Foram analisados regimes de manejo sem desbaste e com até três desbastes em um plantio de Pinus taeda com idades entre 13 e 29 anos, na região de Campo Belo do Sul - SC, com a finalidade de produção de madeira para usos múltiplos. Para tanto, foi utilizado o software FlorExel® no módulo simulação, o qual internamente aciona o simulador SisPinus®, no qual os cenários de produção foram simulados em regimes de desbaste e poda. Os regimes de manejo para os estratos com desbaste foram: (a) idades dos desbastes: 14 a 15 anos, 17 a 18 anos e 20 a 21 anos; (b) idade de rotação: 22 a 35 anos; (c) regime de poda: posição da tora (1ª e 2ª tora). Os regimes sem desbaste foram simulados apenas para corte raso e a poda, nas mesmas especificações. Realizou-se o planejamento da produção florestal para a “Floresta Otimizada”, a qual refere-se à floresta real. Após a obtenção dos resultados, houve a homogeneização da produção em função da otimização com o software What’s Best!®, garantindo suprimento de madeira para abastecer continuamente o mercado de toras da região de Santa Catarina até 2024. Os regimes de manejo da denominada “Floresta Ideal”, a qual se refere à floresta hipotética, foram simulados da mesma forma, porém com premissas e indicadores econômicos diferentes. Para a área sem desbaste: (a) densidades de plantio: 2.000, 1.667e 1.333 árvores por hectare e (b) idades de rotação: 22 a 35 anos. Para áreas em regimes com desbaste, simularam-se os seguintes cenários: (a) densidades de plantio: 2.000, 1.667 e 1.333 árvores por hectare; (b) idades do desbaste: 7 a 8, 10 a 11 e 13 a 14 anos; (c) densidades após o desbaste: 1.500, 1.000 e 500 árvores por hectare; (d) idades de rotação: 15 aos 35 anos; e (e) regime de poda: posição da tora (1ª e 2ª tora). O melhor regime com desbaste apresentou rentabilidade superior em relação ao melhor regime sem desbaste, para todos os cenários de custos e preços simulados. Os cenários de análise econômica, que foram simulados com o uso do FlorExel® e auxílio de planilhas eletrônicas, calculou-se: (a) valor presente líquido (VPL); (b) valor presente líquido anualizado (VLPa) e (c) taxa interna de retorno (TIR), três indicadores que sugerem a viabilidade do projeto, podendo demonstrar o risco/retorno do empreendimento. As análises realizadas mostram que a melhor alternativa, com base no VPL para a “Floresta Otimizada” é a realização do corte raso imediato, devido à idade da floresta. No geral os regimes de manejo apresentam amplitude de variação de rentabilidade de R$ 403,22 e R$ 914,22/ha. Com relação à “Floresta Ideal”, com densidade inicial de 2.000 árvores/ha, é indicado três desbastes (8, 10 e 13 anos nas intensidades 75%, 50% e 25%, respectivamente) e ocorrência de poda. Para os regimes de madeira podada e sem poda, incidiu corte raso aos 21 anos. Para o regime com poda, o VPLA/ha apresentou valor 2,5% superior ao regime sem poda. A análise de sensibilidade apresentada pela técnica gráfica Diagrama Tornado foi eficiente e mostrou o impacto das variáveis independentes (taxa de desconto da florestal, preços de madeira, custos silviculturais e overhead) sobre a variável dependente (VPL/ha otimizado).
Management regimes were analyzed, those without thinning and with up to three thinning in a Loblolly Pine (Pinus taeda) aged between 13 and 29 years in the region of Campo Belo do Sul – SC. They were analyzed for the purpose of producing timber for multiple uses. Simulations were conduzed by the FlorExel® simulation module software, which internally triggers the SisPinus® simulator, in which the production scenarios in pruning and thinning regimes were simulated. The management regimes for strata with thinning were: (a) thinning ages: 14-15 years, 17-18 years and 20-21 years, (b) rotation age: 22-35 years; (c) scheme Pruning: position of the log (1 st and 2 logs). In the schemes without thinning only clearcut and pruning were simulated, using for this the same rotation and pruning specifications. We carried out the planning of forest production for "Enhanced Forest", which refers to the real forest. After obtaining the results, The software What's Best!® was used to optimize the forest, which resulted in its homogenization, ensuring a continuous wood supply for logs in the region of Santa Catarina, until 2024. The management regimes of the so called "Ideal Forest", which refers to the hypothetical forest, were simulated in the same way, but with different assumptions and economic indicators. For the area without thinning: (a) planting densities: 2,000, 1,333, 1,667 trees per hectare (b) age rotation: 22-35 years. For areas with thinning regimes, simulated the following scenarios: (a) planting densities: 2,000, 1,667 and 1,333 trees per hectare, (b) thinning ages: 7-8, 10-11 and 13 to 14 years; (c) densities after thinning: 1,500, 1,000 and 500 trees per hectare, (d) rotation ages: 15 to 35 years, and (e) system of pruning: position of the log (1 st and 2 logs). The best method with thinning showed superior profitability compared to the best without thinning for all scenarios simulated costs and prices. The scenarios of economic analysis, which were simulated using FlorExel® and with the help of spreadsheets, were: (a) net present value (NPV), (b) Annualized net present value (ANPV) and (c) internal rate of return (IRR). These are three indicators that suggest the feasibility of the project and can demonstrate the risk / return venture. The analysis shows that the best alternative, based on the NPV for the "Enhanced Forest" is the immediate clear-cutting due to the age of the forest. In general, management systems have profitability variations of R$ 403.22 and R$ 914.22/ha. Regarding the "Great Forest", with initial density of 2,000 trees / ha, three thinning is indicated (8, 10 and 13 years in the intensities 75%, 50% and 25% respectively) and pruning. For wood schemes pruned and not pruned, covered clear-cutting at age 21. For the scheme with pruning, the ANPV / ha shown a value 2.5% higher than the scheme without pruning. The sensitivity analysis presented by the Tornado Diagram graphic technique was effective and showed the impact of independent variables (discount rate of forest, wood prices, silvicultural costs and overhead) on the dependent variable (optimized NPV/ha).
