Scelta degli argomenti

Qual è il significato dei numeri?
Qual è lo scopo dell'errore standard?
Quando due risultati sono statisticamente diversi?
Quando non è sufficiente considerare solo l'errore standard?
Due tipi di variazione?
Analisi della variazione: Quando i risultati (non) sono additivi?
Perché talvolta l'errore standard e il valore stimato vengono rappresentati con un punto (".")?
Perché alcune tabelle non indicano l'errore standard?
Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

1. Qual è il significato dei numeri?

Le tabelle mostrano principalmente i risultati calcolati con metodi statistici a partire dai dati del campionamento su aree di saggio dell'Inventario forestale nazionale (IFN). Tali risultati sono sempre costituiti da due cifre: 1) il valore stimato e 2) l'errore di campionamento, il cosiddetto errore standard.

Esempio 1: Valore stimato ed errore standard

IFN5

volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

stato 2018/26
	regione di produzione
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
proprietà (2 classi)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
pubblica	30	10	17	13	37	9	36	6	26	10	30	4
privata	27	17	20	12	50	10	32	8	39	13	34	5
totale	29valore stimato	9errore standard	19	9	44	7	35	5	29	8	32	3

Le tabelle mostrano solitamente l'errore standard relativo (percentuale) ("±%"), ma occasionalmente - nel caso di percentuali stimate - l'errore standard assoluto ("±").

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2. Qual è lo scopo dell'errore standard?

L'errore standard può essere utilizzato per definire intervalli di confidenza intorno al valore stimato che contengono il valore vero della popolazione con una data sicurezza statistica.

La sicurezza statistica è del

68% se l'intervallo di confidenza è stato calcolato utilizzando l'errore standard semplice
(intervallo di confidenza del 68% = valore stimato ± errore standard), e
95% se l'intervallo di confidenza è stato calcolato con l'errore standard doppio
(intervallo di confidenza del 95% = valore stimato ± 2 × errore standard*)

Esempio 2: Calcolo degli intervalli di confidenza

IFN5
volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

stato 2018/26
	regione di produzione
	Giura
proprietà (2 classi)	m³/ha	±%
pubblica	30	10
privata	27	17
totale	29	9

Domanda
Quali sono gli intervalli di confidenza del 68% e del 95% dei valori stimati qui sopra?

Procedura

Calcolare l'errore standard assoluto (= errore standard relativo × valore stimato / 100)
Calcolare gli intervalli di confidenza
- intervallo di confidenza del 68% = valore stimato ± errore standard assoluto
- intervallo di confidenza del 95% = valore stimato ± 2 × errore standard assoluto

Risposta

			1^o passo	2^o passo

proprietà (2 classi)	volume di legno morto Giura IFN5
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
pubblica	30	10	3	27-33	24-36
privata	27	17	5	22-32	17-37
totale	29	9	3	26-32calcolato con l'errore standard semplice, ossia 29 ± 3	23-25calcolata con il l'errore standard doppio, ossia 29 ± 2 × 3

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

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

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

Dati: vedi esempio 2

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

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

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3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

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

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

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

Caso 2

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

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

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

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

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

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

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

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

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

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

È lecito attendersi errori standard elevati se

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

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

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

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5. Due tipi di variazione?

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

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

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

I risultati sono

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

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

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

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

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

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

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

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

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

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

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

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

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

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9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

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

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

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IFN5
numero di microhabitat sugli alberi vivi in piedi
tipo di riserva (2023) · diametro a petto d'uomo (classi di 20 cm)
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: n/ha
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		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
tipo di riserva (2023)	diametro a petto d'uomo (classi di 20 cm)	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%
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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	21-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	41-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	61-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.
riserva forestale naturale	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	.
	12-20 cm	99	47	99	24	0	.	72	75	0	.	0	.	15	92	100	.	0	.	75	24	0	.	0	.	25	87	0	.	0	.	0	.	51	70	0	.	0	.	128	29	250	.	0	.	73	87	252	66	378	23	188	34	100	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	.	0	.	53	.	1300	.	341	28	300	59	0	.	0	.	0	.	137	77	50	.	150	.	349	20	600	.	67	41	0	.	112	51	0	.	0	.	51	.	0	.	0	.	0	.	303	61	196	36	105	67	250	.	0	.	60	41	27	85	300	.	0	.	0	.	850	.	345	31	0	.	0	.	0	.	0	.	129	37	0	.	0	.	0	.	300	.	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	132	47	86	43	259	2	0	.	78	68	0	.	250	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	161	13
	21-40 cm	63	58	143	28	0	.	53	62	0	.	0	.	84	40	210	.	0	.	235	8	0	.	40	.	175	29	0	.	0	.	0	.	315	12	0	.	0	.	322	48	340	.	0	.	95	27	337	46	162	33	178	22	0	.	0	.	230	43	0	.	0	.	50	.	0	.	105	.	870	.	475	73	430	64	0	.	0	.	0	.	199	16	370	.	570	.	234	35	240	.	220	32	93	.	167	75	36	40	0	.	1292	.	0	.	0	.	0	.	164	43	330	25	0	.	250	.	0	.	144	40	105	43	520	.	0	.	0	.	652	.	148	24	0	.	0	.	0	.	0	.	142	44	0	.	0	.	57	74	1030	.	70	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	271	42	168	48	109	57	0	.	123	40	0	.	280	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	206	11
	41-60 cm	54	67	40	23	0	.	78	21	0	.	0	.	83	37	20	.	0	.	80	18	0	.	0	.	75	30	0	.	0	.	0	.	181	16	0	.	0	.	163	40	120	.	0	.	76	33	40	34	52	53	81	72	40	.	0	.	60	24	0	.	0	.	40	.	0	.	51	.	20	.	18	85	260	71	0	.	0	.	0	.	29	24	80	.	20	.	10	70	60	.	135	24	257	.	40	34	23	60	0	.	133	.	0	.	0	.	0	.	159	44	208	61	9	74	0	.	0	.	82	36	44	61	40	.	0	.	0	.	122	.	93	68	0	.	0	.	0	.	0	.	165	17	0	.	0	.	86	74	120	.	160	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	77	32	57	76	4	0	.	98	43	0	.	60	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	11
	61-80 cm	54	82	47	31	0	.	8	54	0	.	0	.	32	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	55	0	.	0	.	0	.	30	70	0	.	0	.	91	79	0	.	0	.	10	87	25	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	20	82	0	.	35	71	6	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	86	31	68	0	.	0	.	0	.	20	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	58	7	83	0	.	0	.	70	10	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	22
	>80 cm	0	.	39	82	0	.	12	90	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	48	0	.	0	.	19	86	10	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	67	0	.	0	.	26	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	83	0	.	0	.	10	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	28
	totale	269	23	369	24	0	.	222	30	0	.	0	.	213	25	330	.	0	.	390	13	0	.	40	.	305	19	0	.	0	.	0	.	577	11	0	.	0	.	735	41	710	.	0	.	273	21	664	45	591	15	447	32	140	.	0	.	290	39	0	.	0	.	140	.	0	.	209	.	2190	.	841	55	990	27	0	.	0	.	0	.	365	22	540	.	740	.	593	24	900	.	441	15	350	.	360	50	65	40	0	.	1477	.	0	.	0	.	0	.	636	22	765	0	178	59	500	.	0	.	332	18	176	30	860	.	0	.	0	.	1624	.	587	13	0	.	0	.	0	.	0	.	437	20	0	.	0	.	201	74	1450	.	280	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	543	30	325	29	444	13	0	.	379	20	0	.	590	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	470	8
riserva forestale speciale	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	.
	12-20 cm	98	43	81	58	153	69	0	.	0	.	0	.	87	44	0	.	0	.	37	54	0	.	50	71	36	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	86	50	.	26	68	136	71	83	41	207	55	0	.	211	34	0	.	0	.	297	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	45	0	.	0	.	0	.	0	.	39	66	350	.	0	.	0	.	50	47	50	.	238	67	0	.	250	.	17	82	0	.	0	.	75	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	300	52	0	.	0	.	50	48	83	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	16
	21-40 cm	123	48	51	46	100	0	40	.	0	.	330	.	213	33	20	.	0	.	117	30	0	.	110	39	91	82	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	211	55	150	.	0	.	211	23	99	32	276	29	0	.	87	54	0	.	0	.	115	15	100	.	0	.	0	.	50	.	0	.	105	88	0	.	0	.	10	71	0	.	97	25	470	.	0	.	0	.	425	70	50	.	519	47	0	.	0	.	117	35	125	14	0	.	250	14	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	100	47	0	.	91	70	100	24	117	31	25	71	183	52	0	.	102	70	0	.	50	.	0	.	137	12
	41-60 cm	39	38	37	78	39	72	180	.	0	.	200	.	134	40	0	.	0	.	77	35	80	.	50	71	34	43	0	.	0	.	220	.	0	.	0	.	0	.	99	41	60	.	61	23	163	22	57	30	84	33	0	.	26	43	0	.	0	.	20	70	60	.	0	.	0	.	220	.	0	.	20	51	0	.	0	.	10	71	0	.	105	40	0	.	0	.	0	.	94	41	0	.	103	28	0	.	0	.	167	44	10	72	40	.	50	14	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	.	61	70	27	20	73	20	90	8	20	69	0	.	50	14	0	.	100	.	0	.	68	10
	61-80 cm	31	66	0	.	0	.	20	.	0	.	40	.	25	50	0	.	0	.	11	85	60	.	0	.	33	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	59	68	20	.	0	.	165	61	6	74	23	66	0	.	0	.	0	.	0	.	10	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	71	7	81	53	82	0	.	51	69	0	.	0	.	0	.	40	.	0	.	21	23
	>80 cm	8	90	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	95	0	.	0	.	16	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	71	0	.	7	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	36
	totale	300	33	168	30	292	27	240	.	0	.	570	.	472	24	20	.	0	.	258	19	140	.	210	54	195	40	0	.	0	.	240	.	0	.	0	.	0	.	467	33	280	.	86	37	676	37	245	27	591	27	0	.	324	16	0	.	0	.	442	47	160	.	0	.	0	.	270	.	0	.	203	60	0	.	0	.	20	71	0	.	347	23	820	.	0	.	0	.	569	55	100	.	860	50	0	.	250	.	300	37	135	8	100	.	375	7	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	400	45	80	.	211	30	183	3	333	8	115	22	254	18	0	.	152	51	0	.	190	.	0	.	316	9
altro bosco	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	.
	12-20 cm	72	21	79	27	47	41	40	26	15	46	55	44	104	12	69	14	106	18	56	17	103	40	35	49	73	30	0	.	53	28	99	26	103	27	80	43	147	56	54	23	87	17	59	21	120	21	117	15	127	15	76	19	82	28	114	32	137	18	41	46	90	27	195	77	44	36	88	27	136	28	157	34	119	36	86	39	66	45	106	22	50	50	48	33	59	26	32	50	37	36	74	40	40	29	152	31	52	36	47	61	86	25	76	35	50	36	102	23	161	25	114	22	132	27	131	49	221	21	134	16	71	32	166	18	90	26	181	41	85	28	129	27	130	27	189	27	71	42	108	38	109	27	88	37	198	62	150	22	87	38	99	28	75	34	100	53	30	80	12	88	173	73	109	19	144	13	142	16	18	51	55	34	22	40	69	30	52	38	92	32	136	57	23	31	0	.	100	3
	21-40 cm	80	30	101	37	118	36	54	30	134	17	141	24	171	10	95	13	105	13	133	14	55	49	80	25	106	25	0	.	162	25	157	24	164	20	170	26	89	53	134	19	123	15	151	17	179	15	172	11	185	12	129	14	90	21	109	16	161	14	139	34	150	23	93	33	119	33	154	30	310	25	167	26	212	22	113	23	200	27	160	16	124	30	136	17	106	17	144	27	102	31	70	43	150	27	116	27	147	25	103	43	181	25	75	24	108	28	90	41	173	19	182	26	97	20	196	20	301	14	142	14	162	21	237	23	220	28	181	19	179	27	188	24	114	20	223	25	221	26	77	48	170	19	86	59	85	50	180	14	193	22	175	26	108	33	162	27	75	37	36	41	74	49	143	14	180	14	205	13	134	24	111	29	69	27	133	27	110	29	127	45	92	28	113	20	0	.	148	2
	41-60 cm	72	21	31	24	61	32	48	21	123	20	72	23	94	9	66	9	53	10	81	12	45	35	44	37	42	28	20	.	97	27	62	19	71	19	75	18	34	64	107	19	99	11	74	15	79	16	82	11	85	10	88	15	72	25	60	17	90	15	44	36	76	22	72	34	58	27	106	20	98	21	70	30	90	20	63	25	96	23	65	15	103	22	80	14	55	17	77	27	32	29	47	42	79	19	89	20	68	21	57	29	84	22	57	24	46	23	73	31	83	19	85	22	28	32	63	18	71	25	50	20	63	40	81	21	64	24	113	29	90	27	88	26	89	25	76	28	101	24	44	51	72	18	54	54	22	49	99	14	88	20	62	17	89	19	68	26	63	35	40	49	62	41	61	14	82	18	88	12	95	28	65	33	53	25	40	22	65	17	48	28	63	31	49	26	0	.	74	2
	61-80 cm	12	51	10	44	9	50	21	28	25	33	16	36	33	13	17	17	14	16	16	25	7	95	8	52	9	60	40	.	7	53	16	36	20	34	17	25	7	92	30	29	25	18	22	29	28	22	21	17	17	18	25	18	21	34	20	23	20	26	8	59	19	37	4	95	23	55	36	28	25	37	15	48	33	29	18	34	27	50	16	31	48	56	51	23	21	26	30	33	1	97	9	83	9	48	25	28	6	42	27	58	13	48	9	55	16	34	34	35	19	46	25	30	13	38	15	35	11	51	19	32	13	53	23	41	21	41	44	37	14	53	24	30	53	28	31	27	24	51	0	.	38	46	15	66	10	51	13	37	32	32	8	55	28	33	11	65	26	43	0	.	31	38	24	20	12	26	33	19	8	59	11	49	14	45	19	33	10	46	12	62	14	48	11	38	0	.	21	4
	>80 cm	0	.	0	.	5	75	3	69	1	97	0	.	3	40	4	33	3	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	70	6	64	3	57	0	.	4	50	6	43	6	42	7	44	10	29	5	47	3	62	1	98	1	99	2	99	12	57	5	56	4	96	8	65	0	.	0	.	9	98	0	.	2	98	3	68	5	66	3	97	4	48	0	.	1	98	1	97	0	.	0	.	2	69	4	98	3	98	2	98	10	81	8	63	10	70	25	60	6	68	1	98	3	71	12	86	16	64	0	.	16	55	5	69	0	.	6	67	5	70	6	66	2	97	10	66	0	.	0	.	2	94	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	3	94	8	31	1	45	3	48	10	95	5	95	0	.	1	98	0	.	2	66	1	97	1	97	0	.	4	10
	totale	237	16	222	21	240	27	166	16	299	15	284	19	405	8	251	7	281	10	286	9	210	31	167	20	229	19	60	.	319	15	337	17	364	14	344	18	277	30	330	12	340	9	312	13	412	11	402	8	419	9	319	11	266	13	304	15	410	9	245	21	340	14	367	41	251	26	384	20	569	19	418	22	454	18	281	16	392	20	351	12	327	20	319	12	241	11	283	17	174	25	200	27	278	18	384	18	277	18	237	23	366	17	226	16	228	19	310	20	460	13	412	17	270	16	409	18	615	13	362	10	309	16	523	14	401	20	519	16	373	21	434	15	391	15	522	17	428	21	230	38	389	15	245	26	316	44	441	11	401	17	345	20	300	18	341	24	194	27	89	33	342	39	346	11	419	10	471	9	265	18	247	18	158	18	262	17	238	21	281	28	307	27	198	16	0	.	348	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	.
	12-20 cm	78	18	81	22	58	38	43	27	15	46	53	44	100	11	69	14	106	18	56	16	93	41	35	43	59	28	0	.	53	28	96	26	101	27	80	43	126	59	63	20	88	17	58	21	118	19	117	14	148	13	81	18	92	24	114	32	132	18	80	55	86	27	183	76	44	36	83	26	207	38	172	25	130	33	86	39	59	46	101	23	56	38	57	30	61	24	59	41	65	43	71	33	57	40	147	29	55	33	44	59	77	25	72	35	51	33	102	23	175	23	119	20	130	26	131	46	221	21	126	15	66	31	170	17	90	26	181	41	118	33	148	24	130	27	189	27	71	42	108	38	111	24	88	37	198	62	139	22	98	34	97	28	75	34	100	53	30	80	12	88	173	73	114	17	140	13	141	15	24	38	63	28	19	41	70	28	52	38	82	34	136	57	22	32	0	.	102	3
	21-40 cm	85	25	100	30	116	32	53	27	134	17	148	22	169	9	96	12	105	13	135	13	50	50	82	22	115	21	0	.	162	25	152	24	171	18	170	26	76	55	157	18	126	15	145	17	175	14	169	11	188	11	131	13	88	20	109	16	163	13	136	30	147	23	89	31	119	33	148	29	345	23	205	33	225	21	113	23	179	28	153	16	126	21	151	16	119	18	152	24	154	36	93	32	183	26	123	26	128	26	104	38	231	29	71	24	118	25	90	41	172	17	191	24	92	21	193	19	301	14	142	13	156	20	244	22	220	28	181	19	199	25	184	23	114	20	223	25	221	26	77	48	167	18	86	59	85	50	171	14	236	25	170	26	108	33	162	27	75	37	36	41	74	49	148	13	178	14	201	13	127	21	114	21	65	26	141	23	110	29	124	42	92	28	110	20	0	.	150	2
	41-60 cm	66	19	33	21	59	30	56	17	123	20	77	22	96	9	64	9	53	10	81	11	48	31	42	34	46	21	20	.	97	27	67	19	76	18	75	18	29	65	111	16	99	11	73	14	82	15	78	10	83	9	88	14	68	24	60	17	89	15	40	34	75	21	69	33	58	27	108	19	93	21	54	28	100	21	63	25	86	23	62	15	96	20	77	14	54	17	71	28	42	25	59	31	89	17	82	19	60	21	69	26	80	21	56	24	47	21	73	31	90	18	93	22	27	32	59	19	71	25	54	18	61	37	80	20	64	24	113	29	91	26	89	25	89	25	76	28	101	24	44	51	82	16	54	54	22	49	98	14	90	19	66	16	89	19	68	26	63	35	40	49	62	41	62	14	80	18	87	12	82	28	71	23	57	21	40	20	65	17	48	25	63	31	52	24	0	.	74	2
	61-80 cm	18	38	13	35	8	51	19	26	25	33	17	33	33	13	17	17	14	16	15	25	12	65	7	54	17	39	40	.	7	53	16	36	20	32	17	25	6	93	37	28	24	18	21	29	32	23	20	17	16	17	23	18	19	34	20	23	20	26	9	50	18	37	4	95	23	55	34	29	24	38	11	46	31	29	18	34	24	51	15	32	51	40	49	23	20	26	27	34	1	98	10	63	8	49	26	27	6	39	24	58	12	49	11	46	15	34	34	35	18	43	25	28	13	38	14	35	11	51	19	29	11	54	22	41	21	41	44	37	14	53	22	31	53	28	31	27	24	51	0	.	34	47	15	66	10	51	14	34	31	32	8	55	28	33	11	65	26	43	0	.	31	38	24	19	12	25	33	18	8	51	26	41	12	45	20	31	10	46	11	63	14	48	13	34	0	.	21	3
	>80 cm	1	99	4	99	4	76	4	57	1	97	0	.	3	37	4	33	3	34	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	70	5	64	3	57	0	.	8	37	6	43	6	42	7	40	9	29	4	47	3	62	1	99	1	99	2	99	10	58	5	57	3	96	8	65	0	.	0	.	6	98	0	.	2	98	3	69	5	66	7	48	5	44	0	.	1	98	1	98	0	.	0	.	2	55	4	98	3	98	2	98	10	81	8	64	10	70	22	60	6	68	4	85	3	71	12	86	17	55	0	.	16	55	5	69	0	.	5	67	5	70	6	66	2	97	10	66	0	.	0	.	2	94	0	.	2	98	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	3	94	8	32	2	51	3	44	8	96	6	61	0	.	1	99	0	.	2	67	1	97	1	97	0	.	4	9
	totale	248	13	230	18	246	23	175	14	299	15	296	18	401	7	249	7	281	10	287	8	204	29	164	19	236	15	60	.	319	15	334	17	373	13	344	18	237	34	377	13	344	9	303	13	415	11	393	8	439	8	325	10	268	12	304	15	406	9	275	21	332	14	348	40	251	26	373	19	669	21	448	23	485	17	281	16	351	21	336	13	335	14	339	12	255	12	310	16	263	27	233	21	336	21	381	17	252	18	244	20	402	19	221	16	238	17	310	20	477	12	433	16	265	15	401	18	615	13	358	10	294	15	532	13	401	20	519	16	427	21	448	13	391	15	522	17	428	21	230	38	394	13	245	26	316	44	424	11	455	18	342	19	300	18	341	24	194	27	89	33	342	39	356	10	413	10	465	9	249	16	280	12	153	17	272	16	238	21	267	26	307	27	198	16	0	.	351	2

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. 2275058. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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