Meta 5
Elaborar uma abordagem econômica sobre a importância da mitigação dos efeitos gerados pelos fenômenos climáticos nos portos de São Francisco do Sul e de Itapoá – SC.
A meta 5 propõe-se mensurar os custos operacionais gerados pelos eventos climáticos e oceanográficos (descargas, chuvas, ventos e ondas) sobre os Portos de São Francisco do Sul e Itapoá/SC, e projetar custos futuros a serem evitados, a partir de cenários de impactos de eventos climáticos nos custos operacionais do porto em estudo. Busca-se, assim, estimar os custos a serem mitigados dada a preparação do porto aos eventos climáticos a serem previstos para os próximos 20 anos. Especificamente, os objetivos são:
- Coleta e organização dos dados referentes a variáveis climáticas e oceanográficas, tais como vento, chuva, ondas, pressão atmosférica, entre outras;
- Levantamento dos custos operacionais gerados pelo fechamento (parcial ou integral) dos portos de São Francisco do Sul e de Itapoá ocasionados pelos eventos climáticos extremos que acometeram o litoral de SC de 2018 a 2021;
- Levantamento dos custos operacionais gerados pelo fechamento (parcial ou integral) do porto/terminais de São Francisco do Sul e Itapoá ocasionados pelos eventos climáticos extremos que acometeram o litoral de SC de 2018 a 2021;
- Desenvolvimento de teste metodológico para identificar a relação das variáveis operacionais e de “impraticabilidade” do Porto de Rio Grande/RS, para posterior aplicação aos portos de São Francisco do Sul e de Itapoá;
- Estimar os custos/prejuízos operacionais gerados a partir de eventos climáticos ocorridos nos portos analisados, utilizando modelos econométricos;
A realização das estimativas se fundamenta na construção e organização de uma base de dados para os portos de São Francisco do Sul e Itapoá, gerados a partir de informações disponibilizadas pela ANTAQ, tais como: tipo de mercadorias e suas subclassificações, fluxo de mercadorias e serviços (embarque e desembarque), tipo de transporte (longo curso e cabotagem), detalhes associados a complexos portuários, terminais públicos e privados, origem e destino (rotas), tabelamentos tarifários, tempo médio para atracação (horas), tempo médio para início da operação (horas), tempo médio para desatracação (hora), tempo médio atracado (horas), tempo médio de operação (horas) e tempo médio de estadia (horas), no período entre os anos de 2018 a 2021.
Processo de coleta, compilação e compatibilização dos dados.
Além da base de dados mencionada, foi gerado um segundo conjunto de dados, com a finalidade de identificar as interconexões entre as variáveis operacionais, os dados climáticos e de “parada” (referente ao período em que o porto/terminal foi fechado para navegação e/ou operação durante determinado período).
Padronização dos dados de Paradas (2018 a 2021) ao Banco de dados de SF do Sul e Itapoá.
A partir do banco de dados completo, propõe-se a utilização do modelo Propensity Score Matching (PSM) a fim de identificar qual o efeito médio da “parada” sobre a duração das operações dos navios nas instalações portuárias.
O modelo PSM realiza a combinação entre embarcações que foram impactadas pelas interrupções operacionais com as que não foram afetadas, utilizando como critério a avaliação da probabilidade de ser afetada pelos evento climáticos, a partir das características observáveis tanto das embarcações como dos terminais e portos.
O Escore de Propensão é calculado por meio da estimativa de um modelo de regressão logística, conforme exemplificado na equação 1.
Hipótese do modelo:
- Sobreposição ou suporte comum: existência de tratados e controles a fim de comparação, 0 < Pr Pr (Xi) < 1.
- Independência condicional: o resultado (y) é independente do tratamento (w), mas condicional ao vetor de características observáveis (Movimentação, Terminais, Carga, Porto), Yi Wi |Pr Pr (X)i.
Após a estimativa do modelo PSM e a identificação do efeito médio decorrente da impraticabilidade causada por eventos climáticos sobre a duração, expressa em horas, das operações navais nos portos analisados, busca-se estimar o ônus associado a essas horas de interrupção. Além disso, busca-se estender essa análise à projeção do total de horas inoperantes devido a eventos climáticos ocorridos nos portos em questão. Assim como, projetar os possíveis custos para os próximos anos mediante as projeções de eventos climáticos.