SecciÓn 7 Anexos

Se incluyen los anexos siguientes:

1. Clasificación de los PFNM. Ejemplos de métodos empleados

2. Aclaración sobre parcelas y subparcelas

3. Ejemplo de los resultados de un inventario de PFNM

4. Algunos métodos de muestreo empleados actualmente y otros métodos recientes

5. Instituciones de interés y sitios en Internet

Anexo 1. Clasificación de los PFNM. Ejemplos de métodos utilizados

Métodos

La información sobre el comercio internacional, por ejemplo, Aduanas y Arbitrios, tiende a agrupar los recursos de acuerdo con:

• el tipo de producto (p.ej. "plantas vivas", "bebidas preparadas", "grasas animales", "productos de corteza preparados"); o
• el uso final (p.ej. "esponja o barra de chicle", "tela", "hojas comestibles", "vino", "resina").

Los inventarios de biodiversidad suelen agrupar los animales y los vegetales de acuerdo con los nombres científicos de la familia y el género.

Los estudios etnobotánicos clasifican de acuerdo con los usos finales de carácter local (p.ej. construcción, comestible, combustible, medicinal, venenos).

Los forestales y las evaluaciones de base forestal utilizan agrupaciones de acuerdo con la forma de la planta y partes utilizadas (p.ej. partes no maderables de árboles, frutos de árboles, herbáceas, trepadoras, arbustos, etc.)

Los ecólogos de fauna silvestre suelen agrupar de acuerdo con la familia científica y el tamaño (p.ej. insectívoros, primates, reptiles, roedores, ungulados).

Los gestores de tierras y recursos se agrupan a veces según las características de la ordenación (p.ej. facilidad de propagación o de cultivo, accesibilidad, quién lo recolecta, para consumo ordinario en los hogares, uso ocasional, para venta en mercados locales).

Ejemplos

A. Tipología para una contabilidad nacional de PFNM (según Chandrasekharan, 1995)

A. Plantas vivas y partes de plantas

Plantas vivas

Partes de plantas (verdes, cortadas, secadas o prensadas), recogidas para usos específicos

Partes específicas de plantas con usos múltiples, no incluidas en el grupo anterior

Materiales vegetales no clasificados en otro lugar

Exudaciones en bruto y productos naturales similares

B. Animales y productos animales

Animales vivos

Productos animales

C. Productos preparados o manufacturados

Productos comestibles preparados (preservados provisionalmente)

Bebidas preparadas

Alimentos o forrajes preparados para animales

Aceites y grasas vegetales

Grasas y aceites animales

Ceras preparadas de origen animal o vegetal

Extractos para teñir y colorear de origen vegetal o animal

Extractos fitofarmacéuticos y médicos, galénicos, medicamentos

Aceites esenciales y sus concentrados

Colofonia y derivados de la colofonia

Gomas y látex elaborados

Combustibles y alcoholes

Otros productos orgánicos o fitoquímicos básicos

Productos de corteza preparados

Productos trenzados

Productos de fibra natural

Cuero curtido, pieles y productos de taxidermia

Productos varios, manufacturados con materias primas forestales no maderables

Otros productos vegetales y animales no maderables

D. Servicios

Servicios basados en el bosque

B. Clasificación por uso final (según Wyatt, 1991)

Clase

Esponjas, palos de mascar, productos para limpieza de los dientes

Esponjas de baño

Esponjas y palos de mascar

Productos para limpieza de los dientes

Afrodisíacos

Fibras, fibras para tejer, yute, tela

Cestería (trampas para peces, mobiliario, adornos)

Fibra de yute

Tela

Manos de almirez

Comestibles

Frutos silvestres

Edulcorantes

Neutralizantes

Hortalizas y setas

Hojas comestibles

Agua, bebidas, vino

Agua

Bebidas

Vino

Intoxicantes

Plantas medicinales

Plantas medicinales

Látex, hules, gomas y resinas

Látex

Adulterantes

Liga para pájaros

Coagulantes Goma

Resina

Goma de copal Clase

Gutapercha

Abalorios decorativos

Semillas decorativas

C. Clasificación del uso de las plantas de acuerdo con lo utilizado por los etnobotánicos

D. Agrupación de los PFNM de acuerdo con criterios de viabilidad para el inventario forestal

(según Kleinn et al., 1996)

E. Clasificación de los PFNL basada en la forma de vida y en las partes de la planta (McCormack, 1998)

F. Clasificación por formas de vida utilizada en las evaluaciones de recursos de especies múltiples

G. Clasificación provisional de los PFNLs de acuerdo con las características de la ordenación (Wiersum, 1999)

Referencias

Boom, B.M. 1989. Use of plant resources by the Chacobo. pp. 78-96. In: Posey, D.A. & Balee, W. (eds). Resource management in Amazonia: Indigenous and folk strategies. Advances in Economic Botany 7. 287 pp.

Chandrasekharan, C. 1995. Terminology, definition and classification of forest products other than wood. pp. 345-380. In: Report of the International expert consultation on non-wood forest products. Yogyakarta, Indonesia. 17-27 January 1995. Non-wood forest products no. 3. FAO, Rome. 465 pp.

Dunn, R.M., Out, D.O. & Wong, J.L.G. 1994. Report of the reconnaissance inventory of the high forest and swamp forest areas in Cross River State, Nigeria. Cross River State Forestry Project (ODA Assisted), Calabar, Nigeria. 7 pp.

Edwards, I. 1991. Quantitative ethnobotanical survey of a hectare of tropical forest near Toraut, Dumogo Bone National Park, Northern Sulawesi, Indonesia. Sulawesi Ethnobotanical Project. Preliminary Report. 8 pp.

FitzGibbon, C.D., Mogaka, H. & Fanshawe, J.H. 1995. Subsistence hunting in Arabuko-Sokoke Forest, Kenya, and its effects on mammal populations. Conservation Biology 9 (5): 1116-1126.

Gadsby, E.L. & Jenkins, P.D. 1992. Report on wildlife and hunting in the proposed Etinde Forest Reserve Consultants report to Limbe Botanic Garden and rainforest genetic conservation project (ODA). Unpublished. 43 pp.

Kleinn, C., Laamanen, R. & Malla, S.B. 1996. Integrating the assessment of non-wood forest products into the forest inventory of a large area: Experiences from Nepal. pp. 23-31. In: Domestication and commercialization of non-timber forest products in agroforestry systems. Proceedings of an International Conference held in Nairobi. FAO.

Lahm, S.A. 1993. Utilization of forest resources and local variation of wildlife populations in northeastern Gabon. pp. 213-226. In: Tropical forests, people and food. MAB Series Vol. 13. Hladik C.M., Hladik A., Linares O.F., Pagezy H., Semple A. & Hadley M. (eds). UNESCO 852 pp.

Malhotra, K.C., Poffenberger, M., Bhattacharya, A. & Dev, D. 1991. Rapid appraisal methodology trials in Southwest Bengal: assessing natural forest regeneration patterns and non-wood forest product harvesting practice. Forest, Trees and People Newsletter 15/16: 18-25.

McCormack, A. 1998. Guidelines for inventorying non-timber forest products. M.Sc. thesis, Oxford. 127 pp.

Prance, G.T., Balée, W., Boom, B.M. & Carbeuri, R.L. 1987. Quantitative ethnobotany and the case for conservation in Amazonia. Conservation Biology 1 (4): 296-310.

Salick, J., Mejia, A. & Anderson, T. 1995. Non-timber forest products integrated with natural forest management, Rio San Juan, Nicaragua. Ecological Applications 5 (4): 878-895.

van V

Valkenburg, J.L.C.H. 1997. Non-timber forest products of East Kalimantan. Potentials for sustainable forest use. Tropenbos Series 16. Tropenbos Foundation. 202 pp.

van Wieren, S. 1999. Towards the sustainable use of wildlife in tropical forests. pp. 175-178. In: Seminar proceedings 'NTFP research in the Tropenbos Programme: Results and perspectives', 28 January 1999. Ros-Tonen, M.A.F. (ed.). Tropenbos Foundation, the Netherlands. 203 pp.

Wong, J.L.G. 1998. Non-timber forest products from the reserved forests of Ghana. Consultancy report 11. Forest Sector Development Project, Accra, Ghana. Unpublished. 31 pp.

Wyatt, N.L. 1991. A methodology for the evaluation of non-timber forest resources. Case study: the forest reserves of southern Ghana. M.Sc. thesis, Silsoe College, Cranfield Institute of Technology. 102 pp.

Anexo 2. Aclaración sobre parcelas y subparcelas

Parcelas y subparcelas

Parcela cuadrada

Faja

Parcela

= 6 subparcelas

Parcela

= 6 subparcelas

Parcela

= 36 subparcelas

Grupo

Anexo 3. Ejemplo de los resultados de un inventario de PFNM

Del Estudio de caso 3 - inventario nacional de Ghana. Trepadoras - Hunhun - Frutos - Manniophyton fulvum (L5)

1. Preferencias en cuanto a zonas de vegetación

COMPARACIONES MÚLTIPLES TUKEY HSD.

MATRIZ DE PROBABILIDADES DE COMPARACIÓN POR PAREJAS

WE ME MSSE MSNW DS

WE 1.000

ME 0.000 1.000

MSSE 0.545 0.000 1.000

MSNW 0.000 0.043 0.000 1.000

DS 0.000 0.071 0.000 0.992 1.000

WE & MSSE no son diferentes

MSNW & DS no son diferentes

2. Área basimétrica de los árboles 3. Índice de árboles colonizadores

AB Media = 23,218 SE = 0,260 Índice medio = 59,787 SE = 22,284

4. ÍNDICE ECONÓMICO PARA ÁRBOLES >30 CM D 5. ZONAS DE ORDENACIÓN

6. Abundancia relativa

^*Densidad en la superficie ocupada por la especie

Anexo 4. Algunos métodos de muestreo utilizados actualmente y otros métodos recientes

a) Diseños de muestreo posibles para el inventario de PFNM.

Muestreo subjetivo

Generalmente no son aceptables estadísticamente pero con frecuencia se utilizan en "aforos" o evaluaciones rápidas para conseguir que se muestreen una gama completa de ambientes. Se utilizan también en la localización de las PPM para conseguir que estén representados todos los tipos de bosque. Hay que tener cuidado de que el diseño no se convierta por descuido en subjetivo. Hay que cuidar los sesgos, p.ej. dejar fuera áreas cuyo acceso es difícil.

Secciones de gradientes - utilizados en estudios ecológicos para conseguir que se muestreen todos los tipos de vegetación a lo largo de los principales gradientes ambientales.

Sampling systems

Muestreo objetivo

Son los tipos de diseños más corrientemente utilizados para el inventario de recursos naturales.

Censos completos - Medición y registro de todos los individuos. Son prácticos únicamente para pequeñas áreas. Generalmente se utilizan para el estudio de existencias de los tramos forestales que se van a explotar.

Aleatorio simple - Las muestras se trazan utilizando números aleatorios a partir de un marco de muestreo predeterminado. P.ej. se establece una malla de cuadrados numerados de 1x1 km., se seleccionan los cuadrados para el muestreo utilizando tablas de números aleatorios.

Sistemático - Muestras seleccionadas de acuerdo con normas predeterminadas: p.ej., parcelas situadas en las intersecciones de una malla de 1x1 km., se mide uno de cada cinco árboles. Ha habido ciertas reticencias sobre la aceptabilidad estadística de este método. Sin embargo, generalmente se considera que tales diseños son aceptables siempre que se haya cuidado de reducir el riesgo de que la malla de muestreo coincida con alguna característica regular del paisaje. Nota: el error de muestreo puede calcularse utilizando la fórmula para una muestra aleatoria al azar, suponiendo que la población que sirve de base es aleatoria (esto es, que la disposición de los árboles es en sí misma aleatoria). Si no hay seguridad al hacer este supuesto, el cálculo del error del muestreo puede ser problemático. Hay que tener en cuenta que la malla sistemática puede considerarse como una sola parcela, y la replicación de la malla podría utilizarse, por lo tanto, para estimar los errores.

Muestreo de probabilidad

Son muestras en las que la probabilidad de elegir un individuo es proporcional a su tamaño. Advertencia: todos los otros métodos examinados muestrean con una probabilidad constante de selección lo que puede significar que los individuos más raros y grandes están muestreados por defecto teniendo en cuenta que contribuyen desproporcionadamente a las cantidades totales existentes.

Muestreo con lista - se hace una lista de todos los individuos y su tamaño. Se calcula el tamaño acumulado, es decir, la suma de los tamaños de todos los individuos menores se debe tabular para todos los individuos. Se asignan números para seleccionar los individuos de acuerdo con el tamaño acumulativo (véase el ejemplo). La probabilidad de selección viene dada por el tamaño acumulado/suma de tamaños.

Si el número aleatorio extraído es 5, se selecciona el individuo 2, si es 20 se selecciona el individuo 4. Los individuos más grandes tienen una mayor probabilidad de ser elegidos porque tienen asignado un número mayor.

Muestreo 3P - desarrollado para estimar el volumen en una venta de madera. Se hace una evaluación visual del árbol y se selecciona la muestra con una probabilidad proporcional al tamaño previsto del árbol. Se usan las normas de selección para determinar qué árboles deben muestrearse. Ello exige visitar cada árbol del área. Se estima el volumen máximo por árbol en pie.

En cada árbol:

Si el árbol es mayor que el tamaño medio estimado, se estima su volumen y se mide. En caso contrario se utiliza una tabla de números aleatorios para determinar si se muestrea el árbol.

Si el número aleatorio es menor que el tamaño estimado, se mide el árbol

O se va al próximo árbol.

Utilizar los datos para estimar el volumen total de la masa.

Muestreo mediante intersectos lineales -individuos de la muestra que tocan o intersectan una línea: cuanto mayores son, mayor es la probabilidad de que toquen la línea. Desarrollado originalmente para estimar la cantidad de material p.ej. despojos o leña tirados sobre el terreno. Se ha recomendado también para el muestreo de lianas y se ha utilizado para huellas y signos de fauna.

Además de estos diseños básicos es posible también utilizar más o menos cualquiera de ellos dentro de un plan más amplio que puede utilizarse para lograr eficacias de muestreo o conseguir que todas las subpoblaciones estén muestreadas adecuadamente. Estos planes son:

Muestreo estratificado - Se divide la población en subpoblaciones.

• Estratificación previa - Se divide la población en secciones que son generalmente menos variables y, por lo tanto, motivan ahorros en cuanto al número total de parcelas necesarias. Ayuda también a conseguir que las pequeñas subpoblaciones estén debidamente submuestreadas. Generalmente, la estratificación es beneficiosa pudiendo reducir los errores de un 5 a un 20 por ciento en comparación con una medición independiente de toda la masa.
• Estratificación posterior - utiliza los caracteres de las parcelas para agrupar parcelas similares a fin de mejorar la precisión de las estimaciones totales (no es, desde el punto de vista estadístico, estrictamente correcto, a menos que el muestreo sea aleatorio).

Obsérvese por tanto que más o menos, cualquier diseño se puede estratificar: aleatorio estratificado, sistemático estratificado, etc. Los estratos se pueden decidir mediante la elaboración de cartografía o pueden ser sistemáticos, p.ej. dividiendo un área en bloques de 10x10 Km.

Muestreo en múltiples etapas (multietápico)

Se muestrea una serie de parcelas integradas, generalmente parcelas más pequeñas situadas dentro de otras mayores. Por ejemplo, pueden seleccionarse áreas de 1x1 km. para cartografiar el uso del suelo, y dentro de ellas puede elegirse al azar una parcela de 1 ha., uno cada cinco árboles de la parcela de 1 ha. puede tener un 10 por ciento de sus ramas muestreados para frutos.

• Se utiliza con frecuencia en inventarios extensos porque un diseño simple daría demasiadas parcelas.
• El diseño de muestreo puede ser diferente en cada nivel y en el máximo nivel utiliza con frecuencia la teledetección.
• Si las subparcelas se eligen sistemáticamente, estos diseños se convierten en la práctica en parcelas en grupos.
• Es mejor utilizar un diseño de múltiples etapas que realizar un muestreo de baja intensidad de toda el área porque al menos se tienen unos buenos datos dentro de las unidades de muestreo más grandes.

Muestreo doble

Selección independiente de dos muestras diferentes elegidas de la misma población de individuos con el objetivo de medir diferentes características en cada muestra. Con frecuencia hay por lo menos un carácter en común que puede utilizarse en modelos del tipo de regresión para predecir un carácter que es más difícil de medir a partir de uno más sencillo. Por ejemplo, el uso de una muestra pequeña e independiente de árboles en los que se mide el rendimiento en frutos, da una información que se utiliza para interpolar los rendimientos de frutos de una muestra mayor de árboles de los que sólo se mide el diámetro. Se eligen los diseños más eficaces para cada tipo o escala de muestreo. Los dos inventarios se relacionan utilizando estimadores de proporción o regresión.

b) Diseños recientes de muestreo

Muestreo adaptativo

Es una clase general de métodos en los que el número de parcelas muestreadas responde a la existencia y número de individuos que se encuentran durante el muestreo.

Características:

+ Eficiente (preciso y efectivo en cuanto a costes) y estrategia de muestreo no sesgado para poblaciones raras, agrupadas o espacialmente desiguales;

+ Aumenta el número de observaciones para un esfuerzo dado de muestreo respecto al MAS²;

+ Sitúa e incorpora lugares difíciles de carácter local;

- No puede conocer el número/coste del muestreo al comenzar el ejercicio;

- Se necesitan cálculos especiales de medias y variantes.

Muestreo adaptativo por grupos - Método para localizar y registrar el tamaño y composición de los grupos en poblaciones heterogéneas. Comienza con una muestra de baja intensidad y, cuando se localiza el tema de interés, se añaden muestras adicionales hasta que se acaban los individuos a muestrear. Esto forma un grupo de parcelas.

Es especialmente útil cuando la densidad está agrupada a lo largo de grandes áreas, permitiendo el máximo número de individuos a muestrear con un mínimo esfuerzo de muestreo. Un inconveniente es que las parcelas adicionales pueden verse perturbadas por el muestreo de las primeras. El principio consiste en sumar los datos de las parcelas de tal modo que el grupo total se convierte en una unidad de muestreo, por lo que no importa si las parcelas se tocan. El problema es que no se conoce la duración y el coste que representará el inventario hasta que se haya terminado.

Variantes que pueden servir para diferentes situaciones:

Distribución adaptativa - Diseños adaptativos en dos etapas. Se toma una muestra inicial de una forma convencional. Se distribuye la próxima serie de parcelas de acuerdo con la densidad de los árboles elegidos en la primera serie de parcelas. Esto permite conocer por anticipado el número final de parcelas. Los métodos incluyen:

Subjetivo - Muestreo por series clasificadas. Técnica nueva que carece realmente de sesgos y es eficiente. Clasifica las parcelas distribuidas en grupos en diferentes emplazamientos o lugares de acuerdo con el valor medio (p.ej. tamaño) de la característica medida. Por ejemplo, se pueden distribuir tres parcelas en cada una de los tres emplazamientos de las muestras. En cada emplazamiento se clasifican las tres parcelas (alta, media, baja) de acuerdo con la densidad de la especie del recurso. En primer lugar, se mide la parcela de alta densidad, en segundo término, la de media y, en tercer lugar, la parcela de menor densidad. La media de las tres parcelas medidas se utiliza para calcular las estimaciones totales de la población. Es útil cuando hay mucha variación local, evita el sesgo y puede utilizar potencialmente los conocimientos locales. Necesita un mayor desarrollo para usarlo con los PFNM.

Características:

+ Da estimaciones insesgadas y una mejor precisión que el MAS del mismo tamaño de muestra.

+ Es mejor para poblaciones con gran variabilidad local y puede ajustarse para alcanzar el nivel de variabilidad local

+ Permite la incorporación de conocimientos subjetivos

- Requiere la comparación visual de las series de parcelas para clasificarlas, por lo que deben estar suficientemente próximas

- El coste de emplazamiento de las parcelas para clasificación tiene que ser pequeño en comparación con el coste de la enumeración

Muestreo dirigido de fajas. Es un diseño no sesgado de dos etapas para el estudio de fajas utilizando información previa de alta resolución.

Etapa 1: Se trazan fajas anchas como unidades primarias y se dividen en celdas geométricas de dimensiones adecuadas, disponiendo para ello de información previa, p.ej., por teledetección.

Etapa 2: Se selecciona aleatoriamente una línea de estudio por faja para el submuestreo. Las celdas de la malla que van a formar la ruta de la línea de estudio se seleccionan con probabilidades proporcionales a sus valores covariantes. La estrategia para la selección de las celdas puede, sin embargo, variarse.

A lo largo de las líneas elegidas se realiza el inventario utilizando algún método basado en el muestreo de fajas lineales, el muestreo por fajas, el muestreo por intercepción lineal, etc.

Características:

+ Puede utilizar datos a priori de alta resolución; por ejemplo, pixels clasificados mediante interpretación de la teledetección

+ Mejor alternativa que el muestreo de sección de gradientes, etc., porque la selección de líneas se basa en la probabilidad más que en la subjetividad

+ Es bueno para poblaciones esparcidas

- Requiere gran cantidad de información previa detallada

Lectura adicional

Brown, J.A. Unknown. The application of adaptive cluster sampling to ecological studies. pp. 86-97. In: Statistics in Ecology and Environmental Monitoring. Otago Conference Series No. 2. Fletcher, D.J. & Manly, B.F.J. (eds). University of Otago Press, Dunedin, New Zealand.

Cochran, W.G. 1977. Sampling techniques. Third edition. Wiley. 428 pp.

Halls, L.K. & Dell, T.R. 1966. Trial of ranked-set sampling for forage yields. Forest Science 12 (1): 22-26.

McIntyre, G.A. 1952. A method for unbiased selective sampling, using ranked sets. Australian Journal of Agricultural Research 3: 385-390.

Muttlak, H.A. & McDonald, L.L. 1990. Ranked set sampling with size-biased probability of selection. Biometrics 46: 435-445.

Patil, G.P., Sinha, A.K. & Taillie, C. 1994. Ranked set sampling. pp. 167-200. In: Environmental Statistics. Handbook of Statistics Vol. 12. Patil, G.P. & Rao, C.R. (eds). Elsevier Science. 927 pp.

Seber, G.A.F. & Thompson, S.K. 1994. Environmental adaptive sampling. pp. 201-220. In: Environmental Statistics. Handbook of Statistics Vol. 12. Patil, G.P. & Rao, C.R. (eds). Elsevier Science. 927 pp.

Shiver, B.D. & Borders, B.E. 1996. Sampling techniques for forest resource inventory. Wiley. 356 pp.

Ståhl, G., Ringvall, A. & Lämås, T. 2000. Guided transect sampling for assessing sparse populations. Forest Science 46: 108-115.

Thompson, S.K. 1991. Stratified adaptive cluster sampling. Biometrika 78 (2): 389-397.

Thompson, S.K. 1992. Sampling. John Wiley & Sons. 343 pp.

Thompson, S.K. 1997. Spatial sampling. pp. 161-172. In: Precision agriculture: spatial and temporal variability of environmental quality. Ciba Foundation Symposium 210. Wiley. 251 pp.

Thompson, S.K. & Seber, G.A.F. 1994. Detectability in conventional and adaptive sampling. Biometrics 50: 712-724.

Anexo 5. Instituciones y páginas Web de utilidad

El material procedente de una serie de instituciones sobre recursos sirvió como información para el examen original. Estas instituciones están disponibles para un conocimiento más detallado en este área. La mayoría de ellas cuentan con sitios en Internet que pueden ser de utilidad.

2 MAS - muestreo aleatorio simple