Dados brasileiros na ecoinvent 3.8: um avanço na regionalização dos inventários
A representatividade geográfica é um aspeto importante da qualidade de um estudo de Avaliação do Ciclo de Vida (ACV). Quando se utilizam dados de outro país para representar atividades brasileiras, diferenças na matriz energética, tecnologia, logística e condições de operação podem influenciar os resultados.
Na versão 3.8 da base de dados ecoinvent, lançada em 2021, foram integrados conjuntos de dados brasileiros desenvolvidos no Projeto Pedra Fundamental, em colaboração com a Rede ACV e parceiros. O trabalho procurou melhorar a representação de atividades relevantes para a economia brasileira.
Que atividades foram abrangidas?
Entre os conjuntos de dados divulgados encontravam-se atividades relacionadas com a extração, importação e distribuição de petróleo bruto e gás natural; produção de biodiesel; distribuição de gasóleo para transporte; e transporte rodoviário de mercadorias por camião. Foi também atualizado o mix de fornecimento de petróleo bruto utilizado nas operações de refinação.
A inclusão de dados regionalizados pode reduzir a dependência de proxies internacionais e melhorar a coerência entre o inventário e o contexto geográfico do sistema estudado. Isto não significa, contudo, que um conjunto de dados nacional seja automaticamente representativo de todas as instalações, regiões ou períodos.
O que verificar ao utilizar dados de base
O profissional de ACV deve avaliar a tecnologia representada, a cobertura temporal e geográfica, as fontes, a unidade de referência, os limites do sistema e a adequação ao objetivo e âmbito do estudo. É igualmente importante documentar adaptações e verificar se existem dados mais recentes.
A ecoinvent é atualizada periodicamente. A versão 3.8 é um marco histórico do projeto, não a versão atual da base. A versão 3.12 foi lançada em novembro de 2025 e a página oficial da base já apresenta a versão 3.13 em 2026. Ao reproduzir ou atualizar um estudo, é essencial registar a versão efetivamente utilizada e avaliar o efeito de eventuais alterações nos conjuntos de dados.
A regionalização é um processo contínuo: quanto melhor for a correspondência entre os dados e o sistema real, mais transparente e útil tenderá a ser a interpretação dos resultados.