ABSTRACT Nutrient prediction models applied to tree species from Brazilian Caatinga can be a crucial tool in understanding this biome. The study aimed to fit a mixed model to predict nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K) content in tree species native to the Caatinga biome located in Floresta municipality, Pernambuco State – PE, Brazil. The following species were considered the area’s most important and evaluated in the present study: Poincianella bracteosa (Tul.) L.P.Queiroz, Mimosa ophtalmocentra Mart. ex Benth, Aspidosperma pyrifolium Mart, Cnidoscolus quercifolius (Mull. Arg.) Pax. & Hoffm, and Anadenanthera colubrina var. cebil (Griseb.) Altschul. Four trees, representing the average circumference in each diameter class, were harvested for NPK quantification. The Spurr model was evaluated for NPK prediction, and species inclusion as a random effect was significant (p > 0.05) in all models. The Spurr model with fixed and random effects presented better statistics than fixed-effect models in all parameters for all nutrients. Generated NPK predicting equations can be a handy tool to understand the impact of wood extraction over Caatinga’s biogeochemical cycles and guide forest management strategies in semi-arid regions of the world.

RESUMO Modelos de predição de nutrientes aplicados a espécies arbóreas da Caatinga brasileira podem ser uma ferramenta crucial para a compreensão do bioma. O estudo teve como objetivo ajustar um modelo misto para prever os teores de nitrogênio (N), fósforo (P) e potássio (K) em espécies arbóreas nativas do bioma Caatinga localizadas no município de Floresta, Pernambuco – PE, Brasil. As seguintes espécies foram as mais importantes da área e avaliadas no presente estudo: Poincianella bracteosa (Tul.) L.P.Queiroz, Mimosa ophtalmocentra Mart. ex Benth, Aspidosperma pyrifolium Mart, Cnidoscolus quercifolius (Mull. Arg.) Pax. & Hoffm e Anadenanthera colubrina var. cebil (Griseb.) Altschul. Quatro árvores, representando a circunferência média em cada classe de diâmetro, foram colhidas para quantificação de NPK. O modelo Spurr foi avaliado para predição de NPK e a inclusão de espécies como efeito aleatório foi significativa (p > 0,05) em todos os modelos. O modelo de Spurr com efeitos fixos e aleatórios apresentou estatísticas melhores que os modelos de efeito fixo em todos os parâmetros para todos os nutrientes. As equações de previsão de NPK geradas podem ser uma ferramenta útil para entender o impacto da extração de madeira sobre os ciclos biogeoquímicos da Caatinga e orientar estratégias de manejo florestal em regiões semiáridas do mundo.

RESUMO Os indicadores de desempenho são ferramentas capazes de expor características mensuráveis e gerar informações relevantes das operações florestais, sendo considerados pilares para uma tomada de decisão ágil e assertiva por parte dos gestores. A extração florestal com forwarder deve ser aperfeiçoada, compreendendo os fatores que afetam os custos desta máquina, como produtividade (TP), consumo de combustível (TC), eficiência operacional (EO) e qualidade da operação. Dessa forma, o objetivo estudo foi avaliar a implementação do indicador Eficiência Global de Máquinas Florestais (EGMF) na gestão dos dados da extração florestal com uso de forwarders. Os dados foram coletados durante a extração florestal de cinco frotas em operação, em plantios comerciais de Eucalipto, em regimes de alto fuste e talhadia, nos estados da Bahia e Espírito Santo. O indicador foi expresso em percentual, calculado por: E G M F = ( ( 4 ∗ T P ) + ( 3 ∗ T C ) + ( 3 ∗ E O ) ) / 10. O desempenho das máquinas foi avaliado com um modelo estocástico de simulação dinâmica de sistemas em oito cenários, propondo melhorias no volume médio individual colhido, consumo de combustível e paradas mecânicas ou operacionais. As análises foram realizadas com o software PowerSim Studio 9. O EGMF de duas das cinco frotas estudadas foi maior que a meta estabelecida de 95,17%, com 95,72% e 97,44%, respectivamente. O indicador EGMF se mostrou útil na gestão da extração florestal com informações adequadas e de fácil entendimento a partir de uma grande quantidade e variedade de dados. O modelo de simulação estocástico foi eficiente para estudar o impacto na eficiência global (EGMF) e no fluxo de extração de madeira pelo forwarder.

ABSTRACT Performance indicators are tools capable of exposing measurable characteristics and generating relevant information on forest operations, thus being considered pillars for managers to make agile and assertive decisions. Forest extraction with a forwarder must be improved, understanding the factors that affect the costs of this machine, such as productivity (PR), fuel consumption (FC), operational efficiency (OE), and quality of operation. Thus, the objective of this study was to evaluate the implementation of the Overall Efficiency of Forest Machines (OEFM) indicator in the management of forest extraction data using forwarders. Data were collected during forest harvesting from five operating fleets, in commercial eucalypt plantations, in full-tree and coppice regimes, in the states of Bahia and Espírito Santo. The indicator was expressed as a percentage calculated by OEFM = ( ( 4 ∗ PR ) + ( 3 ∗ FC ) + ( 3 ∗ OE ) ) / 10. The performance of the machines was evaluated by a stochastic model of dynamic simulation of systems in eight scenarios, proposing improvement for the average individual volume harvested, fuel consumption, and mechanical or operational stops. Analyzes were performed using PowerSim Studio 9 software. The OEFM of two fleets was higher than the established target of 95.17%, with 95.72% and 97.44%. The OEFM indicator proved to be useful in the management of forest extraction with adequate and easy-to-understand information from a large amount and variety of data. The stochastic simulation model was efficient to study the impact on the global efficiency and the flow of wood extraction by the forwarder.