Ciência Florestal
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Item Uso de aprendizado de máquina interpretável na avaliação da produtividade de povoamentos de eucalipto(Universidade Federal de Viçosa, 2024-06-24) Lopes, Lucas Sérgio de Sousa; Leite, Helio Garcia; http://lattes.cnpq.br/9145967830383473As ferramentas de inteligência artificial, como os algoritmos de aprendizado de máquina e as redes neurais artificiais, evoluíram rapidamente a partir de ideias baseadas nas teorias do aprendizado comportamental e cognitivo, até alcançarem os princípios do aprendizado de máquina interpretável. Técnicas post-hoc de interpretabilidade podem ser úteis para modelar a produtividade de povoamentos florestais, possibilitando compreender as relações entre as variáveis preditoras e a produção volumétrica na idade de corte. O objetivo desta tese foi aplicar e avaliar diferentes tipos de técnicas de aprendizado de máquina interpretável para predizer a produtividade média aos 7 anos (IMA7) de povoamentos de eucalipto no norte de Minas Gerais. Para tal, a tese foi estruturada em três capítulos: I) Revisão de literatura sobre aprendizado de máquina; II) Técnicas post-hoc de aprendizado de máquina para predizer a produtividade de povoamentos de eucalipto; III) Interpretabilidade de variáveis preditoras da produtividade de povoamentos de eucalipto utilizando perturbação de redes neurais artificiais. Utilizou-se uma base de dados composta por 320 talhões localizados em povoamentos de clones de híbridos de Eucalyptus urophylla x Eucalyptus grandis em Minas Gerais. Os algoritmos random forest, gradient boosting machine, árvore de decisão e redes neurais artificiais (RNA) foram treinados para generalizar a produtividade aos 7 anos em função de 304 variáveis preditoras classificadas em silviculturais, ambientais e de manejo. Técnicas de interpretabilidade pós-hoc e de perturbação de RNA foram aplicadas para identificar as variáveis com maiores importâncias relativas. As técnicas post-hoc permitiram visualizar os efeitos das variáveis de maior importância para o IMA7: altitude 9,7 m³ha⁻¹ano⁻¹ (38%), teor de argila no solo 4,9 m³ha⁻¹ano⁻¹ (19,3%), teor de matéria orgânica 2,4 m³ha⁻¹ano⁻¹ (9,5%) e dias úmidos na idade de um ano do povoamento 1,7 m³ha⁻¹ano⁻¹ (6,7%). A ampliação de bancos de dados a partir da simulação de variáveis e adição de novas variáveis gerou importâncias relativas distintas pela perturbação de RNA. Todas as técnicas de interpretabilidade de modelos de aprendizado de máquina incluíram a altitude, o teor de matéria orgânica e o teor de argila como variáveis de maior importância relativa para predizer o IMA7. Palavras-chave: Tratos silviculturais; Perturbação de redes neurais artificiais; Eucalipto-produtividade; Gradient boosting machine; Random forest; Árvore de decisão; Redes neurais artificiais.Item Influência das propriedades e da classe diamétrica de clones de Eucalyptus e Corymbia na dinâmica de resfriamento do carvão vegetal(Universidade Federal de Viçosa, 2023-07-04) Guimarães, Dandara Paula da Silva; Carneiro, Angélica de Cássia Oliveira; http://lattes.cnpq.br/8350112266796905O resfriamento dos fornos de carvão vegetal é crítico, pois pode consumir mais de 70% do tempo total do ciclo de carbonização. Dessa forma, o objetivo desta pesquisa foi avaliar a influência do diâmetro e das propriedades da madeira e do carvão vegetal de clones de Eucalyptus (Híbrido espontâneo de Eucalyptus urophylla e Eucalyptus urophylla x Eucalyptus sp.) e Corymbia (Corymbia citriodora x Corymbia torelliana) no processo de resfriamento. Para a carbonização foram utilizadas madeiras de 30 cm de comprimento em diferentes classes de diâmetro (9, 11 e 13 cm). O monitoramento da temperatura foi feito por meio de termopares dispostos longitudinalmente e radialmente na madeira. A madeira e o carvão vegetal do clone AEC 0043 tiveram os maiores tempos de carbonização e de resfriamento, resultando em um incremento médio de 14,52% no tempo total de ciclo com o aumento da classe de diâmetro. Em carvões vegetais mais porosos, a troca de calor tendeu a ser menor do que em carvões vegetais mais densos. Porém, maiores quantidades de massa no interior do reator de carbonização, ou seja, maiores quantidades de energia a ser removida, diminuíram a capacidade de dissipação da energia térmica. Independente do material genético ou do diâmetro, o resfriamento seguiu o mesmo comportamento de decaimento de temperatura em função do tempo, sendo explicado por um único modelo polinomial de segundo grau e obteve-se uma redução média de 89,5 ± 0,5% da energia térmica contida no carvão vegetal ao final da carbonização. Do início ao final do resfriamento, a diferença de temperatura no sentido radial foi 2,3 vezes menor do que no sentido longitudinal. As principais propriedades da madeira que afetaram as taxas de aquecimento e de resfriamento foram o teor de umidade, a densidade básica, a composição química estrutural, a relação cerne/alburno e a permeabilidade. Para o carvão vegetal, foram a porosidade e a densidade aparente. Assim, concluiu-se que os menores tempos de resfriamento ocorreram nas menores classes de diâmetro e para os clones de Eucalyptus. Palavras-chave: Curvas de carbonização. Transferência de calor. Porosidade. Fluxo de energia.Item Fractionation methods of eucalyptus Kraft lignin for application in biorefinery(Universidade Federal de Viçosa, 2022-07-01) Borges, Felipe Pedersoli; Carvalho, Ana Marcia Macedo Ladeira; http://lattes.cnpq.br/1520069709186947Lignin is the second most abundant biopolymer on Earth, being the main organic compound present in residual liquors from chemical processes to obtain cellulose. Although almost all of this lignin is currently burned in the recovery cycle of the kraft process, applications in biorefinery have been increasingly studied, due to the richness of functional groups present in this polymer. However, a large industrial application still requires overcoming its difficult workability, since it has high polydispersity and low reactivity. Thus, this study aimed to obtain more homogeneous and pure lignin fractions from the application of one-step and sequential fractionation methods using organic solvents and acid precipitation. The organic solvents used were ethyl acetate, ethanol, methanol and acetone. The pHs tested were 9, 7, 5, 3 and 1, by adding hydrochloric acid. The fractions were characterized in terms of acid- soluble and insoluble lignin, carbohydrates and ashes, as well as by elemental analysis. S/G ratios were determined by Py-GC-MS. All fractions obtained in both fractionation methods showed higher carbon contents, higher purity and lower S/G ratio than the corresponding initial materials (eucalypt kraft lignin and eucalypt kraft black liquor), characteristics that are very favorable for application in biorefinery. Acetone-soluble (sequential) and pH 1 (one- step) precipitated fractions are the most suitable for carbon fiber production. Fractions soluble in ethyl acetate (one-step) and insoluble at pH 3 and 1 (sequential) appear to be the most appropriate for applications that require good oxidative properties. The fractions soluble in ethanol (one-step), methanol (one-step), acetone (one-step) and precipitated at pH 9 (one-step) and pH 5 (sequential) are the ones that allow better chemical substitution in obtaining bioproducts. Fractions soluble in ethanol (sequential) and precipitated at pHs 5 and 1 (sequential) are not of commercial interest due to their low yield. Keywords: Biorefinery. Lignin. Organic Solvents. pH Effect. Eucalyptus.Item Monitoramento e predição do escoamento superficial em minas a céu aberto com foco na extração de bauxita(Universidade Federal de Viçosa, 2022-05-13) Spletozer, Aline Gonçalves; Dias, Herly Carlos Teixeira; http://lattes.cnpq.br/9356896074333019A mineração é uma das principais atividades que contribui para o desenvolvimento econômico mundial. Na mineração superficial, o solo é escavado para atingir a matéria prima, como consequência os processos envolvidos no ciclo hidrológico são afetados, em especial, os caminhos das águas superficiais. O monitoramento em campo associado à predição precisa e confiável de escoamento superficial auxilia no planejamento e gestão dos recursos hídricos de áreas mineradas superficialmente, como minas de bauxita. Nesta tese, (i) os estudos sobre escoamento superficial em minas de superfície na última década foram revisados (2009 a 2020); (ii) a análise do escoamento superficial antes da mineração e durante seis anos de reabilitação com plantio de Eucalipto, após a mineração de bauxita foi apresentada; e, (iii) modelos de regressão e cinco algoritmos de aprendizado de máquina foram usados para explicar e predizer o escoamento mensal de seis anos de reabilitação em minas de bauxita. Revisão da literatura, monitoramento do escoamento superficial em campo e os fatores que o influenciam, assim como análises e modelagem no software R foram realizadas para atingir os três objetivos desta tese. As novas descobertas foram: A China, os Estados Unidos e Espanha lideram os trabalhos sobre escoamento superficial em áreas de mineração superficial. O escoamento anual variou entre 2,75 mm até 488 mm, sendo que a maior parte do planeta não registrou os impactos hidrológicos dessa atividade em escala local, por meio de artigos científicos. O escoamento percentual médio monitorado em campo nas minas de bauxita foi inferior a 1% em todos os períodos de reabilitação e chegou a ser 14,09 vezes menor que antes da mineração (1,13%), sendo que as características do solo, serapilheira e vegetação foram os fatores mais explicativos. As equações de regressão linear e algoritmos de aprendizado de máquina indicaram o volume precipitado, duração acumulada da precipitação, intensidade máxima da precipitação, o mês e o número de eventos como as variáveis mais explicativas para a geração do escoamento. A abordagem de modelos de regressão linear foi satisfatória na predição do escoamento superficial de área minerada de bauxita, sendo recomendado usar a equação anual ajustada para o respectivo ano de reabilitação. Os algoritmos de aprendizado de máquina Cubist e Random Forest apresentaram as melhores acurácias para redizer o escoamento na maioria dos anos de reabilitação, mas não houve um melhor modelo que apresentasse consistentemente o melhor resultado em todos os anos de reabilitação, sendo recomendado usar o modelo anual para o respectivo ano de reabilitação. Apesar da reabilitação completa da área minerada demandar um longo processo, nossas descobertas indicam que a sucessão da vegetação e os cuidados com a adequação das características do solo são eficazes para potencializar a recuperação do ecossistema após a desestruturação do solo em minas de bauxita a céu aberto. Assim como, equações e algoritmos apresentaram-se como ferramentas úteis para a predição do escoamento mensal em áreas mineradas, tornando-se um ponto inicial na busca da otimização do planejamento hidrológico das minas superficiais de bauxita. Palavras-chave: Águas superficiais. Mineração. Reabilitação. Inteligência artificial. Hidrologia Florestal.