¿Cuánto reducirá las emisiones la Ley del Clima? Eso depende

CLIMATEWIRE | La repentina presentación del proyecto de ley del clima del Senado hace dos semanas inició una carrera entre los modeladores de emisiones. Sus cálculos y extrapolaciones estimaron que la “Ley de Reducción de la Inflación” estimularía una rápida desaceleración del dióxido de carbono, una reducción de alrededor del 40 por ciento en siete años.

¿Pero tienen razón?

El modelado de emisiones viene con advertencias y limitaciones. Aquí hay una: puede llevar más de una década construir una línea de transmisión interestatal para conectar la generación de energía renovable a las principales áreas metropolitanas. Sin embargo, la mayoría de los modelos asumen que muchos de estos proyectos se construirán para 2030.

En otras palabras, los modelos de emisiones pueden subestimar lo difícil que será reducir rápidamente las emisiones en esta década. Los propios modeladores son generalmente abiertos sobre ese hecho.

Pero eso no impide que los legisladores, los defensores y los medios de comunicación difundan sus hallazgos como si el modelado de emisiones fuera una ciencia exacta. De hecho, lo opuesto es verdad. Un dicho popular entre los modelistas sostiene que “todos los modelos están mal, pero algunos modelos son útiles”.

Entonces, ¿cómo debemos interpretar sus hallazgos? He aquí un vistazo a en qué son buenos los modelos de emisiones, con qué luchan y qué nos dicen sobre los posibles recortes de emisiones de la "Ley de Reducción de la Inflación".

¿Quién está haciendo el modelado y qué encontraron?

Tres grupos han presentado modelos de emisiones que han sido ampliamente citados por legisladores, defensores y la prensa en las últimas semanas.

• The Rhodium Group, una firma de investigación económica, descubrió que las emisiones caerían entre un 31 y un 44 por ciento desde los niveles de 2005 para 2030 bajo la “Ley de Reducción de la Inflación”. Sin el proyecto de ley, Rhodium predijo que las emisiones estadounidenses disminuirían entre un 24 y un 35 por ciento durante ese tiempo.

• Energy Innovation, un grupo de expertos sobre clima y energía, descubrió que las emisiones caerían entre un 37 y un 41 por ciento de los niveles de 2005 para fines de la década con el proyecto de ley, en comparación con un 24 por ciento sin él.

• El Proyecto REPEAT, una iniciativa académica que sopesa el impacto de la política climática, estimó que el proyecto de ley reduciría las emisiones en un 42 por ciento de los niveles de 2005 para 2030, o un 27 por ciento sin él.

¿Cómo funcionan los modelos?

Los modelos de emisiones intentan simular el comportamiento económico. Básicamente, hacen una estimación de cuánto se utilizará una tecnología en función de su costo.

Si la energía solar es barata y los incentivos fiscales federales la hacen aún más barata, un modelo generará montones, montones de energía solar. Por el contrario, si el carbón es realmente caro y se vuelve aún más costoso en relación con sus competidores respaldados por subsidios, el modelo mostrará una caída en la generación de electricidad a partir del carbón.

Este cálculo básico se repite en toda la economía, haciendo estimaciones sobre la cantidad de vehículos eléctricos que hay en las carreteras o cuántos proyectos de captura de carbono están instalados en las fábricas, etc. La estimación de emisiones surge de este panorama económico, y el modelo calcula la producción de gases de efecto invernadero en función de los tipos de tecnologías que se utilizan.

Cuanto más limpias sean las cosas que se utilizan en la economía, mayores serán las reducciones de emisiones.

“Las emisiones son una consecuencia de todo lo demás que están modelando”, dijo Christopher Clack, un modelador que dirige la firma consultora Vibrant Clean Energy. “La reducción de emisiones se basa en cuánto [clean energy] se utilizan herramientas”.

Esto, por supuesto, es una simplificación.

El Proyecto REPEAT incluye un análisis geoespacial que da cuenta del potencial renovable y las restricciones de ubicación. Rhodium utiliza literatura académica sobre la historia de la adopción tecnológica para hacer suposiciones sobre las preferencias de los consumidores. Y la mayoría de los modeladores simulan una variedad de escenarios para reflejar la naturaleza incierta del comportamiento humano.

Para tomar un ejemplo destacado: la mayoría de los modelos ejecutan simulaciones en las que los precios del petróleo son altos y bajos, porque eso puede tener un gran impacto en la tasa de adopción de vehículos eléctricos.

Una característica común entre los modelos es que asumen que las personas y las empresas tomarán decisiones económicamente racionales.

“Modelan elecciones racionales entre actores 100 por ciento económicos que buscan maximizar su propio bienestar minimizando el costo de las inversiones que realizan”, dijo Arne Olson, modelador de Energy and Environmental Economics, o E3, una firma consultora.

Que modelos extrañan

Un problema que enfrentan muchos modelos es que las personas no toman decisiones económicamente racionales, o enfrentan barreras para hacerlo.

Tomemos el ejemplo de los vehículos eléctricos. Algunos vehículos eléctricos ya son más baratos de poseer a lo largo de su vida útil que los automóviles y camiones que funcionan con gasolina. Agregue los incentivos fiscales federales propuestos en el proyecto de ley para los vehículos eléctricos a los modelos, y la mayoría predice que la gente comprará vehículos eléctricos en masa.

Eso es problemático. Incluso si un EV es más barato hoy, eso no significa que alguien pueda salir y comprar uno. Los fabricantes de automóviles están compitiendo para reforzar las cadenas de suministro de vehículos eléctricos, pero tienen dificultades para mantenerse al día con la demanda del mundo real, pero solo el tipo de interés sobrealimentado que sugieren algunos modelos.

También hay preferencias de los consumidores a considerar. Es posible que algunas personas nunca deseen un vehículo eléctrico, independientemente del costo. Como siempre.

“Los modelos son bastante buenos para proyectar, si solo observa la economía y los estándares, cuáles serían los impactos de estos en un mundo óptimo”, dijo Robbie Orvis, analista involucrado en el modelado realizado por Energy Innovation. “Algunas de las cosas importantes con las que los modelos luchan en general es cuando las personas o las empresas no actúan de manera racional”.

Los modeladores intentan resolver este enigma. En el escenario de los vehículos eléctricos, podrían limitar el crecimiento anual de las ventas de vehículos eléctricos. El rodio tiene en cuenta factores como la capacidad del equipaje, que ha demostrado ser una gran consideración entre los posibles compradores de vehículos eléctricos.

“El hecho de que la economía tenga sentido no significa que el 100 por ciento de las ventas serán vehículos eléctricos el próximo año”, dijo Ben King, director asociado de Rhodium que contribuye al modelo de emisiones del grupo. “Estamos tomando conjeturas informadas con estas cosas. El comportamiento humano es difícil de modelar. Somos menos buenos para predecir lo que hará el comportamiento humano”.

La transmisión de energía es otra área en la que los modelos tienen dificultades para capturar las limitaciones del mundo real. Una construcción a gran escala de energía eólica y solar requiere que se instalen grandes cantidades de nueva transmisión eléctrica en todo el país.

El análisis del Proyecto REPEAT asume que la tasa de construcción de transmisión se duplicará esencialmente para fines de la década, lo que permitirá una construcción masiva de recursos renovables, dijo Jesse Jenkins, profesor de la Universidad de Princeton que dirige el proyecto. El modelo estima que EE. UU. agregará 129 gigavatios de capacidad solar en 2031 y 2032. Eso es más que toda la energía solar que existe actualmente en EE. UU. (98 GW).

Pero si EE. UU. realmente puede construir la cantidad de transmisión necesaria para facilitar ese nivel de desarrollo renovable es una pregunta abierta. Las líneas de transmisión a menudo se encuentran con la oposición de “no en mi patio trasero”, lo que dificulta la obtención de permisos. Cuando cruzan las fronteras estatales, la cuestión de quién paga para construirlos se vuelve complicada.

También hay consideraciones políticas a considerar. Texas es una potencia de energía renovable que podría exportar grandes cantidades de energía eólica y solar a las regiones vecinas, si tuviera la capacidad de transmisión para hacerlo. Pero los políticos de Texas se han opuesto durante mucho tiempo a la interconexión a las redes cercanas por temor a que abra el sistema eléctrico del estado a la regulación federal.

Sume todo y existe una incertidumbre significativa sobre si se puede construir suficiente transmisión para facilitar el crecimiento de las energías renovables.

“Sobre la transmisión, creo que somos optimistas. No estamos tratando de capturar un escenario de transmisión restringida”, dijo Jenkins.

Una falla en el mundo real para resolver las limitaciones de transmisión reduciría la tasa de desarrollo renovable, dijo.

Rob Gramlich, presidente de Grid Strategies, señaló que los estados y la Comisión Reguladora Federal de Energía estarán bajo una enorme presión para acordar cómo se deben permitir y pagar las nuevas líneas eléctricas.

“Uno no puede asumir que todo funciona mágicamente en la transmisión”, dijo. “Los modelos utilizados para la contabilidad del carbono tienden a incluir múltiples sectores y, por lo tanto, no tienen la capacidad de incorporar muchos detalles del complicado sistema de transmisión”.

En qué modelos son buenos

Si los modelos de emisiones tienen dificultades para dar cuenta de algunas condiciones del mundo real, son mejores para cuantificar los cambios económicos en la economía energética.

Son muy sensibles a los cambios en los precios de la energía, con diferentes escenarios que ilustran grandes cambios en la descarbonización en función de factores como el precio de los componentes renovables o el gas natural y el petróleo. La dependencia de los insumos de costos para impulsar los resultados también los hace útiles para evaluar el impacto de la legislación federal como la "Ley de Reducción de la Inflación", que utiliza créditos fiscales para fomentar los cambios tecnológicos.

De hecho, las mismas debilidades que dificultar que los modelos tengan en cuenta las limitaciones del mundo real puede ser una fortaleza para evaluar cómo un cambio en la política federal podría alterar la economía de la industria energética, dijeron los analistas.

Eso se debe a que los impedimentos como el NIMBYismo o la preferencia del consumidor (en otras palabras, el comportamiento humano) existirán independientemente de si el Congreso aprueba un proyecto de ley como la "Ley de Reducción de la Inflación" o "IRA", dijo Olson, el modelador E3.

“Si desea modelar el impacto de un conjunto específico de cambios de política, desea mantener todas las demás cosas consistentes para poder aislar los cambios que se realizan”, dijo. "Si tuvieras un mundo idealizado antes y después del IRA, probablemente sea una buena representación de cómo ha cambiado el mundo, incluso si esos mundos están optimizados de manera poco realista".

Jenkins se hizo eco de esa evaluación y dijo que el modelo muestra que las personas y las empresas tienen un poderoso incentivo financiero para superar las barreras que frenan la transición a la energía limpia.

“Lo que muestra nuestro modelo es cómo el proyecto de ley alinea los incentivos financieros con el ritmo de la transición de energía limpia”, dijo Jenkins. “Tiene sentido desde el punto de vista comercial que las empresas de servicios públicos recurran a la instalación de energía limpia, o que la industria instale captura y secuestro de carbono, o que un contratista compre un F-150 Lightning”.

Cómo interpretar los hallazgos

La buena noticia para los defensores del cambio climático es que tres grupos diferentes, utilizando diferentes modelos basados ​​en diferentes suposiciones, llegaron a la misma conclusión en términos generales. Eso debería generar confianza en que la “Ley de Reducción de la Inflación” puede lograr el recorte del 40 por ciento en las emisiones que busca para fines de la década.

Aun así, existe el riesgo de que el público sobreestime el potencial de la ley para reducir las emisiones. En última instancia, los modelos muestran una rápida adopción de tecnologías de energía limpia, dijo Clack de Vibrant. Sin embargo, la adopción tecnológica rara vez procede de manera uniforme.

“Mirando el proyecto de ley, la persona promedio debería darse cuenta de que el proyecto de ley no habla de emisiones en absoluto”, dijo. “De lo que se habla es de las herramientas que deberían permitir la reducción de emisiones. … La cantidad final real de emisiones se reduce a la cantidad de herramientas que utiliza la industria”.

Eso significa que las personas deben tener cuidado con las proyecciones de emisiones que muestran que la producción de gases de efecto invernadero cae constantemente año tras año. Es más probable que el camino hacia la descarbonización sea accidentado, dijo Clack.

Olson, el analista de E3, dijo que los modelos predicen una economía más verde con el tiempo. La “Ley de Reducción de la Inflación” debería cumplir con ese escenario proporcionando los incentivos financieros para adoptar tecnología limpia. Pero estuvo de acuerdo con Clack en que la tasa de cambio sigue siendo una pregunta abierta.

“La infraestructura es difícil de construir en este país”, dijo Olson. “Eso es parte de por qué este proyecto de ley se necesitaba con tanta urgencia porque llevará tiempo. Existe un poco de riesgo de que las personas pongan demasiada fe en estas estimaciones y piensen que nuestro trabajo está hecho. Este es un gran proyecto de ley, requiere muchos buenos primeros pasos. Pero se necesita mucha acción para convertirlo en realidad”.

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