Identificar os modelos de suavização exponencial mais adequado para prever a tendência das emissões de CO2e resultantes da produção de energia no estado do Amazonas.

1. Francisco Soares Lima Filho
Viviane leite Dias de Mattos
Identificação da tendência das emissões de gases
do efeito estufa no estado do Amazonas: uma
abordagem com suavização exponencial

2. Francisco Soares Lima Filho e Viviane leite Dias de Mattos
fevereiro 2024
Identificação da tendência das
emissões de gases do efeito estufa no
estado do Amazonas: uma abordagem
com suavização exponencial

3. 1.Introdução
2.Revisão da literatura
3.Metodologia
4.Resultados e discussões
5.Conclusões
Referências
Tópicos da apresentação
fanciscosoares@gmail.com

4. Introdução
Fonte: Zygomatic (2019)

5. Introdução
Fonte: Zygomatic (2019)

6. Introdução
Fonte: Zygomatic (2019)

7. Visa identificar os modelos de
suavização exponencial mais
adequado para prever a
tendência das emissões de CO2e
resultantes da produção de
energia no estado do Amazonas.
Objetivo
Geral
fanciscosoares@gmail.com
Visa identificar os modelos de
suavização exponencial mais
adequado para prever a
tendência das emissões de CO2e
resultantes da produção de
energia no estado do Amazonas.

8. Objetivo
Geral
fanciscosoares@gmail.com
Os principais termos
”GHG”, ”CO2 emissions”,
”time series”, ”forecast” e
”exponential smoothing”.

9. CO
2
e
Fonte: Estevo (2020).

10. Séries
temporais
Uma série temporal é uma sequência
de observações registradas em
intervalos regulares ao longo do tempo.
São usadas para analisar padrões,
identificar tendências, realizar
previsões e compreender o
comportamento de sistemas dinâmicos.

11. ● Modelo de Suavização Exponencial
Modelos

12. Objetivo
Geral
fanciscosoares@gmail.com
Kale and Pohekar (2014) utilizaram para prever a
demanda de eletricidade em Maharashtra, Índia, até
2030.
Yörük et al. (2023) modelo de otimização mista para o
planejamento estratégico de eletricidade na Turquia.
Alamri and Khan (2023) previsão de emissões de CO2
na Arábia Saudita.

13. Área
de
estudo

14. Dados
Os valores das
emissões de CO2e
estão disponíveis
no período de
1990 a 2021.
https://seeg.eco.br

15. Resultados

16. Resultados

17. Resultados

18. Resultados

19. Resultados

20. Resultados

21. Considerações
finais
As emissões de CO2 aumentaram no Amazonas
ao longo do período observado.
Modelos de suavização exponencial são eficazes
em prever tendências de curto prazo e séries sem
mudanças abruptas.
Para previsões de longo prazo, devido à tendência
das séries temporais de mudarem seus padrões,
sugere-se o uso de alternativas como os modelos
de Box-Jenkins.

22. Referências
AKHTER, M. F.; HASSAN, D.; ABBAS, S. Predictive ARIMA model for coronal index solar cyclic data. Astronomy
and Computing, v. 32, p. 100403, 2020.
ALAM, T.; ALARJANI, A. A comparative study of CO2 emission forecasting in the gulf countries using
autoregressive integrated moving average, artificial neural network, and Holt-Winters exponential smoothing
models. Adv. Meteorol., v. 2021, p. 1–9, 2021.
ALAMRI, S.; KHAN, S. Artificial intelligence based modelling for predicting CO2 emission for climate change
mitigation in saudi arabia. Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., v. 14, n. 4, 2023.
HYNDMAN; ATHANASOPOULOS, R. G. Forecasting: Principles and Practice. Monash University, Australia:
OTexts, 2021.
KALE, R. V.; POHEKAR, S. D. Electricity demand and supply scenarios for maharashtra (india) for 2030: An
application of long range energy alternatives planning. Energy Policy, v. 72, p. 1–13, 2014.
MORETTIN, P. A.; TOLOI, C. C. Análise de séries temporais. São Paulo: Editora Blucher, 2018.
R Core Team. R: The R Project for Statistical Computing. 2022.
SEEG. Emissions Map — SEEG - System Gas Emissions Estimation. 2023.
THABANI, N.; HAPANYENGWI, H. O.; MUTONGI, C. Modeling and forecasting carbon dioxide emissions in
China using autoregressive integrated moving average (ARIMA) models. EPRA International Journal of
Multidisciplinary Research (IJMR), v. 5, p. 215–224, abr. 2019.
YÖRÜK, G. et al. Strategic electricity production planning of turkey via mixed integer programming based on
time series forecasting. Mathematics, v. 11, n. 8, p. 1865, 2023.

23. Identificação da tendência das emissões
de gases do efeito estufa no estado do
Amazonas: uma abordagem com
suavização exponencial
Francisco Soares Lima Filho e Viviane Leite Dias Mattos
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brigado!
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