Resumos

A densidade básica da madeira é um parâmetro essencial para o setor florestal, influenciando diretamente o desempenho nas etapas de colheita, transporte e processamento industrial, bem como subsidiando programas de melhoramento genético. Este estudo teve como objetivo validar um modelo preditivo baseado em espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) para estimativa não destrutiva da densidade básica da madeira de Eucalyptus, com foco em sua aplicação operacional. Foram avaliadas 53 árvores de um clone híbrido de Eucalyptus globulus x Eucalyptus urophylla, por meio de análises convencionais e alternativas (NIRS). Simulações com diferentes tamanhos amostrais (3 a 50 árvores) permitiram comparar o desempenho das abordagens em termos de desvio absoluto em relação à densidade representativa do plantio. Os resultados indicaram que, embora a metodologia NIRS apresente maior variabilidade, os desvios médios e máximos se reduzem com o aumento do número de árvores amostradas. A análise de 10 árvores por NIRS resultou em estimativas com acurácia e precisão comparáveis à abordagem convencional baseada em três árvores, número amostral comumente utilizado em análises operacionais de plantios clonais. Conclui-se que a aplicação operacional da metodologia NIRS é viável, desde que incorporadas medidas para mitigar suas limitações, contribuindo para uma avaliação eficiente e não destrutiva da qualidade da madeira em plantios clonais de Eucalyptus.