QUALITY ASSURANCE AND QUALITY CONTROL IN FOREST INVENTORIES IN TERRA FIRME FOREST IN AMAZONAS-BRAZIL

Vol 2, 2017 - 63940
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Resumo

Os principais desafios que países tropicais, em desenvolvimento, enfrentam atualmente são os efeitos da mudança climática e o desenvolvimento sustentável. No Brasil, o uso e mudança do uso da terra são as principais atividades de desenvolvimento econômico e a principal fonte de emissão de gases de efeito estufa. O desenvolvimento por meio do uso adequado das florestas faz parte da solução, no entanto ainda há muita incerteza acerca de informações relacionadas à estoques. Estas estão relacionadas à qualidade dos dados de inventários florestais. O objetivo deste trabalho foi avaliar um inventário florestal e identificar os tipos de erros não amostrais (ENA) cometidos, quantifica-los e analisar seus efeitos nas estimativas dos estoques. Foram instaladas parcelas de área fixa em uma área de florestas maduras de terra firme (Manaus-AM). O inventário foi executado por duas equipes independentes que amostraram as mesmas parcelas em momentos distintos. Todos os profissionais passaram por um treinamento prévio. Durante as atividades de campo, foram realizadas observações acerca dos erros cometidos. Em seguida, os dados de cada equipe foram analisados individualmente e comparados entre si, por meio da ANOVA. A relação de ocorrência de ENAs variou de 0,5% a 9,5%. O mais comum foi o uso incorreto da fita diamétrica. A diferença de valores de diâmetro, de mais de 90% das árvores amostradas foi inferior à 1 cm, representando na média um desvio máximo de 2,5% em relação ao valor “real”. Por fim, a ANOVA apontou que independentemente de ENAs, as médias estimadas não apresentaram diferença significativas.

Instituições
  • 1 Hdom Engenharia e Projetos Ambientais
  • 2 Hdom Engenharia e Projetos Ambientais Ltda - EPP
  • 3 Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia
  • 4 Hdom Engenharia e Projetos Ambientais Ltda. - EPP
Eixo Temático
  • 16. Tópicos Especiais: Manejo e silvicultura
Palavras-chave
non sampling errors
monitoring
stock estimation