Point Sampling to Stratify Biomass Variability in Sagebrush Steppe Vegetation

La cobertura y rendimiento son dos de los atributos de vegetación que son monitoreados más comúnmente en los estudios de vegetación en los pastizales. Estas variables son por lo general altamente correlacionadas y muchos autores anteriores han sugerido que estimaciones de punto-intercepción de la cobertura vegetal podría ser usado como una alternativa a métodos más caros y destructivos de estimación de biomasa vegetal. Cuando las variables de medición son altamente correlacionadas, un muestreo doble puede ser usado para pre-estratificar la variabilidad en la medición que es más difícil y costosa de obtener, mejorando así, la eficiencia del muestreo. El objetivo de este estudio fue examinar la efectividad del costo de usar datos de punto de intercepción para pre-estratificar la variabilidad de un muestreo subsecuente de corte de biomasa en un sitio estepa de triguillo crestado en el sur de Idaho. El punto de intercepción y los datos de biomasa fueron obtenidos de la vegetación de arbustos y hierbas en 90 parcelas de 1 m2. Estos datos fueron utilizados para desarrollar una población sintética de 10 000 parcelas simuladas para llevar a cabo un análisis de sensibilidad en alternativa a los escenarios de muestreos dobles. Las técnicas de la simulación de Monte Carlo fueron utilizadas para determinar el efecto del diseño de muestreo en el costo y la variabilidad de la estimación de biomasa como una función del tamaño de la muestra del punto de intercepción (i), el número de muestra de estrato del punto de intercepción (s), y el número de muestras de biomasa por estratos (m). La minimización en la variabilidad de la estimación de la biomasa fue obtenida siempre de los escenarios de muestreo doble en el cual una estimación mediana simple de biomasa fue obtenida de un estrato dado en los datos de punto de intercepción. Las estrategias de muestreo doble en el que la mitad de las parcelas de punto de intercepción fueron medidas también para la biomasa produjeron un ahorro en el costo de 39% con una reducción en la precisión de la muestra de biomasa de 18% ± 4 SD. La pérdida relativa de la precisión en la biomasa estimada (62% ± 12 SD) fue similar al ahorro del costo relativo del muestreo doble de los escenarios en el cual la proporción de muestras de punto de intercepción/biomasa exceden un valor de 5.