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proporzione di aree di saggio in bosco #326
Proporzione di aree di saggio che corrispondono alla definizione di bosco dell'IFN, ossia che sono coperte da "bosco senza gli arbusteti" o da "arbusteti".

fasce vegetazionali NaiS (6 classi) #2633
Fasce vegetazionali secondo il sistema delle linee guida «Continuità nel bosco di protezione e controllo dell'efficacia» (NaiS; Frehner et al. 2005), ridotto a sei classi. Questa variabile rappresenta una semplificazione delle fasce vegetazionali NaiS in dieci classi (NAISHSTKOMB), per cui le classi «iperinsubrica», «collinare» e «collinare con faggio» vengono riunite nella classe «iperinsubrica e collinare», mentre le fasce «montana inferiore», «montana superiore» e «montana inferiore/superiore» vengono riunite nella classe «montana inferiore e superiore». Le indicazioni si basano sulle fasce vegetazionali determinate da esperti (aree di saggio in bosco e accessibili dell'IFN4 sul reticolo di 1,4 km; Arge Frehner et al. 2020) e d'altro canto sulle fasce vegetazionali modellizzate per il periodo 1981-2010 (restanti aree di saggio; Zischg et al. 2021).

superficie della chiaria più grande (5 classi) #1338
Aree di saggio senza/con chiarie ≥100 m² (misurate da bordo della chioma a bordo della chioma), che intersecano l'area di interpretazione (50 × 50 m), classificate in base all'estensione della chiaria più grande. Fonte: interpretazione di foto aeree.

regione di produzione #49
Suddivisione della Svizzera in cinque regioni (Giura, Altopiano, Prealpi, Alpi e Sud delle Alpi) che presentano condizioni di crescita e di produzione di legname relativamente omogenee. Le Regioni di produzione furono elaborate dall'Ufficio federale delle foreste molto prima del primo inventario forestale nazionale (IFN1, 1983-1985). A parte una piccola eccezione attorno al lago Lemano, i confini delle Regioni di produzione corrispondono ai confini dei comuni di allora. Al contrario dell'IFN, la statistica forestale eseguita dall'Ufficio federale di statistica non usa le Regioni di produzione, bensì le Zone forestali, i cui confini hanno un corso leggermente diverso.

bosco di protezione (2022): bosco #2653
Bosco (ossia «bosco esclusi gli arbusteti» o «arbusteto») che si trova nel perimetro dei boschi di protezione definito dai cantoni nel 2022 in base ai criteri armonizzati di SilvaProtect-CH (Losey & Wehrli 2013)

reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5 #1746
Sottoreticoli 1, 2, 3, 4 e 5 per il rilievo terrestre sul reticolo di campionamento con una maglia di 1,4 km (reticolo di base).

Stima ed errore standard della stima

I risultati pubblicati nelle tabelle dell’IFN sono stime attribuite alle variabili che caratterizzano la foresta svizzera (parametri riguardanti la popolazione boschiva), i cui valori reali non sono noti e devono pertanto essere estrapolati (stimati) partendo dai dati del campione rilevato sulle aree di saggio dell’IFN.

Le estrapolazioni sono affette da un margine di incertezza. Ciò nonostante, la precisione delle estrapolazioni può essere stimata in modo affidabile in funzione del campione rilevato dall’IFN, che è concepito come un campione casuale. A tale scopo, in tutte le tabelle dell’IFN, accanto al valore stimato viene fornito un secondo dato, l’errore standard della stima.

La maggior parte delle tabelle presenta l'errore standard in valore percentuale («±%»). A volte, in particolare nel caso di percentuali stimate, viene indicato l'errore standard assoluto («±»). La relazione tra errore standard assoluto e l’errore standard in termini percentuali è la seguente:

errore standard percentuale = errore standard assoluto / stima x 100

errore standard assoluto = errore standard percentuale × stima / 100

Le informazioni e i dati sull'accessibilità e la viabilità sono il risultato di una indagine completa che ha riguardato l’intera rete viaria delle strade forestali esistenti. In questo caso, non è quindi necessario indicare un errore standard, poiché non vi è margine d’incertezza dovuto al campionamento.

Intervallo di confidenza della stima

Partendo dal valore stimato e dall'errore standard della stima, può essere calcolato il cosiddetto intervallo di confidenza della stima,

il cui limite inferiore è:
stima - tQ × errore standard assoluto

mentre il limite superiore è:
stima + tQ × errore standard assoluto

Se per il calcolo si utilizza l'errore standard semplice (tQ = 1), si ottiene un intervallo di confidenza del 68%. Si può ipotizzare che il valore reale del parametro della popolazione si trovi all'interno di questo intervallo di confidenza della stima, con una probabilità del 68%. Se si utilizza l’errore standard doppio (tQ = 2), il valore reale si trova con una probabilità del 95% all'interno del cosiddetto intervallo di confidenza del 95%.

Significatività della stima

L'intervallo di confidenza può essere utilizzato per verificare statisticamente se il parametro della popolazione stimato è più grande o più piccolo di un determinato valore di riferimento, rispettivamente per valutare se due parametri stimati differiscono effettivamente (nella popolazione reale). A fini pratici, la procedura adottata è la seguente: se un valore di riferimento si trova all’esterno dell'intervallo di confidenza, si parte dal presupposto che il valore stimato riferito alla popolazione differisca in modo significativo da esso; se si trova invece all'interno dell’intervallo, la differenza tra il valore stimato e il valore di riferimento viene considerata come casuale e pertanto non è da ritenere come significativa. Se si vogliono confrontare due parametri di una popolazione, essi differiscono significativamente se i loro intervalli di confidenza non si sovrappongono.

Trattamento dei valori mancanti

Quando si calcolano dei risultati, i dati non sono sempre disponibili per tutte le combinazioni di categorie delle variabili di classificazione e della suddivisione regionale^*. Nella maggior parte dei casi, questo significa che il valore stimato attraverso la variabile target non si verifica o si verifica solo molto raramente. In genere viene quindi inserito («imputato») il valore 0. Tuttavia, poiché questo valore non si basa su misurazioni dirette, l'errore standard corrispondente viene rappresentato con un punto [.]. Se nel calcolo si fa riferimento al valore presunto di 0, ad esempio per le percentuali o per alcune stime che indicano delle variazioni, non è possibile utilizzare alcun valore. In casi simili, il valore stimato e l'errore standard vengono contraddistinti da un punto [.].

Ad esempio, fino ad oggi 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.

^* Ad esempio, combinazione della categoria «pino cembro» della variabile di classificazione «specie arboree» e della categoria «Altopiano» della suddivisione regionale.

Variazioni

Nell'IFN ci sono due tipi di variazioni:

Il primo tipo concerne variabili target specifiche per componenti di variazione, come “incremento”, “utilizzazione”, “mortalità” o “alberi scomparsi”. Queste variabili target sono disponibili solo per due cicli di misurazione successivi, per esempio per il periodo IFN3-IFN4. 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 pertanto conto del cambiamento di una categoria (ad esempio da proprietà privata a proprietà pubblica) avvenuta tra un inventario 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 un bilancio della variazione tra due cicli di misurazione. Queste variabili target vengono solitamente impiegate per rappresentare uno stato, ad esempio quello dell’IFN4, ma possono anche mostrare il cambiamento avvenuto tra due cicli di misurazione qualsiasi, per esempio tra l’IFN1 e l’IFN4. Nell’analisi di questo tipo di variazioni si tiene conto dell’eventuale cambiamento di una categoria della variabile di classificazione. Così si può ad esempio osservare che la superficie del bosco esclusi gli arbusteti è aumentata. Questo ha effetto solo per quelle variabili di classificazione le cui categorie possono effettivamente cambiare, come ad esempio l’appartenenza all’area forestale o lo stato degli alberi.

IFN5
proporzione di aree di saggio in bosco
fasce vegetazionali NaiS (6 classi) · superficie della chiaria più grande (5 classi)
suddivisione regionale: regione di produzione
unità: %, subtotale
insieme analizzato: bosco di protezione (2022): bosco
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		regione di produzione
		Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
fasce vegetazionali NaiS (6 classi)	superficie della chiaria più grande (5 classi)	%	±	%	±	%	±	%	±	%	±	%	±
nessuna indicazione	nessuna indicazione	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	nessuna chiaria (<100 m2)	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	piccola chiaria (100-500 m2)	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	chiaria mediana (500-1000 m2)	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	chiaria grande (1000-5000 m2)	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	chiaria molto grande (>5000 m2)	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
subalpina superiore	nessuna indicazione	.	.	.	.	.	.	4.1	2.8	22.8	10.0	9.0	3.5
	nessuna chiaria (<100 m2)	.	.	.	.	.	.	14.4	5.0	17.5	9.1	15.2	4.4
	piccola chiaria (100-500 m2)	.	.	.	.	.	.	24.3	6.1	15.8	8.4	22.1	5.1
	chiaria mediana (500-1000 m2)	.	.	.	.	.	.	34.8	6.8	11.1	7.4	28.6	5.5
	chiaria grande (1000-5000 m2)	.	.	.	.	.	.	22.4	6.0	27.5	10.5	23.7	5.2
	chiaria molto grande (>5000 m2)	.	.	.	.	.	.	0.0	.	5.3	5.1	1.4	1.4
	totale	.	.	.	.	.	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.
subalpina	nessuna indicazione	.	.	.	.	6.0	5.8	4.3	1.6	7.6	3.6	5.1	1.4
	nessuna chiaria (<100 m2)	.	.	.	.	17.1	9.1	9.2	2.2	14.9	4.9	11.0	2.0
	piccola chiaria (100-500 m2)	.	.	.	.	27.9	11.7	29.6	3.5	36.9	6.6	31.1	3.0
	chiaria mediana (500-1000 m2)	.	.	.	.	24.9	10.9	24.9	3.4	18.1	5.2	23.4	2.8
	chiaria grande (1000-5000 m2)	.	.	.	.	24.1	10.7	31.5	3.6	22.5	5.7	28.9	3.0
	chiaria molto grande (>5000 m2)	.	.	.	.	0.0	.	0.6	0.6	0.0	.	0.4	0.4
	totale	.	.	.	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.
altimontana	nessuna indicazione	.	.	.	.	0.0	.	4.1	1.2	6.7	2.6	4.2	1.0
	nessuna chiaria (<100 m2)	.	.	.	.	10.2	4.9	12.4	1.9	8.9	3.0	11.4	1.6
	piccola chiaria (100-500 m2)	.	.	.	.	30.9	7.0	35.9	2.8	39.6	5.2	36.2	2.3
	chiaria mediana (500-1000 m2)	.	.	.	.	20.8	6.3	17.6	2.2	13.6	3.7	17.1	1.8
	chiaria grande (1000-5000 m2)	.	.	.	.	35.1	7.4	27.7	2.6	31.3	4.9	29.2	2.2
	chiaria molto grande (>5000 m2)	.	.	.	.	2.9	2.9	2.3	0.9	0.0	.	1.9	0.7
	totale	.	.	.	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.
montana inferiore e superiore	nessuna indicazione	1.3	1.3	0.0	.	2.3	0.9	4.7	1.5	2.9	1.7	2.8	0.6
	nessuna chiaria (<100 m2)	34.3	5.6	27.3	6.7	21.3	2.5	23.6	3.0	41.1	4.9	26.8	1.7
	piccola chiaria (100-500 m2)	46.3	5.9	38.9	7.4	44.7	3.1	39.5	3.5	33.1	4.7	41.3	1.9
	chiaria mediana (500-1000 m2)	11.2	3.7	22.5	6.3	16.9	2.3	15.7	2.6	11.4	3.1	15.4	1.4
	chiaria grande (1000-5000 m2)	6.9	3.0	11.3	4.8	14.8	2.2	16.1	2.6	11.5	3.1	13.6	1.3
	chiaria molto grande (>5000 m2)	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.5	0.5	0.0	.	0.1	0.1
	totale	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.
submontana	nessuna indicazione	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	.	.	0.0	.
	nessuna chiaria (<100 m2)	47.4	10.9	41.8	9.7	47.2	12.2	33.9	11.3	.	.	42.7	5.5
	piccola chiaria (100-500 m2)	28.6	9.9	53.8	9.8	35.5	11.7	21.6	9.7	.	.	36.4	5.3
	chiaria mediana (500-1000 m2)	9.6	6.5	0.0	.	11.8	7.9	39.0	11.6	.	.	13.5	3.8
	chiaria grande (1000-5000 m2)	14.4	7.7	4.4	4.3	5.5	5.3	5.5	5.4	.	.	7.4	2.9
	chiaria molto grande (>5000 m2)	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	.	.	0.0	.
	totale	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	.	.	100.0	.
iperinsubrica e collinare	nessuna indicazione	.	.	.	.	.	.	0.0	.	6.9	2.3	5.9	2.0
	nessuna chiaria (<100 m2)	.	.	.	.	.	.	43.8	11.7	55.4	4.7	53.9	4.4
	piccola chiaria (100-500 m2)	.	.	.	.	.	.	39.3	11.6	26.2	4.2	28.0	4.0
	chiaria mediana (500-1000 m2)	.	.	.	.	.	.	11.4	7.6	8.0	2.6	8.4	2.4
	chiaria grande (1000-5000 m2)	.	.	.	.	.	.	5.5	5.3	3.5	1.7	3.8	1.7
	chiaria molto grande (>5000 m2)	.	.	.	.	.	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.
	totale	.	.	.	.	.	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.
totale	nessuna indicazione	1.0	1.0	0.0	.	2.0	0.8	4.1	0.7	6.6	1.3	3.9	0.5
	nessuna chiaria (<100 m2)	37.2	5.0	32.6	5.6	21.1	2.2	16.0	1.3	33.2	2.4	23.0	1.0
	piccola chiaria (100-500 m2)	42.4	5.1	44.4	5.9	41.7	2.7	34.4	1.7	32.3	2.4	36.3	1.2
	chiaria mediana (500-1000 m2)	10.9	3.2	14.2	4.2	17.5	2.1	20.3	1.5	11.8	1.6	16.9	0.9
	chiaria grande (1000-5000 m2)	8.5	2.9	8.7	3.4	17.3	2.1	24.1	1.6	16.0	1.9	19.2	1.0
	chiaria molto grande (>5000 m2)	0.0	.	0.0	.	0.4	0.4	1.2	0.4	0.2	0.2	0.7	0.2
	totale	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.

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. 1413072. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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