Scientia Forestalis, volume 41, n. 99
p.361-368, setembro de 2013

Avaliação do tamanho de parcelas e de intensidade de amostragem em inventários florestais

Evaluation of a plot sizes and sampling intensities in forest inventories

Alan Lessa Derci Augustynczik1
Sebastião do A. Machado2
Afonso Figueiredo Filho3
Sylvio Péllico Netto3

1Eng. Florestal, MSc. Irani Celulose – Unidade Florestal – Rodovia BR 153 – KM 47 – CP 87 – 89600-000- Joaçaba, SC. E-mail: alanlda@hotmail.com.
2Eng. Florestal, Ph.D. UFPR - Universidade Federal do Paraná - Departamento de Ciências Florestais – Rua Lothário Meissner, 632 – Jd. Botânico – 80210 – 170 – Curitiba, PR – E-mail: samachado@ufpr.br.
3Eng. Florestal, Doutor. Universidade Federal do Paraná - Departamento de Ciências Florestais – Rua Lothário Meissner, 632 – Jd. Botânico – 80210 – 170 – Curitiba, PR – E-mail: afigfilho@gmail.com; sylviopelliconetto@gmail.com.

Recebido em 22/11/2012 - Aceito para publicação em 12/07/2013

Resumo

Considerando a importância de informações gerada pelo uso de técnicas de amostragem para a tomada de decisões em manejo florestal, o objetivo deste estudo foi pesquisar a influência de diferentes tamanhos de parcela e intensidades amostrais para estimar a área basal e o número de árvores por hectare, bem como o valor de cobertura e compará-los com seus respectivos parâmetros obtidos por meio do censo, tanto a nível global, como a nível de espécies. Foram utilizados dados de um fragmento de floresta ombrófila mista com 15,2 hectares localizado em Curitiba-PR. Primeiramente esta área foi dividida em blocos de 50 x 50 m para facilitar a execução do censo e georreferenciamento de todas as árvores com DAP maior ou igual a 10 cm. Após esta etapa foram definidas 20 variações de amostragem para proceder a simulação, combinando cinco dimensões de unidades de amostra com quatro intensidades amostrais. Ao comparar os resultados do censo com os obtidos pelas simulações de amostragem foi possível observar que, ao considerar a floresta como um todo, as estimativas geradas pela técnica de amostragem são bastante confiáveis. Entretanto, ao avaliar os resultados a nível de espécie, observou-se que esses apresentaram um desvio acentuado em relação ao valor paramétrico.
Palavras-chave: Inventário florestal, amostragem, censo florestal, erro amostral, erro real

Abstract

Considering the importance of information generated by the use of sampling techniques for decision making in forest management, the objective of this study was to assess the influence of different plot sizes and sampling intensities to estimate basal area and number of trees per hectare, as well as the coverage value. The studied area corresponds to a Mixed Ombrophylous Forest remnant of 15.2 ha, located in Curitiba, Paraná, Brazil. Initially this area was divided in blocks of 50 x 50 m to make easier the census and geo-referencing of all trees with diameter at breast height (DBH) equal or greater than 10 cm. After this step 20 sampling variations of fixed area plots were defined to estimate the inventory simulations. This process considered the combination of five different plot sizes with four different sampling intensities. The comparison of the census results with those obtained by the sampling simulations indicated that the sampling technique is quite reliable when the forest is considered as a whole. However, when the results are evaluated at species level, they showed a strong deviation in relation to the parametric values.
Keywords: Forest inventory, sampling method, forest census, sampling error, actual error


INTRODUÇÃO

O conhecimento do estoque florestal, do seu crescimento, da sua composição e de sua estrutura é de suma importância para subsidiar a tomada de decisões em manejo sustentável da floresta e uso de seus recursos de modo a perpetuar essa atividade e mantê-la para gerações futuras. A informação destes parâmetros (valores reais ou observados) só é possível por meio do censo florestal, também denominado de inventário florestal sob enumeração completa, isto é, em 100% da floresta sob estudo. No entanto devido a custos, principalmente em áreas grandes, utiliza-se a aplicação das técnicas de processos e métodos de amostragem para se obter a estimativa desses parâmetros.

Na amostragem estão implicitamente envolvidos o tamanho e forma da parcela, bem como a intensidade amostral. Os especialistas na área de manejo têm, de um modo geral, optado pelo uso de unidades amostrais maiores, sempre iguais ou superiores à 1000 m², principalmente em florestas nativas heterogêneas e multiâneas. Já os especialistas em fitossociologia florestal, têm usado sistematicamente parcelas menores, tais como as de 10 x 10 m, 10 x 20 m e as vezes as de 20 x 20m, alegando que assim podem distribuí-las melhor sobre toda a área da floresta pesquisada (ISERNHAGEN, 2001; KERSTEN; GALVÃO, 2011).

A intensidade amostral varia de acordo com a área total da floresta inventariada, sendo que em áreas pequenas usa-se uma maior intensidade e em áreas grandes uma menor intensidade. A estimativa da suficiência amostral em inventários florestais é feita para o parâmetro de maior importância englobando o conjunto de todas as espécies, normalmente o volume por hectare, visando atingir erro amostral de no máximo 10%, na maioria dos inventários florestais.

O problema do uso de amostragem reside quando se especifica os resultados a nível de espécie em florestas heterogêneas e multiâneas contendo centenas de espécies arbóreas. Os erros amostrais a nível  de espécie são muito elevados, exceto para algumas espécies mais abundantes e que se distribuem aleatoriamente em toda a área inventariada. Também os erros reais resultantes da diferença entre valores estimados na amostragem e dos respectivos parâmetros obtidos no censo são altos, para a maioria das espécies, como mostrado por Augustynczik (2011) e outros, tais como Machado (1988), Bonetes (2003), Ubialli (2009) e Cavalcanti et al. (2011).

Visando adicionar mais conhecimento a respeito do problema exposto, o objetivo da presente pesquisa foi avaliar a influência de diferentes tamanhos de unidades amostrais combinadas com diferentes intensidades de amostragem na estimativa da área basal, número de árvores e valor de cobertura tanto para o total, como a nível de espécie, bem como comparar esses resultados com seus respectivos parâmetros obtidos pelo censo em um fragmento de Floresta Ombrófila Mista na região de Curitiba, Estado do Paraná.


METODOLOGIA

O estudo foi realizado em um remanscente de Floresta Ombrófila Mista com 15,2 ha, conhecido como Capão da Engenharia Florestal, situado no Campus III da Universidade Federal do Paraná.

O bosque situa-se entre as coordenadas 25º26’50”S e 25º27’33”S e 49º14’16”W e 49º14’33”W, e a altitude do terreno está entre 890 a 915 metros sobre o nível do mar. O clima da região é subtropical úmido mesotérmico de verões frescos, inverno com geadas freqüentes, a temperatura e a precipitação média anual ficam em torno de 17 °C e 1.500 mm respectivamente, e segundo a classificação de Koppen o clima é Cfb. Rondon Neto et al. (2002), identificaram nessa área a existência de Solos Hidromórficos próximos aos canais de drenagem e de Cambissolos Podzólicos nas regiões mais drenadas.

As 8988 (9837 fustes) árvores que compõem o banco de dados dessa pesquisa provieram do censo realizado na área entre os anos de 2006 e 2007.

Para a realização do inventário a 100%, a área foi dividida em blocos de 50 x 50 metros, onde foram medidos, identificados, marcados e espacializados (coordenadas X e Y) todos os indivíduos arbóreos com diâmetro a 1,3 m (DAP) acima de 10 cm.

Foram determinados os parâmetros fitossociológicos (valores observados): número de árvores por hectare (DA) e número de árvores relativo (DR), área basal por hectare (DoA) e relativa (DoR) de cada espécie. Por meio do somatório do número de árvores relativo e da área basal relativa chegou-se ao valor de cobertura (VC) de cada espécie.

O método de amostragem selecionado para a execução das simulações de amostragem foi o de área fixa. Para a realização das simulações foram considerados os seguintes tamanhos e dimensões de unidades amostrais: 200 m² (10 m x 20 m), 400 m² (20 m x 20 m), 500 m² (10 m x 50 m), 1000 m² (10 m x 100 m) e 1000 m² (20 m x 50 m). Cada um dos tamanhos e formas de unidades amostrais propostos foi combinado com as intensidades amostrais de 2%, 5%, 10% e 15% da área total da população, sendo estimado o erro de amostragem (EA%) para cada dimensão da parcela combinada com todas as intensidades amostrais.

Após o cálculo dos parâmetros das variáveis de interesse da floresta com base no censo e das estimativas desses mesmos parâmetros com base nas simulações realizadas, foi determinada a diferença entre o valor do parâmetro e seu respectivo valor estimado. Esta comparação direta possibilitou a determinação do erro real (ER%) que se obtém ao medir apenas parte da população, como é o caso quando se usa amostragem.


RESULTADOS E DISCUSSÕES


Área basal por hectare

Os resultados obtidos pela enumeração completa e pelas 20 simulações de amostragem para a área basal da floresta são apresentados na Tabela 1. Observa-se que nessa tabela, na maioria dos casos, as estimativas resultantes de diferentes combinações da amostragem foram sempre superiores ao valor real ou paramétrico do fragmento estudado, isto é, área basal por hectare igual a 22,05m² para o total das espécies.

Tabela 1. Área basal paramétrica e estimada obtidas pela enumeração completa e pelas simulações de amostragem com os respectivos erros de amostragem (EA) e erros reais (ER) com o valor paramétrico para o total das espécies (22,05 m²/ha).
Table 1. Parametric and estimated basal area obtained by the census and by sampling simulations with respective sampling errors (EA) , actual errors (ER) and observed value for the total of species (22,05 m²/ha).
  Intensidade Parcela (ha) Dimensões G (m²/ha) EA (%) ER (%)
Parâmetro 100% -   22,05 - -
Estimativa 1 2% 0,02 10m x 20m 24,80 10,7% 12,5%
Estimativa 2 2% 0,04 20m x 20m 25,13 33,2% 14,0%
Estimativa 3 2% 0,05 10m x 50m 31,84 15,9% 44,4%
Estimativa 4 2% 0,10 20m x 50m 32,23 24,3% 46,2%
Estimativa 5 2% 0,10 10m x 100m 26,43 51,4% 19,9%
Estimativa 6 5% 0,02 10m x 20m 26,33 14,3% 19,4%
Estimativa 7 5% 0,04 20m x 20m 28,87 9,4% 30,9%
Estimativa 8 5% 0,05 10m x 50m 29,33 16,6% 33,0%
Estimativa 9 5% 0,10 20m x 50m 29,24 16,9% 32,6%
Estimativa 10 5% 0,10 10m x 100m 27,73 14,2% 25,8%
Estimativa 11 10% 0,02 10m x 20m 29,37 8,5% 33,2%
Estimativa 12 10% 0,04 20m x 20m 26,01 10,7% 18,0%
Estimativa 13 10% 0,05 10m x 50m 25,93 6,6% 17,6%
Estimativa 14 10% 0,10 20m x 50m 26,01 36,8% 18,0%
Estimativa 15 10% 0,10 10m x 100m 27,17 8,7% 23,2%
Estimativa 16 15% 0,02 10m x 20m 24,80 6,9% 12,5%
Estimativa 17 15% 0,04 20m x 20m 27,45 6,3% 24,5%
Estimativa 18 15% 0,05 10m x 50m 25,39 8,0% 15,1%
Estimativa 19 15% 0,10 20m x 50m 24,33 9,9% 10,3%
Estimativa 20 15% 0,10 10m x 100m 25,62 5,2% 16,2%
Legenda: G: Área Basal; EA: Erro de Amostragem e; ER: Erro Real (estimado em relação ao observado).

Os maiores desvios entre o valor paramétrico e o valor estimado foram observados nas simulações realizadas com uma menor intensidade de amostragem. De maneira geral, verificou-se uma tendência de superestimativa da área basal, sendo que a melhor configuração utilizada superestimou a área basal média em 10,3%, enquanto a pior superestimou em 46,2%.

 Estes resultados vão de encontro aos obtidos por Machado (1988), que comparando métodos de amostragem com resultados de uma enumeração completa na floresta amazônica, identificou que os resultados estimados para a variável volume, quando incluídas todas as espécies, são muito próximos do parâmetro.

Apesar das estimativas para o total, incluindo todas as espécies serem próximas do real, o mesmo não foi verificado nas estimativas em nível de espécie. Para efeitos de comparação, foi selecionada a simulação que apresentou melhor resultado para o total dentre as testadas. A simulação utilizada para provar este argumento foi a de número 19 (15% de intensidade de amostragem e parcela de 1000 m²), cujo erro real para o total foi de 10,3%.

Observou-se que a tendência do erro real para a estimativa da área basal em nível de espécie é inversamente proporcional à intensidade de amostragem, ou seja, quanto maior a intensidade de amostragem, menor o erro real por espécie (Tabela 2). Verificou-se que ao variar o tamanho da parcela, mantendo a intensidade de amostragem constante, há uma tendência do número de espécies com grande viés ser maior ao utilizar parcelas maiores. Isso ocorre, principalmente, entre as espécies com dominância menor que 0,5m²/ha.

Tabela 2. Área basal (m²/ha) paramétrica e estimada obtidas pelo censo e pela simulação de amostragem com o respectivo erro real (desvio%) para algumas espécies.
Table 2. Parametric and estimated basal (m²/ha) area obtained by the census and by sampling simulations with respective actual errors (deviations %) for some species.
Nome Científico Área Basal (m²/ha)
Real Estimada Desvio (%)
Allophylus edulis (A. St.-Hil., Cambess. & A. Juss.) Radlk. 0,3299 0,3912 19%
Allophylus semidentatus (Miq.) Radlk. 0,0583 0,0596 2%
Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze 5,1284 5,8961 15%
Banara parviflora 0,0091 0,0207 128%
Banara tomentosa Clos 0,0137 0,0072 -47%
Blepharocalyx salicifolius (Kunth) O. Berg 0,1007 0,1582 57%
Bouganvillea glabra 0,0098 0,0182 86%
Calyptranthes concinna DC. 0,0098 0,0222 127%
Campomanesia guaviroba (DC.) Kiaersk. 0,0784 0,0702 -10%
Campomanesia xanthocarpa O. Berg 0,0939 0,1044 11%
Capsicodendron dinisii (Schwacke) Occhioni 0,4077 0,4613 13%
Casearia decandra Jacq. 0,0237 0,0103 -57%
Casearia lasiophylla Eichler 0,0075 0,0049 -35%
Casearia obliqua Spreng. 0,4025 0,4609 15%
Casearia sylvestris Sw. 1,4427 2,0432 42%
Cedrela fissilis Vell. 0,7552 1,2450 65%
Cinnamomum vesiculosum (Ness) Kosterm. 0,0011 0,0085 688%
Citronella paniculata (Mart.) R.A. Howard 0,0838 0,0087 -90%
Clethra scabra Pers. 0,3466 0,4452 28%
Coutarea hexandra (Jacq.) K. Schum. 0,1007 0,1508 50%
Cryptocarya aschersoniana Mez 0,0379 0,0279 -26%
Cupania vernalis Cambess. 0,1741 0,2138 23%
Dalbergia brasiliensis Vogel 0,0559 0,1285 130%
Dasyphyllum tomentosum (Spreng.) Cabrera 0,1232 0,2030 65%
Duranta vestita Cham. 0,0352 0,0294 -16%
Eriobotrya japônica (Thunb.) Lindl. 0,0044 0,0115 159%
Erythrina falcata Benth. 0,0520 0,0203 -61%
Erythroxylum deciduum A. St.-Hil. 0,0264 0,0619 135%
Escallonia montevidensis (Cham. & Schltdl.) DC. 0,0253 0,0046 -82%
Eugenia involucrata DC. 0,0046 0,0046 -1%
Eugenia multiovulata Mattos & D. Legrand 0,1254 0,1118 -11%
Eugenia uniflora L. 0,0934 0,1294 39%
Gochnatia polymorpha (Less.) Cabrera 0,7064 0,4976 -30%
Gomidesia palustris 0,0119 0,0055 -54%
Gordonia fruticosa 0,0023 0,0048 111%

Verifica-se na Tabela 2 que os desvios variando de -1% a 668% são altos para a maioria das espécies. Outros autores tais como Bonetes (2003), Ubialli et al. (2009), Cavalcanti et al. (2011) encontraram resultados similares ao do presente trabalho.

 


Número de árvores por hectare

Na Tabela 3 estão apresentados os resultados obtidos pela enumeração completa e pelas 20 simulações de amostragem para estimativa do número de árvores por hectare na floresta, onde verifica-se que as estimativas também foram sempre superiores ao valor real, Omo aconteceu com as estimativas da área basal.

Tabela 3. Número de árvores paramétrico e estimado obtidos pela enumeração completa e pelas simulações de amostragem com os respectivos erros de amostragem (EA%) e erros reais (ER%) para o total das espécies.
Table 3. Parametric and estimated average number of trees per hectare obtained by complete enumeration (census) and by sampling simulations with respective sampling errors (EA%) and actual errors (ER%) for all species considered.
  Intensidade Parcela (ha) N/ha EA (%) ER (%)
Parâmetro 100% - 601 - -
Estimativa 1 2% 0,02 804 14,7% 33,8%
Estimativa 2 2% 0,04 658 16,4% 9,5%
Estimativa 3 2% 0,05 771 14,1% 28,3%
Estimativa 4 2% 0,10 666 17,9% 10,8%
Estimativa 5 2% 0,10 669 4,5% 11,3%
Estimativa 6 5% 0,02 738 10,0% 22,8%
Estimativa 7 5% 0,04 675 16,9% 12,3%
Estimativa 8 5% 0,05 757 6,0% 26,0%
Estimativa 9 5% 0,10 744 23,9% 23,8%
Estimativa 10 5% 0,10 664 11,8% 10,5%
Estimativa 11 10% 0,02 710 6,3% 18,1%
Estimativa 12 10% 0,04 742 8,8% 23,5%
Estimativa 13 10% 0,05 761 7,2% 26,6%
Estimativa 14 10% 0,10 750 32,0% 24,8%
Estimativa 15 10% 0,10 770 9,8% 28,1%
Estimativa 16 15% 0,02 711 4,7% 18,3%
Estimativa 17 15% 0,04 731 7,2% 21,6%
Estimativa 18 15% 0,05 696 6,8% 15,8%
Estimativa 19 15% 0,10 681 8,6% 13,3%
Estimativa 20 15% 0,10 726 7,3% 20,8%
Legenda: N/ha: Número de árvores por hectare; EA: Erro de Amostragem e; ER: Erro Real (estimado em relação ao observado).

Verificou-se que, diferentemente da estimativa da área basal, o comportamento da estimativa do número de árvores não é tão dependente da intensidade amostral, ou seja, neste caso os erros para o total variam mais em função do tamanho da parcela do que em função da intensidade de amostragem.

Assim como para a área basal, para o número de árvores médio por hectare também houve uma tendência de superestimativa, sendo que a melhor configuração utilizada superestimou a número de árvores médio em 9,5%, enquanto a pior superestimou em 33,8%.

Verifica-se que para o total as estimativas foram próximas ao valor paramétrico. No entanto, o mesmo não se verifica sobre as estimativas em nível de espécie. Para efeitos de comparação, foi selecionada a simulação que apresentou melhor resultado para o número de árvores. A simulação utilizada para provar este argumento foi a de número 2 (2% de intensidade e parcela de 400m²), cujo erro real para o total foi de 9,5 (Tabela 3).

A tendência do erro real para a estimativa do número de árvores em nível de espécie é inversamente proporcional a intensidade de amostragem, ou seja, quanto maior a intensidade de amostragem, menor o erro real por espécie, principalmente para as espécies que apresentam maior valor de cobertura na floresta (Tabela 4). Também verificou-se que ao variar o tamanho da parcela, mantendo a intensidade de amostragem constante, há uma pequena tendência de aumento da quantidade de espécies com grande viés, conforme o aumento do tamanho da unidade amostral, principalmente para espécies com densidade inferior a 2 árvores/ha. Essa mesma tendência foi observada por Moreira (2007) em área de cerradão na Estação Ecológica de Assis, SP.

Tabela 4. Número de árvores (n/ha) paramétrico (real) e estimado obtidos pelo censo e pela simulação de amostragem com o respectivo erro real por espécie.
Table 4. Number of trees per hectare (N/ha) parametric (actual) and estimated obtained by the census and by sampling simulations with the respective actual error for some species.
Nome Científico Número de Árvores/ha
Real Estimado Desvio (%)
Allophylus edulis (A. St.-Hil., Cambess. & A. Juss.) Radlk. 21,3 29,2 37%
Allophylus semidentatus (Miq.) Radlk. 4,5 4,2 -8%
Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze 21,3 20,8 -7%
Campomanesia guaviroba (DC.) Kiaersk 5,1 4,2 -18%
Campomanesia xanthocarpa O. Berg 3,5 8,3 139%
Capsicodendron dinisii (Schwacke) Occhioni 6,6 4,2 -36%
Casearia lasiophylla Eichler 0,6 4,2 593%
Casearia obliqua Spreng. 19,7 4,2 -79%
Casearia sylvestris Sw. 82,5 62,5 -24%
Cedrela fissilis Vell. 12,8 16,7 30%
Coutarea hexandra (Jacq.) K. Schum. 5,1 12,5 142%
Cupania vernalis Cambess. 12,9 12,5 -3%
Dalbergia brasiliensis Vogel 2,3 16,7 634%
Duranta vestita Cham. 2,7 4,2 52%
Dyospiros kaki 0,1 4,2 6135%
Eriobotrya japônica (Thunb.) Lindl. 0,3 4,2 1456%
Eugenia uniflora L. 2,9 4,2 45%
Gochnatia polymorpha (Less.) Cabrera 14,3 4,2 -71%
Hovenia dulcis Thunb. 1,3 25,0 1772%
Ilex paraguariensis 1,5 4,2 183%
Jacaranda puberula Cham. 27,5 49,9 81%
Lamanonia speciosa (Cambess.) L.B. Sm. 3,2 8,3 160%
Luehea divaricata Mart. Et Zucc. 43,8 54,2 24%
Machaerium paraguariense Hassl. 8,2 4,2 -49%
Machaerium stipitatum (DC.) Vogel 3,3 4,2 27%
Matayba elaeagnoides Radlk. 14,0 20,8 49%
Myrcia hatschbachii D. Legrand 14,9 8,3 -44%
Myrcia rostrata DC. 10,2 12,5 22%
Myrsine gardneriana A. DC. 6,8 4,2 -39%
Nectandra lanceolata Nees 8,7 25,0 188%
Ocotea bicolor Vattimo 9,4 20,8 122%
Ocotea nutans (Nees) Mez 14,5 16,7 15%
Ocotea puberula (Rich.) Nees 28,9 50,0 73%
Oreopanax fulvum Marchal 4,5 4,2 -8%
Piptocarpha axillaris 5,5 12,5 128%
Rollinia rugulosa 6,4 4,2 -35%
Roupala brasiliensis 1,6 4,2 159%

Para o caso da estimativa do número de árvores por espécie, as parcelas menores tendem a apresentar um resultado mais satisfatório, pois a distribuição dos indivíduos é análoga à distribuição da variável de interesse e, neste caso, capta melhor a variação, principalmente de indivíduos que ocorrem de forma agregada e de indivíduos raros.

 


Valor de Cobertura

Na Figura 1 está apresentada a dispersão dos valores estimados em relação ao valor paramétrico do valor de cobertura, para cada uma das espécies selecionadas, onde se verifica  que  independente da área da unidade amostral, há uma grande variação do valor de cobertura para intensidades amostrais de até 5%, sendo que há uma tendência de estabilização a partir desse valor.


Figura 1. Erro real variando o tamanho de parcelas e intensidade de amostragem para a estimativa do valor de cobertura das 6 espécies mais importantes da floresta.
Figure 1. Actual error varying the plot size and sampling intensity for the estimate of the overage value intensity for the estimate of the overage value of the six most important species of the forest.

Para a espécie Araucaria angustifolia, as parcelas com 1000 m² utilizadas com intensidades de 5% e 10% foram as que apresentaram o melhor desempenho para a estimativa do valor de cobertura. Esta espécie apresenta distribuição diamétrica do tipo unimodal com grande amplitude de diâmetros, além de apresentar distribuição espacial dos seus indivíduos do tipo aleatória. (MACHADO et al., 2012). Analogamente, a espécie Casearia sylvestres, cuja distribuição espacial é do tipo agregada e distribuição diamétrica exponencial negativa, com pequena amplitude de diâmetros, também apresenta resultados mais próximos ao valor paramétrico ao utilizar parcelas de 1000m².

Observou-se que o valor de cobertura estimado para a espécie Luehea divaricata, assim como os apresentados para as espécies citadas, também teve um desempenho superior ao utilizar unidades amostrais de 1000m², tanto em intensidades de 2% como em intensidades de 15%. A forma de distribuição dessa espécie, ao contrário de Araucaria angustifolia, é do tipo agregada (MACHADO et al., 2012). Essa espécie também possui uma outra característica que difere da Araucaria, que é a distribuição diamétrica. Isso corrobora com a inferência de que parcelas maiores apresentam melhor desempenho do que parcelas menores.

Dentre as seis espécies analisadas, apenas Jacaranda puberula apresentou um melhor desempenho na unidade amostral de 200m², com intensidade de 15%. No caso dessa espécie, há uma grande concentração de indivíduos de pequenas dimensões na floresta, tornando quase homogênea a distribuição da variável diâmetro, a qual exerce influência direta sobre a área basal, que consequentemente, influencia a dominância dessa espécie. Nesse caso, o melhor desempenho ocorreu em virtude de uma superestimativa do número de árvores e subestimativa da área basal. Como dominância e densidade possuem o mesmo peso na determinação do valor de cobertura, na média o estimador foi melhor, mas não mais correto.

De acordo com Pearce (1953), não há informações sobre o melhor tamanho de unidades amostrais. No entanto, com base nos resultados obtidos neste trabalho, foi possível observar que, parcelas menores, apesar de cobrirem a área amostrada de forma mais homogênea, estão mais sujeitas às variações da distribuição da população, acarretando erros de maior magnitude em algumas situações. Isso quer dizer que ao simular várias vezes o mesmo inventário utilizando parcelas pequenas e com início aleatório, os valores obtidos para o total apresentarão maior variância do que simulações com parcelas maiores utilizando inícios aleatórios.


CONCLUSÕES

O ganho para as estimativas da área basal, variando o tamanho da parcela é menos evidente do que o ganho quando se aumenta a intensidade de amostragem.

O erro real em nível de espécie para a estimativa da área basal apresenta tendência de melhora com o aumento da intensidade amostral, enquanto que com o aumento do tamanho da parcela, para uma mesma intensidade de amostragem, não há ganhos diretos sobre este erro.

O ganho para as estimativas do número total de árvores variando o tamanho da parcela é mais evidente do que o ganho quando se aumenta a intensidade de amostragem.

O erro em nível de espécie para a estimativa do número de árvores apresenta tendência de diminuir com o aumento da intensidade amostral, enquanto que com o aumento do tamanho da parcela, para uma mesma intensidade de amostragem, não há ganhos diretos sobre o erro real.

Ao aumentar a intensidade amostral, há uma tendência de diminuição dos erros para as espécies com menor valor de cobertura dentro da floresta.

As estimativas dos parâmetros área basal, número de árvores e valor de cobertura apresentaram melhores resultados ao utilizar parcelas de 1000 m².


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