Desenvolvimento de uma plataforma computacional para gestão da produtividade florestal

• Processo: 17/00788-8
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2017
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2018
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal - Manejo Florestal
• Pesquisador responsável: Eduardo Moré de Mattos
• Beneficiário: Eduardo Moré de Mattos
• Empresa: Geplant Tecnologia Florestal Ltda
• Município: Piracicaba
• Pesquisadores principais: Marina Shinkai Gentil Otto ; Rodrigo Eiji Hakamada
• Auxílio(s) vinculado(s): 19/00712-7 - Desenvolvimento de uma plataforma integrada para gestão da produtividade florestal, AP.PIPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 18/08142-2 - Desenvolvimento computacional de um protótipo de um sistema de gestão da produtividade florestal, BP.TT; 18/01306-0 - Detalhamento e validação do modelo de produção florestal 3-PGmix para plantios de eucalipto no Brasil, BE.PC; 17/24146-5 - Desenvolvimento de um banco de dados edafoclimático para ajuste dos parâmetros e geração de cenários climáticos no modelo ecofisiológico de produção florestal, BP.TT; + mais bolsas vinculadas 17/25348-0 - Uso de índices de vegetação para aprimoramento do modelo ecofisiológico de produção florestal, BP.TT; 17/21799-8 - Desenvolvimento computacional de um protótipo de um sistema de gestão da produtividade florestal, BP.TT; 17/21813-0 - Desenvolvimento de um banco de dados para ajuste de parâmetros e validação do modelo ecofisiológico de produção florestal, BP.TT; 17/21239-2 - Desenvolvimento de uma plataforma computacional para gestão da produtividade florestal, BP.PIPE - menos bolsas vinculadas
• Assunto(s): Ecofisiologia Mudança climática Produtividade Plataforma (computação) Eucalipto Pinus Big data
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: manejo florestal | Modelagem Ecofisiológica | Mudanças Climáticas | Produtividade | Ecofisiologia Florestal

Resumo

Com a crescente demanda da indústria de base florestal pela otimização dos custos de formação dos plantios de Eucalyptus e Pinus, os ganhos e a manutenção dos patamares de produtividade tem sido fatores decisivos para manter a competitividade do setor no Brasil e no mundo. Atualmente as áreas de florestas plantadas do Brasil têm avançado significativamente sobre as chamadas novas fronteiras florestais, como Maranhão, Tocantins, Piauí e Mato Grosso do Sul. Enquanto em áreas tradicionais de plantios há uma maior segurança ao investimento, nessas fronteiras florestais há maiores riscos de perdas de produtividade devido à falta de adaptação de materiais genéticos e práticas silviculturais. Contudo, mesmo nas áreas tradicionais de plantio, tem sido evidente que as oscilações climáticas têm trazido dificuldades para o planejamento e desempenho da produção florestal. Dessa forma, tem sido cada vez mais evidente a necessidade de uma ferramenta de planejamento, pesquisa e suporte à tomada de decisões, capaz de (i) predizer a produtividade de florestas plantadas em áreas já manejadas e de expansão florestal, em condições climáticas ocorridas e com diferentes cenários climáticos futuros, (ii) simular e propor práticas de manejo que aumentem a produtividade florestal dentro de bases sustentáveis e (iii) identificar quais fatores causam restrições à produtividade discriminando a magnitude destes impactos. Pensando nessa necessidade atual do mercado florestal, este projeto se propõe a avaliar a viabilidade técnica de uma plataforma computacional para a gestão da produtividade em plantios florestais, capaz de descrever a produção florestal corrente e futura, baseando-se em processos ecofisiológicos espacializados, representando as relações com o meio físico (solo e clima) e biológico (materiais genéticos e fisiologia). A plataforma estará fundamentada na integração de fontes de Big Data (dados climáticos, solos, inventário florestal, fisiologia e índices de vegetação de sensoriamento remoto), dentro de uma plataforma de interface acessível, fácil utilização e que permita análises rápidas em mapas e gráficos. (AU)