Avaliação de interpoladores estatísticos e determinísticos como instrumento de estratificação de povoamentos clonais de Eucalyptus sp
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Universidade Federal de Lavras
Resumen
Descripción
A estratificação do povoamento para fins de inventário florestal sucessivo, normalmente, é feita com base em informaçõescadastrais dos talhões. O tamanho da amostra, geralmente, é condicionada à variabilidade da floresta e à precisão desejada. Desta forma,o controle da variação através da estratificação eficiente tem forte influência sobre a precisão e tamanho da amostra. Assim, objetivou-secom este estudo: avaliar a estratificação propiciada por dois interpoladores espaciais, o estatístico representado pela krigagem e pelodeterminístico representado pelo inverso do quadrado da distância; avaliá-los em relação a amostragem casual simples e a estratificaçãotradicional baseada em dados cadastrais, na redução da variância da média e erro de amostragem; e definir o número ótimo de estratosquando se utiliza os interpoladores espaciais. Para a geração dos estratos, estudou-se 4 diferentes variáveis dendrométricas: volume, áreabasal, altura dominante e índice de sítio em 2 diferentes idades: 2,5 anos e 3,5 anos. Pelos resultados obtidos, pode-se concluir que akrigagem do volume por hectare obtido aos 3,5 anos de idade reduziu em 47% a variância média do povoamento e 32% o erro deamostragem do inventário, quando comparado com a amostragem casual simples. O interpolador IDW do volume aos 3,5 anos de idade,reduziu em 74% a variância média do povoamento e 48% o erro de amostragem do inventário. Apesar do método IDW apresentar umaelevada eficiência, ele não garante que a eficiência seja mantida caso uma nova amostragem fosse realizada sobre os mesmos projetos, aocontrário da krigagem geoestatística. Em povoamentos florestais que não apresentem dependência espacial, pode-se utilizar o métodoIDW com grande eficiência sobre a estratificação tradicional. O método de estratificação menos eficiente é aquele baseado no controle daidade, espécie e espaçamento (STR), contribuindo com 17% de redução da variabilidade média e 13% de redução no erro de amostragem.O número ótimo de estratos que minimiza a variância amostral é 6 para ambos os interpoladores.
Palabras clave
Agrociencias