As emissões globais de dióxido de carbono cresceram em mais de 100% desde 1971 (IEA, 2013), sendo que o aumento foi mais acentuado no período entre 2000 e 2010 (IPCC, 2014). O Brasil ocupa o 13º lugar no ranking mundial dos principais países emissores de gases de efeito estufa (IEA, 2012) e, portanto, é indispensável que alternativas de redução das emissões nacionais sejam estudadas, entre elas, a adoção de modos de transporte mais sustentáveis. Apesar do modo ferroviário ser energeticamente mais eficiente que o rodoviário (ICF CONSULTING, 2009), a extensão da malha ferroviária brasileira é reduzida, sendo necessário associar o transporte ferroviário a etapas de coleta e distribuição da carga por rodovia, o que pode significar maiores gastos energéticos. Em vista disso, este trabalho teve por objetivo propor uma metodologia para estimativa da redução de emissões de dióxido de carbono por meio do transporte intermodal em comparação ao exclusivamente rodoviário. O modelo de emissões desenvolvido é versátil para aplicação em múltiplas situações, não restringindo a região brasileira de estudo e a carga ferroviária. Basicamente, é necessário conhecer o percurso utilizado, bem como o consumo de combustível em litros/tku por trecho ferroviário, além do fator de consumo de combustível médio na rodovia. A metodologia foi aplicada especificamente ao transporte de soja brasileira para exportação. O problema foi abordado em escala nacional, sendo que as origens da carga foram detalhadas por município e as distâncias rodoviárias foram calculadas com a ferramenta Google Maps. Para cada município produtor de soja foram estimadas as emissões associadas às duas alternativas de transporte, sendo a visualização dos resultados realizada por meio de heat map, elaborado em função do potencial de economia de emissões (%) de cada município. Com base nesse mapa, foram apontadas as regiões geográficas do país, onde o transporte intermodal apresenta maiores ganhos ambientais. Por fim, os resultados foram confrontados com o mapa de economias obtido por CRAIG et al. (2012) para os Estados Unidos, sendo o impacto da distância ao terminal de embarque e da distância total da rota na economia de emissões analisado.

Global carbon dioxide emissions have more than doubled since 1971 (IEA, 2013), increasing at a higher rate between 2000 and 2010 (IPCC, 2014). Brazil occupies the 13th position in the ranking of the worlds largest greenhouse gases emitters (IEA, 2012) and, therefore, it is essential to consider alternatives regarding emissions reduction at national level, including sustainable transport systems. Although rail is more fuel efficient than truck (ICF CONSULTING, 2009), the Brazilian rail network is concentrated in a few regions, requiring association of the rail transport to pre- and post-haulage by road, that might lead to higher energy consumption. Thus, this research aimed to develop a methodology to estimate the potential reduction of carbon dioxide emissions due to intermodal transportation when compared to trucking. The emissions model is versatile in terms of possible applications, since it is not restricted to a specific Brazilian region or any good type transported. Basically, it is necessary to know the general route, the fuel consumption in liter/tku for each rail stretch and the average fuel consumption factor of the truck. This method was applied specifically to the Brazilian soybean exportations. The approach of the problem was at the national level and the origins of the cargo corresponded to all the soybean producing towns. Furthermore, road distances were calculated using the Google Maps tool. For each town, emissions were estimated considering both transportation alternatives: intermodal and trucking. Then, the results were presented in a heat map, elaborated in function of the potential carbon savings (%) for each town. Based on this map, the regions where the intermodal route means environmental gains were indicated. Finally, the results were compared to the American carbon savings map created by CRAIG et al. (2012), addressing the impact of terminal distance and total distance travelled on emissions savings.