Paralelamente à aceitação dos reservatórios de carbono florestais para mitigar o impacto do dióxido de carbono emitido à atmosfera, gera-se uma demanda de técnicas que permitam mensurar e monitorar o carbono das florestas nos projetos de desenvolvimento limpo. Os erros que provém da amostragem, são muito maiores que os associados ao processo de análise de amostras, assim, é importante desenvolver planos de amostragem adequados que permitam alcançar a precisão desejada e sem viés na informação. Desta maneira, o objetivo do estudo foi conhecer o comportamento do estoque de carbono nos solos, na fazenda Três Lagoas, localizada no Município de Angatuba, São Paulo, Brasil, área com diferente cobertura e uso de solo: Eucalipto, Pastagem e Floresta Nativa, e conhecer como o sistema de amostragem influencia as estimativas assim como o esforço amostral necessário para a determinação do estoque de carbono. Coletaram-se 406 unidades amostrais distribuídas nas profundidades 0-10 cm e 10-20 cm e por meio da estatística clássica determinou-se que o estoque de carbono é de 39,6 MgC.ha-1. O menor esforço amostral necessário foi determinado na amostragem sistemática estratificada, com uma distância de amostragem na grade de 979 m. A geoestatística foi uma ferramenta que permitiu conhecer o alcance prático da variável (650 m). Pelo valor da diferença do critério de Akaike, os modelos: exponencial, Matérn com kappa 1, kappa 2 e esférico foram iguais. Difere entre eles o alcance prático que cada modelo determinou. O modelo esférico apresentou o maior alcance prático e o menor esforço amostral comparado aos outros modelos. Conclui-se que existem diferenças nos sistemas de amostragem empregados, os quais dependem das variáveis de estudo, da profundidade e do uso do solo. Tanto a estatística clássica quanto a geoestatística mostraram ser ferramentas úteis na predição do estoque de carbono em solos. / As the forestry carbon pools are accepted to mitigate the impact of carbon dioxide, a technical demand appears looking to measure and monitor the forest carbon inside clean development projects. The errors coming from sampling are bigger than those associated to the sample analysis process; therefore, its important to develop proper sampling plans that allow reaching accuracy without information bias. This way, the study developed inside Tres Lagoas Farm, in Angatuba, Sao Paulo, Brazil, aims to know the soil carbon stock behavior inside an area with different soil usage and occupation: eucalyptus, pasture and native forest, to know how the sampling system influences the estimative and the sampling efforts needed to carbon stock estimation. Using classical statistics was found that the carbon stock is 39,6 MgC.ha-1 coming from 406 sample units in a 0-10 cm and 10-20 cm depth. The less sampling effort needed was established by a stratified systematic sampling, with a sampling distance of 979m. Geostatistics was an important tool that allows knowing the variable practical range, (650 m). The models: exponential, Matérn with kappa 1, kappa 2 and spherical were the same by the Akaike criterion difference value. Among them, the difference is the practical range that each model showed. The spherical model showed the higher practical range and the less sampling effort compared to the other models used in this study. Concluding, there are differences among the used sampling systems, because they depend on the study, depth and soil usage variables. Classical statistics and geostatistics seemed to be useful tools on the prediction of soil carbon stock.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-26062009-142935 |
| Date | 22 May 2009 |
| Creators | Medina Sotomayor, Jaime Felipe |
| Contributors | Couto, Hilton Thadeu Zarate do |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
Page generated in 0.0024 seconds