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Convocatoria ventanilla abierta N°68, semitemático de Revista de Investigaciones Geográficas: una mirada desde el Sur: Triple crisis planetaria: una mirada desde la justicia ambiental.

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Cenário de expansão do parque eólico Morro de Chapéu em Bahia, Brasil, a partir da modelagem multicritério

Autores/as

Resumen

O consumo de energia elétrica no Brasil tem aumentado 1,5% em 2022 na comparação com 2021. O uso da energia eólica é uma solução baseada no uso de recursos naturais para geração de energia limpa que tem ido em aumento no estado da Bahia, minimizando simultaneamente os impactos negativos do uso de combustíveis fósseis. Apesar da boa acolhida em geral, encontrar cenários de expansão para implementação de parques eólicos demanda da existência de um zoneamento ambiental e estudos que caracterizem a região. Admitindo a importância econômica da implantação desses parques geradores de energia, este trabalho buscou identificar e aplicar uma análise multicritério para identificação dos sítios potenciais para a expansão do parque eólico dentro do município Morro de Chapéu, Bahia, obtendo como resultado um mapa de idoneidade capaz de identificar os sítios potenciais para ampliação do parque eólico já existente.

Palabras clave:

Análises de Processos Hierárquicos, lógica Fuzzy, Sistemas de informação Geográfica

Referencias

Alameda County Community Development Agency. (2014). Altamont Pass Wind Resource Area Repowing Draft Program Environmental Impact Report. Alameda County Community Development Agency.

Asadi, M., Pourhossein, K. e Mohammadi-Ivatloo, B. (2023). GIS-assisted Modeling of Wind Farm Site Selection Based on Support Vector Regression. Journal of Cleaner Production, 390, 135993. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.135993

Atlas de Eficiência Energética Brasil. (2022). Atlas de de Eficiência Energética Brasil.

Ayala, N.F. e Frank, A.G. (9 ao 11 de junho de 2013). Métodos de análise multicriterial: Uma revisão das forças e fraquezas. Em XIII SEPROSUL. Semana de Engenharia de Produção Sul Americana. Gramado, Brasil. http://hdl.handle.net/10183/196504

Ayodele, T.R., Ogunjuyigbe, A.S.O., Odigie, O. e Munda, J.L. (2018). A Multi-criteria GIS Based Model for Wind Farm Site Selection Using Interval Type-2 Fuzzy Analytic Hierarchy Process: The Case Study of Nigeria. Applied Energy, 229, 739-753. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.07.051

Badi, I., Pamucar, D., Gigović, L. e Tatomirović, S. (2021). Optimal Site Selection for Sitting a Solar Park Using a Novel GIS-SWA’TEL Model: A Case Study in Libya. International Journal of Green Energy, 18(4), 336-350. https://doi.org/10.1080/15435075.2020.1854264

Bennui, A., Rattanamanee, P., Puetpaiboon, U., Phukpattaranont, P. e Chetpattananondh, K. (10 e 11 de maio de 2007). Site Selection for Large Wind Turbine Using GIS. Em PSU-UNS International Conference on Engineering and Environment. Prince of Songkla University. Hat Yai, Tailândia.

Borissova, D. (2024). Decision-Making in Wind Farm Design. Em D. Borissova, Decision-Making in Design, Maintenance, Planning, and Investment of Wind Energy (pp. 97-163). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-52219-2_3

Borja, L.P., Beltrão, N.E.S., Gemaque, A.M.S. e Tavares, P.A. (2018). Analytical Hierarchical Process (AHP) in the GIS Environment: Issues and Applications for Decision Making Using Spatial Criteria. Interações (Campo Grande), 20(2), 407-426. https://doi.org/10.20435/inter.v20i2.1856

Brasil. (2000). Lei N° 9.985, de 18 de julho de 2000. Sistema Nacional de Unidades de Conservação da Natureza – SNUC. Governo Federal. https://www.ceivap.org.br/ligislacao/Leis-Federais/Lei-Federal-9985.pdf

Bronzatti, F.L. e Iarozinski Neto, A. (13 ao 16 de outubro de 2008). Matrizes energéticas no Brasil: Cenário 2010-2030. Em XXVIII Encontro Nacional de Engenharia de Produção. Rio de Janeiro, Brasil. http://www.abepro.org.br/biblioteca/enegep2008_TN_STO_077_541_11890.pdf

Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE) (1 de fevereiro de 2023). Consumo brasileiro de energia elétrica subiu 1,5% em 2022, mostra balanço da CCEE. CCEE. https://www.ccee.org.br/pt/web/guest/-/consumo-brasileiro-de-energia-eletrica-subiu-1-5-em-2022-mostra-balanco-da-ccee

Carvalho, L.T.F., Andrade, L.P. e da Silva, L.R.S. (2023). Impactos ambientais e climáticos da implantação de Usinas eólicas: Revisão sistemática. Diversitas Journal, 8(4), 2846-2856. https://doi.org/10.48017/dj.v8i4.2495

Da Silva, V.P. e Galvão, M.L.D.M. (2022). Onshore Wind Power Generation and Sustainability Challenges in Northeast Brazil: A Quick Scoping Review. Wind, 2(2), 192-209. https://doi.org/10.3390/wind2020011

Díaz-Cuevas, P., Haddad, B., e Fernandez-Nunez, M. (2021). Energy for the Future: Planning and Mapping Renewable Energy. The Case of Algeria. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 47, 101445. https://doi.org/10.1016/j.seta.2021.101445

Empresa de Pesquisa Energética. (2022). Atlas de Eficiência Energética Brasil 2022. Rio de Janeiro: EPE. Disponível em: https://www.epe.gov.br/pt/publicacoes-dados-abertos/publicacoes/atlas-da-eficiencia-energetica-brasil

Empresa de Pesquisa Energética (EPE) (2023). BEN - Balanço Energético Nacional 2023. https://www.epe.gov.br/pt/publicacoes-dados-abertos/publicacoes/balanco-energetico-nacional-2023

Franco, R.A.M., Hernández, F.B.T. e Moraes, J.F.L. (13 ao 18 de abril de 2013). O uso da análise multicritério para a definição de áreas prioritárias na restauração de Área de Preservação Permanente (APP), no noroeste paulista. Em XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto – SBSR. INPE. Foz do Iguaçu, Brasil.

Gonçalves Júnior, E.R., Rangel, I.C., Tavares, A.R.T., Figueira Júnior, E.G., Erthal Junior M. e Souza, C.L.M. (2020). Multi-criteria Assessment of Potential Regions for Wind Power Generation in the State of Rio de Janeiro. Gestão & Produção, 27(3), e4747. https://doi.org/10.1590/0104-530X4747-20

Janke, J.R. (2010). Multicriteria GIS Modeling of Wind and Solar Farms in Colorado. Renewable Energy, 35(10), 2228-2234. https://doi.org/10.1016/j.renene.2010.03.014

Liu, H., Liu, Y., Wang, C., Zhao, W. e Liu, S. (2021). Landscape Pattern Change Simulations in Tibet Based on the Combination of the SSP-RCP Scenarios. Journal of Environmental Management, 292(112783). https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.112783

Malczewski J. (2006). GIS-based Multicriteria Decision Analysis: A Survey of the Literature. International Journal of Geographical Information Science, 20(7), 703-726. https://doi.org/10.1080/13658810600661508

Mokarram, M., Pourghasemi, H.R. e Mokarram, M.J. (2022). A Multi-criteria GIS-based Model for Wind Farm Site Selection with the Least Impact on Environmental Pollution Using the OWA-ANP Method. Environmental Science and Pollution Research, 29, 43891-43912. https://doi.org/10.1007/s11356-022-18839-2

Moradi, S., Yousefi, H., Noorollahi, Y. e Rosso, D. (2020). Multi-criteria Decision Support System for Wind Farm Site Selection and Sensitivity Analysis: Case Study of Alborz Province, Iran. Energy Strategy Reviews, 29, 100478. https://doi.org/10.1016/j.esr.2020.100478

Rekik, S. e El Alimi, S. (2024). A Spatial Perspective on Renewable Energy Optimization: Case Study of Southern Tunisia Using GIS and Multicriteria Decision Making. Energy Exploration & Exploitation, 42(1), 265-291. https://doi.org/10.1177/01445987231210962

Roscher, B., Mortimer, P., Schelenz, R., Jacobs, G. e Baseer, A. (2020). Optimizing a Wind Farm Layout Considering Access Roads. Journal of Physics Conference Series, 1618(4), 042014. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1618/4/042014

Saaty, R.W. (1987). The Analytic Hierarchy Process—What it is and How it is Used. Mathematical Modelling, 9(3-5), 161-176. https://doi.org/10.1016/0270-0255(87)90473-8

Saaty, T.L. (1990). How to Make a Decision: The Analytic Hierarchy Process. European Journal of Operational Research, 48(1), 9-26. https://doi.org/10.1016/0377-2217(90)90057-I

Saaty, T.L. (2005). The Analytic Hierarchy and Analytic Network Processes for the Measurement of Intangible Criteria and for Decision-making. Em J. Figueira, S. Grec e M. Ehrgott (Eds.), Multiple Criteria Decision Analysis: State of the art surveys (pp. 345-405). Kluwer Academic Publishers.

Santos, A.Á.B., Camargo, O., Back, A., Silva, F., Catani, F., Estante, F. e Neves, P.R.F. (2013). Atlas eólico Bahia. SEINFRA.

Smallwood, K.S. e Bell, D.A. (2020). Effects of Wind Turbine Curtailment on Bird and Bat Fatalities. Journal of Wildlife Management, 84(4), 681-690. https://doi.org/10.1002/jwmg.21844

Turkovska, O., Castro, G., Klingler, M., Nitsch, F., Regner, P., Soterroni, A.C. e Schmidt, J. (2021). Land-use Impacts of Brazilian Wind Power Expansion. Environmental Research Letters, 16(2), 024010. http://dx.doi.org/10.1088/1748-9326/abd12f

USAID (2009). Elementos para la promoción de la energía eólica en México. U.S. Agency for International Development and PA Government Services.

Wang, S., Liu, X., Liang, X., Li, X., Xu, X., Ou, J., Chen, Y., Li, S. e Pei, F. (2017). A Future Land Use Simulation Model (FLUS) for Simulating Multiple Land Use Scenarios by Coupling Human and Natural Effects. Landscape and Urban Planning, 168, 94-116. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2017.09.019