Fundamentação Metodológica
Os levantamentos oficiais de emissões de gases de efeito estufa demandam tempo para reunir dados de campo de todo o território nacional, o que gera um intervalo entre o término de um ano e a divulgação do seu balanço consolidado. Esta plataforma tem o propósito de somar aos esforços de monitoramento ambiental ao estimar antecipadamente as emissões de Óxido Nitroso (N₂O) no Brasil. A seguir, descreve-se passo a passo como os dados históricos são organizados, projetados e validados.
Toda estimativa parte de registros históricos consolidados. O sistema utiliza a base pública da Coleção 13 do SEEG (Sistema de Estimativas de Emissões e Remoções de Gases de Efeito Estufa), que reúne o histórico anual de emissões de N₂O no Brasil entre 1970 e 2024.
Para que seja possível consultar as emissões tanto do país inteiro quanto de um estado ou setor específico, os 42.350 registros históricos foram organizados em uma estrutura em formato de árvore (composta por 838 séries temporais). Nessa estrutura, a base é formada pelas emissões de cada atividade econômica dentro de cada um dos 27 estados (771 séries individuais) e o topo corresponde à soma total do Brasil.
Setores de Atividade Avaliados
As emissões são divididas nas cinco grandes áreas acompanhadas pelo inventário nacional: Agropecuária (que concentra cerca de 87% do N₂O no país, pelo uso de fertilizantes e manejo de solo), Energia, Mudança de Uso da Terra e Floresta, Resíduos e Processos Industriais.
Identificação de Padrões Regionais (DTW)
Estados diferentes podem apresentar ciclos agrícolas semelhantes em momentos distintos. O método matemático chamado Dynamic Time Warping (DTW) compara o formato das curvas ao longo dos anos para reconhecer estados com comportamentos parecidos, auxiliando na análise regional.
Antes de projetar anos que ainda não possuem balanço fechado (como 2025 e 2026), é necessário verificar se o modelo matemático consegue acertar anos cujos resultados reais já são conhecidos. Para isso, aplica-se um procedimento de avaliação conhecido como validação em período oculto (ou teste cego):
Como funciona o teste de validação (Passo a Passo)
1º Passo (Ocultação): Escondem-se do computador os dados reais dos anos de 2020 a 2024. Os modelos recebem apenas as informações de 1970 até 2019 para aprender a tendência das emissões.
2º Passo (Projeção): Pede-se aos modelos que estimem os cinco anos seguintes (2020 a 2024) de uma só vez, sem consultar nenhuma informação real desse período.
3º Passo (Conferência): Compara-se o valor estimado pelo computador com o valor real que o SEEG registrou entre 2020 e 2024. Quanto menor a diferença (chamada de Erro Médio Absoluto — MAE), mais próximo da realidade o modelo esteve.
Foram avaliadas diferentes famílias de algoritmos para identificar qual delas acompanhava de forma mais estável a trajetória das emissões brasileiras:
Regressão Linear Regularizada (Modelo Ridge)
Traça a tendência de evolução das emissões com uma restrição matemática que evita reações exageradas a oscilações isoladas de um único ano. Foi a abordagem selecionada por apresentar a menor diferença média frente aos dados reais (erro médio de 83,85 t a 88,03 t por série).
Referência de Comparação (Persistência)
Para saber se um modelo realmente agrega informação, ele é comparado a uma regra simples: repetir o último valor conhecido (de 2019) para os anos seguintes. Essa regra obteve erro médio de 102,74 t, servindo como linha de base para medir a contribuição dos modelos.
Redes Neurais Profundas (N-HiTS)
Algoritmo de inteligência artificial voltado a capturar oscilações complexas de longo prazo. Apresentou desempenho próximo ao modelo linear (erro médio de 85,67 t), servindo como confirmação cruzada da tendência projetada.
Árvores de Decisão (Random Forest e LightGBM)
Modelos baseados em regras de divisão sucessiva dos dados, testados especialmente para avaliar séries de subsetores industriais ou de resíduos que permanecem vários anos sem emissões (valores iguais a zero).
Quando um modelo estatístico projeta separadamente a emissão de cada um dos 27 estados e a emissão total do Brasil, surge um desafio comum em inventários: a soma das 27 projeções estaduais quase nunca bate exatamente com o valor projetado para o país inteiro.
Solução Adotada: Reconciliação Hierárquica (Minimum Trace — MinT)
Para resolver essa diferença, aplica-se uma etapa matemática chamada Minimum Trace (MinT) logo após a geração das estimativas iniciais. Esse método distribui proporcionalmente os pequenos desvios entre as 838 séries da árvore, garantindo que a soma das emissões de todos os estados e setores corresponda exatamente ao total nacional projetado, sem permitir valores negativos.
Graças a esse ajuste, qualquer filtro aplicado no painel (seja por estado, por região ou por setor) apresenta números coerentes entre si.
Toda estimativa para o futuro possui um grau natural de incerteza, pois fatores climáticos ou econômicos podem alterar o ritmo das emissões. Por essa razão, além de informar o valor estimado para 2025 e 2026, a plataforma apresenta uma faixa de confiança de 90% (um limite mínimo e um limite máximo dentro dos quais a emissão real tende a se situar).
Cálculo Baseado em Erros Passados (Conformal)
Em vez de assumir uma margem teórica fixa, a técnica Conformal Prediction mede o tamanho dos desvios que o modelo cometeu em anos anteriores e utiliza essa medida real para construir a faixa de segurança das projeções futuras.
Confiabilidade Observada na Prática (91,4%)
Ao testar essa faixa de 90% nos dados conhecidos de 2020 a 2024, verificou-se que os valores reais ficaram dentro do intervalo esperado em 91,4% dos casos, confirmando que a margem apresentada é equilibrada e realista.
Validação Estatística e Desempenho do Modelo
Treinamento: 1970–2019 • Validação cega: 2020–2024 (5 anos) • Projeção: 2025–2026.
88,03 t
Ridge/MinT Shrink (OLS: 83,85 t)-14,71 t
Referência 2019: 102,74 t91,4%
Conformal Prediction no teste838 séries
771 folhas (estados e setores)Validação (2020–2024): Observado SEEG vs. Modelo
Teste cego (5 anos)
Treinado até 2019, o modelo estimou 2020–2024 sem acesso aos valores observados no período, registrando desvio de -0,90% no total nacional de 2024.
Cenário Nacional (2025–2026) com IC 90%
Projeção
Total nacional estimado em 673.236 t (2025) e 685.260 t (2026), acompanhado pela faixa conformal de 90% e pela linha de persistência de 2024.
Comparação Anual: Validação (2020–2024) e Projeção Nacional (2025–2026)
Unidade: t N₂O| Ano | Etapa | Observado SEEG (t) | Modelo Ridge + MinT (t) | Persistência (t) | IC 90% (t) | Desvio (%) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2020 | Validação | 637.571 t | 623.785 t | 614.368 t | 618.227 – 655.771 | -2,16% |
| 2021 | Validação | 663.434 t | 632.994 t | 614.368 t | 627.824 – 683.950 | -4,59% |
| 2022 | Validação | 675.313 t | 640.309 t | 614.368 t | 635.242 – 716.647 | -5,18% |
| 2023 | Validação | 693.829 t | 647.831 t | 614.368 t | 641.965 – 761.788 | -6,63% |
| 2024 | Validação | 664.183 t | 658.179 t | 614.368 t | 652.746 – 813.211 | -0,90% |
| 2025 | Projeção | — | 673.236 t | 664.183 t | 665.852 – 702.955 | IC 90% |
| 2026 | Projeção | — | 685.260 t | 664.183 t | 674.925 – 730.423 | IC 90% |