Efficiency and costs of different sampling methods in an inventory of a Terra Firme Forest, Pará state, Brazil

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5902/1980509888427

Keywords:

Multivariate analysis, Paragominas, Post-stratification, Cost estimate

Abstract

A forest inventory conducted at Caculé farm, located in Paragominas, Para state (PA), Brazil, aimed to compare the efficiency and costs of different sampling methods (simple random sampling, unstratified cluster sampling, and post-stratified cluster sampling) in a terra firme forest. The farm covers a total area of ​​8,637 hectares, divided into an equidistant grid of 700-meter coordinates. Within this grid, 47 sampling units (SUs) were randomly selected. The analysis considered four different approaches: simple random cluster sampling (T1); simple random sampling by subunit (T2); by cluster (T3), and post-stratified cluster sampling (T4). For each sampling method, traditional parametric estimators were used to obtain estimates of production per hectare. T4 required prior data analysis to identify the existing strata (cluster analysis). The estimated average production (m³) per hectare was 154.99 m³, with a deviation ranging from ±5.33 to 36.54 m³.ha-1. The sampling error showed little variation (4.67 to 6.92%). T2 and T4 exhibited the smallest errors. The sampling sufficiency for the pre-defined error showed high variation (14 to 43 SUs), with T4 being the best treatment. The fixed cost per sampling unit (SU) was $269.22. Compared to the other approaches, T4 was the most efficient in terms of time, resources and effort required to achieve 10% precision, thereby reducing forest inventory costs.

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Author Biographies

Fabio de Jesus Batista, Federal Rural University of Amazonia

Engenheiro Florestal formado pela Universidade Federal Rural da Amazônia - UFRA (2003), Mestre em Botânica Tropical pela UFRA/Museu Paraense Emílio Goeldi (2008), Técnico em Geoprocessamento pelo Colégio Politécnico da Universidade Federal de Santa Maria - UFSM (2018) e Doutor em Engenharia Florestal também pela UFSM (2019). Já atuou na Secretaria de Estado de Meio Ambiente e Sustentabilidade no Pará (SEMAS/PA), onde adquiriu amplo conhecimento em legislação e política ambiental, com destaque ao licenciamento ambiental de Planos de Manejo Florestais Sustentáveis e os procedimentos de criação de Unidades de Conservação da natureza. Atualmente faz parte do corpo docente da UFRA, Campus de Paragominas, onde ministra as disciplinas de Dendrometria, Inventário Florestal, Exploração e mecanização em florestas nativas e, também, Colheita e mecanização em florestas implantadas. Fundador e tutor da empresa júnior MENSUFLOR consultoria ambiental. Atua, também, como revisor de periódicos e eventos científicos. Possui experiência de campo em PMFS/POA e inventários florestais em diferentes tipos de florestas, considerando os mais diversos processos de amostragem e o censo florestal (IF100%).

Elce Lima Castro, Federal Rural University of Amazonia

Enenheira Florestal recém formada.

Esperiência em consultoria ambiental e sensoriamento remoto.

Fernanda Kelly Ribeiro Gonçalves Leite, Federal Rural University of Amazonia

Engenheira Florestal recém formada.

 

Luciana Maria de Barros Francez, Federal Rural University of Amazonia

Possui graduação em Engenharia Florestal pela Universidade Federal Rural da Amazônia (2003), especialização em Gestão Ambiental pela Universidade Federal do Pará (2008), Mestrado em Ciências Florestais pela Universidade Federal Rural da Amazônia (2006) e Doutorado em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Santa Maria (2019). Foi analista ambiental da Secretaria Estadual de Meio Ambiente, atuando na análise de Planos de Manejo Florestal, Reflorestamento e Supressão Florestal. Chefiou a Gerência de Projetos Agrossilvipastoris da Secretaria Estadual de Meio Ambiente no período de 26/06 a 27/07/2007. Atualmente é Professora Adjunta I da Universidade Federal Rural da Amazônia/Campus Paragominas (PA). Possui trabalhos técnico-científicos, incluindo artigos científicos, comunicação científica e resumos em anais de eventos científicos. Tem experiência na área de Ecologia, Silvicultura e Manejo de Florestas Naturais na Amazônia.

Deivison Venicio Souza, Federal Rural University of Amazonia

Possui graduação em Engenharia Florestal pela Universidade Federal Rural da Amazônia (2008), Mestrado em Ciências Florestais pela Universidade Federal Rural da Amazônia (2011) e Doutorado em Engenharia Florestal pela Universidade Federal do Paraná (2020). No período de 2009 a 2011 exerceu o cargo de Analista Ambiental da Secretaria Estadual de Meio Ambiente do Pará, na Gerência de Projetos Agrossilvipastoris (GEPAF), com atuação direta na etapa de análise técnica, para fins de licenciamento ambiental, de Planos de Manejo Florestal Sustentável (PMFS), Projetos de Desbastes e Reflorestamento e Supressão Florestal. Desde 2011 é professor da Faculdade de Engenharia Florestal da Universidade Federal do Pará, Campus Universitário de Altamira, Pará. É responsável por ministrar as disciplinas Estatística Básica, Dendrometria, Experimentação Florestal e Inventário Florestal, integrantes do desenho curricular do Curso de Graduação em Engenharia Florestal. Tem experiência na área de Gestão e Manejo dos Recursos Florestais, com ênfase em Silvicultura de Florestas Naturais, Inventário Florestal e Mensuração Florestal. Atualmente, é docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Biodiversidade e Conservação (PPGBC) da Universidade Federal do Pará (UFPA)/Campus Altamira, responsável pela disciplina Estatística Computacional. Seus interesses científicos incluem o uso da inteligência artificial e visão computacional na conservação da biodiversidade (com ênfase na flora Amazônica explorada comercialmente) e emprego de técnicas de aprendizado de máquina na modelagem preditiva de variáveis biométricas, com uso das Linguagens R e Python. Além disso, tem atuado em projetos sustentáveis com ênfase em inventário e manejo florestal de produtos não madeireiros, estruturação e fortalecimento de cadeias produtivas da sociobiodiversidade, com atuação em comunidades indígenas. Finalmente, tenho um repositório GitHub (https://github.com/DeivisonSouza) no qual disponibilizo para toda a comunidade científica/acadêmica os slides de aulas (.html), códigos R (.Rmd), tutoriais e bases de dados usados em cursos e disciplinas ministradas em nível de graduação e pós-graduação.

Mateus Sabadi Schuh, Federal Rural University of Amazonia

Doutor em Manejo Florestal pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal da Universidade Federal de Santa Maria - PPGEF/UFSM, onde obteve o título de Mestre no ano de 2019.Técnico em Geoprocessamento do Colégio Politécnico da Universidade Federal de Santa Maria (2020). Ao longo da pós-graduação atuou junto ao Laboratório de Sensoriamento Remoto - LABSERE/UFSM, com ênfase em Inteligência Artificial, Programação em linguagem R e Python, Processamento Digital de Imagens, Geoprocessamento, SIG e Sensoriamento Remoto a partir de imagens aéreas e orbitais, dados de Espectrorradiometria e LiDAR aerotransportado. Desenvolve pesquisas relacionadas ao mapeamento e dinâmica da cobertura florestal, mensuração florestal e modelagem de variáveis biofísicas. No período entre 2013 e 2016 atuou como Estagiário, Analista Ambiental e Engenheiro Florestal Júnior na empresa Bourscheid Engenharia e Meio Ambiente S.A., em trabalhos relacionadas ao Licenciamento Ambiental de Empreendimentos. No período entre 2009 e 2013 foi bolsista de Iniciação Científica junto ao LABSERE/UFSM. Entre 2007 e 2009 desenvolveu atividades de Iniciação Científica no Centro Regional Sul de Pesquisas Espaciais CRS/INPE - MCT.

Talison Ribeiro dos Santos, Federal Rural University of Amazonia

Graduando na área de Engenharia Florestal, na Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA). Atualmente no 9 Semestre. Foi Monitor da disciplina de Estatística Experimental / Biometria. Possui preferência por temas: Inventário Florestal, viveiros, restauração florestal ou recuperação de áreas degradadas, e tecnologia da madeira.

Josué Evandro Ribeiro Ferreira, Grupo Keilla Florestal

Forestry Engineer, Work Safety Engineer

Grupo Keilla Florestal, Paragominas, PA, Brazil

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A capa traz as imagens de recuperação das margens do Rio Pardinho, RS.

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Published

2025-05-23

How to Cite

Batista, F. de J., Castro, E. L., Leite, F. K. R. G., Francez, L. M. de B., Souza, D. V., Schuh, M. S., Santos, T. R. dos, & Ferreira, J. E. R. (2025). Efficiency and costs of different sampling methods in an inventory of a Terra Firme Forest, Pará state, Brazil. Ciência Florestal, 35, e88427. https://doi.org/10.5902/1980509888427

Issue

v. 35 (2025): Publicação Contínua

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Copyright (c) 2025 Ciência Florestal

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