A amostragem é o processo mais eficiente e utilizado no Inventário Florestal, tratando-se de uma ferramenta que permite avaliar uma porção representativa da área, sendo utilizada em grandes áreas de florestas, em que se torna inviável a medição de toda a área.
A teoria da amostragem aplicada em florestas tropicais, surgiu no século XIX no Sudeste Asiático. Em 1850 foi realizado um inventário na Birmânia, numa área de floresta tropical, utilizando-se o procedimento de amostragem sistemática. As técnicas de amostragem aplicadas em inventário florestal tiveram grande impulso na década de 30, com as primeiras publicações a respeito de análises de variância e covariância.
No Brasil, estes métodos foram introduzidos principalmente pelos técnicos da FAO através da formação dos primeiros engenheiros florestais a partir de 1964 e da primeira quantificação dos recursos florestais na Amazônia brasileira, e sul do país, em fins de 1958 e início de 1960.
De um modo geral, a amostragem realizada em florestas homogêneas como é o caso de reflorestamentos, é mais fácil do que em florestas heterogêneas como é o caso das florestas nativas, pois neste caso os custos são mais elevados, uma vez que há necessidade de uma maior intensidade amostral.
Para facilitar a compreensão de amostragem, é importante o conhecimento dos seguintes conceitos:
- Amostra
A amostra pode ser definida como uma parte da população, constituída de indivíduos que apresentam características comuns que identificam a população a que pertencem. É importante garantir que a amostra seja representativa da população, ela deve possuir as mesmas características básicas da população, no que diz respeito à variável a ser estimada.
Reflorestamento: Métodos de plantio
- Unidade Amostral
A unidade amostral é o espaço físico sobre o qual são observadas e medidas as características quantitativas e qualitativas da população. As unidades amostrais podem ser constituídas por parcelas de área fixa, pontos amostrais ou árvores.
- Intensidade Amostral
É a razão entre o número de unidades da amostra e o número total de unidades da população, ou também pode ser expressa pela razão entre a área amostrada e a área total da população.
Classificação da Amostragem
- Conforme a periodicidade:
Uma ocasião: quando é efetuada uma única abordagem na população considerada.
Multiplas ocasiões: quando são realizadas várias abordagens da mesma população. Neste caso a amostragem é repetitiva ou periódica e sua realização se faz em espaços regulares de tempo, sendo que este tipo de amostragem é também conhecido como monitoramento da população.
- Conforme a estrutura
Aleatória: quando as unidades amostrais são sorteadas com um critério probabilístico aleatório. A amostragem aleatória divide-se em dois grupos:
a) aleatória irrestrita: implica que nenhuma restrição é imposta ao processo de seleção das unidades.
b) aleatória restrita, na qual a unidade mínima da amostragem é dependente de uma prévia restrição imposta à população a ser amostrada.
Sistemática: consiste na seleção de amostras nas quais o processo probabilístico caracteriza-se pela seleção aleatória da primeira unidade amostral, sendo que, a partir da primeira, todas as demais unidades da amostra são automaticamente selecionadas e sistematicamente distribuídas na população.
Mista: consiste numa seleção amostral envolvendo sempre dois ou mais estágios, em que haja ou estejam presentes as seleções aleatórias e sistemáticas simultaneamente. Geralmente nesta estrutura amostral o primeiro estágio é aleatório.
Dentro destes três arranjos estruturais situam-se os processos de amostragem mais usados em inventário florestal sendo eles:
- Amostragem Aleatória Simples
Trata-se do processo fundamental de seleção a partir do qual derivam os demais procedimentos de amostragem, e visa o aumento da precisão das estimativas e a redução dos custos do levantamento.
Esta amostragem requer que todas as combinações possíveis de unidades amostrais da população tenham igual chance de serem amostradas, sendo que a seleção de cada unidade amostral deve ser livre de qualquer escolha e totalmente independente da seleção das demais unidades da amostra
Neste processo, a área florestal a ser inventariada é tratada como uma população única. Os principais parâmetros e estimativas obtidos através da amostragem aleatória simples são: média aritmética, variância, desvio padrão, variância da média, erro padrão, coeficiente de variação variância da média relativa, erro de amostragem, intervalo de confiança para média, total da população, intervalo de confiança para o total, estimativa mínima de confiança, estimativas por razões.
- Amostragem Estratificada
No caso de uma população com grande variabilidade, é possível dividir tal população em subpopulações ou estratos homogêneos, de forma que os valores da variável de interesse variem pouco de uma unidade para outra, podendo ser obtida uma estimativa precisa de uma média de um estrato qualquer, através de uma pequena amostra deste estrato.
As estimativas dos estratos podem ser combinadas, resultando estimativas precisas para toda a população. Os principais parâmetros e estimativas obtidos através deste processo, são: média por estrato, média estratificada, variância por estrato, variância estratificada, variância da média estratificada, erro padrão, erro de amostragem, intervalo de confiança para média, total por estrato e para a população, intervalo de confiança para o total.
- Amostragem Sistemática
Consiste na seleção de unidades amostrais a partir de um esquema rígido e preestabelecido de sistematização, com o propósito de cobrir a população, em toda a sua extensão, e obter um modelo sistemático simples e uniforme.
A localização das unidades amostrais geralmente é mais fácil em uma amostra sistemática do que em uma aleatória, uma vez que as unidades são distribuídas segundo uma orientação. Os principais parâmetros e estimativas obtidos através deste processo são: média, variância da média, erro padrão, erro de amostragem, intervalo de confiança para média, total estimado, intervalo de confiança para o total.
- Amostragem em Dois Estágios
Consiste na divisão da população em um número de unidades do primeiro estágio (primárias), as quais podem ser subdivididas em um número de unidades do segundo estágio (secundárias). As unidades primárias são geralmente pré-definidas em tamanho e forma, assim como as subunidades ou unidades secundárias que são alocadas das unidades primárias.
A amostragem em dois estágios é incluída entre os processos aleatórios restritos, uma vez que o segundo estágio de amostragem fica restrito ao primeiro. Os principais parâmetros e estimativas obtidos através deste processo são: média da população por subunidade, média das subunidades por unidade primária, variância por subunidade, variância da média, erro padrão, erro de amostragem, intervalo de confiança para média, total da população, intervalo de confiança para o total.
- Amostragem em Conglomerados
É uma variação da amostragem em dois estágios, em que o segundo estágio é sistematicamente organizado dentro do primeiro estágio de amostragem. A sistematização das unidades secundárias dentro das unidades primárias produz a maior redução dos custos de amostragem devido à flexibilidade à e facilidade operativa de localização, instalação e medição.
As unidades secundárias são previamente definidas em forma, tamanho e arranjo espacial, caracterizando assim a fixação estrutural do segundo estágio de amostragem. Os conglomerados são organizados das mais diversas formas, tamanhos e arranjos espaciais.
Os principais parâmetros e estimativas obtidos através deste processo são: média da população por subunidade, média das subunidades por conglomerado, variância da população por subunidade, variância da média, coeficiente de correlação intra-conglomerados, variância da média relativa, erro padrão, erro de amostragem, intervalo de confiança para média, total estimado, intervalo de confiança para o total.
- Amostragem Sistemática com Múltiplos Inícios Aleatórios
A amostragem sistemática com um início aleatório assemelha-se à amostragem em conglomerados com um conglomerado apenas, na qual a unidade conglomerada consiste de um número de subunidades distribuídas uniformemente sobre a população. Tal amostra fornece uma estimativa eficiente, consistente e sem tendência da média de tal população. Porém, nenhum método conhecido obtém a estimativa exata da variância de uma amostra sistemática com um único início aleatório.
Quando são tomados múltiplos inícios aleatórios, a amostra sistemática representa uma estrutura em conglomerados com várias unidades, e, sendo assim, é possível obter a estimativa exata da variância. Os principais parâmetros obtidos através deste processo são: média da população por subunidade, média das subunidades por conglomerado, variância da população por subunide, coeficiente de correlação intraconglomerados, intensidade de amostragem, variância da média, erro padrão, erro de amostragem, intervalo de confiança para média, total estimado, intervalo de confiança para o total.
- Amostragem em Múltiplas Ocasiões
Neste processo são realizadas sucessivas abordagens que permitem avaliar o caráter dinâmico da população, bem como uma série de variáveis indispensáveis para a definição do manejo a ser aplicado à floresta em um horizonte de tempo pré-determinado.
As informações obtidas na primeira abordagem são correlacionadas às da segunda, quando um conjunto de unidades amostrais é remedido em cada uma das abordagens, permitindo que seja estabelecida uma íntima ligação entre elas. Este procedimento resulta, no caso dos inventários florestais contínuos, na obtenção de uma série de informações fundamentais aos manejadores como avaliação do crescimento, mudanças volumétricas entre outros.
Os parâmetros e estimadores são:
a) Primeira ocasião: média, variância, variância da média, erro padrão, erro de amostragem, intervalo de confiança para a média, total da população, intervalo de confiança para o total.
b) Segunda ocasião: média, variância, variância da média, erro padrão, erro da amostragem, intervalo de confiança para média, total da população, intervalo de confiança para o total.
c) Mudança ou crescimento: média, variância da média, erro padrão, erro da amostragem, intervalo de confiança para média, crescimento total estimado, intervalo de confiança para o total.
Métodos de Amostragem
Entende-se por método de amostragem a abordagem referente a uma unidade amostral. A seleção desta unidade amostral é feita de acordo com um critério probabilístico previamente definido, o qual estabelece o método de seleção. Existem vários métodos de amostragem, destacando-se entre eles os seguintes:
Método da Área Fixa: método em que a seleção dos indivíduos é feita proporcionalmente à área da unidade e à freqüencia dos indivíduos que nela ocorrem. É o mais antigo e conhecido método de amostragem. A não exigência de conhecimentos especializados para sua implantação no campo e o perfeito controle das informações obtidas parecem ser os maiores argumentos para a preferência deste método.
Método de Bitterlich: o método consiste em cortar as árvores em um giro de 360°, cujos diâmetros à altura do peito (dap) são iguais ou maiores que a abertura angular equivalente a : 2 sen angulo fixo/2. O vértice do ângulo fixo é o ponto central da unidade amostral. A seleção das árvores: é efetuada proporcionalmente a área basal, ou quadrado do diâmetro e à freqüência. Este método tem sido utilizado em inventário de florestas plantadas pela inovação que ele representa ao método convencional de área fixa.
Método de Strand: este método focaliza o critério probabilítico de seleção dos indivíduos na unidade amostral com proporcionalidade ao diâmetro, para o cálculo da área basal e o número de árvores por hectare, e proporcional à altura das árvores, para se obter o volume por hectare. Sua abordagem é feita em linhas dentro da floresta e em pontos de estação como no caso de Bitterlich.
Método de 6 Árvores (Prodan): método em que se considera a medição de seis árvores e a distância ou raio da Sexta árvore como referência da unidade amostral.
Redação Ambiente BRasil
