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).

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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: 3 jul. 2024.

Edição

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

Seção

Artigos

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