Scelta degli argomenti

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	23-25calcolata 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 (coppie di cifre in ), ma lo fanno nel bosco privato e nel totale (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 dell'Altopiano è diminuito. Per il bosco privato e per il totale, 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.

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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IFN1
provvigione (legno del fusto)
bosco di protezione (2022) · specie arborea principale
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 1983/85
		circondario forestale (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		laghi		Svizzera
bosco di protezione (2022)	specie arborea principale	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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all'interno	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	1429	38	1249	38	9920	13	4105	17	446	62	662	37	0	.	0	.	78	100	0	.	51	83	1353	35	1064	42	499	50	0	.	2000	30	3329	23	1573	27	4529	21	6694	16	3287	20	491	36	86	62	0	.	1041	36	64	.	240	51	73	.	28	100	301	75	463	52	742	44	1355	31	375	47	1070	54	2267	27	832	45	1312	33	200	81	0	.	121	.	168	100	42	100	484	48	1781	32	586	40	211	55	120	100	30	100	743	40	1335	31	1101	34	-1	100	35	76	49	81	198	78	3	100	184	59	511	49	678	59	1210	35	497	65	849	43	544	41	210	86	31	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	25	.	0	.	0	.	138	74	83	.	0	.	2555	19	3032	19	4263	18	516	44	128	69	305	64	251	58	99	82	0	.	140	.	0	.	0	.	76467	4
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	201	63	586	42	844	32	3832	18	862	42	865	33	0	.	0	.	41	100	0	.	100	100	13	76	429	50	257	76	0	.	210	68	171	45	200	65	11	100	596	41	0	.	991	31	165	65	0	.	182	58	0	.	81	74	47	.	73	100	229	60	274	62	88	74	406	56	520	44	160	57	404	43	181	87	857	38	0	.	0	.	2	.	0	.	11	100	322	57	452	43	457	45	56	55	80	100	0	.	0	0	65	73	0	.	0	.	0	.	31	74	313	66	283	57	59	82	425	54	0	.	171	69	194	44	360	61	430	50	54	100	0	.	13	101	35	.	0	.	0	.	0	.	0	.	157	.	0	.	0	100	23	.	4	.	131	80	303	56	482	36	225	48	0	.	83	81	338	50	166	58	0	.	0	.	0	.	0	.	19600	7
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	243	60	41	72	8	100	36	86	0	.	0	.	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	78	67	385	43	0	.	250	39	449	47	154	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	12	100	0	0	0	.	0	.	0	.	79	100	0	.	0	.	5	.	89	71	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	14	100	151	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	187	50	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	576	34	254	32	430	36	0	.	28	100	89	75	59	72	0	.	0	.	33	.	0	.	0	.	3786	13
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	170	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	193	58	234	43	61	79	856	26	2110	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	174	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	0	.	0	.	0	.	225	71	268	40	151	52	152	60	0	.	141	106	412	37	281	42	408	56	0	.	0	.	63	100	79	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2502	20	1202	23	886	24	52	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10659	8
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	78	71	460	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	282	36	167	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1002	20
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	84	-1	100	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	72	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	99	49
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	134	83	371	47	1734	27	1764	25	583	40	730	29	21	.	302	67	345	48	0	.	3	100	124	63	468	43	0	.	0	.	505	45	559	60	129	47	13	100	302	50	0	.	1418	25	412	52	0	.	555	46	19	.	27	69	16	.	16	100	52	72	381	56	19	100	943	48	81	55	903	43	550	36	250	50	922	38	139	71	0	.	0	.	115	100	175	71	166	44	257	97	435	45	36	64	30	89	112	100	0	.	80	60	0	.	295	43	645	36	342	35	603	34	427	36	315	43	200	63	0	.	163	58	142	49	97	52	229	47	200	65	0	.	30	71	97	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	.	0	.	71	90	27	.	13	.	0	.	0	.	361	31	152	58	300	71	180	80	260	59	285	52	0	.	17	.	0	.	0	.	21678	6
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	87	55	448	29	97	33	46	100	191	41	0	.	91	63	16	90	0	.	0	.	29	82	69	56	3	100	0	.	160	35	92	49	15	81	16	100	35	50	0	.	183	31	31	56	0	.	44	52	0	.	3	100	26	.	3	100	11	100	80	57	76	91	34	53	117	47	60	71	344	39	87	53	271	31	0	.	0	.	0	.	7	100	30	93	65	60	58	57	14	84	121	93	9	100	16	100	0	.	2	100	0	.	2	100	8	100	1	100	0	.	9	100	0	.	28	83	11	100	0	.	104	55	49	59	78	40	9	85	0	.	20	81	0	.	0	.	0	.	0	.	47	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	83	45	67	59	47	71	36	56	110	54	92	53	0	.	0	.	0	.	0	.	3923	9
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	64	75	60	345	44	45	64	21	100	47	.	12	100	0	.	0	.	0	.	97	68	81	59	22	100	0	.	106	62	0	.	0	.	68	93	1	120	0	.	222	65	83	53	0	.	35	75	0	.	40	100	0	.	0	.	0	.	69	69	14	100	29	100	278	48	87	53	39	54	36	63	138	45	0	.	0	.	0	.	6	100	44	88	130	63	0	.	155	52	65	65	0	.	15	100	0	.	10	100	0	.	0	100	5	80	20	55	13	100	20	80	36	62	3	71	5	100	0	.	93	78	26	89	28	90	117	74	41	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	.	0	.	0	.	45	78	2	.	17	.	6	86	7	100	91	54	60	100	124	87	18	88	100	71	19	76	0	.	58	.	0	.	0	.	3533	11
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	61	53	0	.	0	.	0	.	48	100	0	.	0	.	35	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	34	100	27	71	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	31	100	75	100	15	100	0	.	0	.	0	.	26	70	75	83	247	43	72	68	95	54	45	94	0	100	0	.	22	100	5	80	9	100	0	.	89	79	0	.	30	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	74	27	93	22	50	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1221	17
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	196	61	62	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	.	0	.	0	.	30	100	207	90	201	69	173	53	317	35	626	30	245	83	217	43	1034	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	58	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3391	14
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	9	100	283	41	121	34	25	68	29	54	0	.	43	100	13	76	0	.	19	84	51	79	2	100	105	83	0	.	66	53	22	71	46	69	96	79	299	35	45	62	69	42	11	72	0	.	11	64	9	.	3	100	0	.	0	.	0	.	1	100	20	90	40	74	0	.	70	55	117	39	35	71	77	60	0	.	0	.	0	.	19	92	20	100	51	57	3	71	135	57	0	.	20	100	6	100	25	67	71	49	45	95	215	46	173	40	354	36	222	35	186	54	253	45	62	81	40	100	13	81	71	83	14	73	24	52	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	3	100	3	.	0	.	167	38	33	49	131	40	10	85	12	74	0	.	24	60	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4173	9
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	1779	37	2422	32	13724	11	10305	13	2118	32	2534	23	69	.	449	58	597	47	0	.	174	75	1702	33	2116	29	914	43	0	.	3048	26	4450	20	2582	23	4795	20	9307	13	6446	15	3557	19	790	38	0	.	1867	31	92	.	393	52	162	.	120	100	622	50	1269	40	959	40	2819	27	1372	35	2441	34	3894	21	1421	38	3656	24	339	75	0	.	129	.	405	68	322	58	1229	36	2552	30	1823	32	535	54	334	73	195	74	1037	33	2188	24	1499	28	861	26	1259	27	1813	21	2079	22	1521	24	2337	22	1228	37	734	55	1834	31	1190	37	1404	36	1333	34	705	60	72	.	94	71	132	.	0	.	0	.	0	.	116	.	208	.	0	.	257	67	137	.	34	.	6258	14	5028	15	6806	14	1082	38	641	50	712	48	1193	39	664	44	0	.	249	.	0	.	0	.	149531	3
all'esterno	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	1014	40	1461	38	442	53	2689	26	569	49	1790	35	5485	21	3673	20	7757	14	2557	20	282	82	221	74	544	60	0	.	825	50	1237	42	2134	29	2053	31	1	100	1523	36	1875	32	900	35	1665	26	1913	27	1881	22	2178	23	1868	30	2911	24	3397	23	145	61	776	31	687	43	543	41	1729	32	448	53	826	42	1098	55	962	41	569	50	279	62	1190	37	1657	39	1470	27	1150	34	550	48	759	57	235	47	870	35	903	44	897	45	1156	39	1016	32	948	30	38	100	140	71	190	74	0	.	0	.	0	.	0	.	54	95	0	.	130	63	475	59	163	78	190	56	171	40	327	50	1107	44	307	98	1242	29	349	60	530	47	1759	23	540	42	643	33	921	33	107	59	421	54	113	72	986	57	726	43	363	46	499	50	111	71	764	43	956	39	1011	35	1457	27	988	37	832	48	833	41	0	.	95149	4
	abete bianco	221	38	62	62	202	76	1327	30	307	58	447	52	371	39	2888	20	3661	18	1457	26	14	72	31	71	172	69	0	.	39	74	69	100	700	55	326	77	0	.	186	77	69	58	88	73	275	69	95	100	0	.	1643	27	949	35	2650	20	1061	34	638	47	501	37	417	44	427	43	590	40	13	77	425	59	171	60	257	45	27	100	0	.	65	72	273	52	55	81	469	60	379	52	301	51	365	37	-1	100	210	65	103	63	101	61	212	58	272	63	0	.	0	.	93	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	77	0	.	15	100	152	58	27	100	86	82	78	89	0	100	531	42	240	86	448	45	154	55	347	44	378	35	225	48	203	77	241	59	129	99	56	90	0	.	0	.	21	95	30	80	131	50	320	48	841	37	389	51	41	94	128	100	124	84	0	.	31054	5
	pino	194	44	513	51	82	50	102	65	0	.	8	100	283	90	14	100	732	33	287	46	59	100	48	71	147	50	0	.	12	100	159	75	0	.	457	57	45	65	0	.	177	75	446	49	45	100	276	57	601	34	280	44	0	.	171	62	0	.	70	100	0	.	0	.	14	85	0	.	0	.	66	100	0	.	31	100	0	.	0	.	0	.	0	.	403	39	212	56	121	45	106	72	180	46	32	100	11	100	0	.	78	53	165	54	260	58	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	17	100	68	100	17	100	0	.	18	72	0	.	260	81	2	100	0	.	59	100	0	.	263	49	62	71	184	73	0	.	0	.	270	54	58	66	326	44	374	50	151	71	166	54	0	.	9238	9
	larice	11	78	76	61	32	73	194	54	0	.	0	.	69	96	66	71	163	56	0	.	0	.	0	.	29	71	63	.	0	.	63	100	0	.	100	86	0	.	38	100	250	54	84	66	19	87	357	36	1774	25	17	100	4	100	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	40	100	0	.	44	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	44	81	39	60	2	100	0	.	12	100	17	64	23	84	0	.	0	.	0	.	0	.	46	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	2	100	0	.	31	100	0	.	0	.	0	.	0	.	639	29	370	45	85	56	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	58	100	38	100	221	53	0	.	5223	11
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	91	604	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	108	54	1	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	780	26
	altre conifere	6	100	0	.	10	100	16	83	0	.	0	.	0	.	0	.	168	70	0	.	0	.	0	.	0	.	30	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	84	0	.	24	100	97	100	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	137	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	2	100	1	100	7	90	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	4	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	149	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	714	36
	faggio	1867	25	916	28	459	35	1313	29	98	56	214	53	446	42	1226	29	4596	16	1718	21	615	49	597	36	732	39	0	.	267	65	497	44	164	45	1018	36	0	.	423	47	223	74	357	45	32	97	11	100	0	.	2269	23	959	39	718	36	422	48	219	57	136	48	212	50	124	55	309	40	25	77	2	100	502	52	363	69	4	79	129	82	395	53	213	55	1313	22	1353	34	1103	26	616	37	908	30	95	51	0	.	230	74	188	48	184	51	703	36	0	.	0	.	0	.	4	100	29	69	46	100	0	.	0	.	0	.	130	51	0	.	0	.	176	66	25	100	0	.	251	73	0	.	802	33	77	65	313	36	169	39	439	41	859	31	304	62	483	47	124	43	108	65	105	64	0	.	0	.	157	75	2	100	202	54	167	55	536	35	922	33	437	48	419	42	343	38	0	.	39113	4
	acero	485	31	74	58	19	72	104	54	5	100	112	67	87	86	52	42	148	40	259	33	60	64	33	63	58	55	36	.	4	100	0	.	42	62	0	100	0	.	36	59	2	100	0	.	4	100	0	.	0	.	229	34	47	68	10	51	96	50	25	60	62	54	0	.	71	100	4	72	25	58	0	.	27	73	113	63	65	73	0	.	9	100	128	57	31	57	45	71	103	48	59	62	169	41	36	51	9	85	0	.	50	75	44	53	47	83	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	1	100	0	.	0	.	0	.	34	70	0	.	0	.	4	100	70	76	0	.	32	94	0	.	34	68	0	.	9	100	18	63	16	58	66	53	52	59	3	100	0	.	0	.	-2	100	3	100	0	.	5	77	0	.	32	80	16	88	105	45	26	59	15	100	97	63	118	66	0	.	3891	9
	frassino	258	37	460	41	100	64	83	66	0	.	95	75	35	100	113	47	349	40	26	75	120	56	0	.	79	66	0	.	92	76	26	72	93	58	206	58	6	100	93	100	42	100	0	.	56	82	2	100	0	.	391	33	89	83	84	55	33	87	117	84	14	100	0	.	0	.	0	.	165	62	0	.	3	100	201	49	63	76	4	100	14	100	3	100	178	46	26	70	36	68	52	87	61	71	26	100	0	.	0	.	72	47	260	44	88	52	7	100	0	.	0	.	0	.	1	100	27	89	0	.	0	.	0	.	40	100	0	.	0	.	44	63	1	100	0	.	20	100	0	.	44	72	9	100	0	.	2	100	84	74	81	84	101	65	6	78	85	100	0	.	105	83	19	100	3	100	11	100	91	100	79	60	64	67	139	44	123	43	99	67	106	53	148	47	0	.	5855	9
	quercia	107	65	113	54	147	62	183	39	0	.	0	.	2	100	38	58	397	24	0	.	117	78	8	100	50	60	0	.	30	73	29	94	8	83	78	80	381	53	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	291	52	75	57	142	71	4	100	89	57	0	.	26	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	8	73	9	100	303	40	0	.	19	71	18	100	101	50	0	.	0	.	0	.	65	67	211	67	283	36	0	.	0	.	0	.	1	100	5	74	77	88	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	209	68	31	72	0	.	255	45	16	100	61	59	134	44	0	.	0	.	21	100	0	100	1	100	16	65	0	.	38	100	0	.	0	.	223	54	150	45	129	63	117	59	0	.	4904	10
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	9	100	13	100	169	56	268	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	497	41
	altre latifoglie	247	45	188	37	141	56	89	85	1	100	9	100	98	55	42	56	359	33	40	37	141	55	21	66	22	58	0	.	58	100	48	78	10	71	20	95	3	100	37	100	16	72	20	95	78	74	75	62	30	66	244	41	52	46	56	70	27	57	82	79	10	59	27	95	16	81	29	74	31	78	0	.	0	.	2	100	103	73	51	94	78	74	12	75	37	57	16	62	37	62	87	76	90	62	25	67	15	71	0	.	226	55	106	69	108	61	1	100	11	100	4	71	4	100	136	53	243	63	21	74	0	.	14	.	9	87	0	.	2	100	6	100	136	74	3	100	21	70	37	100	36	62	49	92	6	83	7	54	66	58	8	62	150	80	46	65	85	69	0	.	16	82	34	67	15	62	148	80	9	100	62	70	25	72	32	92	53	81	62	55	98	69	122	50	0	.	5138	9
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	4411	19	3863	22	1634	28	6099	18	981	47	2675	33	6877	19	8113	17	18329	10	6345	15	1409	35	958	35	1833	31	128	.	1326	40	2129	32	3150	29	4292	23	435	51	2337	30	2653	26	1928	27	2176	26	2819	22	4893	16	7541	15	4066	22	6841	17	5040	21	1384	35	1499	27	1370	34	1229	35	2662	25	708	40	1319	42	1802	41	2101	32	832	45	473	50	1798	34	2295	33	3836	19	3274	26	2349	25	2004	30	2109	25	1084	31	1148	41	1230	40	1937	30	2220	28	2710	24	46	84	203	62	384	58	25	77	353	44	674	42	38	61	77	76	14	.	411	45	475	59	180	79	618	43	432	46	416	51	1510	39	355	89	2708	23	1001	43	1375	35	2109	21	1768	28	2050	25	2253	26	986	37	957	45	409	65	1287	47	1797	25	815	38	1130	32	242	62	1323	36	1828	33	2724	26	3519	23	2224	28	1998	31	2191	27	0	.	201558	2
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	1014	40	1461	38	442	53	2689	26	1997	30	3039	26	15404	11	7778	13	8203	14	3219	18	282	82	221	74	622	54	0	.	876	47	2589	27	3198	24	2552	27	1	100	3523	23	5204	18	2473	21	6195	17	8606	14	5168	15	2669	20	1954	29	2911	24	4438	19	209	52	1016	26	760	40	571	39	2031	29	911	37	1568	30	2453	30	1337	32	1639	39	2546	25	2022	28	2969	26	1671	26	1150	34	671	44	927	50	276	43	1355	28	2684	25	1483	31	1366	34	1135	30	978	29	782	39	1475	29	1291	31	-1	100	35	76	49	81	198	78	58	90	184	59	641	41	1153	42	1373	33	686	49	1019	36	871	32	1318	40	339	90	1244	29	349	60	530	47	1759	23	540	42	667	32	921	33	107	59	559	44	196	59	986	57	3282	17	3395	18	4762	17	627	38	892	38	1261	34	1263	30	1556	25	988	37	973	44	833	41	0	.	171616	2
	abete bianco	221	38	62	62	202	76	1327	30	508	43	1033	33	1214	25	6720	13	4523	17	2322	20	14	72	31	71	213	59	0	.	140	75	82	85	1129	39	582	54	0	.	397	51	239	36	287	50	286	66	690	38	0	.	2634	20	1113	31	2650	20	1243	30	638	47	582	33	464	41	500	39	819	33	287	59	513	51	577	43	777	33	187	51	404	43	246	67	1130	31	55	81	469	60	381	51	301	51	375	36	321	57	663	36	560	39	158	44	291	50	272	63	0	0	65	73	93	100	0	.	0	.	31	74	313	66	283	57	59	82	474	49	0	.	186	64	347	35	387	57	517	44	133	67	0	100	543	41	275	76	448	45	154	55	347	44	378	35	381	50	203	77	241	59	151	85	61	84	131	80	303	56	502	34	255	44	131	50	403	42	1180	30	555	39	41	94	128	100	124	84	0	.	50654	4
	pino	194	44	513	51	82	50	102	65	0	.	8	100	526	56	55	59	740	33	322	42	59	100	48	71	204	46	0	.	12	100	159	75	0	.	485	54	45	65	0	.	255	56	831	33	45	100	526	35	1049	28	434	37	0	.	171	62	0	.	70	100	0	.	0	.	14	85	28	100	0	.	66	100	12	100	31	100	0	.	0	.	0	.	79	100	403	39	212	56	127	43	195	51	180	46	32	100	11	100	0	.	93	48	165	54	260	58	14	100	151	73	49	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	187	50	5	100	0	.	0	.	0	.	11	100	17	100	68	100	17	100	0	.	18	72	0	.	260	81	2	100	0	.	59	100	0	.	839	28	316	29	613	33	0	.	28	100	359	44	117	49	326	44	374	50	184	61	166	54	0	.	13024	7
	larice	11	78	76	61	32	73	194	54	0	.	0	.	239	47	66	71	163	56	0	.	0	.	0	.	29	71	63	.	0	.	63	100	0	.	100	86	0	.	38	100	443	40	318	36	80	63	1214	21	3883	15	17	100	4	100	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	183	60	40	100	0	.	44	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	0	.	22	100	0	.	225	71	312	36	190	43	154	60	0	.	153	98	429	36	304	39	408	56	0	.	0	.	63	100	125	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	2	100	0	.	31	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3141	17	1573	20	971	23	52	100	15	100	0	.	0	.	0	.	58	100	38	100	221	53	0	.	15882	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	140	57	1065	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	391	30	168	36	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1783	16
	altre conifere	6	100	0	.	10	100	16	83	0	.	3	100	0	.	0	.	211	60	0	.	0	.	0	.	0	.	30	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	84	1	100	24	100	97	100	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	137	100	6	84	-1	100	3	100	0	.	2	100	2	100	1	100	7	90	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	72	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	4	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	149	100	0	.	0	.	0	.	0	.	15	77	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	27	70	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	813	32
	faggio	1867	25	916	28	459	35	1313	29	232	53	585	36	2180	23	2990	19	5179	15	2448	17	636	48	899	33	1077	30	0	.	271	64	621	37	633	34	1018	36	0	.	927	32	782	47	486	35	46	75	312	48	0	.	3687	17	1371	31	718	36	977	33	238	53	163	42	228	47	140	50	361	36	406	53	21	91	1446	36	444	57	908	43	679	33	644	37	1136	32	1452	21	1353	34	1103	26	732	35	1083	27	261	33	257	97	665	39	224	41	215	45	815	34	0	.	80	60	0	.	299	43	675	35	387	33	603	34	427	36	315	43	330	43	0	.	163	58	317	43	121	46	229	47	452	50	0	.	832	32	174	63	313	36	169	39	439	41	859	31	333	57	483	47	195	43	135	55	118	58	0	.	0	.	518	31	154	57	502	47	347	49	796	30	1206	28	437	48	437	40	343	38	0	.	60791	3
	acero	485	31	74	58	19	72	104	54	19	78	198	44	535	28	149	26	194	39	450	26	60	64	124	49	74	47	36	.	4	100	29	82	111	42	3	96	0	.	196	30	93	48	15	81	20	83	35	50	0	.	413	23	78	47	10	51	140	38	25	60	65	52	26	100	74	96	15	76	105	46	76	91	61	44	230	39	125	51	344	39	95	49	398	28	31	57	45	71	103	48	66	56	199	37	102	42	67	50	14	84	171	69	53	47	63	67	0	.	2	100	0	.	2	100	21	72	2	71	0	.	9	100	0	.	62	54	11	100	0	.	108	53	119	51	78	40	41	75	0	.	53	52	0	.	9	100	18	63	16	58	113	52	72	51	3	100	0	.	0	.	-2	100	3	100	2	100	89	43	67	59	79	53	52	47	215	35	118	43	15	100	97	63	118	66	0	.	7814	6
	frassino	258	37	460	41	100	64	83	66	0	.	212	49	111	52	458	35	394	36	48	61	168	49	12	100	79	66	0	.	92	76	123	56	174	41	228	53	6	100	199	57	42	100	0	.	124	63	3	77	0	.	613	31	171	50	84	55	68	57	117	84	54	78	0	.	0	.	0	.	234	48	14	100	32	90	480	35	149	44	43	49	50	53	141	44	178	46	26	70	36	68	58	78	105	55	156	55	0	.	155	52	138	39	260	44	103	46	7	100	10	100	0	.	0	100	6	72	47	56	13	100	20	80	36	62	43	93	5	100	0	.	138	57	27	85	28	90	137	65	41	100	44	72	9	100	0	.	2	100	84	74	125	65	101	65	6	78	130	71	2	100	122	73	25	79	9	76	102	49	151	72	204	58	82	55	239	39	142	38	99	67	164	49	148	47	0	.	9388	7
	quercia	107	65	113	54	147	62	183	39	0	.	0	.	3	82	38	58	459	22	0	.	117	78	8	100	97	57	0	.	30	73	64	69	10	67	78	80	381	53	0	.	0	.	34	100	0	.	1	100	34	100	318	48	77	55	142	71	4	100	89	57	0	.	26	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	35	100	85	72	0	.	8	73	9	100	303	40	0	.	19	71	18	100	101	50	11	100	0	.	0	.	96	56	286	56	298	34	0	.	0	.	0	.	27	68	81	78	324	38	72	68	95	54	45	94	18	103	0	.	22	100	5	80	9	100	0	.	89	79	0	.	30	100	209	68	31	72	0	.	255	45	16	100	61	59	134	44	0	.	0	.	21	100	3	66	28	89	39	39	0	.	38	100	0	.	25	100	223	54	150	45	129	63	117	59	0	.	6125	9
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	225	54	62	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	.	0	.	0	.	30	100	215	87	210	66	186	50	487	30	895	29	245	83	217	43	1034	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	58	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3888	13
	altre latifoglie	247	45	188	37	141	56	89	85	3	72	18	71	381	34	164	29	383	31	69	31	141	55	63	71	35	46	0	.	76	78	100	56	12	61	124	72	3	100	103	49	38	51	66	56	175	55	374	30	75	46	312	33	63	40	56	70	38	44	91	72	13	51	27	95	16	81	29	74	32	75	20	90	40	74	2	100	173	49	168	39	113	56	89	53	37	57	16	62	37	62	106	65	110	54	76	44	18	59	135	57	226	55	126	60	115	58	25	65	82	45	49	87	219	45	309	32	597	33	243	32	186	54	266	43	72	71	40	100	15	73	78	76	151	67	27	47	45	63	37	100	36	62	49	92	6	83	7	54	66	58	8	62	152	79	46	65	89	67	3	100	16	82	201	33	48	39	279	46	19	65	74	60	25	72	56	58	56	77	62	55	98	69	122	50	0	.	9311	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	4411	19	3863	22	1634	28	6099	18	2760	29	5097	23	20601	10	18418	10	20447	9	8878	12	1477	34	1407	30	2429	26	128	.	1500	36	3832	23	5266	21	5206	21	435	51	5385	19	7103	16	4510	18	6971	16	12126	11	11339	11	11098	11	4856	20	6841	17	6908	17	1476	33	1892	23	1533	32	1348	33	3284	22	1977	29	2278	29	4621	23	3473	24	3272	28	4367	20	3220	25	5951	19	4175	19	3274	26	2477	24	2410	28	2431	23	2314	24	3700	24	3054	25	2472	26	2554	26	2905	23	1083	32	2391	23	1883	25	886	25	1612	23	2486	19	2117	21	1598	23	2351	22	1639	30	1209	40	2014	29	1808	28	1836	29	1749	28	2214	33	427	76	2803	23	1133	39	1375	35	2109	21	1768	28	2166	24	2461	25	986	37	1214	38	546	54	1321	46	8055	12	5842	14	7936	13	1324	33	1964	29	2540	27	3917	22	4184	21	2224	28	2246	30	2191	27	0	.	351089	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. 2300925. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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