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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.11.2009.tde-14102009-084049
Document
Auteur
Nom complet
Melissa Oda-Souza
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Piracicaba, 2009
Directeur
Jury
Batista, João Luis Ferreira (Président)
Ribeiro Junior, Paulo Justiniano
Rodrigues, Ricardo Ribeiro
Santos, Flavio Antonio Maës dos
Vieira, Simone Aparecida
Titre en portugais
Modelagem geoestatística em quatro formações florestais do Estado de São Paulo
Mots-clés en portugais
Amostragem
Comunidades vegetais
Delineamento experimental
Ecologia floresta
Geoestatística
Simulação - Estatística.
Resumé en portugais
Em muitos estudos ecológicos a distribuição dos organismos vivos era considerada aleatória, uniforme ou orientada ao longo de um simples gradiente. Ao contrário disso, sabe-se que eles podem se apresentar agregados em manchas, em forma de gradientes ou em outros tipos de estruturas espaciais. Dessa forma, a descrição e incorporação da estrutura espacial para a compreensão dos fenômenos ecológicos tem se tornado cada vez mais necessária. Neste trabalho, foram discutidos aspectos relacionados à amostragem e à modelagem da estrutura de continuidade espacial, por meio da geoestatística baseada em modelo, em quatro formações florestais do Estado de São Paulo. Nas quatro formações florestais foram instaladas parcelas permanentes de 320 × 320 m e todos os indivíduos arbóreos no interior das parcelas com diâmetro maior ou igual a 5 cm foram mapeados, georreferenciados, medidos e identificados. Os modelos geoestatísticos ajustados mostraram que a percepção da estrutura de dependência espacial foi influenciada pelo tamanho e pela forma da unidade amostral. As parcelas quadradas de 20×20 m foram as que melhor descreveram a estrutura de continuidade espacial e as parcelas retangulares captaram a variabilidade da floresta. As quatro formações florestais avaliadas apresentaram estruturas espacias distintas, sendo que a Savana e Ombrófila apresentam estruturas espaciais mais pronunciadas do que as formações Estacional e Restinga. Por fim, ao comparar as estimativas geradas pela abordagem baseada em delineamento (teoria da amostragem clássica) e a abordagem baseada em modelo (geoestatística) por estudos de simulação, verificou-se que mesmo com dependência espacial os estimadores clássicos fornecem estimativas e intervalos de confiança igualmente válidos.
Titre en anglais
Geostatistical modeling in four forest formations of Sao Paulo State
Mots-clés en anglais
Experimental design
Forest ecology
Geostatistics
Plant community
Sampling
Simulation.
Resumé en anglais
In many ecological studies the distribution of living organisms was considered random, uniform or oriented along a single gradient. Unlike this, it is known that they can present aggregated in patches, in the form of gradients or other types of spatial structures. Thus, the description and the incorporation of spatial structure for understanding of ecological phenomena is becoming increasingly necessary. In this work were discussed aspects related to sampling and modeling the structure of spatial continuity through model-based geostatistics on four forest formations of Sao Paulo State. In the four forest formations were installed permanent plots of 320 × 320 m. All individual trees within the plots with a diameter greater than or equal to 5 cm were mapped, georeferenced, measured and identified. The adjusted geostatistical models showed that the perception of spatial structure of dependence was influenced by the size and shape of sampling unit. The structure of spatial continuity was best described by square plots of 20 × 20 m. The rectangular plots capture the variability of the forest. The four forest formations evaluated showed distinct spatial structures. The Savanna and Dense Rain formations have spatial structures more pronounced than the Seasonal Semideciduos and Restinga formations. Finally, to compare the estimates generated by the design-based approach (classical sampling theory) and model-based approach (geostatistics) for simulation studies, was found that even with the spatial dependence, the classical estimators provide estimates and confidence intervals equally valid.
 
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Melissa_Oda_Souza.pdf (9.81 Mbytes)
Date de Publication
2009-10-22
 
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