Abstract
Este trabalho foi realizado na fazenda Jutaituba, localizada no município de Portel, Pará. O estudo foi realizado por meio de um inventário piloto com finalidade de estimar o estoque de carbono da parte aérea lenhosa de diferentes fitofisionomias encontradas na propriedade analisada. O objetivo deste trabalho foi analisar o tamanho de parcela ideal para ser utilizado no inventário amostral definitivo. Utilizou-se amostragem estratificada e 30 unidades amostrais de dimensão 10 x 250 m (2500 m²), onde mediu-se o CAP de todos os indivíduos vivos com DAP maior ou igual a 10 cm. Para a análise de tamanho de parcela, utilizou-se o método de coeficiente de correlação intraclasse. Através do inventário piloto, estimou-se a média do estoque de carbono na parte aérea lenhosa de 188,54 Mg.C.ha-1 (143,07 a 234,02 Mg.C.ha-1), com erro amostral de 24% com 95% de significância. Portanto, para um erro amostral de 10% com 95% de significância, seriam necessárias 187 unidades amostrais. De acordo com os resultados do estudo, determinou-se que o tamanho ótimo da unidade amostral a ser utilizada no inventário amostral definitivo será de 10 x 200 m (2000 m²). Palavras chave: Inventário florestal; biomassa; unidade amostral. Abstract Optimum plot size for estimate carbon stock from above ground tree biomass from phytophysiognomies in Eastern Amazon. This work was developed in Jutaituba farm, located in the county of Portel, Pará. The study was carried out by means of a pilot inventory with the purpose of estimating the carbon stock in above ground tree biomass from various phytophysiognomies found in the analyzed property. The main goal of this effort is to analyze the size of the ideal plot to be utilized in the definitive inventory. It was used Stratified Sampling and sample unities with dimensions of 10x250 m (2500 m2), in wich all the living individuals' measured CAP shown a DAP above 30 cm. For the plot size analysis it was utilized the Intraclass Correlation Coefficient method. Through the pilot inventory it was estimated the carbon stock average in above ground tree biomass of 188,54 Mg C.ha-1 (143,07 a 234,02 Mg C.ha-1) with a sampling error of 24% and 95% significance. Therefore, for a sampling error of 10% and 95% significance it would be needed 187 sample unities. By means of the plot size study, the size of the plot could be reduced as a way to reduce the costs of the inventory without harm to the estimations of the variable of interest. The dimension of the sampling unity to be utilized in the definitive inventory will be 10 x 200 m (2000 m²).Keywords: Forest inventory; biomass; sample unities.
Highlights
Carbono pela paisagem que substitui a floresta (FEARNSIDE, 2001)
Em vista da importância da estimativa de carbono por métodos indiretos, há necessidade de um adequado planejamento, uma vez que o custo de inventário florestal é elevado, ainda mais em áreas extensas, como as que são predominantes na região Amazônica
Pode-se também definir o tamanho ideal de parcela para o estudo, em função da variabilidade da população estudada e dos custos de acesso e medição das unidades amostrais
Summary
Estabeleceram-se esses dois parâmetros também para a área total e para cada tipologia, através dos seguintes estimadores: Coeficiente de correlação intraclasse: Em que: S2E = variância entre parcelas; S2D = variância dentro das parcelas; K = número de subparcelas. Variância populacional (variância entre subparcelas, como se fossem medidas numa AAS): Através das estimativas da variância das subparcelas e do coeficiente de correlação intraclasse, pode-se estabelecer a variância da média amostral, para a área total e para cada tipologia, em termos de megagramas de carbono por hectare, através do seguinte estimador: Em que: σ2 = variância populacional; Ρ = coeficiente de correlação intraclasse; Nk = número de unidades amostrais. Esse cálculo foi realizado tanto para área total como por tipologia e se procedeu da seguinte forma: Em que: k* = número ideal de subparcelas; CA = custo de acesso à parcela; CM = custo de medição da parcela; ρ = coeficiente de correlação intraclasse
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