Uma nova abordagem para inventário de biomassa em plantações de eucalipto no Brasil - Cunha, Gabriel Thales da (2023)
Tradicionalmente, os inventários florestais auxiliam na determinação dos estoques volumétricos e em sua estrutura em plantios comerciais. O volume sempre foi a principal variável estudada, sendo um paradigma científico a ser mudado. Hoje, diante das inúmeras aplicações da biomassa, a indústria 4.0 passou a requisitar informações mais detalhadas do ativo florestal, não apenas o volume, o que impacta diretamente na forma como se estruturam os inventários e o consumo de madeira. Considerando essa premissa, a densidade básica é a principal variável a ser devidamente explorada e modelada, em virtude de sua relação positiva com a biomassa produzida através do crescimento das árvores. Assim, o presente estudo propôs uma nova abordagem para o inventário de biomassa por meio de uma metodologia híbrida que utiliza métodos não-destrutivos para a obtenção de densidade básica da madeira, programação genética para seleção de variáveis e geração de um modelo linear, e modelagem de efeito misto para aumentar a precisão das estimativas da variável dependente. O experimento considerou o uso de 55 parcelas amostrais distribuídas em 3 clones comerciais de Eucalyptus localizados em São Paulo, Brasil. As variáveis clássicas ao nível da árvore foram adotadas e somadas à dureza (Pilodyn), nas amostras extraídas. Em um segundo momento, modelou-se a densidade (proveniente do modelo anterior) apenas com a utilização de variáveis coletadas no inventário tradicional. Por fim, no último passo, estimou-se a biomassa florestal por meio do produto entre densidade básica e volume individual. A metodologia implementada se apresentou eficaz, com alta aderência à densidade laboratorial. Conclui-se que a proposta metodológica viabiliza a implementação em escala empresarial, permitindo informações precisas de biomassa ao nível da árvore. Além disso, a aplicação da programação genética demonstrou ser um método robusto e prático na modelagem.