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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 valanghe (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 valanghe (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	.
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	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	146	.	694	43	100	66	0	.	242	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	280	73	0	.	0	.	0	.	214	58	0	0	185	74	0	.	0	.	2	.	0	.	37	.	0	.	0	.	142	.	6	168	0	.	69	72	0	.	63	82	71	64	0	.	65	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	697	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	113	77	0	.	0	.	0	.	0	.	77	100	72	100	0	.	95	91	0	.	190	72	78	100	254	100	322	59	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	.	0	.	0	.	179	100	253	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4739	16
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	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	347	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	384	47	113	63	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	863	28
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	64
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	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	52	6	100	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	43	82	0	0	0	.	64	91	60	64	10	63	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	75	0	.	7	100	0	.	2	100	13	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	72	0	.	0	0	1	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	21	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	49	66	58	63	20	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	444	22
	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
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	374	71	321	.	4682	19	779	52	0	.	744	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	275	71	0	.	0	.	1720	38	1491	33	293	63	853	40	3229	24	2742	23	357	71	0	.	0	.	327	.	104	.	148	.	0	.	0	.	178	.	416	64	196	.	1014	48	0	.	256	72	1522	37	0	.	338	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1219	50	208	.	0	.	0	.	0	.	0	.	906	44	458	64	725	48	116	99	0	.	0	.	585	47	242	78	0	.	576	63	461	.	742	58	706	71	545	75	843	57	0	.	0	.	108	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	199	.	0	.	3715	26	2582	28	4044	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41340	7
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	2470	33	1956	31	13032	12	5329	15	4654	17	2653	18	45	81	293	58	439	49	0	.	793	46	2729	26	2557	25	2295	30	4	75	2396	28	6929	17	3807	20	6753	17	8408	13	5175	16	2194	24	1238	30	1959	24	3650	20	266	72	1409	28	523	46	552	40	1602	31	1546	37	1456	32	1969	28	1215	32	1719	35	1508	34	1963	34	3081	25	1414	28	843	46	301	44	274	54	363	50	1587	31	2401	26	1336	32	989	36	777	35	833	38	448	57	3136	41	863	40	54	100	83	71	31	100	421	54	95	65	616	37	496	39	1316	38	1193	34	685	37	1615	32	1221	31	934	39	140	62	1233	31	142	68	255	51	2026	22	863	38	797	40	744	40	169	66	302	47	10	100	433	68	3107	19	2909	20	4156	20	1056	37	761	37	699	37	1401	31	1881	29	85	94	445	50	585	38	0	.	151746	3
	abete bianco	252	72	43	91	147	60	975	34	621	41	1428	38	1610	29	6544	14	4903	17	2531	20	32	64	137	60	383	49	0	.	353	63	369	59	968	39	609	44	4	100	226	59	387	40	432	42	294	61	801	45	0	0	3762	20	1555	31	3232	20	1589	26	531	53	1139	36	560	35	604	42	1648	35	367	57	201	62	1008	41	1030	37	31	100	462	47	780	47	1475	25	185	59	520	34	283	63	143	46	385	36	187	60	698	36	585	37	552	58	338	39	510	58	18	100	97	71	169	100	0	.	0	.	35	100	337	60	207	74	255	70	464	47	26	100	126	85	404	39	310	56	831	51	205	52	76	100	1042	35	201	84	331	50	382	52	482	47	630	32	461	47	260	69	502	53	70	100	202	68	164	93	367	49	699	41	400	44	141	61	268	53	1037	32	426	34	95	85	19	100	87	58	0	.	60239	4
	pino	28	100	21	71	21	100	75	100	0	.	0	.	312	75	110	60	455	35	341	63	45	85	68	70	186	45	0	.	22	100	45	71	0	.	268	67	69	100	0	.	188	51	583	34	52	100	625	40	842	31	353	40	18	100	230	58	0	.	50	100	29	100	0	.	0	.	44	100	4	100	178	100	0	.	41	100	0	.	58	60	0	.	0	.	334	39	101	63	99	53	4	72	120	51	72	84	8	100	0	.	85	68	118	77	203	66	0	.	0	.	89	79	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	41	100	215	62	0	0	0	.	0	.	0	.	30	71	10	100	0	.	20	100	0	.	23	71	0	.	30	100	0	.	0	.	69	100	0	.	781	34	370	31	271	45	0	.	25	100	237	46	92	60	193	42	156	48	87	73	57	100	0	.	9317	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	363	36	428	42	245	57	1997	18	4669	15	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	325	64	504	36	497	43	323	43	0	.	88	75	1378	25	444	40	602	56	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	3832	18	2056	23	789	27	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	179	54	0	.	20659	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	1137	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	240	32	225	43	76	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2005	15
	altre conifere	42	75	0	.	72	100	85	72	0	.	14	74	35	96	0	.	529	44	3	71	0	.	0	.	0	.	254	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	8	93	0	.	0	.	3	100	25	43	11	74	77	99	279	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	1	100	8	100	349	98	5	100	-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	2	77	0	.	0	.	18	71	47	71	9	81	0	.	0	.	0	.	0	.	2221	26
	faggio	1233	27	827	30	691	34	1902	30	312	50	499	36	2380	29	2994	19	4335	14	3403	16	313	47	895	34	1354	27	0	.	293	63	763	39	1027	31	1277	35	0	.	622	38	326	40	597	33	14	76	653	38	0	.	3409	17	1447	27	868	37	1324	31	235	46	162	43	299	34	223	45	337	41	321	51	54	59	1105	35	797	39	854	47	1025	32	973	31	1763	28	2188	21	1469	31	812	30	916	34	1388	27	312	36	113	50	1089	35	597	31	357	39	803	33	0	.	185	58	0	.	858	32	1345	30	750	34	1105	33	958	33	559	43	743	42	32	100	192	60	625	45	113	63	297	63	622	48	71	73	1070	29	169	89	81	49	341	37	358	40	961	32	551	45	597	45	239	50	163	72	212	76	0	.	30	74	626	33	320	44	505	38	522	42	894	33	894	28	756	45	356	42	438	32	0	.	70486	3
	acero	369	30	183	36	55	79	35	73	25	75	266	42	616	24	447	30	401	24	672	24	144	49	117	54	229	41	0	.	60	74	83	51	331	34	91	56	3	100	391	37	162	39	151	64	88	65	109	47	3	100	512	24	199	32	51	51	303	33	100	57	220	36	84	64	158	79	46	46	121	50	35	78	165	67	178	51	236	55	309	42	248	46	733	27	103	53	168	45	179	40	101	39	295	41	156	45	109	47	88	61	320	54	57	78	106	52	34	100	102	72	12	100	33	85	24	100	39	61	22	42	92	70	32	73	140	49	63	75	1	100	157	53	203	39	92	62	37	66	9	78	142	45	10	100	31	63	38	52	80	37	83	54	110	48	38	71	10	100	0	.	73	64	9	100	56	62	346	33	111	46	216	43	68	54	354	28	113	48	244	55	70	60	249	51	0	.	13950	5
	frassino	263	45	382	44	32	83	75	87	0	.	259	55	146	78	455	45	651	31	79	51	138	81	34	56	174	51	0	.	166	70	413	67	483	42	287	38	9	100	247	46	60	77	10	61	185	55	99	63	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	85	55	138	80	311	41	233	46	139	48	57	58	178	51	94	55	333	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	149	79	57	64	0	.	184	50	147	51	50	73	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	78	59	100	77	213	49	116	60	445	49	49	67	201	39	230	38	174	65	71	59	120	66	0	.	14446	7
	quercia	353	55	81	71	0	.	396	48	0	.	0	.	27	71	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	109	44	12	100	17	100	50	58	44	72	100	85	177	41	112	55	94	68	0	.	7872	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	467	53	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	.	5631	12
	altre latifoglie	277	45	174	36	142	44	98	67	0	.	75	69	522	29	208	28	591	26	105	32	99	52	54	58	57	50	0	.	23	87	232	55	70	47	179	49	14	65	113	56	144	40	185	56	360	38	566	34	511	50	383	35	136	43	64	60	109	45	0	.	30	50	7	100	0	100	24	60	87	53	6	76	38	48	3	100	70	50	132	44	136	70	158	34	39	48	95	69	5	75	227	48	18	77	153	49	63	54	99	66	257	55	140	43	189	64	92	67	450	47	128	71	325	36	566	33	1255	25	516	38	336	36	567	34	66	48	144	57	36	67	53	69	314	91	73	68	40	50	195	84	147	64	179	98	4	75	24	53	117	72	47	60	118	86	46	65	123	75	0	.	13	100	306	35	369	44	383	26	7	63	174	57	161	64	74	46	21	59	43	44	132	62	115	58	0	.	15229	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	3428	30	4496	25	18874	11	16156	11	17180	10	9788	13	894	34	1602	31	2959	24	254	.	1720	35	4754	22	5488	18	5158	21	494	54	4049	21	8604	15	6256	16	7999	16	14030	11	12492	11	11754	12	5186	19	6986	17	7076	17	1305	35	3005	24	1519	32	1581	34	3707	24	2962	28	1931	31	4430	23	4243	25	3274	28	3790	22	4306	25	7520	18	4812	18	3358	23	1751	28	1934	27	2823	24	2825	24	3439	23	3505	24	3203	24	2640	26	3221	22	968	36	5109	30	2111	26	2084	21	2602	21	4089	17	4545	17	2553	21	4320	19	2109	31	1680	33	1806	31	2309	26	2741	26	2585	29	2269	34	745	45	3739	21	855	47	817	35	2824	21	2361	27	2635	24	2291	26	1415	32	1251	33	354	75	1114	46	8600	13	6602	15	7804	14	2062	30	2313	28	2081	28	4165	22	3867	21	1753	29	1318	30	1923	26	0	.	373803	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. 2305761. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1955182