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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IFN3
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
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
stato 2004/06
		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	.	1082	33	1395	27	10100	11	4215	13	992	30	667	24	0	.	28	69	110	59	0	.	145	76	1564	26	1341	26	774	35	0	.	1810	31	4098	16	2112	19	4218	15	8612	10	3495	14	696	26	286	46	0	.	1182	28	44	74	151	58	69	82	24	100	270	58	324	47	1079	33	1411	23	704	34	540	35	2190	22	504	37	1370	28	93	71	67	100	77	.	0	.	24	69	705	31	1448	28	842	35	156	54	0	.	35	74	647	31	1578	22	1265	24	0	.	116	73	9	100	326	42	61	90	379	42	443	39	663	43	1201	32	602	44	1054	31	1461	25	140	70	17	.	4	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	90	100	0	.	127	79	48	100	41	63	3519	14	3544	15	5097	13	379	45	155	54	236	58	189	42	218	53	0	.	147	80	0	.	0	.	84804	3
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	289	46	855	31	1627	25	4059	14	851	30	969	28	0	.	0	.	135	61	0	.	79	100	79	54	806	32	265	50	0	.	382	45	234	53	498	31	89	59	478	31	4	100	1128	24	327	47	125	83	252	48	4	100	150	64	32	100	67	100	342	53	175	54	70	56	415	44	411	37	228	39	433	34	393	42	1125	27	0	.	82	73	3	.	0	.	93	62	332	45	345	34	299	43	121	55	7	100	0	.	0	.	278	51	0	.	0	.	0	.	16	100	296	42	387	38	226	53	304	41	14	100	133	59	308	43	260	53	739	30	45	69	0	.	24	101	48	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	23	103	19	100	323	49	313	44	644	26	175	42	0	.	161	70	212	47	324	49	0	.	0	.	0	.	0	.	23931	5
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	190	40	35	61	23	100	27	66	0	.	0	.	65	72	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	145	53	250	38	0	.	203	33	451	37	216	56	8	100	0	.	0	0	0	.	14	100	36	100	0	.	15	100	0	.	33	100	14	83	77	92	0	.	169	64	0	.	22	100	5	100	0	.	0	.	15	100	94	63	113	66	0	.	0	.	13	79	0	.	0	.	0	.	164	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	108	61	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	759	24	374	25	457	30	0	.	38	100	61	65	18	80	39	100	0	.	51	71	0	.	0	.	4361	10
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	74	100	34	75	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	180	44	325	32	60	57	1509	17	2589	14	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	12	100	375	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	6	100	0	.	0	.	321	45	425	28	236	39	187	43	9	72	37	77	1054	20	325	33	302	51	0	.	0	.	13	100	61	73	17	100	44	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3606	14	1950	16	1337	19	32	100	0	.	40	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15235	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	7	100	0	.	126	47	624	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	356	27	269	30	53	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1507	14
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	27	68	0	.	59	75	30	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	2	81	0	.	0	.	7	71	14	74	3	75	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	2	100	3	100	2	100	-8	127	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	2	100	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	100	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	100	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	100	0	.	6	100	1	100	9	103	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	262	30
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	89	60	557	41	2294	24	1887	20	801	31	1310	20	25	.	262	55	596	35	0	.	5	100	107	53	523	30	107	84	0	.	760	28	423	40	163	37	26	74	366	32	0	.	1934	18	401	34	25	79	558	37	113	59	41	54	196	70	23	100	44	60	261	38	6	90	803	32	311	33	777	38	641	29	615	35	1078	29	95	74	33	72	0	.	166	62	361	45	332	33	175	82	465	37	61	45	69	61	164	71	0	.	248	37	0	.	1123	41	800	28	474	28	1014	23	779	26	699	27	180	62	0	.	95	65	310	40	156	71	415	35	357	45	5	.	31	80	79	94	1	.	0	.	0	.	70	100	49	94	0	.	60	69	78	71	187	50	20	100	22	84	546	23	301	39	165	55	212	56	303	41	267	41	0	.	39	62	0	.	0	.	29134	5
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	40	57	41	67	609	17	161	25	28	67	166	35	0	.	43	63	22	95	0	.	1	100	25	67	111	37	27	53	0	.	311	30	71	41	17	58	40	72	80	38	0	.	217	26	77	41	10	100	67	39	0	.	12	68	38	61	4	71	6	79	53	40	40	66	120	46	129	39	76	45	198	34	160	36	328	34	0	.	4	100	0	.	12	72	82	64	100	44	60	55	23	49	106	81	8	100	11	71	39	85	43	60	6	100	7	72	30	71	30	57	43	81	29	77	5	100	27	55	13	71	0	.	93	50	95	45	195	28	101	51	0	.	30	64	0	.	1	.	0	.	0	.	10	100	0	0	0	.	7	100	6	100	5	100	16	72	37	48	163	27	89	44	66	60	34	54	119	43	74	43	0	.	0	.	0	.	0	.	5146	6
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	39	90	103	58	174	40	341	40	224	46	33	63	35	.	7	100	34	75	0	.	0	.	117	73	65	61	19	92	0	.	198	39	25	44	9	78	73	64	116	45	12	100	407	39	111	49	12	100	73	55	0	.	19	72	0	.	1	100	0	.	50	48	1	100	30	65	277	37	109	43	89	41	69	60	194	38	0	.	13	100	0	.	29	76	88	73	219	54	43	96	154	63	122	71	16	100	20	87	-8	100	55	93	50	46	33	57	78	46	121	42	54	52	-5	433	56	46	10	65	19	71	10	100	85	63	22	63	36	53	153	50	-2	.	10	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	49	88	0	.	9	100	21	48	29	62	149	38	42	62	122	70	53	60	95	50	27	61	0	.	54	82	0	.	0	.	5198	8
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	38	75	0	.	47	52	0	.	0	.	0	.	13	91	0	.	0	.	34	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	148	68	34	100	41	71	9	100	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	40	71	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	92	0	.	0	.	18	97	34	100	11	100	0	.	0	.	0	.	22	54	154	44	223	30	114	59	175	43	49	65	5	100	0	.	18	100	45	93	21	76	0	.	62	84	0	.	25	100	0	.	8	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	71	30	55	41	81	45	44	0	.	0	.	30	64	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1632	13
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	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	12	71	26	100	497	33	143	29	40	52	39	33	0	.	17	90	22	52	0	.	12	73	8	49	3	79	25	77	0	.	94	45	135	59	36	45	157	36	526	23	176	42	137	31	13	65	0	.	35	55	0	.	2	100	1	100	3	100	2	100	88	80	11	71	56	49	3	59	63	50	98	46	64	50	109	47	2	100	0	0	1	.	38	75	6	92	60	44	4	50	52	68	0	.	16	100	5	100	144	46	208	27	170	38	232	36	342	26	592	21	350	28	286	39	377	26	26	64	28	78	16	68	56	63	36	52	36	45	25	93	0	.	0	.	52	100	0	.	0	.	0	.	24	93	0	.	0	.	3	73	3	100	0	.	284	29	229	27	352	30	4	76	16	68	16	100	20	56	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	6771	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	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	1581	28	3066	23	15609	9	10842	10	3067	20	3263	17	60	.	357	49	997	33	0	.	242	64	1935	24	2852	21	1232	32	0	.	3555	21	5319	14	3417	16	4674	14	12426	9	7422	10	4777	14	1235	28	172	76	2186	24	161	58	391	45	372	52	122	79	679	41	956	32	1242	31	2923	20	1915	24	1847	24	4185	17	1815	26	4226	20	194	71	199	73	80	.	261	51	748	40	1871	24	2076	25	1867	28	603	44	149	64	249	57	1165	23	3349	15	1915	19	1879	26	1870	19	2383	15	3693	13	2294	17	3084	15	994	30	738	40	1595	27	1560	26	1662	26	2927	21	884	35	19	.	170	58	181	75	12	.	0	.	0	.	104	71	158	75	0	.	246	74	158	78	274	46	8949	10	6815	11	8883	10	1023	31	568	41	843	37	980	30	955	33	0	.	290	75	0	.	0	.	182037	2
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	464	31	585	29	1070	29	1442	26	812	38	1713	27	5448	16	3872	17	5712	13	2518	18	75	52	230	52	394	57	0	.	881	33	828	31	1313	26	1022	25	15	100	1666	26	2058	23	1879	22	2426	20	2524	17	2069	18	2996	19	1464	25	1962	20	3404	20	280	46	1051	22	647	37	548	30	1658	23	581	34	820	31	762	38	1046	30	515	43	544	35	958	35	2246	25	1493	23	1015	29	572	43	388	36	374	36	1311	28	1105	28	699	35	1049	34	943	27	1057	27	108	47	159	53	354	58	0	.	0	.	0	.	3	100	29	72	27	100	196	51	477	45	332	47	642	35	404	30	917	35	1114	38	86	55	1224	24	277	50	418	45	2038	16	854	27	1034	22	893	27	173	50	717	45	181	49	685	42	667	33	665	41	593	33	765	38	981	33	624	34	945	27	1079	26	915	32	507	42	1018	32	0	.	94602	3
	abete bianco	512	36	185	48	350	51	1123	25	195	52	523	43	549	38	3193	18	3309	16	2021	22	61	86	234	59	176	57	0	.	189	56	137	74	306	44	667	43	0	.	165	60	41	65	185	48	153	58	121	78	0	.	2291	19	911	27	2216	19	1321	24	353	39	937	27	354	33	355	38	1235	25	16	62	86	60	123	56	369	36	54	100	89	88	128	44	757	42	108	47	425	36	525	33	159	45	350	31	202	50	255	50	174	53	560	44	228	47	257	59	0	.	0	.	81	95	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	28	77	28	100	43	79	237	61	23	74	212	49	156	59	18	100	481	35	432	51	668	39	348	41	387	37	645	28	260	37	209	63	387	47	267	62	142	56	0	.	5	100	54	57	363	39	183	53	219	48	668	31	240	38	101	68	3	100	227	69	0	.	36364	4
	pino	212	43	260	52	88	44	231	47	2	100	8	100	229	71	17	100	403	26	263	46	180	67	136	56	157	50	0	.	15	75	126	67	0	.	187	60	64	81	0	.	178	43	373	33	34	78	583	36	695	25	333	31	0	.	112	55	50	62	91	75	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	0	.	39	65	0	.	0	.	3	100	50	74	230	33	87	55	122	38	5	100	180	40	40	99	4	100	6	100	85	56	87	55	250	41	0	.	20	100	49	76	0	.	0	.	81	100	0	.	0	.	41	100	13	100	18	100	18	100	7	100	0	.	0	.	0	.	9	88	5	100	89	91	27	80	0	.	42	54	0	.	63	71	0	.	0	.	16	100	0	.	227	38	100	48	104	74	0	.	19	85	151	42	72	65	367	39	171	40	237	50	118	49	0	.	8378	7
	larice	71	77	128	55	39	94	140	63	2	100	0	.	58	79	9	100	158	39	0	.	0	.	0	.	20	80	0	.	88	100	19	100	0	.	23	72	0	.	29	100	159	47	187	47	172	44	626	25	1857	17	25	71	108	99	12	89	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	5	100	6	100	8	100	11	76	25	100	0	.	80	59	25	100	3	100	21	73	0	.	0	.	0	.	22	100	15	100	38	72	3	100	103	57	104	47	110	58	47	57	10	100	9	100	187	34	61	48	0	.	0	.	0	.	0	.	93	56	11	100	0	.	38	100	87	84	0	.	9	78	0	.	0	.	7	90	0	.	102	54	0	.	62	100	0	.	3	76	1272	21	447	32	324	36	0	.	12	100	6	100	27	74	0	.	45	61	22	71	136	58	0	.	7550	8
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	33	82	665	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	195	32	8	58	69	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1015	17
	altre conifere	21	61	29	71	29	100	24	65	3	100	1	100	1	100	0	.	233	45	0	100	35	100	0	.	0	.	87	.	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	94	0	.	0	.	1	100	28	57	1	100	27	100	116	89	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	145	100	0	.	0	.	0	.	18	100	65	71	4	100	7	77	10	77	0	.	2	100	0	.	0	.	5	100	0	.	31	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	4	100	0	.	0	.	17	100	6	65	4	100	2	100	0	.	0	.	0	.	78	99	0	.	44	100	0	.	0	.	4	100	0	.	1	74	0	.	0	.	32	73	5	100	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1175	22
	faggio	2043	17	970	22	772	26	1843	22	157	47	325	36	571	42	798	24	3758	13	1735	17	465	37	624	33	1438	26	0	.	460	47	630	35	514	43	1385	26	0	.	396	45	56	48	323	35	16	92	119	49	0	.	2040	16	712	32	896	31	521	32	222	38	254	37	177	37	174	37	402	27	102	58	72	80	281	50	382	45	129	41	271	43	536	39	396	35	1763	17	1649	22	1086	20	725	28	1376	20	264	38	35	69	333	41	383	39	178	42	774	25	0	.	2	100	0	.	40	62	38	56	10	100	43	92	14	94	0	.	132	51	12	100	0	.	244	52	49	79	31	75	243	61	38	72	816	26	247	44	129	44	267	30	428	29	989	24	446	36	531	34	281	41	137	53	340	51	0	.	0	.	134	63	53	56	320	39	557	38	613	29	668	27	593	36	297	37	339	32	0	.	44615	3
	acero	248	25	135	33	113	39	101	34	61	62	90	53	165	46	118	36	344	28	335	24	105	44	168	41	97	40	0	.	51	58	34	68	76	45	69	56	7	81	90	51	-4	128	3	72	31	57	20	57	2	100	395	22	38	49	70	41	170	47	65	50	77	44	59	79	68	88	23	40	60	36	4	100	28	56	91	44	28	68	8	76	24	57	153	44	66	45	137	51	106	35	71	47	204	32	60	45	18	54	19	67	181	38	68	48	65	65	0	.	1	100	0	.	22	105	26	74	2	71	-26	132	0	.	1	100	67	56	31	71	0	.	13	55	71	62	38	49	27	68	0	.	81	46	81	75	20	70	34	42	53	31	121	33	116	48	2	100	1	100	0	.	55	60	0	.	5	65	48	41	21	72	40	58	63	44	86	43	77	38	103	48	76	57	82	56	0	.	6252	6
	frassino	383	25	302	39	167	36	112	43	12	100	157	53	12	55	133	41	446	26	160	41	251	56	63	86	131	42	0	.	107	57	77	79	256	43	398	38	24	100	249	100	74	79	2	100	56	58	24	66	63	100	480	23	331	83	179	46	50	54	26	97	34	87	5	100	0	.	17	93	224	68	17	74	4	81	286	38	243	46	47	74	149	55	39	78	131	37	51	46	55	54	89	57	116	51	52	61	41	74	0	.	263	33	341	39	244	39	23	93	0	.	0	.	8	89	10	66	66	82	66	53	11	100	46	100	55	92	25	100	0	.	73	53	62	58	20	71	15	61	9	50	32	79	164	47	0	.	4	100	18	76	121	51	121	51	39	53	115	77	0	.	217	56	65	71	27	83	20	94	188	53	155	49	199	41	115	38	229	36	71	80	121	47	164	46	0	.	9847	7
	quercia	418	46	258	40	31	64	330	33	0	.	0	.	10	73	28	94	574	19	-1	223	128	56	55	97	39	65	0	.	41	65	0	.	57	57	127	46	423	41	0	.	9	100	107	78	0	.	0	.	0	.	200	38	83	68	129	79	46	73	87	62	0	.	18	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	171	94	30	74	7	100	9	75	7	100	322	37	10	100	52	75	70	55	171	40	0	.	0	.	37	100	89	53	263	60	158	40	0	.	0	.	0	.	15	86	3	81	78	71	1	1873	5	100	3	100	22	100	42	100	0	.	56	100	2	100	0	.	23	100	0	.	25	86	390	48	218	50	0	.	356	39	83	90	48	45	244	38	47	61	17	100	281	69	3	74	34	65	72	44	20	100	13	100	23	78	12	100	118	42	104	37	159	49	109	49	0	.	7217	8
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	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	.	29	75	0	0	68	75	462	45	156	47	220	72	36	100	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	90	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	55	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1127	26
	altre latifoglie	551	47	134	37	126	36	95	48	5	85	11	61	102	43	19	73	406	28	136	43	122	47	72	76	64	35	0	.	18	72	122	75	11	45	73	61	32	58	134	95	31	51	19	88	123	43	183	34	72	61	246	31	89	52	33	58	54	65	13	58	15	55	1	100	11	59	53	60	24	75	20	72	3	76	10	94	33	67	45	47	134	51	13	91	64	53	62	46	43	51	139	51	123	47	45	50	35	43	10	92	178	47	108	45	110	46	78	58	46	56	22	71	136	55	69	48	226	44	140	59	24	71	59	46	10	66	67	65	16	82	95	63	188	78	25	71	9	65	63	59	138	49	127	69	4	61	10	44	39	53	16	48	68	85	82	55	74	72	0	.	28	73	135	43	20	71	193	33	18	70	83	59	90	45	39	51	9	93	78	48	125	65	47	55	0	.	7079	7
	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	0	0	.	0	.	0	.	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	4924	15	2987	17	2785	18	5441	14	1249	34	2829	25	7154	14	8187	13	15342	9	7169	12	1421	26	1581	26	2515	22	87	.	1887	25	1974	25	2534	21	3951	18	565	39	2729	26	2608	20	3079	19	3012	18	4273	14	5451	13	9006	11	3762	20	5725	15	5617	16	1138	26	2409	19	1265	29	1179	27	3388	18	1008	29	1069	29	1205	31	2545	23	1058	30	1022	31	1967	25	3679	22	4322	14	3467	19	2572	19	1676	22	2895	18	1976	23	1494	27	1300	29	2808	21	2254	24	2947	19	315	36	361	34	619	41	336	36	617	37	627	34	633	32	196	39	183	54	524	40	700	38	424	45	1461	28	817	31	1244	32	1624	33	327	39	2809	18	1821	27	1486	26	2702	15	2184	20	3010	18	2246	18	1280	27	1733	31	619	45	1750	32	2568	17	1311	29	1667	20	1430	30	1807	26	1963	23	2582	20	2793	20	2182	22	1546	27	2241	24	0	.	225221	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	464	31	585	29	1070	29	1442	26	1894	25	3108	19	15549	9	8087	10	6704	12	3185	15	75	52	258	46	504	46	0	.	1027	30	2391	20	2654	18	1796	21	15	100	3476	20	6156	13	3990	14	6643	12	11136	9	5564	11	3692	16	1750	22	1962	20	4586	16	324	40	1203	21	715	34	572	29	1928	21	905	28	1899	23	2172	20	1749	23	1056	28	2733	19	1463	26	3616	18	1585	22	1082	27	649	40	388	36	398	34	2016	21	2553	20	1541	25	1205	30	943	27	1092	26	755	27	1737	20	1619	22	0	.	116	73	9	100	329	41	89	65	407	40	639	31	1141	31	1533	27	1244	28	1458	24	2378	20	1254	34	103	49	1227	24	277	50	418	45	2038	16	854	27	1034	22	983	26	173	50	844	40	230	44	726	40	4186	13	4209	14	5689	12	1144	29	1137	29	860	29	1134	23	1297	23	915	32	654	37	1018	32	0	.	179406	2
	abete bianco	512	36	185	48	350	51	1123	25	484	34	1378	25	2175	21	7253	11	4160	14	2991	17	61	86	234	59	310	41	0	.	268	49	216	51	1112	26	932	34	0	.	546	36	275	46	683	26	242	43	600	29	4	100	3419	15	1238	24	2341	19	1573	21	357	39	1087	25	386	31	422	36	1577	23	191	49	156	41	538	37	780	26	282	37	522	31	521	34	1882	23	108	47	508	33	527	33	159	45	444	28	534	34	600	29	473	33	681	38	235	46	257	59	0	.	278	51	81	95	0	.	0	.	16	100	296	42	403	37	226	53	332	38	42	74	176	49	545	36	282	49	952	26	201	48	18	100	506	34	481	47	668	39	348	41	387	37	645	28	261	37	209	63	387	47	290	57	160	51	323	49	317	44	698	24	539	30	183	53	380	41	880	26	565	33	101	68	3	100	227	69	0	.	60295	3
	pino	212	43	260	52	88	44	231	47	26	93	8	100	419	43	51	52	426	26	289	42	180	67	136	56	222	41	0	.	15	75	126	67	0	.	203	56	64	81	0	.	323	34	624	25	34	78	786	28	1145	21	549	29	8	100	112	55	50	62	91	75	56	79	36	100	0	.	15	100	0	.	84	72	14	83	116	65	0	.	169	64	3	100	73	60	234	32	87	55	122	38	21	79	274	34	153	55	4	100	6	100	98	50	87	55	250	41	0	.	184	67	49	76	0	.	0	.	81	100	0	.	0	.	46	91	13	100	18	100	125	54	7	100	0	.	0	.	0	.	9	88	5	100	89	91	27	80	0	.	42	54	0	.	80	60	0	.	0	.	16	100	0	.	986	21	474	22	561	28	0	.	58	72	212	35	90	55	406	36	171	40	288	43	118	49	0	.	12739	6
	larice	71	77	128	55	39	94	140	63	9	79	74	100	92	57	9	100	158	39	22	100	0	.	0	.	20	80	0	.	88	100	19	100	0	.	23	72	0	.	29	100	340	32	513	27	232	35	2136	14	4446	11	25	71	108	99	12	89	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	20	80	6	100	20	72	386	39	25	100	0	.	80	59	25	100	3	100	21	73	0	.	0	.	0	.	52	72	21	77	38	72	3	100	424	37	529	25	346	32	234	36	19	62	46	65	1240	18	385	29	302	51	0	.	0	.	13	100	154	44	28	73	44	100	38	100	87	84	0	.	9	78	0	.	0	.	7	90	0	.	102	54	0	.	62	100	0	.	3	76	4878	12	2397	14	1661	17	32	100	12	100	46	89	27	74	0	.	45	61	22	71	136	58	0	.	22785	4
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	81	7	100	0	.	159	41	1290	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	100	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	552	21	277	29	122	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2522	11
	altre conifere	21	61	29	71	29	100	24	65	3	100	3	80	28	66	0	.	292	39	30	97	35	100	0	.	0	.	87	.	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	7	69	0	.	0	.	8	64	42	45	4	63	31	88	116	89	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	4	100	0	.	2	100	148	98	2	100	-8	127	3	100	18	100	65	71	4	100	7	77	10	77	0	.	3	83	0	.	2	100	5	100	0	.	31	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	100	0	.	0	.	5	72	0	.	4	100	0	.	0	.	17	100	53	88	4	100	3	71	0	.	0	.	0	.	78	99	0	.	44	100	0	.	0	.	4	100	8	100	2	61	0	.	6	100	33	71	14	76	9	73	0	.	0	.	0	.	0	.	1437	19
	faggio	2043	17	970	22	772	26	1843	22	245	37	882	29	2866	21	2685	16	4559	12	3045	12	490	35	886	28	2034	21	0	.	464	46	737	31	1037	26	1492	25	0	.	1156	24	479	36	485	27	42	58	485	27	0	.	3975	12	1112	24	922	30	1080	25	335	32	295	33	374	40	197	35	445	25	364	32	79	74	1084	27	692	29	907	33	912	24	1151	26	1474	23	1858	16	1682	22	1086	20	891	25	1737	18	596	25	211	69	798	27	444	34	247	35	938	24	0	.	250	37	0	.	1164	39	838	27	484	28	1057	22	793	25	699	27	312	42	12	100	95	65	555	32	206	57	447	33	600	36	43	65	847	25	326	40	130	44	267	30	428	29	1059	23	495	34	531	34	341	36	215	42	527	37	20	100	22	84	680	22	354	34	485	32	769	31	916	24	935	22	593	36	336	34	339	32	0	.	73749	2
	acero	248	25	135	33	113	39	101	34	101	44	131	42	774	17	280	21	373	26	501	19	105	44	211	35	119	37	0	.	52	57	60	49	187	29	96	43	7	81	401	26	66	45	20	51	71	47	100	33	2	100	611	17	115	32	80	38	237	35	65	50	89	39	97	54	72	83	29	36	113	27	43	61	148	38	220	29	104	38	205	33	184	32	481	27	66	45	141	50	106	35	83	41	286	29	160	32	77	44	42	40	287	38	76	44	76	56	39	85	44	58	6	100	29	81	55	51	32	54	18	277	29	77	6	88	93	43	44	54	0	.	106	44	167	37	233	25	128	42	0	.	111	38	81	75	21	67	34	42	53	31	132	31	116	48	2	100	8	89	6	100	60	56	16	72	42	43	211	23	110	38	106	43	97	34	205	31	151	28	103	48	76	57	82	56	0	.	11398	4
	frassino	383	25	302	39	167	36	112	43	51	73	261	39	186	37	474	31	670	23	194	36	286	51	70	77	164	37	0	.	107	57	195	54	322	37	417	36	24	100	447	58	100	60	12	66	129	44	139	39	76	85	886	22	442	63	192	44	123	39	26	97	53	61	5	100	1	100	17	93	273	57	19	69	34	58	563	27	352	34	136	37	218	42	233	34	131	37	64	42	55	54	118	47	204	43	271	45	84	61	154	63	385	32	357	38	264	36	15	157	55	93	50	46	41	48	87	41	187	40	119	37	6	441	102	52	65	79	44	64	10	100	159	42	84	46	56	42	168	46	6	76	42	65	165	46	0	.	4	100	18	76	121	51	123	51	39	53	164	60	0	.	226	54	85	55	56	51	169	35	230	45	277	41	251	35	210	30	256	33	71	80	174	41	164	46	0	.	15045	5
	quercia	418	46	258	40	31	64	330	33	0	.	13	100	48	61	28	94	621	18	-1	223	128	56	55	97	52	54	0	.	41	65	34	100	58	55	127	46	423	41	0	.	9	100	107	78	11	100	148	68	34	100	240	33	92	62	129	79	65	59	87	62	0	.	18	100	0	.	0	.	2	100	0	.	11	100	171	94	70	51	7	100	16	60	7	100	322	37	10	100	52	75	70	55	171	40	10	92	0	.	37	100	107	47	297	54	169	38	0	.	0	.	0	.	37	47	157	44	300	29	115	59	180	41	52	61	27	85	42	100	18	100	100	69	24	69	0	.	85	67	0	.	50	66	390	48	226	48	0	.	356	39	83	90	48	45	244	38	47	61	17	100	294	66	33	50	75	53	116	32	20	100	13	100	53	50	27	71	118	42	104	37	159	49	109	49	0	.	8849	7
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	293	37	24	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	379	36	188	55	343	37	803	31	1036	21	639	35	295	32	990	24	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	90	0	.	6	100	0	.	0	.	15	100	0	.	97	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5184	9
	altre latifoglie	551	47	134	37	126	36	95	48	17	57	37	72	599	29	162	27	446	26	175	34	122	47	89	64	86	29	0	.	30	52	130	71	15	39	98	50	32	58	229	59	166	49	55	43	280	28	709	19	248	35	382	23	102	46	33	58	90	45	13	58	16	50	2	73	14	51	55	58	112	65	31	52	59	46	13	72	96	40	143	35	198	38	122	43	66	52	62	46	44	50	177	43	130	45	105	33	40	38	63	59	178	47	124	41	116	44	221	36	254	24	193	35	368	31	412	23	818	19	491	26	310	36	436	24	36	50	95	51	31	53	151	46	224	66	61	39	35	70	63	59	138	49	179	57	4	61	10	44	39	53	41	59	68	85	82	55	77	69	3	100	28	73	419	24	249	26	545	22	22	58	99	51	107	41	60	38	13	72	78	48	125	65	47	55	0	.	13850	5
	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	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	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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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. 2298321. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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