UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE SAN LUIS POTOSÍ

Contexto general

Antecedentes

El panel presentó los cambios en las diferencias en la temperatura promedio global y el nivel del mar, así como en la capa de nieve del hemisferio norte durante el período basado en el período del Gráfico 1.2) (IPCC, 2007). Estabilización de las concentraciones de gases de efecto invernadero en la atmósfera a un nivel que evite interferencias antropogénicas peligrosas en el sistema climático.

Objetivos

Objetivo general
Objetivos específicos

Con base en lo anterior, esta investigación presenta posibles estrategias para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero en el sector productivo industrial de San Luis Potosí, a partir de la implementación de un inventario nacional de gases de efecto invernadero liberados en dicho sector, en el análisis de los factores que determinan tales emisiones; y proyectados en sus escenarios hasta 2020. El inventario ascendente incluye las emisiones provenientes del uso de combustibles en la industria así como las liberadas en el propio proceso productivo.

Justificación

El cumplimiento de la LGCC requiere que las entidades federativas calculen sus emisiones y desarrollen escenarios de mitigación y adaptación. Construir y proponer estrategias de mitigación de GEI más certeras, precisas y factibles, generadas a partir de la identificación de las principales categorías de fuentes.

Área de estudio

Tales cambios en la distribución de la población del estado se deben en gran medida a la creciente oferta de trabajo que ha brindado el sector de la industria manufacturera en las zonas urbanas, principalmente en el Área Metropolitana de San Luis Potosí. Dinámica del aporte de los subsectores industriales al PIB manufacturero de San Luís Potosí.

Inventario de emisiones de gases de efecto invernadero del sector

Introducción

México ha reportado sus emisiones a la CMNUCC en cinco ocasiones y ha actualizado constantemente su inventario nacional de emisiones de gases de efecto invernadero. 36 En el mismo contexto estatal, Olivo (2013) elaboró un inventario de emisiones de gases de efecto invernadero generadas por el sector energético.

Marco teórico

La atmósfera y el efecto invernadero
Los gases de efecto invernadero y sus fuentes
Inventarios de emisiones a la atmósfera

52 inventarios de gases de efecto invernadero derivan de los compromisos vinculantes que las naciones pertenecientes a la CMNUCC obtuvieron al establecerse esta convención. Guía del IPCC sobre buenas prácticas y gestión de la incertidumbre en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero (GBP).

Metodología

Planeación de categorías de fuentes
Determinación de datos de actividad y factores de emisión
Cálculo de las emisiones
Calculo de la incertidumbre
Emisiones en la producción de cemento: subcategoría 2A1
Emisiones en la producción de cal: subcategoría 2A2
Emisiones por el uso de piedra caliza y dolomita: subcategoría
Emisiones por la producción de asfalto: subcategoría 2A6
Emisiones en la fabricación de productos de vidrio: subcategoría
Emisiones en los procesos químicos: subcategoría 2B5…
Emisiones en la producción de hierro y acero: subcategoría 2C1
Emisiones en la producción de pulpa y papel: subcategoría 2D1
Emisiones en la producción de alimentos y bebidas: subcategoría

Cálculo de la incertidumbre en la estimación de las emisiones de CO2 en el PI del cemento. 77 Cálculo de la incertidumbre en la estimación de emisiones de CO2 en el PI cal. Estimación de emisiones de GEI por parte de la UCPI en la fabricación de pisos cerámicos.

84 Estimación de emisiones de GEI por la UCPI en la producción de hormigón asfáltico. Estimación de emisiones de GEI por parte de la UCPI en la producción de hierro y acero.

Conclusiones

La mayoría de las emisiones están relacionadas con la matriz de combustibles utilizados en las distintas subcategorías de fuentes de emisión. Por otro lado, es importante analizar las tendencias en las emisiones de GEI de cada subcategoría, con el objetivo de detectar y analizar cambios en las mismas (Gráfico 2.13). Tendencia de las emisiones de CO2e, sin incluir las tres subcategorías que más contribuyen en términos absolutos de emisiones (2A1, 2C1 y 2D2).

Guía metodológica para la estimación de emisiones atmosféricas de fuentes fijas y móviles en el registro de emisiones y transferencias de contaminantes. Protocolo de Kioto de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático. Inventario de emisiones de gases de efecto invernadero del sector energético, balance energético del estado y estrategias de mitigación.

El enfoque bottom-up y el control de calidad: imprescindibles en el

Introducción

Otros inventarios de fuentes móviles evaluados utilizando un enfoque ascendente o una combinación de enfoques de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba han sido muy útiles para proporcionar datos para la modelización de la calidad del aire (Ho y Clappier, 2011; Borge et al., 2011). Los inventarios puntuales de recursos estimados utilizando un enfoque ascendente requieren datos de actividad específicos (Zhao et al., 2012; Jaramillo et al., 2005). 124 datos de agencias gubernamentales se convierten en una opción viable para la evaluación de poblaciones (SMA-DF, 2010; Funk et al., 2001).

Metodología

Para estimar las emisiones es necesario conocer el volumen anual de actividades de cada una de las categorías incluidas en el inventario; Estos pueden incluir, entre otros: la cantidad de materias primas utilizadas, la producción anual correspondiente a cada categoría o empresa, el tipo y cantidad de combustible utilizado. Las bases de datos de permisos de funcionamiento de las empresas se obtuvieron de la Secretaría de Ecología y Gestión Ambiental (SEGAM), y también se obtuvieron algunos datos de los certificados anuales de funcionamiento (COA) estatales. La información más útil, por ser la más completa, se obtuvo de la Base de Datos General 2005 (DATGEN), que es una base de datos controlada e integrada por la Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (SEMARNAT).

Resultados

Caso de la subcategoría 2C1: producción de hierro y acero
Caso de la subcategoría 2A1: Producción de Cemento

Estimación de las emisiones de CO2 generadas por la subcategoría de producción siderúrgica, según el enfoque top-down. Estimación de las emisiones de GEI derivadas del consumo de combustible con un enfoque de arriba hacia abajo. Los resultados de las emisiones totales de GEI de esta subcategoría según el enfoque de arriba hacia abajo fueron toneladas de CO2.

Conclusiones y Recomendaciones

Busque en todos los directorios de empresas existentes de diferentes años detallando toda la información posible sobre cada empresa ubicada en la región en cuestión. Buscar y combinar toda la información estadística resumida posible sobre la dinámica productiva de cada una de las líneas industriales según la región de que se trate. Al conocer los requerimientos energéticos de cada uno de los diferentes procesos productivos se puede realizar una comparación con la cantidad y tipo de combustible que reporta cada empresa.

Inventario de emisiones del tráfico rodado para modelar la calidad del aire y evaluar estrategias de reducción: un caso de la ciudad de Ho Chi Minh, Vietnam. Inventario de emisiones de contaminantes atmosféricos de fuentes puntuales en la zona de Cali-Yumbo (Colombia). Actualización del Inventario de Emisiones Atmosféricas del Valle de Aburrá, con su Georeferenciación.

Factores determinantes de las emisiones de CO 2 asociadas al uso de

Introducción

Por tanto, resulta muy útil analizar la relación entre las emisiones de CO2 y la dinámica del uso de combustibles fósiles. Una de las relaciones más analizadas es la atribuida a las emisiones de CO2 y al crecimiento económico de cada país o región (Alcántara y Padilla, 2005; Samaniego y Galindo, 2009). Samaniego y Galindo (2009 y 2010) aplicaron la ecuación de Kaya para analizar el efecto de los impulsores sobre las emisiones de CO2 asociados con el uso de combustibles fósiles y la producción de cemento en países de América Latina.

Metodología

Cada uno de los términos de la ecuación (5) describe el efecto (emisiones), con el que cada factor determinante contribuye al cambio total de emisiones del período a evaluar (∆𝐶𝑐, ∆𝐶𝑒, ∆𝐶𝑟, ∆𝐶𝑃). Los datos relacionados con las emisiones de CO2 y la energía consumida se obtuvieron del inventario de emisiones de GEI del sector industrial de San Luis Potosí, elaborado por el autor de este estudio. Los datos del PIB del sector manufacturero a precios constantes en 2008 se obtuvieron del Banco de Información Económica del INEGI y los datos de población del INEGI.

Resultados

Por ejemplo, para el efecto experimentado entre, se encontró que la tasa de variación anual (TVA) del consumo de energía en el sector fue del 9,23%, pero las emisiones de CO2 aumentaron un 14,43%, lo que dio un aumento. El determinante de la intensidad energética mostró un efecto significativo en la variación anual de las emisiones, especialmente en el periodo 2004-2008 (gráfico 4.2). La dinámica de la contribución de cada factor en la variación anual de las emisiones de CO2 por consumo de combustibles en el sector manufacturero de San Luis.

Discusión

Si bien este factor está relacionado con la intensidad energética (energía/PIB), ha habido episodios como este en los que un aumento del PIB no afectó de la misma manera a la variación de ambos factores. 155 aumento del PIB; Esto significa que la intensidad energética depende en gran medida de la dinámica de los subsectores más intensivos en demanda de energía, que no contribuyen más al PIB del sector. Evolución de los componentes de la intensidad de carbonización energética en el periodo 2009-2010.

Conclusiones

Análisis de los determinantes de las desigualdades internacionales en las emisiones de CO2 per cápita aplicando el enfoque distributivo: una metodología de descomposición del factor Kaya. Escenarios de emisiones de gases de efecto invernadero relacionados con los combustibles fósiles y el cemento en América Latina. Quinta Comunicación Nacional a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático.

Introducción

La evolución de las emisiones de CO2 en el sector industrial depende de diversos factores enmarcados en una dinámica impredecible, que depende de la particularidad económica del contexto que se analiza. Una de las fórmulas más utilizadas para identificar los determinantes de las emisiones de CO2 generadas por el consumo energético ha sido la identidad Kaya. Por lo tanto, el objetivo de este estudio es aplicar el método LMDI a la identidad Kaya para evaluar el efecto que cada uno de los subsectores del sector industrial ejerce sobre los determinantes de la variación temporal de las emisiones; y en base a los resultados construir posibles escenarios de CO2.

Antecedentes

Dinámica de las emisiones globales de CO2, según los determinantes de identidad de Kaya (IEA, 2013). 173 cada uno de los factores infiere el cambio en las emisiones a lo largo del tiempo. El LMDI se ha utilizado ampliamente para descomponer la contribución de los sectores industriales al cambio en las emisiones de CO2 generadas en este sector.

Metodología

1 Límite inferior Límite inferior Límite inferior 2 Límite inferior Límite inferior Promedio 3 Límite inferior Límite inferior Mejor límite 4 Límite inferior Promedio Límite inferior. 6 Límite inferior Promedio Límite de Bo 7 Límite inferior Límite de Bo Límite inferior 8 Límite inferior Límite de Bo Promedio 9 Límite inferior Límite superior Límite superior 10 Promedio Límite inferior Límite inferior. 24 Límite superior Promedio Límite superior 25 Límite superior Límite superior Límite inferior 26 Límite superior Límite superior Promedio 27 Límite superior Límite superior Límite superior.

Resultados

Aplicación del método LMDI para identificar la contribución por subsector
Escenarios de las emisiones proyectadas al 2020 a partir de intervalos de
Escenarios de Reducción

Dinámica de la contribución de cada factor a la variación anual de las emisiones de CO2 generadas por el uso de combustibles en el sector manufacturero. Para evaluar la contribución de cada subsector al efecto reflejado por la intensidad energética (ΔCe) sobre las emisiones durante los períodos anteriores, se analizaron los resultados de la ecuación (8) de la metodología. Índices de variación interanual de la intensidad de carbonización energética (c), la intensidad energética (e) y el PIB del sector manufacturero (r), durante el período base 2000-.