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Geostatistics as a tool to improve sampling and statistical analysis in wetlands: a case sudy on dynamics of organic matter distribution in the Pantanal of Mato Grosso, Brazil
NOGUEIRA, F.; G. COUTO, E.; J. BERNARDI, C..
  • NOGUEIRA, F.; Universidade Federal de Mato Grosso IB Departamento de Botânica e Ecologia.
  • G. COUTO, E.; Universidade Federal de Mato Grosso FAMEV Departamento de Solos e Engenharia Rural.
  • J. BERNARDI, C.; Universidade Federal de Mato Grosso IB Departamento de Botânica e Ecologia.
Braz. j. biol ; 62(4)2002.
Article in English | LILACS-Express | LILACS, VETINDEX | ID: biblio-1467682
ABSTRACT
The Pantanal of Mato Grosso presents distinct landscape units permanently, occasionally and periodically flooded areas. In the last ones, sampling is especially difficult due to the high heterogeneity occurring inter and intrastratas. This paper presents a comparison of different methodological approaches showing that they can influence decisively the knowledge of distribution organic matter dynamics. In such an area in order to understand the role of the flood pulse in the distribution dynamics of organic matter in a wetland at the Pantanal, we considered that there is spatial dependence between points. This consideration contradicts the classical statistic principle that focuses on the aleatority, and allowed the obtainment of a larger volume of information from a minor sampling effort, which means better performance, with time and money economy.
RESUMO
O Pantanal de Mato Grosso apresenta unidades distintas em sua paisagem áreas permanentemente alagadas, áreas eventualmente alagáveis e áreas periodicamente alagáveis. Nestas últimas, as amostragens são particularmente difíceis, dada a heterogeneidade não apenas entre os estratos a serem amostrados como também dentro dos mesmos. Este trabalho usa como exemplo a avaliação do papel do pulso de inundação na dinâmica de distribuição de matéria orgânica em um campo inundável pantaneiro para mostrar que diferentes enfoques metodológicos e delineamentos amostrais podem influenciar decisivamente. Partimos do princípio de que há dependência espacial entre os pontos, contrariando a estatística clássica que enfoca a aleatoriedade. Este procedimento permite a obtenção de maior volume de informações a partir de menor esforço amostral, o que significa melhor desempenho, com economia de tempo e recursos.

Full text: Available Index: LILACS (Americas) Type of study: Controlled clinical trial Country/Region as subject: South America / Brazil Language: English Journal: Braz. j. biol Year: 2002 Type: Article

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