Problema de localização de cobertura aplicado a alocação de pátios de estocagem no manejo florestal sustentável

RESUMO: Fornecer insumos para uma população crescente é um desafio, o Manejo Florestal Sustentável (MFS) surge como uma alternativa para a captação de recursos em florestas nativas de forma planejada, garantindo o equilíbrio da atividade. Embora o MFS promova benefícios, muitas empresas planejam empiricamente as instalações para exploração madeireira, não alcançando a melhor relação entre economia de recursos e manutenção da floresta. Determinar a localização ideal dos pátios de estocagem é um problema que influencia diretamente a construção de estradas e trilhas de arraste, promovendo benefícios econômicos e ambientais por meio da minimização da distância de arraste da madeira. Como solução, propõe-se uma adaptação do problema de cobertura para a criação de um modelo de otimização para alocação de pátios de estocagem de madeira na exploração legal. Para avaliar a eficácia da otimização na alocação dos pátios, foi realizada uma pesquisa para avaliar a aplicação do modelo computacional proposto, sobre um conjunto de dados disponibilizado em \citeonline{aguiar2020metaheuristics}, utilizando uma abordagem comparativa para confrontar os resultados do modelo com os dados do estudo mencionado. Os resultados indicam que o modelo foi eficiente na obtenção de localizações ótimas para os pátios reduzindo em 7,14\% a quantidade de pátios necessários para instância 1, o que equivale a 500 m² a mais de área completamente preservada, e, se comparado ao problema p-mediana, apresenta o benefício de eliminar a necessidade de configuração prévia do número de pátios, permitindo sua generalização para outros conjuntos de dados. Dessa forma, o trabalho demonstra como a programação linear inteira pode otimizar processos complexos, promovendo a gestão sustentável dos recursos naturais e a inovação tecnológica no setor florestal, além de servir como base para futuros estudos em otimização e gestão ambiental.

ABSTRACT: Providing resources for a growing population is a significant challenge. Sustainable Forest Management (SFM) offers a planned approach to extracting resources from native forests, ensuring ecological balance. Despite the benefits of SFM, many companies still rely on empirical methods to plan timber harvesting facilities, often failing to achieve an optimal balance between cost efficiency and forest preservation. The strategic placement of log storage yards directly affects the construction of roads and skid trails, offering economic and environmental advantages by minimizing timber skidding distances. To address this, we propose an adaptation of the set covering problem to develop an optimization model for allocating log storage yards within the SFM context. To evaluate the effectiveness of the proposed optimization model, a quantitative study was conducted using a dataset provided by Aguiar et al. (2020). A comparative approach was used to contrast the model’s outcomes with those from the original study. The results indicate that the model successfully identified optimal yard locations, reducing the required number of yards by 7.14\% in instance 1—equivalent to an additional 500 m² of fully preserved forest area. Compared to the p-median problem, this approach eliminates the need for a predefined number of yards, enhancing its applicability to other datasets. This study demonstrates how intelligent systems can optimize complex processes, fostering sustainable natural resource management and technological innovation in the forestry sector. It also provides a foundation for future research in optimization and environmental management.