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Mudanças climáticas no estado de São Paulo: associação entre gases de efeito estufa, poluentes atmosféricos e indicadores econômicos e de saúde

Authors: Debone, Daniela UNIFESP;

Mudanças climáticas no estado de São Paulo: associação entre gases de efeito estufa, poluentes atmosféricos e indicadores econômicos e de saúde

Abstract

As mudanças climáticas são reconhecidas como um dos maiores desafios do século XXI, implicando em sérios agravos socioeconômicos e à saúde global. Os grandes centros urbanos sofrem profundamente as consequências causadas pelas mudanças climáticas e poluição atmosférica, bem como contribuem diretamente para a intensificação desses fenômenos. Diante disso, esta pesquisa tem como objetivo central investigar as relações entre os gases de efeito estufa, indicadores de saúde e econômicos do estado de São Paulo, entre 2000 e 2020. Procurando solucionar, de maneira completa e sistematizada, cada objetivo específico proposto, optou-se pelo formato multipaper, constituído por uma coleção de artigos científicos independentes, porém interrelacionados. O artigo 1, a partir de uma análise descritiva das séries temporais dos principais gases de efeito estufa, mostra que o setor de transportes é o principal emissor de CO2 do estado. O artigo 2, valendo-se da melhora da qualidade do ar, utiliza a função de risco relativo para associar diminuição da concentração de poluentes com mortes prematuras evitadas. Os valores encontrados representaram uma economia de aproximadamente 8 milhões de dólares, durante a greve dos caminhoneiros de 2018. O artigo 3 também utiliza a função de risco relativo e revela que a redução da poluição atmosférica, no início da pandemia de COVID-19, resultou em mortes prematuras evitadas, que representaram uma economia de 720 milhões de dólares. O artigo 4 trata-se de uma revisão sistemática sobre os principais modelos econométricos aplicados para estabelecer a relação entre CO2, PIB e consumo energético. O Artigo 5 compara a precisão de três diferentes métodos, regressão linear multivariada, regressão elastic-net e redes neurais artificiais, e demonstra a superioridade deste último em modelar as emissões de CO2, a partir do PIB e energia (MAPE = 0,76% e R2 = 1,000). A partir da análise de diferentes estruturas de redes neurais artificiais, o artigo 6 demonstra que, durante o verão, a temperatura máxima é o ...

Country
Brazil
Keywords

Crescimento econômico, Energy consumption, Consumo energético, Greenhouse gases, Gases de efeito estufa, Mudanças climáticas, Climate change, Impactos à saúde, Health impacts, Economic growth

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