Curso de Inventário Florestal

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1 Curso de Inventário Florestal Prof. Fábio Venturoli Engenheiro Florestal com mestrado e doutorado em Ciências Florestais (UnB) Professor de Inventário Florestal na UFG e de Estatística no Programa de Pós- Graduação em Agronomia (PPGA/UFG) Atuação: Análise Quantitativa e Qualitativa de Vegetação: estudos ao longo do tempo ou espaço. [Inventário Florestal e suas aplicações]

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5 VI turma do curso capacitação em Inventário Florestal Programa do curso I. Situações-problema II. Definição de inventário florestal e floresta III. Tipos de inventário florestal IV. Teoria de amostragem V. Mensuração florestal VI. Processos de amostragem I. Aleatória, sistemática, estratificada VII. Fitossociologia e Diversidade VIII. Discussões

6 I. Situações-problema ART Marcação das parcelas (vistoria) Placas para identificação das espécies Aleatorização e sistematização das parcelas Acesso: estradas, relevo Intensidade amostral 2%? Erro amostral: 10% e 20%?

7 DEMANDA Aceitar IFs com diretrizes técnicas e estatística básica. IBGE 2012, reconhecido mundialmente. Intensidade amostral: 2%

8 DEMANDA Amostragem aleatória versus sistemática Limite de inclusão na amostragem: 7cm Cerrado 10cm Amazônia Método de sorteio da primeira unidade amostral

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11 Inventário Florestal Nacional - IFN

12 Visão geral do sistema de amostragem do IFN (campo) 1 Grade nacional de pontos amostrais (~20 x 20 km) 2 Grade contempla pontos amostrais sobre todos as tipologias florestais 3 - Conglomerados são instalados em cada ponto amostral

13 Medição dos indivíduos nas subunidades PROCEDIMENTOS GERAIS Limites de inclusão na amostragem NÍVEL DIMENSÕES (m) ÁREA (m 2 ) LIMITES DE INCLUSÃO BIOMA I 0,4 x 0,6 0,24 Plantas herbáceas Todos II 5 x 5 25 III 10 x IV 20 x V 20 x Regeneração natural h 1,3 m e DAP < 5 cm Regeneração natural 5 cm DAP < 10 cm Árvores DAP 10 cm Árvores DAP 40 cm Todos Todos Todos Amazônia

14 II. Inventário Florestal 1. Atividade que visa informar sobre os recursos florestais existentes em uma determinada área.

15 II. Inventário Florestal 2. Ramo da ciência florestal que visa avaliar as variáveis qualitativas e quantitativas da floresta e suas inter-relações, assim como dinâmicas de crescimento e sucessão florestal.

16 II. Inventário Florestal 3. Qualquer tipo de levantamento florestal, porém a marca registrada de um IF é a sua representatividade amostral e sua validade estatística.

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18 Definição de Floresta "floresta" qualquer vegetação que apresente predominância de indivíduos lenhosos, onde as copas das árvores se tocam formando um dossel. mata, mato, bosque, capoeira, selva... Para tratar de florestas no meio acadêmico, científico e governamental, necessita-se de uma definição mais técnica e objetiva, que possibilite a estimativa de área de florestas do país e também atendam a regulamentos e normas, nacionais ou internacionais, que não podem permitir dúvidas de interpretação.

19 "Floresta - área medindo mais de 0,5ha com árvores maiores que 5m de altura e cobertura de copa superior a 10%, ou árvores capazes de alcançar estes parâmetros in situ. Isso não inclui terra que está predominantemente sob uso agrícola ou urbano."

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21 III. Tipos de inventários florestais Quanto ao detalhamento dos resultados Exploratórios/mapeamento De reconhecimento Detalhados IF 100% Abordagem da população no tempo Temporários Contínuos

22 IV. Teoria de amostragem Mensuração florestal Tamanho e forma de parcelas Representatividade amostral Validade estatística Média, variância, erro padrão e intervalo de confiança

23 Mensuração da árvore Diâmetro à Altura do Peito - DAP DAP: ±1,30m de altura Facilita o trabalho e o manuseio de instrumentos de medida Diminui o risco de problemas ergonômicos ao mensurador Padronização mundial da altura de tomada da medida Diameter at breast height (DBH)

24 Instrumentos para medir o diâmetro 1. SUTA

25 2. Fita Métrica DAP = CAP π Vantagens Baixo custo Fácil aquisição, manuseio e transporte no campo. Mede-se o perímetro: indicada para estudos de dinâmica florestal CAP = 2. π. Raio; D = 2. Raio R CAP = πdap ou DAP = CAP/π

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31 Ponto de medição do DAP

32 Alturas - H

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34 Instrumentos para medição de alturas

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37 Inferência estatística A principal meta de uma análise estatística é fazer inferência sobre uma população a partir do exame de uma amostra desta população.

38 Teoria de amostragem Amostragem: ato ou processo de seleção e escolha dos elementos de uma população para constituir uma amostra Amostra: Subconjunto de uma população por meio do qual se estabelecem ou estimam as propriedades e características dessa população.

39 Conceitos básicos População Conjunto de seres da mesma natureza, que ocupam um determinado espaço em um determinado tempo. Os indivíduos da população diferem com respeito a uma característica típica ou atributo, chamado variável.

40 Variáveis Variáveis Tipo Exemplo É uma característica que pode diferir de uma entidade biológica para outra Qualitativa Nominal Ordinal Quantitativa Contínua Discreta Gênero: macho ou fêmea Posição no dossel: emergente, dominante, dominada Qualidade do fuste: reto, ligeiramente torto, forte tortuosidade, quebrado Estágio de desenvolvimento: plântula, arvoreta, árvore Massa (g) Densidade de fluxo de fótons (µmol.m -2.s -1 ) Altura, diâmetro, área basal, volume (m, cm, m², m³) Número de árvores

41 Conceitos básicos Unidade amostral Espaço físico sobre o qual são observadas e anotadas as características quantitativas e qualitativas da população. Área fixa: circulares, quadradas, retangulares, faixas e pontos amostrais. Área variável: Prodan.

42 População

43 Mapeamento da área - população

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47 Tamanho e forma de parcelas TAMANHO A dimensão varia em função da estrutura da vegetação O tamanho mínimo deve ser aquele que reflita a estrutura da comunidade, contendo as variações florísticas e estruturais da vegetação maquete da vegetação Não dever ser muito grande, dificultando a repetição e orientação dentro da mesma, nem muito pequena, que não abranja a variação florística e estrutural da vegetação.

48 Tamanho e forma de parcelas FORMATO RETANGULARES: Maior efeito de borda, mais longa, capta melhor os efeitos dos gradientes e facilita a orientação dos trabalhos nas parcelas. QUADRADAS: Maior área interna. Protegida do efeito de borda. CIRCULARES: Para uma mesma área engloba menor perímetro.

49 Parcelas quadradas 600m² 600m² = 24,49m Cada lado = 24,49m Perímetro = 4 * 24,49 = 97,97m

50 Parcelas retangulares 600m² 20m 30m Área = 30m x 20m = 600m² Perímetro = 30m + 20m + 30m + 20m = 100m

51 Parcelas retangulares 1m 600m² 600m Área = 1m x 600m = 600m² Perímetro = 600m + 600m + 1m + 1m = 1.202m

52 Parcelas circulares Área = π.r² 600m² π.r² = 600m² r² = 600/π = 190,98m r = 190,98 = 13,81m Perímetro (p) = 2 πr p = 2* π * 13,81m = 86,83m

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55 PRINCÍPIOS BÁSICOS DE AMOSTRAGEM REPETIÇÃO: usar mais de uma parcela para checar a variabilidade entre elas; CASUALIZAÇÃO: as parcelas devem ter a mesma chance de ser posicionadas em qualquer ponto do universo amostral; CONTROLE LOCAL: havendo ambientes distintos deve haver estratificação para refletir a variabilidade e o consequente esforço amostral.

56 Intensidade de Amostragem Como determinar a quantidade de unidades amostrais a serem mensuradas? Variabilidade da população Erro de amostragem admitido Probabilidade de confiança

57 Fração de amostragem - f Conceitos básicos É a razão entre o número de unidades da amostra (n) e o número total de unidades da população (N) Pode ser expressa como a área amostrada (a) em relação à área total (A) f n N f a A

58 Fração de Amostragem f n N 1 f 0,98 população_ inf inita 1 f 0,98 população_ finita

59 População infinita n t 2 E s 2 x 2 E LE * x LE lim ite _ de _ erro _ de _ amostragem

60 População finita n NE Nt 2 2 s 2 x 2 t s 2 x E LE * x LE lim ite _ de _ erro _ de _ amostragem

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62 População Finita versus População Infinita Ao considerar o uso de fórmulas matemáticas para o cálculo da suficiência amostral de um Inventário Florestal, atente-se ao fato de que os inventários florestais, amostrais, geralmente envolvem o conhecimento do tamanho da população inventariada. Isso implica no uso de uma fórmula que considera a população finita, com vantagens no tamanho da amostra em relação à população infinita. Se você sabe o tamanho da sua floresta use sempre a fórmula da população finita, não importando a fração amostral. Por outro lado, se você está estudando um determinado número de árvores de uma única espécie dentro de uma floresta, geralmente você não conhece o tamanho desta população e, neste caso, use sempre a fórmula do população infinita. Essa diferença pode representar economia de recursos, tempo de campo...

63 Classificação da Amostragem Segundo a periodicidade: Uma ocasião Múltiplas ocasiões monitoramento da população Segundo a estrutura: Aleatória todas as unidades amostrais têm a mesma chance de serem amostradas. Sistemática distribuição sistemática das unidades amostrais na população

64 Amostragem Aleatória Simples

65 Características Requer que todas as combinações possíveis de unidades amostrais da população tenham igual chance de participar da amostra. A seleção de cada unidade amostral deve ser livre de qualquer escolha e totalmente independente da seleção das demais unidades da amostra. Exige o uso de mapas ou imagens para estabelecer a estrutura de amostragem.

66 Desvantagens É necessário planejar a listagem das unidades amostrais para selecionar aleatoriamente as parcelas ou os pontos amostrais; Dificuldade de localizar no campo a posição das unidades amostrais dispersas na população; Tempo improdutivo gasto no deslocamento entre as unidades da amostra; Possibilidade de distribuição irregular das unidades amostrais, resultando em uma amostragem irregular da população.

67 Amostragem sistemática

68 Características Processo probabilístico não aleatório a aleatorização ocorre apenas com a primeira unidade amostral As unidades amostrais são selecionadas através de um sistema rígido e préestabelecido de sistematização, com o propósito de cobrir toda a população

69 Localização das unidades amostrais Mais fácil do que a aleatória As unidades são distribuídas segundo a mesma orientação Menor tempo gasto nos deslocamentos Menor custo

70 Vantagens Boa estimativa da média e total da População devido à distribuição uniforme das unidades amostrais em toda a População. Maior rapidez de execução e menor custo do que a aleatória. Deslocamento mais fácil e rápido entre as unidades amostrais Direção fixa e pré-estabelecida

71 Área florestal dividida em 26 faixas (N), das quais foram amostradas 5 faixas (n), com intervalo de amostragem (k) igual a 5 faixas

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73 Amostragem sistemática em dois estágios As unidades amostrais são selecionadas em duas etapas ou fases de amostragem

74 Amostragem Estratificada

75 Por que estratificar? Quanto maior a variabilidade de uma população, maior a intensidade de amostragem necessária para representá-la. Maior a variância da variável mensurada A amostragem estratificada é indicada quando é possível dividir uma população heterogênea em subpopulações ou estratos homogêneos

76 O que acontece com a estratificação? Reduz a variabilidade entre as unidades amostrais, o que permite obter estimativas mais precisas da média a uma intensidade de amostragem menor. Custo menor Tempo menor Riscos menores Menor chance de erro...

77 Pré-requisitos para a estratificação Heterogeneidade Topografia Tipologia florestal Altura do dossel Idade Densidade (número de árvores) Volume Cobertura do solo

78 Procedimentos Delimitar o universo amostral Delimitar os diferentes estratos Realizar uma Amostragem Aleatória Simples ou Sistemática em cada um dos estratos Calcular as médias e as variâncias por estrato Calcular as médias e variâncias ponderadas pela área de cada estrato em relação à área total da população Calcular a intensidade amostral, os erros amostrais e os intervalos de confiança

79 Estratificação a posteriori ou pósestratificação

80 Para validar a estratificação: ANOVA Fonte de variação Entre estratos G.L. SQ QM Teste - F L-1 SQe SQe/L-1 QMe/QMd Dentro de estratos n-l SQd SQd/n-L total n-1 SQt SQt/n-1 SQ e L h 1 n h 2 ( xh xst ) SQ d ( X L n h h 1 i 1 ih x h 2 ) SQ t L n h h 1 i 1 ( X ih x st 2 )

81 Parâmetros e Estimativas Principais parâmetros da população e suas estimativas Média aritmética x n i 1 n X i

82 Variância Determina o grau de dispersão da variável de interesse em relação à sua média. Aumentar n diminui a variância. S 2 x n i 1 ( X 1 n 1 x) 2

83 Desvio padrão S x n i 1 ( X 1 n 1 x) 2

84 Variância da média Determina a precisão da média estimada Expressa a variância da população considerando todas as possíveis médias em amostras de tamanho (n) da população S 2 x S n 2 x

85 ERRO PADRÃO Muito importante! Expressa a precisão da média amostral na forma linear e na mesma unidade de medida Indica a precisão da média amostral em relação aos possíveis desvios padrões na população de tamanho n. S x S 2 x n ou S x S x n

86 Coeficiente de Variação - CV É uma medida de variabilidade relativa que permite comparar a variância de duas ou mais populações ou variáveis. Relaciona o desvio padrão com a média e, em geral, é expresso em percentagem. CV S x x

87 Erro de amostragem - ε É a diferença entre a média estimada na amostra e a média paramétrica da população (desconhecida), ou seja: X x X x

88 Erro de amostragem - E É devido ao processo de amostragem. Devido à parte não amostrada da população. É estimado para um nível de probabilidade (1-α), como segue: Erro padrão Erro _ absoluto: E t * a S x Erro _ relativo : E r t * S x x *100

89 Intervalo de Confiança -IC Utiliza-se a distribuição t, que é simétrica em relação à média. X x = X x ts x ts x erro _ de _ amostragem _ absoluto IC X x ts P IC x x ts X x ts P x x

90 Total da população Paramétrico e estimado: X N i i NX x 1 X Xˆ N

91 Erros não-amostrais Causas: Negligência na marcação das unidades amostrais; Erros de medição causados pelo operador ou instrumentos; Erros de registro das anotações; Erros de processamentos; Não existe fórmula matemática para calcular a sua grandeza e a única forma de controlar é estabelecer supervisão e conferência efetivas de todas as fases do inventário.

92 Exemplo Determinar o volume de madeira de uma floresta nativa de 50 hectares sobre latossolo vermelho escuro.

93 Procedimentos 1. Definir o universo amostral 500 parcelas possíveis com 0,1ha cada. 2. Inventário Piloto 1. Sortear aleatoriamente 16 parcelas de 20m x 50m 2. Calcular as estimativas básicas para o cálculo da intensidade de amostragem 1. Média e variância 3. Checar a intensidade de amostragem 1. Calcula-se o primeiro n 4. Ajustar a intensidade amostral com o novo valor de t, mantendo-se as estimativas já calculadas para a primeira aproximação de n (média e variância)

94 Volume (m³) por parcela Árvores ,01 0,57 1,24 0,71 1,37 0,65 0,59 1,32 0,73 0,62 2 0,93 1,16 0,98 1,12 1,36 0,82 1,08 1,17 0,63 0,97 3 1,00 1,27 1,39 1,27 0,87 0,66 0,66 1,07 0,70 1,17 4 0,69 1,09 0,69 0,85 0,60 1,29 0,72 1,23 1,39 1,12 5 0,61 0,97 1,12 0,79 0,75 0,56 0,58 1,00 1,24 1,17 6 0,81 0,83 0,72 1,00 1,40 1,38 0,83 1,19 0,81 1,19 7 1,30 0,62 0,88 1,40 0,87 1,39 0,95 1,37 1,06 1,35 8 1,28 1,10 0,73 0,85 1,13 0,67 1,40 0,94 0,73 0,87 9 1,02 1,15 1,19 1,37 1,39 0,89 1,32 0,59 0,92 1, ,78 1,26 1,22 1,14 0,86 1,04 0,96 0,64 1,09 1, ,61 1,36 1,10 0,65 1,41 1,26 0,69 1,00 0,86 1, ,66 0,61 0,92 0,62 0,92 1,11 0,84 0,84 0, ,25 0,80 1,05 0,91 0,94 0,58 1,32 0,87 0, ,36 1,08 0,69 1,09 1,03 0,82 1,05 0, ,36 1,19 1,41 1,08 0,64 0, ,72 0,64 0,92 1,07 1,01 Total 15,39 12,79 16,14 15,7 17,11 13,33 14,41 11,52 12,92 15,32

95 Fração de amostragem f = = 0,02 1 0,02 = 0,98 a população é considerada infinita 1 f 0,98 população_ inf inita 1 f 0,98 população_ finita

96 Média

97 Variância s x 2 = n 2 i=1 X i x n 1

98 O valor de t-student com 9 graus de liberdade (10-1) e 95% de probabilidade é: t (9;0,05) = 2,262

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100 O valor de t-student com 9 graus de liberdade (10-1) e 95% de probabilidade é: t (9;0,05) = 2,262 E = 0,1 14,08 = 1,408m³ A intensidade amostral será dada por: n = t2 s x 2 E 2 = 2,2622 x7,0481 1,408² = 18,19 parcelas

101 o valor de t será ajustado para t (17;0,05) =2,11 com 17 graus de liberdade e com os mesmo 95% de confiabilidade. n = t2 s x 2 E 2 = 2,112 7,0481 1,408 2 = 15,8 parcelas repete-se o cálculo de n considerando t (14;0,05) = 2,145 com 14 graus de liberdade e 95% de confiança. n = t2 s x 2 E 2 = 2,1452 7,0481 1,408 2 = 16,3 parcelas

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103 Parâmetros e Estimativas Principais parâmetros da população e suas estimativas Média aritmética estimativa : x n i 1 n X i

104 Variância Determina o grau de dispersão da variável de interesse em relação à sua média. Aumentar N ou n diminui a variância. s 2 x n i 1 ( X 1 n 1 x) 2

105 ERRO PADRÃO Expressa a precisão da média amostral na forma linear e na mesma unidade de medida Indica a precisão da média amostral em relação aos possíveis desvios padrões na população de tamanho n.

106 Erro de amostragem - E Erro devido ao processo de amostragem. É estimado para um nível de probabilidade (1-α), como segue:

107 Intervalo de confiança para a média

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111 E se considerarmos a população como Finita? n NE Nt 2 2 s 2 x 2 t s 2 x n = 500 2, ,0481 (500 1,408²) + (2, ,0481) = 17,55 parcelas

112 t (0,05;16) = 2,120 n NE Nt 2 2 s 2 x 2 t s 2 x n = 500 2, ,0481 (500 1,408²) + (2, ,0481) = 15, 48 parcelas

113 Fitossociologia e Diversidade

114 Fitossociologia É o estudo das comunidades vegetais Ocupa-se da definição e identificação dos diferentes tipos de vegetação e comunidades de plantas Estrutura Classificação Relações com o ambiente.

115 Parâmetros Fitossociológicos Freqüência: Probabilidade de encontrar uma espécie em uma unidade de amostragem. Indica o número de vezes que a espécie ocorre em um dado número de amostras. Densidade: Número de indivíduos de uma dada espécie por unidade de área. Dominância: Taxa de ocupação do ambiente pelos indivíduos de uma espécie. Índice de Valor de Importância (IVI), revela a posição sociológica de uma espécie na comunidade analisada.

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117 Densidade Densidade: número de indivíduos em uma unidade de área (ha) Densidade Absoluta: Densidade Relativa DA = n/área (DR) = (n/n)*100 É a relação entre o número de indivíduos de uma espécie e o número de indivíduos de todas as espécies. n = número de indivíduos da espécie i. N = número total de indivíduos.

118 Frequência Freqüência: Indica a dispersão média de cada espécie. Freqüência Absoluta: FA = pi/p*100 É a relação entre o número de parcelas em que determinada espécie ocorre (Pi) e o número total de parcelas amostradas (P). Freqüência Relativa: FR = FAi/FA * 100 Relação entre (FAi) com a soma das freqüências absolutas de todas as espécies (FA).

119 Dominância Dominância: Área basal de uma espécie Dominância Absoluta: DoA = gi/área gi = ( DAP 2 /4) Dominância Relativa: DoR = gi/g*100 Área basal total de uma espécie pela área basal total de todas as espécies amostradas (G). A projeção da área basal à superfície do solo. Medida eficaz da biomassa.

120 IVI Índice de Valor de Importância (IVI): Reflete a importância ecológica das espécies no local. A soma dos IVI s de todas as espécies consideradas em um levantamento é 300. IVI = DR + FR + DoR EXERCÍCIO NO EXCELL

121 Questões sobre diversidade de espécies O que é diversidade? Quais os seus componentes? Para que serve? É quantificável? Como quantificar?

122 Conceitos Riqueza Número de espécies de plantas presentes em uma determinada área Diversidade É relativa ao número de espécies e suas abundâncias em uma comunidade ou habitat

123 Diversidade Alfa É relativa ao número de espécies e suas abundâncias em uma área determinada ou uma comunidade. Exemplo: Diversidade de espécies em uma área restrita de cerrado.

124 Diversidade Beta É a diversidade entre habitats. Também é chamada de diversidade de habitats porque evidencia diferenças na composição das espécies entre diferentes áreas. Exemplo: Diversidade entre matas e cerrado e diversidade entre áreas de floresta ao longo de um gradiente de umidade.

125 Índice de diversidade de Shannon H = s i=1 p i lnp i Onde s é o número de espécies pi é a proporção de indivíduos de cada espécie em relação ao número total de indivíduos de todas as espécies, ou seja, a densidade relativa de cada espécie ln é log base e.

126 Exemplo 1 Espécies Área 1 DR Area 2 DR n % n % Baru Ipê Pequi Mangaba TOTAL

127 Área 1 Área 2 Área 1 Área 2 n % n % H' H' Baru 5 0,25 1 0,05-0,35-0,15 Ipê 5 0,25 1 0,05-0,35-0,15 Pequi 5 0,25 1 0,05-0,35-0,15 Mangaba 5 0, ,85-0,35-0, ,39-0,59 H = 0,25 ln 0,25 + 0,25 ln 0, ,25 ln 0,25 = 1,38 H = 0,05 ln 0,05 + 0,05 ln 0, ,85 ln 0,85 = 0,58

128 Diversidade máxima possível (por área) H max = ln s Equabilidade - J J = H H max

129 Diversidade máxima possível (por área) H max = ln(4) = 1,38 Equabilidade - J J 1 = 1,38 1,38 = 1 J 2 = 0,58 1,38 = 0,42

130 Exercício Espécies Área 1 Área 2 Baru Ipê 1 50 Total Qual área apresenta a maior riqueza florística? 2. Onde está a maior diversidade? 3. Qual a equabilidade em cada área?

131 Exercício Espécies Área 1 Área 2 Baru 0 50 Ipê 5 50 Aroeira 95 0 Total Qual área apresenta a maior riqueza florística? Onde está a maior diversidade? Qual a equabilidade em cada área?

132 Diversidade Beta Índices de Similaridade

133 Índice de Jaccard Sj = a a + b + c Sj - coeficiente de similaridade a - número de espécies comuns em ambas as áreas b - número de espécies únicas da área 1 c - número de espécies únicas da área 2

134 Índice de S rensen - Ss Ss = 2a 2a + b + c Sj - coeficiente de similaridade a - número de espécies comuns em ambas as áreas b - número de espécies únicas da área 1 c - número de espécies únicas da área 2

135 Exemplo 1 Espécies Área 1 Área 2 Baru 5 1 Ipê 5 1 Ss = 2a 2a + b + c Pequi 5 1 Mangaba 5 17 Ss = = 1 TOTAL 20 20

136 Espécies Área 1 Área 2 Baru 5 0 Ipê 10 0 Pequi 5 0 Aroeira 0 10 Bálsamo 0 5 Gonçalo 0 5 Total 20 20

137 Coeficiente de Czekanowski Espécies área 1 (X1) Área 2 (X2) Pouteria torta 5 2 Byrsonima sericea 20 0 Salacia crassifolia Inga edulis 5 30 Eugenia sp. 1 0 Enterolobium sp. 1 2 Ouratea hexasperma 2 5 total 54 49

138 Coeficiente de Czekanowski Espécies área 1 (X1) Área 2 (X2) Pouteria torta 5 2 Byrsonima sericea 20 0 Salacia crassifolia Inga edulis 5 30 Eugenia sp. 1 0 Enterolobium sp. 1 2 Ouratea hexasperma 2 5 total 54 49

139 Suficiência Amostral para a composição florística

140 Curva espécie-área Sp. p1 P2 p3 p4 P5 P6 p7 p8 P9 Baru Aroeira Angico Ipe Cagaita Jacarandá Jacaré Ingá Copaíba Jequitibá mangaba TOTAL

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144 Softwares utilizados em Inventários Florestais: MATA NATIVA Microsoft Excell MVSP PAST PC-ORD O melhor software estatístico é aquele que você sabe utilizar!

145 Equipamentos e instrumentos de medição: Haglof Elo Forte Forestry Suppliers Gardena Store

146 Sites para conferência de nomes científicos das espécies: Procure sempre o herbário da sua região!

147 Formação complementar Curso OnLine de Inventário Florestal Turma : Inventário Florestal ProFloresta Chave de acesso (autoinscrição): IF_PROFLORESTA A UFG recomenda o navegador Mozilla Firefox.

148 Publique o seu Inventário Florestal

149 Fim Obrigado! Favor preencher a ficha de avaliação do curso e pegar o certificado

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