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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 processi idrologici nei torrenti (2022) · specie arborea principale
suddivisione regionale: circondario forestale (2023)
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-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 processi idrologici nei torrenti (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	.	1264	43	515	48	7850	14	2798	20	213	53	322	42	0	.	4	.	110	100	0	.	281	88	1711	34	1000	38	1252	46	0	.	910	43	4564	20	1667	32	2846	26	5362	16	3027	21	151	53	130	72	0	.	976	40	0	.	231	71	59	.	0	.	246	95	474	56	915	42	1551	34	188	50	313	55	1833	29	675	50	1237	39	0	.	0	.	102	.	35	100	0	0	685	50	1342	37	589	51	306	51	14	100	0	0	904	43	3079	42	1102	38	0	.	83	71	31	100	377	60	10	100	365	49	632	49	1037	56	910	47	565	85	1085	44	626	47	38	100	39	.	3	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	.	0	.	108	84	0	.	21	.	2992	23	3127	20	4893	18	372	57	161	70	264	56	327	51	410	70	0	.	0	.	0	.	0	.	71332	4
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	209	58	880	50	1437	32	3286	19	807	45	623	38	0	.	0	.	31	100	0	.	187	100	104	79	708	48	275	63	0	.	101	98	239	49	143	54	37	100	575	46	0	0	647	37	252	61	0	.	258	82	0	.	86	71	66	.	0	.	0	.	312	66	39	100	742	49	545	55	94	64	478	46	587	59	655	34	0	.	0	.	11	.	0	.	53	100	678	58	555	43	257	44	123	63	19	100	0	.	18	100	210	52	0	.	0	.	0	.	35	100	359	59	278	60	245	73	492	47	0	.	311	56	273	47	534	57	827	50	58	100	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	.	0	.	11	100	0	.	97	.	164	93	477	52	719	40	132	65	0	.	70	100	314	51	152	51	0	.	0	.	0	.	0	.	21912	7
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	107	80	87	71	0	.	100	73	0	.	0	.	48	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	76	238	58	0	.	98	46	223	59	57	100	18	100	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	0	.	44	100	0	.	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	54	100	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	48	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	104	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	456	39	303	37	412	43	0	.	25	100	96	76	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2716	15
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	107	59	208	54	-6	100	1250	24	2709	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	100	51	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	100	14	100	0	.	0	.	303	60	449	39	327	55	227	62	0	.	68	92	1051	32	401	45	563	59	0	.	0	.	0	.	52	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2698	19	1636	23	999	27	40	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13279	8
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	121	75	481	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	496	38	199	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1328	21
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	1	100	0	.	81	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	3	80	11	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	7	100	-19	104	7	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	1	100	0	.	0	.	4	72	46	73	9	81	0	.	0	.	0	.	0	.	271	45
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	145	86	124	62	1592	32	2163	24	547	54	807	33	0	.	63	.	341	57	0	.	10	100	240	57	498	47	5	100	0	.	458	48	550	53	115	53	0	.	523	42	0	.	1269	28	269	53	0	.	705	45	0	.	34	60	15	.	0	.	11	100	123	53	23	100	647	40	182	47	656	59	839	34	416	50	1143	35	0	.	0	.	0	.	18	71	183	69	257	51	321	67	458	43	88	49	87	71	200	100	0	.	185	58	0	.	723	37	1254	32	725	35	1208	32	1007	32	556	43	324	63	0	.	205	56	103	90	80	67	401	50	150	76	26	.	70	.	0	.	3	.	0	.	0	.	0	.	6	.	0	.	101	73	0	.	17	.	0	.	25	86	669	36	265	50	244	63	34	90	186	51	193	50	0	.	12	.	0	.	0	.	24898	6
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	16	100	523	24	181	32	0	.	282	44	0	.	58	.	47	100	0	.	0	.	69	58	156	51	40	100	0	.	240	57	90	51	20	100	51	100	99	50	0	.	93	73	49	71	0	.	121	44	0	.	28	75	38	.	0	.	6	100	86	49	35	78	130	83	85	69	155	74	402	35	215	52	447	37	0	.	0	.	0	.	24	74	91	92	58	74	77	59	51	97	173	91	12	100	-2	100	34	100	60	100	12	100	5	63	24	100	32	72	7	58	54	100	5	74	49	66	17	85	0	.	134	62	41	61	148	47	0	.	7	.	16	.	0	.	2	.	0	.	0	.	17	.	0	.	0	.	10	100	0	.	12	.	0	.	48	71	184	38	100	50	105	70	18	126	120	45	25	124	0	.	0	.	0	.	0	.	5536	9
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	111	100	123	70	273	69	11	183	48	75	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	220	100	95	68	34	91	0	.	165	61	0	.	3	100	89	100	86	71	0	.	176	76	86	67	0	.	41	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	73	0	.	113	79	13	100	94	89	67	60	23	100	263	45	0	.	0	.	0	.	42	91	31	100	185	68	11	72	247	68	106	69	0	.	0	0	0	.	213	100	2	100	24	63	27	77	59	78	125	65	1	100	71	50	26	64	50	72	0	.	74	98	31	87	67	60	156	100	81	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	.	0	.	0	.	18	100	0	.	31	.	36	60	38	100	103	63	78	75	170	82	11	100	50	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4387	14
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	0	59	100	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	62	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	87	100	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	37	95	50	100	18	100	0	.	0	.	0	.	47	57	117	70	157	46	64	81	71	66	103	61	0	0	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	108	91	0	.	0	.	0	.	33	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	.	40	74	11	71	12	74	0	.	0	.	30	71	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1260	19
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	209	61	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	262	56	130	85	334	52	271	44	554	46	471	52	222	65	1254	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	55	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3868	16
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	225	41	158	33	6	100	28	56	0	.	28	.	22	100	0	.	3	100	34	80	11	100	56	62	0	.	64	65	37	64	13	77	135	61	462	40	330	68	69	45	19	85	0	.	57	77	0	.	4	100	0	.	0	.	5	100	15	77	6	76	27	63	0	.	50	56	100	51	18	100	108	44	0	.	0	.	2	.	75	85	14	100	26	67	6	78	59	88	0	.	18	100	10	100	75	80	270	61	92	98	263	42	337	48	586	30	189	40	192	50	386	42	46	63	11	100	23	95	0	0	12	71	37	63	9	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	233	43	123	42	137	36	7	63	28	71	0	.	22	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5428	10
	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
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	1626	40	1707	42	11914	12	8945	14	1723	36	2212	27	0	.	153	.	629	54	0	.	481	71	2440	30	2468	28	1662	40	0	.	1938	31	5685	18	2407	26	3152	24	8792	14	6902	15	2481	25	823	41	0	.	2157	33	0	.	412	64	177	.	0	.	312	79	1077	48	1019	40	3250	28	1020	46	1451	40	3751	22	1940	39	3908	24	0	.	0	.	115	.	196	60	372	61	1909	38	2312	30	1723	34	859	47	199	71	228	88	1366	33	4777	32	1666	31	1624	24	2113	25	2247	23	3933	19	2236	24	3562	22	1570	35	1114	53	1590	37	1201	46	1784	38	2106	36	520	65	152	.	108	.	0	.	44	.	0	.	0	.	27	.	48	.	0	.	248	69	0	.	180	.	7145	15	5991	16	8183	15	994	41	733	49	527	50	1102	37	788	47	0	.	12	.	0	.	0	.	156216	3
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	887	39	1332	46	1616	36	6473	18	2839	22	4441	17	2420	19	45	81	288	59	312	59	0	.	512	52	654	50	1317	36	1042	39	4	75	2292	30	2700	27	2050	27	3544	24	4326	20	3032	21	2114	25	1050	34	1959	24	2632	24	322	62	1278	30	464	50	552	40	1382	32	1120	47	682	48	834	47	1027	37	1107	44	742	57	1287	44	1510	37	1414	28	843	46	199	44	239	61	325	55	1045	36	868	44	654	45	684	46	763	36	833	38	212	94	250	64	382	54	0	.	0	.	0	.	0	.	85	72	0	.	279	56	570	59	713	43	422	43	525	39	565	44	896	40	102	76	1145	32	142	68	255	51	1920	23	813	40	755	42	718	42	138	78	193	56	32	75	412	71	1401	32	1140	43	1120	38	340	65	599	43	435	48	1044	39	1471	32	85	94	445	50	585	38	0	.	91984	4
	abete bianco	252	72	43	91	147	60	975	34	412	55	694	51	805	37	3331	21	4096	18	1975	23	32	64	137	60	345	54	0	.	165	72	264	76	260	67	334	62	4	100	406	55	148	67	289	57	256	69	440	64	0	.	3300	23	1278	35	3232	20	1333	27	531	53	1090	37	495	38	604	42	1790	33	61	57	162	73	336	60	486	49	0	.	41	95	193	55	606	44	185	59	520	34	272	65	143	46	322	40	88	75	141	58	327	58	429	72	320	41	510	58	0	.	0	.	169	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	68	0	.	6	100	210	59	29	72	322	67	147	61	76	100	1026	35	201	84	331	50	382	52	482	47	630	32	445	49	260	69	491	54	142	71	105	92	0	.	48	70	234	62	137	61	141	61	198	63	723	40	274	45	95	85	19	100	87	58	0	.	42084	5
	pino	28	100	21	71	21	100	75	100	0	.	0	.	262	89	22	100	455	35	302	70	45	85	68	70	138	51	0	.	22	100	45	71	0	.	268	67	69	100	0	.	124	58	344	42	52	100	545	45	950	32	331	40	0	.	230	58	0	.	50	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	178	100	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	0	.	334	39	101	63	99	53	3	100	120	51	60	100	8	100	0	.	73	78	118	77	203	66	0	.	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	97	0	0	0	.	0	.	0	.	30	71	10	100	0	.	20	100	0	.	23	71	0	.	30	100	0	.	0	.	69	100	0	.	417	50	109	51	223	52	0	.	0	.	141	58	72	72	193	42	156	48	87	73	57	100	0	.	7631	10
	larice	31	91	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	121	79	0	.	91	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	58	100	0	.	40	87	0	.	51	100	248	47	98	56	249	54	547	34	2300	21	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	0	.	73	99	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	27	100	0	.	79	71	147	57	61	100	0	.	20	100	198	58	63	71	0	.	0	.	0	.	0	.	186	51	0	.	20	100	0	.	67	100	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	57	73	0	.	22	100	0	.	68	100	2055	37	976	38	293	48	0	.	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	179	54	0	.	9091	11
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	104	72	794	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	126	45	19	71	44	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1095	22
	altre conifere	42	75	0	.	72	100	85	72	0	.	5	100	0	.	0	.	449	48	2	100	0	.	0	.	0	.	254	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	7	100	0	.	0	.	0	.	19	53	0	.	77	99	279	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	342	100	5	100	0	.	0	.	0	.	67	100	11	100	6	100	40	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	10	100	0	.	0	.	58	100	27	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	6	100	0	.	2	77	0	.	0	.	14	88	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1917	29
	faggio	1233	27	827	30	691	34	1866	30	184	54	374	44	844	37	1172	26	3788	14	2651	19	313	47	832	36	802	35	0	.	283	65	524	50	583	39	1272	36	0	.	494	39	129	50	481	39	25	61	39	82	0	.	2193	21	1178	31	868	37	672	41	283	42	140	49	284	36	223	45	337	41	371	54	31	72	684	48	615	49	288	47	251	65	557	40	375	60	2188	21	1469	31	812	30	898	34	1120	31	179	43	0	.	630	52	509	36	270	46	603	30	0	.	0	.	0	.	96	83	91	62	25	100	0	.	26	89	0	.	426	56	0	.	58	100	522	51	52	97	34	100	472	58	45	100	1070	29	169	89	78	51	341	37	358	40	961	32	545	45	597	45	137	68	262	59	195	82	0	.	0	.	203	68	55	78	260	44	489	44	701	40	701	33	756	45	344	43	438	32	0	.	47945	4
	acero	369	30	183	36	55	79	35	73	17	100	250	44	260	40	290	42	401	24	425	26	144	49	60	44	125	55	0	.	60	74	14	87	179	44	51	63	0	.	132	39	72	61	43	81	35	71	20	78	3	100	419	25	150	36	51	51	182	46	100	57	158	44	46	82	158	79	40	51	54	84	0	.	36	62	93	74	89	71	0	.	33	66	245	46	103	53	168	45	179	40	77	45	200	41	115	50	0	.	38	58	147	50	45	94	108	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	7	87	2	100	2	100	5	100	109	58	0	.	1	100	51	59	127	51	27	100	37	66	2	100	142	45	10	100	29	66	32	59	80	37	66	63	110	48	38	71	0	.	0	.	61	74	9	100	1	100	137	63	0	.	111	53	50	59	212	39	87	50	244	55	70	60	249	51	0	.	8362	6
	frassino	263	45	382	44	32	83	75	87	0	.	148	60	-20	153	182	44	640	31	42	54	138	81	34	56	128	64	0	.	166	70	193	87	394	49	253	42	9	100	95	61	60	77	7	75	41	72	20	75	0	.	599	30	337	81	103	51	16	77	70	61	17	94	4	100	3	100	6	100	446	67	0	.	4	100	574	46	177	56	30	100	115	94	0	.	233	46	139	48	57	58	136	61	63	67	140	64	0	.	0	.	174	39	267	58	238	45	18	100	0	.	0	.	0	.	7	100	147	72	0	.	24	100	35	100	136	86	0	.	0	.	110	52	57	67	0	.	167	85	16	59	24	74	0	.	9	77	12	100	32	90	83	88	210	58	71	64	29	100	0	.	40	100	41	84	25	74	102	79	38	100	266	62	38	81	144	49	230	38	174	65	71	59	120	66	0	.	9704	8
	quercia	353	55	81	71	0	.	264	52	0	.	0	.	12	100	69	73	489	23	0	.	79	100	4	100	90	65	0	.	9	100	0	.	52	79	113	62	391	58	0	.	0	.	64	100	0	.	0	.	0	.	325	46	90	91	178	66	41	100	54	74	0	.	35	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	29	100	6	100	0	.	17	71	0	.	212	47	13	100	11	100	31	85	160	52	0	.	0	.	0	.	71	64	507	81	289	51	0	.	0	.	0	.	0	0	4	100	325	45	21	100	41	70	0	.	51	100	0	.	0	.	14	72	23	100	0	.	0	.	2	100	44	82	129	71	48	66	0	.	405	50	25	100	11	71	234	49	0	.	42	100	39	100	7	100	100	73	62	64	0	.	17	100	20	100	0	.	100	85	177	41	112	55	94	68	0	.	6288	11
	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	.	261	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	97	70	166	100	56	92	128	67	648	42	0	.	34	75	207	68	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1618	24
	altre latifoglie	277	45	174	36	142	44	98	67	0	.	25	53	238	49	56	47	566	27	83	37	99	52	27	56	25	62	0	.	20	100	199	63	49	51	123	66	8	86	92	65	46	63	42	75	239	51	141	49	133	87	327	40	110	51	64	60	48	47	0	.	26	55	7	100	0	100	19	72	66	66	0	.	12	62	3	100	22	100	31	88	118	79	17	84	39	48	95	69	4	100	152	58	2	100	125	58	13	91	0	.	257	55	122	47	66	62	17	71	172	76	15	79	14	100	139	55	655	42	52	74	82	72	39	100	20	68	0	.	8	83	53	69	302	94	1	100	31	59	195	84	58	56	3	75	4	75	24	53	117	72	22	57	118	86	46	65	123	75	5	100	13	100	105	45	104	40	211	40	0	.	146	67	161	64	42	62	21	59	43	44	128	64	115	58	0	.	8052	9
	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
	totale	3202	20	2273	22	2147	26	4454	20	1945	43	3111	30	8995	16	7961	16	15415	10	7899	14	894	34	1449	33	1994	30	254	.	1239	40	1950	36	2835	25	3495	24	484	55	3564	25	3538	23	3417	22	4441	22	6445	17	7231	15	9631	14	4273	22	6986	17	4927	20	1410	34	2709	26	1342	34	1581	34	3573	24	2127	33	1053	46	1930	34	3222	29	1694	39	1168	45	2366	32	2753	31	4812	18	3358	23	1636	29	1739	30	2312	26	1752	28	1030	40	1650	37	2344	29	2441	28	2880	23	247	82	598	44	953	40	227	52	369	47	1827	27	273	52	356	47	286	57	1088	47	570	59	912	43	1568	33	1133	37	970	46	1749	39	593	51	3546	22	678	53	774	36	2711	21	2312	27	2542	25	2243	27	1384	33	1002	37	553	60	934	52	4168	24	2523	29	2641	24	571	55	1569	35	1555	33	2959	27	3079	24	1753	29	1302	30	1923	26	0	.	235771	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	.
	abete rosso	354	37	507	36	881	42	887	39	2596	31	2131	30	14323	11	5636	14	4654	17	2742	18	45	81	293	58	421	51	0	.	793	46	2365	28	2317	26	2295	30	4	75	3202	24	7264	16	3717	21	6390	18	9688	13	6060	15	2265	23	1180	31	1959	24	3607	20	322	62	1508	27	523	46	552	40	1628	30	1594	37	1597	31	2385	27	1215	32	1420	36	2575	26	1963	34	2747	27	1414	28	843	46	301	44	274	54	325	55	1729	29	2210	28	1243	34	989	36	777	35	833	38	1116	39	3328	39	1484	31	0	.	83	71	31	100	377	60	95	65	365	49	912	38	1607	41	1623	32	987	52	1610	32	1191	32	934	39	140	62	1148	32	142	68	255	51	1920	23	813	40	755	42	744	40	138	78	302	47	32	75	433	68	4393	18	4267	18	6013	16	712	43	760	37	699	37	1371	32	1881	29	85	94	445	50	585	38	0	.	163316	3
	abete bianco	252	72	43	91	147	60	975	34	621	41	1574	36	2242	24	6617	14	4903	17	2598	19	32	64	137	60	376	50	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	1530	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	519	43	780	47	1262	27	185	59	520	34	283	63	143	46	376	37	767	52	696	36	585	37	552	58	338	39	510	58	18	100	210	52	169	100	0	.	0	.	35	100	359	59	278	60	245	73	559	42	0	.	317	55	483	37	564	55	1148	40	205	52	76	100	1046	35	201	84	331	50	382	52	482	47	630	32	461	47	260	69	502	53	142	71	202	68	164	93	525	48	953	34	270	44	141	61	268	53	1037	32	426	34	95	85	19	100	87	58	0	.	63996	4
	pino	28	100	21	71	21	100	75	100	0	.	0	.	369	67	110	60	455	35	403	55	45	85	68	70	186	45	0	.	22	100	45	71	0	.	268	67	69	100	0	.	203	46	583	34	52	100	643	38	1173	28	388	37	18	100	230	58	0	.	50	100	29	100	0	.	0	.	44	100	4	100	178	100	42	100	41	100	0	.	0	.	0	.	54	100	334	39	101	63	99	53	4	72	120	51	60	100	8	100	0	.	85	68	118	77	203	66	0	.	48	74	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	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	412	30	635	33	0	.	25	100	237	46	92	60	193	42	156	48	87	73	57	100	0	.	10347	8
	larice	31	91	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	158	64	0	.	91	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	58	100	0	.	40	87	0	.	51	100	355	37	305	41	242	56	1798	20	5009	14	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	37	100	124	71	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	58	100	14	100	30	100	27	100	303	60	528	35	475	42	288	53	0	.	88	75	1249	28	463	40	563	59	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	4754	19	2612	20	1292	23	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	179	54	0	.	22371	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	225	52	1275	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	622	31	218	39	44	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2422	15
	altre conifere	42	75	0	.	72	100	85	72	0	.	14	74	1	100	0	.	529	44	3	71	0	.	0	.	0	.	254	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	7	100	0	.	0	.	6	100	22	47	11	74	77	99	279	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	349	98	12	72	-19	104	7	79	0	.	67	100	11	100	6	100	40	77	0	.	0	.	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	.	2188	26
	faggio	1233	27	827	30	691	34	1866	30	329	48	499	36	2436	25	3334	18	4335	14	3459	16	313	47	895	34	1143	30	0	.	293	63	763	39	1081	30	1277	35	0	.	953	31	679	44	596	33	25	61	562	39	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	1090	30	973	31	1518	30	2188	21	1469	31	812	30	916	34	1303	28	436	34	321	67	1089	35	597	31	357	39	803	33	0	.	185	58	0	.	819	34	1345	30	750	34	1208	32	1033	32	556	43	750	42	0	.	263	49	625	45	132	56	436	47	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	.	25	86	873	32	320	44	505	38	522	42	887	33	894	28	756	45	356	42	438	32	0	.	72843	3
	acero	369	30	183	36	55	79	35	73	25	75	266	42	783	21	470	29	401	24	706	23	144	49	117	54	172	48	0	.	60	74	83	51	335	33	91	56	0	.	372	39	162	39	63	63	86	66	119	43	3	100	512	24	199	32	51	51	303	33	100	57	186	39	84	64	158	79	46	46	139	44	35	78	165	67	178	51	245	53	402	35	248	46	692	29	103	53	168	45	179	40	101	39	291	40	173	41	77	59	88	61	320	54	57	78	106	52	34	100	60	100	12	100	5	63	24	100	39	61	9	50	56	96	9	62	158	45	17	85	1	100	184	48	169	41	175	43	37	66	9	78	158	42	10	100	31	63	32	59	80	37	83	54	110	48	38	71	10	100	0	.	73	64	9	100	50	69	320	35	100	50	216	43	68	54	331	29	113	48	244	55	70	60	249	51	0	.	13898	5
	frassino	263	45	382	44	32	83	75	87	0	.	259	55	104	89	455	45	651	31	90	47	138	81	34	56	139	59	0	.	166	70	413	67	489	42	287	38	9	100	260	44	60	77	10	61	130	72	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	97	52	138	80	263	45	233	46	139	48	57	58	178	51	94	55	325	47	11	72	247	68	281	36	267	58	238	45	18	100	213	100	2	100	24	63	35	64	207	56	125	65	25	94	107	47	162	73	50	72	0	.	184	50	89	53	67	60	324	65	97	84	24	74	0	.	9	77	12	100	32	90	92	79	210	58	71	64	47	73	0	.	71	71	76	53	64	67	205	50	116	60	435	50	49	67	194	40	230	38	174	65	71	59	120	66	0	.	14091	7
	quercia	353	55	81	71	0	.	264	52	0	.	0	.	17	74	69	73	548	23	0	.	79	100	4	100	109	57	0	.	9	100	62	100	52	79	113	62	391	58	0	.	0	.	64	100	0	.	0	0	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	0	.	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	.	47	57	121	68	482	33	85	65	111	49	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	111	66	74	55	0	.	17	100	50	58	17	100	100	85	177	41	112	55	94	68	0	.	7548	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	359	45	296	67	390	47	398	37	1202	31	471	52	256	57	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	.	66	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5486	12
	altre latifoglie	277	45	174	36	142	44	98	67	0	.	75	69	463	32	214	27	572	27	111	31	99	52	54	58	48	57	0	.	23	87	232	55	61	46	179	49	8	86	156	47	83	45	54	60	374	39	603	33	463	54	397	34	129	45	64	60	105	47	0	.	30	50	7	100	0	100	24	60	81	55	6	76	38	48	3	100	71	49	131	44	136	70	125	40	39	48	95	69	5	75	227	48	16	87	151	50	19	68	59	88	257	55	140	43	76	55	92	67	443	47	106	85	277	40	476	37	1241	26	241	35	274	40	425	39	66	48	11	100	31	75	53	69	314	91	38	61	40	50	195	84	58	56	3	75	4	75	24	53	117	72	22	57	118	86	46	65	123	75	5	100	13	100	338	33	227	29	348	28	7	63	174	57	161	64	64	51	21	59	43	44	128	64	115	58	0	.	13480	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	4454	20	3571	29	4818	24	20909	9	16906	10	17138	10	10111	12	894	34	1602	31	2622	26	254	.	1720	35	4390	23	5303	18	5158	21	484	55	5503	19	9223	14	5824	17	7593	16	15236	10	14133	10	12112	12	5097	19	6986	17	7084	17	1410	34	3120	24	1519	32	1581	34	3885	23	3203	27	2071	30	5180	22	4243	25	3146	28	4919	20	4306	25	6661	19	4812	18	3358	23	1751	28	1934	27	2684	24	3661	24	3342	24	3372	25	3203	24	2640	26	3108	22	1613	31	5375	29	2618	24	1851	22	2482	22	4074	17	4206	18	2593	22	3848	20	2658	28	1684	40	2501	28	2769	27	2917	27	3075	29	2269	34	745	45	3654	21	678	53	817	35	2711	21	2312	27	2568	25	2291	26	1384	33	1251	33	553	60	1114	46	11313	13	8514	14	10825	13	1565	33	2302	28	2081	28	4061	22	3867	21	1753	29	1314	30	1923	26	0	.	391986	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. 2306218. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1948589