Amostragem para a estimativa de produção de sementes de castanheira‑do‑brasil em floresta nativa

Abstract

Resumo -O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho necessário da amostra para estimar a produção individual e populacional de árvores de castanheira-do-brasil (Bertholletia excelsa) em floresta nativa, bem como avaliar diferentes sistemas de amostragem. Os dados foram obtidos em um castanhal na região do Itã, em Caracaraí, RR. A produção de frutos e sementes de 239 árvores foi monitorada de 2007 a 2010. Com base na relação das características das árvores (diâmetro, tipo morfológico e variáveis de copa) com a produção, o tipo de alocação e a periodicidade da amostra, foram testados sete procedimentos de amostragem. Para verificar a precisão e a acurácia, foram tomadas 128 amostras da população e calculados o erro-padrão da média, o intervalo de confiança e o erro absoluto. Para estimar a produção de uma árvore a 1% de probabilidade, é necessário amostrar, em média, 97% dos frutos. Para o limite de erro de 10%, é necessário amostrar 33% dos frutos. A amostragem contínua, estratificada pelo diâmetro à altura do peito em seis estratos, e a alocação proporcional ao número de árvores na classe diamétrica são os procedimentos de amostragem mais indicados.Termos para indexação: Bertholletia excelsa, floresta nativa, inventário florestal, produtos florestais não madeireiros. Sampling for the estimate of Brazil nut production in native forestAbstract -The objective of this work was to determine the necessary sample size in order to estimate individual and populational production of Brazil nut trees (Bertholletia excelsa) in a native forest, and to evaluate different sampling systems. Data were obtained from a grove in the Itã region, Caracaraí county, RR, Brazil. Fruit and seed production from 239 trees was monitored from 2007 to 2010. Seven sampling procedures were tested based on the relationship of tree characteristics (diameter, morphological type, and canopy traits) with production, allocation type, and sample periodicity. To verify the precision and accuracy, 128 samples were taken from population, then it was calculated the standard error of mean, confidence interval, and the absolute error. To estimate tree production at 1% of probability, it is necessary to sample 97% of fruit, on average. For a 10% error limit, it is necessary to sample 33% of fruit. Continuous sampling, stratified by the diameter at breast height in six strata, and proportional allocation to the number of trees in the diameter class are the most suitable sampling procedures.

Tamanho da Amostra para Estimar Produção de Sementes de Castanheiras Nativas

“…Sendo assim, para se obter estimativas precisas da produção total de sementes de castanha-do-Brasil, é preciso a amostragem de praticamente a totalidade dos frutos. Tonini (2013), em seu estudo que objetivou estimar a produção de castanhas analisando 513 frutos, provenientes de 8 árvores do município de Caracaraí, Roraima, obteve resultados semelhantes para o limite de erro de 1%, sugerindo a amostragem de todos os frutos para o cálculo preciso da produtividade, o limite de erro de 5% necessitou de uma amostra 64,6%, variando entre 41 e 68,7%, e para o erro de 10%, foi necessária a amostragem de 33% do número de frutos com variação de 15,3 e 48,4%. Sendo pertinente definir o tamanho da amostra, em função da variabilidade individual na população, devido ao fato de que erros de estimativa podem ocorrer por causa de pequenas amostras.…”

“…Também os níveis de investimento, tempo e habilidades necessários para sua avaliação, dificultam a aplicabilidade e adaptação das técnicas florestais já existentes, sendo praticamente inexistentes, os sistemas amostrais testados e validados para produtos florestais não madeireiros (TONINI, 2013). A castanha-do-Brasil, amêndoa proveniente da espécie (Bertholletia excelsa H. B. K.), árvore que alcança 50 m de altura, e até 3 m de diâmetro, e de ocorrência marcante nas florestas Amazônicas, tem grande importância econômica para três países amazônicos (Bolívia, Brasil e Peru), destacando-se como um produto florestal fundamental para a promoção da conservação da Amazônia, e para o desenvolvimento dos povos da floresta e do campo (DUCHELLE et al, 2012;SORIANO et al, 2011).…”

Sampling methods for titica vine (Heteropsis spp.) inventory in a tropical forest

“…Studies focusing on the type of sampling for inventory of NTFPs are also scarce, and only a few studies propose specific inventory methodologies for non-timber species (Bruzinga et al 2014;Evans and Viengkham 2001;Kleinn et al 1996;Stockdale andWright 1996, andTonini 2013). Studies sampling approaches for inventory are typically focused on analysis and ecological processes in the form of phenological or regeneration evaluations (D'Eça-Neves and Morellato 2004;Gama et al 2001) and/or the stock of wood in natural forests (Cavalcanti et al 2011;Piqué et al 2011) and plantations (Druszcz et al 2010;Fick 2011).…”

Patrón espacial y métodos de muestreo para Bertholletia excelsa (castaña de Pará) en la Mesorregión del Bajo Amazonas, estado de Pará, Brasil

“…Además, es una especie clave para el desarrollo socioeconómico de las comunidades y el mantenimiento de los beneficios directos e indirectos de los bosques (Tonini 2013). Sin embargo, la gestión del bosque B. excelsa en la Amazonia oriental no es todavía una realidad, dándose la recolección de semillas sin un previo desarrollo de un plan de manejo forestal sostenible.…”

“…Sin embargo, inspeccionar a todos los individuos en el área de gestión no es factible debido al tiempo y los recursos limitados, lo que hace necesario el uso de metodologías de muestreo precisas, representativas y económicamente viables (Tonini 2013) El interés del uso y el comercio de este producto crece junto con la necesidad de investigar sobre la cuantificación de las especies, dado que hay pocos estudios que tratan de definir los sistemas de muestreo para las especies no maderables en la Amazonia (Wong et al 2001). Las características comunes a las especies no maderables, tales como la estacionalidad, la movilidad, la necesidad de cuantificar mediante métodos no destructivos, y especialmente, su rareza y agrupamiento, dificultan la utilización de técnicas tradicionales de muestreo (Vieira 2015).…”