Tradição e tecnologia para melhores resultados
Controlar os estoques atuais e futuros para garantir o abastecimento de madeira e o retorno de investimentos em ativos florestais sempre foi um desafio para indústrias, fundos de investimentos e produtores de madeira em geral. O fato é que só se pode gerenciar o que está mensurado. Surge daí a necessidade de métodos quantitativos, como o inventário florestal, que possibilitam acompanhar o desenvolvimento das florestas e fornecem dados que suportem o planejamento e manejo dos ativos.
No entanto, a grande extensão dos maciços florestais, a alta demanda de trabalho manual exigida para mensuração em campo e as consequentes dificuldades logísticas encarecem e aumentam o tempo para se obter resultados confiáveis do estoque de madeira e projeções futuras.
Para superar esses desafios, diversas alternativas têm apresentado potencial para auxiliar no monitoramento dos ativos, como o uso de imagens de satélite, técnicas de geoprocessamento, tecnologias LiDAR, veículos aéreos não tripulados, algoritmos tradicionais e de machine learning, entre outras.
Com mais opções disponíveis, cabe ao gestor decidir o que se aplica às expectativas e objetivos de cada empresa, considerando o melhor equilíbrio entre técnica, acurácia, precisão, frequência, confiabilidade e custo.
Na Geplant acreditamos que é possível aliar a tradição e confiabilidade dos métodos tradicionais de inventário à evolução tecnológica.
Gestão da Produtividade e Qualidade
A plataforma GPT fornece uma visão detalhada dos ativos florestais, combinando observações de campo, sensoriamento remoto e expertise em modelagem em um processo integrado, capaz de ampliar as resoluções, espacial e temporal, dos métodos tradicionais de mensuração florestal, trazendo agilidade, acurácia e redução de custos.
Na plataforma é possível acompanhar, por exemplo, o crescimento trimestral de todo um maciço florestal com os resultados gerados em poucos dias.
Em um estudo de caso em aproximadamente 5.000 ha (Figura 1) conseguimos estimar remotamente o estoque de madeira em florestas diversas de idades, alcançando um erro de 1,6% em relação aos resultados do inventário contínuo. Junto com nossos clientes, estudamos a possibilidade de otimizar em até 70% os esforços de campo com esta nova tecnologia.
O futuro da sua floresta, hoje
O Fórum Econômico Mundial lançou em 2019 a 14ª edição do Global Risks Report, relatório que analisa anualmente os principais riscos globais. Ele aponta os eventos climáticos extremos como o principal fator de risco em escala global e, em segundo lugar, os fracassos nas ações de mitigação e adaptação às mudanças climáticas. Questões como crise hídrica e mudanças climáticas são recorrentes no top 5 Global Risks dos últimos anos.
Isso é notadamente importante para a economia agroindustrial, já que as condições climáticas integram um dos principais fatores de produção, e é ainda mais relevante para a atividade florestal, onde a exposição dos plantios ao tempo é muito mais longa.
No Brasil, os efeitos das oscilações climáticas e eventos extremos vem sendo sentidos com maior intensidade nesta década. Exemplos recentes, como a crise hídrica ocorrida no sudeste em 2014/2015 e secas severas no norte de Minas Gerais, Espírito Santo e Bahia (2015/2016), trouxeram impactos econômicos na ordem de US$ 470 milhões (levantamento Geplant, considerando a redução na produção de madeira nas áreas afetadas).
Na prática, não é difícil encontrar oportunidades de melhoria na gestão florestal pela adoção de uma abordagem estruturada de gestão de riscos na produtividade.
Um exemplo são empreendimentos, contratos de parceria florestal ou planos de abastecimento de madeira lastreados em projeções de produção determinísticas, ou seja, que consideram um valor futuro fixo. Também é frequente encontrarmos projeções enviesadas pela falta de estimativas locais ou pela utilização de referências passadas (áreas experimentais ou de produção) que passaram por condições climáticas favoráveis e que não se repetem nos ciclos posteriores.
Outro caso frequente é a inacurácia das projeções de modelos tradicionais em plantios que passaram por condições climáticas atípicas, já que os modelos consideram condições climáticas dentro da normalidade.
Os exemplos citados reforçam a importância da adoção de um processo robusto e estruturado na quantificação e avaliação de riscos na produção de madeira. No entanto, olhar a projeção da produção florestal sob uma ótica quantitativa de análise de riscos, baseada em dados e ferramentas analíticas, requer uma mudança de paradigmas e de cultura.
Nesses casos, é importante que a expectativa futura de produção:
- Considere as características edafoclimáticas locais e seja descontaminada de condições climáticas atípicas (positivas ou negativas);
- Permita que as partes envolvidas (investidores, diretores, parceiros ou fornecedores) tenham conhecimento dos riscos e probabilidades futuras de produção, considerando cenários mais prováveis, otimistas e pessimistas;
- Possa ser atualizada com maior agilidade e confiabilidade, permitindo tomada de decisões para mitigar riscos de abastecimento ou de quebra de produção.
Ao apresentar esse conceito e nosso trabalho para o diretor de uma grande empresa florestal ouvimos que temos uma importante missão: “levar esta abordagem de gestão e análise de riscos na produtividade aos gestores florestais do país, pois com certeza promoverá impactos positivos ao setor”. Por isso, acreditamos nas oportunidades de melhoria no manejo florestal através da adoção de tecnologias e da constante evolução de nossos conceitos.
Gestão de riscos da produção florestal
Um dos produtos da plataforma GPT para Gestão da Produtividade é baseada na Gestão de Riscos, pautada em projeções futuras baseadas em análises probabilísticas, incluindo áreas de expansão (sem histórico de produção), gerando informações com maior acurácia, agilidade e confiabilidade, possibilitando uma relação mais transparente com investidores, acionistas e stakeholders e trazendo melhores decisões de negócio.
Nossa plataforma utiliza uma rica base de dados de solo, relevo, sensoriamento remoto e um histórico climático de 40 anos, com abrangência nacional, além de ferramentas analíticas e modelos robustos para analisar a interação entre fatores de produção e gerar resultados sensíveis às oscilações climáticas.
