O estudo revelou que a vulnerabilidade energética atinge bairros ricos e pobres da cidade; agora, os pesquisadores investigam a viabilidade do gás como fonte de energia complementar nos domicílios.

Resultado parcial de um dos projetos do Fapesp Shell Research Centre for Gas Innovation (RCGI), o Mapa de Vulnerabilidade Energética de Áreas Residenciais da Cidade de São Paulo, recém lançado e inédito, pode ser uma ferramenta importante para o planejamento do fornecimento energético da cidade e também para setores como o mercado imobiliário, por exemplo. Nele, pesquisadores do RCGI (projeto 28), coordenados pelo professor e geógrafo Luís Antonio Bittar Venturi, criaram uma matriz em que cruzam cinco indicadores para chegar a uma escala de quatro classes de vulnerabilidade: muito alta, alta, média e baixa. O objetivo do estudo é diagnosticar, classificar e mapear as áreas da cidade mais propensas a cortes de energia.

“Fizemos uma revisão da literatura para identificar e selecionar os indicadores. Escolhemos cinco para mapear a vulnerabilidade: o tamanho da área abastecida por uma única subestação; a existência de fonte alternativa ou complementar de energia; a distância do distrito das vias arteriais; sua proximidade de áreas consideradas prioritárias no fornecimento de energia, como hospitais; e a densidade de árvores nas vias arteriais locais, já que nas áreas residenciais a distribuição de energia é feita predominantemente por rede aérea e, portanto, vulnerável a quedas de arvores”

A cada um desses indicadores foi atribuído um peso pelo método AHP (Analytic Hierarchy Process) proposto por Thomas Saaty (1980). Este conjunto de indicadores gerou uma matriz, a partir da qual foram definidas as quatro classes de vulnerabilidade mencionadas.

As áreas em branco referem-se àquelas que não são residenciais ou que não têm, no mínimo, 60% de ocupação residencial. As classes, por sua vez, foram validadas pela tabela da ANEEL que indica a duração e frequência de cortes de fornecimento de energia elétrica por região.

Tendências – À primeira vista, é possível identificar uma tendência de aumento da vulnerabilidade a partir do centro para o centro expandido, e daí para as regiões periféricas. Outra conclusão parcial refere-se ao fato de a variação da vulnerabilidade não se relacionar diretamente com o nível socioeconômico dos distritos, podendo haver áreas de alta ou muito alta vulnerabilidade tanto em distritos mais ricos (Alto de Pinheiros, n.2, Campo Belo, n.15 e Morumbi, n.54) como naqueles de padrão socioeconômico mais baixo (São Mateus, n.73 e Ermelino Matarazzo, n.28).

No caso do Alto de Pinheiros, Campo Belo e Morumbi, o indicador referente à densidade de árvores deve ter sido mais determinante que os outros, já que essas áreas costumam ser mais densamente arborizadas. Outra conclusão parcial emerge da observação de bairros contíguos e urbanisticamente semelhantes, mas com níveis de vulnerabilidade distintos, como o Campo Limpo e o Capão Redondo. O primeiro é bem menos vulnerável que o segundo. Neste caso, o primeiro indicador foi determinante, já que Capão Redondo está inserido em um conjunto elétrico que abastece uma grande área (que inclui até outros municípios, como Embu das Artes), daí sua maior vulnerabilidade.

Por outro lado, a maior proximidade de diversos hospitais na região da Avenida Paulista pode ajudar a explicar a baixa vulnerabilidade das áreas adjacentes, abrangendo partes da Bela Vista (n.7), Jd. Paulista (n.45) e Vila Mariana (n.90), além do fato de estas áreas serem bem servidas de vias arteriais.  “Para que esse mapa possa subsidiar o planejamento energético da cidade, é preciso identificar quais indicadores estão sendo mais determinantes nas áreas estudadas”, resume Venturi.

Metodologia replicável – Ele destaca que mais importante do que o mapa é a metodologia que a equipe moldou para a tarefa. “A metodologia pode ser aplicada em qualquer cidade do mundo. Basta que os pesquisadores escolham os indicadores que melhor se adaptem ao contexto estudado.”

Além disso, mais indicadores poderão ser incluídos na medida em que a equipe obtiver dados mais precisos e georreferenciados sobre eles, como a pressão da demanda energética por região, os diferentes tipos de rede elétrica (linear, em anel, reticulada etc), além de dados mais complexos, como frequência e eficiência da manutenção da rede e de podas de árvores, e até mesmo a ocorrência de roubos de cabos, o que não é incomum em São Paulo. Cada novo dado incluído na matriz pode gerar alguma alteração na extensão e distribuição das áreas de cada classe de vulnerabilidade energética, de modo que o mapa seja dinâmico, passível de ser alterado imediatamente em ambiente ArcGis a cada novo dado inserido ou a cada alteração de peso dos indicadores.

Venturi acredita que o mapa seja um produto inovador. “Na literatura só se mencionam os indicadores. O mapeamento através do cruzamento de indicadores em matrizes, com pesos diferentes, para definir as classes, foi uma metodologia nossa, criada no âmbito do Projeto 28 do RCGI”.

Uso equitativo – O ideal, de acordo com Venturi, seria saber em qual proporção o gás e a eletricidade são consumidos nas residências, considerando que a variedade de fontes e seu uso equitativo indicariam menor vulnerabilidade. “Como ainda não temos esses dados, mais uma vez estamos considerando que todas as residências são abastecidas prioritariamente com energia elétrica e que dispõem, no mínimo, de gás para cozimento.”

Segundo o Balanço Energético do Estado de São Paulo (SÃO PAULO, 2015), a cocção equivale a 27% do gasto energético de uma residência. Os demais 73% equivaleriam aos outros usos que demandam energia elétrica, de acordo com a literatura disponível. A partir dessa definição de proporcionalidade entre eletricidade e gás, os pesquisadores simularam um cenário em que as residências seriam servidas por gás e eletricidade em igual proporção. Um segundo mapa gerado por este cenário mostra uma significativa alteração na área de cada classe.

As áreas de vulnerabilidade muito alta, que na situação atual representam 20,4% de todas as áreas residenciais mapeadas, no cenário de uso equitativo entre eletricidade e gás diminuem para 7%. Do mesmo modo, as áreas de vulnerabilidade alta diminuem de 37% para 28,5%. Por outro lado, áreas de vulnerabilidade média aumentam de 31,9% para 39,4% e, finalmente, as áreas de vulnerabilidade baixa aumentam de 10,7 para 25,1%.  “Concluímos que, de maneira geral, o uso equitativo e gás e eletricidade diminuiria em 11% a vulnerabilidade energética das residências paulistanas. Ou seja, o aumento do uso do gás tornaria as residências muito menos vulneráveis, pois, havendo complementaridade entre duas fontes de energia, na falta de uma haveria outra que asseguraria, ao menos, metade das funções domésticas que necessitam de energia.”

Apesar de haver evidências de que o aumento do uso do gás possa ocorrer, em função da existência de uma boa infraestrutura de distribuição, da exploração do pré-sal, além de uma tendência (nacional e mundial) de aumento de uso do gás, há outras variáveis, além da vulnerabilidade, que deverão ser incorporadas ao estudo ainda este ano. “Por exemplo: considerando este cenário de uso mais equilibrado entre eletricidade e gás, como isso afetaria a qualidade do ar da cidade, já que o gás, por mais limpa que seja sua combustão, é um hidrocarboneto, enquanto a eletricidade vem predominantemente de fontes mais limpas e duráveis, como usinas hidrelétricas?”, pondera Venturi.

Outra questão que será endereçada refere-se aos custos. O aumento do uso do gás (natural ou GLP) nas residências resultaria em uma conta de energia mais cara ou mais barata para os usuários finais, e isso deverá ser investigado. Ainda este ano a equipe também trabalhará com outra variável: a viabilidade técnica. Uma das questões endereçadas será, por exemplo, se existem no mercado eletrodomésticos movidos a gás que permitiriam aumentar o consumo desta fonte de energia.

Referências

GHISI, Enedir; GOSCH, Samuel; LAMBERTS, Roberto. Electricity end-uses in the residential sector of Brazil. Energy Policy, v. 35, n. 8, p. 4107–4120, 2007.

SAATY, Thomas L. (2008) Decision making with the analytic hierarchy process.  International Journal Services Sciences, Vol. 1, No. 1, 83. Available in:
http://www.colorado.edu/geography/leyk/geog_5113/readings/saaty_2008.pdf 

SÃO PAULO, Secretaria de Energia. Balanço Energético do Estado de São Paulo – 2015: ano base 2014. p. 270, 2015. Disponível em: http://ci.nii.ac.jp/naid/40020358184/