I MPROVISASJON – INTUITIVT ELLER PLANLAGT ?

Um tomador de decisões governamental unitário, P_i, i=1,2,3,...N, dispõe de conceitos, teorias, modelos, métodos e critérios para tomar a sua decisão de abatimento.

Para que ele possa calcular os custos para qualquer opção política de abatimento de

emissões e os danos climáticos evitados subseqüentes a esta ação, ele usa no momento de

decisão k, um modelo, que lhe permite calcular os custos, e um modelo de

impactos econômicos que lhe permita calcular os danos climáticos, . Esses danos

são a conjunção da resposta do sistema do clima e das características dos ecossistemas e

por isso se faz necessário, para calculá-los, também um modelo climático, , que

forneça ao agente os valores das grandezas correspondentes às mudanças climáticas. Em

geral, um modelo climático fornecerá as elevações de temperatura global para cada nível de

emissões, e pode também fornecer a mudança na precipitação e a elevação do nível médio

do mar em virtude do aquecimento global. Consideraremos aqui somente as elevações de

temperatura como os indicadores das mudanças climáticas . Além disso, para que o

governo possa calcular o aumento de concentrações de GEE, ele deve usar um modelo de

emissões, , que lhe forneça as trajetórias de emissões dentro do período

considerado, para cada opção política possível. Esse modelo em geral depende de um

modelo macroeconômico ou dos setores da economia que produzem emissões de carbono.

Por simplicidade, consideraremos que o modelo de emissões e da economia formam um

único modelo, . (k) M_i C (k) M_i D ∆TMi(k) (k) M_i E M_i E (k)

Em geral o tomador de decisões pode ao longo do tempo fazer uso de diferentes

cada vez mais eficientes, precisas, robustas e confiáveis de modelos e métodos que apóiam

a tomada de decisões em diversas áreas problema e o mesmo vale para a área de mudança

de clima. Assim, o índice k nos símbolos dos modelos indica que eles são modelos

utilizados pelo agente em um momento de decisão especifico k e que, em princípio, podem

mudar ao longo de uma seqüência de decisões de um país.

As análises científicas e econômicas das mudanças climáticas têm gerado uma

grande quantidade de modelos que são em geral módulos separados e trabalhados por

especialistas das diferentes áreas (Ver Capítulo 1). Existe uma classe de modelos que busca

integrar em um único arcabouço todos os componentes envolvidos na estrutura de decisão

que estamos considerando. Estes modelos são chamados Modelos de Análise Integrada

(MAI). Para simplificar a análise, mas sem perder a generalidade, suporemos que cada

decisor usa um modelo de análise integrada, , ao invés de modelos separados

(Figura 2.4).

(k) MAI_i

Cada agente usa um seguindo a cadeia causal das mudanças

climáticas, desde as emissões até os impactos e calcula os seus custos e danos para cada

opção de abatimento no momento k. A escolha de uma dessas opções é feita mediante um

critério de decisão, Ψ , que pode ir além da avaliação da relação entre os custos e benefícios, como pode ser visto em detalhes no Capítulo 5. O agente pode também utilizar

diferentes critérios de escolha em diferentes momentos de decisão (Figura 2.4). i P i (k) MAI_i (k)

As simulações realizadas por um agente usando seu produzem fluxos de

informações entre os sub-modelos, e entre estes e o critério de decisão, e vice-versa, já que

os modelos integrados seguem basicamente a estrutura causal do problema do clima. Por

exemplo, a saída do sub-modelo do clima é em geral uma entrada para outro modelo, por

(k) MAI_i

exemplo, o dos danos climáticos, e todos os modelos alimentam, direta ou indiretamente, o

critério de escolha do agente. Este, por sua vez, tem como saída uma meta específica de

abatimento (Figura 2.4).

Figura 2.4: Os modelos climático, _TM, de emissões, _E , de custos, _C , de danos, e o critério de escolha de um decisor individual para escolher metas de abatimento de emissões. As setas representam o fluxo de informações entre os modelos. Baseado em um exemplo de MAI em (LEMPERT ET TAL,1997)

∆ M M M D Ψ M T ∆

M

D

M

E

M

C Ψ(k)

Existem vários modelos de análise integrada em mudanças climáticas com

finalidades diversas. Em virtude dos objetivos deste trabalho, restringiremos nossa atenção

a modelos de mudança climática global, , que informem ao tomador de decisões: i) as

trajetórias de elevações de concentração de GEE, do forçamento radiativo, de temperatura

de equilíbrio e realizada, calculadas a partir de um nível de emissões dado, instantâneo ou

gradual; ii) nos modelos, , com os quais que se podem representar a vulnerabilidade

de seus países às elevações de temperatura global e calcular os danos econômicos, e iii) nos

modelos, , que os governos usam para estimar os custos que seus países incorreriam

caso abatessem uma certa quantidade de emissões de GEE; iv) e, finalmente, em modelos

econômicos, , que lhes permitam calcular as emissões (Ver Capítulo 1 para uma

descrição destes termos).

M ∆T M D M C EM

Um modelo incorpora, de forma estruturada, um conjunto de hipóteses sobre vários

aspectos acerca da natureza e comportamento do sistema alvo. No caso das mudanças

climáticas globais, muitas dessas hipóteses não podem ser testadas em escalas de tempo da

ordem do tempo de vida dos cientistas que as formulam, nem de muitas instituições sociais

que duram algumas gerações, já que muitos dos fenômenos representados ocorrem em

escalas de tempo da ordem de décadas e séculos. Esses modelos são calibrados

continuamente com observações tais como séries temporais da elevação da temperatura,

dos danos climáticos e dos custos de abatimento. Denotaremos esse banco de dados

observacionais por BD_i(k). Ao conjunto

{

MAI_i(k),BD_i(k)

}

i

k

denominaremos Base de

Projeções do agente , no momento de decisão , sobre as mudanças climáticas globais e

regionais e o denotaremos por BP . A Base de Projeções de um tomador de decisões é

então um conjunto de hipóteses estruturadas em um modelo integrado, que está calibrado

com as observações de algumas das variáveis desse modelo. Baseado em toda a informação

gerada e armazenada nessa base de projeções, até o momento k , o agente analisará as

opções que existem para a sua decisão de abatimento e, usando o critério Ψ , ele escolherá a melhor opção, , nesse momento, dentre um conjunto de opções. Ao

conjunto total

{

denominaremos Metodologia do Governo ,

simbolicamente, , para analisar e escolher políticas de abatimento de emissões de

GEE no momento k (Figura 2.5). i P (k), BP_i (k) (k) i (k) * i (k) i i Pi (k) i A Ψ

}

Pi Φi

(k) BDi (k) A*i (k) Φi Pi

Figura 2.5: Diagrama representando uma metodologia de um governo para analisar e escolher metas de redução e emissões de GE

Projeções

Abatimento

Observações

2.5.2 Ciclo de Decisões Seqüenciais sobre Abatimento de Emissões

Até aqui desenvolvemos um modelo da metodologia que um agente usa para tomar

decisões de abatimento em um momento de decisão genérico k. Entretanto esses momentos

ocorrerão repetidamente ao longo do tempo, e por isso o ciclo análise-decisão será

recorrente. Esse ciclo de decisão pode ser descrito da seguinte maneira. Suponhamos que

no momento k existam , ≥ 2, opções de políticas de abatimento a serem

analisadas por um país . Primeiramente, a partir de observações dos valores de algumas

varáveis do meio ambiente de base, o agente atualiza as informações contidas em seu banco

de dados sobre essas variáveis e parâmetros. Com sua Base de Projeções BP

atualizada até o momento k, e fixada uma opção de abatimento , j = 1,2,3,... ,

ele usa o modelo para projetar um grupo de trajetórias futuras formado pelas

trajetórias de emissões globais, da concentração atmosférica, do forçamento radiativo, da

elevação de temperatura, dos impactos regionais em seu país, dos danos evitados pela ação

de abatimento , e dos custos de abatimento dessa ação. A cada grupo dessas

(k) m_i i (k) (k) m_i P i (k) BD_i A (k) i (k) m_i j) (k, A_i MAI j) (k, i

trajetórias denominaremos um Cenário Futuro, Θ , da mudanças climáticas projetado pelo agente e denominaremos cada uma destas trajetórias de cenários de emissões, de

elevação de concentração, de forçamento radiativo, etc. Esse processo gera uma família de

grupos de Cenários Futuros, uma para cada opção de abatimento . Através

do critério de decisão adotado,Ψ , ele compara as variáveis relevantes, por exemplo os danos evitados e os custos de abatimento de cada um dos cenários, e escolhe uma

ação de abatimento , que satisfaz a esse critério . (Para fixar idéias estamos

supondo aqui que a ação escolhida é única). Essa ação de abatimento será realizada em um

período subseqüente à decisão. Assim, nos próximos momentos de decisão k+1, k+2, etc,

esse processo se repete (Figura 2.6)

(k) i i P (k) m_i A_i(k,j) (k) i (k) m_i (k) i (k) A*_i Ψ 1 . Momento k (k) i

Figura 2.6: O agente usa no momento de decisão genérico k sua metodologia Φ _{. Esse} processo se repete várias vezes ao longo do tempo.

Momento k+p Momento k+2

Momento k+1

A tomada de decisão de cada agente é assim seqüencial, constituída por ciclos de

análise e decisão onde em cada etapa o agente constrói um conjunto de antecipações ou

cenários futuros das mudanças climáticas globais e de seus impactos em seu país para cada

1

Quando estivermos interessados somente na seqüência de momentos de decisão, podemos referi-los como momentos, k, k+1, k+2, etc, sem considerar explicitamente os intervalos de tempo entre momentos sucessivos.

ação de abatimento disponível. As observações feitas em cada etapa, além de renovar o

banco de dados, se acumulam e permitem ao agente construir uma série temporal para cada

variável relevante.

É importante ressaltar que cada um dos m grupos de canários incluem hipóteses

sobre possíveis medidas de abatimento que os outros países, além de , poderiam adotar e

as conseqüentes trajetórias de emissões de cada um deles no período considerado. Tais

trajetórias devem ser calculadas para que se possa obter uma trajetória das emissões globais

como uma entrada no modelo climático _∆ . Este aspecto do problema de decisão será considerado em detalhes no Capítulo 6 quando abordarmos as negociações sobre

abatimento de emissões. Na Figura 2.7 mostramos uma situação onde um agente no ano

2060 projeta várias trajetórias de elevação de temperatura, tendo ao mesmo tempo

registrado uma série temporal de aquecimento global até aquela data.

(k) i i P M T

Figura 2.7: Um exemplo das informações analisadas pelo agente em um momento de decisão. O gráfico mostra uma trajetória de elevações de temperatura observadas até o ano 2050 (linha vermelha) e algumas trajetórias futuras possíveis projetadas nesse ano. A linha azul é a trajetória caso não houvesse reduções de emissões a partir desse ano. As outras linhas abaixo desta são trajetórias para algumas alternativas de redução de emissões a partir desta data.

Assumiremos que os modelos usados pelos agentes para realizarem suas análises e

tomar suas decisões são de tempo discreto. Isto implica em considerarmos duas escalas de

tempo, a dos modelos que os agentes usam e a do meio ambiente de base no qual estão

imersos. Consideraremos que o ciclo completo de análise e decisão ocorre em um único

momento de decisão k, no qual cada agente realiza um número finito de operações para

calcular os cenários para um período finito adiante de seu momento de decisão k para todo

o conjunto de opções de abatimento disponíveis naquele momento. Esse aspecto reflete o

fato de que os analistas do problema das mudanças climáticas fazem simulações que têm

durações muito menores que as escalas de tempo dos sistemas alvos modelados. Como

ilustração, consideremos a situação típica mais extrema em simulação de mudanças

climáticas, que é a simulação com um Modelo de Circulação Geral Oceano-Atmosfera

(MCGOA), que envolve centenas de milhares de parâmetros, realizada em um

supercomputador, podendo demorar várias horas, dias ou até algumas semanas. Um MAI

típico demora muito menos tempo, pois é menos complexo que um MCGOA.

O modelo de um agente realizando um ciclo análise-decisão em um único momento

está de acordo, também, com uma das características gerais definidoras de um agente com

capacidade antecipatória presente na Teoria dos Agentes Antecipatórios e Adaptativos de

(RIVERO, 1999). Isto é, um agente com essa capacidade, é um agente que tem um modelo

de um sistema sobre o qual pode atuar, e que simula o comportamento desse sistema em um

tempo bem menor que o tempo característico dos processos que ocorrem no próprio

sistema. Para que o agente possa realizar as projeções para o futuro com seu modelo

ele deve fixar horizontes de tempo. Esse aspecto será abordado a seguir.

(k) MAI_i

In document "Jeg bare spiller". En studie av jazzmusikeres bruk av gehør i improvisasjon (sider 38-41)