒𝑟𝑚𝑜𝑝𝑒 + 𝐸𝑃𝑡𝑒𝑟𝑚𝑜𝑔á𝑠 𝑛𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑙 +
𝐸𝑃𝑡𝑒𝑟𝑚𝑜𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑜𝑠 𝑖𝑛𝑑 + 𝐸𝑃𝑡𝑒𝑟𝑚𝑜𝑟𝑒𝑛𝑜𝑣á𝑣𝑒𝑖𝑠 𝑠 𝑒𝑙𝑒𝑐𝑡 [21]
A estimativa da componente de consumo de energia primária para produção de eletricidade através de
cogeração (EPcog prod, elect) é apresentada na Equação 22. Esta é definida pela diferença entre o consumo
total de energia primária por cogeração (EPcog) e o consumo de energia primária para produção de calor
através da cogeração (EPcog prod,calor). O seu cálculo é possível pois as perdas do processo foram
integralmente atribuídas à produção de eletricidade. Isto faz com que o calor seja produzido com 100%
de rendimento energético, permitindo uma estimativa por excesso, o consumo de energia primária para
produção de eletricidade, evitando subestimações. O consumo total de energia primária por cogeração
é definido pela soma do consumo total de energia primária de Petróleo energético (EPcog pe), Gás natural
(EPcog gás natural), Outros gases derivados (EPcog outros gases), Resíduos industriais (EPcog resíduos ind) e
Renováveis sem eletricidade (EPcog renováveis s elect), por processos de cogeração, como demonstrado da
Equação 23.
𝐸𝑃𝑐𝑜𝑔𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 [𝑡𝑒𝑝𝑒𝑝] = 𝐸𝑃𝑐𝑜𝑔 − 𝐸𝑃𝑐𝑜𝑔𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑐𝑎𝑙𝑜𝑟 [22]
𝐸𝑃𝑐𝑜𝑔 [𝑡𝑒𝑝𝑒𝑝] = 𝐸𝑃𝑐𝑜𝑔𝑝𝑒 + 𝐸𝑃𝑐𝑜𝑔𝑔á𝑠 𝑛𝑎𝑡𝑢𝑎𝑙 + 𝐸𝑃𝑐𝑜𝑔𝑜𝑢𝑡𝑟𝑜𝑠 𝑔𝑎𝑠𝑒𝑠 + 𝐸𝑃𝑐𝑜𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑜𝑠 𝑖𝑛𝑑 + 𝐸𝑃𝑐𝑜𝑔𝑟𝑒𝑛𝑜𝑣á𝑣𝑒𝑖𝑠 𝑠 𝑒𝑙𝑒𝑐𝑡 [23]
Os vários termos do consumo de energia primária para produção de eletricidade podem ser retirados
directamente do BEN.
Relativamente ao cálculo da energia primária para produção de Gás natural e Combustíveis foram
assumidas condições de perdas nulas na transformação de energia primária para energia final. Isto
representa um fator de conversão de 1 tepep/tepef.
Para a avaliação da concentração do consumo de energia primária dos setores de atividade económica
nos diversos municípios, foi utilizado o Herfindahl Index (HHI), como medida. Como indica a Equação
24, através da soma dos quadrados das quotas de consumo (si) em todos os municípios, setores ou
vetores (consoante a análise pretendida) é possível determinar o valor do índex, considerando o
número total de dados N na análise [65].
𝐻 = ∑ 𝑠𝑖2𝑁
𝑖=1 [24]
Um alto valor de HHI, neste contexto, advém da grande concentração do consumo energético do setor
ao nível municipal, ao passo que um baixo valor de HHI representa uma elevada dispersão sobre os
municípios.
23
3.1.3 Emissões de CO2
O cálculo das emissões de CO2, associadas ao consumo de energia primária, foi efetuado utilizando
fatores de emissão, disponibilizados pelo IPCC (presentes na Tabela 6), e os respetivos valores dos
consumos energéticos, disponíveis no BEN.
Os fatores de emissão referentes ao Gás natural e Combustíveis energéticos, presentes no Apêndice
C, são constantes ao longo dos anos de análise. O fator de emissão de CO2 referente ao consumo de
eletricidade (FEelet) considera a produção de eletricidade a partir dos vários vetores energéticos, como
o Carvão, Petróleo e Gás natural. O seu valor corresponde ao rácio entre as emissões totais de CO2
para produção de eletricidade (CO2prod, elet) e o consumo total de energia final de eletricidade em Portugal
(EFelet,PT), como se pode verificar na Equação 25. As emissões totais de CO2 para produção de
eletricidade, definida na Equação 26, são determinadas pela soma das emissões de CO2 para produção
de eletricidade de vários vetores energéticos. Estas são definidas pela multiplicação do consumo de
energia primária para produção de eletricidade (EPprod, elect) e os seus respectivos fatores de emissões
(FE), presentes na Tabela 6. Os vetores energéticos considerados foram o Carvão (EPcarvão prod,
elet*FEcarvão), Petróleo energético (EPpe prod, elet*FEpe), Gás natural (EPgás natural prod, elet*FEgás natural),
Resíduos industriais (EPresíduos ind prod, elet*FEresíduos ind), Lenhas e residuos vegetais (EPlenhas r.vegetais
prod, elet*FElenhas r.vegetais), Residuos sólidos (EPresíduos sólidos prod, elet*FEresíduos sólidos), Biogás (EPbiogás prod,
elet*FEbiogás), Cogeração (EPcog prod, elet*FEcog) e Renováveis (EPrenováveis prod, elet*FErenováveis).
𝐹𝐸𝑒𝑙𝑒𝑡 [𝑘𝑔𝐶𝑂2 𝑡𝑒𝑝𝑒𝑓⁄ ] =𝐶𝑂2 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡
𝐸𝐹𝑒𝑙𝑒𝑡,𝑃𝑇 [25]
𝐶𝑂2 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 [𝑘𝑔𝐶𝑂2] = 𝐸𝑃𝑐𝑎𝑟𝑣ã𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 ∙ 𝐹𝐸𝑐𝑎𝑟𝑣ã𝑜 + 𝐸𝑃𝑝𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 ∙ 𝐹𝐸𝑝𝑒 + 𝐸𝑃𝑔á𝑠 𝑛𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 ∙
𝐹𝐸𝑔á𝑠 𝑛𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑙 + 𝐸𝑃𝑙𝑒𝑛ℎ𝑎𝑠 𝑟. 𝑣𝑒𝑔𝑒𝑡𝑎𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 ∙ 𝐹𝐸𝑙𝑒𝑛ℎ𝑎𝑠 𝑟. 𝑣𝑒𝑔𝑒𝑡𝑎𝑖𝑠 +
𝐸𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑜𝑠 𝑠ó𝑙𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 ∙ 𝐹𝐸𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑜𝑠 𝑠ó𝑙𝑖𝑑𝑜𝑠 + 𝐸𝑃𝑏𝑖𝑜𝑔á𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 ∙ 𝐹𝐸𝑏𝑖𝑜𝑔á𝑠 +
𝐸𝑃𝑐𝑜𝑔 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 ∙ 𝐹𝐸𝑐𝑜𝑔 + 𝐸𝑃𝑟𝑒𝑛𝑜𝑣á𝑣𝑒𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 ∙
𝐹𝐸𝑟𝑒𝑛𝑜𝑣á𝑣𝑒𝑖𝑠 [26]
Para o caso do consumo de energia primária para produção de eletricidade através da cogeração
(EPcogprod, elect) foi utilizada a metodologia de cálculo referida no capítulo anteriores, recorrendo à
Equação 22. Já o seu fator de emissão é calculado através da razão entre o total de emissões de CO2
para produção de eletricidade (CO2 cog prod,elect) e o consumo total de energia primária para produção de
eletricidade através da cogeração (EPcogprod, elect), representado na Equação 27.
𝐹𝐸𝑐𝑜𝑔,𝑝𝑟𝑜𝑑 𝑒𝑙𝑒𝑐𝑡 [𝑘𝑔𝐶𝑂2 𝑡𝑒𝑝𝑒𝑝⁄ ] =𝐶𝑂2 𝑐𝑜𝑔 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡
𝐸𝑃𝑐𝑜𝑔 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑐𝑡 [27]
As emissões de CO2 para a produção de eletricidade através da cogeração, é apresentada na Equação
28 e determinada segundo a metodologia de cálculo da Equação 22. Nesta medida, as emissões foram
calculadas através da diferença entre as emissões totais de CO2 geradas pela cogeração (CO2cog) e as
emissões de CO2 para a produção de calor pela cogeração (CO2cog prod, calor). O primeiro termo, referido
na Equação 29, é determinado pela soma das emissões associadas aos vetores energéticos
considerados, definidos pela multiplicação do seu consumo de energia primária para a produção de
eletricidade (EPprod, elect) com o respectivo fator de emissão (FE). Foi considerado no cálculo o Petróleo
energético (EPpe prod, eletFEpe), Gás natural (EPgás natural prod, eletFEgás natural), Outros gases derivados
24
(EPoutros gases prod, eletFEoutros gases), Residuos industriais (EPresíduos ind prod, eletFEresíduos ind) e Renováveis
sem eletricidade (EPrenováveis s elect prod, eletFErenováveis s elect).
𝐶𝑂2 𝑐𝑜𝑔 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 [𝑘𝑔𝐶𝑂2] = 𝐶𝑂2 𝑐𝑜𝑔 − 𝐶𝑂2 𝑐𝑜𝑔 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑐𝑎𝑙𝑜𝑟 [28]
𝐶𝑂2 𝑐𝑜𝑔 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 [𝑘𝑔𝐶𝑂2] = 𝐸𝑃𝑝𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 ∙ 𝐹𝐸𝑝𝑒 + 𝐸𝑃𝑔á𝑠 𝑛𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 ∙ 𝐹𝐸𝑔á𝑠 𝑛𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑙 +
𝐸𝑃𝑜𝑢𝑡𝑟𝑜𝑠 𝑔𝑎𝑠𝑒𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 ∙ 𝐹𝐸𝑜𝑢𝑡𝑟𝑜𝑠 𝑔𝑎𝑠𝑒𝑠 + 𝐸𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑜𝑠 𝑖𝑛𝑑 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 ∙ 𝐹𝐸𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑜𝑠 𝑖𝑛𝑑 +
𝐸𝑃𝑟𝑒𝑛𝑜𝑣á𝑣𝑒𝑖𝑠 𝑠 𝑒𝑙𝑒𝑐𝑡 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑒𝑙𝑒𝑡 ∙
𝐹𝐸𝑟𝑒𝑛𝑜𝑣á𝑣𝑒𝑖𝑠 𝑠 𝑒𝑙𝑒𝑐𝑡 [29]
Para o segundo termo (Equação 30), as emissões de CO2 para a produção de calor por cogeração
(CO2cog prod, calor) representam o rácio entre o consumo de energia primária para produção de calor (EPcog
prod,calor), e o consumo total de energia primária por cogeração (EPcog), multiplicados pelas emissões
totais geradas através da cogeração (CO2cog).
𝐶𝑂2 𝑐𝑜𝑔 𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑐𝑎𝑙𝑜𝑟[𝑘𝑔𝐶𝑂2] =𝐸𝑃𝑐𝑜𝑔𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑐𝑎𝑙𝑜𝑟
𝐸𝑃𝑐𝑜𝑔∙ 𝐶𝑂2 𝑐𝑜𝑔 [30]
Tabela 6 -Fatores de emissão [kgCO2/tep] utilizados para o cálculo das emissões de CO2 referentes ao consumo de energia primária (Fonte: IPCC)
3.2 Modelo de decomposição: Kaya Identity
Posteriormente ao desenvolvimento da Matriz Energética, a nível municipal, foi aplicada uma
metodologia de análise dos diferentes fatores explicativos da evolução das emissões de CO2. Esta
metodologia, conhecida como Kaya Identity, permite analisar parâmetros como a população, o Valor
Acrescentado Bruto (VAB) e a energia primária consumida de forma a concluir sobre os seus pesos na
evolução das emissões de cada região. Com este objetivo, foi expressa uma equação na qual as
emissões de CO2 resultam do produto de seis fatores considerados, expressando-se como a Extended
Kaya Identity.
Com base no guia prático fornecido por Ang [52], a equação Extended Kaya Identity, aplicando a IDA,
foi dissociada nos efeitos de População, Estrutura da Atividade Económica, Intensidade Energética,
Estrutura Energética, Mix de Combustível e Fator de Emissão. A equação foi estabelecida não contendo
25
nenhum termo residual. Seguindo os estudos mencionados, para as regiões NUTS III, foi possível
construir uma ferramenta de desagregação e quantificação dos fatores influentes nas emissões
carbónicas. O modelo desenvolvido permite analisar as variações carbónicas, entre 2008 e 2014,
relacionando-as com 24 setores económicos (i) e 23 vetores energéticos (j), respetivamente, definidos
nas Tabela 7 e Tabela 8. A decomposição das emissões de CO2, é assim determinada pela Equação
31, com as variáveis definidas na Tabela 9.
𝐶 [𝑘𝑔𝐶𝑂2] = ∑ ∑ 𝐶𝑖𝑗
𝑗
𝑗=1
= ∑ ∑𝐶𝑖𝑗
𝐸𝑖𝑗∙
𝐸𝑖𝑗
𝐸𝑖∙
𝐸𝑖
𝐸∙
𝐸
𝐺∙
𝐺
𝑃
𝑗
𝑗=1
∙ 𝑃
𝑖
𝑖=1
= ∑ ∑ 𝐶𝐼𝑖𝑗 ∙ 𝐹𝑆𝑖𝑗 ∙ 𝑆𝑖 ∙ 𝐹𝐼𝑃𝑖 ∙ 𝐺𝐼 ∙ 𝑃
𝑗
𝑗=1
𝑖
𝑖=1
𝑖
𝑖=1
[31
Tabela 7 - Setores económicos, i, utilizados no modelo Kaya Identity
Tabela 8 - Vetores energéticos e electricidade, j, utilizados no modelo Kaya Identity
26
Tabela 9 – Definição das variáveis da Equação 31
Uma das principais características do modelo desenvolvido é a possibilidade de atualização da base
de dados devido às suas fontes institucionais nacionais utilizadas. Para a análise energética e
carbónica, foram usados os dados publicados pela DGEG, bem como os cálculos obtidos nas matrizes
anteriormente apresentadas. Estes foram aplicados na determinação dos fatores Estrutura Energética,
Mix de Combustível e Fator de Emissão. Para os fatores População, Estrutura da Atividade Económica,
Intensidade Energética, o Instituto Nacional de Estatística (INE) foi a fonte de recolha de informação. É
de notar que a ferramenta desenvolvida abrange apenas as NUTS III de Portugal continental, devido à
falta ou anormalidade da informação económica, em determinados setores, por questões de
confidencialidade para as regiões insulares.
Com o propósito de analisar o peso dos fatores considerados na evolução das emissões de CO2,
procedeu-se a decomposição da Equação 31 na Equação 32, recorrendo ao método LMDI II.
O modelo LMDI II efetua a análise da evolução de emissões de CO2, para uma determinada NUTS III.
Este é estabelecido para dois anos consecutivos, durante o período de 2008 a 2014 (Equação 32). O
ano base é designado por 0 e o final por T, integrando a decomposição dos seis fatores considerados
anteriormente, e relacionando-os com 24 setores económicos (i) e 23 vetores energéticos (j).
∆𝐶 = 𝐶𝑇 − 𝐶0 = ∆𝐶𝐼 + ∆𝐹𝑆 + ∆𝐹𝐼𝑃 + ∆𝑆 + ∆𝐺𝐼 + ∆𝑃 [32]
Conforme referido por Ang, W.B. e Lee, S.Y. [60], este modelo permite a análise de dois anos
consecutivos ou mais afastados no tempo. No entanto, a segunda abordagem não permite obter
resultados detalhados sobre a evolução das emissões, dado que ignora os dados dos períodos
intermédios. A decomposição por anos consecutivos é assim preferível, tendo acesso todos os dados
ao nível temporal. Neste trabalho, é efectuada as duas abordagens, e apresentada no Apêndice A.
De acordo com o método LMDI II, apresentado por Ang [49], cada um dos fatores que influenciam a
quantidade de emissões de carbono pode ser definido por:
27
Mix de Combustíveis (∆𝑭𝑺): reflete a evolução do consumo de energia primária de um vetor
energético, num determinado setor, no total de energia primária desse setor (Equação 33);
Fator de Emissão (∆𝑪𝑰): reflete as alterações no fator de emissões médio dos respetivos
consumos energéticos. (Equação 34);
Intensidade Energética (∆𝑺): reflete, para um NUTS III, a evolução entre o consumo total de
energia primária e o total de valor acrescentado bruto (Equação 35);
Estrutura Energética (∆𝑭𝑰𝑷): reflete o desenvolvimento do consumo energético setorial, no
consumo total de energia primária (Equação 36);
População (∆𝑷): reflecte as variações demogr de uma região NUTS III (Equação 37); e
Estrutura da Atividade Económica (∆𝑮𝑰): mede a evolução do poder económico de uma região
NUTS III (Equação 38).
De acordo com a definição Logarithmic Mean Function, o fator 𝑊𝑖𝑗̅̅ ̅̅ (𝑡∗) representa o peso de cada
componente e é determinado pela Equação 39.
𝑊𝑖𝑗̅̅ ̅̅ (𝑡∗) =
𝐿(𝐶𝑖𝑗𝑇 ,𝐶𝑖𝑗
0 )
𝐿(𝐶𝑇,𝐶0) [39]
As funções logarítmicas definidas pela Equação 39 são determinados por:
𝐿(𝑥, 𝑦) = {(𝑥 − 𝑦) (𝑙𝑛𝑥 − 𝑙𝑛𝑦), 𝑥 ≠ 𝑦⁄
𝑥, 𝑥 = 𝑦0, 𝑥 = 𝑦 = 0
[40]
A escolha do modelo teve por base o seu fundamento teórico, adaptabilidade, facilidade de
implementação mediante o número de variáveis em análise e facilidade de interpretação dos
resultados. O LMDI II apresenta do ponto de vista metodológico uma mais valia com a associação
directa e simples da decomposição aditiva e multiplicativa. A relação entre as duas abordagem é dada
por:
𝛥𝑉𝑥𝑘
𝑙𝑛 𝐷𝑥𝑘
= 𝐿(𝑉𝑇 , 𝑉0) =𝑉𝑇−𝑉0
𝑙𝑛(𝑉𝑇
𝑉0)=
𝛥𝑉𝑡𝑜𝑡
𝑙𝑛 𝐷𝑡𝑜𝑡 [41]
∆𝐹𝐼𝑃 = ∑ ∑ 𝑊𝑖𝑗̅̅ ̅̅ (𝑡∗) ∙ 𝑙𝑛
𝐹𝐼𝑃𝑖𝑗𝑇
𝐹𝐼𝑃𝑖𝑗0
23
𝑗=1
24
𝑖=1
[36]
[33] [34]
[37]
[35]
[38]
∆𝐶𝐼 = ∑ ∑ 𝑊𝑖𝑗̅̅ ̅̅ (𝑡∗) ∙ 𝑙𝑛
𝐶𝐼𝑖𝑗𝑇
𝐶𝐼𝑖𝑗0
23
𝑗=1
24
𝑖=1
∆𝐹𝑆 = ∑ ∑ 𝑊𝑖𝑗̅̅ ̅̅ (𝑡∗) ∙ 𝑙𝑛
𝐹𝑆𝑖𝑗𝑇
𝐹𝑆𝑖𝑗0
23
𝑗=1
24
𝑖=1
∆𝑆 = ∑ ∑ 𝑊𝑖𝑗̅̅ ̅̅ (𝑡∗) ∙ 𝑙𝑛
𝑆𝑖𝑗𝑇
𝑆𝑖𝑗0
23
𝑗=1
24
𝑖=1
∆𝑃 = ∑ ∑ 𝑊𝑖𝑗̅̅ ̅̅ (𝑡∗) ∙ 𝑙𝑛
𝑃𝑖𝑗𝑇
𝑃𝑖𝑗0
23
𝑗=1
24
𝑖=1
∆𝐺𝐼 = ∑ ∑ 𝑊𝑖𝑗̅̅ ̅̅ (𝑡∗) ∙ 𝑙𝑛
𝐺𝐼𝑖𝑗𝑇
𝐺𝐼𝑖𝑗0
23
𝑗=1
24
𝑖=1
28
Outra grande vantagem que decai sobre este método é a existência de uma decomposição perfeita,
sem soluções com termos residuais agregados. Paralelamente, as características de adaptabilidade
possibilitam a implementação do mesmo sobre uma vasta gama de problemas, bem como sobre
conjuntos de dados com grandes variações, valores nulos ou negativos. Este conjunto das
características apenas era visível no LMDI II e por isso o modelo foi adoptado para a decomposição
dos fatores influentes nas emissões de CO2.
Sendo a formulação da LMDI II constituída por termos logarítmicos, as suas variáveis não podem conter
valores negativos ou nulos. Este fator indica uma limitação da metodologia, prevista em diversos
estudos [69] [53], e ultrapassada pela substituição desses valores por constantes positivas,
substancialmente pequenas (na ordem dos 10E-10 ou 10E-20). Outra limitação advém do fato da
escolha do modelo a implementar influênciar, ao nível quantitativo, os resultados das variações nas
emissões de CO2. Os resultados não diferem na identificação dos aumentos ou reduções das emissões,
no entanto, devido às diferentes metodologias de cálculo, isso já não acontece quando chega a altura
de as quatificar de forma rigurosa.
29
4 Resultados e discussão
Neste capítulo são apresentados os resultados obtidos através da elaboração de Matrizes Energéticas
para os 308 municípios nacionais, relacionando os seus consumos de energia primária com setores de
atividade económica e vetores energéticas. O mesmo se procedeu para as emissões de CO2. Desta
forma, é inicialmente apresentado o tipo de análises que é possível fazer por município, utilizando
Lisboa como exemplo, bem como a validação da metodologia adoptada na estruturação das Matrizes
Energéticas pela comparação com dados públicos. Posteriormente, a caracterização energética e
carbónica a nível nacional é efetuada, comparando as estruturas dos municípios nacionais, e
especificando os indicadores mais relevantes para a análise da sustentabilidade dos municípios e
regiões NUTS III. Finalmente, são apresentados os fatores mais influentes na evolução de emissões
de CO2, ao nível das NUTS III.
Todas as matrizes de consumo de energia primária e emissões de CO2 dos municípios nacionais, para
os anos de 2008 a 2014, bem como todas as análises associadas e efetuadas nesta dissertação podem
ser consultadas em http://balancosenergeticospt.weebly.com/
4.1 Caracterização energética e carbónica dos municípios
nacionais – Exemplo Lisboa
4.1.1 Evolução do consumo de energia e emissões de CO2
Desde 2009 que o município de Lisboa tem tido uma abordagem mais ativa na redução das emissões
de CO2, através da promoção da eficiência energética e da produção de energias mais limpas. Esta
abordagem foi implentada com a entrada do município no Pacto dos Autarcas. Em 2010, e de forma a
assegurar o compromisso internacional, a agência municipal de energia Lisboa E-nova elaborou o
PAES de Lisboa [66]. A estratégia apresentada visava a redução dos consumos de energia primária,
água e materiais possibilitando a diminuição das emissões de CO2 no município. Em consonância com
a Estratégia Energético-Ambiental para Lisboa [71], os principais objetivos presentes no PAES
baseavam-se na redução do consumo de energia primária, a uma taxa anual de pelo menos 1,85%,
entre 2008 e 2013. Devido ao forte impacte de determinados setores no consumo de energia, foi
também especificada uma taxa de redução anual de energia primária em 2,10% relativa soma do setor
Doméstico e Serviços, e de 1,49% sobre o setor dos Transportes.
Através das ferramentas de caracterização energética e carbónica estabelecidas na dissertação, é
possível verificar os impactes e resultados das metas estabelecidas no PAES. Para a análise do
consumo energético e emissões de CO2 foram contabilizadas a eletricidade, os combustíveis fósseis
energéticos e o biodiesel consumidos no município de Lisboa, para o período entre 2008 e 2014,
conforme apresentado.
30
O consumo médio anual de energia primária, representado na Figura 9, é de 1,06E06 tep, assumindo
6% do consumo nacional. Entre 2008 e 2014 observou-se uma redução de 23% de consumo de energia
primária, indo ao encontro do objetivo estabelecido no PAES de Lisboa – redução do consumo de
energia primária de pelo menos 8,9% entre 2002 e 2013. Anualmente, a taxa média de redução para o
município de Lisboa é de 3% [66].
Figura 9 – Evolução do consumo de energia primária [tep] e emissões de CO2 [kgCO2] no município de Lisboa,
entre 2008 e 2014
Relativamente às emissões de CO2, também expressas na Figura 9, estas apresentam uma média
anual 2,64E09 kgCO2, representando, 6% dos valores a nível nacional. Como consequência das
reduções nas emissões de energia primária, foi verificada uma redução de 31% entre 2008 e 2014,
salientando o sucesso do compromisso estabelecido com a EU. De forma similar à variação anual do
consumo de energia primária, Lisboa atingiu uma redução de 4% nas emissões de CO2.
Além disso, Lisboa apresenta os maiores consumos de energia e emissões de CO2 dos municípios
nacionais, em valores absolutos. É também dos municípios com maiores consumos de energia primária
e emissões de CO2 normalizados ao número de habitantes. Atendendo ao facto de ser o maior centro
urbano nacional, o consumo médio anual per capita de energia primária e emissões de CO2, em Lisboa,
é cerca de 1,98E00 tep/capita e 4,92E03 kgCO2/capita, respectivamente, sendo estes valores 19%
superiores à média dos municípios, conforme é apresentado na secção 4.1.3. Os elevados valores
obtidos poderão, no entanto, ser consequência da discrepância entre o número de pessoas que
31
residem no município e o número de pessoas que diariamente permanecem no mesmo. Os dados
normalizados à população podem ser consultados no Apêndice A.
4.1.2 Desagregação ao nível do setor e vetor energético
De forma a analisar com maior detalhe os consumos e emissões do município, procedeu-se à
desagregação dos dados por setor de atividade económica e vetor energético. Lisboa é o maior centro
urbano nacional, refletindo-se na distribuição do consumo energético dos seus setores económicos,
apresentada na Figura 10, com maior concentração no setor dos Transportes (42%), Serviços (37%) e
Doméstico (17%). Respectivamente, estes representam um peso de 34%, 18% e 16% ao nível dos
consumos nacionais, como demonstrado na Tabela 10. Os restantes setores económicos têm um peso
muito inferior, representando em conjunto 3% dos consumos totais do município.
Tabela 10 – Quotas de consumo de energia primária de Lisboa e Portugal relativas aos setores económicos
Tal como sugerido no PAES, o consumo de energia primária entre 2008 e 2014 diminuiu nos principiais
setores contribuintes, atingindo variações de 34% nos Transportes, 18% no setor Serviços e 12% no
Doméstico. Nos restantes setores, o consumo de energia primária também diminui: 19% na Agricultura
e Pesca, 66% na Industria extrativa e 67% na Construção e obras. Contrariamente à tendência geral,
a Industria transformista aumentou o seu consumo de energia primária em 12%, entre 2008 e 2014.
Esta evolução deveu-se possivelmente pelo crescimento da atividade do setor no município,
nomeadamento da Fabricação de equipamentos electrónicos.
Pela Figura 10 é também possível comparar a meta especificada pelo PAES, bem como a variação real
dos consumos energéticos anuais dos principais setores de atividade. O plano de ação especificava
uma taxa de redução anual nos consumos de 1,49% para o setor dos Transportes e de 2,10% para os
setores dos Serviços e Domésticos, em conjunto. Entre o período de 2008 e 2014, Lisboa apresentou
32
em média uma taxa anual de redução dos consumos de 2% para o setor dos Transportes e de 3% para
a variação dos Serviços e Doméstico, ultrapassando os objetivos definidos.
Figura 10 – Evolução do consumo de energia primária [tep] e emissões de CO2 [kgCO2] dos setores económicos do município de Lisboa, entre 2008 e 2014
À semelhança do consumo de energia primária nos diversos setores de atividade de Lisboa, ao longo
dos 7 anos em análise, verificaram-se as mesmas tendências globais para a evolução das emissões
de CO2. De forma positiva, ocorreu uma maior redução das emissões de CO2, onde de 2008 para 2014,
as variações atingiram os setores dos Transportes (35%), Serviços (31%) e Doméstico (21%). Em
conjunto, apresentaram uma taxa média anual de redução de 4%. Este decréscimo é também
consequência da introdução de combustíveis mais limpos nos diversos setores (por exemplo o Gás
Natural e vetores de energia renováveis na produção de eletricidade).
33
Paralelamente, a Eletricidade correspondeu a cerca de 51% dos consumos de energia primária de
Lisboa, sendo seguida pelos Gasóleos (28%), Gasolinas (10%) e Gás natural (9%). É também evidente
a redução do consumo de energia primária em todas os vetores energéticos, conforme apresentado na
Figura 11. De 2008 para 2014, assiste-se a uma redução de 12% no consumo de Eletricidade, 35% e
41% nos Gasóleos e Gasolinas e de 25% no G.P.L. A nível anual, estes vetores energéticos apresentam
uma redução média de 3%. No entanto, o Fuelóleo e Outros combustíveis verificaram uma taxa de
crescimento anual respectiva de 93% e 17%. Estas discrepâncias devem-se peso insignificante que
têm para o consumo total do município.
Figura 11 – Evolução do consumo de energia primária [tep] e emissões de CO2 [kgCO2] das vetores energéticos do município de Lisboa, entre 2008 e 2014
34
Á semelhança da análise setorial, as emissões de CO2, presentes na Figura 11, apresentaram o mesmo
comportamento que os consumos de energia primária dos vetores energéticas do município. No geral,
estas detêm as mesmas variações e verificam diminuições identificas nos diversos vetores. A nível
global, a evolução do consumo de energia primária e emissões de CO2 produz resultados bastante
positivos no que diz respeito à redução dos mesmos. No entanto, existem determinados anos que
fogem à tendência de redução, abordados de seguida.
Ao relacionar os consumos e emissões totais ao longo de 2008 e 2014, com a análise desagregada
por setor e vector energético, é possível identificar algumas causalidades. O pico de consumo de
energia primária, e consequentemente de emissão de CO2, ocorreu em 2009, com um crescimento de
15% e 18%, respectivamente. Desagregando-se os consumos de 2008 e 2009, observa-se um
crescimento de 8% de Eletricidade e 40% do total de Gasolinas e Gasóleos. Paralelamente, o setor
dos Transportes sofre um aumento de 36%, justificando assim o crescente consumo dos combustíveis
mencionadas. Isto deve-se ao peso que o setor tem no consumo e emissões de de 8% no setor
Eletricidade (8%) e Gasolinas e Gasóleos (100%).
De forma contrastante, 2013 apresenta-se como o ano de menor consumo de energia primária e
emissões de CO2, bem como de maior redução dos mesmos. No intervalo de 2012 para 2013, o
consumo de energia primária reduziu 26,8% no município, fruto do decréscimo em 53% do total de
Gasolinas e Gasóleos. Ao verificar os resultados obtidos ao nível setorial, é visível a diminuição do
consumo de energia primária no setor dos Transportes (48%). Este ocorreu pela quebra no consumo
de Gasolinas e Gasóleos. De uma forma não tão significativa, ocorreu a redução do consumo de
Eletricidade (6%), particularmente visível nos setores Serviços e Doméstico, devido ao peso que ambos
têm no município.
4.1.3 Comparação com a matriz energética de Lisboa
A validação da matriz energética desenvolvida neste trabalho (ver Tabela 11) foi efetuada através da
comparação dos seus resultados, no ano de 2014, com a matriz energética disponibilizada pela Lisboa
E-Nova, para o município de Lisboa [28] (ver Tabela 12). De modo a obter os mesmos termos de
comparação, os setores económicos estabelecidos na dissertação foram agregados em Agricultura,
Indústria, Transportes, Serviços e Doméstico. Os vetores energéticos foram agregados em Eletricidade,
Gás natural, Gasóleo, Gasolina, G.P.L e Outras. A comparação demonstra que a matriz energética da
Lisboa E-Nova apresenta um consumo total de energia primária 3% acima do valor obtido na
dissertação. Análise por vetor energético, nomeadamente G.P.L (7%), Eletricidade (2%), Gasolina (1%)
e Gasóleo (0%), também detém variações reduzidas.
35
Tabela 11 - Consumo de energia primária por setor de atividade e vetor energético [tep] em 2014, no município de Lisboa pela matriz energética desenvolvida neste trabalho
Tabela 12 - Consumo de energia primária por setor de atividade e vetor energético [tep] em 2014, no município de Lisboa pela matriz energética da Lisboa E-Nova (Fonte: Lisboa E-Nova)
Os vetores energéticos com diferenças percentuais mais acentuadas entre os dados públicos e os
apresentados na dissertação são o Gás natural (32%) e Outras (11%). Relativamente aos setores
económicos, estes apresentam resultados bastante similares. A Agricultura e os Serviços no documento
da Lisboa E-Nova apresenta valores 1% inferiores aos determinados neste trabalho. Já o setor dos
Transportes, 7% inferiores. Os Serviços caracterizam-se pelo aumento em 2% e a Indústria por 137%.
Este elevado valor é consequência das grandes diferenças obtidas no setor para os vetores energéticos
Gás natural e Gasóleo. Estas diferenças devem-se ao facto de no presente trabalho não terem sido
considerados os setores Eletricidade, gás, vapor, água quente e fria e ar frio e Fabricação de coque,
produtos petrolíferos refinados, representando uma subestimação relativamente ao consumo final de
energia.
Relativamente às emissões de CO2 (ver Tabela 13), estas apresentam uma variação global e
desagregada bastante similar aos resultados do consumo de energia primária. Na matriz energética
disponibilizada pela Lisboa E-Nova (ver Tabela 14), as emissões totais de Lisboa estão 2% acima das
determinadas neste documento. Ao nível dos vetores energéticos, a Eletricidade (-3%) Gasóleo (0%),
Gasolina (1%) e G.P.L (7%), apresentam variações reduzidas, ao contrário do Gás Natural (32%) e
Outros (10%). Na análise setorial as diferenças entre os resultados dos dois documentos são diminutas.
Com exceção da Indústria, com valores 160% superiores, os setores Agricultura (-1%), Transportes (-
5%), Serviços (1%) e Doméstico (-2%), são definidos com emissões bastante coerentes. Tal como no
36
consumo energético, a variação nas emissões da Indústria é consequência de uma diferença excessiva
nas emissões por Gás natural e Gasóleo, no setor, entre os dois resultados.
Tabela 13 - Emissões de CO2 por setor de atividade e vetor energético [tonCO2] em 2014, no município de Lisboa pela matriz energética desenvolvida
Tabela 14 - Emissões de CO2 por setor de atividade e vetor energético [tonCO2] em 2014, no município de Lisboa pela matriz energética da Lisboa E-Nova (Fonte: Lisboa E-Nova)
Como referido antes, dada a falta de informação estatística disponível ao nível dos municípios, não
foram considerados os consumos de Carvão, Lenhas e Outras renováveis (como o solar térmico).
Paralelamente, dados referentes à produção descentralizada de energia elétrica de centrais de
cogeração e fotovoltaicos não foram considerados na dissertação, estando indisponíveis para consulta
pública na forma desagregada por setor de atividade económica. No entanto, a matriz energética da
Lisboa E-Nova tem a possibilidade de recorrer a estas bases de dados, aplicando-as no decorrer do
documento, sendo um fator preponderante para as diferenças entre os resultados obtidos.
Apesar das pontuais diferenças entre as duas publicações, a Matriz Energética desenvolvida no âmbito
da dissertação apresenta resultados bastante similares aos publicados pela Agência de Energia e
Ambiente de Lisboa, validando assim a metodologia utilizada para a determinação do consumo
energético e carbónico dos municípios, quer a nível global, quer desagregado por vetor energético e
setor de atividade.
37
4.2 Comparação dos municípios continentais
A caracterização absoluta do consumo de energia primária e emissões de CO2 é apresentada nas
Figura 12 e Figura 13, respectivamente, e detalhada no Apêndice A. Os maiores consumidores de
energia primária, em 2008, são Lisboa (1,07E6 tep), Matosinhos (5,64E5 tep) e Vila Nova de Gaia
(5,10E5 tep). Em conjunto com Vila Franca de Xira, Coimbra, Porto, Leiria, Sintra, Setúbal e Loures o
total dos dez municípios representa cerca de 30% dos consumos energéticos de Portugal.
Figura 12 – Consumo de energia primária [tep] dos municípios do continente
De 2008 para 2014 verificou-se uma redução de cerca de 10% no consumo total de energia em
Portugal. Esta tendência refletiu-se nos dez municípios de maior consumo. Por região, estes reduziram
em média 17%. Para além disso, destaca-se Leiria e Coimbra, com reduções de 30% e 25%,
respetivamente. Com uma evolução crescente salienta-se Sines (140%), Setúbal (16%) e Figueira da
Foz (13%). Estes municípios passaram assim, em 2014, a adquirir as quotas de consumo nacionais
mais relevantes, num total de 10% do consumo.
Paralelamente, em 2008, Barrancos, Arronches, Mourão, Alcoutim e Monforte representaram os
municípios com menor consumo energético. Juntamente com Góis, Gavião, Marvão, Vimioso e
Alfândega da Fé detêm apenas 0,15% da quota de consumo nacional. Em conjunto, a média de
consumo energético (2,4E4 tep) está duas ordens de grandeza abaixo da média do consumo dos
municípios mais relevantes. De 2008 para 2014 destaca-se Monforte e Alcoutim, com redução de 20%
e 15%, respetivamente. Contrariamente, Alfândega da Fé inflacionou os seus consumos em 900%,
bem com Góis (40%) e Vimioso (10%).
Energia Primária [tep]:
2008 2014
38
Relativamente às emissões de CO2, as suas evoluções são muito idênticas às analisadas nos
consumos de energia primária. De 2008 para 2014, Portugal reduziu 16% as suas emissões, sendo
que os municípios com maior peso carbónico em 2008 reduziram um total de 25%. Estes são, Lisboa,
Matosinhos, Vila Nova de Gaia, Porto, Sintra e Loures. Paralelamente, Azambuja evidenciou-se com
uma redução de 45%, perdendo relevência ao nível nacional. Também com reduções significativas,
mas mantendo o grande peso global, estão classificados Lisboa e Vila Nova de Gaia com uma variação
de 30% das suas emissões. Por outro lado, Setúbal e Figueira da Foz aumentaram 3%, e Sines 140%.
Estes resultados são consequência direta do crescimento no consumo de energia primária,
especialmente na Indústria Transformista, verificado anteriormente.
Figura 13 – Emissões de CO2 [kgCO2] dos municípios do continente
Em 2008, com valores absolutos de emissões de CO2 mais sustentáveis, estão os municípios de
Barrancos, Góis, Gavião, Marvão, Arronches, Vimioso, Mourão, Alfândega da Fé, Alcoutim e Monforte.
Estes emitem em conjunto 0,10% do total nacional. Para 2014, reduziram cerca de 9%, com exceção
de Alfândega da Fé, Góis e Vimioso. Estes 3 municípios emitiram mais 1000%, 60% e 20%,
respectivamente, fruto do aumento do consumo energético. Paralelamente, Alvito, Tabuaço e
Penedono reduziram 60%, 30% e 20%, as suas emissões, respectivamente. Desta forma, integraram
em 2014, o grupo de municípios com menor quota de emissão a nível nacional.
Emissões de CO2 [kgCO2]:
2008 2014
39
As Figura 14 e Figura 15 apresentam os indicadores energéticos e carbónicos per capita ocorridos em
2008 e 2014, para os diversos municípios. Para uma análise mais detalhada destes indicadores,
apresenta-se no Apêndice A a série de dados completa relativa ao mesmo período.
Figura 14 – Consumo de energia primária per capita [tep/habitante] dos municípios do continente
Ao nível dos indicadores de consumo e emissões per capita, o ranking dos municípios apresenta uma
estrutura diferente, relativamente aos valores absolutos apresentados. Em 2008, o consumo de energia
primária per capita, é liderado por Sines (1,83E01 tep/hab), Azambuja (1,38E01 tep/hab), Vila Velha de
Ródão (1,25E01 tep/hab) e Alcanena (8,10 tep/hab). Também com grandes rácios estão os municípios
de Castro Verde, Estarreja, Marinha Grande, Figueira da Foz, Constância e Oliveira do Bairro. Em
média, estes apresentam 5,15 tep por habitante.
Com exceção de Oliveira do Bairro, todos os municípios mencionados apresentam-se, também em
2008 com os maiores indicadores de emissões de CO2 por habitante. Sines (4,73E04 kgCO2/hab)
Azambuja (4,11E04 kgCO2/hab) Vila Velha de Ródão (3,44E04 kgCO2/hab) e Alcanena (2,37E04
kgCO2/hab), apresentam-se pela meas ordem de relevância. Os restantes municípios verificam em
média 1,24E04 kgCO2 por habitante.
Energia Primária per capita
[tep por habitante]:
2008 2014
40
Figura 15 – Emissões de CO2 per capita [kgCO2/habitante] dos municípios do continente nacional
Ao analisar a evolução de 2008 para 2014, é notória a redução dos indicadores na maior parte dos
municípios. A nível global, Portugal reduziu 9% e 14% o seu consumo e emissões carbónicas per capita,
respetivamente. Estas variações foram influenciadas pela sua redução individual no consumo de
energia primária (10%), emissões de CO2 (10%) e população (2%). A nível local, 70% dos municípios
diminuíram os seus consumos de energia por habitante, e 80% as suas emissões por habitante. Em
destaque estão Sousel (50% e 60%), Azambuja (46% e 48%), Alvito (44% e 58%), e Santo Tirso (41%
e 48%) com as suas reduções no consumo de energia primária per capita, bem como nas emissões de
CO2 per capita. É de notar que, apesar das reduções positivas, o município da Azambuja permaneceu
no ranking dos municípios com maiores indicadores. Estes são consequência do elevado consumo e
emissões que o município pratica, provavelmente pelo impacte que a estrada nacional N3 e A1 têm no
setor dos Transportes no mesmo. De uma forma menos sustentável, estão os municípios de Alfândega
da Fé (1020% e 1273%), Sines (146% e 145%), Mação (126% e 140%) e Alcanena (113% e 116%) que
aumentaram de forma significativa os seus consumos de energia primária per capita e as suas
emissões por habitante. No caso de Alfândega da Fé, é de referir que em 2008 este município
apresentava-se como um dos menores consumidores de energia em Portugal. O seu crescimento
contribuiu para que em 2014 passasse a fazer parte do ranking de municípios com maior consumo de
energia primária per capita.
O ranking de municípios com menores indicadores apresenta a mesma estrutura quer para o consumo
de energia primária por habitante, quer para as emissões carbónicas por habitante. Em 2008, Baião
(4,40E-01 tep/hab e 1,16E03 kgCO2/hab) apresentou os menores valores de consumo e emissões.
Paralelamente, Góis, Tabuaço, Cinfães, Alfândega da Fé, Gavião, Odivelas, Santa Marta de Penaguião,
Vinhais e Vimioso, praticaram em média 5,30E-01 tep por habitante e 1,33E03 kgCO2 por habitante.
2008
Emissão de CO2 per capita [kgCO2 por habitante]:
2014
41
Comparando o consumo de energia primária per capita de 2013 com o de 2014, Portugal reduziu 3%.
Odivelas, Moita, Celorico de Bastos, Resende e Vila Nova da Barquinha passaram a ter os melhores
indicadores, com uma redução média de 10%. De uma forma menos radical, mas igualmente relevante,
Góis (55%), Vimioso (25%) e Vinhais (20%), sofreram um aumento sobre os seus consumos de energia
primária per capita, respectivamente.
Relativamente à evolução das emissões de CO2 per capita, de 2008 para 2014, Portugal apenas
reduziu 3% o seu indicador. Com uma média de redução conjunta do indicador carbónico de 13%,
Baião, Gavião, Tabuaço, Odivelas, Cinfães e Santa Marta de Penaguião passaram a liderar o ranking
dos menores emissores de CO2 per capita. De forma oposta, e em consonância com as evoluções
energéticas, Góis (62%), Vimioso (20%)e Vinhais (17%) aumentaram o seu indicador.
É de notar que os maiores centros urbanos, indicados na análise absoluta e expressos no Apêndice A,
como Sintra, Vila Nova de Gaia, Porto, Loures, Cascais, Braga, Amadora, Almada e Oeiras
apresentaram consumo de energia primária e emissões de CO2 per capita inferiores à média praticada
por município, ao longo do tempo. Apesar de, em 2014, corresponderem em conjunto a cerca de 20%
da população nacional estão 25% abaixo dos indicadores médios por municípios. Sintra, Cascais e
Amadora apresentam os melhores resultados, com as suas medidas a 50% a baixo da média registada
por município.
A intensidade carbónica no consumo de energia, presente na Figura 16, é também um indicador
relevante na análise da evolução das emissões de GEE. Este resulta da razão entre as emissões totais
de CO2 e o consumo de energia primária. Em 2008 esta medida apresenta uma intensidade média de
2,60E03 kgCO2/tep. Mais de 10% a cima deste valor, encontram-se os municípios de Azambuja,
Alcanena, Almodôvar, Oleiros e Alcácer do Sal, sendo classificados como os municípios de maior
intensidade nacional. Por outro lado, e apresentando intensidades 10% inferiores à média por
município, encontram-se Vila Franca de Xira, Coimbra, Alcobaça, Leiria e Loulé.
Figura 16 – Intensidade carbónica no consumo de energia primária [kgCO2/tep] dos municípios do continente nacional
Intensidade Carbónica no consumo de energia [kgCO2/tep]:
2014 2008
42
Em 2008 para 2014, os municípios que lideravam as intensidades carbónicas reduziram cerca de 8%,
com exceção de Alcanena. Esta localidade que aumentou em 5%, passando a ser o segundo município
com maior intensidade carbónica no consumo energético de 2014. Com um grande aumento da
intensidade carbónica, e acompanhando o elevado consumo expresso anteriormente, ficou Alfândega
da Fé aumentando 23% as suas emissões de CO2 por unidade de energia primária. Este passou a
liderar os municípios com maior intensidade carbónica.
Também com evoluções positivas, no sentido da redução da intensidade carbónica, estivaram os
municípios com menores valores de intensidade. Vila Franca de Xira, Coimbra, Alcobaça e Loulé
permaneceram no ranking em 2014, com uma redução individual de 5%. No entanto, Leiria deixou de
pertencer a este grupo, devido ao seu aumento de 17%.
Analisando os centros urbanos, apenas Lisboa, Porto e Amadora apresentaram intensidades
carbónicas inferior à média praticada nos anos 2008 e 2014. Desta forma, Cascais (1% e 5%), Sintra
(3% e 5%) e Vila Nova de Gaia (2% e 1%), em 2008 e 2014, detinham valores abaixo da média por
município, e relativamente constantes. Com valores individuais mais elevados, e 2008 e 2014, estão
Vila Nova de Gaia (1% e 2%), Loures (3% e 4%), Braga (8% e 13%), Almada (8% e 2%) que
apresentaram uma redução média de 7%.
Nos municípios com maiores indicadores energéticos e carbónicos per capita, Azambuja e Alcanena
destacaram-se apresentando uma intensidade carbónica pelo consumo de energia 14% acima da
média de 2008, e 12% acima da média de 2014. Já Sines e Vila Velha de Ródão obtiveram uma
evolução positiva nas emissões de CO2 por unidade de energia primária consumida. Sines manteve a
sua intensidade constante e Vila Velha de Ródão reduziu-a em 20%, de 2008 para 2014. Em 2014,
ambos os municípios se apresentaram abaixo da média praticada nesse ano, com valores 1% e 15%
inferiores, respetivamente.
Com o desenvolvimento das Matrizes Energéticas, foi possível efectuar desagregações ao nível setorial
e vetor energético. Entre 2008 e 2014 a Figura 17 e Figura 18 avalia a variação do peso de um
determinado setor económico, no total de consumo de energia primária e emissões de CO2 dos
diversos municípios continentais. O setor económico que verifica maior presença nos municípios, quer
a nível de consumo energético, quer de emissões de CO2, é o setor dos Transportes. Este apresenta
em média cerca de 33% do consumo de energia primária dos municípios e 40% das suas emissões
carbónicas, com uma mediana de valores semelhantes. Um exemplo da importância deste setor, é o
município de Alcanena. Nesta localidade representa 92% do consumo total de energia primária e 94%
das suas emissões de CO2, reflexo da existência de diversas vias rodoviárias no município (ex. E1, N3,
N243, A23 e N360) que aumentam o seu impacte no município. Paralelamente, a variabilidade do setor
dos Transportes diminuiu entre 2008 e 2014, consequência da concentração do seu peso relativo entre
25% e 40% nos diversos municípios. No entanto observa-se, de forma geral, uma assimetria na
distribuição do conjunto de dados ao longo dos anos em análise
A Indústria transformista, é o setor que apresenta maior variabilidade. Entre 2008 e 2014, atinge
também contribuições de 86% no consumo energético e 84% nas emissões carbónicas dos municípios
43
Marinha Grande, Estarreja e Vila Velha de Ródão. Esta indústria, ao longo do período em análise,
contribui com cerca de 18% do consumo de energia primária e 16% de emissões de CO2, estando estes
valores 0,4% acima da mediana apresentada pelo setor. Apesar da sua grande distribuição pelos
municípios, 25% dos dados apresentam-se no primeiro quadrante entre o peso 5,3% e 10,8% para o
consumo de energia primária e de 4,5% e 9,45% para as emissões de CO2.
De forma similar ao setor dos Transportes, os setores Doméstico e Serviços apresentam uma média
de consumos energéticos e emissões de CO2, idênticos às suas respetivas medianas. Entre 2008 e
2014, os setores ampliaram as distribuições dos seus impactes nos municípios de forma bastante
similar. Verificaram valores médios de 20% para o peso do consumo de energia primária e 18% para
as emissões de CO2.
Os setores da Agricultura e pesca, Construção e Indústria extrativa, comparativamente com os setores
anteriores, não têm tanta expressão em Portugal. Juntos representam apenas 4% dos consumos de
energia primária e 6% as emissões de CO2. O peso dos setores da Construção e Indústria extrativa
encontram-se bastante concentrados. Os 1º e 3º quadris variam entre 0,01% e 0,8% do consumo de
energia primária, para o setor da Indústria Extrativa, e 0,4% e 2% para o setor da Construção e obras.
Relativamente ao impacte que os setores têm nas emissões de CO2 dos municípios, as amplitudes
entre os quadris reduzem para 0,71% na Industria Extrativa e sofrem um aumento para 2% no setor da
Construção e Obras.
A Indústria Extrativa é um setor bastante especializado. Em cerca de 25% dos municípios é responsável
apenas por 0,01% da totalidade dos seus consumos de energia primária e emissões de CO2. Entre
2008 e 2014, apenas os municípios de Castro Verde, Pombal e Aljustrel representou 50% dos
consumos e emissões do setor, contrabalançando com os restantes 50% derivados de 276 municípios.
Em média, esta indústria representa 1,5% dos consumos energéticos e 1,4% das emissões de CO2 dos
municípios. Já a sua mediana está 1% abaixo destes valores. No setor da Construção e obras, esta
diferença é semelhante, sendo o setor responsável por cerca de 2,3% dos consumos de energia
primária e 2,5% das emissões de CO2 dos municipios.
O impacte do setor da Agricultura e pescas nos valores totais de consumo de energia primária e
emissões de CO2 sofreu um aumento inferior a 1%. Atingiu o seu máximo em 2013, com uma média de
6% da totalidade dos consumos e emissões de CO2 dos municípios. Durante este período, o setor foi
responsável por cerca de 5,4% e 5,7% dos consumos e emissões totais dos municípios,
respetivamente, sendo as suas medianas 1,7% inferiores.
44
Figura 17 – Peso relativo que os setores Transporte, Doméstico, Indústria Transformista e Serviços têm no consumo de energia primária e emissões de CO2 dos municípios do continente nacional
2º Quartil Média 3º Quartil
45
Figura 18 – Peso relativo que os setores Agricultura e Pesca, Construção e Obras e Indústria Extrativa têm no consumo de energia primária e emissões de CO2 dos municípios do continente nacional
3º Quartil
2º Quartil
Média
46
Através dos resultados desagregados ao nível dos setores económicos, obtidos a partir das Matrizes
Energéticas, é também possível fazer uma análise económico-ambiental integrada. Esta pode focar-se
apenas num município, ou realizar uma análise a nível nacional avaliando a eficiência ambiental da
economia. Através dos dados relativos ao VAB, presentes no INE, apenas foi possível realizar a análise
global sobre a evolução da economia sustentável de cada setor. Desta forma, e permitindo uma visão
mais detalhada, foram considerados 20 setores, definidos na legenda da Figura 19.
A mesma figura mostra a evolução energética, carbónica e económica de cada setor, de 2008 para
2014. A nível nacional o consumo de energia primária e emissões de CO2 diminuíram em 10% e 15%,
com a redução da atividade económica em 4%. Focando a análise nos setores económicos, 70%
reduziram os seus consumos energéticos, e 90% as suas emissões de CO2. Estes resultados
provavelmente derivaram da utilização de vetores energéticos mais limpos e com impactes mais
sustentáveis no meio ambiente. Paralelamente, 50% melhoraram a sua performance económica com
variações positivas do VAB.
Relativamente às medidas de eficiência energéticas e carbónicas dos setores, estas podem ser
determinadas pelo crescimento económico ou modernização da tecnologia utilizada. Observando a
Figura 19, existe uma evolução bastante positiva nos indicadores, sendo que 70% dos setores
melhoram a sua intensidade energética e 85% a intensidade carbónica. Em média existe uma
otimização de 10% na intensidade energética e 20% na carbónica. Especificamente, mais de 35% dos
setores melhoraram em 20% a sua intensidade energética. Relativamente à intensidade carbónica, a
mesma optimização ocorreu em 55% dos setores. Comércio por grosso e retalho; reparação de
automóveis e motociclos apresenta as melhores optimizações, com reduções 36% na sua intensidade
energética e 47% na carbónica.
De forma a analisar com maior detalhe a origem da variação das intensidades de cada setor foram
identificados 5 tipos de evolução:
Setores de Atividades imobiliárias, Fabricação têxtil, estuário, artigos de couro e afins,
Transporte e armazenagem, Alojamento, restauração e similares, Comércio por grosso e
retalho; reparação de automóveis e motociclos, Fabricação de automóveis, equipamentos de
transporte e componentes e outras indústrias transformistas e Agricultura, produção animal,
caça, floresta e pesca - Melhoraram, entre 2008 e 2014, a sua eficiência, aumentando o seu
VAB a nível individual, ao mesmo tempo que reduziam os consumos e emissões de CO2. Em
destaque, encontra-se o setor do Alojamento, restauração e similares, restauração e similares
com um crescimento de 10% no seu VAB e reduções de 30% e 38% dos seus consumos de
energia primária e emissões de CO2, respetivamente. Com maior impacte na produção de VAB
está o setor de Atividades Imobiliárias, com um aumento de 30%. De 2008 para 2014, este
setor cresceu cerca 4220 milhões de euros, o que equivale ao VAB produzido, em 2014, pelo
conjunto dos setores Agricultura, produção animal, caça, floresta e pesca e Indústria Extrativa.
Esta evolução é bastante positiva para o panorama nacional, já que o setor imobiliário
representa cerca de 11% do total de VAB.
47
Figura 19 – Relação da evolução de consumo de energia primária e emissões de CO2 com a evolução do VAB, de 2008 para 2014, dos setores económicos
Setor Atividades Administrativas e dos serviços de apoios, de consultoria, científicas e técnicas
– Apresentam de 2008 a 2014 uma evolução bastante negativa. Esta atividade económica está
isolada no panorama geral dos 20 setores em estudo, tendo aumentado os seus consumos de
energia primária e emissões de CO2 em 32% e 14%, ao mesmo tempo que assistiu a uma
redução de 15% no seu VAB.
Setores de Industria metalúrgica e fabricação de produtos metálicos, Educação, Construção e
Obras, Atividades de informação e comunicação, Fabricação de equipamentos eletrónicos e a
Industria Extrativa - Caracterizados pela redução de todos os parâmetros, sendo bastante
influenciados pela sua redução de atividade, de 2008 para 2014. Numa primeira análise,
Construção e Obras (48%) e Atividades de informação e comunicação (55%) foram os setores
que mais reduziram. No entanto, este panorama é consequência direta da quebra da geração
de riqueza de 40% e 27%.
Setores de Atividade de saúde humana e apoio social, Atividades artísticas, de espetáculo,
desportivas, recreativas e outras atividades de serviços, Indústria Alimentar, do tabaco e
48
bebidas e Captação, tratamento e distribuição de água; Saneamento, gestão de resíduos e
despoluição - Melhoraram a sua intensidade carbónica em 7%, sofrendo um desenvolvimento
económico positivo de 28%. No entanto, os seus consumos energéticos apresentaram um
aumento de cerca de 5%.
Setores que sofreram uma evolução negativa na sua estrutura económica, no entanto
aumentaram os seus consumos de energia primária, diminuindo as emissões carbónicas e
vice-versa. Assim, a Industria da Madeira e Papel, e a Fabricação de produtos químicos,
farmacêuticos, borracha, e produtos não metálicos reduziram o seu VAB em 13% e 7%,
respetivamente. Paralelamente, a Indústria da Madeira e Papel melhorou em 3% as suas
emissões carbónicas, aumentando o seu consumo energético em 11%. De forma contrastante,
mas com melhores resultados, está o segundo setor com uma redução de 1% dos seus
consumos, e aumento das emissões carbónicas em 4%.
Outro tipo de conclusões que os resultados das Matrizes Energéticas permitem aferir são o grau de
concertação da atividade económica dos diversos setores. A importância da utilização de indicadores
de concentração advém da capacidade em captar características estruturais de um determinado setor
económico, avaliando a sua a performance competitiva. A análise de concentração setorial da Figura
20 tem por base o cálculo de índices de concentração Hirschman-Herfindhahl (HHI). Esta medida foi
calculada atendendo à quota de consumo de energia primária de cada município na respetiva atividade,
entre 2008 e 2014. Foi aplicada a metodologia existente no Manual of Business Demography Statistics
[65], publicado pelo Eurostat e OCED, tendo por base os resultados obtidos nas Matrizes Energéticas
desenvolvidas.
Os setores económicos, no geral, não apresentam elevados níveis de concentração, relativamente ao
consumo de energia primário. 57% dos mesmos apresentam, adicionalmente, uma redução no seu
HHI, de 2008 para 2014. O setor Transportes e Armazenagem reduziu 12% o seu índice,
consequência da perda de quota de consumo de energia primária de Lisboa, para municípios como
Alcanena, que aumentaram cerca de 250% a sua contribuição. A partir de 2012, fruto possivelmente de
boas políticas de sustentabilidade urbana, Lisboa deixou de ser o maior contribuinte para o consumo
do setor, passando a liderar a tabela o município de Matosinhos, com 8% de quota de consumo.
Com um pouco mais de expressão, o setor dos Serviços sofreu um aumentou da sua dispersão pelos
municípios de 22 % do consumo energético. O município de Lisboa é a localidade que mais contribui
para o setor, no entanto, entre 2008 e 2014 perdeu 13% das suas quotas. Esta perda teve influência
na variação geral do HHI do setor, tendo reduzido em 6%. Por outro lado, muncipios como Sines
(150%), Portel (290%), e Ferreira do Alentejo (110%), aumentarem substancialmente o seu peso no
setor.
49
Figura 20 - Índices Herfindahl-Hirschman (HHI) relativos ao consumo de energia primária nos principais setores económicos (esquerda) e particularmente da Indústria Transformista (direita), para o período entre 2008 e 2014
No setor Doméstico, a diminuição do HHI não está associada à perda de impacte no consumo de
Lisboa. A relevância do município permaneceu relativamente constante ao longo dos anos, com uma
média de 7% dos consumos totais. No entanto, 60% dos municípios aumentaram a sua quota no setor,
contribuindo assim para essa evolução.
A Agricultura e Pescas têm desenvolvido de forma bastante irregular de concentração geográfica dos
seus consumos. O seu índice HHI nunca ultrapassou os 0,1, no entanto sofreu aumentos de 10% e 5%
intercalados de reduções da mesma ordem, ao longo dos 7 anos.
De forma um pouco contrastante, apresenta-se a Indústria Extrativa. Considerada como tendo alguma
concentração do seu consumo de energia primária, o setor detém uma média anual de 0,114 de HHI,
tendo ocorrido um aumento de 73% de 2008 para 2014. Os municípios que mais contribuem para este
panorama são Castro Verde, Pombal e Aljustrel, que agregados retêm 50% dos consumos totais do
setor, nos quais se encontram as principais atividades da Industria Extrativa.
50
Mesmo sendo classificados como setores dispersos, a Indústria Transformista (HHI médio 0,014) e
Construção e Obras (HHI médio 0,026) sofreram um aumento de 40% nos seus índices. Sendo a
Industria Transformista um conjunto de 8 setores, procedeu-se a uma desagregação dos mesmos de
modo a identificar as principais causas da evolução da concentração energética do setor global. Em
destaque, encontra-se a Indústria Metalúrgica e fabricação de Produtos Metálicos com um HHI
médio anual de 0,18. Este apresenta o seu consumo de energia primária expremamente concentrados
localmente. Neste setor, o Seixal e a Maia retêm 61% dos seus consumos totais, sendo que a sua
dispersão diminui cerca de 7%, de 2008 para 2009. Setores avaliados com alguma concentração são
a Indústria da madeira e papel e Fabricação têxtil, vestuário, artigos de couro e afins, com índices
médios de 0,14 e 0,11, respetivamente. No primeiro setor, a Figueira da Foz e Setúbal são responsáveis
por cerca de 50% dos consumos totais. Relativamente ao segundo Guimarães, Vila Nova de Famalicão
e Barcelos em conjunto representam metade do seu consumo energético.
De forma mais desagregada, e sem qualquer tipo de concentração de consumos de energia primária
pelos municípios nacionais, encontram-se os setores Indústria alimentar, do tabaco e bebidas,
Fabricação produtos químicos, farmacêuticos, borracha e produtos não metálicos, Fabricação
de equipamentos eletrónicos, Captação, tratamento e distribuição de água; Saneamento, gestão
de resíduos e despoluição e Fabricação de automóveis, equipamentos de transporte,
componentes e outras indústrias transformistas, com um HHI médio de 0,04.
Apesar de ao longo dos 7 anos em análise, ter ocorrido uma concentração média dos consumos
energéticos dos setores transformista, em 11%, e existir setores com vários tipos de dispersão de
dados, globalmente este caracteriza-se como sem concentração. Este estado deve-se ao facto dos
setores que mais contribuem para o consumo global terem índices de concentração reduzidos. É o
caso da Fabricação produtos químicos, farmacêuticos, borracha e produtos não metálicos e Indústria
alimentar, do tabaco e bebidas que agregados representam mais de 50% dos consumos totais.
4.3 Caracterização energética, carbónica e económica das regiões
NUTS III continentais
O crescimento económico nas regiões tem sido acompanhado pelo uso excessivo de recursos
energéticos, maioritariamente dominados por combustíveis fósseis. Este panorama é consequência do
desenvolvimento industrial e tecnológico, bem como dos padrões de consumo. O progresso em
modelos económicos mais sustentáveis é assim essencial para a dissociação dos impactes ambientais
e o crescimento económico, especificamente entre a produção de bens e a utilização dos recursos.
Neste capítulo, e agrupando os municípios continentais apresentados anteriormente nas suas
respetivas NUTS III, a análise sobre a evolução regional das emissões de CO2 é relacionada com
fatores de intensidade energética, desenvolvimento económico e crescimento demográfico. Esta
permite determinar efeitos que não são possíveis de mensurar através da análise desenvolvida no
capítulo anterior.
51
Numa fase inicial, é elaborada a caracterização energética e carbónica das NUTS III, examinando a
evolução dos setores de atividade económica das mesmas. Os indicadores de eficiência energética e
carbónica são também estruturados, permitindo concluir sobre a dissociação entre o consumo de
energia primária, emissões de CO2 e a produção de valor económico, normalizados à população.
Através do modelo LDMI II, para cada NUTS III, é estimada a relação entre fatores de crescimento
populacional, estrutura e intensidade energética, fator de emissão, estrutura económica e mix de
combustíveis com as respetivas emissões carbónicas. Posteriormente, a evolução entre 2008 e 2014
das emissões de CO2 referentes a cada fator é verificada e comparada para o conjunto de NUTS III
considerados. A variação, no mesmo período, do peso de cada fator nas emissões, é também estudada.
Tal como mencionado anteriormente, entre 2008 e 2014, a nível nacional e local, o consumo de energia
primária e emissões de CO2 verificou uma redução significativa. As regiões NUTS III continentais
reduziram em média 4% e 9% o seu consumo e emissões, como evidencia a Tabela 15.
Considerando os consumos e emissões de CO2 das 23 NUTS III (ver Apêndice B) é evidente a
relevância das Áreas Metropolitanas de Lisboa e Porto, nos valores totais do país. Estas representam
em conjunto 44% e 45% do consumo de energia primária e emissões de CO2, apresentando um valor
equivalente à soma de 82% das restantes NUTS III. Paralelamente, Alentejo Central, Alto Alentejo,
Beira Baixa, Douro, Terra de Trás-os-Montes e Alto Tâmega detêm o menor peso relativo nos consumos
e emissões ao nível global, com contribuições de apenas de 1%.
A acompanhar as tendências do progresso da sustentabilidade nacional, entre 2008 e 2014, 78% das
NUTS III reduziram o seu consumo de energia primária, e 87% as emissões de CO2. As Áreas
Metropolitanas Lisboa e Porto otimizaram cerca de 16% dos consumos energéticos e 23% das
emissões carbónicas, validando o impacte das medidas ambientais aplicadas nas respetivas regiões.
No entanto, Lezira do Tejo (26% e 32%) e Algarve (22% e 28%) foram as NUTS III com reduções mais
significativas, relativamente aos seus consumos e emissões. De forma bastante contrastante,
apresenta-se a evolução do Alentejo Litoral (88% e 82%) que, de 2008 para 2014, aumentou seu
consumo energético e emissões carbónicas. Estas variações foram consequência do aumento de
consumo de energia no município de Sines. Com uma evolução igualmente negativa, embora com
menor impacte, Terras de Trás-os-Montes (14%) e Médio Tejo (11%) aumentaram os seus consumos e
emissões carbónicas.
52
Tabela 15 – Consumo de energia primária e emissões de CO2 em valor absoluto, per capita e unidade de VAB, bem como produção de VAB per capita para as NUST III continentes, nos anos 2008 e 2014
Ao caracterizar as regiões mediante os seus valores absolutos de consumo de energia primária e
emissões de CO2, é notório que os resultados são proporcionais à dimensão populacional que
abrangem. Assim, de modo a normalizar todos as NUTS III, os consumos e emissões de CO2 foram
repartidos pela sua população, verificando uma alteração no ranking anterior. Em 2008, o Alentejo
Litoral foi a região nacional que verificou maior consumo (4,05 tep/cap) e emissões de CO2 (1,07E04
kgCO2/per capita). Também Lezíria do Tejo (3,02 tep/cap e 8,32E3 kgCO2/cap) e Região de Leiria (3,02
tep/cap e 6,9E3 kgCO2/cap) apresentaram rácio indicativos elevados. Com níveis de consumo mais
reduzidos estão Alto Tâmega (9,74E-01 tep/cap), Tâmega e Sousa (9,32E-01 tep/cap) e Douro (1,02
tep/cap). Relativamente às emissões de CO2 o ranking mantem-se, com emissões de 2,6E03 kgCO2
por habitante.
Sobre a estrutura económica em 2008, a Área Metropolitana de Lisboa, por todas as características
mencionadas, foi o território com maior VAB per capita. Esta região apresentou um rácio de 2,10E-02
milhões de euros por habitante. Com as maiores produções de valor por habitante, também estavam
consideradas as regiões Alentejo Litoral (1,99E-02 milhões €/cap) e Ave (1,71E-02 milhões €/cap). Por
53
outro lado, as estruturas económicas mais enfraquecidas estavam presentes nas regiões Beira Baixa
(6,82E-03 milhões €/cap), Tâmega e Sousa (8,48E-03 milhões €/cap) e Alto Tâmega (9,39E-03 milhões
€/cap).
De modo a discernir a evolução da implementação de uma economia mais sustentável, de 2008 para
2014, é importante evidenciar a evolução dos parâmetros de consumo de energia primária, emissões
de CO2 e produção de VAB, per capita, e avaliar de que forma se relacionam entre si. As NUTS III foram
assim divididas em 4 grupos, e classificados mediante tipo de evolução evidenciada. Numa análise
geral, é notável a semelhança nas tendências de variação das emissões de CO2 e consumo de energia
primária. Em 70% das NUTS III ocorreu uma redução energética e carbónica, bem como um aumento
da produção de VAB. Alto Minho, Cávado, Ave, Alto Tâmega, Tâmega e Sousa, Região de Coimbra,
Região de Leiria, Viseu Dão Lafões, Beiras e Serra da Estrela e Alto Alentejo evoluíram, entre 2008 e
2014, para a melhoria da sua eficiência. Estas aumentaram o seu VAB por capita a nível individual, ao
mesmo tempo que reduziam os consumos e emissões de CO2 per capita. Em destaque, encontra-se
Tâmega e Sousa com um crescimento, por habitante, de 8% no seu VAB e reduções de 6% e12% no
consumo de energia primária e emissões de CO2, respetivamente. Com maior impacte na produção de
VAB está Alto Minho, com um aumento per capita de 13%. Este, de 2008 para 2014, cresceu cerca
1260 euros por habitante, o que equivale à soma da variação produzida, em 2014, pelo conjunto dos
NUTS III Alto Alentejo, Médio Tejo, Região de Leiria, Coimbra e Aveiro.
De modo contrário, apresenta-se Alentejo Litoral com uma eficiência bastante negativa. Esta região
está isolada no panorama geral das 23 NUTS III em estudo, tendo aumentado o seu consumo de
energia primária e emissões de CO2, per capita, em 90%, ao mesmo tempo que assistiu a uma redução
de 10% no seu VAB por habitante. O terceiro grupo é caracterizado pela redução de todos os
parâmetros, sendo bastante influenciados pela sua redução de atividade económica, de 2008 para
2014. As Áreas Metropolitanas de Lisboa e Porto, Algarve, Oeste, Lezíria do Tejo e Alentejo Central
sofreram uma evolução decrescente per capita na sua produção de VAB, consumo de energia primária
e respetivas emissões de CO2. Numa primeira análise, Lezíria do Tejo e Algarve foram as regiões com
melhores resultados, com reduções de cerca de 25% no consumo por habitante e 30% nas emissões
carbónicas por habitante. No entanto, este panorama é consequência direta da quebra da geração de
riqueza em 6% e 4%. O Douro, Região de Aveiro e Baixo Alentejo melhoraram a sua sustentabilidade
carbónica em 3%, sofrendo um desenvolvimento económico positivo de 9%. No entanto, os seus
consumos energéticos apresentaram um aumento de cerca de 4%.
Na caracterização e avaliação do desempenho das regiões, face às suas realidades ambientais e
económicas, as intensidades energética e carbónica são dos parâmetros mais relevantes. Estes
garantem a maior segurança, competitividade e qualidade do meio ambiente. Ao relacionar os
consumos e emissões carbónicas com o VAB produzido por cada NUTS III, é possível aferir sobre a
evolução do desenvolvimento económico sustentável. Na Tabela 15 encontram-se dados relativos a
2008 e 2014, concluindo sobre as NUTS III que se tornaram energética e carbolicamente mais
eficientes. Nesse intervalo de tempo, houve uma redução por NUTS III média de 3% na intensidade
energética, e 8% na intensidade carbónica, sendo Lezíria do Tejo a que mais reduziu, com uma variação
54
de 20% em ambos os parâmetros. Contrariando a tendência, e com um aumento do 115% da
intensidade energética e 110% da carbónica, o Alentejo Litoral apresenta uma inflação energética
bastante elevada, fruto do aumento abrupto nos consumos energéticos do município de Sines.
É igualmente relevante, analisar a evolução da eficiência de cada NUTS III, apresentado na Figura 21.
Existe uma tendência assinalável do progresso das intensidades energéticas e carbónicas ao longo do
tempo, confirmadas pela variação média dos valores relativos a 2008. No entanto, só a partir do ano
de 2010 a aposta em medidas ambientais é visível. Entre 2008 e 2009, 65% dos NUTS III continuaram
a retroceder na qualidade das suas intensidades energéticas, e 70% nas intensidades carbónicas. Este
aspeto é justificado pelo despertar da crise económica nacional, em 2008, e respetivas politicas que
cada região foi obrigada a adoptar. A grande alteração do paradigma ocorre em 2010, com a média de
redução sobre 2008 atingindo os 3% e 9%, para a intensidade energética e carbónica, respetivamente.
Neste ano, ocorreu um acréscimo de 43% no número de regiões que reduziram o seu rácio energético,
e 61% o rácio carbónio. Desta forma, 78% dos NUTS III reduziram cerca de 6% os seus valores
relativamente a 2008, e com mais expressão, 91% da sua intensidade carbónica. A partir desta data
ocorreu uma redução aproximadamente linear na média das intensidades energéticas e carbónicas,
com uma diminuição anual de 1% e 3%, respetivamente. Apesar do número de NUTS III que
aumentaram as suas intensidades ser bastante reduzida, a sua taxa de crescimento anual é de 7% e
9%, para a intensidade energética e carbónica.
Comparando a evolução dos territórios ao longo dos anos, em 2012, 87% das regiões NUTS III exibiram
reduções relativamente à intensidade energética. Já em 2010, 91% das regiões a reduzirem a sua
intensidade carbónica. Apesar de ambos os anos representarem a variação do maior número de NUTS
III, não representam a redução mais significativa. Esta ocorreu em 2013, com as intensidades
energéticas e carbónicas a reduzir 12% e 17%, respetivamente. No entanto, em 2014, houve uma
quebra na tendência das reduções, onde 12 NUTS III aumentaram cerca de 3% das suas reduções,
face à variação de 2008 para 2013. Ao nível territorial, as reduções da intensidade energética e
carbónica foram bastante positivas, tendo ocorrido um progresso, de 2009 para 2014, de cerca de 50%,
e 60% no número de NUTS III que otimizaram as suas intensidades energéticas e carbónicas
respetivamente. No panorama geral, apenas Terras de Trás-os-Montes, Região de Aveiro e Médio Tejo
permaneceram, anualmente, com valores de 18%, 3% e 16% superiores à intensidade energética de
2008, respectivamente. No panorama carbónico, apenas Terras de Trás-os-Montes (19%) e Médio Tejo
(16%) observaram um comportamento crescente, face a 2008.
55
Figura 21 – Variação anual, relativa a 2008, da intensidade energética e carbónica das NUTS III continentais
56
Todas as outras NUTS III melhoraram a eficiência, quer a nível energético, quer a nível carbónico, com
exceção do Alentejo Litoral e Região de Aveiro. Lezíria do Tejo, Algarve e Baixo Alentejo apresentaram
as mais baixas reduções, com variação média anual de 14% e 11% sobre as suas intensidades
energéticas. Na eficiência carbónica, também lideraram o ranking, com reduções de 18%, 13% e 16%,
respetivamente. As Áreas Metropolitanas de Lisboa e Porto, apesar de apresentarem variações anuais
irregulares, evoluíram de forma positiva face às suas características urbanas, populacionais e
económicas. Desde 2009, a Área Metropolitana de Lisboa reduziu cerca de 6% e 11% das intensidades
energéticas e carbónicas, respetivamente, obtendo o seu máximo no ano de 2014. A Área Metropolitana
do Porto expressa melhores comportamentos, reduzindo desde 2009, a intensidade energética e
carbónica cerca de 8% e 12%. Em 2014, esta região detém a melhor eficiência do conjunto dos NUTS
III, com reduções de 15% e 20%.
Relativamente às NUTS III menos eficientes, Médio Tejo, em 2014, apresenta valores de intensidades
energéticas e carbónicas 15% superiores aos de 2008. Este atingiu a sua ineficiência máxima em 2012,
com um crescimento de 20%, em ambos os parametros. Por outro lado, Terras de Trás-os-Montes
aumentou cerca de 30% as suas intensidades, apresentando variações anuais de 15% e 14% sobre as
intensidades energéticas e carbónicas, respetivamente. O caso da Região de Aveiro é particular no
conjunto das NUTS III em análise, já que apresenta um aumento médio da sua intensidade energética
de 1% e uma redução carbónica de 5%. Relativamente ao consumo de energia primária por produção
de VAB, esta região apresenta uma eficiência energética bastante negativa, estando sempre com
valores superiores aos registados no ano de 2008. No entanto, relativamente à eficiência carbónica,
apenas nos anos 2009, 2011 e 2012 aumentou da intensidade em cerca de 2%.
Apesar destas regiões apresentarem valores superiores sobre as intensidades apresentadas em 2008,
é o Alentejo Litoral que maior crescimento médio anual apresenta relativamente às intensidades
energéticas (115%) e carbónicas (110%). Estes resultados advêm do abrupto de consumo de energia
(66%), e emissões de CO2 (61%), por produção de VAB, registado em 2013.
4.4 Impacte de fatores energéticos, demográficos e económicos
nas emissões de CO2
Nesta secção, a relação entre os fatores de crescimento populacional, estrutura e intensidade
energética, fator de emissão, estrutura económica e mix de combustíveis foram relacionados com as
emissões de CO2. Esta abordagem recorreu ao modelo LDMI II, e foi implementada para cada NUTS
III continental. Posteriormente, a evolução entre 2008 e 2014 das emissões de CO2 referentes a cada
fator foi verificada e comparada para o conjunto de NUTS III considerados, bem como a variação, no
mesmo período, do peso de cada fator nas emissões.
57
4.4.1 Decomposição de fatores energéticos, económicos e
demográficos responsáveis pela emissão de CO2
Na seção passada foi analisada a evolução as emissões de CO2 das diversas NUTS III continentais,
no entanto não foi apresentado que tipo de parâmetros tiveram influência nessa evolução. Através do
modelo LMDI II é agora estruturada uma decomposição completa da intensidade de emissões de CO2
de cada região, e analisado o feito de fatores demográficos, económicos e energético.
A Figura 22 apresenta o efeito da variação acumulada das emissões de CO2, relativamente aos valores
totais praticados em 2008. Essas emissões foram decompostas em 6 efeitos distintos, permitindo
concluir sobre o desenvolvimento das regiões nas diversas áreas da sua estrutura.
O efeito da Estrutura económica (VAB per capita) teve um impacte reduzido no crescimento das
emissões carbónicas totais das regiões. Em média, foi responsável por um crescimento das emissões
3% de 2008 para 2014. Apenas as regiões do Algarve (2%), Oeste (3%), Região de Coimbra (1%), Área
Metropolitana de Lisboa (6%) e Lezíria do Tejo (6%) sentiram o impacte positivo na redução das
emissões, ao passo que 78% das NUTS III aumentaram 4% das mesmas. Particularmente, Beira Baixa
e Alentejo Litoral demonstraram uma tendência ascendente das suas emissões sendo que, em 2012,
a primeira região assumiu valores 10% superiores às praticadas em 2008, e a segunda, em 2009, 12%
A variação das emissões de CO2 derivadas da Estrutura energética (razão entre o consumo de
energia primária num determinado setor e o consumo total de energia primária da região) foi
paticamente nula ao longo dos anos em análise, onde o valor máximo atingido ocorreu em 2010 com
um aumento de 1% sobre os resultados globais de 2008. 56% das NUTS III em 2014 assumiram
emissões 1% superiores às estabelecidas em 2008, ao passo que nos restantes territórios reduziram
1%. O Alentejo Litoral e Baixo Alentejo em 2012 e 2013, respetivamente, reduziram 4% das suas
emissões, tendo sido a maior variação estabelecida pela Estrutura Energética ao longo dos anos. Com
variação superior, no entanto pouco significante, Terras de Trás-os-Montes em 2014 emitiu em 2010
mais 7%, e em 2014 6% face a 2008.
Em 2014, A Região de Leiria e Alentejo Litoral apresentaram aumentos das suas emissões derivados
da influência do efeito e Mix de combustíveis (razão entre o consumo de energia primária dos vetores
energéticos num determinado setor e o consumo total de energia primária do setor considerado), com
valores de 7% e 14%, respetivamente, acima dos apresentados em 2008. No entanto, foram estes os
maiores valores praticados nos NUTS III em estudo, ao longo dos 7 anos. O crescimento acumulado
anual confere-se praticamente nulo, com 83% das NUTS III a reduzirem insignificativamente as suas
emissões. Com melhores resultados, a Beira Baixa reduziu em 3% as suas emissões, no final de 2014.
Ao longo dos anos em estudo, o efeito da População (número de habitantes) refletiu uma redução
constante nas emissões de CO2 das NUTS III, chegando a 2014 com uma redução média de 4% face
aos totais de 2008. Em Terras de Trás-os-Montes, bem com Alto Tâmega, o efeito demográfico foi mais
visível, com reduções anuais de 1% sucessivamente. Por consequência, em 2014, as regiões detinham
valores 8% e 7% inferiores aos de 2008. Contrariamente, Algarve, Oeste e Área Metropolitana de
58
Lisboa sentiram o peso da evolução da sua população no acréscimo das suas emissões de CO2. No
fim do período em estudo apresentaram um crescimento de 1%, fruto do aumento da população em
2009 e 2010, para todas as regiões.
Com impacte muito similar em todas as NUTS III, o efeito do Fator de emissão (quilograma de CO2
emitido por unidade de energia consumida) revela variações até 2013, estabilizando a partir desse ano.
Em 2009, ocorreu o maior crescimento de emissões de CO2 nas regiões, devido ao efeito, apresentando
1% de valores acima dos totais de 2008. Posteriormente, em 2010, as NUTS III apresentaram uma
redução de cerca de 8%, relativamente a 2008, onde para o mesmo ano, Alto Minho, Coimbra e Alto
Alentejo atingiram valores 10% inferiores. Até 2012, o efeito do parâmetro volta a influenciar o
crescimento das emissões, no entanto não ultrapassam os valores assumidos no ano de referência.
No final de 2013, apresentam novamente uma redução de 3%, relativamente ao ano anterior, sendo
continuada até 2014. Aí, todas as NUTS III evidenciavam emissões inferiores às proferidas em 2008,
com uma variação média do conjunto de menos 6%
A Intensidade energética (consumo de energia primária por milhões de €) tem vindo a desempenhar
um papel importante na desvinculação entre o desenvolvimento económico das regiões, e o aumento
das emissões carbónicas, através da sua redução ao longo do tempo. Este comportamento é bem
visível na decomposição das emissões de CO2, sendo o fator que mais influência o comportamento
carbónico das NUTS III consideradas. No final do período em análise, 78% das regiões apresentaram
um valor cerca de 10% inferior ao inicial, com Algarve e Lezíria do Tejo a verificarem as maiores
reduções (19%) no conjunto das regiões. Anualmente, 2012 foi determinante para o crescimento da
sustentabilidade carbónica, apresentando um valor de emissões de CO2, por NUST III, cerca de 5%
inferior ao total de 2008. Até aqui, as reduções rondavam o 1%. Contrariamente ao panorama geral,
Alentejo Litoral apresenta uma evolução díspar. Em 2009, apresenta emissões cerca de 32% inferiores
ao total de 2008, progredindo de forma irregular até 2013, onde aumentou os seus valores em 66%.
Aqui, emitia cerca de 30% a mais do que em 2008, sendo que em 2014 esse valor cresceu para 71%.
59
Figura 22 – Variação acumulada das emissões de CO2 dos diversos fatores nas NUTS III continentais, relativamente ao total obtido no ano de 2008
60
A Kaya Identity, através da soma de todos os fatores contribuintes na evolução das emissões
carbónicas, determina a variação total ocorrida, sendo evidente a influência do efeito da Intensidade
Energética. A Figura 23 demonstra que, a partir de 2010, todas as NUTS III, com exceção de Douro,
Médio Tejo, Terras de Trás-os-Montes e Alentejo Litoral, reduziram as suas emissões face a 2008, com
uma taxa média de redução anual de 2%.
Figura 23 – Variação acumulada das emissões de CO2 nas NUTS III continentais, relativamente ao total de 2008
No final do período considerado, 87% das NUTS III apresentavam emissões de CO2 cerca de 16%
inferiores às inicialmente obtidas, sendo que Lezíria do Tejo, dominou a variação com uma redução de
32%, seguidas das Áreas Metropolitanas de Lisboa e Porto (23%). Relativamente às NUST III de
exceção, Alentejo Litoral foi a que apresentou o aumento mais abrupto, fruto da evolução da sua
intensidade energética a parir de 2012, emitindo em 2014 80% mais que em 2008. Adicionando a esta
região, Médio Tejo e Terras de Trás-os-Montes também demonstraram um aumento carbónio,
relativamente ao ano de referência, de 11% e 13%, respetivamente.
4.4.2 Análise de clusters nas regiões NUTS III
Estruturada a análise da decomposição das emissões de CO2, nos fatores que a influenciam, é
relevante analisar o comportamento das NUTS III mediante a semelhança dos mesmos. Desta forma,
de modo a agrupar as NUTS III em subgrupos mais homogéneos relativamente à variação das
emissões procedeu-se ao método de clustering hierárquico, aplicando o critério de Ward através da
medida de proximidade Distância Euclidiana, e expressos na Figura 24. O conjunto de dados teve por
base a variação das emissões de CO2 de cada fator, entre 2008 e 2014.
61
Figura 24 – Variação das emissões de CO2, consequentes do impacte dos diversos fatores, entre 2008 e 2014
1 2
3 4
5 6
62
Desta forma, as 23 NUTS III foram div ididas em 6 clusters, com as características da variação de
emissões de CO2 dos efeitos considerados o mais semelhante possível. Os clusters identificados foram
os seguintes:
Cluster 1: Lezíria do Tejo, Algarve, Oeste e Região de Leiria, reduziram as suas emissões de
CO2 nos parametros da Intensidade Energética (20%) e Fator de Emissão (5%). A População,
bem como a Estrutura Energética, não apresenta grandes influências ao nível das emissões
carbónicas, tendo permanecido constantes de 2008 para 2014. Também o Mix de Combustíveis
não apresenta grandes variações nos NUTS III considerados. No entanto a Região de Leiria
desvia-se do padrão, com um aumento das suas emissões em 7% no mesmo.
Cluster 2: O segundo cluster é caracterizado pela redução das emissões de CO2, derivadas
no impacte do Fator de Emissão (5%) e Intensidade Energética (10%) nas regiões. Dele fazem
parte as Áreas Metropolitanas de Lisboa e Porto, Cávado e Ave. No entanto, a Intensidade
Energética tem uma influência um pouco maior na Área Metropolitana de Lisboa, contribuindo
para a redução de 15% no seu território. A População, Estrutura Energética e Mix de
Combustíveis têm pouco impacte na variação carbónica, ao passo que a Estrutura Económica
contribuiu para o aumento na Área Metropolitana do Porto (1%), Cávado (3%) e Ave (11%),
respetivamente, e redução na Área Metropolitana de Lisboa (6%).
Cluster 3: Com reduções nas emissões de CO2, devido aos efeitos do Fator de Emissão (7%)
e Intensidade Energética (10%), estão classificados Tâmega e Sousa, Beiras e Serra da
Estrela, Viseu Dão Lafões, Alto Minho e Alto Alentejo. Este cluster apresenta uma variação
carbónica, entre 2008 e 2014, derivado do impacte do Mix de Combustíveis e Estrutura
Energética praticamente nula em todos as regiões. No entanto, o mesmo não se verifica com
os efeitos da População e Estrutura Económicas. Estes provocam um crescimento de 3% em
Viseu Dão Lafões e Alto Alentejo, e 7% nos restantes NUTS III, relativamente ao efeito
demográfico. Já pelo efeito económico exite redução de 6% Alto Alentejo e Beiras e Serra da
Estrela e 3% nas restantes regiões.
Cluster 4: O quarto cluster apresenta o conjunto de NUTS III que reduziram as suas emissões,
derivado da influência de efeitos de Intensidade e Estrutura Energética, População, Fator de
Emissão e Mix de Combustíveis, ao passo que pela Estrutura Económica sofreram um
crescimento das suas emissões carbónicas. Fazem parte deste grupo a Região de Coimbra e
Aveiro, Alentejo Central, Baixo Alentejo, Douro, Beira Baixa e Alto Tâmega. A Intensidade
Energética contribuiu para decréscimo de 5% das emissões da Região de Coimbra e Douro,
no entanto, nas restantes NUTS III essa redução não foi tão expressiva. Os efeitos
demográficos contribuíram para a redução carnónica na Região de Aveiro (2%), em Alto
Tâmega (7%), na Beira Baixa (7%), no Douro (6%) e Alto e Baixo Alentejo bem como na Região
de Coimbra (5%). Em contrapartida, a Estrutura Económica provocou um agravamento na Beira
Baixa e Douro (10%), no Baixo Alentejo (5%), em Alto Tâmega (2%), Região de Aveiro e
Alentejo Central (1%), e reduções nas emissões carbónicas da Região de Coimbra (1%).
Cluster 5: Terras de Trás-os-Montes e Médio Tejo. No Médio Tejo são as regiões marcadas
pela influência da Intensidade e Estrutura Energética. No Médio Tejo não ocorrereu variações
63
derivadas da Estrutura Energética. No entanto, esta provocou um crescimento de 3%, nas
emissões das Terras de Trás-os-Montes. De forma antagónica os efeitos da População
reduziram no Médio Tejo (5%) e Terras de Trás-os-Montes (8%), bem como o Fator de Emissão
(5%) e Mix de Combustíveis (1%), em ambas as regiões.
Cluster 6: Por último, e com um desenvolvimento incoerente comparado com as restantes
regiões, está classificado o Alto Alentejo. No intervalo de tempo de 2008 para 2014, emissões
CO2 derivado do contributo do efeito da Intensidade Energética (70%), Mix de Combustíveis
(14%)e Estrutura Económica(7%). Por outro lado, mas com um impacte muito mais reduzido,
a População (3%) e a Estrutura Energética (3%) contribuíram para a redução das emissões no
território.
A análise de clusters vem assim realçar o impacte da Intensidade energética nas emissões carbónicas
das regiões. Este fator é responsável pela evolução das emissões de 70% nas NUTS III, e de 5 clusters.
Em segundo plano, são destacados o Fator de emissão, com impacte em 17% das regiões, e a
População, em 13%, caracterizando ambos os fatores as NUTS III classificadas no cluster 4.
64
5 Conclusão e trabalho futuro
5.1 Conclusão
Num contexto de evolução crescente do consumo de recursos energéticos, a quantificação de consumo
de energia primária, e consequentes emissões de CO2, desagregada por setor e vetor energético é
essencial. Nesse sentido, este trabalho visa perceber quais os fatores determinantes para a evolução
do consumo e emissões de CO2, registada entre 2008 e 2014, nos municípios portugueses e regiões
NUTS III continentais. Para a análise de consumos e emissões foram elaboradas Matrizes Energéticas
para os 308 municípios nacionais, relacionando-as com setores de atividade económica e vetores
energéticos. A criação desta base de dados permitiu a caracterização energética e carbónica a nível
nacional, comparando as estruturas dos municípios, e especificando os indicadores mais relevantes na
evolução da sustentabilidade e eficiência das regiões NUTS III.
O município de Lisboa foi o exemplo escolhido para representar a análise individual dos municípios.
Entre 2008 e 2014 observou-se uma redução de 23% de consumo de energia primária, atingindo o
objetivo estabelecido no Plano de Ação para a Sustentabilidade Energética de Lisboa.
Consequentemente, as emissões de CO2 decresceram 31%, salientando o sucesso do compromisso
estabelecido com a União Europeia. Os setores económicos e vetores energéticos com maior impacte
no município registaram reduções ao nível do consumo de energia primária. Entre 2008 e 2014 foram
atingidas variações de 18% no setor Serviços, 34% nos Transportes e 12% no Doméstico. Sobre os
vetores energéticos assiste-se a uma redução de 12% no consumo de Eletricidade, 35% e 41% nos
Gasóleos e Gasolinas e de 25% no G.P.L.
Comparando a evolução entre 2008 e 2014 dos municípios continentais com maior quota de consumo
e emissões nacionais, Leiria destacou-se pela sua redução em 30% do consumo de energia primária e
Azambuja pela redução de 45% das emissões de CO2. Normalizados à população, as reduções no
consumo de energia primária e emissões de CO2 atingiram 70% e 80% dos municípios
respectivamente, para o mesmo período. A nível setorial, foi o setor dos Transportes que apresentou
maior presença, quer a nível de consumo energético, quer de emissões de CO2, abrangendo cerca de
33% do consumo de energia primária e 40% das suas emissões carbónicas dos municípios. De forma
global, 70% dos setores económicos reduziram os seus consumos energéticos, e 90% as suas
emissões de CO2, consequência da utilização de vetores energéticos mais limpas e com impactes mais
sustentável no meio ambiente. Paralelamente, 50% melhoram a sua performance económica com
variações positivas do VAB. Em destaque, encontra-se o setor do Alojamento, restauração e similares,
restauração e similares com um crescimento de 10% no seu VAB e reduções de 30% e 38% dos seus
consumos de energia primária e emissões de CO2, respetivamente. Ao nível da classificação de
concentração do consumo de energia primária, os setores económicos apresentam uma distribuição
acentuada ao nível municipal. Apenas a Indústria Extractiva tem os seus consumos menos dispersos,
com 0,114 de HHI, e concentrando-os nos municípios de Castro Verde, Pombal e Aljustrel que
agregados retêm 50% dos consumos totais do setor.
65
Ao nível das regiões NUTS III continentais, entre 2008 e 2014, ocorreu uma diminuição por NUTS III
de cerca de 4% e 9% do seu consumo e emissões, respectivamente. Considerando os consumos e
emissões de CO2 das 23 regiões é evidente a relevância das Áreas Metropolitanas de Lisboa e Porto
nos valores totais do país. Estas representam, em conjunto, 44% e 45% do consumo de energia
primária e emissões de CO2, apresentando um valor equivalente à soma de 82% das NUTS III
considerados. Para o mesmo período de tempo, a intensidade energética e carbónica média por NUST
III melhoraram em 3% e 8%, respectivamente, sendo Lezíria do Tejo a que mais reduziu, com uma
variação de 20% em ambos os parâmetros.
Recorrendo à Extended Kaya Identity, com a aplicação da Index Decomposition Analysis, foram
dissociadas das emissões de CO2 os efeitos de População, Estrutura da atividade económica,
Intensidade energética, Estrutura energética, Mix de combustível e Fator de emissão. Comparando o
impacte de cada fator na evolução das emissões de CO2 a Intensidade energética é o parâmetro que
mais influencia o comportamento carbónico das NUTS III. Através da sua redução ao longo do tempo,
foi responsável pela desvinculação entre o desenvolvimento económico das regiões, e o aumento das
emissões carbónicas da maioria das regiões. Aplicando o critério de Ward, e a medida de proximidade
Distância Euclidiana, as regiões foram agregadas em 6 clusters considerando as características da
variação de emissões de CO2 dos efeitos considerados, o mais semelhante possível. Com impactes
qualitativos semelhantes em todos os clusters, os fatores Intensidade Energética e Fator de Emissão
são os maiores responsáveis pelas reduções de CO2 nas regiões. Com excepção de Terras de Trás-
os-Montes, Médio Tejo e Alto Alentejo, onde o primeiro parâmetro traduz o crescimento das emissões.
As ferramentas estruturadas neste trabalho demonstram assim dar resposta aos desafios presentes na
definição de estratégias de sustentabilidade energética a nível regional. Pelas diversas abordagens que
possibilitam ao nível da análise energética, carbónica e económica, e dispostas na plataforma online
http://balancosenergeticospt.weebly.com/, estas ferramentas permitem um melhor conhecimento do perfil
energético de diferentes regiões, podendo auxíliar autarquias a cumprir metas estabelecidas, e assim
potenciar o crescimento sustentável dos territórios a nível regional, nacional e europeu.
5.2 Trabalho Futuro
De forma a permitir uma análise mais abrangente e detalhada, o trabalho futuro deveria passar pelo
recurso ao Balanço Energético da Região Autónoma da Madeira e Açores, para uma melhor
caracterização das mesmas regiões. Com a obtenção rigorosa dos dados sobre o consumo de energia
primária e CO2 nas ilhas, seria possível relacionar os mesmos com outros indicadores, nomeadamente
demográficos e económicos, abrangendo assim todo o território nacional.
Outro ponto relevante a melhorar na metodologia é a consideração do consumo de energia primária
para produção descentralizada de eletricidade, nomeadamente através de vetores renováveis. No
entanto, devido à falta de informação pública disponível, a obtenção destes dados seria difícil.
66
As ferramentas desenvolvidas neste trabalho são aplicáveis a qualquer período temporal. No entanto,
apenas foram implementadas sobre um conjunto de anos passados. Recorrendo assim ao modelo de
decomposição Kaya Identity seria interessante desenvolver uma abordagem de prospecção futura
sobre as emissões carbónicas, bem como a evolução dos principais fatores que a influenciariam,
potenciando ao máximo a várias vertentes de análise da ferramenta.
A nível global, o desenvolvimento de mecanismos e ações de transferência de conhecimento junto das
autarquias locais sobre as ferramentas e dados gerados neste trabalho também seria um aspecto a
melhorar e implementar futuramente.
67
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[73] U. N. F. C. o. C. Change, “ Clean Development Mechanism,” Artical 12 of the Kyoto Protocol, 30 March 2006.
[74] S. R. d. A. e. d. Mar, “Desafios do Protocolo de Quioto na Região Autónoma dos Açores,” 2007.
[75] U. Nation, “Parties to the Convention and Observer States [Online].,” [Online]. Available: http://unfccc.int/parties_and_observers/parties/items/2352.php . [Accessed 08 01 2017].
70
Apêndice
Apêndice A. Compilação dos valores totais de consumo de energia primária e emissões de
CO2 dos municípios nacionais
71
72
Apêndice B. Compilação das emissões de CO2 dos fatores considerados no modelo de
decomposição, para todos os NUTS III continentais, e considerando 7 intervalos temporais
distintos.
73
74
75
76
Apêndice C. Fator de conversão e emissões associados ao consumo final de eletricidade
proveniente da rede elétrica nacional e autoconsumo
