Desarrollo de un modelo predictivo de las emisiones de CO2, el consumo energético y el desarrollo sostenible en India 1990-2030

• Autores: Gregorio Ortega Ruiz
• Directores de la Tesis: José Enrique García Ramos (dir. tes.), Ángel Isidro Mena Nieto (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Huelva ( España ) en 2022
• Idioma: español
• Número de páginas: 269
• Materias:
  • Ciencias tecnológicas
    • Ingeniería y tecnología del medio ambiente
      • Control de la contaminación atmosférica
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Arias Montano
• Resumen
  • español

    Esta tesis tiene como objetivo principal analizar y comparar las fuerzas motrices que conforman las emisiones de dióxido de carbono en India, dada la especial relevancia mundial que se prevé tendrán dichas emisiones. Para ello, se han empleado distintas técnicas que se aplicarán, a modo de comparación, a los seis mayores emisores del mundo, a saber, China, los Estados Unidos de América, la Unión Europea, India, Rusia y Japón, responsables de más del 67% de las emisiones globales durante el periodo 1990-2018. El análisis se basa, por un lado, en una descomposición LMDI de una identidad Kaya ampliada, considerando cinco fuerzas motrices y, por otro lado, en un estudio de causalidad de Granger. Ambas técnicas nos permiten desentrañar la relación entre las diferentes fuerzas motrices y cómo cambian estas de un país a otro, facilitando la comprensión del caso indio. Por otra parte, se realizará una extrapolación para la India hasta 2030, dentro de unos escenarios propuestos, de las emisiones y el Producto Interior Bruto en el país para, de esta manera, poder prever el comportamiento a futuro de la intensidad energética, indicador propuesto por India para el cumplimiento de sus Compromisos en los Acuerdos de París. La principal conclusión del análisis Kaya-LMDI es que el crecimiento económico ha sido el principal motor que aumenta las emisiones de CO2 y, en mucha menor medida, el aumento en población, cosa que sucede en la mayoría de las seis economías analizadas. Por otro lado, la intensidad energética es el factor principal para reducir las emisiones de CO2. Sorprendentemente, el término de mezcla de combustible rara vez contribuye a la disminución de las emisiones, con las excepciones notables de los EEUU y la UE, lo que demuestra que el uso de energías renovables aún debe promoverse activamente. Cabe destacar el diferente comportamiento observado entre los cuatro países desarrollados y los dos países en desarrollo, que son además los de mayor población, China e India. El análisis de causalidad de Granger sugiere que la intensidad energética da lugar a causalidad de Granger con el PIB en los países desarrollados, la intensidad energética también da lugar a causalidad de Granger con las emisiones de CO2 en la mitad de los países y el PIB da lugar a causalidad de Granger con las emisiones de CO2 solo en un caso, Japón. La extrapolación de los datos, dentro de los escenarios propuestos, sugiere que el cumplimiento de la NDC india solo se puede llevar a cabo empleando todas las medidas propuestas por el país en su NDC, a saber, ampliación del uso de las energías renovables, crecimiento económico e implantación de tecnología supercrítica en el conjunto de las plantas de carbón para la generación eléctrica, con la consiguiente mejora en la eficiencia.

  • English

    The main objective of this thesis is to analyse and compare the driving forces that cause carbon dioxide emissions in India, given the special global relevance that these emissions are expected to have. To do this, different techniques have been used and are applied, as a matter of comparison, to the six largest emitters in the world, namely China, the United States of America, the European Union, India, Russia and Japan, responsible for more than 67% of global emissions during the period 1990-2018. The analysis is based on an LMDI decomposition procedure of an expanded Kaya identity, considering five driving forces and a Granger causality study. Both techniques allow us to unravel the relationship between the different driving forces and to know how they change from one country to another, facilitating the understanding of the Indian case. On the other hand, an extrapolation will be carried out, within some proposed scenarios, for the CO2 emissions and the Gross Domestic Product in the country, in order to be able to predict the future behaviour of energy intensity, an indicator proposed by India for the fulfilment of its Commitments in the Paris Agreements. The main conclusion of the Kaya-LMDI analysis is that economic growth has been the main driver for increasing CO2 emissions and, to a much lesser extent, population growth in most of the six economies analysed. On the other hand, energy intensity is the main factor to reduce CO2 emissions. Surprisingly, the term end-use fuel mix rarely contributes to emissions declines, showing that the use of renewable energy still needs to be actively promoted. It is worth noting the different behaviour observed between the four developed countries and the two developing ones, which are the most populated ones, China and India. Granger causality analysis suggests that energy intensity Granger causes GDP in developed countries, energy intensity also Granger also causes CO2 emissions in half of the countries, and GDP Granger causes CO2 emissions in only one case, Japan. Extrapolation of the data, within the proposed scenarios, suggests that compliance of the Indian NDC can only be achieved by employing all the measures proposed by India in its NDC, namely, renewable energy expansion, economic growth and deployment of supercritical technology in all coal plants for electricity generation, with the consequent improvement in efficiency.