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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)
bosco di protezione contro colate di fango/smottamenti (2022) · specie arborea principale
suddivisione regionale: circondario forestale (2023)
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
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
bosco di protezione contro colate di fango/smottamenti (2022)	specie arborea principale	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	.
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all'interno	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	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	203	.	531	62	1891	31	268	78	27	100	368	42	0	.	39	100	0	.	0	.	0	.	0	.	124	82	0	.	0	.	534	56	552	53	1015	44	930	39	2719	26	1035	41	63	69	0	.	0	.	0	.	56	.	176	78	0	.	41	81	32	83	388	95	0	.	579	69	166	63	268	63	362	56	0	.	286	66	84	100	0	.	0	.	0	.	0	.	246	64	0	.	0	.	57	94	0	.	0	.	543	56	191	72	378	53	0	.	37	100	31	100	226	89	10	100	0	.	255	.	276	.	970	44	133	92	93	100	109	100	184	100	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	.	0	.	0	.	22	.	0	.	1248	42	1939	26	2240	29	0	.	0	.	0	.	15	.	12	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21981	8
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	190	71	163	59	431	59	236	89	632	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	200	91	0	.	119	100	0	.	105	100	0	0	388	61	4	100	0	.	0	.	0	.	90	63	0	.	144	100	376	58	7	100	0	.	317	100	24	100	13	100	52	78	75	.	310	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	282	88	0	.	141	75	18	100	0	.	0	.	0	.	81	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	0	.	196	67	144	70	265	96	26	100	0	.	0	.	45	71	167	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	.	0	.	0	.	72	.	0	.	8	100	160	89	153	88	0	.	0	.	0	.	6	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5667	15
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	84	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	175	61	0	.	62	59	264	73	94	67	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	215	62	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	447	52	173	39	84	69	0	.	0	.	0	.	8	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1709	22
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	59	80	213	70	40	82	170	66	232	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	100	72	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	100	20	73	44	74	24	100	0	.	5	100	264	71	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	52	100	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	819	30	798	40	348	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3264	16
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	101	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	100	51	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	245	51
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	51
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	79	805	40	296	80	253	69	628	34	46	.	139	75	135	.	0	.	0	.	0	.	360	55	0	.	0	.	206	66	42	71	148	55	10	100	8	100	0	.	342	45	200	73	0	.	0	.	48	.	22	75	0	.	10	100	47	60	127	100	0	.	45	76	46	72	420	70	281	63	55	.	131	83	174	74	0	.	0	.	117	.	75	.	172	57	0	.	384	76	38	71	0	.	0	.	0	.	31	95	0	.	41	83	463	59	39	61	0	.	82	100	4	100	0	.	0	.	244	52	230	61	70	77	13	100	259	72	0	.	87	83	148	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	.	0	.	0	.	99	.	0	.	0	.	0	.	456	45	81	.	0	.	0	.	29	.	23	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8294	11
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	68	181	38	0	.	38	100	167	45	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	61	69	0	.	0	.	157	77	32	100	36	94	51	100	5	100	0	.	84	62	24	100	0	.	0	.	0	.	43	60	0	.	16	71	11	100	18	100	0	.	5	100	10	128	133	86	68	83	23	.	158	50	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	53	81	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	2	100	0	.	16	73	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	1	100	46	64	40	73	0	.	0	.	0	.	50	75	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	158	55	26	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1813	15
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	100	84	95	0	.	77	100	33	100	17	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	93	0	.	0	.	40	100	17	100	5	100	106	85	0	.	0	.	210	73	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	102	71	141	68	21	100	0	.	80	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	100	0	.	0	.	39	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	72	0	.	24	100	0	.	24	100	46	80	0	.	5	.	0	.	0	.	3	100	0	.	139	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	83	2	100	89	90	52	.	0	.	0	.	0	.	13	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1668	20
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	50	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	27	77	26	65	258	52	36	72	45	64	0	.	0	.	0	.	36	100	14	72	23	100	0	.	11	100	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	74	84	85	15	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	712	25
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	157	100	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	127	66	22	100	166	74	136	67	602	47	240	89	34	75	341	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1947	23
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	209	61	0	.	11	100	31	70	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	2	100	30	74	137	69	113	60	78	49	57	86	34	73	2	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	70	0	0	36	66	12	84	0	.	41	65	0	.	0	.	0	.	13	.	0	.	56	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	78	53	97	2	100	142	63	174	81	382	49	20	100	86	68	198	65	0	.	0	.	29	81	36	95	10	100	10	100	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	72	57	100	43	117	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2351	15
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	203	.	939	49	3429	24	995	50	693	56	1860	30	62	.	180	68	135	.	0	.	0	.	0	.	642	52	0	.	0	.	1140	45	732	46	1846	35	1252	34	3305	24	1714	31	1214	37	229	74	0	.	0	.	104	.	365	63	0	.	211	92	466	58	540	75	0	.	1007	66	348	63	1054	47	867	50	156	.	1005	45	258	80	0	.	0	.	131	.	83	.	886	59	0	.	539	72	151	71	0	.	0	.	645	51	540	42	446	53	424	43	835	44	1358	32	785	45	284	57	589	45	264	.	281	.	1696	37	656	43	504	75	177	88	600	82	0	.	220	71	325	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	.	0	.	0	.	199	.	0	.	2756	25	3310	22	3724	23	159	.	0	.	0	.	58	.	49	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49672	6
all'esterno	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	.
	abete rosso	354	37	507	36	881	42	914	38	2624	31	1600	34	14197	11	5371	15	4627	17	2446	19	45	81	253	65	439	49	0	.	793	46	2729	26	2632	25	2295	30	4	75	2871	26	7411	16	2958	22	6558	18	8033	13	5296	15	2202	24	1238	30	1959	24	3923	20	266	72	1332	29	523	46	511	43	1595	31	1355	34	1652	31	1993	27	1049	36	1525	38	2279	28	1963	34	2891	26	1330	30	843	46	301	44	274	54	363	50	1604	31	2401	26	1336	32	933	37	777	35	833	38	620	51	3198	40	1109	38	54	100	47	100	0	.	236	47	85	72	616	37	684	34	1501	41	694	44	1100	48	1790	30	1362	31	750	42	140	62	1233	31	142	68	255	51	2026	22	863	38	797	40	718	42	169	66	302	47	10	100	433	68	3314	19	2450	25	4377	18	1056	37	761	37	699	37	1387	31	1869	29	85	94	445	50	585	38	0	.	153045	3
	abete bianco	252	72	43	91	147	60	975	34	621	41	1384	39	2141	25	6212	15	4666	17	2141	22	32	64	137	60	383	49	0	.	353	63	369	59	964	40	609	44	4	100	307	54	387	40	313	44	294	61	910	40	0	0	3559	21	1551	31	3232	20	1590	26	531	53	1086	37	560	35	460	46	1414	39	366	57	201	62	760	35	1007	38	81	73	482	46	705	51	1230	26	185	59	520	34	283	63	143	46	385	36	602	54	698	36	444	43	534	59	338	39	510	58	18	100	130	59	169	100	0	.	0	.	35	100	414	52	278	60	255	70	550	43	26	100	121	95	339	43	299	58	1127	41	205	52	76	100	1017	35	34	74	331	50	382	52	482	47	630	32	445	49	260	69	502	53	70	100	202	68	156	98	386	54	800	36	400	44	141	61	268	53	1031	32	426	34	95	85	19	100	87	58	0	.	59311	4
	pino	28	100	21	71	21	100	75	100	0	.	0	.	312	75	110	60	455	35	403	55	45	85	68	70	186	45	0	.	22	100	45	71	0	.	268	67	69	100	0	.	266	42	408	42	52	100	581	42	954	28	295	45	18	100	230	58	0	.	50	100	0	.	0	.	0	.	44	100	4	100	178	100	0	.	41	100	0	.	58	60	0	.	54	100	334	39	101	63	99	53	4	72	120	51	72	84	8	100	0	.	85	68	118	77	203	66	0	.	17	100	89	79	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	41	100	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	30	71	10	100	0	.	20	100	0	.	23	71	0	.	30	100	0	.	0	.	69	100	0	.	426	35	266	41	551	37	0	.	25	100	237	46	84	65	193	42	156	48	87	73	57	100	0	.	8939	9
	larice	31	91	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	181	57	0	.	91	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	58	100	0	.	40	87	0	.	51	100	329	38	324	42	246	56	2376	17	5291	14	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	0	.	155	73	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	58	100	14	100	30	100	27	100	445	49	528	35	553	41	414	43	0	.	82	80	1409	24	506	38	602	56	0	.	0	.	0	.	186	51	0	.	0	.	0	.	67	100	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	57	73	0	.	22	100	0	.	68	100	4707	20	1902	22	1010	25	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	179	54	0	.	22718	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	69	0	.	9	100	261	46	1383	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	544	33	287	38	95	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2622	14
	altre conifere	42	75	0	.	72	100	85	72	0	.	14	74	36	93	0	.	529	44	2	100	0	.	0	.	0	.	254	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	93	0	.	0	.	8	75	25	43	11	74	77	99	279	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	349	98	12	72	-19	104	5	100	0	.	67	100	11	100	6	100	40	77	0	.	5	100	0	.	4	100	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	58	100	27	62	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	6	100	4	100	3	64	0	.	0	.	18	71	47	71	9	81	0	.	0	.	0	.	0	.	2214	26
	faggio	1233	27	827	30	691	34	1902	30	329	48	418	41	2092	31	3038	18	4082	15	2993	18	267	52	756	38	1219	28	0	.	293	63	763	39	721	36	1277	35	0	.	747	35	638	46	468	39	14	76	665	37	0	.	3120	18	1248	29	868	37	1377	30	235	46	153	45	299	34	212	47	301	45	368	46	54	59	1285	32	751	42	524	56	936	32	918	32	1693	29	2014	22	1469	31	812	30	799	36	1313	28	364	37	321	67	704	35	559	33	357	39	803	33	0	.	154	67	0	.	818	34	882	34	711	35	1265	30	984	32	555	43	750	42	32	100	19	100	396	63	62	81	436	47	362	64	71	73	1053	30	20	95	81	49	341	37	358	40	961	32	545	45	597	45	239	50	163	72	212	76	0	.	30	74	447	42	239	47	505	38	522	42	865	34	871	29	756	45	356	42	438	32	0	.	66386	3
	acero	369	30	183	36	55	79	35	73	25	75	202	50	714	23	470	29	363	24	549	27	144	49	117	54	229	41	0	.	60	74	83	51	274	38	91	56	3	100	276	31	130	42	115	79	37	68	114	45	3	100	428	27	175	34	51	51	303	33	100	57	176	43	84	64	142	88	35	52	138	44	35	78	230	57	168	53	123	53	335	39	225	49	580	32	103	53	168	45	179	40	101	39	287	42	132	45	109	47	74	70	320	54	57	78	106	52	34	100	102	72	12	100	31	91	24	100	23	90	22	42	90	72	32	73	158	45	63	75	0	.	139	60	167	44	175	43	37	66	9	78	108	50	0	.	31	63	38	52	80	37	83	54	110	48	38	71	10	100	0	.	73	64	9	100	54	64	260	32	85	52	216	43	68	54	354	28	113	48	244	55	70	60	249	51	0	.	13011	5
	frassino	263	45	382	44	32	83	75	87	0	.	189	65	94	93	455	45	574	32	59	46	121	92	34	56	174	51	0	.	166	70	413	67	403	47	287	38	9	100	223	49	42	100	5	71	79	58	106	59	0	.	565	29	422	66	103	51	57	54	70	61	16	100	4	100	3	100	6	100	512	59	0	.	113	79	485	52	130	67	85	55	138	80	288	43	233	46	139	48	57	58	178	51	94	55	259	52	47	79	247	68	242	38	267	58	238	45	18	100	213	100	49	96	24	64	35	64	183	62	132	61	1	100	65	53	162	73	52	70	0	.	184	50	144	52	67	60	185	86	97	84	24	74	1	100	9	77	12	100	32	90	92	79	210	58	71	64	47	73	0	.	71	71	76	60	136	63	125	53	64	72	445	49	49	67	201	39	217	40	174	65	71	59	120	66	0	.	13041	7
	quercia	353	55	81	71	0	.	396	48	0	.	0	.	33	61	69	73	520	24	0	.	79	100	4	100	109	57	0	.	9	100	62	100	51	80	113	62	391	58	0	.	0	.	64	100	0	.	36	100	87	100	333	45	90	91	178	66	41	100	54	74	0	.	35	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	29	100	45	100	2	100	17	71	0	.	212	47	13	100	11	100	31	85	160	52	20	100	0	.	0	.	108	53	557	74	307	48	0	.	0	.	0	.	28	66	99	81	224	42	50	100	92	58	103	61	51	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	97	100	2	100	9	100	129	71	82	56	0	.	405	50	25	100	11	71	234	49	0	.	42	100	42	94	7	100	31	53	102	46	12	100	17	100	50	58	44	72	100	85	177	41	112	55	94	68	0	.	7173	10
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	314	52	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	289	50	274	72	224	61	284	41	600	40	231	53	225	64	1120	36	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	68	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3688	16
	altre latifoglie	277	45	174	36	142	44	98	67	0	.	72	73	326	26	214	27	580	27	80	33	99	52	53	59	57	50	0	.	23	87	232	55	76	45	179	49	14	65	154	47	113	47	48	81	311	43	549	35	464	54	363	36	134	44	64	60	109	45	0	.	26	55	7	100	0	100	24	60	91	51	6	76	38	50	3	100	36	73	134	44	136	70	116	40	39	48	95	69	5	75	214	51	18	77	100	52	63	54	99	66	257	55	140	43	189	64	94	66	397	51	126	73	185	40	392	31	873	31	503	39	250	43	369	38	66	48	144	57	8	72	17	67	304	94	85	60	32	57	195	84	147	64	179	98	4	75	24	53	117	72	47	60	118	86	46	65	123	75	0	.	13	100	283	36	327	49	286	29	7	63	174	57	161	64	74	46	21	59	43	44	132	62	115	58	0	.	13322	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	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	3202	20	2273	22	2147	26	4650	20	3598	29	3879	28	20127	10	15940	11	16487	10	8673	14	832	36	1422	34	2824	25	254	.	1720	35	4754	22	5121	19	5158	21	494	54	4629	20	9364	14	4703	18	7600	16	13954	10	13520	10	10897	13	4957	20	6986	17	7403	16	1305	35	2789	26	1519	32	1370	36	3419	25	2838	27	2128	29	4436	21	3895	26	2477	32	4445	20	4150	26	6852	19	4554	19	3358	23	1751	28	1804	28	2740	24	3158	24	3647	23	2966	26	3052	25	2640	26	3221	22	1229	33	5027	31	2390	25	1776	23	1767	24	2731	21	4345	16	2512	22	3731	20	2422	29	1860	36	851	40	2360	31	2781	27	3251	27	1669	35	745	45	3628	22	529	45	817	35	2824	21	2361	27	2635	24	2243	27	1415	32	1251	33	354	75	1114	46	9559	14	5873	17	8123	14	1904	32	2313	28	2081	28	4107	22	3818	21	1753	29	1318	30	1923	26	0	.	365471	1
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	.
	abete rosso	354	37	507	36	881	42	914	38	2827	30	2131	30	16089	10	5638	14	4654	17	2814	17	45	81	293	58	439	49	0	.	793	46	2729	26	2756	24	2295	30	4	75	3405	23	7963	15	3972	20	7489	16	10752	12	6331	14	2265	23	1238	30	1959	24	3923	20	322	62	1508	27	523	46	552	40	1628	30	1743	34	1652	31	2571	26	1215	32	1793	34	2641	26	1963	34	3176	24	1414	28	843	46	301	44	274	54	363	50	1850	28	2401	26	1336	32	989	36	777	35	833	38	1163	38	3389	38	1488	31	54	100	83	71	31	100	462	50	95	65	616	37	939	37	1777	38	1663	32	1233	44	1883	29	1471	29	934	39	140	62	1236	31	142	68	255	51	2026	22	863	38	797	40	744	40	169	66	302	47	32	75	433	68	4563	18	4389	18	6617	15	1056	37	761	37	699	37	1401	31	1881	29	85	94	445	50	585	38	0	.	175026	2
	abete bianco	252	72	43	91	147	60	975	34	621	41	1574	36	2304	24	6643	14	4903	17	2773	19	32	64	137	60	383	49	0	.	353	63	369	59	968	39	609	44	4	100	507	48	387	40	432	42	294	61	1015	38	0	0	3946	20	1555	31	3232	20	1590	26	531	53	1176	35	560	35	604	42	1790	33	373	56	201	62	1077	38	1030	37	94	64	534	42	780	47	1541	24	185	59	520	34	283	63	143	46	385	36	884	46	698	36	585	37	552	58	338	39	510	58	18	100	210	52	169	100	0	.	0	.	35	100	414	52	278	60	255	70	559	42	26	100	317	55	483	37	564	55	1153	40	205	52	76	100	1062	34	201	84	331	50	382	52	482	47	630	32	461	47	260	69	502	53	142	71	202	68	164	93	546	46	953	34	400	44	141	61	268	53	1037	32	426	34	95	85	19	100	87	58	0	.	64978	4
	pino	28	100	21	71	21	100	75	100	0	.	0	.	395	63	110	60	455	35	403	55	45	85	68	70	186	45	0	.	22	100	45	71	0	.	268	67	69	100	0	.	266	42	583	34	52	100	643	38	1218	27	388	37	18	100	230	58	0	.	50	100	29	100	0	.	0	.	44	100	4	100	178	100	42	100	41	100	0	.	58	60	0	.	54	100	334	39	101	63	99	53	4	72	120	51	72	84	8	100	0	.	85	68	118	77	203	66	0	.	48	74	89	79	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	41	100	224	60	0	0	0	.	0	.	0	.	30	71	10	100	0	.	20	100	0	.	23	71	0	.	30	100	0	.	0	.	69	100	0	.	873	31	439	29	635	33	0	.	25	100	237	46	92	60	193	42	156	48	87	73	57	100	0	.	10648	8
	larice	31	91	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	181	57	0	.	91	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	58	100	0	.	40	87	0	.	51	100	388	34	537	37	286	50	2546	17	5523	13	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	37	100	227	59	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	58	100	14	100	30	100	27	100	491	46	549	34	597	38	437	41	0	.	88	75	1673	23	506	38	602	56	0	.	0	.	0	.	238	46	0	.	20	100	0	.	67	100	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	57	73	0	.	22	100	0	.	68	100	5527	17	2700	20	1358	22	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	179	54	0	.	25982	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	69	0	.	9	100	263	46	1484	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	624	31	338	35	95	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2868	14
	altre conifere	42	75	0	.	72	100	85	72	0	.	14	74	36	93	0	.	529	44	3	71	0	.	0	.	0	.	254	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	8	93	0	.	0	.	8	75	25	43	11	74	77	99	279	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	1	100	8	100	349	98	12	72	-19	104	7	79	0	.	67	100	11	100	6	100	40	77	0	.	5	100	0	.	4	100	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	100	1	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	10	100	0	.	0	.	58	100	27	62	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	6	100	4	100	3	64	0	.	0	.	18	71	47	71	9	81	0	.	0	.	0	.	0	.	2235	25
	faggio	1233	27	827	30	691	34	1902	30	329	48	499	36	2897	25	3334	18	4335	14	3621	16	313	47	895	34	1354	27	0	.	293	63	763	39	1081	30	1277	35	0	.	953	31	679	44	616	32	25	61	673	37	0	.	3462	17	1447	27	868	37	1377	30	283	42	174	41	299	34	223	45	347	40	495	42	54	59	1330	31	797	39	945	44	1216	29	973	31	1824	27	2188	21	1469	31	812	30	916	34	1388	27	536	31	321	67	1089	35	597	31	357	39	803	33	0	.	185	58	0	.	858	32	1345	30	750	34	1265	30	1066	31	559	43	750	42	32	100	263	49	625	45	132	56	448	45	622	48	71	73	1140	28	169	89	81	49	341	37	358	40	961	32	551	45	597	45	239	50	262	59	212	76	0	.	30	74	902	31	320	44	505	38	522	42	894	33	894	28	756	45	356	42	438	32	0	.	74680	3
	acero	369	30	183	36	55	79	35	73	25	75	266	42	895	20	470	29	401	24	715	23	144	49	117	54	229	41	0	.	60	74	83	51	335	33	91	56	3	100	433	34	162	39	151	64	88	65	119	43	3	100	512	24	199	32	51	51	303	33	100	57	220	36	84	64	158	79	46	46	156	41	35	78	235	55	178	51	256	51	402	35	248	46	737	27	103	53	168	45	179	40	101	39	295	41	185	39	109	47	88	61	320	54	57	78	106	52	36	96	102	72	12	100	33	85	24	100	39	61	22	42	92	70	32	73	158	45	63	75	1	100	184	48	207	39	175	43	37	66	9	78	158	42	10	100	31	63	38	52	80	37	83	54	110	48	38	71	10	100	0	.	73	64	9	100	56	62	418	29	111	46	216	43	68	54	354	28	113	48	244	55	70	60	249	51	0	.	14824	5
	frassino	263	45	382	44	32	83	75	87	0	.	259	55	179	66	455	45	651	31	92	46	138	81	34	56	174	51	0	.	166	70	413	67	489	42	287	38	9	100	262	44	60	77	10	61	185	55	106	59	0	.	775	29	422	66	103	51	57	54	70	61	17	94	4	100	3	100	6	100	512	59	0	.	117	76	587	45	270	48	105	48	138	80	368	38	233	46	139	48	57	58	178	51	94	55	336	46	47	79	247	68	281	36	267	58	238	45	18	100	213	100	49	96	46	48	35	64	207	56	132	61	25	94	111	45	162	73	57	64	0	.	184	50	147	51	67	60	324	65	97	84	24	74	1	100	9	77	12	100	32	90	92	79	210	58	71	64	47	73	0	.	71	71	117	49	139	62	214	49	116	60	445	49	49	67	201	39	230	38	174	65	71	59	120	66	0	.	14709	7
	quercia	353	55	81	71	0	.	396	48	0	.	0	.	33	61	69	73	571	23	0	.	79	100	4	100	109	57	0	.	9	100	62	100	52	79	113	62	391	58	0	.	0	.	64	100	0	.	36	100	87	100	333	45	90	91	178	66	41	100	54	74	0	.	35	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	29	100	52	89	2	100	17	71	0	.	212	47	13	100	11	100	31	85	160	52	20	100	0	.	0	.	108	53	557	74	307	48	0	.	5	100	0	.	54	51	125	66	482	33	85	65	137	44	103	61	51	100	0	.	36	100	14	72	23	100	0	.	108	91	2	100	44	82	129	71	82	56	0	.	405	50	25	100	11	71	234	49	0	.	42	100	42	94	47	65	115	64	116	41	12	100	17	100	50	58	44	72	100	85	177	41	112	55	94	68	0	.	7885	10
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	470	48	42	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	416	40	296	67	390	47	420	35	1202	31	471	52	259	56	1461	29	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	134	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5635	12
	altre latifoglie	277	45	174	36	142	44	98	67	0	.	75	69	535	29	214	27	591	26	111	31	99	52	54	58	57	50	0	.	23	87	232	55	81	42	179	49	14	65	156	47	144	40	185	56	425	35	626	31	521	49	397	34	136	43	64	60	109	45	0	.	30	50	7	100	0	100	24	60	91	51	6	76	45	43	3	100	71	49	145	41	136	70	158	34	39	48	95	69	5	75	227	48	18	77	156	48	63	54	99	66	257	55	140	43	189	64	116	55	450	47	128	71	326	35	566	33	1255	25	523	38	336	36	567	34	66	48	144	57	37	65	53	69	314	91	95	55	40	50	195	84	147	64	179	98	4	75	24	53	117	72	47	60	118	86	46	65	123	75	5	100	13	100	355	31	427	39	403	25	7	63	174	57	161	64	74	46	21	59	43	44	132	62	115	58	0	.	15673	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	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	3202	20	2273	22	2147	26	4650	20	3802	28	4818	24	23556	9	16935	10	17180	10	10533	12	894	34	1602	31	2959	24	254	.	1720	35	4754	22	5762	17	5158	21	494	54	5769	18	10096	13	6549	16	8852	15	17259	9	15234	10	12112	12	5186	19	6986	17	7403	16	1410	34	3154	24	1519	32	1581	34	3885	23	3378	26	2128	29	5444	21	4243	25	3530	26	5312	19	4306	25	7857	17	4812	18	3358	23	1751	28	1934	27	2823	24	4044	22	3647	23	3505	24	3203	24	2640	26	3221	22	1874	28	5567	28	2836	23	2200	20	2602	21	4089	17	5130	15	2796	20	4320	19	2686	28	2141	34	2547	28	3015	26	3285	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	12315	12	9183	13	11848	12	2062	30	2313	28	2081	28	4165	22	3867	21	1753	29	1318	30	1923	26	0	.	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. 2305671. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1939259