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
numero totale di fusti
grado di danneggiamento · specie arborea principale
suddivisione regionale: regione economica
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
stato 2004/06
		regione economica
		Giura Ovest		Giura Est		Altopiano Ovest		Altopiano Centro		Altopiano Est		Prealpi Ovest		Prealpi Centro		Prealpi Est		Alpi Nord-Ovest		Alpi Centro		Alpi Nord-Est		Alpi Sud-Ovest		Alpi Sud-Est		Sud delle Alpi		Svizzera
grado di danneggiamento	specie arborea principale	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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nessun danno	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	14840	7	2355	21	4672	14	7310	10	12463	9	7747	11	14088	8	12047	8	8965	9	4109	15	4290	15	13943	8	26060	6	8224	8	141112	2
	abete bianco	11948	6	1049	22	1626	18	4611	10	3267	13	2671	16	7119	8	3874	11	1206	19	1124	22	721	25	1346	19	716	20	1439	20	42718	3
	pino	1474	18	559	23	354	30	435	37	1104	14	0	.	733	38	127	41	344	43	286	39	255	58	4217	15	4369	13	329	43	14587	7
	larice	60	48	118	41	332	34	191	38	455	28	17	100	70	66	122	52	269	32	4	100	298	38	8548	9	4850	10	5752	9	21086	5
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	altre conifere	352	38	207	45	103	51	313	28	602	38	0	.	35	67	62	52	10	100	51	60	19	100	31	75	288	37	18	71	2091	15
	faggio	14358	5	5398	10	3958	12	6276	9	8203	7	1793	19	6375	10	5778	10	2551	25	950	21	1899	19	1541	23	1087	18	9520	10	69686	3
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	frassino	1924	14	1318	20	1433	17	1311	21	3400	11	514	26	1036	23	2085	16	686	22	439	28	350	32	756	29	687	31	2237	17	18175	5
	quercia	1863	22	708	28	1303	22	452	20	1164	18	77	50	95	43	68	39	351	45	48	43	4	100	811	24	134	52	1814	19	8893	8
	castagno	0	.	0	.	128	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	128	56	7	100	6924	11	7190	11
	altre latifoglie	2756	12	1066	24	1371	21	1305	19	2648	12	645	26	996	17	1259	16	1604	18	787	27	814	28	3924	13	2965	18	12318	8	34456	4
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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debolmente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	1976	11	403	22	700	19	1196	14	1691	11	1806	17	2393	10	1013	17	1506	11	660	20	691	18	2929	13	5397	7	1339	11	23700	3
	abete bianco	411	16	38	48	22	55	163	26	127	33	190	29	390	24	111	35	74	40	58	46	61	45	161	46	83	41	36	44	1924	9
	pino	84	37	4	100	12	75	23	61	34	41	0	.	50	53	0	.	0	.	10	100	0	.	270	32	144	28	12	58	642	17
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	altre conifere	10	100	0	.	10	100	29	58	83	48	0	.	0	.	10	100	10	100	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	173	30
	faggio	883	15	269	23	291	23	244	24	425	20	173	56	508	33	364	22	125	30	71	39	146	37	164	42	108	32	887	16	4657	7
	acero	183	24	53	44	43	59	49	52	122	34	74	39	72	44	124	35	125	27	64	52	88	41	103	41	69	62	160	38	1329	11
	frassino	78	32	8	71	38	50	39	40	26	59	28	54	95	72	120	37	0	.	21	100	65	53	58	41	19	71	153	31	749	15
	quercia	44	47	40	63	137	60	36	61	39	48	7	100	12	100	5	100	57	53	9	100	0	.	26	59	0	.	193	31	604	19
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	altre latifoglie	179	24	168	36	24	61	67	61	240	28	117	35	198	37	150	34	138	34	123	42	106	59	258	26	393	24	887	13	3047	8
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	3848	7	983	14	1276	15	1851	11	2800	8	2394	14	3723	9	1912	11	2044	10	1016	16	1181	14	4633	9	6565	6	4720	6	38945	2
mediamente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	1021	11	64	41	196	23	415	18	681	14	736	17	1250	11	796	17	802	14	331	22	441	22	1041	16	1818	9	702	15	10292	4
	abete bianco	692	12	39	42	118	38	327	22	202	20	187	30	477	15	207	24	72	33	119	34	42	41	119	42	69	35	75	40	2746	7
	pino	96	37	16	61	11	73	10	100	74	30	0	.	39	61	4	100	8	71	65	62	12	100	195	26	277	26	44	65	850	13
	larice	0	.	0	.	4	100	4	100	14	77	0	.	0	.	11	100	36	72	0	.	4	100	411	17	233	22	208	22	925	11
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	107	30	96	30	0	.	207	21
	altre conifere	98	55	0	.	0	.	5	100	30	75	0	.	9	100	10	100	10	100	0	.	9	100	0	.	31	58	0	.	202	32
	faggio	1744	12	416	17	322	21	419	20	534	16	241	27	847	14	537	18	378	26	133	34	461	26	263	34	259	27	954	15	7508	5
	acero	245	21	74	40	46	52	63	50	135	32	122	32	90	34	263	32	159	26	29	63	147	29	158	31	8	70	133	38	1673	9
	frassino	134	34	104	37	124	33	33	53	86	33	39	63	110	40	87	44	60	58	70	54	173	67	74	63	35	60	167	29	1295	14
	quercia	28	55	22	61	22	61	55	46	52	38	10	100	11	100	10	100	10	100	4	100	0	.	64	49	4	100	172	30	464	16
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	9	100	852	14	870	14
	altre latifoglie	211	22	165	31	52	42	57	46	168	27	91	52	113	33	118	35	199	24	125	54	136	53	469	19	382	22	1438	11	3723	7
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	4271	7	901	14	895	13	1387	10	1974	8	1426	13	2951	8	2044	11	1732	12	875	17	1425	20	2911	10	3222	7	4742	6	30756	2
fortemente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	1023	11	81	29	337	20	398	17	546	14	651	15	1307	12	978	19	1043	12	385	21	401	18	935	12	1636	10	598	15	10320	4
	abete bianco	896	13	74	34	50	43	254	20	205	21	159	26	750	13	358	18	131	30	92	38	41	59	117	29	59	37	75	31	3260	6
	pino	79	44	54	86	27	47	16	50	117	25	0	.	39	59	0	.	20	71	97	57	0	.	255	28	328	22	40	49	1071	13
	larice	10	100	0	.	4	100	0	.	8	71	0	.	4	100	0	.	20	71	0	.	32	52	401	16	381	20	518	20	1379	10
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	4	100	4	100	11	100	0	.	156	26	226	24	0	.	416	17
	altre conifere	40	50	29	58	0	.	17	80	23	61	0	.	0	.	23	71	0	.	0	.	10	100	0	.	81	56	0	.	223	26
	faggio	1870	10	415	16	298	25	370	18	604	14	119	33	722	20	511	19	430	24	242	38	336	30	79	51	161	30	811	15	6968	5
	acero	363	17	116	34	69	43	62	41	233	24	99	39	183	31	187	38	165	31	48	67	92	35	100	42	65	46	124	31	1906	9
	frassino	280	33	111	41	110	28	109	29	126	31	63	38	115	36	147	35	62	44	29	75	118	38	57	49	68	51	154	31	1551	10
	quercia	82	39	46	43	24	47	27	61	116	37	12	100	19	80	10	100	33	66	0	.	0	.	40	62	9	71	232	30	649	15
	castagno	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	86	0	.	1878	13	1925	13
	altre latifoglie	380	23	104	29	57	40	102	38	259	24	102	40	211	24	339	27	247	26	103	46	50	41	507	21	575	21	1357	11	4394	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	5023	6	1031	12	983	13	1356	10	2236	8	1204	11	3367	8	2558	12	2154	10	1007	16	1080	15	2687	8	3589	7	5787	6	34062	2
estremamente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	169	24	27	54	43	44	62	35	77	32	164	21	267	27	80	34	214	22	66	32	134	28	180	21	398	18	135	26	2017	7
	abete bianco	217	20	23	61	4	100	42	44	10	100	86	34	108	27	95	36	32	77	29	58	19	65	40	47	33	50	48	49	788	11
	pino	36	45	4	100	11	58	4	100	12	58	0	.	0	.	4	100	0	.	11	100	10	100	153	34	176	40	0	.	421	21
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	147	24	59	34	223	23	442	15
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	99	38	85	33	0	.	189	25
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	183	68	61	58	10	100	59	70	368	40	0	.	692	29
	faggio	488	14	102	27	72	29	134	25	196	27	49	39	275	20	112	26	103	41	55	41	209	39	42	56	140	35	326	22	2303	8
	acero	150	28	34	53	22	71	20	71	75	34	84	42	70	39	38	58	32	52	0	.	58	43	34	58	37	60	28	58	684	13
	frassino	34	44	19	71	42	50	16	74	48	52	10	100	32	58	37	52	43	60	14	78	128	64	56	66	35	59	61	53	576	20
	quercia	36	80	12	58	55	62	18	64	50	51	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	40	50	0	.	64	41	279	22
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	840	16	840	16
	altre latifoglie	163	25	46	47	49	53	40	44	148	29	72	43	124	46	65	39	148	35	42	50	111	53	463	27	205	28	755	17	2430	9
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	1294	9	267	19	298	20	335	16	617	18	466	17	880	14	443	16	756	21	283	23	692	23	1313	13	1537	14	2480	9	11661	4
morto	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	1376	11	225	23	516	22	497	24	1010	18	2123	15	2649	13	1862	17	2215	16	628	24	1081	19	2734	12	3412	10	1222	20	21549	4
	abete bianco	1083	13	107	39	48	52	322	22	233	28	314	21	781	16	327	23	162	29	184	34	84	37	281	33	179	36	141	35	4248	7
	pino	221	24	146	46	77	50	33	47	136	32	21	100	166	47	38	63	119	53	97	41	26	100	1095	19	1149	26	55	57	3380	12
	larice	59	74	0	.	25	62	20	71	0	.	0	.	0	.	0	.	32	68	0	.	54	69	1087	16	596	20	790	16	2664	9
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	74	0	.	0	.	83	47	233	30	0	.	327	25
	altre conifere	48	81	0	.	10	100	0	.	10	100	0	.	10	100	0	.	10	100	10	100	0	.	0	.	151	43	0	.	249	31
	faggio	536	18	269	29	235	29	183	24	344	20	73	38	384	23	512	22	163	31	76	51	184	30	111	53	109	36	420	23	3599	7
	acero	123	33	64	39	62	45	10	100	112	33	57	63	21	71	89	38	57	41	9	100	90	45	64	52	20	100	35	53	814	13
	frassino	106	40	9	100	60	41	10	100	145	32	59	41	113	47	108	36	54	49	19	71	69	83	50	66	44	73	111	39	958	14
	quercia	194	29	109	46	162	49	45	46	53	50	15	77	0	.	10	100	30	58	10	100	0	.	34	52	40	79	161	42	863	16
	castagno	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	74	67	0	.	2977	13	3068	13
	altre latifoglie	386	19	117	32	269	34	109	32	279	22	346	25	444	28	449	27	554	24	139	32	231	42	815	18	806	20	2427	11	7371	6
	non determinabile	50	45	10	100	38	50	0	.	19	71	82	40	84	35	59	41	311	30	20	71	31	53	256	23	355	22	204	26	1518	10
	totale	4183	7	1056	15	1519	14	1229	14	2341	10	3091	12	4653	10	3454	11	3719	12	1192	17	1849	15	6684	8	7094	7	8543	7	50607	3
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	20405	6	3154	18	6463	12	9879	9	16468	8	13226	10	21955	7	16776	8	14745	8	6178	13	7038	13	21762	7	38722	5	12219	8	208990	2
	abete bianco	15248	5	1331	20	1868	18	5719	10	4044	11	3608	15	9626	8	4971	10	1676	17	1606	20	968	23	2065	19	1139	17	1814	18	55684	3
	pino	1990	16	783	23	492	28	521	32	1477	13	21	100	1026	35	173	38	491	36	566	32	303	58	6185	14	6443	13	480	44	20951	7
	larice	129	62	118	41	365	33	219	38	490	27	17	100	74	64	147	52	368	29	4	100	424	34	11053	8	6289	9	7890	9	27586	5
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	100	24	100	39	58	49	100	0	.	1973	16	2949	15	33	66	5170	11
	altre conifere	547	37	236	40	122	53	364	26	748	33	0	.	55	50	115	39	224	60	122	56	48	65	90	53	941	31	18	71	3630	13
	faggio	19879	5	6870	9	5177	11	7625	9	10306	7	2448	19	9111	9	7815	10	3749	19	1527	20	3235	16	2200	21	1863	17	12918	9	94722	3
	acero	4680	8	1276	14	1149	23	1337	16	3565	12	1368	17	2126	17	2670	14	2221	15	635	23	1244	20	1213	18	628	25	1469	18	25584	4
	frassino	2557	13	1570	19	1807	16	1519	19	3830	11	714	24	1501	23	2585	15	905	22	592	28	903	41	1052	24	888	30	2883	15	23304	5
	quercia	2247	20	938	27	1703	21	633	18	1474	17	121	45	141	36	104	43	480	44	71	45	4	100	1015	23	186	56	2634	17	11751	8
	castagno	0	.	0	.	153	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	260	59	17	100	14122	9	14555	9
	altre latifoglie	4075	10	1666	20	1820	19	1680	18	3741	11	1373	20	2087	16	2381	17	2889	15	1318	28	1447	27	6435	12	5326	16	19181	7	55420	4
	non determinabile	50	45	10	100	38	50	0	.	19	71	82	40	84	35	59	41	311	30	20	71	31	53	256	23	355	22	204	26	1518	10
	totale	71808	3	17952	8	21158	7	29496	6	46162	4	22978	8	47887	5	37819	6	28102	7	12688	10	15646	10	55559	5	65745	4	75866	3	548866	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. 1259111. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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