Scelta degli argomenti

Qual è il significato dei numeri?
Qual è lo scopo dell'errore standard?
Quando due risultati sono statisticamente diversi?
Quando non è sufficiente considerare solo l'errore standard?
Due tipi di variazione?
Analisi della variazione: Quando i risultati (non) sono additivi?
Perché talvolta l'errore standard e il valore stimato vengono rappresentati con un punto (".")?
Perché alcune tabelle non indicano l'errore standard?
Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

1. Qual è il significato dei numeri?

Le tabelle mostrano principalmente i risultati calcolati con metodi statistici a partire dai dati del campionamento su aree di saggio dell'Inventario forestale nazionale (IFN). Tali risultati sono sempre costituiti da due cifre: 1) il valore stimato e 2) l'errore di campionamento, il cosiddetto errore standard.

Esempio 1: Valore stimato ed errore standard

IFN5

volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1-5

stato 2018/26
	regione di produzione
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
proprietà (2 classi)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
pubblica	30	10	17	13	37	9	36	6	26	10	30	4
privata	27	17	20	12	50	10	32	8	39	13	34	5
totale	29valore stimato	9errore standard	19	9	44	7	35	5	29	8	32	3

Le tabelle mostrano solitamente l'errore standard relativo (percentuale) ("±%"), ma occasionalmente - nel caso di percentuali stimate - l'errore standard assoluto ("±").

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2. Qual è lo scopo dell'errore standard?

L'errore standard può essere utilizzato per definire intervalli di confidenza intorno al valore stimato che contengono il valore vero della popolazione con una data sicurezza statistica.

La sicurezza statistica è del

68% se l'intervallo di confidenza è stato calcolato utilizzando l'errore standard semplice
(intervallo di confidenza del 68% = valore stimato ± errore standard), e
95% se l'intervallo di confidenza è stato calcolato con l'errore standard doppio
(intervallo di confidenza del 95% = valore stimato ± 2 × errore standard*)

Esempio 2: Calcolo degli intervalli di confidenza

IFN5
volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1-5

stato 2018/26
	regione di produzione
	Giura
proprietà (2 classi)	m³/ha	±%
pubblica	30	10
privata	27	17
totale	29	9

Domanda
Quali sono gli intervalli di confidenza del 68% e del 95% dei valori stimati qui sopra?

Procedura

Calcolare l'errore standard assoluto (= errore standard relativo × valore stimato / 100)
Calcolare gli intervalli di confidenza
- intervallo di confidenza del 68% = valore stimato ± errore standard assoluto
- intervallo di confidenza del 95% = valore stimato ± 2 × errore standard assoluto

Risposta

			1^o passo	2^o passo

proprietà (2 classi)	volume di legno morto Giura IFN5
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
pubblica	30	10	3	27-33	24-36
privata	27	17	5	22-32	17-37
totale	29	9	3	26-32calcolato con l'errore standard semplice, ossia 29 ± 3	23-25calcolata con il l'errore standard doppio, ossia 29 ± 2 × 3

Il volume di legno morto nel Giura è compreso tra 26 e 32 m³/ha con una sicurezza statistica del 68% e tra 23 e 35 m³/ha con una sicurezza statistica del 95%.

L'intervallo di confidenza del 95% è più ampio di quello del 68%. Ciò si traduce in una maggiore sicurezza statistica.

Esempio 3: Visualizzazione degli intervalli di confidenza del 68% e del 95%

Dati: vedi esempio 2

Quando si interpretano i risultati, bisogna decidere da soli con quale sicurezza statistica si vuole fare un'affermazione.

L'inventario forestale nazionale (IFN) si basa generalmente sull'intervallo di confidenza del 68%.

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3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

Questo può essere verificato confrontando gli intervalli di confidenza di due valori stimati:

Se gli intervalli di confidenza del 68% di due valori stimati non si sovrappongono, si può assumere con un certo grado di sicurezza che le due popolazioni differiscano.
Se gli intervalli di confidenza del 95% di due valori stimati non si sovrappongono, si può assumere con un alto grado di sicurezza che le due popolazioni differiscano.

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1-5

stato 2018/26
	regione di produzione
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
proprietà (2 classi)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
pubblica	331	3	311	3	405	4	300	3	256	5	314	2
privata	387	5	432	4	454	4	348	4	285	6	398	2
totale	345	2	363	2	431	2	314	2	262	4	343	1

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

Domanda
La provvigione all’ettaro è più alta nelle Alpi rispetto al Sud delle Alpi?

Procedura

Calcolare gli errori standard assoluti
Calcolare gli intervalli di confidenza in base al livello di sicurezza desiderato:
- intervalli di confidenza del 68% (certo grado di sicurezza; errore standard assoluto semplice)
- intervalli di confidenza del 95% (alto grado di sicurezza; errore standard assoluto doppio)
Verificare che gli intervalli di confidenza non si sovrappongano al livello di sicurezza desiderato.

Risposta

proprietà (2 classi)	provvigione IFN5
	Alpi					Sud delle Alpi
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza		valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
totale	314	2	6	308-320	302-326	262	4	10	252-272	242-282

Né gli intervalli di confidenza del 68% né quelli del 95% si sovrappongono (coppie di cifre in ).

In questo caso, il livello di sicurezza scelto non influisce sul risultato.

In generale, ciò significa che vi è un'elevata sicurezza statistica che la provvigione all’ettaro sia più elevata nelle Alpi rispetto al Sud delle Alpi.

Caso 2

Domanda
La provvigione all’ettaro è più alta sull'Altopiano che nel Giura?

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

proprietà (2 classi)	provvigione IFN5
	Giura					Altopiano
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza		valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
totale	345	2	7	338-352	331-359	363	2	7	356-370	349-377

Gli intervalli di confidenza del 68% non si sovrappongono (coppie di cifre in ).
Al contrario, gli intervalli di confidenza del 95% si sovrappongono (coppie di cifre in ).

In questo caso, il livello di sicurezza scelto influisce sull'interpretazione dei risultati: Se consideriamo l’intervallo di confidenza del 68%, la conclusione è che la provvigione all’ettaro è più alta sull'Altopiano che nel Giura. Se prendiamo l’intervallo di confidenza del 95%, invece, questa conclusione non può essere tratta.

Considerando entrambi i livelli di sicurezza, si può affermare che statisticamente c'è una certa sicurezza, ma non elevata, che la provvigione all’ettaro sia più alta sull'Altopiano che nel Giura.

Gli intervalli di confidenza possono essere utilizzati anche per verificare se un valore stimato con il campione dell’Inventario forestale nazionale (IFN) si discosta da un valore target (ad esempio in base alla politica forestale) o se una variazione tra due inventari è statisticamente certa.

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

proprietà (2 classi)	provvigione nell'Altopiano*
	IFN4		IFN5
	m³/ha	±%	m³/ha	±%
pubblica	340	3	309	3
privata	447	4	432	4
totale	386	2	363	2
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Domanda
La provvigione all’ettaro nell'Altopiano è diminuita dall’IFN4 all’IFN5?

Procedura

Calcolare gli errori standard assoluti
Calcolare gli intervalli di confidenza in base al livello di sicurezza desiderato:
- intervalli di confidenza del 68% (certo grado di sicurezza; errore standard assoluto semplice)
- intervalli di confidenza del 95% (alto grado di sicurezza; errore standard assoluto doppio)
Verificare che gli intervalli di confidenza non si sovrappongano al livello di sicurezza desiderato

Risposta

proprietà (2 classi)	provvigione nell'Altopiano*
	IFN4					IFN5
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza		valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha
pubblica	340	3	11	329-351	318-362	309	3	11	298-320	287-331
privata	447	4	16	431-463	415-479	432	4	17	415-449	398-466
totale	386	2	8	378-394	370-402	363	2	9	354-372	345-381
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Gli intervalli di confidenza del 68% non si sovrappongono nel bosco pubblico (coppie di cifre in ), ma lo fanno nel bosco privato e nel totale (coppie di cifre in ). Se consideriamo il livello di sicurezza degli intervalli di confidenza del 68%, si può concludere che la provvigione all’ettaro nel bosco pubblico dell'Altopiano è diminuito. Per il bosco privato e per il totale, la diminuzione non è statisticamente certa.

Gli intervalli di confidenza del 95% si sovrappongono in tutte le tre categorie. Se prendiamo in considerazione il livello di sicurezza degli intervalli del 95%, non è quindi statisticamente certo che la provvigione sia diminuita, nemmeno per il bosco pubblico.

Tuttavia, si vedano gli esempi 6 e 7, in cui le variazioni tra due inventari sono interpretate utilizzando il bilancio, il quale è più sensibile.

Per molte variabili target l’IFN permette di verificare se una variazione tra due inventari è statisticamente certa, non solo confrontando gli stati nei due inventari (vedi esempio 5), ma anche analizzando la variazione, cioè il bilancio tra i due inventari.

A tal fine, è anche necessario definire il livello di sicurezza da applicare all’affermazione:

Una variazione (bilancio) si è verificata con un certo grado di sicurezza se l'errore standard relativo semplice è inferiore al 100% o se l'intervallo di confidenza calcolato con l'errore standard assoluto semplice (intervallo di confidenza del 68%) non include il valore 0.
Una variazione (bilancio) si è verificata con un alto grado di sicurezza se l’errore standard relativo doppio è inferiore al 100% o se l'intervallo di confidenza calcolato con l’errore standard assoluto doppio (intervallo di confidenza del 95%) non include il valore 0.

Esempio 6: Interpretazione delle variazioni (bilanci) con l'errore standard relativo

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard
	m³/ha	±%
pubblica	-34	30
privata	-9	147
totale	-23	34
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Domanda
La provvigione all’ettaro nell'Altopiano è diminuita dall’IFN4 all’IFN5?

Procedura

Definire il livello di sicurezza (intervallo di confidenza del 68% o 95%)
Controllare se
- l'errore standard relativo semplice è inferiore al 100% (livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 68%)
- l'errore standard relativo doppio è inferiore al 100% (livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 95%)

Risposta

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard
		semplice	doppio
	m³/ha	±%	±%
pubblica	-34	30	60
privata	-9	147	294
totale	-23	34	68
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

L'errore standard relativo semplice è inferiore al 100% sia per il bosco pubblico che per il totale (cifre ). Per il bosco privato, invece, è superiore al 100% (cifre ). Considerando il livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 68%, si può concludere che la provvigione nell'Altopiano è diminuita sia nel bosco pubblico che nel totale. Per il bosco privato, invece, la diminuzione della provvigione non è statisticamente certa.

In questo esempio si giunge alla stessa conclusione con il livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 95%, poiché anche l’errore standard relativo doppio per il bosco pubblico e il totale è inferiore al 100%.

In generale, ciò significa che c'è un’elevata sicurezza statistica che la provvigione all’ettaro è diminuita nel bosco pubblico dell'Altopiano, così come nell’insieme dei boschi. Per il bosco privato, invece, la diminuzione della provvigione non è statisticamente certa (poiché sia l’errore standard relativo doppio che quello semplice sono inferiori al 100%).

Esempio 7: Interpretazione delle variazioni (bilanci) con l'errore standard assoluto

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard
	%	±
pubblica	-10	3
privata	-2	3
totale	-6	2
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Domanda
La provvigione all’ettaro nell'Altopiano è diminuita dall’IFN4 all’IFN5?

Procedura

Definire il livello di sicurezza (intervallo di confidenza del 68% o del 95%)
Calcolare l'intervallo di confidenza sulla base del livello di sicurezza definito
- intervallo di confidenza del 68% con l’errore standard assoluto semplice
- intervallo di confidenza del 95% con l'errore standard assoluto doppio
Verificare se l'intervallo di confidenza corrispondente non include il valore 0

Risposta

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		semplice	doppio	68%	95%
	%	±	±	%	%
pubblica	-10	3	6	-13 a -7	-16 a -4
privata	-2	3	6	-5 a +1	-8 a +4
totale	-6	2	4	-8 a -4	-10 a -2
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Sia l'intervallo di confidenza del 68% che quello del 95% non includono il valore 0, per il bosco pubblico e per il totale. Per entrambi i livelli di sicurezza, ciò porta a concludere che la provvigione nell'Altopiano è diminuita sia nel bosco pubblico sia nel totale. Per il bosco privato, invece, la diminuzione della provvigione non è statisticamente certa (poiché gli intervalli di confidenza includono il valore 0).

Le variazioni (bilanci) possono essere interpretate utilizzando l'errore standard assoluto o relativo (vedi esempi 6 e 7). È consigliabile utilizzare l'errore standard assoluto se il valore stimato nella tabella è indicato in percentuale (%) (come nell'esempio 7), e l'errore standard relativo se il valore stimato nella tabella è indicato in cifre assolute (m³, m³/ha, n, m²) (come nell'esempio 6). Così, l'errore standard può essere ricavato direttamente dalla tabella e non deve essere convertito.

Per verificare se una variazione è statisticamente certa, è consigliabile analizzare, laddove è possibile, la variazione (bilancio) tra i due inventari. I bilanci sono più sensibili rispetto ai confronti dello stato, il che rende più facile individuare le differenze a livello statistico.

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4. Quando non è sufficiente considerare solo l'errore standard?

L'Inventario forestale nazionale (IFN) è un inventario su larga scala basato su campioni, le cui aree di saggio sono disposte su una griglia con una dimensione di maglia di 1,4 km × 1,4 km. L'IFN è stato concepito in modo tale da poter stimare la provvigione per l'intera Svizzera con un errore standard massimo dell'1%.

Se si consultano risultati per singole regioni o per singole classi, si nota che l'errore standard diventa rapidamente molto più grande. Ciò è dovuto al fatto che il numero di aree di saggio e oggetti (ad esempio alberi campione, piante del bosco giovane, pezzi di legno morto, ecc.) analizzati per la combinazione di categorie di variabili* è significativamente inferiore rispetto al totale.

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

regione	provvigione
	totale		acero		acero di monte		acero riccio
	valore stimato	errore standard	valore stimato	errore standard	valore stimato	errore standard	valore stimato	errore standard
	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
Svizzera	343	1	12	5	11	5	1	20
regione di produzione "Altopiano"	363	2	15	10	14	11	0	50
canton Argovia	289	7	15	20	13	20	1	63

L'errore standard aumenta con l'aumentare del grado di dettaglio.

È lecito attendersi errori standard elevati se

sono stati selezionati i circondari forestali come suddivisione regionale o sono stati richiesti i risultati di piccoli cantoni (ad esempio Appenzello Interno, Nidvaldo),
è stata selezionata una variabile di classificazione con molte classi (ad esempio, specie arboree in 56 classi),
diverse variabili di classificazione sono combinate tra loro (ad esempio, specie arborea principale e stadio di sviluppo).

Errori standard elevati indicano che una stima si è basata possibilmente su un numero troppo piccolo di aree di saggio o oggetti e che di conseguenza il risultato della stima potrebbe non essere affidabile.

Per la variabile target "numero di fusti del bosco giovane con brucatura" (intensità della brucatura), l'incertezza della stima non è necessariamente riconoscibile da un errore standard elevato. Ciò è dovuto al fatto che questa variabile target è una stima per quoziente**, che si basa, a causa del metodo di rilievo, solo su un piccolo numero di piante esaminate per le specie arboree più rare (ad esempio pino silvestre, larice, pino cembro, quercia, castagno). Di conseguenza, per la variabile target "numero di fusti del bosco giovane con brucatura" si dovrebbe sempre controllare su quante piante esaminate si basano i singoli valori stimati. Come regola generale, per ottenere una stima affidabile, per ogni valore stimato dovrebbero essere esaminate almeno 30 piante in relazione alla brucatura.

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5. Due tipi di variazione?

Nell'Inventario forestale nazionale (IFN) si distinguono due tipi di variazioni

Il primo tipo di variazione prevede variabili target specifiche per componenti di variazione come l’incremento, l’utilizzazione o la mortalità. Queste variabili target sono disponibili solo per due cicli di misurazione successivi, ad esempio IFN4-IFN5. Quando si valutano le componenti di variazione, la categoria della variabile di classificazione del secondo ciclo di misurazione viene assegnata anche a quella del primo ciclo di misurazione. Queste elaborazioni non tengono quindi conto del cambiamento di una categoria (ad esempio, da proprietà privata a pubblica) avvenuta tra un ciclo di misurazione e quello successivo.
Nel secondo tipo di variazione, si utilizza la differenza di variabili target come il numero di fusti, la provvigione o la superficie forestale per fare il bilancio tra due cicli di misurazione. Queste variabili target sono solitamente impiegate per rappresentare uno stato, ad esempio l'IFN5, ma possono anche mostrare il cambiamento avvenuto tra due cicli di misurazione qualsiasi, ad esempio l'IFN1 e l'IFN5. Nell’analisi di questo tipo di variazioni si tiene conto dell’eventuale cambiamento di categoria per alcune delle variabili di classificazione. Si tratta in particolare delle variabili "stato dell’albero" o "bosco, non bosco". Così, possiamo ad esempio notare che la superficie forestale è aumentata. Nel caso delle altre variabili di classificazione, le categorie delle variabili sono considerate statiche. Ciò significa che lo stato più recente – non importa se rilevato in un ciclo di misurazione (ad esempio, la funzione predominante IFN5) o se preso da una fonte di dati esterna (ad esempio, il bosco di protezione [2022]) - viene assegnato a tutti i cicli di misurazione.

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6. Analisi della variazione: Quando i risultati (non) sono additivi

I risultati sono

additivi se sono indicati come variazione totale tra due date di misurazione. Ad esempio, le utilizzazioni riportate per le varie regioni di produzione in metri cubi (m³) possono essere sommate per ottenere l'utilizzazione per la Svizzera.
non sono additivi, se sono riportati come variazione annuale (ad esempio, m³/anno). Di conseguenza, ad esempio, le utilizzazioni riportate per le varie regioni di produzione in metri cubi all'anno (m³/anno) non possono essere sommate per ottenere l'utilizzazione per la Svizzera.

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

	provvigione: variazione totale IFN4-IFN5 (in 1000 m³)*
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
alta/bassa quota	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
basse quote	-3759.0	28	-4909.1	36	-1025.2	133	-317.1	195	3464.1	31	-6546.3	42
alte quote	574.3	117	-328.0	62	1093.0	123	7128.4	21	666.7	93	9134.3	24
totale	-3184.7	40	-5237.1	34	67.9	2805	6811.3	23	4130.8	30	2588.1	136
	* nell bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
	additivo

	provvigione: variazione all'anno IFN4-IFN5 (in 1000 m³/anno)*
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
alta/bassa quota	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%
basse quote	-421.1	28	-560.6	36	-115.7	133	-35.9	195	389.5	31	-740.7	42
alte quote	64.7	117	-38.3	62	122.4	123	810.4	21	74.9	93	1032.7	24
totale	-357.3	40	-598.4	34	7.6	2805	773.8	23	464.4	30	292.7	136
	* nell bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
	non additivo

La non additività delle variazioni all’anno è dovuta al fatto che la variazione totale è divisa per il numero medio di anni tra i due punti di misurazione nell’ambito* considerato, e il numero medio di anni varia leggermente a seconda dell’ambito*.

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

ambito		numero medio di anni
regione di produzione	alta/bassa quota
Altopiano	-	8.75
Altopiano	alte quote	8.56
Altopiano	basse quote	8.76
Sud delle Alpi	-	8.90
Sud delle Alpi	alte quote	8.90
Sud delle Alpi	basse quote	8.89
* tra le misurazione dell'IFN4 e dell'IFN5 nel bosco accessible esclusi gli arbusteti

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7. Perché talvolta l'errore standard e il valore stimato vengono rappresentati con un punto (".")?

Quando si calcola una tabella dei risultati, non sempre sono disponibili dati per tutte le combinazioni di categorie di variabili*. Nella maggior parte dei casi, ciò indica che il parametro stimato con la variabile target non esiste o esiste solo molto raramente. In genere viene quindi inserito il valore 0. Tuttavia, poiché questo valore non si basa su misurazioni dirette, l'errore standard associato viene indicato con un punto ("."). Se nel calcolo si fa riferimento al valore presunto di 0, ad esempio per le percentuali o per alcune stime di variazione, non è possibile utilizzare alcun valore. In questo caso, il valore stimato e l'errore standard vengono contraddistinti da un punto (".").

Ad esempio, fino ad oggi nell’Inventario forestale nazionale (IFN) non sono stati trovati né misurati dei pini cembri nella regione dell'Altopiano (provvigione della specie «pino cembro» in funzione della regione di produzione). Si può quindi ipotizzare che questi valori siano mancanti, poiché il pino cembro effettivamente non è presente nell'Altopiano e pertanto la sua provvigione deve inevitabilmente corrispondere al valore 0.

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8. Perché alcune tabelle non indicano l'errore standard?

I dati di queste tabelle provengono da un rilievo completo e non da un inventario per campione. Di conseguenza, non è necessario specificare un errore standard, poiché non c'è incertezza dovuta al campionamento.

Ad esempio, il rilievo sull’allacciamento che l'Inventario forestale nazionale (IFN) effettua periodicamente presso i servizi forestali locali è un rilievo completo.

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9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

Questo è possibile se il risultato può essere stato calcolato solo sulla base di pochi alberi. La stima non è quindi affidabile. Ciò si riflette anche nell'errore standard, che di solito è estremamente elevato per i valori negativi di provvigione, incremento o utilizzazione.

I valori negativi sono dovuti al fatto che, nel determinare il volume del legno del fusto degli alberi campione, il volume stimato esclusivamente sulla base del diametro a petto d'uomo (DPU) (volume della tariffa) viene corretto con il volume degli alberi campione per la tariffa stimato a sua volta sulla base del DPU, del diametro a 7 m di altezza e dell'altezza dell'albero. Questa procedura consente di calcolare il volume del legno del fusto in modo non distorto e più preciso. Tuttavia, può portare a valori negativi per tutte le variabili target che si basano sul volume del legno del fusto degli alberi campione (ad esempio, provvigione, incremento, utilizzazione) se il numero di alberi campione in una combinazione di categorie di variabili* è basso.

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IFN4
provvigione (legno del fusto)
specie arborea principale · diametro a petto d'uomo (classi dimensionali)
suddivisione regionale: cantone
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
stato 2009/17
		cantone
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Svizzera
specie arborea principale	diametro a petto d'uomo (classi dimensionali)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	12-15 cm	144	31	17	41	12	40	493	9	24	48	132	29	0	.	44	23	810	12	89	52	142	17	71	27	21	43	129	21	131	16	35	40	48	34	100	39	98	44	138	17	46	25	237	13	348	12	23	37	121	22	3452	5
	16-23 cm	263	25	79	35	119	34	1623	9	68	44	539	18	0	.	138	39	2574	8	189	23	411	16	289	33	123	39	420	22	548	16	121	37	97	32	285	18	344	33	452	16	205	23	860	14	1240	10	84	40	466	20	11537	3
	24-35 cm	706	25	385	27	438	30	4745	8	70	54	1866	16	0	.	607	30	6636	7	560	22	1138	16	810	20	318	36	881	18	1545	14	340	33	375	27	921	18	712	23	926	16	794	20	2451	11	3253	9	142	46	1315	17	31936	3
	36-51 cm	1127	17	748	25	1093	25	11045	6	151	38	3094	13	0	.	1212	20	12559	6	1115	19	2448	13	1603	15	295	32	1295	16	3150	12	608	28	840	21	1989	15	958	24	1654	14	1200	20	5037	9	4983	8	324	33	2305	13	60831	2
	=52 cm	1366	23	605	35	1422	24	13811	7	398	36	2678	15	19	100	1676	21	14132	7	1284	19	2951	17	2076	15	300	40	1785	20	5302	13	541	29	887	28	2862	16	864	27	2712	14	1403	24	6613	10	5043	11	456	31	2346	16	73531	3
	totale	3606	15	1834	25	3084	20	31716	5	712	26	8308	11	19	100	3677	17	36712	5	3237	15	7090	12	4848	12	1057	27	4510	14	10676	10	1646	21	2247	17	6158	12	2976	18	5882	11	3648	17	15198	7	14867	7	1028	26	6552	11	181288	2
abete bianco	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-15 cm	41	50	-6	185	12	61	263	18	13	31	60	27	0	.	30	85	10	36	88	17	127	23	61	28	7	55	15	42	28	47	1	71	34	29	58	27	30	43	38	38	20	41	118	16	23	27	16	41	24	35	1112	7
	16-23 cm	112	44	18	49	31	40	936	12	47	35	181	26	0	.	20	63	84	34	290	20	417	18	213	21	18	41	31	65	105	35	11	69	137	32	113	29	142	41	83	32	97	34	347	14	175	28	70	39	66	31	3747	5
	24-35 cm	209	32	58	57	98	42	2102	11	148	31	418	25	0	.	56	60	192	27	545	19	918	18	407	21	33	81	162	43	499	20	9	100	238	27	271	24	251	33	167	40	189	39	932	15	291	26	96	40	280	28	8571	5
	36-51 cm	534	26	247	35	577	30	4972	9	231	35	762	20	0	.	184	40	570	19	1353	17	1792	14	1247	15	73	57	231	32	1430	14	45	51	498	23	586	22	227	31	331	26	227	38	1904	12	513	24	152	34	625	20	19310	4
	=52 cm	1281	23	205	41	706	32	8817	9	255	49	1272	24	0	.	345	41	1317	19	1181	21	2335	15	2297	16	105	68	377	36	2222	16	49	58	733	26	919	23	427	42	737	27	155	50	3097	13	521	30	214	49	1363	18	30929	4
	totale	2177	19	521	30	1425	27	17090	7	694	31	2692	17	0	.	635	34	2173	16	3458	13	5590	12	4227	13	235	45	815	28	4285	13	114	47	1639	17	1947	18	1077	26	1356	21	689	27	6396	10	1523	20	550	29	2358	16	63668	3
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	12-15 cm	2	71	0	.	0	.	20	46	2	100	0	0	0	.	0	.	104	18	5	100	1	100	1	100	0	.	4	100	1	100	-2	100	3	72	6	69	1	100	3	78	3	63	4	100	92	31	0	.	3	100	252	15
	16-23 cm	11	58	2	100	0	.	47	58	9	71	0	.	0	.	0	.	340	17	15	77	18	101	3	100	0	.	16	100	17	63	13	77	-2	543	5	79	1	100	9	71	10	71	17	100	352	20	0	.	13	62	896	11
	24-35 cm	58	45	0	.	0	.	210	39	12	119	14	101	37	87	0	.	626	18	63	51	34	71	33	51	0	.	54	81	70	63	82	49	73	69	57	73	58	80	126	61	71	46	61	49	683	17	0	.	103	35	2526	10
	36-51 cm	176	30	20	100	10	100	496	30	258	28	175	56	24	74	0	.	1055	16	215	41	89	48	76	61	0	.	44	60	114	36	145	42	314	23	70	56	202	31	161	50	86	46	138	35	634	18	0	.	553	21	5054	7
	=52 cm	284	37	0	.	0	.	345	29	178	57	105	48	0	.	0	.	724	21	189	35	25	100	36	60	0	.	18	73	143	47	11	100	65	41	11	100	131	37	70	54	21	71	0	.	323	34	0	.	386	28	3063	10
	totale	531	26	22	90	10	100	1118	23	459	31	294	45	62	79	0	.	2849	13	486	31	167	41	150	48	0	.	135	70	345	37	249	33	452	24	149	53	393	28	369	45	191	42	221	33	2082	15	0	.	1056	18	11791	6
larice	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-15 cm	3	81	0	.	0	.	2	59	0	.	5	83	0	.	0	.	119	26	1	100	1	100	0	.	0	.	2	100	8	50	0	.	2	100	1	100	0	.	66	25	0	.	18	74	111	19	0	.	1	100	339	13
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	=52 cm	131	37	0	.	37	100	94	44	0	.	15	100	0	.	34	100	4164	11	15	100	120	100	24	100	0	.	9	100	103	49	33	100	59	62	56	71	17	100	1838	14	0	.	275	40	4929	10	32	100	171	37	12158	6
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	12-15 cm	79	27	4	50	8	49	362	17	67	22	76	49	0	.	19	32	70	26	73	22	70	21	41	31	5	47	19	33	102	22	52	31	115	23	24	23	64	38	337	13	4	47	143	24	58	59	12	74	120	35	1923	6
	16-23 cm	297	26	10	60	45	40	1064	10	140	30	344	25	0	.	79	36	174	26	299	19	227	18	126	20	49	53	130	36	383	17	151	24	271	20	188	25	144	26	1043	12	56	38	402	14	163	32	4	246	282	16	6070	4
	24-35 cm	908	19	39	63	162	37	3060	10	526	24	783	18	0	.	193	31	411	22	945	19	667	20	423	22	151	40	306	30	1007	16	536	23	972	16	316	24	300	23	1560	12	192	36	1570	16	348	25	71	43	749	15	16195	4
	36-51 cm	1903	13	161	35	382	37	4765	8	1290	17	1627	16	0	.	507	25	503	25	2105	14	1073	17	873	15	176	42	470	29	1934	13	872	19	2175	12	605	22	547	22	1550	11	187	37	3035	11	220	27	166	46	1467	13	28592	3
	=52 cm	2199	15	66	53	356	34	3879	12	1383	24	1193	21	0	.	295	35	514	27	881	20	1089	22	377	32	45	58	415	40	1543	17	445	26	1914	16	683	31	570	27	1266	21	124	53	1844	14	137	46	103	45	2229	17	23549	4
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	12-15 cm	44	45	13	55	2	267	110	19	24	28	19	26	2	100	16	41	32	28	31	29	18	30	14	107	5	56	13	61	31	30	5	67	15	67	37	44	49	56	44	24	7	58	107	15	47	26	2	100	33	89	720	9
	16-23 cm	151	24	32	111	24	83	345	15	56	28	104	25	0	.	55	32	55	38	99	27	66	28	48	44	13	47	44	44	129	26	23	57	78	30	108	25	85	29	115	23	25	47	290	18	122	20	11	68	230	29	2308	6
	24-35 cm	178	27	18	79	92	51	714	12	157	32	243	30	7	100	124	39	128	39	208	29	238	25	190	31	61	38	216	45	401	22	42	46	135	31	135	33	166	46	151	28	61	40	545	20	102	30	10	100	303	23	4624	6
	36-51 cm	228	23	11	61	38	51	692	15	134	35	132	34	0	.	173	30	101	51	259	23	131	33	117	27	35	45	40	40	384	18	11	71	326	21	120	32	148	36	44	74	46	39	303	21	73	49	64	37	194	23	3805	6
	=52 cm	59	51	0	.	0	.	241	35	71	57	41	52	0	.	79	48	58	48	51	50	38	59	24	65	12	100	7	100	187	33	0	.	31	58	0	.	76	66	11	100	8	100	90	38	0	.	13	100	167	38	1263	13
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	12-15 cm	50	48	1	100	0	0	47	26	4	90	56	70	1	100	11	76	39	30	31	38	25	31	9	47	-1	100	6	47	27	28	6	71	37	76	31	47	5	44	93	21	13	40	43	26	22	28	1	80	66	51	623	12
	16-23 cm	81	28	9	81	33	60	135	26	38	36	135	36	6	100	36	43	115	29	87	32	48	34	20	51	20	65	14	76	149	27	41	45	31	38	90	41	63	35	202	23	21	51	171	19	146	35	11	68	137	27	1837	7
	24-35 cm	185	31	6	100	120	43	468	21	157	35	372	27	9	100	37	60	191	42	217	25	163	29	19	71	88	95	32	57	379	24	21	59	147	43	161	34	195	33	341	20	57	60	417	23	143	26	35	53	210	26	4171	7
	36-51 cm	540	19	48	71	91	47	426	21	127	36	376	24	0	.	109	44	61	36	428	25	373	52	48	50	81	48	46	62	576	19	55	45	164	28	170	43	423	23	240	25	28	66	536	21	88	42	70	42	609	18	5712	6
	=52 cm	272	28	21	100	25	71	451	32	158	45	253	29	0	.	53	55	25	77	225	33	144	51	0	.	90	72	0	.	226	39	30	76	73	42	83	71	302	34	102	46	0	.	499	33	7	123	83	68	461	29	3584	10
	totale	1128	16	85	65	269	38	1527	16	485	27	1192	19	16	100	244	34	431	28	988	19	753	36	96	37	277	54	99	42	1357	16	154	35	453	24	536	30	988	20	978	16	119	48	1665	17	405	23	201	43	1483	15	15928	5
quercia	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	16-23 cm	202	24	0	0	18	48	275	16	40	41	68	46	10	71	45	41	519	16	66	26	34	46	25	32	12	47	43	48	127	26	11	48	95	31	100	39	56	46	1115	10	87	37	235	19	436	13	0	0	91	25	3712	5
	24-35 cm	254	29	1	459	15	100	347	20	92	30	93	42	11	71	21	63	460	18	124	24	37	60	38	55	20	71	34	48	144	30	5	100	110	32	86	35	203	33	1428	12	24	47	306	28	411	20	10	71	181	27	4455	6
	36-51 cm	204	43	0	0	0	.	290	25	49	42	42	66	4	100	38	74	323	21	155	34	70	56	23	53	39	71	6	100	107	32	10	72	58	39	18	61	195	34	839	14	18	65	356	28	135	34	12	100	206	30	3198	8
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	12-15 cm	426	17	32	55	42	33	1485	7	153	16	388	19	16	44	137	25	1561	8	354	16	412	11	225	16	47	26	212	16	384	12	106	23	289	17	266	21	292	22	1364	6	144	19	845	8	993	8	56	28	402	18	10631	3
	16-23 cm	1188	12	153	31	275	22	4484	6	420	16	1378	13	45	46	374	21	4423	6	1044	12	1243	11	737	16	244	27	711	16	1487	11	377	20	739	14	890	13	864	17	4292	5	506	16	2539	8	3361	7	181	28	1333	11	33289	2
	24-35 cm	2793	11	511	25	924	21	11935	5	1251	15	3845	11	134	48	1039	22	10522	5	2684	11	3211	11	1950	12	671	27	1710	15	4147	9	1133	17	2114	12	1949	13	2009	14	6961	5	1406	17	6882	7	7023	6	364	28	3235	10	80400	2
	36-51 cm	5055	9	1240	23	2221	19	23150	5	2456	13	6282	10	251	42	2228	16	18751	5	5810	9	6114	10	4037	10	699	24	2159	14	8053	8	1893	16	4490	10	3539	12	2884	14	7313	5	1827	16	12128	6	9902	6	795	23	6216	9	139493	1
	=52 cm	6452	10	896	30	2579	22	28349	5	2754	17	5931	11	94	62	2510	17	21609	6	3909	12	6983	11	4967	12	562	31	2629	17	10063	10	1367	21	3938	13	4672	14	2982	18	8822	7	1740	21	13394	7	11503	7	922	26	7612	10	157240	2
	totale	15915	8	2832	22	6041	17	69403	4	7035	12	17824	8	539	39	6288	14	56866	4	13802	8	17964	8	11917	9	2223	21	7420	12	24134	7	4876	14	11570	9	11316	10	9031	11	28752	4	5622	14	35787	5	32783	5	2317	21	18797	7	421054	1

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 1360392. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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