Este trabalho foi realizado com o objetivo de desenvolver planos de
amostragem de formigas cortadeiras em eucaliptais pelos métodos geoestatístico
e de função de densidade de probabilidade. Foi realizado censo populacional de
ninhos de formigas cortadeiras em talhões cultivados com eucalipto, criando-se
mapas georreferenciados com as posições exatas de cada formigueiro. O padrão
espacial foi determinado com o número e a área de terra solta de ninhos dessas
formigas. Todas as análises e mapas foram gerados empregando-se o programa
estatístico R e o pacote geoR. A distribuição espacial de ninhos em um talhão foi
ajustada pelo modelo gaussiano para número de formigueiros e pelo modelo
exponencial para área de terra solta de ninhos, ambos pelo método dos
quadrados mínimos ordinários (OLS). Em outro talhão, observou-se um ajuste
pelo modelo exponencial, tanto para número quanto para área de ninhos de
formigas cortadeiras, e semelhante ao primeiro, ambos também pelo método
OLS. Com esses modelos foi possível gerar mapas de krigagem, indicando as
áreas infestadas, onde é necessária a intervenção química, reduzindo-se o
impacto causado por pesticidas ao homem e ao ambiente. Para o
desenvolvimento do plano de amostragem pelo método de função de densidade
de probabilidade, os formigueiros foram divididos em 3 classes de tamanho e 21
classes de distância, em relação à transectos distanciados 100m um do outro. Em
seguida, os dados obtidos foram modelados e os resultados foram comparados
com o censo e com o método de transecto em faixa. O modelo cumulativo
Generalizado de Pareto foi o melhor na estimativa das densidades de ninhos de
formigas cortadeiras em relação à probabilidade de visualização deles em
diferentes distâncias. A função de densidade de probabilidade por classe de
tamanho é mais precisa que a independente do tamanho, porém ambos são
melhores que o método do transecto em faixa. Transectos de 35 e 40m de
largura são mais precisos que os de 30m, quando se utiliza uma intensidade
amostral acima de 3 transectos por talhão.
This study aimed to develop sampling plans of leaf-cutting ants in
eucalyptus plantations through geostatistical and probability density function
methods. A population census of nests of leaf-cutting ants was carried out in
plots cultivated with eucalyptus. GIS maps containing the exact location of each
nest were also made. The spatial pattern was determined considering the number
and area of loose soil from the nests of the ants. Every analysis and maps were
made using the statistical program R and the package geoR. In the first plots, the
distribution of nests was set according to the Gaussian model for number of
nests and the exponential model for area of loose soil of nests, both through
ordinary least squares method (OLS). The second plot was adjusted to the
exponential model for both, number and area of nests, through the OLS method.
These models allow us to create kriging maps of areas infested by leaf-cutting
ants, where chemical intervention is necessary in order to reduce the impact on
humans and environment. The sampling plan of probability density function was
developed with separation of nests into 3 size classes and 21 distance classes
according to the transect. The data obtained were analyzed and compared with
census and transect strip method. The Generalized Pareto cumulative model was
the best to estimate of the density of nests of ants in relation to the probability of
viewing at different distances. The probability density function of class size is
more accurate than the independent of the size, but both are better than the
transect strip method. Transects of 35 and 40m wide are more accurate than 30m
when using a sampling intensity above 3 transects per plot.
