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
numero di fusti
conifere e latifoglie · diametro a petto d'uomo (10 classi)
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: n/ha
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		circondario forestale (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		laghi		Svizzera
conifere e latifoglie	diametro a petto d'uomo (10 classi)	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%
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	.	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	.	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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conifere	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	37	37	41	37	61	40	35	40	48	26	75	34	98	10	80	11	106	15	72	14	82	73	36	49	46	29	50	.	58	50	116	28	77	28	78	44	34	74	62	29	116	16	79	21	121	15	130	12	151	12	69	14	93	28	155	24	140	18	28	42	84	26	150	61	66	35	81	20	108	59	244	28	127	28	102	44	96	48	87	22	30	37	42	26	36	42	52	47	28	73	122	53	45	44	109	25	74	46	45	26	75	24	79	43	39	37	96	28	151	30	104	24	8	85	6	99	0	.	73	22	15	51	44	47	142	25	106	27	133	28	107	37	52	33	153	37	40	29	22	93	114	36	118	41	78	59	87	19	59	41	92	29	69	41	33	49	43	44	43	88	165	82	134	12	121	14	87	13	50	42	28	55	62	35	63	40	64	44	8	97	78	87	22	36	0	.	89	3
	21-30 cm	22	42	34	41	60	46	18	46	68	26	59	35	62	10	47	16	52	17	50	16	5	95	26	52	25	34	0	.	25	50	71	33	64	28	50	39	0	.	34	29	64	16	76	19	80	14	79	11	92	11	36	19	42	34	85	19	72	14	40	51	65	26	59	33	46	31	71	25	91	34	152	28	75	26	48	27	65	33	59	23	17	42	30	31	30	31	48	38	19	59	18	36	25	40	33	31	87	25	23	34	60	30	55	36	39	45	24	52	82	25	63	26	16	91	0	.	0	.	56	22	26	34	32	37	77	20	80	28	117	23	46	29	29	29	97	37	69	57	56	57	32	44	73	46	34	72	58	17	49	34	38	41	34	36	46	47	45	74	43	88	23	64	81	13	96	16	70	17	62	27	19	46	24	58	61	38	33	44	14	79	15	76	33	50	0	.	56	3
	31-40 cm	9	51	23	40	7	60	10	54	100	17	60	23	48	10	31	13	23	17	33	21	4	96	16	47	14	42	70	.	57	49	52	30	38	28	49	28	18	93	21	28	50	14	57	18	41	17	48	11	57	10	22	22	31	23	38	20	42	17	30	66	51	31	15	50	22	49	32	26	59	34	78	22	57	33	30	27	47	43	36	22	32	37	21	21	27	31	37	39	22	44	8	44	13	37	31	29	56	28	30	29	51	45	19	44	12	42	27	33	47	26	40	30	17	55	0	.	0	.	30	21	9	42	18	34	54	27	80	31	49	28	38	28	22	25	42	38	43	40	14	47	48	23	39	60	27	54	50	20	22	44	29	41	15	41	17	76	11	52	58	50	22	70	49	13	56	13	44	13	46	25	25	51	17	35	40	33	23	31	13	56	8	72	19	33	0	.	36	3
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	12-20 cm	133	20	112	20	48	35	59	24	9	69	49	29	66	15	54	16	76	15	100	16	174	38	161	30	107	23	0	.	42	59	43	30	103	22	67	31	87	47	59	21	25	31	39	24	65	28	47	27	21	41	85	16	71	20	36	26	78	22	111	40	59	26	89	46	100	36	36	37	128	25	22	52	78	30	73	25	64	29	93	25	99	42	58	23	106	22	143	33	101	36	98	35	117	38	102	25	52	37	67	41	85	36	83	29	73	24	144	43	107	30	54	34	255	18	194	27	298	15	173	17	169	22	194	17	85	28	161	47	29	31	95	28	110	32	99	33	102	38	166	25	75	24	72	46	212	49	49	29	90	32	61	27	149	47	116	38	39	62	84	71	161	59	36	24	70	18	109	16	33	39	69	29	68	19	96	27	91	38	88	36	85	26	93	23	0	.	83	3
	21-30 cm	40	22	23	29	58	26	51	26	10	70	47	29	28	17	38	16	31	16	66	15	54	35	59	31	82	28	0	.	59	27	34	28	66	22	53	27	48	55	42	24	15	33	26	40	29	34	25	24	10	47	45	17	30	23	21	37	35	25	45	35	37	23	50	35	29	41	18	38	103	37	2	98	49	32	55	26	59	28	45	27	82	45	49	25	55	26	48	30	47	32	59	29	93	21	48	36	33	42	54	44	60	22	26	36	39	29	39	38	52	31	31	46	99	26	135	18	190	13	85	21	108	20	140	18	93	31	54	41	20	50	44	29	34	31	83	32	80	34	36	73	54	29	0	.	19	54	27	28	66	44	42	27	31	41	89	33	9	65	13	85	51	53	14	29	25	28	41	18	24	52	50	24	47	36	33	28	32	33	73	41	26	39	72	33	0	.	44	3
	31-40 cm	20	27	22	28	26	44	20	30	15	43	34	27	13	18	20	18	22	14	39	15	18	55	43	32	63	20	0	.	29	47	22	47	35	26	30	29	26	54	22	26	8	32	12	26	6	43	15	26	1	64	36	16	24	30	16	35	26	21	12	64	9	57	17	40	30	63	7	35	49	42	5	50	36	29	24	31	48	31	20	29	56	32	46	21	41	20	34	42	52	31	30	28	57	26	16	37	12	42	22	30	39	36	16	45	26	31	0	.	31	49	8	58	30	24	71	15	78	15	21	30	42	21	42	27	55	40	2	96	4	76	32	36	11	68	22	48	44	39	13	60	41	23	11	94	15	84	9	52	35	24	26	28	25	47	39	22	26	40	44	74	8	65	4	37	3	47	15	23	19	34	26	39	22	38	29	23	20	33	24	32	26	43	25	30	0	.	23	3
	41-50 cm	24	22	12	31	18	34	15	29	13	49	14	38	8	25	10	17	14	17	19	16	9	52	33	37	20	21	0	.	18	54	12	39	10	34	18	30	17	37	15	24	6	37	5	37	1	70	4	29	1	72	26	17	18	27	11	35	9	32	18	41	5	48	15	34	11	40	9	40	19	33	2	66	13	29	16	31	31	38	15	21	19	24	26	23	28	19	16	38	24	28	25	31	38	20	10	40	4	80	22	29	18	27	14	32	13	29	0	.	8	31	8	51	8	26	23	13	32	21	10	31	15	26	19	24	15	35	2	96	5	57	20	39	6	45	10	49	28	42	13	72	18	28	9	72	9	45	4	49	21	22	24	31	18	40	38	29	2	96	19	36	11	70	1	60	1	60	5	32	17	44	28	25	12	38	8	30	14	31	11	30	18	44	9	31	0	.	12	3
	51-60 cm	12	33	11	26	5	62	14	25	0	.	4	40	4	27	7	22	11	15	8	22	21	41	9	38	8	34	0	.	9	76	8	34	6	36	10	36	9	93	9	34	2	53	5	34	1	73	1	52	0	73	9	21	18	32	4	41	6	38	6	55	1	98	5	50	3	96	1	98	5	62	1	98	9	50	12	39	6	59	6	36	12	29	12	29	8	29	18	34	4	45	18	42	11	28	9	36	4	98	8	35	11	31	9	34	12	26	1	98	6	52	1	99	4	44	12	27	9	45	3	39	5	46	11	29	8	54	2	96	0	.	6	46	5	58	3	69	8	54	12	67	8	30	19	54	0	.	2	55	6	41	10	33	9	40	14	45	7	74	24	34	7	63	0	70	0	.	2	47	7	37	14	30	13	29	7	37	8	28	17	26	6	46	11	35	0	.	6	4
	61-70 cm	4	49	5	35	1	97	2	56	3	67	2	68	2	35	2	39	4	23	1	43	4	96	1	97	5	48	0	.	0	.	2	47	0	.	3	41	3	93	2	51	1	57	2	49	0	99	1	44	0	70	5	28	3	42	2	58	1	69	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	3	56	3	55	2	97	2	78	2	98	7	40	5	36	5	42	0	.	2	67	4	56	1	99	0	.	2	67	5	49	7	50	3	57	0	.	1	69	1	98	3	55	3	50	2	56	2	50	1	99	2	59	4	77	4	96	0	.	2	69	4	67	0	.	3	65	3	93	2	71	8	47	0	.	0	.	0	.	2	68	3	72	2	96	7	54	0	.	11	49	0	.	0	.	1	51	2	97	8	47	2	67	5	52	3	57	4	56	4	70	4	45	0	.	2	7
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	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99	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	.	2	98	1	98	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	2	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	37
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non determinabile	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	.	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	.	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	170	19	154	20	109	27	94	23	57	25	125	26	165	8	134	8	182	11	172	12	257	33	197	28	153	17	50	.	100	33	159	20	181	17	146	27	121	38	122	17	142	14	118	15	186	13	177	10	172	11	155	10	163	19	192	20	218	14	139	30	143	16	239	40	166	22	117	16	236	25	266	26	206	19	175	29	160	33	180	17	129	34	99	17	142	22	195	27	129	31	221	31	162	28	211	21	126	29	112	26	161	23	162	21	112	22	240	26	258	22	158	17	263	17	199	26	298	15	245	12	184	20	238	15	227	20	266	31	162	24	202	20	162	27	252	23	143	28	188	25	188	23	190	31	290	40	136	16	148	22	153	18	218	35	149	31	83	49	127	46	327	43	170	10	191	10	196	11	83	24	97	20	130	18	159	24	155	27	96	33	163	42	115	22	0	.	172	2
	21-30 cm	61	20	57	30	118	22	70	22	78	25	106	21	90	9	86	11	83	12	116	11	59	31	85	23	107	20	0	.	84	24	105	22	130	16	103	21	48	55	76	18	79	13	102	16	108	12	103	9	101	10	81	11	72	21	106	15	107	12	85	26	102	19	108	21	75	25	88	22	194	23	154	27	124	18	102	17	124	24	104	19	99	36	79	19	85	18	96	21	66	25	78	25	118	19	82	27	120	20	77	31	121	16	81	28	79	27	63	31	135	17	94	20	114	24	135	18	190	13	141	14	134	16	172	16	170	19	134	15	137	19	91	19	63	22	180	25	149	28	92	48	86	26	73	46	53	46	85	13	115	27	80	22	65	27	136	22	54	62	56	64	73	42	96	11	121	13	111	12	85	23	69	17	71	31	94	25	65	27	86	34	41	33	105	23	0	.	101	2
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	51-60 cm	14	27	12	22	13	35	26	18	51	19	42	24	24	9	27	10	23	10	23	13	23	37	13	36	17	26	60	.	34	28	23	18	23	19	32	21	9	93	26	17	25	13	21	16	21	17	19	11	20	10	24	13	32	20	28	18	31	15	16	28	23	27	25	23	13	38	32	17	14	33	17	34	24	25	33	24	20	26	18	20	38	19	31	15	15	19	26	26	6	35	23	33	22	18	26	19	30	24	29	19	17	32	18	31	17	22	18	27	29	40	20	31	6	33	12	27	10	40	12	22	12	26	16	22	22	32	24	28	13	33	21	29	19	22	21	24	27	23	18	48	19	16	21	57	4	63	15	20	20	26	22	23	27	27	18	37	28	39	29	31	25	39	17	13	17	15	22	15	25	25	22	27	27	27	14	31	22	23	21	30	13	28	20	21	0	.	21	2
	61-70 cm	5	40	5	35	6	47	8	30	22	22	10	38	11	12	11	16	10	14	6	22	4	96	4	51	7	34	40	.	5	50	8	32	6	31	10	23	3	93	10	27	9	17	11	19	9	22	9	15	7	19	11	17	9	36	17	23	8	29	1	97	9	39	10	55	8	45	14	30	14	34	2	68	9	34	8	39	11	54	5	35	18	37	28	17	10	24	10	39	1	98	3	71	6	42	12	30	6	54	11	40	10	34	11	36	6	35	9	30	7	29	7	27	4	43	4	43	3	49	5	29	2	55	5	42	10	39	18	28	4	48	9	45	13	33	18	33	9	38	6	60	15	38	8	47	6	48	6	35	11	36	7	42	15	33	7	54	11	37	0	.	18	37	7	22	7	21	10	18	5	66	13	37	7	41	14	31	9	32	4	56	6	55	10	29	0	.	9	3
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	91-100 cm	0	.	1	99	0	.	1	69	0	.	0	.	1	50	1	59	0	70	1	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	0	.	2	42	0	70	1	57	1	74	1	44	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	2	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	98	0	.	0	99	1	98	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	1	98	1	98	0	.	1	68	0	.	2	70	0	.	1	99	0	.	1	99	0	99	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	2	68	1	97	0	.	0	.	0	.	2	94	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	44	1	57	1	57	0	.	1	97	0	.	0	.	0	.	1	97	0	.	0	.	0	.	0	12
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	70	0	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	99	0	.	0	.	1	70	1	44	0	100	0	70	1	99	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	99	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	2	98	1	98	2	98	1	72	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	2	56	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	2	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	18
	totale	315	12	290	14	327	13	266	13	405	14	432	13	401	5	354	5	378	7	439	7	380	20	399	18	400	10	280	.	371	15	425	15	453	12	420	12	250	31	331	11	366	7	361	10	408	8	412	6	402	6	381	6	372	11	444	10	474	8	320	15	380	11	459	20	355	14	342	11	619	16	555	16	511	12	431	13	467	18	403	12	428	18	357	10	367	10	439	14	314	17	398	16	428	14	425	13	387	12	339	14	440	12	347	14	285	14	388	19	555	19	372	11	448	13	448	13	615	9	483	8	408	13	529	10	583	15	590	14	413	16	441	11	346	16	573	18	465	16	368	24	439	14	364	26	426	29	345	9	387	14	365	11	411	19	410	17	243	26	354	32	512	26	380	7	428	8	441	7	314	14	299	12	317	12	389	14	344	13	265	18	291	24	322	11	0	.	405	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. 2279001. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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