PREDIÇÃO DA INCIDÊNCIA DO DISTÚRBIO FISIOLÓGICO DO EUCALIPTO EM TERRITÓRIO BRASILEIRO
Eucalipto, Machine Learning, Correlação, Predição, Distúrbio Fisiológico, Clima
O eucalipto é uma das espécies florestais de elevada importância econômica no Brasil, sendo sua biomassa lenhosa amplamente utilizada em uma variedade de indústrias, proporcionando emprego e renda. Entretanto, desde meados da década de 2000, o setor florestal enfrenta um desafio emergente: o distúrbio fisiológico do eucalipto (DFE), cujas causas ainda são desconhecidas. Estudos sugerem que este distúrbio pode estar relacionado a fatores abióticos, particularmente condições climáticas locais, incluindo eventos extremos e alterações no clima. Quando combinado com diferentes genótipos, isto pode levar a mudanças significativas na fisiologia da planta e interferir em seu desenvolvimento normal. Neste estudo, serão empregados métodos estatísticos acoplados a novas ferramentas de aprendizado de máquina para investigar a relação entre variáveis climáticas e o DFE. Espera-se que isto permita identificar variáveis associadas ao distúrbio e construir um modelo preditivo para mapear sua possível incidência em diferentes regiões do Brasil, baseado nas condições climáticas locais. Utilizando dados históricos de ocorrência do DFE em diferentes regiões, será possível testar a capacidade preditiva deste modelo com clima passado. A capacidade de prever regiões onde o distúrbio pode ocorrer ou não é uma informação valiosa para as empresas do setor florestal, permitindo uma
alocação mais racional de genótipos tolerantes e suscetíveis ao DFE em plantios futuros de eucalipto no Brasil.