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MANUAL DE INVENTARIOS FORESTALES Metodología de Oscar Ferreira Rojas
1. INTRODUCCIÓN
• Inventario forestal es el método usado para
medir y registrar los datos del bosque,
procesar estos datos de campo para
obtener así información de la cantidad y
calidad de los árboles y características del
área boscosa con un grado de detalle y
precisión de acuerdo al objetivo previsto
… INTRODUCCIÓN
• Un inventario forestal, tiene diversas
aplicaciones específicas que forman parte
de un plan de manejo y que son por
ejemplo. Vender o comprar madera, hacer
un plan de aprovechamiento, determinar
espaciamiento de un raleo, determinar la
corta anual permisible
2. CLASIFICACIÓN DE INVENTARIOS
FORESTALES
• 2.1 CLASIFICACIÓN SEGÚN LA FORMA
DE TOMAR LOS DATOS
•
•
•
•
INVENTARIO POR MUESTREO SISTEMÁTICO
INVENTARIO POR MUESTREO AL AZAR
INVENTARIO ESTRATIFICADO
INVENTARIO 100%
• 2.2 CLASIFICACIÓN SEGÚN EL
OBJETIVO DEL INVENTARIO
• PLAN DE MANEJO FORESTAL
• PLAN DE APROVECHAMIENTO
• EVALUAR EL POTENCIAL MADERERO
2. CLASIFICACIÓN DE INVENTARIOS
FORESTALES
• 2.3 CLASIFICACIÓN DE ACUERDO AL
GRADO DE PRESICIÓN
• INVENTARIO DETALLADO (error de muestreo 5-10%)
• INVENTARIO SEMI-DETALLADO (error de muestreo
10-15%)
• INVENTARIO EXPLORATORIO (error de muestreo 1520%)
• INVENTARIO DE RECONOCIMIENTO (reconocimiento
aéreo, recorrido del área, estudio de fotos aéreas)
3. LA ESTADÍSTICA EN LOS
INVENTARIOS FORESTALES
• 3.1 DISTRIBUCIÓN POR FRECUENCIA
Y AGRUPAMIENTO DE DATOS
DAP (cm)
13,9
14,2
15,3
16,3
13,3
15,5
8,8
18,8
12,9
13
15
9,1
11
19
4,5
Altura
10,5
11,7
12,3
10,3
10
10,5
DAP (cm)
10,4
14,5
9,8
13,9
16
13,1
16
11,3
25,3
20,2
15
16,3
13,3
12,1
9,5
Altura
9,2
12,5
13,1
9,7
8,7
DAP (cm)
9,6
15
18,6
8,4
15
7,4
19,5
7,5
12,9
9,4
4
22
19,5
11,9
16,5
Altura
11,8
7,4
12
14,4
12,3
DAP (cm)
19,5
15,9
9,7
10
5,8
13,3
9,7
13,3
13
6,3
18,6
18,4
22,3
22,5
18,9
Altura
8,8
11,3
11
13
14,3
DAP (cm)
18,4
8
14,6
10,9
13,9
10,3
9,6
8,4
11
12
7,1
8,7
11
15,2
Altura
12,2
11,9
9,8
12,3
13
3. LA ESTADÍSTICA EN LOS
INVENTARIOS FORESTALES
• 3.1 DISTRIBUCIÓN POR FRECUENCIA
Y AGRUPAMIENTO DE DATOS
2
5
8
11
14
17
20
2
5
8
11
14
17
20
4,94,9
7,97,9
10,9
10,9
13,9
13,9
16,9
16,9
19,9
19,9
22,9
22,9
23 23 25,9
25,9
Total
Total
3,5
6,5
9,5
12,5
15,5
18,5
21,5
20
Número
de
Número de
Arboles
Arboles
18
21,5
2
5
17
19
17
9
4
24,5 24,5
1
1
74
74
3,5
6,5
9,5
12,5
15,5
18,5
16
2
5
17
19
14
No. de Arboles
DAP (cm)
Marca de
DAP (cm) Intervalo Marca de clase
Intervalo
clase
12
10
8
17
6
9
4
4
2
0
0.0
5.0
10.0
15.0
DAP (cm)
20.0
25.0
30.0
• 3.2 DISTRIBUCIÓN NORMAL
• Y = 0.3989/e(0.5xZxZ)
• DONDE:
• Z = Desvío tipificado (Z = (x - x̄)/S)
• e = 2.71828
• 3.3 MUESTREO
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
3.3.1 Distribución de las medias muestrales
M= N!/(n!x(N-n)!)
Donde:
M = Número de muestras
n = Tamaño de la muestra
N = Total de unidades de muestreo
! = Factorial
EJEMPLO:
Si la población se compone de 5 unidades (N), es posible
obtener 10 muestras de 2 unidades de muestreo cada una.
M = 5!/2!x3! = 120/12 = 10 muestras
• 3.3 MUESTREO
•
•
•
•
•
•
3.3.2 ERROR ESTÁNDAR
Sx = S/√(nx(1-n/N))
DONDE:
S = Desviación estándar
n = tamaño de la muestra
N = Tamaño de la población expresada en número de parcelas
• 3.4 DISTRIBUCIÓN DE t DE STUDENT
•
t = (x - x̄)/S
Valor de t
Coeficiente de
confianza
Valor de
Z
Tamaño de la muestra (n)
2
5
10
15
20
25
30
68%
1,8
1,14
1,05
1,03
1,01
1,01
1
1
95%
12,71
2,78
2,26
2,14
2,09
2,06
2,05
2
99%
63,66
4,6
3,25
2,98
2,86
2,8
2,76
3
• 3.5 PRECISIÓN Y ERROR DE
MUESTREO
• Muestreo aleatorio con reemplazo
• Muestreo aleatorio sin reemplazo
• 3.6 CÁLCULO DEL ERROR DE
MUESTREO
• Existe un bosque de 200 hectáreas de Pinus oocarpa de
26 años que constituye la población. Se seleccionó y
midió una muestra al azar de 25 unidades de muestreo
(parcelas) de 0.05 hectáreas cada una, y los volúmenes
obtenidos después de procesar los datos son los
siguientes
Parcela No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
Volumen m³
96
72
86
48
31
59
46
38
80
52
40
26
56
92
88
53
32
58
37
55
88
39
27
101
83
1483
(Volumen)²
9216
5184
7396
2304
961
3481
2116
1444
6400
2704
1600
676
3136
8464
7744
2809
1024
3364
1369
3025
7744
1521
729
10201
6889
101501
• 3.6 CÁLCULO DEL ERROR DE
MUESTREO
• 1) Media (x̄ )
• x̄ = (ΣX)/n = 1483/25 = 59.32 m³/hectárea
• 2) Desviación estándar (S)
• √((ΣX²-(ΣX)²/n)n-1) = √((101501-(1483)²/25)25-1) = 23.74 m³/ha
• 3) Coeficiente de Variación (C)
• C = (S/ x̄ ) * 100 = (23.74/59.32)*100 = 40%
• 4) Error estándar de la Media Muestral (Sx)
• Sx = S/ √n = 23.74/ √25 = 4.75 m³/hectárea
• 3.6 CÁLCULO DEL ERROR DE
MUESTREO
• 5) Error de muestreo (EM)
• EM = txSx = 2.064 * 4.75 = 9.8 m³/hectárea
El valor de t se obtiene de una tabla y su valor para 24 grados de libertad (n-1) es 2.604 para 95% de probabilidad
• 6) Error de muestreo como porcentaje de la media
• EM% = (Error de muestreo absoluto/media) * 100
• EM% = (9.8/59.32)*100 = 16.5%
• 7) Límites de confianza (LC)
• LC = x̄ ± EM = 59.32 ± 9.8
• PARCELAS
CIRCULARES
Superficie en
metros²
Superficie en
hectáreas
Radio de la
parcela en
metros
1000
0,1
17,84
900
0,09
16,92
800
0,08
15,96
500
0,05
12,62
200
0,02
7,98
50
0,005
3,99
• PARCELAS
CUADRADAS
Superficie en Superficie en
metros²
hectáreas
Lado
Lado en
metros
Semidiagonal
en metros
1000
0,1
31,62
22,36
900
0,09
30
21,21
800
0,08
28,28
20
500
0,05
22,36
15,18
200
0,02
14,14
10
50
0,005
7,07
5
• PARCELAS
RECTANGULARES
Superficie en
hectáreas
Lados en
metros
1000
0,1
50 x 20
900
0,09
45 x 20
800
0,08
40 x 20
500
0,05
25 x 20
200
0,02
20 x 10
50
0,005
10 x 5
Lado 1
Superficie en
metros²
Lado 2
• INTENSIADAD DE
MUESTREO
En un área boscosa de 400 hectáreas
de ha decidido hacer parcelas de 1000
m² y una intensidad de 10%.
I = Am/AT
Donde:
I = Intensidad de muestreo
Am = Área muestreada
AT = Área total
Am = 0.1 x 400 = 40 ha = 400,000 m²
Am = n x Tp
n = Am/Tp
n = 40/0.10 = 400 parcelas de 1000 m²
• Método estadístico
Para poblaciones infinitas
Para poblaciones finitas
n = C²t²/a²
n = (C²t²/a² + (C²t/N²))
Donde:
n = Número de parcelas
C = Coeficiente de variación en % o como
fracción
a = error de muestreo deseado en % o
como fracción
t = valor de t de Student para una
probabilidad dada y para n-1 grados de
libertad
• PRE-MUESTREO
•
En un bosque de 200 hectáreas se ha hecho un
pre-muestreo de 10 parcelas de 500 m². Precisión
del 20% y 95% de probabilidad
Parcela No. 1
2
Volumen
192 172
(m³/ha)
3
4
5
6
62
92
160
80
7
8
112 176
9
10
64
74
•
x̄ = ∑x/n = 1184/10 = 118.4 m³/ha
•
S = √((∑x² - (∑x)²/n)/(n-1)) = √((163848-(1184)²/10)/9)
•
•
C = (S/x̄)̄ * 100 = (51.3/118.4)*100 = 43.3%
n = C²t²/a² = ((43.3)² * (2.262)²)/20² = 23.98 = 24 parcelas
•
n = ((43.3)² * (2.069)²)/20² = 20 parcelas
• MUESTREO
ALEATORIO
•
•
•
Un mapa del bosque de escala
adecuada.
Una tabla de números aleatorios. Puede
usarse también una calculadora que
tenga la función de números al azar.
Definir el tamaño de la parcela
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120
121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132
133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156
157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168
169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192
• MUESTREO
SISTEMÁTICO
Hay que distribuir 20 parcelas de 1000
m², sobre un área de 142 hectáreas.
Las parcelas se separaran c/100m
•
Am=Tp*n =1000*20 =20,000 m²= 2 ha.
Intensidad de muestreo
• I = Am/AT= 2/142=0.0140845=1.40845%
Distancia entre líneas
• L =Tp/B*I =1000/100*0.0140845= 710 m.
Espaciamiento para distribución cuadrada
•
S = √(Tp/I) = √(10000/0.0140845)= 266.46 m.
• MUESTREO
ESTRATIFICADO
•
•
Dividir la población en sub-poblaciones
El muestreo puede ser aleatorio o
sistemático