Auditoria de inventários florestais: da conferência em campo à identificação de padrões para tomada de decisões

Abstract

As abordagens tradicionais de auditoria de inventários florestais têm se mostrado úteis, garantindo bons resultados em suas aplicações. Entretanto, podemos inferir que ainda existem pontos passíveis de melhorias em seu processo. Análises estatísticas como testes de média são empregadas com o objetivo de comparar a diferença observada entre dois conjuntos de dados, podendo não ser a melhor opção quando o objetivo for garantir a confiabilidade dos dados coletados e não apenas desvios de medição. A aplicação de análises estatísticas para identificação de desvios e erros durante a coleta dos dados só é possível após revisita à área inventariada para uma nova coleta, tornando o processo de realização do inventário florestal mais oneroso. O primeiro capítulo teve o objetivo de avaliar a sensibilidade de duas possíveis abordagens para se analisar inventários florestais durante o processo de fiscalização. Três principais inventários amostrais foram incluídos nesta análise: em floresta nativa, em empreendimento linear e em floresta plantada. Para a primeira abordagem, foi utilizado o teste t pareado e o teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov (KS) para a comparação ao nível de árvore. Na segunda abordagem, analisou-se o impacto do desvio de medição sobre o erro amostral. Para identificar a partir de qual momento os testes passariam a indicar diferenças significativas entre os inventários, por meio de simulação, foram gerados desvios aleatórios seguindo uma distribuição normal com diferentes combinações de média e desvio-padrão, e propagados sobre os diâmetros à altura do peito (DAP) dos inventários auditados. Os resultados demonstraram que desvios de medição na ordem de 0,1 cm já são suficientes para que o teste t apresente resultados significativos, enquanto o KS necessita de diferenças um pouco maiores, na ordem de 0,5 cm. Não foram constatados impactos significativos de desvios detectados em 10% dos dados sobre o erro amostral dos inventários, não sendo suficientes para indicar rejeição dos inventários protocolados. O segundo capítulo visa identificar distribuições de referência para diferentes indicadores extraídos de inventários florestais, que poderão servir de referência para a análise de novos dados. Para isso, foram utilizados dados provenientes de 36 inventários florestais realizados em diferentes regiões da Amazônia. Os indicadores foram gerados a partir da aplicação de 10 diferentes tipos de análises estatísticas e seus respectivos valores de média e desvio padrão, sendo esses valores utilizados como variáveis indicadoras. A aplicação de métodos estatísticos à base de dados revelou padrões promissores para serem indicadores estatísticos de inventários florestais na Amazônia. O uso da estatística Bayesiana surge como uma ferramenta promissora para detectar possíveis inconformidades nos inventários florestais. A reflexão sobre a detecção de desvios versus a detecção de fraudes ressalta a necessidade de direcionar a fiscalização mais para a confiabilidade da amostragem do que para os desvios de medição. A utilização de métodos estatísticos para detecção de padrões em dados florestais representa avanços significativos no processo de auditoria de inventários em florestas nativas. Isso, aliado à estatística Bayesiana, surge como uma ferramenta promissora para subsidiar a gestão responsável dos recursos florestais.