Amostragem e agrupamento de dados de relação hipsométrica em inventários florestais de Cerrado Tocantinense

Abstract

Este estudo foi conduzido com o objetivo de avaliar o emprego de equações hipsométricas em cerrado sensu stricto focalizando o sistema de amostragem e o agrupamento dos dados de relação hipsométrica. Para isso, foram utilizadas 46 parcelas de 1.000 m2 cada, onde 13 parcelas foram empregadas na simulação de seis diferentes sistemas de amostragem e na estratificação de dados para o ajuste de modelos hipsométricos. As 33 parcelas restantes foram reservadas para um teste de aplicação das equações hipsométricas geradas, onde, para decidir quanto ao modelo hipsométrico e sistema de amostragem, foram adotados os critérios estatísticos: erro padrão residual e correlação linear múltipla, além da análise da distribuição de resíduos. Após esta decisão, foi utilizado um teste de identidade de modelos para verificar a melhor forma de preparar a base de dados visando o ajuste de modelos hipsométricos. Concluiu-se que a relação funcional linear: Ln(h)=f[Ln(N); Ln(dq/d); 1/d] foi a mais adequada para caracterizar a relação hipsométrica em inventários florestais de cerrado sensu stricto e deve ser ajustada com dados obtidos nas 50 primeiras árvores de cada parcela, sem agrupamento por classe de diâmetro.

This study aimed at evaluating the application of linear hypsometric equations in savanna located in the state of Tocantins, Brazil. Data were obtained in 46 plots of 1,000 m2 each, and 13 plots were used to simulate six different systems of data sampling to fit hypsometric models. The remaining 33 plots were reserved for an application test of generated hypsometric equations. In this assessment, to decide the sampling system and model, in addition to the residual graphic analysis, the following statistic criteria were adopted: residual standard error and multiple linear correlation. After this decision, a model identity test was applied to determine the best way to prepare the database aiming at the hypsometric models adjustment. We concluded that the linear functional relation: Ln(h)=f[Ln(N); Ln(dq/d); 1/d] fitted with data from the first 50 trees of each plot and, independently, from diameter class, was the most appropriate to characterize the hypsometric relation in savanna in Tocantins.