Number of Samples Required for Estimating Herbaceous Biomass

Aunque la precisión de la estimación de la biomasa herbácea depende de número de muestras, la heterogeneidad espacial de la biomasa y los procedimientos de muestro, su magnitud de influencia sobre la precisión no ha sido clarificada. Simulamos comunidades vegetales virtuales en base a la distribución gama para clarificar las relaciones entre la precisión de la estimación de la biomasa herbácea y el número de muestras, densidad de muestreo, heterogeneidad espacial de la biomasa y los procedimientos de muestreo. Usando solo dos parámetros, la distribución gama puede aproximar la distribución de frecuencia de la biomasa herbácea con una heterogeneidad variable. Nuestras simulaciones demostraron que el número de muestras influye más en la precisión de la estimación de la biomasa herbácea que la densidad de muestreo. Más aún, nuestras simulaciones confirmaron que la heterogeneidad de la biomasa afecta fuertemente la precisión y cuantificó la magnitud de la influencia. Cuando estimamos la biomasa con un muestro aleatorio usando un cuadrante de 50 × 50 cm y una error de ± 10% de la media para establecer un intervalo de confianza al 95%, los tamaños de muestras necesitados fueron 200, 77, y 9 para pastizales con heterogeneidad alta, intermedia y baja respectivamente. Cuando estimamos la biomasa con el muestreo de grupos clasificados (RSS), entonces se necesitaron 24, 15, y 4 muestras para la heterogeneidad alta, intermedia y baja del pastizal. Concluimos que: 1) en pastizales menos heterogéneos, se puede obtener una buena precisión con un pequeño número de muestras y fue útil emplear el RSS, el método de corte, así como métodos no destructivos, serían prácticos; y 2) la estimación en pastizales heterogéneos requiere de un gran número de muestras y no es tan útil emplear el RSS. Por esa razón se necesita más investigación en los métodos no destructivos.