USO DE MACHINE LEARNING NA ANÁLISE DA EVOLUÇÃO DAS EMISSÕES DE GASES DE EFEITO ESTUFA NO BRASIL E OS DESAFIOS PARA A SUSTENTABILIDADE CLIMÁTICA

A crescente emissão de gases de efeito estufa e os contínuos impactos do aquecimento global têm resultado em uma necessidade na ação global. De acordo com o Sexto Relatório de Avaliação do IPPC, as emissões deverão ser reduzidas em 43% até 2030 com base em 2019, para limitar o aquecimento a 1,5°C. Assim, os governos e as empresas assumem grande importância na mitigação das mudanças climáticas e no impulso a políticas públicas e tecnologias sustentáveis. Este artigo reúne a evolução temática de pesquisadas realizadas sobre GEE e o comportamento das emissões brasileiras no período 2000-2023. Foram utilizadas análises bibliométricas com o software SciMAT, além de métodos estatísticos como análise de correlação e clusterização via K-means. A análise identificou três períodos distintos nas emissões: crescimento acentuado (2000–2005), redução significativa (2006–2010) e estabilização com tendência de alta (2010–2023). Observou-se forte correlação entre as emissões e variáveis como uso da terra, PIB e população, reforçando o papel da agropecuária e do desmatamento como principais vetores de emissão. Apesar dos avanços na transição energética, o desmatamento continua sendo o maior desafio brasileiro. Conclui-se que estratégias de mitigação devem ser multifatoriais, considerando tanto aspectos estruturais quanto conjunturais, para efetivar a neutralização das emissões até 2050. O estudo destaca a importância da integração entre desenvolvimento econômico e conservação ambiental na agenda climática nacional.