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incremento (incremento lordo) #11
Aumento del volume di legno del fusto con corteccia di tutti gli alberi e arbusti con un diametro a petto d'uomo (DPU) di almeno 12 cm sopravissuti tra due inventari, il volume di legno del fusto con corteccia di tutti gli alberi e arbusti che hanno superato la soglia di cavallettamento e l'aumento modellizzato del volume di legno del fusto con corteccia degli alberi e arbusti scomparsi durante la metà del periodo di inventario.

fertilità della stazione #894
Capacità produttiva della stazione in quattro classi in base alla produzione totale (PT) secondo Keller (1978) in chilogrammi per ettaro e anno. Scarsa: PT fino a 1500 kg/(ha×anno), media: PT 1501-3000 kg/(ha×anno), buona: PT 3001-4500 kg/(ha×anno), molto buona: PT sopra 4500 kg/(ha×anno)

specie arborea principale #90
Specie degli alberi e arbusti a partire da 12 cm di diametro a petto d'uomo (DPU) raggruppate nelle 10 specie arboree o generi arborei più importanti in Svizzera («specie arboree principali») rispettivamente nelle classi «altre conifere» e «altre latifoglie» per le altre specie. Vengono considerate specie arboree principali: abete rosso (Picea spp.), abete bianco (Abies spp.), pino (Pinus sylverstris, P. nigra, P. strobus, P. mugo subsp. uncinata), larice (Larix spp.), cembro (Pinus cembra), faggio (Fagus sylvatica), acero (Acer spp.), frassino (Fraxinus spp.), quercia (Quercus spp.) e castagno (Castanea sativa). Fonte: rilievo sul terreno (MID 50: Baumart)

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

bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5 #2282
Bosco che, sia nell'IFN4 (2009-2017) sia nell'IFN5 (2018-2026), era coperto per meno di due terzi da arbusti ed è stato raggiunto a piedi.

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

Stima ed errore standard della stima

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

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

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

errore standard percentuale = errore standard assoluto / stima x 100

errore standard assoluto = errore standard percentuale × stima / 100

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

Intervallo di confidenza della stima

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

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

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

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

Significatività della stima

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

Trattamento dei valori mancanti

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

Ad esempio, fino ad oggi non sono stati trovati né misurati dei pini cembri nella regione dell'Altopiano (provvigione della specie «pino cembro» in funzione della regione di produzione). Si può quindi ipotizzare che questi valori siano mancanti, poiché il pino cembro effettivamente non è presente nell'Altopiano e pertanto la sua provvigione deve inevitabilmente corrispondere al valore 0.

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

Variazioni

Nell'IFN ci sono due tipi di variazioni:

Il primo tipo concerne variabili target specifiche per componenti di variazione, come “incremento”, “utilizzazione”, “mortalità” o “alberi scomparsi”. Queste variabili target sono disponibili solo per due cicli di misurazione successivi, per esempio per il periodo IFN3-IFN4. Quando si valutano le componenti di variazione, la categoria della variabile di classificazione del secondo ciclo di misurazione viene assegnata anche a quella del primo ciclo di misurazione. Queste elaborazioni non tengono pertanto conto del cambiamento di una categoria (ad esempio da proprietà privata a proprietà pubblica) avvenuta tra un inventario e quello successivo.

Nel secondo tipo di variazione, si utilizza la differenza di variabili target come il numero di fusti, la provvigione o la superficie forestale, per fare un bilancio della variazione tra due cicli di misurazione. Queste variabili target vengono solitamente impiegate per rappresentare uno stato, ad esempio quello dell’IFN4, ma possono anche mostrare il cambiamento avvenuto tra due cicli di misurazione qualsiasi, per esempio tra l’IFN1 e l’IFN4. Nell’analisi di questo tipo di variazioni si tiene conto dell’eventuale cambiamento di una categoria della variabile di classificazione. Così si può ad esempio osservare che la superficie del bosco esclusi gli arbusteti è aumentata. Questo ha effetto solo per quelle variabili di classificazione le cui categorie possono effettivamente cambiare, come ad esempio l’appartenenza all’area forestale o lo stato degli alberi.

IFN4–IFN5
incremento (incremento lordo)
fertilità della stazione · specie arborea principale
suddivisione regionale: regione di produzione
unità: 1000 m³/anno
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
variazione 2009/17–2018/26
		regione di produzione
		Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
fertilità della stazione	specie arborea principale	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
scarsa	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	25	41	6	100	107	19	271	14	24	33	433	10
	abete bianco	55	22	7	50	2	111	25	42	0	.	90	19
	pino	7	74	4	55	4	82	14	33	0	100	29	28
	larice	0	100	0	.	0	.	92	19	43	27	135	15
	cembro	0	.	0	.	0	.	27	32	0	100	27	32
	altre conifere	1	70	1	62	0	96	1	40	0	.	3	35
	faggio	54	25	48	34	10	110	24	40	0	.	135	19
	acero	8	45	1	51	5	71	12	32	0	.	25	24
	frassino	1	187	1	261	10	75	2	51	0	.	13	59
	quercia	3	73	0	973	3	101	2	56	0	.	9	53
	castagno	0	.	0	.	0	.	1	76	0	.	1	76
	altre latifoglie	1	135	1	70	4	49	10	42	0	74	17	30
	non determinabile	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0
	totale	156	16	68	28	147	18	479	10	67	25	916	7
media	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	64	23	3	141	254	14	1032	6	150	15	1501	5
	abete bianco	89	21	5	50	98	20	73	21	37	32	304	11
	pino	0	100	0	.	0	100	62	22	-1	300	60	24
	larice	0	.	0	.	1	84	190	13	85	20	276	11
	cembro	0	.	0	.	0	.	29	33	0	100	29	32
	altre conifere	0	100	0	.	2	96	0	73	0	.	3	83
	faggio	38	26	4	68	60	23	45	30	52	32	200	14
	acero	9	43	1	56	10	40	43	31	7	55	69	21
	frassino	1	189	0	.	8	45	28	34	3	56	39	26
	quercia	0	.	0	.	0	100	5	44	2	70	7	37
	castagno	0	.	0	.	0	.	1	82	13	56	14	54
	altre latifoglie	2	37	0	100	5	104	77	17	34	52	119	19
	non determinabile	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	totale	202	15	13	54	438	11	1585	5	383	11	2622	4
buona	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	170	15	180	16	511	9	319	13	65	34	1245	6
	abete bianco	197	14	157	16	401	11	77	25	3	93	834	7
	pino	13	51	15	36	12	61	2	68	0	.	40	27
	larice	2	59	5	76	1	87	2	142	11	72	20	45
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	6	62	24	38	2	65	0	189	2	92	33	30
	faggio	144	12	188	15	188	16	81	23	88	21	689	7
	acero	36	28	56	20	53	22	27	31	14	39	185	12
	frassino	14	33	52	37	45	25	25	32	24	48	160	17
	quercia	8	42	30	26	3	52	4	57	16	34	61	17
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	381	89	22	89	22
	altre latifoglie	18	27	22	28	35	18	40	32	115	20	230	12
	non determinabile	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	totale	608	8	728	9	1250	7	576	10	427	10	3586	4
molto buona	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	122	16	679	8	100	22	13	36	0	.	911	7
	abete bianco	152	18	350	11	129	20	3	93	0	.	635	8
	pino	18	51	18	33	1	100	0	100	0	.	37	30
	larice	2	114	28	35	6	48	3	80	0	.	39	28
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	12	66	29	34	0	83	0	.	0	.	41	30
	faggio	176	12	383	9	64	27	14	67	5	87	641	7
	acero	54	26	72	21	19	85	10	42	0	.	156	17
	frassino	39	25	113	18	27	36	8	48	1	75	188	13
	quercia	23	42	51	26	3	82	1	61	1	89	78	21
	castagno	0	.	0	100	0	.	1	100	0	100	1	88
	altre latifoglie	15	30	116	17	14	35	5	122	3	93	153	14
	non determinabile	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	totale	613	9	1839	5	363	13	58	30	10	61	2880	4
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	380	9	868	7	972	6	1635	5	239	13	4090	3
	abete bianco	493	8	520	8	629	8	178	15	41	30	1864	5
	pino	37	33	36	22	17	47	77	19	-2	253	166	14
	larice	4	69	33	32	7	39	286	11	139	16	469	8
	cembro	0	.	0	.	0	.	56	23	0	87	56	23
	altre conifere	19	44	53	25	5	52	1	67	2	92	80	20
	faggio	413	7	623	7	322	12	164	16	145	17	1665	4
	acero	107	17	130	14	87	24	92	18	21	32	435	9
	frassino	55	20	165	17	89	19	64	20	28	41	401	9
	quercia	34	30	81	19	9	47	12	30	19	30	155	13
	castagno	0	.	0	100	0	.	2	52	103	21	105	20
	altre latifoglie	37	19	140	15	58	17	132	15	153	19	518	8
	non determinabile	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	totale	1579	4	2648	3	2196	4	2699	3	887	6	10005	2

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. 1261366. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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