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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IFN5
provvigione (legno del fusto)
diametro a petto d'uomo (10 classi) · specie arborea principale
suddivisione regionale: cantone
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		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 (10 classi)	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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12-20 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	252	32	57	58	44	92	1596	13	68	51	482	33	4	75	139	32	2189	10	62	41	464	24	178	24	113	59	396	35	404	22	73	50	131	45	167	29	170	28	435	20	221	27	744	19	1040	14	7	100	298	32	9734	5
	abete bianco	76	47	8	62	50	62	921	13	40	37	104	70	4	100	5	72	32	35	240	23	394	25	197	32	13	54	46	67	72	29	7	64	73	44	95	42	57	78	52	42	91	56	275	21	90	36	37	61	68	38	3046	7
	pino	-27	100	0	.	0	.	18	48	13	71	2	100	0	.	0	.	247	26	0	0	1	100	0	0	4	100	21	100	-18	100	0	.	11	69	16	71	0	.	14	65	0	.	0	0	220	33	0	.	12	100	534	20
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	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	144	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	117	57	0	.	0	.	263	30
	altre conifere	11	80	0	.	5	100	33	45	2	100	0	.	0	.	3	100	34	34	11	74	4	60	0	.	0	.	1	100	17	51	0	.	10	72	9	72	5	72	1	100	7	100	32	54	9	56	0	.	40	60	233	17
	faggio	226	20	4	80	8	64	949	15	239	30	174	30	0	.	23	39	141	26	191	23	203	21	162	30	47	49	52	40	411	23	147	28	271	23	125	46	74	29	851	15	41	44	399	20	113	32	4	75	290	23	5144	5
	acero	96	32	4	100	31	49	366	21	66	47	60	34	3	100	47	45	60	31	27	192	75	30	100	37	6	169	46	79	20	166	19	59	103	45	69	43	63	56	168	32	15	104	318	22	173	25	10	89	135	26	2078	8
	frassino	52	38	0	.	0	0	71	64	39	54	112	37	1	100	7	61	92	27	25	63	46	58	32	40	21	77	14	60	82	34	30	79	28	45	84	71	57	61	187	27	43	49	126	28	112	31	1	100	95	52	1358	10
	quercia	34	78	0	.	0	.	6	72	10	71	7	68	4	100	0	.	3	100	0	0	0	0	22	100	0	.	0	.	2	100	3	71	10	100	0	.	2	100	94	42	2	100	136	39	61	35	0	.	9	65	405	20
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	656	20	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	684	20
	altre latifoglie	113	25	0	.	20	54	422	16	31	33	103	30	14	65	38	72	592	20	68	38	101	39	30	48	31	47	35	36	103	32	17	63	101	45	83	33	107	42	1038	13	93	45	218	22	466	16	7	63	126	26	3958	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	0	0
	totale	857	16	72	49	157	44	4386	8	508	21	1049	19	30	51	261	24	3741	8	625	17	1295	14	721	15	235	36	620	26	1108	15	297	27	739	19	648	21	561	21	3719	7	512	22	2335	10	2806	9	66	39	1081	15	28430	3
21-30 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	441	31	203	40	252	42	3061	11	42	69	962	24	0	.	212	46	4475	9	51	51	745	20	421	26	263	39	673	24	984	21	160	41	97	41	536	27	480	33	936	20	580	23	1491	17	2316	15	104	51	767	28	20250	4
	abete bianco	94	52	46	71	100	61	1508	13	115	41	166	71	0	.	0	.	51	41	378	25	902	23	616	30	18	145	70	93	269	50	21	100	282	33	103	54	242	43	112	39	198	34	752	20	165	36	101	47	126	34	6435	7
	pino	8	121	0	.	0	.	175	43	53	83	0	0	0	.	0	.	455	26	65	100	10	100	0	.	0	.	63	100	16	71	54	84	14	71	5	100	12	100	5	100	63	68	27	71	641	23	0	.	32	60	1699	14
	larice	34	84	0	.	0	.	17	72	0	.	13	100	0	.	0	.	678	20	0	.	9	100	0	.	0	.	9	100	64	67	14	100	0	.	0	.	27	61	701	23	0	.	120	60	771	17	0	.	12	100	2469	11
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	384	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	187	29	0	.	0	.	576	18
	altre conifere	47	53	0	.	9	100	24	83	0	.	0	.	0	.	0	.	8	73	0	.	0	.	8	100	0	.	8	100	14	71	0	.	39	54	0	.	0	.	0	.	0	.	16	73	4	100	0	.	26	52	202	23
	faggio	480	28	39	72	49	66	2105	12	331	30	587	23	0	.	61	42	305	33	409	27	485	26	256	26	177	55	221	40	747	22	261	39	517	23	222	31	235	27	1627	18	233	37	708	19	274	38	25	79	329	24	10682	5
	acero	132	32	0	.	127	46	514	19	139	37	248	28	0	.	136	60	122	32	89	33	91	35	177	30	57	44	67	91	451	22	42	60	108	37	106	43	141	38	58	55	106	46	316	24	170	30	22	71	493	30	3912	7
	frassino	85	44	0	.	78	91	193	29	33	63	281	38	8	100	58	49	146	62	107	61	50	59	15	71	109	83	16	75	210	33	32	59	75	48	82	50	53	54	283	35	51	52	207	32	137	39	25	100	59	47	2391	11
	quercia	17	78	0	.	0	.	110	39	32	71	47	51	86	82	0	.	23	77	27	72	8	100	5	100	5	100	0	.	7	100	28	71	43	53	0	.	21	76	286	25	0	0	334	36	98	39	0	.	24	71	1201	15
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	121	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1294	16	0	.	0	.	16	71	0	.	0	.	1431	15
	altre latifoglie	184	23	0	.	15	100	371	22	55	41	110	39	0	.	36	46	668	22	76	42	70	39	21	55	18	71	0	0	151	48	11	100	124	45	157	47	63	42	1404	18	100	44	297	26	428	24	0	.	175	30	4532	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	1521	15	288	37	631	32	8079	7	799	20	2413	15	95	75	503	31	7434	7	1201	16	2369	14	1518	16	646	34	1127	21	2913	14	621	24	1299	16	1210	20	1274	18	6710	7	1331	18	4269	10	5207	9	277	34	2044	15	55779	2
31-40 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	347	32	630	30	402	35	4665	10	74	62	1717	19	0	.	255	38	6538	9	190	43	1038	19	788	26	467	45	831	25	1672	18	295	44	316	51	980	23	538	37	1255	28	798	27	2139	14	3033	12	217	38	1155	20	30344	4
	abete bianco	138	56	102	81	234	38	2136	14	96	52	334	35	0	.	19	100	290	37	622	29	1021	21	330	26	33	74	214	55	335	35	22	71	332	30	217	33	237	55	215	40	236	45	1171	19	312	34	73	63	96	56	8817	7
	pino	39	75	0	.	0	.	285	43	67	60	64	55	43	100	0	.	528	27	79	75	65	63	81	60	0	.	104	72	31	100	115	40	56	63	48	84	23	100	42	106	92	57	49	100	547	22	0	.	133	35	2491	12
	larice	26	116	0	.	0	.	24	72	0	.	44	100	0	.	0	.	1297	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	77	8	100	0	.	0	.	0	.	970	18	0	.	67	59	1290	18	0	.	32	58	3839	10
	cembro	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	438	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	204	31	0	.	0	.	654	18
	altre conifere	42	100	0	.	0	.	57	51	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	-25	100	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	0	0	.	9	100	119	50
	faggio	701	25	105	45	99	65	2819	11	574	26	862	23	0	.	123	52	463	26	889	22	734	26	234	29	81	56	325	40	1115	21	519	30	954	22	366	29	304	34	1229	17	254	42	1336	15	247	34	88	46	760	21	15180	5
	acero	122	41	21	73	96	48	711	18	108	46	85	40	0	.	118	40	135	37	156	38	255	36	187	48	71	66	133	53	591	23	27	76	223	29	82	56	75	54	133	52	33	64	350	29	49	47	10	100	278	28	4048	8
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	abete bianco	276	44	58	64	618	48	3852	12	97	54	627	27	0	.	140	70	472	30	840	26	1523	20	1092	22	83	77	215	47	1246	20	0	.	136	41	445	32	116	60	460	33	67	78	1419	18	452	39	24	100	360	31	14617	6
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	abete bianco	216	54	135	60	111	72	2593	16	34	100	267	40	0	.	0	.	322	37	590	34	730	29	613	31	170	61	93	71	659	30	66	71	0	0	351	35	108	58	105	58	31	100	1407	25	99	75	0	.	510	35	9211	8
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	abete bianco	268	38	54	100	153	58	1795	18	53	100	227	45	0	.	48	100	379	38	165	71	444	38	493	30	0	.	226	89	400	36	0	.	83	72	344	38	116	100	83	75	0	.	524	32	184	61	0	.	317	38	6357	10
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	totale	0	.	0	.	0	.	390	48	0	.	71	100	0	.	51	100	522	36	185	71	58	100	70	100	0	.	0	.	150	59	0	.	0	.	68	100	287	75	651	43	0	.	112	71	103	73	0	.	0	.	2719	19
totale	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	2617	21	2795	30	2096	30	28801	7	769	35	8462	14	4	75	3353	23	36021	6	2239	23	7023	14	4483	15	1721	34	4173	20	10647	13	1388	28	1755	26	5520	16	2572	21	7267	19	4327	21	12480	10	15359	9	1039	37	5788	14	172699	2
	abete bianco	1398	28	609	41	1551	36	16417	9	549	37	2259	24	4	100	501	48	2105	23	3889	20	6298	14	4592	17	368	56	1259	34	3926	17	184	59	1315	22	2149	24	1377	32	1360	27	888	32	7047	13	1642	26	398	44	2054	20	64140	4
	pino	143	58	0	.	0	.	1350	28	297	35	331	55	67	100	0	.	2730	17	383	37	246	54	123	59	4	100	217	83	152	50	330	39	320	32	78	75	404	42	151	52	265	53	181	46	1918	18	0	.	840	22	10531	8
	larice	286	41	0	.	0	.	271	45	27	71	97	69	0	.	50	100	9171	9	22	100	28	59	41	100	0	.	18	100	319	45	36	59	20	100	57	100	70	60	4889	13	0	.	492	31	9470	12	40	100	285	37	25688	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1769	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	1047	22	0	.	0	.	2836	13
	altre conifere	198	50	0	.	14	74	561	41	252	100	0	.	0	.	3	100	42	35	11	74	352	71	8	100	0	.	9	91	344	98	66	100	57	58	9	72	5	72	82	98	7	100	105	57	13	58	0	.	75	49	2211	25
	faggio	4603	16	323	48	494	36	14012	9	2525	19	3366	19	0	.	935	31	1978	22	3416	17	3640	17	1304	18	486	42	1366	30	5681	15	2159	21	4514	15	1924	24	1734	20	5971	12	1033	32	6732	12	920	30	314	43	4310	14	73741	3
	acero	636	22	25	75	266	42	2455	12	484	27	566	24	3	100	431	34	522	26	508	24	549	22	600	27	153	42	269	49	1802	17	101	53	730	22	380	27	473	39	389	29	216	39	1237	15	475	26	110	46	1299	18	14678	5
	frassino	743	29	0	.	254	55	1362	23	343	42	1343	28	9	100	262	44	356	35	770	29	575	49	99	46	511	59	116	76	1461	23	231	46	462	27	622	37	779	27	830	32	218	56	1369	22	463	31	115	60	1279	22	14573	7
	quercia	819	34	0	.	0	.	666	21	189	52	231	43	384	58	0	.	185	61	332	45	305	48	87	60	5	100	0	.	99	56	210	47	212	42	19	100	963	45	981	20	86	72	1153	24	276	33	12	100	585	25	7799	10
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	515	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4920	13	0	.	6	100	165	51	0	.	0	.	5605	12
	altre latifoglie	684	24	0	.	75	69	1441	16	208	32	513	31	14	65	155	46	1885	20	393	34	302	28	59	37	91	51	50	39	513	25	39	48	342	37	317	33	583	33	4227	12	245	37	1514	28	1175	19	7	63	715	25	15548	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	0	.	0	0	0	0
	totale	12128	11	3751	28	4750	24	67349	5	5643	16	17168	11	485	54	5689	18	57280	5	11963	12	19319	10	11396	11	3339	26	7478	17	24943	9	4744	18	9727	12	11076	13	8960	13	31074	6	7284	17	32316	7	32923	7	2036	30	17228	9	410050	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. 1218058. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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