ANDERSON JEFFERSON (2024)

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS
INSTITUTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS
PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM METEOROLÓGIA

ANDERSON JEFFERSON GOMES DA SILVA

INVENTÁRIO DE GASES DE EFEITO ESTUFA DE ALAGOAS: Setores de Energia,
Agricultura e Pecuária

MACEIÓ -AL
2024

ANDERSON JEFFERSON GOMES DA SILVA

INVENTÁRIO DE GASES DE EFEITO ESTUFA DE ALAGOAS: Setores de Energia,
Agricultura e Pecuária

Trabalho de Dissertação apresentado como requisito
para

obtenção

aprovação

Mestrado

Acadêmico do Programa de Pós-Graduação em
Meteorologia,

Instituto

Ciências

Atmosféricas, da Universidade Federal de Alagoas.

Orientador: Professor Dr. Glauber Lopes Mariano.

MACEIÓ - AL
2024

Catalogação na fonte
Universidade Federal de Alagoas
Biblioteca Central
Divisão de Tratamento Técnico
Bibliotecária: Taciana Sousa dos Santos – CRB-4 – 2062
S586i

Silva, Anderson Jefferson Gomes da.
Inventário de gases de efeito estufa de Alagoas : setores de energia,
agricultura e pecuária / Anderson Jefferson Gomes da Silva. – 2024.
103 f. : il. color.
Orientador: Glauber Lopes Mariano.
Dissertação (Mestrado em Meteorologia) – Universidade Federal de
Alagoas. Instituto de Ciências Atmosféricas. Programa de Pós-Graduação
em Meteorologia. Maceió, 2024.
Bibliografia: f. 94-103.
1. Inventário. 2. Gases de Efeito Estufa (GEE) – Fontes de emissões –
Alagoas. 3. Poluição atmosférica. I. Título.
CDU: 551.588.74 (813.5)

UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS
INSTITUTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS
COORDENAÇÃO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA

CERTIFICADO DE APRESENTAÇÃO
N.º de ordem: MET-UFAL-MS-205.
“INVENTÁRIO DE GASES DE EFEITO ESTUFA DE ALAGOAS: Setores de Energia, Agricultura e
Pecuária.”
ANDERSON JEFFERSON GOMES SILVA

Dissertação submetida ao colegiado do Curso de
Pós-Graduação em Meteorologia da Universidade
Federal de Alagoas - UFAL, como parte dos
requisitos necessários à obtenção do grau de
Mestre em Meteorologia.
Aprovado pela Banca Examinadora composta por:

_________________________________________________

Prof. Dr. Glauber Lopes Mariano
(Orientador)

_________________________________________________

Prof. Dr. Heliofabio Barros Gomes
(Membro Interno)

_________________________________________________

Prof. Dr. Marcelo Felix Alonso
(Membro Externo)

JULHO/2024

DEDICATÓRIA
Dedico este trabalho a YHWH (‫ )יהוה‬aquele que não só navega sobre os números da matemática,
suas variáveis, os conceitos da física, que transcendem as funções químicas das mais simples substâncias
às mais complexas, mas que pelo poder do verbo as fundou para passar a existir.
A Deus, compositor das estruturas que compõem aquilo que sustenta também o universo sobre
o nada. E que nos dotou de capacidade para entender além daquilo que conseguimos perceber com os
nossos sentidos, mas que é necessário para desnudarmos a compreensão das estruturas do mundo, do
universo e de toda a vida que nele há.
Dedico também este trabalho a todos os homens e mulheres que dedicaram suas vidas à
compreensão das leis que regem a natureza e a existência; pois, sem a contribuição de cada um, o todo
de uma parte que vemos hoje seria apenas uma parte do todo atual.
Dedico este trabalho a todos os que de forma direta e indireta contribuíram para que pudéssemos
ter o conhecimento que temos e a continuar indo mais adiante.

AGRADECIMENTOS

Agradeço a Deus que me dotou das ferramentas certas para que pudesse alcançar meus objetivos
de vida, me sustentando nos momentos em que eu pensei está só.
Agradeço a minha mãe, Ângela Maria da Silva, por oferecer e ser base para que eu alçasse voos
maiores. À minha avó, Severina Gomes da Silva que, mesmo sem lembrar mais de nada, continua
torcendo por mim e se orgulhando. À minha irmã, Jéssica Letícia Gomes da Silva que teve sua
contribuição.
Agradeço ao meu orientador, Glauber Lopes Mariano, por ter topado o desafio que é me mostrar
caminhos, ajudando a transformar e superar as pedras que apareceram no caminho em oportunidades de
aprimorar conhecimentos e enxergar compreendendo mais longe sobre o caminho a trilhar. Obrigado
pela grande paciência e a forma de orientar. Agradeço ainda pela compreensão diante das dificuldades
na saúde que tive que enfrentar no durante e no pós-pandemia.
Sou grato aos professores José Francisco de Oliveira Júnior e a Fabiana Rita do Couto Santos
Pereira que fizeram parte da etapa de qualificação desta dissertação contribuindo para enxergar limites
e indicando melhores direções com suas expertises.
A Emylle Isabelle Gonçalves Barbosa, pela sua contribuição com sua expertise nas emissões de
dados móveis. E as minhas queridas colegas de mestrado, Maiane Rodrigues Nascimento e a Nathalia
Bissaque Pessota pelo companheirismo mútua ajuda na caminhada do mestrado.
Sou grato aos professores e professoras do Instituto de Ciências Atmosféricas, por serem
fundamentais para o meu aprendizado, em especial a Fabricio Silva, Vladimir Levit, Natalia Fedorova,
Luciene Melo, Geórgenes Cavalcante e a Helber Gomes. Gratidão ao secretário do mestrado Rafael
Araújo, do ICAT.
Agradeço a banca examinadora, que com certeza deu profundas contribuições neste trabalho e
ajudou em meu desenvolvimento.
Agradeço a FAPEAL pela oportunidade de bolsa cota CAPES, tal incentivo ajudou na árdua
jornada ao longo de todo o curso do mestrado. Sou grato a todos que participaram direta e indiretamente
para a realização deste trabalho e o caminho percorrido por mim ao longo desses ciclos.

“Ele estende os céus do norte sobre o espaço vazio;
suspende e equilibra a terra sobre o nada. (Jó 26:7).

RESUMO

Diante dos grandes desafios que a humanidade encara sobre as mudanças climáticas e a necessidade de
delinear e quantificar os impactos, também, de origem antrópica na dinâmica atmosférica, o inventário
sobre Gases de Efeito Estufa (GEE) é uma das ferramentas base que fornece dados relevantes para
direcionar determinadas políticas públicas, ou ações da sociedade civil, para diminuição das emissões
de GEE na atmosfera. Tendo em vista que o Estado de Alagoas tem poucas produções científicas sobre
fontes e emissões de GEE, esta pesquisa tem por objetivo elaborar um inventário de Gases de Efeito
Estufa dentro do território alagoano para o ano de 2019 utilizando dados do uso da madeira e carvão,
transportes rodoviários, pecuária, agricultura e os estoque de CO2 nas Unidades de Conservação (UCs)
alagoana. Para tanto, elencou-se os seguintes objetivos específicos: quantificar, nos setores
mencionados, as emissões de dióxido de carbono (CO2), metano (CH4) e óxido nitroso (N2O), mensurar
os estoques de CO2 nas UCs de Alagoas e analisar as principais fontes responsáveis pelas emissões de
GEE no território alagoano. Para atingir os objetivos deste trabalho foi realizada, então, uma pesquisa
quali-quantitativa organizada nas seguintes etapas: a caracterização do local de estudo, a identificação
e seleção das fontes de emissões e seus respectivos GEE e as UCs, definição dos tipos de gases
inventariados, triagem e escolha das fórmulas e procedimentos a serem aplicados, delimitação dos
coeficientes de fatores de emissão para cada tipo de fonte e gás, realização das estimativas e a
apresentação do inventário de GEE em análise comparativa dos dados. Em 2019, desconsiderando a
cultura do eucalipto, Alagoas emitiu cerca de 13,8 MtCO2e, dos quais, 75% vieram da criação de
animais puxados pelos bovinos, 17% dos transportes rodoviários, 6% do cultivo das culturas temporárias
e permanentes, em especial, pelo cultivo da cana de açúcar e 2% do uso da madeira. Sendo evidenciado
também os estoques de CO2 nas unidades de conservação das quais a Áreas de Proteção Ambiental são
as maiores estocadoras de CO2.

Palavras-chave: Inventário; Gases de Efeito Estufa; Fontes de Emissões; Poluição Atmosférica.

ABSTRACT

Faced with the great challenges that humanity faces regarding climate change and the need to outline
and quantify impacts, also of anthropogenic origin, on atmospheric dynamics, the Greenhouse Gas
(GHG) inventory is one of the basic tools that provides relevant data to direct certain public policies, or
civil society actions, to reduce GHG emissions into the atmosphere. Considering that the State of
Alagoas has few scientific productions on GHG sources and emissions, this research aims to prepare an
inventory of Greenhouse Gases within the Alagoas territory for the year 2019 using data on the use of
wood and coal , road transport, livestock, agriculture and CO2 stock in Conservation Units (UCs) in
Alagoas. To this end, we list the following specific objectives: quantify, in the specified sectors,
emissions of carbon dioxide (CO2), methane (CH4) and nitrous oxide (N2O), measure CO2 stocks in
the UCs of Alagoas and analyze how main sources responsible for GHG emissions in the territory of
Alagoas. To achieve the objectives of this work, a qualitative-quantitative research was carried out,
organized in the following stages: characterization of the study site, identification and selection of
emission sources and their respective GHGs and UCs, definition of the types of gases inventoried ,
screening and choosing the formulas and procedures to be applied, delimiting the emission factor
coefficients for each type of source and gas, making estimates and presenting the GHG inventory in
comparative data analysis. In 2019, disregarding eucalyptus cultivation, Alagoas emitted around 13.8
MtCO2e, of which 75% came from raising animals drawn by cattle, 17% from road transport, 6% from
the cultivation of temporary and permanent crops, especially , by the cultivation of sugar cane and 2%
of the use of wood. CO2 stocks are also highlighted in conservation units, of which Environmental
Protection Areas are the largest CO2 stores.

Keywords: Inventory; Greenhouse gases; Sources of Emissions. Atmospheric Pollution.

LISTA DE FIGURAS

Figura 1

− Exemplificação de escopos I, II e III .....................................................................

Figura 2

− Menu ferramenta GHG protocol 2016.1.1.............................................................

Figura 3

− Localização geográfica do estado de alagoas (AL), BRASIL ..............................

Figura 4

− Distribuição da participação setorial do PIB em 2019 e anos anteriores ..............

Figura 5

− Distribuição do PIB entre os estados do nordeste – média de 2002 a 2020% ......

Figura 6

− Setores de emissões de GEE no Estado de Alagoas inventariados nesta pesquisa

Figura 7

− Ilustração do processo de obtenção dos GEE advindos dos transportes rodoviários 58

Figura 8

− Fluxograma do Processo desenvolvido ................................................................

Figura 9

− Emissão de GEE advindos da queima da madeira e resíduo de madeira em 2019.
Eixo X, origem da madeira. Eixo Y, quantidade de emissão de tCO2, tCH4 e tN2O
em tCO2e respectivamente. ..................................................................................
65

Figura 10 − Emissão de GEE advindos da queima do carvão em 2019. Eixo X, tipo de GEE.
Eixo Y, quantidade de GEE em toneladas de emissão .........................................
66
Figura 11 − Somatória anual das quantidades totais de emissões advindos dos combustíveis
utilizados nos transportes rodoviários por tipo de veículo e tipo de GEE em 2019.
Eixo X, tipo de veículo. Eixo Y emissões de GEE em toneladas .........................
69
Figura 12 − Variação do fator de emissão em gramas de CO2 a cada ano de fabricação de cada
tipo de veículo e tipo de combustível da frota de 2019 em Alagoas – eixo y
quantidade de gramas emitidas, eixo x ano de fabricação ....................................
71
Figura 13 − Variação da intensidade de uso em quilometro por ano a cada ano de fabricação do
veículo em cada categoria veicular e utilização de combustível – eixo y quantidade
de quilómetros andado durante um ano; eixo x ano de fabricação .......................
72
Figura 14 − Variação do fator de emissão em gramas do CH4 em cada ano de fabricação para
cada categoria veicular e tipo de combustível utilizado em 2019 em Alagoas. Eixo
Y, quantidade do fator de emissão em gramas. Eixo X variação da quantidade de
emissão conforme o ano de fabricação .................................................................
73
Figura 15 − Variação dos fatores de emissão em gramas do N2O por tipo de veículo,
combustível em cada ano de fabricação da frota de 2019 em Alagoas .................
74
Figura 16 − Total de emissões em toneladas dos advindos combustíveis utilizados nos
transportes rodoviários por tipo de combustível e tipo de GEE em 2019. Eixo X,
tipo de combustível. Eixo Y quantidade de emissão em tCO2e ............................ 75
Figura 17 − Emissão de GEE estufa em tonelada por tipo de GEE no ano de 2019. Eixo X, tipo
de GEE. Eixo Y, quantidade de emissão de GEE em tCO2e ................................
76
Figura 18 − Estoque de CO2 em toneladas por tipo de UC e bioma em Alagoas. RPPN (Reserva
Particular do Patrimônio Natural); APA (Área de Proteção Ambiental); ESEC
(Estação Ecológica); MONA (Monumento Natural do Rio São Francisco); REBIO
(Reserva Biológica de Pedra Talhada); RESEC (Reserva Ecológica); SEREX
(Reserva Extrativista Marina da Lagoas do Jequiá) ..............................................
78
Figura 19 − Capacidade de estocagem em toneladas de CO2 em um hectare por tipo de UC. 79

Eixo X, tipo de UC. Eixo Y, quantidade de estoque de tCO2 por hectare ............
Figura 20 − Estoque de toneladas de CO2 por UCs Pública ou Privada e tipo de vegetação ....

Figura 21 − Emissões de GEE em toneladas de CO2e por tipo de criação de animai e GEE em
Alagoas em 2019. Eixo X, tipos de animais. Eixo Y, quantidade de emissões em
tCO2e em 2019 ...................................................................................................... 85
Figura 22 − Coeficiente de emissão em tonelada CH4 por tipo de fonte da pecuária. Eixo X,
tipos de animais de criação. Eixo Y, quantidade de emissão de KgCO2e por animal
................................................................................................................................
86
Figura 23 − Coeficiente de emissão em toneladas de N2O por tipo de fonte da pecuária. Eixo
X, tipos de animais de criação. Eixo Y, quantidade de emissão de KgCO2e por
animal ....................................................................................................................
86
Figura 24 − Participação nas emissões de GEE da pecuária devido a quantidade dos animais de
criação no estado de Alagoas e, 2019. No eixo y a quantidade de animais, no eixo
x o tipo de tipo de animal ......................................................................................
87
Figura 25 − Emissões de GEE em tCO2e por setor e tipo de GEE. Eixo Y quantidade de
toneladas de CO2e, eixo X fonte de emissão ........................................................
82
Figura 26 − Emissões de GEE por tipo de setor. Eixo X setor de emissão e tipo de gás. Eixo Y
quantidade das emissões de GEE em tCO2e ........................................................
90

LISTA DE TABELAS

Tabela 1

− Principais poluentes atmosféricos ..........................................................................

Tabela 2

- Inventários globais publicados no período de 1850 a 2010 pela rede Emissions of
Atmospheric Compounds and Compilation of Ancillary (eccad) ..............................

Tabela 3

- Fontes e seus poluentes característicos respectivos ................................................

Tabela 4

- Potencial de Aquecimento Global (GWP) por tipo de GEE equivalente ao CO2...

Tabela 5

- Etapas da construção do inventário de emissão de gases de efeito estufa para o
estado de alagoas .......................................................................................................

- Apresentação das fontes que não foram mensuradas nestes inventários e seus
respectivos motivos ...................................................................................................

- Relação de fonte de emissão e fonte de coleta de dados, bem como a literatura
consultada para avaliação de procedimentos a serem realizados ..............................

Produção de carvão e madeira no Estado de Alagoas em 2019 segundo o IBGE em
base de dados do ano de 2019 ...................................................................................

Categorias de Veículos por tipo de combustível em Alagoas ...................................

Tabela 10 Número e tipo de veículos por tipo de combustível em Alagoas para 2019 .............

Tabela 11 Quantitativo de produção agropecuária e reserva de floresta no Estado de Alagoas
em 2019 .....................................................................................................................

Tabela 12 Emissões de GEE em toneladas advindos da agricultura por tipo de cultura e gás no
Estado de Alagoas .....................................................................................................

Tabela 13 Comparação entre as emissões entéricas entre as estimativas deste inventário com
as estimativas da SEEG .............................................................................................

Tabela 6
Tabela 7
Tabela 8
Tabela 9

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

ABNT
ABRACICLO
ACCMIP
APA
BRAVES
C40
CETESB
C-FAR
CFCs
CH4
CMAQ
CO
CO2
COV
COV’s
DF
ECCAD
EMBRAPA
EDGAR
ESEC
EUA
EURADIM
FGV
GEE
GEIA
GHG Protocol
GPC
HC
HCFCs
HCNM
HFCs
HPA’s
IBGE
ICLEI
IDH
IEA
IEMA
IPCC
IPPC-AR7
IU
MCT
MCTI
MEGAN
MONA
MID-Ohio
MP
MtCO2e
MTR
N2O

Associação Brasileira de Normas Técnicas
Associação Brasileira dos Fabricantes de Motocicletas, Ciclomotores, Motonetas,
Bicicletas e Similares. Frota circulante
Emissions for Atmospheric Chemistry and Climate Modeling Intercomparison
Project
Áreas de Proteção Ambiental
Brazilian vehicular emission inventory software – Sistema de Modelagem
Integrada
Cities Climate Leadership Group
Companhia Ambiental do Estado de São Paulo
Carbon Footprint Assesment and Reduction Workbook
Clorofluorcarbonetos
Metano
Community Multi-scale Air Quality
Monóxido de carbono
dióxido de carbono
compostos orgânicos voláteis
Compostos orgânicos voláteis
Distrito Federal
Emissions of Atmospheric Compounds and Compilation of Ancillary
Empresa Brasileira de Pesquisas Agropecuária
Emission Database for Global Atmospheric Research
Estações Ecológicas
Estados Unidos
Modeling System European Air Pollution Dispersion – Inverse Model
Fundação Getúlio Vargas
Gases de Efeito Estufa
Global Emissions InitiAtive
Protocolo de Gases de Efeito Estufa
Global Protocol for Community
Hidrocarbonetos totais
hidrofluorclorocarbonos
Hidrocarbonetos não metano
Hidrocarbonetos
Hidrocarbonetos poliaromáticos
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
International Council for Local Environmental Initiatives
Desenvolvimento Humano
International Energy Agency
Instituto de Energia e Meio Ambiente
Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories
Intergovernamental Panel on Climate Change – Fourth Assessment Report
Intensidade de uso
Ministério da Ciência e Tecnologia
Ministério da Ciência Tecnológica e Inovação
Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature
Monumento Natural do Rio São Francisco
Regional Palnning Comission
Material particulado
Mega toneladas de dióxido de carbono equivalente
Ministério dos Transportes
óxido nitroso

NBR ISSO
NEB
NECAT
NMHC
NOX
O3
OEF
ONU
PFCs
PI
PIB
PM 2,5
PROCONVE
PROMON AR
PTS
RCPs
REBIO
RENAVAM
RESEX
RETRO
RPPN
SEEG
SO2
SOx
SMOKE
tCO2e
Top-Down
UC
UFAL
UNEP
UNFCCC
VAB
WRI

Norma Brasileira de qualidade do ar
Nordeste do Brasil
Núcleo de Estudos de Economia Catarinense
hidrocarbonetos não metanos
Óxidos de nitrogênio
Ozônio
Organisation Environmental Footprint
Organização Nações Unidas
Perfluorocarbonos
Partículas inaláveis
Produto Interno Bruto
Partículas Finas
Programa de Controle da Poluição do Ar por Veículos Automotores
Programa de Monitoramento de Emissões em Fontes Fixas para a Atmosfera
Partículas totais em suspensão
Representative Concentration Pathways
Reservas Biológicas
Registro Nacional de Veículos Automotores
Reservas Extrativistas
REanalysis of TROpospheric chemical composition over the past 40 years
Reservas Particulares do Patrimônio Natural
Sistema de Estimativas de Emissões e Remoções de Gases de Efeito Estufa
Dióxido de enxofre
Óxidos de enxofre
Sparse Matrix Operator Kernel Emissions
Toneladas de dióxido de carbono Equivalente
de cima para baixo
Unidades de Conservação
Universidade Federal de Alagoas
United Nations Environment Programme
Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre Mudanças Climáticas
Valor Adicionado Bruto
World Resources Institute

SUMÁRIO

INTRODUÇÃO ..............................................................................................…...

1.1

OBJETIVOS ..................................................…......................................................

1.1.1

Objetivo principal ..............................................................................................…..

1.1.2

Objetivos específicos ...........................................................................................…

REVISÃO BIBLIOGRÁFICA………………………………………......……...

2.1

POLUIÇÃO ATMOSFÉRICA……………………………………………………

2.1.1

Métodos de monitoramento ou estimativa de concentração de poluentes ...............

2.2

INVENTÁRIOS DE EMISSÕES ATMOSFÉRICAS ............................................

2.2.1

Tipos de inventários e abordagens ...........................................................................

2.2.2

Inventários de fontes fixas .......................................................................................

2.2.3

Inventários de fontes móveis ...................................................................................

2.2.4

Pesquisas recentes no Brasil sobre inventários de emissões atmosféricas ..............

METODOLOGIA ..................................................................................................

3.1

ÁREA DE ESTUDO E SUA CARACTERÍÇÃO ...................................................

3.2

INVENTÁRIO DE EMISSÕES DE FONTES DE GASES DE EFEITO
ESTUFA ..................................................................................................................

3.2.1

Procedimentos para os cálculos de Emissões de GEE ............................................

3.2.2

Emissões de GEE - Fontes de carvão e madeira .....................................................

3.2.3

Emissões de GEE – Fontes móveis .........................................................................

3.2.4

Cálculo de emissões advindas de fontes de agricultura, pecuária, floresta .............

RESULTADOS E DISCUSSÕES ........................................................................

4.1

ENERGIA ................................................................................................................

4.1.1

Madeira e Resíduo de Madeira ................................................................................

4.1.2

Carvão ......................................................................................................................

4.1.3

Energia nos Transporte ............................................................................................

4.1.3.1

Emissões por tipo de veículos dos transportes rodoviários .....................................

4.1.3.2

Emissões por tipo de combustível usados nos transportes rodoviários ...................

4.1.3.3

Emissões por tipo de Gases .....................................................................................

4.2

AFOLU ....................................................................................................................

4.2.1

Florestas das Unidades de Conservação ..................................................................

4.2.1.1

Estoque de carbono em CO2 por tipo de UC e Bioma ............................................

4.2.2

Emissões de GEE da Agricultura ............................................................................

4.2.2.1

Emissões de GEE da Agricultura desconsiderando a cultura do eucalipto .............

4.2.3

Emissão de GEE advindos da pecuária ...................................................................

4.3

SINTESE DAS EMISSÕES DE GEE POR SETOR NO ESTADO DE
ALAGOAS ..............................................................................................................

CONCLUSÕES .....................................................................................................

REFERÊNCIAS BIBLIOGRAFICAS.................................................................

1 INTRODUÇÃO

O processo de urbanização é uma das grandes tendências da sociedade contemporânea.
Embora a preservação ambiental seja uma demanda global, ecossistemas vêm sendo destruídos
em um curto espaço de tempo e de maneira crescente. Essa conjuntura gera o extermínio de
diversas formas de vida, como resultado da intensa intervenção, que tem causado modificações
no espaço urbano e rural, gerando paisagens ambientalmente degradadas (COHEN et al., 2017).
Até a metade do século XIX, somente 7% da população mundial vivia no perímetro
urbano. Em 2020, estimou-se que 54% da população mundial vivia no perímetro urbano. Esse
processo de intensificação de migração para urbanização encontra-se aliado à expansão do
crescimento econômico, assim como do desenvolvimento das indústrias nacionais e
internacionais (SABINO, 2021).
Essas transformações do espaço urbano geraram um intenso aumento no uso de
combustíveis fósseis e não fósseis, bem como a demanda por produtos da agropecuária e
industriais originando a elevação de uso de fontes de emissões de gases, as quais contribuem
de maneira relevante no aumento da emissão de poluentes para a atmosfera. Nessa perspectiva,
considerando que as partículas e gases tóxicos emitidos bem como os seus produtos de oxidação
se configuram como uma ameaça direta ao meio ambiente e à saúde humana, o estudo da
qualidade do ar se faz uma temática de grande relevância para a comunidade científica
(WORLD ENERGY COUNCIL, 2016).
Cabe ainda ressaltar que a temática acerca do monitoramento da qualidade do ar se
compreende como sendo um desafio para os cientistas e gestores públicos. Isso ocorre devido
à dificuldade em identificar e analisar diferentes fontes de emissão de poluentes, o que torna
necessário desenvolver e realizar a avaliação de processos de monitoramento, dispersão e
contaminação, tornando factível o desenvolvimento de estratégias que sejam adequadas para o
combate e controle da poluição atmosférica também em centros urbanos (INEA, 2012;
VORMITTAG et al., 2021).
Os inventários de emissões podem ser entendidos como listas atualizadas e abrangentes
de emissões atmosféricas originadas por uma fonte ou um conjunto de fontes que se localizam
dentro de limites fixos de uma localidade ou área geográfica pré-determinada segundo um
período de tempo. Sendo assim, um inventário de emissões possui dados sobre o tipo,

quantidade, localização assim como magnitude de fontes de poluição atmosférica (ZHOU et
al., 2014).
Por meio de inventários de emissões torna-se possível realizar a identificação de fontes
de emissão que predominam em uma determinada localização, sendo também possível
identificar setores e os tipos de poluentes que contribuem com a deterioração da qualidade do
ar em uma região. Além disso, os inventários de emissões são importantes instrumentos para o
fomento de políticas públicas, uma vez que podem colaborar com a elaboração de projetos e
programas que têm a finalidade de prevenir e controlar a poluição de uma localidade (LOBATO
et al., 2021).
Portanto, os inventários de emissões podem ser utilizados no processo de análise de
tendências anuais para redução ou aumento de poluentes e no monitoramento do progresso de
metas nacionais e internacionais para redução de emissões (ZHOU et al., 2014). Diante dessa
contextualização, essa pesquisa se justifica pelo seu potencial em contribuir com dados
atualizados acerca do monitoramento da qualidade do ar para o Estado de Alagoas com a
geração de instrumento capaz de enriquecer possíveis comparações metodológicas (estimativa
por inventários, modelos químicos atmosféricos ou através de sensoriamento remoto).
Sendo assim, esse estudo será capaz de apresentar resultados relevantes no debate acerca
de emissões de GEE, bem como servir de base para proposição de medidas para o
enfrentamento da problemática climática a nível estadual e nacional. Nesse ínterim, a definição
de estratégias de intervenção e políticas públicas que visem mitigar efeitos nocivos ao meio
ambiente devido a exposição aos contaminantes atmosféricos decorre na necessidade de
compreender suas características e dinâmica. Logo, a elaboração de um instrumento que forneça
estimativas das emissões de dióxido de carbono (CO2), metano (CH4) e óxido nitroso (N2O)
advindos do uso da energia, atividades agrícolas, pecuária, bem como os estoques de CO2 nas
Unidades de Conservação (UC) para o Estado de Alagoas faz-se cientificamente,
economicamente, socialmente e ambientalmente necessários.
Por esse motivo, esse estudo pretende ser capaz de quantificar as taxas de emissão, as
fontes e os tipos de gases emitidos, identificar as fontes que mais emitem GEE em Alagoas e
os estoque de CO2 em cada UC através da elaboração de um inventário para o território
alagoano para o ano de 2019; fornecendo um instrumento fundamental ao poder público e
sociedade civil para poderem estabelecer ações regulatórias prioritárias. Além disso, esse
estudo possibilitará inferir uma comparação entre as fontes de GEE e possibilidades de

comparação com outros trabalhos, percebendo a evolução nos padrões de emissões desses
gases. Salienta-se que a elaboração de inventários não é um procedimento finito, devendo-se
atualizar continuamente os dados obtidos para se acompanhar a evolução de esforços para
redução de emissões de poluentes na atmosfera terrestre ao longo do tempo.

1.1 OBJETIVOS
1.1.1 Objetivo principal
Elaborar um inventário das emissões de gases de efeito estufa advindos do uso da
madeira, carvão, transporte rodoviário, agricultura, pecuária e quantificar os estoques de CO2
das Unidades de Conservação em Alagoas no ano de 2019.

1.1.2 Objetivos específicos
a) Quantificar emissões de CO2, CH4 e N2O nos setores e os estoques de CO2;
b) Analisar as principais fontes responsáveis pelas emissões de gases de efeito estufa no
Estado de Alagoas em 2019.
c) Mensurar os estoques de CO2 das unidades de conservação;

2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

2.1 POLUIÇÃO ATMOSFÉRICA
A humanidade vem transformando o espaço natural ao longo da sua história na Terra
para atender às suas demandas de sobrevivência e de consumo (SILVA, 2017). E quanto mais
aprimorada a técnica e o desenvolvimento científico, mais permanente e ampliada é esta
intervenção. O aumento populacional com o modelo de desenvolvimento econômico e as
construções modernas, têm intensificado essas ações gerando resíduos sólidos que poluem o
solo, cursos de água e a atmosfera (DANNI-OLIVEIRA, 2008; SILVA, 2017), todas estas
ações, quando impensadas, gera significativas alterações nas condições ideais para a vida como
a conhecemos.
Segundo Silva (2017), a atmosfera é um sistema dinâmico, sujeito a modificações em
sua composição, em escala local ou global, por agentes naturais como as erupções vulcânicas e
as queimadas naturais; e, como é consenso atualmente, por ações antrópicas. O que pode ter
efeitos severos na mudança do clima da Terra, principalmente a longo prazo, sendo uma ameaça
iminente com potencial irreversível.
Estudos apontam que as ações antrópicas na qualidade do ar podem ter sido iniciadas já
com a descoberta do fogo, tornando-se mais claros com as grandes aglomerações, (BRASIL,
2021). Na Idade Média, já se tinha o entendimento de que a poluição causada pela humanidade
causava doenças. Neste sentido, em 1272, o rei da Inglaterra determinou a redução da queima
de carvão (DANNI-OLIVEIRA, 2008; BEHRENDT; 2014). Na revolução industrial, as
discussões acerca dos impactos da poluição atmosférica ganharam-se maiores dimensões
(MACHADO, 2005).
Segundo Danni-Oliveira (2008), a escassez da madeira intensificou o uso do carvão e
outras fontes energéticas. Fatores como a geografia do lugar, a ausência de políticas de controle
das emissões e a falta de preocupação com os impactos dos poluentes contribuíram para o
surgimento de vários problemas locais relativos à poluição atmosférica (HELFAND;
LAZARUS e THEERMAN, 2001; NEMERY; HOET e NEMMAR, 2001; MACHADO, 2005;
MENDES, 2004; DANNI-OLIVEIRA, 2008; ZHANG, LIU e LI, 2014; SILVA, 2017).
Segundo Mendes (2004), foi em 1950, na Califórnia-EUA, que pesquisas mostraram as
primeiras evidências científicas, de que os veículos automotivos representavam uma
significativa fonte de poluição do ar. Em países, principalmente desenvolvidos, esses eventos

críticos de poluição do ar que levaram pessoas à morte levaram vários países a repensarem a
maneira de lidar com as emissões de poluentes no ar. Fizeram o estabelecimento de leis rígidas
e financiamento de pesquisas para desenvolvimento de contenção e compensação eficientes
(MENDES 2004); bem como seus impactos principalmente nas mudanças climáticas,
aquecimento do planeta (MENDES 2004; SILVA 2017).
Diante desta realidade, foram realizadas várias conferências ambientais em que líderes
de diversos países debateram questões relacionadas à preservação do meio ambiente.
Conferências como a de Estocolmo, capital da Suécia, em 1972 (CAMPOS, 2001), a
conferência das Nações Unidas (ONU) em 1992, a ECO-92, a Conferência das Partes I (COP1) em Berlim em 1995, a COP-2 em Genebra em 1996, a COP-3 em 1997 (MACHADO, 2005).
Esta COP3 apresentou um tratado complementar à Convenção-Tabela que estabeleceu metas
que reduzissem a emissão de gases de Efeito Estufa (GEE), definindo compromissos rigorosos
acerca do aquecimento global, entrando em vigor em 2005 com a confirmação de 55 países
(DINIZ, 2016). Outras conferências ocorreram como a Rio+10 e a Rio+20, realizada pela ONU
no Rio de Janeiro, Brasil (LYRA, 2008). E na conferência de Paris, em 2015, foi adotado um
acordo com o objetivo de fortalecer a resposta global à ameaça da mudança climática onde o
compromisso ocorreu no sentido de manter o aumento da temperatura média global em bem
menos que 2 ºC acima dos níveis pré-industriais onde foi aprovado por 195 países Partes da
UNFCCC para reduzir as emissões de GEE (BRASIL, 2024).
A compreensão do conceito de poluição atmosférica nesta pesquisa abarca uma síntese
das amplitudes e especificidades com base em diferentes pesquisadores no tempo e no espaço.
Sendo assim, entende-se, aqui, a poluição atmosférica como a alteração da qualidade original
da atmosfera por atividades humanas ou naturais (CAVALCANTI, 2010) esta alteração, a partir
de uma introdução direta ou indireta e em quantidades, intensidades ou concentração suficiente
para interferir em seu equilíbrio e composição, pode ser de suas propriedades físicas, químicas
ou biológicas que cause danos reais ou potenciais para a saúde humana, para a flora, ou à fauna,
aos ecossistemas em geral, podendo ser aos materiais e a propriedade, ou afetar as atividades
normais da população ou o seu bem estar, mas levando em consideração, não apenas a
introdução de matéria, como também, a qualquer forma de energia capaz de causar efeitos
nocivos (AZUAGA, 2000; BRASIL, 2021).
Segundo Cavalcanti (2010), alguns autores também apontam como possibilidade, a
poluição, da alteração por meio da redução de determinadas propriedades da atmosfera. Esta
poluição atmosférica também possuindo características que crie condições adversas para as

atividades socioeconômicas, que afete desfavorecendo a biota e as condições estéticas ou
sanitárias do meio ambiente, ou lancem matéria ou energia alterando padrões estabelecidos
como também é entendido na lei de agosto de 1981, art. 3º, da Política Nacional do Meio
Ambiente do Brasil.
Em forma de matéria os poluentes atmosféricos podem ser classificados, tendo como
parâmetro o estado físico que seriam os materiais particulados e os gases e vapores. O primeiro
como sendo partículas sólidas ou líquidas, a exemplo, poeiras, fumos, fumaças e névoas. Já o
segundo, são os que ficam em sua forma molecular, gases permanentes, a exemplo, dióxido de
enxofre, monóxido de carbono, o ozônio, óxido nitroso, como forma transitória de vapor ou
orgânicos em geral (CAVALCANTI, 2010).
Se for levado em consideração a origem, os efluentes atmosféricos são divididos em
duas classes: os poluentes primários que são aqueles emitidos diretamente das fontes na
atmosfera, e os secundários que são formados das reações entre os efluentes e/ou com
compostos da baixa atmosfera que são geralmente catalisados pela reação solar (reações
fotoquímicas), ou ainda com a participação de constituintes da atmosfera (CAVALCANTI
2010; SILVA, 2017). Os poluentes também podem ser classificados em orgânicos e inorgânicos
numa visão química, entre outras subclassificações como as que causam odores ou não
(CAVALCANTI 2010).
Os principais poluentes que determinam a qualidade do ar são definidos pelo grupo por
sua frequência ou por seus efeitos adversos que causam ao ambiente. Estes poluentes
atmosféricos se originam, principalmente, da combustão incompleta de combustíveis fósseis,
que são utilizados nos meios de transportes, aquecimento e produção industrial. Cavalcanti
(2010) e Silva (2017) elencam os principais poluentes e universalmente consagrados como
indicadores mais abrangentes da qualidade do ar, realizando uma síntese encontramos os
seguintes poluentes na tabela 1.
Segundo Silva (2017), o dióxido de carbono, metano, óxido nitroso, o ozônio e o vapor
de água são gases de efeito estufa (GEE) que existem naturalmente na atmosfera, sendo
essenciais para a manutenção da vida. Porém, as atividades humanas têm alterado a
concentração desses gases na atmosfera. Além disto, passou-se a emitir gases de efeito estufa
que são produzidos apenas pelo homem como os clorofluorcarbonetos (CFCs), os
hidrofluorocarbonos (HFCs), o hidrofluorclorocarbonos (HCFCs), perfluorocarbonos (PFCs) e
hexafluoreto de enxofre (HFCs). Por sua vez, o óxido nitroso (N2O) é produzido por processos

biológicos que acontece no solo e na água e por uma variedade de atividades antropogênicas
nos campos agrícola, energéticos, industrial e de gestão (DINIZ, 2016; SILVA, 2017)

Tabela 1 – Principais poluentes atmosféricos
Poluente

Abreviação

Principais fontes de emissão

Dióxido de carbono

CO2

Queima de combustíveis fósseis como carvão mineral, o gás natural e o
petróleo; O desmatamento; atividades industriais como a produção de
cimento.

Monóxido de carbono

Combustão incompleta de materiais que contenham carbono, como
derivados de petróleo e carvão.

Óxidos de nitrogênio

NOX

Queima de combustíveis em altas temperaturas em veículos, aviões,
fornos e incineradores.

Dióxido de enxofre

SO2

Queima de combustíveis fósseis que contenham enxofre, como óleo
combustível, carvão mineral e óleo diesel.

Materiais
particulados

São partículas pequenas sólidas ou gotículas líquidas que resultam da
queima incompleta de combustíveis, seus aditivos, dos processos
industriais, e desgastes dos pneus e freios.

Compostos
orgânicos voláteis

COV’s

São liberados por materiais sintéticos usados em acabamentos de casas:
aditivos de pintura, vernizes, solventes de tintas. Em materiais
decorativos e nos produtos de limpeza seca

Hidrocarbonetos
poliaromáticos

HPA’s

exaustão veicular, fontes de aquecimento industrial e residencial,
processamento de carvão, petróleo bruto e gás natural, incineração de
lixo e fumaça de tabaco.

Partículas totais em
suspensão.

PTS

Combustão incompleta originada da indústria, motores à combustão,
queimadas e poeiras diversas.

Partículas inaláveis

Vêm da combustão descontrolada e da dispersão mecânica do solo ou
outros materiais da crosta terrestre que tenham silício, titânio, alumínio,
ferro, sódio, cloro.

Ozônio

Não é um poluente emitido diretamente pelas fontes, mas formado na
atmosfera através da reação entre os compostos orgânicos voláteis e
óxidos de nitrogênio em presença de luz solar.

Hidrocarbonetos
totais

queima de combustíveis fósseis, queima de biomassa vegetal, emissões
de amônia na agricultura e emissões decorrentes de obras e
pavimentação de vias.

Partículas Finas

PM 2,5

Resultantes dos processos de combustão, de fontes móveis ou
estacionárias.

Fonte: Adaptado de Cavalcanti (2010) e Silva (2017).

As fontes de emissões de poluentes advindos das atividades antrópicas são divididas
basicamente em duas classes: fontes móveis e estacionárias. As principais fontes estacionárias
móveis são os veículos automotores, a exemplo temos os carros, caminhões, tratores e outros.
Já as fontes estacionárias podem ser representadas por aquelas que advém de processos nas

industriais como as chaminés de caldeiras, fornos, termoelétricas e sistemas de exaustão
(WANG et al., 2013).

2.1.1 Métodos de monitoramento ou estimativa de concentração de poluentes
O monitoramento da poluição do ar compreende medir a poluição em escalas de tempo
e espaço. Dessa maneira, uma vez que sejam identificados os poluentes prioritários, os
equipamentos de medição devem ser adequados e capazes de se garantir que os dados gerados
sejam correspondentes aos objetivos do monitoramento, principalmente quando esses dados
forem comparados aos padrões vigentes para a qualidade do ar (MORAIS et al., 2010).
A análise e o acompanhamento da qualidade do ar em uma região podem-se relacionar
diretamente com a obtenção de informações confiáveis e representativas de redes amplas e
uniformes, possibilitando realizar comparações com os padrões vigentes (LYRA, 2008). As
estações de monitoramento da qualidade do ar têm a responsabilidade de gerar dados confiáveis
sobre a qualidade do ar, bem como sua composição (MORAIS et al., 2010).
Todavia, em sua grande maioria, equipamentos, técnicas e métodos que avaliam a
qualidade do ar possuem alto custo de implantação e manutenção, requerendo recursos
estruturais e econômico-financeiros para o seu devido funcionamento contínuo em boas
condições operacionais (JACOMINO et al., 2009).
Os equipamentos medidores de poluição do ar podem ser categorizados como
amostradores passivos, amostradores ativos, analisadores automáticos e sensores remotos.
Esses equipamentos são os tipos comumente utilizados pois cobrem uma larga faixa de termos
e possuem boa performance, todavia, devem ser escolhidos cuidadosamente (FRONDIZI,
2008).
No Brasil, dez Estados1 e o Distrito Federal (DF) possuem redes de monitoramento da
qualidade do ar conforme dados do Instituto de Energia e Meio Ambiente (IEMA). Estas redes
possuem características específicas à sua realidade ambiental e climática. Estas características
são dependentes de fatores como a finalidade do monitoramento, potencial de investimento,
recursos estruturais, manutenção bem como modelo de gestão. Demais características podem

Estados de Ceará, Pernambuco, Bahia, Goiás, Minas Gerais, Rio de Janeiro, São Paulo, Paraná e Rio Grande do
Sul são os Estados que possuem pelo menos uma estação de monitoramento da qualidade do ar (IEMA, 2022).
1

ainda conferir atribuições específicas a esses estabelecimentos, tais como território,
equipamentos, técnicas e métodos utilizados (IEMA, 2022).
O monitoramento manual não torna possível realizar a avaliação da variabilidade
espacial, considerando-se que uma pequena densidade da rede de monitoramento e sua
característica heterogênea pode se concentrar em localidades com grande densidade
populacional, tal como os centros urbanos (LACAVA, 2001). Nesses casos, deve-se utilizar
metodologias alternativas, as quais se fazem necessárias em função de suas capacidades de
superar possíveis limitações da rede de monitoramento da qualidade do ar.
Por essa razão, novas ferramentas estão sendo utilizadas e desenvolvidas nesse ramo,
com o principal objetivo de se construir um sistema de dados acerca da qualidade do ar
integrado no território nacional. Nesse sentido, a construção de sistemas da qualidade do ar
poderia reduzir custos de operações destes estabelecimentos para o poder público, assim como
auxiliaria na superação de limitações e dificuldades existentes nestes sistemas (VENTURA et
al., 2021).
Entre as novas tecnologias para monitoramento e controle da qualidade do ar em
desenvolvimento, destacam-se também os métodos de sensoriamento remoto por satélites
(VENTURA et al., 2021), sensores móveis (AMORIM, 2019), Machine Learning (NANDINI;
FÁTHIMA, 2019), Inteligência Artificial (DU et al., 2019); Utilização de Megadados (JUDD
et al., 2020), Utilização de Redes Neurais Artificiais (DEPINÉ et al., 2014), Modelagem
Química e Reconstrução de Séries Históricas (VIGOUROUX et al., 2020).
Dos métodos supracitados, o sensoriamento remoto por satélites tem sido um dos mais
utilizado (AMORIM, 2019; VENTURA et al., 2021) em função da sua alta cobertura geográfica
e boa relação custo-benefício quando comparado a outras tecnologias existentes para aquisição
de dados, sendo um método utilizado para se analisar os níveis de poluição e seu potencial
efeito na sociedade (MARIANELLI; SILVA, 2008), sendo a principal alternativa aplicada para
análise da poluição atmosférica (ARAÚJO, 2019).
O uso de dados oriundos do sensoriamento remoto para monitoramento e análise da
qualidade do ar se configura como uma abordagem ainda incipiente no Brasil em função da
distribuição das estações de monitoramento no país. Entretanto, este método pode ser de grande
contribuição, embora possua elevado custo de implantação assim como manutenção das
estações de monitoramento (VENTURA et al., 2021).

Embora tenha ocorrido crescimento da utilização de sensoriamento utilizando-se
satélites para se avaliar a poluição atmosférica e da qualidade do ar em países da América do
Norte e Europa, a utilização destas tecnologias no Brasil ainda é muito incipiente, sendo
principalmente utilizadas na avaliação de danos ambientais perante graves acidentes ambientais
e não necessariamente para se monitorar a qualidade do ar (ARAÚJO, 2019; OLIVEIRA,
2019).

2.2 INVENTÁRIOS DE EMISSÕES ATMOSFÉRICAS
De acordo com a Fundação Getúlio Vargas (FGV, 2022) o inventário de emissões é
definido como fator de fundamental importância para organizações, economias, cidades,
estados e países. Inventários são capazes de determinar e inferir dados acerca de fontes de GEE
em suas atividades, quantificando as emissões de GEE lançados na atmosfera. O inventário
configura-se, nesse contexto, como um instrumento sistemático e padronizado que trata sobre
a qualidade do ar (FGV, 2009).
Um inventário de GEE também pode ser conceituado como o processo de compilação
de dados referentes às emissões e das remoções de GEE, sendo esses dados essencialmente
quali-quantitativos coletados a partir de fontes e sumidouros antrópicos, elaborados em
conformidade com o método previamente escolhido e relatado por uma entidade (podendo esta
ser uma Nação, um Estado, um Município ou organização) de acordo com um intervalo de
tempo e abrangência anteriormente delimitados (ALMEIDA, 2011).
A definição de um inventário compreende um conjunto de etapas, as quais devem ser
seguidas para que se possa elaborar um inventário confiável e sistematizado (D’AVIGNON et
al., 2010). Um inventário deve ser formado a partir da identificação das fontes de emissão de
GEE e outras fontes de carbono ou conforme o objetivo de análise do(s) gás(es) a ser(em)
analisado(s) em uma localidade pré-definida; seguida pela escolha do método adequado à
necessidade local bem como aos fatores operacionais; coleta dos dados bem como determinação
de fatores de emissão; utilização de metodologias de cálculo e por fim registro dos dados.
Conforme disserta Pinho (2009, p. 22):

A concepção do inventário compreende as etapas: identificação das fontes de emissão
de GEE; escolha da metodologia apropriada para o cálculo; coleta dos dados de

atividade e seleção dos fatores de emissão; aplicação das metodologias de cálculo; e
registro dos dados.

Na primeira etapa, a qual corresponde a identificação das fontes de emissão de GEE,
deve-se dispor de um registro que seja preciso no registro das fontes de emissão, classificandose e categorizando-se estas fontes. Na etapa seguinte tem-se a classificação das fontes de
emissão de GEE, na qual deve-se classificar as fontes de poluição como indiretas ou diretas,
dividindo-as de acordo com escopos classificados como I, II e III. Esta classificação pode ser
baseada em definições como o GHG Protocol e por meio de normatizações como a ABNT NBR
ISO14.064-1 (SILVA, 2017).
Em síntese, o escopo I em um inventário é relacionado às emissões diretas originadas
de fontes pertencentes ou controladas por uma entidade; o escopo II refere-se aos GEE emitidos
por organizações responsáveis pelo fornecimento de recursos energéticos; o escopo III referese a outras formas de emissões indiretas advindas de fontes não controladas pela organização
inventariante, compreendendo as emissões referentes a uma cadeia de valor (SILVA, 2017).
A Figura 1, apresentada a seguir, exemplifica a caracterização dos Escopos I, II e III de
acordo com o GHG Protocol no documento “GHG Protocol for cities” (WRI, 2017).

Figura 1 – Exemplificação de escopos I, II e III

FONTE: World Resources Institute et al., (2014).

Silva (2017), propõe uma classificação de emissões de acordo com o GHG Protocol e a
norma ABNT NBR ISO14.064-1. Segundo o GHG Protocol, emissão direta compreende o
escopo I de análise, definido como a emissão direta oriunda de fontes de emissão de propriedade
ou controle operacional de uma organização.
A emissão direta é classificada como escopo II, definida como poluentes que se
originam de eletricidade, calor ou vapor consumido por estabelecimentos; podendo também ser
classificada como emissão indireta. No escopo III tem-se a consequência de atividades do
estabelecimento e/ou entidade responsável pela emissão, todavia, não é de sua propriedade ou
controle operacional (SILVA, 2017).
Por outro lado, de acordo com a ABNT NBR ISO14.064-1, emissão direta de GEE é
definida quando a fonte emissão do GEE é pertencente ou controlada por uma entidade
(empresa, pessoa, poder público); emissão indireta de GEE associada ao uso de energia, quando
a emissão de GEE se dá por razão de geração de eletricidade, valor que são pela entidade
geradora para seu consumo e a terceira classificação refere-se às emissões indiretas de GEE
relacionadas à energia gerada de maneira consequente de atividades de uma entidade, todavia
oriundas de fontes que são de posse ou controlados por terceiros (SILVA, 2017).
Silva (2017) ainda interpreta estas duas classificações como iguais, todavia, estas
utilizam termos e definições de maneiras diferentes. O inventário de emissões atmosféricas de
GEE é formado por uma pesquisa que apresenta a quantidade de GEE oriundos das diversas
fontes existentes. Estas fontes entram na atmosfera em um determinado intervalo de tempo,
assim como em uma determinada localidade ou área definida com base em fronteiras fixas.
Desta maneira, essas fontes podem fornecer informações do emissor, caracterização do emissor,
localidade da emissão, período e quantidade de emissão (ALMEIDA, 2011).
Ante ao exposto, o inventário é um instrumento de importância estratégica no processo
de tomada de decisões e medidas acerca da mitigação das mudanças climáticas. Esse
instrumento tem a capacidade de subsidiar a implantação de políticas públicas gerenciais para
o combate às mudanças climáticas, visto que determinam em caráter quali-quantitativo as
emissões atmosféricas dos GEE (ALMEIDA, 2011). Salienta-se que independentemente da
escala, a qual pode ser global, regional ou local, inventários se configuram como instrumentos
confiáveis e relevantes no processo de análise da qualidade do ar (DUBEUX, 2007).
De acordo com a International Plant Protection Convention (IPPC, 2022) a elaboração
de inventários de GEE devem respeitar as diretrizes já estabelecidas na atualidade. Esses

procedimentos devem ser sistematicamente aplicados na elaboração e produção de inventários.
Todavia, a uniformização e o aperfeiçoamento de métodos de produção de inventários são
constantemente explorados na literatura.
Dentre esses procedimentos, destaca-se que o World Resources Institute (WRI) realizou,
no ano de 2014, em conjunto com o evento Cities Climate Leadership Group (C40) e o
International Council for Local Environmental Initiatives (ICLEI) o Global Protocol for
Community (GPC), definido como um protocolo que objetifica padronizar a elaboração de
inventários de GEE para escalas locais (FONG, 2014).
No âmbito nacional, destaca-se a norma NBR ISO 14064/2007 da Associação Brasileira
de Normas Técnicas (ABNT), a qual apresenta as especificações, princípios bem como os
requisitos quanto a organização para a quantificação e para a elaboração de relatórios de
emissões e remoções de GEE. Essa NBR assumiu, no contexto nacional, relevância, uma vez
que incluiu determinações para o projeto, desenvolvimento, gerenciamento, elaboração de
documentos e verificação de inventários de GEE de forma sistemática (ABNT, 2007).
No Brasil, embora a elaboração do inventário seja em sua maioria de caráter voluntário,
sua realização se configura como uma prática bem vista pelas instituições, órgãos e governos,
visto que se configura como uma atividade produtiva e compatível com regulamentos e
recomendações internacionais regulatórias. Em Estados como os de Ceará, Pernambuco, Bahia,
Goiás, Minas Gerais, Rio de Janeiro, São Paulo, Paraná e Rio Grande do Sul, a apresentação de
inventário de GEE tem sido apontada como pré-requisito para liberação de processos de
licenciamento ambiental, destacando-se o setor industrial (IEMA, 2022).

2.2.1 Tipos de inventários e abordagens
A literatura apresenta diferentes metodologias capazes de calcular, sistematizar, relatar
e mapear como se dá a emissão de GEE na atmosfera, configurando-se como métodos
consistentes e confiáveis, com dados estimados que podem ser aplicados para a reavaliação de
condutas de governos, empresas e sociedade como um todo (CHAN, 2006). Um inventário de
emissões de GEE na atmosfera, quando adequadamente bem elaborado pode ser considerada
uma ferramenta de finalidades múltiplas e de influência para a tomada de decisões corporativas
e políticas, orientando a sociedade civil e todas as partes interessadas no enfrentamento das
questões climáticas (CHAN, 2006).

O primeiro método desse cálculo foi desenvolvido pelo Painel Intergovernamental sobre
Mudanças Climáticas (IPPC) para preparar listas nacionais de países desenvolvidos que são
signatários da Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre Mudanças Climáticas (UNFCCC),
um acordo estabelecido em 1992 pela Organização das Nações Unidas Conferência sobre Meio
Ambiente e Desenvolvimento, realizada no Rio de Janeiro; assim conhecida como Rio 92
(IPPC, 2006).
A metodologia conhecida como Diretrizes do IPPC para Inventários Nacionais de Gases
de Efeito Estufa - publicada pela primeira vez em 1994 e atualizada em 1996 e 2006 - ainda é
a principal referência para a compilação dos inventários. No entanto, outros métodos de cálculo
parecem melhorá-lo ou torná-lo mais adequado a outros contextos menores, como inventários
locais (ALVES, 2015).
De modo geral, os inventários podem ser de três tipos: nacionais, corporativos e locais.
Os inventários locais inferem dados acerca das emissões de unidades regionais, como cidades
e estados, permitindo-se obter um conhecimento mais detalhado não só das emissões estaduais
e municipais propriamente ditas, mas também das nacionais, para onde convergem (ALVES,
2015). Especialmente os centros urbanos são locais de concentração de pessoas que demandam
o desenvolvimento de atividades que atendam às suas necessidades e desejos. (CROCI et al.,
2011).
Segundo Alonso (2014), citando OLIVIER; BERDOWSKI (2001), com relação às
emissões antrópicas, compreendendo as emissões urbanas e industriais, são destacados
principalmente dois inventários globais utilizados habitualmente como modelos numéricos de
transporte e química de larga escala, são eles o inventário RETRO (REanalysis of
TROpospheric chemical composition over the past 40 years) e EDGAR (Emission Database
for Global Atmospheric Research). A tabela 2 apresenta a compilação dos principais inventários
globais apresentados na literatura segundo Alonso et al. (2014).
O RETRO é um inventário global que se encontra disponível com dados entre o período
do ano de 1960 até o ano de 2000, com resolução temporal mensal e resolução espacial de 0,5
graus. Por sua vez, EDGAR se origina das emissões globais anuais com ano base do ano 2000.
Esses inventários foram elaborados a partir de dados nacionais de organizações como a
International Energy Agency (IEA), no entanto, apresentam diferenças metodológicas
importantes, tais como diferentes referentes a estimativa dos fatores de emissão e a
classificação/distribuição das fontes (Alonso et al., 2014).

Tabela 2 – Inventários globais publicados no período de 1850 a 2010 pela rede Emissions of Atmospheric
Compounds and Compilation of Ancillary (eccad)
Base de dados (ano)

Período

Variabilidade
temporal

AMIP (2010)

1850-2000

Década

MACCity (2010)

1990-2010

Anual

EDGAR V3.2/V4.2
2000

2005

Anual

RETRO (2005)

1960 - 2000

Mensal

Junker – Liousse
(2008)

1860 –1945
1946–2003

Década
Anual

GFED3 (2010)

1997 - 2010

Mensal

GICC (2010)

1900 - 2005

Década
Mensal

Poluentes* / Tipo de fonte
OC, CH4, CO, NOx, NMHC, SO2,
NH3
OC, CH4, CO, NOx, NMHC, SO2,
NH3
OC, CH4, CO, NOx, NMHC, SO2,
NH3, MP10
CH4, CO, NOx, SO2, NH3,
MP10,MP25
OC, BC
Antrópico
CH4, CO, NOX, NMHC, M10, SO,
NH3, MP25
Queima de biomassa
OC, CH4, CO, NOX, SO2, NH3

OC, NOX, SO2
Antrópico, queima de biomassa e
natural
CO, CH4
MEGAN (2006)
2000
Mensal
Natural
Em que: Monóxido de carbono (CO); metano (CH4); óxidos de nitrogênio (NOx); não metano hidrocarbonetos
(NMHC); dióxido de enxofre (SO2); amônia (NH3); carbono orgânico (OC); carbono grafite (BC); Material
particulado de 2.5 µm (MP25) e 10 µm (MP10).
Fonte: Retirado de Alonso et al. (2014, p. 16-17).
GEIAv1 (2005)

1984 - 1990

Anual
Mensal

A resolução espacial desses inventários globais de emissões costuma ser baixa e,
portanto, não conseguem capturar as características específicas das emissões por região,
temporal e espacialmente, principalmente em relação à representação dos centros urbanos
(ALVES, 2015).
Rennó et al. (2011) verificou as emissões individuais estimadas para importantes
megacidades globais em inventários globais como o RETRO, EDGAR e IPPC-AR7
(Intergovernamental Panel on Climate Change – Fourth Assessment Report) possuem
variações estatisticamente muito significativas no que tange a distribuição geográfica assim
como a magnitude em função dos métodos utilizados serem diferenciados entre si.
Por outro lado, nas últimas décadas tem se investido na construção e elaboração de
novos cenários de emissões de GEE com o objetivo de suprir a demanda de transição energética
mundial (MOSS et al., 2010). As bases de dados ACCMIP (Emissions for Atmospheric
Chemistry and Climate Modeling Intercomparison Project) possuem dados globais referentes
ao histórico antrópico e de queima de biomassa com base na combinação de inventários globais
e regionais divulgados por Estados e Nações (ALONSO et al., 2014).

Os inventários Representative Concentration Pathways (RCPs) apresentam uma vasta
lista de possibilidades de cenários com diferentes fatores associados (VAN VUUREN et al.,
2011) e utilizam-se de resolução temporal segundo as décadas para avaliar emissões antrópicas
e mensal para avaliar as queimas de biomassa para os períodos com previsão de ser analisado
até o ano de 2100 (ALONSO et al., 2014).
Os inventários MACCity e PEGASUS (Pan-European Gas Aerosols-Climate
Interaction Study Atmospheric Chemistry and Climate Change Interactions) são
compreendidos como inventários de extensões das bases de dados ACCMIP e RCPs. O
MACCity refere-se ao período de 1990 até o ano de 2010 e o segundo analisa dados históricos
de emissão com cenários RCPs se estendendo até o ano de 2010 (ALONSO et al., 2014).
Alonso (2014) escreve que, segundo Guenther (2006), além das emissões supracitadas,
emissões globais biogênicas (de ocorrência natural) podem ser analisadas por meio do
inventário global MEGAN, definido como um sistema de modelagem matemática que tem por
finalidade estimar a emissão líquida, assim como de ecossistemas terrestres, de gases e
aerossóis que se fazem naturalmente presentes na atmosfera. O programa Global Emissions
InitiAtive (GEIA), configura-se como um sistema de troca de dados sobre emissões bem como
sobre a capacidade para elaboração de novos inventários no futuro.
De acordo com Brander (2015) existem pelo menos cinco metodologias confiáveis para
a contabilização de GEE, as quais possuem algumas características específicas: O Greenhouse
Gas Protocol- A Corporate Accounting and Reporting Standard (WRI; WBCSD, 2004);
Greenhouse Gas Protocol: Corporate Value Chain (Scope 3) Accouting and Reporting
Standard (WRI; WBCSD, 2011); a ISO 14064-1:2006 (ABNT, 2007); a ISO 14069:2013
(ABNT, 2015); Organisation Environmental Footprint (OEF) (EUROPEAN COMMISSION,
2013); mencionando também o IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories Metodologias desenvolvidas pelo Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas
(IPCC). Primeiramente, tem-se que estas metodologias se utilizam ou se configuram em
escopos de emissões para perfazer os inventários de emissões de GEE na atmosfera. Esses GEE,
por sua vez, são quantificados em inventários a partir de três escopos como comentado
anteriormente.
Cabe destacar que a correta caracterização da poluição demanda o aprofundado e
detalhado conhecimento de suas fontes geradoras. Nesse aspecto, espera-se um certo nível de
especificidade, sendo este a principal característica capaz de definir um inventário, igualmente
sendo capaz de ser a causa de incertezas quanto a confiabilidade de um inventário. A

contribuição relativa de cada fonte de emissão segundo um determinado poluente primário, em
um contexto geográfico definido, compreende um processo complexo de levantamento e
análise de diversos fatores (ALONSO et al., 2014).
O desenvolvimento de inventários locais de emissões é de extrema importância para o
entendimento da qualidade do ar urbano e é fundamental para a modelagem de dispersão
numérica e química dos poluentes. Para a indústria, as emissões podem ser inventariadas em
três níveis de detalhe: Nível do local, relativo a uma atividade industrial que pode incluir várias
atividades de emissões; Nível de Ponto, medições diretas de chaminés, canais, ventos ou outras
fontes de emissão, e Nível de Processo, unidade de exploração de uma categoria de fonte
específica (BRANDER, 2015). A tabela 3 a seguir apresenta a classificação das fontes descritas
assim como caracteriza os principais poluentes originados.

Tabela 3 – Fontes e seus poluentes característicos respectivos
FONTES
CLASSIFICAÇÃO

FONTES
ESTACIONÁRIAS

POLUENTES
TIPO
COMBUSTÃO

●
●
●
●

Material particulado
Dióxido de enxofre e trióxido de enxofre
Monóxido de carbono
Hidrocarbonetos e óxidos de nitrogênio

INDUSTRIAL

●
●
●

Material particulado
Gases SO2, SO3, HCl e hidrocarbonetos
Mercaptans, HF, H2S, NOx

●
●

Material particulado
Gases SO2, SO3, HCl, NOx

●

Hidrocarbonetos, material particulado

●
●
●

Material particulado, monóxido de carbono
Óxidos de enxofre e óxidos de nitrogênio
Ácidos orgânicos, hidrocarbonetos e óxidos de
enxofre

●

Óxidos de enxofre e óxidos de nitrogênio

COMBUSTÃO DE
RESÍDUOS
SÓLIDOS
OUTROS
VEÍCULOS
AUTOMÓVEIS
FONTES MÓVEIS
AVIÕES
BARCOS
LOCOMOTIVAS
OUTROS

● Ácidos orgânicos, hidrocarbonetos e aldeídos
● Hidrocarbonetos, material particulado
● Material particulado
FONTES NATURAIS
● Gases SO2, SO3, HCl, NOx, hidrocarbonetos
● Poluentes secundários: O3, aldeídos
REAÇÕES QUÍMICAS
● Ácidos orgânicos e nitratos orgânicos
● Aerossol fotoquímico
FONTE: Retirado de Pires (2005, p. 11).

Normalmente, classificam-se diferentes tipos de fontes de emissões. As fontes pontuais,
são identificadas em caráter individual, a exemplo das chaminés, que são compreendidas como

objetos geométricos pontuais, dispondo de parâmetros termodinâmicos e dinâmicos
específicos. Essa ponte pontual possui característica específica com relação a sua capacidade
de emissão de uma pluma, sendo importante a análise de parâmetros como a velocidade de
vazão e temperatura da chaminé (NUNES et al., 2014).
As fontes linhas são correspondentes às vias de comunicação, a exemplo de rodovias,
sendo utilizadas para a representação de efeitos das fontes móveis. Além destas, tem-se as
fontes áreas que são utilizadas para a representação da agregação de todas as fontes que não às
pontuais e linhas, tais como os parques florestais, os quais são representados por polígonos
(ALONSO et al., 2014).
Na literatura, identifica-se duas principais abordagens utilizadas no desenvolvimento de
inventários, são elas a “de cima para baixo” (Top-Down) e a “de baixo para cima” (BottomUp). A abordagem Top-Down leva em consideração a estimativa de emissões com base em
dados nacionais ou regionais, tendo a principal função ou relação com a finalidade de cálculo
como sendo conhecido (ALMEIDA, 2011; CARVALHO, 2019). Utiliza-se de medidas
indiretas e diretas que se referem ao nível de atividade de uma determinada região, citando o
uso de dados de venda, empregabilidade ou fatores de emissão de GEE na atmosfera per capita
(ALMEIDA, 2011). Alguns exemplos são verificados no Brasil, como o primeiro inventário
a nível nacional criado, denominado Inventário Brasileiro de Emissões Antrópicas de Gases de
Efeito Estufa (MCT, 2006) assim como o cálculo do balanço de carbono sobre o Balanço
Energético Nacional (BRASIL, 2021). Ela é amplamente aplicada para estimar emissões em
fontes áreas em situações que os dados locais não se encontram disponíveis, o que implica que
esta abordagem possui uma desvantagem no que tange a exatidão dos dados específicos. Como
principal vantagem, o Top-Down requer recursos mínimos para a compilação de dados (PIRES,
2005).
Já o método Bottom-Up é aplicado para estimar emissões de fontes pontuais. Entretanto,
também pode ser utilizado para fontes áreas devendo-se, nesse caso, ter acesso aos dados
específicos requeridos por esta abordagem. Esse método implica em uma maior utilização de
recursos para coleta de dados locais e, sendo assim, tem como resultado estimativas que são
mais representativas e exatas quando comparado ao método Top-Down (ALMEIDA, 2011).
Esse fato pode ser analisado por meio da análise de casos de fontes móveis, a exemplo de
emissões de GEE na atmosfera provindos de veículos, no qual se consideram os dados
referentes a frota veicular, tráfego bem como configuração de vias rodoviárias. Ademais, os

fatores de emissão são totalmente dependentes do padrão de condução do veículo, aspecto que
se apresenta com alta variação em função de características locais (BERKOWICZ et al., 2006).
Almeida (2011) diferencia o Bottom-Up como sendo a abordagem fundamentada no
cálculo de emissões de GEE na atmosfera através do estudo de fontes individuais, de maneira
que a soma de todas estas fontes provém de estimativas relacionadas a fontes locais e estaduais.
Estas emissões seriam calculadas individualmente para cada tipologia de fonte, sendo assim, a
abordagem Bottom-Up apresentaria a desvantagem de maior necessidade de recursos
financeiros e operacionais, embora obtenha resultados estimativos de emissões mais exatos do
que na primeira abordagem (ALMEIDA, 2011).
Dentre as diversas metodologias existentes para elaboração de inventários de gases de
efeito estufa, o GHG Protocol é a ferramenta mais utilizada mundialmente por empresas e
governos para compreender, quantificar e gerenciar suas emissões. A ferramenta foi
desenvolvida pelo WRI (World Resources Institute) em colaboração com o Conselho
Empresarial Mundial para o Desenvolvimento Sustentável (World Business Council for
Sustainable Development) (WRI, 2015). A seguir, a figura 2 apresenta a ferramenta GHG
Protocol.
Figura 2 – Menu ferramenta GHG protocol 2016.1.1

Fonte: GHG Protocol (2016).

O GHG Protocol fornece diretrizes para contabilização de GEE com natureza modular
e flexível e neutralidade de política ou programa. A metodologia do GHG Protocol segue as
normas ISO e as metodologias de quantificação do Painel Intergovernamental sobre Mudanças
Climáticas - IPPC (FGV, 2009). Para adaptação ao contexto nacional, foi criado o Programa
Brasileiro GHG Protocol no ano de 2008, o qual foi responsável pela adaptação do método

GHG Protocol ao cenário brasileiro e desenvolvimento de ferramentas de cálculo para
estimativas de emissão de gases na atmosfera (FGV, 2022).
Isso tem como resultado uma parceria de empresas, organizações não governamentais
(ONG), governos e outras entidades, filiadas ao WBCSD e WRI (WRI, 2017). Salienta-se ainda
que protocolo GHG utiliza uma estrutura flexível fundamentada em um processo de
contabilidade de baixo para cima, o que significa que as emissões são calculadas no nível das
fontes emissoras de GEE e podem ser agregadas ou desagregadas por instalação, unidade de
negócios dentre outros (CHAN, 2006)
No que lhe concerne, dados secundários são definidos como aqueles que não se
relacionam com as atividades específicas de uma organização de inventário ou sua cadeia de
valor e podem incluir: médias do setor (por exemplo, de bancos de dados, estatísticas
governamentais, literatura científica e associações do setor), dados financeiros e outros dados
gerais (WRI, 2017). Geralmente, as organizações usam dados secundários para atividades não
prioritárias ou para aquelas cujos dados primários não estão disponíveis (WRI, 2015).
De acordo com Nagal (2010) e Pachón (2014) os inventários de fato fornecem uma
estimativa das emissões de GEE, pois para viabilizar os cálculos, várias premissas devem ser
feitas, tais como: seleção e uso de fatores de emissão, fatores de alcance, coleta e manipulação
de dados, e pesando sua ausência.

2.2.2 Inventários de fontes fixas
As fontes de emissão fixas de poluentes atmosféricos incluem duas categorias: naturais
e artificiais. Como exemplo de fontes naturais de emissão, podem-se citar as emissões
vulcânicas, incêndios florestais, aerossóis marinhos, processos microbianos, etc (ALVES,
2015). Por outro lado, as fontes antropogênicas são aquelas que resultam de muitas atividades
humanas, por exemplo: refino de petróleo, queima de combustíveis fósseis e não fósseis,
indústria de processamento, indústrias extrativas e ressuspensão de poeira por meio de
transporte (GUTTIKUNDA et al., 2019).
A poluição do ar, por exemplo, com partículas finas, óxidos de enxofre e nitrogênio,
monóxido de carbono e aldeídos vem de processos de combustão no setor de transporte e nos
chamados fontes sólidas, principalmente relacionadas à produção de energia (KAWASHIMA,
2015).

As fontes de poluição do ar podem ser divididas da seguinte maneira: fontes sólidas:
que podem ser divididas em dois grupos, o primeiro grupo inclui atividades não essenciais em
regiões urbanas, como queima de combustível em lavanderias, padarias, hotéis e outras
atividades não industriais. O segundo grupo é formado por uma atividade bastante
representativa em termos de diversidade e intensidade de emissões de poluentes atmosféricos,
processos industriais (CRUZ-NUÑEZ, 2014).
A estimativa de emissões neste tipo de abordagem é baseada em fatores nacionais ou
regionais, cujos parâmetros podem incluir, entre outros, a população ou iluminação noturna. A
abordagem de baixo para cima requer mais recursos para coletar informações específicas,
como: fontes de emissão, nível de atividade, fatores de emissão. As estimativas são mais
representativas e precisas nessa abordagem do que na abordagem Top-Down, pois os dados
coletados não são provenientes de informações nacionais ou regionais (FANDIÑO et al., 2019).

2.2.3 Inventários de fontes móveis
Segundo Mariano et al. (2014), na maioria dos estados brasileiros, os inventários de
fontes estacionárias são raros e desatualizados. Por exemplo, no caso de fontes móveis, é
importante conhecer o tipo e a idade da frota de veículos, o comportamento da estrada e a
configuração das vias. Em relação às fontes móveis, a representação das emissões dos veículos
foi dividida em duas etapas, a primeira etapa é classificada como estradas principais (condução
da estrada) e a segunda etapa como estradas secundárias (estradas com menos tráfego).
Nesses casos, para o monitoramento das emissões, devem-se considerar os poluentes:
material particulado total (MP), material particulado menor que 10 μm (MP10), material
particulado menor que 2,5μm (MP25), dióxido de enxofre (SO2), óxidos de nitrogênio (NOx),
monóxido de carbono (CO) e compostos orgânicos voláteis (COV) (MARIANO et al., 2014).
De acordo com a literatura, nos grandes centros urbanos, a contribuição relativa das
emissões provenientes de veículos automotivos é muito significativa e até mesmo pode superar
as emissões geradas por fontes fixas (ZHAO et al., 2018). Por esse motivo, em regiões
metropolitanas, os veículos automotores constituem a principal fonte de emissão, com
destaques para as emissões de monóxido de carbono, hidrocarbonetos e óxidos de nitrogênio.
Os ônibus e veículos de carga são fontes preocupantes de material particulado (na forma
de fumaça preta), por suas elevadas taxas de concentração em localidades tipicamente

residenciais e comerciais de baixa ventilação (LOIOLA et al., 2011). A parcela indireta e
subestimada, já detectada por métodos avançados de medição, é para poeira suspensa em vias
de comunicação, mesmo poeira endurecida, e na transformação de gases em partículas
(RAVINDRA et al., 2019).
A maior parcela das emissões de monóxido de carbono e hidrocarbonetos é proveniente
de veículos movidos a gasolina, enquanto os veículos a diesel, principalmente ônibus e
caminhões, são responsáveis pelas emissões de óxido de nitrogênio e enxofre, além de material
particulado (KUHN et al., 2015).

2.2.4 Pesquisas recentes no Brasil sobre inventários de emissões atmosféricas
A elaboração de inventários compreende uma iniciativa comum, que ajuda a mapear e
compreender como ocorrem e quais as previsões futuras com relação às emissões de GEE na
atmosfera, inventariando esses dados. (WANG et al., 2013).
De acordo com o United Nations Environment Programme (UNEP), existem diferentes
entidades governamentais e centros de pesquisa localizados em universidades que têm
desenvolvidos propostas de inventários de emissões para diferentes níveis (nacional, regional
ou estadual), sendo importante considerar o setor de transporte e avaliando-se especificamente
a emissão de poluentes atmosféricos, citando-se principalmente os gases monóxido de carbono
(CO), NOx, metano (CH4), MP10 e MP2,5 e hidrocarbonetos não metanos (NMHC) (UNEP;
CACC, 2012; FANDIÑO ET AL., 2019).
No estudo de Fandiño et al. (2019, tem-se a recomendação de que a produção de
inventários de emissões completos, além das fontes de emissão consideradas como indústrias e
escapamento de veículos, tenha a incorporação de outras fontes como incêndios florestais,
queima de resíduos e modais de transporte. O estudo também recomenda analisar diferentes
fontes relacionadas à combustão, como construção civil, mineração e geração de materiais
particulados como devendo ser incluídos nos inventários de emissões (FANDIÑO et al., 2019).
A pesquisa de Vasquez et al. (2015) apresentou contribuições importantes no campo de
propostas de inventários de emissões e monitoramento da qualidade do ar. Neste estudo, foi
apresentado o inventário "Brazilian vehicular emission inventory software - BRAVES" que é
um inventário criado a partir da combinação do método Top-Down com dados da frota veicular
bem como consumo de combustível de municípios. Utilizou-se esse software, o qual se utiliza

de abordagem probabilística, para analisar características de consumo de combustível, frota,
intensidade de uso e realizar cálculo de emissões veiculares do escapamento bem como outros
fatores que direta ou indiretamente influenciam na emissão de gases. Foi utilizado um intervalo
de tempo de cinco anos (VASQUEZ et al., 2015). Verificou-se que a emissão de gases como
O, NOx, SO2, CO2eq e NMCOV é fundamental na análise de emissões, pois estes são os que
mais contribuem para mudanças climáticas. Por fim, os resultados desta pesquisa foram
comparados com o inventário global EDGAR, identificando-se que o inventário BRAVES
obteve resultados próximos a inventários estaduais e locais, sendo capaz de estimar emissões
de uma grande variedade de poluentes em escala de cidades e segregar emissões por processo
de formação e categoria de frota, sendo esta uma importante vantagem sobre inventários
nacionais e estaduais (VASQUEZ et al., 2015).
Lobato et al. (2021) também realizaram um estudo por meio do qual desenvolveram um
inventário de emissões com alta resolução na região de Vitória, no Estado de Espírito Santo,
utilizando Sistema de Modelagem Integrada WRF-SMOKE-CMAQ. Conforme o estudo.
Foram utilizados dados disponibilizados pelo IEMA do ano de 2010. A partir disso, o estudo
produziu uma adaptação do inventário de fontes regional Sparse Matrix Operator Kernel
Emissions (SMOKE) utilizando modelos de qualidade do ar (MQA), principalmente os
modelos Community Multi-scale Air Quality (CMAQ), Modeling System e outros modelos
fotoquímicos. Nesse estudo, os autores obtiveram valores simulados altos com relação a
emissão de gases poluentes, os quais são condizentes com o monitoramento verificado na
Região Metropolitana de Vitória (LOBATO et al., 2021).
As conclusões do estudo acima destacado apontam que erros em modelos de qualidade
do ar estão relacionados a fatores como: variedade espacial de concentração de poluentes,
inventário de emissões, dados meteorológicos, parâmetros de mecanismo químico e rotina
numérica de análise de dados. O estudo identificou a existência de incertezas no inventário de
emissões localmente utilizado em Vitória, propondo a adaptação desse inventário referente a
especiação química dos poluentes (LOBATO et al., 2021).
Simões (2019) propôs uma análise e estimativa de inventários de emissões com enfoque
na fonte de emissão veicular no Estado do Rio Grande do Norte, a fim de elaborar um
diagnóstico das emissões atmosféricas por fontes veiculares no Estado. Nesse estudo, gerou-se
dados de emissões a partir do inventário global EDGAR, dados que foram avaliados para o
Estado através do módulo de emissões do modelo químico-atmosférico European Air Pollution
Dispersion – Inverse Model (EURADIM). Sendo assim, foi realizada a adaptação do inventário

EDGAR através de dados processados com enfoque no setor de transporte rodoviário. O estudo
realizou o mapeamento de emissões para o Estado do Rio Grande do Norte, realizando uma
identificação das cidades com maiores rotas de tráfego veicular e determinando uma relação
entre o tráfego e a emissões de poluentes. O estudo utilizou-se de uma abordagem Top-Down
a partir do modelo de emissões veiculares VEIN, avaliando-se fontes por tipo de veículo,
combustível e idade da frota (SIMÕES, 2019).
Nesse estudo identificou-se que o monóxido de carbono é o poluente de maior
prevalência dentre os poluentes analisados. Além disso, foram encontrados altos valores de
emissões de HCNM, NOx, SOx e material particulado. As contribuições desta pesquisa se dão
no sentido de que os autores apresentam a caracterização de fluxos de emissão de poluentes
bem como sua distribuição espacial, assim como determinaram locais e tipos de veículos de
maior contribuição para emissão de poluentes (SIMÕES, 2019).
Costa (2021) propôs a análise do perfil de emissões atmosféricas do setor industrial do
Estado do Rio de Janeiro, realizando uma comparação dos dados estaduais com os nacionais e
comparando esses resultados com o Programa de Monitoramento de Emissões em Fontes Fixas
para a Atmosfera - PROMON AR ao Programa de Relato de Inventários de Gases de Efeito
Estufa. Nessa pesquisa, desenvolveu-se uma metodologia para estimar o dióxido de carbono de
forma equivalente aos dados de amostragem de fontes fixas. Nesse estudo, foi desenvolvido um
método para estimar CO2e com base em dados de fontes fixas. Esse método indicou a
possibilidade de redução de 40% de contribuição de indústrias, o que poderia gerar até 6% de
redução de emissões de GEE totais relacionadas às fontes fixas no Estado do Rio de Janeiro. O
estudo verificou que as emissões provenientes da agropecuária e mudança do uso da terra são
as maiores fontes de emissões de GEE para o Estado (COSTA, 2021).
Além destes estudos, Hoinaski et al. (2021) também elaboraram uma avaliação do
impacto das emissões veiculares, queimadas, industriais e naturais a partir de inventário de
emissões atmosféricas no Estado de Santa Catarina. No referido estudo, os autores apontam
sobre o impacto das emissões veiculares, industriais, naturais e de queimadas na qualidade do
ar no Estado de Santa Catarina, visando conhecer as principais fontes emissoras de poluentes
atmosférico. Os autores reuniram todos os inventários de emissões do Estado entre os de 2015
a 2019. Como principais resultados, os dados apresentados apontam que o Estado de Santa
Catarina possui como principais fontes de emissões de gases poluentes o tráfego, devendo este
ser um fator a ser monitorado com atenção conforme o estudo em função da quantidade de GEE
liberados (HOINASKI et al., 2021).

Almeida (2011) se pautando nas diretrizes do IPCC (2006), na norma Internacional
ISSO 14064, no GHG Protocol realiza um trabalho com o objetivo de apresentar ferramentas
para a elaboração de Inventários de GEE no setor público, sugerindo um roteiro de inventário
visando tornar as estimativas mais acessíveis para entidades públicas de pequeno e médio porte.
Elaborando o roteiro de inventário simplificado com o auxílio da ferramenta Carbon Footprint
Assesment and Reduction Workbook (C-FAR) adaptada a realidade nacional. As estimativas de
Almeida foram agrupadas por tipos de fonte realizando metodologia de cálculo utilizando
fatores de emissão para um determinado tipo de GEE de uma fonte específica. Onde o cálculo
consistia em multiplicar o valor de entra por um coeficiente de fator de emissão resultando na
quantidade de emissão do GEE. Este utilizou dados de diversas fontes como EMBRAPA,
IBGE, MCTI, GHG Protocol, IPCC.
O C–FAR é uma ferramenta desenvolvida em Excel, tendo como seus principais
parceiros de desenvolvimento o Center for Resilience, da Universidade Estadual de Ohio e a
Companhia de Energia Amaresco, em conjunto com o MID-Ohio Regional Palnning Comission
(MORPC). A ferramenta foi desenvolvida para o fácil manuseio e de forma gratuita para
atender municípios, sem custos aos interessados. Onde mostra exemplos de como montar a
planilha fazendo referencias de métodos e diretrizes para medir emissões (ALMEIDA, 2011).
Silva (2017) inventariou as emissões de Gases do Efeito Estufa da cidade de Maceió
(AL), estudando e propondo medidas para mitigar e neutralizar a emissão de CO2 no município.
Nesse estudo, o autor coletou dados de consumo de combustíveis, eletricidade e disposição de
resíduos em órgãos públicos e concessionárias de serviços públicos utilizando o método de
contabilização de emissões proposto por IPPC (2006) e pelo GHG Protocol Corporate
Accounting and Reporting Standard (Greenhouse Gas Protocol). Ele constatou um crescimento
de 80% no nível de emissões de CO2 no período de 2009 a 2014. A pesquisa apresenta
evidências de que o setor de transporte, principalmente o modal rodoviário, contribui com a
maior parcela de emissões de Gases do Efeito Estufa. Indicou que no município de Maceió
ocorreu o aumento de 80% de emissões no período de cinco anos. Consequência do aumento
do uso de combustíveis fósseis. Nesse estudo, foi estimado que as propostas de mitigação e
neutralização de dióxido de carbono poderiam ser implementadas e reduziriam em até 31% as
emissões de GEE em Maceió.
Seguindo as diretrizes do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC)
o Brasil, através do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação, também tem se destacado na
elaboração de inventário tendo publicado mais um no ano de 2021 evidenciando diversos GEE

dentre eles o CO2, CH4 e o N2O advindos de vários setores como no setor de energia, processos
industriais, setor agropecuário e de resíduos. Abrindo caminhos para elaboração de inventários
para estados e municípios, através da metodologia e disponibilização de fatores que foram
usados (MCTIC, 2021)
O primeiro inventário de Emissões Antrópicas de Gases de Efeito Estufa da Companhia
Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB) foi apresentado em 2011. Fornecendo
estimativas de emissão de GEE como para o dióxido de carbono (CO2), metano (CH4), óxido
de nitrogénio (N2O). Sendo o mais recente consultado o publicado em 2023 (CETESB, 2023).
Utilizando metodologias baseadas em fator de emissão de uma determinada fonte específica.

3 METODOLOGIA

3.1 ÁREA DE ESTUDO E SUA CARACTERÍÇÃO
A área de estudo é o Estado de Alagoas, localizado na região Nordeste do Brasil (NEB),
possui área territorial de 27.839,661 km², população estimada de 3.127.683 milhões de pessoas,
densidade demográfica de 112,38 hab/km², com um Índice de Desenvolvimento Humano (IDH)
de 0,684, composta por 102 municípios, cuja capital do Estado é Maceió (IBGE, 2022). A figura
3, a seguir, apresenta o mapa de localização da área de estudo.

Figura 3 – Localização geográfica do estado de alagoas (AL), BRASIL

Fonte: IBGE Cidades (2024).

O ano base inventariado é o de 2019, ano escolhido pois apresentou uma maior
abrangência de dados necessários para a realização dos inventários dos setores escolhidos, mais
especificamente dados das fontes emissoras e coeficientes de emissões disponível para cada
fonte emissora. Aliado a isso, o ano de 2019 foi o mais recente antes do período de pandemia
sendo este, representativo as emissões dos setores analisados.
Neste inventário, foram incluídas as emissões provenientes da queima de madeira e
carvão, dos transportes rodoviários, da agricultura (cultivo de culturas permanentes e
temporárias), da fermentação entérica da pecuária e dos estoques de carbono das Unidades de

Conservação (UCs) no território alagoano. Esses setores foram selecionados devido à
disponibilidade de dados, coeficientes de emissões e metodologias confiáveis. Não foram
incluídas as emissões de resíduos, processos industriais, mudança de uso da terra e floresta,
aquicultura, bem como alguns setores da agropecuária, como a queima de resíduos e o manejo
de dejetos, devido à escassez de dados confiáveis e compatíveis com os fatores disponíveis ou
devido ao tempo necessário para finalização do documento. Além disso, as emissões de energia
elétrica e a assimilação dos GEE pelas UCS não foram consideradas devido ao curto período
disponível para a análise.
Apesar do setor relacionado com mudanças do uso da terra estar relacionado como o
setor que mais emite no território brasileiro (QUINTAO, 2021), foram inclusas somente as
informações dos estoques de carbono nas UCs. Os estoques de CO2 nas unidades de
conservação no território alagoano foram quantificados no sentido de fornecer um passo a mais
para estudos posteriores para analisar possíveis impactos de queimadas dentro da unidade de
conservação. Além disso, as informações referentes ao estoque de carbono nessas regiões são
importantes para o entendimento dessas fontes e sumidouros de gases e a partir disso contribuir
para diminuir as emissões líquidas dos mesmos.
Segundo o IBGE (2019) e RENAVAM (2019), Alagoas em 2019 possuía uma frota
veicular de 889.900 e um rendimento mensal domiciliar per capita de R$ 731,00. Apresentando
um valor corrente de R$ 58,964 bilhões de reais. Cinco municípios detêm maior participação
no PIB: a capital, Maceió, concentrou 39,71%; Arapiraca (8,44%); Marechal Deodoro (4,09%);
Coruripe (2,38%) e Rio Largo (1,98%) e estes estão normalmente relacionados com as maiores
emissões por fontes diversas (IBGE, 2019).
Como podemos ver na figura 4, o setor agropecuário alagoano apresentou no ano de
análise valor bruto de R$ 9,460 bilhões, com crescimento real de 15,37% referente ao de 2018.
A agricultura e a pecuária cresceram enquanto que a produção florestal, pesca e aquicultura
apresentou uma queda. A indústria expôs o valor adicionado bruto2 de R$ 6,412 bilhões. Já o
setor de serviços, obteve maior representatividade na composição do valor adicionado alagoano
de R$ 37.161 bilhões.

O Valor Adicionado Bruto (VAB) é o valor que cada setor da economia (agropecuária, indústria e serviços)
acresce ao valor final de tudo que foi produzido em uma região. O Produto Interno Bruto (PIB) é a soma dos VABs
setoriais e dos impostos, e é a principal medida do tamanho total de uma economia (UFSC-NECAT,2021).
2

Figura 4 – Distribuição da participação setorial do PIB em 2019 e anos anteriores.

Fonte: Feitosa, 2021.

A figura 5 mostra a média da distribuição do PIB entre os Estados brasileiro e na região
do nordeste ao longo de 2002 a 2020, onde destaca-se que Alagoas representa somente 0,7%
do PIB brasileiro.

Figura 5 - Distribuição do PIB entre os estados do nordeste – média de 2002 a 2020%

Fonte: FGV, 2023, adaptada de IBGE.

3.2 INVENTÁRIO DE EMISSÕES DE FONTES DE GASES DE EFEITO ESTUFA
O método utilizado para a produção do inventário apresentado neste documento foi
baseado no Guia de Orientações do IPPC 2022 (IPPC, 2022) assimilando deste documento as
ideias gerais para a elaboração de um inventário, suas classificações do grau de precisão
metodológica e fatores de emissão que não foram possíveis encontrar específicos para o Brasil,
assim como o Protocolo Global para Cidades (GPC - Global Protocol for Communities),

lançado no ano de 2014 pela WRI, o C40 e o ICLEI, a NBR 14064 (2007). Este documento foi
usado como guia complementar ao IPCC para orientar a medição e relato das emissões de GEE
numa padronização internacional promovendo a transparência e permitindo comparações em
diferentes lugares.
Foi utilizado também a Nota Técnica 01.1 da Companhia Ambiental do Estado de São
Paulo (CETESB, 2021) bem como também o Primeiro Inventário Brasileiro de Emissões
Antrópicas de Gases de Efeito Estufa (2006) e o Inventário Nacional de Emissões Atmosféricas
por veículos Automotores Rodoviários (2013). Usando, destas, a comparação metodológica,
coeficientes de emissão por tipo de veículo, combustível e ano, os dados da intensidade de uso
e comparando e usando fórmulas.
Com relação à quantificação e relato de emissões de GEE também foi utilizado o método
proposto pelo GHG Protocol, o qual se apresenta como compatível com as demais normas
citadas e sendo adequado ao cenário brasileiro conforme aponta Silva (2017) no estudo em que
produziu inventários de fontes de carbono para o município de Maceió (AL). Também foi
utilizada a ferramenta Carbon Footprint Assesment and Reduction Workbook (C-FAR)
adaptada por Almeida (2011) ao contexto brasileiro que é uma ferramenta simplificada utilizada
quando há poucas informações e fatores específicos para mensurar determinada fontes de GEE,
também utilizada por Almeida, (2011) para produzir inventários de cidades do Paraná.
Neste trabalho, as emissões de GEE serão quantificadas através da abordagem baseada
em cálculo, a qual inclui a abordagem de fator de emissões3 e o método de balanço de massa.
(SINGH; BACHER, 2018). Por meio do cálculo do fator de emissões, tem-se um processo
formado por etapas, utilizando-se o combustível ou a fonte material que se relaciona à uma
determinada emissão. Sendo assim, os dados referentes à atividade são referidos à medida da
atividade e o cálculo do resultado desta atividade como fontes de emissões (SILVA, 2017;
SINGH; BACHER, 2018).
Para identificar e contabilizar as emissões de fontes de GEE foram calculadas,
intersetorialmente, por meio da ferramenta GHG Protocol, método este também utilizado por
Silva (2017) e pela CETESB (2022) em seus relatórios anuais de forma padronizada, para obter
resultados segundo um limite organizacional pré-definido.

Coeficiente de emissão de uma fonte para um determinado GEE.

Devido à falta de dados, fatores de emissões específicos e a pouca disponibilidade de
tempo para a elaboração deste inventário a ferramenta C-FAR adaptada por Almeida (2011)
também foi utilizada para o contexto alagoano, diferindo quando a forma de mensurar as fontes
móveis e atualizando os fatores conforme a realidade de Alagoas. Neste, basicamente
multiplica-se o coeficiente de emissão para o CO2, CH4 e o N2O, de determinada fonte, pela
quantidade de medida desta fonte, transformando este resultado em CO2e. Os fatores de
emissão utilizados foram os nacionais advindo de diversas fontes de informações (CETESB,
GHG Protocol Brasil, EMBRAPA, dentre outras), fontes estas que serão especificadas seu uso
ao longo dos subtópicos a seguir da metodologia. As subcategorias utilizadas como principais
fontes de emissões foram definidas de acordo com a realidade brasileira e com base nos dados
do IBGE (2007), para o Estado de Alagoas.
Para mensurar as emissões de GEE, foram contabilizadas cada tipo de gás contribuinte
para o efeito estufa do qual temos informações conforme o tipo de fonte analisada. No
processamento dos cálculos utilizou-se o método de balanço de massas, baseado na
determinação do saldo de GEE (entrada-saída), levando-se em consideração todos os processos
ou uma unidade ou processo específico (GHG Protocol, 2009).
Após o processamento dos cálculos de emissões de cada tipo de GEE emitidos por cada
tipo de fonte, evidenciado em cada setor e subsetor e tipo de fonte a quantidade do gás emitido
e a sua equivalência de CO2, foram mostradas em gráficos os resultados para cada tipo de
poluente (gás) calculado por fonte analisada. Os GEE inventariados aqui foram os GEE dióxido
de carbono (CO2), metano (CH4) e óxido nitroso (N2O) e transformados, ao final em dióxido
de carbono equivalente conforme indicado no próximo tópico (tabela 4).

3.2.1 Procedimentos para os cálculos de Emissões de GEE
Para cada tipo de fonte emissora, foram calculadas e convertidas ao final para toneladas
de CO2 equivalente (tCO2eq) conforme descrito na tabela 4.

Tabela 4 - Potencial de Aquecimento Global (GWP) por tipo de GEE equivalente ao CO2.
Gás de Efeito Estufa
Dióxido de carbono (CO2)
Metano (CH4)
Óxido nitroso (N2O)

Valor
1 CO2e
21 CO2e
310 CO2e
Fonte: IPCC, 1996.

Posteriormente a coleta de dados, as informações obtidas foram tabuladas, recebendo
tratamento estatístico, considerando-se que os dados disponibilizados pelas fontes consultadas
não categorizam a fonte de consumo por setor. O tratamento estatístico consistiu em inserir os
dados, coeficientes e suas variáveis na planilha do Microsoft Excel para cada tipo de fonte e
suas especificidades e realizar testes de hipóteses para verificar a validade de suposições
inferidas a partir dos resultados experimentais. A partir do tratamento estatístico, realizou-se
análise comparativa dos gráficos de emissões de GEE. A tabela 5 apresenta, em síntese, as
etapas que foram desenvolvidas para construção do inventário de GEE para o Estado de
Alagoas.

Tabela 5 – Etapas da construção do inventário de emissão de gases de efeito estufa para o estado de alagoas.
ETAPA
P
l
a
n
e
j
a
m
e
n
t
o

C
á
l
c
u
l
o

R
e
l
a
t
ó
r
i
o

2.
3.

FINALIDADE
Definição
de
princípios
de
contabilidade
de
GEE.
Estabelecimento de
objetivos.
Definição dos limites
organizacionais.

Os princípios devem ser relevantes, completos,
consistentes, precisos e transparentes.
Determinação da finalidade de criação de
inventário para Estado de Alagoas.
Definição dos limites de análise (territorial,
fontes de emissão).

Definição dos limites
operacionais.

Definição de todas as atividades, onde as
atividades estão localizadas, quais emissões o
Estado de Alagoas causou diretamente. Definido
pelos Escopos 1, 2 e 3.

Seleção do ano base
para o rastreamento de
emissões de GEE na
linha do tempo.

Ano base 2019.

Identificação
e
contabilização
das
emissões de GEE /
Cálculo das emissões
de GEE.

Contabilização das
emissões de GEE
por
tipo
de
atividade, subsetor
e setor.

Relato das emissões de
GEE no ano de 2019.

Identificação, definição e seleção dos tipos de
GEE inventariados. Seleção dos tipos de
abordagem para cálculo de emissões, coleta e
inserção de dados de atividades (inserir os dados
para calcular as emissões de GEE).
Contabilização dos GEE (CO2, CH4 e N2O).
Realizar gráficos e tabelas com base nos
cálculos.
Comparação das emissões de GEE entre as
fontes, seus subsetores e setores, bem como o
tipo de gás de GEE no ano de 2019.
Elaboração de relatório

Fonte: Elaborado pelo Autor (2024).

Nesse contexto, os procedimentos que corresponderam à elaboração deste inventário
podem ser sumarizados em: I. Definição de Limites Organizacionais; 2. Definição de Limites
Operacionais; 3. Seleções das metodologias de cálculos e fatores de emissão de fontes de GEE;
4. Coleta dos dados; 5. Cálculo de emissões; 6. Elaboração de relatório de emissões de fontes
de GEE.
Os setores de emissões selecionados para a elaboração deste inventário estão destacados
na figura 6. Devido à falta de dados confiáveis, fatores de emissão e tempo realização dos
cálculos, outras fontes de emissões não puderam ser incluídas neste inventário, conforme
detalhado na tabela 6. Essas fontes estão delineadas para possibilitar futuros trabalhos, nos
quais, com a disponibilidade de dados ou a aplicação de metodologias adequadas para seu
cálculo, poderão ser acrescentadas a este inventário.
Os dados foram tratados por meio da ferramenta GHG Protocol e agrupados em tabela
evidenciando a categoria da fonte e atividade relacionada, etapa desenvolvida por autores com
trabalhos semelhantes aos desenvolvidos nesta pesquisa, como Almeida (2011), Costa (2012),
Aguiar et al. (2012) e Silva (2017). A seguir, a tabela 7, apresenta a relação de fonte de emissão
e fonte de coleta de dados, bem como a literatura consultada para avaliação dos procedimentos
que foram realizados.

Figura 6 – Setores de emissões de GEE no Estado de Alagoas inventariados nesta pesquisa.

Inventário de Gases de Efeito
Estufa para o Estado de Alagoas
em 2019

Madeira
Carvão
Transportes
rodoviários

Cultura
temporárea

Agricultura
Pecuária
Florestas
Unidades de
Conservação (UC)
Fonte: Autor, 2024.

Cultura
permanente

Tabela 6 - Apresentação das fontes que não foram mensuradas nestes inventários e seus respectivos motivos.

Resíduos

Agropecuár
ia

Energia

Fontes de GEE que não foram mensuradas nestes inventários e seus respectivos motivos.
Disponibilidade
Fator de Metodologia
Setor
Subsetor
de dados
emissão4
validada5
Energia elétrica
Não
Sim
Sim
Gás natural
Não
Sim
Sim
Diesel
Não
Sim
Sim
Transportes marítimo, aéreo, ferroviário
Não
Sim
sim
GLP – Gás Liquefeito de Petróleo
Não
Sim
Sim
Aquicultura
Sim
Não
Não
Criação de aves
Sim
Sim
Não
Solos manejados
Não
Sim
Sim
Manejo de dejetos
Não
Sim
Sim
Queima de resíduos
Não
Sim
Sim
Queimadas
Não
Sim
Sim
Processos industriais
Não
Sim
Sim
Resíduos Sólidos que vão para Aterro
Não
sim
Sim
Sanitário
Resíduos Sólidos Industriais que vão
Não
sim
Sim
Incineração
Tratamento de efluentes domésticos
Não
sim
Sim
Tratamento de efluentes industriais
(Ramo: Cerveja, Leite cru, Algodão,
Não
Sim
Sim
Papel, Suínos, Leite Pasteurizado,
Aves, Bovino)
Fonte: Autor, 2024.

4
5

Coeficiente de Emissão de CO2, CH4 ou N2O
Refere-se as referências para dados da fonte ou o fator de emissão consultada.

Tabela 7 – Relação de fonte de emissão e fonte de coleta de dados, bem como a literatura consultada para avaliação de procedimentos a serem realizados.

subsetor

Consumo em todo o território de Alagoas

Energia

Setor

Informação

Carvão

Madeira e
resíduos de
madeira

Unidade do
valor de
entrada

Coeficiente
de Emissão
de CO2 e
referência

Coeficiente
de Emissão
de CH4 e
referência

Coeficiente
de Emissão
de N2O e
referÊncia

Fonte do fator
de emissão

t (tonelada)

2624,61
kgCO2.t-1
(GHG
Protocol
Brasil, 2009)

0,0267
kgCH4.t-1
(GHG
Protocol
Brasil, 2009)

0,04005
kgN2O.t-1
(GHG
Protocol
Brasil, 2009)

Rodrigo de
Almeida
(2011)

t (tonelada)

1747,2
kgCO2.t-1
(GHG
Protocol
Brasil, 2009)

0,468
kgCH4.t-1
(GHG
Protocol
Brasil, 2009)

0,0624
kgN2O.t-1
(GHG
Protocol
Brasil, 2009)

Rodrigo de
Almeida
(2011)

Fonte
dos
dados

IBGE
(2019);
IMA
(2019)

IBGE
(2019)

Transparência/comentários
sobre os dados

O valor deste é referente a
quantidade produzida, uma vez
que não foi encontrado um valor
confiável
da
quantidade
consumida. A quantidade de
carvão mineral e vegetal foram
contabilizadas juntas por conta
de falta de fatores específicos
confiáveis para cada tipo de
carvão. Os valores dos fatores
são referentes ao carvão do tipo
antracito que, por conter cerca de
90% de carbono e queimar sem
emitir grande quantidade de
fumaça e cinza, é um dos mais
importantes
combustíveis
minerais (GUERRA, 1993).
Embora tenha utilizado os
mesmos fatores para as madeiras
da extração vegetal e extração da
silvicultura, bem como lenha e
madeira em tora, nos resultados
foram
apresentados
separadamente assim como para
madeira e resíduo de madeira.
Como não existe a atividade
“indústria” ou a separação de
como foi usado o resíduo no
documento de referência, foram
escolhidos valores relacionados

Referência
base para
organização e
cálculo das
emissões de
GEE

GHG Protocol
Brasil (2009);
Ferramenta FCAR;
Rodrigo de
Almeida
(2011)

Ferramenta FCAR;
Rodrigo de
Almeida
(2011)

Reserva
legal
e Parques
públicos

APP

Florestas

AFOLU (Agriculture, Forestry and Other Land Use)

RPPNs

Hectares
(ha)

206,3233333
tCO2.(ano.ha)
-1
(SANQUETT
A, 2006)
695,0533333
tCO2.(ano.ha)
-1
(SANQUETT
A,
2006)
296,2666667
tCO2.(ano.ha)
-1
(FUNBIO e
SPVS,2009)

-------

-----------

Almeida,
(2011)

-------

Rodrigo de
Almeida
(2011)

-------

Rodrigo de
Almeida
(2011)
IMA,
2019;
IBGE
2019

Eucalipto

294,3
tCO2.(ano.ha)
-1
(OLIVEIRA
et al,
2008)

-------

Rodrigo de
Almeida
(2011)

Floresta de
Mata
Atlântica

130,38
toneladas de
carbono por
hectare

-------

MCTI, IPCC,
SOS Mata
Atlântica 2021

à “energia” já que a madeira e
resíduos
de
madeira
é
geralmente usado para substituir
o uso de energia elétrica (GHG
PROTOCOL BRASIL, 2009).
A quantificação de CO2 para
florestas
foi
calculada
multiplicando-se a área florestal
pelo coeficiente de emissão de
CO2 que seria liberado se essa
área fosse desmatada. Mas, o
valor final do subsetor florestas
não será considerado como
emissão. Apresentando apenas o
que há de estoque de carbono em
dióxido de carbono. Não foram
achados valores específicos para
cada tipo de UCs em Alagoas,
então os fatores que foram
utilizados foram seguindo as
orientações do IPCC e GHG
Protocol
Brasil,
sendo
substituído por fatores utilizados
para outros Estados Brasileiro.
É preciso encontrar ou realizar
trabalho em campo para
encontrar ou gerar fatores de
emissão mais específicos, afim
de elevar o nível da qualidade e
confiabilidade dos resultados.
Existe uma grande variedade de
valores
apontado
pela
comunidade científica e o IPCC,
porém o valor do fator
empregado, vai depender do
estágio em que a Floresta se
encontra. Sendo assim, foram
encontrados valores entre 100
tCO2 (ano.ha) a 600 tCO2

Ferramenta FCAR;
Rodrigo de
Almeida
(2011);
IPCC, 2006.

Agricultura

Arroz
inundado

0,0054861374
9
8 tN2O.ha-1
(EMBRAPA,
2006a)

Rodrigo de
Almeida
(2011)

IBGE
(2019)

------------

0,0054861374
98
tN2O.ha-1
(EMBRAPA,
2006a)

Rodrigo de
Almeida
(2011)

IBGE
(2019)

------------

62kgCH4.(cab
eça.
ano)-1
(EMBRAPA,
2006a)

0,030625
tN2O.(cabeça.
ano) -1
(EMBRAPA,
2010)

------------

Soja + milho
+ algodão +
feijão + trigo
+ mandioca
+ café +
açúcar
+ laranja +
fumo

Vacas
leiteiras

Criação de
Animais

0,2 tCH4.ha-1
(EMBRAPA,
2006b)

Quantidade
de
Bovinos

Vacas secas
(de corte)

Almeida,
(2011)

------------

42kgCH4.
(cabeça. ano)1
(EMBRAPA,
2006a)

0,0175
tN2O.(cabeça.
ano)-1
(EMBRAPA,
2010)

IBGE
(2019)

(ano.ha). Dessa forma, decidiuse não adotar esse valor por tipo
de mata e sim por tipo de UC.
Os valores fornecidos pela
Embrapa (2006b) são os
baseados em dados de 1995
referentes ao plantio de arroz
inundado em regime contínuo no
Estado do Paraná. Para as
emissões
de
N2O,
foi
considerado o mesmo valor
aplicado aos demais cultivos
agrícolas.
Os fatores utilizados aqui
advieram
da
EMBRAPA
(2006a) de 1995 dos solos
agrícolas do Paraná, e os valores
para o CH4 não foram
considerados já que para este gás
a maior significância está para o
cultivo de arroz.
O fator de emissão foi advieram
da Embrapa (2006a) foram
baseados
em
dados
da
fermentação entérica de animais
criados em território brasileiro.
Os dados de Martins-Costa et. al.
(2009) foram mensurados a
partir de estudo de rebanho no
Rio Grande do Sul.
Não foram achados dados
específicos para este tipo de
criação (macho ou fêmea ou
bovinocultura mista) ou por
quantidade de cabeças sendo
assim, todos os dados que
poderiam ser atrelados a
bovinocultura foram somados a
vacas secas de corte.

GHG Protocol
Brasil (2009);
Rodrigo de
Almeida
(2011)

Bubalinos

Quantidade
de
Bubalinos

Equinos

Quantidade
de
equinos

Ovinos

Quantidade
de
ovelhas,
carneiros e
cordeiros

Caprinos

Quantidade
de
cabras e
bodes

Suínos

Quantidade
de
porcos

Galináceos

Bubalinos

------------

55 kg
(MCTIC,
2015)

------------

18
kgCH4.(cabeç
a.ano)-1
(IPCC, 1996)

------------

5,0
kgCH4.(cabeç
a.ano)-1
(IPCC, 1996)

------------

5,0 kg
CH4.(cabeça.a
no)-1
(IPCC, 1996)

------------

1,0
kgCH4.(cabeç
a.ano)-1
(IPCC, 1996)

Quantidade
de
porcos

Quantidade
de bubalinos

-----

---------

55 kg CH4
(cabeça/ano)
(MCTIC,
2015)

2 kg (MCTIC,
2015)

Não foram encontrados o
número de animais para 2019.

0,0175
tN2O.(cabeça.
ano)-1
(EMBRAPA,
2010)
0,00525
tN2O.(cabeça.
ano)-1
(EMBRAPA,
2010)
0,00525
tN2O.(cabeça.
ano)-1
(EMBRAPA,
2010)
0,007
tN2O.(cabeça.
ano)-1
(EMBRAPA,
2010)

O coeficiente fornecido pelo
IPCC (1996) foi resultado da
observação de emissões da
fermentação entérica de animais
criados
em
países
em
desenvolvimento
e
dietas
específicas.

0,023 kg
(MCTIC,
2015)

Não foram encontrados o
número de animais para 2019.

MCTIC, 2015;

Inventário de
GEE de
Pernambuco
(2021)
Fonte: Elaborado pelo Autor (2024) em Almeida 2011.
-------

IBGE
(2019)

Inventário de
emissões de
gases de efeito
estufa do
estado de
Pernambuco,
2018.

3.2.2 Emissões de GEE - Fontes de carvão e madeira
Conforme mostrado na tabela 8, neste setor foram considerado o consumo do carvão,
da madeira em tora e lenha advindos da extração vegetal e da silvicultura produzidos em
território alagoano6. A quantidade de toneladas de cada um dos itens foi coletada através da
base de dados7 do IBGE (2024) de ano base 2019. Com base em Almeida (2011) as emissões
foram mensuradas multiplicando cada tonelada de carvão e de madeira pelos seus respectivos
fatores de emissão de GEE a cada tonelada. Os respectivos fatores de emissão utilizados foram
os indicados pelo GHG Protocol Brasil (2009) também utilizados pelo autor em seu inventário.
Os cálculos a partir do fator de emissão consistiu em multiplicar o valor de entrada
(tonelada produzida) por um coeficiente de fator de emissão, o que resulta na quantidade de
emissão do GEE (ALMEIDA, 2011), como exemplificado nas equações a seguir.
Posteriormente, os resultados encontrados foram convertidos para CO2 equivalente.

ECO2 = Ve * FE CO2

Eq. 01

Onde,
ECO2= valor de emissões de dióxido de carbono em kg CO2/unidade do Ve;
Ve = valor de entrada conforme a unidade fornecida;
FE CO2 = fator de emissão de dióxido de carbono conforme a unidade do Ve.

ECH4 = Ve * FECH4

Eq. 02

Onde,
ECH4 = valor de emissões de metano em kgCO2/unidade do Ve;
Ve = valor de entrada conforme a unidade fornecida no Tabela 11;
FECH4 = fator de emissão de metano conforme a unidade do Ve.

Não foi possível obter dados confiáveis de quanto exatamente foi consumido de madeira e carvão advindos de
fontes externas ao território alagoano. Então, foi adotado os dados de produção do Estado, consultados na base de
dados do IBGE (2024) para o ano base 2019, como sendo todos consumidos em território Alagoano.
7
Os dados coletados nesta pesquisa na base de dados do IBGE não apresentavam por quais setores da economia
que foram utilizados a madeira e o carvão, apresentando apenas a quantidade usada em todo o Estado de Alagoas.
6

EN2O = Ve * FE N2O

Eq. 03

Onde,
EN2O =valor de emissões de óxido nitroso em kgCO2/unidade do Ve;
Ve = valor de entrada conforme a unidade fornecida no Tabela 11;
FE N2O = fator de emissão de óxido nitroso conforme a unidade do Ve.

Para os coeficientes de emissões advindos da madeira, como não foi especificado qual
foi a utilização desta madeira pela indústria e como estavam distribuídos pela finalidade e tipo
de uso na base de dados do IBGE, foram escolhidos os valores do fator de emissão relacionados
à “energia” considerando que a madeira e resíduos de madeira é geralmente utilizado para
substituir o uso de energia elétrica (GHG PROTOCOL BRASIL, 2009).
As unidades de medida para madeira, na base de dados do IBGE, estavam em metros
cúbicos e foram transformados em toneladas para se adequar a ferramenta C-FAR, podendo ser
então multiplicadas pelo coeficiente de emissão para madeira. Usando a Eq.4 que indica a
conversão de acordo com a Sociedade Brasileira de Silvicultura, 2009:

1 m³ de madeira equivale a 740 kg = 0,7408 toneladas.

Eq. 04

Devido à falta de dados específicos sobre os tipos de carvão que circulam em Alagoas,
foi utilizado o fator de emissão referente ao carvão do tipo antracito. O antracito, contendo
cerca de 90% de carbono e queimando sem emitir grandes quantidades de fumaça e cinza, é um
dos combustíveis minerais mais importantes. Esse mesmo procedimento foi adotado nos
inventários elaborados por Guerra (1993) e Almeida (2011).

Os metros estéreos em toneladas foi divido por 1,35, ou seja, um metro estéreo equivale a aproximadamente 740
kg (1/1,35=0,740).
8

Tabela 8 - Produção de carvão e madeira no Estado de Alagoas em 2019 segundo o IBGE em base de dados do
ano de 2019.
Tipo de fonte

m³ 9

Toneladas

Lenha da extração vegetal

18.987

14064,44

172

127,4074

Silvicultura / Lenha

57.855

42855,56

Silvicultura / Madeira em tora

96.467

71457,04

Carvão da Extração vegetal

Madeira em tora extração vegetal

Carvão da Silvicultura
Lenha da extração vegetal
Fonte: Elaborado pelo autor, 2024 com base no IBGE 2019.

3.2.3 Emissões de GEE – Fontes móveis
Para o inventário de fontes móveis foi considerado o setor de transportes rodoviários e
destes mensurado as emissões advindas do consumo de gasolina10, etanol, flex e diesel por cada
quilometro rodado por tipo de veículo e ano, ficando de fora algumas outras formas de emissão
como a das emissões evaporativas e fatores de deterioração. Os transportes aéreos, marítimos e
ferroviários não foram estimados pela indisponibilidade de dados para a área de estudo.
Para calcular as emissões de escapamento11 foram necessários: dados de fator de
emissão12 por tipo de veículo, poluente e combustível; a quilometragem média ou intensidade
de uso13 por tipo de veículo e ano de fabricação; e o número de veículos por categoria,
combustível e ano de fabricação.
De acordo com Silva (2018) e CETESB (2022) a equação geral utilizada para o cálculo
das emissões de escapamento é dada por:

Os dados das fontes da tora de madeira e lenha tanto da extração vegetal quanto da silvicultura estavam em m³ e
precisaram ser convertidos para toneladas.
10
Neste estudo, como não foi possível identificar um número exato e confiável para saber o número de
veículos que o utiliza cada tipo de gasolina, o fator de emissão de GEE considerado foi o da gasolina tipo C.
11
Emissão de escapamento são os gases e partículas gerados pela queima de combustível no motor do veículo e
lançados pelo tubo de escapamento do veículo. Podem ser poluentes locais e gases de efeito estufa (CETESB,
2020).
12
Os fatores de cada tipo de veículos estão nos anexos.
13
A intensidade de uso por cada tipo e ano dos veículos podem ser encontrados nos anexos.
9

E = Fr x Fe x Iu

Eq. 05

onde:
E = Massa do poluente emitida durante o ano que se quer inventariar (g/ano);
Fr = Frota veicular, ou seja, número de veículos por categoria, combustível e ano de fabricação;
Fe = Fator de emissão, depende do tipo de veículo, poluente e combustível utilizado (g/km);
Iu = Intensidade de uso ou quilometragem média anual percorrida pelo veículo.

A intensidade de uso de um veículo é definida como a distância total percorrida ao longo
de um ano, medida em quilômetros por ano (km/ano). Esse parâmetro varia de acordo com o
tipo e a idade do veículo e o ano de fabricação. O fator de emissão refere-se à quantidade de
poluentes emitidos por um veículo ao percorrer uma determinada distância, sendo expresso em
gramas por quilômetro (g/km).
Todos os fatores de emissão e os valores de intensidade de uso empregados neste estudo
foram extraídos do Relatório de Emissões Veiculares publicado pela Companhia Ambiental do
Estado de São Paulo (CETESB, 2004) abrangendo dados até o ano de 2019, bem como do
Inventário Nacional de Gases de Efeito Estufa do Brasil de 2022 e suas edições anteriores.
A Frota Veicular (Fr) mencionada na equação 04 é a quantidade de veículos que estão
cadastrado no Estado de Alagoas independentemente de estarem licenciados ou apenas
registrados no órgão de trânsito e esta foi tomada como sendo igual ao número de veículos que
consta no RENAVAM14. As categorias de veículos utilizadas para os cálculos das emissões de
poluentes estão descritas na tabela 9.
Conforme a equação 5, para determinar, Fr, a quantidade de cada tipo de veículo por
ano, utilizou-se metodologia baseada em divisão proporcional. Inicialmente, multiplicou-se o
número total de automóveis15 pelo número total de veículos de cada ano, dividindo pelo número
total de veículos. Subsequentemente, o resultado foi subdividido proporcionalmente entre
automóveis movidos a gasolina, etanol e flex16. Esta segunda divisão proporcional foi realizada
Registro Nacional de Veículos Automotores.
A quantidade total, para cada tipo de veículo por ano, foi retirada da base de dados do RENAVAM.
16
Os valores totais dos veículos por tipo de combustível foram retirados da base de dados do RENAVAM.
14

multiplicando o resultado da primeira divisão pelo total de veículos de cada tipo de combustível,
dividindo pela soma de todas as opções de combustível para esse tipo de veículo (gasolina,
etanol e flex, no caso dos automóveis).

Tabela 9 - Categorias de Veículos por tipo de combustível em Alagoas.
CATEGORIAS
Motocicletas
Automóveis
Veículos Comerciais
Leves

TIPO DE
COMBUSTÍVEL
Gasolina tipo C e
Flex
Gasolina tipo C
Etanol
Flex
Gasolina tipo C
Etanol
Flex
Diesel

DEFINIÇÃO
Veículo automotor de duas rodas, com ou sem sidecar, dirigido em posição montada.
Veículo automotor destinado ao transporte de
passageiros, com capacidade para até oito pessoas,
inclusive o condutor.
Veículo automotor destinado ao transporte de
pessoas ou carga, com peso bruto total de até 3.500
kg.

Veículo automotor destinado ao transporte de carga,
com carroçaria, e peso bruto total superior a 3.500
kg.
Veículo automotor de transporte coletivo dentro do
Ônibus
Diesel
Estado de Alagoas.
Veículo automotor para transporte coletivo com
capacidade para até vinte passageiros, para uso
Micro-Ônibus
Diesel
urbano, intermunicipal ou rodoviário, incluindo os
miniônibus.
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados da CETESB, 2019.
Caminhões

Diesel

O resultado deste processo de divisões proporcionais é denominado Fe. Multiplicandose o Fe pelo fator de emissão (expressos em g/km), e pela intensidade de uso (em km/ano),
obtém-se o total de emissões por tipo de combustível e tipo de veículo.
Este mesmo procedimento foi replicado para motocicletas, veículos comerciais leves,
micro-ônibus, ônibus e caminhões. O processo completo está ilustrado na figura 7.

Figura 7 - Ilustração do processo de obtenção dos GEE advindos dos transportes rodoviários.

Fonte: Autor, 2024.

Os valores gerais obtidos pelos dados do RENAVAM (2019) para cada tipo de veículo
e combustível então organizados na tabela 10.

Tabela 10 - Número e tipo de veículos por tipo de combustível em Alagoas para 2019
Tipo de
veículos
Motocicletas
Automóveis
Veículos
comerciais
leves
Ônibus
Micro-ônibus
Caminhões
Total

Tipos de veículos por tipo de combustível no Estado de Alagoas
Quantidade de
Gasolina
Etanol
Flex
veículos
360.998
265.811
------------106.301
374.169
211.999
14.413
147.757
87.912
8.348
7.027
24.819
863.322

42.213

2.870

------------------------------------------------------------------------------------381.066
25.907
Fonte: RENAVAM, 2019.

45.490
------------------------------------------410.647

Diesel
----------------------------3.334
8.348
7027
24.819
71.470

Com os dados da fonte e os fatores organizados, foi possível realizar as estimativas e
desenvolver o processo descrito na figura 8.

Figura 8 – Fluxograma do processo desenvolvido

Início

Aplicação do Fator de
Emissão do poluente X com
o uso do combustível Y,
pelo tipo de veículo K –
CETESB (2016).

Aplicação dos dados do
Registro Nacional de
Veículos Automotores RENAVAM

Veículo K, Combustível Y,
Ano W.

Obtenção da frota veicular:

Aplicação da frota Veicular:

veículo K, combustível Y,
ano W

Veículo K, Combustível Y,
Ano W.

Aplicar Frota Veicular:

Aplicar Distância Média
Anual Percorrida: Veículo K,
Ano

Exibir taxas anuais de
emissão de cada um dos
poluentes X por tipo de
veículo K

Inventário

Fonte: Autor, 2024.

Veículos fabricados antes de 1980 foram tratados como um único grupo, devido à falta
de dados específicos sobre a intensidade de uso e fatores de emissão para veículos com mais de
40 anos nos relatórios da CETESB e no Inventário Nacional de Gases de Efeito Estufa do Brasil
(MCTI, 2024). Portanto, os fatores de emissão e a intensidade de uso para esses veículos foram
substituídos pelos valores mais próximos disponíveis.
Adicionalmente, na base de dados do RENAVAM, 1.115 veículos não tinham o ano de
fabricação especificado. Para esses veículos, tanto o fator de emissão quanto a intensidade de
uso foram atribuídos com base nos valores de 2019, para fins de cálculo. Os 1.115 veículos
foram distribuídos proporcionalmente aos números totais de cada tipo de veículo. Não foi
possível aplicar a taxa de sulcateamento da frota veicular de Alagoas devido a falta de dados
governamental.
Para motocicletas fabricadas a partir de 2010, foram utilizados exclusivamente os
fatores de emissão para veículos flex. Isso ocorreu devido à ausência de valores específicos de
intensidade de uso (UI) para motos a gasolina e flex separadamente, além da obrigatoriedade,
a partir dessa data, da fabricação de motos flex no Brasil conforme apontado pela CETESB
(2022). Não foram encontrados dados que distinguissem a quantidade de motos flex daquelas
movidas apenas a gasolina.

Adicionalmente, não foi possível distinguir as motocicletas por tipo de cilindrada.
Considerou-se as motocicletas como sendo todas de 150 cilindradas devido ao fato da maioria
desses veículos serem dessa categoria (UOL, 2008; ABRACICLO, 2024).
Para veículos comerciais leves, os fatores de emissão disponíveis abrangem o período
de 2002 a 2019. Não foram encontrados fatores de emissão para anos anteriores a 2002; nesses
casos, os fatores referentes ao ano de 2002 foram aplicados retroativamente. Como os fatores
de emissão para o Flex foram calculados somando os fatores de emissão para gasolina e etanol
e dividindo por dois, pode-se considerar que as emissões dos automóveis movidos a flex é uma
média entre os fatores de gasolina e etanol conforme observado nos inventários nacionais e os
da CETESB.
Como não foi possível classificar os caminhões de acordo com suas subcategorias para
o estado de Alagoas, os fatores adotados para todos os caminhões foram os que seriam
referentes aos semipesados devido a suas predominâncias no território brasileiro (Moura, 2021;
PENAESTRADA, 2024). Já no caso dos ônibus não foi possível fazer separação os ônibus
rodoviários ou urbanos, então foram adotados os fatores dos ônibus urbanos.
Entendendo que os resultados das emissões de GEE estão diretamente relacionados aos
fatores de emissão, à intensidade de uso, e à idade média da frota veicular. Esses dados
utilizados serão convertidos em gráficos e apresentados nos resultados, com o objetivo de
ampliar a identificação, compreensão e análise das emissões. Buscando assim, facilitar o
entendimento necessário para a aplicação de políticas públicas.

3.2.4 Cálculo de emissões advindas de fontes de agricultura, pecuária, floresta.
Neste estudo, o cálculo das emissões poderia ser realizado por meio de fórmulas
específicas que incorporam diversas variáveis, conforme as preferências do protocolo do
IPCC17 (2006). No entanto, não foi possível encontrar os dados fontes específicos como a forma
de criação dos animais (intensivo, extensivo, idade) e o tipo de cultivo e plantio (se é plantio
direto, rotação de cultura) bem como foram encontradas as formas de correção ou irrigação do
solo (se a fertilização é implementada sem cuidados ou se é realizada por gotejamento, se a

17 O Tier 1 é tido como o método básico, com uso de fatores de emissão padrão (default) indicados pela própria
metodologia do IPCC, o Tier 2 intermediário, e o Tier 3 mais exigente em termos de requisitos de dados obtidos
nacionalmente. Os Tier 2 e 3 são considerados como métodos de estimativas mais precisos.

irrigação é por sulco ou alagamento, além da quantidade de vezes que é realizada). Então,
devido à ausência de dados específicos, a utilização de fatores de emissão do tipo nível de
precisão tier 1 e 218 foi mais apropriada, pois estes apresentam menor incerteza nos resultados,
especialmente quando derivados de fontes confiáveis (IPCC, 2006; Almeida 2011).
Os dados da fonte de emissões e fatores de emissão utilizados foram os da base de dados
do IBGE para Alagoas ano base 2019 conforme a tabela 7. O cálculo baseado no fator de
emissão envolve a multiplicação do valor de entrada por um coeficiente de fator de emissão,
resultando na quantificação das emissões de gases de efeito estufa (GEE), conforme
demonstrado nas equações a seguir conforme indicado pela ferramenta F-CAR e seguido
também por Almeida (2011).

ECO2 = Ve * FE CO2

Eq. 06

ECH4 = Ve * FE CH4
EN2O = Ve * FE N2O

Onde
ECO2= valor de emissões de dióxido de carbono em kgCO2/unidade do Ve;
ECH4 = valor de emissões de metano em kgCO2/unidade do Ve;
EN2O =valor de emissões de óxido nitroso em kgCO2/unidade do Ve;
Ve = valor de entrada conforme a unidade fornecida no Tabela 11;
FECO2 = fator de emissão de dióxido de carbono conforme a unidade do Ve.
FECH4 = fator de emissão de metano conforme a unidade do Ve.
FEN2O = fator de emissão de óxido nitroso conforme a unidade do Ve.

Apenas para atividade dos bovinos foram separadas as que eram para produção de leite as que eram para o corte
com base nos dados do IBGE, utilizando seus devidos fatores específicos. Mas não foi encontrado o quantitativo
de cada um conforme a idade. Para o cultivo de arroz foram utilizados fatores específicos para o CH4 e N2O, mas
não foi realizado para as demais culturas, por tanto as demais culturas se encaixam na classificação do tier 1 (nível
1 de precisão) segundo o IPCC, 2006.
18

Para calcular as emissões de gases de efeito estufa provenientes de fontes relacionadas
à agricultura, pecuária e florestas, foi utilizado, semelhante ao discutido anteriormente, modelo
simplificado de roteiro para elaboração de inventários, adaptando a ferramenta C-FAR à
realidade de Alagoas. O processo consiste em multiplicar o coeficiente de emissão para CO2,
CH4 e N2O, de uma determinada fonte, pela quantidade medida dessa fonte, convertendo este
resultado em CO2e.
Semelhante à Almeida (2011), as emissões de CH4 e N2O da floresta e o cultivo de
eucalipto, o CO2 do cultivo de arroz, o CO2 e CH4 do cultivo das demais culturas e o CO2 da
pecuária não foram consideradas devido à sua inexpressividade em relação às demais emissões
de GEE estimadas das respectivas fontes mencionadas. Para os estoques de carbono em
florestas e cultivo do eucalipto, foram mensuradas as emissões de CO2. No caso do arroz, foram
mensuradas as emissões de CH4 e N2O, e na agricultura, foram mensuradas as emissões de
N2O. Para a criação de animais, foram mensuradas as emissões de CH4 e N2O.
Para o ano de 2019, em Alagoas, foram registrados os seguintes quantitativos de fontes
nas áreas de uso da agricultura, pecuária e estoque florestal (IBGE, 2019) conforme evidenciado
na tabela 11.

Tabela 11 - Quantitativo de produção agropecuária e reserva de floresta no Estado de Alagoas em 2019.

Cultura

Produção Agropecuária
Hectare
Criação de
plantado
animais

Quantidade de
cabeças

Abacaxi

3535

Vacas leiteiras

250.496

Abacate

111

Vacas secas (de
corte)

982.898

Açaí

Equinos

92.025

Algodão

164

Ovinos

307.047

Amendoim

2.274

Caprinos

71.584

Arroz
inundado

3.008

Suínos

143.540

Banana

8688

Bubalinos

1.175

Batata Doce

4.303

Cana de
açúcar

304.748

Castanha

788

Coco

21368

Florestas (UCs)
Tipo de
Hectares
Vegetação
RPPN
10612,6
Atlântica
RPPN
127,77
Caatinga
APA
597.602,52
Atlântica
ESEC
6144,844
Atlântica
ESEC
40,52404
Caatinga
MONA
26723,65
Caatinga
PARQUE
21,70296
Caatinga
PARQUE
3329,203431
Atlântica
REBIO
4419,519
Atlântica
RESEC
866,8031284
Atlântica
RESEX
10214,99
Atlântica

Fava
579
feijão todas as
28.873
cores
Fumo
14.382
Goiaba
437
Laranja
12301
Limão
378
Mamão
726
Maracujá
37.044
Melancia
1391
Melão
1415
Melão
1.100
Milho
78
Pimenta do
38.627
reino
Soja
271
Sorgo
3.141
Sorgo
390
Tangerina
144
Tomate
158
Total
490.459
2098086
660104,1266
Fonte: Elaborado pelo autor, 2024, com base nos dados base de 2019 do IBGE.

4 RESULTADOS E DISCUSSÕES

Os resultados deste inventário de emissões de gases de efeito estufa abrangem as
emissões provenientes do uso da madeira e carvão, transporte rodoviário (fontes móveis),
atividades agrícolas e pecuárias, além de complementar com os estoques de carbono das
unidades de conservação em todo o território do Estado de Alagoas para futuro
desenvolvimento de inventário nesta área (figura 6).

Dessa forma, os resultados serão

apresentados subdivididos em cada setor inventariado. Quando existente, serão apresentados os
subsetores calculados para cada grupo.

4.1 ENERGIA
Conforme relatório da SEEG (2024) para o ano base 2019, o setor de energia no Brasil
foi responsável por 19% das emissões de GEE em 2019, sendo que 38% dessas emissões
provieram do setor de transporte, segundo o relatório anual do IEMA (2019). Em Alagoas, de
acordo com a SEEG (2024), o setor de energia contribuiu com 35,8% das emissões totais de
GEE, equivalente a 2,69 MTCO2e.
Neste inventário, a soma das emissões de GEE provenientes do uso de madeira,
carvão19, e combustível no setor de transportes rodoviários em Alagoas em 2019 totalizou
aproximadamente 2.591.627,13 toneladas de dióxido de carbono equivalente (CO2e), ou 2,59
MtCO2e. É importante destacar que não foram incluídas as emissões dos transportes aéreos,
marítimos, ferroviários e da geração de energia elétrica neste inventário. A seguir serão
explicitadas cada subcategoria e fontes inventariadas no setor de Energia.

4.1.1 Madeira e Resíduo de Madeira
Neste estudo, a fonte de emissão oriundas da madeira foram categorizadas conforme
dados disponíveis do IBGE, abrangendo a lenha e madeira em tora provenientes da extração
vegetal e da silvicultura.

O uso da madeira e carvão considerados neste inventário foram iguais aos produzidos dentro do território
alagoano como especificado na metodologia.
19

Com base na figura 9, a lenha proveniente da extração vegetal teve uma participação de
11% em relação a quantidade de GEE emitido no setor de energia, enquanto a madeira em tora
da extração vegetal contribuiu com menos de 1%. Entretanto, a lenha da silvicultura representou
33% das emissões desse setor e a madeira em tora da silvicultura contribuiu com 56%. Juntas,
as emissões de gases de efeito estufa (GEE) provenientes da madeira ou tora de madeira da
extração vegetal totalizaram 11% em 2019, enquanto as da silvicultura foram responsáveis por
89% dentro do setor analisado.
Em relação a figura 9 apresentada, a parte superior mostra as comparações da emissão
de GEE advindo da utilização da madeira de acordo com a sua origem já convertidos em CO2e,
enquanto a parte inferior (na forma de tabela) é detalhado as emissões por tipo de GEE e seu
equivalente em dióxido de carbono para comparações.

tCH4/CO2e

tN2O/CO2e

LENHA DA EXTRAÇÃO

Tipo de GEE
tCO2/CO2e
tCH4
tCH4/ em CO2e
tN2O
tN2O em CO2e
Total de tCO2e

MADEIRA EM TORA
EXTRAÇÃO

LENHA DA
SILVICULTURA

1382,264924

702,27976

828,9978667

421,1844

2,464568889

1,25216

222,6062222

272,0626133

138,22536

24573,39733

74877,22667

tCO2e

124849,7351

Figura 9 – Emissão de GEE advindos da queima da madeira e resíduo de madeira em 2019. Eixo X, origem da
madeira. Eixo Y, quantidade de emissão de tCO2, tCH4 e tN2O em tCO2e respectivamente.

MADEIRA EM TORA DA
SILVICULTURA

Emissões de GEE advindos da madeira
Madeira em
Lenha da
tora da
Lenha da
extração
extração
silvicultura
vegetal
vegetal
24.573,3973
222,606222
74877,2267
6,58216
0,059626667
20,0564
138,2254
1,25216
421,1844
0,87762
0,00795
2,67419
272,0626
2,464569
828,9979
228.271,7
Fonte: Autor, 2024.

Madeira em tora da
Silvicultura
124.849,735
33,44189333
702,2798
4,45892
1.382,265

É perceptível que as emissões de CH4 e N2O, em CO2 equivalentes, têm uma
contribuição menor em comparação com as de CO2. Além disso, as emissões da silvicultura
são significativamente maiores do que as provenientes da extração vegetal. No entanto,
podemos destacar que a silvicultura tende a compensar essas emissões devido ao replantio das
culturas utilizadas, ou seja, na maioria dos casos a área retirada para as atividades econômicas
tendem a ser reflorestadas, realizando o processo de remoção do carbono da atmosfera
(EMBRAPA, 2021).

4.1.2 Carvão
Os dados levantados sobre a utilização de carvão no Estado de Alagoas indicam um total
de 8 toneladas, das quais 5 toneladas provêm da extração vegetal e 3 toneladas da silvicultura,
conforme os dados do IBGE para o ano de 2019.
A figura 10 ilustra que o carvão oriundo da extração vegetal contribuiu com 63% das
emissões de CO2e, enquanto o carvão da silvicultura representou 37%. Para ambas as origens,
foram utilizados os mesmos fatores de emissão. Analisando os dados apresentados na figura
10, entendemos que investir mais na silvicultura poderia ser uma política recomendada para o
Estado de Alagoas, visando a mitigação das emissões de GEE.

13,12305

Figura 10 – Emissão de GEE advindos da queima do carvão em 2019. Eixo X, tipo de GEE. Eixo Y, quantidade
de GEE em toneladas de emissão.
Carvão da Silvicultura

CO2E

CH4/CO2E

0,0372465

0,0620775

0,0016821

0,0028035

7,87383

Carvão da Extração vegetal

N2O/CO2E

Emissões de GEE em advindos do carvão por tipo de Gases e origem (T)
Carvão da Extração
Tipo de GEE
Carvão da Silvicultura
vegetal
CO2/CO2e
13,12305
7,87383
CH4
0,0001335
0,0000801
CH4/ em CO2e
0,002804
0,001682
N2O
0,0002
0,00012
N2O em CO2e
0,062078
0,037247
Total em CO2e
21,10069
Fonte: Autor, 2024.

4.1.3 Energia nos Transporte
A nível global, sabe-se que o setor de energia é a maior fonte de emissão de GEE (WRI
Brasil, 2020), com o transporte rodoviário sendo um dos principais contribuintes, especialmente
em áreas urbanizadas. Neste inventário foram estimadas as emissões totais do setor de energia
utilizadas nos transportes em Alagoas no valor de 2,363 MtCO2e em 2019. Barros (2022)
estimou as emissões no valor de 2,424 MtCO2e para transportes, para o mesmo ano, em
Alagoas baseado no balanço energético estadual (BARROS, 2022). Então a diferença entre as
estimativas pode estar no método adotado, estimativas com base na compra e venda de
combustível. Já as estimativas da SEEG as emissões no setor de energias utilizadas nos
transportes em 2019 no Estado foram de 1.658.870,1 tCO2e ou equivalente a 1,659 MtCO2e.
Deve-se enfatizar a diferença nas estimativas de emissões advindas dos transportes entre
este inventário específico e os dados do Sistema de Estimativas de Emissões e Remoções de
Gases de Efeito Estufa (SEEG) para 2019 foi de 704.464,235 tCO2e. Essa alta discrepância
pode ser atribuída a diversas razões, como diferenças metodológicas e na fonte de dados
utilizada para mensurar as emissões. Abaixo listamos alguns pontos que podem apontar
caminhos para explicar essa diferença:

1. Metodologia de Cálculo e fontes dados.
Este inventário utilizou fatores de emissão específicos e a quilometragem média anual
por cada tipo de veículo, ano, tipo de combustível e suas proporções de utilização conforme o
ano de fabricação. Este inventário considerou a frota veicular como o total de veículos
cadastrado no Ministério dos Transportes (MTR), RENAVAM e IBGE. A metodologia pode
variar em relação ao SEEG, que pode ter adotado um método diferente para o recorte temporal
ou espacial das fontes para calcular as emissões dos transportes, a exemplo, desconsiderando

determinados veículo que, devido alguma base de dados específica, pode não está rodando mais
no território alagoano. Não foi possível encontrar os dados da frota que a SEEG considerou
para verificar. O SEEG pode ter adotado uma outra base de dados para mensurar a frota veicular
em Alagoas no ano de 2019.
2. Fatores de Emissão
Variações nos fatores de emissão adotados para diferentes tipos de veículos e
combustíveis podem contribuir para diferenças nas estimativas de emissões. Estes fatores
podem ser atualizados ao longo do tempo ou podem variar dependendo da metodologia de
cálculo adotada. Este inventário devido a pouca disponibilidade de fator de emissão e a
intensidade de uso para os veículos anteriores ao ano de 1980, arredondou todos os veículos
fabricados anteriormente a década de 80 para fabricados antes de 1980 usando para este grupo,
os fatores mais possíveis para o ano de 1980. Para os anos pós 1983, os fatores de emissão e a
intensidade de uso estão condizentes com os seus respectivos anos de fabricação com base nos
dados do PROCONVE consultados na CETESB (2021) e com os Inventários Brasileiros
(MMA, 2011; MCT, 2006) Não foi possível consultar detalhes do processo de estimativas na
nota metodológica do setor de energia da SEEG para os transportes rodoviários.

Portanto, a diferença observada nas emissões de transportes entre este inventário e o
SEEG pode ser explicada por esses fatores acima destacados e que não estão descritos de
maneira detalhada na documentação referente a metodologia de cálculo do SEEG (2023).
Fazendo uma comparação proporcional das estimativas deste inventário com o
inventário dos transportes rodoviários do Estado de São Paulo de ano base 2019, a cada 889.900
veículos rodoviários o Estado de São Paulo emitiu em média o equivalente a 2.224.461
(CETESB, 2020) enquanto que neste inventário emitiu 135.539 tCO2 a mais que São Paulo.
Uma das possibilidades mais relevantes pode ter sido devido a este inventário ter considerado
todas as motocicletas como sendo de 150 cilindrada por falta de dados desta subdivisão de
motocicleta que não foi encontrada para Alagoas. Assim como para as subcategorias para
caminhões, este sendo utilizado os fatores como sendo todos para o de semipesados como
especificado na metodologia.
Outras possibilidades que podem ter influenciado para a diferença desta comparação,
por meio das estimativas proporcionais, podem estar relacionadas também as ponderações que

a CETESB fez relacionadas a correções comparadas a outras formas de inventariar conforme
apontada nas páginas 114,116 do inventário da CETESB (CETESB, 2019)
A seguir apresenta-se os resultados das emissões advindos dos transportes rodoviários
do Estado de Alagoas.

4.1.3.1 – Emissões por tipo de veículos dos transportes rodoviários
De acordo com a figura 11, a classe dos automóveis é a maior emissora de CO2,
correspondendo a 40% das emissões quando analisado as fontes móveis consideradas neste
inventário. Em seguida, temos os caminhões com 27%, os veículos leves 11%, ônibus 11%, as
motocicletas com 6% e os micro-ônibus com 5%. Entende-se por veículos leves aqueles
veículos automotores destinados ao transporte de pessoas ou carga, com peso bruto total de até
3.500 kg conforme a tabela 9. O mesmo padrão da distribuição em porcentagem é obtido
quando os GEE são convertidos em CO2e. O segundo GEE mais emitido pelos veículos é o
N2O, com os automóveis sendo os principais emissores, seguidos pelos veículos leves e
caminhões.
As variações de emissão por tipo de veículo consideram não apenas o quantitativo de
cada categoria, mas também o coeficiente de emissão e a intensidade de uso para cada ano de
fabricação como ilustrado nas figuras 12 e 13. Comparando-se os fatores utilizados neste
inventário, verifica-se que o fator de emissão de CO2 para automóveis movidos a gasolina
aumenta com a idade do veículo, sendo maiores as emissões para os anos de fabricação mais
antigos. Em contraste, os fatores de emissão de CH4 e N2O para o mesmo combustível
diminuem com a modernidade do veículo. Para automóveis movidos a etanol, todos os fatores
de emissão diminuem conforme o ano de fabricação é mais recente. Em 2019, o fator de emissão
para gasolina era de 184,3 g/km, enquanto para etanol era de 142,9 g/km.
Conforme é possível constatar na tabela 12, quando considerado o fator de emissão de
CH4, automóveis a gasolina tendem a emitir menos do que os movidos a etanol à medida que
o ano de fabricação é mais recente. Em 2019, os automóveis mais novos emitiam 0,003 g/km
usando gasolina, enquanto os movidos a etanol emitiam 0,023 g/km. A comparação do fator de
emissão de N2O entre gasolina e etanol varia conforme o ano de fabricação do veículo; em
alguns anos, etanol emite mais, em outros, gasolina. Em 2019, automóveis a gasolina emitiam

0,02 g/km e os a etanol 0,017 g/km. Para automóveis flex, o fator de emissão é uma média dos
fatores dos veículos movidos a gasolina e a etanol.

MOTOCICLETA
E SIMILARES

GEE
CO2
CH4
CH4 em
CO2e
N2O
N2O em
CO2e
Total em
CO2e
Total de
emissão de
CO2e das
fontes
móveis

tCH4/tCO2e

tN2O/tCO2e

AUTOMÓVEIS

VEÍCULOS
LEVES

MICRO-ÔNIBUS

ÔNIBUS

Emissões de GEE por tipo de veículos e GEE (T)
Motocicleta
Veículos
MicroAutomóveis
Ônibus
e similares
Leves
ônibus
142.151,5
916.662,9
254.952,6
113.617,9
250.851,2
171,3
137,1
28,1
9,9
20,1

8421,313923

1140,952209

3119,428355

422,6322288

250851,1933

1537,115973

208,2544222

113617,9349

7933,243911

589,9412453

31246,38579

254952,6182

622180,2269

tCO2/tCO2e

2879,512267

3596,31847

1822,827966

142151,4852

916662,9493

Figura 11 – Somatória anual das quantidades totais de emissões advindos dos combustíveis utilizados nos
transportes rodoviários por tipo de veículo e tipo de GEE em 2019. Eixo X, tipo de veículo. Eixo Y emissões de
GEE em toneladas.

CAMINHÃO

Caminhão
622.180,2
54,3

3.596,3

2.879,5

589,9

208,3

422,6

1140,9

5,88

100,8

25,6

4,96

10,1

27,2

1.822,8

31.246,4

7.933,244

1.537,1

3.119,4

8.421,3

147.570,6

950.788,8

263.475,8

115.363,3

254.393,3

631.742,5

2.363.334,335

Fonte: Autor, 2024.

O fator de emissão de CO2 das motocicletas a gasolina variou ao longo dos anos de
fabricação, sendo 43 g/km em 1980, atingindo um pico de 60 g/km em 2007, e caindo para 39
g/km em 2019. O fator de emissão para N2O se manteve constante, enquanto o de CH4
diminuiu com a modernidade do veículo. Para motocicletas flex, o fator de emissão diminui à
medida que o ano de fabricação é mais recente.

Figura 12 - Variação do fator de emissão em gramas de CO2 a cada ano de fabricação de cada tipo de veículo e
tipo de combustível20 da frota de 2019 em Alagoas. Eixo X, ano de fabricação. Eixo Y, quantidade de gramas
emitidas,
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0

Moto G gCO2/km

Moto F gCO2/km

Auto G gCO2/km

Auto E gCO2/km

Auto F gCO2/km

Leves G gCO2/km

Leves E gCO2/km

Leves F gCO2/km

Leves D gCO2/km

Micro D gCO2/km

Ônibus D gCO2/km

Caminhão D gCO2/km

Fonte: Autor, 2024.

Os fatores de emissão dos veículos leves à gasolina aumentam conforme o ano de
fabricação é mais recente, enquanto os fatores de CH4 e N2O diminuem. Para etanol, a mesma
lógica se aplica, exceto para N2O, que apresentou aumento nos veículos leves mais novos. Nos
veículos flex, o fator de emissão de CO2 aumenta para veículos mais recentes, CH4 tende a
diminuir e N2O apresenta um leve aumento. Para veículos a diesel, as emissões de CO2
diminuem com a modernidade do veículo, enquanto as de CH4 aumentam e as de N2O se
mantêm constantes.
Os fatores de emissão de CH4 e N2O para micro-ônibus e ônibus são considerados
constantes ao longo dos anos de fabricação. O fator de emissão de CO2 aumenta levemente
para micro-ônibus e ônibus mais novos. Para caminhões, a emissão de CO2 diminui com a
modernidade do veículo, enquanto as emissões de CH4 e N2O se mantêm constantes ao longo
da série de fabricação, conforme é possível evidenciar na tabela 12.
Ainda em relação a figura 12, percebe-se que as categorias ônibus, caminhão ou
microônibus emitem mais de 3x CO2 do que os demais veículos e que os veículos que emitem
menos CO2 (18 vezes menos do que os ônibus). Os caminhões emitem mais de 3x CO2 por km
20

Moto – motocicleta; auto – automóvel; leves - comerciais leves; G – Gasolina; E – Etanol; F – Flex; D – diesel;
gCO2/km – gramas por quilómetro rodado.

rodado do que os automóveis e têm uma intensidade de uso 3x maior em relação aos
automóveis; mas, os automóveis no todos emitem mais CO2 devido a grande quantidade em
operação em comparação com a quantidade de caminhões em 2019. A mesma lógica é possível
afirmar comparando os automóveis com ônibus e microônibus.
Analisando a intensidade de uso (IU) dos veículos, no geral, quanto mais recente o ano
de fabricação maior considera-se a intensidade de uso. A exceção vai para a intensidade de uso
dos automóveis que usam gasolina, pois, nos últimos sete anos vem apresentando decréscimos,
assim como para os veículos leves e motocicleta que utilizam flex em 2019, conforme a figura
13.

Figura 13 - Variação da intensidade de uso em quilometro por ano a cada ano de fabricação do veículo em cada
categoria veicular e utilização de combustível21. Eixo X, ano de fabricação. Eixo Y, quantidade de quilómetros
andado durante um ano
300.000
250.000
200.000
150.000
100.000
50.000
0

Moto G IU em Km

Moto F IU em Km

Auto G IU em Km

Auto E IU em Km

Auto F IU em Km

Leves G IU em Km

Leves E IU em Km

Leves F IU em Km

Leves D IU em Km

Micro D IU em Km

Ônibus D IU em Km

Caminhão D IU em Km

Fonte: Autor, 2024.

Uma comparação entre as emissões de CH4 a cada km rodado por tipo de veículo mostra
que as emissões dos automóveis e veículos leves que utilizam gasolina são quase 2x maiores
do que os micro-ônibus, ônibus ou caminhão. Porém à medida que o ano de fabricação é mais
recente as disparidades diminuem. Conforme mostrado na figura 14.
Na comparação das emissões de N2O por tipo de veículo, combustível e ano de
fabricação temos que os caminhões, ônibus e micro-ônibus possuem os mesmos coeficientes
21

Moto – motocicleta; auto – automóvel; leves - comerciais leves; G – Gasolina; E – Etanol; F – Flex; D – diesel;
IU em Km– Intensidade de Uso em quilómetros rodados.

de emissão. E cada um deles emite 15x mais do que moto, 6x mais que automóvel e veículo
leve movidos à gasolina, 4x mais que automóvel a etanol. No geral o coeficiente de emissão
por km rodado aumentou na medida em que o ano de fabricam é mais recente, conforme a figura
15.

Figura 14 - Variação do fator de emissão em gramas do CH4 em cada ano de fabricação para cada categoria
veicular e tipo de combustível utilizado em 2019 em Alagoas. Eixo X, variação da quantidade de emissão
conforme o ano de fabricação. Eixo Y, quantidade do fator de emissão em gramas.
0,5
0,45
0,4
0,35
0,3
0,25
0,2
0,15
0,1
0,05
0

Moto G gCH4/km

Moto F gCH4/km

Auto G gCH4/km

Auto E gCH4/km

Auto F gCH4/km

Leves G gCH4/km

Leves E gCH4/km

Leves F gCH4/km

Leves D gCH4/km

Micro D gCH4/km

Ônibus D gCH4/km

Caminhão D gCH4/km

Fonte: Autor, 2024.

Conforme apontam os dados apresentados, constata-se que, de fato, os automóveis são
os maiores responsáveis pelas emissões de GEE, pois, embora não apresente os maiores
coeficientes de emissões de GEE e nem as maiores intensidades de uso é a categoria que, devido
a considerável alta frota na região de estudo, acaba emitindo em maior intensidade.

Figura 15 - Variação dos fatores de emissão em gramas do N2O por tipo de veículo, combustível em cada ano de
fabricação da frota de 2019 em Alagoas. Eixo X, ano do fator de emissão veicular. Eixo Y, emissão de N2O
0,035
0,030
0,025

0,020
0,015

0,010
0,005
0,000

Moto G gN2O/km

Moto F gN2O/km

Auto G gN2O/km

Auto E gN2O/km

Auto F gN2O/km

Leves G gN2O/km

Leves E gN2O/km

Leves F gN2O/km

Leves D gN2O/km

Micro D gN2O/km

Ônibus D gN2O/km

Caminhão D gN2O/km

Fonte: Autor, 2024.

Uma forma de minimizar as emissões advindas dos transportes seria aplicar políticas
que incentive um maior uso dos coletivos como ônibus ou micro-ônibus em detrimento dos
automóveis. Como também constatado e apresentando no inventário de fontes móveis
veiculares para Maceió por Barbosa (2022), onde realizou análise atual e cenários futuros das
emissões de gases poluentes, os automóveis transportam, no máximo, 5 pessoas enquanto
ônibus mais de 50 pessoas sentadas impactando nas emissões dessas fontes. Em 2019 tinha-se
374.169 automóveis enquanto a frota de ônibus era de 7.058. ou seja, para cada 1 ônibus existe
aproximadamente 53 automóveis, sugere-se a busca por equilíbrio que minimize as emissões
das fontes móveis em Alagoas na adoção de meios de transporte de massa.

4.1.3.2 - Emissões por tipo de combustível usados nos transportes rodoviários
Na figura 16 é possível constatar a contribuição de cada tipo de combustível para as
emissões bem como a soma da quantidade de cada tipo de GEE no ano de 2019 em Alagoas.
Quando as comparações são realizadas de acordo com o combustível utilizado, o diesel lidera
com 43% das emissões, ainda que exista mais veículos movidos a gasolina do que movidos a
diesel. Em relação aos demais tipos de combustíveis, gasolina 31%, flex 24% e etanol 2%
complementam com estas contribuições nas emissões.

Figura 16 – Total de emissões em toneladas dos advindos combustíveis utilizados nos transportes rodoviários por
tipo de combustível e tipo de GEE em 2019. Eixo X, tipo de combustível. Eixo Y quantidade de emissão em
tCO2e.
tN2O/tCO2e

GASOLINA

ETANOL

FLEX

13388,09151

1782,184677

17969,34989

1671,287504

1159,269926

253,8619427

35598,49729

21563,60459

5130,276719

549508,1942

999463,3415

tCH4/tCO2e

715846,375

tCO2

DIESEL

Emissões de GEE por tipo de combustível em toneladas

CO2
CH4
CH4
em
CO2e
N2O
N2O
em
CO2e
Total
de
CO2e

Gasolina
715.846,4
244,3

Etanol
35.598,5
12,1

Flex
549.508,2
79,6

Diesel
999.463,3
84,9

5.130,3

253,86

1.671,29

1.782,2

57,9

43,2

69,56

3,74

21.563,6

1.158,95

17.963,6

13.388,1

742.540,3

37.011,31

569.143,03

1.014.633,62

Fonte: Elaborado pelo Autor (2024).

Os veículos movidos a Diesel corresponderam a 71.469,46 veículos, enquanto os
movidos a gasolina foram 381.065,71 (aproximadamente cinco vezes mais do que o diesel).
Porém, a predominância das emissões advindas do diesel se dá devido ao fator de emissão e a
intensidade de uso que são maiores do que os demais combustíveis. Ou seja, os veículos
movidos a diesel conseguem ultrapassar as emissões dos veículos movidos a gasolina devido a
seus fatores de emissão do CO2 serem 6 a 7 vezes mais do que os movidos a gasolina, os
movidos a diesel também têm uma maior intensidade de uso. 25.906,48 dos veículos usam
etanol e esse combustível correspondeu a apenas 2% das emissões de CO2e.

4.1.3.3 – Emissões por tipo de Gases
Comparando as emissões por tipo de GEE a maior parte encontra-se emitida na forma
de CO2 (97%) enquanto N2O emite 2% e o CH4, 1%. Então os transpores essencialmente
emitem CO2, ainda que seja respeitada as respectivas potências de aquecimento (convertendo
estes em CO2e) dos gases CH4 e N2O como é possível verificar na figura 17.

CO2

CH4

2.300.416,4

420,84

54080,31592

TCO2

8837,610842

2300416,408

Figura 17 - Emissão de GEE estufa em tonelada por tipo de GEE no ano de 2019. Eixo X, tipo de GEE. Eixo Y,
quantidade de emissão de GEE em tCO2e.

TCH4/CO2E

TN2O/CO2E

CH4 em CO2e

N2O

8837,611
174,4329
Fonte: Autor (2024)

N2O em
CO2e

Total em
CO2e

54080,32

2363334,335

4.2. AFOLU
O termo AFOLU abrange atividades nos setores de florestas, agricultura, criação de
animais e outros usos do solo (do inglês, Agriculture, Forestry and Other Land Use). Neste
estudo, foram quantificadas as emissões de GEE provenientes da agricultura, pecuária e
informamos ainda os estoques de CO2 em unidades de conservação.
Conforme destacado por Naidhig (2021), as emissões de GEE do setor de Mudanças de
Uso da Terra e Agropecuária corresponderam a 69% do total em 2019 no Brasil. Neste mesmo
estudo, utilizando dados do SEEG (2019) para o Estado de Alagoas, esse setor foi responsável
por mais de 45,7% das emissões de GEE no mesmo ano.

A seguir serão apresentados os subsetores calculados para as emissões AFOLU no
Estado de Alagoas em 2019.

4.2.1 Florestas das Unidades de Conservação
Não foram calculadas as emissões por queimadas neste inventário devido a limitação de
dados sobre hectares queimados e tempo no desenvolvimento deste documento. Entretanto, será
relatado aqui os estoques de CO2 das Unidades de Conservação (UC) no território alagoano
com o objetivo de fornecer informações para análises futuras devido a importância de entender
as dinâmicas florestais em Alagoas. Pois, segundo estudos recentes as florestas sequestram
atualmente cerca de duas vezes mais do que emitiram entre 2001 e 2019 (WRI BRASIL, 2021).
O que corrobora ainda mais sobre a importância das florestas como sumidouros de CO2 e de
entendermos mais sobre o estoque de carbono nas Unidades de Conservação (UCs) alagoano
como forma de entender melhor a contribuição delas no combate as emissões de GEE.
No território do Estado de Alagoas, todas as Unidades de Conservação (UCs) foram
mapeadas para mensurar o estoque de carbono nelas armazenado. Os resultados foram
apresentados categorizando as UCs de acordo com o tipo (privado ou público) e o domínio
biogeográfico.

4.2.1.1 Estoque de carbono em CO2 por tipo de UC e Bioma
Neste tópico, são apresentados os estoques de CO2 armazenados nas Unidades de
Conservação (UCs) e nos biomas dentro do território de Alagoas. Destaca-se que as Áreas de
Proteção Ambiental (APAs) da Mata Atlântica são notáveis por armazenar grandes quantidades
de GEE (USP ESALQ, 2013). Enfatiza-se novamente que a análise deste inventário concentrouse exclusivamente no cálculo do armazenamento de CO2 neste contexto e não nas emissões de
GEE destas áreas.
As proporções de estoque de CO2 encontradas para cada tipo de UC foram as seguintes:
90% nas APAs (Áreas de Proteção Ambiental) com mata Atlântica, 3% na MONA (Monumento
Natural) Caatinga, 2% nas ESECs (Estações Ecológicas) e na REBIO (Reservas Biológicas)
ambas Atlântica, RESEX (Reservas Extrativistas), PARQUE (Parques) e RPPN (Reservas
Particulares do Patrimônio Natural) ambas de bioma Atlântica e menos de 1% nas restantes das
UCs analisadas. Ao desconsiderar o tipo de UC e não diferenciar entre Mata Atlântica e

Caatinga para o CO2 estocado, a distribuição é a seguinte: APAs representam 93%, ESEC e
REBIO 2% cada, RPPN, PARQUE e RESEX 1% cada, e as demais categorias somam menos
de 1% como é mostrado na figura 18.
Figura 18 – Estoque de CO2 em toneladas por tipo de UC e bioma em Alagoas. RPPN (Reserva Particular do
Patrimônio Natural); APA (Área de Proteção Ambiental); ESEC (Estação Ecológica); MONA (Monumento
Natural do Rio São Francisco); REBIO (Reserva Biológica de Pedra Talhada); RESEC (Reserva Ecológica);
SEREX (Reserva Extrativista Marina da Lagoas do Jequiá). Eixo X, tipo de UC. Eixo Y, quantidade de estoque
de CO2e em toneladas.
200000000
180000000
160000000
140000000
120000000
100000000
80000000
60000000
40000000
20000000

0
RPPN RPPN
APA
ESEC
ESEC MONA PARQUE PARQUE REBIO RESEC RESEX
Atlântica Caatinga AtlânticaAtlântica Caatinga Caatinga Caatinga AtlânticaAtlânticaAtlânticaAtlântica

Estoque de carbono em tCO2 por tipo de UC e Bioma em 2019 em toneladas
Quantidade de CO2
Total do estoque de CO2
Total do estoque de
Tipo de UC
por tipo de UC em
em 2019 (T)
CO2e em 2019 (T)
2019 (T)
RPPN Atlântica
2189627,007
RPPN Caatinga
26361,932
APA Atlântica
177049706,600
ESEC Atlântica
4270994,305
ESEC Caatinga
28166,369
MONA Caatinga
5513712,546
197.189.494
197.189.494
PARQUE Caatinga
15084,715
PARQUE Atlântica
2313973,942
REBIO Atlântica
3071801,413
RESEC Atlântica
602474,404
RESEX Atlântica
2107590,786
Fonte: Autor (2024)

É notável que as APAs se destacam no armazenamento de CO2 devido a área destas em
comparação com as outras UCs. Elas abrangem aproximadamente 597.602,52 hectares, 22x
maior que a área da segunda maior estocadora (MONA Caatinga) com 26.723,65 hectares,
sendo que as duas unidades de conservação possuem os mesmos coeficientes de estocagem
(Almeida, 2011).

Em relação ao tipo de bioma as UCs da Caatinga abrangem um total de 26.913,647
hectares, correspondendo a 4%, enquanto as UCs da Mata Atlântica correspondem a 96% do
total de 660.104,13 hectares de UCs.
Fazendo uma análise comparativa da capacidade de armazenamento de CO2
considerando os fatores de emissão utilizados neste inventário em cada unidade de
armazenamento de 1 hectare revela que, em ordem, as ESECs, PARQUES, REBIOs e RESECs
possuem as maiores capacidades de estocar CO2 com o mesmo fator utilizado. A APA
ocupando o segundo maior fator para estocar, enquanto as RPPNs, MONA Caatinga e as
RESEX Atlântica retém menor quantidade de CO2 conforme a figura 19.

Figura 19 – Capacidade de estocagem em toneladas de CO2 em um hectare por tipo de UC. Eixo X, tipo de UC.
Eixo Y, quantidade de estoque de tCO2 por hectare.
800
700

600
500
400
300
200
100
0

Fonte: Autor, 2024

A figura 20 apresenta os estoques de CO2 comparando UCs públicas e privadas e tipo
de vegetação. As unidades de conservação públicas destacam-se significativamente,
evidenciando a importância das iniciativas governamentais em Alagoas para garantir e expandir
UCs devido a sua grande capacidade de estocagem de carbono, contribuindo assim com
políticas de carbono neutro no estado.
Do total de carbono estocado, 96% estão em UCs da Mata Atlântica públicas, 3% em
UCs públicas da Caatinga, 1% em UCs privadas da Mata Atlântica, e menos de 1% em UCs

privadas da Caatinga. Em resumo, 99% do carbono armazenado nas unidades de conservação
está em unidades públicas.

Figura 20 - Estoque de toneladas de CO2 por UCs Pública ou Privada e tipo de vegetação.

UC RPPN Atlântica (Pv)

UC RPPN Caatinga (Pv)

UC Privada

UC Caatinga (Púb)

UCs Atlântica (Púb)

UC Públicas

Fonte: Autor (2024)

4.2.2 Emissões de GEE da Agricultura
Em 2019, Alagoas foi o 17º maior estado produtor de eucalipto do brasil, registrando
uma produção de 18.428 hectares. incluindo a cultura do eucalipto nas emissões brutas as
emissões de GEE da agricultura 6.270.118,9 toneladas, contribuindo com um aumento de mais
de 5x em relação as demais culturas aqui mensuradas como pode ser visto na tabela 12. No

entanto, destacamos ainda que pesquisas apontam que o eucalipto é capaz de armazenar grandes
quantidades de carbono na parte aérea e principalmente no solo o que irá contribuir para um
menor impacto líquido nas concentrações de CO2 relacionadas à esta cultura (TORRES, 2015;
BRIANEZI, 2019; COSTA, 2022; RIBEIRO, 2023).

Tabela 12 – Emissões de GEE em toneladas advindos da agricultura por tipo de cultura e gás no Estado de
Alagoas.
Emissões de GEE por tipo de gás e cultura em toneladas
Cultura
Abacaxi
Abacate
Açaí
Algodão
Amendoim
Banana
Batata Doce
Cana de açúcar
Castanha
Coco
Fava
Feijão (todas as cores)
Fumo
Goiaba
Laranja
Limão
Mamão
Mandioca
Manga
Maracujá
Melancia
Melão
Milho
Pimenta
Soja
Sorgo
Tangerina
Tomate

19,3935
0,608961
0,202987
0,899727
12,47548
47,66356
23,60685
1671,889
4,323076
117,2278
3,176474
158,4012
78,90163
2,397442
67,48498
2,07376
3,982936
203,2285
7,631217
7,762885
6,034751
0,427919
211,913
1,486743
17,23196
2,139594
0,790004
0,86681

Cultura

CO2

CH4

---5423360,4

601,6

Arroz inundado
Eucalipto
Total em CO2e

tN2O

CH4 em
CO2e
12633,6

tN2O em tCO2e
6011,984
188,778
62,926
278,9152
3867,398
14775,7
7318,123
518285,7
1340,154
36340,61
984,7068
49104,39
24459,51
743,207
20920,34
642,8656
1234,71
63000,83
2365,677
2406,494
1870,773
132,6548
65693,04
460,8904
5341,907
663,274
244,9012
268,711
N2O em
N2O
CO2e
16,5023
5115,713

Total de tCO2e

846.758,5

5.423.360,4
6.270.118,9
Fonte: Autor, 2024.

Os estudos apontam que apesar de todas as emissões advindas da fertilização
nitrogenada, calagem bem como as emissões realizadas para a produção do eucalipto, ainda sim
ele contribui com um salto líquido positivo para estocar carbono e a depender do espaçamento

adotado pelo cultivo pode contribuir para mais ou menos neste salto positivo para estocar CO2e
(ROCHA, 2017; BRIANEZI, 2019; COSTA, 2022; RIBEIRO 2023). Por este motivo as
emissões advindas do eucalipto serão apresentadas separadamente dos outros resultados na
tentativa de dá um passo a mais para futuras possibilidades de análises. As emissões
provenientes da agricultura totalizaram 0,8467585 MtCO2e, conforme a tabela 12.
Com base na tabela percebe-se que o eucalipto foi mensurado apenas para emissões de
CO2, enquanto o arroz para CH4 e N2O, e as demais culturas foram mensuradas apenas para
N2O. O eucalipto ocupou uma área total de 18.428 hectares, com um fator de emissão de 294,3
toneladas de CO2 por hectare. O arroz foi plantado em 3.008 hectares e teve um coeficiente de
emissão de 0,2 tCH4 e 0,005486 tN2O por hectare. As demais culturas, com uma área total de
487.451 hectares, emitiram 0,005486 toneladas de N2O por hectare.
O resultado das emissões totais variou conforme as diferentes culturas agrícolas
analisadas, mas deve-se considerar que, com exceção do arroz e a do Eucalipto, foram usados
os mesmos fatores de emissão para o N2O nas demais culturas. O que, portanto, difere entre
essas demais culturas analisadas, acaba sendo a quantidade da área plantadas para cada uma.

4.2.2.1 Emissões de GEE da Agricultura desconsiderando a cultura do eucalipto
Desconsiderando a cultura do eucalipto, percebe-se que o cultivo da cana de açúcar se
destaca com 61% das emissões de GEE, seguidos respectivamente pela cultura do milho com
8%; mandioca com 7%; feijão com 6%; o coco com 4%; o fumo com 3%; o arroz inundado, a
banana e a laranja com 2% cada, Abacate, batata doce e a soja com 1% cada. As demais culturas
analisadas representam menos de 1% das emissões. Além disso, se categorizarmos as fontes de
emissões entre culturas temporárias e permanentes, observamos que 97% das emissões vieram
das culturas temporárias e 3% das culturas permanentes.
Os resultados encontrados indicam uma diferença significativa nas estimativas de
emissões agrícolas entre este inventário, que estimou em 0,85 MtCO2e e os dados do SEEG
que estimou em aproximadamente 0,12 MtCO2e, para o estado de Alagoas em 2019. Destacase abaixo alguns pontos de possível discrepância e seus valores para comparação:

1. Emissões agrícola deste Inventário
Foram contabilizadas somente as emissões de CH4 e N2O em CO2e;
Neste inventário as emissões agrícolas foram de 846.758,5 tCO2e, sendo que estas
emissões foram mensuradas a partir do cultivo das culturas e não da queima de resíduos
agrícola. Além do cultivo do arroz foram mensuradas o cultivo da cana de açúcar e de outras
26 culturas entre as permanentes e as temporárias. Onde apenas a cana de açúcar emitiu
518.285,7 tCO2e.
As emissões de CH4 em 2019 totalizaram neste inventário 12.633,6 tCO2e o que
equivale a 0,126 MtCO2e.

2. Dados do SEEG
Segundo o SEEG, as emissões totais incluíram a queima de resíduos agrícolas e o cultivo
de arroz obtendo um total de emissão de 120.519,00 toneladas de CO2 equivalente (tCO2e).
Apresentou-se o valor de 916.698,5 para solos manejáveis, mas não foi possível identificar até
o termino deste inventário o que seria propriamente da atividade agrícola e o que seria
propriamente da atividade pecuária.
Nas estimativas da SEEG para 2019, não foram possíveis evidenciar as culturas
específicas para mensurar as emissões do cultivo das demais culturas.
Com base nas informações da nota metodológicas da agropecuária da SEEG (2023),
foram mensuradas para o cultivo do arroz apenas as emissões de CH4.

3. Emissões de Cultivo de Arroz
Neste inventário, as emissões de cultivo de arroz foram de 17.749,31 tCO2e. Em
contrapartida, no SEEG, as emissões de cultivo de arroz foram de 22.150,70 tCO2e. Porém
analisando a nota metodológica do setor agropecuária da SEEG (2023) percebe-se que o nível
de detalhamento dos dados bem como os de suas etapas de plantio é superior ao deste inventário
se encaixando por conta das precisões dos dados comparado ao tier 2 do IPCC (2006).
4. Possíveis Causas da Diferença

- Demais Culturas Agrícolas: o SEEG pode não ter considerado outras culturas e práticas
agrícolas que foram consideradas neste inventário.
- Resíduos Agrícolas: este inventário não quantificou as emissões advindos dos resíduos
agrícolas e nem da mudança do uso do solo.
- Coeficientes de Emissão: outra possibilidade é que o SEEG e o inventário tenham utilizado
coeficientes de emissão diferentes para calcular as emissões de cada tipo de cultura. Variações
nos coeficientes podem resultar em diferenças nas estimativas finais.

4.2.3 Emissão de GEE advindos da pecuária
O setor da pecuária foi responsável pela emissão de 10.409.282,43 tCO2e (10,41
MtCO2e) de GEE no estado alagoano em 2019. A criação do bovino de corte correspondeu a
60% das emissões, seguidos pela criação de vacas leiteiras com 26%, equinos e ovinos com 5%
cada, suínos com 3%, caprinos com 1% e bubalinos (búfalos) com menos de 1% conforme
podemos observar através da figura 21.
Com base nas figuras 22 e 23, percebe-se que a diferença entre as estimativas de
emissões de GEE por tipo de fonte e gás com os deste inventário pode ter ocorrido devido às
diferenças nos coeficientes de emissão, mas principalmente, nos números totais de cabeças para
cada espécie. Pois, ao considerar apenas o coeficiente para poder analisar o poder de emissão
de cada espécie, observamos que as vacas leiteiras têm um poder maior de emissão para o CH4
emitem 33% se comparado à dos outros tipos de espécies, enquanto os bubalinos emitem 29%,
os bovinos de corte 22%, seguidos pelos equinos com 10%, ovinos e caprinos com 3%, e os
suínos com 1%, evidenciado na figura 22.
Isso significa que, avaliando apenas a emissão de CH4, as vacas leiteiras emitem 1,5
vezes mais que o gado de corte, 62 vezes mais que os suínos, 12,5 vezes mais que os ovinos e
caprinos, e mais de 3 vezes mais que os equinos. Cada animal do gado de corte tem o potencial
de emitir 42 vezes mais CH4 em comparação com um suíno. Portanto, apesar de Alagoas
apresentar mais ovinos do que vacas leiteiras, as vacas leiteiras emitiram mais CH4 devido ao
maior número de cabeças. Os bubalinos representam menos de 1% das emissões de CH4, pois
seu rebanho é o menor, embora tenham o segundo maior coeficiente de emissão de CH4 por
cabeça, conforme ilustrado na figura 22.

Figura 21 – Emissões de GEE em toneladas de CO2e por tipo de criação de animai e GEE em Alagoas em 2019.
Eixo X, tipos de animais. Eixo Y, quantidade de emissões em tCO2e em 2019.

6000000
5000000
4000000
3000000
2000000
1000000
0
Vacas
leiteiras

Bovinos de
corte

Equinos

tCO2E

Ovinos

tCH4/CO2E

Caprinos

Suínos

Bubalinos

tN2O/CO2E

Emissões de GEE em CO2e advindos da criação de animais
Fonte de GEE

tCH4

Vacas leiteiras
Bovinos de
corte
Equinos
Ovinos
Caprinos
Suínos
Bubalinos
Total

15.530,8

7.671,4

326.145,8

2.378.146,4

Total em
tCO2e
2.704.292,2

41281,7

17200,72

866.916,0

5.332.221,7

6.199.137,7

1.610,4
34.785,5
1.611,997
32.239,9
375,8
7.516,3
1.004,8
3.014,3
1.357,125
29475,19
1.271.974,998
Fonte: Autor, 2024.

499.235,6
499.719,0
116.503,0
311.481,8
9.137.307,43

534.021,1
531.959,0
124.019,3
314.496,1
1.357,125
10.409.282,43

1.656,5
1.535,2
357,9
143,5
64,625
60.570,24

tN2O

tCH4/CO2E

tN2O/CO2E

Se compararmos a capacidade de cada tipo de fonte pecuária para emitir N2O, as vacas
leiteiras emitem quase 2 vezes mais que os bovinos de corte e os equinos, quase 6 vezes mais
que os ovinos e caprinos, e mais de 4 vezes mais que os suínos. Nesse sentido, as vacas leiteiras
também emitem mais N2O do que os ovinos devido ao fator de emissão por cabeça. Os bovinos
de corte têm uma participação nas emissões de gases de efeito estufa quase 4 vezes maior do
que as vacas leiteiras devido ao maior número de cabeças, conforme pode ser evidenciado na
figura 23.

Figura 22 – Coeficiente de emissão em tonelada CH4 por tipo de fonte da pecuária. Eixo X, tipos de animais de
criação. Eixo Y, quantidade de emissão de KgCO2e por animal.

0,07
0,06
0,05
0,04
0,03
0,02
0,01
0
tCH4
Vacas leiteiras

Bovinos de corte

Equinos

Caprinos

Suínos

Bubalinos

Ovinos

Fonte: Autor, 2024.

Figura 23 – Coeficiente de emissão em toneladas de N2O por tipo de fonte da pecuária. Eixo X, tipos de animais
de criação. Eixo Y, quantidade de emissão de KgCO2e por animal.

0,035

0,03
0,025
0,02
0,015
0,01
0,005
0
tN2O
Vacas leiteiras

Bovinos de corte

Equinos

Ovinos

Caprinos

Suínos

Bubalinos

Fonte: Autor, 2024

Em relação à contribuição das emissões de GEE associadas a 2.098.086 cabeças de
animais na pecuária, os bovinos de corte representam a maior parcela, com 53% do total,
seguidas pelos ovinos com 17%, vacas leiteiras com 13%, suínos com 8%, equinos com 5% e
caprinos com 4%, com os bubalinos tenho menos de 1% conforme pode perceber-se na figura
24.

Figura 24 – Participação nas emissões de GEE da pecuária devido a quantidade dos animais de criação no estado
de Alagoas em 2019. Eixo X, o tipo de animal. Eixo Y, a quantidade de animais,

1.000.000
900.000
800.000
700.000
600.000
500.000
400.000
300.000
200.000
100.000
0
Quantidade
Vacas leiteiras

Bovinos de corte

Equinos

Ovinos

Caprinos

Suínos

Bubalinos

Fonte: Autor, 2024.

Ao analisar conjuntamente os coeficientes de emissão para metano (CH4) e óxido
nitroso (N2O) em relação à quantidade de cada tipo de animal, observa-se que as emissões
provenientes dos bovinos de corte são cerca de um terço a mais do que as emissões das vacas
leiteiras em 2019. Isso ocorre mesmo considerando que vacas leiteiras apresentam fatores de
emissão mais elevados para CH4 e N2O em comparação com vacas de corte.
Com base na comparação entre os resultados entre este inventário e as estimativas de
emissões dos GEE do SEEG, observa-se uma diferença notável 854.086 tCO2e provenientes
de fermentação entérica do CH4. Na tabela 13 estão os principais pontos de comparação e
resultados.
Este inventário não mensurou as emissões de CH4 dos muares e asininos por falta de
dados fontes. Ainda por falta de dados também não foi possível subcategoria as vacas leiteiras
e os bovinos de acordo com suas idades para aumentar o grau de precisão das precisões. Sendo
assim SEEG apresentou estimativas para bovinos e vacas leiteiras mais precisas e diferente para
classificar e contabilizar as emissões de CH4. O que pode justificar os resultados diferentes.
Outras possibilidades de diferenças entre as estimativas dos inventários também podem ser
devido ao uso de diferentes fatores de emissão para cada tipo de animal, variações nos fatores
de emissão podem levar a resultados discrepantes entre os inventários.

Tabela 13 – comparação entre as emissões entéricas entre as estimativas deste inventário com as
estimativas da SEEG
SEEG
Emissão
em tCO2e
CH4

Criação de Animais

Emissão em tCO2e
Vacas
leiteiras
Bovinos de
corte
Equinos
Ovinos
Caprinos
Suínos
Bubalinos25

CH4

N2O

total

326145,8

2.378.146

2.704.292

866.916

5.332.222

6.199.138

78.913,2

1.426.939

1.505.853

Vacas
leiteiras22
Bovinos
de corte24
Equinos
Ovinos
Caprinos
Suínos
Bubalinos
Muares
Asininos

N2O

Não estimados pela GEE23

Neste inventário

Dados específicos não
encontrados para cada tipo de
espécie.

Estimado

Total por
1.271.975 9.137.307
2.126.061
---GEE
Total de
10.409.282,4
GEE
Fonte: Tabela construída com base nos dados deste inventário e na nota metodológicas do SEEG de 2021, 2022 e
2023.

Portanto, com base nos dados deste inventário, as emissões totais de gases de efeito
estufa (GEE) da pecuária em Alagoas em 2019 foram de 10.409.282,43 tCO2e, o que equivale
a aproximadamente 10,40 megatoneladas de dióxido de carbono equivalente (CO2e) de metano
(CH4) e óxido nitroso (N2O).

4.3 SÍNTESE DAS EMISSÕES DE GEE POR SETOR NO ESTADO DE ALAGOAS
Os dados serão apresentados neste tópico desconsiderando a cultura do eucalipto. Assim
sendo, com base nos demais setores aqui inventariados apresentados na figura 25, o Estado de
Alagoas emitiu em 2019 um total equivalente a 13,8 MtCO2e. Destas emissões, 75% foram
atribuídas ao setor da pecuária (fermentação entérica), seguidas por energia com 19% (somando

Devido a essas especificações quanto as vacas-leiteiras é possível classificar estas mensurações de acordo com
o tier 2 (IPCC,2006).
23
Com base na nota metodológica do setor agropecuário da SEEG na página 12 de 2023, o SEEG mensurou apenas
as emissões entéricas de CH4 para criação de animais. Não foram encontradas nem nas notas metodológicas de
2021, 2022 e nem na de 2023.
24
Devido a essas especificações quanto aos bovinos é possível classificar de acordo com o tier 2 (IPCC,2006).
25
Bubalinos apenas para o CH4.
22

transportes com 12%, madeira com 1% e carvão com menos de 1%). E 6% da agricultura
(cultivo de culturas temporárias e permanentes)

Figura 25 – Emissões de GEE em tCO2e por setor e tipo de GEE. Eixo X, fonte de emissão. Eixo Y, quantidade
de toneladas de CO2e,
10000000
9000000
8000000
7000000
6000000
5000000
4000000
3000000
2000000
1000000
0

Carvão

Madeira e
resíduos de
madeira
tCO2

Transporte

tCH4/CO2e

Agricultura

Pecuária

tN2O/CO2e

Emissões de GEE por setor e tipo de GEE em 2019
Setor
Carvão
Madeira e
resíduos de
madeira
Transporte
Agricultura
Criação de
Animais
Total por
tipo de GEE

20,997

0,000214

CH4 em
CO2e
0,0044856

224.522,97

60,1

1.262,9

8,02

2485,78997

228271,697

2.300.416,4
--------------

420,84
601,6

8.837,6
12.633,6

174,45
2.690,7

54.080,32
834.124,91

2.363.334,3

60.570,2

1.271.975

29.475

9.137.307,4

10.409.282,4

2.524.960

61.653

32.348

10.027.999

13.847.668,07

CO2

CH4

N2O
0,00032

1.294.71

N2O em
CO2e
0,099324

Total em
tCO2e
21,1006896

Fonte: Autor, 2024.

Na pecuária, as emissões de CO2 equivalente foram predominantemente devidas ao
óxido nitroso (N2O) convertidos em CO2e, representando 88% do total, impulsionadas pela
criação bovina, seguido pelo metano (CH4) com 12%. Na agricultura, o principal gás de efeito
estufa (GEE) foi o N2O com quase a totalidade das emissões; com uma contribuição
significativa proveniente do cultivo da cana de açúcar, sendo quase 9 vezes superior às emissões
do milho, segundo maior contribuidor. A cana de açúcar emitiu mais de 1,5 vezes mais do que
todas as demais culturas somadas. Enquanto o CH4 teve uma participação mínima, inferior a
1%, mas vale ressaltar que neste inventário só foi mensurada as emissões de CH4 do arroz
inundado.

Juntando as emissões da madeira, carvão e transportes em Energia e as da agricultura e
pecuária em AFOLU, observou-se que a Energia contribuiu com 19% das emissões totais de
CO2e, dos quais o CO2 respondeu por 98% e o N2O por 2% e o CH4 menos de 1%. Já o setor
AFOLU foi responsável por 81% do CO2e, dos quais o N2O teve uma participação de 89% e
o CH4 de 11, e para o CO2 não houve mensuração deste conforme mostrado na figura 26.

Figura 26 – Emissões de GEE por tipo de setor. Eixo X, setor de emissão e tipo de gás. Eixo Y, quantidade das
emissões de GEE em tCO2e.

12000000
10000000
8000000
6000000
4000000
2000000
0
Energia
tCO2

AFOLU
tCH4/CO2e

tNO2/CO2e

Fonte: Autor, 2024.

No setor de energia os transportes responderam por 91% das emissões de CO2e, dos
quais, nos transportes, as emissões em CO2e, o CO2 foram responsáveis por 97%,
predominantemente devido a veículos com motores de alta potência, seguidas por 3% de N2O
e menos de 1% de CH4. A madeira respondeu por 9% das emissões do setor energia e o carvão
menos de 1%, estes com predominância de quase 100% das emissões de CO2 dentre os gases
inventariados.
Somando as emissões do uso da madeira, carvão, transportes, agricultura e pecuária as
emissões brutas este inventário totalizou a emissão para o ano de 2019 em 13,85 megatoneladas
de CO2e. Comparando os resultados deste com as estimativas da SEEG de 2019, que foram de
8,6 MtCO2 apresentando uma grande diferença. As divergências entre os resultados deste
inventário e os do SEEG podem ser atribuídas às diferentes abordagens metodológicas, fontes
de dados utilizadas, tipo de GEE inventariados por fonte, fatores de emissão aplicados e ao

escopo de inclusão de diversas fontes de emissão em cada estudo. Em cada setor inventariado
neste documento foi relatado as possíveis causas de divergências, quando constadas.

5 CONCLUSÕES

A pesquisa teve como objetivo geral elaborar um inventário das emissões de GEE
advindos do uso da madeira, carvão, transportes rodoviários, agricultura, pecuária e os estoques
de CO2 das UCs para o estado de Alagoas, ano base de 2019. Constata-se que o objetivo geral
foi desenvolvendo inventário para os setores propostos. Para o ano de 2019 o Estado de Alagoas
emitiu aproximadamente 13,85 de MtCO2e que somados a cultura do eucalipto atinge um total
de emissões brutas de 19,271 MtCO2e. E possuía um total de 201,36 MtCO2e estocados nas
unidades de conservação.
Com base nos resultados apresentados percebe-se que a fermentação entérica é a fonte
analisada mais associada com emissão de GEE em relação as demais fontes inventariadas. O
setor de transportes rodoviários emite mais do que o de cultivo agrícola, se desconsiderando a
cultura do eucalipto. Foi evidenciado também que embora a cultura do eucalipto emita mais de
5 MtCO2, ela acaba estocando mais CO2 no solo advindos da atmosfera do que torna a reemitir,
deixando essa atividade da silvicultura um salto líquido para estoque e não para emissão de
GEE. Evidenciou-se que as UCs são importantes para a continua estocagem de GEE, e que é
importante evitar queimadas para não liberar grandes quantidades de CO2.
Percebe-se também, na fermentação entérica, que os bovinos foram os que mais
contribuíram para as emissões, e que a fermentação entérica emite mais N2O em CO2e do que
CH4 em CO2e. Analisou-se ainda que as principais diferença das estimativas deste inventário
com e o da SEEG na pecuária estão principalmente nos tipos de GEE inventariados e nos nas
especificações do tipo de fonte utilizadas.
Evidencia-se que os transportes Rodoviários tem uma grande participação
principalmente nas emissões de CO2 e que há possibilidades de redução das emissões de forem
direcionadas políticas públicas que dê prioridade aos transportes coletivos em detrimento,
principalmente, aos automóveis. Foi possível inferir que as diferenças das emissões dos
transportes deste inventário com os demais possivelmente estavam atrelados aos transportes
considerados no ano de 2019 em Alagoas e aos fatores utilizados, bem como algumas
especificidades adotadas por este inventário por conta da falta de dados mais específico sobre
as fontes. O cultivo da cana de açúcar se destacou nas emissões de GEE, sendo responsável por
61% das emissões. E que é preciso desenvolver políticas públicas quem diminua as emissões.

Sugestões para trabalhos futuros
- Realizar uma análise mais detalhada seguindo o tier 2 do IPCC, uma vez que a falta de dados
específicos limitou essa abordagem para todas as fontes analisadas.
- Abranger as emissões do setor de energia provenientes de outros tipos de transporte e da
energia elétrica.
- No setor agropecuário, estimar as emissões dos solos manejados, manejo de dejetos animais
e queima de resíduos sólidos, cuja análise foi limitada pelo tempo disponível e pela falta de
dados.
- Estimar as emissões provenientes da criação de aves e da aquicultura, que não foram
abordadas no estudo atual.
- Realizar um balanço das emissões para evidenciar as emissões líquidas, além das brutas, algo
que não foi possível devido à restrição de tempo e dados disponíveis para Alagoas em 2019.
- Fazer ponderação e comparações com outros métodos de estimativas.
- É necessário realizar as estimativas dos focos de queimadas, não realizada neste inventário
por falta de dados confiáveis para estimativas.
- Aplicar a taxa de sucateamento da frota veicular do Estado de Alagoas.

6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ABRACICLO – Associação Brasileira dos Fabricantes de Motocicletas, Ciclomotores,
Motonetas,
Bicicletas
e
Similares.
Frota
circulante.
Disponível
em
<https://www.abraciclo.com.br/site/wp-content/uploads/2024/07/2024_05_Frota.pdf>. Acesso
em abril de 2024.
AGUIAR, A.P.D., OMETTO, J. P. NOBRE, C. LAPOLA, D. M. ALMEIDA, C. VIEIRA, I.
C. SATORES, J. V. Modeling the spatial and temporal heterogeneity of deforestationdriven carbon emissions: the INPEEM framework applied to the Brazilian Amazon. Global
Change Biology 18, 3346-3366. 2012.
ALMEIDA, R. D. Diretrizes para elaboração de inventários de emissões de gases de efeito
estufa em municípios de pequeno e médio porte. 196 f. Dissertação (Mestrado em Gestão
Ambiental) - Universidade Positivo. 2011.
ALONSO, M. F. Inventários de fontes de emissão. In: MARIANO, G. L. (Org.).
Meteorologia em tópicos: Ed 1. Pelotas: Clube de Autores, 2014.
ALVES, GILSÂMARA; MARINHO, M. M. O. Inventários urbanos de emissões de gases
de efeito estufa no Brasil: uma análise preliminar. Encontro Empresarial de Gestão e Meio
Ambiente-Engema. 2015.
AMORIM, W. N. Ciência de dados, poluição do ar e saúde. 23. 155 f. Tese (Doutorado) Curso de Ciências, Universidade de São Paulo. 2019.
ARAUJO, G. J. F. DE CARVALHO, C. M., ARAÚJO, M. F. de. A conferência das nações
unidas sobre o desenvolvimento sustentável – rio + 20 e os resultados frente ao cenário político
econômico euro americano. Periódico Eletrônico Fórum Ambiental Da Alta Paulista, v. 8,
n. 5. 2012.
ARAÚJO, J. M. de. Estudo da poluição atmosférica no estado de São Paulo associada ao
material particulado a partir de satélite. 123 f. Dissertação Mestrado - Curso de Análise
Ambiental Integrada, Universidade Federal de São Paulo. 2019.
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS - ABNT. ABNT NBR ISO
14064:1: Gases de efeito estufa: Especificação e orientação a organizações para quantificação
e elaboração de relatórios de emissões e remoções de gases de efeito estufa. Rio de Janeiro,
2007.
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR ISO 14064-1. Gases do
Efeito Estufa. Parte 1: Especificação e orientação a organizações para quantificação e
elaboração de relatórios de emissões e remoções de gases do efeito estufa. Rio de Janeiro,
2007a.
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR ISO 14064-2. Gases do
Efeito Estufa. Parte 2: Especificação e orientação a organizações para quantificação e
elaboração de relatórios de emissões e remoções de gases do efeito estufa. Rio de janeiro,
2007b.
AZUAGA, D. et al. Danos ambientais causados por veículos leves no Brasil. Rio de Janeiro:
UFRJ, COPPE, 2000.

Barbosa, Emylle Isabele Gonçalves. Inventário de fontes veiculares para Maceió-AL:
análise atual e cenários futuros. – 2022. 79 f. : il.
BARROS, Gilcleberson Mascarenhas. Análise comparativa dos gases de efeito estufa (GEE)
no setor energético no estado de Alagoas. Monografia (Graduação em Engenharia Ambiental
e Sanitária) – Universidade Federal de Alagoas. Maceió, p. 35. 2022.
BEHRENDT H.; ALESSANDRINI F.; BUTERS J.; KRÄMER U.; KOREN H.; RING J.
Environmental pollution and allergy: historical aspects. Chem Immunol Allergy: v. 100, n. 4,
88-89, 2014.
BERKOWICZ, R.; WINTHER, M.; KETZEL, M. Traffic pollution modeling and emission
data. Environmental Modelling & Software, v. 21, p. 454–460, 2006.
BRANDER, M. Transposing lessons between different forms of consequential greenhouse gas
accounting: lessons for consequential life cycle assessment, project-level accounting and
policy-level accounting. Journal of Cleaner Production, v. 112, n. 1, 4247-4256, 2015.
BRASIL, G.; SOUZA, P.; CARVALHO, J. Inventários Corporativos de Gases de Efeito Estufa:
Métodos e Usos. Revista Eletrônica Sistemas & Gestão. v.3, n. 1, p. 15-26. [S.l.], 2008.
BRASIL. LEI Nº 6.938, DE 31 DE AGOSTO DE 1981. Dispõe sobre a Política Nacional do
Meio Ambiente, seus fins e mecanismos de formulação e aplicação, e dá outras providências.
BRASIL. MCT – Ministério da Ciência e Tecnologia. Primeiro Inventário Brasileiro de
Emissões Antrópicas de Gases de Efeito Estufa – Relatórios de Referência: Emissões de
Metano no Tratamento e na Disposição de Resíduos. Brasília: MCT, 2006.
BRASIL. Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações. Quarta Comunicação Nacional do
Brasil à Convenção-Tabela das Nações Unidas sobre Mudança do Clima. Brasília, DF,
2021. cap. 2, p. 80-181.
BRIANEZI, D.; JACOVINE, L.A.G.; SCHETTINI, B.L.S.; TORRES, Carlos Moreira
Miquelino Eleto; ROCHA, S. J. S. S.; VILLANOVA, P. H.; OLIVEIRA NETO, S. N.. Balanço
de carbono em monocultivo de eucalipto com diferentes arranjos espaciais. Revista
Brasileira de Agropecuária Sustentável (RBAS), v. 9, p. 27-33, 2019.
CAMPOS, L. M. S. SGADA – Sistema de Gestão e Avaliação de Desempenho Ambiental:
uma proposta de implementação. 2001. Tese (Doutorado) - Curso
de Engenharia de
Produção, Universidade Federal de Santa Catarina, Santa Catarina, 2001.
CARVALHO, B. O. Estudo sobre inventário de emissões de gases de efeito estufa da
indústria de catalisadores. Trabalho de Conclusão de Curso. 108 f. Rio de Janeiro: UFRJ/EQ.
2019. Disponível em: <https://pantheon.ufrj.br/bitstream/11422/12352/1/BOCarvalho.pdf>.
Acesso em: 01 mai 2022.
CAVALCANTI, P. M. P. S. Modelo de Gestão da Qualidade do Ar – Abordagem Preventiva
e Corretiva, 2010. Tese (Doutorado em Planejamento Energético) - Rio de Janeiro:
UFRJ/COPPE, 2010.
CENTER FOR RESILIENCE AT OHIO STATE UNIVERSITY. C-FARTM Carbon Footprint
Assessment and Reduction. Disponível em: <http://www.resilience.osu.edu/CFR-site/cfar.htm>. Acesso em 20 agosto de 2010.

CETESB - Companhia Ambiental do Estado de São Paulo. Inventário de emissão dos gases
de efeito estufa associada ao transporte rodoviário no estado de São Paulo, 1990 a 2008.
São Paulo, 2011.
CETESB - Companhia Ambiental do Estado de São Paulo. Inventário de emissão dos gases
de efeito estufa associada ao transporte rodoviário no estado de são Paulo relatório 2020.
Acessado em janeiro de 2024. Disponível em < https://cetesb.sp.gov.br/veicular/wpcontent/uploads/sites/6/2022/03/Relatorio-Emissoes-Veiculares-2020.pdf>.
CETESB - Companhia Ambiental do Estado de São Paulo. Qualidade do ar – informações.
Disponível em < https://cetesb.sp.gov.br/ar/>. Acesso em: 30 dez. 2021.
CETESB – Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental. Emissão Veicular. 2022.
Disponível em <https://cetesb.sp.gov.br/veicular/promot/>. Acessado em junho de 2024.
CETESB - Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental. Inventário de GEE SP.
CETESB, São Paulo. (2004). Disponível em <https://cetesb.sp.gov.br/inventario-gee-sp/>
(2024). Acesso em dezembro de 2005.
CETESB (São Paulo). Inventário de emissões de gases de efeito estufa da sede da CETESB
[recurso eletrônico]: referente aos anos 2019, 2020 e 2021. CETESB; Coordenação técnica
Maria Fernanda Pelizzon Garcia; Elaboração Anali Espindola Machado de Campos, Daniel
Soler Huet, Maria Fernanda Pelizzon Garcia; Revisão e levantamento de dados Marcelo Pereira
Bales ... [et al.]; Colaboração Aparecido Donizete Fernandes ... [et al.]. – São Paulo: CETESB,
2023. 1 arquivo de texto (30 p.) : il. color., PDF ; 6,60 MB.
CETESB, Companhia Ambiental do Estado de São Paulo. Emissões Veiculares no Estado de
São Paulo. São Paulo, 2014.
CETESB, Companhia Ambiental do Estado de São Paulo. Mudanças climáticas e o Setor
Elétrico Brasileiro. São Paulo, 2012.
CETESB, Companhia Ambiental do Estado de São Paulo. Poluentes Atmosféricos. São Paulo,
2017.
CETESB. Emissões veiculares no estado de São Paulo 2019 [recurso eletrônico]. Coordenação
técnica Marcelo Pereira Bales; Elaboração Antônio de Castro Bruni... [et al.]. – São Paulo:
CETESB, 2020. 1 arquivo de texto (137 p.): il. color., PDF; 5 MB. - (Série Relatórios /
CETESB, ISSN 0103-4103)
CHAN, W.N. Quantificação e redução de emissões de gases de efeito estufa em uma
refinaria de petróleo. Dissertação (mestrado). Universidade Estadual de Campinas,
Campinas/SP, 2006.
COHEN, Marcos et al. Responsabilidade socioambiental corporativa como fator de atração e
retenção para jovens profissionais. BBR. Brazilian Business Review, v. 14, p. 21-41, 2017.
COSTA, B. L. C. Quantificação das Emissões de CO2 geradas na Produção de Materiais
Utilizados na Revista da Universidade Vale do Rio Verde. Construção Civil no Brasil.
(Dissertação). Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro. 2012.
COSTA, I. A. Análise do perfil de emissões atmosféricas do setor industrial no Estado do
Rio de Janeiro. 49 f. Universidade Federal do Rio de Janeiro. Niterói, 2021.
Costa, Thomaz Correa e Castro da. Sequestro de CO2 em árvores de eucalipto no sistema
ILPF. – Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2022.

CROCI, E., MELANDRI, S., MOLTENI, T. Determinants of cities’ GHG emissions: a
comparison of seven global cities. International Journal of Climate Change Strategies and
Management, v.3, n.3, p. 275-301, abr. 2011.
CRUZ-NÚÑEZ, X. An approach to a black carbon emission inventory for Mexico by two
methods. Science of the Total Environment, v. 479, p. 181-188, 2014.
D’AVIGNON, A. et al. Emission inventory: An urban public policy instrument and benchmark.
Energy Policy, v. 38, n. 9, p. 4838-4847, 2010.
DANNI-OLIVEIRA, I M. Poluição do ar como causa de morbidade e mortalidade da população
urbana. RA' EGA (UFPR), v. 15, p. 111-124, 2008.
DEPINÉ, H., N. M. R. Castro, e A. Pinheiro, Pedrolho. 2014. O. Preenchimento de falhas de
dados horários de precipitação utilizando redes neurais artificiais. Revista Brasileira de
Recursos Hídricos (RBRH), v. 19, n. 1, 2014, p.51-63.
DINIZ, Tatiana Rosa. Fluxos de gases de efeito estufa do solo na sucessão vegetação
nativa/pastagem na região Sudeste do Brasil. Tese de Doutorado. Universidade de São Paulo
do Meio Ambiente. 2016.
DU, S., T. Li,Y. Yang, e S. Horng. Deep Air Quality Forecasting Using Hybrid Deep
Learning Framework. in IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2019.
DUBEUX, C. B. S. Mitigação de Emissões de Gases de Efeito Estufa por Municípios
Brasileiros: metodologias para elaboração de inventários setoriais e cenários de emissões
como instrumentos de planejamento. Tese (Doutorado em Planejamento energético) –
Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2007.
EMBRAPA – Agroenergia: silvicultura. Talita Delgrossi Barros. 08/12/2021. Disponível em
<https://www.embrapa.br/agencia-de-informacaotecnologica/tematicas/agroenergia/florestal/silvicultura#:~:text=Silvicultura%20%C3%A9%2
0a%20arte%20e,no%20uso%20consciente%20das%20florestas.>. Acessado em junho de
2024.
FANDIÑO, Isabella Charres et al. Inventário de emissões atmosféricas de MP2, 5 e BC
oriundas da combustão em Londrina, Paraná. Dissertação de Mestrado. Universidade
Tecnológica Federal do Paraná. 2019.
FEARNSIDE, Philip Martin; BARBOSA, Reinaldo Imbrozio; PEREIRA, Vaneza Barreto.
Emissões de gases do efeito estufa por desmatamento e incêndios florestais em Roraima:
fontes e sumidouros. Revista Agroambiente On-line, v. 7, n. 1, p. 95-111, 2013.
FEITOSA, C. O., & Paz, M. L. N. da. (2021). Uma análise histórico-econômica do
crescimento do setor de serviços em Alagoas. Nexos Econômicos, v. 15, n. 2, jul-dez. 2021.
p. 82–103. https://doi.org/10.9771/rene.v15i2.52576
FGV – Fundação Getúlio Vargas. Breve retrato econômico da região Nordeste. 2023.
Disponível em <https://blogdoibre.fgv.br/posts/breve-retrato-economico-da-regiao-nordeste>.
Acesso em abril de 2024.
FGV – Fundação Getúlio Vargas. Panorama das emissões de metano e aplicações do uso de
diferentes métricas. 2022. Disponível em <https://agro.fgv.br/sites/default/files/202305/ocbio_panorama_das_emissoes_de_metano_e_implicacoes_do_uso_de_diferentes_metrica
s_pt.pdf>. Acessado em junho de 2024.

FONG, W. K. et al. Global protocol for community-scale greenhouse gas emission
inventories. World Resources Institute, C40 Cities Climate Leadership Group, ICLEI– Local
Governments for Sustainability, New York, 2014.
FRONDIZI, Carlos A. Monitoramento da qualidade do ar: teoria e prática. Rio de Janeiro:
E-Papers, 2008. 275 p.
FUNDAÇÃO GETÚLIO VARGAS – FGV. CENTRO DE ESTUDOS EM
SUSTENTABILIDADE DA EAESP. Guia para elaboração de inventários corporativos de
emissões de gases de efeito estufa. Programa Brasileiro de GHG Protocol. São Paulo: FGV,
2009.
GHG PROTOCOL BRASIL. Ferramenta GHG Protocol 2009 – v2 – Programa Brasileiro
GHG Protocol – 2009.
GUENTHER, A.; KARL, T. HARLEY, P.; WIEDINMER, C.; PALMER, P. I.; GERON, C.
Estimates of global terrestrial isoprene emissions using MEGAN (Model of Emissions of Gases
and Aerosols from Nature). AtmosphericChemistry and Physics, v. 6, p. 3181–3210, 2006.
GUERRA, A. T. Dicionário geológico geomorfológico. 8ª ed. Rio de Janeiro: Secretaria de
Planejamento, Orçamento e Coordenação e IBGE, 1993.
GUTTIKUNDA, Sarath K.; NISHADH, K. A.; JAWAHAR, Puja. Air pollution knowledge
assessments (APnA) for 20 Indian cities. Urban Climate, v. 27, p. 124-141, 2019.
HELFAND, W. H.; LAZARUS, J.; THEERMAN, P. Donora, Pennsylvania: An
Environmental Disaster of the 20th Century. American Journal of Public Health. 2001, Vol.
91, No. 4. p.553.
HOINASKI L. V. et al. Avaliação do impacto das emissões veiculares, queimadas,
industriais e naturais na qualidade do ar em Santa Catarina - ano base 2020. Coordenação
técnica Dr. Leonardo Hoinaski ; Florianópolis: LCQAR, 2021.
IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. 2019. Extração Vegetal e Silvicultura.
Disponível
em
<https://cidades.ibge.gov.br/brasil/al/pesquisa/16/12705?ano=2019&tipo=ranking&indicador
=47331>. Acesso em janeiro de 2024.
IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. 2024. Disponível em
<https://geoftp.ibge.gov.br/produtos_educacionais/mapas_tematicos/mapas_do_brasil/mapas_
estaduais/politico/alagoas.pdf>. Alagoas Acessado em janeiro de 2024.
IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Censo Agropecuário. 2019. Disponível
em <https://cidades.ibge.gov.br/brasil/al/pesquisa/24/76693>. Acessado em janeiro de 2024.
IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. População. 2022. Disponível em
<https://cidades.ibge.gov.br/brasil/al/panorama>. Acessado em janeiro de 2024.
IEMA – Instituto de Energia e Meio Ambiente. As emissões brasileiras de gases de efeito
estufa nos setores de Energia e de Processors Industriais em 2019. Disponível em
<https://energiaeambiente.org.br/as-emissoes-brasileiras-de-gases-de-efeito-estufa-nossetores-de-energia-e-de-processos-industriais-em-2019-20201201>. Acesso em abril de 2024.
IEMA – Instituto de Energia e Meio Ambiente. Relatório Anual 2019. Disponível em
<https://energiaeambiente.org.br/wpcontent/uploads/2020/12/IEMA_RelatorioAnual2019.pdf>. Acesso em junho de 2025.

INEA – INSTITUTO DO MEIO AMBIENTE DO RIO DE JANEIRO. Resolução nº64 de 12
de dezembro de 2012. 2012 Dispõe sobre a apresentação de inventário de emissões de gases
de efeito estufa para fins de licenciamento ambiental no estado do Rio de Janeiro.
INSTITUTO DE ENERGIA E MEIO AMBIENTE - IEMA. Plataforma da Qualidade do Ar:
Definições. Dados disponibilizados. Dia a da, estação por estação. 2022. Disponível em:
<http://energiaeambiente.org.br/qualidadedoar>. Acesso em: 1 mai 2022.
IPPC. National Greenhouse Gas Inventory Programme. [EGGLESTON H. S.; BUENDIA L.;
MIWA K.; NGARA T.; and TANABE K. (eds)]. IPPC Guidelines for National Greenhouse
Gas Inventories. Hayama, Japão:
IGES, 2006.
IPPC. National Greenhouse Gas Inventory Programme. Climate Change 2022: Mitigation of
Climate Change.” IPCC. Disponível em < https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg3/ > Acesso em:
7 ago. 2022.
JACOMINO, Vanusa Maria Feliciano et al. Avaliação da qualidade do ar em um polo produtor
de ferro-gusa. Eng. Sanit. Ambient., Rio de Janeiro, v. 14, n. 4, p. 511-520, dez. 2009.
JUDD, Laura M. et al. Evaluating Sentinel-5P TROPOMI tropospheric NO2 column
densities with airborne and Pandora spectrometers near New York City and Long Island
Sound. Atmospheric Measurement Techniques. [S.I.], p. 6113-6140. nov. 2020.
KAWASHIMA, Ana Beatriz. Desenvolvimento de um inventário de emissões atmosféricas
por fontes fixas para o Brasil. 2015. 105 f. Dissertação (Mestrado). Programa de PósGraduação em Engenharia Ambiental (PPGEA), Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
Apucarana/Londrina, 2015.
KUHN, Daiane et al. Emissão de CO2 por automóveis em avenida com lombadas físicas.
Anais do Salão Internacional de Ensino, Pesquisa e Extensão, v. 7, n. 2, 2015.
LACAVA, C. I. V. Avaliação da qualidade do ar. In: Emissões Atmosféricas. UFPR. v. 1, n.
1, 2001. p. 131-180. Disponível em: <http://www.ambiental.ufpr.br/portal/wpcontent/uploads/2014/08/Livro_TGA-EA-_cap_2__QUAL_AR.pdf>. Acesso em: 01 mai
2022.
LOBATO, Maxwell Ferreira; RODRIGUES, Brenda Maria Martins; SANTOS, Andarair
Gomes dos. Impacto da pandemia de COVID-19 nas emissões veiculares no Brasil no período
de janeiro a maio de 2020. Engenharia Sanitária e Ambiental, v. 26, p. 829-836, 2021.
LOIOLA, Bruna Rafaella et al. Análise das emissões de poluentes de motores flex na saída do
escapamento de automóveis. Revista Ciências do Ambiente On-Line, v. 7, n. 1, 2011.
LORIATO, Ayres Geraldo et al. Inventário de emissões com alta resolução para a região da
grande Vitória utilizando o Sistema de Modelagem Integrada WRF-SMOKE-CMAQ. Revista
Brasileira de Meteorologia, v. 33, p. 521-536, 2018.
LYRA, Diógenes Ganghis Pimentel de. Modelo Integrado de Gestão da Qualidade do Ar da
Região Metropolitana de Salvador. 2008. 233 f. Tese (Doutorado) - Curso de Engenharia
Química, Universidade Estadual de Campinas, Campinas, 2008.
MACHADO, P. L. O. A. Carbono do Solo e a Mitigação da Mudança Climática Global.
Química Nova. Vol. 28, No. 2, p.329-334, 2005.

100

MARIANELLI, Gleidy da Silva; SILVA, Maíra Regina Labuto Fragoso da. Utilização do
Sensoriamento Remoto como Ferramenta no Controle e Monitoração da Qualidade do
Ar. Urissanê, v. 1, n. 1, p. 1-13, 2008.
MARIANO, G. L. (Org.). Meteorologia em tópicos: Ed 1. Pelotas: Clube de Autores, 2014.
MCT - Ministério da Ciência e Tecnologia. Emissões de dióxido de carbono por queima de
combustíveis: abordagem top-Down – primeiro inventário brasileiro de emissões
antrópicas de gases de efeito estufa – Relatório de referência. Brasília: 2006. 115 p.
MCT -ministério da ciência e tecnologia. Primeiro inventário brasileiro de emissões antrópicas
de gases de efeito estufa - emissões de gases de efeito estufa por fontes móveis, no setor
energético. Brasília, 2006.
MCTI – Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação. 2024. Resultado do Inventário
nacional de Emissões de Gases de Efeito Estufa, por unidade Federativa. Disponível em
<https://www.gov.br/mcti/pt-br/acompanhe-omcti/sirene/arquivos/LIVRORESULTADOINVENTARIO30062021WEB.pdf>. Acessado em
maio de 2024.
MENDES. Avaliação de programas de controle de poluição atmosférica por veículos leves
no Brasil. Tese (Doutorado) - Universidade Federal do Rio de Janeiro 2004.
Ministério
do
Meio
Ambiente.
Acordo
de
Pais.
Disponível
<https://antigo.mma.gov.br/clima/convencao-das-nacoes-unidas/acordo-de-paris.html>.
Acessado em julho de 2024.

MMA (ministério do meio ambiente). 2011. Inventário nacional de emissões atmosféricas por
veículos
automotores
rodoviários.
Brasília:
mma.
Https://www.mma.gov.br/estruturas/163/_publicacao/163_ publicacao27072011055200.pdf.
MORAIS, Gilsimeire Rodrigues et al. Qualidade do ar interno em uma instituição de ensino
superior brasileira. Biosci J, v. 26, n. 2, p. 305-10, 2010.
MOSS, Richard H. et al. The next generation of scenarios for climate change research and
assessment. Nature, v. 463, n. 7282, p. 747-756, 2010.
MOURA. Tipos de caminhão: confira seus tamanhos e capacidades. 2021. Disponível em
<https://www.moura.com.br/blog/tipos-de-caminhao>. Acessado em janeiro de 2021.
NAGAL, F. Inventário de emissões de gases de efeito estufa de fabricante de
computadores. Dissertação (Mestrado profissional em Gestão Ambiental). Universidade
Positivo, Curitiba, 2010.
NAIDHIG, D.; SOUZA, M. C. O.; CORAZZA, R. I.. Entre a governança deliberativa e a
governança de mercado: análise da Sessão Agricultura, Florestas e Outros Usos da Terra
(AFOLU) do Processo Consulta Clima. Debates sobre Innovación, v. 6, p. 243-246, 2021.
NANDINI, K., e G. FATHIMA. 2019. Urban Air Quality Analysis and Prediction Using
Machine Learning. 1st International Conference on Advanced Technologies in Intelligent
Control, Environment, Computing & Communication Engineering (ICATIECE), Bangalore,
India, 2019, p. 98-102.
NEMERY, B.; HOET, P.H.; NEMIPPC (2006), A.; The Meuse Valley fog of 1930: an air
pollution disaster. Lancet. 2001. Vol. 357. p. 704-708.

101

NUNES, A. B.; G.A. Degrazia ; C.R.J. de Campos ; D.M. Moreira . Turbulent eddy
diffusivities for a planetary boundary layer generated by thermal and mechanical effects.
revista brasileira de geofísica (impresso), v. 31, p. 609-618, 2014.
OLIVEIRA, Fernando Henrique Pires de. Caracterização das diferenças entre precipitações
estimadas por satélite e obtidas por pluviômetros. 2019. 134 f. Dissertação (Mestrado) Curso de Saneamento, Meio Ambiental e Recursos Hídricos, Universidade Federal de Minas
Gerais, Belo Horizonte, 2019.
OLIVER, J.G.J.; BERDOWSKI, J.J.M. Global emissions sources and sinks. In:BERDOWSKI,
J.; GUICHERIT, R.; B.J. HEIJ (EDS.) The climate system, Lisse. The Netherlands: Balkema
Publishers/Swets & Zeitlinger Publishers, p. 33-78. A.A. ISBN 90 5809 255 0, 2001.
PACHÓN, D.A.O. Estimativa das emissões e remoções de gases de efeito estufa produzidas
pelo INPE em 2012. Dissertação (mestrado). Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE,
São José dos Campos/SP, 2014.
PBGHGP – PROGRAMA BRASILEIRO GHG PROTOCOL. Especificações do Programa
Brasileiro GHG Protocol: Contabilização, quantificação e publicação de inventários
corporativos de emissões de gases de efeito estufa. 2. ed. 2008.
PENAESTRADA. Tipos de caminhão: saiba quais são, capacidades e tamanhos. 2024.
Disponível
em
<https://penaestrada.com.br/tipos-decaminhao/#:~:text=O%20tipo%20mais%20comum%20%C3%A9,mais%20numerosa%20nas
%20estradas%20brasileiras.>. Acesso em junho de 2024.
PINHO, I. P. R. inventário e gerenciamento de emissões de gases de efeito estufa na
indústria de bebidas: Um estudo de caso no Brasil. 2009. 141 f. Dissertação de mestrado em
Ciências de Planejamento Energético. Programa de Pós-graduação e pesquisa de engenharia
(COPPE) da Universidade Federal do Rio de Janeiro. 2009.
PIRES, D.O. Inventário de emissões atmosféricas de fontes estacionárias e sua
contribuição para a poluição do ar na Região Metropolitana do Rio de Janeiro.2005. 180
f. Tese (doutorado em Planejamento Energético), Universidade Federal do Rio de Janeiro,
COPPE, 2005.
QUINTAO, José Maurício B. et al. Mudanças do uso e cobertura da terra no Brasil,
emissões de GEE e políticas em curso. Cienc. Cult. [online]. 2021, vol.73, n.1, pp.18-24. ISSN
0009-6725. http://dx.doi.org/10.21800/2317-66602021000100004.
RAVINDRA, Khaiwal et al. Generalized additive models: Building evidence of air pollution,
climate change and human health. Environment international, v. 132, p. 104987, 2019.
RENAVAM - Registro Nacional de Veículos Automotores. Frota de veículos – 2019.
Disponível
em
<https://www.gov.br/transportes/pt-br/assuntos/transito/conteudoSenatran/frota-de-veiculos-2019>. Acesso em janeiro de 2023.
RENNÓ, C. R. A. Inventário de Emissões de Gases do Efeito Estufa – GEE para Avaliação da
Atuação Ambiental da COPASA. In: 26º Congresso Brasileiro de Engenharia Sanitária e
Ambiental, Porto Alegre, RS, 2011.
Ribeiro, F.P.; Gatto, A.; Oliveira, A.D.d.; Pulrolnik, K.; Valadão, M.B.X.; Araújo, J.B.C.N.;
Carvalho, A.M.d.; Ferreira, E.A.B. Carbon Storage in Different Compartments in Eucalyptus
Stands
and
Native
Cerrado
Vegetation.
Plants
2023,
12,
2751.
https://doi.org/10.3390/plants12142751

102

ROCHA, S. J. S. S. ; SCHETTINI, B. L. S. ; ALVES, Eliana Boaventura Bernardes
Moura; VILLANOVA, P. H. ; TORRES, C. M. M. E. ; JACOVINE, L. A. G. ; OLIVEIRA
NETO, S. N. ; BRIANEZI, D. . Balanço de carbono em três sistemas silvipastoril no Sudeste
do Brasil. ESPACIOS (CARACAS), v. 38, p. 33, 2017.
SABINO DO NASCIMENTO, Alexandre. A urbanização planetária neoliberal e o discurso da
resiliência e da urbanização sustentável: uma reflexão crítica em torno da" nova agenda urbana
global". Cuadernos de Geografía: Revista Colombiana de Geografía, v. 30, n. 2, p. 318-335,
2021.
SEEG – Sistema de Estimativa de Emissões e Remoções de Gases de Efeito Estufa,
Observatório
do
Clima.
Alagoas.
2019.
Disponível
em
<https://plataforma.seeg.eco.br/territorio/alagoas>. Acesso em 21/06/2024.
SEEG – Sistema de Estimativas de Emissão de Gases do Efeito Estufa. Nota metodológica do
setor
de
Energia.
2023.
Disponível
em
<https://seeg.eco.br/wpcontent/uploads/2024/02/SEEG11-NM-ENERGIA.pdf>. Acessado em junho de 2024.
SEEG – Sistema de Estimativas de Emissão de Gases do Efeito Estufa. Nota metodológica do
setor
Agropecuária.
2023.
Disponível
em
<
https://seegbr.s3.amazonaws.com/Notas%20Metodologicas/SEEG_9%20%282021%29/SEEG9_Nota_M
etodologica_AGRO_27.10.2021.pdf>. Acessado em junho de 2024.
SILVA, A. F.; VIEIRA, C.A. Aspectos da poluição atmosférica: uma reflexão sobre a qualidade
do ar nas cidades brasileiras. Revista Ciência e Sustentabilidade, v. 3, p. 166-189, 2017.
SILVA, Keke Rosberg Guimarães da. Inventários de gases de efeito estufa para o município
de Maceió. 2017. 81 f. Dissertação (Mestrado em Recursos Hídricos e Saneamento) - Centro
de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos e Saneamento, Universidade
Federal de Alagoas, Maceió, 2017.
SIMÕES, Josielli Batista. Análise e estimativa de inventários de emissões veiculares no
estado do Rio Grande do Norte. 2019. 111 f. Dissertação (Mestrado em Recursos Hídricos e
Saneamento). 2019.
SINGH, N., BACHER, E. K. Guia para elaboração de programas mandatórios de relato
de gases de efeito estufa. 2018. Disponível em: <https://wribrasil.org.br/publicacoes/guiapara-elaboracao-de-programas-mandatorios-de-relato-de-gases-de-efeito-estufa>. Acesso em:
11 jun. 2022.
TORRES, Carlos Moreira Miquelino Eleto. Estocagem de carbono e inventário de gases de
efeito estufa em Sistemas Agroflorestais. 2015. 83f. Tese (Doutorado em Ciência Florestal) Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2015.
UFSC – Núcleo de Estudos de Economia Catarinenses. 2021. Valor Adicionado Bruto de
Santa Catarina – IBGE. Disponível em <https://necat.ufsc.br/valor-adicionado-bruto-desanta-catarina-ibge/>. Acessado em julho de 2024.
UNEP; CCA. Integrated assessment of short-lived climate pollutants in Latin America and
the
Caribbean.
2022.
Disponível
em:
https://www.ccacoalition.org/sites/default/files/resources//CCAC_SLCP%20LAC%20Assess
ment%20FULL_Web%202_0.pdf>. Acesso em: 17 mai 2022.
UOL. Com nova lei de emissão de gases, adoção de motores Flex para motos é discutida
em
SP.
17/10/2008.
Disponível
em

103

<https://www.uol.com.br/carros/ultnot/2008/10/17/ult5498u138.jhtm>. Acessado em janeiro
de 2024.
USP ESALQ. Uma árvore da Mata Atlântica chega a tirar 163Kg de CO2 da atmosfera.
24/03/2013.
Disponível
em
<https://www.esalq.usp.br/acom/clipping_semanal/2013/3marco/23_a_29/files/assets/downlo
ads/page0013.pdf>. Acessado em junho de 2024.
VAN VUUREN, Detlef P. et al. The representative concentration pathways: an overview.
Climatic change, v. 109, n. 1, p. 5-31, 2011.
VASQUEZ, L. et al. Evaluation of greenhouse gas emissions and proposals for their
reduction at a university campus in Chile. Journal of Cleaner Production, v.108, p.924-930,
2015.
VENTURA, Luciana Maria Baptista; D'AGOSTO, Márcio de Almeida. SENSORIAMENTO
REMOTO: UMA ALTERNATIVA PARA O CONTROLE DA POLUIÇÃO VEICULAR.
Gestão & Sustentabilidade Ambiental, Florianópolis, v. 10, n. 1, p. 326-342, maio de 2021.
VIGOUROUX, Corinne et al. TROPOMI–Sentinel-5 Precursor formaldehyde validation using
an extensive network of ground-based Fourier-transform infrared stations. Atmospheric
Measurement Techniques. [S.I.], p. 3751-3767. jul. 2020.
VORMITTAG, Evangelina da Motta et al. Análise do monitoramento da qualidade do ar no
Brasil. Estudos Avançados, v. 35, p. 7-30, 2021.
WANG, Y.; ZHU, Q.; GENG, Y. Trajectory and driving factors for GHG emissions in the
Chinese cement industry. Journal of Cleaner Production, v.53, p.252-260, 2013.
WORLD ENERGY COUNCIL. World Energy Resources: 2016. Disponível em
<https://www.worldenergy.org/assets/images/imported/2016/10/World-Energy-ResourcesFull-report-2016.10.03.pdf>. acessado em 10 de janeiro de 2024.
WRI - WORLD RESOURCES INSTITUTE. Greenhouse Gas Protocol: GHG Protocol Scope
2 Guidance. Genebra e Washington, D.C.: WRI, 2015.
WRI - WORLD RESOURCES INSTITUTE. Monitoramento da implementação da política
climática brasileira: implicações para a contribuição nacionalmente determinada.
Working paper. 2017.
WRI Brasil - Florestas absorvem duas vezes mais CO2 do que emitem por ano. 22 jan 2021.
Disponível em <https://www.wribrasil.org.br/noticias/florestas-absorvem-duas-vezes-maisco2-do-que-emitem-por-ano>. Acesso em maio de 2024.
ZHANG, D.; LIU, J.; LI, D. Tackling Air Pollution in China—What Do We
Learn from
the Great Smog of 1950s in LONDON. Sustainability 2014, Vol 6, p. 5322-5338.
ZHAO, Jinxiu et al. Ti 3 C 2 T x (T= F, OH) MXene nanosheets: conductive 2D catalysts for
ambient electrohydrogenation of N 2 to NH 3. Journal of Materials Chemistry A, v. 6, n. 47,
p. 24031-24035, 2018.
ZHOU, Y.; CHENG, S.; CHEN, D.; LANG, J.; ZHAO, B.; WEI, W. A new statistical
approach for establishing high-resolution emission inventory of primary gaseous air
pollutants. Atmospheric Environment, v. 94, p. 392–401, 2014.