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provvigione (legno del fusto) #21
Volume di legno del fusto con corteccia degli alberi e degli arbusti vivi (in piedi e a terra) di almeno 12 cm di diametro a petto d'uomo (DPU). Corrisponde al termine «growing stock» utilizzato a livello internazionale.

stadio di sviluppo #20
Tappa nell'evoluzione di un popolamento, definito in base al diametro dominante (DPUdom = DPU dei 100 alberi più grossi ad ettaro). Novelleto/spessina: DPUdom <12 cm, perticaia: DPUdom 12-30 cm, fustaia giovane: DPUdom 31-40 cm, fustaia adulta: DPUdom 41-50 cm, fustaia matura: DPUdom >50 cm, misto: alberi di diversi stadi di sviluppo, nessuno stadio di sviluppo predominante oppure gruppi di diversi stadi di sviluppo più piccoli di 5 are. Fonte: rilievo sul terreno (MID 261: Entwicklungsstufe)

fasce vegetazionali NaiS (6 classi) #2633
Fasce vegetazionali secondo il sistema delle linee guida «Continuità nel bosco di protezione e controllo dell'efficacia» (NaiS; Frehner et al. 2005), ridotto a sei classi. Questa variabile rappresenta una semplificazione delle fasce vegetazionali NaiS in dieci classi (NAISHSTKOMB), per cui le classi «iperinsubrica», «collinare» e «collinare con faggio» vengono riunite nella classe «iperinsubrica e collinare», mentre le fasce «montana inferiore», «montana superiore» e «montana inferiore/superiore» vengono riunite nella classe «montana inferiore e superiore». Le indicazioni si basano sulle fasce vegetazionali determinate da esperti (aree di saggio in bosco e accessibili dell'IFN4 sul reticolo di 1,4 km; Arge Frehner et al. 2020) e d'altro canto sulle fasce vegetazionali modellizzate per il periodo 1981-2010 (restanti aree di saggio; Zischg et al. 2021). nessuna indicazione: situato sopra il limite del bosco modellizzato da Zischg et al. e talvolta nell'area di laghi, che sono stati tagliati in modo relativamente approssimativo da Zischg et al.

circondario forestale (2023) #2777
Suddivisione regionale con i circondari forestali come unità. Questa variabile si basa sull'inchiesta presso i servizi forestali cantonali effettuata nell’inverno 2022/2023.

bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5 #2382
Bosco che sia nell'IFN1 (1983-1985) che nell'IFN2 (1993-1995), nell'IFN3 (2004-2006), nell'IFN4 (2009-2017) e nell'IFN5 (2018-2026) era coperto per meno di due terzi da arbusti ed è stato raggiunto a piedi.

reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5 #1746
Sottoreticoli 1, 2, 3, 4 e 5 per il rilievo terrestre sul reticolo di campionamento con una maglia di 1,4 km (reticolo di base).

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)
stadio di sviluppo · fasce vegetazionali NaiS (6 classi)
suddivisione regionale: circondario forestale (2023)
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		circondario forestale (2023)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		laghi		Svizzera
stadio di sviluppo	fasce vegetazionali NaiS (6 classi)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	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	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	subalpina	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	160	.	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	121	.	0	.	0	.	34	86	70	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	419	50
	altimontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	85	220	71	129	65	0	.	0	.	0	.	4	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	59	81	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	570	36
	montana inferiore e superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	.	34	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	98	.	0	.	0	.	12	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	173	.	0	.	16	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	379	54
	submontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	116	.	25	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	.	0	.	0	.	0	.	387	42
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	36	.	196	83	10	.	73	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	.	0	.	0	.	0	.	2	.	121	100	0	.	81	85	254	62	199	49	18	.	0	.	0	.	4	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	.	0	.	0	.	111	88	0	.	0	.	12	.	0	.	0	.	0	.	116	.	25	73	0	.	0	.	59	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	.	173	.	0	.	16	.	0	.	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	8	.	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	.	0	.	0	.	0	.	1755	22
novelleto/spessina	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	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	subalpina	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	254	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	116	99	0	.	96	.	77	71	177	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	769	38
	altimontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	365	51	92	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	79	0	.	0	.	0	.	253	68	0	.	347	.	703	47	216	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	.	0	.	0	.	0	.	72	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	58	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2389	25
	montana inferiore e superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	133	72	496	68	318	50	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	.	113	97	0	.	0	.	46	100	89	.	19	.	17	100	0	.	0	.	35	73	25	.	192	.	202	68	0	.	0	.	0	.	49	.	0	.	0	.	0	.	14	77	52	.	0	.	26	100	4	.	0	.	66	.	0	.	23	100	1	.	0	.	14	.	74	77	67	.	0	.	0	.	117	.	0	.	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-12	.	0	.	0	.	0	.	149	77	82	100	0	.	0	.	26	.	0	.	0	.	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	71	38	.	6	.	187	61	0	.	0	.	12	.	0	.	0	.	2894	19
	submontana	155	73	57	71	72	.	28	56	0	.	0	.	184	79	8	.	330	62	73	.	46	.	9	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	102	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	77	0	.	132	70	0	.	0	.	0	.	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	10	.	0	.	13	.	0	.	33	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	100	80	65	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	176	72	0	.	0	.	0	.	0	.	1761	21
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	54	61
	totale	155	73	57	71	72	.	28	56	0	.	133	72	1299	34	419	44	332	62	73	100	46	.	9	.	0	.	0	.	0	.	74	72	208	64	102	.	27	71	46	100	458	49	19	.	460	78	779	43	393	59	99	56	25	.	324	66	202	68	0	.	0	.	52	.	52	95	0	.	0	.	30	81	14	77	52	.	19	100	55	70	14	77	0	.	80	85	0	.	56	72	1	.	0	.	14	.	146	63	67	.	0	.	0	.	117	.	4	77	52	.	0	.	0	.	27	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	72	0	.	0	.	0	.	72	.	0	.	-12	.	0	.	0	.	100	80	214	62	82	100	0	.	0	.	26	100	0	.	0	.	10	.	0	.	36	100	83	60	0	.	81	71	38	.	6	.	187	61	176	72	0	.	12	.	0	.	0	.	7867	12
perticaia	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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	subalpina	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	.	0	.	0	.	161	71	240	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	.	0	.	67	.	0	.	0	.	0	.	117	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	320	57	0	.	35	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1003	30
	altimontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	647	41	0	.	0	.	17	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	177	86	97	.	402	40	732	36	75	81	0	.	0	.	0	.	163	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	0	.	48	.	24	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	.	0	.	0	.	0	.	0	.	184	50	164	73	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	299	76	47	.	181	75	154	.	0	.	0	.	39	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	373	42	379	43	452	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4741	14
	montana inferiore e superiore	0	.	0	.	0	.	22	.	0	.	274	87	542	42	447	43	798	41	212	52	51	.	62	.	80	83	0	.	0	.	0	.	284	57	185	61	0	.	452	64	0	.	0	.	0	.	242	60	0	.	533	62	321	63	488	63	556	45	275	65	135	73	0	.	50	70	0	.	181	80	112	70	6	.	270	61	180	72	151	79	0	.	150	.	46	.	256	62	89	70	40	.	123	.	426	51	378	66	97	.	50	.	0	.	99	.	0	.	78	73	0	.	380	50	0	.	245	65	532	42	19	.	42	88	100	.	261	77	0	.	25	.	63	73	85	.	250	66	0	.	0	.	0	.	161	87	0	.	0	.	68	.	48	.	78	.	98	.	0	.	45	.	0	.	16	.	17	113	120	71	0	.	108	82	76	73	288	87	0	.	0	.	0	.	0	.	11865	10
	submontana	441	40	405	39	370	55	183	63	0	.	0	.	25	.	21	.	968	25	0	.	195	53	138	63	258	71	0	.	89	.	144	97	0	.	303	79	0	.	0	.	0	.	33	.	0	.	0	.	0	.	153	72	150	72	244	59	0	.	101	58	0	.	48	.	0	.	0	.	0	.	0	.	163	.	53	.	0	.	0	.	0	.	0	.	278	58	0	.	0	.	90	71	48	.	0	.	0	.	0	.	315	53	226	59	248	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	.	61	.	0	.	154	.	442	62	0	.	51	.	131	74	0	.	42	.	0	.	206	78	0	.	34	.	0	.	68	.	0	.	0	.	242	56	0	.	108	.	363	51	43	.	177	59	407	51	247	63	386	47	0	.	8949	10
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	196	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	76	.	119	91	332	49	59	.	694	38	169	65	53	.	387	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	.	0	.	0	.	0	.	92	76	40	59	51	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	.	0	.	0	.	0	.	2365	19
	totale	441	40	405	39	370	55	205	57	0	.	274	87	1214	29	468	41	1765	23	229	48	246	47	201	53	338	57	0	.	89	.	144	97	284	57	488	54	0	.	452	64	204	76	131	79	402	40	1331	27	496	38	687	51	471	48	732	46	719	41	376	50	135	73	48	.	50	70	0	.	181	80	112	70	177	93	324	54	227	60	175	70	0	.	150	100	324	52	256	62	89	70	130	58	172	77	426	51	454	57	97	.	364	48	226	59	347	57	187	49	352	44	186	68	712	35	59	.	939	33	818	33	74	76	430	46	100	.	261	77	332	69	168	65	305	51	239	74	404	56	442	62	39	.	51	.	292	58	0	.	42	.	68	.	253	66	151	71	132	79	0	.	113	72	841	30	436	38	797	33	120	71	108	.	470	44	119	59	465	59	431	48	247	63	386	47	0	.	29193	6
fustaia giovane	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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	altimontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	268	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	90	.	0	.	0	.	0	.	0	.	339	71	685	56	320	58	603	52	562	53	0	.	0	.	0	.	76	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	118	.	0	.	0	.	0	.	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	.	39	.	127	.	0	.	0	.	0	.	142	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	119	.	0	.	0	.	0	.	0	.	716	40	794	58	402	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5533	17
	montana inferiore e superiore	73	.	0	.	0	.	0	.	222	.	285	71	392	55	587	55	714	46	1150	33	0	.	52	.	249	71	0	.	166	.	520	56	546	55	275	.	0	.	406	53	239	.	97	.	0	.	349	60	0	.	1183	39	139	.	512	62	183	71	0	.	268	86	0	.	17	.	0	.	434	78	41	.	315	62	0	.	633	59	745	51	294	.	58	.	314	70	0	.	383	58	147	71	0	.	0	.	132	.	0	.	388	74	0	.	106	.	0	.	70	.	0	.	24	.	422	57	213	71	461	70	813	43	224	71	497	55	0	.	0	.	314	57	77	.	55	.	0	.	0	.	250	70	0	.	0	.	86	.	263	71	376	83	80	.	127	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	292	60	227	.	118	.	0	.	849	49	433	59	0	.	0	.	0	.	0	.	18887	9
	submontana	146	.	585	44	136	70	560	56	0	.	0	.	0	.	510	59	1622	32	0	.	0	.	163	.	0	.	0	.	114	.	264	77	0	.	165	82	0	.	0	.	203	76	159	96	0	.	0	.	0	.	18	351	248	.	471	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	153	.	112	.	0	.	0	.	60	.	0	.	588	46	99	.	0	.	82	88	183	76	89	.	0	.	0	.	0	.	168	74	377	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	256	.	0	.	100	.	58	.	159	.	0	.	0	.	0	.	65	.	150	78	0	.	0	.	324	62	257	64	0	.	223	73	57	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	.	0	.	118	.	0	.	255	78	272	71	267	72	71	.	460	60	0	.	10380	11
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	310	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	431	60	0	.	164	79	179	85	1071	35	158	71	264	68	404	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	195	66	43	.	31	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3322	18
	totale	219	74	585	44	136	70	560	56	222	.	285	71	936	34	1097	40	2336	26	1150	33	0	.	215	80	249	71	0	.	280	72	874	42	546	55	440	70	0	.	406	53	1010	43	941	45	374	52	1289	34	1026	35	1201	39	387	73	983	41	280	55	0	.	268	86	0	.	17	.	0	.	637	62	159	78	992	47	112	.	633	59	877	45	354	85	58	.	902	38	99	.	383	58	229	56	183	76	89	.	132	.	0	.	388	74	168	74	482	50	0	.	682	44	74	.	250	58	601	47	1284	31	757	47	1115	35	755	36	753	50	0	.	153	74	514	46	236	75	55	.	0	.	0	.	315	59	150	78	0	.	86	.	659	43	634	55	199	72	350	59	57	.	0	.	0	.	1349	29	1158	42	924	38	227	.	236	71	0	.	1104	41	705	46	267	72	71	.	460	60	0	.	41367	6
fustaia adulta	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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	subalpina	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	602	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	589	51	243	75	887	55	175	.	794	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	372	71	31	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	98	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	286	.	55	.	307	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4438	21
	altimontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	407	74	170	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	378	.	0	.	0	.	0	.	0	.	267	85	545	63	347	72	1606	34	2244	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	.	0	.	0	.	0	.	178	.	0	.	146	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	213	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	.	211	71	0	.	0	.	0	.	0	.	370	71	138	71	275	.	0	.	461	.	598	71	0	.	108	.	146	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	949	52	506	61	657	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11039	14
	montana inferiore e superiore	258	75	0	.	0	.	0	.	829	59	1017	60	1557	35	1075	45	934	60	2966	26	116	.	283	71	321	81	0	.	535	64	388	55	1170	42	261	.	0	.	1056	40	784	52	364	76	0	.	73	.	0	.	1572	32	277	59	306	60	412	73	342	75	232	73	126	.	0	.	534	63	1000	53	140	85	524	71	800	59	445	75	528	52	156	.	2261	33	563	51	803	53	564	47	0	.	1031	43	165	71	537	62	764	49	0	.	0	.	98	.	0	.	0	.	0	.	60	.	89	.	45	.	335	71	154	.	376	61	289	.	281	.	144	.	283	.	93	.	225	.	315	76	0	.	1074	40	0	.	265	68	1064	36	75	.	413	59	0	.	248	.	196	.	444	71	0	.	0	.	0	.	798	46	157	.	734	50	529	75	728	45	688	49	0	.	0	.	0	.	0	.	38269	7
	submontana	1154	37	335	58	431	60	59	105	0	.	0	.	0	.	0	.	2281	28	0	.	0	.	413	73	581	53	0	.	0	.	393	.	0	.	872	49	0	.	0	.	109	.	0	.	0	.	0	.	0	.	443	62	646	62	916	52	0	.	0	.	0	.	121	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	.	0	.	0	.	0	.	981	41	396	58	73	.	436	52	353	79	0	.	0	.	407	72	200	71	471	51	132	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	.	0	.	0	.	300	.	280	71	112	.	0	.	46	.	0	.	0	.	213	.	135	.	261	73	181	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	303	71	101	.	394	50	0	.	72	.	138	.	383	60	281	71	0	.	15572	10
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	305	71	0	.	0	.	0	.	0	.	90	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	104	.	0	.	351	68	735	48	0	.	0	.	197	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	200	71	16	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	61	.	0	.	0	.	0	.	2155	26
	totale	1412	33	335	58	431	60	59	105	829	59	1017	60	2567	28	1244	41	3216	26	2966	26	116	.	696	52	903	45	0	.	535	64	1160	50	1170	42	1133	44	305	71	1056	40	1749	32	1151	41	1234	44	1984	29	3659	21	2015	28	923	47	1223	42	412	73	342	75	232	73	248	71	0	.	534	63	1047	51	140	85	524	71	800	59	694	55	528	52	301	71	2261	33	1544	32	1199	40	637	43	436	52	1384	38	379	64	537	62	1171	41	200	71	471	51	230	71	71	.	583	52	135	80	60	.	439	58	780	46	705	50	292	63	848	48	289	.	742	73	741	60	379	79	300	58	371	72	615	62	280	71	1185	38	0	.	311	60	1064	36	171	71	626	51	135	.	509	61	377	71	444	71	0	.	1435	41	789	48	1761	33	460	58	836	45	922	48	728	45	759	46	199	76	383	60	281	71	0	.	72347	5
fustaia matura	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	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	.	0	.	0	.	206	71	751	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	.	564	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1593	28
	subalpina	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	930	46	130	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1316	43	0	.	1282	42	1204	44	2584	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	156	.	0	.	0	.	0	.	82	.	198	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	352	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	200	.	217	75	113	.	0	.	0	.	0	.	336	72	45	.	0	.	0	.	234	.	0	.	142	.	0	.	109	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1977	30	775	50	1463	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13847	12
	altimontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2615	32	110	.	0	.	212	.	0	.	0	.	0	.	0	.	260	.	121	.	353	74	393	71	0	.	875	63	1880	38	253	71	2173	35	4348	23	1361	40	0	.	0	.	0	.	209	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	545	75	466	58	0	.	0	.	194	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	234	76	212	.	172	.	0	.	0	.	0	.	388	71	321	.	1120	40	115	.	0	.	0	.	0	.	247	88	303	.	344	80	153	.	182	.	828	63	609	76	906	65	0	.	0	.	150	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1844	37	1094	51	2132	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27774	9
	montana inferiore e superiore	196	.	20	.	0	.	766	50	2226	39	2871	33	3496	28	7128	19	2493	31	3463	23	0	.	0	.	581	76	0	.	0	.	1515	45	1805	35	1460	45	0	.	1023	49	559	59	1264	37	266	71	484	72	0	.	3521	25	772	50	2191	37	2731	32	460	72	796	60	127	.	626	58	1539	40	952	51	0	.	2052	40	2008	39	920	63	1659	37	2185	39	2849	31	289	.	725	49	0	.	486	71	478	59	1599	43	1588	39	1636	40	945	50	0	.	0	.	0	.	404	.	0	.	297	71	377	64	0	.	266	73	0	.	486	69	423	71	111	.	261	.	423	73	624	66	353	71	399	71	0	.	1187	42	325	.	0	.	258	.	1128	46	292	71	610	58	112	.	466	52	99	.	518	71	0	.	0	.	658	62	426	74	472	71	0	.	1811	38	891	56	0	.	0	.	193	.	0	.	78620	5
	submontana	441	53	597	54	810	51	2749	28	0	.	0	.	745	59	1325	37	5722	18	0	.	167	.	481	61	237	72	254	.	473	72	220	.	0	.	321	72	0	.	0	.	119	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1666	39	533	58	688	50	0	.	109	73	0	.	308	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	245	.	0	.	144	.	152	.	0	.	1211	42	936	48	79	.	541	52	0	.	190	.	0	.	0	.	705	61	1660	37	1618	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	312	.	0	.	385	75	0	.	132	.	0	.	0	.	0	.	0	.	192	.	219	.	190	.	149	.	0	.	180	.	0	.	0	.	84	.	0	.	334	71	266	75	0	.	529	59	648	56	287	60	565	48	0	.	29918	7
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	152	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	.	169	.	63	.	0	.	445	60	275	80	130	.	385	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	144	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1956	28
	totale	637	48	616	53	810	51	3515	24	2226	39	2871	33	7785	18	8694	16	8216	15	3676	23	167	.	481	61	818	58	254	.	733	58	1856	39	2158	31	2175	34	152	.	1897	39	3945	25	1516	33	3721	25	6243	19	4769	21	5187	21	1304	38	2879	31	2940	30	569	60	796	60	435	76	626	58	1539	40	1109	46	545	75	2518	34	2253	37	1002	58	2196	31	2337	37	2849	31	1500	39	1661	34	79	.	1027	43	478	59	2374	33	1800	36	1808	37	1650	39	1660	37	1618	34	588	58	1062	52	1402	35	476	52	377	64	445	60	876	43	422	61	1174	45	767	53	498	60	443	72	1393	44	1545	45	1368	47	784	52	0	.	1469	36	325	.	0	.	258	.	1128	46	485	58	884	47	302	73	614	46	99	.	698	58	4529	21	1869	36	4337	23	426	74	806	51	266	75	1811	38	1420	41	648	56	287	60	758	44	0	.	153709	3
misto	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	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	283	64	1310	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	.	76	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	464	41	320	47	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2592	19
	subalpina	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2493	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	448	64	646	43	608	57	527	43	925	40	1506	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	233	89	158	.	0	.	0	.	351	99	0	.	75	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	280	66	552	51	384	66	0	.	0	.	0	.	231	75	77	.	0	.	80	.	183	.	123	.	0	.	159	80	27	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1850	39	1256	31	597	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13848	11
	altimontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2209	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95	.	0	.	0	.	0	.	210	75	447	58	449	47	795	38	1629	30	662	48	0	.	157	.	0	.	76	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	714	52	136	72	0	.	0	.	62	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	216	72	63	.	63	.	0	.	0	.	0	.	393	72	260	.	302	81	86	.	0	.	0	.	204	75	0	.	0	.	122	.	0	.	307	64	0	.	247	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69	.	0	.	0	.	0	.	0	.	786	37	2371	27	1024	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14153	10
	montana inferiore e superiore	102	.	0	.	0	.	88	.	293	.	203	71	2033	29	4458	19	387	59	2017	26	0	.	0	.	88	.	0	.	0	.	153	.	936	39	384	71	0	.	985	44	643	44	795	46	0	.	233	.	0	.	1971	33	953	44	307	65	2139	30	104	.	1688	30	483	52	785	49	1811	32	230	87	138	96	662	52	702	59	0	.	581	54	1054	45	1200	43	123	.	86	.	394	77	111	.	189	72	152	.	211	75	166	87	331	63	0	.	0	.	0	.	1613	83	0	.	99	80	431	52	239	76	315	54	316	65	60	.	130	.	0	.	240	.	254	71	0	.	842	55	478	.	0	.	646	46	0	.	0	.	1221	28	182	60	756	43	269	71	0	.	70	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1252	37	251	73	0	.	0	.	112	70	134	73	0	.	0	.	0	.	0	.	40278	7
	submontana	236	70	275	54	327	52	0	.	0	.	0	.	178	.	516	51	813	46	0	.	319	61	0	.	226	66	0	.	84	.	0	.	0	.	434	72	0	.	0	.	0	.	212	74	0	.	0	.	0	.	933	40	876	53	538	61	312	74	19	.	0	.	253	72	51	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	571	63	94	.	246	.	0	.	340	71	57	.	0	.	0	.	278	58	0	.	0	.	0	.	270	71	0	.	202	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	354	.	0	.	162	.	62	.	0	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	131	.	0	.	376	71	71	.	0	.	0	.	303	.	0	.	0	.	0	.	0	.	278	.	417	58	0	.	208	72	206	71	313	68	37	.	0	.	11586	12
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	286	71	115	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	.	91	.	134	92	0	.	168	66	549	44	387	58	300	62	297	57	581	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	226	71	72	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3291	18
	totale	338	57	275	54	327	52	88	.	293	.	203	71	6912	16	4974	18	1200	36	2017	26	319	61	0	.	314	55	0	.	84	.	248	73	936	39	819	51	0	.	1643	33	1737	27	2065	27	1322	29	3356	21	3592	19	2904	26	1986	32	845	45	2527	27	123	86	1688	30	736	42	836	47	1811	32	230	87	1085	41	955	41	702	59	571	63	1088	44	1299	41	1275	41	462	58	143	72	394	77	111	.	467	45	368	59	274	62	229	69	601	47	0	.	289	59	763	46	2644	53	762	47	353	46	980	34	626	46	1050	32	690	40	642	46	686	59	183	.	832	45	316	61	407	57	869	54	478	.	7	.	646	46	0	.	0	.	1221	28	312	54	756	43	794	43	71	.	70	.	0	.	303	.	3100	26	4172	18	2996	22	251	73	278	.	417	58	112	70	342	52	206	71	313	68	37	.	0	.	85748	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	.	0	.	54	.	530	45	3237	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	77	150	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1470	27	667	42	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6352	13
	subalpina	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4714	20	140	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	448	64	3044	24	851	46	2792	27	2602	26	5460	18	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	360	71	257	81	681	63	0	.	82	.	630	65	0	.	75	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	352	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	482	56	1322	33	595	48	61	.	0	.	0	.	740	44	122	73	0	.	80	.	417	71	209	66	142	.	257	62	136	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4508	22	2297	25	2590	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36545	7
	altimontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6514	18	372	60	0	.	229	93	0	.	0	.	0	.	0	.	260	.	684	61	449	61	393	71	0	.	1085	53	3363	26	2030	29	4465	21	9841	13	5249	18	0	.	157	.	0	.	528	54	0	.	0	.	0	.	3	.	0	.	47	.	1383	40	610	47	0	.	226	82	360	59	146	.	68	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	663	48	423	58	235	78	0	.	0	.	0	.	1040	39	956	47	1481	34	202	71	0	.	0	.	655	48	426	57	705	61	504	60	613	79	1385	40	1016	53	1217	44	1206	52	0	.	0	.	189	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	243	61	0	.	0	.	0	.	0	.	4704	20	5208	19	4665	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66200	5
	montana inferiore e superiore	628	48	20	.	0	.	875	45	3571	29	4818	24	8550	15	14013	12	5328	20	9809	13	168	76	397	54	1320	42	0	.	701	54	2619	30	4854	19	2566	32	0	.	3970	21	2313	28	2539	26	283	67	1381	35	0	.	8815	15	2487	26	3996	25	6224	18	1181	39	3120	24	737	42	1527	35	3885	23	2796	30	431	46	3573	27	3833	26	2177	36	3691	23	3693	28	6518	19	1400	35	1870	31	1551	30	786	48	1821	30	2368	32	2919	26	2730	28	1713	35	0	.	419	50	0	.	2217	63	0	.	860	35	1318	31	742	39	1909	27	1302	33	1188	37	1465	36	653	56	645	59	1300	38	858	50	1732	35	1430	44	16	.	3156	23	325	.	575	44	2711	21	1647	34	1906	29	1033	40	565	55	831	40	553	60	563	66	0	.	16	.	3026	24	1262	37	1362	37	642	63	3763	23	2433	29	0	.	12	.	193	.	0	.	191193	3
	submontana	2574	22	2254	22	2147	26	3579	23	0	.	0	.	1131	44	2381	26	11810	12	73	.	726	38	1205	38	1303	32	254	.	759	50	1086	47	0	.	2198	29	0	.	0	.	432	52	404	55	0	.	0	.	0	.	3297	24	2453	30	2990	25	312	74	229	44	0	.	782	49	51	.	0	.	0	.	0	.	317	70	410	67	660	56	237	72	467	63	0	.	3412	22	1488	35	200	57	1149	32	863	41	279	75	0	.	407	72	1490	35	2640	26	2603	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	609	72	0	.	262	73	311	51	585	61	0	.	839	53	729	46	309	60	353	45	242	52	0	.	497	49	663	50	935	43	745	43	420	58	0	.	551	65	0	.	0	.	337	47	303	71	939	44	1439	29	298	68	1434	30	1669	30	1302	30	1730	27	0	.	78554	4
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	484	55	0	.	0	.	0	.	0	.	882	39	187	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	.	91	.	761	42	393	57	727	33	1164	32	3332	19	902	36	743	37	1955	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	167	71	0	.	0	.	73	.	0	.	0	.	0	.	632	39	325	51	154	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	84	77	0	.	0	.	0	.	13143	8
	totale	3202	20	2273	22	2147	26	4454	20	3571	29	4818	24	20909	9	16906	10	17138	10	10111	12	894	34	1602	31	2622	26	254	.	1720	35	4390	23	5303	18	5158	21	484	55	5503	19	9223	14	5824	17	7593	16	15236	10	14133	10	12112	12	5097	19	6986	17	7084	17	1410	34	3120	24	1519	32	1581	34	3885	23	3203	27	2071	30	5180	22	4243	25	3146	28	4919	20	4306	25	6661	19	4812	18	3358	23	1751	28	1934	27	2684	24	3661	24	3342	24	3372	25	3203	24	2640	26	3108	22	1613	31	5375	29	2618	24	1851	22	2482	22	4074	17	4206	18	2593	22	3848	20	2658	28	1684	40	2501	28	2769	27	2917	27	3075	29	2269	34	745	45	3654	21	678	53	817	35	2711	21	2312	27	2568	25	2291	26	1384	33	1251	33	553	60	1114	46	11313	13	8514	14	10825	13	1565	33	2302	28	2081	28	4061	22	3867	21	1753	29	1314	30	1923	26	0	.	391986	1

Citazione delle tabelle

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Inventario forestale nazionale svizzero - Tabella n. 2310231. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1948091