(untitled) (Caderno de Ciências Agrárias, 2018)
Uma das maiores dificuldades em conhecer a diversidade de florestas naturais é a obtenção de informações necessárias para sua caracterização confiável, sendo desconhecida a suficiência amostral para inventariar ou mesmo estimar a diversidade de espécies em uma determinada área. O objetivo deste trabalho é avaliar o desempenho de métodos paramétricos e não paramétricos no ajuste da curva de acumulação de espécies. A área de estudo localiza-se no distrito de Manjacaze, Sul de Moçambique. Foram estabelecidas 79 parcelas temporárias de 20 m x 100 m (0,2 ha), em que foram identificadas as espécies com diâmetro a altura do peito superior a 10 cm. A curva usual de acumulação de espécies foi ajustada utilizado modelos paramétricos (Logístico, Gompertz, Weilbull, Schumacher e Richards) e estimadores não paramétricos (ICE, Chao 1, Bootstrap e MMMeans). O diagnóstico sobre a qualidade dos ajustes foi feito com base nos coeficientes de correlação, Raiz do Erro Quadrático Médio, Critério de Akaike, Critério de Informação Bayesiano, Erro Relativo Médio e gráficos de resíduos. Os modelos de regressão não linear, em geral, apresentaram os melhores desempenhos se comparados com os estimadores não paramétricos. O modelo de Richards apresentou os melhores resultados. Abstract One of the greatest difficulties in knowing the diversity of natural forests is the obtaining of information necessary for their reliable characterization, being unknown the sampling sufficiency to inventory or even to estimate the diversity of species in a certain area. The aim of this study was to evaluate the performance of parametric and non - parametric methods in adjusting the curve of species accumulation. The study was carried out in the district of Manjacaze, South of Mozambique. A total of 79 temporary plots of 20 m x 100 m (0.2 ha) were established, in which the species with a diameter at breast height (DBH) ≥ 10 cm were identified. The usual curve of species accumulation was adjusted using parametric models (Logistic, Gompertz, Weilbull, Schumacher and Richards) and non-parametric estimators (ICE, Chao 1, Bootstrap and MMMeans). The quality of the adjustments was evaluated based on the correlation coefficients, Root Mean Square Error, Akaike Criterion, Bayesian Information Criterion, Mean Relative Error and graphical residual analysis. Nonlinear regression models, in general, presented the best performances when compared with non-parametric estimators. The Richards model showed the best results.