Land Use Change in LCA studies: saiba como foi o seminário

Publicado dia 09/05/2017

Realizado pela Embrapa e Quantis, o evento antecedeu o início do II Fórum BRACV

Aconteceu em 8 de maio o seminário “Land Use Change in LCA studies”, realizado pela Embrapa e Quantis. O evento, que antecedeu o início do II Fórum BRACV (9, 10 e 11 de maio), contou com profissionais familiarizados com o tema Mudança de Uso da terra (MUT) e especialistas em ACV que utilizam modelos nessa área.

Na primeira parte do evento, que teve como sede a Embrapa Meio Ambiente, o consultor da empresa Quantis, Simon Gmünder, apresentou o arcabouço teórico e o estado da arte sobre a abordagem do processo de mudança do uso da terra em estudos de ACV. Conforme o consultor, o desmatamento e outros tipos de mudança de uso da terra possuem uma contribuição importante para as emissões de gases do efeito estufa (GEE). “Para empresas que possuem em sua cadeia de suprimentos, bens e serviços relacionados a agropecuária e silvicultura, a MUT pode estar entre os processos com maiores impactos da empresa nas mudanças climáticas”, explica Simon. Foram abordadas também questões como os diferentes conceitos de mudança de uso da terra usados nos padrões e bases de dados de ACV internacionais e quais são os principais aspectos da modelagem que afetam os resultados.

No segundo momento, foram apresentados dois modelos para contabilização da mudança de uso da terra. Simon Gmünder apresentou o modelo da Ecoinvent 3.3, uma proposta da instituição Ecoinvent para adoção em toda sua base de dados de ACV, uma das principais e mais utilizadas no mundo. Em seguida, Renan Milagres, analista da Embrapa Meio Ambiente, apresentou o modelo BRLUC desenvolvido pela Embrapa em parceria com o instituto KTH da Suécia. O modelo foi recentemente publicado em uma revista internacional e inclui diversas inovações para melhor representação da realidade brasileira. (http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/gcb.13708/abstract).

Em relação aos estudos em ACV, Renan destaca que, mesmo com o avanço do conhecimento, pode haver uma margem para imprecisão. “Por isso o mais importante é deixar claro onde está a maior imprecisão, entender como os resultados podem ser usados pelos clientes e pensar a geração destes dados para atender seus objetivos específicos”, ressalta.

Por fim, houve uma discussão entre os especialistas sobre possíveis incorporações de novos dados e parâmetros e aprimoramentos nos modelos.

* Com informações da Embrapa

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