Planejamento integrado da colheita e do transporte florestal utilizando restrições de adjacência espacial

Orientador: Prof. Dr. Julio Eduardo ArceCoorientadores: Prof. Ph.D José Eduardo Pécora Jr. e Prof. Dr. Afonso Figueiredo FilhoTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 28/10/2020Inclui referênciasÁrea de concentração: Manejo FlorestalResumo: Modelos matemáticos são amplamente utilizados para este fim e tiveram um incremento de complexidade em sua formulação ao longo dos anos, a fim de absorver novas demandas da indústria. Entre estas demandas pode-se citar a inclusão de restrições de adjacência, que limitam a área permitida para a colheita em um determinado período, minimizando assim, potenciais impactos ambientais. Uma revisão de literatura sistemática foi realizada para se analisar o estado da arte de publicações que versam sobre as abordagens ARM (area restriction model) e URM (unit restriction model). A presente pesquisa apresenta um modelo integrado tático e estratégico da colheita e do transporte, incorporando em sua formulação restrições espaciais de adjacência e períodos heterogêneos. O modelo possui um horizonte de planejamento de 15 anos, subdivididos em 7 períodos. Apresenta-se um estudo de caso aplicado a uma área de reflorestamento de Pinus taeda, composta por 237 talhões. Vinte e um cenários foram avaliados nesta pesquisa. A implementação do modelo proposto foi realizada na linguagem C++, com a tecnologia Concert® e sua solução obtida pelo solver CPLEX®. A criação das relações de adjacência foi realizada com software ArcGis® 10.4.1 Os resultados obtidos pelos testes realizados nesta tese demonstram que, comparando modelos de mesma característica, os cenários incluindo restrições de adjacência apresentam redução mínima do VPL (valor presente líquido) ao serem confrontados com o cenário sem adjacência de seu subgrupo. Para os cenários em que são incluídas as restrições de volume e cuja limitação de área máxima de corte imposta foi de 150 hectares, o comportamento obtido foi muito semelhante aos cenários sem adjacência. Os cenários de adjacência mais restritiva, de 90 hectares, obtiveram redução média de 0,08% em relação aos seus pares sem adjacência, indicando baixo impacto econômico da restrição de adjacência. Ainda sobre os resultados obtidos, a estratégia de se analisar apenas talhões com idade de corte dentro do intervalo permitido para a criação dos clusters viabilizou a resolução dos cenários em um baixo tempo computacional, e fez com que o número de restrições não se elevasse de forma exponencial com o incremento do limite da área máxima de corte.Abstract: Mathematical models are widely used for this purpose and have had an increase in complexity in their formulation over the years, to absorb new demands from the industry. Among these demands, we can mention the inclusion of adjacency restrictions, which limit the allowed area for harvesting in a certain period, thus minimizing potential environmental impacts. A systematic literature review was carried out to analyze papers about the subject. This research presents an integrated tactical and strategic model of harvesting and transportation, incorporating spatial adjacency restrictions in its formulation and heterogeneous periods. The model has a planning horizon of 15 years, subdivided into 7 periods, and was applied to a reforestation area of Pinus taeda, comprising 237 stands. Twenty-one scenarios were evaluated. The model implementation was made in the C ++, with Concert technology and its solution obtained with CPLEX® solver. The creation of the adjacency relations was performed with ArcGis® 10.4.1 software. The results obtained demonstrate that when comparing models of the same characteristic, the scenarios including adjacency restrictions present little variation when compared with the scenario without adjacency of their subgroup. For the scenarios with volume restrictions and whose limitation of the maximum cut area imposed was 150 hectares, the behavior obtained was similar to the scenarios without adjacency. The more restrictive adjacency scenarios, of 90 hectares, obtained an average reduction of 0.08% when compared with the scenario without adjacency of the same subgroups. The strategy of analyzing stands with cutting age within the allowed range for clusters creation enabled a low computational time and made the number of restrictions not increase with the increase of the maximum cutting area limit