Índice Amazônico de Sustentabilidade Energética utilizando Lógica Fuzzy
Amazônia, Sustentabilidade, Planejamento energético, Indicadores e índices, Lógica fuzzy.
Indicadores de sustentabilidade energética são ferramentas utilizadas para avaliar e medir o desempenho de sistemas energéticos, incluindo aspectos ambientais, sociais e econômicos. Eles podem ser utilizados para avaliar a sustentabilidade de diferentes fontes de energia, como fontes renováveis ou fontes fósseis, ou para avaliar o desempenho de sistemas energéticos em diferentes regiões ou países. A presente tese teve como objetivo desenvolver um quadro de indicadores de sustentabilidade energética e elaborar um índice final para a Amazônia utilizando lógica fuzzy. A metodologia utilizada incluiu a revisão da literatura com uma seleção de indicadores de sustentabilidade energética adaptados à região amazônica, coleta e análise dos dados utilizando lógica fuzzy e a proposição do Índice Amazônico de Sustentabilidade Energética. O sistema de inferência fuzzy utilizado permitiu operacionalizar os conceitos subjetivos da sustentabilidade através da criação do índice final, utilizado para avaliar o desempenho dos estados da Amazônia Legal e compará-los entre si. Como resultado, temos o Mato Grosso em primeiro lugar no ranqueamento, seguido pelos estados do Tocantins, Amapá, Rondônia, Roraima, Pará, Acre, Amazonas e na última posição o Maranhão. Os resultados encontrados mostraram que os indicadores selecionados e o índice final elaborado são úteis para avaliar a sustentabilidade energética na Amazônia e balizar os estados da Amazônia Legal, no sentido de auxiliar os gestores públicos para a tomada de decisões e elaboração de políticas públicas voltadas ao desenvolvimento regional sustentável da região amazônica.
Artigo Publicado:
MUNIZ, R. N. et al. Tools for Measuring Energy Sustainability: A Comparative Review. Energies, v. 13, n. 9, p. 2366, jan. 2020. Qualis A1.
Artigo Submetido:
MUNIZ, R. N. et al. Amazon Energy Sustainability Index. Journal of Intelligent Fuzzy Systems. Qualis A2.
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