Caracterização anatômica e espectroscópica para identificação de madeiras da família Fabaceae

Resumo

O comércio ilegal madereiro gera grandes prejuízos econômicos e ambientais em nosso país, sendo necessário realizar uma proteção regulatória para impedir estas atividades ilegais. É comum a apreensão das madeiras já desdobradas, sem os componentes comumente usados para identificação das espécies, sendo de suma importância conhecer as propriedades anatômicas e químicas para a correta classificação. A adoção de metodologias de avaliação não destrutivas de madeira vem se tornando uma alternativa viável e eficaz, sendo a espectroscópia no infravermelho próximo (NIRS) uma ferramenta que colabora na caracterização das madeiras, reduzindo os custos e o tempo nas análises convencionais. O objetivo deste estudo foi avaliar a caracterização química e identificar as madeiras da família Fabaceae, a partir do NIRS. Avaliou-se seis espécies nativas: amburana, fava de anta, pau óleo, faveiro, angelim pedra e rouxinho. Realizou-se caracterizações químicas convencional (extrativos totais, lignina solúvel, lignina insolúvel e lignina total, holocelulose, cinzas e relação S/G) e anatômicas. Para a caracterização anatômica foi confeccionado corpos-de-prova do cerne periférico 2 x 2 x 2 cm, passando por etapas de cozimento, coloroção, descoloração, desidratação e realização de cortes histológicos para montagem das lâminas permanentes. Utilizou-se para mensuração dos elementos o microscópio óptico da Leica DM750 com uma câmera ICC50 (50x e 100x). Foram realizadas leituras das serragens no equipamento NIRS e obtidos os valores preditos a partir de um modelo pré-existente para caracterização química, e posteriormente correlacionados com os valores de referência. Os resultados obtidos demonstraram que o NIRS apresentou eficiência na identificação das amostras de maneira rápida, clara e objetiva, tendo eficiência na determinação do teor de holocelulose e de extrativos totais, porém para as demais características químicas os modelos precisam de melhores ajustes.

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