Prospección y modelado de indicadores de producción de energía primaria en Brasil con el apoyo de la teoría de grafos
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v10i10.19199Palabras clave:
Energía primaria; Teoría de grafos; Software Ucinet; SNA.Resumen
Esta investigación presenta un estudio sobre el escenario de producción de energía primaria en Brasil de 1970 a 2018, así como las principales fuentes que contribuyeron a la matriz energética nacional. Para mapear tendencias en la producción de energía primaria, se aplicó el Análisis de Redes Sociales. También se presentan modelos matemáticos que representan la variación en la centralidad y densidad de la producción de energía primaria. Con base en los resultados y en la literatura sobre la economía brasileña en el período de 1970 a 2018, se discuten movimientos realizados por los hacedores de políticas públicas que culminaron en la reducción de las inversiones en el sector, aunque la demanda siempre fue en crecimiento. Sin embargo, permanecería asociado a los resultados de pequeños incrementos del PIB y del IDH. Otro resultado fue la evolución y el suministro de petróleo como fuente primaria no renovable durante todo el período de investigación. Se notó la alternancia de ofertas de fuentes no renovables, a partir del predominio de la leña, pasando a la generación de energía hidráulica, la más importante desde hace dos décadas, y la sustitución de subproductos derivados de la caña de azúcar, que se extiende hasta el año 2018. También se observó que en el período de 2010 a 2018, la participación de la oferta por fuentes primarias renovables, en términos porcentuales, ya no se alejó de la participación de la oferta por fuentes primarias no renovables, casi incluso dividiendo la disponibilidad para la composición de la matriz brasileña.
Citas
Andrada, A. (2017). Uma breve história da economia brasileira (1948-2018). https://www.huffpostbrasil.com/alexandre-andrada/uma-breve-historia-da-economia-brasileira-1948-2018_b_8720394.html
ANEEL. (2008). Atlas de Energia Elétrica do Brasil. http://www2.aneel.gov.br/arquivos/PDF/atlas_par2_cap5.pdf
ANEEL. (2019). BIG - Banco de Informações de Geração. http://www2.aneel.gov.br/aplicacoes/capacidadebrasil/capacidadebrasil.cfm
Bassanezi, R. (2002). Ensino - aprendizagem com Modelagem matemática. 3ed. Ed. Contexto.
Bellingieri, J. C. (2005). A economia no período militar (1964-1984): crescimento com endividamento. Revista Online Fabibe. 1(1), 1-13.
BEN. (2019) Balanço Energético Nacional: Relatório Síntese BEN 2019 Ano Base 2018. Rio de Janeiro: EPE. http://www.epe.gov.br/sites-pt/publicacoes-dados-abertos/publicacoes/PublicacoesArquivos/publicacao-377/topico-470/Relat%C3%B3rio%20S%C3%ADntese%20BEN%202019%20Ano%20Base%202018.pdf
Biembengut, M. S. & Hein, N. (2003). Modelagem Matemática no ensino. 3. Ed. Contexto.
Borgatti, S. P., Everett, M. G. & Freenan, L. C. (2002). Ucinet 6 for Windows: Software for Social Network Analysis. Harvard, MA: Analytic Technologies.
British Petroleum, B. P. (2018). British Petroleum Statistical Review of World Energy. https://www.bp.com/content/dam/bp/business-sites/en/global/corporate/pdfs/energy-economics/statistical-review/bp-stats-review-2018-full-report.pdf
Carley, K. M., Desner, J., Reminga, J. & Maksim, T. (2007). Toward an Interoperable Dynamic Network Analysis Toolkit. Decision Support Systems, 43(4), 1324–47.
CONAB, (2019). Conab Produção de etanol no Brasil mantém recorde com 33,14 bilhões de litros. Companhia Nacional de Abastecimento. https://www.conab.gov.br/ultimas-noticias/2859-producao-de-etanol-no-brasil-mantem-recorde-e-alcanca-33-58-bilhoes-de-litros
Conway, F. (1962). A First Course in Mathematical Statistics. By C. E. Weatherburn. Pp. Xii + 277. 1961. 18s. 6d. (Cambridge University Press). The Mathematical Gazette, 46, ( 356), 158–158.
Costa, F. de A. (2016). Ensino matemática por meio da modelagem matemática. Ensino da Matemática em Debate. 3, (1), 58-69.
Creswell, J. W. (2007). Projeto de Pesquisa: Métodos qualitativo, quantitativo e misto. 2. ed. Artmed.
Daniel, D. (2016). Modelagem por Polinômios no Ensino Médio. 2016. Unicamp, 127 f. Dissertação (mestrado) Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica. Universidade Estadual de Campinas. Campinas.
Dehmer, M., Emmert-Streib, F. & Shi, Y.(2017). Quantitative Graph Theory: A New Branch of Graph Theory and Network Science. Information Sciences, 418–419, (1), 575–580.
Demirel, Y. (2012). Energy and Energy Types. In: Demirel, Y. (Ed.). Energy. Ed. Springer London.
Emirbayer, M. & Goodwin, J. (1994). Network Analysis, Culture, and the Problem of Agency. American Journal of Sociology. 99, (6), 1411–1454.
EPE. (2018). World Energy Outlook 2018. Empresa de Pesquisa Energética – EPE. http://www.epe.gov.br/sites-pt/sala-de-imprensa/noticias/Documents/12%20April%20_%20EPE%20WEO%20launch_Clean%20(002).pdf
Firjan. (2019). Anuário da Indústria de Petróleo no Rio de Janeiro Panorama 2019. Rio de Janeiro: Firjan – Federação das Indústrias do Estado do Rio de Janeiro. https://www.firjan.com.br/publicacoes/publicacoes-de-economia/anuario-petroleo-e-gas.htm
Hanneman, R. & Riddle, M. (2005). Social Network Data. In: Introduction_to_Social_Network_Methods. University of California, Riverside: Department of Sociology.
Izquierdo, L. R. & Hanneman, R. A. (2006). Introduction to the Formal Analysis of Social Networks Using Mathematica. Published in digital form, Burgos, Spain. http://luis.izqui.org/papers/Izquierdo_Hanneman_2006-version2.pdf.
Koche, J. C. (2011). Fundamentos de metodologia científica. Ed. Vozes. http://www.brunovivas.com/wp-content/uploads/sites/10/2018/07/K%C3%B6che-Jos%C3%A9-Carlos0D0AFundamentos-de-metodologia-cient%C3%ADfica-_-teoria-da0D0Aci%C3%AAncia-e-inicia%C3%A7%C3%A3o-%C3%A0-pesquisa.pdf
Levine, S. S. & Kurzban, R. (2006). Explaining Clustering in Social Networks: Towards an Evolutionary Theory of Cascading Benefits. Managerial and Decision Economics, 27, (2–3), 173–187.
Ludke, M. & Andre, M. E . D. A. (2013). Pesquisas em educação: uma abordagem qualitativa. Ed. E.P.U.
Macarini, J. P. (2005). A política econômica do governo Médici: 1970-1973. Nova Economia, 15, (3), 53–92.
Mahalingam, B. & Orman, W. H. (2018). GDP, and Energy Consumption: A Panel Analysis of the US. Applied Energy, 213, (1),208–218.
Makagon, M. M., McCowan, B. & Mench, J. A. (2012). How Can Social Network Analysis Contribute to Social Behavior Research in Applied Ethology? Applied Animal Behaviour Science, 138, (3–4), 152–161.
Marangoni, G. (2012). IPEA – Instituto de Pesquisa Aplicada. Anos 1980, década perdida ou ganha? Revista de informações e debates. 72, (1), 1-2. http://www.ipea.gov.br/desafios/index.php?option=com_content&id=2759:catid=28&Itemid=23
Masquietto, C. D., Sacomano Neto, M. & Giuliani, A. C.(2011). Centrality and Density in Interfirm Networks: A Study of an Ethanol Local Productive Arrangement. Review of Administration and Innovation - RAI, 8, (1), 122-147.
Mollo Neto, M. (2015). Análise de Redes. In: REIS, J. G. M. (Ed.). Qualidade em Redes de Suprimentos: a qualidade aplicada ao supply chain management. Ed. Atlas.
Mollo Neto, M., Carreira Junior, E. F., Gonçalves Junior, O. E., Romano, S. M. V. & Morales, V. (2014). Análise de redes para prospecção de indicadores da produção de biodiesel no brasil. Energia na agricultura, 29, (4), 306–316.
Mollo Neto, M., Nääs, I.A., Vendrametto, O. & Okano, M.T. (2010). Quantitative analysis supported in sna of the production milk chain in Brazil, CIGR XVIIth World Congress – Québec City, Canada , 1, (1), 1-9.
Nascimento, C. S. D. (2013). PANDORA - Uma Ferramenta para Visualização Incremental e Análise de Redes Sociais Acadêmicas. Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Dissertação (mestrado) Programa de Pós-Graduação em Computação - Porto Alegre. https://lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/67851/000874023.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Nogueira, L. P. P., Lucena, A. F. P., Rathmann, R., Rochedo, P. R. R., Szklo, A. & Schaeffer, R. (2014). Will Thermal Power Plants with CCS Play a Role in Brazil’s Future Electric Power Generation? International Journal of Greenhouse Gas Control, 24, (1), 115–123
Ouedraogo, N. S. (2013). Energy Consumption, and Economic Growth: Evidence from the Economic Community of West African States (ECOWAS). Energy Economics, 36, (1), 637–647.
Peng, H., Bao, M., LI, J., Bhuiyan, M. Z. A., Liu, Y., He, Y. & Yang, E. (2018). Incremental Term Representation Learning for Social Network Analysis. Future Generation Computer Systems, 86, (1), 1503–1512.
Pereira, A. S., Shitsuka, D. M., Parreira, F. J. & Shitsuka, R. (2018). Metodologia da pesquisa cientifica. [free e-book]. Santa Maria: UAB/NTE/UFSM. https://repositorio.ufsm.br/bitstream/handle/1/15824/Lic_Computacao_Metodologia-Pesquisa-Cientifica.pdf?sequence=1
Ren 21. (2019). Renewables 2019 global status report. France: Frankfurt School UNEP Collaborating Centre for Climate & Sustainable Energy Finance, Bloomberg NEF and UN Environment. Ed. REN21 Secretariat. https://www.ren21.net/wp-content/uploads/2019/05/gsr_2019_full_report_en.pdf
Rossoni, L., Silva, A. J. H. & Ferreira Júnior, I. (2008). Aspectos estruturais da cooperação entre pesquisadores no campo de administração pública e gestão social: análise das redes entre instituições no Brasil. Revista de Administração Pública, 42, (6), 1041–1067.
Scott, J. (1996). Software Review : A Toolkit for Social Network Analysis. Acta Sociologica, 39, (2), 211–216.
Silveira, D. (2019). Crise econômica freia consumo de energia primária no Brasil, aponta Firjan. https://g1.globo.com/economia/noticia/2019/08/07/crise-economica-freia-consumo-de-energia-primaria-no-brasil-aponta-firjan.ghtml
Sorrell, S. (2015). Reducing Energy Demand: A Review of Issues, Challenges, and Approaches. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 47, (1), 74–82.
Souza, F. B. de. (2018). Blog 2 Engenheiros: Como obter a equação de regressão de um conjunto de dados no Excel? https://2engenheiros.com/2018/12/18/equacao-regressao-excel
Stokman, F. N. (2001). Networks: Social. In: SEMELSER N.J., B. P. B. (Ed.). International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences. Ed. Elsevier.
Tainter, J. A. (2011). Energy, Complexity, and Sustainability: A Historical Perspective. Environmental Innovation and Societal Transitions, 1, (1), 89–95.
Tolmasquim, M. T., Guerreiro, A. & Gorini, R. (2007). Matriz energética brasileira: uma prospectiva. Novos Estudos - CEBRAP, 79, (1), 47–69.
Tomaél, M. I. & Marteleto, R. M. (2006). Redes sociais: posições dos atores no fluxo da informação. Encontros Bibli: revista eletrônica de biblioteconomia e ciência da informação, 11, (1), 75–91.
Yin, R. K. (2015). O estudo de caso. Ed. Bookman.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2021 Mario Mollo Neto; Lucélia Maria Casagrande; Camila Pires Cremasco; Luís Roberto Almeida Gabriel Filho
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores que publican en esta revista concuerdan con los siguientes términos:
1) Los autores mantienen los derechos de autor y conceden a la revista el derecho de primera publicación, con el trabajo simultáneamente licenciado bajo la Licencia Creative Commons Attribution que permite el compartir el trabajo con reconocimiento de la autoría y publicación inicial en esta revista.
2) Los autores tienen autorización para asumir contratos adicionales por separado, para distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicada en esta revista (por ejemplo, publicar en repositorio institucional o como capítulo de libro), con reconocimiento de autoría y publicación inicial en esta revista.
3) Los autores tienen permiso y son estimulados a publicar y distribuir su trabajo en línea (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su página personal) a cualquier punto antes o durante el proceso editorial, ya que esto puede generar cambios productivos, así como aumentar el impacto y la cita del trabajo publicado.
