Influência Do Tamanho E Forma Da Unidade Amostral Sobre a Estrutura De Dependência Espacial Em Quatro Formações Florestais Do Estado De São Paulo

Abstract

O tamanho e forma da unidade amostral tem grande influência na percepção da autocorrelação espacial. Dessa forma, a escolha de uma escala adequada para o estudo de processos espaciais é extremamente importante, pois a dinâmica espacial pode ser considerada significante, insignificante ou inoperante a depender da escala utilizada ou, ainda, as relações entre as variáveis podem ser obscurecidas ou distorcidas. O objetivo deste trabalho foi estudar, por meio de técnicas geoestatísticas baseadas em modelos, a estrutura de continuidade espacial, analisando a influência do tamanho e forma das unidades amostrais. Para este estudo, quatro parcelas permanentes de 320 x 320 m foram divididas em grades utilizando parcelas quadradas de 5 x 5 m, 10 x 10 m e 20 x 20 m, e retangulares 10 x 20 m, 10 x 30 m, 10 x 40 m, 10 x 50 m e 5 x 80 m sendo determinadas a área basal e biomassa para cada parcela. É clara a influência do tamanho e forma da parcela sobre a percepção da estrutura de continuidade espacial. No entanto, as parcelas de formas retangulares de 10 x 40 m foram capazes de captar a variabilidade das formações e parcelas de 20 x 20 m descreveram melhor a estrutura espacial.Palavras-chave: Parcela permanente; formações florestais; geoestatística baseada em modelos; critério de informação de Akaike. AbstractInfluence of sample unit size and shape on spatial structure dependence in four forest formations in the State of São Paulo, Brazil. The size and shape of sampling units have a large influence on the perception of spatial autocorrelation. Thus, the choice of an appropriate scale for the study of spatial processes is extremely important, because the spatial dynamics can be considered as significant, insignificant or irrelevant depending on the scale used, or the relationship between variables may be obscured or distorted. The aim of this work was to study the structure of spatial continuity, by model-based geostatistical,analyzing the influence of sample unit size and shape . For this study, four permanent plots of 320 x 320 m were divided into grids using square plots of 5 x 5 m, 10 x 10 m and 20 x 20 m, and rectangular plots of 10 x 20 m, 10 x 30 m, 10 x 40 m, 10 x 50 m and 5 x 80 m. Basal area and biomass were determined for each plot. The influence of size and shape of the plot on the perception of the structure of spatial continuity was clear. However, the rectangular plots of 10 x 40m were able to identify the variability of the forest, and the plots of 20 x 20m were the best to describe the structure of spatial continuity.Keywords:Permanent plot; forest formations; model-based geostatistics; Akaike information criterion.

Continuidade Espacial Do Número De Árvores E Da Área Basal De Uma Floresta Ombrófila Mista Sob Diferentes Formas E Tamanhos De Unidades Amostrais

“…Similar behavior was observed by Oda-Souza et al (2010) in four forest formations in São Paulo state, Brazil, and by Bellehumeur et al (1997) when they evaluated the density of species in a Malasian tropical forest.…”

“…Due to the sample grid configuration, with predominance of one-direction points (East-West), the semivariograms presented small number of values observed to consider the 50 x 50 m sample units as the most suitable. In this sense, Oda-Souza et al (2010) observed that the spatial dependence of the variable biomass was intensified with the increase in square sample units which was not seen in rectangular sample units.…”

“…Throughout the last few years, some studies were carried out to determine the most significant scales to detect spatial continuity (BELLEHUMEUR et al, 1997;ODA-SOUZA et al, 2010). However, regarding the use of geostatistical techniques in native forests, researches are still the need to indicate the best shape and size of sample units.…”

Optimization of Sample Design Sizes and Shapes for Regionalized Variables Using Simulated Annealing

“…Studies in the present literature have assessed the use of classical spatial sampling schemes, including random, centered systematic, triangular, hexagonal and stratified schemes, for experimental planning in order to find information that may support an efficient description of spatial variability in the georeferred data (McBratney et al, 1981;Yfantis et al, 1987, Oda-Souza et al, 2010. Nevertheless, with the acceptance of variations in the parameters and characteristics that support the spatial process, such as the nugget, sill, range and anisotropy effects, the sampling schemes described above have generated very unreliable results (Yfantis et al, 1987;Dunn and Harisson, 1993;Diggle and Ribeiro Junior, 2007).…”

Fitossociologia Do Componente Arborescente-Arbóreo De Uma Floresta Estacional No Vale Do Rio Uruguai, Brasil

“…Esses valores podem ter sido influenciados, dentre uma série de outros fatores, pela forma retangular dos 1,02 ha amostrados, uma vez que áreas com esse desenho possuem um maior efeito de borda e representam melhor os efeitos dos gradientes na composição da vegetação do que amostras quadradas ou circulares (FELFILI; CARVALHO; HAIDAR, 2005; FELFILI et al, 2011), portanto, áreas quadradas tendem a descrever melhor a estrutura e formas retangulares a variação na vegetação (ODA-SOUZA et al, 2010), o que pode ajudar a explicar o fato de a curva espécies/área não ter mostrado tendência à estabilização (Figura 2), sendo que a partir da 51º parcela, 17 espécies (22%) foram acrescidas.…”