Accuracy and efficiency evaluation of point-centered quarter method variations for vegetation sampling in an araucaria forest

Abstract

In order to verify Point-Centered Quarter Method (PCQM) accuracy and efficiency, using different numbers of individuals by per sampled area, in 28 quarter points in an Araucaria forest, southern Paraná, Brazil. Three variations of the PCQM were used for comparison associated to the number of sampled individual trees: standard PCQM (SD-PCQM), with four sampled individuals by point (one in each quarter), second measured (VAR1-PCQM), with eight sampled individuals by point (two in each quarter), and third measuring (VAR2-PCQM), with 16 sampled individuals by points (four in each quarter). Thirty-one species of trees were recorded by the SD-PCQM method, 48 by VAR1-PCQM and 60 by VAR2-PCQM. The level of exhaustiveness of the vegetation census and diversity index showed an increasing number of individuals considered by quadrant, indicating that VAR2-PCQM was the most accurate and efficient method when compared with VAR1-PCQM and SD-PCQM.

O objetivo deste estudo foi verificar a precisão e a eficiência do método Quadrante Centrado em um Ponto (PCQM), usando diferentes números de indivíduos por amostra, em 28 unidades amostrais em uma área de Floresta Ombrófila Mista no sul do Paraná, Brasil. Foram comparadas três variações do método com relação ao número de indivíduos amostrados: primeira variação (SD-PCQM), amostragem com quatro indivíduos por ponto (um por quadrante), segunda variação (VAR1-PCQM), amostragem com oito indivíduos por ponto (dois em cada quadrante), e terceira variação (VAR2-PCQM), amostragem com 16 indivíduos por ponto (quatro indivíduos em cada quadrante). Foram registradas 31 espécies pelo SD-PCQM, 48 pelo VAR1-PCQM e 60 espécies pelo VAR2-PCQM. O nível de eficiência da amostragem da vegetação e o índice de diversidade apresentaram um acréscimo de acordo com o número de indivíduos por quadrante, incluídos na amostra, indicando que o VAR2-PCQM foi o mais preciso e eficiente método quando comparado com VAR1-PCQM e SD-PCQM.