Amostragem por sectores em inventário florestal
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2015 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10348/5771 |
Resumo: | A importância e a diversidade das áreas florestais, associadas à morosidade e custos de avaliação das respetivas existências fazem com que o inventário florestal seja uma das ferramentas mais importantes na sua caraterização. Na maior parte das situações seria de todo impossível medir todas as variáveis dendrométricas e conseguir que esse processo fosse rentável. Dessa forma é muito importante através de métodos estatísticos apropriados, poder estimar valores ecológicos e económicos da floresta, com graus de certeza elevados, sendo a determinação do tamanho e forma das unidades de amostragem a usar, bem como a distribuição da amostra, pilares para essa eficiência. A questão relativa às unidades de amostragem há muito que é estudada. Porém, autores como Iles e Smith (2006) afirmavam que não estariam estudadas todas as formas de inventariar variáveis florestais para obtenção de estimativas de variáveis de estado, tais como número de árvores (N, árv. ha-1), área basal (G, m2ha-1) e volume (V m3ha-1). É então apresentada nesta dissertação uma forma alternativa às unidades de amostragem convencionais, designada por amostragem por sectores. Esta técnica apresenta como vantagens, em relação às anteriores, o facto de o centro das unidades de amostragem poder ser colocado em qualquer parte da área de inventário, dos sectores poderem ser implementados de uma forma sistemática ou aleatória. O método foi ensaiado num povoamento real, tendo como suporte a georreferenciação das árvores e a sua seleção, através de sistemas de informação geográfica. A localização das unidades de amostragem (UA) foi realizada de modo sistemático e também aleatoriamente. O tratamento dos dados foi feito de acordo com a amostragem por meio de razões. Os resultados obtidos ao nível de erro padrão e erro de amostragem percentuais (SR% e SE%, respetivamente), revelaram ser muito satisfatórios, comparados com a precisão e exatidão da amostragem, decorrente da utilização de parcelas com forma circular. Os erros associados às amostragens ensaiadas, com quatro unidades de amostragem de distribuição sistemática, considerando igual área amostrada, mas forma distinta (sector versus parcela circular) indicam, na amostragem por sector e para a variável G, a obtenção de um SR% de 6,55 e um SE% de 20,86. Para a variável V um SR% de 7,87 e SE% de 25,04 e para N um SR% de 3,84 e SE% de 12,21. No ensaio realizado com distribuição aleatória de UA de forma circular, os erros associados à amostragem conduziram a um erro padrão percentual em G de 17,82e a um SE% de 56,72. Para a variável V obteve-se um erro padrão percentual 17,92 e um SE% de 57,02 enquanto para a variável N, o valor dessas estatísticas foi, pela mesma ordem, de 19,06 e de 60,60. Com dados tão satisfatórios na aplicação deste método, pode pensar-se que se trata de uma opção viável para utilização em inventário florestal, com vantagens interessantes relativamente às abordagens tradicionalmente baseadas em UA de forma circular. Salvaguarda-se a necessidade de dar continuidade ao estudo aqui apresentado de modo a poder generalizar-se o método a outras situações e para outras intensidades de amostragem. |
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Porém, autores como Iles e Smith (2006) afirmavam que não estariam estudadas todas as formas de inventariar variáveis florestais para obtenção de estimativas de variáveis de estado, tais como número de árvores (N, árv. ha-1), área basal (G, m2ha-1) e volume (V m3ha-1). É então apresentada nesta dissertação uma forma alternativa às unidades de amostragem convencionais, designada por amostragem por sectores. Esta técnica apresenta como vantagens, em relação às anteriores, o facto de o centro das unidades de amostragem poder ser colocado em qualquer parte da área de inventário, dos sectores poderem ser implementados de uma forma sistemática ou aleatória. O método foi ensaiado num povoamento real, tendo como suporte a georreferenciação das árvores e a sua seleção, através de sistemas de informação geográfica. A localização das unidades de amostragem (UA) foi realizada de modo sistemático e também aleatoriamente. O tratamento dos dados foi feito de acordo com a amostragem por meio de razões. Os resultados obtidos ao nível de erro padrão e erro de amostragem percentuais (SR% e SE%, respetivamente), revelaram ser muito satisfatórios, comparados com a precisão e exatidão da amostragem, decorrente da utilização de parcelas com forma circular. Os erros associados às amostragens ensaiadas, com quatro unidades de amostragem de distribuição sistemática, considerando igual área amostrada, mas forma distinta (sector versus parcela circular) indicam, na amostragem por sector e para a variável G, a obtenção de um SR% de 6,55 e um SE% de 20,86. Para a variável V um SR% de 7,87 e SE% de 25,04 e para N um SR% de 3,84 e SE% de 12,21. No ensaio realizado com distribuição aleatória de UA de forma circular, os erros associados à amostragem conduziram a um erro padrão percentual em G de 17,82e a um SE% de 56,72. Para a variável V obteve-se um erro padrão percentual 17,92 e um SE% de 57,02 enquanto para a variável N, o valor dessas estatísticas foi, pela mesma ordem, de 19,06 e de 60,60. Com dados tão satisfatórios na aplicação deste método, pode pensar-se que se trata de uma opção viável para utilização em inventário florestal, com vantagens interessantes relativamente às abordagens tradicionalmente baseadas em UA de forma circular. Salvaguarda-se a necessidade de dar continuidade ao estudo aqui apresentado de modo a poder generalizar-se o método a outras situações e para outras intensidades de amostragem.The importance and diversity of forest areas associated with the slowdown and the respective stocks appraisal costs make the forest inventory one of the most important tools in their characterization. In most situations it would be utterly impossible to measure all the dendrometric variables and make this process would profitable. Thus it is very important by appropriate statistical methods to estimate ecological and economic values of the forest, with high levels of certainty, being the determination of the size and shape of the sampling unit to be used, as well as the sample distribution, the pillars of efficiency. The question of the sampling units has long been studied. However, authors such as Iles and Smith (2006) stated that would not studied all forms of forest inventory variables to obtain state variables estimates, such as number of trees (N, tree. Ha -1), basal area (G m 2ha -1) and volume (V m 3ha -1). It is then presented in this thesis an alternative way to conventional sampling units, called sampling sectors. This technique has the advantage, compared to earlier, the fact that the center of the sampling units may be placed anywhere in the inventory area, sectors can be implemented in a systematic or random distribution. The method was tested in a real settlement, supported by the georeferencing of trees and their selection, through geographic information systems. The location of the sampling units (SU) was carried out in a systematic and also random location. Data analysis was done according to the ratio estimator. The results to the standard error level and percentage sampling error (Sr% and SE%, respectively), proved to be very satisfactory, compared with the precision and accuracy of sampling, from the use of plots with circular shape. The associated errors with the tested samples, with four systematic sampling units , considering the same sample area, but different shape (circular versus sector shape) show, in sector sampling G variable an Sr % of 6,55 and SE% of 20,86. For the variable V an SR% of 7,87 and SE% of 25,04 and for N an Sr% of 3,84 and SE % of 12,21. When tested with random distribution of circular SU, errors associated with sampling led to a standard percentage error in G of 17,82 and a SE% from 56,72. For the variable V the percent standard error was 17,92 % and the SE% 57,02 while for the variable N, the value of these statistics was in the same order 19,06 and 60,60. With this satisfactory data as in the application of this method, it can be assumed that this is a viable option for use in forest inventory, with interesting advantages comparing to approaches based on traditional SU with circular shape. However it is necessary to continue the study presented here in order to be generalized the method to other situations and other sampling intensities.2016-04-14T11:24:37Z2015-01-01T00:00:00Z2015info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10348/5771porSilva, Henrique Dinis Pinto dainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-02-02T12:51:57Zoai:repositorio.utad.pt:10348/5771Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T02:05:21.725930Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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