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	23-35calcolata con il l'errore standard doppio, ossia 29 ± 2 × 3

Il volume di legno morto nel Giura è compreso tra 26 e 32 m³/ha con una sicurezza statistica del 68% e tra 23 e 35 m³/ha con una sicurezza statistica del 95%.

L'intervallo di confidenza del 95% è più ampio di quello del 68%. Ciò si traduce in una maggiore sicurezza statistica.

Esempio 3: Visualizzazione degli intervalli di confidenza del 68% e del 95%

Dati: vedi esempio 2

Quando si interpretano i risultati, bisogna decidere da soli con quale sicurezza statistica si vuole fare un'affermazione.

L'inventario forestale nazionale (IFN) si basa generalmente sull'intervallo di confidenza del 68%.

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3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

Questo può essere verificato confrontando gli intervalli di confidenza di due valori stimati:

Se gli intervalli di confidenza del 68% di due valori stimati non si sovrappongono, si può assumere con un certo grado di sicurezza che le due popolazioni differiscano.
Se gli intervalli di confidenza del 95% di due valori stimati non si sovrappongono, si può assumere con un alto grado di sicurezza che le due popolazioni differiscano.

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1-5

stato 2018/26
	regione di produzione
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
proprietà (2 classi)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
pubblica	331	3	311	3	405	4	300	3	256	5	314	2
privata	387	5	432	4	454	4	348	4	285	6	398	2
totale	345	2	363	2	431	2	314	2	262	4	343	1

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

Domanda
La provvigione all’ettaro è più alta nelle Alpi rispetto al Sud delle Alpi?

Procedura

Calcolare gli errori standard assoluti
Calcolare gli intervalli di confidenza in base al livello di sicurezza desiderato:
- intervalli di confidenza del 68% (certo grado di sicurezza; errore standard assoluto semplice)
- intervalli di confidenza del 95% (alto grado di sicurezza; errore standard assoluto doppio)
Verificare che gli intervalli di confidenza non si sovrappongano al livello di sicurezza desiderato.

Risposta

proprietà (2 classi)	provvigione IFN5
	Alpi					Sud delle Alpi
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza		valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
totale	314	2	6	308-320	302-326	262	4	10	252-272	242-282

Né gli intervalli di confidenza del 68% né quelli del 95% si sovrappongono (coppie di cifre in ).

In questo caso, il livello di sicurezza scelto non influisce sul risultato.

In generale, ciò significa che vi è un'elevata sicurezza statistica che la provvigione all’ettaro sia più elevata nelle Alpi rispetto al Sud delle Alpi.

Caso 2

Domanda
La provvigione all’ettaro è più alta sull'Altopiano che nel Giura?

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

proprietà (2 classi)	provvigione IFN5
	Giura					Altopiano
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza		valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
totale	345	2	7	338-352	331-359	363	2	7	356-370	349-377

Gli intervalli di confidenza del 68% non si sovrappongono (coppie di cifre in ).
Al contrario, gli intervalli di confidenza del 95% si sovrappongono (coppie di cifre in ).

In questo caso, il livello di sicurezza scelto influisce sull'interpretazione dei risultati: Se consideriamo l’intervallo di confidenza del 68%, la conclusione è che la provvigione all’ettaro è più alta sull'Altopiano che nel Giura. Se prendiamo l’intervallo di confidenza del 95%, invece, questa conclusione non può essere tratta.

Considerando entrambi i livelli di sicurezza, si può affermare che statisticamente c'è una certa sicurezza, ma non elevata, che la provvigione all’ettaro sia più alta sull'Altopiano che nel Giura.

Gli intervalli di confidenza possono essere utilizzati anche per verificare se un valore stimato con il campione dell’Inventario forestale nazionale (IFN) si discosta da un valore target (ad esempio in base alla politica forestale) o se una variazione tra due inventari è statisticamente certa.

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

proprietà (2 classi)	provvigione nell'Altopiano*
	IFN4		IFN5
	m³/ha	±%	m³/ha	±%
pubblica	340	3	309	3
privata	447	4	432	4
totale	386	2	363	2
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Domanda
La provvigione all’ettaro nell'Altopiano è diminuita dall’IFN4 all’IFN5?

Procedura

Calcolare gli errori standard assoluti
Calcolare gli intervalli di confidenza in base al livello di sicurezza desiderato:
- intervalli di confidenza del 68% (certo grado di sicurezza; errore standard assoluto semplice)
- intervalli di confidenza del 95% (alto grado di sicurezza; errore standard assoluto doppio)
Verificare che gli intervalli di confidenza non si sovrappongano al livello di sicurezza desiderato

Risposta

proprietà (2 classi)	provvigione nell'Altopiano*
	IFN4					IFN5
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza		valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha
pubblica	340	3	11	329-351	318-362	309	3	11	298-320	287-331
privata	447	4	16	431-463	415-479	432	4	17	415-449	398-466
totale	386	2	8	378-394	370-402	363	2	9	354-372	345-381
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Gli intervalli di confidenza del 68% non si sovrappongono nel bosco pubblico e nel totale (coppie di cifre in ), ma lo fanno nel bosco privato (coppie di cifre in ). Se consideriamo il livello di sicurezza degli intervalli di confidenza del 68%, si può concludere che la provvigione all’ettaro nel bosco pubblico e nel totale dell'Altopiano è diminuito. Per il bosco privato, la diminuzione non è statisticamente certa.

Gli intervalli di confidenza del 95% si sovrappongono in tutte le tre categorie. Se prendiamo in considerazione il livello di sicurezza degli intervalli del 95%, non è quindi statisticamente certo che la provvigione sia diminuita, nemmeno per il bosco pubblico e il totale.

Tuttavia, si vedano gli esempi 6 e 7, in cui le variazioni tra due inventari sono interpretate utilizzando il bilancio, il quale è più sensibile.

Per molte variabili target l’IFN permette di verificare se una variazione tra due inventari è statisticamente certa, non solo confrontando gli stati nei due inventari (vedi esempio 5), ma anche analizzando la variazione, cioè il bilancio tra i due inventari.

A tal fine, è anche necessario definire il livello di sicurezza da applicare all’affermazione:

Una variazione (bilancio) si è verificata con un certo grado di sicurezza se l'errore standard relativo semplice è inferiore al 100% o se l'intervallo di confidenza calcolato con l'errore standard assoluto semplice (intervallo di confidenza del 68%) non include il valore 0.
Una variazione (bilancio) si è verificata con un alto grado di sicurezza se l’errore standard relativo doppio è inferiore al 100% o se l'intervallo di confidenza calcolato con l’errore standard assoluto doppio (intervallo di confidenza del 95%) non include il valore 0.

Esempio 6: Interpretazione delle variazioni (bilanci) con l'errore standard relativo

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard
	m³/ha	±%
pubblica	-34	30
privata	-9	147
totale	-23	34
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Domanda
La provvigione all’ettaro nell'Altopiano è diminuita dall’IFN4 all’IFN5?

Procedura

Definire il livello di sicurezza (intervallo di confidenza del 68% o 95%)
Controllare se
- l'errore standard relativo semplice è inferiore al 100% (livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 68%)
- l'errore standard relativo doppio è inferiore al 100% (livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 95%)

Risposta

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard
		semplice	doppio
	m³/ha	±%	±%
pubblica	-34	30	60
privata	-9	147	294
totale	-23	34	68
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

L'errore standard relativo semplice è inferiore al 100% sia per il bosco pubblico che per il totale (cifre ). Per il bosco privato, invece, è superiore al 100% (cifre ). Considerando il livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 68%, si può concludere che la provvigione nell'Altopiano è diminuita sia nel bosco pubblico che nel totale. Per il bosco privato, invece, la diminuzione della provvigione non è statisticamente certa.

In questo esempio si giunge alla stessa conclusione con il livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 95%, poiché anche l’errore standard relativo doppio per il bosco pubblico e il totale è inferiore al 100%.

In generale, ciò significa che c'è un’elevata sicurezza statistica che la provvigione all’ettaro è diminuita nel bosco pubblico dell'Altopiano, così come nell’insieme dei boschi. Per il bosco privato, invece, la diminuzione della provvigione non è statisticamente certa (poiché sia l’errore standard relativo doppio che quello semplice sono inferiori al 100%).

Esempio 7: Interpretazione delle variazioni (bilanci) con l'errore standard assoluto

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard
	%	±
pubblica	-10	3
privata	-2	3
totale	-6	2
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Domanda
La provvigione all’ettaro nell'Altopiano è diminuita dall’IFN4 all’IFN5?

Procedura

Definire il livello di sicurezza (intervallo di confidenza del 68% o del 95%)
Calcolare l'intervallo di confidenza sulla base del livello di sicurezza definito
- intervallo di confidenza del 68% con l’errore standard assoluto semplice
- intervallo di confidenza del 95% con l'errore standard assoluto doppio
Verificare se l'intervallo di confidenza corrispondente non include il valore 0

Risposta

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		semplice	doppio	68%	95%
	%	±	±	%	%
pubblica	-10	3	6	-13 a -7	-16 a -4
privata	-2	3	6	-5 a +1	-8 a +4
totale	-6	2	4	-8 a -4	-10 a -2
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Sia l'intervallo di confidenza del 68% che quello del 95% non includono il valore 0, per il bosco pubblico e per il totale. Per entrambi i livelli di sicurezza, ciò porta a concludere che la provvigione nell'Altopiano è diminuita sia nel bosco pubblico sia nel totale. Per il bosco privato, invece, la diminuzione della provvigione non è statisticamente certa (poiché gli intervalli di confidenza includono il valore 0).

Le variazioni (bilanci) possono essere interpretate utilizzando l'errore standard assoluto o relativo (vedi esempi 6 e 7). È consigliabile utilizzare l'errore standard assoluto se il valore stimato nella tabella è indicato in percentuale (%) (come nell'esempio 7), e l'errore standard relativo se il valore stimato nella tabella è indicato in cifre assolute (m³, m³/ha, n, m²) (come nell'esempio 6). Così, l'errore standard può essere ricavato direttamente dalla tabella e non deve essere convertito.

Per verificare se una variazione è statisticamente certa, è consigliabile analizzare, laddove è possibile, la variazione (bilancio) tra i due inventari. I bilanci sono più sensibili rispetto ai confronti dello stato, il che rende più facile individuare le differenze a livello statistico.

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4. Quando non è sufficiente considerare solo l'errore standard?

L'Inventario forestale nazionale (IFN) è un inventario su larga scala basato su campioni, le cui aree di saggio sono disposte su una griglia con una dimensione di maglia di 1,4 km × 1,4 km. L'IFN è stato concepito in modo tale da poter stimare la provvigione per l'intera Svizzera con un errore standard massimo dell'1%.

Se si consultano risultati per singole regioni o per singole classi, si nota che l'errore standard diventa rapidamente molto più grande. Ciò è dovuto al fatto che il numero di aree di saggio e oggetti (ad esempio alberi campione, piante del bosco giovane, pezzi di legno morto, ecc.) analizzati per la combinazione di categorie di variabili* è significativamente inferiore rispetto al totale.

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

regione	provvigione
	totale		acero		acero di monte		acero riccio
	valore stimato	errore standard	valore stimato	errore standard	valore stimato	errore standard	valore stimato	errore standard
	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
Svizzera	343	1	12	5	11	5	1	20
regione di produzione "Altopiano"	363	2	15	10	14	11	0	50
canton Argovia	289	7	15	20	13	20	1	63

L'errore standard aumenta con l'aumentare del grado di dettaglio.

È lecito attendersi errori standard elevati se

sono stati selezionati i circondari forestali come suddivisione regionale o sono stati richiesti i risultati di piccoli cantoni (ad esempio Appenzello Interno, Nidvaldo),
è stata selezionata una variabile di classificazione con molte classi (ad esempio, specie arboree in 56 classi),
diverse variabili di classificazione sono combinate tra loro (ad esempio, specie arborea principale e stadio di sviluppo).

Errori standard elevati indicano che una stima si è basata possibilmente su un numero troppo piccolo di aree di saggio o oggetti e che di conseguenza il risultato della stima potrebbe non essere affidabile.

Per la variabile target "numero di fusti del bosco giovane con brucatura" (intensità della brucatura), l'incertezza della stima non è necessariamente riconoscibile da un errore standard elevato. Ciò è dovuto al fatto che questa variabile target è una stima per quoziente**, che si basa, a causa del metodo di rilievo, solo su un piccolo numero di piante esaminate per le specie arboree più rare (ad esempio pino silvestre, larice, pino cembro, quercia, castagno). Di conseguenza, per la variabile target "numero di fusti del bosco giovane con brucatura" si dovrebbe sempre controllare su quante piante esaminate si basano i singoli valori stimati. Come regola generale, per ottenere una stima affidabile, per ogni valore stimato dovrebbero essere esaminate almeno 30 piante in relazione alla brucatura.

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5. Due tipi di variazione?

Nell'Inventario forestale nazionale (IFN) si distinguono due tipi di variazioni

Il primo tipo di variazione prevede variabili target specifiche per componenti di variazione come l’incremento, l’utilizzazione o la mortalità. Queste variabili target sono disponibili solo per due cicli di misurazione successivi, ad esempio IFN4-IFN5. Quando si valutano le componenti di variazione, la categoria della variabile di classificazione del secondo ciclo di misurazione viene assegnata anche a quella del primo ciclo di misurazione. Queste elaborazioni non tengono quindi conto del cambiamento di una categoria (ad esempio, da proprietà privata a pubblica) avvenuta tra un ciclo di misurazione e quello successivo.
Nel secondo tipo di variazione, si utilizza la differenza di variabili target come il numero di fusti, la provvigione o la superficie forestale per fare il bilancio tra due cicli di misurazione. Queste variabili target sono solitamente impiegate per rappresentare uno stato, ad esempio l'IFN5, ma possono anche mostrare il cambiamento avvenuto tra due cicli di misurazione qualsiasi, ad esempio l'IFN1 e l'IFN5. Nell’analisi di questo tipo di variazioni si tiene conto dell’eventuale cambiamento di categoria per alcune delle variabili di classificazione. Si tratta in particolare delle variabili "stato dell’albero" o "bosco, non bosco". Così, possiamo ad esempio notare che la superficie forestale è aumentata. Nel caso delle altre variabili di classificazione, le categorie delle variabili sono considerate statiche. Ciò significa che lo stato più recente – non importa se rilevato in un ciclo di misurazione (ad esempio, la funzione predominante IFN5) o se preso da una fonte di dati esterna (ad esempio, il bosco di protezione [2022]) - viene assegnato a tutti i cicli di misurazione.

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6. Analisi della variazione: Quando i risultati (non) sono additivi

I risultati sono

additivi se sono indicati come variazione totale tra due date di misurazione. Ad esempio, le utilizzazioni riportate per le varie regioni di produzione in metri cubi (m³) possono essere sommate per ottenere l'utilizzazione per la Svizzera.
non sono additivi, se sono riportati come variazione annuale (ad esempio, m³/anno). Di conseguenza, ad esempio, le utilizzazioni riportate per le varie regioni di produzione in metri cubi all'anno (m³/anno) non possono essere sommate per ottenere l'utilizzazione per la Svizzera.

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

	provvigione: variazione totale IFN4-IFN5 (in 1000 m³)*
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
alta/bassa quota	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
basse quote	-3759.0	28	-4909.1	36	-1025.2	133	-317.1	195	3464.1	31	-6546.3	42
alte quote	574.3	117	-328.0	62	1093.0	123	7128.4	21	666.7	93	9134.3	24
totale	-3184.7	40	-5237.1	34	67.9	2805	6811.3	23	4130.8	30	2588.1	136
	* nell bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
	additivo

	provvigione: variazione all'anno IFN4-IFN5 (in 1000 m³/anno)*
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
alta/bassa quota	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%
basse quote	-421.1	28	-560.6	36	-115.7	133	-35.9	195	389.5	31	-740.7	42
alte quote	64.7	117	-38.3	62	122.4	123	810.4	21	74.9	93	1032.7	24
totale	-357.3	40	-598.4	34	7.6	2805	773.8	23	464.4	30	292.7	136
	* nell bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
	non additivo

La non additività delle variazioni all’anno è dovuta al fatto che la variazione totale è divisa per il numero medio di anni tra i due punti di misurazione nell’ambito* considerato, e il numero medio di anni varia leggermente a seconda dell’ambito*.

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

ambito		numero medio di anni
regione di produzione	alta/bassa quota
Altopiano	-	8.75
Altopiano	alte quote	8.56
Altopiano	basse quote	8.76
Sud delle Alpi	-	8.90
Sud delle Alpi	alte quote	8.90
Sud delle Alpi	basse quote	8.89
* tra le misurazione dell'IFN4 e dell'IFN5 nel bosco accessible esclusi gli arbusteti

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7. Perché talvolta l'errore standard e il valore stimato vengono rappresentati con un punto (".")?

Quando si calcola una tabella dei risultati, non sempre sono disponibili dati per tutte le combinazioni di categorie di variabili*. Nella maggior parte dei casi, ciò indica che il parametro stimato con la variabile target non esiste o esiste solo molto raramente. In genere viene quindi inserito il valore 0. Tuttavia, poiché questo valore non si basa su misurazioni dirette, l'errore standard associato viene indicato con un punto ("."). Se nel calcolo si fa riferimento al valore presunto di 0, ad esempio per le percentuali o per alcune stime di variazione, non è possibile utilizzare alcun valore. In questo caso, il valore stimato e l'errore standard vengono contraddistinti da un punto (".").

Ad esempio, fino ad oggi nell’Inventario forestale nazionale (IFN) non sono stati trovati né misurati dei pini cembri nella regione dell'Altopiano (provvigione della specie «pino cembro» in funzione della regione di produzione). Si può quindi ipotizzare che questi valori siano mancanti, poiché il pino cembro effettivamente non è presente nell'Altopiano e pertanto la sua provvigione deve inevitabilmente corrispondere al valore 0.

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8. Perché alcune tabelle non indicano l'errore standard?

I dati di queste tabelle provengono da un rilievo completo e non da un inventario per campione. Di conseguenza, non è necessario specificare un errore standard, poiché non c'è incertezza dovuta al campionamento.

Ad esempio, il rilievo sull’allacciamento che l'Inventario forestale nazionale (IFN) effettua periodicamente presso i servizi forestali locali è un rilievo completo.

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9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

Questo è possibile se il risultato può essere stato calcolato solo sulla base di pochi alberi. La stima non è quindi affidabile. Ciò si riflette anche nell'errore standard, che di solito è estremamente elevato per i valori negativi di provvigione, incremento o utilizzazione.

I valori negativi sono dovuti al fatto che, nel determinare il volume del legno del fusto degli alberi campione, il volume stimato esclusivamente sulla base del diametro a petto d'uomo (DPU) (volume della tariffa) viene corretto con il volume degli alberi campione per la tariffa stimato a sua volta sulla base del DPU, del diametro a 7 m di altezza e dell'altezza dell'albero. Questa procedura consente di calcolare il volume del legno del fusto in modo non distorto e più preciso. Tuttavia, può portare a valori negativi per tutte le variabili target che si basano sul volume del legno del fusto degli alberi campione (ad esempio, provvigione, incremento, utilizzazione) se il numero di alberi campione in una combinazione di categorie di variabili* è basso.

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IFN1
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
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
stato 1983/85
		circondario forestale (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		laghi		Svizzera
bosco di protezione 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	.
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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	.
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	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	89	0	.	0	.	88	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	77	99	0	.	58	71	0	.	83	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	91	0	.	28	.	0	.	0	.	0	.	0	.	91	100	0	.	0	.	0	.	0	.	100	100	0	.	0	.	6	100	0	.	26	100	0	.	3	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	100	138	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	904	25
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	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	142	48	99	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	158	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	0	.	0	.	7	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	223	48	72	41	237	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1029	24
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	57	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	47
	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	.	3	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	72
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	422	37	7	100	0	.	252	54	0	.	0	.	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	178	62	0	.	41	71	0	.	6	100	0	.	171	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	108	.	0	.	0	.	39	.	0	.	98	100	0	.	147	74	118	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	54	83	44	55	0	.	96	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	78	0	.	35	91	0	.	0	.	29	77	0	.	7	100	0	.	0	.	19	100	59	77	25	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2043	17
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	67	8	87	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	42	0	.	0	.	0	.	8	77	0	.	68	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	13	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	23	88	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	95	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	230	26
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	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	-4	209	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	83	0	.	14	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	52
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	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	85	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	76	0	.	0	.	0	.	52	45	0	.	12	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	14	100	11	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	35	71	1	100	13	97	0	.	69	62	29	58	0	.	19	74	1	100	0	.	19	71	32	98	6	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	62	4	87	9	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	473	20
	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	.	1494	27	119	75	0	.	416	49	0	.	0	.	58	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	905	37	54	.	156	80	0	.	1024	32	486	34	426	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	108	.	0	.	0	.	50	.	0	.	175	71	0	.	199	71	657	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	109	71	301	58	0	.	142	.	0	.	0	.	0	.	83	74	257	56	89	73	93	53	0	.	78	62	396	46	0	.	173	49	118	65	0	.	828	35	155	63	41	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	731	30	317	41	818	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11057	9
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	828	32	1112	30	841	30	2335	20	1537	26	2801	19	14683	8	8237	10	8350	10	3068	15	206	65	195	50	438	43	0	.	1292	28	2369	20	3548	17	2150	21	2	75	2522	19	5163	14	3402	15	6202	13	8626	10	4850	12	3118	15	2233	21	2556	20	3932	16	287	39	1218	21	697	34	501	32	1975	21	974	27	2118	21	2063	22	2122	24	1269	33	3152	18	1536	23	3200	19	1384	22	1257	26	488	36	655	40	351	36	1650	22	2940	18	1446	24	1566	26	1252	30	867	26	623	32	1331	21	1133	23	-1	100	120	66	26	81	203	46	55	67	291	47	536	35	918	35	726	31	801	33	1025	26	1749	21	1422	26	520	47	935	23	364	41	548	32	1746	17	723	26	1015	25	954	23	101	51	570	45	210	41	1217	33	3367	13	2958	15	4815	13	1179	28	889	33	1532	25	1113	24	1634	21	877	29	1008	29	984	32	0	.	171777	2
	abete bianco	493	33	148	34	255	45	1306	23	580	33	924	25	1413	20	7003	10	4166	14	2284	16	33	59	157	58	188	43	0	.	245	45	141	62	1119	27	630	35	0	.	501	38	252	39	431	29	237	50	439	34	0	.	2884	15	1154	24	2263	17	1189	22	439	40	804	25	393	33	376	33	1153	23	307	39	326	46	431	36	637	26	320	34	395	35	380	37	1394	26	74	61	513	36	433	33	277	43	428	26	355	34	550	27	454	31	427	37	168	49	162	63	0	0	56	57	87	71	0	.	0	.	17	74	129	49	301	39	183	63	325	44	0	.	117	58	337	33	231	53	655	28	247	42	0	100	438	33	334	48	667	34	201	39	298	37	389	26	369	34	177	60	212	49	144	59	84	55	269	52	159	44	372	28	424	28	323	64	347	33	1194	24	660	33	53	66	183	67	175	58	0	.	51783	3
	pino	215	33	478	36	75	41	239	42	17	100	5	100	388	45	31	58	577	26	258	43	148	61	164	60	256	40	0	.	26	78	183	51	0	.	287	50	25	65	0	.	271	41	689	26	25	100	608	31	922	19	459	28	0	.	97	61	43	64	70	71	13	100	35	100	7	85	17	100	0	.	73	71	2	100	98	58	0	.	97	71	8	87	104	60	285	33	181	44	189	37	116	49	229	34	99	62	7	100	24	100	134	41	107	48	289	38	13	74	104	61	29	100	0	.	0	.	54	100	0	.	0	.	45	98	10	100	0	.	78	56	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	9	100	103	70	16	73	0	.	12	63	0	.	167	71	17	94	0	.	32	100	0	.	1078	23	333	23	382	31	1	100	29	71	275	36	130	38	423	35	299	40	247	40	194	51	0	.	12757	6
	larice	44	72	131	42	23	61	135	47	7	100	44	100	89	53	36	71	114	47	20	100	0	.	0	.	16	71	36	.	92	100	78	71	0	.	57	86	0	.	22	100	403	29	374	27	122	42	1247	16	3439	12	23	72	77	97	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	6	100	29	100	1	100	185	47	23	100	0	.	71	60	9	100	2	100	1	100	0	.	0	.	0	.	40	72	19	100	12	100	0	.	248	48	344	24	126	37	72	55	35	68	81	98	651	23	307	38	301	42	0	.	0	.	37	100	74	50	11	89	34	100	32	100	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	1	100	0	.	46	61	0	.	0	.	0	.	0	.	3336	12	1696	15	918	16	30	100	8	100	36	100	42	71	0	.	66	63	78	77	129	52	0	.	15804	5
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	6	100	0	.	130	42	1056	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	11	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	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	418	24	170	30	67	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1893	12
	altre conifere	6	72	0	.	6	100	25	70	1	100	2	100	1	100	0	.	148	51	16	100	0	.	0	.	0	.	17	.	39	100	0	.	0	.	19	100	0	.	1	100	0	.	1	100	0	.	0	.	24	49	1	100	16	90	59	99	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	83	100	3	82	-1	100	2	100	3	100	17	93	1	100	4	87	4	90	0	.	0	.	0	.	1	100	3	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	2	60	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	96	86	0	.	5	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	-1	100	17	72	18	63	13	75	0	.	0	.	0	.	0	.	661	25
	faggio	1969	17	996	20	776	26	1171	23	222	39	769	27	1676	20	2265	15	4463	12	2241	15	615	34	1003	25	1357	20	0	.	343	44	638	30	858	25	1141	27	3	100	789	29	535	42	328	34	42	59	286	37	0	.	3525	12	1151	24	823	28	884	26	299	34	247	35	232	43	168	39	341	26	454	35	70	59	1066	31	440	37	547	39	642	30	804	25	999	24	1260	16	1486	23	1126	21	691	26	1335	19	452	26	214	71	581	29	243	38	174	37	864	24	0	.	95	44	0	.	400	29	548	27	324	27	570	24	450	28	383	29	239	39	0	.	75	70	232	36	165	57	311	35	548	34	14	74	637	28	240	41	196	34	156	30	376	30	873	23	406	35	413	36	213	39	100	47	461	33	0	0	11	100	357	28	294	42	702	32	625	34	811	24	930	23	436	35	456	28	385	32	0	.	59034	3
	acero	364	25	63	44	49	49	94	40	36	52	146	37	490	20	136	26	238	30	309	22	80	46	165	33	64	36	20	.	27	92	40	64	104	33	27	71	7	100	188	30	59	45	13	60	21	50	27	46	0	.	403	18	133	41	29	59	103	32	35	51	36	51	53	54	45	86	17	52	139	38	45	75	61	32	166	34	95	42	210	37	115	36	351	23	54	35	86	59	92	36	48	48	206	29	71	36	51	41	30	80	177	46	43	38	38	68	17	100	1	100	0	.	28	77	12	72	21	60	17	106	5	100	0	.	45	48	15	72	0	.	66	48	86	46	123	27	90	43	0	.	50	41	24	82	7	75	25	57	22	46	104	37	82	44	5	73	4	73	7	100	11	79	8	82	11	51	75	34	84	44	61	44	106	44	189	34	130	30	36	59	59	60	75	61	0	.	7400	5
	frassino	319	24	335	35	172	37	79	47	100	86	208	34	104	35	314	30	501	27	129	40	150	45	16	72	60	53	0	.	67	64	74	56	209	35	246	39	4	80	86	68	33	80	0	.	74	58	8	80	16	72	610	22	147	38	85	40	72	41	63	84	30	78	5	100	1	100	18	100	162	42	36	50	30	68	402	28	108	37	55	43	164	54	138	33	146	37	38	55	44	62	56	53	136	40	93	49	13	76	80	57	98	34	239	35	147	44	10	83	0	.	15	81	16	77	15	117	115	35	22	54	10	82	21	53	26	93	24	84	0	.	46	43	16	90	42	60	137	43	82	77	24	72	127	60	0	.	1	100	50	69	155	45	113	48	9	53	98	58	1	100	128	50	31	56	7	64	90	38	221	40	170	44	144	42	172	35	149	31	99	57	123	41	109	40	0	.	9134	5
	quercia	207	32	350	34	180	40	169	30	0	.	12	100	28	85	22	58	627	17	9	100	137	44	50	92	69	47	0	.	27	59	40	65	40	55	116	47	306	41	0	.	7	100	76	80	11	100	105	86	21	100	374	37	59	44	86	71	31	74	77	48	0	.	17	86	0	.	0	.	1	100	0	.	8	100	105	83	48	68	0	.	8	61	8	74	320	32	58	68	27	64	67	53	125	37	8	87	0	.	22	100	63	52	184	51	239	28	0	.	0	.	0	.	15	68	85	47	216	33	67	62	105	40	27	86	11	102	0	.	12	100	58	71	15	74	0	.	71	65	0	0	28	70	323	45	169	50	0	.	245	40	55	85	79	62	116	39	26	66	0	.	107	45	1	65	21	66	25	45	21	100	21	100	14	81	15	100	134	54	109	39	130	45	152	47	0	.	7018	6
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	205	38	50	63	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	.	282	46	101	61	162	42	516	28	884	21	329	50	220	30	580	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3389	11
	altre latifoglie	378	40	308	31	110	43	53	77	28	64	23	55	313	23	143	26	287	26	118	26	142	40	105	62	51	32	0	.	85	63	64	52	32	35	86	60	21	71	76	39	50	38	45	47	159	37	308	25	51	39	361	21	88	38	37	63	61	48	76	54	7	51	16	92	9	81	32	50	95	64	42	49	53	41	4	80	141	42	160	35	128	40	89	38	26	48	51	43	39	44	124	47	120	38	74	44	30	43	86	51	160	43	93	47	119	42	59	63	84	29	87	54	248	34	307	24	469	26	292	25	170	36	244	31	43	72	28	78	12	66	39	46	107	55	38	46	50	52	24	89	38	52	111	64	27	76	6	44	37	57	18	53	88	77	35	52	58	60	1	100	27	59	199	30	87	36	352	32	20	46	73	49	77	43	58	42	42	59	119	44	71	58	161	43	0	.	9370	5
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	4822	13	3921	16	2486	18	5607	14	2528	23	4933	17	19184	7	18187	8	19472	7	8452	10	1512	25	1855	21	2500	18	73	.	2243	24	3627	18	5912	14	4759	16	369	39	4184	16	6776	12	5367	13	6892	12	11988	8	10429	9	11758	8	5058	15	6036	14	6314	13	1346	24	2355	18	1449	27	1127	26	3553	17	2134	21	2711	20	3741	18	4086	17	2543	23	4897	15	3168	18	6287	15	3638	15	3681	18	2443	18	2040	21	2930	16	2801	18	3805	17	2763	20	2891	19	2273	23	2727	18	969	25	2297	16	1579	20	939	19	1640	18	2209	14	2280	15	1623	17	2075	18	1234	26	985	33	1065	27	1653	22	1656	22	2953	18	2597	22	645	42	2161	19	1625	25	1643	24	2134	16	1765	20	2609	18	2434	18	874	28	1192	31	495	39	2035	24	8709	9	5453	11	7469	10	2274	22	2276	23	3172	19	3743	17	4115	16	2095	22	2354	22	2363	22	0	.	350022	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	828	32	1112	30	841	30	2335	20	1537	26	2801	19	15555	8	8334	10	8350	10	3134	15	206	65	195	50	438	43	0	.	1292	28	2369	20	3548	17	2150	21	2	75	3109	18	5184	14	3441	15	6202	13	9359	9	5008	11	3144	14	2233	21	2556	20	3932	16	287	39	1218	21	697	34	501	32	1975	21	974	27	2118	21	2133	21	2122	24	1269	33	3466	17	1536	23	3200	19	1384	22	1257	26	488	36	655	40	359	35	1714	22	2940	18	1446	24	1566	26	1252	30	867	26	689	30	1336	21	1167	23	-1	100	120	66	26	81	203	46	55	67	291	47	621	32	918	35	1422	24	801	33	1025	26	1749	21	1422	26	520	47	935	23	364	41	548	32	1746	17	723	26	1015	25	954	23	101	51	570	45	210	41	1217	33	3721	12	3118	14	5045	12	1179	28	889	33	1532	25	1113	24	1634	21	877	29	1008	29	984	32	0	.	176466	2
	abete bianco	493	33	148	34	255	45	1306	23	580	33	924	25	1442	20	7003	10	4166	14	2371	15	33	59	157	58	188	43	0	.	245	45	141	62	1119	27	630	35	0	.	501	38	252	39	508	29	237	50	496	31	0	.	2968	15	1154	24	2263	17	1189	22	439	40	804	25	393	33	376	33	1153	23	316	38	326	46	431	36	637	26	320	34	420	34	380	37	1394	26	74	61	513	36	433	33	277	43	428	26	430	32	550	27	482	30	427	37	168	49	162	63	0	0	147	66	87	71	0	.	0	.	17	74	229	52	301	39	183	63	331	43	0	.	143	51	337	33	233	53	655	28	247	42	0	100	438	33	334	48	667	34	201	39	298	37	389	26	369	34	177	60	212	49	144	59	84	55	269	52	226	43	510	25	424	28	323	64	347	33	1194	24	660	33	53	66	183	67	175	58	0	.	52687	3
	pino	215	33	478	36	75	41	239	42	17	100	5	100	403	43	31	58	577	26	258	43	148	61	164	60	296	37	0	.	26	78	183	51	0	.	287	50	25	65	0	.	304	38	689	26	25	100	629	31	1093	19	512	27	0	.	97	61	43	64	70	71	13	100	35	100	7	85	17	100	0	.	73	71	9	81	98	58	0	.	112	63	8	87	104	60	285	33	181	44	189	37	116	49	271	32	145	53	7	100	24	100	134	41	107	48	289	38	13	74	190	56	29	100	0	.	0	.	54	100	0	.	0	.	45	98	36	77	0	.	133	44	3	100	0	.	0	.	0	.	6	100	9	100	103	70	16	73	0	.	12	63	0	.	167	71	17	94	0	.	32	100	0	.	1157	22	333	23	487	27	1	100	29	71	275	36	130	38	423	35	299	40	247	40	194	51	0	.	13553	6
	larice	44	72	131	42	23	61	135	47	7	100	44	100	147	45	36	71	114	47	20	100	0	.	0	.	16	71	36	.	92	100	78	71	0	.	57	86	0	.	22	100	403	29	374	27	122	42	1389	15	3539	12	23	72	77	97	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	6	100	29	100	1	100	344	44	23	100	0	.	71	60	9	100	2	100	1	100	0	.	0	.	0	.	40	72	19	100	12	100	0	.	248	48	344	24	126	37	104	49	35	68	81	98	658	23	307	38	301	42	0	.	0	.	37	100	74	50	11	89	34	100	32	100	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	1	100	0	.	46	61	0	.	0	.	0	.	0	.	3559	12	1768	15	1155	18	30	100	8	100	36	100	42	71	0	.	66	63	78	77	129	52	0	.	16833	5
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	6	100	0	.	130	42	1114	17	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	11	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	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	418	24	185	28	67	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1969	12
	altre conifere	6	72	0	.	6	100	25	70	1	100	2	100	1	100	0	.	148	51	16	100	0	.	0	.	0	.	17	.	39	100	0	.	0	.	19	100	0	.	1	100	0	.	1	100	0	.	0	.	24	49	1	100	16	90	59	99	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	83	100	3	82	-1	100	2	100	3	100	17	93	1	100	4	87	4	90	0	.	0	.	0	.	1	100	3	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	63	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	2	60	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	96	86	0	.	5	100	0	.	0	.	9	77	0	.	0	.	0	.	-1	100	17	72	18	63	13	75	0	.	0	.	0	.	0	.	670	24
	faggio	1969	17	996	20	776	26	1171	23	222	39	769	27	2098	18	2273	15	4463	12	2493	14	615	34	1003	25	1367	20	0	.	343	44	638	30	858	25	1141	27	3	100	967	26	535	42	369	31	42	59	292	36	0	.	3696	12	1151	24	823	28	884	26	299	34	247	35	340	43	168	39	341	26	494	33	70	59	1164	29	440	37	694	34	760	27	804	25	999	24	1260	16	1486	23	1126	21	691	26	1389	19	496	24	214	71	676	29	243	38	174	37	864	24	0	.	120	38	0	.	434	28	548	27	324	27	600	23	450	28	390	29	239	39	0	.	94	59	291	33	190	51	311	35	548	34	14	74	637	28	240	41	196	34	156	30	376	30	873	23	406	35	413	36	213	39	100	47	461	33	0	0	11	100	409	25	294	42	702	32	625	34	811	24	930	23	436	35	456	28	385	32	0	.	61077	3
	acero	364	25	63	44	49	49	94	40	36	52	146	37	507	20	144	25	238	30	319	21	80	46	165	33	64	36	20	.	27	92	40	64	104	33	27	71	7	100	234	25	59	45	13	60	21	50	35	40	0	.	472	18	133	41	29	59	103	32	35	51	36	51	53	54	45	86	17	52	139	38	45	75	61	32	166	34	96	41	223	35	115	36	351	23	54	35	86	59	92	36	48	48	207	29	94	34	51	41	36	68	177	46	43	38	38	68	17	100	1	100	0	.	28	77	12	72	22	58	17	106	5	100	0	.	45	48	15	72	0	.	80	43	92	44	123	27	90	43	0	.	50	41	24	82	7	75	25	57	22	46	104	37	82	44	5	73	4	73	7	100	11	79	8	82	11	51	83	31	84	44	61	44	106	44	189	34	130	30	36	59	59	60	75	61	0	.	7630	4
	frassino	319	24	335	35	172	37	79	47	100	86	208	34	123	34	320	29	501	27	129	40	150	45	16	72	60	53	0	.	67	64	74	56	209	35	246	39	4	80	153	47	33	80	0	.	74	58	7	81	16	72	622	21	147	38	85	40	72	41	63	84	30	78	5	100	1	100	18	100	162	42	36	50	30	68	402	28	123	35	57	42	164	54	138	33	146	37	38	55	44	62	56	53	139	39	129	42	13	76	91	52	98	34	239	35	147	44	10	83	5	100	15	81	17	71	15	117	123	33	22	54	10	82	30	48	26	93	24	84	10	100	92	48	16	86	42	60	137	43	82	77	24	72	127	60	0	.	1	100	50	69	155	45	113	48	9	53	98	58	1	100	128	50	35	52	7	64	93	37	221	40	170	44	144	42	172	35	149	31	99	57	123	41	109	40	0	.	9394	5
	quercia	207	32	350	34	180	40	169	30	0	.	12	100	28	85	22	58	627	17	9	100	137	44	50	92	70	46	0	.	27	59	40	65	40	55	116	47	306	41	0	.	7	100	76	80	11	100	105	86	21	100	374	37	59	44	86	71	31	74	77	48	0	.	17	86	0	.	0	.	1	100	0	.	8	100	105	83	69	56	0	0	8	61	8	74	320	32	58	68	27	64	67	53	125	37	8	87	0	.	22	100	63	52	184	51	239	28	0	.	0	.	0	.	15	68	85	47	216	33	77	55	105	40	23	106	11	102	0	.	12	100	58	70	15	74	0	.	71	65	0	0	28	70	323	45	169	50	0	.	245	40	55	85	79	62	116	39	26	66	0	.	107	45	13	74	21	66	39	39	21	100	21	100	14	81	15	100	134	54	109	39	130	45	152	47	0	.	7073	6
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	209	38	50	63	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	.	16	100	292	44	155	52	174	40	516	28	884	21	549	40	220	30	722	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	5	100	0	.	0	.	14	100	0	.	39	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3883	10
	altre latifoglie	378	40	308	31	110	43	53	77	28	64	23	55	371	23	144	26	287	26	118	26	142	40	105	62	58	31	0	.	85	63	64	52	32	35	86	60	21	71	102	35	50	38	45	47	159	37	361	22	51	39	373	21	88	38	37	63	61	48	76	54	7	51	16	92	9	81	32	50	96	64	42	49	53	41	4	80	155	39	172	33	128	40	89	38	26	48	51	43	39	44	124	47	120	38	87	39	30	43	86	51	160	43	93	47	119	42	59	62	118	29	89	53	261	32	307	24	539	24	321	24	170	36	263	29	44	71	28	78	31	51	71	51	113	52	38	46	50	52	24	89	38	52	111	64	27	76	6	44	37	57	18	53	88	77	35	52	58	60	1	100	27	59	238	27	91	34	361	31	20	46	73	49	77	43	58	42	42	59	119	44	71	58	161	43	0	.	9843	5
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	4822	13	3921	16	2486	18	5607	14	2528	23	4933	17	20678	7	18306	8	19472	7	8868	10	1512	25	1855	21	2558	18	73	.	2243	24	3627	18	5912	14	4759	16	369	39	5089	15	6830	12	5523	13	6892	12	13012	8	10916	8	12184	8	5058	15	6036	14	6314	13	1346	24	2355	18	1558	26	1127	26	3553	17	2184	21	2711	20	3917	17	4086	17	2742	22	5555	14	3168	18	6287	15	3638	15	3681	18	2443	18	2040	21	3039	16	3102	17	3805	17	2905	20	2891	19	2273	23	2727	18	1052	24	2553	15	1668	19	1032	18	1640	18	2287	14	2676	14	1623	17	2248	17	1352	25	985	33	1892	22	1808	21	1697	22	2953	18	2597	22	645	42	2161	19	1625	25	1643	24	2134	16	1765	20	2609	18	2434	18	874	28	1192	31	495	39	2035	24	9441	9	5770	11	8287	10	2274	22	2276	23	3172	19	3743	17	4115	16	2095	22	2354	22	2363	22	0	.	361078	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. 2291435. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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