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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.

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).

specie arborea principale #90
Specie degli alberi e arbusti a partire da 12 cm di diametro a petto d'uomo (DPU) raggruppate nelle 10 specie arboree o generi arborei più importanti in Svizzera («specie arboree principali») rispettivamente nelle classi «altre conifere» e «altre latifoglie» per le altre specie. Vengono considerate specie arboree principali: abete rosso (Picea spp.), abete bianco (Abies spp.), pino (Pinus sylverstris, P. nigra, P. strobus, P. mugo subsp. uncinata), larice (Larix spp.), cembro (Pinus cembra), faggio (Fagus sylvatica), acero (Acer spp.), frassino (Fraxinus spp.), quercia (Quercus spp.) e castagno (Castanea sativa). Fonte: rilievo sul terreno (MID 50: Baumart)

cantone #827
Suddivisione regionale con i cantoni come unità. I due semicantoni di Basilea Campagna e Basilea Città sono riuniti in un unico cantone per motivi statistici.

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)
fasce vegetazionali NaiS (6 classi) · specie arborea principale
suddivisione regionale: cantone
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		cantone
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Svizzera
fasce vegetazionali NaiS (6 classi)	specie arborea principale	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
subalpina superiore	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	268	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	97	0	.	0	.	157	43	0	.	0	.	506	31
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	237	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	100	0	.	0	.	57	87	0	.	0	.	361	34
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2062	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	113	70	0	.	0	.	1240	26	0	.	0	.	3415	16
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1263	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	712	28	0	.	0	.	1983	17
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	60
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	6	59
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3849	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	270	52	0	.	0	.	2167	22	0	.	0	.	6286	13
subalpina	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	4685	19	0	.	0	.	0	.	443	64	11309	12	0	.	20	.	0	.	344	71	710	56	770	54	0	.	0	.	349	72	0	.	1845	26	691	48	533	40	5395	16	0	.	0	.	27094	7
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	77
	pino	0	.	0	.	0	.	52	64	0	.	0	.	0	.	0	.	147	34	0	.	0	.	0	.	4	100	217	83	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	57	0	.	0	.	492	39
	larice	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	2809	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1408	24	0	.	49	100	3570	22	0	.	0	.	7837	13
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	234	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	162	42	0	.	0	.	397	33
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	19	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	82	0	.	0	.	28	43
	faggio	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	.	24	100
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	91	0	.	0	.	0	.	50	68
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	37	80	0	.	0	.	0	.	0	.	8	54	0	.	0	.	0	.	1	100	4	100	7	72	0	.	0	.	0	.	0	.	10	88	1	100	1	100	80	45	0	.	0	.	150	32
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	totale	0	.	0	.	0	.	4784	19	0	.	0	.	0	.	443	64	14553	11	0	.	20	.	0	.	354	71	931	51	778	54	0	.	0	.	349	72	0	.	3287	20	692	48	608	41	9288	14	0	.	0	.	36086	7
altimontana	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	5474	17	0	.	1639	35	0	.	1059	53	17868	10	0	.	653	48	3	.	45	.	1730	31	732	43	0	.	0	.	1197	34	0	.	2871	23	2131	33	2733	27	7893	14	0	.	0	.	46029	6
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	1251	34	0	.	108	100	0	.	0	.	1032	32	0	.	0	.	0	.	-7	.	211	59	0	0	0	.	0	.	36	75	0	.	540	45	141	77	816	51	1036	32	0	.	0	.	5164	16
	pino	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1909	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	100	0	.	58	62	169	74	0	.	1241	25	0	.	0	.	3437	16
	larice	0	.	0	.	0	.	17	94	0	.	0	.	0	.	0	.	2434	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1569	29	0	.	167	54	3463	18	0	.	0	.	7700	12
	cembro	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	90
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	1	100	0	.	0	.	8	85
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	145	62	0	.	0	.	22	97	0	.	0	.	232	42
	acero	0	.	0	.	0	.	207	38	0	.	13	100	0	.	0	.	217	38	0	.	12	100	0	.	6	.	14	71	0	.	0	.	0	.	5	71	0	.	35	98	1	100	79	51	117	42	0	.	0	.	705	19
	frassino	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	149	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	1	100	116	49	0	.	0	.	291	38
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	9	100
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	72
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	49	32	0	.	0	.	0	.	9	100	933	31	0	.	13	74	0	.	1	.	0	0	9	59	0	.	0	.	9	84	0	.	134	53	27	76	27	75	470	23	0	.	0	.	1681	19
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	totale	0	.	0	.	0	.	7018	17	0	.	1760	35	0	.	1068	52	24608	8	0	.	677	48	3	.	45	.	1955	31	792	40	0	.	0	.	1305	33	0	.	5407	17	2476	32	3825	26	14368	11	0	.	0	.	65306	5
montana inferiore e superiore	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	132	61	2564	31	2096	30	12846	10	318	60	5251	18	0	.	1650	28	3025	23	1779	28	5072	16	4148	16	1183	44	1353	34	8148	15	441	47	913	32	3554	21	801	40	1764	66	1122	38	7285	12	858	39	699	43	2940	22	69944	4
	abete bianco	181	59	609	41	1551	36	11463	10	347	53	2063	26	0	.	501	48	948	35	2870	22	4407	17	4265	18	371	56	894	42	3593	18	98	75	892	28	1962	26	170	55	724	39	556	37	5267	14	571	47	204	49	1578	23	46084	5
	pino	74	100	0	.	0	.	681	38	30	79	28	100	0	.	0	.	213	56	304	44	18	100	73	72	0	.	0	.	95	71	44	61	215	41	8	100	126	56	0	.	9	100	94	76	229	59	0	.	309	38	2551	16
	larice	70	106	0	.	0	.	98	63	27	71	6	100	0	.	50	100	212	46	0	.	19	74	41	100	0	.	0	.	85	86	8	100	0	.	57	100	27	100	818	30	0	.	43	71	95	56	40	100	48	73	1744	18
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	21	74	0	.	14	74	283	58	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	11	74	277	86	8	100	0	.	8	100	358	94	0	.	57	58	4	100	0	.	0	.	0	.	43	48	4	100	0	.	60	57	1150	39
	faggio	609	41	323	48	494	36	9034	11	853	33	2027	24	0	.	935	31	1644	25	2469	19	1899	24	1130	19	486	42	1366	30	4549	17	696	39	2854	19	1600	27	411	37	4829	14	640	41	4568	14	734	35	194	53	1808	21	46152	4
	acero	109	68	25	75	266	42	1495	15	193	51	485	26	0	.	370	39	108	39	440	24	465	24	525	30	131	47	186	61	1618	17	40	100	515	26	278	32	292	58	120	55	169	42	767	19	200	48	75	57	496	24	9365	6
	frassino	67	94	0	.	254	55	693	35	25	72	548	38	0	.	260	44	91	67	447	33	176	33	47	58	511	59	116	76	936	27	43	100	231	36	296	49	225	43	35	64	201	61	511	36	171	60	26	100	759	32	6668	10
	quercia	57	69	0	.	0	.	54	72	0	.	52	79	0	.	0	.	64	100	65	100	59	75	18	100	5	100	0	.	0	.	0	.	80	74	19	100	45	81	31	61	0	.	108	53	32	65	0	.	90	45	778	21
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	92
	altre latifoglie	186	65	0	.	75	69	553	25	70	53	139	37	0	.	146	49	143	40	313	41	151	40	53	38	78	57	37	48	286	28	12	100	181	54	150	48	0	0	1026	25	34	53	266	36	103	54	7	63	233	47	4242	10
	non determinabile	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	totale	1505	33	3520	29	4750	24	37200	7	1861	32	10598	14	0	.	3914	21	6447	16	8698	15	12542	13	10309	12	2765	30	3961	25	19667	11	1381	34	5937	16	7928	16	2098	29	9396	17	2731	27	18952	9	2998	24	1244	37	8321	15	188726	3
submontana	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	2459	22	0	.	0	.	3966	17	434	45	773	41	0	.	0	.	180	67	460	39	912	30	333	62	0	.	139	100	141	61	947	36	803	44	19	100	1770	24	0	.	147	84	826	29	0	.	0	.	2821	19	17133	7
	abete bianco	1218	31	0	.	0	.	3432	19	195	46	88	63	0	.	0	.	125	74	1020	45	1866	26	326	45	0	.	153	100	41	94	86	94	414	36	33	100	1189	37	0	.	165	101	943	30	0	.	65	100	476	35	11835	10
	pino	68	54	0	.	0	.	589	45	267	37	304	60	0	.	0	.	116	57	79	62	229	58	50	100	0	.	0	.	0	.	286	44	105	49	0	.	278	56	0	.	46	100	87	48	0	.	0	.	498	28	3001	15
	larice	216	42	0	.	0	.	133	76	0	.	91	73	0	.	0	.	89	74	22	100	9	100	0	.	0	.	18	100	82	71	28	71	20	100	0	.	43	75	0	.	0	.	233	48	0	.	0	.	237	43	1221	19
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	178	55	0	.	0	.	241	66	252	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	99	0	.	0	.	0	.	-15	138	66	100	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	62	91	0	.	0	.	14	88	879	38
	faggio	3958	17	0	.	0	.	4357	15	1464	26	1338	31	0	.	0	.	117	57	947	35	1741	26	174	43	0	.	0	0	708	35	1463	25	1576	25	225	66	1270	25	0	.	361	58	2152	24	119	81	120	75	2496	19	24587	6
	acero	527	22	0	.	0	.	634	25	235	33	68	70	0	.	0	.	82	59	68	104	72	52	41	89	0	.	0	.	128	95	61	58	212	39	53	81	181	39	0	.	0	.	322	29	50	86	25	100	780	26	3541	10
	frassino	676	31	0	.	0	.	585	31	284	49	795	39	0	.	0	.	50	85	322	52	400	69	52	71	0	.	0	.	411	55	188	52	231	42	280	63	546	34	0	.	10	100	796	29	24	60	89	72	502	29	6242	11
	quercia	631	38	0	.	0	.	573	23	189	52	179	50	0	.	0	.	0	.	268	50	246	57	69	71	0	.	0	.	97	57	210	47	132	50	0	.	911	48	0	.	86	72	838	29	33	100	0	.	426	32	4887	13
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	26	100	0	.	0	.	36	74
	altre latifoglie	498	23	0	.	0	.	712	24	128	42	354	42	0	.	0	.	65	63	81	48	128	45	6	132	0	.	2	100	165	60	28	54	159	50	69	82	469	34	0	.	45	67	847	42	81	63	0	.	456	31	4292	12
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0
	totale	10430	12	0	.	0	.	15224	10	3448	20	3991	22	0	.	0	.	829	37	3265	24	5679	18	1050	38	0	.	312	70	1759	32	3362	22	3653	20	679	53	6663	16	0	.	860	55	7112	15	332	47	300	71	8706	12	77654	4
iperinsubrica e collinare	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	75	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	203	46	0	.	0	.	167	58	0	.	-4	100	381	35
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	.	34	100	0	.	0	.	15	65	0	.	0	.	70	56
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	291	40	0	.	33	100	391	35
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	181	74	0	.	0	.	196	68
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	98	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	83	98
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	.	840	28	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	926	26
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	90	62	0	.	0	.	9	71	0	.	0	.	99	57
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	11	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	697	37	0	.	2	100	31	50	0	.	0	.	758	34
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	384	58	0	.	85	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	.	908	22	0	.	207	60	156	51	0	.	43	71	1790	19
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	510	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4754	14	0	.	0	.	71	62	0	.	0	.	5336	13
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	86	0	.	412	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2370	16	0	.	27	96	170	46	0	.	11	100	2998	14
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	475	55	0	.	1061	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	.	9984	9	0	.	236	58	1104	28	0	.	83	77	13029	8
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	2592	21	2564	31	2096	30	26972	7	751	36	7664	15	4	75	3152	24	32662	7	2239	23	6657	14	4483	15	1573	37	3932	21	9791	14	1388	28	1717	27	5119	17	2572	21	6765	21	4090	22	11378	11	14470	10	699	43	5757	14	161087	3
	abete bianco	1398	28	609	41	1551	36	16155	9	541	38	2259	24	4	100	501	48	2105	23	3889	20	6273	14	4592	17	368	56	1259	34	3634	18	184	59	1306	22	2031	25	1377	32	1298	29	862	33	7026	13	1621	26	269	44	2054	20	63168	4
	pino	143	58	0	.	0	.	1324	28	297	35	331	55	67	100	0	.	2623	17	383	37	246	54	123	59	4	100	217	83	95	71	330	39	320	32	65	88	404	42	124	61	224	60	181	46	1891	19	0	.	840	22	10232	8
	larice	286	41	0	.	0	.	248	48	27	71	97	69	0	.	50	100	7615	11	22	100	28	59	41	100	0	.	18	100	218	49	36	59	20	100	57	100	70	60	3914	15	0	.	492	31	8549	12	40	100	285	37	22114	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1499	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	874	24	0	.	0	.	2393	15
	altre conifere	198	50	0	.	14	74	525	43	252	100	0	.	0	.	3	100	35	40	11	74	352	71	8	100	0	.	8	100	344	98	66	100	57	58	4	100	5	72	82	98	7	100	105	57	13	58	0	.	75	49	2163	26
	faggio	4567	16	323	48	494	36	13391	9	2317	20	3366	19	0	.	935	31	1847	22	3416	17	3640	17	1304	18	486	42	1366	30	5257	15	2159	21	4431	15	1826	25	1734	20	5839	12	1001	33	6720	12	886	31	314	43	4304	14	71921	3
	acero	636	22	25	75	266	42	2336	12	428	29	566	24	0	.	370	39	432	24	508	24	549	22	566	28	136	46	199	57	1746	18	101	53	727	22	336	30	473	39	246	38	170	42	1192	15	376	31	100	50	1276	18	13760	5
	frassino	743	29	0	.	254	55	1285	24	309	45	1343	28	9	100	260	44	301	39	770	29	575	49	99	46	511	59	116	76	1347	25	231	46	462	27	576	39	779	27	750	35	211	58	1310	23	342	35	115	60	1261	22	13959	7
	quercia	688	35	0	.	0	.	628	22	189	52	231	43	384	58	0	.	149	71	332	45	305	48	87	60	5	100	0	.	97	57	210	47	212	42	19	100	963	45	939	21	86	72	1153	24	231	38	0	.	558	26	7465	10
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	515	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4838	14	0	.	6	100	97	52	0	.	0	.	5456	12
	altre latifoglie	684	24	0	.	75	69	1350	16	198	33	492	32	8	86	155	46	1563	22	393	34	292	29	59	37	81	55	43	43	466	27	39	48	339	37	228	40	469	34	3542	13	108	38	1169	32	906	17	7	63	700	26	13369	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	totale	11935	11	3520	29	4750	24	64227	5	5310	17	16349	11	475	55	5426	19	51347	5	11963	12	18918	10	11363	11	3164	27	7159	18	22996	10	4744	18	9590	12	10261	14	8847	14	28344	7	6758	18	30732	7	30257	7	1544	33	17110	9	387089	1

Table citation

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: Swiss national forest inventory - Result table No. 1372333. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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