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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)
specie arborea principale · diametro a petto d'uomo (classi dimensionali)
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
specie arborea principale	diametro a petto d'uomo (classi dimensionali)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	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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	36-51 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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abete rosso	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-15 cm	31	60	14	53	6	74	10	74	4	78	10	58	216	16	141	48	250	34	46	88	19	82	13	58	1	100	0	.	1	100	42	33	22	50	12	67	4	75	30	41	96	25	64	31	132	23	332	29	162	34	18	37	50	45	113	51	57	42	0	0	24	48	9	64	12	56	10	51	15	67	77	52	71	53	39	56	27	61	30	51	0	0	18	36	12	46	5	58	6	100	43	71	2	100	26	46	29	59	10	55	18	41	13	53	4	58	15	46	80	46	18	40	5	100	0	.	0	.	14	53	1	100	18	69	1	853	32	64	35	41	32	45	12	58	71	67	3	100	0	.	35	71	0	.	5	80	19	66	1	100	33	74	15	66	3	71	5	79	0	.	0	0	106	20	133	34	115	23	3	100	8	51	11	60	14	47	46	60	2	100	15	71	5	58	0	.	3308	7
	16-23 cm	44	57	125	42	125	70	30	66	75	67	60	70	754	14	263	22	518	26	152	36	26	80	30	78	0	0	0	.	9	100	206	36	115	44	248	79	0	.	151	34	456	21	288	33	385	19	860	17	605	23	75	36	55	68	168	37	201	31	26	72	114	41	5	100	37	61	35	46	179	55	214	31	254	47	80	57	169	41	205	44	12	78	91	35	76	52	8	75	35	76	28	72	10	100	70	39	110	43	53	41	93	46	77	45	37	56	103	41	150	37	71	33	0	.	0	.	0	.	33	56	25	59	81	62	68	53	107	36	175	42	37	63	56	40	123	55	29	66	0	.	100	53	67	67	3	100	134	26	43	74	70	76	55	50	13	100	25	60	0	.	5	100	433	26	544	29	321	27	22	60	33	67	39	76	86	43	98	83	15	71	103	94	28	62	0	.	11335	5
	24-35 cm	54	63	305	43	94	72	90	72	445	36	417	38	2655	13	607	32	783	27	364	28	0	.	29	71	12	74	0	.	172	72	550	39	470	41	386	49	0	.	319	48	1139	22	1099	26	1192	23	1736	17	1420	19	107	67	162	56	308	39	643	25	180	82	334	35	45	57	67	62	156	38	490	41	496	36	483	36	270	38	207	46	510	41	109	54	234	33	320	45	184	66	52	72	19	71	12	100	105	45	619	32	87	64	365	47	124	54	193	67	87	61	752	49	219	42	50	100	0	.	0	.	165	45	13	100	118	48	179	36	297	49	361	40	181	48	151	33	235	47	193	60	22	100	271	47	77	87	24	75	454	31	177	56	205	69	90	52	84	66	84	84	0	.	53	100	912	24	1212	24	1225	18	177	44	122	55	62	71	446	50	326	40	32	100	22	100	179	45	0	.	30478	4
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	=52 cm	62	70	0	.	438	63	566	47	1343	32	826	34	6959	13	2779	18	1617	23	1350	23	0	.	165	85	356	54	0	.	234	66	837	38	1231	29	767	37	0	.	2072	27	3384	20	1393	26	3688	20	4097	15	1416	23	1385	29	636	43	837	32	1911	24	97	59	478	32	241	59	183	52	1071	33	445	46	429	38	916	34	276	48	723	50	1117	32	1433	36	2113	28	613	44	456	71	28	100	112	81	185	52	1055	33	904	36	719	42	212	55	411	55	347	58	576	44	1527	40	505	39	0	.	83	71	31	100	156	83	28	100	185	58	424	45	604	42	650	43	534	52	901	30	615	40	455	49	14	100	532	38	0	.	116	57	438	28	501	50	291	52	387	57	0	.	119	74	22	100	289	85	1749	24	1049	24	2761	20	432	43	383	46	318	52	340	46	602	46	0	.	175	62	142	49	0	.	72848	3
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	12-15 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	62	0	.	5	58	3	71	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	89	0	.	0	.	3	79	8	39	0	.	1	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	1	100	2	77	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	1	71	0	.	0	.	3	71	9	88	3	71	0	.	0	.	0	.	0	.	85	20
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	24-35 cm	14	100	0	.	0	.	70	83	0	.	9	100	16	100	0	.	22	81	0	.	0	.	0	.	0	.	-5	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	7	100	-24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	164	45
	36-51 cm	17	100	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	111	40	0	.	0	.	0	.	0	.	38	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	309	29
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	12-15 cm	40	36	29	49	5	54	17	34	1	100	5	53	41	32	49	23	110	30	82	31	23	58	30	52	39	55	0	.	0	0	8	43	44	65	38	62	0	.	10	35	3	50	10	41	0	0	23	41	0	.	64	27	15	50	18	40	21	45	5	80	8	51	11	61	17	84	9	68	10	60	2	71	9	45	13	53	2	73	71	60	19	55	20	38	68	39	59	55	30	54	19	49	14	40	26	63	3	71	6	47	6	60	4	74	28	42	0	.	5	77	0	.	44	46	25	45	27	53	65	32	72	37	22	45	6	56	0	.	1	100	7	51	5	59	2	100	8	54	0	0	13	42	1	100	13	47	15	56	0	2111	8	52	44	73	3	72	9	85	10	100	1	100	0	.	7	61	27	34	1	100	2	100	6	51	16	42	37	57	17	76	10	60	11	54	0	.	1724	7
	16-23 cm	84	40	35	43	33	63	102	37	8	100	9	75	248	47	318	24	227	18	312	29	27	74	64	45	164	43	0	.	16	59	165	45	135	39	39	49	0	.	24	41	21	48	56	54	0	.	67	45	0	.	274	28	71	40	69	52	87	34	17	76	38	41	40	47	39	79	53	51	79	69	8	77	91	38	49	43	63	44	131	43	101	45	110	40	130	31	88	40	87	42	34	49	62	34	84	38	25	52	79	70	26	54	6	76	63	43	0	.	7	100	0	.	211	38	129	40	99	44	224	39	263	36	79	52	48	50	0	.	66	71	49	55	8	53	13	61	11	100	28	100	84	48	19	100	17	62	43	43	12	59	21	56	43	51	16	71	7	72	4	100	8	100	0	.	9	61	175	43	9	77	39	56	29	52	74	46	45	50	22	86	29	55	44	59	0	.	6143	6
	24-35 cm	136	34	106	56	133	52	392	44	52	71	115	78	612	27	624	22	691	22	1094	20	34	72	116	45	316	38	0	.	84	66	66	69	282	40	263	45	0	.	62	67	131	50	110	47	4	100	272	49	0	.	608	26	174	42	241	56	364	28	33	71	51	46	68	68	45	60	47	59	183	42	20	80	349	40	111	51	216	53	199	46	275	51	361	40	441	37	205	56	194	46	55	64	401	36	116	38	55	73	133	50	140	45	66	58	162	49	0	.	31	76	0	.	223	49	418	37	278	44	467	41	396	36	110	65	308	43	0	.	36	81	117	44	9	71	148	52	108	61	17	100	266	43	15	100	23	100	102	51	80	57	84	43	30	82	63	66	80	58	61	100	32	73	0	.	14	100	299	37	69	50	49	60	38	50	147	39	201	46	38	71	40	54	164	42	0	.	15572	5
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	12-15 cm	15	44	26	51	1	100	6	65	0	.	3	100	102	23	16	46	54	38	29	32	7	69	7	61	1	100	0	.	6	100	8	59	22	50	15	41	11	67	7	61	27	44	11	100	74	38	93	43	39	42	34	36	30	56	2	100	24	58	0	.	5	59	2	100	-5	100	4	71	21	45	3	71	14	48	0	.	13	50	22	50	4	71	0	0	2	100	4	58	2	100	22	67	2	100	16	36	12	68	6	58	14	100	24	59	6	58	24	55	31	51	9	48	46	28	57	60	82	28	66	50	19	43	32	30	6	58	12	78	11	62	3	71	5	76	17	55	7	74	10	85	6	71	6	61	4	75	6	68	4	59	11	48	0	0	8	75	0	0	0	0	0	.	76	30	82	34	78	26	7	63	8	52	4	100	17	48	2	100	6	58	10	55	9	47	0	.	1644	6
	16-23 cm	39	58	41	36	44	40	18	73	0	.	17	51	113	34	50	43	120	29	23	44	12	60	0	.	12	74	0	.	3	100	51	58	25	63	24	63	3	100	47	68	34	44	53	56	225	40	186	36	140	43	56	40	47	55	0	.	50	50	0	.	16	64	5	100	3	100	11	76	10	58	2	100	16	53	3	100	23	59	45	59	43	89	10	58	15	64	69	92	4	100	46	54	2	100	21	56	10	72	55	76	32	81	49	58	10	72	78	54	44	55	31	55	65	34	149	44	355	30	112	33	81	42	86	34	17	60	75	78	26	88	23	60	14	60	66	62	17	71	5	100	44	90	0	0	0	.	18	53	39	75	13	71	0	0	16	100	0	.	5	100	0	.	97	33	129	31	171	28	0	0	12	73	17	85	7	100	9	71	16	59	8	71	41	70	0	.	3822	7
	24-35 cm	24	76	64	51	45	58	29	61	0	.	15	100	145	33	76	45	159	45	27	59	28	58	11	100	22	71	0	.	14	100	31	81	13	71	30	81	0	.	33	66	30	66	16	58	79	48	209	34	198	51	89	44	19	100	42	82	15	71	0	.	9	100	0	.	2	100	0	0	48	85	0	.	15	100	0	.	26	71	14	76	61	85	80	42	11	100	22	71	0	0	72	65	14	100	69	70	41	58	38	100	17	71	25	76	41	80	14	74	284	55	31	73	127	44	211	41	509	36	244	52	152	52	170	44	43	60	17	71	0	.	20	71	10	100	12	71	3	194	10	100	83	61	0	.	0	0	0	.	27	100	0	.	74	79	22	75	0	.	0	.	0	.	90	42	140	51	49	49	0	.	46	66	68	76	18	100	11	100	11	100	30	81	18	74	0	.	4614	8
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non determinabile	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-15 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	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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	12-15 cm	164	28	83	29	15	47	67	31	9	49	50	36	461	12	363	22	588	20	244	25	70	45	62	40	67	36	2	.	24	65	97	31	135	28	87	40	23	57	64	26	170	21	103	25	230	20	510	21	354	21	217	32	172	33	210	34	168	25	42	43	50	30	57	48	33	55	76	49	56	34	104	40	127	35	61	47	56	48	146	34	30	42	54	27	108	31	91	42	52	43	98	41	51	78	148	41	56	37	40	36	26	125	59	36	69	32	56	32	179	31	56	26	170	32	115	50	173	25	254	30	97	29	168	22	34	43	62	42	60	32	73	33	63	37	120	44	28	44	30	48	82	38	19	50	72	47	47	40	36	52	70	43	70	52	29	52	16	73	17	73	34	61	379	18	315	19	346	18	31	37	27	35	45	34	71	31	177	39	39	42	39	40	32	34	0	.	10230	3
	16-23 cm	283	27	221	34	279	39	201	29	99	53	190	41	1365	14	1072	13	1473	15	871	18	142	41	171	37	238	35	0	.	77	43	473	27	404	48	429	47	63	86	329	23	591	19	436	25	695	19	1387	13	1213	15	901	18	404	27	465	26	560	20	87	54	242	29	113	39	170	39	315	32	343	39	251	30	460	31	178	47	295	31	438	30	232	38	287	25	265	27	299	33	157	41	175	32	183	32	349	29	217	32	218	37	231	30	261	39	206	32	234	32	436	25	218	26	461	24	329	27	767	22	696	20	461	25	582	24	247	39	217	38	309	33	279	29	161	31	339	35	103	45	52	72	299	29	109	58	72	51	251	24	177	38	167	40	192	33	127	49	43	52	10	100	111	60	1325	17	1005	19	1069	16	88	39	141	35	99	51	270	27	246	41	117	40	140	70	154	34	0	.	33106	3
	24-35 cm	475	29	577	32	338	33	613	35	596	33	1053	30	4108	11	2395	15	2573	14	2362	17	116	49	266	38	699	27	-5	.	353	44	874	31	1391	23	888	29	72	54	616	34	1467	19	1404	22	1518	19	3336	13	2901	13	1636	17	845	25	1189	24	1492	20	272	57	595	27	258	44	248	44	550	34	997	31	609	34	1289	24	660	32	628	33	1043	26	788	45	1098	23	1070	25	624	33	407	33	250	36	671	31	465	27	873	27	305	38	954	29	363	31	612	33	146	43	1331	39	562	27	742	28	840	25	1318	22	1583	20	929	24	1058	22	915	34	353	43	549	34	605	28	319	31	738	36	534	40	134	60	841	27	186	57	154	54	631	26	562	30	499	42	237	38	366	36	215	45	103	72	95	76	2192	16	2291	17	2373	14	436	32	243	38	267	38	885	30	619	28	339	41	171	39	543	31	0	.	78682	2
	36-51 cm	1184	24	533	26	644	32	1216	24	1465	28	1660	26	7900	11	4819	13	4988	13	3941	14	154	52	696	40	961	27	38	.	741	38	1648	24	1737	22	1871	25	222	61	1766	21	3665	16	1773	17	2329	19	5339	12	5690	12	4692	14	1543	24	2013	20	2220	19	319	41	985	31	505	34	524	38	1167	26	1188	30	590	28	1685	25	1355	27	1454	28	1730	20	1121	32	2129	20	1877	21	798	28	954	29	646	31	1184	26	1141	27	1151	25	1320	27	1074	29	700	30	740	28	434	40	1482	31	1010	27	372	24	739	23	1202	23	1091	19	780	25	1233	24	715	31	811	45	861	32	929	33	1009	35	902	31	682	36	324	57	1276	23	138	83	340	39	1158	21	613	27	1101	25	847	30	572	38	354	44	258	63	244	55	3497	16	2802	16	3582	14	744	33	809	34	693	31	1181	24	1534	25	516	31	425	38	445	34	0	.	131489	2
	=52 cm	1096	27	859	30	871	39	2552	23	1633	32	1865	29	9722	12	8285	13	7557	13	3115	17	413	48	407	53	994	34	219	.	525	46	1662	29	2095	23	1883	23	113	100	2995	22	4202	18	2833	20	4081	19	6687	12	5074	14	4666	16	2222	24	3110	22	2964	21	689	45	1281	32	586	48	606	44	1777	26	794	39	572	43	1883	28	1988	32	1097	39	1955	25	2135	29	4289	20	1492	26	1546	31	182	70	766	39	735	31	1941	27	1350	30	1622	32	917	34	1258	41	1594	30	1005	33	2139	31	990	28	457	32	578	32	629	34	1507	24	529	32	1279	29	775	38	698	38	769	42	1129	35	1733	30	1329	31	922	39	205	75	1349	30	403	55	179	52	736	33	973	40	799	30	944	33	322	40	623	37	165	59	630	52	4921	15	2770	17	4477	16	763	37	1094	35	977	35	1759	30	1291	30	743	40	543	37	749	33	0	.	161636	2
	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. 2305844. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1946753