Muestreo por conglomerados para manejo forestal en el ejido Noh Bec, México

Abstract

Se analizan y proponen los estimadores muestrales para el análisis del inventario forestal del ejido Noh Bec. El diseño de muestreo utilizado fue muestreo estratificado en conglomerados. Se analizó la información proveniente de 302 conglomerados establecidos en el 2009, distribuidos en 4 estratos de selva mediana subperennifolia. Se probaron los estimadores de razón de medias estratificado (RME), media de razón estratificado (MRE) y el muestreo aleatorio estratificado (MAE). El estimador de razón se usó para actualizar el inventario mediante la remedición de 22 conglomerados en el año 2012 y así estimar incremento periódico anual (IPA) e incremento porcentual anual (IPA%). El IPA y el IPA% en volumen fue de 3.721 m3 ha-1 año-1 y 3.2 % respectivamente. Cuando las unidades de muestreo primarias (UMP) son de tamaños iguales se sugiere utilizar RME o MRE, ya que el valor de la media, error estándar y precisión es igual. Cuando las UMP son de tamaños desiguales, se obtiene mejor precisión al utilizar RME. El MAE resultó ser más preciso que el muestreo por conglomerados utilizando RME y MRE. En los inventarios para manejo forestal no es recomendable utilizar conglomerados como diseño de muestreo para el cálculo de la posibilidad anual o corta anual permisible, ya que en áreas pequeñas se obtendrá baja precisión y alto costo comparativamente con un muestreo aleatorio simple con unidades de muestreo independientes. _______________ CLUSTER SAMPLING FOR FOREST MANAGEMENT AT EJIDO NOH BEC, MÉXICO. ABSTRACT: Several sampling estimators for forest inventory analysis at the ejido Noh Bec were proposed and analyzed. The sampling design used was a stratified cluster sampling. Data was obtained from 302 clusters established in 2009 in 4 strata of semi-deciduous tropical forest. The tested estimators were stratified ratio of means (SRM), stratified mean of ratio (SMR) and stratified random sampling (SRS). Ratio estimator was used to update the inventory by re-measuring 22 clusters in 2012, and thus estimate the annual periodic growth (APG), and the annualized percentage growth (APG%). The APG and the APG% for total volume were 3.721 m3 ha-1 yr-1 and 3.2%, respectively. When primary sampling units (PSU) are of equal size SRM and SMR should be used, since the mean, standard error and accuracy is equal. When the PSU are of unequal size, a better accuracy is obtained using SRM. The SRS is found to be more accurate than SRM and SMR. In operative forest management inventories is not advisable to use cluster sampling design for calculating annual allowable harvesting wood products in small areas, since the accuracy is low and comparatively more expensive respect to the simple random sampling with independent sampling units.