Aplicação dos Sistemas de Informação Geográfica nas energias renováveis: o potencial da energia solar na ilha de São Vicente – Cabo Verde

Informação Geográfica (SIG) ao estudo das energias renováveis, tendo como caso avaliar o potencial solar na ilha de São Vicente do arquipélago de Cabo Verde. A energia do sol é a principal fonte de energia renovável, e está disponível em quase todas as regiões do planeta. Quantificar o potencial energético solar de um lugar ou região é indispensável, para avaliar as potencialidades de produção de energia fotovoltaica. Outro fator importante prende-se com ordenamento territorial associado à exploração desses recursos energéticos, pelo que devem ser avaliadas as condições técnicas, ambientais e económicas, quando se pretende instalar parques para a produção de energia fotovoltaica. Assim, neste trabalho foram aplicadas as ferramentas SIG, para quantificar a radiação solar mensal e anual da ilha de São Vicente, arquipélago de Cabo Verde, através do modelo Solar Analyst. Numa segunda fase, aplicou-se a técnica de análise multicritério em combinação com os SIGs para definir as áreas mais favoráveis para a instalação de parques de produção de energia elétrica a partir da energia solar. Para o cálculo da radiação solar na ilha de São de Vicente, utilizou-se o modelo digital de terreno (MDT) e a latitude da ilha como parâmetros de entrada ao modelo. Para a análise multicritério definiram-se um conjunto de critérios que devem ser considerados na implementação de parques solares, nomeadamente, a disponibilidade de radiação solar existente na área, a distância à rede de transporte de energia elétrica e à rede viária, o declive do terreno, o uso e ocupação do solo e a proximidade às linhas de água. Para auxiliar na atribuição dos pesos aos critérios utilizados na análise aplicou-se a método Analytic Hierarchy Process (AHP). As áreas resultantes do processo da análise multicritério, foram confrontadas com a Carta de Condicionantes do esquema regional de ordenamento da ilha de São Vicente, aferindo a conformidade das propostas e reajustes subsequentes, de modo a obter os resultados finais.

Modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos : aplicação em séries económicas de Cabo Verde

No estudo de séries temporais, os processos estocásticos usuais assumem que as distribuições marginais são contínuas e, em geral, não são adequados para modelar séries de contagem, pois as suas características não lineares colocam alguns problemas estatísticos, principalmente na estimação dos parâmetros. Assim, investigou-se metodologias apropriadas de análise e modelação de séries com distribuições marginais discretas. Neste contexto, Al-Osh and Alzaid (1987) e McKenzie (1988) introduziram na literatura a classe dos modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos, os processos INAR. Estes modelos têm sido frequentemente tratados em artigos científicos ao longo das últimas décadas, pois a sua importância nas aplicações em diversas áreas do conhecimento tem despertado um grande interesse no seu estudo. Neste trabalho, após uma breve revisão sobre séries temporais e os métodos clássicos para a sua análise, apresentamos os modelos autorregressivos de valores inteiros não negativos de primeira ordem INAR (1) e a sua extensão para uma ordem p, as suas propriedades e alguns métodos de estimação dos parâmetros nomeadamente, o método de Yule-Walker, o método de Mínimos Quadrados Condicionais (MQC), o método de Máxima Verosimilhança Condicional (MVC) e o método de Quase Máxima Verosimilhança (QMV). Apresentamos também um critério automático de seleção de ordem para modelos INAR, baseado no Critério de Informação de Akaike Corrigido, AICC, um dos critérios usados para determinar a ordem em modelos autorregressivos, AR. Finalmente, apresenta-se uma aplicação da metodologia dos modelos INAR em dados reais de contagem relativos aos setores dos transportes marítimos e atividades de seguros de Cabo Verde.