Sistema de amostragem para quantificar a produção de sementes de Bertholletia excelsa H.B.K (castanha do Brasil) na região de Oriximiná - PA

Orientador : Prof. Dr. Sylvio Péllico NettoCoorientadora : Profª. Drª. Ana Paula Dalla CôrteDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 27/04/2012Inclui referênciasÁrea de concentração : Manejo florestalResumo: Bertholletia excelsa, conhecida popularmente como castanha do Brasil é uma espécie chave para aliar a conservação e o manejo sustentável da floresta amazônica. Suas sementes (castanhas) são utilizadas como fonte de alimentação e renda em comunidades quilombolas e ribeirinhas, que habitam a floresta amazônica. O desenvolvimento de sistemas de inventários florestal para quantificar a produção de castanhas é uma atividade importante na cadeia produtiva de produtos florestais não madeireiros, constituindo-se numa ferramenta para o gerenciamento da produção de castanhas. O presente trabalho apresenta um sitema de amostragem para a quantificação de castanhas. Tal sistema foi concebido mediante a técnica de amostragem em multiestágio, também conhecida como amostragem multietápica. Nesse sistema, a amostra é obtida através de diversas etapas ou estágios da população. Tal estratégia consiste na divisão da população em unidades primárias (árvores), as quais são subdivididas em unidades secundárias (ouriços) e ainda subdivididas em unidades terciárias (castanhas). Este trabalho, conquanto constitui-se de uma simulação, é ilustrado com dados reais de campo, obtidos na Floresta Nacional Saracá Taquera e Reserva Biológica Rio Trombetas - PA. Os resultados mostram que a variância do peso médio entre as castanhas entre castanheiras da população foi de 42,95 (g)², enquanto que na amostragem essa estimativa foi de 49,22 (g)². As variâncias entre ouriços por árvore e dentro dos ouriços apresentaram valores maiores na amostragem comparando-se aos valores da população. A variância da média em função dos parâmetros da população foi de 3,03 (g)², contra 3,92 (g)² da amostragem. Em função disso, o erro padrão da amostragem foi de 1,87 gramas. Em linhas gerais, conclui-se que o sistema de amostragem proposto por esse estudo apresenta grande potencialidade na avaliação do peso de castanhas. Palavras chave: Castanha do Brasil, Manejo Florestal, Teoria da Amostragem.Abstract: Bertholletia excelsa, (Brazil nut tree) is a key species to combine conservation and sustainable management of the Amazon rainforest. The nut seeds are used as a source of food and income in "quilombola" and riverside communities that inhabit the rainforest. The development of forest inventory systems to quantify the production of nuts is an important activity in the productive chain of nontimber forest products, thus becoming a tool for managing the production of nuts. This work presents a sampling protocol for the quantification of nuts. This protocol was designed by multistage sampling technique, also known as multistage sampling. In this process, the sample is obtained through several steps or stages of the population. This strategy consists of dividing the population in primary units (trees), which are subdivided into secondary units (fruit) and further subdivided into tertiary units (nuts). The sampling system was illustrated through simulation and real data obtained in the Saracá-Taquera National Forest and Trombetas River Biological Reserve in Pará State. The results show that variance in weight between the nut and the nut trees population was 42.95 g², while the sample estimate was 49.22 g². The variances among fruits per tree and inside fruits were greater in the sampling if comparing to the population values. The average variance in the parameters of the population was 3.03 g², compared to 3.92 g² sampling. As a result, the standard error of the sample was 1.92 grams. In general, it is concluded that the sampling system proposed by this study has great potential in the evaluation of nut weight. Keywords: Brazil nuts, Forest Management, Sampling theory