Analisis Kuantitatif menggunakan Metode Quarter titik-CenteredQuantitative Analysis by thePoint-Centered Quarter Method

Metode pengambilan sampel dapat digunakan untuk menentukan nilai-nilai pentingnya berbagai jenis pohon dan menggambarkan dan diturunkan beberapa metode memperkirakan kepadatan tanaman dan sesuai interval keyakinan.Berbagai metode untuk meneliti hutan parameter yang dipelajari adalah struktur seperti kepadatan populasi, luas bidang dasar, dan biomassa.

Meskipun kadang-kadang diperkirakan menggunakan berdasarkan pengamatan media atau foto, kebanyakan studi melibatkan pengukuran karakteristik untuk setiap pohon dengan menggunakan sejumlah metode sampling yang berbeda. Metode ini terbagi dalam dua kategori besar:-plot berbasis dan plot-kurang. Metode berbasis Plot dimulai dengan satu atau lebih plot (kuadrat, sabuk) dari daerah yang dikenal di mana karakteristik bunga diukur untuk setiap tanaman. Sebaliknya, metode plot kurang melibatkan mengukur jarak untuk sampel acak dari pohon, biasanya di sepanjang transek, dan mencatat karakteristik bunga untuk sampel ini. Metode kuartal point-berpusat adalah salah satu metode plot kurang tersebut.

Keuntungan menggunakan metode plot kurang daripada teknik berbasis-plot standar bahwa mereka cenderung lebih efisien. Metode Plot-kurang lebih cepat, membutuhkan peralatan kurang, dan mungkin memerlukan lebih sedikit pekerja. Namun, keuntungan utama adalah kecepatan. Pertanyaannya, kemudian, adalah apakah akurasi dikorbankan dalam proses.

Metode kuarter memberikan sedikit hasil variabel untuk penentuan jarak, menyediakanlebih banyak data per titik sampling, dan adalah yang paling rentan terhadap subyektif Bias.Ini adalah pendapat penulis bahwa metode kuarter ini, dalam banyak hal, unggul metode jarak yang lainnya dipelajari, dan penggunaannya dianjurkan.

Salah satu penggunaan metode kuarter titik-berpusat adalah untuk menentukan kepentingan relatif dari berbagai jenis pohon dalam suatu komunitasTiga faktor yang akan kita gunakan untuk menentukan nilai pentingnya spesies kepadatan, ukuran, dan frekuensi (distribusi). Idealnya, untuk memperkirakan faktor-faktor ini, orang akan mengambil sampel yang besar, mengukur, mengatakan, semua pohon di 100 x 100 m persegi (hektar). Ini bisa menjadi memakan waktu yang luar biasa jika pohon-pohon yang sangat padat. Metode kuarter point-berpusat menyediakan cara cepat untuk membuat perkiraan tersebut dengan menggunakan serangkaian pengukuran bersama transek.

Prosedur yang diuraikan di bawah menjelaskan bagaimana melaksanakan pengumpulan data metode kuarter titik berpusat sepanjang 100 m transek. Hal ini dapat ditingkatkan atau bawah, sesuai, untuk transek panjang atau pendek.Sedangkan analisis ini dapat dilakukan sendiri, kelompok dua atau tiga dapat membuat pengumpulan data yang sangat efisien. Kebutuhan bahan termasuk 50 atau 100 meter yang tape, 5 atau 10 meteran pita pendek, notebook, kalkulator, dan tabel angka acak (Tabel 16) jika kalkulator tidak dapat menghasilkan mereka.1. Menghasilkan daftar 15 sampai 20 angka acak dua-digit. Jika perbedaan dari dua adalah 4 atau kurang, mencoret nomor terdaftar kedua. Harus ada 10 atau lebih dua-digit nomor yang tersisa; jika tidak, menghasilkan yang tambahan. Daftar pertama 10 nomor yang tersisa dalam meningkatkan ketertiban. Hal ini penting untuk menghasilkan daftar ini sebelum melakukan pengukuran.2. Meletakkan sebuah m transek 100 (atau lebih panjang atau pendek sesuai kebutuhan).3. Angka-angka acak mewakili jarak sepanjang transek di mana data akan dikumpulkan.Bilangan acak digunakan untuk menghilangkan bias. Semua orang selalu ingin mengukur pohon besar di sepanjang transek, tetapi pohon-pohon tersebut mungkin tidak mewakili community.1 dengan Alasan untuk memastikan bahwa poin setidaknya 5 meter terpisah yaitu agar pohon-pohon yang sama tidak akan diukur berulang kali.Perhatian: Jika pohon sangat jarang, baik panjang transek dan jarak minimum antara titik mungkin perlu ditingkatkan.4. Nomor acak terkecil menentukan titik sampling pertama sepanjang transek. Ini (dan setiap sampling) titik, menjalankan garis imajiner tegak lurus terhadap transek. Baris ini dan transek membagi dunia menjadi empat (maka nama, metode kuarter titik-centered).5. Pilih salah satu kuartal. Dalam kuarter itu, mencari pohon terdekat dengan titik sampling. Untuk keperluan latihan ini, akan dihitung sebagai "pohon" itu harus memiliki diameter minimal 4 cm atau, sama, lingkar minimal 12,5 cm.(Perhatian: Dalam situasi lain, nilai minimum yang berbeda mungkin berlaku.)6. Ulangi proses ini untuk seluruh set poin sampling.7. Melaksanakan analisis data seperti yang dijelaskan di bawah ini.Masalah Pohon yang tidak biasa atau Kelompok Pohon1. Tunggal Memisahkan Batang. Dalam Bagian 2 masalah pohon dengan beberapa batang adalah considered.What Briey kita miliki dalam pikiran ada pohon yang satu batang dibagi menjadi dua atau lebih batang bawah setinggi dada (130 cm).Dalam kasus seperti itu, ada jarak yang jelas dari titik di sepanjang transek pada batang utama pohon. Selanjutnya, adalah wajar untuk mendapatkan area basal untuk pohon sebagai jumlah dari daerah basal untuk semua batang setinggi dada.2. Kelompok rapat. Namun, konfigurasi lain pohon multi-batang yang mungkin. Sebuah pohon mungkin erat-clustered beberapa batang di permukaan tanah seperti pada Gambar 5. Dalam kasus seperti itu, seluruh kompleks adalah satu individu. Jarak dari titik acuan transek dapat diukur dengan pusat cluster atau sebaliknya, diukur sebagai rata-rata jarak ke masing-masing batang. Seperti pada kasus sebelumnya, adalah wajar untuk mendapatkan area basal untuk pohon sebagai jumlah dari daerah basal untuk semuadari batang setinggi dada. (Catatan: Ini berbeda dari prosedur yang digariskan dalam Dahdouh-Guebas dan Koedam (2006) di mana mereka sarankan untuk menggunakan batang pusat cluster Tapi mereka menggambarkan masalah dengan mangrove yang arsitekturnya pertumbuhan sangat berbeda dari pohon-pohon di hutan-hutan. Amerika Utara. pohon-pohon yang dimaksud di sini lebih mirip dengan dengan batang split.)

3. Kelompok longgar. Cluster pohon seperti bakau menyajikan masalah pengukuran secara signifikan lebih rumit untuk metode kuarter titik-berpusat. Bahkan menentukan jarak dari titik referensi transek ke pohon itu rumit. Individu batang dapat saling berhubungan melalui jarak yang relatif besar, sehingga bagaimana seseorang menentukan batang merupakan bagian dari individu yang sama? Peneliti menghadapi masalah tersebut diarahkan ke kertas baru-baru ini oleh Dahdouh-Guebas dan Koedam (2006) di mana mereka menyarankan solusi untuk ini dan pertanyaan terkait lainnya.

Semua ahli biologi menyadari pentingnya akurasi dan presisi dalam pengumpulan data dan mencatat. Sementara kedua istilah ini digunakan secara sinonim dalam percakapan sehari-hari, mereka memiliki arti yang berbeda dalam statistik. Akurasi adalah kedekatan nilai terukur atau dihitung dengan nilai yang sebenarnya, sementara presisiadalah kedekatan pengukuran ulang dari jumlah yang sama satu sama lain. Sebuah instrumen bias tapi sensitif dapat menghasilkan akurat tetapi tepat bacaan. Di sisi lain, instrumen sensitif dapat mengakibatkan pembacaan yang akurat, tetapi membaca akan tidak tepat, karena membaca lain dariobjek yang sama akan tidak mungkin untuk menghasilkan nilai yang sama akurat. Kecuali ada bias dalam alat ukur, presisi akan menyebabkan akurasi.