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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IFN2
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 1993/95
		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	14882	6	2787	16	5887	12	10210	11	15345	8	10355	10	16612	7	12640	8	9027	10	3974	15	4436	16	11645	8	23777	6	7571	9	149148	2
	abete bianco	10952	6	1051	20	1685	19	4901	11	3490	11	2764	16	6812	8	3901	10	1009	19	1081	22	650	25	1171	22	636	20	1056	20	41161	3
	pino	1441	17	796	24	534	31	382	27	1513	14	0	.	710	39	95	35	151	43	415	34	256	57	4353	16	4251	14	347	46	15244	7
	larice	77	56	155	38	300	37	218	45	569	29	17	100	32	62	102	58	173	31	4	100	253	36	7137	9	3909	9	4195	10	17143	5
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	altre conifere	291	44	185	57	208	70	282	30	411	34	9	100	46	72	31	58	10	100	41	79	0	.	62	85	222	38	4	100	1803	16
	faggio	14333	5	6173	9	4414	11	6697	9	8529	7	1883	19	6686	10	5909	10	2778	21	1087	22	1842	21	1501	24	1124	21	9378	10	72334	3
	acero	3030	9	1018	15	803	28	782	19	2441	13	829	18	1115	13	1763	14	1507	17	355	27	724	26	533	21	362	33	632	23	15895	4
	frassino	2168	15	1182	20	1506	17	1141	21	2801	11	688	26	951	21	1924	16	385	26	348	31	332	40	631	22	541	40	1558	18	16155	5
	quercia	2011	22	803	24	1824	24	640	19	1273	18	102	42	70	47	92	41	388	44	63	44	0	.	532	24	148	61	1799	20	9745	8
	castagno	0	.	0	.	67	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	188	50	21	83	6675	10	6951	10
	altre latifoglie	2728	12	1019	19	1184	21	974	22	2919	12	715	20	1372	20	1776	19	1618	16	607	29	831	24	2921	14	2167	17	10600	8	31434	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	1386	12	108	27	699	16	702	13	1062	16	1451	16	1752	10	1292	15	1532	14	698	21	460	20	2530	10	2704	8	721	14	17100	4
	abete bianco	466	15	41	50	39	42	384	19	152	24	110	37	501	16	209	23	32	44	93	40	54	42	61	38	42	50	72	44	2254	7
	pino	96	37	12	58	9	71	4	100	56	36	10	100	6	100	0	.	21	100	38	48	18	76	315	25	154	37	17	80	756	15
	larice	0	.	10	100	0	.	10	100	17	62	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	19	100	517	20	185	21	190	24	955	13
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	altre conifere	30	75	0	.	39	100	0	.	43	50	0	.	0	.	10	100	0	.	10	100	9	100	0	.	21	100	0	.	162	35
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	acero	166	24	101	30	33	53	51	60	102	33	62	44	138	30	147	26	139	32	33	52	70	37	58	41	32	58	70	47	1201	10
	frassino	128	28	19	83	50	51	28	38	150	28	13	75	96	55	158	38	43	46	9	100	14	100	33	52	10	100	159	28	910	13
	quercia	85	38	62	54	100	62	8	71	41	48	20	74	94	74	12	73	0	.	0	.	0	.	24	61	9	71	52	44	507	22
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	78	0	.	780	14	799	14
	altre latifoglie	229	29	118	44	69	42	75	45	140	36	64	51	228	34	105	40	196	33	134	49	49	45	570	24	371	29	799	13	3147	8
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	3658	7	770	15	1344	14	1588	9	2132	10	1905	15	3575	9	2279	10	2141	11	1232	15	913	15	4416	8	3841	7	3378	6	33173	2
mediamente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	1481	11	173	29	449	21	543	15	903	12	949	19	1653	10	1255	15	1053	14	501	21	688	20	1437	11	2062	10	627	18	13774	4
	abete bianco	1138	11	40	42	102	39	405	17	223	22	158	28	1310	14	316	18	151	32	146	30	89	37	212	30	66	34	55	44	4409	6
	pino	104	28	38	41	18	64	12	58	72	33	0	.	57	45	13	58	25	85	70	42	20	71	278	21	304	24	30	52	1041	11
	larice	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	14	78	338	17	421	19	399	20	1185	11
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	142	30	152	24	0	.	305	19
	altre conifere	50	82	10	100	0	.	24	61	23	71	0	.	9	100	20	71	0	.	21	100	0	.	21	100	51	66	0	.	228	29
	faggio	2667	9	869	17	341	23	608	16	663	15	305	25	757	16	771	19	378	32	319	26	339	21	182	34	174	28	829	18	9203	5
	acero	429	15	164	33	63	54	39	50	157	25	122	33	191	27	317	29	106	45	73	54	137	29	117	44	34	53	53	42	2002	9
	frassino	164	30	92	39	52	49	65	37	110	32	9	100	89	43	105	34	40	50	30	58	107	57	67	51	48	52	128	30	1104	12
	quercia	53	42	16	50	37	38	58	45	49	39	0	.	4	100	10	100	10	100	8	70	0	.	44	46	0	.	89	36	377	16
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	896	13	906	13
	altre latifoglie	367	20	171	34	75	50	160	33	257	21	67	38	151	39	165	34	118	33	123	36	125	41	548	19	338	26	1202	11	3868	7
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	6463	5	1573	13	1137	13	1914	9	2456	8	1609	13	4231	7	2974	11	1884	12	1291	15	1518	13	3395	8	3651	7	4307	6	38401	2
fortemente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	1241	10	84	26	345	17	531	15	551	14	973	14	1398	11	1074	19	802	16	374	19	587	19	1180	11	1879	9	594	16	11614	4
	abete bianco	925	11	47	39	109	29	404	15	226	19	267	28	856	14	302	21	146	31	97	38	49	38	177	26	131	28	105	30	3840	6
	pino	141	31	12	58	24	61	19	50	113	33	0	.	43	58	14	73	14	78	98	50	18	71	501	20	365	21	44	51	1406	11
	larice	14	77	10	100	0	.	4	100	4	100	0	.	8	71	9	100	15	77	0	.	32	58	548	16	293	19	306	18	1243	10
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	4	100	0	.	5	100	0	.	287	25	260	27	0	.	563	18
	altre conifere	20	100	39	61	10	100	0	.	14	77	0	.	12	100	12	100	0	.	10	100	9	100	21	100	72	62	0	.	218	29
	faggio	1572	10	416	17	230	25	339	19	448	15	61	37	697	20	396	17	319	25	140	30	240	32	108	37	237	28	353	19	5556	5
	acero	230	22	49	44	35	59	61	37	105	35	56	60	123	44	129	34	78	34	23	58	143	35	34	53	43	46	37	53	1145	11
	frassino	195	34	41	55	103	48	27	59	154	26	5	100	86	44	99	44	44	50	40	50	122	39	76	43	10	100	151	38	1153	12
	quercia	55	40	18	63	63	38	44	44	94	32	15	77	0	.	0	.	5	100	5	100	0	.	82	55	0	.	135	31	514	16
	castagno	0	.	0	.	14	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	71	0	.	2074	13	2108	13
	altre latifoglie	308	21	50	42	79	53	134	35	174	31	99	46	168	37	109	33	170	33	78	44	58	47	298	28	366	28	922	14	3013	8
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	4701	6	765	13	1012	13	1562	9	1882	8	1475	12	3400	8	2148	11	1592	12	869	14	1258	14	3331	8	3655	7	4722	7	32373	2
estremamente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	308	18	26	49	97	31	80	32	74	29	215	26	290	21	180	22	257	24	123	28	160	25	459	16	530	15	172	23	2971	6
	abete bianco	233	18	14	77	4	100	74	40	73	33	76	35	202	24	57	38	45	52	45	75	52	48	47	40	19	66	41	41	984	10
	pino	49	39	0	.	0	.	33	76	9	72	10	100	18	80	5	100	0	.	14	77	10	100	186	33	145	31	19	100	497	18
	larice	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	170	24	66	32	150	28	409	16
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	36	94	35	0	.	196	25
	altre conifere	0	.	10	100	0	.	4	100	10	100	0	.	10	100	10	100	0	.	22	71	19	71	62	71	196	59	0	.	344	37
	faggio	525	17	62	33	63	38	77	32	188	28	31	45	240	22	191	24	45	53	28	56	172	33	10	100	91	39	210	26	1932	8
	acero	46	43	35	52	0	.	14	100	30	58	37	59	49	45	62	53	52	49	0	.	37	38	10	100	23	62	19	82	415	16
	frassino	41	49	9	100	25	58	38	60	28	54	0	.	33	48	23	66	39	61	4	100	56	45	14	77	28	55	22	71	361	17
	quercia	14	75	8	100	42	79	0	.	60	50	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	31	74	0	.	119	47	279	28
	castagno	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	929	16	938	16
	altre latifoglie	139	31	45	47	94	71	59	50	67	53	23	61	124	43	84	37	29	74	43	46	72	44	210	28	268	37	516	21	1774	11
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	1356	10	208	22	340	25	379	20	538	18	392	19	966	12	626	15	472	18	278	23	579	18	1307	11	1459	13	2198	10	11099	4
morto	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	660	16	110	32	390	26	136	42	362	20	752	26	1410	14	1227	16	965	18	423	23	1100	25	2168	13	2205	12	832	19	12740	5
	abete bianco	1126	15	159	31	94	39	223	33	152	31	136	30	356	20	282	21	148	32	160	30	94	52	265	33	90	45	238	31	3523	8
	pino	147	30	75	53	20	71	0	.	72	48	0	.	76	49	43	100	98	72	49	47	13	100	991	19	832	23	55	63	2470	12
	larice	30	100	0	.	21	100	0	.	14	76	10	100	0	.	0	.	10	100	0	.	40	80	957	19	447	22	629	17	2159	11
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	97	42	156	35	0	.	256	26
	altre conifere	11	100	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	63	0	.	100	52
	faggio	465	19	195	28	129	44	94	35	140	33	51	53	69	36	286	23	117	44	98	49	125	35	58	62	78	43	302	27	2209	9
	acero	113	32	14	77	33	53	0	.	54	42	0	.	9	100	23	73	76	46	14	100	69	52	29	58	0	.	11	100	445	17
	frassino	135	35	0	.	70	38	10	100	60	53	45	51	26	72	83	43	30	58	10	100	58	70	15	100	10	100	71	56	623	16
	quercia	178	37	58	47	121	40	19	71	86	36	13	100	12	100	0	.	20	71	0	.	10	100	20	71	30	74	179	43	745	17
	castagno	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	1816	15	1831	15
	altre latifoglie	396	18	102	43	261	43	95	48	402	35	258	29	351	29	191	34	352	29	50	53	92	44	485	25	557	24	1254	14	4846	8
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	3262	8	724	16	1149	17	577	23	1341	14	1265	18	2310	10	2134	12	1820	13	804	17	1600	19	5089	9	4485	9	5387	7	31948	3
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	19958	6	3287	15	7867	11	12201	10	18299	7	14694	10	23116	7	17668	8	13636	9	6093	14	7431	14	19418	7	33159	5	10518	9	207347	2
	abete bianco	14840	6	1352	19	2033	18	6392	10	4316	10	3510	14	10037	7	5067	10	1531	18	1621	20	990	22	1932	20	983	18	1566	19	56170	3
	pino	1979	16	934	22	604	29	449	26	1834	13	21	100	911	35	169	39	308	43	685	33	334	54	6623	14	6051	13	512	41	21415	6
	larice	130	65	175	35	332	37	232	45	603	28	27	100	41	59	124	52	210	27	4	100	358	37	9667	8	5322	9	5869	9	23094	5
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	98	100	24	100	12	58	38	100	0	.	1813	18	2629	16	13	77	4628	12
	altre conifere	401	41	253	48	257	62	310	29	501	30	9	100	77	49	84	39	10	100	104	53	38	78	165	82	642	35	4	100	2854	15
	faggio	20636	5	8014	9	5484	11	8142	8	10337	7	2505	19	9205	9	7899	10	3808	18	1888	20	2937	18	2027	22	1813	19	11587	10	96281	2
	acero	4014	8	1381	14	968	27	947	18	2888	13	1106	18	1624	13	2441	13	1958	16	499	24	1180	21	781	21	493	27	822	21	21103	4
	frassino	2832	14	1343	19	1807	17	1309	19	3303	10	760	25	1281	19	2392	16	580	25	441	29	688	38	836	21	646	37	2090	16	20306	5
	quercia	2396	20	965	25	2187	22	768	19	1603	17	150	45	179	43	115	40	428	42	76	43	10	100	733	23	187	61	2373	18	12168	8
	castagno	0	.	0	.	94	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	249	50	21	83	13169	9	13533	9
	altre latifoglie	4167	10	1504	18	1763	20	1496	19	3959	11	1227	17	2395	17	2432	18	2483	15	1037	28	1227	23	5031	13	4067	17	15293	7	48081	4
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	71354	3	19209	7	23396	7	32245	6	47642	4	24008	8	48963	5	38414	6	24965	7	12484	11	15193	10	49276	5	56013	4	63817	3	526978	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. 1259034. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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