Avaliação da produtividade e eficiência energética do corte florestal em povoamentos de eucalipto

Abstract

O presente estudo ocorreu em uma empresa de base florestal localizada em Belo Oriente - MG, com o objetivo de analisar a produtividade (m3 h-1) e a eficiência energética (L m-3) do corte florestal no sistema de colheita em toras curtas (CTL), estratificando esses indicadores pela experiência dos operadores, em diferentes inclinações do terreno. Nas análises, o Método dos Mínimos Quadrados (MMQ) previu a variável dependente (y) - produtividade e eficiência energética, a partir da variável independente (x), o Volume Médio Individual (VMI). Os softwares usados nas análises foram CurveExpertBasic® 2.2.3 (Versão Trial) e o RStudio®, sendo o primeiro para realizar a escolha dos melhores modelos e o segundo, para as análises estatísticas e gráficas. O tempo de experiência dos(as) operadores(as) foi categorizado em quatro classes distintas: Classe I - 0 até 5 anos; Classe II - mais de 5 até 10 anos; Classe III - mais de 10 até 15 anos; Classe IV - maior que 15 anos. Quatro modelos foram testados para a variável resposta produtividade: Gompertz, Logístico, Exponencial Modificado e Richards. Para a variável eficiência energética, os seguintes modelos foram testados: Geométrico Modificado, Exponencial, Exponencial Modificado e Potencial. Os resultados indicaram que somente para a produtividade e apenas na inclinação mais de 28° até 36° ocorreu diferença estatística entre as classes de tempo de experiência. Os modelos com melhor ajuste aos dados foram: Produtividade 0° até 28°: Modelo de Richards; Produtividade mais de 28° até 36°: Modelo Exponencial Modificado; Eficiência Energética 0° até 28°: Modelo Geométrico Modificado. Eficiência Energética mais de 28° até 36°: Modelo Exponential. No caso da produtividade, as curvas apresentaram crescimento e posterior estabilização, conforme o aumento do VMI. Na eficiência energética, as curvas decresceram conforme aumenta o VMI. As combinações entre as equações, duas a duas, mostraram diferenças e semelhanças de comportamento estatístico entre as curvas das classes de tempo de experiência. A experiência dos operadores e a inclinação do terreno são fatores importantes a serem considerados para prever informações na colheita florestal e auxiliar no planejamento da operação. Palavras-chave: Colheita Florestal; Experiência de operadores; Harvester; PrediçãoThis study was conducted at a forestry company located in Belo Oriente, Minas Gerais, Brazil, with the objective of analyzing the productivity (m3 h-1) and energy efficiency (L m-3) of forest harvesting using Cut to Length (CTL) harvesting system, stratifying these indicators by operator experience across different terrain slopes. The Least Squares Method (LSM) was used to predict the dependent variable (y) – productivity and energy efficiency – from the independent variable (x), the Average Individual Volume (AIV). The software used for the analyses were CurveExpertBasic® 2.2.3 (Trial Version) and RStudio®, the former for selecting the best models and the latter for statistical and graphical analyses. The operators' experience was categorized into four distinct classes: Class I – 0 to 5 years; Class II – more than 5 to 10 years; Class III – more than 10 to 15 years; Class IV – more than 15 years. Four models were tested for the response variable productivity: Gompertz, Logistic, Modified Exponential, and Richards. For the energy efficiency variable, the following models were tested: Modified Geometric, Exponential, Modified Exponential, and Potential. The results indicated that only for productivity and only for the slope greater than 28° up to 36° was there a statistically significant difference between the experience time classes. The models with the best fit to the data were: Productivity 0° to 28°: Richards Model; Productivity greater than 28° up to 36°: Modified Exponential Model; Energy Efficiency 0° to 28°: Modified Geometric Model; Energy Efficiency greater than 28° up to 36°: Exponential Model. In the case of productivity, the curves showed growth and subsequent stabilization as the AIV increased. In energy efficiency, the curves decreased as the AIV increased. The pairwise combinations of equations showed differences and similarities in statistical behavior between the curves of the experience time classes. Operator experience and terrain slope are important factors to consider when predicting information in forest harvesting and assisting in operation planning. Keywords: Forest Harvesting; Operator Experience; Harvester; Prediction