Orientador : Prof. Ph.D. Carlos Roberto Sanquetta / Coorientadora : Profª. Drª. Ana Paula Dalla Corte / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 10/04/2017 / Inclui referências : f. 58-64 / Resumo: Uma estratégia fundamental na mitigação das mudanças climáticas é considerar o potencial das florestas na fixação do carbono em sua biomassa. Um componente essencial na composição da biomassa florestal total é a necromassa que, embora desempenhe um importante papel nos ecossistemas florestais, muitas vezes não é mensurada em inventários florestais. A necromassa pode ser dividida em árvores mortas em pé e material vegetal morto caído sobre o solo. Isto posto, este trabalho objetivou quantificar o volume (Vn), massa (W) e estoque de carbono (C) na necromassa caída sobre o solo, bem como gerar informações relativas à dependência espacial desta variável e correlacioná-la com outras variáveis biométricas da floresta por meio do Índice de Correlação de Spearman. Utilizou-se para tal, os dados coletados no Inventário Florestal Nacional do Paraná (IFN), no ano de 2013, nas regiões Centro-Sul, Sudeste e Centro-Ocidental paranaense. Na coleta dos dados foi utilizado o método de amostragem por linhas transectais mensurando-se todos os diâmetros acima de 2,5 cm das peças de necromassa que as interceptassem. Aproximadamente 88% das peças encontravam-se na classe de diâmetro entre 2,5 e 10 cm, produzindo uma curva de distribuição diamétrica do tipo "J invertido", tendência esta, semelhante às curvas de distribuição do Vn, W e C. O Vn variou de 0 a 303,06 m³.ha-1, sendo a média entre todas as unidades amostrais, 20,04 m³.ha-1; os W variaram de 0 a 103,12 Mg.ha-1; sendo que a média encontrada foi de 6,72 Mg.ha-1; o C variou de 0 a 43,79 Mg.ha-1, cuja média foi de 2,87 Mg.ha-1. A interpretação visual da distribuição do Vn, W e C indicou falta de dependência espacial para as variáveis analisadas. O Índice de Correlação de Spearman resultou no valor de 0,28 ao correlacionar necromassa e biomassa e 0,20 ao correlacionar necromassa e profundidade de serapilheira, indicando fraca correlação entre ambos conjuntos de dados. Os resultados obtidos reforçam a necessidade de maiores estudos referentes à variável necromassa, a fim de serem geradas informações mais seguras e precisas. Palavras-chave: Mudanças climáticas. Necromassa. Linhas transectais. Dependência espacial. Correlação. / Abstract: A key strategy in climate change mitigation is to consider the importance of forests in carbon sequestration in their biomass. An essential component in the composition of total forest biomass is dead wood which, although it plays an important role in forest ecosystems, is often overlooked in inventories. The dead wood can be divided into standing dead trees and dead plant material lying on the ground. This work aimed at quantifying the volume (Vn), mass (W) and carbon stock (C) in dead wood on the ground, as well as to generate information related to the spatial dependence of this variable and to correlate it with other biometric variables of the forest by means of the Spearman Correlation Index. The data collected in the National Forest Inventory of Paraná (NFI) in the central-south, southeastern and central-western regions of the state of Paraná in 2013, were used for this purpose. In the data collection, the method of sampling by transected lines was used, measuring all diameters above 2.5 cm of the pieces intercepting the lines. Approximately 88% of the pieces were in the diameter class between 2.5 and 10 cm, producing a diametric distribution curve of type "inverted J" similar to the distribution curve of Vn, W and C, which showed the same tendency. Vn varied from 0 to 303.06 m³.ha-1, with the mean of all sample units being 20.04 m³.ha-1; W ranged from 0 to 103.12 Mg.ha-1, the average found was 6.72 Mg.ha-1, and C ranged from 0 to 43.79 Mg.ha-1, whose mean was 2.87 Mg.ha-1 The visual interpretation of the Vn, W and C distribution indicated a lack of spatial dependence for the analyzed variable The Spearman Correlation Index resulted in a value of 0.28 when correlating dead wood and biomass and 0.20 when correlating dead wood and litter, indicating a weak correlation between both data sets. The results obtained reinforce the need for further studies on the variable dead wood, in order to generate safer and more accurate information. Keywords: Climate change. Dead wood. Transected lines. Spatial dependence. Correlation.

Orientador : Prof. Dr. Dimas Agostinho da Silva / Coorientadora : Profª. Drª. Mayara Elita Carneiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 24/03/2016 / Inclui referências : f. 69-76 / Área de concentração : Tecnologia e utilização de produtos florestais / Resumo: Uma das principais preocupações na geração de energia térmica e elétrica são os impactos ambientais decorrentes das emissões atmosféricas que causam danos à saúde e ao meio ambiente. Entretanto, no Brasil, são poucos os trabalhos que avaliam os impactos ambientais do consumo industrial e agropecuário da madeira como biocombustível, de maneira desagregada por Estado e sob o enfoque de indicadores ambientais. Sendo assim, o objetivo deste trabalho foi estimar as emissões atmosféricas provenientes do consumo de madeira como biocombustível, no Estado do Paraná, e avaliar o seu impacto ambiental por meio do uso de indicadores ambientais. Com base nos dados disponibilizados pelo Instituto Ambiental do Paraná, foi calculado o consumo anual de madeira, em fontes fixas de combustão licenciadas no Estado, e identificadas as fontes fixas de combustão que utilizam esse biocombustível. As emissões do poluente sólido, material particulado e dos poluentes gasosos: óxido de nitrogênio (NOX), óxido de enxofre (SOX) e monóxido de carbono (CO), foram estimadas considerando os fatores de emissão do biocombustível madeira. A avaliação dos impactos ambientais das emissões atmosféricas foi realizada por meio dos seguintes indicadores ambientais: coeficiente de dióxido de carbono equivalente, indicador de poluição e eficiência ecológica. De acordo com os resultados obtidos, foram consumidos aproximadamente 21 milhões de toneladas de madeira como biocombustível, em fontes fixas de combustão, no Estado do Paraná. As fontes fixas de combustão identificadas se dividem, principalmente, entre fornos, fornalhas, caldeiras e secadores; e o consumo da madeira ocorre na forma de lenha, cavacos e resíduos florestais e madeireiros, como a serragem. Nas fontes fixas consideradas, destacaram-se as emissões de material particulado (25921 ton.ano-1), NOx (15603 ton.ano-1) e CO (69694 ton.ano-1). Não foram identificados equipamentos de controle de poluição do ar (ECP) em 68% das fontes fixas licenciadas no Estado do Paraná. Nas que possuem ECP, observou-se que os mais utilizados são os coletores mecânicos e os lavadores de gases, que possuem eficiências de redução de poluição mais baixas, quando comparados aos precipitadores eletrostáticos e aos filtros de manga, que podem atingir até 99% de eficiência de redução, porém a um custo mais elevado e por isto, sendo menos utilizados. Com base nos indicadores ambientais avaliados, os impactos ambientais gerados a partir do consumo do biocombustível madeira podem ser minimizados consideravelmente com o uso de madeira proveniente de plantios florestais manejados sustentavelmente, com o consumo de madeira com teores de umidade mais baixos, e por meio do uso de processos de combustão mais modernos, com uma eficiência de conversão energética mais alta. Palavras-chave: Bioenergia. Eficiência ecológica. Fontes fixas. Poluição do ar. / Abstract: One of the major concerns about the thermal and power generation is the environmental impact of air emissions that cause serious health and environmental damages. However, in Brazil, there are only a few studies evaluating the environmental impacts of industrial and agricultural consumption of wood as biofuel, in a disaggregated way and from the standpoint of environmental indicators. The aim of this study was to estimate air emissions from the consumption of wood as biofuel in Paraná State and evaluate their environmental impact through the use of environmental indicators. Based on data provided by the Instituto Ambiental do Paraná the annual consumption of wood in licensed stationary sources in Paraná State was calculated and identified the energy conversion processes that consume this biofuel. The emissions of particulate matter, nitric oxides (NOx), sulfur oxides (SOx) and carbon monoxide (CO) were estimated by emission factors for wood as biofuel. The evaluation of the environmental impacts of air emissions was carried out through the following environmental indicators: carbon dioxide equivalent, pollution indicator and ecologic efficiency. According to the results were consumed approximately 21 million tons of wood as biofuel in stationary sources of combustion in the State of Paraná. The stationary sources identified are divided mainly between ovens, furnaces, boilers and dryers. The wood for energy is consumed as firewood, wood chips, forest and industrial wood wastes, like sawdust. Among the estimated air emissions from the wood combustion stood out the particulate matter (25921 ton.year-1), NOx (15603 ton.year-1) and CO (69694 ton.year-1). The most used pollution control devices are mechanical collectors and wet scrubbers which have a lower pollution reduction efficiency when compared to electrostatic precipitators and bag filters, both less used as pollution control device due to them higher cost. It was identified that 68% of licensed stationary sources in Paraná State didn't have any pollution control device. Based on the evaluation of the environmental indicators, the environmental impacts generated from wood consumption as biofuel can be minimized by the use of wood from sustainably managed forests plantations, by the consumption of biofuel with low moisture content and by using more efficiency combustion processes. Keywords: Bioenergy. Ecological efficiency. Stationary sources. Air pollution.