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METAS DE REDUÇÃO DA EMISSÃO DE GASES DE
EFEITO ESTUFA E INCERTEZAS NOS INVENTÁRIOS
Área temática: Gestão Ambiental e Sustentabilidade
Paulo Souza
paulo.desouza@csiro.au
Gutemberg Brasil
ghbrasil@terra.com.br
João Andrade Carvalho
joao.a.carvalho.jr@pesquisador.cnpq.br
André Castro
andredecastro@gmail.com
Resumo: Resultados de inventários de emissões diretas e anuais de gases de efeito estufa para 110
instalações industriais e para serviços são apresentadas. As incertezas associadas aos métodos de
cálculo das emissões de Gases de Efeito Estufa (GEE) foram também estimadas, e as consequências de
que estas incertezas produzirão impactos na estratégias de negócios são discutidas.
Palavras-chaves: Sustentabilidade, Mudanças climáticas, ISO 14064, Inventários de
GEE
ISSN 1984-9354
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1. INTRODUÇÃO
Corporate greenhouse gas (GHG) inventories are being reported either as a
compulsory or as a voluntary initiative by almost all FT-500 companies. These inventories
are being used for different purposes; private disclosure (i.e., to shareholders and internal
decision makers only) or public disclosures (e.g., Government, other GHG monitoring
initiatives). Inventories have been closely observed by investors already for some years
(e.g., Carbon Disclosure Project (CDP) [CDP (2009]) and are part of sustainability reports
for large corporations [e.g., DJSI (2009)]. Therefore, they are already being used
effectively to guide some investors’ decisions.
Furthermore, GHG emission inventories can be used to support investments in
carbon reduction projects, as well as defining baseline emission scenarios and specific
emissions (e.g., tCO2/t product). It can also be used as the basis for further benchmarking
among industrial facilities in the same business sector. In addition, GHG accounting is
being used to neutralise activities, for example, carbon stocks in forestry can be purchased
to neutralise one’s own emissions [e.g., CN (2009)].
To the best of our knowledge, all the consulted corporate inventories listed in the
CDP, sustainability reports and other disclosure initiatives do not present the uncertainties
associated with their GHG emission inventories; this is not surprising considering the
enormous work associated with the calculation of uncertainties in emissions estimations.
Our results raise concerns over how much confidence businesses and investors can have
given the typical uncertainties we have obtained. In addition to presenting our results we
will discuss some possible ways to overcome this problem.
To illustrate this discussion with real data, we estimated GHG emissions in 110
industrial facilities in Brazil including organisations from the energy, mining, steelmaking,
logistics, energy and associated services. While calculating GHG emissions, uncertainties
associated with this assessment have been estimated.
2. GHG Inventories
Our inventories were calculated considering typical inputs of activity data and
emission factor (EF). Activity data include fuel volume or mass rates, raw material mass
rates and distance driven. The EF provides a relationship between how much a specific
GHG mass will be emitted by specific activity data. To undertake the greenhouse gas
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inventory we applied the recommendations of the ISO 14064 [ISO,2006], the GHG
Protocol [WRI (2004)], and the IPCC [IPCC (2006, 1997)].
Uncertainties were estimated in both activity data and EF. For example, a type of
plant using calcite to produce CaO, has the uncertainty in its activity data coming from
road and conveyer-belt balances and on concentrations of carbon in the limestone. The
uncertainties in calculating the EF are associated with the efficiency of the process
(amount of carbonate left in the product) and how much carbon is effectively oxidized to
carbon dioxide (other forms would be carbon monoxide and carbon particles); the
uncertainties are then processed accordingly [e.g., IPCC (2006), Taylor (1997), EC (2004)
and ISO (1993)]. This exercise was conducted for all processes for the data presented here.
The calculation is expressed in the annual emission of a particular activity and the
associated uncertainties are shown.
3. Uncertainties in GHG Inventories
Uncertainties in our inventory vary from 3.25% (for a 0.0969 MtCO2e/year source)
up to 17.72% (for a 0.0257 MtCO2e/year source), all with a confidence interval of 95%.
Because the industries in which we performed the inventory are considered to be
modernised in terms of control, measurement and monitoring technologies, we expect that
they are representative of businesses in other sectors. As a result of this evaluation, we
would suggest that uncertainty levels should be disclosed in inventories. The IPCC
recommends typical uncertainties depending on tiers where their accuracy and complexity
increase with the sophistication of the method [e.g., IPCC (2000)]. We understand this can
be applied in the general case, but improving the quality of the information in the inventory
does not necessarily imply a decrease in uncertainty.
The calculation of uncertainties is not a straight forward activity. Operations within
the same company and within the same business can have their emissions added as part of
the generation of the inventory and the uncertainties will be accordingly combined
resulting in a figure which is smaller than the maximum uncertainty.
4. Results and Discussion
The results reported in Table 1 are for those operations with annual emissions above 10ktCO2e.
Each source in Table 1 is the sum of all GHG sources within that facility, including fuel burning and
industrial processes. Electricity consumption, unless generated internally by oil generators, was not
considered a direct emission [WRI (2004)] and is not reported here.
Table 1. All sources with annual emissions above 10,000 tCO2e.
Source
Emissions
[ktCO2e]
Uncertainty
[%] Source
Emissions
[ktCO2e]
Uncertainty
[%]
Calcinations 589.47 7.8 Mining Operations 54.39 10.37
Railroad 549.4 4.31 Driers 54 7.8
Railroad 539.2 8.09 Vessels 39.1 17.67
Blast Furnace 533.88 7.97 Smelter 36.6 3.9
Mineral
Agglomeration
503.3 4.69 Vessels
34.3 17.56
Boilers 476.48 7.8 Mining Operations 33.1 3.59
Mineral
Agglomeration
422.1 5.38 Mining Operations
32.34 10.37
Mineral
Agglomeration
411.1 5.37 Mining Operations
31.62 10.37
Mineral
Agglomeration
400.5 4.98 Vessels
29.8 17.34
Mineral
Agglomeration
394.1 4.39 Vessels
25.7 17.72
Railroad 358.3 7.73 Furnace 25.6 4.07
Railroad 347.7 3.42 Vessels 25.1 16.63
Smelter 324.13 3.78 Logistics 24.00 9.42
Mineral
Agglomeration
283.7 3.27 Mining Operations
22.55 10.37
Mineral
Agglomeration
258.4 3.6 Smelter
22.3 3.64
Smelter 212.05 4.37 Port Operations 20.54 7.72
Power Plant 203.68 7.8 Logistics 19.49 10.13
Mining
Operations
190.25 10.37
Mining
equipments
19.15 10.37
Logistics 173.51 10.37 Vessels 18.8 17.55
Blast Furnace 168.4 3.68 Vessels 16.9 16.58
Mineral
Agglomeration
163.2 3.62 Vessels
16.7 17.45
Mining
operations
152.34 10.37 Logistics
14.92 10.35
Smelter 142.7 5.25 Smelter 14.18 4.2
Smelter 127.64 3.3 Mining Operations 13.33 10.37
Smelter 114.4 5.1 Boilers 12.9 7.8
Smelter 113.7 4.44 Logistics 10.83 10.37
Smelter 96.9 3.25 Smelter 10.2 5.29
Furnace 89.59 5.84
Oil Power
Generators
83.73 7.24
Driers 66.58 7.80
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Uncertainties can be used to assess the quality of GHG inventories. Figure 1 presents the results
of our 110 industrial sources. While low emission sources can have high uncertainties without
impacting materially on the inventory figure, high emission sources cannot support such large
uncertainties as these results in significant variation to the reported figure. This plotting can also be
used to assess the quality of the inventory performed by the organisation and guide efforts towards
decreasing uncertainties in the inventory, either by inventing better measuring procedures or
technologies.
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
Un
ce
rta
inty
[%
]
Emission [MtCO2e]
Figure
1. Greenhouse gas emissions against the experimental uncertainty for 110 industrial facilities. In a
good GHG inventory, small emission sources can have high uncertainty, while sources with high
emission rates cannot have high uncertainty.
Voluntary or compulsory reduction targets and neutralisation of carbon emissions provided by
organisations, while widely announced, should also include a disclosure of the uncertainties involved
in their inventory. We therefore assert that reduction targets in GHG emissions below the level of
uncertainty in the inventory are unrealistic; unless there is some regular trend in the emissions being
recorded over a sustained period of time. This practice raises concerns because it guides the decisions
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of investors, government policy (e.g., National Allocation Plans, National
Communications/Inventories), and stakeholder perception of the company performance concerning
climate change policy.
Table 2 provides a list of GHG reduction targets established by a number of US organisations.
The outcome of our study indicates that there may be at least a 4% uncertainty associated with the
assessment of GHG outputs, which may introduce some questions about the ability of organisations to
determine success against their commitments for reductions of similar scale to this level of uncertainty.
Conclusion:
From this evaluation there are a number of alternatives that could be encouraged to increase the
confidence in achieving measurable GHG targets including investing in decreasing measurement
uncertainties, adopting aggressive reduction targets such that reductions exceed the uncertainties or
including uncertainties to their emission figures.
Acknowledgements:
P. A. S. J. is grateful to INPE for his post-doc fellowship. The Tasmanian ICT Centre is jointly funded
by the Australian Government through the Intelligent Island Program and CSIRO. The Intelligent
Island Program is administered by the Tasmanian Department of Economic Development, Tourism
and the Arts. The authors are grateful to Stephen Giugni (CSIRO) for providing excellent comments
on a draft of this paper and for some data in Table 2.
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Table 2. Excerpt from Climate Leaders. Some US Organisations participating in the Climate Leaders Program
(excerpt from ttp://www.epa.gov/climateleaders/documents/directory.pdf). The table identifies GHG target
reductions and the period over which the reduction program will be implemented. As a result of individual
industry sectoral considerations some organisations have adopted a target to reduce total GHG production, while
others have set normalised targets aimed at increased efficiency and are expressed as reduction in GHG per unit
of production or revenue.
Goals Reduction
Target [%]
Period Where Revenue normalised = GHG
per unit of production
Agilent Technologies 10 2006-2011 Worldwide
Alcoa 4 2008-2013 US
Anheuser-Busch 5 2005-2010 US
Bell Corporation 16 2002-2012 US per production index
Baltimore Aircoil 15 2004-2009 US per ton of steel
Campbell Soup
Company
12 2005-2010 US per adjusted case of product
Cisco 25 2007-2012 Worldwide
Citigroup 10 2005-2011 Worldwide
Coors 12 2005-2010 US
Cummins 25 2005-2010 Worldwide
Deere & Company 25 2005-2014 Worldwide
Dell 15 2007-2012 Worldwide per dollar of revenue
net zero GHG by 2008
DuPont 15 2004-2015 Worldwide
Eastman Kodak 10 2002-2008 Worldwide
Fairchild
Semiconductor
30 2003-2010 US per manufacturing index
Frito-Lay 14 2002-2010 US per pound of production
Gap 11 2003-2008 US per sq foot
General Electric 1 2004-2012 Worldwide
Intel 30 2004-2010 Worldwide per production unit
Johnson & Johnson 14 2001-2010 US
Lockheed-Martin 30 2006-2010 US per dollar of revenue
Marriott 6 2004-2010 US per available room
Merck 12 2004-2012 Worldwide
Millipore 20 2006-2011 Worldwide
Oracle 6 2003-2010 US per sq foot non data centre
space
Raytheon 33 2002-2009 US per dollar of revenue
Sprint 15 2007-2017 US
Boeing 1 2006-2011 US
World Bank 7 2006-2011 US
Unilever 25 2004-2012 Worldwide per ton of production
Volvo Trucks (North
America)
20 2003-2010 US per truck produced
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References:
CDP (2009); Carbon Disclosure Project (2009 - 2015): http://www.cdproject.net/
CN (2009); Carbon Neutral: http://www.carbonneutral.com.au/
DJSI (2009);Dow Jones Sustainability Indexes (2009-20150: http://www.sustainability-index.com/ .
EC (2004); Environment Canada (2004), Guidance Manual for Estimating Greenhouse Gas Emissions
from Fuel Combustion and Process-Related Sources For: Iron and Steel Production, Environment
Canada, March.
IPCC (2006), 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories, Prepared by the
National Greenhouse Gas Inventories Programme, Eggleston H.S., Buendia L., Miwa K., Ngara T. and
Tanabe K. (eds). Published: IGES, Japan. 2006.
IPCC (1997), revised 1996 IPCC Guidelines for national Greenhouse Gas Inventories Reporting
Instructions, 1997.
IPCC (2000); Good Practice Guidance and Uncertainty Management in National Greenhouse Gas
Inventories. Intergovernmental Panel on Climate Change.
Download at <http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/gp/gpgaum.htm>.
ISO (2006); International Organization for Standardization: ISO14064/2006 - Part 1: Specification
with guidance at the organization level for the quantification and reporting of greenhouse gas
emissions and removals; Part 2: Specification with guidance at the project level for the quantification,
monitoring and reporting of greenhouse gas emission reductions and removal enhancements; Part 3:
Specification with guidance for the validation and verification of greenhouse gas assertions. 2006;
ISO (1993) Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement, International Organization for
Standardization, Geneva, Switzerland.
Taylor, J. R. (1997), An Introduction to Error Analysis, 2nd
edition, University Science Books,
Sausalito, CA, USA, 1997.
WRI (2004), World Business Council for Sustainable Development e World Resources Institute,
Greenhouse Gas Protocol – Corporate Module, Revised Edition, 2004.
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Anexo: Abordagem adotada no tratamento das Incertezas
Nos casos específicos dos setores de mineração e siderurgia, as principais fontes de incerteza a ser
consideradas nas metodologias de cálculo das emissões, são aquelas existentes nas mensurações dos
dados de atividade e dos analisadores da qualidade dos insumos (composição química). As usinas de
produção de ferro e aço são intensivas no uso de energia e em atividades que geram emissões de GEE,
especialmente o dióxido de carbono (CO2). Na siderurgia a rota de produção adotada é de extrema
importância; por exemplo, a existência na planta de: redução, refino, laminação ou produção de coque.
Os principais insumos, fontes de carbono em uma usina siderúrgica são (de modo geral): coque, coque
de petróleo, carvão metalúrgico, antracito, carvão vegetal, óleo diesel, óleo combustível, GLP, gás
natural (GN). Existem também outros insumos que geram emissões nos processos siderúrgicos, tais
como: cal (calcítica ou dolomítica), calcário, ferro-ligas contendo carbono, resíduos e gases
recirculados. Esses fatores condicionam, essencialmente, a intensidade da emissão de gases de efeito
estufa (GEE) nas usinas siderúrgicas. Desse modo, as emissões dependerão do tipo de instalação
existente (sinterização, alto-forno, aciaria, laminação, utilidades) e do tipo de insumo utilizado nos
processos, bem como dos próprios processos. Ver Carvalho, Brasil e Souza (2007).
Desse modo, as principais fontes de incerteza consideradas nas metodologias de cálculo das emissões,
são aquelas existentes nas mensurações dos dados de atividade e dos analisadores da qualidade dos
insumos (composição química); Brasil, Souza e Carvalho (2008). Assim, devem ser considerados os
diversos equipamentos de medição, protocolos de calibração e a periodicidade observada nessas
calibrações. Particularmente importantes para o caso das emissões de GEE são os instrumentos
utilizados nas mensurações relacionadas a insumos contendo carbono, aos produtos finais, e
analisadores. Os principais instrumentos são: (i) balanças de pesagem dos Insumos, resíduos e
produtos finais; ii) analisadores; (iii) medidores do consumo de combustível; e, (iv) medidores de
vazão de gases (residuais e re-circulados).
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Na avaliação das emissões, a abordagem usual utiliza, simplificadamente, para estimar as emissões dos
GEE específicos (i.e., CO2), a relação geral: ababxFEQEmissão ; onde:
a = Tipo de “insumo contendo carbono”;
b = Setor ou fonte de atividade;
abQ = Quantidade utilizada de “insumo contendo carbono”, do tipo “a” na fonte “b”;
abFE = Fator de emissão do “insumo contendo carbono” utilizado, do tipo “a” na fonte “b”.
Para o gás estufa metano (CH4), por exemplo, é necessário utilizar, de forma multiplicativa, o
potencial de aquecimento global (PAG = 21); considerem-se as observações de que as emissões desse
gás são muito mais influenciadas pela combustão e/ou tecnologia empregados, (GHG Protocol, 2008,
p. 9), IPCC (2006). Para a determinação das emissões escopo 2, relativas ao uso de energia elétrica os
fatores de emissão nacionais encontram-se em MCT (2008).
É recomendável verificar-se a existência de históricos de estimações similares. A escolha do método
de cálculo apropriado depende da disponibilidade dos dados (de atividade), dos fatores de emissão
específicos, das tecnologias de combustão utilizadas no processo, e outros. Qualquer que seja a
metodologia adotada, por exemplo, a que usa fatores de emissão, deve-se cuidar para aumentar a
consistência e a transparência, como recomenda o IPCC (2000, 2006). Por exemplo, certificando-se da
adequação dos fatores usados nos processos existentes em cada instalação e tomando cuidado com as
transformações das unidades.
Todas essas práticas são importantes na realização de inventários corporativos de emissões de GEE.
Por exemplo, a classificação dos dados em “tiers” ou “classes de rigor”; (IPCC, 2006, vol 1, p. 6). Um
“tier” representa um nível metodológico de complexidade. São considerados três “tiers”. O “tier” 1 é o
método básico, o “tier” 2 é um nível intermediário e o “tier” 3 é o mais complexo em temos de
exigências dos dados. Como é acentuado no GHG Protocol (2008, p. 8): “à medida que o “tier”
aumenta de 1 para 3, os valores tornam-se mais específicos para cada companhia”. Os métodos “tier”
3 exigem que os dados utilizados sejam específicos de cada instalação, tais como dados de atividade e
a composição do combustível utilizado e também os tipos específicos de tecnologia empregada,
quando pertinente. No “tier” 2 os fatores de emissão podem refletir “as práticas industriais típicas em
dado pais”. Essa escolha tem implicações diretas nas incertezas dos cálculos das emissões.
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O IPCC (2006, Volume 3), trata das incertezas nas emissões de GEE nos “Processos industriais e uso
de produtos”. Os fatores de emissão para a produção de ferro e aço usados no “tier” 1 devem ter uma
incerteza de ±25%. Já as incertezas para o conteúdo específico de carbono nos materiais seriam em
torno de ±10%, no “tier” 2. Os conteúdos de carbono determinados para o “tier” 3 estariam dentro de
±5%. Por isso o IPCC recomenda que, quando possível, deve-se adotar o “tier” 3.
A propagação de incertezas via combinação de variâncias assume que as variáveis envolvidas são
aproximadamente independentes (pressuposto adotado pelo IPCC e verificado no inventário). No
entanto, se as variáveis apresentarem dependência, basta adequar as relações, que se tornam um pouco
mais complexas; ver por exemplo: Degroot and Schervish (2002); Hogg and Craig (2003); e Mood at
al (1974). Considere as variáveis aleatórias X e Y com médias X)X(E , Y)Y(E e variâncias
2X)X(V , 2
Y)Y(V , respectivamente.
Incertezas combinadas de forma aditiva: Z = X + Y
YX)Y(E)X(E]YX[E]Z[E
2Y
2X
)Y(V)X(V]YX[V]Z[V
2Y
2X
)Y(V)X(V]YX[V]Z[V
Incertezas combinadas de forma multiplicativa Z = X.Y
YXZ )Y(E).X(E]XY[E]Z[E
2Y
2X
2X
2Y
2Y
2X
2Z
]XY[V]Z[V
ZYX)Z(E).Y(E).X(E)XYZ(E)W(E 2z
2y
2x
2z
2y
2x
2z
2y
2x
2z
2y
2x
2z
2y
2x
2z
2y
2x
2z
2y
2x .............. V(W)
Incertezas combinadas na forma de quociente: Y
XZ
)Y(VY
XE]Z[E
3Y
X
Y
XZ
2Y
2X
2
Y
X )Y(V)X(V.
Y
XV]Z[V
Se as incertezas forem dadas em forma percentual, pode-se reportar uma quantidade média junto com
uma medida da incerteza dessa estimativa pela expressão:
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)X(EP.zX ii
onde iX representa a quantidade média, z representa um p-quantil apropriado (o manual IPCC
recomenda p=0,95) e EP( iX ) é o erro padrão de iX . As incertezas percentuais associadas às fontes
são calculadas como:
i
ii
X
)X(EP.zU ; z = 1,96 ; i = 1, 2, ...n.
Combinação por adição: n1
2nn
211
TOTALXX
)UX()UX(U
onde:
TotalU = A Incerteza percentual na soma das quantidades (metade do intervalo de confiança de 95%
dividida pelo total, i.e. média, e expressa como percentagem). O termo incerteza é baseado no
intervalo de confiança de 95%.
iX e iU = As quantidades incertas (i.e., mensuradas com alguma incerteza) e as incertezas percentuais
associadas a elas, respectivamente.
Combinação por multiplicação: 2n
21TOTAL UUU
onde:
TotalU = A Incerteza percentual no produto das quantidades (metade do intervalo de confiança de 95%
dividido pelo total, i.e. média, e expresso como percentagem).
iU = As incertezas percentuais associadas a cada uma das quantidades.
Comentário
Na propagação das incertezas via variâncias (e também na forma percentual, para se ter uma
equivalência nos resultados), eventualmente deve-se computar uma estimativa do desvio padrão via
amplitude. Assim, estando disponível o erro de um equipamento como um percentual da medida
considerada, pode-se calcular uma estimativa do desvio padrão, simplesmente determinando-se os
valores máximos e mínimos esperados no entorno da mensuração média, calcular a amplitude, e obter
a estimava via relação usual.
Procedimento de Agregação
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O inventário de GEE é principalmente a soma de produtos de Fatores de Emissão, Dados de Atividade
(consumo) e outros parâmetros de estimação. Logo, as equações de propagação podem ser usadas
repetidamente para estimar a incerteza do inventário total. Inicialmente via forma multiplicativa e, na
agregação final, via forma aditiva.
Referências Adicionais do Anexo
Brasil, Gutemberg Hespanha, Souza, Paulo Antônio e Carvalho, João Andrade, Inventários
Corporativos de Gases de Efeito Estufa: Métodos e Usos, Revista Eletrônica Sistemas & Gestão,
vol 3, nº 1, 15-26, 2008.
Carvalho, J. A.; Brasil, G. H.; de Souza, P. A. (2007), Methodology for Determination of
Greenhouse Gas Emission Rates from a Combustion System: Accounting for CO, UHC, PM, and
Fugitive Gases, 4th European Congress of Economics and Management of Energy in Industry, Porto,
Portugal, cd, 12 pages, november/2007.
Degroot, Morris H. and Schervish, Mark J. (2002), Probability and Statistics, 3rd Edition, Addison-
Wesley, Reading Massachusetts.
GHG Protocol (2008), Calculating Greenhouse Gas Emissions from Iron and Steel Production, A
component tool of the Greenhouse Gas Protocol Initiative, Iron & Steel version 2 Guidance, January
2008. Disponível em: http://www.ghgprotocol.org.
Hogg, R.V. and Craig, A.T. (2003), Introduction to Mathematical Statistics, 5th
Ed, 2003, Macmillan.
IPCC (2006), 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories, Prepared by the
National Greenhouse Gas Inventories Programme, Eggleston H.S., Buendia L., Miwa K., Ngara T. and
Tanabe K. (eds). Published: IGES, Japan. Available at: http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp.
MCT (2008), Fator_Emissão_Grid_MCT_2007, Disponível em: www.mct.gov.br, Planilha Excel com
os fatores de emissão do setor elétrico, divulgada pelo MCT em junho/2008.