Métodos de avaliação e análise econômica de danos e do risco da ocorrência da ferrugem do eucalipto em projetos florestais

Abstract

O setor de florestas plantadas no Brasil, e particularmente de eucaliptos, tem significativa participação na produção nacional representando 1,3% do PIB. O acirramento da competição entre as empresas de base florestal faz com que estas busquem por alternativas para minimizar o aumento dos custos produtivos aliadas ao aumento da produtividade de suas florestas plantadas. No entanto, um dos aspectos da garantia desta produtividade está relacionada à fitossanidade das florestas plantadas. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é quantificar o efeito da ferrugem, causada por Austropuccinia psidii Winter na produtividade de povoamentos do Eucalyptus grandis utilizando uma abordagem de modelagem estatística. Inicialmente, foi proposto um novo Índice de Severidade da Ferrugem (ISF) com o objetivo de quantificar o efeito da doença no tempo, definido como a média ponderada entre as categorias de severidade com o inverso da idade das árvores. Ajustaram-se os modelos lineares generalizados com o objetivo de verificar o efeito dos fatores “fazenda” e “severidade” da doença (doente/sadia) no volume máximo amostral (m3). Foram também ajustados modelos de regressão linear generalizados para verificar o efeito do ISF no volume máximo amostral (m3) das árvores. As curvas de crescimento das árvores por região/fazenda foram ajustadas utilizando-se modelo de regressão não linear Gompertz. Após os ajustes, foram estimados os volumes das árvores aos 51, 60, 66 e 72 meses de idade para cada uma das categorias de severidade (doente/sadia). Deste modo, adequaram-se as diferenças percentuais desses volumes (m3) entre as plantas sadias e doentes. Finalmente, efetuou-se uma análise econômica da receita líquida (R$.ha-1) das fazendas aos 51, 60, 66 e 72 meses de idade, para cada uma das categorias de severidade (doente/sadia), utilizando-se de técnicas de simulação. Para a variável preço da madeira (R$.m-3), utilizou-se as simulações de Monte Carlo – associando-se a distribuições beta de probabilidade. Para a variável volume (m3), foi utilizada a técnica de simulação de bootstrap paramétrico a partir do ajuste inicial das equações de volume (m3). Os resultados mostram uma perda em volume em todas as fazendas nas idades estudadas e esta discrepância de crescimento entre as plantas doentes e sadias impactou na perda na receita líquida média (R$.ha-1), chegando a uma diferença máxima de 175,5% em seu pior cenário.

The planted forest sector in Brazil, and particularly eucalyptus, has a significant participation in national production, representing 1.3% of Gross Domestic Product. The increased competition among forest-based companies makes them search for alternatives to minimize the increase in production costs combined with the increase in the productivity of their planted forests. However, one aspect of ensuring this productivity is related to the health of planted forests. In this sense, the aim of this paper is to measure the effect of rust disease, caused by Austropuccinia psidii Winter on the productivity of Eucalyptus grandis stands by the statistical modeling approach. Initially, a new Rust Severity Index (ISF) was proposed in order to quantify the effect of the disease over time, defined as the weighted average between the severity categories with (or and) the inverse of the age of the trees. The generalized linear models were adjusted in order to verify the effect of the factors "farm" and "severity" of the disease (sick / healthy) on the maximum sample volume (m3). Generalized linear regression models were also adjusted to verify the effect of the ISF on the maximum sample volume (m3) of the trees. The growth curves of the trees by region / farm were adapted using a non-linear Gompertz regression model. After the adjustments, the tree volumes at 51, 60, 66 and 72 months of age were estimated for each of the severity categories (sick / healthy). In this way, the percentage differences of these volumes (m3) between healthy and diseased plants were estimated. Finally, an economic analysis of the net income (R$.ha-1) of the farms at 51, 60, 66 and 72 months of age was done, for each of the severity categories (sick / healthy), using simulation techniques. For the variable wood price (R$.m-3), Monte Carlo simulations were established - associating with beta probability distributions. For the variable volume (m3), the parametric bootstrap simulation technique was used from the initial adjustment of the volume equations (m3). The results show a loss in volume in all farms at the studied ages and this growth discrepancy between sick and healthy plants impacted the loss in the average net revenue (R$.m-3), reaching a maximum difference of 175.5 % in its worst scenario.