Métodos de amostragem no levantamento da comunidade arbórea em floresta estacional semidecidual.

• Ano de defesa: 2002
• Autor(a) principal: Gorenstein, Mauricio Romero
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: amostragem – métodos; comunidades vegetais; florestas; forests; plant communities; plant populations; populações vegetais; sampling methods
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11142/tde-12112002-142138/

Métodos de amostragem no levantamento da comunidade arbórea em floresta estacional semidecidual foram comparados. Primeiro foi testado o método de Bitterlich a fim de selecionar o fator de área basal mais adequado para o estudo da comunidade arbórea. O critério de inclusão adotado foi todas as árvores com DAP > 10 cm. Os fatores de área basal de 2, 3 e 4 m 2 ha -1 amostraram 596, 408 e 297 indivíduos e 59, 57 e 50 espécies, respectivamente. As estimativas de área basal, DAP médio, diversidade e equabilidade não apresentaram diferenças significativas. O fator de área basal igual a 3 foi selecionado porque mostrou melhor resultado em relação ao tempo gasto e facilidade de campo. Em uma segunda análise, os métodos de parcelas de área fixa (100 parcelas contíguas), pontos quadrantes e pontos de Bitterlich foram comparados para o levantamento da comunidade arbórea. O critério de inclusão adotado foi todas as árvores > 10cm. As 100 parcelas contíguas de 10x10m amostraram 59 espécies. Os 177 pontos de quadrantes amostraram 69 espécies e os 45 pontos de Bitterlich (fator de área basal = 3 m 2 ha -1 ) amostraram 57 espécies. Ocotea indecora foi favorecida pelo método de Bitterlich. O método de Bitterlich apresentou dificuldades no trabalho de campo devido a falta de visibilidade em algum pontos. Entretanto esse método apresentou melhor resultado na amostragem de espécies quando o esforço amostral é analisado por unidades amostrais. O método de quadrantes foi melhor na análise do esforço amostral por tempo. Na terceira análise o efeito de desvios da completa aleatoriedade espacial sobre a estimativa de densidade produzida pelo método de quadrantes foi analisada através de simulação de Monte Carlo. Foram geradas florestas hipotéticas com padrão espacial regular e agrupado com diferentes densidades. O efeito do tamanho da amostra também foi analisado, porém não mostrou efeito significativo na redução do viés. Os valores de viés relativo da estimativa da densidade variaram desde +70,3% (florestas regulares) até -75,7% (florestas fortemente agrupadas). A densidade de árvores não causou efeito na estimativa do viés, com exceção para as florestas completamente aleatórias e regulares em lattice aleatorizado. O método de quadrantes superestima a densidade arbórea para as florestas com padrão regular e subestima a densidade para as florestas com padrão espacial agrupado. É importante saber a priori o padrão espacial da floresta a fim de se aplicar o método de quadrantes e saber interpretar os seus resultados.