Influência do padrão espacial sobre a estimativa de densidade arbórea do método de quadrantes: um estudo por meio de simulação de Monte Carlo

• Autor(a) principal: Gorenstein,Maurício Romero
• Data de Publicação: 2007
• Outros Autores: Batista,João Luís Ferreira, Durigan,Giselda
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Acta Botanica Brasilica
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-33062007000400020
• topic: densidade; viés; padrão espacial; quadrantes; simulação de Monte Carlo

O método de quadrantes tem sido bastante utilizado em levantamentos fitossociológicos de florestas tropicais. O método pressupõe que as árvores tenham padrão espacial completamente aleatório para que a estimativa da densidade (árvores ha-1) não apresente viés. Neste trabalho, analisou-se através de simulação de Monte Carlo de florestas hipotéticas, o efeito de desvios da Completa Aleatoriedade Espacial (C AE) em direção a padrões agrupados e regulares, sobre a estimativa da densidade obtida pelo método de quadrantes para populações com diferentes densidades, bem como a influência do tamanho da amostra sobre as estimativas. O aumento do tamanho da amostra não mostrou efeito significativo na redução de viés. Entre os padrões de distribuição dos indivíduos testados através de simulação, o viés na estimativa da densidade obtida pelo método de quadrantes oscilou entre +70,3% (distribuição perfeitamente regular, correspondente ao padrão em lattice) e -75,7% (distribuição fortemente agrupada, correspondente ao padrão agrupado com raio médio de agrupamento de 25 m). Com exceção das florestas com padrão espacial completamente aleatório e com padrão regular em lattice aleatorizado, em todos os outros padrões espaciais testados não houve relação clara entre a densidade da floresta e a precisão da estimativa de densidade efetuada pelo método de quadrantes. O método de quadrantes superestima a densidade em florestas com padrão regular, e subestima a densidade em florestas com padrão agrupado. Seria importante saber, a priori, o padrão espacial dos indivíduos na floresta para que fosse possível aplicar o método de quadrantes e interpretar corretamente os seus resultados, sem viés.