@TechReport{LandiniEscaCapaAndr:2021:MoAgRe,
               author = "Landini, Lucas Gustavo de Alvarenga and Escada, Maria Isabel 
                         Sobral and Capanema, Vinicius do Prado and Andrade Neto, Pedro 
                         Ribeiro de",
                title = "Modelagem de agentes relacionados com o setor madeireiro na 
                         regi{\~a}o Norte de Mato Grosso",
          institution = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
                 year = "2021",
                 type = "RPQ",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                 note = "{Bolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq.}",
             keywords = "explora{\c{c}}{\~a}o seletiva, impacto reduzido, uso e 
                         cobertura, modelo de agentes, investimento.",
             abstract = "Este trabalho visa dar continuidade ao estudo de Carvalho et al. 
                         (2019), que desenvolveu um modelo de agentes para reproduzir os 
                         processos de crescimento, explora{\c{c}}{\~a}o e 
                         regenera{\c{c}}{\~a}o da floresta em {\'a}reas de plano de 
                         manejo florestal na regi{\~a}o de Sinop, MT. O modelo usa 
                         par{\^a}metros de explora{\c{c}}{\~a}o seletiva baseados em 
                         dados de Planos de Manejo Florestal Sustent{\'a}vel (PMFS) e de 
                         pesquisas bibliogr{\'a}ficas. O modelo investiga a resposta da 
                         floresta mediante diferentes cen{\'a}rios de 
                         explora{\c{c}}{\~a}o madeireira na regi{\~a}o norte de Mato 
                         Grosso. O principal objetivo deste trabalho {\'e} desenvolver um 
                         submodelo econ{\^o}mico que dever{\'a} ser acoplado ao modelo 
                         j{\'a} desenvolvido. Este submodelo foi desenvolvido a partir das 
                         equa{\c{c}}{\~o}es econ{\^o}micas-financeiras propostas por 
                         Macpherson et. al. (2010), usando par{\^a}metros obtidos a partir 
                         de dados de campo e pesquisas bibliogr{\'a}ficas. Para propor o 
                         submodelo conceitual, foram considerados os fatores propostos por 
                         Farias et. al. (2017), que representam a efici{\^e}ncia 
                         operacional na explora{\c{c}}{\~a}o, investimentos e custos para 
                         a viabilidade da explora{\c{c}}{\~a}o em {\'a}reas de PMFS com 
                         ado{\c{c}}{\~a}o de t{\'e}cnicas de impacto reduzido (Reduct 
                         Impact Logging ou RIL). Para explorar diferentes possibilidades 
                         futuras com este modelo, foram desenvolvidos cen{\'a}rios de 
                         maior ou menor controle da atividade madeireira. Foram 
                         considerados fatores relacionados com a fiscaliza{\c{c}}{\~a}o, 
                         valor de multas, mediante ao n{\~a}o cumprimento das normas 
                         recomendadas pela legisla{\c{c}}{\~a}o e, o pre{\c{c}}o da 
                         madeira. Nas pr{\'o}ximas etapas, o submodelo econ{\^o}mico 
                         dever{\'a} ser conclu{\'{\i}}do e os cen{\'a}rios futuros 
                         ser{\~a}o explorados, com proje{\c{c}}{\~o}es para 30, 60 e 90 
                         anos.",
          affiliation = "{Faculdade de Tecnologia (FATEC)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 
                         (INPE)}",
             language = "pt",
                pages = "25",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34T/464FN7L",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/464FN7L",
           targetfile = "
                         
                         Relatorio_Final_PIBIC_2020_2021_Lucas_Gustavo_Alvarenta_Landini.pdf",
        urlaccessdate = "21 maio 2024"
}