| Revista: | Acta Amazonica |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000446750 |
| ISSN: | 0044-5967 |
| Autores: | Rodrigues, Nivea Maria Mafra1 David, Hassan Camil2 Ferreira, Gabriel William Dias3 Araujo, Emanuel José Gomes4 Morais, Vinícius Augusto5 |
| Instituciones: | 1Universidade Federal do Espirito Santo, Departamento de Ciencias Florestais e da Madeira, Jeronimo Monteiro, Espirito Santo. Brasil 2Universidade Federal Rural da Amazonia, Capitao Poco, Para. Brasil 3Universidade Federal de Lavras, Departamento de Ciencias Florestais, Lavras, Minas Gerais. Brasil 4Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Departamento de Silvicultura, Seropedica, Rio de Janeiro. Brasil 5Universidade do Estado de Mato Grosso, Alta Floresta, Mato Grosso. Brasil |
| Año: | 2021 |
| Periodo: | Jul |
| Volumen: | 51 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 199-206 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en inglés | While the Brazilian National Forest Inventory (NFI) is in progress, there is a growing demand to understand the effect of cluster size on the accuracy and precision of forest-attribute estimation. We aimed to find the minimum cluster size (in area) to estimate merchantable volume (MV) with the same accuracy and precision as the estimates derived from the original cluster of 8,000 m2. We used data from an inventory carried out in a forest unit (Bom Futuro National Forest) in the southwestern Brazilian Amazon, where 22 clusters were distributed as a two-stage sampling design. Three products were evaluated: (i) MV of trees with a diameter at breast height (DBH) ≥ 20 cm (P1); (ii) MV of trees with DBH ≥ 50 cm (P2); and (iii) MV of commercial species with DBH ≥ 50 cm and stem quality ‘level 1’ or ‘level 2’ (P3). We assessed ten scenarios in which the cluster size was reduced from 8,000 m2 to 800 m2. The accuracy of P1, P2 and P3 was highly significantly lower for reductions < 2,400 m². The precision was more sensitive to variations in cluster size, especially for P2 and P3. Minimum cluster sizes were ≥ 2,400 m² to estimate P1, ≥ 4,800 m² to estimate P2, and ≥ 7,200 m² to estimate P3. We concluded that it is possible to reduce the cluster size without losing the accuracy and precision given by the original NFI cluster. A cluster of 2,400 m² provides estimates as accurate as the original cluster, regardless of the evaluated product |
| Resumen en portugués | 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 |
| Disciplinas: | Agrociencias |
| Palabras clave: | Silvicultura, Inventario forestal, Producción de madera, Especies maderables, Amazonia |
| Keyword: | Silviculture, Forest inventory, Wood production, Timber species, Amazon |
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