Carvão de resíduo de madeira Churrasco Cocção de alimentos Região amazônica KEYWORDS Waste wood charcoal Barbecue Cooking foods Amazon area Qualidade do carvão vegetal comercializado no Sudeste Paraense para cocção de alimentos Quality of charcoal marketed in southeast Pará for cooking foods RESUMO: Em 2017, no Brasil, os setores residencial e comercial consumiram cerca de 677.000 toneladas de carvão vegetal. Devido à expressividade deste consumo, conduziram-se alguns trabalhos para atestar a qualidade desse combustível em vários estados, entretanto, no Pará, continuam incipientes pesquisas dessa temática. Portanto, aqui, objetivou-se caracterizar o carvão vegetal para cocção de alimentos comercializados no sudeste paraense e avaliar se a qualidade atende aos parâmetros indicados ao Selo Carvão Premium. Conduziu-se a pesquisa no município de Parauapebas, onde foram selecionadas três marcas de carvão (A, B e C) em três locais de venda diferentes, adquirindo-se pacotes com 5 kg em três meses, totalizando 15 kg. As variáveis analisadas foram: densidade relativa aparente, umidade base seca, poder calorífico superior, poder calorífico útil, densidade energética, materiais voláteis, cinzas, carbono fixo e composição química elementar (C, H, N, S e O). Os dados foram analisados em delineamento inteiramente casualizado, sendo três tratamentos e 18 repetições, totalizando 54 unidades amostrais. Todas as marcas apresentaram umidade acima de 5%, densidade relativa aparente superior a 420 kg m-3 e elevados percentuais de cinzas (> 1,5%). As marcas B e C apresentaram teores de materiais voláteis entre 17%-19% e de carbono fixo entre 78%-80%, respectivamente. O poder calorífico útil médio para os carvões da região foi de 6672 kcal kg-1. Os carvões vegetais para a cocção de alimento analisados apresentam baixa qualidade, entretanto, as marcas B e C foram as que mais se aproximaram dos padrões mínimos exigidos pelo Selo Carvão Premium do estado de São Paulo.

O objetivo desse estudo foi avaliar qualitativa e quantitativamente a arborização viária de um trecho da rodovia PA – 275 no município de Parauapebas-PA, caracterizando e fornecendo subsídios para um adequado planejamento arbóreo. Através de um inventário tipo censo, foi realizado diagnóstico no qual foram coletados dados como: nome comum da espécie, família botânica, ocorrência natural (nativa ou exótica) e conflitos das árvores com a rede elétrica. Foram inventariados 884 indivíduos de porte arbóreo, distribuídos em 28 espécies e 14 famílias botânicas. As espécies mais ocorrentes no estudo foram Handroanthus heptaphyllus, Acacia mearnsii e Mangifera indica. Na identificação das espécies, verificou-se que a arborização é composta por 46% de espécies nativas e 54 % de exóticas. A vegetação do trecho diagnosticado mostrou poucos conflitos com a rede elétrica e elevado número de podas. Quanto ao sistema radicular e a qualidade sanitária das árvores, os resultados foram satisfatórios, visto que grande parte dos indivíduos não causam danos às calçadas e são considerados adequados para arborização urbana. O elevado número de espécies exóticas e a baixa diversidade florística é um aspecto negativo que pode ser melhorado a partir de um programa de enriquecimento utilizando espécies nativas para aumentar a diversidade de espécies.

A atividade florestal na Amazônia gera grandes quantidades de resíduos, desde a exploração florestal até o beneficiamento das toras, sendo a carbonização uma alternativa potencial para mitigar este passivo. Entretanto, a diversidade de espécies e a carência de informações sobre parâmetros ideais de carbonização dificultam a operação dos fornos. Nessa pesquisa são avaliados os efeitos da espécie e parâmetros de carbonização sobre a qualidade energética na conversão de resíduos de indústria madeireira em carvão vegetal. O material de estudo foi proveniente do município de Paragominas, PA, coletando-se amostras das três espécies mais comercializadas, Handroanthus serratifolius (Vahl) S.O., Hymenolobium petraeum Ducke e Enterolobium schomburgkii (Benth.) Benth. As carbonizações foram realizadas em forno mufla, com temperaturas de 500 °C e 600 °C e patamar final de 30 min e 60 min. Os parâmetros espécie e temperatura foram os que apresentaram efeito significativo, exercendo maior influência na produção e na qualidade do carvão vegetal. O tempo no patamar final de carbonização não influenciou as variáveis. O aumento da temperatura provocou redução no rendimento gravimétrico. Os resíduos madeireiros das três espécies apresentaram características de elevada qualidade para produção de carvão vegetal.

ResumoOs plantios de Eucalyptus se destacam devido ao seu rápido crescimento e a elevada capacidade em fixar carbono na sua biomassa. Entretanto, os métodos diretos utilizados para quantificar essa variável são onerosos, por isso, esta pesquisa buscou avaliar a eficiência de métodos indiretos ao estimar o estoque de carbono orgânico na madeira e na casca de Eucalyptus, a partir de equações alométricas desenvolvidas por regressão linear e por rede neural artificial (RNA). Este estudo foi conduzido com dados de dez materiais genéticos de Eucalyptus implantados na região sudeste do estado do Pará. Cada material genético foi amostrado com quatro repetições aos dois anos de idade, aleatoriamente, totalizando 40 árvores amostras. Adotamos teores de carbono médio indicado na literatura para determinar a quantidade de carbono e proceder com o desenvolvimento das equações alométricas por regressão linear e por RNA para estimar o carbono estocado em cada componente (madeira e casca). Os resultados apontaram que a quantidade de carbono estocado diferem entre os materiais genéticos, com destaque para o PP-406 que apresentou as maiores médias para madeira (23,55 kg árv -1 ) e casca (2,51 kg árv -1 ). As equações alométricas desenvolvidas por regressão linear estimaram o carbono estocado nos dois componentes com menor precisão, em comparação com as estimativas das RNA. Contudo, somente para as estimativas do carbono estocado na madeira houve precisão satisfatória de ambos os métodos. Palavras-chave: Aprendizado de máquinas, Modelagem alométrica, Regressão linear, Sequestro de carbono.

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