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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IFN2
provvigione (legno del fusto)
bosco di protezione contro colate di fango/smottamenti (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 1993/95
		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 contro colate di fango/smottamenti (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	.	127	.	513	64	1792	31	426	52	60	60	416	46	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	33	104	0	.	0	.	865	47	260	61	642	38	1088	44	2216	30	1065	44	324	55	0	.	0	.	0	.	41	.	131	71	0	.	29	100	73	71	92	91	0	.	589	55	108	72	452	76	158	61	2	.	235	61	245	80	0	.	0	.	0	.	0	.	132	86	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	409	55	133	74	372	51	0	.	29	100	13	100	145	100	7	100	0	.	220	.	124	.	1300	40	9	100	60	100	0	.	164	100	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	94	.	0	.	1005	36	1920	28	1598	31	0	.	0	.	0	.	66	.	19	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19840	9
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	71	96	61	340	57	290	83	504	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	158	93	0	.	133	100	0	.	6	100	0	.	531	55	0	.	0	.	0	.	0	.	29	78	0	.	69	100	242	65	0	.	0	.	219	100	15	100	63	100	61	96	29	.	418	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	146	96	0	.	127	75	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	.	0	.	72	69	99	94	134	95	0	.	0	.	0	.	18	171	84	.	0	.	0	.	0	.	0	.	101	.	0	.	0	.	42	.	0	.	3	100	147	94	4	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4302	17
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	112	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	232	53	0	.	90	88	242	77	127	83	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	27	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	54	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	199	61	-5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	584	41	165	40	116	64	0	.	0	.	0	.	45	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2047	20
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	119	63	40	69	138	66	196	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	91	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	31	76	20	100	0	.	13	100	100	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	842	33	533	37	255	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2449	17
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	25	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	61	100	86	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	181	47
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	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	.	3	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	.	6	60
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	193	62	556	38	418	74	380	65	488	38	40	.	280	73	80	.	0	.	0	.	0	.	190	58	0	.	0	.	82	63	21	100	101	57	32	100	2	100	0	.	257	43	271	85	0	.	0	.	23	.	16	167	0	.	3	100	61	88	108	100	0	.	12	86	8	100	583	57	181	62	38	.	124	75	146	71	0	.	0	.	162	.	104	.	49	114	0	.	249	76	27	94	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	23	100	337	62	39	76	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	114	58	183	65	48	74	0	.	266	71	0	.	32	74	153	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	.	0	.	0	.	68	.	0	.	0	.	0	.	346	38	1	.	0	.	0	.	176	.	-3	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7201	12
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	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	9	75	194	51	28	73	36	53	2	100	0	.	0	.	22	100	6	82	17	100	0	.	39	100	0	.	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	78	30	100	8	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	543	25
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	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	179	65	0	.	0	.	14	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	28	89	46	69	61	64	52	46	22	65	23	63	0	0	0	.	0	.	0	.	5	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	57	64	7	100	0	.	67	68	0	.	0	.	0	.	14	.	0	.	23	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	43	100	1	100	93	60	127	55	237	50	29	72	0	0	149	74	0	.	0	.	15	105	57	79	17	74	0	.	18	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	43	84	39	45	95	54	12	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1582	16
	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	.	127	.	870	53	3014	24	1184	45	851	51	1560	31	108	.	330	73	80	.	0	.	0	.	0	.	319	58	0	.	0	.	1282	42	344	54	1293	34	1334	38	2647	28	1571	36	1689	34	304	78	0	.	0	.	64	.	243	64	0	.	108	100	392	61	221	73	0	.	839	58	338	58	1351	45	584	51	82	.	1025	48	403	73	0	.	0	.	203	.	115	.	432	75	0	.	407	72	165	77	0	.	0	.	461	52	312	46	411	51	309	48	697	42	948	32	557	51	176	57	456	49	244	.	126	.	1725	35	516	53	315	69	0	.	574	76	0	.	128	71	237	.	0	.	0	.	0	.	0	.	152	.	0	.	0	.	209	.	0	.	2563	23	2921	23	2658	24	73	.	0	.	0	.	287	.	38	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42970	6
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	1069	41	1536	41	735	45	2629	27	1869	31	2263	29	13210	12	8090	13	8153	14	3255	18	358	82	290	68	636	57	5	.	1046	42	3237	25	3825	23	2877	27	3	100	2668	31	5081	18	2147	23	4813	18	7316	15	4108	15	3021	22	2255	29	3267	24	5397	20	182	56	966	30	786	38	472	42	2050	30	895	37	1429	31	1943	36	1307	36	917	46	1971	27	1832	30	2831	28	1560	26	1053	37	701	45	1148	46	289	41	1372	30	2947	26	1277	31	1526	36	1087	29	1472	31	574	47	1455	30	1309	37	0	.	14	100	0	0	76	78	53	83	202	66	452	40	1114	47	377	58	846	45	828	40	702	35	946	44	426	85	1128	28	403	58	514	52	1604	22	646	42	720	36	1044	35	121	54	640	47	70	74	1361	53	2253	21	1524	24	3061	20	803	37	734	36	1473	35	1361	28	1751	26	1151	37	1080	45	816	42	0	.	160806	3
	abete bianco	246	39	66	63	64	78	1288	30	402	39	1091	36	1348	28	7090	13	4709	17	2033	21	4	100	73	72	266	63	0	.	207	66	158	63	1432	35	603	54	0	.	228	66	258	34	156	55	279	67	688	41	0	.	2598	21	1213	33	2978	21	1488	29	650	55	770	36	432	37	446	47	798	43	334	60	358	56	383	32	795	32	53	100	462	44	278	63	837	34	77	73	395	57	373	49	281	51	448	37	217	57	783	37	442	50	268	55	259	56	361	65	0	0	60	83	108	100	0	.	0	.	22	100	316	64	247	59	82	80	436	47	0	.	135	94	262	42	277	77	575	47	110	86	19	100	587	43	172	80	344	48	237	51	276	58	430	36	279	48	268	71	389	58	210	95	81	62	81	72	215	70	416	38	142	45	139	52	454	42	1294	31	369	37	49	90	0	.	147	93	0	.	50695	4
	pino	81	52	363	55	82	52	102	69	0	.	13	100	362	75	77	51	639	33	375	44	59	100	83	68	181	47	0	.	14	100	185	77	0	.	436	64	117	72	0	.	195	50	531	43	49	100	452	37	932	29	382	41	0	.	179	58	0	.	69	100	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	105	100	0	.	32	100	0	.	0	.	0	.	48	100	432	38	130	65	104	47	49	92	178	46	32	100	21	72	0	.	92	55	160	56	248	54	0	.	37	100	52	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	80	8	100	0	.	33	100	0	.	20	72	0	.	120	73	0	.	0	.	63	100	0	.	321	35	144	44	536	38	0	.	45	100	315	39	72	64	357	42	207	56	228	63	112	59	0	.	10289	8
	larice	21	64	70	51	41	100	220	68	0	.	0	.	282	46	77	71	166	61	0	.	0	.	0	.	31	71	0	.	0	.	84	84	0	.	82	80	0	.	42	100	419	48	254	44	74	63	1305	21	3570	15	19	100	22	100	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	117	65	57	100	0	.	63	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	100	4	100	43	100	0	.	224	74	327	39	225	50	178	62	0	.	60	80	514	35	375	40	485	57	0	.	0	.	18	100	145	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	55	73	0	.	0	.	0	.	0	.	2840	22	1394	25	868	27	58	100	18	100	4	100	0	.	0	.	62	83	18	100	227	63	0	.	15275	7
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	152	53	1129	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	.	1	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	.	424	32	102	46	46	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1868	16
	altre conifere	8	100	0	.	34	100	1	100	0	.	3	100	0	.	0	.	287	46	0	.	0	.	0	.	0	.	87	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	6	71	2	100	60	98	126	100	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	158	100	1	100	-19	100	5	100	0	.	12	100	5	100	1	100	11	79	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	13	100	8	58	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	97	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	1	100	2	71	0	.	0	.	21	95	25	68	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1007	28
	faggio	2222	24	975	28	500	36	1968	28	207	50	304	39	1817	29	2700	20	5106	15	2552	18	730	48	635	41	1079	28	0	.	241	56	736	34	646	39	1120	36	0	.	818	35	686	45	370	36	24	94	305	41	0	.	3521	17	957	31	636	32	1054	31	230	55	177	51	331	38	221	47	253	42	239	47	12	67	1439	38	500	48	555	58	570	36	692	45	1535	36	1602	23	1287	31	1183	28	752	36	1269	28	244	38	269	84	517	36	371	37	263	40	822	32	0	.	80	64	0	.	431	41	357	40	404	37	784	37	502	37	461	43	375	49	0	.	14	100	239	57	67	66	301	48	263	78	9	100	1008	31	29	88	283	39	201	41	462	42	947	31	373	66	605	48	299	43	126	59	184	56	0	.	2	72	286	51	217	48	454	45	432	41	1018	30	1044	28	622	45	405	45	294	38	0	.	60818	4
	acero	443	34	105	40	36	70	87	50	25	58	146	56	457	33	217	26	166	37	433	27	72	62	100	55	127	48	0	.	35	73	47	70	113	42	13	73	0	.	132	47	62	72	6	100	18	71	54	58	0	.	365	24	84	53	38	45	207	35	17	101	103	53	37	83	90	98	6	72	90	55	109	90	88	46	159	40	83	56	337	41	114	54	479	36	18	63	69	58	127	39	100	40	230	37	116	45	82	56	13	66	147	73	23	171	86	58	1	100	13	100	2	100	1	100	31	70	2	73	0	.	21	93	0	.	91	43	6	100	0	.	113	66	117	89	99	39	22	91	0	.	54	53	0	.	9	100	23	62	21	57	57	48	43	50	4	100	-20	100	0	.	7	100	0	.	8	71	41	63	67	65	129	46	58	54	255	36	94	43	64	69	104	63	76	88	0	.	7922	6
	frassino	285	37	455	46	114	58	102	61	0	.	197	59	59	56	507	36	341	30	47	54	183	62	20	74	110	69	0	.	99	76	172	57	248	49	219	56	8	100	286	62	51	100	12	79	52	72	46	73	0	.	598	30	531	82	136	58	62	59	67	87	8	100	2	100	0	.	0	.	298	55	0	.	32	81	321	45	139	55	64	54	70	62	169	48	150	55	24	78	45	63	140	60	170	65	206	73	1	100	164	67	168	41	382	46	186	41	13	100	21	100	0	.	8	72	34	70	53	63	23	60	-24	118	30	77	66	87	9	79	0	.	58	56	56	76	32	89	69	79	71	98	57	75	45	100	0	.	4	100	119	75	169	76	104	68	18	89	188	67	0	.	193	67	24	67	23	76	56	63	91	98	283	50	124	45	332	41	132	46	171	60	142	54	185	55	0	.	10728	8
	quercia	175	53	79	64	59	100	229	47	0	.	0	.	13	72	49	75	490	25	0	.	144	81	3	100	109	58	0	.	33	72	41	100	18	64	46	94	578	47	0	.	0	.	42	100	0	.	1	100	62	100	317	50	166	61	162	83	83	100	63	78	0	.	27	100	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	16	100	48	100	0	.	20	82	10	100	288	46	0	.	19	71	11	87	131	50	13	100	0	.	0	.	113	53	421	55	355	36	0	.	0	.	0	.	21	70	53	83	192	52	102	94	24	71	65	82	29	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	100	0	.	8	100	267	58	49	64	0	.	388	45	9	100	97	68	177	42	10	100	0	.	1	100	3	74	19	71	29	56	0	.	73	84	10	100	27	71	173	55	175	48	149	61	78	71	0	.	6731	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	.	150	56	17	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	.	200	99	229	84	179	64	415	40	500	38	114	76	144	60	1033	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3017	18
	altre latifoglie	216	52	242	40	122	74	81	80	5	73	42	79	276	39	156	32	529	38	84	39	160	57	62	66	50	42	0	.	74	70	93	71	33	48	73	59	2	71	154	48	43	49	33	73	112	63	485	28	164	49	270	33	78	63	31	69	53	37	28	100	19	56	23	100	20	74	26	72	34	85	23	84	29	72	0	0	54	66	176	39	142	50	76	69	29	60	22	63	40	68	144	59	73	59	45	64	19	56	107	73	323	55	46	61	135	57	50	57	83	44	31	77	107	45	254	42	475	37	240	32	133	62	202	42	57	47	43	100	5	100	38	59	269	64	27	63	21	77	39	72	35	66	7	100	1	100	11	52	90	69	35	55	146	81	79	73	110	68	0	.	13	77	200	40	72	43	138	47	18	110	100	56	22	64	59	59	18	100	56	60	125	69	90	60	0	.	8858	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	.
	totale	4766	19	3891	23	1787	30	6705	18	2508	29	4059	25	17830	11	18963	10	20586	9	8779	14	1709	35	1266	36	2589	27	92	.	1749	33	4753	21	6315	20	5468	21	709	45	4328	23	6806	15	3551	20	5420	17	10956	12	9988	11	11094	12	5364	22	7562	17	8345	17	1306	35	2043	26	1644	31	1287	36	3144	24	1894	30	2036	29	3914	26	3298	25	1851	36	3678	22	3210	27	5987	22	4230	19	2985	26	2592	25	2637	28	2788	24	2245	25	4123	23	2568	26	3013	26	2684	27	3668	22	863	37	2276	25	1956	29	927	28	1160	27	1709	22	2181	21	1474	25	2560	24	1507	30	1172	45	549	49	1702	31	1618	34	1736	31	1496	38	594	66	2891	23	924	45	1234	37	2080	21	2034	29	2367	25	2359	25	1273	35	1616	38	469	66	1841	43	6197	15	3502	18	5480	15	1396	33	1975	29	2912	27	4443	21	3941	21	2557	26	2252	31	2025	29	0	.	338015	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	1069	41	1536	41	735	45	2629	27	1997	29	2776	26	15003	11	8515	13	8213	14	3672	17	358	82	291	68	636	57	5	.	1046	42	3237	25	3858	23	2877	27	3	100	3533	26	5341	17	2789	20	5900	17	9532	13	5173	15	3345	20	2255	29	3267	24	5397	20	223	49	1098	28	786	38	501	40	2123	29	987	35	1429	31	2532	31	1416	34	1370	40	2128	26	1834	30	3066	26	1805	25	1053	37	701	45	1148	46	289	41	1504	28	2947	26	1277	31	1560	35	1087	29	1472	31	983	35	1588	28	1681	31	0	.	43	75	13	100	221	71	60	74	202	66	672	42	1238	43	1677	33	855	44	888	38	702	35	1109	40	426	85	1134	28	403	58	514	52	1604	22	646	42	720	36	1044	35	121	54	640	47	164	65	1361	53	3259	18	3444	18	4659	17	803	37	734	36	1473	35	1427	27	1770	25	1151	37	1080	45	816	42	0	.	180646	2
	abete bianco	246	39	66	63	64	78	1288	30	402	39	1133	35	1445	26	7430	13	4999	17	2537	19	4	100	73	72	266	63	0	.	207	66	158	63	1432	35	603	54	0	.	386	54	258	34	289	55	279	67	694	40	0	.	3129	19	1213	33	2978	21	1488	29	650	55	800	34	432	37	516	42	1040	36	334	60	358	56	602	42	811	32	116	71	523	41	307	58	1256	31	77	73	395	57	373	49	281	51	448	37	362	52	783	37	569	42	309	49	259	56	361	65	0	0	78	68	108	100	0	.	0	.	22	100	316	64	247	59	82	80	460	45	0	.	206	66	361	40	410	60	575	47	110	86	19	100	605	42	256	63	344	48	237	51	276	58	430	36	379	44	268	71	389	58	252	81	81	62	84	69	363	56	420	38	142	45	139	52	454	42	1294	31	369	37	49	90	0	.	147	93	0	.	54997	4
	pino	81	52	363	55	82	52	102	69	0	.	13	100	473	62	77	51	639	33	375	44	59	100	83	68	181	47	0	.	14	100	185	77	0	.	436	64	117	72	0	.	195	50	763	34	49	100	542	34	1173	28	509	37	0	.	179	58	0	.	69	100	15	100	0	.	0	.	12	100	0	.	105	100	14	100	32	100	0	.	0	.	0	.	48	100	444	37	130	65	104	47	76	69	178	46	32	100	21	72	0	.	92	55	160	56	248	54	16	100	92	72	52	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	199	61	-5	100	0	.	0	.	0	.	18	80	8	100	0	.	33	100	0	.	20	72	0	.	120	73	0	.	0	.	63	100	0	.	905	29	309	29	652	33	0	.	45	100	315	39	117	55	357	42	207	56	228	63	112	59	0	.	12336	8
	larice	21	64	70	51	41	100	220	68	0	.	0	.	282	46	77	71	166	61	0	.	0	.	0	.	31	71	0	.	0	.	84	84	0	.	82	80	0	.	42	100	450	45	373	36	114	47	1444	20	3766	15	19	100	22	100	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	12	100	208	57	57	100	0	.	63	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	100	4	100	43	100	0	.	224	74	332	38	256	45	198	57	0	.	73	68	614	33	375	40	485	57	0	.	0	.	18	100	168	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	55	73	0	.	0	.	0	.	0	.	3682	19	1926	20	1123	24	58	100	18	100	4	100	0	.	0	.	62	83	18	100	227	63	0	.	17724	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	153	52	1154	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	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	.	484	30	188	37	46	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2050	15
	altre conifere	8	100	0	.	34	100	1	100	0	.	3	100	0	.	0	.	287	46	0	.	0	.	0	.	0	.	87	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	3	100	0	.	0	.	0	.	6	71	2	100	60	98	126	100	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	158	100	1	100	-19	100	5	100	0	.	12	100	5	100	1	100	11	79	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	1	100	0	.	3	100	0	.	4	100	0	.	0	.	13	100	8	58	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	97	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	1	100	2	71	0	.	0	.	21	95	25	68	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1013	28
	faggio	2222	24	975	28	500	36	1968	28	207	50	497	34	2372	24	3118	20	5487	14	3039	16	771	46	915	36	1158	27	0	.	241	56	736	34	836	33	1120	36	0	.	900	32	706	43	471	30	56	70	307	41	0	.	3778	16	1228	31	636	32	1054	31	253	51	193	48	331	38	223	47	313	38	347	44	12	67	1451	37	508	47	1138	41	750	31	730	43	1659	34	1747	21	1287	31	1183	28	914	34	1372	27	293	37	269	84	766	35	399	35	263	40	822	32	0	.	105	54	0	.	454	39	694	36	444	34	784	37	568	35	461	43	375	49	0	.	128	52	421	42	115	49	301	48	529	53	9	100	1041	30	182	85	283	39	201	41	462	42	947	31	415	60	605	48	299	43	194	52	184	56	0	.	2	72	632	31	218	48	454	45	432	41	1195	29	1041	28	622	45	405	45	294	38	0	.	68018	3
	acero	443	34	105	40	36	70	87	50	25	58	223	45	653	26	217	26	175	36	544	23	72	62	149	44	127	48	0	.	35	73	47	70	162	36	13	73	0	.	243	38	65	69	25	80	35	60	54	58	0	.	440	22	84	53	38	45	207	35	17	101	112	49	37	83	98	91	22	76	100	50	109	90	91	45	215	34	127	44	418	36	127	50	618	30	18	63	69	58	127	39	100	40	235	36	140	41	82	56	25	59	166	66	23	171	86	58	1	100	13	100	2	100	6	79	31	70	5	67	0	.	21	93	0	.	91	43	6	100	0	.	178	50	155	70	99	39	22	91	0	.	88	42	0	.	9	100	23	62	21	57	57	48	52	45	4	100	-20	100	0	.	7	100	0	.	9	63	131	39	86	55	129	46	58	54	255	36	97	42	64	69	104	63	76	88	0	.	9341	6
	frassino	285	37	455	46	114	58	102	61	0	.	242	52	135	51	507	36	408	28	73	50	251	53	20	74	110	69	0	.	99	76	172	57	288	44	219	56	8	100	350	52	52	98	12	79	149	66	46	73	0	.	940	36	564	77	136	58	62	59	67	87	46	76	2	100	0	.	0	.	310	53	0	.	32	81	471	36	238	41	71	50	70	62	212	43	150	55	24	78	45	63	140	60	176	63	266	61	1	100	183	61	213	37	382	46	186	41	13	100	21	100	0	.	8	72	34	70	76	53	23	60	-13	235	56	62	66	87	10	68	0	.	138	62	58	74	32	89	156	66	71	98	57	75	45	100	0	.	4	100	119	75	169	76	104	68	18	89	188	67	0	.	193	67	35	51	23	76	137	45	132	75	283	50	124	45	332	41	151	42	171	60	142	54	185	55	0	.	12447	7
	quercia	175	53	79	64	59	100	229	47	0	.	0	.	13	72	49	75	534	24	0	.	144	81	3	100	109	58	0	.	33	72	41	100	21	57	46	94	578	47	0	.	0	.	42	100	0	.	1	100	62	100	327	49	166	61	162	83	83	100	63	78	0	.	27	100	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	16	100	88	71	0	.	20	82	10	100	288	46	0	.	19	71	11	87	131	50	13	100	0	.	0	.	113	53	421	55	355	36	0	.	0	.	0	.	25	61	62	72	386	36	129	76	60	42	67	80	29	87	0	.	22	100	6	82	17	100	0	.	104	73	0	.	45	85	267	58	49	64	0	.	388	45	9	100	97	68	177	42	10	100	0	.	1	100	17	64	48	67	37	46	0	.	73	84	10	100	27	71	173	55	175	48	149	61	78	71	0	.	7274	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	.	292	56	38	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	.	34	100	234	85	236	82	344	47	611	32	926	27	370	63	200	49	1313	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	66	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4698	13
	altre latifoglie	216	52	242	40	122	74	81	80	5	73	42	79	454	35	156	32	529	38	98	35	160	57	62	66	50	42	0	.	74	70	93	71	36	45	73	59	2	71	154	48	71	46	79	50	172	46	537	26	186	44	294	31	78	63	31	69	53	37	28	100	24	47	23	100	20	74	26	72	34	85	23	84	30	69	0	0	111	46	183	37	142	50	143	48	29	60	22	63	40	68	157	55	73	59	68	53	19	56	107	73	323	55	46	61	135	57	52	55	126	44	32	75	201	37	381	33	712	29	269	30	133	62	351	40	57	47	43	100	20	84	96	53	285	61	27	63	40	57	39	72	35	66	7	100	1	100	11	52	90	69	35	55	146	81	79	73	110	68	5	100	13	77	243	36	111	32	233	35	30	77	100	56	22	64	59	59	18	100	56	60	125	69	90	60	0	.	10440	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	4766	19	3891	23	1787	30	6705	18	2635	28	4929	22	20845	10	20147	10	21437	9	10339	12	1817	34	1596	32	2668	26	92	.	1749	33	4753	21	6634	19	5468	21	709	45	5610	20	7150	15	4844	17	6754	16	13603	11	11559	11	12783	11	5669	21	7562	17	8345	17	1370	34	2286	24	1644	31	1396	34	3536	22	2115	28	2036	29	4753	23	3635	23	3201	28	4262	20	3292	26	7011	20	4633	18	2985	26	2592	25	2840	27	2903	23	2677	24	4123	23	2975	25	3179	25	2684	27	3668	22	1324	30	2588	22	2367	25	1236	24	1857	23	2657	17	2738	20	1650	23	3016	21	1751	29	1299	41	2273	29	2218	27	1933	31	1736	31	2070	34	594	66	3019	23	1160	41	1234	37	2080	21	2034	29	2367	25	2511	24	1273	35	1616	38	678	55	1841	43	8760	12	6423	14	8138	13	1468	31	1975	29	2912	27	4730	21	3979	20	2557	26	2252	31	2025	29	0	.	380985	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. 2298310. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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