Scelta degli argomenti

Qual è il significato dei numeri?
Qual è lo scopo dell'errore standard?
Quando due risultati sono statisticamente diversi?
Quando non è sufficiente considerare solo l'errore standard?
Due tipi di variazione?
Analisi della variazione: Quando i risultati (non) sono additivi?
Perché talvolta l'errore standard e il valore stimato vengono rappresentati con un punto (".")?
Perché alcune tabelle non indicano l'errore standard?
Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

1. Qual è il significato dei numeri?

Le tabelle mostrano principalmente i risultati calcolati con metodi statistici a partire dai dati del campionamento su aree di saggio dell'Inventario forestale nazionale (IFN). Tali risultati sono sempre costituiti da due cifre: 1) il valore stimato e 2) l'errore di campionamento, il cosiddetto errore standard.

Esempio 1: Valore stimato ed errore standard

IFN5

volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1-5

stato 2018/26
	regione di produzione
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
proprietà (2 classi)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
pubblica	30	10	17	13	37	9	36	6	26	10	30	4
privata	27	17	20	12	50	10	32	8	39	13	34	5
totale	29valore stimato	9errore standard	19	9	44	7	35	5	29	8	32	3

Le tabelle mostrano solitamente l'errore standard relativo (percentuale) ("±%"), ma occasionalmente - nel caso di percentuali stimate - l'errore standard assoluto ("±").

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2. Qual è lo scopo dell'errore standard?

L'errore standard può essere utilizzato per definire intervalli di confidenza intorno al valore stimato che contengono il valore vero della popolazione con una data sicurezza statistica.

La sicurezza statistica è del

68% se l'intervallo di confidenza è stato calcolato utilizzando l'errore standard semplice
(intervallo di confidenza del 68% = valore stimato ± errore standard), e
95% se l'intervallo di confidenza è stato calcolato con l'errore standard doppio
(intervallo di confidenza del 95% = valore stimato ± 2 × errore standard*)

Esempio 2: Calcolo degli intervalli di confidenza

IFN5
volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1-5

stato 2018/26
	regione di produzione
	Giura
proprietà (2 classi)	m³/ha	±%
pubblica	30	10
privata	27	17
totale	29	9

Domanda
Quali sono gli intervalli di confidenza del 68% e del 95% dei valori stimati qui sopra?

Procedura

Calcolare l'errore standard assoluto (= errore standard relativo × valore stimato / 100)
Calcolare gli intervalli di confidenza
- intervallo di confidenza del 68% = valore stimato ± errore standard assoluto
- intervallo di confidenza del 95% = valore stimato ± 2 × errore standard assoluto

Risposta

			1^o passo	2^o passo

proprietà (2 classi)	volume di legno morto Giura IFN5
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
pubblica	30	10	3	27-33	24-36
privata	27	17	5	22-32	17-37
totale	29	9	3	26-32calcolato con l'errore standard semplice, ossia 29 ± 3	23-25calcolata con il l'errore standard doppio, ossia 29 ± 2 × 3

Il volume di legno morto nel Giura è compreso tra 26 e 32 m³/ha con una sicurezza statistica del 68% e tra 23 e 35 m³/ha con una sicurezza statistica del 95%.

L'intervallo di confidenza del 95% è più ampio di quello del 68%. Ciò si traduce in una maggiore sicurezza statistica.

Esempio 3: Visualizzazione degli intervalli di confidenza del 68% e del 95%

Dati: vedi esempio 2

Quando si interpretano i risultati, bisogna decidere da soli con quale sicurezza statistica si vuole fare un'affermazione.

L'inventario forestale nazionale (IFN) si basa generalmente sull'intervallo di confidenza del 68%.

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3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

Questo può essere verificato confrontando gli intervalli di confidenza di due valori stimati:

Se gli intervalli di confidenza del 68% di due valori stimati non si sovrappongono, si può assumere con un certo grado di sicurezza che le due popolazioni differiscano.
Se gli intervalli di confidenza del 95% di due valori stimati non si sovrappongono, si può assumere con un alto grado di sicurezza che le due popolazioni differiscano.

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1-5

stato 2018/26
	regione di produzione
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
proprietà (2 classi)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
pubblica	331	3	311	3	405	4	300	3	256	5	314	2
privata	387	5	432	4	454	4	348	4	285	6	398	2
totale	345	2	363	2	431	2	314	2	262	4	343	1

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

Domanda
La provvigione all’ettaro è più alta nelle Alpi rispetto al Sud delle Alpi?

Procedura

Calcolare gli errori standard assoluti
Calcolare gli intervalli di confidenza in base al livello di sicurezza desiderato:
- intervalli di confidenza del 68% (certo grado di sicurezza; errore standard assoluto semplice)
- intervalli di confidenza del 95% (alto grado di sicurezza; errore standard assoluto doppio)
Verificare che gli intervalli di confidenza non si sovrappongano al livello di sicurezza desiderato.

Risposta

proprietà (2 classi)	provvigione IFN5
	Alpi					Sud delle Alpi
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza		valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
totale	314	2	6	308-320	302-326	262	4	10	252-272	242-282

Né gli intervalli di confidenza del 68% né quelli del 95% si sovrappongono (coppie di cifre in ).

In questo caso, il livello di sicurezza scelto non influisce sul risultato.

In generale, ciò significa che vi è un'elevata sicurezza statistica che la provvigione all’ettaro sia più elevata nelle Alpi rispetto al Sud delle Alpi.

Caso 2

Domanda
La provvigione all’ettaro è più alta sull'Altopiano che nel Giura?

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

proprietà (2 classi)	provvigione IFN5
	Giura					Altopiano
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza		valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
totale	345	2	7	338-352	331-359	363	2	7	356-370	349-377

Gli intervalli di confidenza del 68% non si sovrappongono (coppie di cifre in ).
Al contrario, gli intervalli di confidenza del 95% si sovrappongono (coppie di cifre in ).

In questo caso, il livello di sicurezza scelto influisce sull'interpretazione dei risultati: Se consideriamo l’intervallo di confidenza del 68%, la conclusione è che la provvigione all’ettaro è più alta sull'Altopiano che nel Giura. Se prendiamo l’intervallo di confidenza del 95%, invece, questa conclusione non può essere tratta.

Considerando entrambi i livelli di sicurezza, si può affermare che statisticamente c'è una certa sicurezza, ma non elevata, che la provvigione all’ettaro sia più alta sull'Altopiano che nel Giura.

Gli intervalli di confidenza possono essere utilizzati anche per verificare se un valore stimato con il campione dell’Inventario forestale nazionale (IFN) si discosta da un valore target (ad esempio in base alla politica forestale) o se una variazione tra due inventari è statisticamente certa.

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

proprietà (2 classi)	provvigione nell'Altopiano*
	IFN4		IFN5
	m³/ha	±%	m³/ha	±%
pubblica	340	3	309	3
privata	447	4	432	4
totale	386	2	363	2
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Domanda
La provvigione all’ettaro nell'Altopiano è diminuita dall’IFN4 all’IFN5?

Procedura

Calcolare gli errori standard assoluti
Calcolare gli intervalli di confidenza in base al livello di sicurezza desiderato:
- intervalli di confidenza del 68% (certo grado di sicurezza; errore standard assoluto semplice)
- intervalli di confidenza del 95% (alto grado di sicurezza; errore standard assoluto doppio)
Verificare che gli intervalli di confidenza non si sovrappongano al livello di sicurezza desiderato

Risposta

proprietà (2 classi)	provvigione nell'Altopiano*
	IFN4					IFN5
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza		valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha
pubblica	340	3	11	329-351	318-362	309	3	11	298-320	287-331
privata	447	4	16	431-463	415-479	432	4	17	415-449	398-466
totale	386	2	8	378-394	370-402	363	2	9	354-372	345-381
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Gli intervalli di confidenza del 68% non si sovrappongono nel bosco pubblico (coppie di cifre in ), ma lo fanno nel bosco privato e nel totale (coppie di cifre in ). Se consideriamo il livello di sicurezza degli intervalli di confidenza del 68%, si può concludere che la provvigione all’ettaro nel bosco pubblico dell'Altopiano è diminuito. Per il bosco privato e per il totale, la diminuzione non è statisticamente certa.

Gli intervalli di confidenza del 95% si sovrappongono in tutte le tre categorie. Se prendiamo in considerazione il livello di sicurezza degli intervalli del 95%, non è quindi statisticamente certo che la provvigione sia diminuita, nemmeno per il bosco pubblico.

Tuttavia, si vedano gli esempi 6 e 7, in cui le variazioni tra due inventari sono interpretate utilizzando il bilancio, il quale è più sensibile.

Per molte variabili target l’IFN permette di verificare se una variazione tra due inventari è statisticamente certa, non solo confrontando gli stati nei due inventari (vedi esempio 5), ma anche analizzando la variazione, cioè il bilancio tra i due inventari.

A tal fine, è anche necessario definire il livello di sicurezza da applicare all’affermazione:

Una variazione (bilancio) si è verificata con un certo grado di sicurezza se l'errore standard relativo semplice è inferiore al 100% o se l'intervallo di confidenza calcolato con l'errore standard assoluto semplice (intervallo di confidenza del 68%) non include il valore 0.
Una variazione (bilancio) si è verificata con un alto grado di sicurezza se l’errore standard relativo doppio è inferiore al 100% o se l'intervallo di confidenza calcolato con l’errore standard assoluto doppio (intervallo di confidenza del 95%) non include il valore 0.

Esempio 6: Interpretazione delle variazioni (bilanci) con l'errore standard relativo

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard
	m³/ha	±%
pubblica	-34	30
privata	-9	147
totale	-23	34
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Domanda
La provvigione all’ettaro nell'Altopiano è diminuita dall’IFN4 all’IFN5?

Procedura

Definire il livello di sicurezza (intervallo di confidenza del 68% o 95%)
Controllare se
- l'errore standard relativo semplice è inferiore al 100% (livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 68%)
- l'errore standard relativo doppio è inferiore al 100% (livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 95%)

Risposta

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard
		semplice	doppio
	m³/ha	±%	±%
pubblica	-34	30	60
privata	-9	147	294
totale	-23	34	68
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

L'errore standard relativo semplice è inferiore al 100% sia per il bosco pubblico che per il totale (cifre ). Per il bosco privato, invece, è superiore al 100% (cifre ). Considerando il livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 68%, si può concludere che la provvigione nell'Altopiano è diminuita sia nel bosco pubblico che nel totale. Per il bosco privato, invece, la diminuzione della provvigione non è statisticamente certa.

In questo esempio si giunge alla stessa conclusione con il livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 95%, poiché anche l’errore standard relativo doppio per il bosco pubblico e il totale è inferiore al 100%.

In generale, ciò significa che c'è un’elevata sicurezza statistica che la provvigione all’ettaro è diminuita nel bosco pubblico dell'Altopiano, così come nell’insieme dei boschi. Per il bosco privato, invece, la diminuzione della provvigione non è statisticamente certa (poiché sia l’errore standard relativo doppio che quello semplice sono inferiori al 100%).

Esempio 7: Interpretazione delle variazioni (bilanci) con l'errore standard assoluto

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard
	%	±
pubblica	-10	3
privata	-2	3
totale	-6	2
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Domanda
La provvigione all’ettaro nell'Altopiano è diminuita dall’IFN4 all’IFN5?

Procedura

Definire il livello di sicurezza (intervallo di confidenza del 68% o del 95%)
Calcolare l'intervallo di confidenza sulla base del livello di sicurezza definito
- intervallo di confidenza del 68% con l’errore standard assoluto semplice
- intervallo di confidenza del 95% con l'errore standard assoluto doppio
Verificare se l'intervallo di confidenza corrispondente non include il valore 0

Risposta

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		semplice	doppio	68%	95%
	%	±	±	%	%
pubblica	-10	3	6	-13 a -7	-16 a -4
privata	-2	3	6	-5 a +1	-8 a +4
totale	-6	2	4	-8 a -4	-10 a -2
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Sia l'intervallo di confidenza del 68% che quello del 95% non includono il valore 0, per il bosco pubblico e per il totale. Per entrambi i livelli di sicurezza, ciò porta a concludere che la provvigione nell'Altopiano è diminuita sia nel bosco pubblico sia nel totale. Per il bosco privato, invece, la diminuzione della provvigione non è statisticamente certa (poiché gli intervalli di confidenza includono il valore 0).

Le variazioni (bilanci) possono essere interpretate utilizzando l'errore standard assoluto o relativo (vedi esempi 6 e 7). È consigliabile utilizzare l'errore standard assoluto se il valore stimato nella tabella è indicato in percentuale (%) (come nell'esempio 7), e l'errore standard relativo se il valore stimato nella tabella è indicato in cifre assolute (m³, m³/ha, n, m²) (come nell'esempio 6). Così, l'errore standard può essere ricavato direttamente dalla tabella e non deve essere convertito.

Per verificare se una variazione è statisticamente certa, è consigliabile analizzare, laddove è possibile, la variazione (bilancio) tra i due inventari. I bilanci sono più sensibili rispetto ai confronti dello stato, il che rende più facile individuare le differenze a livello statistico.

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4. Quando non è sufficiente considerare solo l'errore standard?

L'Inventario forestale nazionale (IFN) è un inventario su larga scala basato su campioni, le cui aree di saggio sono disposte su una griglia con una dimensione di maglia di 1,4 km × 1,4 km. L'IFN è stato concepito in modo tale da poter stimare la provvigione per l'intera Svizzera con un errore standard massimo dell'1%.

Se si consultano risultati per singole regioni o per singole classi, si nota che l'errore standard diventa rapidamente molto più grande. Ciò è dovuto al fatto che il numero di aree di saggio e oggetti (ad esempio alberi campione, piante del bosco giovane, pezzi di legno morto, ecc.) analizzati per la combinazione di categorie di variabili* è significativamente inferiore rispetto al totale.

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

regione	provvigione
	totale		acero		acero di monte		acero riccio
	valore stimato	errore standard	valore stimato	errore standard	valore stimato	errore standard	valore stimato	errore standard
	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
Svizzera	343	1	12	5	11	5	1	20
regione di produzione "Altopiano"	363	2	15	10	14	11	0	50
canton Argovia	289	7	15	20	13	20	1	63

L'errore standard aumenta con l'aumentare del grado di dettaglio.

È lecito attendersi errori standard elevati se

sono stati selezionati i circondari forestali come suddivisione regionale o sono stati richiesti i risultati di piccoli cantoni (ad esempio Appenzello Interno, Nidvaldo),
è stata selezionata una variabile di classificazione con molte classi (ad esempio, specie arboree in 56 classi),
diverse variabili di classificazione sono combinate tra loro (ad esempio, specie arborea principale e stadio di sviluppo).

Errori standard elevati indicano che una stima si è basata possibilmente su un numero troppo piccolo di aree di saggio o oggetti e che di conseguenza il risultato della stima potrebbe non essere affidabile.

Per la variabile target "numero di fusti del bosco giovane con brucatura" (intensità della brucatura), l'incertezza della stima non è necessariamente riconoscibile da un errore standard elevato. Ciò è dovuto al fatto che questa variabile target è una stima per quoziente**, che si basa, a causa del metodo di rilievo, solo su un piccolo numero di piante esaminate per le specie arboree più rare (ad esempio pino silvestre, larice, pino cembro, quercia, castagno). Di conseguenza, per la variabile target "numero di fusti del bosco giovane con brucatura" si dovrebbe sempre controllare su quante piante esaminate si basano i singoli valori stimati. Come regola generale, per ottenere una stima affidabile, per ogni valore stimato dovrebbero essere esaminate almeno 30 piante in relazione alla brucatura.

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5. Due tipi di variazione?

Nell'Inventario forestale nazionale (IFN) si distinguono due tipi di variazioni

Il primo tipo di variazione prevede variabili target specifiche per componenti di variazione come l’incremento, l’utilizzazione o la mortalità. Queste variabili target sono disponibili solo per due cicli di misurazione successivi, ad esempio IFN4-IFN5. Quando si valutano le componenti di variazione, la categoria della variabile di classificazione del secondo ciclo di misurazione viene assegnata anche a quella del primo ciclo di misurazione. Queste elaborazioni non tengono quindi conto del cambiamento di una categoria (ad esempio, da proprietà privata a pubblica) avvenuta tra un ciclo di misurazione e quello successivo.
Nel secondo tipo di variazione, si utilizza la differenza di variabili target come il numero di fusti, la provvigione o la superficie forestale per fare il bilancio tra due cicli di misurazione. Queste variabili target sono solitamente impiegate per rappresentare uno stato, ad esempio l'IFN5, ma possono anche mostrare il cambiamento avvenuto tra due cicli di misurazione qualsiasi, ad esempio l'IFN1 e l'IFN5. Nell’analisi di questo tipo di variazioni si tiene conto dell’eventuale cambiamento di categoria per alcune delle variabili di classificazione. Si tratta in particolare delle variabili "stato dell’albero" o "bosco, non bosco". Così, possiamo ad esempio notare che la superficie forestale è aumentata. Nel caso delle altre variabili di classificazione, le categorie delle variabili sono considerate statiche. Ciò significa che lo stato più recente – non importa se rilevato in un ciclo di misurazione (ad esempio, la funzione predominante IFN5) o se preso da una fonte di dati esterna (ad esempio, il bosco di protezione [2022]) - viene assegnato a tutti i cicli di misurazione.

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6. Analisi della variazione: Quando i risultati (non) sono additivi

I risultati sono

additivi se sono indicati come variazione totale tra due date di misurazione. Ad esempio, le utilizzazioni riportate per le varie regioni di produzione in metri cubi (m³) possono essere sommate per ottenere l'utilizzazione per la Svizzera.
non sono additivi, se sono riportati come variazione annuale (ad esempio, m³/anno). Di conseguenza, ad esempio, le utilizzazioni riportate per le varie regioni di produzione in metri cubi all'anno (m³/anno) non possono essere sommate per ottenere l'utilizzazione per la Svizzera.

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

	provvigione: variazione totale IFN4-IFN5 (in 1000 m³)*
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
alta/bassa quota	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
basse quote	-3759.0	28	-4909.1	36	-1025.2	133	-317.1	195	3464.1	31	-6546.3	42
alte quote	574.3	117	-328.0	62	1093.0	123	7128.4	21	666.7	93	9134.3	24
totale	-3184.7	40	-5237.1	34	67.9	2805	6811.3	23	4130.8	30	2588.1	136
	* nell bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
	additivo

	provvigione: variazione all'anno IFN4-IFN5 (in 1000 m³/anno)*
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
alta/bassa quota	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%
basse quote	-421.1	28	-560.6	36	-115.7	133	-35.9	195	389.5	31	-740.7	42
alte quote	64.7	117	-38.3	62	122.4	123	810.4	21	74.9	93	1032.7	24
totale	-357.3	40	-598.4	34	7.6	2805	773.8	23	464.4	30	292.7	136
	* nell bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
	non additivo

La non additività delle variazioni all’anno è dovuta al fatto che la variazione totale è divisa per il numero medio di anni tra i due punti di misurazione nell’ambito* considerato, e il numero medio di anni varia leggermente a seconda dell’ambito*.

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

ambito		numero medio di anni
regione di produzione	alta/bassa quota
Altopiano	-	8.75
Altopiano	alte quote	8.56
Altopiano	basse quote	8.76
Sud delle Alpi	-	8.90
Sud delle Alpi	alte quote	8.90
Sud delle Alpi	basse quote	8.89
* tra le misurazione dell'IFN4 e dell'IFN5 nel bosco accessible esclusi gli arbusteti

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7. Perché talvolta l'errore standard e il valore stimato vengono rappresentati con un punto (".")?

Quando si calcola una tabella dei risultati, non sempre sono disponibili dati per tutte le combinazioni di categorie di variabili*. Nella maggior parte dei casi, ciò indica che il parametro stimato con la variabile target non esiste o esiste solo molto raramente. In genere viene quindi inserito il valore 0. Tuttavia, poiché questo valore non si basa su misurazioni dirette, l'errore standard associato viene indicato con un punto ("."). Se nel calcolo si fa riferimento al valore presunto di 0, ad esempio per le percentuali o per alcune stime di variazione, non è possibile utilizzare alcun valore. In questo caso, il valore stimato e l'errore standard vengono contraddistinti da un punto (".").

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

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8. Perché alcune tabelle non indicano l'errore standard?

I dati di queste tabelle provengono da un rilievo completo e non da un inventario per campione. Di conseguenza, non è necessario specificare un errore standard, poiché non c'è incertezza dovuta al campionamento.

Ad esempio, il rilievo sull’allacciamento che l'Inventario forestale nazionale (IFN) effettua periodicamente presso i servizi forestali locali è un rilievo completo.

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9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

Questo è possibile se il risultato può essere stato calcolato solo sulla base di pochi alberi. La stima non è quindi affidabile. Ciò si riflette anche nell'errore standard, che di solito è estremamente elevato per i valori negativi di provvigione, incremento o utilizzazione.

I valori negativi sono dovuti al fatto che, nel determinare il volume del legno del fusto degli alberi campione, il volume stimato esclusivamente sulla base del diametro a petto d'uomo (DPU) (volume della tariffa) viene corretto con il volume degli alberi campione per la tariffa stimato a sua volta sulla base del DPU, del diametro a 7 m di altezza e dell'altezza dell'albero. Questa procedura consente di calcolare il volume del legno del fusto in modo non distorto e più preciso. Tuttavia, può portare a valori negativi per tutte le variabili target che si basano sul volume del legno del fusto degli alberi campione (ad esempio, provvigione, incremento, utilizzazione) se il numero di alberi campione in una combinazione di categorie di variabili* è basso.

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IFN3
numero totale di fusti
grado di danneggiamento · specie arborea principale
suddivisione regionale: regione economica
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2004/06
		regione economica
		Giura Ovest		Giura Est		Altopiano Ovest		Altopiano Centro		Altopiano Est		Prealpi Ovest		Prealpi Centro		Prealpi Est		Alpi Nord-Ovest		Alpi Centro		Alpi Nord-Est		Alpi Sud-Ovest		Alpi Sud-Est		Sud delle Alpi		Svizzera
grado di danneggiamento	specie arborea principale	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	non determinabile	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	13720	9	2850	29	3811	19	7587	13	11573	11	6285	15	14080	10	11425	11	7042	13	3910	20	4065	22	12758	12	22172	8	7200	11	128478	3
	abete bianco	11750	8	1153	31	1584	28	5064	13	3005	18	2302	23	7004	11	3347	15	1464	23	1404	29	587	30	971	27	568	30	1274	28	41477	4
	pino	1210	24	686	29	414	40	665	44	922	18	0	.	772	54	46	48	156	50	318	56	0	.	4418	21	3756	20	218	52	13582	10
	larice	38	55	80	43	203	64	127	42	415	33	0	.	76	91	145	70	433	34	7	100	114	58	6498	13	3433	13	4494	15	16061	7
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	986	29	1921	21	32	100	2949	17
	altre conifere	211	39	225	57	75	76	340	31	462	41	0	.	24	77	36	71	17	100	35	100	31	100	35	100	234	45	16	100	1741	17
	faggio	14895	7	5096	14	3135	16	6650	11	7726	10	1724	29	6608	13	5606	13	2042	25	1127	26	1955	25	1762	31	1099	24	8534	15	67961	4
	acero	3409	12	779	20	502	28	869	24	3215	16	722	25	1612	25	1878	19	1598	23	320	35	794	31	539	32	344	34	453	27	17035	6
	frassino	1927	20	1073	26	1239	22	1247	23	3150	15	571	36	1100	33	2002	21	577	29	495	36	460	40	663	51	744	46	1419	29	16666	7
	quercia	1950	29	670	37	1558	31	488	27	778	21	81	60	75	61	37	64	114	68	59	53	0	.	753	36	77	73	1901	28	8542	12
	castagno	0	.	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	70	81	12	100	7839	15	7995	14
	altre latifoglie	2398	16	754	24	1192	28	1478	27	2000	17	536	31	858	20	1202	24	1496	25	542	33	1003	37	3177	18	2481	27	9937	12	29054	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	51508	4	13366	11	13780	11	24515	8	33245	6	12222	12	32209	7	25723	8	14957	10	8217	15	9008	16	32631	7	36842	6	43318	5	351542	2
debolmente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	1857	17	448	28	532	25	1327	18	1594	15	1428	19	2383	15	980	19	1591	15	593	25	565	22	2315	13	4525	11	1338	15	21478	4
	abete bianco	446	20	17	100	14	71	90	45	148	44	199	39	408	31	49	54	70	56	80	51	97	47	236	56	121	47	23	56	1999	13
	pino	71	40	7	100	7	100	41	61	14	71	0	.	23	79	0	.	0	.	17	100	0	.	139	50	93	42	6	100	419	22
	larice	0	.	0	.	0	.	8	100	7	100	0	.	0	.	25	100	17	100	0	.	24	79	321	27	177	36	361	24	939	15
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	118	42	150	33	0	.	268	26
	altre conifere	17	100	0	.	17	100	17	100	51	58	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	38
	faggio	958	19	307	28	252	33	223	30	432	21	230	69	684	41	453	28	141	37	106	42	65	46	99	70	115	43	886	24	4951	10
	acero	130	36	32	81	0	.	19	100	119	38	78	51	102	51	88	43	119	37	99	56	142	44	51	58	0	.	87	64	1066	14
	frassino	86	43	0	.	64	50	43	53	46	59	15	100	63	100	139	43	0	.	35	100	58	90	85	45	0	.	46	62	681	19
	quercia	24	77	24	77	79	73	17	100	24	75	0	.	22	100	8	100	35	71	0	.	0	.	18	100	0	.	79	49	330	26
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	642	26	650	26
	altre latifoglie	215	30	124	48	7	100	117	65	256	39	135	43	275	45	168	44	93	54	108	58	121	79	136	36	336	32	653	22	2745	11
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	3806	10	960	19	973	20	1901	15	2692	11	2084	17	3961	13	1929	14	2067	13	1036	20	1072	19	3526	10	5519	9	4122	9	35648	3
mediamente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	1076	15	46	49	154	35	412	24	720	20	596	25	1277	16	793	21	905	18	406	28	426	33	827	18	2036	12	830	21	10504	5
	abete bianco	638	17	49	54	91	43	430	26	187	27	134	53	342	22	139	34	119	35	177	38	34	61	36	66	49	56	57	77	2482	9
	pino	74	40	7	100	20	75	17	100	77	39	0	.	35	100	0	.	0	.	26	77	0	.	236	33	320	34	23	76	836	18
	larice	0	.	0	.	8	100	0	.	24	77	0	.	0	.	0	.	40	100	0	.	7	100	360	21	124	36	218	29	781	15
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	38	73	49	0	.	193	30
	altre conifere	69	50	0	.	0	.	0	.	50	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	135	39
	faggio	1827	17	491	23	320	28	437	20	662	19	208	34	1058	17	566	25	393	29	175	40	348	39	138	47	246	34	979	20	7847	7
	acero	239	30	126	42	17	100	79	65	130	47	60	51	69	50	169	34	86	46	0	.	146	37	174	44	15	70	131	51	1441	13
	frassino	73	71	102	51	132	39	36	61	92	45	36	100	130	47	113	48	52	58	74	74	203	91	71	79	0	.	189	35	1303	19
	quercia	43	61	35	70	17	100	45	54	65	44	18	100	22	100	18	100	0	.	7	100	0	.	15	100	6	100	116	49	408	21
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	836	18	851	18
	altre latifoglie	233	28	216	37	52	57	70	50	102	47	118	76	96	49	77	50	188	34	80	73	161	71	368	27	262	36	1057	16	3081	10
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	4273	9	1072	19	811	17	1527	12	2109	11	1169	20	3029	10	1876	15	1783	15	944	21	1340	32	2345	12	3146	10	4437	8	29861	3
fortemente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	1170	16	101	35	320	27	543	20	481	20	512	21	1210	19	793	29	1080	16	314	28	315	23	909	16	1283	13	442	24	9473	5
	abete bianco	964	17	83	43	30	62	317	25	206	26	141	36	752	17	339	22	150	41	86	57	25	100	91	45	79	46	64	44	3327	8
	pino	89	63	94	93	33	60	27	50	124	31	0	.	24	77	0	.	18	100	26	100	0	.	315	34	245	30	34	71	1029	17
	larice	0	.	0	.	7	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	18	100	291	24	377	29	409	34	1126	17
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	163	35	189	32	0	.	352	24
	altre conifere	51	58	52	58	0	.	7	100	17	100	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	90	67	0	.	239	33
	faggio	1761	15	413	21	220	29	434	20	563	18	101	52	670	24	570	26	369	30	331	46	399	38	113	62	157	37	827	22	6929	7
	acero	286	27	78	44	71	50	36	84	209	37	154	44	256	36	134	41	175	45	31	70	133	40	136	52	116	46	78	56	1895	12
	frassino	234	48	123	62	99	39	109	35	104	46	94	44	101	46	108	39	44	61	15	100	105	50	49	64	73	50	106	44	1365	14
	quercia	115	45	42	61	7	100	39	70	102	36	19	100	0	.	18	100	18	100	0	.	0	.	18	100	0	.	194	50	570	22
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	1955	18	1966	18
	altre latifoglie	269	30	127	35	24	77	85	45	198	28	70	51	204	32	337	38	148	40	28	78	38	60	541	29	574	27	1013	17	3656	9
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	4940	9	1113	16	812	17	1597	12	2012	11	1092	16	3217	11	2319	17	2020	12	831	24	1033	22	2637	12	3183	10	5122	9	31927	3
estremamente danneggiato	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	150	30	42	61	7	100	102	36	66	48	156	29	214	40	108	39	219	27	70	41	154	36	134	31	361	27	114	36	1898	10
	abete bianco	117	31	24	77	0	.	50	55	0	.	54	53	133	32	77	38	15	71	0	.	14	71	54	53	44	63	18	71	600	15
	pino	49	54	7	100	7	100	7	100	20	58	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	121	51	136	64	0	.	354	31
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	43	36	45	116	44	237	27
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	55	46	59	0	.	148	42
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	35	100	18	100	100	70	194	45	0	.	365	33
	faggio	368	21	126	33	43	49	146	33	268	33	52	53	296	27	116	34	52	55	45	53	276	48	37	85	142	46	238	34	2207	11
	acero	172	34	43	62	17	100	17	100	99	39	131	47	74	50	66	58	33	71	0	.	92	45	41	71	60	67	0	.	845	16
	frassino	40	54	17	100	36	71	20	100	52	77	18	100	33	71	65	53	37	100	17	100	197	68	14	71	18	100	0	.	564	28
	quercia	57	89	7	100	8	100	23	77	77	58	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	36	70	232	33
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	775	19	775	19
	altre latifoglie	146	37	24	77	34	71	18	100	174	36	37	72	40	73	80	47	111	41	17	100	153	64	331	48	195	37	742	25	2103	14
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	1100	14	292	23	153	35	382	20	757	24	447	24	796	18	537	18	467	21	184	38	905	28	1035	22	1231	19	2040	13	10326	6
morto	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	1183	15	261	28	523	28	622	29	1052	20	2301	21	2675	20	1940	25	2510	21	650	33	799	26	2828	17	3435	14	829	21	21609	6
	abete bianco	1228	18	80	45	81	52	394	25	273	35	202	32	800	19	397	27	231	34	222	46	90	45	111	39	256	43	143	45	4508	8
	pino	144	39	222	54	114	57	27	71	91	48	0	.	135	82	7	100	172	60	43	71	0	.	797	23	530	28	23	76	2305	14
	larice	34	100	0	.	26	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	86	0	.	79	81	1257	21	442	27	410	24	2292	14
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	42	72	141	50	0	.	190	41
	altre conifere	19	100	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	195	51	0	.	231	44
	faggio	558	22	239	32	130	56	180	32	368	24	48	58	442	33	633	27	216	36	46	74	235	36	55	75	102	48	330	31	3580	9
	acero	100	46	26	78	25	76	17	100	173	34	45	72	17	100	99	42	62	49	15	100	115	54	99	58	37	100	19	100	850	17
	frassino	102	46	17	100	66	50	17	100	180	40	18	100	85	49	135	40	81	56	15	100	114	83	92	66	80	73	134	51	1137	17
	quercia	165	41	94	55	265	54	52	58	30	64	0	.	0	.	18	100	37	71	0	.	0	.	53	58	0	.	60	57	774	23
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	100	0	.	2925	16	2962	16
	altre latifoglie	309	31	144	37	311	45	125	42	218	30	384	32	435	36	433	37	433	33	144	42	246	59	607	22	894	28	2063	15	6747	8
	non determinabile	37	71	0	.	50	58	0	.	17	100	108	48	86	46	101	41	210	38	18	100	24	77	165	39	271	27	204	38	1292	13
	totale	3878	9	1083	19	1610	19	1433	18	2401	13	3107	17	4676	14	3763	16	4002	16	1155	23	1703	19	6144	12	6383	10	7140	8	48478	4
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	19157	8	3748	25	5348	17	10593	12	15486	11	11279	13	21839	9	16038	11	13347	12	5943	19	6324	20	19771	10	33812	7	10753	11	193440	3
	abete bianco	15143	8	1407	28	1801	27	6345	12	3819	16	3032	22	9440	10	4349	14	2048	21	1968	26	846	28	1500	27	1117	24	1579	26	54394	4
	pino	1637	21	1023	30	595	35	785	39	1248	17	0	.	990	51	61	50	346	51	430	51	0	.	6026	19	5081	19	305	56	18526	9
	larice	72	73	80	43	244	55	134	42	452	31	0	.	76	91	170	74	552	33	7	100	241	56	8811	12	4588	13	6007	14	21435	7
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	72	0	.	0	.	1530	25	2521	20	32	100	4100	15
	altre conifere	369	35	277	47	110	81	364	30	580	37	0	.	24	77	93	44	17	100	69	100	65	77	134	58	713	43	16	100	2831	16
	faggio	20367	7	6673	13	4101	16	8070	10	10020	9	2362	29	9758	12	7943	13	3212	20	1830	26	3278	21	2204	29	1861	23	11795	13	93475	3
	acero	4336	10	1084	18	633	29	1036	23	3945	15	1190	22	2131	24	2434	17	2073	21	465	33	1422	25	1041	28	572	30	769	27	23132	5
	frassino	2462	18	1333	26	1637	21	1471	21	3624	14	752	34	1512	32	2562	20	792	31	651	35	1138	53	974	39	915	47	1894	26	21717	7
	quercia	2354	27	871	33	1934	30	664	24	1077	18	118	57	125	52	98	66	204	65	66	54	0	.	874	34	84	74	2386	26	10856	11
	castagno	0	.	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	126	75	28	100	14973	12	15200	12
	altre latifoglie	3571	14	1389	21	1620	26	1893	25	2948	15	1280	27	1908	19	2298	24	2470	21	919	34	1723	35	5160	17	4742	22	15465	10	47386	5
	non determinabile	37	71	0	.	50	58	0	.	17	100	108	48	86	46	101	41	210	38	18	100	24	77	165	39	271	27	204	38	1292	13
	totale	69506	4	17885	11	18138	11	31356	7	43216	6	20121	11	47889	6	36147	8	25296	9	12367	14	15061	15	48318	7	56304	6	66178	4	507783	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. 1259073. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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