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Efeito da árvore marginal nos estimadores populacionais obtidos por métodos de amostragem de área variável
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Universidade Federal de Lavras (UFLA)
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Programa de Pós-Graduação
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Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
Nesta pesquisa, objetivou-se avaliar o efeito da árvore marginal nos estimadores populacionais obtidos pelos métodos de amostragem de Bitterlich (1948),
Prodan (1968) e Strand (1958). A base de dados foi um censo realizado em fragmento de Floresta Ombrófila Mista Montana situado no Campus III da UFPR, Curitiba - PR. Todas as árvores com DAP ≥ 10 cm foram medidas, identificadas, georreferenciadas, e
consideradas como possíveis centros das unidades amostrais dos métodos. De todas as
árvores, 185 foram sorteadas, aleatoriamente, como início dos pontos amostrais para a estimativa de N.ha-1, G.ha-1 e V.ha-1 para os três tratamentos distintos: sem a influência da árvore marginal, contagem de meia árvore e contagem da árvore marginal corrigida
pelo Fator P de Péllico Netto (1994). Independente do método e do tratamento utilizado ocorreu super estimativa do N.ha-1. Para a estimativa da área basal, bem como do volume por hectare, o método de Bitterlich apresentou os melhores resultados, seguido de Strand e Prodan, respectivamente. A aplicação do fator P nas árvores marginais não melhorou expressivamente os estimadores populacionais a ponto de se diferenciar satisfatoriamente da estimativa gerada com as árvores marginais, contadas como meia árvore ou sem a sua influência.
Abstract
The objective of this research was to evaluate the effect of the borderline tree in the population parameters estimated by Bitterlich (1948), Prodan (1968) and Strand (1958) sampling methods. The database came from a census carried out in a fragment of Mixed Ombrophylous Montana Forest located in the Campus III, of Federal University of Parana, Curitiba-PR, Brazil. All trees with DBH ≥ 10 cm were measured, identified, georeferenced, and considered as possible plot center of the sampling units in each method. The sampling simulation was conducted with 185 randomly selected points for the estimation of N.ha-1, G.ha-1 and V.ha-1 to three different treatments: without the influence of borderline tree, count half borderline tree and count of partial borderline tree corrected by the P factor introduced by Péllico Netto (1994). Regardless of the method and the treatment used there was always an overestimation of N.ha-1. To estimate the basal area and volume per hectare, the Bitterlich method achieved the best results, followed by Strand and Prodan, respectively. Application of P factor in borderline trees did not cause a significant improvement in the population estimators compared with the estimates generated by borderline trees counted as half a tree or without its influence.
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