Avaliando a redução do tamanho do conglomerado para estimar o volume de madeira em uma floresta amazônica / Assessing reduction of cluster size to estimate wood volume in an Amazonian forest
Acta amaz
;
51(3): 199-206, set 2021.
Article
in English
| LILACS
| ID: biblio-1353492
ABSTRACT
Enquanto o Inventário Florestal Nacional Brasileiro (IFN) está em andamento, há uma demanda crescente para entender o efeito da área do conglomerado sobre a exatidão e precisão da estimativa de atributos florestais. O objetivo deste estudo foi determinar a área mínima de um conglomerado para estimar o volume comercial (VC) com a mesma acurácia e precisão que as estimativas derivadas do conglomerado original de 8.000 m². A base de dados é proveniente de um inventário realizado em uma unidade florestal (Floresta Nacional do Bom Futuro) no sudoeste da Amazônia brasileira, onde 22 conglomerados foram distribuídos em um desenho amostral em dois estágios. Foram avaliados três produtos (i) VC de árvores com diâmetro à altura do peito (DAP) ≥ 20 cm (P1); (ii) VC de árvores com DAP ≥ 50 cm (P2); e (iii) VC de espécies comerciais com DAP ≥ 50 cm e qualidade de fuste 'nível 1' ou 'nível 2' (P3). O estudo avaliou dez cenários em que a área do conglomerado foi reduzida de 8.000 a 800 m². A acurácia de P1, P2 e P3 foi significativamente menor para reduções < 2.400 m². A precisão foi mais sensível à variação no tamanho do conglomerado, sobretudo para P2 e P3. Os tamanhos mínimos de conglomerado foram ≥ 2.400 m² para estimar P1, ≥ 4.800 m² para estimar P2 e ≥ 7.200 m² para estimar P3. Concluímos que é possível reduzir a área do conglomerado sem perder acurácia e precisão do conglomerado original do IFN. Um conglomerado de 2.400 m² fornece estimativas com a mesma acurácia que o conglomerado original, independentemente do produto avaliado. (AU)
Full text:
Available
Index:
LILACS (Americas)
Main subject:
Wood
/
Forests
/
Amazonian Ecosystem
/
Conservation of Natural Resources
/
Dimensional Measurement Accuracy
Language:
English
Journal:
Acta amaz
Journal subject:
Science
Year:
2021
Type:
Article
Affiliation country:
Brazil
Institution/Affiliation country:
Universidade Federal Rural da Amazônia UFRA/BR
/
Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro UFRRJ/BR
/
Universidade Federal de Lavras UFLA/BR
/
Universidade Federal do Espírito Santo UFES/BR
/
Universidade do Estado de Mato Grosso UNEMAT/BR
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