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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IFN3
provvigione (legno del fusto)
diametro a petto d'uomo (classi dimensionali) · specie arborea principale
suddivisione regionale: cantone
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2004/07
		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
diametro a petto d'uomo (classi dimensionali)	specie arborea principale	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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	abete bianco	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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	altre latifoglie	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	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	.
	abete rosso	169	44	25	89	22	50	406	13	23	52	137	31	0	.	39	31	550	14	36	53	193	19	77	29	28	71	76	40	73	50	62	50	28	42	57	40	115	32	76	23	32	65	243	21	283	18	8	51	151	38	2909	6
	abete bianco	27	55	-16	114	20	73	303	13	10	46	50	35	0	.	4	78	11	35	61	28	126	33	55	27	7	63	13	67	31	41	4	81	46	38	39	53	71	60	10	41	39	57	103	20	18	39	10	50	7	58	1048	9
	pino	5	100	0	.	0	.	26	79	0	.	0	.	0	.	0	.	86	29	0	.	0	0	2	100	0	.	3	100	0	.	2	100	4	71	3	100	0	0	3	100	0	.	0	0	95	27	0	.	0	.	228	18
	larice	0	.	0	.	0	.	-17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	30	25	0	.	2	100	0	.	0	.	5	100	4	80	0	.	0	.	0	.	4	100	49	39	0	.	8	59	108	31	0	.	0	.	193	22
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	38	74	0	.	0	.	84	49
	altre conifere	4	72	0	.	1	100	6	48	0	.	0	.	0	.	0	.	13	52	3	72	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	2	100	0	.	1	100	0	.	5	100	10	73	2	73	0	.	9	49	56	23
	faggio	90	26	4	73	11	74	423	30	61	26	51	25	0	.	13	58	43	30	107	32	92	31	41	39	8	90	29	50	109	21	64	39	63	27	26	40	73	63	279	18	13	40	106	25	31	37	3	100	65	28	1803	9
	acero	9	220	0	.	6	58	43	57	24	44	16	45	0	.	13	49	13	45	29	51	11	50	25	41	8	56	30	88	30	34	10	63	28	41	12	44	25	47	23	38	6	61	76	22	18	58	5	100	67	37	527	12
	frassino	20	52	0	.	1	100	54	48	7	62	38	67	24	100	15	64	44	33	27	46	28	41	11	48	3	100	0	.	16	76	18	91	4	61	27	65	51	78	62	44	13	58	26	35	27	54	0	.	36	81	555	15
	quercia	6	100	0	.	0	.	1	100	6	71	0	.	3	71	0	.	1	100	2	100	0	.	15	91	0	.	0	.	0	.	0	0	5	100	0	.	4	61	53	31	0	.	43	47	20	43	0	.	5	71	166	20
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	303	31	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	320	29
	altre latifoglie	25	49	3	71	3	100	153	17	13	36	29	46	5	100	36	46	237	32	43	41	26	42	29	34	9	81	16	48	68	34	4	100	31	36	35	36	17	38	383	19	34	47	103	26	214	23	2	100	17	57	1534	8
	non determinabile	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	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	totale	356	26	15	186	64	42	1397	12	143	20	320	19	32	77	120	29	1088	11	308	20	478	15	255	16	63	39	172	28	332	19	165	29	209	19	198	23	361	29	1241	11	143	32	722	12	854	11	28	39	357	20	9424	4
16-23 cm	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	.
	abete rosso	321	32	66	44	150	42	1561	14	19	73	455	23	0	.	247	46	2046	10	231	36	613	23	190	28	181	55	275	29	389	27	321	46	94	34	316	35	502	29	242	22	250	29	752	20	1185	15	87	71	588	28	11083	5
	abete bianco	90	57	12	73	53	63	630	17	46	67	192	39	0	.	8	71	59	30	191	29	396	20	288	31	10	59	81	39	64	41	13	78	147	30	110	33	185	41	61	43	106	46	380	23	102	36	71	52	-25	283	3270	8
	pino	9	100	0	.	0	.	44	42	4	100	0	0	7	100	0	.	266	24	7	100	4	100	13	82	0	.	16	100	0	.	27	78	25	83	4	100	23	62	7	100	21	89	2	100	449	26	0	.	14	61	943	15
	larice	6	100	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	206	24	0	.	2	100	0	.	0	.	3	100	28	69	3	100	0	.	0	.	13	71	183	32	0	.	45	66	302	19	0	.	0	.	798	13
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	94	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	103	37	0	.	0	.	200	24
	altre conifere	20	69	0	.	4	100	34	49	0	.	0	.	0	.	2	100	15	42	2	100	0	.	7	100	0	.	3	100	12	61	0	.	19	53	3	100	6	100	0	.	0	.	16	73	6	59	0	.	8	97	158	20
	faggio	413	26	18	72	17	61	1420	12	170	41	401	23	0	.	96	37	100	30	302	31	348	23	153	28	82	65	136	43	415	21	145	33	242	25	142	37	112	29	1046	19	46	71	450	20	133	38	31	63	217	26	6635	6
	acero	38	47	2	100	25	100	354	23	41	36	124	31	0	.	51	43	42	69	46	36	66	35	36	52	14	59	24	89	156	32	28	64	86	31	56	39	71	40	30	50	36	58	189	23	108	32	4	100	244	29	1870	8
	frassino	44	46	0	.	43	75	149	28	50	66	85	34	7	100	121	94	101	49	43	86	50	46	15	148	54	60	10	71	207	29	23	51	60	44	62	59	178	45	116	45	47	47	160	28	61	52	12	100	150	46	1848	12
	quercia	36	65	0	.	0	.	15	51	13	100	11	58	77	60	0	.	8	100	6	100	11	73	18	100	4	100	0	.	5	100	5	100	22	69	0	.	17	62	173	32	0	.	237	34	57	51	0	.	6	71	724	16
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	940	18	0	.	5	100	0	0	0	.	0	.	972	17
	altre latifoglie	134	31	0	0	13	60	258	26	52	46	66	39	0	.	83	56	506	20	60	59	44	48	27	46	13	79	12	74	90	69	13	63	89	47	36	76	32	48	877	15	51	49	216	25	297	20	0	0	74	33	3044	7
	non determinabile	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	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	totale	1113	17	98	38	306	31	4472	8	396	26	1333	15	92	53	609	33	3471	8	887	18	1534	14	747	17	359	37	560	21	1367	16	578	29	784	16	728	22	1140	19	3677	8	557	22	2451	11	2803	10	205	41	1276	18	31543	3
24-35 cm	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	.
	abete rosso	219	37	462	39	577	39	4966	11	115	48	1421	22	0	.	879	50	5702	9	607	36	1620	21	771	29	325	44	825	28	1439	19	344	45	330	37	840	26	956	35	795	26	859	31	2168	14	3098	13	126	63	1469	19	30913	4
	abete bianco	177	40	98	71	82	55	2289	15	77	43	358	33	0	.	10	100	178	33	555	30	1083	20	546	25	61	74	199	41	510	27	48	71	306	35	80	70	351	35	126	45	234	45	932	22	184	42	18	73	128	40	8631	7
	pino	163	66	0	.	0	.	307	41	52	72	25	71	93	90	0	.	807	24	40	80	69	72	51	59	0	.	63	76	0	.	60	68	35	80	47	100	0	.	49	64	102	60	5	280	639	23	0	.	182	40	2789	12
	larice	73	90	0	.	0	.	40	71	0	.	34	100	0	.	0	.	869	22	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	30	100	19	100	0	.	0	.	26	100	637	23	0	.	44	55	1014	17	0	.	44	60	2849	11
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	389	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	241	34	0	.	0	.	630	20
	altre conifere	42	60	0	.	0	.	15	68	55	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	-19	100	35	100	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	26	79	15	76	0	.	13	100	202	39
	faggio	1002	22	52	66	131	49	3395	13	707	26	901	26	0	.	277	42	425	25	609	28	940	25	364	24	155	45	287	39	1188	22	696	31	1183	22	227	27	341	26	1237	19	210	40	1494	16	324	34	62	68	829	20	17036	5
	acero	198	38	0	.	146	49	665	18	110	44	83	57	0	.	181	46	58	58	159	38	222	49	226	44	96	37	103	48	583	24	20	71	216	32	75	62	141	45	95	46	63	58	400	26	35	64	9	100	348	25	4232	8
	frassino	133	55	0	.	185	50	469	24	171	50	513	39	12	100	130	60	85	46	333	35	84	49	14	100	244	79	14	100	553	23	37	100	140	42	148	63	228	43	126	42	56	100	421	29	100	57	18	100	285	32	4501	10
	quercia	84	71	0	.	0	.	166	40	46	59	42	59	266	55	0	.	0	.	45	60	34	100	10	100	0	.	0	.	35	76	64	48	65	42	0	.	142	39	296	31	29	76	387	31	47	66	0	.	42	52	1798	14
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	altre latifoglie	119	44	0	.	26	100	461	23	76	43	42	47	0	.	15	71	395	25	79	40	46	72	37	84	20	100	41	100	211	37	59	100	83	42	111	42	204	47	1132	18	40	52	315	41	181	30	5	100	189	37	3889	9
	non determinabile	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	0	0	0	0	.	0	.	0	0
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	larice	86	59	0	.	0	.	122	55	36	79	17	100	0	.	0	.	2678	14	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	27	101	21	100	14	100	0	.	9	100	1026	19	0	.	107	46	2405	15	0	.	58	67	6625	8
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	acero	265	28	44	75	0	9801	715	19	116	46	121	46	0	.	88	37	94	46	244	32	119	44	85	36	9	100	59	59	481	22	8	100	267	29	128	39	91	46	19	71	12	87	288	36	75	64	47	60	171	30	3547	8
	frassino	477	31	0	.	52	59	422	26	61	59	311	37	0	.	335	69	54	47	336	41	529	70	57	71	97	59	11	100	609	28	60	53	229	37	225	49	378	31	71	86	27	75	368	30	51	71	89	81	703	21	5549	11
	quercia	254	75	0	.	0	.	229	28	87	74	82	64	176	76	0	.	48	71	219	40	194	61	55	67	0	.	0	.	36	62	86	78	12	183	0	.	262	39	253	44	21	73	366	28	56	68	0	.	332	27	2769	13
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	965	26	0	.	5	100	15	71	0	.	0	.	1051	24
	altre latifoglie	148	39	0	.	0	.	228	33	108	49	69	66	0	.	44	100	244	27	170	51	93	78	0	.	7	100	0	.	157	41	22	71	129	65	13	100	136	43	394	25	0	0	231	41	76	75	19	100	268	36	2558	11
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	abete bianco	890	30	189	45	424	39	7088	12	132	82	900	34	0	.	253	52	1066	27	1174	26	1948	20	1492	20	141	67	442	49	1495	22	46	71	524	45	838	26	405	55	521	39	144	62	2540	20	337	38	62	71	1078	23	24128	6
	pino	149	46	0	.	0	.	409	34	56	73	130	51	0	0	0	.	678	27	168	46	35	100	20	100	0	.	0	.	59	72	39	100	35	71	0	.	156	48	20	100	17	100	0	.	163	44	0	.	326	37	2461	13
	larice	212	55	0	.	0	.	125	51	0	.	23	100	0	.	49	100	3411	14	0	.	0	.	42	100	0	.	0	.	123	61	0	.	0	.	52	100	0	.	1211	24	22	100	174	65	3882	14	55	100	226	56	9605	9
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	faggio	2072	20	47	73	170	60	3688	16	768	29	351	32	0	.	216	57	556	34	828	27	729	30	123	50	0	.	369	49	1081	27	321	43	1387	23	416	51	678	36	855	22	187	55	1416	19	168	47	27	100	1673	20	18126	6
	acero	44	71	0	.	0	.	86	46	112	64	28	71	0	.	20	100	48	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	151	44	0	.	44	74	0	.	100	82	0	.	12	100	31	71	0	.	17	100	191	45	885	20
	frassino	244	43	0	.	22	100	328	47	129	50	179	43	0	.	77	60	22	100	215	41	231	62	0	.	45	100	0	.	169	59	33	100	52	71	124	72	336	48	45	100	0	.	421	46	0	.	60	100	333	42	3065	14
	quercia	420	45	0	.	0	.	214	40	66	71	56	100	74	100	0	.	50	71	54	71	150	84	0	.	0	.	0	.	35	100	64	100	88	100	15	100	432	57	78	62	29	100	158	56	0	.	0	.	229	41	2213	18
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	altre latifoglie	151	51	0	.	16	100	323	48	27	100	149	86	0	.	164	100	51	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	76	0	.	44	71	27	81	0	.	32	74	0	.	228	83	77	64	0	.	26	100	1377	25
	non determinabile	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	0	.	0	.	0	0
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	abete bianco	1772	24	489	40	1378	34	15260	9	375	48	2282	25	0	.	456	50	1714	23	3458	20	5576	15	3733	17	283	56	966	35	3457	17	126	59	1351	25	1626	24	1339	30	1060	30	736	35	5775	14	1080	30	215	40	1986	20	56495	4
	pino	692	40	0	.	14	100	1496	26	284	35	545	45	115	81	0	.	2900	17	432	36	211	52	166	72	0	.	103	83	76	71	350	38	416	29	74	90	471	38	155	57	188	63	207	44	1911	18	0	.	1271	21	12074	8
	larice	377	44	0	.	0	.	276	44	36	79	74	60	0	.	49	100	7194	11	20	100	23	82	42	100	0	.	8	100	213	48	44	66	14	100	52	100	52	81	3107	16	22	100	378	35	7710	12	55	100	327	43	20071	7
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	altre conifere	95	57	0	.	6	80	419	45	153	100	0	.	0	.	2	100	32	42	5	74	229	77	7	100	0	.	3	100	233	103	69	100	29	55	3	100	8	86	42	100	5	100	192	75	23	67	0	.	29	63	1584	27
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	acero	555	23	46	72	178	48	1863	13	402	29	373	26	0	.	354	33	255	30	477	22	419	32	371	34	128	33	215	48	1401	18	66	53	640	23	271	29	426	39	168	39	130	43	984	18	237	29	82	54	1021	18	11061	5
	frassino	918	26	0	.	303	53	1421	20	418	42	1126	29	43	100	678	63	306	38	954	30	923	55	97	55	443	58	35	74	1554	20	172	44	484	33	585	44	1172	25	421	38	144	61	1395	23	240	38	179	75	1507	20	15518	7
	quercia	801	46	0	.	0	.	625	21	219	50	192	46	598	49	0	.	107	70	326	40	389	52	98	61	4	100	0	.	112	47	219	49	193	49	15	100	857	36	851	22	78	64	1191	23	180	42	0	.	615	26	7670	10
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	407	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4426	14	0	.	14	73	78	52	0	.	0	.	4925	13
	altre latifoglie	578	27	3	71	57	80	1423	18	276	37	354	48	5	100	342	64	1434	18	351	37	209	42	94	42	49	65	69	63	591	27	99	62	375	32	222	38	389	38	2818	13	125	43	1093	29	844	20	26	77	575	31	12401	6
	non determinabile	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	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	totale	14658	11	3114	28	5355	22	67325	5	6026	17	15347	11	760	48	6997	22	47860	5	12303	12	20980	11	10637	11	2407	27	6196	18	22527	10	5111	18	10400	13	10179	14	9948	14	22758	6	5770	18	29935	8	26778	7	1409	34	18803	9	383583	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. 1280506. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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