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Tim Baker

TALLER DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO PARA APOYAR EL DISEÑO DE LOS INVENTARIOS DE CARBONO Iquitos, 15-17 de mayo 2009. Tim Baker. Tema 3: Muestreo de carbono – tamaño y número de parcelas Práctica. ¿Cuál es la mejor forma de muestrear la variación en la estructura de estos bosques?. Resumen.

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  1. TALLER DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO PARA APOYAR EL DISEÑO DE LOS INVENTARIOS DE CARBONOIquitos, 15-17 de mayo 2009 Tim Baker Tema 3: Muestreo de carbono – tamaño y número de parcelas Práctica

  2. ¿Cuál es la mejor forma de muestrear la variación en la estructura de estos bosques?

  3. Resumen • Conceptos básicos: distribución de datos y como cuantificar la variación • Puntos claves para el tamaño de la muestra: ejemplos de BCI y La Selva • Como calcular el número de muestras adecuadas • Práctica

  4. 1. Distribución de datos Promedio • Una distribución ‘normal’ es simétrica. • Este tipo de distribución es la base de muchas de las pruebas estadísticas que usamos (p.e. intervalo de confianza, prueba t). Frecuencia Valor Variación

  5. Distribución de datos Promedio • Muchas veces nuestros datos tienen otro tipo de distribución, que podría ser asimétrica. • Debemos usar otros tipos de estadísticas (p.e. bootstrapping, pruebas no paramétricas) para analizar estos datos. • Nos ayudamos mucho, si podemos escoger una escala de muestreo que nos brinde datos distribuidos normalmente! Frecuencia Valor Variación

  6. Variación X X X X X Valor X X X X X 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Observación Promedio

  7. Variación VARIANZA ‘(Suma de las diferencias entre las observaciones y el promedio) al cuadrado, dividido por el numero de observaciones’ DESVIACIÓN ESTÁNDAR ‘La raíz cuadrada de la varianza’ COEFICIENTE DE VARIANZA ‘Desvío estándar dividido por el promedio’ El objetivo de la estrategia de muestreo es minimizar la variación entre las muestras, para que nuestros promedios sean confiables.

  8. 2. Tamaño de la parcela • El tamaño de la muestra debe ser suficientemente grande para muestrear la variación a una escala local, para minimizar la variación entre las parcelas y conseguir una distribución normal en los datos. • El tamaño adecuado para cada componente del ciclo de carbono depende de su patrón de variación espacial. • En particular, en estudios de la estructura del bosque, es importante pensar si las muestras son suficientemente grandes para cubrir la variación debido al ciclo del bosque – p.e. claros y árboles grandes.

  9. BCI, Panamá

  10. Biomasa viva, árboles ≥10 cm, parcela de 50 hectáreas, BCI, Panamá 1 ha 0.04 ha 0.25 ha Chave et al. 2002, J. Ecol.

  11. Área basal, árboles ≥10 cm, La Selva, Costa Rica Parcelas de 0.5 ha

  12. Área basal, árboles ≥10 cm, La Selva, Costa Rica Clark and Clark, 2000, FEM

  13. 3. Como calcular el número de muestras adecuado Necesitamos decidir el ‘error’ que queremos obtener… Promedio Frecuencia Intervalo de confianza Intervalo de confianza Error = Promedio

  14. 3. Como calcular el número de muestras adecuado Necesitamos decidir el ‘error’ que queremos obtener… 12 Frecuencia 3 3 3 Error = = 25% 12

  15. 3. Como calcular el numero de muestras adecuado Necesitamos decidir el ‘error’ que queremos obtener… 20 Frecuencia 15 15 15 Error = = 75% 20

  16. 3. Como calcular el número de muestras adecuado Necesitamos decidir el ‘error’ que queremos obtener… Promedio Frecuencia Intervalo de confianza …normalmente, entre 10-20%

  17. 3. Como calcular el número de muestras adecuado La confianza que quieres en tu resultado (valor de ‘t’, normalmente α = 0.05) Coeficiente de variación: la variación en tus datos tα2 CV2 n = E2 Número de muestras Error que quieres (% del promedio) (normalmente, 10-20 %) Esta fórmula es útil, si: • tus datos son distribuidos normalmente. • tienes datos previos, o de la literatura, para estimar el ‘CV’.

  18. Práctica Meta: Investigar el tamaño y número de parcelas adecuadas para estimar componentes del stock de carbono con un error de 10 % en diferentes bosques de la Amazonía peruana. Datos: RAINFOR, IIAP, WWF/CEDISA

  19. RAINFOR: Datos de árboles ≥10 cm dap y de madera muerta en parcelas permanentes en la Amazonia peruana • CEDISA/WWF: Potencial de almacenamiento de carbono en San Martín

  20. IIAP: Datos de inventario de bosques inundados de Jenaro Herrera Primero, datos de Jenaro, biomasa árboles >10 cm

  21. Conclusiones • Estos resultados sugieren que debemos usar: Para la biomasa viva >10 cm: parcelas de 0.3-0.5 ha (30 – 50 x 100) Para la biomasa viva 2.5-10 cm: 0.04 ha (20 x 20 m) Por la biomasa viva <2.5 cm: 0.016 ha (4 x 4 m) • Para muestrear la dinámica del bosque, con parcelas permanentes, necesitamos parcelas más grandes: desde 0.5 ha • El muestreo de la biomasa viva >10cm en general ha sido adecuado en el campo, pero para los otros componentes de la biomasa viva, el nivel de muestreo no ha conseguido un error de <10%. • El muestreo de necromasa ha sido menos exitoso. La necromasa muestra más variación espacial en el campo debido a su relación con la mortalidad.

  22. Conclusiones Podemos escoger un tamaño de parcela adecuado, usando datos previos: • Mirando la distribución de la variable: tiene una distribución (mas o menos) normal? • Como la variación (CV) cambia con la escala de la muestra: estamos muestreando todo la variación a una escala local en el bosque? Podemos escoger un numero de parcelas adecuadas usando la formula: tα2 CV2 n = E2

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