A economia da Ilha do Marajó é influenciada por atividades vinculadas à pecuária, particularmente, a bubalina, cultivada nos campos naturais da Ilha, ao extrativismo nas áreas de floresta e à pequena agricultura desenvolvida desde o período colonial. Nesse contexto, diante das baixas pontuações de IDH, esse estudo analisa a correlação entre atividades agropecuárias e o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) nos municípios da Ilha do Marajó. A metodologia envolveu a organização dos dados de IDH e do censo agropecuário nos centroides dos 16 municípios e a aplicação do método Inverso da Distância Ponderada (IDW) para espacializar os atributos. Como os dados não apresentaram normalidade, foi utilizada a correlação de Spearman. Os resultados mostraram uma correlação moderada e positiva entre a bubalinocultura e a abacaxicultura com o IDH, sugerindo que essas atividades, junto com o turismo, promovem melhorias no desenvolvimento humano. Por outro lado, a criação de galináceos mostrou uma correlação moderada e negativa, indicando uma forma de resiliência local. O estudo explora a correlação entre atividades agropecuárias específicas e o desenvolvimento humano em uma região pouco estudada, utilizando análise espacial para fornecer novos percepções sobre práticas agropecuárias e IDH, destacando a importância de estratégias locais para o desenvolvimento sustentável.

O Dióxido de Carbono - CO2, é o principal causador do aquecimento global, respondendo por 75% das emissões de gases de efeito estufa antropogênicas. A substituição dos atuais combustíveis fósseis por componentes ecologicamente corretos, que provoquem a redução do CO2, é uma das premissas desse trabalho. A utilização do Gás Natural como combustível à geração termoelétrica é apresentada como uma forma segura e estável ao sistema elétrico, até que haja a substituição por modelos sustentáveis. A segurança da rede de Gás Natural é necessária para apoiar a matriz energética, o crescimento econômico e, consequentemente, a matriz social de uma nação. A diminuição da vulnerabilidade da rede de Gás Natural, do ponto de vista de segurança, poderá ser alcançada com o monitoramento, análise e estimativas das variáveis envolvidas no modelo, e consequentemente, no controle e adequação às demandas do sistema elétrico de potência. É indispensável incluir no planejamento de um sistema de potência a infraestrutura do sistema de Gás Natural. Por outro lado, a necessidade de operação coordenada entre os sistemas de energia elétrica e de Gás Natural, aumenta a complexidade e incerteza da tarefa de despachar a geração de energia elétrica e a produção do gás, uma vez que as redes de Gás Natural não são diretamente supervisionadas e controladas por centros de operação de sistemas de energia. Neste contexto, esse artigo aplica Modelos Matemáticos fundamentados em Equações Diferenciais, cujas soluções foram encontradas mediante o uso da Inteligência Computacional, implementada no software Octave. Os resultados obtidos mostram que o Gás Natural fornece uma geração de energia estável. Mesmo sabendo que a sua origem é fóssil e, que emite gases poluentes, como o dióxido de carbono, durante seu processo de combustão, o Gás Natural é 50% menos poluente do que carvão mineral, caracterizando uma excelente vantagem na transição segura da matriz energética.

The replacement of energy generation models, from fossil fuels to carbon neutral ones, requires a significant transformation in the generation and consumption of electricity. This work highlights Green Hydrogen as an essential potential to intensify the energy generation process based on renewable sources. The article presents two studies on energy generation models, via Green Hydrogen: Case (i), study of the behavior of the Electric Activation Voltage with ohmic loss influenced by the control variables Electric Current and Operating Temperature. Case (ii), study of the behavior of the Electric Activation Voltage with ohmic loss influenced by the control variables Electric Current and Operating Pressure. For both cases, a computational model stands out, the Proton Exchange Membrane electrolyzer cells, indicated for the generation of renewable energy, from Green Hydrogen. For both cases, a Bioinspired Computing methodology was applied in order to optimize the process. The Optimization technique means, among the various definitions, determining the best set of results, considering the restrictions of the studied phenomenon. Studies indicate that this strategy is increasingly intrinsic to our reality. This paper advocates Particle Swarm Optimization as a mechanism capable of finding the best set of solutions for mathematical models related to Energy Systems. The Swarm Algorithm can be represented as a set of particles that navigate through a space of solutions, where the main element of this method is the exchange of information between the particles of the population, which allows collective mobilization towards the optimal solution. In this case specifically, the values of Electrical Voltage, Electrical Current, Operating Temperature and Pressure form the Particle Examination. The results were exceptional for the Green Hydrogen energy generation system studied. The Particle Swarm Optimization Algorithm was applied to the objective function of multiple variables and satisfactorily incorporated the restrictions and conditions of the electrolysis system. The measurements obtained highlight that the Optimal Values are lower than the Average Values, for each variable analyzed in energy generation, in an electrolyzer. The solution achieved will be of great applicability in the study of energy efficiency in structures linked to this relevant category of renewable energy generation.