As cidades consomem cerca de 75% da energia primária global, que por sua vez é responsável por 68% das emissões de CO2. Análises que integrem as variáveis responsáveis pelo consumo de energia das cidades são fundamentais para a avaliação de ações de planejamento visando a redução do consumo de energia e das emissões. Através da modelagem baseada em agentes (ABM), este trabalho procura explorar as relações entre as características das cidades, o consumo direto de energia e as emissões de CO2, provenientes do consumo direto de energia. Inicialmente, apresenta-se uma discussão da base teórica a partir da revisão da literatura publicada nos últimos cinco anos. Em seguida apresenta-se o modelo proposto, desde os pressupostos para a sua construção até as fórmulas para cálculo da estimativa de consumo energético e emissões. Os resultados das simulações mostram que as características das cidades afetam o consumo direto de energia, contudo o efeito bumerangue pode cancelar os benefícios das ações de planejamento urbano voltados para a conservação de energia. Verificou-se que a integração das variáveis em um modelo sistêmico apresenta resultados distintos de modelos isolados. Por fim, é concluído que o aumento da densidade urbana e a inserção de áreas verdes podem anular os benefícios das ações estratégicas ou ainda culminar em aumento da demanda energética, se considerados os impactos diretos e indiretos em todos os usos finais energéticos. Apesar disso, devido às características da oferta elétrica local, o aumento da densidade populacional contribui para a redução das emissões. Os resultados apresentados podem servir de base para discussões no âmbito do planejamento urbano de cidades de baixo consumo de energia e emissões de GEE

Worldwide cities consume 75% of the primary energy, which is related to 68% of the CO2 emissions. Analyses that integrate the variables responsible for energy consumption in cities are fundamental in planning procedures aiming energy efficiency and emission reductions. This work explores, through agent-based modeling (ABM), relationships between city characteristics, direct energy consumption, and CO2 emissions from direct energy consumption. Initially, we discuss the theoretical basis and present the literature review predominantly based on five years. In the methods section the proposed model and the formulas for calculating the consumption and emission estimates are presented. The numerical results of the simulations show that city characteristics affect direct energy consumption and CO2 emissions, but the rebound effect may cancel out the benefits of urban planning actions targeting energy conservation. The integration of multiple variables in a systhemic model yields distinct results when compared to results from models based on specific variables. Finally, it is concluded that increasing urban density and expanding green areas may cancel out the benefits of strategic actions or even lead to greater energy demand and greater emissions, considering the direct and indirect impacts on all energy services. However, due to the local electricity supply, increasing population density yields emission reductions. Results provide a basis for discussions in urban planning towards low energy cities