Amostragem para levantamento da produção de sementes de Araucaria angustifolia (Bert.) O. Ktze

Abstract

Resumo: As estimativas de produção de sementes de A. angustifolia têm como base a relação do número de árvores fêmeas em uma floresta, o número de pinhas em cada árvore, o número de sementes no interior de cada pinha e a variável de interesse que é o peso individual de cada semente. Do ponto de vista estatístico, fica evidente uma estrutura hierárquica em múltiplos estágios com tamanhos populacionais desiguais e dependentes. Neste estudo foi aplicado um processo de amostragem em três estágios, considerando cada árvore fêmea como uma unidade amostral ou unidade primária, o número de pinhas como subunidades amostrais de cada árvore ou unidades secundárias e o número de sementes como subunidades de cada pinha ou unidades terciárias. Para equalizar os tamanhos desiguais populacionais foram efetuadas ponderações no primeiro e no segundo estágio da amostragem. A contagem de pinhas por árvore fêmea na área de estudo foi obtida por meio de imagens aéreas de alta resolução. O número de sementes por pinha e o peso individual de cada semente foram simulados com base no ajuste de probabilidade de dados reais secundários. Os resultados mostram que a variabilidade é decrescente nos três níveis amostrais e, embora em menor número, árvores altamente produtivas contribuem significativamente para o aumento da variância da amostra, ou seja, a variância do peso das sementes entre árvores. As ponderações foram essenciais para equalizar os tamanhos desiguais das unidades amostrais e evitar que o resultado da produção de sementes de árvores mais produtivas e menos abundantes fossem subestimadas no inventário. A utilização de imagens aéreas permitiu uma avaliação prévia ao período de colheita e permitiu encontrar na floresta fenótipos altamente produtivos. Em linhas gerais, o processo de inventário proposto neste estudo apresentou grande potencialidade para o monitoramento da produtividade de sementes de A. angustifolia e suas flutuações. A simulação de dados se mostrou uma poderosa ferramenta para o desenvolvimento do processo de amostragem, principalmente por se tratar de um arranjo amostral em múltiplos estágios, no qual as variáveis podem ser de difícil obtenção, como o caso do estudo dos produtos florestais não madeireiros.

Abstract: Estimates of seed production of A. angustifolia is based on the relationship of the number of female trees in a forest, the number of pinecones on each tree, the number of seeds inside each pinecone, and the variable of interest, which is the individual weight of each seed. From a statistical point of view, a multi-stage hierarchical structure with unequal and dependent population sizes is evident. In this study a three-stage sampling process was applied, considering each female tree as a sampling unit or primary unit, the number of pinecones as sampling subunits of each tree or secondary units, and the number of seeds as subunits of each pinecone or tertiary units. To equalize the unequal population sizes weightings were applied at the first and second sampling stages. The count of pinecones per female tree in the study area was obtained using high resolution aerial imagery. The number of seeds per pinecone and the individual weight of each seed were simulated based on probability fitting of real secondary data. Results show that variability is decreasing in the three sampled stages, and although fewer in number, highly productive trees contribute significantly to the increase in sample variance, i.e., seed weight variance among trees. The weightings were essential to equalize the unequal sizes of the sampling units and avoid that the seed production results of more productive and less abundant trees were underestimated in the inventory. The use of aerial images allowed an evaluation prior to the harvest period and made it possible to find highly productive phenotypes in the forest. In general, the inventory process proposed in this study showed great potential for monitoring the seed productivity of A. angustifolia and its fluctuations. The data simulation proved to be a powerful tool for development of the sampling process, mainly because it is a multi-stage sampling arrangement, where the variables can be difficult to be obtained, as the case of the study of non-timber forest products.