Ricerca di risultati

indietro

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 ("±").

top

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%.

top

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.

top

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.

top

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.

top

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

top

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.

top

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.

top

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.

top

IFN5
provvigione (legno del fusto)
alte/basse quote · diametro a petto d'uomo (10 classi)
suddivisione regionale: circondario forestale (2023)
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		circondario forestale (2023)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		laghi		Svizzera
alte/basse quote	diametro a petto d'uomo (10 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	±%	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	±%	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	±%	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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	21-30 cm	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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	31-40 cm	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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	41-50 cm	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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	51-60 cm	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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	61-70 cm	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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	71-80 cm	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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	81-90 cm	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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	91-100 cm	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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>100 cm	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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
basse quote	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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	296	28	233	29	179	45	164	30	0	.	43	59	372	35	609	16	1424	16	346	25	152	44	148	39	196	33	2	.	46	55	135	40	162	34	249	56	30	51	35	60	56	52	82	34	0	.	286	32	10	71	538	19	282	35	394	30	201	29	77	49	29	71	106	47	78	51	73	50	125	47	0	.	183	70	136	51	111	44	216	42	87	52	117	35	299	27	187	43	83	66	200	37	142	40	143	62	0	.	8	100	183	36	208	39	190	28	21	75	214	39	48	55	466	24	315	30	593	22	504	24	332	29	468	23	50	67	5	100	18	79	117	41	108	50	21	100	50	63	68	50	111	45	99	54	110	48	30	72	113	41	88	41	183	47	83	50	46	54	21	61	124	60	114	47	75	41	295	26	42	48	87	35	107	37	240	29	314	33	78	42	131	57	127	37	0	.	15666	4
	21-30 cm	393	25	320	33	326	35	507	30	24	.	236	53	671	27	1107	21	2134	15	943	22	122	42	221	37	432	29	0	.	79	51	377	38	433	39	403	37	96	76	109	50	60	61	194	40	0	.	498	30	45	80	1022	17	399	38	924	23	361	33	116	49	12	71	202	44	127	50	54	55	359	52	5	.	256	43	497	28	356	45	175	41	425	50	272	34	634	24	231	34	146	46	232	34	515	31	216	55	0	.	22	100	516	25	305	36	463	37	26	100	451	38	110	60	508	30	618	26	1112	22	984	26	678	28	766	24	199	59	57	86	35	71	170	44	44	98	24	100	302	48	148	61	192	44	96	60	99	69	48	73	318	43	179	39	96	59	220	40	115	69	47	89	63	74	165	36	108	57	419	26	155	42	155	31	178	45	418	35	407	37	315	43	100	46	359	36	0	.	29057	3
	31-40 cm	449	29	531	30	244	45	518	33	78	.	274	40	1009	23	1465	19	2598	13	1487	22	106	58	372	36	687	27	10	.	135	52	465	36	558	33	619	34	136	64	223	42	90	49	155	51	0	.	568	31	18	71	1614	17	774	27	904	29	584	29	69	59	29	100	83	55	77	66	143	40	420	54	7	.	366	46	576	32	591	39	206	44	435	46	461	34	1093	24	474	45	332	42	246	33	600	31	166	44	0	.	128	58	835	32	321	36	464	32	0	100	624	74	73	63	328	28	691	25	948	20	433	33	508	27	627	26	215	65	12	100	72	71	185	37	110	88	38	100	429	44	102	55	414	34	164	78	160	50	60	78	254	36	330	39	229	50	223	39	210	42	178	67	127	61	142	43	91	55	507	27	180	40	362	40	268	34	636	28	601	27	319	35	221	43	316	31	0	.	36185	3
	41-50 cm	900	27	288	35	507	33	779	25	74	.	309	41	1482	27	1505	19	3126	15	1528	20	101	59	395	42	569	30	24	.	241	55	391	35	391	38	964	31	97	64	582	36	143	43	169	46	0	.	460	29	27	100	2445	16	793	28	1256	21	794	27	101	75	0	.	254	40	160	55	227	40	305	55	0	.	283	50	906	32	505	44	345	30	408	50	726	38	1198	22	398	31	348	34	490	33	816	26	178	63	0	.	357	48	712	34	455	33	491	31	13	100	616	53	119	58	171	36	359	23	727	28	426	28	460	33	563	27	170	65	66	77	93	73	358	45	198	51	61	100	405	42	196	58	361	39	77	68	207	49	50	100	245	37	508	36	352	43	309	43	194	54	131	65	159	60	102	49	35	84	396	30	335	44	454	36	515	34	667	28	1150	26	209	34	311	42	352	36	0	.	42125	3
	51-60 cm	594	34	432	29	273	43	1198	24	57	.	554	54	1276	24	2623	18	3626	13	1129	24	298	47	206	46	460	37	83	.	243	56	549	37	283	45	730	35	53	100	494	39	145	57	227	38	0	.	238	52	40	79	1959	19	1266	29	1127	25	991	29	52	74	19	100	208	51	123	54	329	46	123	58	12	.	169	51	966	32	217	50	479	39	497	45	768	31	670	26	533	36	74	53	572	41	584	29	247	46	0	.	259	48	456	40	465	39	584	30	6	100	534	73	0	.	123	44	261	33	342	45	246	33	305	35	459	34	114	71	96	70	0	.	173	62	133	77	47	100	288	45	167	68	246	39	192	66	59	73	44	73	216	55	332	40	156	59	245	48	347	48	165	59	199	53	137	80	20	100	191	47	262	48	485	39	601	36	375	35	797	29	470	40	215	38	388	32	0	.	38994	3
	61-70 cm	335	44	286	40	197	53	493	34	60	.	251	65	669	34	1381	24	2405	16	334	43	72	100	118	58	274	40	75	.	34	100	205	48	67	72	326	37	37	100	96	58	52	71	246	40	0	.	186	36	46	76	1071	24	224	42	1221	29	400	45	0	.	0	.	182	72	92	79	25	100	32	100	0	.	35	100	343	44	224	100	253	62	38	100	818	36	598	29	498	42	0	.	104	77	224	46	27	100	0	.	172	50	378	40	412	41	330	39	31	100	121	64	20	100	159	49	183	51	201	51	255	39	20	100	150	54	115	76	94	74	0	.	102	100	136	100	0	.	115	58	64	71	124	71	108	61	72	71	34	100	65	71	107	64	125	71	55	71	188	47	0	.	212	52	0	.	0	.	133	48	148	71	359	44	215	47	657	38	464	36	147	63	172	60	289	38	0	.	21389	5
	71-80 cm	167	52	76	71	203	45	751	29	0	.	47	100	226	65	715	33	1023	24	168	50	42	100	142	73	253	54	0	.	34	100	192	57	43	100	126	58	45	100	0	.	83	72	239	58	0	.	120	61	0	.	263	47	290	52	393	38	115	71	37	100	0	.	0	.	93	100	82	73	0	.	0	.	0	.	438	45	91	100	37	100	45	100	198	60	319	43	427	42	36	100	90	100	24	100	38	100	0	.	201	100	72	74	88	100	208	64	0	.	66	100	0	.	21	100	103	59	83	59	51	71	84	71	147	49	0	.	0	.	0	.	39	100	73	71	39	100	174	51	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	43	100	0	.	0	.	0	.	151	67	0	.	112	74	0	.	0	.	82	59	40	100	177	51	64	100	479	40	134	100	109	71	131	60	42	100	0	.	10720	7
	81-90 cm	67	100	52	100	217	62	120	71	0	.	0	.	0	.	348	49	612	35	0	.	0	.	0	.	0	.	61	.	0	.	177	71	0	.	136	71	0	.	65	100	59	100	0	.	0	.	31	100	0	.	50	100	0	.	176	58	0	.	0	.	0	.	53	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	267	59	115	72	0	.	53	100	67	100	0	.	52	100	63	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	187	74	297	53	0	.	126	74	28	100	28	100	73	71	27	100	116	59	0	.	27	100	38	100	0	.	43	100	0	.	0	.	0	.	75	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	0	.	0	.	0	.	0	.	119	74	0	.	0	.	0	0	98	100	136	71	135	71	98	71	0	.	61	100	38	100	51	100	0	.	4693	12
	91-100 cm	0	.	54	100	0	.	119	71	0	.	0	.	0	.	67	100	99	71	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	100	0	.	125	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	114	100	0	.	75	100	0	.	0	.	0	.	181	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56	100	52	100	0	.	111	71	0	.	143	73	0	.	0	.	0	0	56	100	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	71	0	.	60	100	0	.	0	.	0	.	45	100	0	.	0	.	0	.	1550	21
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	84	100	138	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	105	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	112	100	0	.	0	.	0	.	0	.	196	100	94	100	0	.	148	79	0	.	0	.	0	.	0	.	201	100	0	.	175	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1388	29
	totale	3202	20	2273	22	2147	26	4650	20	293	.	1713	41	5705	20	9905	14	17186	10	5935	17	894	34	1602	31	2871	25	254	.	813	47	2492	33	1937	30	3623	25	494	54	1604	36	687	40	1364	32	0	.	2512	24	187	72	9066	13	4028	22	6396	18	3447	25	454	37	89	71	1088	39	751	46	932	38	1363	43	23	.	1293	38	4243	25	2211	36	1785	30	1987	38	3426	27	4812	18	2980	27	1081	36	1934	27	3018	23	1016	40	0	.	1203	45	3203	24	2640	26	3231	21	98	93	3042	47	399	57	1803	22	2602	21	4089	17	3218	20	2386	22	3417	20	900	54	330	74	262	73	1144	39	803	48	230	83	1837	39	745	45	1449	32	855	47	706	38	266	74	1255	33	1593	31	1140	37	1136	33	1251	33	543	61	1114	46	661	38	328	51	2075	22	1260	40	2275	29	2081	28	3570	23	3867	21	1753	29	1318	30	1923	26	0	.	201767	2
alte quote	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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	72	49	116	56	1054	13	333	29	1	.	376	26	0	.	0	.	21	.	0	.	11	74	161	36	184	48	120	52	0	.	228	26	494	19	233	24	621	18	1035	16	1063	15	93	36	99	46	19	59	345	26	24	89	155	29	12	71	41	63	140	39	114	56	239	32	205	36	0	.	71	52	256	34	60	59	121	34	0	.	68	61	73	49	0	.	0	.	203	33	152	34	147	46	0	.	0	.	0	.	208	34	201	33	168	30	14	47	1	.	0	.	119	28	36	45	58	62	131	51	176	38	153	32	115	38	95	43	249	41	11	118	0	.	174	37	0	.	3	71	149	29	27	68	110	73	38	47	14	100	0	.	0	.	0	.	1047	18	766	17	643	18	24	71	2	.	0	.	4	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13496	4
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	265	39	407	40	1956	13	739	19	8	.	701	25	0	.	0	.	35	.	0	.	62	56	386	40	547	36	165	57	0	.	397	37	1010	20	886	27	1230	18	1948	14	1987	13	200	48	166	46	19	59	557	26	41	139	397	29	47	88	77	58	474	39	299	38	430	38	455	30	0	.	153	42	598	35	84	47	388	32	0	.	114	55	81	64	0	.	0	.	257	40	567	30	194	44	0	.	0	.	0	.	123	41	383	30	250	35	81	87	0	.	0	.	408	33	148	39	155	54	387	36	216	39	493	30	218	42	144	35	656	35	34	67	0	.	237	45	0	.	7	100	413	25	121	45	180	59	91	50	80	78	0	.	0	.	0	.	1591	15	1681	19	1479	19	123	58	26	.	0	.	109	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28160	4
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	797	32	698	33	3250	12	1004	22	17	.	807	24	0	.	0	.	0	.	0	.	275	61	419	40	624	29	504	40	0	.	536	37	1567	18	1084	22	1354	20	2580	14	2998	13	627	39	204	42	92	84	808	25	155	84	563	35	65	79	211	61	290	35	446	42	498	31	835	29	0	.	252	44	838	28	322	41	746	28	0	.	187	56	266	56	0	.	0	.	385	30	773	31	415	32	0	.	0	.	0	.	239	43	444	29	415	38	169	53	0	.	0	.	433	29	81	50	157	56	446	40	405	45	401	36	412	35	248	36	520	38	75	65	0	.	542	33	0	.	0	.	569	26	153	42	188	62	82	64	33	77	0	.	10	.	0	.	2073	17	1744	17	1874	18	225	47	10	.	0	.	146	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39588	3
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	826	31	687	34	4144	13	1670	20	0	.	998	22	0	.	0	.	9	.	0	.	281	53	656	33	699	30	305	47	0	.	898	29	2399	17	1025	20	1515	20	3105	13	3754	12	621	38	243	51	71	80	641	28	116	58	684	30	127	64	162	49	681	30	407	37	352	31	883	29	0	.	314	43	723	26	260	48	723	28	0	.	152	68	188	56	0	.	0	.	625	33	683	28	555	35	0	.	0	.	0	.	231	42	476	30	557	31	42	63	0	.	0	.	276	33	113	52	154	58	279	42	470	58	557	38	336	57	673	41	487	34	31	72	0	.	440	34	0	.	30	72	664	24	157	42	230	43	216	40	89	100	0	.	0	.	0	.	2189	18	1847	17	1920	18	196	54	0	.	0	.	44	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44885	3
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	846	33	807	37	3742	14	1237	20	39	.	785	28	0	.	0	.	23	.	0	.	207	66	346	34	853	27	403	40	0	.	755	27	1908	18	981	25	1819	21	2736	15	2718	13	438	42	117	61	244	66	962	28	187	47	628	34	139	58	68	73	672	31	184	58	306	43	738	34	0	.	236	42	590	33	449	36	737	29	0	.	228	65	34	72	0	.	0	.	590	30	979	30	552	35	0	.	0	.	0	.	319	36	483	31	538	35	78	61	0	.	0	.	284	41	109	60	101	61	298	47	198	45	356	40	344	48	367	32	480	34	145	58	0	.	369	32	0	.	0	0	391	29	229	49	201	53	362	44	0	.	0	.	0	.	0	.	1899	16	1553	19	2035	20	186	54	0	.	0	.	165	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40776	3
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	514	37	223	52	2451	17	922	28	31	.	413	32	0	.	0	.	0	.	0	.	71	71	216	53	319	39	156	46	0	.	579	34	1045	22	676	29	1128	26	1689	19	1520	22	523	38	359	63	39	100	269	39	31	100	333	45	42	100	101	78	575	38	438	43	39	72	469	42	0	.	174	62	262	44	512	45	1064	31	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	511	37	276	57	249	66	0	.	0	.	0	.	195	39	248	40	303	37	24	100	0	.	0	.	115	54	47	71	123	78	149	52	204	48	165	52	255	57	442	43	666	41	88	73	0	.	550	53	0	.	32	100	202	42	278	53	86	74	284	49	62	100	0	.	0	.	0	.	1141	24	837	24	1233	23	0	.	0	.	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26043	5
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	139	58	166	52	1378	20	727	28	0	.	264	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	72	352	48	86	100	0	.	636	38	627	31	184	51	786	28	709	26	605	26	337	54	107	100	41	100	333	44	174	50	183	50	0	.	47	100	230	44	128	52	133	50	527	47	0	.	67	71	379	44	488	48	449	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	409	36	132	58	82	100	0	.	0	.	0	.	258	65	233	75	195	50	25	100	0	.	0	.	133	50	86	58	66	100	72	71	145	80	270	63	159	52	412	35	82	72	0	.	0	.	87	73	0	.	39	100	89	71	142	75	47	100	28	100	0	.	0	.	0	.	0	.	985	30	293	42	779	28	49	100	0	.	0	.	61	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15719	6
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	283	47	244	45	0	.	189	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	201	59	0	.	0	.	148	51	417	47	215	45	232	47	607	39	378	44	55	100	0	.	65	100	44	100	162	73	116	72	0	.	123	71	0	.	0	.	107	100	40	100	0	.	0	.	166	54	84	71	383	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	112	72	85	100	40	100	0	.	0	.	0	.	79	100	57	100	65	100	0	0	0	.	0	.	67	71	28	100	89	71	23	100	0	.	53	100	93	75	59	100	0	.	47	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	0	.	0	.	646	32	88	59	69	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6056	10
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	240	50	110	71	0	.	128	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	100	0	.	0	.	262	47	97	72	131	71	115	71	186	58	48	100	69	100	0	.	0	.	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56	100	60	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	77	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	111	71	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	225	45	137	58	27	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2460	15
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	133	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	0	.	0	.	157	71	318	46	52	100	81	100	59	100	0	.	0	.	0	.	70	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	38	100	0	.	61	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	100	0	.	0	.	0	.	129	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	100	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1459	23
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	3508	30	3105	30	18534	10	7118	16	97	.	4660	18	0	.	0	.	88	.	0	.	907	50	2262	30	3849	22	1739	34	0	.	4490	21	9564	14	5414	18	8960	15	14911	10	15123	10	3045	29	1354	36	590	65	3959	22	956	46	3128	24	431	58	831	49	3062	27	2015	33	2104	30	4151	25	0	.	1319	36	3905	23	2319	33	4671	22	0	.	750	45	670	44	0	.	0	.	3160	26	3647	23	2302	28	0	.	0	.	0	.	1782	29	2525	25	2491	24	472	45	1	.	0	.	1913	25	648	41	903	49	1785	32	1814	38	2446	28	1933	33	2600	29	3198	28	431	62	0	.	2399	27	0	.	111	83	2558	22	1106	43	1043	40	1151	37	279	90	0	.	10	.	0	.	11835	12	8947	13	10126	13	803	46	38	.	0	.	596	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	218642	2
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	.	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	296	28	233	29	179	45	164	30	72	49	159	44	1426	13	942	15	1426	16	722	18	152	44	148	39	217	31	2	.	58	46	296	27	345	30	369	42	30	51	263	24	549	18	315	20	621	18	1321	14	1073	15	631	17	381	29	413	29	546	20	101	43	184	27	118	43	119	40	213	31	238	36	239	32	388	38	136	51	182	34	472	27	148	39	238	24	299	27	256	36	156	42	200	37	142	40	345	32	152	34	155	44	183	36	208	39	190	28	229	32	415	25	216	26	480	23	316	29	593	22	623	20	368	27	526	22	181	41	180	37	171	30	232	28	202	33	271	39	61	56	68	50	285	28	99	54	113	47	179	27	140	36	198	45	221	40	97	45	46	54	21	61	124	60	1161	17	841	15	938	15	66	39	88	34	107	37	244	29	314	33	78	42	131	57	127	37	0	.	29162	3
	21-30 cm	393	25	320	33	326	35	507	30	289	37	643	32	2627	12	1846	15	2142	15	1644	16	122	42	221	37	467	28	0	.	141	38	763	27	980	26	568	31	96	76	506	31	1070	19	1079	24	1230	18	2446	13	2032	13	1222	16	565	30	943	23	918	20	158	51	409	28	248	39	204	38	527	36	658	33	435	38	710	24	497	28	509	34	773	29	509	43	659	23	634	24	345	29	227	37	232	34	515	31	474	33	567	30	216	41	516	25	305	36	463	37	148	38	835	25	360	30	589	29	618	26	1112	22	1392	21	826	24	921	22	585	31	273	35	528	28	388	30	189	35	680	34	336	44	148	61	429	32	96	60	106	65	461	23	439	34	359	35	187	38	300	36	115	69	47	89	63	74	1756	14	1790	18	1898	16	278	35	181	30	178	45	527	34	407	37	315	43	100	46	359	36	0	.	57217	2
	31-40 cm	449	29	531	30	244	45	518	33	875	30	972	26	4259	10	2469	14	2615	13	2294	16	106	58	372	36	687	27	10	.	410	44	885	27	1182	22	1123	26	136	64	759	29	1657	17	1239	20	1354	20	3147	13	3016	13	2241	16	978	23	996	27	1392	19	225	61	592	33	148	46	288	48	433	27	866	34	504	30	1201	24	576	32	844	30	1044	24	757	31	1207	21	1093	24	661	36	597	34	246	33	600	31	551	25	773	31	543	28	835	32	321	36	464	32	240	43	1068	45	489	33	497	26	691	25	948	20	866	22	589	24	784	23	661	34	417	44	473	32	596	27	359	36	559	36	505	38	102	55	957	24	164	78	160	50	629	24	407	27	518	34	311	41	256	35	210	42	188	64	127	61	2215	16	1834	17	2382	15	405	31	372	39	268	34	782	27	601	27	319	35	221	43	316	31	0	.	75773	2
	41-50 cm	900	27	288	35	507	33	779	25	900	29	996	27	5626	12	3175	14	3126	15	2526	14	101	59	395	42	578	29	24	.	522	38	1046	25	1090	24	1269	26	97	64	1480	22	2541	17	1193	19	1515	20	3565	12	3781	12	3066	15	1036	24	1327	21	1436	19	218	47	684	30	381	34	322	37	907	25	711	32	352	31	1166	25	906	32	819	32	1068	20	669	36	1448	23	1198	22	550	29	536	30	490	33	816	26	802	29	683	28	912	28	712	34	455	33	491	31	244	40	1092	32	676	28	213	31	359	23	727	28	703	21	573	28	718	24	449	36	537	51	649	34	695	36	871	34	548	32	436	39	196	58	801	25	77	68	237	44	714	23	402	28	738	28	568	31	398	40	194	54	131	65	159	60	2291	17	1882	16	2316	15	531	34	454	36	515	34	711	27	1150	26	209	34	311	42	352	36	0	.	87010	2
	51-60 cm	594	34	432	29	273	43	1198	24	903	32	1360	30	5018	12	3860	14	3666	13	1915	18	298	47	206	46	484	35	83	.	450	43	896	26	1136	23	1133	27	53	100	1249	22	2054	17	1208	22	1819	21	2974	14	2759	13	2397	17	1383	27	1371	24	1953	20	239	40	647	33	347	38	191	43	1002	26	307	42	318	41	907	29	966	32	453	32	1069	25	945	29	1505	21	670	26	761	32	108	43	572	41	584	29	837	25	979	30	811	28	456	40	465	39	584	30	326	35	1017	41	538	35	201	35	261	33	342	45	531	27	413	30	560	30	413	39	293	38	356	40	517	38	500	31	527	33	433	35	167	68	614	25	192	66	59	73	435	27	445	36	533	32	518	35	245	48	347	48	165	59	199	53	2036	16	1573	19	2226	18	448	36	485	39	601	36	540	36	797	29	470	40	215	38	388	32	0	.	79770	2
	61-70 cm	335	44	286	40	197	53	493	34	575	35	474	42	3120	15	2303	18	2436	16	747	26	72	100	118	58	274	40	75	.	105	58	421	36	386	35	481	29	37	100	675	30	1097	21	922	23	1128	26	1875	17	1566	22	1594	20	584	42	1261	28	669	31	31	100	333	45	224	61	193	55	600	37	470	41	39	72	504	39	343	44	399	62	514	37	550	42	1881	23	598	29	498	42	28	100	104	77	224	46	538	35	276	57	421	44	378	40	412	41	330	39	227	36	368	34	322	35	182	44	183	51	201	51	370	31	67	58	272	46	264	44	298	40	165	52	357	50	578	40	666	41	203	45	64	71	674	45	108	61	103	58	236	38	343	44	193	49	409	40	117	62	188	47	0	.	212	52	1141	24	837	24	1366	21	148	71	359	44	215	47	724	36	464	36	147	63	172	60	289	38	0	.	47432	3
	71-80 cm	167	52	76	71	203	45	751	29	139	58	213	46	1604	19	1442	22	1023	24	431	32	42	100	142	73	253	54	0	.	34	100	269	46	395	44	212	53	45	100	636	38	710	28	423	39	786	28	829	23	605	26	600	37	396	46	434	35	448	37	212	45	183	50	0	.	140	74	312	38	128	52	133	50	527	47	438	45	158	65	415	41	532	45	647	34	319	43	427	42	36	100	90	100	24	100	447	34	132	58	283	76	72	74	88	100	208	64	258	65	299	62	195	50	46	71	103	59	83	59	185	41	170	46	212	46	72	71	145	80	270	63	199	46	485	31	121	58	174	51	0	.	87	73	0	.	39	100	89	71	184	62	47	100	28	100	0	.	151	67	0	.	112	74	985	30	293	42	861	26	89	71	177	51	64	100	540	37	134	100	109	71	131	60	42	100	0	.	26439	5
	81-90 cm	67	100	52	100	217	62	120	71	49	100	0	.	283	47	592	34	612	35	189	74	0	.	0	.	0	.	61	.	0	.	177	71	201	59	136	71	0	.	213	47	476	43	215	45	232	47	638	37	378	44	105	71	0	.	241	50	44	100	162	73	116	72	53	100	123	71	0	.	0	.	107	100	40	100	267	59	115	72	166	54	136	58	450	40	0	.	52	100	63	100	0	.	0	.	112	72	85	100	40	100	0	.	187	74	297	53	79	100	182	59	93	76	28	100	73	71	27	100	184	46	28	100	116	59	61	73	0	.	96	71	93	75	59	100	0	.	122	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	49	100	0	.	0	.	0	.	119	74	646	32	88	59	69	71	98	100	136	71	135	71	98	71	0	.	61	100	38	100	51	100	0	.	10749	8
	91-100 cm	0	.	54	100	0	.	119	71	0	.	0	.	240	50	177	58	99	71	128	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	100	0	.	0	.	262	47	97	72	183	58	115	71	310	45	48	100	69	100	0	.	0	.	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	114	100	0	.	131	71	60	100	0	.	0	.	181	73	0	.	0	.	0	.	68	100	0	.	56	100	52	100	0	.	111	71	0	.	143	73	0	.	38	100	0	0	56	100	77	100	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	111	71	57	100	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	81	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	225	45	137	58	79	58	0	.	60	100	0	.	0	.	0	.	45	100	0	.	0	.	0	.	4010	12
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	217	72	138	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	100	0	.	51	100	0	.	0	.	157	71	318	46	52	100	186	71	59	100	0	.	0	.	0	.	70	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	38	100	0	.	61	100	0	.	0	.	0	.	0	.	112	100	0	.	0	.	68	100	0	.	196	100	94	100	129	100	148	79	0	.	0	.	0	.	0	.	201	100	0	.	175	59	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	0	.	0	.	63	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	100	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2847	18
	totale	3202	20	2273	22	2147	26	4650	20	3802	28	4818	24	24239	9	17023	10	17283	10	10596	12	894	34	1602	31	2959	24	254	.	1720	35	4754	22	5786	17	5362	20	494	54	6095	18	10251	13	6778	16	8960	15	17423	9	15310	10	12112	12	5381	19	6986	17	7406	16	1410	34	3217	23	1519	32	1581	34	3994	22	3378	26	2128	29	5444	21	4243	25	3530	26	5689	18	4306	25	8097	17	4812	18	3730	23	1751	28	1934	27	3018	23	4175	22	3647	23	3505	24	3203	24	2640	26	3231	21	1880	28	5567	28	2889	22	2275	20	2603	21	4089	17	5131	15	3034	19	4320	19	2686	28	2144	34	2709	26	3077	25	3403	25	3428	26	2269	34	745	45	3847	21	855	47	817	35	2824	21	2361	27	2635	24	2291	26	1415	32	1251	33	553	60	1114	46	12496	12	9275	13	12201	12	2062	30	2313	28	2081	28	4165	22	3867	21	1753	29	1318	30	1923	26	0	.	420409	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. 2304855. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1946577