In:
Ciência Florestal, Universidade Federal de Santa Maria, Vol. 30, No. 2 ( 2020-06-04), p. 421-
Abstract:
O presente artigo refere-se à utilização da metodologia de análise de envoltória de dados (DEA) para determinar e comparar a eficiência técnica de clones de eucalipto dos gêneros Eucaliptus urophylla e Eucaliptus grandis, em escala comercial, produzidos no período de 2016 e 2017 e com idades de corte entre 5 e 7 anos. O plantio desses clones ocorreu em locais com solos arenosos, clima quente e temperado, destinados à produção de celulose e papel, pertencentes a uma empresa situada no interior do estado de São Paulo. Este estudo visa identificar quais clones apresentam ou não melhorias de eficiência técnica relacionadas a sua idade de corte, podendo auxiliar na tomada de decisão das melhores idades de corte e também quais clones deverão ser excluídos ou mantidos nos próximos ciclos produtivos. O cálculo da eficiência técnica e de seus valores atuais, folgas, alvos e benchmarks ao longo dos anos são determinados através das variáveis custo total; volume individual e volume produzido, sendo utilizado o modelo DEA BCC-O, em função da existência de pouca proporcionalidade de alguns pares input-output. Os clones CL02, CL03, CL05 e CL08 mostraram-se eficientes em ambas as idades de corte, caracterizando-os como possíveis benchmarks para os clones ineficientes. Já o clone CL04 foi o único cuja eliminação da lista de clones a serem utilizados nos próximos ciclos de plantio foi sugerida, apresentando diminuição de seu volume individual e densidade básica, quando ocorre o aumento de sua idade de corte. Conclui-se que a metodologia DEA é uma opção para o auxílio da tomada de decisão de quais clones de eucalipto devem ser utilizados, reduzidos e/ou eliminados de seu próximo ciclo, determinando quais são mais eficientes, verificando sua evolução em relação a sua idade de corte.
Type of Medium:
Online Resource
ISSN:
1980-5098
,
0103-9954
DOI:
10.5902/1980509835213
Language:
Unknown
Publisher:
Universidade Federal de Santa Maria
Publication Date:
2020
detail.hit.zdb_id:
2194052-6
SSG:
23
