Plataforma criada na UFCG usa IA para mapear emissões e orientar políticas ambientais municipais
Em uma análise de 1.794 municípios do Nordeste, o uso do solo — incluindo o desmatamento — apareceu como o principal perfil associado às emissões de gases de efeito estufa em 1.564 cidades. O resultado é parte de uma pesquisa da Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) que deu origem à GEEnius, uma plataforma de inteligência artificial criada para ajudar gestores a identificar prioridades ambientais em cada município.
O levantamento também apontou a energia como fator predominante em 114 municípios e a agropecuária em 106. Economia e transportes foram os perfis principais em sete e duas cidades, respectivamente. Para chegar a essa classificação, o estudo considerou quase 30 variáveis.
Os grupos não são fixos. Segundo Madson Tavares Silva, professor da Unidade Acadêmica de Ciências Atmosféricas (UACA) da UFCG, orientador da pesquisa, 711 municípios mudaram de perfil ao longo de dez anos. “Ao passar do tempo esses perfis podem se alterar de acordo com as características e políticas que cada município vá adotando. Em dez anos, 711 cidades mudaram de perfil. Isso pode significar uma economia se diversificando ou um desmatamento começando. É o tipo de sinal que nenhum inventário tradicional, feito uma vez e engavetado, consegue detectar”, afirmou.
Os resultados também revelam diferenças entre cidades. Em Fortaleza, no Ceará, a energia representa 61% dos fatores que explicam as emissões, de acordo com a análise apresentada por Madson. Em Santa Cruz do Capibaribe, em Pernambuco, a atividade industrial e o comércio estão entre os elementos relevantes.
A plataforma calcula emissões em toneladas de dióxido de carbono equivalente (CO₂e), acompanha tendências desde 2011 e permite projetar cenários até 2030. As projeções incluem estimativas de incerteza.
A GEEnius surgiu da pesquisa de doutorado de João José de Melo Neto, orientada por Madson. O trabalho busca identificar quais fatores mais influenciam as emissões municipais e como as cidades podem administrá-las e reduzi-las. “Quando cheguei ao doutorado eu queria responder a uma pergunta simples, que ninguém tinha respondido para o âmbito principalmente de pequenas cidades no brasil: quais fatores mais pesavam nas emissões de gases do efeito estufa de cada cidade e como as elas gerenciavam e mitigavam isso? Quando os modelos inteligência artificial começaram a dar as respostas, percebi que aquilo não podia ficar só numa tese”, disse o professor.
Para compor as análises, o sistema cruza informações públicas de diferentes fontes, entre elas o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), o Observatório do Clima, a Agência Nacional de Energia Elétrica (Aneel), a Empresa de Pesquisa Energética (EPE), o MapBiomas, o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) e a Secretaria Nacional de Trânsito (Senatran).
A ferramenta foi desenvolvida para mostrar quais variáveis mais influenciam os resultados, em vez de apresentar apenas uma estimativa. “A maioria das IAs é uma caixapreta: dá a resposta e não diz por quê. Nós usamos uma técnica de IA explicável. É um raio-X climático do município”, explicou Madson.
Segundo o professor, embora as informações necessárias estejam disponíveis, elas ficam distribuídas entre diferentes órgãos e bases de dados. Reuni-las pode ser difícil para prefeituras sem equipes técnicas especializadas. “A informação existe, mas está espalhada como peças de um quebra-cabeça guardadas em gavetas de ministérios e agências diferentes. Montar esse quebra-cabeça exige uma equipe de especialista, e o próprio IBGE (MUNIC 2020) mostra que a área ambiental, na maioria das prefeituras, é um setor pendurado em outra secretaria, sem equipe própria. Resultado: sem diagnóstico, a cidade não planeja”, afirmou.
A proposta é ajudar as administrações a definir medidas de acordo com os fatores mais importantes em seus territórios, evitando gastos em ações que não correspondam às principais fontes de emissão. “Na prática, isso evita o erro mais caro da gestão pública: gastar dinheiro no problema errado”, disse o pesquisador.
A GEEnius, no entanto, não substitui um inventário oficial certificado de emissões. Madson a descreve como um diagnóstico inicial, que pode auxiliar municípios — especialmente os com menos recursos — a avaliar se devem contratar esse tipo de levantamento. “A GEEnius é diagnóstico e bússola, e ajuda principalmente municípios pequenos que não tem muitos recursos a analisar a viabilidade e benefícios de contratar no futuro um inventário oficial certificado.”
Os resultados divulgados até agora são preliminares. De acordo com Madson, mesmo durante períodos de mudanças significativas nas bases de dados, como a pandemia de Covid-19, metade dos municípios analisados teve estimativas com erro inferior a 9%. “Até mesmo com períodos de quebras estruturais dos dados como na pandemia, em metade dos municípios a estimativa errou menos de 9%.”
A próxima fase prevista é testar a plataforma gratuitamente em dez municípios paraibanos. A previsão apresentada pelo pesquisador é iniciar o projeto-piloto em agosto ou setembro de 2027, com cidades de diferentes portes e regiões, do Litoral ao Sertão, e com perfis de emissão distintos.
O planejamento inclui contato com gestores municipais, visitas e avaliação da ferramenta por cerca de 20 representantes, entre prefeitos e secretários. “A intenção é escolher cidades bem diferentes entre si, do Litoral ao Sertão, grandes e pequenas, e com perfis de emissão distintos, para pôr a ferramenta à prova em realidades opostas”, afirmou Madson. A etapa deverá avaliar a utilidade do sistema no planejamento das prefeituras e indicar possíveis ajustes antes de uma eventual expansão para outros municípios do país.
da Redação
