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numero di fusti #73
Numero di fusti di tutti gli alberi e arbusti vivi (in piedi e a terra) di almeno 12 cm di diametro a petto d'uomo (DPU).

alte/basse quote #2635
Stazioni di alta e bassa quota, classificate in base alle fasce vegetazionali secondo il sistema delle linee guida «Continuità nel bosco di protezione e controllo dell'efficacia» (NaiS; Frehner et al. 2005). Il limite tra alte e basse quote sul versante nord delle alpi si colloca tra le fasce «montana superiore» e «montana inferiore», a Sud delle Alpi tra le fasce «altimontana» e «montana inferiore/superiore». Le indicazioni si basano sulle fasce vegetazionali determinate da esperti (aree di saggio in bosco e accessibili dell'IFN4 sul reticolo di 1,4 km; Arge Frehner et al. 2020) e d'altro canto sulle fasce vegetazionali modellizzate per il periodo 1981-2010 (restanti aree di saggio; Zischg et al. 2021).

specie arborea principale #90
Specie degli alberi e arbusti a partire da 12 cm di diametro a petto d'uomo (DPU) raggruppate nelle 10 specie arboree o generi arborei più importanti in Svizzera («specie arboree principali») rispettivamente nelle classi «altre conifere» e «altre latifoglie» per le altre specie. Vengono considerate specie arboree principali: abete rosso (Picea spp.), abete bianco (Abies spp.), pino (Pinus sylverstris, P. nigra, P. strobus, P. mugo subsp. uncinata), larice (Larix spp.), cembro (Pinus cembra), faggio (Fagus sylvatica), acero (Acer spp.), frassino (Fraxinus spp.), quercia (Quercus spp.) e castagno (Castanea sativa). Fonte: rilievo sul terreno (MID 50: Baumart)

circondario forestale (2024) #2777
Suddivisione regionale con i circondari forestali come unità. Questa variabile è stata implementata nell'anno 2024 e si basa sull'inchiesta presso i servizi forestali cantonali effettuata negli anni 2022/2023.

bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5 #2282
Bosco che, sia nell'IFN4 (2009-2017) sia nell'IFN5 (2018-2026), era coperto per meno di due terzi da arbusti ed è stato raggiunto a piedi.

reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5 #1746
Sottoreticoli 1, 2, 3, 4 e 5 per il rilievo terrestre sul reticolo di campionamento con una maglia di 1,4 km (reticolo di base).

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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IFN4
numero di fusti
alte/basse quote · specie arborea principale
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2009/17
		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
alte/basse quote	specie arborea principale	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
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	.
basse quote	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	585	43	1267	39	841	50	615	31	57	.	281	57	1881	28	2155	25	5361	17	1056	27	18	100	381	58	197	42	0	.	136	72	836	35	354	43	781	63	0	.	666	49	96	71	473	58	0	.	286	82	0	.	1619	27	828	49	2089	27	1362	32	339	68	17	100	194	49	210	57	89	58	384	96	0	.	351	94	1091	34	826	58	307	42	137	64	576	40	1761	30	491	46	169	62	145	73	200	43	381	53	0	.	46	71	1188	37	1042	39	1429	36	103	100	444	56	20	100	0	.	15	71	8	100	180	74	71	100	354	75	203	80	56	70	23	75	58	59	278	78	0	.	720	55	93	51	496	72	345	65	144	55	288	78	489	94	225	47	186	51	462	88	450	50	31	100	142	62	112	76	173	78	244	70	478	56	592	42	557	39	978	36	1423	35	505	52	721	56	694	37	0	.	47959	5
	abete bianco	459	65	46	74	147	62	526	30	64	.	284	61	386	46	3138	17	3593	18	1989	29	43	61	97	60	555	39	0	.	107	76	87	78	421	63	163	73	0	.	166	60	59	100	90	61	0	.	179	62	0	.	2437	19	1147	35	1986	23	786	34	93	67	7	100	457	40	332	48	257	55	55	74	0	.	432	60	359	35	0	.	135	50	368	55	382	35	163	56	298	54	155	61	115	48	526	46	54	75	0	.	39	55	596	46	603	50	508	79	0	.	57	100	0	.	0	.	0	.	8	100	298	70	62	72	191	70	299	76	55	100	18	100	285	41	6	100	12	100	107	72	117	76	414	37	228	69	362	60	0	.	146	57	420	40	161	55	63	63	237	49	169	79	75	61	7	100	18	100	57	53	204	65	51	47	143	53	437	32	278	35	41	72	20	100	157	68	0	.	30095	5
	pino	71	90	53	74	14	71	27	79	0	.	0	.	159	78	170	83	415	66	519	51	23	100	76	60	143	46	0	.	7	100	70	71	0	.	126	56	114	80	0	.	39	71	99	49	0	.	0	.	0	.	177	43	7	100	117	61	0	.	66	100	52	100	0	.	0	.	48	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	39	84	0	.	17	100	378	46	54	68	68	55	90	93	107	53	0	.	0	.	0	.	44	54	63	59	88	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	44	100	0	0	0	.	0	.	0	.	24	77	7	100	0	.	20	100	0	.	24	77	0	.	13	100	0	.	0	.	118	100	0	.	998	57	181	51	232	57	0	.	48	100	139	48	34	53	186	44	113	52	60	60	20	100	0	.	5840	14
	larice	24	77	34	63	85	80	40	70	0	.	0	.	47	73	7	100	55	64	0	.	0	.	0	.	14	71	0	.	0	.	52	100	0	.	7	100	0	.	6	100	75	62	42	100	0	.	14	100	6	100	7	100	33	100	24	77	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	87	100	7	100	153	100	54	74	9	100	7	100	38	61	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	14	100	50	100	59	100	0	.	0	.	21	100	0	.	42	85	0	.	47	71	323	48	84	86	87	74	0	.	0	.	0	.	98	68	0	.	0	.	0	.	117	100	0	.	8	100	0	.	0	.	17	100	0	.	20	73	0	.	7	100	0	.	333	100	126	63	18	100	89	62	14	100	7	100	17	100	20	100	0	.	41	72	7	100	54	55	0	.	2660	18
	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	42	71	0	.	20	100	136	58	0	.	36	71	0	.	0	.	343	31	17	100	0	.	0	.	0	.	73	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	74	13	100	40	85	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	74	78	21	100	46	100	39	71	0	.	38	100	34	100	17	100	137	68	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	34	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	90	100	195	68	0	.	51	100	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	87	66	239	82	33	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2039	17
	faggio	1242	22	699	31	568	33	1810	25	29	.	102	46	2466	27	2241	20	4505	13	2952	23	269	52	1092	31	1895	30	0	.	335	50	945	33	943	43	877	32	0	.	587	35	98	54	392	48	0	.	995	40	0	.	3177	20	965	28	1185	33	1171	35	266	46	17	100	292	38	265	50	290	51	548	55	36	.	868	49	688	33	1103	42	959	41	859	50	660	41	2313	23	973	32	1013	37	600	32	1446	29	351	48	0	.	214	45	623	29	232	41	892	28	0	.	194	69	0	.	1774	39	1857	35	1512	35	2254	34	2598	34	849	44	379	57	8	100	170	96	474	47	138	73	74	100	410	41	214	82	585	41	193	65	247	54	66	100	228	50	786	37	373	45	447	45	246	55	142	74	244	64	0	.	0	.	1395	36	229	51	416	42	427	35	819	28	860	28	417	38	393	33	527	31	0	.	68997	4
	acero	311	30	207	33	217	55	130	58	0	.	345	76	335	31	343	36	553	32	747	33	181	56	214	38	386	36	0	.	14	100	86	52	154	53	162	57	0	.	135	40	131	62	132	57	0	.	54	75	0	.	609	26	206	38	58	58	173	48	296	92	121	77	160	96	51	74	41	85	147	53	0	.	40	61	268	38	218	73	223	50	190	62	185	44	204	54	179	49	255	56	144	44	450	36	166	50	0	.	14	71	400	42	232	49	158	48	0	.	123	100	18	100	146	89	85	70	188	54	89	52	96	71	34	71	111	100	27	100	0	.	275	59	427	62	15	100	52	100	0	.	212	45	0	.	53	58	39	100	66	79	127	71	105	85	0	.	34	100	0	.	57	72	0	.	0	.	545	36	124	63	239	58	108	47	441	33	172	49	541	53	217	62	571	64	0	.	15363	7
	frassino	484	44	252	46	312	56	105	70	0	.	340	51	453	55	407	35	572	24	52	75	249	50	125	59	147	47	0	.	178	72	436	52	479	44	283	44	86	100	181	57	68	84	71	61	0	.	242	54	0	.	798	30	371	53	233	40	239	58	89	73	87	100	17	100	34	70	0	.	429	60	0	.	15	100	495	40	416	52	120	75	316	62	361	44	395	61	120	47	58	67	295	46	99	58	388	58	0	.	111	77	402	37	275	42	283	43	0	.	366	100	0	.	151	50	145	71	424	48	472	50	85	60	249	53	18	100	55	100	0	.	130	49	147	63	0	.	322	59	156	55	44	62	53	76	19	100	39	100	34	71	179	82	184	58	64	53	141	68	0	.	126	70	55	75	17	100	273	37	140	53	157	45	253	67	301	35	394	45	148	66	98	47	55	49	0	.	17466	7
	quercia	224	62	20	75	0	.	106	48	0	.	0	.	47	71	33	82	444	27	0	.	21	100	24	100	187	57	0	.	7	100	14	100	81	62	60	68	435	52	0	.	0	.	35	100	0	.	77	100	55	100	184	45	47	74	94	70	17	100	280	92	0	.	21	100	34	100	0	.	22	100	0	.	0	.	28	100	8	100	17	100	50	61	0	.	195	45	0	.	51	74	24	76	326	72	6	100	0	.	0	.	116	49	164	49	122	43	0	.	38	100	0	.	195	50	274	47	817	37	418	91	256	41	199	63	34	71	8	100	41	100	44	83	123	100	0	.	101	92	0	.	55	88	52	71	411	79	0	.	690	57	7	100	44	62	562	57	103	100	14	100	7	100	211	66	368	60	424	49	0	.	14	71	20	58	31	79	37	64	117	49	91	55	55	66	0	.	9539	11
	castagno	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	739	61	42	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	131	100	764	51	466	70	1836	41	1193	37	2455	28	600	51	502	48	3474	31	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	272	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12561	13
	altre latifoglie	306	34	505	41	307	41	153	60	0	.	150	63	824	34	447	32	1148	25	319	38	187	50	80	50	234	41	0	.	17	100	212	67	150	48	101	62	108	75	142	54	224	61	198	54	0	.	1671	44	126	100	788	35	291	43	108	61	61	70	17	100	17	100	51	100	103	75	34	100	235	51	15	.	35	71	55	100	239	47	260	50	481	61	130	54	161	55	162	53	137	66	435	58	21	100	208	53	0	.	0	0	455	65	307	50	197	44	44	100	623	42	290	67	1258	32	2020	31	3766	25	2228	34	889	32	1300	28	123	59	27	100	74	100	424	63	151	54	208	100	128	75	128	55	100	65	70	61	36	71	19	100	283	64	102	62	169	76	151	71	71	65	19	100	7	100	311	54	246	51	721	31	17	100	254	50	250	62	237	53	68	62	126	44	187	53	130	47	0	.	29867	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
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	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	15	100	1302	29	196	45	0	.	210	45	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	61	79	38	86	85	84	0	.	378	56	285	44	303	60	2147	36	1046	37	1565	44	117	58	140	79	0	.	257	53	0	.	168	54	0	.	42	100	113	75	7	100	126	71	70	61	0	.	66	100	429	60	0	.	152	47	0	.	17	100	17	100	0	.	0	.	160	45	205	48	622	66	0	.	0	.	0	.	1150	55	102	62	159	46	51	58	0	.	0	.	192	47	0	.	204	71	146	65	806	70	99	61	18	100	140	58	373	59	87	100	0	.	172	80	0	.	0	.	134	74	0	.	109	64	0	.	138	100	0	.	0	.	0	.	1131	31	1347	32	1168	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18125	10
	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
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	2296	29	2853	29	19293	10	5600	16	69	.	6342	19	0	.	0	.	153	.	0	.	763	52	2589	33	4261	24	1525	37	0	.	4802	21	8747	14	5672	19	11411	14	17880	11	20990	10	2085	31	1605	39	427	61	5225	20	801	49	3174	25	407	63	781	52	2538	27	2279	40	3427	27	4044	25	0	.	1376	39	4743	24	1571	35	3694	22	0	.	1134	43	846	49	0	.	0	.	3178	25	4035	22	2685	30	0	.	0	.	0	.	2589	32	3541	25	3312	23	655	51	0	.	0	.	2994	23	873	39	998	50	2709	32	2445	36	3081	27	1790	31	1948	25	4272	30	441	59	0	.	2257	30	0	.	70	75	3385	22	890	38	1650	44	1039	39	694	77	0	.	93	.	0	.	15032	12	13198	14	11887	14	828	48	451	.	0	.	484	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	248910	2
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	585	43	1267	39	841	50	615	31	1776	30	1922	28	16156	10	4436	16	5379	17	3142	18	18	100	381	58	197	42	0	.	542	47	3236	27	2587	28	1743	35	0	.	3355	22	6752	15	4338	20	7711	16	12602	12	8404	14	2000	22	1592	32	2196	25	4540	19	661	55	1624	32	364	38	507	44	1008	29	2002	45	2439	28	2629	30	1091	34	1890	36	2665	26	864	35	2263	23	1761	30	554	42	491	58	145	73	200	43	1709	25	2374	26	1046	30	1188	37	1042	39	1429	36	1072	35	2494	25	1802	27	97	100	15	71	8	100	638	40	227	58	844	46	1110	37	1523	38	2121	31	938	37	1358	27	1796	40	935	45	93	51	1349	41	345	65	166	48	2600	22	914	54	1231	47	903	38	703	65	450	50	50	72	142	62	5460	17	6620	20	6401	15	919	39	1043	49	557	39	1367	37	1423	35	505	52	721	56	694	37	0	.	181897	3
	abete bianco	459	65	46	74	147	62	526	30	317	40	924	37	1527	24	4765	14	3610	18	3249	20	43	61	97	60	555	39	0	.	297	56	148	52	1207	40	609	41	0	.	242	44	205	48	258	34	86	66	568	34	156	100	3507	18	1614	30	2227	21	1492	24	343	44	661	33	537	36	444	41	1457	34	215	39	288	58	840	37	359	35	53	67	422	34	418	49	621	26	163	56	815	47	240	49	115	48	526	46	638	45	554	36	382	47	596	46	603	50	508	79	6	100	221	51	195	100	0	.	0	.	8	100	316	66	159	67	191	70	936	37	55	100	483	48	524	37	224	52	895	40	156	55	117	76	844	31	228	69	387	57	367	37	411	40	630	30	273	40	331	82	237	49	200	68	75	61	201	88	448	45	776	31	538	44	51	47	143	53	463	30	278	35	41	72	20	100	157	68	0	.	52265	4
	pino	71	90	53	74	14	71	27	79	0	.	9	100	339	45	170	83	415	66	553	48	23	100	76	60	143	46	0	.	7	100	70	71	0	.	126	56	114	80	0	.	432	46	287	36	22	100	885	41	2984	25	197	40	7	100	117	61	0	.	66	100	52	100	0	.	0	.	48	100	0	.	475	100	24	100	7	100	0	.	285	87	0	.	17	100	378	46	54	68	68	55	90	93	107	53	253	66	6	100	0	.	44	54	63	59	88	52	0	.	35	72	164	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	32	100	251	58	0	0	0	.	0	.	0	.	24	77	7	100	0	.	20	100	0	.	24	77	0	.	13	100	0	.	0	.	118	100	0	.	2818	32	1130	33	1313	34	0	.	48	100	139	48	34	53	186	44	113	52	60	60	20	100	0	.	15841	10
	larice	24	77	34	63	85	80	40	70	0	.	0	.	142	46	7	100	55	64	0	.	0	.	0	.	14	71	0	.	0	.	52	100	0	.	7	100	0	.	13	71	364	36	334	39	446	50	2330	20	4507	14	7	100	33	100	24	77	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	87	100	7	100	153	100	325	56	9	100	7	100	38	61	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	14	100	50	100	59	100	0	.	268	38	925	41	791	39	485	50	0	.	47	71	2490	23	582	39	366	62	0	.	0	.	0	.	359	52	0	.	88	100	0	.	117	100	0	.	8	100	0	.	0	.	17	100	0	.	20	73	0	.	7	100	0	.	333	100	5137	15	2474	19	1156	26	14	100	7	100	17	100	20	100	0	.	41	72	7	100	54	55	0	.	25108	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	83	0	.	36	100	403	42	2974	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	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	.	831	30	663	34	240	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5280	14
	altre conifere	42	71	0	.	20	100	136	58	0	.	36	71	232	86	0	.	343	31	35	71	0	.	0	.	0	.	73	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	181	91	0	.	0	.	123	76	408	37	51	74	13	100	40	85	15	100	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	74	78	39	71	46	100	39	71	0	.	38	100	34	100	17	100	137	68	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	34	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	87	100	0	.	17	100	0	.	0	.	90	100	195	68	0	.	51	100	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	20	100	0	.	0	.	52	74	69	100	35	71	0	.	0	.	87	66	239	82	33	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3293	15
	faggio	1242	22	699	31	568	33	1810	25	295	46	468	35	3057	23	3492	16	4526	13	5079	16	269	52	1092	31	1972	29	0	.	381	45	954	33	1579	35	877	32	0	.	1203	30	718	37	1000	33	61	63	1028	38	0	.	3588	18	1104	25	1215	32	1841	28	423	38	531	35	390	32	394	39	530	36	796	41	108	58	1482	32	688	33	1196	39	1763	31	1547	35	1714	27	2313	23	1454	28	1340	31	600	32	1446	29	848	30	283	51	711	34	623	29	232	41	892	28	0	.	194	69	0	.	1837	38	1857	35	1512	35	2398	32	2720	33	849	44	912	40	8	100	296	64	576	41	216	52	529	46	416	40	214	82	1311	29	193	65	271	50	565	31	347	36	1030	31	459	39	477	43	246	55	185	61	244	64	0	.	179	60	2095	30	254	47	416	42	427	35	872	27	860	28	417	38	393	33	527	31	0	.	88727	3
	acero	311	30	207	33	217	55	130	58	28	79	496	56	1679	23	523	27	566	32	1154	24	181	56	214	38	445	34	0	.	105	87	143	45	611	33	177	53	0	.	789	31	233	39	380	64	192	61	353	46	0	.	672	24	283	34	106	41	452	31	322	85	327	36	218	75	252	69	87	51	364	32	26	74	545	68	268	38	283	58	526	38	295	48	656	28	204	54	218	42	332	45	144	44	450	36	332	35	264	43	167	76	400	42	232	49	158	48	146	100	350	74	18	100	146	89	85	70	188	54	105	47	96	71	34	71	367	45	34	81	0	.	507	46	769	41	463	43	136	64	0	.	289	36	0	.	53	58	111	52	146	43	209	48	229	55	15	100	34	100	0	.	57	72	36	100	216	62	1185	25	144	56	239	58	108	47	450	33	172	49	541	53	217	62	571	64	0	.	26191	5
	frassino	484	44	252	46	312	56	105	70	0	.	371	47	533	47	472	31	572	24	252	46	249	50	125	59	165	43	0	.	178	72	436	52	590	38	300	42	86	100	563	36	68	84	71	61	709	51	312	45	0	.	820	29	389	51	233	40	360	45	136	59	114	78	17	100	34	70	19	100	458	57	0	.	160	43	495	40	434	50	166	58	316	62	453	38	395	61	137	43	75	57	295	46	99	58	578	42	349	95	181	54	402	37	275	42	283	43	49	100	366	100	29	100	151	50	145	71	424	48	472	50	85	60	249	53	250	54	220	59	0	.	189	46	220	49	230	70	322	59	156	55	44	62	53	76	19	100	39	100	34	71	179	82	184	58	64	53	141	68	0	.	126	70	664	54	387	56	354	34	140	53	157	45	253	67	308	34	394	45	148	66	98	47	55	49	0	.	22274	6
	quercia	224	62	20	75	0	.	106	48	0	.	0	.	92	61	33	82	444	27	0	.	21	100	24	100	187	57	0	.	7	100	14	100	81	62	60	68	435	52	0	.	0	.	35	100	0	.	77	100	55	100	184	45	47	74	94	70	17	100	280	92	0	.	21	100	34	100	0	.	22	100	0	.	0	.	28	100	8	100	17	100	50	61	0	.	195	45	0	.	51	74	24	76	326	72	6	100	0	.	0	.	116	49	164	49	122	43	0	.	38	100	0	.	195	50	274	47	817	37	418	91	256	41	199	63	34	71	8	100	41	100	44	83	123	100	0	.	101	92	0	.	55	88	52	71	411	79	0	.	690	57	7	100	44	62	562	57	103	100	14	100	7	100	211	66	439	51	424	49	9	100	14	71	20	58	31	79	37	64	117	49	91	55	55	66	0	.	9664	11
	castagno	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	739	61	42	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	131	100	824	48	611	59	1836	41	1193	37	2455	28	600	51	502	48	3474	31	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	272	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12765	13
	altre latifoglie	306	34	505	41	307	41	153	60	30	100	165	58	2125	22	643	26	1148	25	529	29	187	50	80	50	234	41	0	.	48	73	273	55	188	42	185	51	108	75	520	43	509	37	501	42	2147	36	2717	31	1691	41	905	32	430	39	108	61	318	45	17	100	185	50	51	100	146	60	147	62	243	50	141	64	105	47	55	100	304	43	689	42	481	61	283	35	161	55	179	49	154	59	435	58	21	100	368	36	205	48	622	66	455	65	307	50	197	44	1194	53	725	37	449	46	1310	31	2020	31	3766	25	2419	32	889	32	1504	26	269	45	833	68	173	55	442	61	291	40	581	52	215	60	128	55	272	56	70	61	36	71	153	66	283	64	211	44	169	76	290	60	71	65	19	100	7	100	1442	27	1593	28	1889	24	17	100	254	50	250	62	237	53	68	62	126	44	187	53	130	47	0	.	47992	5
	non determinabile	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0
	totale	3748	21	3086	25	2517	28	3649	19	2446	28	4390	22	25891	9	14541	10	17059	10	13992	13	991	36	2089	29	3912	22	73	.	1563	33	5326	21	6843	19	4085	22	743	46	6704	17	9537	13	7204	16	11411	14	22136	10	21220	10	11931	12	5514	20	6361	18	9035	15	2248	29	3493	24	1615	31	1818	31	3297	23	4100	28	3479	27	5890	21	3072	25	4359	27	6904	19	4019	26	6012	17	5646	19	3445	24	2770	26	1992	27	3175	25	4732	21	4035	22	3142	26	3873	24	2976	27	3712	23	2867	30	6172	19	4107	21	6057	21	5589	21	9226	17	9872	16	5515	21	7736	18	3878	28	2714	33	3452	26	3579	24	3226	25	4582	29	2281	33	939	46	4365	23	950	45	1415	41	3836	21	2867	28	3498	26	2334	26	2442	36	1310	37	586	59	990	46	16907	11	14218	13	16140	11	2035	30	2230	30	2002	27	4022	23	3451	21	2049	28	1793	31	2263	28	0	.	491296	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. 2297240. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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