Influência do cálculo de depreciação no imposto de renda e no fluxo de caixa de uma atividade de transporte florestal

Este trabalho buscou ilustrar um cenário de alternativas na cobrança de impostos, baseado em diferentes métodos de depreciação. A referência foi a atividade de transporte florestal, sendo o estudo desenvolvido para o caminhão bitrem. O fluxo de caixa foi calculado antes e depois dos impostos, sendo estes determinados com base num porcentual incidido sobre a renda tributável, que variou em função das metodologias utilizadas no cálculo da depreciação. Após a elaboração do fluxo de caixa pós-impostos, realizou-se um estudo econômico utilizando o Valor Presente Líquido (VPL). O impacto do imposto de renda ocasionou retrações na VPL de 53,36%, 52,22%, 50,54%, 48,07% e 47,72% quando se consideraram, respectivamente, os seguintes métodos de depreciação: soma inversa dos dígitos, fundo de renovação, linear, exponencial e soma dos dígitos. A metodologia mais compatível para o bitrem foi a mesma que apresentou maior VPL (soma dos dígitos), indicando que o método adotado pelo governo pode acarretar sobrecarga tributária. Isso reflete a necessidade de se estabelecerem critérios mais justos na cobrança de impostos, através da adoção de metodologias mais adequadas às realidades dos equipamentos.

Sistema de otto-codificação modificado para endereçamento de redes hidrográficas

Há, no âmbito do gerenciamento de recursos hídricos, uma carência por sistemas de aplicação global que referenciem, indiquem e identifiquem, de forma única e eficiente, a organização espacial das bacias hidrográficas e respectivas redes de drenagem. Neste trabalho, propôs-se uma modificação no sistema de endereçamento originalmente concebido por Otto Pfafstetter. A nova metodologia utiliza tão-somente as redes de drenagem no formato vetorial e considera, em vez da área das bacias, o comprimento dos seus cursos d'água para codificá-los. Essa estratégia elimina o elevado ônus associado à obtenção de dados de altimetria e à derivação dos respectivos modelos digitais de elevação, imprescindíveis à correta determinação das áreas de contribuição das bacias hidrográficas. Adicionalmente, elimina-se o esforço computacional das operações baseadas em localização espacial, uma vez que agora é possível realizá-las exclusivamente por atributos. Com base nessa metodologia, desenvolveu-se o aplicativo Otto-Sys, utilizando a linguagem de programação AML, nativa do sistema de informações geográficas Arc/INFO workstation. Para exemplificar os resultados da otto-codificação por comprimento dos cursos d'água, apresentou-se um estudo de caso utilizando a rede de drenagem do rio Caeté, afluente do rio Iaco, pertencente à bacia do rio Purus, no Estado do Amazonas. O detalhamento dessa hidrografia vetorial implicou cinco níveis de codificação. Tendo-se codificado toda a rede hidrográfica, qualquer sistema de informações geográficas, mesmo aqueles que não dispõem de recursos específicos para análises e navegação em redes, poderá oferecer serviços de navegação topológica, organização, estruturação, endereçamento e gerenciamento dessas bases de dados. Desse modo, o acesso em tempo real a tais procedimentos poderá ser perfeitamente estendido a qualquer dispositivo capaz de acessar os sistemas web.

Ajuste do modelo de Schumacher e Hall e aplicação de redes neurais artificiais para estimar volume de árvores de eucalipto

Objetivou-se, neste trabalho, avaliar o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall por diferentes algoritmos, bem como a aplicação de redes neurais artificiais para estimação do volume de madeira de eucalipto em função do diâmetro a 1,30 m do solo (DAP), da altura total (Ht) e do clone. Foram utilizadas 21 cubagens de povoamentos de clones de eucalipto com DAP variando de 4,5 a 28,3 cm e altura total de 6,6 a 33,8 m, num total de 862 árvores. O modelo volumétrico de Schumacher e Hall foi ajustado nas formas linear e não linear, com os seguintes algoritmos: Gauss-Newton, Quasi-Newton, Levenberg-Marquardt, Simplex, Hooke-Jeeves Pattern, Rosenbrock Pattern, Simplex, Hooke-Jeeves e Rosenbrock, utilizado simultaneamente com o método Quasi-Newton e com o princípio da Máxima Verossimilhança. Diferentes arquiteturas e modelos (Multilayer Perceptron MLP e Radial Basis Function RBF) de redes neurais artificiais foram testados, sendo selecionadas as redes que melhor representaram os dados. As estimativas dos volumes foram avaliadas por gráficos de volume estimado em função do volume observado e pelo teste estatístico L&O. Assim, conclui-se que o ajuste do modelo de Schumacher e Hall pode ser usado na sua forma linear, com boa representatividade e sem apresentar tendenciosidade; os algoritmos Gauss-Newton, Quasi-Newton e Levenberg-Marquardt mostraram-se eficientes para o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall, e as redes neurais artificiais apresentaram boa adequação ao problema, sendo elas altamente recomendadas para realizar prognose da produção de florestas plantadas.

Estimação do volume de árvores utilizando redes neurais artificiais

Rede neural artificial consiste em um conjunto de unidades que contêm funções matemáticas, unidas por pesos. As redes são capazes de aprender, mediante modificação dos pesos sinápticos, e generalizar o aprendizado para outros arquivos desconhecidos. O projeto de redes neurais é composto por três etapas: pré-processamento, processamento e, por fim, pós-processamento dos dados. Um dos problemas clássicos que podem ser abordados por redes é a aproximação de funções. Nesse grupo, pode-se incluir a estimação do volume de árvores. Foram utilizados quatro arquiteturas diferentes, cinco pré-processamentos e duas funções de ativação. As redes que se apresentaram estatisticamente iguais aos dados observados também foram analisadas quanto ao resíduo e à distribuição dos volumes e comparadas com a estimação de volume pelo modelo de Schumacher e Hall. As redes neurais formadas por neurônios, cuja função de ativação era exponencial, apresentaram estimativas estatisticamente iguais aos dados observados. As redes treinadas com os dados normalizados pelo método da interpolação linear e equalizados tiveram melhor desempenho na estimação.

Precipitação incidente e fluxo de atravessamento das chuvas em três estágios sucessionais de floresta atlântica no maciço da Pedra Branca, Rio de Janeiro

São apresentados os resultados de fracionamento da precipitação de chuva em três tipologias vegetais através dos fluxos de atravessamento e precipitação incidente em estudo realizado na sub-bacia do Caçambe, maciço da Pedra Branca, Rio de Janeiro. No período de 04/11/09 a 04/11/10, foram realizadas 27 coletas após os eventos de chuva. Utilizaram-se 12 pluviômetros em uma área de floresta secundária avançada, seis em uma capoeira e seis na borda entre as tipologias. Os resultados de fluxo de atravessamento, 89% na borda, 94% em mata secundária inicial e 75% em floresta secundária avançada, estão de acordo com valores médios da Floresta Atlântica. Houve aumento de interceptação com o avanço do estágio sucessional, o que sugere a importância da preservação florestal para garantir interceptação mais eficiente da água da chuva, em especial em uma cidade sujeita a alagamentos, como o Rio de Janeiro.

Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto

Este trabalho teve como objetivos aumentar a precisão das estimativas de altura de árvores e diminuir a necessidade de aferição da altura em campo, levando à redução dos custos no inventário florestal através da construção e validação de um modelo de estimação da altura de árvores em povoamentos de eucalipto com a utilização de redes neurais artificiais. Os dados utilizados consistiram em três clones, compreendendo cerca de 3.000 árvores em 145 parcelas permanentes com área média de 215 m², mensuradas em seis ocasiões (idades). As variáveis utilizadas para estimar a altura total das árvores dividiram-se em quantitativas: idade (meses), diâmetro com casca a 1,30 m de altura a partir da superfície do solo (dap) e altura dominante média da parcela; e qualitativa: tipo de solo com as respectivas classes. Para validação e aplicação da metodologia proposta, foram consideradas duas situações: (a) quando há a introdução de um novo material genético e não existem informações sobre a relação hipsométrica deste; (b) quando já se conhece a tendência de crescimento em altura dos povoamentos implantados, obtida pela existência de medições em parcelas de IFC. Com as metodologias testadas, obtiveram-se valores de coeficiente de correlação superiores a 0,99. As metodologias mostraram-se eficientes para alcançar os objetivos propostos, garantindo alta precisão das estimativas obtidas através das redes neurais artificiais.

Redes neurais artificiais para estimação do volume de árvores

Objetivou-se propor neste estudo uma metodologia com a utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA), para redução do número de árvores a serem cubadas durante o processo de geração de equações volumétricas. Os dados utilizados neste estudo foram provenientes de cubagens de 2.700 árvores de povoamentos clonais de eucalipto localizados no Sul da Bahia. O treinamento das RNA foi feito visando à obtenção de redes para a estimação do volume com e sem casca. Como variáveis de entrada, utilizaram-se o diâmetro à altura do peito - 1,30 m (dap), a altura e os diâmetros nas posições de 0,0; 0,5; 1,0; 1,5; 2,0; e 4,0 m do solo e os volumes obtidos até 2 e 4 m. A precisão do método foi feita com a aplicação do teste L&O. Avaliaram-se também a dispersão dos erros percentuais, o histograma de frequência dos erros percentuais e a raiz do erro quadrático médio (RMSE). A metodologia proposta neste estudo mostrou-se eficiente para a estimação do volume de árvores, sendo indicada para a obtenção do volume total com e sem casca de povoamentos de eucalipto, possibilitando a redução dos custos para a construção de equações volumétricas.

Influência da arquitetura na estimativa de volume de árvores individuais por meio de redes neurais artificiais

As redes neurais supervisionadas são compostas por unidades de processamento organizadas de forma paralela, em que cada uma delas computa determinadas funções matemáticas. As unidades são organizadas em camadas e ligadas por pesos sinápticos que ponderam as entradas, buscando ajustá-los a um padrão de saída previamente estabelecido. É fundamental a correta definição do número de camadas e da quantidade de neurônios em cada uma delas, uma vez que o treinamento é influenciado diretamente por esses parâmetros. Para explorar esse ponto, dados de cubagem de cinco empresas diferentes foram reunidos em uma planilha e, de forma aleatória, divididos em conjunto de treinamento e conjunto de validação. Os dados foram apresentados para três redes com arquiteturas diferentes. A avaliação foi feita por meio de gráficos de resíduos e teste t (p< = 0,05). Com base nos resultados, foi possível concluir que, para obter estimativas de volume por árvore, a rede neural deve ser construída com mais de 10 neurônios na primeira camada, sendo recomendado o uso de mais de uma camada intermediária.

Utilização de redes neurais artificiais para a projeção da distribuição diamétrica de povoamento equiâneos

Objetivou-se neste estudo desenvolver e avaliar a aplicação de redes neurais artificiais para a projeção de parâmetros da distribuição Weibull. Utilizaram-se dados de parcelas permanentes de eucaliptos, mensuradas em oito ocasiões. Ajustou-se a função Weibull com dois parâmetros para todas as parcelas e ocasiões, pelo método da máxima verossimilhança. A projeção da distribuição diamétrica foi feita através de redes neurais artificiais. Comparou-se o método proposto com o método tradicionalmente utilizado na modelagem da distribuição diamétrica. Os modelos utilizando RNA apresentaram melhorias na dispersão gráfica dos resíduos, bem como das estatísticas avaliadas. O método proposto mostrou-se superior ao método comumente usado.

Variação de vazão de gotejadores de fluxo normal enterrados na irrigação de café

Este trabalho teve como objetivo obter informações sobre o desempenho de gotejadores enterrados (irrigação subsuperficial), quanto ao aspecto de variação de vazão em função da intrusão radicular da cultura do café. As mudas de café foram irrigadas por sete modelos diferentes de gotejadores de fluxo normal, instalados a duas profundidades (15 e 30 cm da superfície do solo) e em dois níveis de depleção de água no solo (tratamentos úmido e seco). O trabalho foi conduzido em vasos e sob ambiente controlado, utilizando mudas de cafeeiro em estágio inicial de desenvolvimento. Concluiu-se que, até os 120 dias do início do experimento, não houve modelo de emissor que se destacasse quanto à penetração de raízes e, a partir daí, diferenças na suscetibilidade dos modelos foram observadas, podendo-se agrupar os modelos avaliados em função do grau de redução de vazão. Os níveis de irrigação não apresentaram resultados conclusivos até 120 dias do início do experimento, porém, considerando todo o período do experimento, observaram-se evidências de que o sistema radicular é mais agressivo na camada mais profunda de solo (30 cm) e para o tratamento úmido.

Balanço de massa de reatores anaeróbicos de fluxo ascendente com manta de lodo (UASB) tratando águas residuárias de suinocultura

Foi obtido o balanço de massa, a partir dos valores médios das determinações de demanda química de oxigênio (DQO) e produção de metano (CH4), em dois reatores UASB de bancada com volume de 10,5 L tratando águas residuárias de suinocultura, submetidos a condições operacionais distintas no que diz respeito às concentrações de sólidos suspensos totais do afluente (SST de 500; 1.000; 1.500 e 2.000 mg L-1), tempo de detenção hidráulica (TDH de 30; 20; 12 e 8 h), taxas de carregamento orgânico volumétrico (TCOV de 0,8 a 8,0 kg DQO total (m³ d)-1) e temperatura (ambiente e controlada a 25º e 30ºC). Verificou-se que a DQO total removida convertida em CH4 variou de 28 a 51% e a relação DQO-CH4 por DQO dissolvida removida de 0,94 a 2,07; indicando alta participação da remoção física dos sólidos do afluente, de 49 a 72%, na remoção de DQO total nos reatores, a qual variou de 75 a 92%. A concentração de SST do afluente, a temperatura, o TDH e a TCOV influenciaram nesse desempenho dos reatores UASB.

Desempenho de reatores anaeróbios de fluxo ascendente com manta de lodo em dois estágios tratando águas residuárias de suinocultura

Avaliou-se o desempenho de dois reatores anaeróbios de fluxo ascendente com manta de lodo (UASB) em escala-piloto com volumes de 908 L e 188 L, instalados em série, alimentados com águas residuárias de suinocultura com concentrações médias de sólidos suspensos totais (SST) variando de 2.216 mg L-1 a 7.131 mg L-1 e submetidos a tempos de detenção hidráulica (TDH) de 62,3 e 31,1 h, no primeiro reator, e de 12,9 e 6,5 h, no segundo reator. As eficiências médias de remoção de DQOtotal variaram de 74,0% a 89,6% no Reator 1 e de 34,3% a 45,1% no Reator 2, resultando em valores médios de 86,6% a 93,1% para o sistema de tratamento em dois estágios com carga orgânica volumétrica (COV) na faixa de 3,40 a 14,44 kg DQOtotal m-3 reator d-1 no Reator 1. As concentrações de metano no biogás foram acima de 75% para o Reator 1 e de 80% para o Reator 2. Os valores médios de pH variaram na faixa de 6,9 a 8,2 para o efluente do Reator 1 e de 7,0 a 8,3 para o efluente do Reator 2. Os ácidos voláteis totais mantiveram-se estáveis com concentrações médias abaixo de 200 mg L-1. Esses resultados indicaram que as condições de carga orgânica, em termos de DQO e SSV, impostas ao sistema de tratamento anaeróbio em dois estágios, não foram limitantes para que houvesse o desenvolvimento de lodo com microbiota adaptada e com alta atividade, propiciando altas eficiências médias de remoção de matéria orgânica (86,6 a 93,1% para DQOtotal e 85,6 a 88,2% para SSV) e taxas de produção de metano de 0,156 a 0,289 m³ CH4 kg-1 de DQO removida.

Desempenho do método de dissipação térmica na medida do fluxo de seiva em seringueira

A medida da transpiração de árvores no campo é de difícil consecução. Nas duas últimas décadas, tem-se dado ênfase à medida de fluxo de seiva no caule como indicador da transpiração, principalmente se a escala de tempo usada é igual ou menor que um dia. Para essas medidas, são usados métodos térmicos com fornecimento de calor ao caule. O método de dissipação térmica (MDT) é um deles e vem sendo bastante utilizado pelo seu princípio simples e pela boa sensibilidade às variações de fluxo de seiva. Entretanto, tem-se evidenciado a necessidade de cuidados no seu uso, sendo uma das causas de perda de precisão o efeito da carga radiante sobre a planta, geradora de gradiente térmico natural, que interfere nos resultados. Além disso, o desempenho do método em condições diferentes daquelas em que foi desenvolvido deve ser testado. Assim, o presente trabalho teve como objetivos analisar o desempenho do MDT em árvores de seringueira, considerando que essa espécie produz látex que poderia interferir sobre o bom funcionamento do sensor, e avaliar o efeito do gradiente térmico natural do caule sobre as estimativas. Os resultados demonstraram que essa técnica de medida pode ser utilizada nessa espécie e que, nas condições em que foram realizados os testes, não há interferência do gradiente térmico natural sobre as estimativas. Entretanto, para melhorar o grau de precisão, deve ser realizado melhor estudo de caraterização da área condutora da seiva em relação ao diâmetro do caule.

Uso de redes neurais artificiais na identificação de vocalização de suínos

O bem-estar dos animais tem sido importante tópico de pesquisa na produção animal, principalmente no tocante às formas de sua avaliação. Na avaliação do bem-estar animal, a vocalização mostra-se como ferramenta interessante, por fornecer dados de forma não-invasiva, podendo também ser facilmente automatizada. O presente trabalho teve o objetivo de implementar algoritmo baseado em redes neurais artificiais, capaz de reconhecer vocalizações relacionadas com padrões indicativos de bem-estar. A pesquisa teve duas partes, sendo a primeira o desenvolvimento do algoritmo, e a segunda, sua validação com dados de campo. Registros prévios permitiram o desenvolvimento do algoritmo, a partir de comportamentos observados em porcas alojadas em gaiolas de maternidade. O software Matlab® foi utilizado na implementação da rede. Foi selecionado um algoritmo de gradiente de retropropagação para treinar a rede com os seguintes critérios de parada: máximo de 5.000 iterações ou soma quadrática do erro menor que 0,1. A validação deu-se com porcas e leitões alojados em granja comercial. Dentre os comportamentos usuais, os que mereceram destaque foram: a disputa por alimento no momento das mamadas e o eventual risco de agressão involuntária entre os leitões ou entre esses e a porca. O algoritmo foi capaz de reconhecer, por meio da intensidade do ruído, a situação inerente ao risco de redução do bem-estar dos leitões.

Reconhecimento de variedades de soja por meio do processamento de imagens digitais usando redes neurais artificiais

Neste trabalho, foi aplicado o processamento de imagens digitais auxiliado pelas Redes Neurais Artificiais (RNA) com a finalidade de identificar algumas variedades de soja por meio da forma e do tamanho das sementes. Foram analisadas as seguintes variedades: EMBRAPA 133, EMBRAPA 184, COODETEC 205, COODETEC 206, EMBRAPA 48, SYNGENTA 8350, FEPAGRO 10 e MONSOY 8000 RR, safra 2005/2006. O processamento das imagens foi constituído pelas seguintes etapas: 1) Aquisição da imagem: as amostras de cada variedade foram fotografadas por máquina fotográfica Coolpix995, Nikon, com resolução de 3.34 megapixels; 2) Pré-processamento: um filtro de anti-aliasing foi aplicado para obter tons acinzentados da imagem; 3) Segmentação: foi realizada a detecção das bordas das sementes (Método de Prewitt), dilatação dessas bordas e remoção de segmentos não-necessários para a análise. 4) Representação: cada semente foi representada na forma de matriz binária 130x130, e 5) Reconhecimento e interpretação: foi utilizada uma rede neural feedforward multicamadas, com três camadas ocultas. O treinamento da rede foi realizado pelo método backpropagation. A validação da RNA treinada mostrou que o processamento aplicado pode ser usado para a identificação das variedades consideradas.