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 ("±").

top

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%.

top

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.

top

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.

top

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.

top

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

top

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.

top

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.

top

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.

top

IFN3
provvigione (legno del fusto)
bosco di protezione contro cadute di massi (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 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 contro cadute di massi (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	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	.	0	.	0	.	907	40	96	.	0	.	43	71	0	.	22	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	429	72	0	.	41	.	0	.	828	35	215	84	100	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	.	0	.	258	100	0	.	0	.	151	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	143	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	212	80	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	216	.	0	.	1144	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	178	77	285	58	100	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5402	17
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	75	0	.	0	.	129	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	147	.	0	.	141	71	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	169	100	0	.	44	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	149	100	0	.	0	.	2	.	0	.	45	95	0	.	11	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	164	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1203	31
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	100	264	81	75	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	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	.	155	74	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	69	7	100	109	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	745	38
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	278	56	8	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	.	105	100	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	276	58	250	50	45	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1011	28
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	20	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	.	0	.	14	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	56
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	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	.	5	100
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	647	47	1	.	0	.	205	69	0	.	5	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	82	0	.	53	.	0	.	1	100	0	.	155	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	107	.	0	.	0	.	0	.	397	75	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	.	53	90	0	.	221	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	-5	100	0	.	0	.	91	83	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	85	100	18	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	76	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2361	23
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	64	27	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	46	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	.	23	100	0	.	13	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	14	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	23	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	318	24
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	100	17	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	108	81	0	.	0	.	0	.	17	92	0	.	59	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	0	.	0	.	49	100	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	.	56	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	100	0	.	0	.	0	.	-12	100	0	.	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	83	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	84	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	624	32
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	61
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	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	.	42	100	11	163	165	.	29	100	0	.	0	.	204	100	0	.	168	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	29	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	691	42
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	98	87	4	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	96	0	.	0	.	0	.	236	59	0	.	51	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	34	67	0	.	41	100	0	.	150	72	31	71	0	.	35	71	0	.	0	.	3	100	59	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	69	15	89	-8	512	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	977	25
	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
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1908	31	145	.	0	.	395	58	0	.	27	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	694	55	0	.	241	.	0	.	1585	30	507	59	507	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	168	.	0	.	278	100	0	.	494	71	266	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	129	.	471	80	0	.	278	.	0	.	0	.	0	.	256	73	196	60	165	.	171	68	0	.	144	70	502	57	0	.	228	54	218	.	0	.	1399	41	261	75	43	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	686	39	735	44	383	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13480	11
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	541	40	415	39	743	48	1638	34	2349	29	2853	25	12624	12	7157	13	6375	16	3393	17	2	100	307	66	705	59	0	.	885	44	2571	26	2100	27	1820	29	0	.	3468	29	6176	18	3045	19	5948	17	8829	14	5466	15	2741	22	1535	31	2605	24	5645	20	208	60	1350	27	818	40	528	40	1812	30	1114	35	1277	33	1929	31	1292	35	1122	36	2119	28	1874	33	3109	28	1902	25	1046	39	496	48	252	60	299	51	1695	29	2619	27	1395	34	918	35	1163	32	1472	31	684	44	1900	28	1782	31	0	.	60	71	17	100	273	68	59	65	198	67	517	39	1220	42	587	47	1083	42	1268	34	1016	33	1210	44	133	61	1137	28	310	73	477	67	1849	22	581	44	843	32	970	36	251	61	651	49	184	63	452	75	3433	19	3803	19	5101	17	602	43	1054	35	752	37	1370	30	1704	27	989	44	731	48	552	34	0	.	163546	3
	abete bianco	362	47	105	62	95	73	1210	31	489	40	1378	34	1586	27	6139	14	4787	17	2536	21	16	75	58	73	301	59	0	.	234	68	314	58	1098	39	637	48	0	.	456	50	261	38	297	44	235	63	626	44	6	100	3449	20	1314	30	2928	22	1334	25	493	47	981	36	454	36	526	44	1279	33	243	64	170	58	796	40	836	34	146	61	433	44	535	46	1439	29	126	59	499	47	372	54	164	47	316	33	274	59	716	34	423	44	530	47	378	49	432	58	0	.	123	59	146	100	0	.	0	.	30	100	204	73	269	58	139	71	483	44	0	.	207	67	408	38	430	54	871	38	59	52	32	100	739	39	243	74	365	53	285	53	357	52	432	35	251	52	369	64	516	56	294	79	115	72	117	91	280	64	519	36	215	40	161	51	358	51	758	36	473	36	85	91	5	100	146	84	0	.	55292	4
	pino	180	66	406	59	41	71	65	86	0	.	14	100	457	63	90	53	555	30	393	47	47	100	65	61	172	47	0	.	17	100	183	74	0	.	345	60	115	81	0	.	227	47	649	33	47	100	655	35	1009	32	358	38	15	100	196	56	0	.	114	100	27	100	0	.	0	.	26	100	0	.	84	100	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	40	100	350	38	119	65	92	53	38	78	166	43	66	100	8	100	0	.	89	62	132	63	249	60	0	.	90	75	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	33	100	0	.	0	.	0	.	0	.	16	88	9	100	0	.	36	100	0	.	22	72	0	.	93	79	0	.	0	.	30	100	0	.	729	31	421	29	578	35	0	.	68	100	274	42	89	59	334	41	164	48	245	60	98	61	0	.	11329	8
	larice	22	75	63	66	65	100	227	64	0	.	0	.	87	95	15	100	135	58	0	.	0	.	0	.	36	79	0	.	0	.	34	100	0	.	39	71	0	.	49	100	408	43	369	40	170	55	1409	22	4551	15	20	100	2	100	21	89	0	.	0	.	0	.	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	8	100	11	100	22	100	138	65	43	100	0	.	44	66	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	52	100	11	100	40	100	0	.	243	68	477	40	351	41	148	62	0	.	85	65	807	30	427	38	454	61	0	.	0	.	22	100	281	44	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	12	100	0	.	0	.	11	100	0	.	58	73	0	.	0	.	0	.	0	.	3925	20	2009	22	1204	23	55	100	21	100	10	100	0	.	0	.	47	76	19	100	230	57	0	.	19060	7
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	162	57	1108	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	.	4	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	.	534	31	202	45	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2077	15
	altre conifere	29	76	0	.	48	100	18	73	0	.	6	80	0	.	0	.	418	45	2	71	0	.	0	.	0	.	153	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	8	100	0	.	0	.	6	100	18	49	5	74	44	100	185	92	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	240	100	4	100	-16	100	6	100	0	.	69	100	7	100	3	100	18	77	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	8	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	30	100	12	65	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	141	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	13	100	2	74	0	.	0	.	8	86	15	103	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1579	27
	faggio	1849	26	919	29	583	35	2183	27	227	49	566	33	2104	30	3070	21	4950	15	2957	17	535	38	1007	35	1279	29	0	.	220	63	740	35	898	34	1167	36	0	.	1183	32	623	45	527	32	44	71	412	39	0	.	3282	17	1045	29	858	31	1314	30	280	48	252	34	245	40	150	50	388	35	270	44	21	67	1311	31	662	42	855	49	744	34	952	38	1593	33	2063	22	1476	32	1003	26	941	34	1270	30	289	34	290	85	626	32	457	32	332	40	893	34	0	.	132	65	0	.	594	37	972	34	527	33	925	35	850	35	380	41	497	44	0	.	115	80	453	47	131	60	329	45	425	58	31	122	1064	29	127	96	173	56	294	37	460	42	1039	30	399	55	572	44	218	48	275	53	201	61	0	.	5	77	688	32	250	50	447	40	484	38	1007	31	990	28	632	45	376	42	384	38	0	.	68350	3
	acero	289	33	153	42	36	111	77	49	46	72	178	48	633	24	266	29	260	31	618	24	131	57	104	53	167	44	0	.	60	71	45	64	220	37	47	53	0	.	288	39	92	52	16	66	54	74	74	56	0	.	465	23	77	44	54	45	288	44	56	47	121	47	51	63	118	91	25	49	128	33	61	86	154	57	272	36	103	56	305	38	147	48	560	34	66	53	99	49	111	33	127	45	298	42	116	41	101	55	18	71	270	55	50	48	106	66	11	100	36	100	11	100	9	100	42	72	8	54	2	70	40	100	1	100	119	46	11	100	0	.	138	57	143	55	141	38	48	69	0	.	114	43	0	.	12	90	28	59	51	42	84	49	130	69	4	100	12	100	0	.	30	75	0	.	20	71	193	34	82	54	185	44	79	48	246	34	116	42	141	58	117	63	137	57	0	.	10743	5
	frassino	276	41	429	45	140	56	73	75	0	.	303	53	35	55	575	39	591	26	124	48	286	57	25	65	107	63	0	.	122	78	324	53	344	47	335	63	43	100	571	73	36	85	17	79	167	59	69	77	0	.	896	32	681	73	156	62	86	55	49	95	44	61	0	.	1	100	2	100	438	59	0	.	35	74	658	33	267	41	98	53	191	72	279	41	172	44	71	53	48	60	180	53	178	67	274	68	3	100	253	66	403	44	483	43	286	39	10	100	0	.	0	.	16	73	44	65	138	74	54	78	0	46674	51	63	108	78	36	71	0	.	155	51	77	64	44	72	171	68	4	149	57	81	60	100	0	.	7	100	23	100	113	73	127	62	58	58	209	73	0	.	207	79	75	89	40	79	100	51	179	75	369	49	209	54	226	35	212	39	102	97	175	54	215	56	0	.	14894	8
	quercia	481	70	61	77	0	.	258	49	0	.	0	.	13	71	51	94	561	22	0	.	123	79	3	100	93	55	0	.	36	100	56	100	32	67	67	81	598	49	0	.	0	.	50	100	0	.	1	100	56	100	280	44	127	77	210	80	52	100	65	77	0	.	33	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	18	100	35	100	0	.	16	75	11	100	219	49	0	.	19	71	17	85	156	59	15	100	0	.	0	.	106	51	478	59	273	40	0	.	0	.	0	.	32	62	107	58	442	34	91	77	98	45	63	87	45	83	0	.	33	100	6	100	12	100	0	.	104	83	0	.	54	88	133	73	64	60	0	.	417	45	16	100	45	57	267	47	19	100	31	100	22	100	31	64	103	68	45	47	0	.	23	100	32	58	25	100	151	53	123	39	180	62	81	61	0	.	7574	10
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	351	52	42	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	227	70	55	78	367	54	490	33	1030	30	172	52	222	45	1243	31	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4234	13
	altre latifoglie	262	43	93	36	116	52	107	74	3	71	57	80	460	30	206	34	537	35	119	33	156	59	57	60	63	45	0	.	33	59	224	72	13	61	84	51	5	100	287	75	58	38	85	46	290	38	467	29	297	44	301	40	103	69	38	82	67	62	0	.	30	50	2	100	19	59	43	80	42	73	19	73	50	83	3	71	55	50	118	40	222	55	176	50	99	62	38	54	54	66	166	49	118	69	110	46	20	60	66	90	206	63	96	45	87	63	106	67	124	42	82	83	194	42	412	34	783	29	170	35	328	58	324	43	64	51	39	100	19	94	130	80	257	91	30	66	17	62	89	69	48	46	1	100	1	100	13	53	65	57	18	52	118	87	108	67	127	70	6	100	6	100	239	39	143	34	334	30	26	77	153	57	81	77	64	50	0	0	22	54	190	70	65	64	0	.	11424	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	.	0	.	0	0
	totale	4290	23	2644	23	1867	28	5856	19	3114	28	5355	22	17998	11	17569	11	19169	10	10142	13	1296	33	1626	32	2924	27	153	.	1607	34	4493	21	4705	20	4542	20	760	48	6303	23	7901	16	5055	17	6955	15	13062	12	12553	11	11796	12	4942	22	7252	18	8786	17	1264	32	2805	24	1609	32	1384	35	3575	22	2239	28	1632	31	4286	23	4027	24	2610	28	3938	21	3985	24	7207	20	5111	18	3354	25	2199	24	1917	28	2801	26	2838	23	3756	24	2836	27	2991	25	3151	27	3806	22	1054	34	3109	22	2487	25	1360	26	2129	23	3061	18	2741	20	2294	23	2860	22	1833	29	1306	40	1015	37	2653	27	2329	28	2430	30	2035	36	351	46	3233	22	887	48	1132	40	2476	20	1987	28	2544	23	2339	25	1629	33	1754	40	821	55	1032	48	9091	13	7039	14	8845	13	1409	34	2481	28	2286	26	3801	22	3984	20	2304	28	2038	33	1908	27	0	.	370103	1
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	541	40	415	39	743	48	1638	34	2349	29	2853	25	13531	11	7253	13	6375	16	3435	16	2	100	330	62	705	59	0	.	885	44	2571	26	2100	27	1820	29	0	.	3897	27	6176	18	3086	19	5948	17	9657	13	5682	14	2841	21	1535	31	2605	24	5645	20	208	60	1350	27	818	40	528	40	1812	30	1123	35	1277	33	2188	30	1292	35	1122	36	2269	27	1874	33	3109	28	1902	25	1046	39	496	48	252	60	299	51	1838	28	2619	27	1395	34	918	35	1163	32	1472	31	896	38	1924	28	1782	31	0	.	60	71	17	100	273	68	59	65	198	67	732	40	1220	42	1730	34	1083	42	1268	34	1016	33	1210	44	133	61	1137	28	310	73	477	67	1849	22	581	44	843	32	970	36	251	61	651	49	184	63	452	75	3612	19	4088	18	5201	17	602	43	1054	35	752	37	1370	30	1704	27	989	44	731	48	552	34	0	.	168948	2
	abete bianco	362	47	105	62	95	73	1210	31	489	40	1378	34	1669	25	6139	14	4787	17	2665	20	16	75	58	73	301	59	0	.	234	68	314	58	1098	39	637	48	0	.	456	50	261	38	444	44	235	63	767	38	6	100	3458	20	1314	30	2928	22	1334	25	493	47	981	36	454	36	526	44	1279	33	283	56	170	58	796	40	836	34	146	61	501	41	535	46	1439	29	126	59	499	47	372	54	164	47	316	33	443	53	716	34	467	41	530	47	378	49	432	58	0	.	123	59	146	100	0	.	0	.	30	100	354	60	269	58	139	71	485	43	0	.	251	58	408	38	441	53	871	38	59	52	32	100	739	39	243	74	365	53	285	53	357	52	432	35	251	52	369	64	516	56	294	79	115	72	117	91	444	54	519	36	215	40	161	51	358	51	758	36	473	36	85	91	5	100	146	84	0	.	56495	4
	pino	180	66	406	59	41	71	65	86	0	.	14	100	457	63	90	53	555	30	393	47	47	100	65	61	172	47	0	.	17	100	183	74	0	.	345	60	115	81	0	.	227	47	649	33	47	100	704	33	1273	30	432	36	15	100	196	56	0	.	114	100	27	100	0	.	0	.	26	100	0	.	84	100	19	100	36	100	0	.	0	.	0	.	40	100	350	38	119	65	92	53	38	78	166	43	66	100	8	100	0	.	89	62	132	63	249	60	0	.	90	75	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	188	63	0	0	0	.	0	.	0	.	16	88	9	100	0	.	36	100	0	.	22	72	0	.	93	79	0	.	0	.	30	100	0	.	796	29	427	29	687	34	0	.	68	100	274	42	89	59	334	41	164	48	245	60	98	61	0	.	12074	8
	larice	22	75	63	66	65	100	227	64	0	.	0	.	126	73	15	100	135	58	0	.	0	.	0	.	36	79	0	.	0	.	34	100	0	.	39	71	0	.	49	100	408	43	369	40	170	55	1688	21	4559	15	20	100	2	100	21	89	0	.	0	.	0	.	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	8	100	11	100	22	100	138	65	43	100	0	.	44	66	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	52	100	11	100	40	100	0	.	243	68	477	40	351	41	253	55	0	.	85	65	816	30	427	38	454	61	0	.	0	.	22	100	281	44	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	12	100	0	.	0	.	11	100	0	.	58	73	0	.	0	.	0	.	0	.	4202	19	2259	20	1249	22	55	100	21	100	10	100	0	.	0	.	47	76	19	100	230	57	0	.	20071	7
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	164	56	1128	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	.	4	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	.	534	31	215	43	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2124	15
	altre conifere	29	76	0	.	48	100	18	73	0	.	6	80	0	.	0	.	418	45	2	71	0	.	0	.	0	.	153	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	8	100	0	.	0	.	6	100	18	49	5	74	44	100	185	92	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	240	100	4	100	-16	100	6	100	0	.	69	100	7	100	3	100	18	77	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	8	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	6	100	0	.	0	.	30	100	12	65	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	141	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	13	100	2	74	0	.	0	.	8	86	15	103	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1584	27
	faggio	1849	26	919	29	583	35	2183	27	227	49	566	33	2751	25	3071	21	4950	15	3162	16	535	38	1012	35	1279	29	0	.	220	63	740	35	898	34	1167	36	0	.	1220	31	623	45	580	30	44	71	413	38	0	.	3437	16	1045	29	858	31	1314	30	280	48	252	34	245	40	150	50	388	35	377	42	21	67	1311	31	662	42	1252	41	763	33	952	38	1593	33	2063	22	1476	32	1003	26	941	34	1387	29	342	32	290	85	847	35	457	32	332	40	893	34	0	.	162	56	0	.	589	37	972	34	527	33	1016	33	850	35	380	41	497	44	0	.	162	64	538	43	149	54	329	45	425	58	31	122	1064	29	127	96	173	56	294	37	460	42	1039	30	399	55	572	44	218	48	275	53	201	61	0	.	5	77	764	30	250	50	447	40	484	38	1007	31	990	28	632	45	376	42	384	38	0	.	70711	3
	acero	289	33	153	42	36	111	77	49	46	72	178	48	675	23	293	28	260	31	636	24	131	57	104	53	167	44	0	.	60	71	45	64	220	37	47	53	0	.	354	33	92	52	16	66	54	74	92	49	0	.	477	22	77	44	54	45	288	44	56	47	121	47	51	63	118	91	25	49	128	33	61	86	154	57	272	36	103	56	320	37	147	48	560	34	66	53	99	49	111	33	127	45	304	41	139	38	101	55	31	59	270	55	50	48	106	66	11	100	36	100	11	100	9	100	42	72	14	53	2	70	40	100	1	100	119	46	11	100	0	.	172	50	157	51	141	38	48	69	0	.	114	43	0	.	12	90	28	59	51	42	84	49	130	69	4	100	12	100	0	.	30	75	0	.	21	68	216	31	82	54	185	44	79	48	246	34	116	42	141	58	117	63	137	57	0	.	11061	5
	frassino	276	41	429	45	140	56	73	75	0	.	303	53	114	72	592	38	591	26	124	48	286	57	25	65	107	63	0	.	122	78	324	53	344	47	335	63	43	100	678	63	36	85	17	79	167	59	86	64	0	.	954	30	681	73	156	62	86	55	49	95	44	61	0	.	1	100	2	100	443	58	0	.	35	74	658	33	316	38	111	48	191	72	279	41	172	44	71	53	48	60	180	53	185	65	330	58	3	100	253	66	403	44	483	43	286	39	10	100	96	100	0	.	16	73	44	65	126	81	54	78	0	46674	74	53	108	78	36	71	0	.	238	48	77	64	44	72	171	68	4	149	57	81	60	100	0	.	7	100	23	100	113	73	127	62	58	58	209	73	0	.	207	79	91	74	40	79	109	47	179	75	369	49	209	54	226	35	212	39	102	97	175	54	215	56	0	.	15518	7
	quercia	481	70	61	77	0	.	258	49	0	.	0	.	13	71	51	94	561	22	0	.	123	79	3	100	93	55	0	.	36	100	56	100	32	67	67	81	598	49	0	.	0	.	50	100	0	.	1	100	56	100	326	40	127	77	210	80	52	100	65	77	0	.	33	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	18	100	67	71	0	.	16	75	11	100	219	49	0	.	19	71	17	85	156	59	15	100	0	.	0	.	106	51	478	59	273	40	0	.	0	.	0	.	32	62	107	58	442	34	108	66	98	45	64	85	45	83	0	.	33	100	6	100	12	100	0	.	104	83	0	.	54	88	133	73	64	60	0	.	417	45	16	100	45	57	267	47	19	100	31	100	22	100	31	64	103	68	45	47	0	.	23	100	32	58	25	100	151	53	123	39	180	62	81	61	0	.	7670	10
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	365	50	42	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	.	42	100	238	67	220	77	397	50	490	33	1030	30	376	59	222	45	1411	28	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	51	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4925	13
	altre latifoglie	262	43	93	36	116	52	107	74	3	71	57	80	557	29	210	33	537	35	119	33	156	59	57	60	63	45	0	.	33	59	224	72	13	61	84	51	5	100	342	64	58	38	85	46	290	38	704	27	297	44	351	37	103	69	38	82	67	62	0	.	30	50	2	100	19	59	43	80	49	65	19	73	50	83	3	71	72	45	118	40	222	55	176	50	99	62	38	54	54	66	166	49	118	69	136	42	20	60	66	90	206	63	96	45	87	63	108	66	158	36	82	83	236	39	412	34	933	26	202	31	328	58	359	39	64	51	39	100	22	82	189	63	257	91	30	66	17	62	89	69	48	46	1	100	1	100	13	53	65	57	18	52	118	87	108	67	127	70	6	100	6	100	360	35	158	32	326	33	26	77	153	57	81	77	64	50	0	0	22	54	190	70	65	64	0	.	12401	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	.	0	0
	totale	4290	23	2644	23	1867	28	5856	19	3114	28	5355	22	19906	10	17714	11	19169	10	10536	12	1296	33	1653	32	2924	27	153	.	1607	34	4493	21	4705	20	4542	20	760	48	6997	22	7901	16	5296	17	6955	15	14647	11	13060	10	12303	12	4942	22	7252	18	8786	17	1264	32	2805	24	1609	32	1384	35	3575	22	2407	27	1632	31	4564	23	4027	24	3103	26	4204	21	3985	24	7207	20	5111	18	3354	25	2199	24	1917	28	2930	25	3309	23	3756	24	3114	26	2991	25	3151	27	3806	22	1310	30	3305	21	2652	25	1531	24	2129	23	3206	17	3243	19	2294	23	3088	21	2051	28	1306	40	2414	28	2914	26	2372	28	2430	30	2035	36	351	46	3233	22	887	48	1132	40	2476	20	1987	28	2544	23	2339	25	1629	33	1754	40	821	55	1032	48	9777	12	7774	14	9227	13	1409	34	2481	28	2286	26	3801	22	3984	20	2304	28	2038	33	1908	27	0	.	383583	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. 2290957. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

indietro