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provvigione (legno del fusto) #21
Volume di legno del fusto con corteccia degli alberi e degli arbusti vivi (in piedi e a terra) di almeno 12 cm di diametro a petto d'uomo (DPU). Corrisponde al termine «growing stock» utilizzato a livello internazionale.

stadio di sviluppo #20
Tappa nell'evoluzione di un popolamento, definito in base al diametro dominante (DPUdom = DPU dei 100 alberi più grossi ad ettaro). Novelleto/spessina: DPUdom <12 cm, perticaia: DPUdom 12-30 cm, fustaia giovane: DPUdom 31-40 cm, fustaia adulta: DPUdom 41-50 cm, fustaia matura: DPUdom >50 cm, misto: alberi di diversi stadi di sviluppo, nessuno stadio di sviluppo predominante oppure gruppi di diversi stadi di sviluppo più piccoli di 5 are. Fonte: rilievo sul terreno (MID 261: Entwicklungsstufe)

fasce vegetazionali NaiS (6 classi) #2633
Fasce vegetazionali secondo il sistema delle linee guida «Continuità nel bosco di protezione e controllo dell'efficacia» (NaiS; Frehner et al. 2005), ridotto a sei classi. Questa variabile rappresenta una semplificazione delle fasce vegetazionali NaiS in dieci classi (NAISHSTKOMB), per cui le classi «iperinsubrica», «collinare» e «collinare con faggio» vengono riunite nella classe «iperinsubrica e collinare», mentre le fasce «montana inferiore», «montana superiore» e «montana inferiore/superiore» vengono riunite nella classe «montana inferiore e superiore». Le indicazioni si basano sulle fasce vegetazionali determinate da esperti (aree di saggio in bosco e accessibili dell'IFN4 sul reticolo di 1,4 km; Arge Frehner et al. 2020) e d'altro canto sulle fasce vegetazionali modellizzate per il periodo 1981-2010 (restanti aree di saggio; Zischg et al. 2021). nessuna indicazione: situato sopra il limite del bosco modellizzato da Zischg et al. e talvolta nell'area di laghi, che sono stati tagliati in modo relativamente approssimativo da Zischg et al.

cantone #827
Suddivisione regionale con i cantoni come unità. I due semicantoni di Basilea Campagna e Basilea Città sono riuniti in un unico cantone per motivi statistici.

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).

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	23-35calcolata 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 e nel totale (coppie di cifre in ), ma lo fanno nel bosco privato (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 e nel totale dell'Altopiano è diminuito. Per il bosco privato, 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 e il totale.

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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IFN5
provvigione (legno del fusto)
stadio di sviluppo · fasce vegetazionali NaiS (6 classi)
suddivisione regionale: cantone
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		cantone
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Svizzera
stadio di sviluppo	fasce vegetazionali NaiS (6 classi)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	subalpina	0	.	0	.	0	.	169	94	0	.	0	.	0	.	0	.	225	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	419	50
	altimontana	0	.	0	.	0	.	2	71	0	.	0	.	0	.	17	.	430	44	0	.	4	.	0	.	0	.	0	.	68	.	0	.	0	.	0	.	0	.	59	81	0	.	0	.	21	73	0	.	0	.	600	35
	montana inferiore e superiore	0	.	0	.	36	.	34	100	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	98	.	12	100	0	.	0	.	0	.	189	92	10	.	0	.	0	.	379	54
	submontana	0	.	0	.	0	.	73	.	0	.	34	.	0	.	0	.	0	.	18	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	.	0	.	141	83	0	.	0	.	104	71	0	.	0	.	3	.	387	42
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	36	.	279	64	0	.	34	.	0	.	19	90	655	35	18	.	4	100	0	.	0	.	0	.	68	.	0	.	111	88	12	100	141	83	59	81	0	.	293	64	55	55	0	.	3	.	1786	22
novelleto/spessina	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	88	55
	subalpina	0	.	0	.	0	.	267	64	0	.	0	.	0	.	0	.	618	44	0	.	0	.	0	.	0	.	23	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	6	100	0	.	40	68	0	.	0	.	957	34
	altimontana	0	.	0	.	0	.	466	45	0	.	167	62	0	.	0	.	1526	35	0	.	0	.	3	.	0	.	7	.	28	100	0	.	0	.	72	.	0	.	9	55	38	100	91	82	93	59	0	.	0	.	2500	24
	montana inferiore e superiore	0	.	0	.	133	72	853	44	0	.	156	75	0	.	46	100	192	60	35	73	420	57	49	100	0	.	14	77	128	58	66	.	24	94	155	57	117	100	56	92	25	100	255	56	0	.	81	71	243	50	3048	18
	submontana	312	45	0	.	0	.	595	44	74	68	133	80	0	.	0	.	0	.	65	77	132	70	52	.	0	.	0	.	29	74	13	.	33	.	0	.	0	.	0	.	0	.	165	63	0	.	0	.	180	70	1784	21
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	55	59
	totale	312	45	0	.	133	72	2182	24	74	68	456	42	27	71	46	100	2380	25	99	56	552	46	105	69	0	.	44	60	185	44	80	85	58	70	227	50	117	100	133	53	69	67	511	38	140	44	81	71	423	41	8434	11
perticaia	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	365	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	125	48	0	.	0	.	74	65	0	.	0	.	564	23
	subalpina	0	.	0	.	0	.	38	.	0	.	0	.	0	.	0	.	976	33	0	.	0	.	0	.	0	.	94	.	0	.	0	.	0	.	16	.	0	.	332	47	39	85	0	.	510	41	0	.	0	.	2007	21
	altimontana	0	.	0	.	0	.	827	36	0	.	0	.	0	.	0	.	2079	20	0	.	163	.	0	.	0	.	8	.	72	74	0	.	0	.	77	.	0	.	379	40	326	70	420	51	1709	22	0	.	0	.	6060	12
	montana inferiore e superiore	22	.	0	.	274	87	1998	23	194	54	470	42	0	.	452	64	300	52	533	62	1454	31	460	45	190	76	118	67	830	36	46	.	509	42	993	36	148	74	1546	22	486	49	1152	28	110	69	120	71	471	58	12876	9
	submontana	1399	24	0	.	0	.	1014	24	591	38	536	54	0	.	0	.	33	.	153	72	394	45	149	51	0	.	163	.	53	.	278	58	120	68	0	.	788	34	0	.	0	.	1285	31	242	56	0	.	1742	22	8942	10
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	196	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2067	20	0	.	73	.	186	43	0	.	24	.	2546	18
	totale	1421	23	0	.	274	87	3877	15	785	32	1006	35	0	.	452	64	3950	14	687	51	2011	25	609	36	190	76	383	53	955	32	324	52	629	36	1085	34	937	31	4449	12	852	39	2931	19	2832	17	120	71	2237	21	32995	5
fustaia giovane	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	523	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	211	74	0	.	0	.	521	48	0	.	0	.	1255	29
	subalpina	0	.	0	.	0	.	276	58	0	.	166	.	0	.	0	.	474	57	0	.	20	.	0	.	203	.	523	76	200	72	0	.	0	.	0	.	0	.	298	54	53	.	122	.	442	46	0	.	0	.	2777	24
	altimontana	0	.	0	.	0	.	268	64	0	.	90	.	0	.	0	.	2805	24	0	.	76	.	0	.	64	.	118	.	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	296	55	132	.	260	71	2208	29	0	.	0	.	6369	16
	montana inferiore e superiore	73	.	222	.	285	71	2914	22	445	52	1730	33	0	.	412	52	847	44	1183	39	834	44	286	81	434	78	437	49	1730	35	314	70	530	46	132	.	493	62	2600	24	497	55	1823	28	389	51	227	.	1400	36	20236	9
	submontana	1428	31	0	.	0	.	2174	27	163	.	543	49	0	.	0	.	362	60	18	351	719	49	0	.	0	.	153	.	172	74	588	46	364	51	89	.	544	46	0	.	356	77	1294	29	11	.	0	.	1444	31	10422	11
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	310	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2828	20	0	.	71	.	269	51	0	.	0	.	3478	17
	totale	1501	30	222	.	285	71	5631	16	609	47	2529	26	0	.	412	52	5321	17	1201	39	1649	31	286	81	701	57	1232	40	2154	30	902	38	894	34	220	72	1038	38	6233	13	1037	40	3570	19	3839	19	227	.	2844	23	44537	6
fustaia adulta	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	768	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	212	.	0	.	0	.	981	36
	subalpina	0	.	0	.	0	.	602	57	0	.	0	.	0	.	99	.	2773	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	403	66	0	.	98	.	748	58	0	.	0	.	4723	20
	altimontana	0	.	0	.	0	.	577	60	0	.	585	74	0	.	0	.	5312	19	0	.	0	.	0	.	47	.	0	.	324	71	0	.	0	.	213	.	0	.	1175	37	1058	59	378	58	2111	32	0	.	0	.	11781	13
	montana inferiore e superiore	258	75	829	59	1017	60	6532	18	721	48	2354	29	0	.	1101	38	1220	41	1572	32	996	39	1234	38	1000	53	664	59	4278	23	563	51	2398	28	1467	35	98	.	1060	36	714	60	4694	19	798	46	337	71	2679	27	38583	7
	submontana	1980	27	0	.	0	.	2281	28	995	43	1265	46	0	.	0	.	109	.	443	62	1562	40	121	.	0	.	0	.	71	.	981	41	1258	34	407	72	804	38	0	.	0	.	1623	33	0	.	303	71	1369	30	15572	10
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	305	71	0	.	90	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1436	33	0	.	96	.	217	66	0	.	61	.	2205	25
	totale	2237	25	829	59	1017	60	9992	14	1716	32	4204	24	305	71	1201	36	10272	13	2015	28	2558	29	1355	36	1047	51	664	59	4673	22	1544	32	3656	22	2087	30	901	36	4074	19	1773	43	6889	16	4085	22	640	50	4109	20	73844	5
fustaia matura	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1110	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	564	46	0	.	0	.	1674	27
	subalpina	0	.	0	.	0	.	1061	42	0	.	0	.	0	.	0	.	6498	18	0	.	0	.	0	.	257	72	0	.	281	77	0	.	0	.	352	72	0	.	1038	37	234	.	304	61	4356	21	0	.	0	.	14380	11
	altimontana	0	.	0	.	0	.	3235	29	0	.	1127	42	0	.	875	63	10448	15	0	.	209	.	0	.	0	.	1012	48	500	72	0	.	0	.	617	53	0	.	2520	28	678	54	2589	36	5360	21	0	.	0	.	29170	9
	montana inferiore e superiore	981	44	2457	36	2871	33	17202	12	713	65	4780	24	0	.	1023	49	2695	26	3521	25	5868	21	3582	26	952	51	2052	40	10339	17	289	.	1689	33	4977	23	945	50	1830	35	796	52	7045	17	727	57	743	60	3367	28	81443	5
	submontana	4793	20	0	.	0	.	7792	16	1180	38	1014	46	0	.	0	.	119	.	1666	39	1221	38	417	76	0	.	0	.	540	60	1211	42	1556	34	190	.	4097	23	0	.	219	.	1935	33	84	.	0	.	2629	24	30664	7
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	161	94	0	.	73	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1588	32	0	.	0	.	144	.	0	.	0	.	1966	28
	totale	5774	18	2457	36	2871	33	29289	9	1893	34	6921	19	161	94	1897	39	20943	10	5187	21	7298	18	3999	24	1209	43	3064	31	11660	15	1500	39	3245	24	6136	20	5042	21	6976	16	1927	33	11873	14	11235	14	743	60	5996	19	159297	3
misto	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2093	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	266	48	0	.	0	.	1058	26	0	.	0	.	3417	16
	subalpina	0	.	0	.	0	.	3084	26	0	.	0	.	0	.	503	58	5280	17	0	.	0	.	0	.	0	.	447	60	427	83	0	.	0	.	2	.	0	.	1785	26	401	58	312	51	3893	23	0	.	0	.	16134	10
	altimontana	0	.	0	.	0	.	2595	26	0	.	253	72	0	.	210	75	4559	17	0	.	378	60	0	.	0	.	849	45	114	71	0	.	0	.	382	48	0	.	1681	31	429	54	469	54	4516	18	0	.	0	.	16435	9
	montana inferiore e superiore	189	71	293	.	203	71	9766	13	88	.	1473	32	0	.	1029	42	1924	28	1971	33	3399	23	4872	17	230	87	888	43	4104	23	123	.	781	46	1045	36	331	63	3140	44	370	74	4880	19	1252	37	251	73	350	46	42951	7
	submontana	838	34	0	.	0	.	1507	32	545	45	518	62	0	.	0	.	212	74	933	40	1727	36	323	59	0	.	0	.	911	49	340	71	492	47	0	.	472	51	0	.	516	75	974	45	120	.	0	.	1460	32	11888	12
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	400	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	.	2618	20	0	.	0	.	321	53	0	.	0	.	3426	18
	totale	1027	30	293	.	203	71	16952	10	633	41	2244	27	0	.	1742	31	14468	9	2904	26	5503	18	5195	17	230	87	2185	27	5554	20	462	58	1273	33	1429	30	889	37	9490	17	1716	34	6636	16	11161	12	251	73	1809	28	94251	4
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4903	14	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	641	33	0	.	0	.	2435	20	0	.	0	.	7978	11
	subalpina	0	.	0	.	0	.	5496	18	0	.	166	.	0	.	602	51	16846	10	0	.	20	.	0	.	461	60	1088	45	908	48	0	.	0	.	369	68	0	.	3859	18	734	46	836	35	10013	13	0	.	0	.	41396	6
	altimontana	0	.	0	.	0	.	7971	16	0	.	2222	31	0	.	1101	52	27158	8	0	.	829	43	3	.	111	71	1993	31	1157	39	0	.	0	.	1361	32	0	.	6119	16	2662	30	4209	24	16020	10	0	.	0	.	72915	5
	montana inferiore e superiore	1523	33	3802	28	4818	24	39300	7	2160	29	10962	14	0	.	4066	21	7178	15	8815	15	12971	12	10484	12	2806	30	4173	24	21408	10	1400	35	6028	16	8780	15	2131	29	10232	16	2888	26	20038	9	3284	23	1759	34	8510	15	199517	2
	submontana	10749	12	0	.	0	.	15436	10	3549	20	4044	22	0	.	0	.	836	37	3297	24	5755	18	1062	38	0	.	317	70	1775	32	3412	22	3838	20	686	53	6847	16	0	.	1090	48	7381	15	457	43	303	71	8827	12	79660	4
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	494	54	0	.	1070	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	.	10564	9	0	.	240	58	1138	27	0	.	84	77	13676	7
	totale	12272	11	3802	28	4818	24	68203	5	5710	16	17393	11	494	54	5769	18	57991	5	12112	12	19575	10	11549	11	3378	26	7571	17	25248	9	4812	18	9867	12	11196	13	9064	13	31414	6	7374	17	32704	7	33346	7	2062	30	17421	9	415143	1

Citazione delle tabelle

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: Inventario forestale nazionale svizzero - Tabella n. 2313470. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1942406