MODELAGEM COMPUTACIONAL PARA AVALIAR O IMPACTO AMBIENTAL DOS CINCO VEÍCULOS MAIS COMERCIALIZADOS, EM 2017, NO BRASIL

Autores

  • Glauco Oliveira Rodrigues UFSM
  • Eugênio de Oliveira Simonetto UFSM
  • Carine Dalla Valle UFSM
  • steffani dapper UFSM
  • Paulo Roberto Silveira Machado Universidade Federal de Santa Maria

Palavras-chave:

Modelagem. Veí­culos. Impacto ambiental.

Resumo

A poluição do ar é um dos maiores problemas ambientais no mundo, sendo considerado um fator preocupante, tanto para a atualidade, como para as próximas gerações. Neste contexto, o objetivo do presente estudo consistiu em elaborar um modelo para verificar, dentre os cinco veí­culos mais vendidos no Brasil, no ano de 2017, qual o veí­culo responsável pelo maior í­ndice de poluição gerado. Para a realização do estudo, foi utilizada a metodologia de dinâmica de sistemas, exemplificada por Law (2015), a qual é composta por 4 etapas a serem seguidas para a execução da modelagem computacional. Foi utilizado um conjunto de variáveis para estimar esses impactos ao longo do tempo, as quais consistem em: variação do quilômetro rodado, distância estrada e distância cidade, rendimento estrada e rendimento cidade, consumo estrada e consumo cidade, consumo total, NMHC, CO, NOx e CO2 gerados, por veí­culo. O modelo desenvolvido foi composto por oito variáveis auxiliares, quatro variáveis de estoque, além de uma variável shadow denominada time. Foram gerados cinco cenários, sendo que o horizonte de tempo simulado foi de dez anos. Com os resultados, foi possí­vel verificar que o veí­culo com maior emissão de gramas de NHMC e de CO foi o Onix. No que se refere ao poluente NOX, o veí­culo gol apresentou o pior í­ndice ambiental. Por fim, analisou-se a quantidade de CO2 emitida por veí­culo, e todos os veí­culos apresentaram altos í­ndices de emissão, sendo que a diferença entre eles foi pequena, trazendo o cenário que representa o veí­culo HB20, como o maior emissor deste poluente.

Biografia do Autor

Glauco Oliveira Rodrigues, UFSM

ossui graduação em Redes de Computadores pela Universidade Federal de Santa Maria (2014). Mestrado em Administração pela Universidade Federal de Santa Maria(2016) e Doutorando pela Universidade Federal de Santa Maria. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Redes de Computadores, participante de pesquisa na área de Sistemas de Informação, Pesquisa Operacional e Sustentabilidade Ambiental, atuando principalmente nos seguintes temas: modelagem de sistemas complexos e ambientais.

Eugênio de Oliveira Simonetto, UFSM

Possui graduação em Análise de Sistemas pela Universidade Católica de Pelotas (1995), mestrado em Ciência da Computação pela Pontifí­cia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (1998), doutorado em Administração (írea: Sistemas de Informação e Apoio í  Decisão) pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2004) e estágio pós-doutoral sênior em Produção e Sistemas na Universidade do Minho (Portugal). Atualmente é professor adjunto no Departamento de Ciências Administrativas da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Tem experiência na área de modelagem de sistemas de apoio a decisão.

Carine Dalla Valle, UFSM

Possui Graduação em Administração pela Universidade Regional Integrada do Alto Uruguai e das Missões - URI, Campus de Frederico Westphalen/RS (2010). Especialização em Educação Ambiental pela Universidade Federal de Santa Maria -UFSM (2013). Mestrado em Extensão Rural pelo programa de Pós-graduação em Extensão Rural na Universidade Federal de Santa Maria - UFSM (2018). Integrante e pesquisadora do Núcleo de Estudos e Pesquisas em Economia Agroindustrial - NEPEA (2016) no Programa de Pós-graduação em Extensão Rural na Universidade Federal de Santa Maria - UFSM. Integrante e pesquisadora do Núcleo de Estudos em Organizações e Sociedade (NOS) do Programa de Pós-graduação em Administração pela Universidade Federal de Santa Maria - UFSM (2018). Tem experiência nas áreas de Administração e Extensão Rural, atuando principalmente nos seguintes temas: Estudos Organizacionais; Comportamento Organizacional; Sustentabilidade e Desenvolvimento; Extensão Rural; Dinâmicas Econômicas e Organizacionais na Agricultura.

steffani dapper, UFSM

Doutoranda em Administração (UFSM). Bacharel em Administração pela Universidade Federal de Santa Maria (2013). Mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Maria (2016). Atualmente é aluna do curso do Programa Especial para Formação de Professores (UFSM) e da Especialização em Estatí­stica e Modelagem Quantitativa (UFSM). Possui registro no Conselho Regional de Administração sob o n° 050465/O. Tem interesse na área de gestão de pessoas e comportamento organizacional, bem como na aplicação de métodos estatí­sticos em pesquisas da área da administração (correlação e regressão, análise multivariada, controle estatí­stico de processos e séries temporais).

Paulo Roberto Silveira Machado, Universidade Federal de Santa Maria

Co-fundador da empresa Softaliza, que está na Incubadora Tecnológica da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Sou Administrador - Servidor Técnico Administrativo em Educação - na UFSM e trabalho como Gerente Administrativo do Instituto de Redes Inteligentes (INRI), primeiro instituto de pesquisa da universidade. Sou aluno de doutorado em Administração e Mestre em Administração, linha de pesquisa Estratégias em Organizações, pelo Programa de Pós-Graduação em Administração(PPGA) da UFSM. Sou pesquisador do Núcleo de Inovação e Competitividade (NIC) e trabalho com empreendedorismo, startups, tecnologia e inovação. Sou graduado em administração pela Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC).

Referências

ABELIOTIS, K. et al. Decision support systems in solid waste management: a case study at the national and local level in Greece. Global NEST Journal, v. 11, n. 2, p. 117-126, 2009.

ANDRADE, Aurélio L. Pensamento sistêmico: um roteiro básico para perceber as estruturas da realidade organizacional. REAd-Revista Eletrônica de Administração, v. 3, n. 1, p. 1-30, 1997.

BORSHCHEV, Andrei. The big book of simulation modeling: multimethod modeling with AnyLogic 6. Chicago: AnyLogic North America, 2013.

BRAGA, Alfesio et al. Poluição atmosférica e saúde humana. Revista USP, n. 51, p. 58-71, 2001.

BRASIL. Ministério das Cidades. (2006).Caderno de Referência para Elaboração de Plano deMobilidade Urbana.Disponí­vel em: <http://www.cidades.gov.br>. Acesso em:

de julho de 2018.

BUENO, Newton Paulo. Identificando mudanças de regimes sistêmicos em processos econômicos: um procedimento baseado na abordagem de dinâmica de sistemas. Economia e Sociedade, v. 22, n. 1, p. 77-106, 2015.

CANÇADO, José Eduardo Delfini et al. Repercussões clí­nicas da exposição í poluição atmosférica. J braspneumol, v. 32, n. Supl 1, p. S5-S11, 2006.

CONAMA. Resolução 003/1990. Disponí­vel em: <http://www.mma.gov.br/port/conama/res/res90/res0390.html>. Acessoem: 10 ag. 2016.

DAELLENBACH, H.G., MCNICKLE, D.C. (2005).Decisionmakingthrough systems thinking.PalgraveMacmillan.

DAPPER, SteffaniNikoli; SPOHR, Caroline; ZANINI, RoselaineRuviaro. Poluição do ar como fator de risco para a saúde: uma revisão sistemática no estado de São Paulo. Estudos Avançados, v. 30, n. 86, p. 83-97, 2016.

DYSON, Brian; CHANG, Ni-Bin. Forecasting municipal solid waste generation in a fast-growing urban region with system dynamics modeling. Waste management, v. 25, n. 7, p. 669-679, 2005.

EMPRESA DE PESQUISA ENERGÉTICA. Relatório energético, ano base 2016.Disponí­vel em:<http://epe.gov.br/sites-pt/publicacoes-dados-abertos/publicacoes/PublicacoesArquivos/publicacao-46/topico-81/S%C3%ADntese%20do%20Relat%C3%B3rio%20Final_2017_Web.pdf>. Acesso em: 20/10/2017.

EPA – U.S. Environmental ProtectionAgency. AP-42: Compilationof Air PollutantEmissionFactors. Volume I. FifthEdition. Chapter 1. Section 1.3: FuelOilCombustion. Maio, 2010. Acesso em: 20/10/2014.

FREITAS, Clarice et al. Internações e óbitos e sua relação com a poluição atmosférica em São Paulo, 1993 a 1997. Revista de Saúde Pública, v. 38, p. 751-757, 2004.

GEUM, Youngjung; LEE, Sora; PARK, Yongtae. Combining technology roadmap and system dynamics simulation to support scenario-planning: A case of car-sharing service. Computers& Industrial Engineering, v. 71, p. 37-49, 2014.

GONÇALVES, Fábio Luiz Teixeira et al. Modelagem dos processos de remoção sulfato e dióxido de enxofre presente no particulado em diferentes localidades da região metropolitana de São Paulo. Revista brasileira de Geofí­sica, v. 28, n. 1, p. 109-119, 2010.

HUSS, William R.; HONTON, Edward J. Scenario planning"”what style should you use?. Long range planning, v. 20, n. 4, p. 21-29, 1987.

INSTITUTO ESTADUAL DO AMBIENTE. Cálculo de emissões para a frota de veí­culos brasileira. Disponí­vel em:<http://www.mma.gov.br/images/arquivo/80060/GT%20Inventarios/Breve%20-%20Calculo%20de%20Emissoes%20para%20a%20Frota%20de%20Veiculos%20Brasileira%20-Lemma_UFPR.pdf>. Acesso em: 15 jul. 2018.

LISBOA, H. M. (2007).Controle da poluição atmosférica. 2007. Apostila. Montreal, Canadá- UFSC.

KUM, Veasna; SHARP, Alice; HARNPORNCHAI, Napat. A system dynamics study of solid waste recovery policies in Phnom Penh City. In: Proceedingsof The 23rd International Conference of the System Dynamics Society. 2005.

DE DIOS ORTUZAR, Juan; WILLUMSEN, Luis G. Modelling transport. John Wiley & Sons, 2011.

OSIPENKO, Leeza; FARR, J. System dynamics and dynamic systems integration in regulatory environments. In: Proceedings of the 22th System Dynamics Society Conference, England, No page numbers. 2004.

MACARIO, Rosario. Upgrading quality in urban mobility systems. Managing Service Quality: An International Journal, v. 11, n. 2, p. 93-99, 2001.

MINISTÉRIO DO MEIO AMBIENTE. Poluentes atmosféricos. Disponí­vel em:<http://www.mma.gov.br/cidades-sustentaveis/qualidade-do-ar/poluentes-atmosf%C3%A9ricos#Monoxido_de_carbono> .Acessoem: 14 jul. 2018.

MORECROFT J. (2007). StrategicModellingandBusiness Dynamics: a feedback systemsapproach". Chichester, England. John Wiley&SonsLtd.

MORO, Norberto.Inspeção veicular: Análise de Emissão de Gases e Poluentes em Veí­culos Leves Movidos a Gás Natural na Grande Florianópolis. Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2013. Disponí­vel em: <https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/122718> Acesso em: mai de 2018.

NETO, T. C. (2003).Introdução í Dinâmica de Sistemas. Disponí­vel em. Acesso em 05 de julho de 2018.

ORGANIZAÇíO MUNDIAL DA SAÚDE. Poluição atmosférica. Disponí­vel em:<https://www.sns.gov.pt/noticias/2018/05/02/oms-poluicao-atmosferica>. 2018. Acesso em: 15 jul. 2018.

ORGANIZAÇíO PARA A COOPERAÇíO E DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO. Poluição do ar. Disponí­vel em:<http://www.oecd.org/brazil/>. Acesso em: 15 jul. 2018.

QUEIROZ, P. G. M.; JACOMINO, V. M. F.; MENEZES, M. A. B. C. Composição elementar do material particulado presente no aerossol atmosférico do municí­pio de Sete Lagoas, Minas Gerais. Quí­mica Nova, v. 30, n. 5, p. 1233, 2007.

SANCHES JUNIOR, P. F. Logí­stica de carga urbana: uma análise da realidadebrasileira. Tese Doutorado. UNICAMP, 2008.

SENGE, Peter M. A quinta disciplina: arte, teoria e prática da organização de aprendizagem. Best Seller, 1990.

SIMONETTO, Eugênio de Oliveira. Simulation computer to evaluate scenarios of solid waste–an approach using systems dynamics. International Journal of Environment and Sustainable Development 8, v. 13, n. 4, p. 339-353, 2014.

SUFIAN, M. A.; BALA, B. K. Modeling of urban solid waste management system: The case of Dhaka city. Waste Management, v. 27, n. 7, p. 858-868, 2007.

TEIXEIRA, Elba Calesso; FELTES, Sabrina; SANTANA, Eduardo Rodrigo Ramos de. Estudo das emissões de fontes móveis na região metropolitana de Porto Alegre, Rio Grande do Sul. Quí­mica Nova, v. 31, n. 2, p. 244-248, 2008.

Downloads

Publicado

2024-05-16

Como Citar

RODRIGUES, G. O.; SIMONETTO, E. de O.; VALLE, C. D.; DAPPER, steffani; MACHADO, P. R. S. MODELAGEM COMPUTACIONAL PARA AVALIAR O IMPACTO AMBIENTAL DOS CINCO VEÍCULOS MAIS COMERCIALIZADOS, EM 2017, NO BRASIL. Revista Metropolitana de Sustentabilidade (ISSN 2318-3233), São Paulo, v. 11, n. 2, 2024. Disponível em: https://revistaseletronicas.fmu.br/index.php/rms/article/view/1899. Acesso em: 22 dez. 2024.

Edição

v. 11 n. 2 (2021): (Mai./Ago. 2021)

Seção

Artigos

Licença

- O(s) autor(es) autoriza(m) a publicação do artigo na revista;
- O(s) autor(es) garante(m) que a contribuição é original e inédita e que não está em processo de avaliação em outra(s) revista(s);
- A revista não se responsabiliza pelas opiniões, ideias e conceitos emitidos nos textos, por serem de inteira responsabilidade de seu(s) autor(es);
- É reservado aos editores o direito de proceder ajustes textuais e de adequação do artigos às normas da publicação

- Os Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:

 

  1. Autores mantêm os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Creative Commons Attribution License, permitindo o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria do trabalho e publicação inicial nesta revista.
  2. Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capí­tulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
  3. Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal), já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).