| dc.description.abstract | Este estudo teve como objetivo comparar dois métodos de amostragem, o de Bitterlich e três variações estruturais para o método de área fixa. O método de amostragem por ponto de Bitterlich e o método de amostragem de área fixa com parcela Circular, com Conglomerado Cruz e com Conglomerado em Linha, foram avaliados quanto à precisão e eficiência na estimativa das variáveis DAP médio, número de árvores, área basal e volume total, por hectare. Foram selecionadas três condições de plantios, localizados na fazenda Boa Vista, no município de Carambeí – Paraná, de propriedade da empresa Águia Florestal. Na análise simultânea das três condições para as estimativas das variáveis DAP médio e número de árvores, por hectare, o método de amostragem de área fixa com parcela Circular foi o mais preciso e eficiente. Já para a análise de área basal e volume, por hectare, o método de amostragem por ponto de Bitterlich foi o mais preciso e eficiente. As duas variações do método de área fixa com Conglomerado em Cruz e com Conglomerado em Linha apresentaram bons resultados, sendo o método de área fixa com
Conglomerado em Linha superior ao método de área fixa com Conglomerado em Cruz. De modo geral, o estudo atendeu às expectativas e mostrou que a amostragem com conglomerados pode ser utilizada com êxito, em plantios florestais, sendo os mesmos precisos e eficientes nas estimativas das variáveis em questão. Conforme resultados apresentados, conclui-se que eles estão dentro do esperado, sendo o método de área fixa com parcela Circular mais preciso e eficiente para a estimativa das variáveis DAP médio e número de árvores, já que se trata de um método no qual a seleção dos indivíduos é proporcional à área da parcela. O método por ponto de Bitterlich, por ser um método que faz a seleção dos indivíduos com probabilidade à área basal, foi mais preciso e eficiente para a estimativa das variáveis área basal e volume. Conclui-se também que é interessante a realização de mais pesquisa para o método de área fixa com conglomerados, no que diz respeito a melhores configurações de subunidades a serem usadas, como o número ideal e distâncias entre elas, já que apresentaram boas estimativas para as variáveis levantadas | pt_BR |
