#118 - Gaia episódio 3 – Projetando o futuro - Oxigênio Podcast
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Como é possível fazer projeções de como será o clima no futuro? E como é possível usar essas projeções para agir? Nesse episódio do Gaia, o Alexandre Costa, da Universidade Estadual do Ceará, fala sobre os Modelos Globais de Clima e a pesquisadora Layla Lambiasi conta sobre o estudo, realizado pelo Centro de Estudos em Sustentabilidade da FGV com a Agência Nacional de Água, que avaliou medidas de adaptação em uma bacia no nordeste do Brasil.
Este é o terceiro episódio da série Gaia. A produção e edição é feita por Oscar Freitas Neto. O projeto é uma produção do podcast Oxigênio, do Labjor/Unicamp, e conta com a orientação de Simone Pallone. A responsável pela distribuição do podcast é a Helena Ansani Nogueira.
Oscar: Como você acha que será o mundo daqui a 30 anos? Como serão as cidades, o campo? E o clima? Vai ser mais quente, mas quanto mais quente? Quão incerto é esse futuro? Neste episódio nós vamos falar sobre como é possível fazer projeções de como será o clima do futuro. E, depois, vamos falar como é possível agir considerando as incertezas, pegando como exemplo um estudo que avaliou medidas de adaptação em uma bacia no nordeste do Brasil.
Alexandre: Ah, vamos testar aí o que acontece com o planeta se eu queimar todo o carvão que está enterrado no subsolo na forma de CO2 na atmosfera. Vamos só experimentar, testar. Não, né? Ninguém faz isso. Mas com uma terra simulada, uma terra dentro do computador a gente pode fazer.
Oscar: Esse é o Alexandre Costa.
Alexandre: Sou professor titular da Universidade Estadual do Ceará, sou cientista do clima e trabalho com modelagem climática.
Oscar: Os modelos climáticos, com os quais o Alexandre trabalha, são a única forma de antecipar os impactos das mudanças que podem ocorrer no clima. Isso porque eles dão essa possibilidade de ter um planeta alternativo, um planeta-laboratório, onde é possível fazer qualquer experimento com o clima.
Alexandre: Tira a calota polar, aumenta a quantidade de luz solar, polui o ambiente e modifica as propriedades das nuvens, tira a Amazônia, enfim, faz um monte de alterações para ver o que acontece com o resultado final.
Oscar: Esses modelos são baseados nas leis da física e equações que descrevem os processos físicos e biogeoquímicos do planeta. Por exemplo, eles incorporam os chamados Modelos de Circulação Geral da atmosfera e do oceano.
Alexandre: O modelo climático, além do módulo atmosférico e do módulo oceânico, ele tem em geral muitos outros componentes hoje em dia. Ele precisa ter componente de criosfera, de gelo marinho e de gelo continental, eles precisam ter modelo de biosfera, e boa parte deles tem ciclo de carbono, química da atmosfera. E todos esses modelos de subsistemas precisam estar acoplados entre si.
Oscar: Mas, para entender como é possível fazer projeções, é importante entender a diferença entre tempo e clima.
Alexandre: Quando a gente fala de previsão de tempo, embora muitas vezes se fale de probabilidade de chuva, mas a previsão de tempo ela se preocupa com algo mais determinístico, ou seja, quando e onde vai chover, qual vai ser a temperatura em região X daqui a dois, três dias ou na semana seguinte.
Oscar: Já com o clima, a preocupação não é com previsão de eventos específicos em datas determinadas.
Alexandre: Clima não vai se preocupar, por exemplo, se vai ter chuva no Ceará no modelo climático para o dia 15 de outubro de 2074. Embora essa informação esteja lá, ela não tem valor, não tem significado em termos determinísticos, não é prever que isso vai acontecer. Quando a gente está olhando para o clima, a gente tá olhando para a estatística do tempo. E acho que o paralelo melhor que pode ser feito é com o lançamento de dados, dados de jogo.
Oscar: Se a gente joga um dado normal, se ele não estiver viciado, a chance é de um sexto para cada lado. Mas se ao invés de só um, a gente joga 100 dados é possível antecipar que o valor médio deve ser por volta de três e meio. Se o primeiro dado caiu 5 ou se o trigésimo sexto caiu 2, isso não tem muita relevância.
Alexandre: Então isso é prever clima, a gente não tem nenhuma previsão sobre o resultado de um lançamento específico de um dado. Mas você tem condição de antecipar o comportamento médio de todos os lançamentos dos dados. Quando você olha os dados do modelo e aparece um El Niño no ano de 2056, não quer dizer que o modelo está prevendo um El Niño para 2056. O que você vai olhar é, ao longo do próximo século, quantos El Niños esse modelo projeta? Isso é mais ou é menos do que esse mesmo modelo projetava considerando as condições climáticas do clima do passado? Aí a gente começa a fazer inferências. A frequência e distribuição de El Niño vai aumentar ou diminuir, a intensidade dos furacões vai aumentar, a frequência de ondas de calor, de secas no norte da África, ou na Amazônia. Você olha para as estatísticas desses fenômenos e não para a materialização deles num tempo específico, num instante específico. Então, clima é isto, você vai avaliar o que é que vai acontecer com as estatísticas da temperatura, se a média vai aumentar, se você vai ter maior ou menor incidência de extremos de frio ou calor, você vai olhar para a precipitação média de determinada área. E obviamente o que acontece é que modificar as condições em que o clima se manifesta implicam, por exemplo, em alterar o balanço de energia do planeta. Então você pode fazer uma simulação climática colocando mais energia do sol chegando, você pode fazer uma simulação climática com mais gases do efeito estufa e, portanto, menos calor, menos infravermelho saindo. E isso vai afetar seu resultado final, vai afetar as estatísticas finais do modelo.
Oscar: Mudar as variáveis é mudar os dados com os quais a gente joga, é viciar os dados para algum lado. Mas um modelo não dá uma fotografia real de algum instante no futuro.
Alexandre: Não, inclusive essa má interpretação que leva as pessoas a serem confundidas com aquela falácia. Ah, mas os modelos não conseguem nem prever se vai chover daqui a duas semanas, como é que ele vai me dizer como vai ser o clima lá de 2100? É por não entender essa distinção entre tempo e clima e, portanto, as metodologias de previsão de tempo e projeção climática que às vezes as pessoas terminam caindo nessas armadilhas.
Oscar: Mas é claro que esses modelos têm diversos pontos de incerteza. Por mais sofisticados que sejam, eles são sempre uma aproximação do que acontece na realidade. As equações que descrevem os processos são bastante complexas e tem várias formas de se resolver.
Alexandre: Você precisa de formas aproximadas dessas equações para serem resolvidas numericamente, computacionalmente. Há diversos métodos diferentes que são usados para resolver e cada um tem um tipo de erro diferente.
Oscar: Outro ponto de incerteza são os processos que ocorrem em escalas muito pequenas. Os modelos climáticos precisam de muito poder computacional para rodar e, por isso, eles dividem o planeta em uma malha quadriculada para que seja possível fazer os cálculos. Em geral, eles têm resolução de dezenas a uma centena de quilômetros. O problema acontece quando se tem processos de escala menor que a resolução, mas que os efeitos não são desprezíveis. É o caso das nuvens, por exemplo. E o que se faz é utilizar valores aproximados para esses processos, é o que chamam de parametrização.
Alexandre: Então várias coisas vão estar dentro da caixa do modelo e, portanto, ele não consegue resolver explicitamente e você vai ter que parametrizar. Até aí tudo bem, como você tem várias possibilidades de resolver aproximadamente essas equações, você só vai ficar satisfeito quando não apenas um modelo apontar para determinado tipo de resultado. Nós valorizamos em geral os resultados de diferentes modelos colocados junto. Porque se [um] determinado padrão aparece no modelo A, no modelo B, no modelo C, sendo que cada um desses modelos usa método, técnicas diferentes, tem resoluções espaciais diferentes, é porque aquele padrão é robusto.
Oscar: Mas a grande fonte de incerteza para projetar o clima do futuro não são os processos biogeoquímicos, é outra coisa.
Alexandre: No modelo vai estar lá, G é igual 9,8 metros por segundo ao quadrado, a constante de Stefan Boltzmann, o sigma, está lá, é 5,67 vezes 10 a menos 8 watts por metro quadrado Kelvin a quarta e quantidade de radiação solar vai ficar em torno de 1360 watts por metro quadrado como constante solar. A grande fonte de incerteza mesmo é se nós vamos continuar queimando combustíveis fósseis como se não houvesse amanhã, jogando carbono estocado nas jazidas de carvão, petróleo e gás, e devastando floresta e lançando todo esse carbono na atmosfera na forma de CO2 ou se a humanidade cria juízo. Essa, na verdade, é a maior incerteza que tem. E é por isso que, nesse ponto, a gente não fala que os modelos preveem, não é previsão, são projeções. Ou seja, são dependentes do cenário. A principal diferença nos cenários é o que a humanidade vai fazer.
Oscar: Para fazer as projeções é preciso pensar nos cenários possíveis, incorporando as mais diversas variáveis
Alexandre: A gente precisa imaginar qual é o leque de possibilidades do comportamento humano.
Oscar: E, para ter uma base de comparação dos estudos, foram criados cenários padrões.
Alexandre: Isso foi possível com o estabelecimento de um projeto de cooperação internacional chamado CMIP.
Oscar: O Projeto de Intercomparação de modelos acoplados que já está em sua sexta fase. Até o último relatório do IPCC, o painel sobre mudança do clima da ONU, eram usados os cenários RCP, as trajetórias representativas de concentração
Alexandre: Os modelos eles vão simular mudanças no clima entre determinadas faixas de desequilíbrio energético. A lógica aí era tentar não entrar muito nas incertezas socioeconômicas. O grande problema é o seguinte. Que embora isso pudesse fazer sentido para nós que lidamos diretamente com a modelagem física, isso criava uma questão do tipo: ok, mas como você chega nesse cenário, se ele depende de escolhas econômicas, sociais e, no final das contas, políticas? E aí, portanto, se resolveu mudar de novo o paradigma da construção de cenários.
Oscar: Foram criados os cinco cenários chamados SSP, as trajetórias socioeconômicas compartilhadas, que dispõem os cenários considerando mitigação e adaptação. O primeiro cenário é chamado sustentabilidade
Alexandre: É um cenário em que você aposta muito mais num equilíbrio, na justiça climática, você aposta no compartilhamento de soluções, você fortalece os países e as comunidades mais vulneráveis no que diz respeito à adaptação. Mas, ao mesmo tempo, você maximiza a mitigação, você corta as emissões ao máximo. Esse SSP1 é o melhor conjunto de cenários.
Oscar: E, no outro extremo da mitigação, o quinto cenário que se preocupa com adaptação, mas se baseia no desenvolvimento pelo uso de combustíveis fósseis
Alexandre: É mais ou menos como você falar de pré-sal para saúde e educação. Você em tese está melhorando a qualidade de vida das pessoas, fornecendo serviços, mas isso é feito usando energias fósseis que vão arrebentar o planeta.
Oscar: Mas considerando tantos cenários, como é possível tomar decisões?
Layla: Então vamos abraçar essa incerteza, vamos fazer um planejamento baseado nessa incerteza. A gente não vai negar que ela existe e a gente vai, pelo contrário, trazer todos os elementos que constitui uma incerteza e tentar mostrar eles, tentar deixar eles mais visíveis.
Oscar: Essa é a Layla Lambiasi
Layla: Eu sou formada em engenharia ambiental
Oscar: Hoje ela está na Suécia onde fez um mestrado em ciências da sustentabilidade e desenvolvimento sustentável. Mas, entre 2016 e 2018, ela trabalhou no Centro de Estudos em Sustentabilidade da FGV em um projeto, em parceria com a Agência Nacional de Águas, que analisou o custo-benefício de medidas de adaptação à mudança do clima.
Layla: Diferentes interferências para exatamente melhorar nossa resiliência, a forma como a gente vai reagir ou responder a essas alterações climáticas.
Oscar: O estudo focou na bacia Piancó-Piranhas-Açu
Layla: que é no sertão da Paraíba e do Rio Grande do Norte. A região do nordeste do Brasil é uma das que está mais suscetível às mudanças climáticas no Brasil. Inclusive, na época do projeto, que começou em 2016, a região já estava passando por uma seca muito intensa de já quatro anos, entrando no quinto ano, que já era uma anomalia climática.
Oscar: A bacia fica no semiárido nordestino e tem por volta de um milhão e meio de habitantes que dependem muito dos reservatórios de água da região
Layla: Porque o que acontece lá é que chove, chove no Nordeste, mas chove num momento muito concentrado, muito específico que é de fevereiro a maio.
Oscar: No final de 2016, a Layla junto a outros pesquisadores percorreu a região
Layla: E aí a gente chegou no meio de uma crise hídrica super prolongada para a qual os reservatórios não foram planejados. Porque é isso que acontece com a mudança do clima, né? Você tem um certo planejamento, o seu reservatório vai aguentar três anos de seca, só que com a mudança global do clima global, as secas estão durando seis anos. E aí como é que faz? E o impacto na bacia era muito impressionante, tanto nas pessoas como nas infraestruturas. A maioria das cidades tinham problemas com abastecimento. Muitas regiões dependiam assim de caixas d'água públicas, então as pessoas se alinhavam em filas para encher seus baldes.
Oscar: E a seca afetava também as atividades econômicas, indústria, agricultura
Layla: A gente passou por um perímetro irrigado público que estava completamente abandonado por causa da seca. Acho que essa foi uma das imagens também mais fortes que você via o efeito da seca muito forte na atividade econômica e na vida mesmo porque são pessoas que dependiam desses espaços. E aí você pensa no impacto disso porque depois para você retomar é muito mais difícil porque você vai recuperar o que estragou com o tempo, se você abandona o dano é muito maior, mas é porque não tinha mesmo condições de continuar.
Oscar: Uma análise de custo-benefício funciona assim: primeiro é preciso calcular qual é o risco físico.
Layla: Qual é o déficit hídrico de uma região. Isso é o risco físico. Então quanto de água vai faltar.
Oscar: E esse déficit está associado a uma perda econômica, já que sem água, muitas atividades param ou são prejudicadas.
Layla: Para calcular o benefício de uma medida, você vai aplicar a medida, ver como ela se desenvolve ali e ver como ela afeta o déficit. Antes você tinha uma perda de, sei lá, 10 milhões e depois de aplicar a medida você tem uma perda de 5 milhões, então o benefício dela foi de 5 milhões de reais.
Oscar: E isso é comparado com o custo de implementação e operação da medida. Então o custo-benefício é um conceito simples, mas que cada elemento tem uma grande complexidade. Por exemplo, é necessário estudar e entender bem como cada medida influencia no sistema. Mas antes de tudo é preciso calcular o déficit hídrico, que depende do clima do futuro. Para isso, eles pegaram estudos já realizados que utilizavam os Modelos Climáticos Globais.
Layla: A gente teve acesso aos resultados de 21 modelos que, na verdade, eram 42 projeções porque para cada modelo você roda dois cenários.
Oscar: Dois cenários RCP, um mais intenso e outro menos intenso.
Layla: E o que a gente fez foi analisar as tendências desses cenários. Por exemplo, um dos nossos resultados era que 70% das projeções desses modelos climáticos globais estavam indicando que os eventos secos iam ficar mais secos.
Oscar: Eles estavam preocupados com essas tendências mais predominantes
Layla: A partir desses estudos a gente foi refinando, refinando os modelos. Até que a gente chegou em três cenários.
Oscar: Um cenário árido
Layla: Que é o pior cenário, só fica mais intenso, mais secas, menos precipitação
Oscar: um cenário de extremos
Layla: Ao mesmo tempo que você vai ter secas mais intensas, você vai ter chuvas mais intensas também. E lidar com esses extremos requer um outro tipo de abordagem de resiliência.
Oscar: Por último, um cenário que prevê um agravamento da seca mais moderado. Mas além dos cenários climáticos, consideraram ainda três cenários econômicos da região.
Layla: Porque o déficit também vai estar relacionado aos padrões de desenvolvimento da população na região. Tanto crescimento populacional, por exemplo, quanto crescimento da atividade industrial ou agricultura etc. Então tem que considerar essa complexidade porque se você tem 3 cenários econômicos e 3 climáticos, o resultado é o cruzamento disso, então você tem 9 resultados. Lidar com a incerteza é um trabalho mesmo porque quanto mais incerteza você quer mostrar, mais complexidade você vai ter também, né? Porque são mais cenários e mais possibilidades.
Oscar: No estudo foram consideradas dezoito medidas de adaptação entre elas obras de infraestrutura como a construção de novos reservatórios, como medidas voltadas para a zona rural como a construção de cisternas, o reuso de efluentes industriais até diminuição de demanda por uso de tarifa. Depois da análise, para facilitar a tomada de decisão, eles separaram as medidas em grupos. E dois grupos são os mais interessantes.
Layla: Então as medidas no-regret, que significa não arrependimento, é aquela medida que você pode investir em qualquer cenário, sob qualquer condição, porque ela sempre gera mais benefício do que custo. Então é um grupo muito interessante porque, para o tomador de decisão, é um grupo que não tem erro. É um grupo em que você pode investir e ela vai ter retorno, ela vai ser benéfica em diferentes níveis. E aí a gente tem o de low-regret, que é de baixo arrependimento. No geral elas são custo-benéficas, mas podem ter cenários ou condições que elas podem não ser tão custo-benéficas. Mas elas ainda são boas alternativas porque elas se mostram eficientes na maior parte dos cenários, combinam benefícios significativos.
Oscar: No fim, em oito medidas os benefícios superaram os custos em todos os cenários e cinco se mostraram boas alternativas dependendo do contexto. Medidas como a construção do reservatório de Oiticica, o reuso de efluentes industriais, o manejo eficiente das técnicas de irrigação e construção de cisternas.
Layla: Então isso é um resultado muito valioso do ponto de vista da tomada de decisão, exatamente porque você consegue priorizar a ação. Você consegue saber por onde começar. Então essa foi uma das formas também que a gente contornou a incerteza que é, depois de todos esses estudos e cenários e análises, você conseguir agrupar a decisão nas coisas que fazem mais sentido que são mais certeiras.
Layla: A gente precisa entender a dimensão do que a gente está perdendo, do que a gente está pondo em risco. No projeto, além de calcular o custo do que se ia perder no futuro, a gente calculou o quanto já estava perdendo nessa seca, naquela seca que durou seis anos, de 2012 a 2017. Quanto que se perdeu? Quanto que já está sendo perdido? Porque a gente não está se preparando, porque a gente não é resiliente. E é interessante porque um dos resultados é que nenhuma das nossas medidas de adaptação, das medidas que a gente considerou, são mais caras do que já se perdeu nessa crise. Então acho que trazer para essa base, para esse âmbito palpável do conhecimento também dá uma perspectiva. Porque o tomador de decisão tem que entender que o que a gente já perdeu é mais do que tudo o que a gente precisaria investir para ser mais resiliente, para perder menos. E isso é uma mensagem que é forte.
Alexandre: Só tem um caminho para a gente evitar as piores consequências do superaquecimento do sistema climático terrestre. É cortar as emissões de gases do efeito estufa. A gente tinha que, na verdade, reduzir a incerteza fazendo o que deve ser feito, cortando as emissões. Cortando radical e rapidamente as emissões. Sob pena de comprometermos irreversivelmente boa parte dos ecossistemas do nosso planeta e as condições de vida das futuras gerações de habitar.
Oscar: O Gaia é produzido e editado por mim, Oscar Freitas Neto. E conta com a orientação de Simone Pallone, do Labjor. A responsável pela distribuição do podcast é a Helena Nogueira Ansani.