Agrupamento de espécies madeireiras da Amazônia com base em propriedades físicas e mecânicas

Clustering of Amazon wood species based on physical and mechanical properties

Resumo

A procura intensa por essências madeireiras nativas consolidadas, que apresentam elevado uso, pode ocasionar a superexploração de espécies e diminuição do seu estoque na floresta. Uma alternativa para essa situação é a substituição dessas espécies por outras com propriedades da madeira semelhantes e com suficiente estoque de crescimento na floresta. O objetivo deste trabalho foi agrupar as espécies da Amazônia através das propriedades físico-mecânicas da madeira e realizar a análise discriminante para identificar quais características tecnológicas são mais importantes para o agrupamento. As espécies estudadas foram provenientes de oito localidades distintas da região amazônica. As propriedades físico-mecânicas utilizadas obtidas da literatura especializada nacional foram: densidade básica, contração (tangencial, radial e volumétrica), flexão estática, compressão paralela e perpendicular às fibras, dureza Janka paralela e transversal, tração perpendicular às fibras, fendilhamento e cisalhamento. Foi utilizada a técnica de análise multivariada de Cluster (distância euclidiana simples e o método de Ward) e a análise discriminante para avaliar o agrupamento. A análise de Cluster foi eficiente para agrupar as espécies, que foram separadas em três grupos distintos. As espécies que se destacaram foram a Helicostylis pedunculata Benoist. e Tachigali chrysophylla (Poepp.) Zarucchi & Herend., por se agruparem com as espécies mais comercializadas. Os menores valores de Wilks’Lambda foram da densidade da madeira (0,759053), cisalhamento (0,802960) e compressão paralela às fibras (0,825594). Essas características foram as mais determinantes para discriminar os grupos. A análise de agrupamento é eficiente para indicar a substituição de espécies consolidadas na Amazônia.

Palavras-chave:
Indicação de espécies; Madeiras tropicais; Tecnologia da madeira

Abstract

The intense search for consolidated native wood essences, which are highly used, can lead to the overexploitation of species and decrease their stocks in the forest. An alternative to this situation is the replacement of these species by others with similar wood properties and with sufficient forest growing stock. The objective of this work was to cluster the Amazon species through wood physical-mechanical properties and perform the discriminant analysis to identify which technological characteristics are more important for the clustering. The species studied came from eight different locations in the Amazon region. The properties used were: basic density, contraction (tangential, radial and volumetric), static flexion, compression parallel and perpendicular to the fibers, Janka hardness parallel and transversal, traction perpendicular to the fibers, cracking and shearing, all obtained from the national specialized literature. Multivariate Cluster analysis (simple Euclidean distance and Ward’s method) and the discriminant analyses were used to evaluate the clustering. Cluster analysis was efficient to cluster the species, which were separated into three distinct groups. The species that stood out were Helicostylis pedunculata Benoist. and Tachigali chrysophylla (Poepp.) Zarucchi & Herend., f or clustering with the most commercialized species. The lowest values of Wilks’Lambda were wood density (0.759053), shearing (0.802960) and compression parallel to the fibers (0.825594). These characteristics were the most determinant to discriminate the clusters. The clustering analysis was efficient for the separation of the species into marketing clusters.

Keywords:
Indication of species; Tropical wood; Wood technology

Introdução

A Amazônia é considerada a maior floresta tropical do planeta e de elevada importância ecológica devido a sua alta diversidade de espécies animais, vegetais e seus diversos ecossistemas. Possui uma vasta extensão de mais de 4 milhões de quilômetros quadrados, ocupando 49,29% do território brasileiro, segundo o IBGE (2004).

A floresta amazônica apresenta elevada importância econômica, sendo uma grande fonte de renda na região Norte, tanto pelo extrativismo, como pela colheita de madeiras. No estado do Pará, a renda obtida pela venda de madeiras no ano de 2015 foi de aproximadamente 369 milhões de reais (PARÁ, 2015). Nos estados da Amazônia, a colheita e o processamento industrial de madeira estão entre as principais atividades econômicas, ao lado da mineração industrial e da agropecuária (LENTINI; VERÍSSIMO; PEREIRA, 2011).

A alta comercialização de madeiras, apesar das vantagens econômicas, pode suprimir as espécies mais comercializadas devido à falta de diversificação da colheita e taxas de crescimento não compatíveis com a intensidade colhida. A elevada procura por madeiras consolidadas no mercado pode levar à superexploração, resultando em uma brusca queda na abundância ou até a extinção de espécies. De acordo com Adeodato et al. (2011), pesquisas sobre tecnologia da madeira e manejo florestal devem apresentar novos resultados para diversificar as opções de madeira e evitar o exagero no uso de determinadas espécies que são raras na natureza. O uso de madeireiras menos nobres reduz o perigo de extinção das espécies que são atualmente mais procuradas na Floresta Amazônica, além de favorecer o manejo florestal, pois com o aumento do número de espécies potenciais, é possível aumentar a produção por unidade de área e adotar mais opções de espécies para a colheita.

A fim de diminuir a pressão sobre as essências florestais mais comerciais é importante que ocorra a diversificação das espécies madeireiras e inclusive a substituição por outras com características tecnológicas semelhantes. Para promover essa substituição é importante que haja estudos sobre a estrutura da floresta e saber o comportamento das espécies em relação a distribuição diamétrica. Também são necessários estudos sobre as características tecnológicas das madeiras que se pretende comercializar. A junção dessas informações é fundamental para facilitar a escolha de novas espécies madeireiras. É necessário também a comparação dessas informações, principalmente das características tecnológicas das madeiras a fim de agrupá-las formando grupos de espécies comerciais, onde espécies que compõe o mesmo grupo podem ser utilizadas para o mesmo fim.

O objetivo do trabalho foi agrupar as espécies da floresta Amazônia através das propriedades físico-mecânicas das madeiras e realizar uma análise discriminante com a finalidade de substituir espécies madeireiras comerciais consolidadas por outras menos comercializadas, com características semelhantes.

Material e Métodos

As características físicas e mecânicas das madeiras utilizadas no agrupamento foram obtidas a partir das seguintes publicações: Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981), Lopes et al. (1983), Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1988), IBAMA (1997), Laboratório de Produtos Florestais (2016) e Reis (2017). As 54 espécies utilizadas para o agrupamento (Tabela 1) ocorrem naturalmente na Floresta Nacional do Tapajós - PA, município de Tucumã - PA, Estação experimental de Curuá-uma - PA, Belém - PA, região do Juruá Solimões - AM, Floresta Nacional de Caxiuanã - PA, município de Buriticupu - MA e Floresta Nacional do Jamari - RO.

As características tecnológicas utilizadas para a análise de agrupamento por espécie foram: densidade básica, contração (tangencial, radial e volumétrica), flexão estática, compressão paralela e perpendicular às fibras, dureza de Janka paralela e transversal, tração perpendicular às fibras, fendilhamento e cisalhamento.

Tabela 1
Lista de espécies florestais da Amazônia estudadas.
Table 1
List of Amazonian forest species studied.

Família	Nome vulgar	Nome científico	Código	Referências
Fabaceae	Melancieira	Alexa grandiflora Ducke	E1	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Fabaceae	Garapa	Apuleia leiocarpa (Vogel) J.F. Macbr.	E2	Laboratório de Produtos Florestais (2016)
Anacardiaceae	Muiracatiara	Astronium lecointei Ducke	E3	Laboratório de Produtos Florestais (2016)
Moraceae	Tatajuba	Bagassa guianensis Aubl.	E4	Laboratório de Produtos Florestais (2016)
Bixaceae	Urucu-da-mata	Bixa arborea Huber	E5	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Meliaceae	Andiroba	Carapa guianensis Aubl.	E6	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Caryocaraceae	Pequiá	Caryocar villosum (Aubl.) Pers.	E7	Laboratório de Produtos Florestais (2016)
Boraginaceae	Freijó-branco	Cordia bicolor A. DC.	E8	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Lecythidaceae	Tauari	Couratari guianensis Aubl.	E9	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Lecythidaceae	Tauari-branco	Couratari stellata A.C.Sm.	E10	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Fabaceae	Agelim-pedra	Dinizia excelsa Ducke	E11	Laboratório de Produtos Florestais (2016)
Fabaceae	Cumarú	Dipteryx odorata (Aubl.) Willd.	E12	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1988)
Humiriaceae	Uchi	Endopleura uchi (Huber) Cuatrec.	E13	Laboratório de Produtos Florestais (2016)
Fabaceae	Fava-rosca	Enterolobium schomburgkii (Benth.) Benth.	E14	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1988)
Vochysiaceae	Quarubarana	Erisma uncinatum Warm.	E15	Laboratório de Produtos Florestais (2016)
Euphorbiaceae	Mirindiba-doce	Glycydendron amazonicum Ducke	E16	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1988)
Goupiaceae	Cupiúba	Goupia glabra Aubl.	E17	Laboratório de Produtos Florestais (2016)
Fabaceae	Jatobá	Hymenaea courbaril L.	E18	Lopes et al. (1983)
Bignoniaceae	Parapará	Jacaranda copaia (Aubl.) D.Don	E19	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Sapotaceae	Maçaranduba	Manilkara huberi (Ducke) A. Chev.	E20	Laboratório de Produtos Florestais (2016)
Lauraceae	Itaúba	Mezilaurus itauba (Meisn.) Taub. ex Mez	E21	Laboratório de Produtos Florestais (2016)
Fabaceae	Fava-tucupi	Parkia multijuga Benth.	E22	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Fabaceae	Timborana	Pseudopiptadenia suaveolens (Miq.) J. W. Grimes	E23	Laboratório de Produtos Florestais (2016)
Araliaceae	Morototó	Schefflera morototoni (Aubl.) Maguire, Steyerm. & Frodin	E24	Laboratório de Produtos Florestais (2016)
Simaroubaceae	Marupá	Simarouba amara Aubl.	E25	IBAMA (1997)
Bignoniaceae	Ipê	Tabebuia serratifolia (Vahl) G. Nicholson	E26	Laboratório de Produtos Florestais (2016)
Fabaceae	Tachi-vermelho	Tachigali chrysophylla (Poepp.) Zarucchi & Herend.	E27	Laboratório de Produtos Florestais (2016)
Combretaceae	Cuiarana	Terminalia amazonica (J.F.Gmel) Exell.	E28	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Myristicaceae	Virola	Virola michellii Heckel	E29	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Apocynaceae	Amapá-amargoso	Parahancornia amapa (Huber) Ducke	E30	IBAMA (1997)
Fabaceae	Angelim-da-mata	Hymenolobium sp.	E31	IBAMA (1997)
Apocynaceae	Araracanga	Aspidosperma desmanthum Benth. ex Müll. Arg.	E32	IBAMA (1997)
Fabaceae	Faveira	Parkia oppositifolia Spruce ex Benth.	E33	IBAMA (1997)
Sapotaceae	Goiabão	Pouteria pachycarpa T.D. Penn.	E34	IBAMA (1997)
Sapotaceae	Jará	Pouteria sp.	E35	IBAMA (1997)
Rutaceae	Pau-amarelo	Euxylophora paraensis Huber	E36	IBAMA (1997)
Salicaceae	Pau-jacaré	Laetia sp.	E37	IBAMA (1997)
Lecythidaceae	Seru	Allantoma lineata (Mart. & O. Berg) Miers	E38	IBAMA (1997)
Combretaceae	Taninbuca	Buchenavia capitata (Vahl) Eichler	E39	IBAMA (1997)
Moraceae	Amapá-doce	Brosimum parinarioides Ducke	E40	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Burseraceae	Breu	Protium heptaphyllum (Aubl.) Marchand	E41	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Fabaceae	Copaíba	Copaifera duckei Dwyer	E42	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Combretaceae	Cuiarana	Buchenavia huberi Ducke	E43	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Fabaceae	Fava-bolota	Parkia pendula (Willd.) Benth. ex Walp.	E44	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Fabaceae	Faveira-tamboril	Enterolobium maximum Ducke	E45	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Boraginaceae	Freijó	Cordia goeldiana Huber	E46	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Boraginaceae	Freijó	Cordia sagotti I.M. Johnst.	E47	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Lauraceae	Itaúba	Mezilaurus lindaviana Schwacke & Mez	E48	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Salicaceae	Pau-jacaré	Laetia procera (Poepp.) Eichler	E49	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Vochysiaceae	Quaruba-verdadeira	Vochysia maxima Ducke	E50	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Malvaceae	Sumaúma	Ceiba pentandra (L.) Gaertn.	E51	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Fabaceae	Tachi-preto	Tachigali mymercophila (Ducke) Ducke	E52	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Lecythidaceae	Tauari	Couratari oblongifolia Ducke & R. Knuth	E53	Instituto Brasileiro de Desenvolvimento Florestal (1981)
Moraceae	Muiratinga-folha-peluda	Helicostylis pedunculata Benoist.	E54	Reis (2017)

Para este trabalho foi utilizado a técnica de análise multivariada de conglomerado (Cluster analysis) com o propósito de agrupar as espécies, utilizando as suas características tecnológicas. Foi elaborado uma matriz X de dados dessas características tecnológicas, em que cada variável xij representou a i-ésima característica tecnológica classificada na j-ésima espécie. Nessa análise, as espécies foram classificadas de acordo com as características tecnológicas que cada uma tem de similar em relação a outras espécies pertencentes a determinado grupo. O grupo resultante dessa classificação deve exibir um alto grau de homogeneidade interna (within-cluster) e alta heterogeneidade externa (between-cluster).

A matriz X foi utilizada como input nas análises de agrupamento e discriminante. Foi utilizada a distância euclidiana simples e o método de Ward, com o emprego da equação (1):

$d_{ij}=\sqrt{{\sum }_{h=1}^p{(x_{hi}-x_{hj})}^2}$ (1)

Em que: = distância euclidiana estimada entre as espécies i e j; = característica tecnológica da espécie i, = característica tecnológica da espécie j; h = 1, 2,..., p.

Para a definição dos grupos de espécies, foi traçada uma linha de corte ou linha “fenon”, que é uma linha paralela ao eixo horizontal do dendrograma obtido da análise de agrupamento (SOUZA; SOUZA, 2006). A linha de “fenon” traçada para a separação dos grupos foi feita de forma arbitrária.

Foi utilizada uma análise discriminante para avaliar o agrupamento e obter uma função matemática denominada de regra de discriminação, utilizada para classificar novos elementos amostrais nos grupos já existentes. Na análise discriminante, a comparação do elemento amostral em relação aos grupos candidatos é, em geral, realizada através da construção de uma regra matemática de discriminação fundamentada na teoria das probabilidades (MINGOTI, 2005). Para cada novo elemento amostral, a regra de discriminação permitirá ao manejador definir qual é a população de espécies comerciais mais prováveis de ter gerado seus valores numéricos nas características tecnológicas da madeira avaliada.

A equação ou função linear discriminante assemelha-se a uma equação de regressão múltipla, sendo composta pelas variáveis independentes que representam as características tecnológicas da madeira do elemento, que foram ponderadas pelo nível de sua importância ou impacto que causam no resultado ou variável dependente (MINGOTI, 2005; MARIO, 2014). Representada pela equação (2):

$z={\beta }_0+{\beta }_1{X}_1+{\beta }_2{X}_2+\dots +{\beta }_n{X}_n$ (2)

Em que: Z = é a variável dependente categórica, que indica uma pontuação ou escore discriminante; = é o intercepto da função quando Xi = 0; = é o coeficiente discriminante ou a capacidade que cada variável independente tem em discriminar (o peso de cada uma na função); Xn = são os valores das variáveis independentes. A regra de classificação foi a função discriminante linear de Fisher.

Para testar a capacidade preditiva da discriminação, os dados foram divididos em treinamento e teste com o objetivo de analisar o poder de discriminação da equação em dados independentes. O treinamento foi realizado com 38 espécies (70%) e o teste com 16 espécies (30%). Foi realizada a análise de matriz de classificação, a estatística de Wilks’ Lambda (U), a correlação canônica e o teste F (ANOVA). Foi utilizado o software Statistica 13 (STATSOFT, 2016) para as análises estatísticas de agrupamento e discriminante.

Resultados e Discussão

No dendrograma obtido pela análise de agrupamento, utilizando a distância euclidiana simples e o método de Ward, quando realizado um corte ou linha “fenon” na distância Euclidiana de 20%, as espécies madeireiras foram separadas em três grupos distintos (Figura 1).

O grupo I foi composto pelas espécies: Apuleia leiocarpa, Astronium lecointei, Couratari stellata, Dinizia excelsa, Dipteryx odorata, Endopleura uchi, Enterolobium schomburgkii, Goupia glabra, Hymenaea courbaril, Manilkara huberi, Tabebuia serratifolia, Terminalia amazonica, Aspidosperma desmanthum, Pouteria pachycarpa, Pouteria sp., Euxylophora paraensis, Laetia procera, Buchenavia capitata, Buchenavia huberi, Helicostylis pedunculata, Laetia sp, totalizando 21 espécies. O grupo II apresentou as espécies: Alexa grandiflora, Bagassa guianensis, Carapa guianensis, Caryocar villosum, Cordia bicolor, Glycydendron amazonicum, Mezilaurus itauba, Pseudopiptadenia suaveolens, Schefflera morototoni, Tachigali chrysophylla, Virola michellii, Hymenolobium sp., Allantoma lineata, Brosimum parinarioides, Protium heptaphyllum, Copaifera duckei, Mezilaurus lindaviana, Tachigali mymercophila, totalizando 18 espécies e o grupo III foi constituído pelas espécies: Bixa arborea, Couratari guianensis, Couratari oblongifolia, Erisma uncinatum, Jacaranda copaia, Parkia multijuga, Simarouba amara, Parahancornia amapa, Parkia oppositifolia, Parkia pendula, Enterolobium maximum, Cordia goeldiana, Cordia sagotti, Vochysia maxima, Ceiba pentandra, totalizando 15 espécies.

No grupo I, as espécies Couratari stellata e Helicostylis pedunculata apresentaram características tecnológicas que permitem a sua comercialização, de acordo com os resultados da análise de agrupamento, pertencem ao mesmo grupo das espécies mais comerciais da região amazônica como Tabebuia serratifolia, Manilkara huberi e Hymenaea courbaril, conhecidas principalmente pela boa qualidade da sua madeira e por possuírem alto valor comercial, como é o caso do ipê (Tabebuia serratifolia), considerada a espécie mais comercializada principalmente para o mercado internacional (PARÁ, 2015).

O grupo II foi composto por 18 espécies, incluindo as espécies Carapa guianensis e Virola michellii, que são espécies comerciais da região e de uso consolidado. Neste grupo a espécie Tachigali chrysophylla, pouco comercializada na região, apresentou características físicas e mecânicas da madeira semelhantes às de espécies comerciais consolidadas (PARÁ, 2015). O grupo III foi constituído principalmente por espécies de rápido crescimento na floresta como Ceiba pentandra, Parkia multijuga e Bixa arborea.

Figura 1
Dendrograma do agrupamento das espécies, a partir das características tecnológicas da madeira.
Figure 1
Dendrogram of the grouping of the species, based on the wood technological characteristics.

A função discriminante 1 apresentou o coeficiente de correlação canônica de 0,96 e Wilks’Lambda igual a 0,0496, já a função 2 apresentou o coeficiente de correlação canônica 0,65 e Wilks’Lambda igual a 0,5792 (Tabela 2). A correlação canônica é utilizada para explicar a importância da função. Quando o valor dessa correlação é elevado ao quadrado, esta, se torna uma medida do poder explicativo da função, ou seja, a função 1 explica 91,44% da classificação, já a função 2 explica apenas 42,08%. O teste Wilks’Lambda (Tabela 2) varia de 0 a 1 e permite que sejam avaliadas as diferenças de médias entre os grupos, em relação a cada variável. Quanto menor o valor de Lambda, maior será a diferença entre as médias dos grupos, demonstrando que a função tem alta capacidade de discriminar os elementos entre os grupos.

O teste Wilks’Lambda (Tabela 2) pode ser utilizado para verificar quais variáveis foram determinantes para a separação dos grupos, ou seja, quanto menor o valor de Lambda, maior a importância da variável para a separação dos grupos. A variável com menor valor de Wilks’Lambda foi a densidade básica (0,759053), seguida do cisalhamento (0,802960) e da compressão paralela às fibras (0,825594). Na análise de variância (ANOVA), a única variável significativa a 95% de probabilidade foi a densidade básica (Tabela 2).

O percentual de acerto do treinamento para os três grupos que foram discriminados foi de 100% (Tabela 3), já o percentual do teste variou entre os grupos. Para o grupo I, o percentual de acerto do teste foi de 100%, para o grupo II foi de 83,3% e para o grupo III foi de 75%.

Tabela 2
Função discriminante, teste Wilks’Lambda e análise de variância (ANOVA). FE-flexão estática; MR-máxima resistência; EP-esforço no limite proporcional.
Table 2
Discriminant function, Wilks’Lambda test and analysis of variance (ANOVA). FE-static bending; MR-maximum strength; EP-effort in the proportional limit.

Variáveis	Unidades	Função 1	Função 2	Teste Wilks	F	p-valor
Intercepto	-	-14,916160	5,525566	0,673039	5,586685	0,010531
Densidade básica	g/cm³	16,969901	-8,267818	0,759053	3,650448	0,041989
Contração tangencial	%	-0,227443	-1,083790	0,937347	0,768669	0,475176
Contração radial	%	0,250082	-0,287920	0,982891	0,200183	0,819992
Contração volumétrica	%	0,643873	0,462242	0,926450	0,912978	0,415385
FE (módulo de ruptura)	kgf/cm²	0,006869	-0,005843	0,907041	1,178586	0,325620
FE (módulo de elasticidade)	1000kgf/cm²	-0,047013	0,097682	0,874791	1,645992	0,214734
Compressão paralela às fibras - MR	(kgf/cm²)	-0,008167	-0,019625	0,825594	2,429371	0,110360
Compressão perpendicular às fibras - EP	(kgf/cm²)	-0,006378	0,039967	0,913204	1,093025	0,351989
Dureza Janka paralela	Kgf	0,002069	0,003667	0,931489	0,845829	0,442122
Dureza Janka transversal	Kgf	-0,004913	0,008171	0,889453	1,429296	0,259965
Tração (perpendicular às fibras) - MR	(kgf/cm²)	0,014497	0,000389	0,993964	0,069835	0,932745
Fendilhamento - MR	(kgf/cm²)	-0,084314	0,055693	0,931804	0,841651	0,443846
Cisalhamento - MR	(kgf/cm²)	0,058420	-0,045959	0,802960	2,822010	0,080164
Wilks’Lambda	-	0,0496	0,5792	-	-	-
Correlação canônica	-	0,9563	0,6487	-	-	-
(Correlação canônica) ²	-	0,9144	0,4208	-	-	-

Tabela 3
Percentual de acerto da análise discriminante em relação ao treinamento e teste dos dados.
Table 3
Percentage of accuracy of discriminant analysis in relation to training and data test.

Grupos	Treinamento				Teste
	Percentual de acerto	Classificação			Percentual de acerto	Classificação
		I	II	III		I	II	III
I	100	15	0	0	100,0	6	0	0
II	100	0	12	0	83,3	1	5	0
III	100	0	0	11	75,0	0	1	3
Total	100	15	12	11	87,5	7	6	3

Além destes coeficientes, foram calculados os coeficientes das funções de classificação (Tabela 4). Esses coeficientes são importantes para classificar novas espécies nos grupos I, II ou III. Para incluir uma espécie em um desses grupos é necessário multiplicar o valor de cada propriedade físico-mecânica por seu respectivo coeficiente e somar todos os valores. A espécie pertencerá ao grupo com o maior valor das funções dentre as funções de classificação.

Tabela 4
Coeficientes das funções para classificação dos grupos.
Table 4
Coefficients of functions for group classification.

Variáveis	Unidades	Funções de classificação
		I	II	III
Intercepto	-	-264,624045	-218,498719	-154,307331
Densidade básica	g.cm³	404,289581	360,535369	273,629882
Contração tangencial	%	-10,298237	-7,637034	-8,610078
Contração radial	%	8,260934	7,904581	6,326663
Contração volumétrica	%	16,371477	13,363700	11,454920
FE (módulo de ruptura)	kgf/cm²	0,083112	0,069738	0,030096
FE (módulo de elasticidade)	1000kgf/cm²	-1,072718	-1,081375	-0,706795
Compressão paralela às fibras	(kgf/cm²) MR	0,007466	0,069518	0,069102
Compressão perpendicular às fibras	(kgf/cm²) EP	-0,349926	-0,397499	-0,298874
Dureza Janka paralela	kgf	0,102640	0,089186	0,086954
Dureza Janka transversal	kgf	-0,325985	-0,323350	-0,287851
Tração (perpendicular às fibras)	(kgf/cm²) MR	-0,665984	-0,716304	-0,777208
Fendilhamento	(kgf/cm²) MR	2,102357	2,294365	2,752306
Cisalhamento	(kgf/cm²) MR	1,558377	1,438139	1,107651

As espécies que se destacaram neste estudo foram: Helicostylis pedunculata, Couratari stellata do grupo I e Tachigali chrysophylla, presente no grupo II, por apresentarem características tecnológicas semelhantes às das espécies mais comercializadas da região amazônica (PARÁ, 2015). Essas espécies apresentam distribuição diamétrica contínua e decrescente (REIS, 2017), esse comportamento demonstra que as espécies podem ser manejadas, pois possuem capacidade de suportar os impactos da colheita florestal e recuperar o estoque removido. Há números de indivíduos suficientes por classe de diamétrica para compensar os efeitos da mortalidade natural e suprir árvores para cortes seletivos (SOUZA; SOARES, 2013). Helicostylis pedunculata, Couratari stellata, Tachigali chrysophylla são potenciais para comercialização, pois possuem elevada densidade e distribuição diamétrica que favorece a recomposição florestal (REIS, 2017). Essas espécies podem substituir as espécies de maior valor comercial, com isso, diversificando o número de essências florestais colhidas, auxiliando na sustentabilidade da colheita florestal.

De acordo com a análise discriminante, a densidade básica, o cisalhamento e compressão paralela às fibras foram as variáveis determinantes para a separação dos grupos. Segundo Burger e Richter (1991), a densidade básica é a característica tecnológica mais importante da madeira, pois outras propriedades dependem estreitamente dessa característica. A resistência ao cisalhamento da madeira e a resistência a compressão no sentido das fibras têm grande relação com a densidade da madeira, sendo assim, com o aumento da densidade, maior a resistência da madeira ao cisalhamento e compressão paralela às fibras.

Diversos estudos ressaltam a alta correlação da resistência mecânica (propriedades mecânicas) com a densidade da madeira como descrito por Armstrong, Skaar e Zeeuw (1984), Uetimane Junior e Ali (2011), Abruzzi et al. (2012) e Protasio et al. (2012). Segundo Moraes Neto et al. (2009) quanto maior a densidade básica da madeira, maiores serão os parâmetros de resistência (módulo de ruptura à flexão estática, e as resistências à compressões paralela e perpendicular às fibras e cisalhamento).

A inclusão de uma nova espécie em um desses grupos é realizada de forma direta, apenas multiplicando o valor de cada propriedade físico-mecânica ao seu respectivo coeficiente. A finalidade de realizar uma análise discriminante é identificar as variáveis que discriminam os grupos e elaborar previsões a respeito de novas observações, identificando assim, o grupo mais adequado ao qual ela deverá pertencer, em função de suas características (FAVERO et al., 2009).

Conclusão

A análise de Cluster, pelo método de Ward e distância euclidiana simples, é eficiente para o agrupamento das espécies amazônicas. As espécies madeireiras estudadas foram separadas em três grupos distintos. Com destaque para as espécies Helicostylis pedunculata e Couratari stellata do grupo I e Tachigali chrysophylla pertencente ao grupo II. Estas espécies apresentaram características tecnológicas semelhantes às das principais espécies comerciais da Amazônia, e possuem condições favoráveis para a colheita, podendo ser substitutas das espécies comerciais consolidadas. A densidade básica, o cisalhamento e a compressão paralela às fibras foram as propriedades físico-mecânicas que apresentaram melhor relação para discriminar os grupos.

Referências

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Disponibilidade de dados

Citações de dados

IBGE. Mapa de biomas e vegetações. [S.l]: IBGE, 2004. Disponível em: Disponível em: http://www.ibge.gov.br/home/presidencia/noticias/21052004biomashtml.shtm#sub_pesquisa Acesso em: 20 set. 2016.

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Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  30 Maio 2019
• Data do Fascículo
  Jan-Mar 2019

Histórico

• Recebido
  12 Jul 2017
• Aceito
  26 Mar 2018
• Publicado
  29 Mar 2019