Modelos NIRS para as características químicas da madeira de Eucalyptus benthamii Maiden & Cambage

  • Baldin T
  • Talgatti M
  • Silveira A
  • et al.
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Abstract

A espectroscopia no infravermelho próximo (Near Infrared Spectroscopy, NIRS) é uma técnica não destrutível, rápida e acurada, aplicável em muitas amostras e tem se mostrado como uma ferramenta eficiente na determinação das propriedades químicas, anatômicas, físicas e mecânicas da madeira. O objetivo deste estudo foi desenvolver modelos de calibração NIRS para as características químicas da madeira de Eucalyptus benthamii. Para o desenvolvimento dos modelos de calibração toretes de 87 árvores, sendo 75 de E. benthamii, quatro de E. dunnii, quatro de E. grandis e quatro de E. saligna foram transformadas em cavacos. Parte deste material serviu para as análises de cinzas, extrativos, lignina total e Klason e holocelulose, outra parte foi moída para aquisição dos espectros, que posteriormente foram correlacionados aos valores laboratoriais. A calibração do modelo foi determinada por análise de regressão dos mínimos quadrados parciais (PLS). A seleção dos modelos foi tomada com base nos critérios estatísticos de coeficiente de determinação (R²), erro médio da validação cruzada (RMSECV), desvio residual de previsão (RPD) e do número de variáveis latentes (VLs). A composição química da madeira de E. benthamii corrobora os resultados evidenciados na literatura para os eucaliptos. Os modelos de calibração apresentaram ajustes satisfatórios para o teor de holocelulose (R2=0,82), lignina total (R2=0,74) e lignina Klason (R2=0,82) e a sua utilização comercial é recomendada para predição de amostras desconhecidas. A técnica NIRS se mostrou promissora para predizer a qualidade da madeira de Eucalyptus benthamii para a indústria de celulose.

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Baldin, T., Talgatti, M., Silveira, A. G., Santos, G. A., Santos, O. P., & Valente, B. (2020). Modelos NIRS para as características químicas da madeira de Eucalyptus benthamii Maiden & Cambage. Caderno de Ciências Agrárias, 12, 1–9. https://doi.org/10.35699/2447-6218.2020.19296

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