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Planejamento em grandes empresas florestais no Brasil / Planning the large forest companies in BrazilWerneburg, Mauro Ant?nio Pereira 11 December 2015 (has links)
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Refer?ncia ABNT
Tipo: opem Acess
Nota de disserta??o/Tese: colocar ano
Palavra Chave: cada uma em um campo, sem pontua??o
Ag?ncia Financiadora: Sempre por extenso e com a abrevia??o entre par?nteses no final on 2016-07-18T14:41:10Z (GMT) / Submitted by Alexandre Soares (alexandredesoares@yahoo.com.br) on 2016-07-19T12:54:04Z
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Refer?ncia ABNT
Tipo
Palavra Chave
Ag?ncia Financiadora
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Previous issue date: 2015 / O objetivo deste estudo foi contextualizar o planejamento florestal nos n?veis estrat?gico, t?tico e operacional seguido por grandes empresas florestais no Brasil, bem como estimar a densidade b?sica de povoamentos de clones de eucalipto em fun??o de vari?veis quantitativas e qualitativas (cadastrais) obtidas pelo Invent?rio Florestal Cont?nuo (IFC) e informa??es clim?ticas da ?rea em estudo empregando Redes Neurais Artificiais. O Cap?tulo 1 abordou desde a import?ncia do plano estrat?gico, que trata dos objetivos macros da empresa, considerando as condi??es internas e externas e sua evolu??o esperada, passando pelo plano de m?dio prazo que indica os projetos para os pr?ximos anos e a necessidade de infraestrutura para per?odos seco e chuvoso, at? o planejamento de curto prazo que cuida do or?amento anual do processo florestal. Al?m de descrever o conhecimento do fluxo do processo de fabrica??o de celulose para dar uma no??o ao planejador das vari?veis importantes e que influenciam o manejo da floresta na busca de melhor rendimento final do produto. Destacou-se em cada processo, as principais atividades cr?ticas para produ??o e entrega de madeira na f?brica, como a colheita, transporte de madeira e fomento florestal. O Cap?tulo 2 abordou uma das vari?veis importantes de qualidade da madeira para o processo de produ??o de celulose que ? a densidade b?sica de povoamentos de clones de eucalipto. Esta foi estimada em fun??o de vari?veis quantitativas e qualitativas (cadastrais) obtidas pelo Invent?rio Florestal Cont?nuo (IFC) e de informa??es clim?ticas da ?rea em estudo empregando Redes Neurais Artificiais. Os resultados demonstraram a viabilidade da aplica??o da t?cnica para estimar a densidade com n?veis de erros percentuais aceit?veis para o processo de produ??o de celulose.
Palavras / Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia Florestal, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2015. / The objective of this study was to contextualize forest planning at the strategic, tactical and operational levels used by large forestry companies in Brazil, and to estimate the basic density of stands of eucalyptus clones in terms of quantitative and qualitative variables (registration) obtained by the Continuous Forest Inventory (CFR) and climatic information of the area under study using Artificial Neural Networks. Chapter 1 assessed the importance of the strategic plan, which deals with the macro objectives of the company, considering the internal and external conditions and its expected evolution, in addition to the medium-term plan which indicates projects for the coming years and the need for infrastructure for dry and rainy periods, as well as short-term planning that monitors the annual budget of the forestry process. Also included is an understanding of the pulp manufacturing process to provide a notion to the planner of the important variables that influence forest management when seeking a better final yield of the product. In each process the main critical activities are indicated for production and delivery of wood to the factory, including harvesting, timber transport and forest development. Chapter 2 addressed one of the important wood quality variables for the pulp production process which is the basic density of stands of eucalyptus clones. This was estimated in function of the quantitative and qualitative variables (registration) obtained by the Continuous Forest Inventory (CFI) and climatic information of the area under study using Artificial Neural Networks. The results demonstrated viability of applying the technique to estimate the percent density within acceptable error levels of the pulp production process.
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