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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IFN4
numero totale di fusti
grado di danneggiamento · specie arborea principale
suddivisione regionale: regione economica
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2009/17
		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	.
	abete rosso	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	13563	9	2278	22	3857	21	7496	13	10882	11	6635	15	14950	10	10431	11	8628	13	3967	19	4111	19	13109	11	23811	8	8021	11	131738	3
	abete bianco	12418	8	1180	31	1584	24	5297	13	3417	18	2575	23	8007	10	3409	15	1518	23	1463	28	462	28	1157	25	634	30	1215	27	44336	4
	pino	1138	24	611	31	307	38	581	50	797	18	0	.	799	60	37	55	107	56	289	55	0	.	4388	22	3174	21	202	62	12427	11
	larice	31	64	70	44	543	66	119	44	399	29	88	100	94	93	197	78	432	40	0	.	122	63	6404	12	3564	13	4563	14	16625	7
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	1200	26	1867	22	49	100	3125	16
	altre conifere	263	38	214	50	133	71	333	30	519	43	0	.	57	52	56	58	17	100	52	100	15	100	35	71	194	52	16	100	1904	17
	faggio	14760	7	5005	13	3422	15	5905	10	7727	8	1782	26	6710	12	5210	13	2039	25	1201	27	1954	26	1668	31	1219	26	9334	15	67936	4
	acero	3881	13	970	19	524	30	898	25	3071	17	893	24	1533	21	1837	20	1759	22	401	37	716	28	666	32	486	37	560	30	18195	6
	frassino	1665	17	1351	26	1585	21	1279	20	2925	14	639	35	1107	28	1803	20	536	31	568	37	284	41	822	43	542	52	1660	27	16765	7
	quercia	1886	30	507	31	1164	32	416	26	662	19	89	57	68	65	29	76	158	70	55	68	0	.	847	35	91	72	1856	27	7830	12
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	62	66	6	100	6375	15	6457	15
	altre latifoglie	2363	16	724	22	950	26	1609	21	2537	16	621	26	963	21	1024	23	1620	24	536	29	838	33	2880	18	2898	25	10160	13	29723	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	51967	4	12909	10	14068	11	23933	8	32943	6	13322	12	34287	7	24034	8	16831	10	8533	15	8501	15	33239	7	38484	6	44010	5	357061	2
debolmente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	1018	16	437	35	404	30	874	22	1113	15	1210	21	1294	13	937	22	1071	16	718	24	700	22	2178	12	3923	10	1160	17	17037	4
	abete bianco	381	23	58	67	54	57	124	35	77	47	89	42	247	26	149	34	83	54	141	35	94	47	58	57	45	62	47	53	1646	10
	pino	90	50	7	100	0	.	24	77	14	71	0	.	0	.	0	.	35	71	7	100	0	.	209	36	139	39	0	.	526	21
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	45	73	0	.	6	100	244	31	256	27	301	32	859	17
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	43	327	28	0	.	411	24
	altre conifere	17	100	7	100	0	.	17	100	36	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	58	0	.	130	36
	faggio	665	21	296	26	115	37	288	27	154	35	188	56	402	38	468	27	179	33	122	57	152	39	171	67	118	44	444	25	3761	9
	acero	208	29	52	58	25	76	72	62	101	47	65	53	153	34	145	33	125	39	0	.	156	45	55	58	6	100	122	50	1284	13
	frassino	75	63	43	61	101	39	31	64	89	45	0	.	47	75	160	47	37	70	61	76	37	71	79	50	56	58	161	54	977	17
	quercia	50	55	16	71	102	50	19	100	38	55	0	.	31	77	21	100	0	.	0	.	0	.	40	71	0	.	0	.	316	24
	castagno	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	379	27	395	27
	altre latifoglie	169	36	43	61	41	61	101	42	139	56	17	100	142	43	119	41	136	67	54	74	87	48	251	31	375	37	787	19	2461	11
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	2674	10	958	20	857	19	1550	15	1767	12	1570	18	2315	11	1999	15	1711	14	1103	20	1231	17	3370	10	5299	8	3400	9	29802	3
mediamente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	669	17	66	48	148	37	354	26	349	24	479	21	798	16	736	19	789	19	364	34	351	26	735	18	1321	13	458	29	7618	5
	abete bianco	692	18	24	77	37	53	260	31	87	36	132	62	544	20	120	35	149	35	177	37	25	79	74	57	40	55	57	76	2419	10
	pino	7	100	14	71	27	50	7	100	20	58	0	.	13	71	9	100	0	.	7	100	0	.	197	40	290	32	16	100	608	21
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	205	28	106	36	244	29	562	18
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	71	94	51	0	.	129	41
	altre conifere	69	61	17	100	0	.	39	100	34	71	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	192	36
	faggio	1710	18	538	21	275	30	336	26	513	19	103	44	871	21	739	24	450	29	162	42	297	31	182	42	194	33	839	21	7209	7
	acero	327	29	126	40	34	71	64	63	230	39	85	48	226	32	241	36	156	31	65	71	41	61	136	49	32	71	130	42	1894	12
	frassino	90	48	43	61	81	43	40	61	111	39	69	69	67	48	18	100	18	100	85	61	75	47	40	61	36	71	94	52	867	15
	quercia	73	44	0	.	58	66	30	64	39	57	0	.	0	.	8	100	18	100	18	100	0	.	0	.	0	.	42	61	285	24
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	1035	18	1050	18
	altre latifoglie	181	38	85	55	68	61	51	58	214	34	15	100	74	50	251	43	102	41	43	62	40	61	335	27	256	39	1182	19	2898	11
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	3817	10	913	18	729	19	1180	14	1603	12	883	18	2593	12	2140	14	1682	14	924	23	843	19	1940	12	2385	10	4098	9	25732	3
fortemente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	909	15	132	48	179	29	243	23	450	20	491	23	728	18	666	21	574	18	291	25	225	32	903	15	1200	14	525	19	7517	5
	abete bianco	834	18	0	.	43	54	264	28	98	31	113	39	457	21	253	31	101	40	68	69	47	55	105	38	77	39	113	35	2570	9
	pino	79	46	16	71	13	100	7	100	37	55	0	.	35	100	0	.	0	.	37	71	0	.	222	31	288	34	16	100	750	18
	larice	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	79	284	23	165	32	211	34	691	16
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	174	42	96	45	0	.	270	31
	altre conifere	52	74	35	70	0	.	0	.	36	71	0	.	0	.	39	71	0	.	0	.	15	100	0	.	36	71	0	.	214	31
	faggio	1313	15	338	25	140	39	387	20	422	25	77	60	702	25	371	41	181	36	254	42	254	43	92	49	127	42	865	20	5523	8
	acero	203	29	24	77	17	100	34	82	159	32	93	51	200	35	161	45	175	34	15	100	185	31	117	54	151	43	61	52	1598	12
	frassino	165	30	21	58	41	85	43	54	77	42	40	71	117	38	170	39	112	54	56	68	32	65	55	53	136	45	56	58	1121	14
	quercia	107	50	24	77	54	49	67	44	80	47	0	.	0	.	0	.	18	100	7	100	0	.	70	50	0	.	74	47	502	19
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	6	100	2757	19	2782	19
	altre latifoglie	272	31	110	41	91	61	135	43	189	31	30	71	96	42	259	41	126	37	77	51	58	53	511	27	406	31	1008	16	3369	9
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	3940	8	700	19	579	21	1180	13	1549	12	845	19	2335	12	1919	17	1287	14	807	21	840	21	2550	10	2689	11	5687	10	26906	4
estremamente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	174	37	0	.	20	58	72	49	46	54	84	44	285	28	94	50	231	25	60	46	98	40	205	26	330	29	83	36	1782	10
	abete bianco	151	35	0	.	0	.	37	55	34	71	34	60	149	36	96	51	6	100	31	61	29	63	22	74	82	51	16	71	686	16
	pino	24	77	14	70	7	100	7	100	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	172	39	247	40	0	.	496	25
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	245	30	54	44	156	41	463	22
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	44	21	58	0	.	95	37
	altre conifere	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	35	100	18	100	121	62	302	62	0	.	512	40
	faggio	428	18	118	34	81	38	180	32	115	36	36	71	301	27	163	34	34	65	38	60	121	57	81	67	68	64	425	27	2188	10
	acero	95	45	24	77	0	.	7	100	184	32	150	73	59	58	8	100	105	47	15	100	33	55	59	58	25	79	35	71	801	19
	frassino	21	57	24	77	57	52	24	77	62	50	39	71	81	51	78	44	92	55	18	100	92	62	24	79	37	71	16	71	665	18
	quercia	60	52	7	100	0	.	32	81	63	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	111	52	292	29
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	1426	20	1434	20
	altre latifoglie	73	50	7	100	0	.	17	100	78	57	0	.	134	41	98	45	140	35	17	100	80	45	348	51	242	42	612	27	1845	16
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	1027	14	212	26	166	27	375	22	588	18	342	36	1009	15	562	20	608	22	233	29	472	25	1376	19	1408	21	2880	13	11258	6
morto	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	1603	14	321	27	503	33	794	22	716	18	2280	19	3171	19	1978	22	2641	19	749	27	876	26	3109	16	3472	13	911	23	23124	5
	abete bianco	1322	16	66	53	107	45	353	25	245	33	205	35	864	18	416	29	272	37	324	40	125	45	154	36	95	46	119	41	4667	8
	pino	317	32	116	51	138	54	47	76	79	41	0	.	58	90	0	.	179	61	24	100	0	.	942	21	634	30	87	53	2620	13
	larice	34	100	0	.	41	71	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	91	60	0	.	61	77	1342	20	480	23	516	24	2583	13
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	59	160	45	0	.	233	36
	altre conifere	54	58	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	71	212	53	0	.	318	38
	faggio	736	20	353	35	107	41	244	27	399	22	30	72	616	29	493	22	240	31	77	66	198	34	122	51	95	51	439	30	4150	9
	acero	124	38	49	63	25	76	70	61	174	41	33	71	53	58	109	65	80	52	15	100	81	51	117	52	18	100	37	71	985	16
	frassino	125	38	52	58	33	71	47	54	179	40	18	100	162	39	113	46	74	50	22	100	22	100	110	58	94	60	231	46	1281	15
	quercia	217	38	69	61	172	38	23	77	7	100	18	100	0	.	36	100	37	71	0	.	0	.	50	58	0	.	337	44	967	20
	castagno	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	100	0	.	3531	15	3588	15
	altre latifoglie	524	24	111	38	247	47	17	100	315	27	360	37	532	34	384	37	558	29	187	51	279	40	837	22	919	24	2297	14	7566	8
	non determinabile	168	41	24	77	17	100	17	100	51	58	115	43	163	41	75	46	218	32	39	62	22	76	154	32	181	35	126	59	1370	13
	totale	5224	8	1161	19	1427	18	1612	15	2165	12	3059	16	5636	13	3604	15	4390	14	1437	20	1665	18	7083	11	6359	10	8631	8	53452	3
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	17936	8	3233	21	5110	19	9834	12	13557	10	11180	13	21226	9	14842	11	13935	12	6150	18	6362	18	20240	10	34056	7	11156	11	188816	3
	abete bianco	15797	8	1328	29	1825	23	6334	12	3958	16	3148	22	10267	10	4443	14	2128	21	2205	25	782	27	1570	25	973	26	1567	25	56325	4
	pino	1654	23	777	27	491	36	672	44	954	17	0	.	905	57	46	48	321	57	383	51	0	.	6130	19	4773	19	321	57	17427	10
	larice	72	73	70	44	584	61	119	44	413	29	88	100	111	94	204	76	567	37	0	.	213	56	8725	11	4625	12	5992	14	21782	7
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	1639	24	2565	20	49	100	4263	15
	altre conifere	455	39	290	44	150	74	390	29	624	37	0	.	57	52	131	37	17	100	87	100	65	77	191	54	797	41	16	100	3270	15
	faggio	19612	7	6647	12	4141	15	7339	10	9329	8	2216	27	9602	11	7444	13	3125	21	1855	26	2974	22	2316	28	1821	24	12345	13	90766	3
	acero	4838	11	1246	18	625	30	1145	23	3919	15	1320	22	2224	20	2501	18	2399	20	513	34	1212	24	1151	27	717	30	946	27	24756	5
	frassino	2140	17	1534	24	1898	20	1465	19	3443	13	804	31	1580	24	2342	19	868	31	811	31	541	33	1129	35	902	46	2218	25	21677	6
	quercia	2393	28	624	31	1550	30	587	23	888	17	107	50	99	52	94	51	231	65	81	59	0	.	1025	33	91	72	2422	26	10191	11
	castagno	0	.	0	.	36	71	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	126	75	28	100	15504	12	15707	12
	altre latifoglie	3581	14	1080	19	1398	24	1928	21	3473	15	1044	23	1941	19	2135	25	2681	20	914	32	1382	31	5162	16	5096	22	16046	10	47861	5
	non determinabile	168	41	24	77	17	100	17	100	51	58	115	43	163	41	75	46	218	32	39	62	22	76	154	32	181	35	126	59	1370	13
	totale	68648	4	16854	10	17826	11	29830	7	40615	6	20022	11	48176	6	34257	8	26508	9	13036	14	13552	14	49558	7	56624	6	68707	4	504211	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. 1259157. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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