Planejamento florestal otimizado de plantios de Eucalyptus spp. considerando blocos anuais de colheita

Abstract

Resumo: A grande preocupação das empresas florestais é garantir uma sustentabilidade em nível de produção e nos aspectos ambientais, sociais e econômicos. Isso pode ser obtido em meio ao manejo adequado projetado por um planejamento florestal otimizado, que avalia todas as informações pertinentes ao negócio e resulta em uma solução ótima, ou seja, o melhor resultado possível para o objetivo estabelecido. A etapa que mais requer atenção no planejamento é a colheita florestal, pois é nela que são refletidos todos os investimentos de manejo na forma de produto final, incluindo ainda todos os custos relacionados à essa atividade, como transporte de máquinas, deslocamento de pessoas, frete, manutenção de estradas, entre outros. Dentro dos níveis de planejamento, o planejamento tático é o que melhor auxilia nas tomadas de decisões operacionais da colheita. Diante dessa relevância, objetivou-se neste trabalho elaborar um planejamento tático otimizado da colheita florestal de plantios de Eucalyptus spp. visando a operacionalização para os próximos 5 anos. Foi usado um banco de dados com 364 talhões pertencentes a 40 fazendas, equivalendo a uma área de 4.460,88 hectares localizada nos Estados do Paraná e de Santa Catarina, sendo que cada talhão completa uma tabela de produção com os dados de inventário, como idade, projeção de volume, densidade de plantio, índice de sítio, entre outros, que ao final deverão resultar em arranjos na colheita que satisfaçam a parcial demanda anual por madeira da fábrica que seja viável operacionalmente. Assim, foram propostos quatro cenários, pertencentes a quatro modelos matemáticos diferentes, gerenciados e processados pelo software OpTimber-LP no computador do Laboratório de Manejo Florestal da UFPR. Os modelos matemáticos são embasados no Modelo Tipo I e os problemas se enquadram nos modelos de Programação Linear Inteira e de Programação Linear Inteira Mista, resolvidos pelo Algoritmo Branch-and-Bound. Todos os cenários atingiram a solução ótima. Com relação à produção, o 1º cenário obteve a melhor resposta, seguido do 2º cenário, mas ambos não se mostraram operacionalmente viáveis por conta do agendamento da colheita. Já o 3º e o 4º cenário, mesmo representados por funções objetivos diferentes, resultaram na mesma produção ao longo do horizonte de planejamento, sendo considerados satisfatórios em nível operacional. Por uma questão de distâncias médias, o 3º cenário foi o que melhor respondeu ao problema deste trabalho.