Distribuição espacial de cigarras (Quesada gigas Oliver) em povoamentos de paricá (Schizolobium amazonicum Huber ex Ducke) na região de Dom Eliseu - PA

Abstract

Os objetivos deste trabalho foram: estudar através da análise espacial de dados geográficos, a ocorrência de cigarras (Quesada gigas Oliver) em povoamentos de paricá (Schizolobium amazonicum Huber ex Ducke), avaliando os efeitos da variação da intensidade amostral e da composição de unidades amostrais, na precisão dos mapas de predição da quantidade de cigarras por árvore nos reflorestamentos e testando a aplicação de dois interpoladores (krigagem e inverso do quadrado da distância) para a geração de mapas de predição da quantidade de insetos dentro dos reflorestamentos. Para isto, foi feita a contagem do número de cigarras/árvore em pontos dentro de duas áreas de estudo, presentes em um reflorestamento de paricá localizado no município de Dom Eliseu - PA, onde ocorriam problemas com infestação por cigarras. Em uma destas áreas os pontos foram lançados na densidade de 1 ponto a cada 30 hectares, onde foi amostrada uma única árvore por ponto, obedecendo à estratégia de amostragem convencionalmente usado pela empresa proprietária do reflorestamento em estudo. Na outra área, outros pontos foram lançados, desta vez na densidade de 1 ponto a cada 3 hectares e com a amostragem feita em 4 árvores ao invés de uma. As unidades amostrais, suas localizações geográficas, bem como a quantidade de cigarras contada em cada um deles foram inseridos em um programa de geoprocessamento, que tinha suporte para análise espacial de dados geográficos. Neste programa, tais dados foram analisados através da aplicação de dois métodos de interpolação (krigagem ordinária e inverso do quadrado da distância), que possibilitou a geração de mapas de predição da quantidade de cigarras por árvore, bem como permitiu avaliar a adequação dos métodos de interpolação e das diferentes estratégias de amostragem, através da validação cruzada das interpolações. As análises indicaram que as duas intensidades amostrais usadas neste trabalho não foram suficientes para permitir a detecção de forte dependência espacial do número de cigarras/árvore nas áreas de estudo. A dependência espacial ainda permaneceu fraca mesmo na amostragem onde foram usadas 4 árvores por unidade amostral; no entanto, houve uma tendência de melhora nos resultados da validação cruzada e consequentemente na precisão dos mapas de predição de cigarras/árvore, à medida que se aumentou a quantidade de árvores por unidade amostral. Devido a esta baixa dependência espacial, os resultados dos dois métodos de interpolação (krigagem ordinária e inverso do quadrado da distância) apresentaram-se semelhantes. Apesar disto, o método da krigagem ordinária apresentou-se vantajoso pela maior quantidade de recursos que ofereceu durante a análise dos resultados. Os resultados deste trabalho indicam que as estratégias de amostragem utilizadas devem ser melhoradas para gerar mapas de predição com maior precisão para a quantidade de cigarras/árvore nos reflorestamentos de paricá.

This work has as an objective the study of the occurrence of buzzers (Quesada gigas Oliver) in Paricá (Schizlobium amazonicum Huber ex Ducke) stands using spatial geographical data analysis, evaluating the effects of the sample intensity variation and the composition of the sample units on the precision of the buzzer quantity prediction maps per tree in the reforestations, testing the application of two interpolators (kriging and the inverse of the square of the distance) for the generation of insect quantity prediction maps within the reforestation stands. As such, the number of buzzers/tree were counted in points in the two study areas, within a Paricá reforestation in the Dom Eliseu county, state of Pará, that has a buzzer infestation problem. In one of these areas the points were set out in a density of 1 point for every 30 hectares, where as one tree was sampled per point, obeying the sample strategy conventionally used by the company which owns the reforestation in study. In the other area, more points were set out, but this time with a density of 1 point for every 3 hectares and with the sampling done on four trees instead of one. The sample units, there geographical localization and the quantity of buzzers in them, were put in to a geoprocessing program that supports spatial geographical data analysis. In this program, the data was analyzed applying two interpolation methods (ordinary Kriging and the inverse of the square of the distance) that allowed the generation of buzzer quantity prediction maps per tree, and also allowed for the study of the adequacy of the interpolation methods and of the different sampling strategies, through the cross validation of the interpolations. The analysis indicated that the two sampling intensities utilized in this work weren’t enough to allow a strong spatial dependence of the number of buzzers/tree in the study areas. The spatial dependency still remained weak when the sampling was of four trees per sample unit, however, there was an improvement tendency in the results of the cross validation and consequently in the precision of the buzzer/tree prediction maps, as the number of trees per sample unit increased. Due to this low spatial dependency, the results of both interpolation methods (ordinary Kriging and the inverse of the square of the distance) were similar. Other than this, the ordinary Kriging method was more of an advantage because of the greater amount of resources it offered during the result analysis. The results of this work indicate that the sampling strategies must be improved to generate better and more precise buzzer/tree prediction maps for the reforestations of Paricá.