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O SOFTWARE SPP Eucalyptus

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Academic year: 2021

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Rua Raul Soares, 133/201 - Centro - Lavras – MG – CEP 37200-000 Fone/Fax: 35 3821 6590                

 

O SOFTWARE      

SPP‐Eucalyptus

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1/7/2008  Inventar GMB Consultoria Ltda  Ivonise Silva Andrade 

 

 

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INTRODUÇÃO   

 

Um dos grandes problemas nos inventários sucessivos das empresas florestais é  a  padronização  de  técnicas  de  amostragem  e  a  pouca  análise  crítica  do  sistema  de  inventário  adotado.  Esta  padronização  quase  sempre  não  confere  uma  amostragem  ótima  para  cada  uma  das  populações  que  se  deseja  inferir,  além  de  muitas  vezes  resultar  em  altos  custos.  Uma  das  razões  para  tal  é  a  inexistência  de  ferramentas  adequadas  para  lidar  com  o  grande  volume  de  dados  envolvidos  no  inventário,  que  incorporem  os  conhecimentos  geoestatísticos,  de  inventários  sucessivos,  de  sistemas  de  informações  geográficas  e  de  sensoriamento  remoto,  dentre  outros.  Em  outras  palavras,  parece  haver  uma  certa  adequação  dos  procedimentos  às  limitações  dos  atuais softwares de processamento de dados. 

Uma outra grande dificuldade para viabilizar os inventários florestais sucessivos  encontra‐se  na  hábil  gestão  de  técnicas  estatísticas  de  amostragem,  conciliada  à  grande  diversidade  de  modelos  matemáticos  e  biológicos  a  serem  empregados  de  forma ótima e ágil pelas empresas voltadas ao manejo de florestas de produção. A este  fato, soma‐se o grande número de amostragens periódicas realizados nos estratos que  compõe as extensas áreas reflorestadas.  

Pressionados  pelos  custos  e  expansões  industriais,  os  inventários  florestais  assumem uma maior importância estratégica seja pela necessidade de mais precisão e  com  maior  detalhamento  e  também  pela  necessidade  de  se  obter  cada  vez  mais  informações sobre o crescimento e a produção nos diversos sítios da empresa. 

O  desenvolvimento  de  softwares  de  apoio  à  decisão  que  contenham  informações valiosas ao manejo florestal e que sejam obtidos rapidamente, constitui‐ se num grande desafio para o corpo técnico das empresas. Os dados armazenados de  forma  estruturada  e  inter‐relacionados,  podem  se  transformar  em  vantagem  competitiva para empresas e organizações, visto que importantes informações sobre o  crescimento e a produção de cada material genético em cada local da empresa, podem  ser extraídas e conseqüentemente otimizadas. Para tanto, nos sistemas de inventário,  informações passadas, presentes e principalmente as estimativas futuras geradas com  alta precisão, devem ser requisitos básicos, muito além do que a simples obtenção da 

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quantidade  de  madeira  estocada.  Além  disso,  tecnologias  como  a  do  sensoriamento  remoto  e  a  de  sistemas  geográficos  de  informações  devem  estar  fortemente  integradas às técnicas de amostragem, apoiando o processo de análise e interpretação  dos dados. 

Diante do exposto, torna‐se clara a complexidade e o desafio da gestão de um  sistema de inventário de forma eficiente. 

O presente trabalho tem como objetivo apresentar um software que: 

1. Supre  em  grande  parte  as  diversas  necessidades  técnicas  e  operacionais  de  todo o processo de amostragem e geração de resultados de forma a atender as  demandas atuais por maiores e melhores informações do inventário florestal.  2. Possibilita  análises  de  resultados  de  cada  estrato  florestal  de  forma  ágil  e 

precisa,  resultando  em  amostragens  ótimas,  seja  em  intensidades  ou,  periodicidade  das  medições,  reduzindo  custos  ou  aumentando  a  precisão  das  atuais estimativas. 

3. Apoiar o processo de tomada de decisão, com informações sempre atualizadas  do passado, presente e futuro das produções e produtividades obtidas em cada  um  dos  locais  manejados  pela  empresa,  utilizando‐se  tecnologias  de  forma  integrada. 

 

SOFTWARE X RESULTADOS 

 

Os  recursos  existentes  no  software,  foram  implementados  segundo  os  procedimentos  mais  comumente  utilizados  pelas  empresas  florestais,  e  outros  especialmente  projetados  para  facilitar  análises  e  valorizar  os  resultados  obtidos.  Portanto, o  uso de gráficos de dispersão, histogramas e mapas digitais é comum nas  saídas do software. Procedimentos para ajuste de equações comumente encontrados  em  softwares  estatísticos  foram  incorporados,  para  agilizar  o  processamento  dos  dados. 

Todo  o  processo  de  obtenção  de  estimativas  foi  modelado  conceitual  e  logicamente, resultando no desenvolvimento de um grande banco de dados específico  para  esta  gestão.  Cada  uma  das  árvores  e  seus  atributos  presentes  em  cada  parcela  amostral, encontram‐se relacionadas a cada uma das centenas de informações geradas 

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pelo  sistema.  Por  exemplo,  os  estoques  atuais de  madeira estão  relacionadas  a  todo  instante  com  suas  respectivas  prognoses,  e  também  com  todas  parcelas  amostrais,  equações de estimativas volumétricas e árvores cubadas rigorosamente.  

Devido  a  natureza  espacial  das  entidades  envolvidas,  tais  como  fazendas,  glebas,  talhões  e  parcelas  amostrais  entre  outros,  foi  incorporada  a  tecnologia  SIG  (Sistema  de  Informações  Geográficas)  para  vincular  os  resultados  obtidos  à  mapas  e  imagens de satélite existentes na empresa, aumentando assim o poder de análise das  informações,  além  de  facilitar  o  planejamento  e  o  gerenciamento  dos  estoques  de  madeira em pé.  

As  parcelas amostrais  constituem‐se  na  principal  camada  de  informação  a  ser  inserido  no  sistema  para  a  geração  dos  estimadores  espaciais  de  média  e  variância  populacional.  É  a  partir  destes  resultados  vinculados  à  coordenadas  geográficas  que  são  realizados  os  ajustes  de  equações  baseadas  em  modelos  geoestatísticos  para  estimativa  da  variância  dos  dados  em  função  da  distância.  Ajustada  a  equação  mais  apropriada,  através  da  técnica  de  krigagem  serão  obtidos  os  mapas  de  continuidade  espacial  da  variável  de  interesse.  Estes  mapas  possibilitam,  quando  a  continuidade  espacial  é  significativa,  um  efetivo  controle  das  variações  não  consideradas  pela  amostragem  casual  simples  e  de  maneira  eficiente,  promover  uma  redução  significativa  da  variabilidade  amostral,  resultando  no  aumento  da  precisão  da  estimativa  ou  na  redução  de  custos  mantendo‐se  a  mesma  precisão,  através  da  redução da intensidade amostral.    O SOFTWARE      O Software SPP‐Eucalyptus apresenta 4 módulos distintos, sendo:    1. Módulo de Cadastro Florestal;  2. Módulo de Cubagem Rigorosa;  3. Módulo de Ajuste de Equações;  4. Módulo de Inventário.     

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A seguir é apresentado de forma sucinta, cada módulo.   

 

SPP‐Eucalyptus – Módulo de Cadastro Florestal   

O  SSP‐Eucalyptus  apresenta  um  sistema  de  cadastro  próprio,  não  precisando  de outros software. 

 

  Figura  1:  Tela  do  módulo  de  Cadastro  Florestal  ‐  Cadastro  de  Unidades,  maior  entidade cadastral. 

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  Figura  2:  Tela  do  módulo  de  Cadastro  Florestal  ‐  Cadastro  de  Distritos,  pertence  a  entidade Cadastro de Unidades. 

  Figura  3:  Tela  do  módulo  de  Cadastro  Florestal  ‐  Cadastro  de  Regiões,  pertence  a  entidade Cadastro de Distritos. 

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  Figura  4:  Tela  do  módulo  de  Cadastro  Florestal  ‐  Cadastro  de  Fazendas,  pertence  entidade Cadastro de Regiões (Regionais). 

  Figura  5:  Tela  do  módulo  de  Cadastro  Florestal  ‐  Cadastro  de  Áreas  de  Gestão 

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  Figura  6:  Tela  do  módulo  de  Cadastro  Florestal  ‐  Cadastro  de  Talhões,  pertence  a  entidade Cadastro de Áreas de Gestão (Projetos). 

  Figura  7:  Tela  do  módulo  de  Cadastro  Florestal  ‐  Cadastro  de  Plantios,  pertence  a  entidade Cadastro de Talhões 

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SPP‐Eucalyptus – Módulo de Cubagem Rigorosa    O SSP‐Eucalyptus apresenta um módulo de cubagem rigorosa.  Para a estimativa dos volumes, utiliza‐se comumente equações matemáticas de  dupla entrada, na qual a variável dependente é obtida pelas variáveis independentes  mais facilmente obtidas que são as variáveis diâmetro a 1,3 m e altura total da árvore  (THIERSCH,  2002).  Como  esta  relação  pode  apresentar  diferenças  significativas  entre  os  diversos  locais  e  materiais  genéticos  plantados,  torna‐se  necessário  o  desenvolvimento de inúmeras equações para aumentar a precisão das estimativas. As  equações  por  sua  vez,  baseiam‐se  em  modelos  lineares,  simples  e  múltiplos,  e  não  lineares, implicando em diversas formas de ajustes. Vários são os modelos que podem  representar bem estas relações, como pode ser observado em SCOLFORO (1997). Para  o  desenvolvimento  destas  equações,  efetua‐se  cubagens  rigorosas  em  um  número  significativo de árvores representativas dos mesmos locais onde se deseja a estimativa  volumétrica,  além  de  medidas  de  alturas  nas  parcelas  amostrais  para  a  geração  de  equações hipsométricas.  

O  procedimento  acima,  comumente  empregado  para  obtenção  dos  volumes  estimados,  resulta  em  um  grande  número  de  dados  de  árvores  cubadas  e  equações  que nem sempre recebem o devido tratamento com relação à integração dos mesmos  aos  resultados  gerados.  No  máximo,  tem‐se  apenas  as  equações  envolvidas  no  processamento,  perdendo‐se  o  vínculo  com  as  árvores  que  serviram  de  base  para  o  seu ajuste. O armazenamento destes dados, de alto custo de aquisição, ao longo das  rotações e dos ciclos de produção, podem facilmente se perder ou ser de difícil e lenta  recuperação  para  posteriores  análises.  Desta  forma,  testes  como  a  de  identidade  de  modelos  que  possibilitariam  analisar  a  real  necessidade  de  desenvolver  equações  específicas  para  um  dado  estrato,  comumente  deixam  de  ser  realizados.  Para  a  resolução  deste  problema,  foram  desenvolvidos  módulos  específicos  para  tal  finalidade,  onde  os  procedimentos  de  cubagem  rigorosa  e  ajuste  de  equações  volumétricas  foram  contemplados  no  modelo  de  banco  de  dados,  possibilitando  a  perfeita  integração  entre  o  processamento  de  dados  volumétricos  e  seus  dados  primários.  

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  Figura  8:  Tela  Cadastro  de  Produtos,  responsável  pela  flexibilidade  dos  resultados  processados por árvore. 

  Figura 9: Tela de exibição de resultados processados pelo Processamento de Cubagem  (Método  de  Smalian)  onde  é  exibido  para  cada  árvore  da  medição  de  um  Estrato  de 

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Cubagem  seus  devidos  valores.  De  acordo  com  cada  Produto  (VTCC,  VTSC,  ....)  cadastrado  pelo  próprio  usuário.  No  lado  esquerdo  desta  tela  uma  visualização  em  árvore (treeview) contendo toda estrutura da empresa para melhor navegabilidade.          Figura 10: Tela auxiliar da visualização dos resultados processados por árvores, onde é  propiciada uma visão gráfica de cada árvore e suas respectivas seções.           

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SPP‐Eucalyptus – Módulo de Ajuste de Equações ‐ Regressão   

O  SSP‐Eucalyptus  apresenta  um  módulo  de  ajuste  das  equações,  tanto  hipsométrico quanto volumétrico, a serem utilizadas no inventário.          Figura 11: Tela contendo os vários ajustes realizados pelo usuário, a partir das árvores  que  já  foram  cubadas  anteriormente,  podendo  ser  um  Ajuste  Hipsométrico  ou  Volumétrico. 

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  Figura 12: Tela contendo os vários ajustes realizados pelo usuário, a partir das árvores  que  já  foram  cubadas  anteriormente,  podendo  ser  um  Ajuste  Hipsométrico  ou  Volumétrico. 

  Figura 13: Tela Assistente que permite que os usuários selecione o modelo que melhor  lhe convier para a realização do Ajuste da Equação. Existe uma lista de modelos já pré‐ definidos para Hipsometria e Volumetria. 

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SPP‐Eucalyptus – Módulo de Inventário   

 

O  SSP‐Eucalyptus  apresenta  um  módulo  de  inventário  onde  todas  as  parcelas  seram  processadas  para  gerar  o  resultado  do  inventário,  tendo  como  base  todos  os  outros módulos descritos anteriormente.          Figura 14: Tela do cadastro de modelo equações que permite que o usuário cadastre  modelos  livres  para  os  vários  tipos  necessários  (Afilamento,  Prognose,  Hipsométrico,  etc...) 

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    Figura 15: Cadastro de Variáveis do processamento de parcelas que permite ao usuário  definir “o que deseja” calcular.            

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  Figura  16:  Tela  de  processamento  de  parcelas  a  partir  da  seleção  de  medições  de  Estratos.  Possui  recursos  tais  como  processamento  a  partir  de  pré  configurações  já  definidas  pelo  usuário,  Hipsometria  por  Parcelas,  Vínculo  de  Diversos  tipos  de  Equações, arquivamento do histórico do processamento anterior, etc...                             

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CONSIDERAÇÕES FINAIS    Tecnologias complexas como a de prognose de produção por classes diamétricas e  ligação das variáveis biométricas à tecnologia SIG inerente ao sistema SPP, propiciam  um grande poder de análise das informações geradas pelo inventário, ao contrário de  softwares projetados apenas para a resolução de cálculos estatísticos.  

A  grande  quantidade  de  informações  produzidas  pelos  inventários,  geralmente  dispersas,  passam  a  fazer  parte  de  um  ambiente  de  dados  relacionais.  Com  isto,  informações  novas,  mais  precisas  e  com  menores  custos  podem  ser  obtidas  rapidamente pelas empresas. 

Procedimentos  sofisticados  de  amostragens  sucessivas  tais  como  as  de  Dupla  Amostragem  e  Amostragem  com  Reposição  Parcial,  ferramentas  de  elaboração  de  mapas  de  amostragens  e  descobertas  recentes  no  campo  da  estatística  espacial  em  florestas estão sendo incorporadas no software em sua nova versão. 

O  sistema  SPP  constitui‐se  numa  iniciativa  pioneira  no  Brasil  voltada  ao  desenvolvimento  de  ferramenta  especializada  para  gestão  de  inventários  florestais  sucessivos.    CONTATOS   

Ivonise Silva Andrade – Ms. Eng. Florestal 

ivonise@inventargmb.com.br

Prof. José Roberto Soares Scolforo  

inventar@inventargmb.com.br  

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