1) O documento descreve vários métodos de amostragem utilizados em ecologia de populações, incluindo contagem de indivíduos, parcelas, transectos e marcação e recaptura.
2) A amostragem por parcela é um método preciso de determinar densidade populacional que envolve contar indivíduos em áreas delimitadas.
3) A análise de padrões espaciais de distribuição de pontos é importante para entender fenômenos ecológicos e pode envolver técnicas como análise de parcelas,
2. Determinando a
Densidade Populacional:
como os ecólogos contam?
Contagem de todos os indivíduos
Sub-amostragem:
– Parcelas
– Transectos
– Marcação e recaptura (organismos moveis)
4. Métodos de Amostragem
Amostragem por parcela
– Contagem precisa
– Área de cada parcela conhecida
– As parcelas precisam ser representativas e
aleatórias
5. Censos Totais
Para as espécies sésseis, a densidade local
pode ser determinada por parcelas, e
depois extrapolada a área total ocupada.
– 9 cupinzeiros em cerrado queimado, 6
cupinzeiros em cerrado não queimado
– 1 sauveiro em cerrado queimado, 18 sauveiros
em cerrado não queimado
– Densidade por ha é o número em 300m2 * 33.3
300 cupinzeiros/ha em cerrado queimado, 200/ha em
cerrado não queimado
33.3 sauveiros/ha em cerrado queimado, 600/ha em
cerrado não queimado
– Premissa é que a área restante é igual a área
amostrada
6. Parcelas
Parcela de Raio Fixo
– Densidade e área basal
Parcela de Raio Variável
– Densidade e área basal
– Menos intensiva do que de raio fixo
Método do ponto centrado no quarto
– Densidade e área basal
– Usado quando a distribuição é mais
aleatória
8. Quantificando a Mortalidade de
- 40 Parcelas em 5 Transectos Moluscos
- Fotografado cada duas semanas entre janeiro
de 2001 e dezembro de 2003
- Método de ponto aleatório para quantificar
percentagem de cobertura: moluscos, rocha e
“outro” 2001 2003
10. Configurações Espaciais
Visualmente, esses dois padrões são
distintos. Usando a analise de parcelas,
porém, os dois padrões produzem o
mesmo resultado.
xx xx xx xx
xx xx xx xx
11. Localizaçao da unidade dentro
de uma parcela
•Começando de um
extremo da área
procura o habitat
mais próximo.
14. Amostragem Sem Área
Selecione indivíduos
aleatoriamente ou
local e medir a
distância a vizinho
mais próximo
– Bom para árvores e sauveiros
– Sutherland pp. 60-62
(Greenwood 1996)
15. A formula comum do calculo do
valor do vizinho mais próximo
Onde
Rn = valor do vizinho
mais próximo
D Obs = distancia nn
média observada
A = área estudada
N = número total de
indivíduos (pontos)
16. Formula alternativa para o
valor do vizinho mais próximo
Onde
Rn = Rn = valor do vizinho mais
próximo
2d√n/a Đ = a distancia média entre
vizinhos mais próximos
A = área estudada
N = número total de pontos
(indivíduos)
17. Analise de Padrão de Pontos
Para entender os vários estados e a
dinâmica de um fenômeno geográfica
particular, o pesquisador precisa
detectar os padrões espaciais das
distribuições de pontos e seguir as
mudanças nos padrões de pontos em
tempos diferentes.
18. Analise de Padrão de Pontos
Analise de Parcelas permite determinar se uma
distribuição de pontos é similar a um padrão
aleatório Analise do Vizinho mais Próximo
compara a distancia média entre vizinhos mais
próximos num conjunto de pontos ao um
padrão teórico.
Os coeficientes de autocorrelação espacial
mensuram o grau de similaridade de pontos
vizinhos.
Analise da função K pode identificar e avaliar a
agregação de pontos em escalas ou extensões
espaciais diferentes.
19. Analise de Parcelas
A analise de parcelas avalia uma
distribuição de pontos pela comparação
de como a densidade muda com o espaço.
A densidade medida pela analise de
parcelas é comparada a densidade de um
padrão aleatório construído
teoricamente para avaliar se a
distribuição dos pontos é mais agregada
ou dispersa do que o padrão aleatório.
20. Conceito Geral da Analise
de Parcelas
Uma malha quadrada regular é um número de
pontos que ficam em alguns quadrados.
O quadrado forma uma parcela, ou a unidade de
amostragem.
O círculo é a forma geométrica mais compacta,
mas os círculos não podem cobrar todo o
espaço geográfico ao menos que se
sobrepõem.
Num padrão de pontos agregadas no extremo,
todos ou a maioria dos pontos ficam em um ou
poucos quadrados. Um padrão de dispersão
extrema forma um padrão uniforme ou uma
latisse triangular, todos os quadrados têm um
número similar de pontos.
21. Conceito Geral da Analise de
Parcelas
Estatisticamente, a analise de parcelas
fornece uma avaliação boa da densidade na
área de estudo se emprega um número
suficiente de parcelas geradas
aleatoriamente.
O tamanho ótimo da parcela pode ser calculado
por 2A/r . A é a área de estudo, e r é o
número de pontos na distribuição.
Uma vez determinada o tamanho da parcela
para uma distribuição de pontos, a analise de
parcelas pode determinar a distribuição de
frequências do número de pontos para todas
as parcelas.
23. Análise de Malha: Análise
Focal cada célula
Filtros espaciais: valor de saída de
é calculado das células vizinhas (janela
corrida)
Formas de vizinhança:
Maioria
Maximo
Média
Mediano
Mínimo
Amplitude
Desvio padrão Habitat da Espécie A
Soma Habitat da Espécie B
Variedade
Amplitude da Espécie A =
•Repasso de baixo nível: Apagacimento, 4 células
• retirada de ruído Espécie A depende da B
•Repasso de alto nível: Enfatiza a variação local
•Ampliação da borda
24. Análise de Malha:
Análise Zonal
Área
Centróide
Geometria
Perímetro
Maioria
Maximo
Média
Classe de vegetação A Mediano
ou classe de uso A Mínimo
Classe de vegetação B Amplitude
ou classe de uso B Estatística
Classe de vegetação C Desvio padrão
ou classe de uso C Soma
Largura
Saída é: Variedade
a) malha com mesmo valor em cada célula na mesma zona
b) tabela com valores por zona
25. Comparação dos Padrões
Observados e Esperados
Além da estatística K-S usada para
testar se o padrão observado é
diferente de um padrão aleatório,
podemos usar o Teste da Razão de
Variância a Média usa a vantagem de
uma propriedade estatística específica
da distribuição de Poisson.
26. Analise de Vizinhos
Ordenados
A analise de parcelas é útil para comparar
um padrão observado de pontos a uma
distribuição aleatória ou outra
distribuição teórica. Porém, existem
limitações.
Essa analise captura a informação dos
pontos dentro de cada parcela, mas
nenhuma informação sobre os pontos
entre parcelas é usada na analise. Como
resultado, a analise de parcelas pode não
ser suficiente para distinguir entre
alguns padrões de pontos.