Inventario Nazionale delle Foreste e dei Serbatoi Forestali di Carbonio (INFC)

LO SCHEMA DI CAMPIONAMENTO DELL’INFC: ASPETTI TEORICI E SOLUZIONI PRATICHE

LORENZO FATTORINI

Dipartimento di Metodi Quantitativi Università degli Studi di Siena

Risultati teorici: Fattorini, Marcheselli, Pisani, Environmetrics, 2004, 15, 357-368 (FMP-04) Fattorini, Marcheselli, Pisani, Journal of Agricoltural, Biological and Environmental Statistics, 2006, 11, 296-316 (FMP-06) “In all surveys, it is crucial to define the population of interest. Unless the population is clearly defined, the properties of a given sampling design cannot be established, and the foundation for statistical inference is vague” (unpublished)

Area di studio (A)

A

Area di studio (A) Distretti territoriali (es : 21, AA )

A1 A2

A

A r e a d i s t u d i o ( A ) D i s t r e t t i t e r r i t o r i a l i ( e s : 21 , AA ) C l a s s i d i u s o - c o p e r t u r a d e l s u o l o ( e s : 4321 ,,, CCCC )

C1

C1

C2

C2

C3

C4

Area di studio (A) Distretti territoriali (es : 21, AA ) Classi di uso-copertura del suolo (es: 4321 ,,, CCCC ) Classi forestali (es: 43,CC ) – alberi

A1 A2

A

C1

C1

C2

C2

C3

C4

Popolazione 1 (P1, continua) Tutti i punti dell’area di studio, AppP1 , Variabile (c, categoriale) Classe di uso-coperturta del suolo, Appc )( Quantità di interesse Superfici delle varie classi nei vari distretti, integrali di variabili dicotomiche

Es :

4

3

2

1

)(

C

C

C

C

pc A1 A2

A

C1

C1

C2

C2

C3

C4

P o p o l a z i o n e 2 ( P 2 , d i s c r e t a ) T u t t i g l i a l b e r i a l l ’ i n t e r n o d e l l e c l a s s i f o r e s t a l i , TP2 ,,2,1

V a r i a b i l e ( y , q u a n t i t a t i v a ) f i t o m a s s a , a r e a b a s i m e t r i c a , … , Tjy j ,,2,1

Q u a n t i t à d i i n t e r e s s e T o t a l i d e l l e v a r i e c l a s s i f o r e s t a l i n e i v a r i d i s t r e t t i , s o m m e

N o t a : L e a b b o n d a n z e s o n o t o t a l i d e l l a v a r i a b i l e Tjy j ,,2,11

A1 A2

A

C1

C1

C2

C2

C3

C4

Scopo: campionare P1 e P2 e stimare superfici e biomasse con un unico schema Soluzione: plot (circolari) centrati su punti selezionati nell’area di studio Con i punti si campiona P1 e si rileva la classe di uso del suolo Con i plot si campiona P2, ovvero gli alberi su cui viene rilevata la variabile quantitativa di interesse

I FASE Area di studio ricoperta da N poligoni di uguale ampiezza (es: quadrati) Selezione di un punto casuale per quadrato CSNA (campionamento stratificato non allineato)

I FASE Area di studio ricoperta da N poligoni di uguale ampiezza (es: quadrati) Selezione di un punto casuale per quadrato CSNA (campionamento stratificato non allineato)

CCS (campionamento casuale semplice) CSNA più efficiente del CCS (Barabesi, Metron, 2003, 61,355-374)

CSA (campionamento stratificato allineato) L’efficienza del CSA sul CCS non è formalmente dimostrabile (Barabesi, Metron, 2003, 61,355-374) – possibili regolarità spaziali

II FASE I punti fuori dall’area di studio vengono eliminati Popolazione discreta di punti (uno per quadrato)

Classificazione (stratificazione) dei punti sulla base di ortofoto secondo i distretti territoriali a cui appartengono e secondo delle classi di uso-copertura individuabili dalle ortofoto

In genere le classi individuabili da foto aeree sono meno dettagliate delle classi di uso-copertura delle quali si vuole stimare l’estensione (in genere le classi non forestali sono le stesse mentre le classi forestali sono accorpate)

ES: 4332211 ,, CCCaCCaCCa

Introduzione di uno strato di punti dubbi (es ) Possibili errori di foto-interpretazione

Ca4

A1 A2

Ca1

Ca2

Ca3

Ca4 ? ?

C1

C2

C1

C2

C3

C4

Estrazione di un campione di punti da ogni strato (CCS) I punti selezionati sono visitati a terra per rilevare la classe di uso-coperturadel suolo

A1 A2A1 A2

Ca1

Ca2

Ca3

Ca4 ? ?

Estrazione di un campione di punti da ogni strato (CCS) I punti selezionati sono visitati a terra per rilevare la classe di uso-coperturadel suolo La II FASE è sufficiente per ottenere stimatori corretti delle superfici e stimatori conservativi delle loro varianze (FMP -2004)

Calibrazione delle stime di superficie in modo che le somme siano

coerenti con le superfici dei distretti territoriali (FMP-2006)

A1 A2

Ca1

Ca2

Ca3

Ca4

ESTRAZIONE

A1 A2

Ca1

Ca2

Ca3

Ca4 ? ?

A1 A2

Ca1

Ca2

Ca3

Ca4 ? ?

Solo gli strati forestali sono campionati in seconda fase ES:

Solo gli strati forestali sono campionati in seconda fase ES: Si assume che la classificazione su ortofoto relativa alle classi non forestali sia senza errori Si correggono gli errori di classificazione da classi forestali a classi non forestali Non si possono correggere gli errori da classi non forestali a classi forestali Possibili sottostime delle superfici forestali

A1 A2

Ca1

Ca2

Ca3

Ca4

ESTRAZIONE? ?

? ?

A1 A2

Ca1

Ca2

Ca3

Ca4 ? ?

III FASE

I punti del campione di II FASE di natura forestale sono suddivisi (stratificati) secondo i distretti territoriali a cui appartengono e secondo le classi forestali effettivamente rilevate a terraEstrazione di un campione di punti da ogni strato (CCS)

A1 A2

C3

C4

A1 A2 A1 A2

C3

C4

ESTRAZIONE

Costruzione di un plot di raggio prefissato attorno ai puntiRilevazione della variabile di interesse (fitomassa, area basimetrica) per ogni albero del plot

C3

C4

III FASE

I punti del campione di II FASE di natura forestale sono suddivisi (stratificati) secondo i distretti territoriali a cui appartengono e secondo le classi forestali effettivamente rilevate a terraEstrazione di un campione di punti da ogni strato (CCS)

La III FASE conclude lo schema di campionamento

La III FASE è sufficiente per ottenere stimatori corretti dei totali (FMP-2006)

IFNC 2001-2007 (?)Area di studio: territorio nazionale (30,132,846 ha) FASE IN. quadrati (100 ha) : 306,831 N. punti esterni al territorio nazionale: 5,525N. punti interni (301,306) FASE IIStratificazione su ortofoto in 12 classi e 21 distretti territorialiClassi forestali: foreste, arboricoltura, aree temp. prive di soprassuolo forestale N. punti selezionati e visitati a terra: 30,000 (9.8%)

FASE III Stratificazione sulla base di 21 classi forestali e 21 distretti territorialiN di plot: 6,865 (23%)