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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)
fertilità della stazione · specie arborea principale
suddivisione regionale: cantone
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		cantone
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Svizzera
fertilità della stazione	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	±%
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	.
	abete rosso	0	.	0	.	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 bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.	0	.	0	.
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
scarsa	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	.
	abete rosso	0	0	357	71	0	.	4363	18	8	100	836	54	0	.	1232	43	4921	18	78	64	732	52	215	56	397	64	1741	31	1369	38	0	.	37	69	1434	32	0	.	498	53	1287	36	1068	27	1468	37	0	.	165	100	22206	8
	abete bianco	14	100	0	.	0	.	581	37	59	95	120	96	0	.	118	85	0	.	588	41	24	79	459	45	-2	419	102	48	13	100	0	.	105	62	98	98	207	.	0	.	98	91	868	41	67	85	0	.	0	.	3520	17
	pino	75	100	0	.	0	.	118	60	89	63	0	.	0	.	0	.	386	32	152	52	71	67	44	100	4	100	219	83	0	.	0	.	121	56	60	100	0	.	0	.	4	100	0	.	28	74	0	.	0	.	1372	21
	larice	1	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	2992	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	194	54	0	.	0	0	1597	26	0	.	0	.	4784	14
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	940	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	672	30	0	.	0	.	1613	19
	altre conifere	7	100	0	.	0	.	2	73	0	.	0	.	0	.	3	100	24	48	0	.	1	100	8	100	0	.	8	100	0	.	0	.	41	78	0	.	0	.	0	.	7	100	16	74	0	.	0	.	0	.	117	33
	faggio	137	59	17	100	0	.	2315	23	470	48	564	52	0	.	188	62	0	.	1096	33	303	84	132	40	25	100	468	61	343	80	123	.	1293	31	176	64	0	.	0	.	188	95	495	40	205	73	0	.	138	84	8675	12
	acero	17	61	0	.	0	.	323	25	27	58	95	49	0	.	62	61	0	.	51	74	12	100	27	59	6	100	119	90	19	71	0	.	63	75	40	56	2	.	0	.	-6	115	166	33	103	54	0	.	17	100	1142	16
	frassino	1	100	0	.	0	.	45	67	0	.	80	100	0	.	0	.	0	.	77	62	0	.	0	.	12	100	23	100	0	.	0	.	46	61	0	.	0	.	0	.	3	100	19	88	93	87	0	.	48	75	449	31
	quercia	48	83	0	.	0	.	107	61	71	78	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	59	100	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	74	77	0	.	0	.	0	.	51	100	39	86	17	71	0	.	0	.	472	30
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	71	0	.	0	.	60	71
	altre latifoglie	68	94	0	.	0	.	119	39	21	71	16	76	0	.	0	.	4	71	23	90	13	73	14	73	3	71	8	70	9	61	0	.	7	66	15	56	0	.	2	100	9	77	73	53	151	56	0	.	21	100	575	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
	totale	369	56	374	71	0	.	7974	14	744	39	1713	36	0	.	1604	37	9268	13	2065	30	1215	45	898	38	450	59	2688	27	1753	35	123	.	1786	29	1823	30	210	.	694	42	1641	36	2744	24	4461	19	0	.	388	69	44984	6
media	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	.
	abete rosso	0	.	299	61	106	.	10479	13	0	.	2397	27	0	.	808	52	21867	8	340	63	670	51	1287	31	100	56	863	46	2423	29	0	.	160	69	1335	35	0	.	4591	18	1059	50	4788	19	12654	10	225	74	0	.	66451	4
	abete bianco	0	.	159	66	0	.	2139	22	0	.	576	55	0	.	48	100	1148	34	447	57	133	63	1588	32	304	67	586	60	138	60	0	.	115	65	680	42	0	.	1080	31	218	59	2288	25	1248	30	90	88	0	.	12987	10
	pino	0	.	0	.	0	.	47	58	0	.	0	.	0	.	0	.	2267	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	8	100	0	.	128	60	116	100	0	0	1891	19	0	.	0	.	4458	13
	larice	0	.	0	.	0	.	17	94	0	.	6	100	0	.	0	.	4315	13	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	73	99	0	.	0	.	0	.	0	.	3359	17	0	.	197	51	7060	14	0	.	0	.	15028	8
	cembro	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	578	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	211	39	0	.	0	.	810	26
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	13	58	0	.	0	.	38	39
	faggio	0	.	162	78	6	.	1628	25	0	.	185	47	0	.	191	76	1038	24	102	76	6	72	412	32	166	70	112	59	759	37	0	.	157	64	218	59	0	.	2015	21	146	66	1008	26	348	43	0	.	7	.	8668	9
	acero	0	.	25	75	0	.	485	24	0	.	134	55	0	.	244	56	296	28	24	59	26	88	180	43	65	60	0	.	210	47	0	.	12	80	81	58	0	.	53	68	62	76	446	28	171	49	0	.	0	.	2515	12
	frassino	0	.	0	.	0	.	64	58	0	.	121	49	0	.	165	61	102	52	10	100	0	.	37	71	84	61	4	100	63	60	0	.	12	100	11	72	0	.	83	59	128	91	124	66	197	41	0	.	0	.	1205	19
	quercia	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	64	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	169	45	0	.	8	100	181	45	0	.	0	.	429	30
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	105	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	599	37	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	714	34
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	175	28	0	.	29	56	0	.	62	67	811	34	14	100	0	.	14	64	20	71	2	100	23	75	0	.	2	100	4	100	0	.	529	29	38	63	56	45	694	18	0	.	0	.	2473	14
	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
	totale	0	.	645	59	112	.	15053	11	0	.	3446	23	0	.	1519	39	32602	7	937	55	836	45	3519	24	740	56	1566	46	3696	25	0	.	459	50	2337	30	0	.	12615	10	1768	39	8922	15	24681	8	314	71	7	.	115774	3
buona	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	.
	abete rosso	799	32	1940	39	1966	32	6752	13	146	65	3372	23	0	.	986	39	6331	17	619	41	3314	19	2461	22	728	51	1163	39	4279	20	530	43	396	49	2293	27	414	43	1789	66	1794	32	4454	16	550	59	420	60	1851	29	49350	6
	abete bianco	421	45	462	50	1132	39	8449	13	97	67	1252	32	0	.	218	84	979	29	1388	37	3391	20	2097	28	70	61	329	47	1977	24	33	96	312	38	1114	37	191	50	236	75	558	44	2697	19	326	63	114	53	1076	30	28918	6
	pino	28	100	0	.	0	.	760	44	178	47	160	100	0	.	0	.	0	.	137	64	177	72	79	73	0	.	0	.	54	100	196	54	76	62	0	.	181	72	0	.	104	65	33	58	0	.	0	.	269	38	2432	19
	larice	95	81	0	.	0	.	61	85	12	100	58	100	0	.	51	100	402	59	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	51	100	36	59	0	.	0	.	44	75	405	43	0	.	41	71	0	.	0	.	74	59	1334	25
	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	.	0	.	0	.
	altre conifere	57	100	0	.	5	100	283	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	317	79	0	.	0	.	0	.	-7	312	67	100	10	72	0	.	0	.	83	98	0	.	26	63	0	.	0	.	12	63	860	38
	faggio	1374	34	149	63	454	39	4905	15	835	37	1046	31	0	.	285	56	824	41	938	29	2099	23	461	32	193	71	574	46	2536	21	796	33	1173	26	742	31	552	37	3670	17	490	40	3102	18	319	56	179	58	1664	23	29360	5
	acero	160	55	0	.	259	43	818	24	146	41	252	37	0	.	31	72	137	50	105	38	376	28	239	54	62	76	73	49	1152	22	66	72	295	30	196	43	269	62	196	45	119	46	372	23	97	60	53	69	535	32	6007	8
	frassino	159	66	0	.	259	55	456	39	95	63	267	42	0	.	80	70	205	54	265	61	395	70	19	62	395	75	0	0	620	35	125	67	186	50	469	46	152	52	642	40	81	53	619	37	45	71	26	100	320	34	5878	12
	quercia	216	70	0	.	0	.	239	37	43	68	72	63	0	.	0	.	87	100	86	77	131	70	70	71	0	.	0	.	13	71	155	54	15	100	20	100	135	40	738	25	36	100	568	37	0	.	0	.	234	44	2860	14
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	412	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4267	15	0	.	6	100	26	100	0	.	0	.	4711	14
	altre latifoglie	189	61	0	.	25	53	506	29	69	54	159	38	0	.	94	64	762	30	133	51	175	38	25	61	59	73	5	75	276	41	25	65	98	67	199	46	10	100	2997	15	61	53	249	38	14	61	5	78	151	54	6288	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
	totale	3498	22	2551	37	4098	26	23231	9	1620	29	6639	17	0	.	1745	34	10139	13	3678	23	10379	14	5452	19	1506	40	2145	31	10952	15	2029	26	2561	23	5033	20	1950	30	15022	11	3243	25	12166	12	1378	38	797	48	6187	18	137999	3
molto buona	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	.
	abete rosso	1830	27	0	.	59	72	5760	15	605	43	1165	37	4	75	176	73	0	.	1228	34	2031	24	570	47	370	100	215	72	1848	31	884	38	1149	36	121	69	2185	23	0	.	0	.	1235	31	0	.	67	100	3810	17	25311	7
	abete bianco	982	35	0	.	443	80	5190	15	390	48	351	59	4	100	122	98	0	.	1523	33	2804	21	516	39	0	.	262	71	1558	30	152	69	790	32	155	57	1002	39	0	.	2	.	1263	29	0	.	66	100	997	25	18571	8
	pino	42	61	0	.	0	.	411	36	32	80	174	52	69	100	0	.	0	.	99	85	0	.	0	.	0	.	0	.	41	100	138	56	126	49	0	.	225	50	0	.	0	.	149	54	0	.	0	.	578	27	2085	15
	larice	191	46	0	.	0	.	171	63	15	100	35	100	0	.	0	.	0	.	22	100	22	72	41	100	0	.	18	100	95	63	0	.	20	100	58	100	27	100	0	.	0	.	257	45	0	.	40	100	213	46	1225	19
	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	.	0	.	0	.
	altre conifere	135	60	0	.	9	100	247	66	254	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	40	100	0	.	0	.	0	.	348	98	0	.	6	100	4	100	5	72	0	.	0	.	58	100	0	.	0	.	62	57	1173	40
	faggio	3106	19	0	.	39	68	4715	15	1047	28	1620	30	0	.	288	56	0	.	1326	29	1284	28	322	39	111	100	231	65	1685	30	1269	29	1877	25	709	51	1205	24	211	78	189	.	2189	23	25	100	141	66	2549	19	26140	6
	acero	465	24	0	.	8	100	734	21	261	42	88	57	0	.	35	59	0	.	332	34	139	40	128	51	6	100	9	100	384	41	37	69	369	34	23	73	211	40	0	.	0	.	215	39	8	100	47	71	739	23	4235	9
	frassino	591	32	0	.	0	.	733	33	215	59	887	39	9	100	15	100	0	.	424	35	188	37	44	82	21	100	90	96	673	38	108	61	224	37	103	77	633	31	30	74	0	.	565	31	11	86	90	72	906	29	6560	10
	quercia	433	44	0	.	0	.	283	30	79	100	162	56	391	58	0	.	0	.	248	54	119	85	18	100	0	.	0	.	84	65	56	97	125	54	0	.	836	53	42	80	0	.	546	34	34	100	0	.	331	32	3788	16
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	altre latifoglie	434	24	0	.	51	100	561	27	111	47	291	50	8	86	0	.	0	.	227	50	110	49	7	95	0	.	29	60	158	36	15	71	236	46	10	100	462	34	48	72	0	.	798	45	54	90	2	100	533	30	4144	12
	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
	totale	8210	13	0	.	608	75	18806	10	3009	25	4773	22	484	55	635	48	0	.	5432	19	6737	16	1646	28	508	78	853	47	6874	19	2660	27	4921	19	1182	44	6792	16	331	62	191	.	7275	15	132	70	453	58	10718	11	93230	4
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	.
	abete rosso	2629	21	2596	31	2131	30	27355	7	759	36	7770	15	4	75	3202	24	33119	7	2265	23	6746	14	4532	15	1594	37	3982	21	9920	14	1414	28	1742	27	5183	17	2599	21	6879	21	4141	22	11545	11	14672	10	712	43	5826	14	163316	3
	abete bianco	1417	28	621	41	1574	36	16359	9	545	38	2299	24	4	100	507	48	2127	23	3946	20	6352	14	4661	17	373	56	1279	34	3685	18	185	59	1322	22	2048	25	1400	32	1316	29	876	33	7116	13	1641	26	270	44	2073	20	63996	4
	pino	144	58	0	.	0	.	1336	28	299	35	334	55	69	100	0	.	2654	18	388	37	248	54	123	59	4	100	219	83	95	71	334	39	324	32	68	89	407	42	128	60	224	60	182	46	1919	19	0	.	846	22	10347	8
	larice	287	41	0	.	0	.	249	48	27	71	98	69	0	.	51	100	7709	11	22	100	28	59	41	100	0	.	18	100	219	49	36	59	20	100	58	100	71	60	3957	15	0	.	496	31	8658	12	40	100	288	37	22371	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1518	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	884	24	0	.	0	.	2422	15
	altre conifere	199	50	0	.	14	74	533	43	254	100	0	.	0	.	3	100	35	40	11	74	358	71	8	100	0	.	8	100	349	98	67	100	57	58	4	100	5	72	83	98	7	100	106	58	13	58	0	.	75	49	2188	26
	faggio	4617	16	329	48	499	36	13564	9	2351	20	3414	19	0	.	953	31	1862	22	3462	17	3692	18	1327	18	495	42	1385	30	5323	15	2188	21	4499	15	1846	25	1757	20	5895	12	1013	33	6794	12	898	31	320	44	4358	14	72843	3
	acero	642	22	25	75	266	42	2360	12	433	29	569	24	0	.	372	39	433	24	512	24	552	22	574	28	139	44	200	57	1765	18	103	53	739	22	339	30	482	39	249	38	176	41	1198	15	379	31	100	50	1290	18	13898	5
	frassino	751	29	0	.	259	55	1299	23	310	45	1355	28	9	100	260	44	306	40	775	29	583	49	100	46	512	59	117	76	1355	25	233	46	468	27	583	39	786	27	756	35	212	58	1328	23	346	34	116	60	1274	22	14091	7
	quercia	698	35	0	.	0	.	634	22	193	52	236	43	391	58	0	.	151	72	333	45	309	48	89	60	5	100	0	.	97	57	212	47	214	42	20	100	972	46	949	21	86	72	1162	24	232	38	0	.	566	26	7548	10
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	517	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4866	14	0	.	6	100	97	52	0	.	0	.	5486	12
	altre latifoglie	692	24	0	.	75	69	1361	16	201	33	495	32	8	86	156	47	1577	22	397	34	298	29	61	35	81	55	44	43	467	27	39	48	343	37	228	40	473	34	3575	13	108	38	1174	32	913	17	7	63	706	26	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
	totale	12077	11	3571	29	4818	24	65064	5	5373	17	16570	11	484	55	5503	19	52009	5	12112	12	19167	10	11515	11	3203	27	7251	17	23274	10	4812	18	9728	12	10376	14	8951	14	28661	7	6844	18	31107	7	30652	7	1565	33	17301	9	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. 2310353. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1948372