SUBAMOSTRAGEM COM UNIDADES PRIMÁRIAS DE TAMANHOS DESIGUAIS APLICADA EM INVENTÁRIOS DE FLORESTAS PLANTADAS DE Eucalyptus grandis

O objetivo deste estudo foi avaliar a precisao e eficiencia de dois processos de subamostragem com unidades primarias de tamanhos desiguais, em um povoamento de Eucalyptus grandis em regime de alto fuste e plantio com semente, localizado no municipio de Mogi Guacu, no Estado de Sao Paulo, pertencente a International Paper do Brasil Ltda. Trabalhou-se com as informacoes das medicoes realizadas pela empresa, envolvendo talhoes com idade entre 6 e 8 anos. Os dois processos de subamostragem testados foram: Processo I - unidades primarias selecionadas com probabilidades iguais – estimador tendencioso por indice em relacao ao tamanho do talhao e processo II - unidades primarias selecionadas com probabilidades proporcionais ao tamanho do talhao – estimador nao tendencioso. Constatou-se que o Processo I foi superior ao Processo II, com uma eficiencia relativa de 75,83%, implicando na obtencao de intervalos de confianca mais estreitos para a media e total. SUB-SAMPLING WITH UNEQUAL SIZE PRIMARY UNITS APPLIED TO INVENTORIES OF Eucalyptus grandis FOREST STANDS Abstract This study assessed the precision and efficiency of two sub-sampling processes with unequal size primary units in one Eucaliptus grandis stand in managed clear-cut regimes, located in Mogi Guacu municipalitie, in the State of Sao Paulo, belonging to International Paper do Brasil Ltda. The study died use of measurements performed by the company in the Eucalyptus grandis stand, involving 6 and 8 year’s compartments. The two tested sub-sampling were: Processe I - selected primary units with equal probability–biased estimator ratio to size and Processe II - selected primary units with probability proportional to size – unbiased estimator. By comparing them regarding their relative efficiency, it was verified that the process of sub-sampling I showed the best result when compared to the process II, with relative efficiency of 75,83%, with smaller confidence intervals for the means and total.