CADERNO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
Agrarian Sciences Journal
Modelos NIRS para as características químicas da madeira de Eucalyptus benthamii
Maiden & Cambage
Talita Baldin
1
*; Maiara Talgatti
2
; Amanda Grassmann da Silveira
3
; Glêison Augusto dos Santos
4
; Osmarino
Pires dos Santos
5
; Brígida Maria dos Reis Teixeira Valente
6
DOI: https://doi.org/10.35699/2447-6218.2020.19296
Resumo
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 míni-
mos 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
(R
2
=0,82), lignina total (R
2
=0,74) e lignina Klason (R
2
=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.
Palavras chave: Espectroscopia no infravermelho próximo. Lignina. Holocelulose. Análise não destrutiva.
Nirs models for chemical characteristics of Eucalyptus benthamii Maiden & Cambage wood
Abstract
Near Infrared Spectroscopy (NIRS) is a non-destructible, fast, and reliable technique that can be applied in many
different samples. NIR has been shown to be an efficient tool in determining the chemical, anatomical, physical, and
mechanical properties of wood. The aimed of this study was to development calibration models for the wood of Eu-
calyptus benthamii as to its chemical constitution. For the development of the calibration models 87 trees were used
(75 of E. benthamii, 4 of E. dunnii, 4 of E. grandis, and 4 of E. saligna). A portion of the sample was used for analysis
1
Universidade Federal de Minas Gerais, Instituto de Ciências Agrárias – UFMG/ICA, Montes Claros, MG, Brasil.
https://orcid.org/0000-0003-4461-5974
2
Universidade Federal de Santa Maria, UFSM, Santa Maria, RS, Brasil.
https://orcid.org/0000-0001-5535-922X
3
Universidade Federal de Santa Maria, UFSM, Santa Maria, RS, Brasil.
https://orcid.org/0000-0002-5789-0513
4
Universidade Federal de Viçosa, UFV, Viçosa, MG, Brasil.
https://orcid.org/0000-0002-0773-810X
5
CMPC Celulose Riograndense, Guaíba, RS, Brasil.
https://orcid.org/0000-0003-3036-8861
6
CMPC Celulose Riograndense, Guaíba, RS, Brasil.
https://orcid.org/0000-0003-0439-7060
*Autor para correspondência: talita.baldin@hotmail.com
Recebido para publicação em 14 de fevereiro de 2020. Aceito para publicação em 20 de junho de 2020.
e-ISSN: 2447-6218 / ISSN: 2447-6218 / © 2009, Universidade Federal de Minas Gerais, Todos os direitos reservados.
Baldin, T. et al.
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of ash, extractives, lignin and holocellulose content. Another portion was milled and used to acquire the spectra,
which were later correlated to laboratory values. Calibration of the model was determined by partial least squares
regression analysis (PLS). Selection of the best models was based on the following statistical criteria: coefficient of
determination (R²), mean cross-validation error (RMSECV), residual forecast deviation (RPD), and number of latent
variables (VLs). The chemical composition of E. benthamii wood agrees with the results evidenced in the literature for
Eucalyptus. NIRS calibration models presented satisfactory adjustments for holocellulose content (R
2
= 0.82), total
lignin content (R
2
= 0.74) and Klason lignin content (R
2
= 0.82). The NIRS models developed in this study present
a viable commercial tool for characterization of samples of Eucalyptus benthamii wood for the cellulose industry.
Keywords: Near infrared spectroscopy. Lignin. Holocellulose. Non-destructive technique.
Introdução
O diagnóstico fiável das características da ma-
téria-prima utilizada é atividade rotineira nas indústrias
de base florestal. A análise da madeira, por exemplo,
geralmente requer muito tempo (dias ou meses) para ser
determinada em laboratório, além de ser um processo
normalmente caro, aplicável em um número restrito de
amostras e, na maioria das vezes, utiliza métodos destru-
tivos. No entanto, para a caracterização de seus produtos,
as empresas que trabalham com a produção florestal
demandam métodos rápidos e precisos, que possam ser
aplicados em um grande número de amostras obtidas,
preferencialmente, de árvores vivas do povoamento, para
que as propriedades da madeira possam ser mapeadas e
melhoradas geneticamente.
Nesse cenário, é crescente a adoção de metodo-
logias de avaliação não destrutivas da madeira, visando
reduzir custos e tempo nas análises com vistas a direcionar
a melhor forma de uso deste material. A espectroscopia
no infravermelho próximo (Near Infrared Spectroscopy,
NIRS) tem se mostrado como uma ferramenta eficiente
no controle de qualidade de produtos e processos indus-
triais. NIRS é uma técnica rápida e acurada, aplicável a
um grande número de amostras e que pode ser utilizada
em qualquer substância cujas moléculas contenham,
principalmente, ligações C-H, O-H, N-H, S-H ou C=O
(Muniz et al., 2012; Hein; Chaix, 2014).
Na espectroscopia NIRS, o aparelho chamado
espectrômetro emite radiação infravermelha sobre o
material (sólido ou líquido) e os sensores são os respon-
sáveis por captar as oscilações nas vibrações moleculares
dos seus constituintes químicos, gerando uma assinatura
espectral única. A análise de dados espectrais e o desen-
volvimento de modelos preditivos baseados em espectros
são possíveis com o uso de técnicas de análise univariada
e ou multivariada de dados. Desse modo, informações
obtidas no espectrômetro, são correlacionadas com in-
formações das propriedades da madeira, determinadas
por métodos convencionais em laboratórios (Tsuchikawa;
Kobori, 2015).
A técnica NIRS é empregada em larga escala na
determinação de características da madeira para fabri-
cação de celulose e papel, principalmente com espécies
do gênero Eucalyptus, matéria-prima mundialmente uti-
lizada nessa atividade. Da mesma forma, a literatura
é muito bem documentada sobre pesquisas científicas
com E. grandis, E. badjensis, E. paniculata, E. robusta, E.
smithii e E. viminalis (Magalhães et al., 2005); E. dunnii
(Samistraro et al., 2009); E. grandis (Viana et al., 2010)
e E. urophylla (Hein, 2012). No entanto, são escassas as
referências que utilizaram a técnica para estimar o po-
tencial de produção de celulose de Eucalyptus benthamii
(Lazzarotto; Magalhães, 2014; Estopa, 2017; Diniz et
al., 2019). Uma investigação consistente desta espécie,
objeto do presente trabalho, mostra-se fundamental,
considerando os resultados promissores verificados em
plantios comerciais no sul do Brasil, onde tem resistido
satisfatoriamente a temperaturas muito baixas e a ocor-
rência de geadas, e poderá compor o rol de espécies
usadas na indústria do setor de celulose.
Tendo por base todo o conhecimento científico
literário acumulado sobre a utilização do NIRS para
análises de materiais lenhosos, formulou-se a seguinte
hipótese: É possível, utilizando as técnicas de espectros-
copia no infravermelho próximo, predizer a química da
madeira de Eucalyptus benthamii e qualifica-la visando
a produção de celulose?
Nesse sentido objetiva-se investigar as caracte-
rísticas químicas da madeira de Eucalyptus benthamii e
desenvolver modelos de calibração NIRS para predição
da qualidade da madeira para produção de celulose, de
maneira rápida, simples, confiável e não destrutiva.
Material e métodos
Caracterização geral do experimento e preparação das
amostras para construção dos modelos de calibração
A madeira foi proveniente de indivíduos de Eu-
calyptus benthamii em plantio experimental de quatro
anos de idade de propriedade da empresa CMPC Ce-
lulose Riograndense (30°55’26,8” S, 52°46’83,9” W). O
povoamento foi implantado no ano de 2011 e continha
além da espécie de Eucalyptus benthamii, outras três
testemunhas: E. dunnii, E. grandis e E. saligna.
Para a seleção inicial das amostras que cons-
tituíram o modelo de calibração NIRS retirou-se uma
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alíquota de serragem na altura do DAP da madeira dos
eucaliptos. Dentre as 1.219 árvores selecionadas (vivas e
em condições de amostragem), 1.190 eram de Eucalyptus
benthamii, 14, 6 e 9 de E. dunnii, E. grandis e E. salig-
na, respectivamente. Estas últimas espécies, embora em
menor quantidade, também precisaram ser amostradas
para compor o modelo de calibração, tornando-o mais
robusto e capaz de predizer novas amostras.
A serragem das 1.219 amostras foi então proces-
sada em moinho Willye dotado de peneira com orifícios de
1 mm, e os espectros coletados utilizando espectrômetro
de infravermelho próximo em transformada de Fourier
(FT-NIR), modelo MPA, da Bruker. Os espectros foram
obtidos em refletância difusa entre 12000 e 4000 cm
-1
e resultaram da condição de 100 varrimentos de leitura
(Scans) com uma resolução de 8 cm
-1
. O processamento e
a análise dos dados foram realizados em software OPUS
Quant 6.2.
A partir destes espectros foram estimados os
parâmetros de rendimento total em celulose e a relação
da lignina Siringil/Guaiacil (S/G) de todas as árvores
do povoamento, fazendo uso de modelos de calibração
de Eucalyptus globulus e E. grandis, desenvolvidos em
estudos anteriores no laboratório de Espectroscopia no
Infravermelho (Alves et al., 2011a; Alves et al., 2012).
Os valores estimados foram utilizados para selecionar 20
árvores com alto rendimento (55 até 62%) e 20 com baixo
(36 até 43%) e outras 37 com valores intermediários (44
até 54%) de rendimento. Adicionalmente, cinco árvores
foram selecionadas para representar altos valores de S/G
(1,70 até 2,10) e mais cinco com baixos valores de S/G
(1,10 até 1,69). No total, 87 árvores, sendo 75 de E. ben-
thamii, 4 de E. dunnii, 4 de E. grandis e 4 de E. saligna,
foram escolhidas para serem amostradas novamente. A
seleção das 12 amostras de outros eucaliptos teve por
finalidade proporcionar a confecção de um modelo de
calibração heterogêneo e robusto, envolvendo a maior
variabilidade de dados possível.
A amostragem das 87 novas árvores foi então
destrutiva: coletou-se um torete de cerca de 70 cm o mais
próximo possível do DAP (altura em que anteriormente
havia sido coletado a serragem) e picado em cavacos.
Parte desse material foi utilizado para os ensaios con-
vencionais de química úmida e outra parte foi moído em
moinho Willye, dotado de peneira com orifícios de 1 mm
e utilizado para coleta de novos espectros.
Análises convencionais da madeira
Para análise química da madeira os cavacos, livres
de casca e nó, passaram por um classificador seguindo
a normativa Scan cm-40:01 (2011). A fração requerida
(diâmetro > 7 mm) foi moída em moinho de facas e
classificada. A fração 40 mesh foi coletada e usada
para as análises do Teor de cinzas (Tappi 21 1 om-02,
2002); Extrativos (Tappi 280 pm-99, 2007); Lignina
Klason (Tappi t222 om-2, 2002); Lignina Total (Tappi
um-250, 1991) e Holocelulose (Tappi t203 cm-99, 1999)
Construção dos modelos de calibração NIRS
Foram adquiridos espectros das 87 amostras (75
de E. benthamii, 4 de E. dunnii, 4 de E. grandis e 4 de
E. saligna) em espectrômetro de infravermelho próximo
em transformada de Fourier (FT-NIR), importados ao
computador e associados com os valores das proprie-
dades químicas das madeiras determinados pelas técni-
cas padrão. Antes das leituras no aparelho, contudo, as
amostras de madeira foram acondicionadas em estufa a
22°C e teor de umidade relativa 50% por dois dias.
O método de validação utilizado no estudo foi
a validação-cruzada, porém, antes do processamento
propriamente dito, os dados passaram por transforma-
ções matemáticas preliminares, denominadas de pré-
-processamento, sendo a primeira derivada (1
st
Der); a
normalização vetorial (VN); a primeira derivada (1
st
Der)
+ a normalização vetorial (VN) e a primeira derivada
(1
st
Der) + a correção multiplicativa do sinal (MSC).
A calibração do modelo foi determinada por aná-
lise de regressão dos Mínimos Quadrados Parciais (PLS).
Os modelos foram ajustados com o número de variáveis
latentes (VLs) necessárias para fornecer o melhor ajuste,
sem perder a variância dos dados. Adicionalmente, foram
excluídas as faixas espectrais acima de 10.000 cm
-1
, posto
que, nessa região, o espectro apresenta repetições de
ruídos que não tem informação relevante sobre a pro-
priedade de interesse. Os valores definidos como outliers
na elaboração do modelo pelo programa estatístico do
software OPUS Quant 6.2 foram excluídos.
A seleção dos modelos de calibração foi tomada
com base no coeficiente de determinação (R
²
), na raiz
quadrada do erro médio da validação cruzada (RMSECV),
no número de variáveis latentes utilizadas na calibração
(VLs), adotado como sendo o valor que minimizou o RM-
SECV e maximizou o R
²
e no desvio residual de previsão
(RPD) que, de acordo com Schimleck et al. (2003), deve
possuir valor acima de 1,5 para o modelo ser considera-
do satisfatório na seleção de árvores em programas de
melhoramento genético. Complementarmente, o RPD
serviu para estimar a qualidade dos modelos de calibra-
ção, pois fornece a padronização do erro da previsão e
torna possível a comparação de diferentes propriedades
(Prieto et al., 2013).
Resultados e discussão
Análises químicas
Embora foram realizadas análises químicas para
as 87 amostras de madeira de Eucalyptus (75 de E. ben-
thamii, 4 de E. dunnii, 4 de E. grandis e 4 de E. saligna),
os resultados aqui retratados referem-se apenas à E.
Baldin, T. et al.
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benthamii, que é o foco da pesquisa e a espécie escolhida
para criação dos modelos de calibração (Tabela 1).
Tabela 1 – Características químicas da madeira de Eucalyptus benthamii aos quatro anos de idade
Característica Média Mínimo Máximo Desvio padrão
Teor de cinzas (%) 0,5 0,2 2,5 0,2
Extrativos em acetona (%) 1,1 0,2 1,9 0,3
Extrativos em água (%) 2,6 0,2 6,7 0,6
Extrativos totais (%) 3,6 1,3 7,5 0,8
Lignina klason (%) 27,7 24,6 30,7 1,2
Lignina solúvel (%) 3,6 2,1 4,9 0,5
Lignina total (%) 31,3 28,1 34,4 1,2
Holocelulose (%) 64,8 56,2 68,2 1,8
O teor médio de cinzas, de extrativos em acetona,
água e totais corroboram os resultados evidenciados na
literatura para o gênero Eucalyptus (Mendoza et al., 2015;
Araújo et al., 2016; Estopa et al., 2017). Ao avaliarem
19 amostras de madeira de eucalipto em idade de corte
comercial, Jardim et al. (2017) encontraram teores de
cinzas entre 0,1 e 0,3%. As cinzas da madeira de E. ben-
thamii, ligeiramente superiores, sugerem que as árvores
avaliadas ainda estão em fase de crescimento, em que o
metabolismo acelerado demanda maior quantidade de
minerais, como demonstrado por Morais et al. (2017).
Espera-se, com o passar dos anos e crescimento da árvore,
uma diminuição nesses valores, face a redução do ritmo
de crescimento e da atividade fisiológica, reduzindo ou
mantendo estável a demanda por materiais inorgânicos,
comentam os autores.
Ao analisarem a composição química de Eucalyp-
tus urograndis e Corymbia citriodora, duas das principais
matérias-primas utilizadas no Brasil para o estabele-
cimento de florestas plantadas de rápido crescimento,
Medeiros et al. (2016) relataram, para a idade de qua-
tro anos, teores de extrativos totais de 6,5 e 9,3%. Os
valores superiores a este estudo, podem ser atribuídos
a características genéticas das espécies ou as condições
ambientais de desenvolvimento.
Os teores médios de lignina solúvel, lignina Klason
e total estão dentro da variação normal reportada em
estudos químicos da madeira de Eucalyptus: Neiva et al.
(2015) investigaram 12 espécies de Eucalyptus plantadas
em Portugal, com seis anos de idade, e encontraram por-
centagens de lignina solúvel na faixa de 2,2 a 3,8, lignina
Klason 18,5 a 28,1 e lignina total 21,6 a 30,8. Souza et al.
(2017) determinaram para 8 clones comerciais plantados
na região centro oeste do Brasil teor de lignina Klason
entre 22,3 e 25,8%. A porcentagem de lignina é propensa
a diminuir com a idade da árvore, pois madeiras mais
jovens geralmente apresentam maior proporção de lenho
juvenil, que é mais rico em lignina quando comparado
ao lenho adulto (Estopa et al., 2017).
Sendo a remoção da lignina o principal objetivo
dos processos de polpação, madeiras com baixos teores
requerem condições mais brandas para atingirem deter-
minado número Kappa. Assim, um baixo teor de lignina,
de cinzas e de extrativos, favorece o desempenho da
atividade e proporciona economia de reagentes Gomide
et al. (2010). Analisando os critérios de qualidade da
madeira de eucalipto para produção de celulose kraft, os
autores supracitados afirmam que o alto teor de lignina
afetou negativamente o rendimento, com uma correlação
linear simples de -0,45 (p<0,05).
A quantidade total de polissacarídeos em Eu-
calyptus benthamii, mensurados como holocelulose, foi de
64,8%, superior ao reportado por Estopa et al. (2017)
para a mesma espécie com quatro anos de idade (61,7%).
Por outro lado, o valor foi inferior ao encontrado por
Alves et al. (2011b) aos 6 anos de idade (68%).
Alto conteúdo de holocelulose na madeira é
desejável e está correlacionado positivamente com pro-
dução de polpa. Para um aproveitamento rentável na
indústria de celulose da madeira de Eucalyptus bentha-
mii, os resultados deste estudo sugerem a permanência
dos indivíduos por mais de quatro anos no campo. Isto
potencialmente aumentaria os teores de holocelulose e
reduziria a proporção de constituintes que afetam negati-
vamente o rendimento da atividade, tais como extrativos,
cinzas e lignina.
Calibração dos modelos NIRS
Para todas as variáveis estudadas são apresenta-
dos apenas os melhores modelos de calibração, ou seja,
aqueles que mostraram o melhor desempenho estatístico
e foram selecionados pelos seus altos valores de e RPD
e baixos valores de RMSECV (Tabela 2).
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Tabela 2Resultados obtidos na fase de calibração para os modelos matemáticos desenvolvidos para a madeira de
Eucalyptus benthamii
Propriedades avaliadas Pre-processamento
Validação-Cruzada
R
2
RMSECV RPD VL Out
Cinzas (%) 2(h+e) 0,44 0,07 1,34 4 6
Extrativos em água (%) 1(a+b+c) 0,29 0,33 1,2 6 6
Extrativos em acetona (%) 2(d+e) 0,62 0,19 1,62 3 5
Extrativos totais (%) 2(f+c) 0,66 0,32 1,71 6 14
Lignina Klason (%) 1f 0,82 0,64 2,36 2 7
Lignina total (%) 1f 0,74 0,74 1,95 3 3
Holocelulose (%) 3(g+f) 0,82 0,76 2,39 6 6
Onde: R
2
coeficiente de determinação; RMSECV – raiz quadrada do erro o médio da validação cruzada; RPD – desvio residual de previsão; VL
número de variáveis latentes; Out – outlier. 1 – 1
st
DerMSC; 2 – 1
st
DerVN; 3 – 1
st
Der. a – 9002 – 7498 cm
-1
; b – 5774 – 5446 cm
-1
; c – 5002 – 4246
cm
-1
; d – 7502 – 5446 cm
-1
; e – 5002 – 3849 cm
-1
; f – 6102 – 5446 cm
-1
; g – 9002 – 7498 cm
-1
; h – 9002 – 5446 cm
-1
; i – 6102 – 4597 cm
-1
O modelo calibrado para o teor de cinzas obteve
baixo coeficiente de determinação R
²
= 0,44 (Figura 1A)
e necessita ser melhorado para uso comercial. Porém
o teor de materiais inorgânicos na madeira pode ser
estimado com sucesso usando espectro NIR, como bem
demonstrado em Chen et al. (2003).
Figura 1 – Correlação entre os valores determinados convencionalmente em laboratório e os valores preditos por Es-
pectroscopia no Infravermelho próximo (NIRS) para o teor de cinzas (A), extrativos em água (B), extrativos
em acetona (C) e extrativos totais (D) da madeira de Eucalyptus benthamii
Baldin, T. et al.
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A correlação encontrada no modelo desenvolvido
para extrativos em água foi baixa (Figura 1B), para
aqueles solubilizados em acetona e os extrativos totais,
as correlações entre os valores obtidos em laboratório e
os preditos por NIRS podem ser consideradas boas, com
respectivos R
²
de 0,62 e 0,66 (Figura 1C, D). O teor de
extrativos em Eucalyptus foi estimado com R
²
de 0,47 e
0,53 por Viana et al. (2010), e R
²
de 0,35 por Andrade et
al. (2010), confirmando que a dificuldade na calibração
desse constituinte químico é compartilhada entre pes-
quisadores. Atribui-se grande parte dessa dificuldade é
a baixa proporção dos extrativos na madeira (inferior a
4% em Eucalyptus benthamii, por exemplo) bem como
a sua grande variabilidade nas diferentes espécies de
eucalipto.
Por outro viés, autores como Fantuzzi Neto
(2012) e Estopa (2017) criaram, com sucesso, modelos
de calibração para predição de extrativos com R
²
superior
a 0,8. Tais diferenças podem ser atribuídas a metodologia
na obtenção dos espectros (madeira maciça, cavacos ou
serragem) bem como a norma utilizada para extração
em laboratório.
O modelo matemático de lignina Klason apre-
sentou alta correlação (Figura 2A) demonstrando seu
potencial de utilização na predição de amostras desco-
nhecidas. Altos valores de R
²
, como bem mencionado por
Ramadevi et al. (2016), implicam em maior correlação
com os valores da reta obtida, indicando maior ajuste
entre os métodos laboratoriais e as análises em NIRS.
Figura 2 – Correlação entre os valores determinados convencionalmente em laboratório e os valores preditos por
Espectroscopia no Infravermelho próximo (NIRS) para lignina Klason (A), lignina total (B) e Holocelulose
(C) e da madeira de Eucalyptus benthamii
Modelos NIRS para as características químicas da madeira de Eucalyptus benthamii Maiden & Cambage
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O modelo de calibração para a lignina total apre-
sentou parâmetros estatísticos promissores (Figura 2B).
Resultados semelhante são frequentemente relatados
na literatura, pois, entre os parâmetros de qualidade
da madeira, o teor de lignina é um dos que apresentam
melhores respostas nos modelos de predição (Souza,
2008). Poke e Raymond (2006) observaram R
²
= 0,78
quando NIRS foi utilizado para estimativa do teor de
lignina em madeira sólida de Eucalyptus globulus. Tyson
et al. (2009), em seus estudos com 140 árvores do gênero
Eucalyptus, encontraram valores de R
²
de 0,76.
A holocelulose pode ser estimada por um modelo
com seis variáveis latentes, que apresentou coeficiente
de determinação de 0,82 e um erro de validação cruzada
de 0,76% (Figura 2C). Estopa et al. (2017) utilizando
o mesmo número de variáveis latentes, calibrou, para
Eucalyptus benthamii, modelos com estatísticas inferiores
(R
²
= 0,69 e RMSECV = 0,61 %).
O desvio residual de previsão (RPD) dos extra-
tivos em acetona (1,62), extrativos totais (1,71), lig-
nina Klason (2,36), lignina total (1,95) e holocelulose
(2,39) demonstra o potencial dos modelos para avaliar
a qualidade da madeira na indústria de celulose. Para
as cinzas (1,34) e extrativos em água (1,2) a análise do
RPD indica que estes modelos não são confiáveis e, sua
utilização, acarretaria erros de previsão. No campo das
ciências florestais, Schimleck et al. (2003) e Todorovic
et al. (2015) consideram um RPD maior que 1,5 satisfa-
tório para leituras e predições preliminares, bem como
para seleção de árvores em programas de melhoramento
genético.
Observa-se uma forte associação entre os valo-
res mensurados por química convencional e os preditos
por NIRS para a holocelulose e a lignina, indicando a
possibilidade de uso da técnica para estimar estes com-
postos químicos da madeira a partir de espectros obtidos
em amostras de serragem. Os resultados são altamente
promissores, considerando que na seleção de clones para
produção de polpa celulósica, tanto a holocelulose como
a lignina são características químicas fundamentais, uma
vez que afetam diretamente o rendimento da polpação
e o potencial de produção industrial.
Os modelos desenvolvidos neste estudo também
poderão reduzir as demoradas análises tradicionais nos
laboratórios da indústria de celulose e melhorar o mo-
nitoramento em tempo real do processo.
Conclusão
Os teores de cinzas, extrativos, lignina e holocelu-
lose corroboram os resultados evidenciados na literatura
para os eucaliptos e a composição química da madeira
de E. benthamii mostra similaridade com as diferentes
espécies utilizadas na indústria brasileira de celulose.
Os modelos matemáticos de calibração mostram-
-se eficientes para a determinação do teor de holocelulose
e do teor de lignina total e lignina Klason da madeira.
Resultados que recomendam sua utilização na indústria
de celulose para predição de amostras desconhecidas.
Os modelos matemáticos de calibração para
extrativos em acetona e extrativos totais apresentaram
estatísticas moderadamente boas e, embora possam ser
úteis em estimativas futuras, precisam necessariamente
ser melhorados. Para as características químicas de extra-
tivos em água e teor de cinzas, os modelos de calibração
construídos apresentaram ajustes pobres, e sua utilização
não é recomendada.
Baldin, T. et al.
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