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 totale di fusti
grado di danneggiamento · specie arborea principale
suddivisione regionale: regione economica
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		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	9984	9	1818	27	2693	22	7420	14	7679	12	7054	15	13974	11	9419	11	9080	12	4124	18	3485	21	13020	11	23443	8	9064	13	122257	3
	abete bianco	12794	8	934	31	1443	23	5741	13	2745	16	2524	23	8426	12	3099	16	1277	23	1541	25	410	29	999	27	357	28	1283	24	43572	4
	pino	839	28	348	31	207	39	418	37	523	25	0	.	762	63	30	64	136	63	399	41	125	94	3925	23	3642	20	261	49	11614	11
	larice	7	100	120	53	671	64	92	48	619	37	118	73	50	76	135	74	384	43	0	.	203	59	6463	12	4296	12	6349	13	19506	7
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	altre conifere	246	43	200	57	28	100	276	29	460	32	0	.	40	61	95	61	139	68	52	100	18	100	0	.	236	45	44	70	1832	16
	faggio	12502	7	4906	13	3508	19	5343	11	7416	10	1803	24	5899	12	4585	14	2247	23	1195	28	1726	26	1587	29	968	24	8806	14	62491	4
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	frassino	1060	21	789	25	744	26	803	23	1339	18	615	36	484	31	579	25	630	30	369	39	61	49	668	32	448	50	1684	22	10273	7
	quercia	1691	33	480	30	894	33	423	27	708	19	88	56	80	71	23	58	78	72	60	66	0	.	930	36	84	74	1653	23	7191	12
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	108	63	18	100	4330	17	4456	16
	altre latifoglie	2609	17	856	22	1102	25	1876	22	3057	15	954	28	1249	19	1073	25	1527	22	702	29	450	42	3375	17	3025	22	11361	12	33217	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	46150	4	11818	11	12268	12	23557	8	27447	6	14026	12	32822	7	21016	8	17481	9	8922	14	7096	15	33328	7	39829	6	46037	5	341798	2
debolmente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	1615	13	379	28	534	28	1129	23	1718	16	1996	19	2386	13	1457	14	2180	15	1397	20	847	22	3895	11	8035	8	2432	13	30001	4
	abete bianco	572	17	31	64	58	49	353	24	159	36	167	43	501	22	131	38	229	32	200	38	45	53	222	32	89	41	93	49	2851	9
	pino	89	56	40	54	0	.	14	71	14	71	0	.	40	63	0	.	41	71	17	100	22	100	215	39	162	43	23	76	677	20
	larice	7	100	7	100	0	.	0	.	7	100	22	100	17	100	0	.	43	72	0	.	24	79	842	20	647	18	765	22	2380	11
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	514	39	480	24	16	100	1010	23
	altre conifere	17	100	34	71	20	100	24	77	55	52	0	.	35	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	185	30
	faggio	1446	16	375	21	203	47	355	22	510	20	175	61	655	21	515	20	298	31	124	50	146	32	193	64	156	43	1106	16	6258	7
	acero	344	22	120	39	43	61	77	57	227	29	105	48	246	29	212	30	252	36	101	74	144	33	131	41	117	52	336	34	2457	10
	frassino	85	47	16	72	27	50	81	56	152	56	15	100	7	100	35	70	96	52	15	100	65	47	60	89	28	74	109	50	792	19
	quercia	48	54	0	.	106	50	23	100	17	100	0	.	0	.	29	78	44	60	0	.	0	.	71	61	7	100	75	53	420	23
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	925	38	925	38
	altre latifoglie	250	33	7	100	100	42	88	45	193	31	114	44	306	33	154	48	383	28	88	45	75	52	517	23	597	34	1303	16	4173	9
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	4475	8	1011	15	1090	20	2144	15	3052	11	2594	16	4194	10	2533	11	3566	12	1942	18	1368	17	6660	9	10318	7	7185	8	52131	3
mediamente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	913	18	138	32	258	28	202	31	549	17	589	21	1115	15	1039	17	798	22	406	27	454	24	1271	14	2161	12	1073	20	10968	5
	abete bianco	795	16	31	64	33	45	203	28	224	26	251	39	561	22	298	27	167	33	180	35	70	39	144	44	45	54	111	38	3114	8
	pino	121	50	89	65	13	71	20	58	64	41	0	.	45	63	7	100	0	.	37	71	0	.	175	31	415	28	32	100	1020	16
	larice	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	53	100	279	21	204	29	494	25	1063	15
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	41	242	29	0	.	301	25
	altre conifere	52	57	42	61	0	.	50	55	86	83	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	46	100	0	.	35	71	0	.	318	32
	faggio	1834	13	564	21	192	31	560	21	566	17	108	43	1238	18	611	20	385	41	410	31	415	35	194	36	249	35	1417	16	8742	6
	acero	400	21	155	48	34	71	85	45	188	28	94	94	254	41	291	32	295	27	141	46	231	31	183	37	83	48	224	31	2657	10
	frassino	117	44	41	61	75	45	67	48	103	39	30	78	53	63	150	43	15	100	176	39	87	51	157	45	75	61	138	36	1285	13
	quercia	78	56	16	71	45	49	13	71	38	67	0	.	22	100	0	.	18	100	0	.	35	100	53	58	0	.	85	58	403	23
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1143	20	1143	20
	altre latifoglie	171	35	82	52	139	39	177	30	243	25	79	55	107	39	254	46	312	32	115	54	147	35	433	25	420	29	1600	15	4277	8
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	4488	8	1158	18	791	18	1378	13	2068	10	1150	18	3395	10	2650	13	2016	14	1466	19	1537	16	2948	10	3929	9	6317	7	35290	3
fortemente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	790	18	14	70	156	36	166	31	263	22	454	20	991	19	536	19	575	19	333	34	250	27	676	18	1315	13	753	22	7273	6
	abete bianco	599	17	24	77	35	52	249	23	108	31	92	40	451	20	202	29	146	33	142	42	43	54	120	42	117	49	128	30	2456	8
	pino	30	50	7	100	33	66	21	74	20	58	0	.	0	.	0	.	38	61	57	75	0	.	244	37	336	27	14	71	800	18
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	46	71	410	25	292	25	558	24	1331	14
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	151	37	236	43	0	.	387	30
	altre conifere	86	60	17	100	0	.	0	.	51	58	0	.	0	.	36	71	35	100	0	.	0	.	17	100	87	53	0	.	329	27
	faggio	1130	16	355	25	172	31	235	27	461	23	56	47	616	22	374	22	170	35	145	39	107	46	225	48	204	40	875	20	5125	7
	acero	196	30	113	42	33	66	31	64	190	28	82	50	161	43	184	37	194	36	37	61	151	42	194	38	57	53	16	100	1639	12
	frassino	491	31	205	37	406	38	136	31	515	22	150	53	469	55	353	27	202	36	162	63	92	45	136	43	151	45	351	50	3817	12
	quercia	82	57	31	64	80	67	72	44	43	49	0	.	17	100	0	.	36	71	7	100	0	.	53	75	0	.	240	52	662	24
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	79	12	100	2589	17	2651	17
	altre latifoglie	217	29	83	41	111	66	112	47	281	25	170	56	117	44	172	38	117	38	116	47	130	50	496	32	472	27	1431	14	4023	9
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	3620	9	850	16	1026	20	1022	15	1932	11	1004	18	2821	13	1857	12	1536	13	998	22	819	18	2773	11	3280	9	6956	8	30493	3
estremamente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	226	27	34	71	20	100	66	38	67	44	130	39	271	33	230	26	294	27	121	69	179	34	353	22	533	21	148	33	2671	9
	abete bianco	169	29	0	.	35	53	70	40	41	54	54	49	107	35	75	50	14	71	35	45	20	73	47	52	26	77	22	58	713	13
	pino	81	40	14	71	7	100	24	100	34	45	0	.	36	100	0	.	0	.	28	76	32	100	110	54	190	37	7	100	563	20
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	376	24	158	34	341	25	875	15
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	46	123	60	0	.	240	38
	altre conifere	17	100	0	.	0	.	0	.	34	71	0	.	0	.	39	71	69	100	92	73	18	100	156	62	286	55	0	.	712	30
	faggio	507	19	226	32	40	61	163	28	353	22	38	80	399	25	188	29	91	50	58	56	196	38	114	44	92	56	521	22	2986	8
	acero	138	32	16	71	20	100	31	63	129	33	83	79	96	47	36	100	79	55	0	.	172	47	146	52	73	48	52	73	1068	16
	frassino	91	42	101	57	48	55	68	48	240	27	22	100	117	41	312	33	33	71	82	64	139	44	384	50	77	72	150	39	1863	15
	quercia	49	71	17	100	16	72	14	71	64	69	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	35	71	0	.	127	59	329	30
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	81	91	15	100	1460	17	1563	17
	altre latifoglie	143	41	100	47	38	61	31	71	120	43	72	50	108	47	150	38	78	50	247	71	114	45	340	40	305	33	1044	20	2890	12
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	1421	12	509	23	223	26	466	19	1080	14	397	25	1140	18	1030	16	665	20	663	33	870	21	2259	16	1878	15	3872	9	16474	5
morto	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	2146	14	407	31	416	33	609	23	824	22	2191	18	3650	16	2736	20	2946	17	759	25	1031	24	4014	14	4795	12	1574	17	28097	5
	abete bianco	1418	16	170	40	85	43	379	23	276	26	270	31	841	18	562	26	260	33	336	38	125	45	161	35	201	63	163	33	5247	8
	pino	441	28	119	59	41	85	61	54	129	42	0	.	165	68	0	.	172	47	88	56	68	73	1451	20	1223	26	112	50	4070	12
	larice	0	.	0	.	34	64	0	.	17	100	44	100	17	100	49	100	97	57	0	.	61	77	1736	17	1068	21	1114	18	4239	10
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	219	34	205	48	0	.	424	29
	altre conifere	37	71	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	35	71	35	100	18	100	35	71	283	49	0	.	459	33
	faggio	1384	17	554	24	349	36	298	29	318	23	178	35	745	25	712	22	251	30	90	48	615	45	266	45	195	36	699	25	6655	8
	acero	306	34	120	39	20	100	36	71	168	52	18	100	91	45	103	69	131	46	51	58	144	54	162	46	0	.	108	60	1456	15
	frassino	518	32	316	36	212	47	129	41	547	31	104	58	529	31	405	32	171	49	95	57	159	47	162	47	104	63	228	41	3679	11
	quercia	320	33	90	60	213	42	71	50	24	77	18	100	22	75	54	100	18	100	18	100	0	.	94	45	0	.	434	34	1376	16
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	71	0	.	5059	14	5131	14
	altre latifoglie	667	22	224	33	347	34	152	53	339	26	446	35	379	30	588	37	691	26	428	49	394	35	1137	20	1029	23	3156	13	9979	7
	non determinabile	237	33	7	100	0	.	17	100	67	50	88	44	170	30	101	40	188	33	14	100	31	71	162	33	319	27	146	40	1546	11
	totale	7472	8	2007	16	1717	17	1769	14	2708	12	3356	15	6610	11	5310	13	4958	13	1915	18	2647	18	9672	9	9421	9	12795	7	72357	3
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	15675	8	2791	22	4077	20	9593	13	11101	11	12413	13	22385	9	15418	10	15873	10	7139	16	6246	17	23230	9	40283	7	15045	11	201267	3
	abete bianco	16347	7	1190	28	1690	22	6995	12	3553	14	3357	21	10888	10	4367	15	2093	21	2434	22	711	27	1693	24	835	26	1800	23	57954	4
	pino	1601	23	618	26	302	40	557	33	783	21	0	.	1049	52	37	55	386	48	626	43	247	78	6120	19	5968	19	450	46	18744	10
	larice	21	58	127	51	705	64	92	48	650	36	184	73	85	84	184	81	567	35	0	.	388	54	10107	11	6665	11	9621	11	29394	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	2010	22	4153	20	65	79	6237	15
	altre conifere	455	39	293	49	47	72	367	28	686	37	0	.	75	46	170	40	284	78	179	75	100	56	208	56	927	37	44	70	3835	15
	faggio	18804	7	6981	12	4464	17	6954	10	9623	9	2357	24	9554	11	6986	13	3442	19	2022	24	3204	22	2579	27	1863	23	13424	12	92257	3
	acero	5799	12	1892	18	1128	33	1426	19	3803	13	1252	23	2706	20	2803	17	2924	17	810	27	1461	25	2119	24	778	29	1890	25	30791	5
	frassino	2362	18	1468	21	1513	24	1283	19	2894	14	936	30	1658	26	1835	20	1147	28	900	32	603	32	1567	27	882	42	2661	22	21709	6
	quercia	2268	30	634	29	1354	30	616	23	894	17	106	50	147	46	106	62	194	68	85	57	35	100	1236	31	91	72	2614	24	10380	11
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	311	67	45	72	15506	12	15870	12
	altre latifoglie	4056	14	1352	18	1836	21	2436	20	4233	14	1835	24	2267	17	2391	24	3108	19	1697	37	1309	29	6297	13	5848	20	19895	9	58559	5
	non determinabile	237	33	7	100	0	.	17	100	67	50	88	44	170	30	101	40	188	33	14	100	31	71	162	33	319	27	146	40	1546	11
	totale	67625	4	17353	10	17115	11	30335	7	38288	6	22527	11	50983	6	34396	8	30221	8	15906	13	14336	13	57640	6	68657	5	83161	4	548544	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. 1259294. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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