Secuenciación óptima de medidas de mitigación de gases de efecto invernadero para el sector residencial de Chile

Abstract

El calentamiento global se ha posicionado como uno de los mayores desafíos que ha tenido que enfrentar la humanidad. Frente a esto, varios países se han comprometido a disminuir sus emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). Chile no se ha quedado al margen de todo esto, comprometiéndose a reducir un 30% de la intensidad de emisiones de GEI para el año 2030, respecto del año 2007. Para esto, han sido evaluadas una serie de medidas u opciones de mitigación para cada sector relevante y elaborar una política de cambio climático nacional. Ya se han realizado diversos estudios sobre las posibles políticas, pero aún falta definir cuándo se implementará cada medida para alcanzar la meta comprometida. Tradicionalmente, dentro de las herramientas utilizadas para responder las preguntas antes planteadas, se encuentran las curvas de abatimiento de GEI, implementando primero las medidas más económicas y siguiendo así hasta la más costosa. Pero esta solución no es la óptima y trae graves consecuencias, como hacer más caro de alcanzar los objetivos de mitigación de largo plazo o, incluso, volver inalcanzable un objetivo más ambicioso. Dado lo anterior, esta memoria aplica un modelo de optimización lineal basado en el planteado por A. Vogt-Schilb, en el documento Marginal abatement cost curves and the optimal timing of mitigation measures , con el fin de determinar la secuenciación óptima de opciones de mitigación de GEI. Esto permite contrastar las curvas en su versión tradicional y la implementación de un modelo de optimización, determinando la utilidad que tiene este último. Cabe destacar que el desarrollo de esta memoria se acota al sector residencial de Chile, dejando propuesto para trabajos futuros la implementación del modelo en los otros sectores y subsectores del país. Primero, se realiza la construcción de la curva de abatimiento tradicional para el sector antes mencionado. Luego, se desarrolla el modelo de optimización lineal y se presentan los resultados obtenidos. Por último, se realiza una sensibilización del modelo de optimización respecto a las variables relevantes. A partir del desarrollo del modelo de optimización se puede concluir que, dependiendo de la meta de mitigación fijada, existe una combinación óptima de medidas de mitigación, con su correspondiente año de ingreso, que entrega el mínimo costo. Esta secuenciación difiere de la que se podría interpretar a partir de las curvas de abatimiento. Además, se concluye la importancia que tiene considerar el largo plazo al momento de pensar en la política de cambio climático, debido a que se podría volver imposible de alcanzar si no se toman acciones tempranas. Finalmente, se corrobora la hipótesis de que la implementación de un modelo de optimización como el planteado, es una herramienta útil y que podría ayudar en la toma en el diseño de la política de cambio climático de Chile, pero sin dejar de prestar atención a que existen limitantes propias de las curvas las cuales, en trabajos futuros, hay que resolver.