A influência do tamanho da parcela na precisão da função de distribuição de diâmetro de weibull da floresta primária da Amazônia Central

Abstract

A constituição brasileira estabelece que a floresta amazônica é um bem comum de todos. Existem leis que disciplinam o manejo florestal sustentável e que prevê os tipos de crimes ambientais e suas respectivas punições. Ainda assim o desmatamento na floresta amazônica continua acontecendo com números impressionantes e suas principais causas são a pecuária, a agricultura e a exploração de madeira predatória e sem autorização do Ibama. Com grandes mudanças globais a respeito do meio ambiente, deve-se tratar do desmatamento desenfreado da Amazônia com maior atenção, considerando que em poucos anos esta será a única representante de floresta tropical úmida do mundo. Mas não se pode esquecer que a madeira é um artigo de primeira necessidade e que existem maneiras de usufruir dos produtos e benefícios da floresta sem a degradar. Para isso criaram-se as ferramentas de manejo e silvicultura. Uma dessas ferramentas é a função probabilística de Weibull. Essa dissertação teve como objetivo avaliar se os dados da floresta amazônica se ajustam à essa função e ainda, analisar se o tamanho da unidade amostral influencia na consistência dessa função. O produto final é a equação para a região de Manaus – AM. Utilizou-se 15 tamanhos de parcelas diferentes, repetindo-as 10 vezes para os tamanhos menores e 5 vezes para os maiores. Foram coletados os DAP´s de todas as árvores com mais de 10 cm de diâmetro e classificando-os em 11 classes diamétricas, com 10 cm de intervalo cada. Os parâmetros da função de Weibull foram estimados através do método dos Percentis. Depois de estimar os parâmetros do modelo, estimou-se a probabilidade da freqüência esperada de cada classe diamétrica. A diferença entre a freqüência esperada e a observada gerou um conjunto de Quiquadrados (χ²) que foi comparado com o nível crítico de 5% (a = 0,05). Os principais resultados foram: (i) a função se ajustou perfeitamente ao conjunto de dados da floresta amazônica; (ii) o tamanho da unidade amostral, estatisticamente, não apresentou influencia na consistência do modelo e (iii) pode-se usar uma única equação para florestas da região de Manaus.

The Brazilian Constitution establishes that the Amazonian rainforest is a common asset for everyone. There are laws related to the sustainable forest management application, and those related to the environmental crimes as well. However, the deforestation of the Amazonian forests keeps happening at alarming rates; and its main causes are cattle ranching, agriculture and illegal logging. Amazonian land uses in a global changes age, clear cutting in the region for agriculture or ranching must be treated with great care and caution, considering that very soon the Brazilian rainforest will be the last remaining of tropical hardwood supplier in the world. Besides, we have to keep in mind that timber could be considered as a first need for mankind, and there are many ways to combine timber production and environment protection. In addition to the legal procedures, there are technical tools under the disciplines of forestry to build up and carrying out sustainable forest management in the Brazilian Amazon. One of them is the Weibull’s probability model. This dissertation aimed to evaluate the performance of Weibull function in fitting the observed diameter distribution of a pristine Amazonian rainforest in Central Amazon region. Also, it was analyzed the model consistency and reliability in relation to the sample size. The final product is an equation for the Manaus region. It was used 15 different sample sizes; smaller samples were replicated 10 times, and the larger ones were replicated 5 times. The random variable was the diameter at breast height (DBH); for this study it was considered DBH ≥ 10 cm. The recorded DBHs were distributed in 11 diameter classes, with 10 cm interval. The Weibull’s parameters were estimated using the Percentil approach. After that, the probability of the expected frequency of each diameter class was estimated. For each tested sample size, the difference between the expected and the observed frequency generated a qui-square (χ²) value; the values of different sizes were compared among them under the critical level of 5% (a = 0.05). The main results of this dissertation were: (i) the Weibull function presented a perfect fit for the observed data of the Amazon forest; (ii) statistically, the different sample sizes didn’t show any influence on the consistence of the model; and (iii) an unique equation for Manaus region nearby forests is proposed.