Pico de Hubbert - Análise Morfológica aplicada à Gestão do Risco
(Abordagem Multidimensional de Problemas Complexos)
Nuno Miguel Alves de Sousa
Licenciado em Engenharia da Proteção Civil
Serviço Municipal de Proteção Civil e Bombeiros de Setúbal,
Setúbal, Portugal
Resumo
A situação traduzida pelo termo “Pico de Hubbert” - Pico do Petróleo - é
considerada como um risco colectivo com potencial sistémico de rápida
propagação de impactes a sectores vitais da sociedade contemporânea. Tal
deve-se à condição do petróleo como recurso geológico finito por
contraposição à sua condição de fonte primária de energia e à procura da
sociedade por este recurso e seus derivados. Será apresentada uma
metodologia de análise, a Análise Morfológica Geral (Multidimensional),
desenvolvida para áreas de estudo sobre acontecimentos futuros, análise de
políticas e gestão estratégica, aplicável no sector da gestão de riscos
coletivos na área da Proteção Civil.
Foi conceptualizado um estudo de caso fictício, suportado em variáveis
seleccionadas nos relatórios resposta elaborados por várias cidades mundiais
ao problema da escassez de recursos petrolíferos, de forma a ilustrar as
possibilidades oferecidas pela Análise Morfológica Geral (AMG). Em
função do número de variáveis associadas a um problema complexo
multidimensional, o cálculo combinatório resultante da sua conjugação pode
gerar um número elevado de combinações de difícil gestão sem auxílio de
uma ferramenta computacional. No âmbito do trabalho que dá suporte ao
presente resumo, foi formalizado um pedido de apoio académico pro bono à 1Swedish Morphological Society (SMS), a qual colaborou na produção de
resultados, através da utilização do software MA/CarmaTM (Computer-Aided
Resource for Morphological Analysis), desenvolvido pela Swedish
Morphological Society.
1 http://www.swemorph.com/index.html
1 Introdução
“The emergency management community faces a future with challenges
likely to be far different from those we confront today” - Kaufman (2012). A
afirmação consta no relatório FEMA, produto da iniciativa “Strategic
Foresight Initiative” (SFI).
No trabalho desenvolvido na licenciatura de Engenharia da Proteção Civil -
Instituto Superior de Educação e Ciências, foi proposto efetuar uma
Abordagem Multidimensional de Problemas Complexos com recurso à
metodologia Análise Morfológica Geral, defendendo-se que incumbe
(também) à Proteção Civil, para além da análise dos riscos coletivos
tradicionais (naturais e tecnológicos) a análise de riscos coletivos de
natureza complexa, propondo-se a utilização do software MA/CarmaTM (Computer-Aided Resource for Morphological Analysis) como ferramenta
de construção de modelos, redução, classificação e análise de variáveis
multidimensionais de origem complexa.
Aquando da elaboração do trabalho “Pico de Hubbert - Análise Morfológica
aplicada à Gestão do Risco” a Autoridade Nacional de Proteção Civil
integrava a Comissão de Planeamento de Saúde de Emergência, resultando
uma ação limitada no estudo e planeamento de problemas complexos. Com a
publicação do Decreto-Lei n.º 126-B/2011 de 29 de Dezembro a Autoridade
Nacional de Proteção Civil viu reforçadas as suas atribuições, definindo
posteriormente o Decreto-Lei n.º 73/2012 de 26 de Março que “a ANPC tem
por missão planear, coordenar e executar a política de proteção civil,
designadamente na prevenção e reação a acidentes graves e catástrofes, de
proteção e socorro de populações e de superintendência da atividade dos
bombeiros, bem como assegurar o planeamento e coordenação das
necessidades nacionais na área do planeamento civil de emergência com
vista a fazer face a situações de crise ou de guerra.”
No decurso do novo enquadramento da Autoridade Nacional de Proteção
Civil e na ótica de que os desafios futuros apresentados à comunidade de
Gestão da Emergência serão muito diferentes dos quais se confronta
diariamente, apresentar-se-á a Análise Morfológica Geral envolta na
problemática dos problemas complexos descrita por Rittel (1973) e as suas
vantagens.
2 Problemas Complexos
A consideração do decisor político sobre quais medidas aplicar face à
incerteza inerente à garantia das disponibilidades necessárias, quais
processos implementar e que resultados atingir, concretiza-se quando um
problema possui ambiguidades (ausência de informação) com corpos
irregulares (áreas do conhecimento) projetando tridimensionalmente
entidades (processos de decisão), que iluminadas de diferentes ângulos
(estratégias) absorvem, refletem ou refratam a luz (análise) em diferentes e
múltiplos vetores (opções) que “obrigam” o decisor a tomar a “melhor”
decisão “possível” face ao nível de incerteza e tolerabilidade social.
Rittel (1973) propôs dez critérios para os problemas complexos, que devem
ser do conhecimento do Gestor de Emergência:
- Não existe uma fórmula definitiva para um problema complexo.
- Problemas complexos não possuem regras delimitadoras.
- As soluções para problemas complexos não são verdadeiras ou falsas, são
aceitáveis ou não aceitáveis.
- Não existe um teste último e imediato para a solução derivada de um
problema complexo.
- Toda a solução para um problema complexo é uma “operação de tiro
único”. Devido à inexistência de oportunidade para aprendizagem por
tentativa-erro, toda a tentativa conta significativamente.
- Os problemas complexos não possuem um conjunto enumerável (ou uma
descrição exaustiva) de soluções, nem existe um conjunto de operações
permissíveis bem descriminadas que possam ser incorporadas no plano.
- Todo o problema complexo é essencialmente único.
- Todo o problema complexo pode ser considerado uma derivação de outro
problema.
- A verificação de uma discrepância na representação de um problema
complexo pode ser explicada de variados modos. A escolha da
justificação determina a natureza da resolução do problema
- O planeador não tem direito a errar.
3 Análise Morfológica Geral
Ritchey (2010) define a Análise Morfológica Global como um método para
estruturação e investigação do total de relações contidas num modelo
multidimensional, não quantificável, dos problemas complexos. A AMG foi
originalmente desenvolvida por Fritz Zwicky, um astrofísico e cientista
aeroespacial suíço que desenvolveu a sua atividade no Instituto de
Tecnologia da Califórnia.
Ritchey (2010) identifica o trabalho de Zwicky (1966), “Discovery,
Invention, Research through the Morphological Approach”, no qual o pai da
descoberta da Matéria Negra presente no universo, sumariza 5 passos
iterativos do processo:
Primeiro passo: O problema, para ser resolvido, tem que ser formulado de
modo muito conciso.
e.g. – Estudar dois cenários com probabilidade elevada de
disseminação de impactes críticos a setores da sociedade devido à
escassez de oferta/fornecimento de produtos petrolíferos.
Segundo passo: Todos os parâmetros que possam ter importância para a
solução de um determinado problemas devem ser localizados e analisados.
e.g. – Situação; condições de insegurança; estratégias de redução do
risco; medidas de prevenção; medidas de preparação; medidas de
resposta e metodologia.
Terceiro passo: A caixa morfológica ou a matriz morfológica, que contém
as soluções potenciais do problema, é construída.
e.g. – Modelo Morfológico
Situation Insecurity Conditions
Risk Reduction Strategies
Prevention Measures
Preparation Measures
Response Measures
Methodology
Short Disruption Population Density Acknowledgement Urban Renovation Comunication Plan Political
Mandatory Directives
Sectorial Work Groups
Long decay of supply General Distribution
Systems Leadership Action Strategic Reserves
Community Preparedness
Activating Plan Global Task Force
Land Use Engage Communities
Local Food Sustainability
Monitoring Rationing
Fuel Supply Focus on accessibility
Forest Management Development
Cíclovia Construction
Conditioning
Fuel Demand Food security
Green Public Transport Network
Development
City Neighborhood Permaculturization
Crisis Groups
Foreign Energy
Dependence Strategic Local Business
Environment Tecnological
Inovation
Adopt Green Energy Efficient
Technologies TeleWork
Food Security
Prepare Municipal Services
Home Reserves Training Strategic Reserves
Activation
Social Support
System Demand Planning
Fleet Management Improvement
Sust. Infrastrutures Maintenance
Programs Fiscalization
Health Care
Reduce Global External Dependance
Renewable Energy Incentive
Global Resources
Access Bicicle Use Incentives
Urban Waste Management
Capacity
Develop Telework Organization
Infrastructures Maintenance
Sust. Infrastrutures Maintenance
Programs
Absence of Knowledge
New Constrution Codes
Mobility
Degrading capacity of the Security and
Emergency Services
Possible combinations
449280
Quarto passo: Todas as soluções contidas numa caixa morfológica, são
escrutinadas em detalhe, no que respeita aos propósitos que se pretendem
atingir (ótimo; consistente não ótimo; indesejado/incompatível)
e.g. – Ver Tabela 2 ( - ; k ; X)
Quinto passo: As soluções ótimas adequadas são… selecionadas e aplicadas
na prática, desde que existam os meios necessários disponíveis. Esta redução
à prática requer, no geral, um novo estudo morfológico.
3.1 Caixa de Zwicky
Zwicky (Ritchey 2002) desenvolveu a “Caixa de Zwicky” para demonstrar as
vantagens dos campos morfológicos sobre os campos topológicos. A figura
representa uma “Caixa de Zwicky” e a respetiva representação de uma opção
(caixa azul com esfera) num campo morfológico.
Ilustração 1 - Caixa de Zwicky
O valor da esfera (opção) encontra-se na coordenada (3,2,3) podendo
representar uma opção combinatória que o investigador se propõe analisar.
Esta opção assume, num campo morfológico a representação da tabela 1.
Campo Morfológico Tridimensional
Parâmetro x Parâmetro y Parâmetro z X1 Y1 Z1
X2 Y2 Z2
X3 Y3 Z3
X4 Y4 Z4
Tabela 1 - Campo Morfológico
No processo de análise morfológica o investigador permite-se avaliar um
conjunto de valores (condições) mudando a esfera de posição num espaço
multidimensional.
A ilustração 2 identifica uma combinação ótima (1x1; 2x1; 3x3; 2x1; 4x2;
3x3). Uma combinação possível não ótima poderia ser (1x1; 2x1; 2x1; 2x1;
3x1; 4x1).
Ilustração 2 – Combinação Ótima Possível
O exemplo morfológico (modelo α) caraterizado pela ilustração 2 é o
seguinte:
Parâmetro 1 Parâmetro 2 Parâmetro 3 Parâmetro 4
P1C1 P2C1 P3C1 P4C1
P1C2 P2C2 P3C2 P4C2
P1C3 P3C3 P4C3
P4C4
P4C5
P5C6
3.2 Total Configurações Complexas
O total de configurações complexas (Tcc) num campo morfológico de n
parâmetros (Pn) e n condições (C1, C3, C3…Cn) para cada parâmetro é:
Tcc = P1Cn * P2Cn * P3Cn (1)
O exemplo da ilustração 2 possui um total de 144 configurações complexas:
Tcc = P1C3 * P2C2 * P3C4 * P4C6 (2)
Tcc = 3 * 2 * 4 * 6 = 144 (3)
Se no estudo estratégico o investigador decidisse por incluir dois novos
parâmetros com 5 e 7 condições respetivamente, o número de configurações
passaria para:
Tcc = 3 * 2 * 4 * 6 * 5 * 7 = 5040 combinações (4)
A rápida conclusão que podemos retirar da adição de mais dois parâmetros
(com mais doze condições) foi a de passarmos, de um campo morfológico de
144 combinações para 5040. Se porventura fosse necessário adicionar mais
um parâmetro com 4 condições, a equipa de estudo confrontar-se-ia com
20160 combinações complexas.
Parâmetro 1 Parâmetro 2 Parâmetro 3 Parâmetro 4 Parâmetro 5 Parâmetro 6
P1C1 P2C1 P3C1 P4C1 P5C1 P6C1
P1C2 P2C2 P3C2 P4C2 P5C2 P6C2
P1C3 P3C3 P4C3 P5C3 P6C3
P3C4 P4C4 P5C4 P6C4
P4C5 PSC5 P6C5
P5C6 P6C6
P6C7
3.3 Matriz Cruzada de Verificação de Consistência
Ritchey (2010) apresenta a matriz cruzada de verificação de consistência,
comparando cada par, de cada condição, em cada parâmetro com todos as
condições de todos os parâmetros. Um bloco de parâmetros consiste em
todas as condições par-a-par entre todos os blocos, verificados de forma
cruzada como numa matriz topológica bidimensional.
P1 P2 P3
PIC
1
P1C
2
P1C
3
P2C
1
P2C
2
P3C
1
P3C
2
P3C
3
P3C
4
P2 P2C1 - - -
P2C2 - - -
P3
P3C1 - K - - K As células a cor encarnada indicam a
combinação ótima apontada na
ilustração 2
P3C2 - K K - K
P3C3 - - - - -
P3C4 - K - - K
P4
P4C1 - - - - - - - - -
P4C2 K - - K - K - - -
P4C3 X K - X K X K - K
P4C4 K - - K - K - - -
P4C5 - - - - - - - - -
P4C6 - - - - - - - - -
Tabela 2 - Matriz Cruzada de Verificação de Consistência (modelo α)
O número de blocos no interior de uma matriz cruzada de verificação de
consistência é dado pela seguinte expressão, onde N = n.º de Parâmetros:
(5)
No caso modelo α N = 4, logo:
(6)
3.4 Número de Pares MCVC
O número de pares para verificação da consistência é o número total de pares
relacionados (TPr) num modelo, e é expresso pela seguinte fórmula:
∑ ∑
(7)
No modelo α temos 4 parâmetros, logo:
∑ ∑ ∑ ∑
(8)
TPr = [Vi1*(Vj2+Vj3+Vj4)]+[Vi2*(Vj3+Vj4)]+Vi3*(Vj4) ⇔ (9)
TPr = [3*(2+4+6)]+[2*(4+6)]+(4*6) = 36 + 20 + 24 = 80
Obteve-se, como quantitativo total para verificação cruzada de consistência
(classificação), 80 pares, um número muito distante das 5040 combinações
possíveis no modelo morfológico.
Seguidamente a equipa de análise iria proceder à classificação de relações
entre as condições segundo critérios de aceitabilidade ótima, aceitabilidade
condicionada ou não aceitabilidade.
4 Conetividade
Num modelo morfológico, a conectividade reporta-se às diferenças
endógenas das variáveis de origens, campos ou características distintas e à
forma como estas se podem interligar. A pergunta base resultante é: Como é
que cada parâmetro se relaciona com os outros parâmetros?
Ritchey (2010) argumenta que existem duas possibilidades: Ou os dois
parâmetros em estudo são ortogonais, ou seja, independentes um do outro,
ou possuem constrangimentos mútuos.
Desde que os valores sejam relacionados por consistência mútua, então
podemos afirmar que num par ortogonal Px e Py, qualquer valor de Px é
consistente com qualquer valor de Py.
Os valores ortogonais podem assumir assim a seguinte classificação:
“-“ significa que “é consistente com…” ou “pode coexistir com…”.
Se um valor ortogonal Pk, for ortogonal para com todos os outros parâmetros
do modelo morfológico, então tal significa que a sua variabilidade não tem
efeito sobre o resto do modelo. Um parâmetro assim é exógeno ao sistema.
Os pares de parâmetros são mutuamente constrangidos quando pelo menos
um par de valores (condições) de um bloco de parâmetros é inconsistente,
impossível ou inviável. “k” pode representar uma relação altamente
improvável, e “X” uma contradição extrema entre valores (condições).
Aplicando o esquema de símbolos e respetivo significado ao Modelo α
(Tabela 2) pode concluir-se o seguinte:
O valor P1C1, do parâmetro P1, é consistente com o valor P2C2, do
parâmetro P2 (ótimo).
O valor P1C2, do parâmetro P1, é altamente improvável com o valor
P3C4, do parâmetro P3 (consistente não ótimo).
O valor P2C1, do parâmetro P1, é uma contradição extrema com o
valor P4C3, do parâmetro P3 (indesejado/incompatível).
Existem dois tipos de ligação entre parâmetros.
Ligados – quando apresentam constrangimentos mútuos entre os
valores dos parâmetros.
Não ligados – Quando os parâmetros são ortogonais
(independentes).
4.1 Coeficiente de Conetividade
O Coeficiente de conectividade ( ): O rácio entre o número de blocos de
parâmetros constrangidos (BPc) e o número total de ligações entre blocos de
parâmetros.
Do modelo α resulta:
(10)
4.2 Coeficiente de Consistência
O Coeficiente de Consistência ( ): O rácio do número de pares
constrangidos dos valores (condições) dos parâmetros da Matriz Cruzada de
Verificação de Consistência (Cx) com o número total de pares de valores da
Matriz (Ct).
(11)
4.3 Coeficiente do Espaço Solução
O Coeficiente Solução ( : O rácio entre o número de configurações
simples no espaço solução (Espsol) (topológico) com o número de
configurações simples no espaço total de configurações (morfológico).
Do modelo α resulta:
∏
(12)
Onde,
(13)
Aplicado ao modelo onde foram adicionados mais 2 parâmetros de 5 e 7
condições, respetivamente, obter-se-ia o seguinte:
(14)
Da constatação dos dois espaços solução intui-se que quanto maior e mais
complexo for o sistema maior é a redução do espaço solução.
5 Pico de Hubbert (Oil Peak)
O conceito associado ao Pico de Hubbert sustenta-se em três enunciados de
senso-comum:
A produção inicia-se do ponto 0;
A produção aumenta até atingir um ponto que não pode ser
ultrapassado (pico);
Passado o pico, a produção entra em declínio até à depleção do
recurso.
A consciencialização da depleção dos recursos energéticos não renováveis,
com especial enfoque na escassez dos produtos petrolíferos primários e seus
derivados suscita uma questão: Existirá potencial para afetação de sectores
críticos da sociedade em derivação da situação do pico de produção?
O relatório da International Energy Agency “Oil & Gas Security –
Emergency Response of IEA Countries – Portugal” (2011) revela que
Portugal é 99,9% (2010) dependente da importação de petróleo.
PORTUGAL
Key Oil Data
1985 1990 1995 2000 2005 2008 2009 2010
Production (kb/d) - - - - - 0.8 0.8 0.3
Demand (kb/d) 179.9 251.0 290.3 332.7 336.9 288.9 270.6 271.7
Motor gasoline 19.8 31.7 43.8 49.0 41.9 34.4 34.2 32.5
Gas/diesel oil 41.2 54.2 66.8 101.2 115.0 111.2 112.9 114.2
Residual fuel oil 63.8 79.1 82.3 68.9 63.7 40.7 31.7 26.9
Others 55.1 85.9 97.5 113.6 116.3 102.6 91.9 98.1
Net imports (kb/d) 179.9 251.0 290.3 332.7 336.9 288.1 269.8 271.4
Import dependency 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 99.7% 99.7% 99.9%
Refining capacity (kb/d) 290 313 304 304 304 304 304 310
Oil in TPES 75.7% 63.9% 65.6% 60.6% 58.6% 52.9% 49.5% -
Source: International Energy Agency
Um exemplo é o setor dos transportes em Portugal que consome 50% dos
produtos petrolíferos importados, permitindo a mobilidade de pessoas, a
distribuição e logística de matérias-primas, produtos intermédios e produtos
acabados, com potenciação do desenvolvimento económico, contudo este
setor é extremamente vulnerável a variações de preço dos combustíveis,
conforme ficou demonstrado na greve dos camionistas do ano de 2008.
Com consciência dos desafios que se colocam após a publicação de vários
relatórios de referência dedicados ao tema “Oil Peak”, diversas cidades
mundiais, decidiram de modo unilateral, proceder à constituição de grupos
de trabalho para análise da problemática da exaustão do petróleo
convencional e quais os riscos coletivos associados, com potencial de
transferência de impactes para a gestão dos territórios, sustentabilidade e
segurança das populações, procedendo à identificação de setores
considerados críticos. As cidades de Bristol (Reino Unido - 2009), San
Francisco (Estados Unidos da América - 2009), Dunedin (Nova Zelândia -
2010), Maribyrnong (Austrália - 2009), Portland (Estados Unidos da
América - 2007), Brisbane (Austrália – 2007), Bloomington (Estados Unidos
da América – 2009), Oakland (Estados Unidos da América - 2008),
Warwickshire (Reino Unido - 2010), Bellingham and Whatcom (Estados
Unidos da América – 2009) analisaram os seguintes sectores estratégicos
(agregação dos sectores parcelares escolhidos por cada cidade):
aeroporto, agricultura, água, alimentação, ambiente económico,
apoio social, atividades locais e regionais, bombeiros, cadeia de
distribuição, coesão social, comércio e negócios, comunicação e
educação, construção, cuidados de saúde, cuidados materno-infantis,
custo de deslocação do pessoal, distribuição de água, diversificação
e conservação dos recursos naturais, economia, edifícios, edifícios
municipais, emergências e eventos não esperados, energia, entrega
alimentar, estradas, floresta, frota, funções sociais, gestão de frotas,
gestão de resíduos, habitação, indústria, infraestruturas investigação,
liderança e parcerias, manutenção de edifícios, manutenção de
estradas, operações de transportes, orçamento, planeamento,
planeamento de emergência, planeamento estratégico, polícia,
população, preparação e educação comunitária, preparação para a
mudança, processo de decisão, proteção de populações vulneráveis,
reciclagem, redes e serviços informáticos, resíduos, resíduos
urbanos, saúde.
A afetação dos setores prioritários da economia e a diminuição da
capacidade de satisfação das necessidades fundamentais configura uma
situação de crise.
6 Crise
O Decreto-Lei n.º 114/2001, de 7 de Abril, define que “a previsão de
circunstâncias que possam provocar, com elevada probabilidade”,
“dificuldades no aprovisionamento ou na distribuição de energia que tornem
necessária a aplicação de medidas excecionais destinadas a garantir os
abastecimentos energéticos essenciais à defesa, ao funcionamento do Estado
e dos setores prioritários da economia e à satisfação das necessidades
fundamentais da população”, “é equiparada a uma situação de crise”.
A manutenção dos preços atuais entre $100 - $120 por barril (ICE BRENT),
por um período superior a um ano, poderá indicar que se atingiu um patamar
crítico, tornando necessária a adoção de medidas excecionais.
17-02-2012; 119,6
16-02-2011; 103,8
0
20
40
60
80
100
120
140
07-0
1-20
11
26-0
2-20
11
17-0
4-20
11
06-0
6-20
11
26-0
7-20
11
14-0
9-20
11
03-1
1-20
11
23-1
2-20
11
11-0
2-20
12
01-0
4-20
12
Ice Brent
http://www.livecharts.co.uk/futures_commodities/brent_oil_prices_historical.php
7 Modelação da AMG (MA/CarmaTM)
Modelo Morfológico
Situation Insecurity Conditions Risk Reduction
Strategies Prevention Measures
Preparation Measures
Response Measures
Methodology
Short Disruption Population Density Acknowledgement Urban Renovation Comunication Plan Political
Mandatory Directives
Sectorial Work Groups
Long decay of supply General Distribution
Systems Leadership Action Strategic Reserves
Community Preparedness
Activating Plan Global Task Force
Land Use Engage Communities
Local Food Sustainability
Monitoring Rationing
Fuel Supply Focus on accessibility
Forest Management Development
Cíclovia Construction
Conditioning
Fuel Demand Food security
Green Public Transport Network
Development
City Neighborhood Permaculturization
Crisis Groups
Foreign Energy
Dependence Strategic Local Business
Environment Tecnological
Inovation
Adopt Green Energy Efficient
Technologies TeleWork
Food Security
Prepare Municipal Services
Home Reserves Training Strategic Reserves
Activation
Social Support
System Demand Planning
Fleet Management Improvement
Sustainable Infrastrutures Maintenance
Programs
Fiscalization
Health Care
Reduce Global External Dependance
Renewable Energy Incentive
Global Resources
Access Bicicle Use Incentives
Urban Waste Management
Capacity
Develop Telework Organization
Infrastructures Maintenance
Sustainable Infrastrutures Maintenance
Programs
Absence of Knowledge
New Constrution Codes
Mobility
Degrading capacity of the Security and
Emergency Services
Total de Configurações Complexas
(Tcc) = 2*15*9*13*8*8*2= 449.280 combinações
Total de Pares Relacionados
(TPr) = [2*(15+9+13+8+8+2)] + [15*(9+13+8+8+2)] + [9*(13+8+8+2)] +
[13*(8+8+2)] + [8*(8+2)] + (8*2) = 110 + 600 + 279 + 234 + 80 + 16 =
1319 combinações.
De 100 % de combinações possíveis (449.280), no campo morfológico
multidimensional, a equipa classificará 0,29% (1319) de combinações
topológicas bidimensionais, reduzindo 99,71% de combinações
multidimensionais das 449.280 possíveis.
Após classificação (matriz cruzada de verificação de consistência) das 1319
combinações possíveis o software MA/CarmaTM computou a matriz com 975
resultados ótimos e 12526 resultados consistentes não óptimos.
O software permite, após computação, efetuar um “play” no ecrãn “D”
(display), fornecendo à equipa de análise estratégica e ao decisor uma
ferramenta intuitiva onde este pode selecionar os inputs (encarnado) com
obtenção dos outputs (combinações ótimas ou consistentes não ótimas).
No exemplo supra, a equipa seleciona os inputs “decaimento gradual da
oferta” com a metodologia de “trabalho por grupos setoriais”, analisando
um output (combinação ótima) de 122 possíveis: condições de insegurança -
uso do solo; estratégia de redução do risco - conhecimento; medidas de
prevenção - renovação urbana; medidas de preparação - permaculturização
periurbana; medida de resposta - fiscalização.
8 Conclusão
“The emergency management community faces a future with challenges
likely to be far different from those we confront today” - Kaufman (2012).
Com a publicação do Decreto-Lei n.º 73/2012 de 26 de Março, a ANPC
confronta-se com o desafio de “assegurar o planeamento e coordenação das
necessidades nacionais na área do planeamento civil de emergência com
vista a fazer face a situações de crise ou de guerra”, prosseguindo atribuições
para assegurar atividades de planeamento, definição de políticas, elaboração
de diretrizes, estudos e planos, garantindo a articulação dos serviços públicos
ou privados para garantia da continuidade da ação governativa, a proteção
das populações e a salvaguarda do património nacional, no âmbito da
previsão e gestão de risco e planeamento civil de emergência.
O risco pode ser definido como 2“o efeito da incerteza sobre os objetivos”.
Os efeitos podem ser benéficos ou prejudiciais, contudo estão associados à
probabilidade da sua ocorrência e à magnitude dos seus impactos, ambos
(probabilidade, magnitude e tipo de impacto) se podem caraterizar pela
incerteza introduzida pela escassez de informação relacionada com a
compreensão ou conhecimento do evento, suas consequências ou
probabilidade. Reconhecendo-se no caso em estudo (Pico de Hubbert), a
escassez de informação como variável determinante em relação à modelação
do futuro (cenários), a Análise Morfológica Geral oferece um quadro
conceptual estruturado e sequencial de modelação e análise de cenários
complexos, sendo especialmente recomendada para desenvolvimento de
cenários e mapeamento de alternativas futuras.
O método (AMG) permite ao decisor (equipa) construir modelos
morfológicos, com identificação dos parâmetros e condições internas
relevantes, que são classificados em função da sua consistência interna na
Matriz Cruzada de Verificação de Consistência, com redução significativa
das combinações possíveis de análise, poupando recursos valiosos ao nível
dos custos associados à constituição e manutenção do grupo e tempo de
trabalho, permitindo, com a aplicação do software MA/CarmaTM
, a
construção de modelos associados a qualquer tema de estudo no âmbito da
previsão e gestão do risco (incêndios florestais, alterações climáticas,
sismologia, tsunamis, acidentes com matérias perigosas, infraestruturas
críticas, reservas estratégicas, “war games”, etc.).
À equipa de trabalho e análise multidisciplinar é permitido, após construção
do modelo e consequente classificação de consistência, a computação dos
resultados com indicação do número de combinações ótimas e consistentes
2 ISO/FDIS 31000:2009(E). Risk management - Principles and guidelines (Final Draft).
não ótimas, facilitando através de um layout gráfico intuitivo, com “display”
das combinações computadas para seleção de “inputs” e visualização de
“outputs”, um jogo interativo de discussão e análise de resultados entre os
membros do grupo de trabalho.
O novo conceito estratégico da OTAN (Organização do Tratado do Atlântico
Norte) reconhece, no capítulo de caraterização do ambiente de segurança
(pág. 12), que todos os países (OTAN) se encontram dependentes de vias de
trânsito, comunicação e transportes sobre as quais o comércio internacional,
a segurança energética e a prosperidade dependem, requerendo maiores
esforços internacionais para garantir a sua resiliência em caso de ataque ou
disrupção. Afirma ainda que alguns países ficarão mais dependentes de
fornecedores internacionais de energia e, em alguns casos, de fornecedores e
redes de distribuição para a satisfação das suas necessidades. A necessidade
de satisfação da procura mundial obriga a uma maior partilha e transporte
dos recursos através do globo, aumentando o nível de exposição à disrupção
no fornecimento de energia.
Como medida de defesa e dissuasão (pág. 17), entre outras, a OTAN, define
como objetivo o “desenvolvimento da capacidade de contribuição para a
segurança energética, incluído a proteção de infraestruturas críticas no setor
da energia, em cooperação (…) na base de avaliações estratégicas e
planeamento de contingência.”
Este receio expresso no conceito estratégico da OTAN encontra eco no
relatório do World Economic Forum, “Global Risks 2012 – Seventh Edition
– An Iniciative of the Risk Response Network”; no qual são identificados
cenários de evolução dos riscos em termos de probabilidade e impacto. Em
5.º lugar verificamos o posicionamento da volatilidade extrema dos preços
no setor da energia, concretizando uma vez mais o potencial para a disrupção
no fornecimento de energia.
A acontecer este cenário, a ANPC, no conjunto das suas novas atribuições
deverá considerar que a escassez gradual ou repentina no fornecimento de
energia traduzir-se-á em problemas reais, com imperatividade de estudos
estratégicos atempados que permitam aos decisores políticos a nível
Nacional, Regional e Local planearem e construírem um período de
transição, em conjunto com a comunidade, que permita a adaptação da
população a uma sociedade com menores recursos energéticos disponíveis,
inibindo a sua mobilidade urbana e metropolitana, o acesso a bens de
consumo e investimento, constrangimentos na gestão e logística dos
transportes, nas distribuição de bens essenciais, redução da atividade
económica e a sustentabilidade orçamental para investimento em
infraestruturas de apoio social, de distribuição de água, de saneamento, de
asfaltamento, de saúde, de segurança, justiça, defesa, etc… Em suma,
configurando-se uma situação de crise, que pode e deve ser objeto de
planeamento estratégico atempado para aumento da resiliência das
populações, apresentando-se como instrumento, a Análise Morfológica Geral
com recurso ao software MA/CarmaTM
, desenvolvido pela Swedish
Morphological Society.
9 Referências
Brisbane City Council, (2007), “Climate Change and Energy Taskforce
(Final Report) - A Call for Action”, Maunsell Australia.
Bundeswehr Transformation Centre - Future Analysis Branch, (2010), “Sub-
Study 1 - Peak Oil - Security Policy Implications of Scarce Resources”,
Strausberg, Germany.
Decreto-Lei n.º 73/2012 de 26 de Março [Orgânica da Autoridade Nacional
de Proteção Civil (ANPC), fixando as suas atribuições em matéria de
planeamento civil de emergência].
Decreto-Lei n.º 126-B/2011, de 29 de Dezembro (Aprova a Lei Orgânica do
Ministério da Administração Interna).
Lei n.º 27/2006 de 3 de Julho (Aprova a Lei de Bases da Proteção Civil).
Lei n.º 65/2007 de 12 de Novembro [Define o enquadramento institucional e
operacional da proteção civil no âmbito municipal (…)].
Decreto-Lei n.º 75/2007 de 29 de Março (Aprova a orgânica da Autoridade
Nacional de Proteção Civil).
Decreto-Lei n.º 114/2001, de 7 de Abril (Disposições relativas à definição de
crise energética, à sua declaração e às medidas de carácter excecional a
aplicar nessa situação).
“Descending the Oil Peak: Navigating the Transition from Oil and Natural
Gas”, (2007), Peak Oil Task Force, Report of the City of Portland.
“Energy Resource Scarcity/Peak Oil”, (2009), City of Bellingham and
Whatcom County, Task Force Report.
European Comission, (2010), “EU Energy and Transport in Figures -
Statistical Pocketbook 2010”, European Union.
European Organization for Security, (2011), “A New Partnership for
European Security”, Bruxelas.
Federal Emergency Management Agency, (2012), “Crisis Response and
Disaster Resilience 2030: Forging Strategic Action in an Age of
Uncertainty”.
Fingar, C. Thomas, (2008), “Global Trends 2025: A Transformed World”,
National Intelligence Council.
Finn, Brendan, (2007), “Building a Positive Future for Bristol after Peak
Oil”. The Bristol Partnership.
Fishman, Elliot, (2009), “Peak Oil Contingency Plan - Maribyrnong City
Council”, Institute for Sensible Transport.
“Global Risks 2012 - An Initiative of the Risk Response Network”, (2012),
World Economic Forum.
Hirsch R.L; Bezdek R, Wendling R., (2005), “Peaking of World Oil
Production: Impacts, Mitigation, and Risk Management”, Science
Applications International Corporation, California.
Hopkins, Rob, (2008), “The Transition Handbook: From Oil Dependency to
Local Resilience”, Green Books Ltd, Totnes, United Kingdom.
International Monetary Fund (2011). World Economic Outlook - Tensions
from the Two-Speed Recovery Unemployment, Commodities, and Capital
Flows. Washington, DC.
Krumdieck, Susan, (2010) “Peak Oil Vulnerability Assessment for
Dunedin”, Dunedin City Council, EAST Research.
Kurtenbach, Christian et al. (2010), “The Influence of UK Energy Security
and Peak Oil as Drivers Impacting on WCC Services and Activities”, MSc
Business Analytics and Consulting, Warwick Business School.
Mattis, J.N., (2010), “The Joint Operating Environment 2010”, United
States Joint Forces Command.
“Oil & Gas Security – Emergency Response of IEA Countries – Portugal”,
© OECD/IEA, (2011).
“Oil Independent Oakland Action Plan”, (2008), City of Oakland.
Ritchey, Tom (2011), “Modeling Alternative Futures with General
Morphological Analysis”, World Future Review.
Ritchey, Tom (2010), “Wicked Problems – Social Messes. Decision Support
Modelling with Morphological Analysis”, Swedish Morphological Society.
Ritchey, Tom, (1998), “General Morphological Analysis - A General
Method for Non-Quantified Modeling”, Swedish Morphological Society.
Ritchey, Tom, (2006), “Modeling Multi-Hazard Disaster Reduction
Strategies with Computer-Aided Morphological Analysis”, Swedish
Morphological Society.
Rittel, Horst W. J.; Webber, Melvin M., (1973), "Dilemmas in a General
Theory of Planning,", Policy Sciences, Amsterdam: Elsevier Scientific
Publishing Company, Inc., Vol. 4, pp. 155–169.
Rollo, Dave et al, (2009), “Redefining Prosperity: Energy Descent and
Community Resilience - Report of the Bloomington Peak Oil Task Force”,
Bloomington Peak Oil Task Force.
NATO, (2010), “Strategic Concept for the Defence and Security of the
Members of the North Atlantic Treaty Organization”, Lisbon.
The White House, (2011), “Blueprint for a Secure Energy Future”,
Washington.
Whitehorn, Will et al., (2008), “The Oil Crunch - Securing the UK’s energy
future”, UK Industry Taskforce on Peak Oil & Energy Security.
Whitehorn, Will et al., (2010), “The Oil Crunch - A Wake-up Call for the
UK Economy”, UK Industry Taskforce on Peak Oil & Energy Security.
World Economic Forum, (2010), “Global Risks 2010 - A Global Risk
Network Report”, Cologny/Geneva.
“San Francisco Peak Oil”, (2009), Preparedness Task Force, San Francisco.
Artigo publicado no livro da conferência “4.º Encontro Nacional de Riscos,
Segurança e Fiabilidade (2012) – Secção Portuguesa da Associação Europeia
de Segurança e Fiabilidade (ESRA)”
Título:
"Pico de Hubbert - Análise Morfológica Aplicada à Gestão do Risco -
(Abordagem Multidimensional de Problemas Complexos). Riscos,
Segurança e Sustentabilidade”, volume 2, C. Guedes Soares, A.P. Teixeira,
C. Jacinto (Eds.), Edições Salamandra, Lisboa, 2012, pp 683-702.