As estradas florestais são o principal meio de integração entre as florestas e as empresas. A partir do exposto, percebe-se a necessidade não apenas da correta aplicação de atividades de manutenção, mas também de se determinar o tempo exato para tal intervenção. Partindo desse pressuposto, este trabalho apresenta os resultados da apreciação de dois métodos de classificação da qualidade de estradas não pavimentadas, com o intuito de se verificar a aplicabilidade dos mesmos na caracterização das estradas florestais brasileiras e servir como base para um sistema de gestão das operações de manutenção destas vias. Foram medidos os principais defeitos em estradas florestais seguindo um método denominado de Índice de Condição de Rodovia Não Pavimentada (ICRNP), que serviram de base para gerar um banco de dados para testar a eficiência do uso de redes neurais artificiais (RNA) na administração das estradas florestais, minimizando custos e paralisações de tráfego. Concluiu-se que a utilização das redes neurais artificiais apresentou resultados superiores ao método do ICRNP.

The forest roads are the main integration mode between forests and companies. Therefore, there is a need for defining not only the required maintenance activities, but also the exact time for such intervention. Starting from this premise this paper presents the results of the assessment of two methods of classification of the quality of unpaved roads in order to verify which one reflects the field reality and thus can serve as the basis for a unpaved road management system. In this paper main defects in forest roads were measured following a method named Unsurfaced Road Condition Index (URCI) which served as a database for testing the efficiency of using artificial neural networks (ANN) in the management of forest roads taking into account costs minimization and traffic stoppage. It was concluded that the use of artificial neural networks showed superior performance that the URCI method.

Este trabalho teve como objetivo hierarquizar os defeitos mais importantes encontrados em duas empresas do setor de estradas florestais, localizadas nos estados de Minas Gerais e Bahia, onde foram aplicados questionários a engenheiros e professores que atuam nesta área. Por meio destes questionários, foram coletados dados sobre quantidade e severidade de sete defeitos - seção transversal inadequada, drenagem lateral imprópria, corrugação, excesso de poeira, buracos, trilha de roda e perda de agregados -, que foram analisados pelo método objetivo denominado Índice de Condição de Rodovias Não Pavimentadas (ICRNP). Com o intuito de garantir uma maior precisão para realizar inferência sobre os defeitos, utilizaram-se as Redes Neurais Artificiais (RNA's), listando, assim, por ordem de importância, os problemas mais graves que tornam a malha viária intrafegável. Os resultados mostram que 33% dos trechos analisados necessitam de maior urgência para a realização de manutenção, atingindo a classificação de muito pobre, o que pode causar empecilhos aos usuários desta estrada. Seção transversal inadequada e drenagem lateral imprópria foram os defeitos mais encontrados nas estradas.

The purpose of this study was to rank the most relevant defects found on the roads managed by two companies from the road management sector located in the states of Minas Gerais and Bahia. To this end, questionnaires were conducted with engineers and professors from the forest road area and data were collected on the amount and intensity of sevendefects(inadequate cross sections, inappropriate lateral drainage, corrugation, excess dust, potholes, wheel track and aggregate loss), which were analyzed by the Unpaved Roads Condition Index (URCI) method. Aiming to provide greater accuracy on the assessment of the problems, Artificial Neural Network(ANN) techniques were employed in order to rankthe most serious defects thatcan make roads closed to traffic. Results show that 33% of the sections analyzed must undergo maintenance work, once they have reached the 'very poor' classification, which can cause hindrance to road users. Inadequate cross sectionsand inappropriate lateral drainagewere the most important defects found on the roads studied.

O objetivo deste estudo foi realizar a análise financeira e a simulação de risco de investimento em projetos de reflorestamentos com eucalipto visando à produção de carvão e madeira para celulose, com e sem fomento florestal do Instituto Estadual de Florestas (IEF/MG). A análise financeira foi realizada mediante os métodos de avaliação de projetos florestais, e para a análise de risco utilizou-se a técnica de simulação de Monte Carlo, por meio do programa @RISK. Entre os projetos testados, aquele visando à produção de carvão com fomento do IEF obteve melhor desempenho financeiro. Verificou-se que os custos de colheita, transporte e carvoejamento são, juntos, responsáveis pela maior parcela do custo total dos projetos.A simulação da análise de risco indicou que as variáveis que afetaram o Valor Presente Líquido (VPL), nos projetos cuja produção final era o carvão, na sua ordem de importância (R), foram: preço dos produtos, produtividade da floresta, taxa de juros, custo de colheita e custo de implantação. Já para a produção de madeira a ordem de importância foi alterada quando se analisou o custo de colheita e de implantação, sendo este último mais influente, de forma negativa, sobre o VPL do Projeto sem fomento florestal.

The objective of this study was to carry out the financial analysis and the risk of investment simulation in projects for reforestation with eucalyptus aiming to produce charcoal and wood, with or without IEF/MG forest fomentation. A financial analysis was performed through the forestry project evaluation methods, and the risk analysis was carried out through the Monte Carlo simulation technique by @RISK software. Among the projects tested, those that aimed for the production of charcoal with IEF/MG forest fomentation got the best financial results. It was verified that the costs of forest crop, transport, and charcoal-burning together are responsible for the largest portion of the total cost. The risk analysis simulation showed that the variables which affected Net Present Value (NPV) for the projects whose production is charcoal, according to the ranking of importance (R), were: products price, forest productivity, discount rate, harvesting cost and cost of implantation. In terms of the production of wood, it was observed that the order of importance when discussing the cost of harvesting and implantation, the latter was the most negatively influential of the VPL on the project without IEF forest fomentation.