Seleção de genótipos de eucalipto para produção de carvão vegetal utilizando análise multivariada e redes neurais

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Teixeira, Vinícius Lima
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Palavras-chave em Português: Eucalipto - Seleção; Análise por agrupamento; Análise multivariada; Redes Neurais; Carvão vegetal; Tecnologia e Utilização de Produtos Florestais
• Link de acesso: http://locus.ufv.br//handle/123456789/26051

A seleção de genótipos de Eucalyptus adequados para produção de carvão vegetal depende da avaliação das características da madeira e das correlações existentes entre elas. Entretanto, o grande número de variáveis torna a interpretação complexa, sendo necessário utilizar técnicas estatísticas capazes de analisar o conjunto das variáveis que influenciam simultaneamente cada elemento amostral. Associado a isso, o alto custo e tempo requeridos para determinar as propriedades da madeira e do carvão vegetal, torna inviável a caracterização de um grande número de genótipos em um curto espaço de tempo. Diante do exposto, o objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de pré-seleção e indicar genótipos de eucalipto para a produção de carvão vegetal, utilizando estatística multivariada de agrupamento e redes neurais. Utilizaram-se 64 genótipos de Eucalyptus provenientes de um banco clonal, para os quais foram determinados a densidade básica, o volume e a massa seca de madeira por hectare, além da relação cerne/alburno. Estes parâmetros foram utilizados no procedimento de pré-seleção, que combinou a classificação pela mediana, rank individual de variáveis e índice de seleção de Mulamba e Mock. Após a pré-seleção, foi feita a determinação das propriedades da madeira e carvão vegetal dos genótipos pré-selecionados, as quais foram utilizadas como variáveis de entrada para análises de agrupamentos pelos métodos de Tocher, ligação média entre grupos (UPGMA) e rede neural de Kohonen. Observou-se que a metodologia de pré- classificação foi eficiente, permitindo a escolha de 16 genótipos com valores desejáveis para as quatro características utilizadas na pré-seleção. De modo geral, as propriedades da madeira e carvão vegetal dos genótipos pré- selecionados foram consideradas satisfatórias para o uso siderúrgico. Os três métodos de agrupamento foram eficazes para resolução do problema de classificação dos genótipos. A aplicação do método de otimização de Tocher foi mais prática, pois observou-se o número ótimo de grupos sem a necessidade da intervenção do pesquisador, além da conformação dos grupos ter sido semelhante a verificada por meio do método UPGMA. Por meio da rede de Kohonen observaram-se grupos com conformações diferentes e mais heterogêneos, porém concluiu-se de maneira semelhante as demais técnicas quanto a indicação dos genótipos superiores. Uma desvantagem desse método é a maior necessidade de conhecimento em técnicas de inteligência computacional, porém há a vantagem de possibilitar a verificação dos pesos individuais de cada variável na formação dos grupos. Por meio do estudo dos valores médios das características da madeira e do carvão de cada grupo, conclui-se que os genótipos de números 1954, 1453, 1923 e 4296 são os mais indicados para produção de carvão vegetal de acordo com as técnicas de análise utilizadas.