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 con danni (due danni principali)
quota (classi di 200 m) · causa dei danni agli alberi (10 classi)
suddivisione regionale: regione economica
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
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
quota (classi di 200 m)	causa dei danni agli alberi (10 classi)	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	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	fuoco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	caduta massi	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	diverse cause	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	.
	raccolta del legname	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altra attività umana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	intemperie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	alberi vivi a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	alberi morti	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
>1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	257	83	318	63	0	.	652	36	83	72	122	72	7383	11	11066	9	2932	14	22813	6
	fuoco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	15	76	0	.	19	63
	caduta massi	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	4	100	634	60	207	36	108	36	973	40
	diverse cause	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	15	73	20	100	0	.	118	32	394	20	70	38	622	15
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	84	73	70	72	0	.	188	38	11	100	10	100	1356	14	1863	11	561	19	4143	8
	raccolta del legname	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	56	80	42	0	.	103	35
	altra attività umana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	5	100	0	.	0	.	104	70	176	36	22	100	316	31
	intemperie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	34	63	0	.	52	53	76	100	10	100	331	21	532	17	250	23	1294	12
	alberi vivi a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	50	350	45	62	51	494	33
	alberi morti	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	100	155	87	0	.	163	39	0	.	0	.	1174	17	2035	17	349	23	3920	11
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
1601-1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	599	42	1945	28	226	71	2269	20	390	49	935	36	7246	14	10213	11	4313	14	28137	6
	fuoco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	13	100	17	80
	caduta massi	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	145	80	0	.	94	61	8	100	14	100	183	46	458	34	160	41	1087	21
	diverse cause	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	80	38	44	0	.	61	40	8	71	19	71	221	21	329	19	221	38	971	14
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	227	47	313	31	53	77	584	20	98	45	179	36	1444	14	1994	12	937	15	5829	7
	raccolta del legname	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	4	100	0	.	0	.	24	61	109	34	4	100	152	27
	altra attività umana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	36	77	0	.	14	77	0	.	4	100	93	41	315	41	8	71	479	29
	intemperie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	62	111	40	0	.	135	27	24	72	14	78	168	32	302	26	161	31	945	13
	alberi vivi a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	100	11	100	103	100	0	.	0	.	21	100	94	49	10	100	282	44
	alberi morti	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	172	43	448	38	66	100	692	33	65	67	145	41	1386	22	1565	14	470	21	5009	10
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
1401-1600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	693	26	0	.	436	41	0	.	0	.	2437	23	3697	17	1410	24	3502	15	950	31	781	33	5919	13	8491	11	6651	12	34968	5
	fuoco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	10	100	14	76
	caduta massi	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	45	44	59	0	.	285	43	66	53	24	71	253	33	258	29	170	38	1149	16
	diverse cause	43	41	0	.	14	79	0	.	0	.	91	38	275	50	10	100	137	30	32	69	14	76	90	35	316	34	163	29	1186	16
	non determinabile	147	35	0	.	7	100	0	.	0	.	595	25	863	19	59	38	1093	17	182	34	157	35	1181	15	1971	14	1234	15	7488	6
	raccolta del legname	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	53	68	22	73	12	77	89	51	4	100	13	76	60	48	183	28	0	.	447	19
	altra attività umana	21	70	0	.	0	.	0	.	0	.	243	45	73	52	0	.	100	36	43	62	0	.	80	46	131	36	58	56	749	19
	intemperie	18	63	0	.	22	61	0	.	0	.	174	31	221	32	47	48	186	31	95	42	0	.	290	29	272	50	176	32	1500	14
	alberi vivi a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	71	32	100	4	100	145	59	0	.	10	100	156	55	10	100	42	63	420	31
	alberi morti	62	40	0	.	80	66	0	.	0	.	871	28	680	23	578	44	1263	22	129	42	446	36	1182	20	1077	17	641	18	7008	8
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
1201-1400 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	6285	12	0	.	291	56	98	100	0	.	4051	18	3997	15	3576	14	3631	18	2039	24	2120	25	5256	14	5129	15	6649	12	43122	5
	fuoco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	65	152	55
	caduta massi	101	52	0	.	0	.	0	.	0	.	322	37	268	45	133	51	114	51	163	36	169	57	265	31	113	39	673	23	2321	13
	diverse cause	335	22	0	.	14	76	0	.	0	.	168	41	232	28	370	52	119	29	73	42	54	46	220	35	216	24	226	28	2027	13
	non determinabile	1096	15	0	.	8	71	4	100	0	.	877	26	809	16	588	19	793	20	324	37	420	26	861	18	1331	17	1448	15	8558	6
	raccolta del legname	178	35	0	.	0	.	0	.	0	.	68	40	139	27	21	71	4	100	5	100	18	71	16	62	203	28	10	100	661	15
	altra attività umana	113	33	0	.	0	.	0	.	0	.	230	51	178	34	134	46	47	53	10	100	10	100	53	52	97	45	99	39	971	17
	intemperie	111	33	0	.	23	84	20	100	0	.	195	30	302	26	128	33	95	43	42	61	69	74	135	36	193	26	212	35	1525	11
	alberi vivi a terra	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	52	0	.	20	71	51	60	119	59	86	44	0	.	124	38	438	23
	alberi morti	389	21	0	.	14	76	0	.	0	.	919	23	1101	25	742	19	623	24	276	34	512	28	797	18	1074	19	1161	24	7608	8
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
1001-1200 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	15244	7	38	100	516	56	115	75	204	54	3688	17	6958	12	6258	13	2690	19	2050	22	2156	29	4229	15	3547	17	8095	12	55789	4
	fuoco	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	126	65	139	60
	caduta massi	452	34	0	.	26	86	0	.	0	.	170	44	470	37	281	47	237	37	288	40	196	47	557	35	398	33	667	23	3743	11
	diverse cause	431	19	0	.	9	100	0	.	26	62	95	35	397	19	203	27	140	35	101	56	84	53	104	40	272	29	388	20	2251	9
	non determinabile	1805	13	20	100	44	72	14	77	48	55	685	20	1077	15	709	20	626	24	432	29	455	26	692	19	964	21	1778	14	9348	6
	raccolta del legname	571	20	0	.	11	100	0	.	12	74	202	44	487	23	238	27	10	100	52	52	27	65	9	100	22	55	37	59	1677	12
	altra attività umana	167	22	0	.	11	100	0	.	4	100	154	54	236	37	181	40	101	48	47	77	49	62	107	60	267	30	85	42	1409	14
	intemperie	258	25	0	.	0	.	4	100	0	.	152	30	233	29	185	28	76	47	52	51	96	53	100	41	159	35	320	26	1636	11
	alberi vivi a terra	21	70	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	43	54	11	100	23	85	12	100	21	100	136	54	20	71	29	58	324	27
	alberi morti	1092	14	0	.	9	70	29	100	0	.	717	21	859	17	519	22	398	35	244	31	262	34	758	24	625	24	1262	18	6773	7
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
801-1000 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	11869	9	1748	23	2429	24	1816	25	1682	33	2319	21	8189	11	8291	12	1938	34	1160	31	1883	22	4094	17	2672	19	6450	13	56541	4
	fuoco	9	100	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	82	82	60
	caduta massi	893	29	48	100	50	100	0	.	62	100	21	100	258	61	156	57	197	53	398	44	604	31	172	47	98	61	272	32	3229	14
	diverse cause	517	28	31	56	86	49	67	52	28	73	43	47	428	27	453	53	73	43	8	71	115	36	99	38	79	36	578	37	2606	15
	non determinabile	1705	13	189	37	200	30	217	36	292	36	470	25	1233	18	1142	17	421	29	95	40	472	31	488	26	702	20	1950	16	9577	6
	raccolta del legname	821	17	67	51	90	44	75	58	54	59	106	44	252	27	281	30	39	79	10	100	75	56	40	74	22	71	22	100	1954	11
	altra attività umana	464	29	45	68	39	50	34	52	0	.	102	45	483	38	171	40	20	71	9	100	72	61	39	81	77	43	55	63	1609	16
	intemperie	285	22	10	100	33	49	61	46	13	76	44	44	206	23	252	31	24	61	56	62	40	49	48	56	30	58	100	37	1200	11
	alberi vivi a terra	30	74	10	100	0	.	10	100	10	100	10	100	45	46	15	77	20	100	0	.	0	.	9	100	43	50	59	61	261	23
	alberi morti	799	16	149	36	118	42	194	38	144	37	264	33	821	18	749	20	301	30	298	39	312	32	662	24	451	27	1035	22	6295	7
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
601-800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	12476	8	3250	18	6075	13	8559	10	10929	10	965	35	5545	13	5360	14	1916	26	810	33	1144	34	1778	23	2003	22	5632	13	66441	4
	fuoco	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	164	60	173	57
	caduta massi	392	29	264	49	28	100	23	60	0	.	10	100	284	48	124	81	187	72	190	52	476	55	199	41	83	86	219	38	2480	17
	diverse cause	416	22	50	41	137	27	215	27	254	21	24	71	243	31	58	48	40	61	40	80	52	53	63	35	72	43	186	40	1848	10
	non determinabile	1441	13	411	22	785	16	648	17	1302	14	68	52	661	19	624	21	280	27	87	63	447	68	339	31	385	26	1980	17	9457	6
	raccolta del legname	665	17	92	38	441	21	478	21	450	23	26	65	243	27	155	37	28	75	0	.	54	100	23	84	65	86	69	59	2787	9
	altra attività umana	262	23	47	68	118	40	165	46	90	37	19	73	157	40	63	72	41	91	29	75	0	.	16	74	27	54	47	42	1081	14
	intemperie	412	18	27	54	104	33	201	27	204	23	41	53	225	27	98	47	12	58	0	.	14	78	71	49	43	56	189	31	1642	9
	alberi vivi a terra	0	.	0	.	0	.	15	78	23	61	21	100	0	.	4	100	0	.	0	.	4	100	46	54	14	76	0	.	126	31
	alberi morti	1261	14	331	29	507	23	472	25	949	16	104	62	459	25	533	26	230	39	101	76	150	46	426	28	247	27	1385	18	7155	7
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
=600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	fuoco	0	.	0	.	4	100	8	100	25	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	225	54	262	47
	caduta massi	157	72	79	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	243	86	70	100	18	62	0	.	141	77	0	.	188	36	896	32
	diverse cause	155	29	224	27	171	31	342	21	362	19	0	.	0	.	0	.	69	79	0	.	0	.	31	71	0	.	219	26	1574	10
	non determinabile	801	20	1314	14	851	23	1548	12	2830	9	0	.	134	37	271	34	70	62	114	44	27	58	255	40	0	.	2310	13	10524	5
	raccolta del legname	205	27	256	20	277	39	702	17	1374	12	0	.	0	.	52	46	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	4	100	2896	8
	altra attività umana	240	40	265	35	149	36	253	35	463	28	0	.	15	76	15	100	44	100	28	100	62	100	55	56	16	100	195	28	1799	13
	intemperie	239	24	95	33	102	35	259	25	254	19	0	.	25	85	55	51	4	100	0	.	0	.	24	71	0	.	411	26	1467	11
	alberi vivi a terra	15	79	4	100	47	52	8	71	90	41	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	68	48	242	24
	alberi morti	581	19	576	21	792	21	535	18	1247	15	0	.	129	57	267	39	49	54	78	53	22	100	300	37	20	100	2241	16	6838	7
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	52781	3	13523	8	16061	8	23229	6	35954	5	14316	9	32031	5	27247	6	17574	8	8224	11	9352	11	37069	5	43419	5	48586	3	379366	1
	fuoco	9	100	10	100	9	70	8	100	29	64	27	74	21	71	0	.	0	.	4	100	0	.	8	71	15	76	719	28	858	24
	caduta massi	1996	17	390	38	104	59	23	60	62	100	599	24	1487	21	937	31	1185	21	1130	21	1487	23	2404	20	1615	16	2458	11	15877	6
	diverse cause	1896	11	306	21	432	18	624	16	670	14	494	21	1617	13	1095	28	654	16	283	28	337	22	947	13	1678	11	2052	13	13086	5
	non determinabile	6996	6	1935	11	1895	13	2431	9	4471	7	3005	11	5160	7	3445	9	4054	9	1342	15	2167	18	6615	6	9210	6	12197	5	64924	2
	raccolta del legname	2441	9	415	17	829	18	1255	13	1891	10	454	24	1153	13	759	16	173	34	95	40	186	39	195	26	684	16	145	36	10677	4
	altra attività umana	1268	14	357	29	316	24	453	26	557	24	757	25	1188	19	563	22	372	24	166	35	197	42	548	22	1106	16	568	16	8413	6
	intemperie	1323	10	132	27	284	20	544	17	471	14	646	15	1357	11	765	15	584	16	346	29	242	32	1168	12	1530	13	1819	10	11209	4
	alberi vivi a terra	70	42	14	77	47	52	33	50	123	33	61	47	198	33	44	44	311	44	73	47	153	48	534	24	531	31	394	21	2587	11
	alberi morti	4183	7	1056	15	1519	14	1229	14	2341	10	3091	12	4653	10	3454	11	3719	12	1192	17	1849	15	6684	8	7094	7	8543	7	50607	3
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.

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. 1426614. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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