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provvigione (legno del fusto) #21
Volume di legno del fusto con corteccia degli alberi e degli arbusti vivi (in piedi e a terra) di almeno 12 cm di diametro a petto d'uomo (DPU). Corrisponde al termine «growing stock» utilizzato a livello internazionale.

fasce vegetazionali NaiS (6 classi) #2633
Fasce vegetazionali secondo il sistema delle linee guida «Continuità nel bosco di protezione e controllo dell'efficacia» (NaiS; Frehner et al. 2005), ridotto a sei classi. Questa variabile rappresenta una semplificazione delle fasce vegetazionali NaiS in dieci classi (NAISHSTKOMB), per cui le classi «iperinsubrica», «collinare» e «collinare con faggio» vengono riunite nella classe «iperinsubrica e collinare», mentre le fasce «montana inferiore», «montana superiore» e «montana inferiore/superiore» vengono riunite nella classe «montana inferiore e 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). nessuna indicazione: situato sopra il limite del bosco modellizzato da Zischg et al. e talvolta nell'area di laghi, che sono stati tagliati in modo relativamente approssimativo da Zischg et al.

diametro a petto d'uomo (10 classi) #1317
Diametro a petto d'uomo (DPU) degli alberi e arbusti a partire da 12 cm di DPU, in dieci classi. Fonte: rilievo sul terreno (MID 60: Brusthöhendurchmesser, MID 62: Umfang)

cantone #827
Suddivisione regionale con i cantoni come unità. I due semicantoni di Basilea Campagna e Basilea Città sono riuniti in un unico cantone per motivi statistici.

bosco accessibile esclusi gli arbusteti #434
Bosco coperto per meno di due terzi da arbusti e che può essere 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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IFN5
provvigione (legno del fusto)
fasce vegetazionali NaiS (6 classi) · diametro a petto d'uomo (10 classi)
suddivisione regionale: cantone
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		cantone
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Svizzera
fasce vegetazionali NaiS (6 classi)	diametro a petto d'uomo (10 classi)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
	21-30 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	.
	31-40 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	.
	41-50 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	.
	51-60 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	.
	61-70 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	.
	71-80 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	.
	81-90 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	.
	91-100 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	.
	>100 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	.
	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	.
subalpina superiore	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	411	17	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	37	0	.	0	.	271	43	0	.	0	.	778	18
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	821	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	178	48	0	.	0	.	331	29	0	.	0	.	1330	14
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1017	17	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	175	49	0	.	0	.	559	28	0	.	0	.	1750	14
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1065	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	51	0	.	0	.	545	27	0	.	0	.	1686	15
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	764	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	46	0	.	0	.	294	32	0	.	0	.	1123	17
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	296	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	207	37	0	.	0	.	517	23
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	244	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	168	38	0	.	0	.	412	28
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	275	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69	75	0	.	0	.	344	41
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	57	71	0	.	0	.	143	51
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	88	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	100	0	.	0	.	128	58
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5029	14	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	641	33	0	.	0	.	2540	20	0	.	0	.	8210	10
subalpina	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	276	22	0	.	31	.	0	.	44	75	926	17	0	.	0	.	0	.	61	97	117	49	28	68	0	.	0	.	21	77	0	.	295	23	81	52	29	45	663	19	0	.	0	.	2573	9
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	623	21	0	.	67	.	0	.	60	80	1969	14	0	.	11	.	0	.	75	75	240	52	122	75	0	.	0	.	8	100	0	.	644	26	101	46	121	57	1178	17	0	.	0	.	5219	8
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	1198	20	0	.	44	.	0	.	180	89	3287	13	0	.	9	.	0	.	97	84	364	53	308	59	0	.	0	.	31	71	0	.	666	22	177	52	126	51	1503	18	0	.	0	.	7992	8
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	1597	21	0	.	22	.	0	.	280	64	3833	12	0	.	0	.	0	.	80	62	238	63	163	50	0	.	0	.	71	100	0	.	686	23	152	53	157	48	2035	19	0	.	0	.	9316	8
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	955	24	0	.	0	.	0	.	95	55	3163	13	0	.	0	.	0	.	28	100	35	75	156	59	0	.	0	.	38	71	0	.	841	24	96	71	108	51	1908	17	0	.	0	.	7422	8
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	556	29	0	.	0	.	0	.	83	74	1965	19	0	.	0	.	0	.	70	75	94	80	14	100	0	.	0	.	110	79	0	.	394	28	106	60	46	78	1423	21	0	.	0	.	4861	11
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	359	35	0	.	0	.	0	.	38	100	890	23	0	.	0	.	0	.	50	73	0	.	135	61	0	.	0	.	45	100	0	.	221	38	0	.	192	46	802	35	0	.	0	.	2732	15
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	108	59	653	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	0	.	43	100	0	.	175	55	23	100	0	.	420	41	0	.	0	.	1452	22
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	171	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	100	143	58	0	.	0	.	412	36
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	0	.	241	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	315	47
	totale	0	.	0	.	0	.	5600	18	0	.	166	.	0	.	927	48	17098	10	0	.	20	.	0	.	461	60	1088	45	995	45	0	.	0	.	369	68	0	.	3921	18	736	46	836	35	10076	13	0	.	0	.	42294	6
altimontana	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	486	20	0	.	122	44	0	.	47	51	1878	11	0	.	81	46	3	.	8	75	122	34	95	44	0	.	0	.	81	48	0	.	415	22	112	38	291	36	1377	13	0	.	0	.	5118	6
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	668	20	0	.	217	49	0	.	68	61	3607	11	0	.	142	45	0	.	68	90	350	38	160	41	0	.	0	.	152	43	0	.	726	19	508	29	417	40	2919	14	0	.	0	.	10004	7
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	1350	18	0	.	472	37	0	.	85	70	4483	11	0	.	146	49	0	.	15	100	418	32	185	41	0	.	0	.	272	41	0	.	1099	21	604	33	538	28	3236	14	0	.	0	.	12903	6
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	1457	20	0	.	563	33	0	.	128	71	5870	10	0	.	146	50	0	.	21	100	355	34	252	53	0	.	0	.	368	42	0	.	1087	20	697	43	939	36	3019	13	0	.	0	.	14901	6
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	1681	21	0	.	487	36	0	.	78	51	5336	11	0	.	287	53	0	.	0	.	374	37	120	54	0	.	0	.	322	46	0	.	1006	22	531	34	762	29	2843	15	0	.	0	.	13828	7
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	1151	23	0	.	111	59	0	.	182	71	3117	15	0	.	0	.	0	.	0	.	64	58	212	53	0	.	0	.	167	61	0	.	646	26	212	52	900	35	1390	22	0	.	0	.	8151	9
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	783	29	0	.	115	79	0	.	303	62	1543	19	0	.	28	100	0	.	0	.	203	47	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	776	35	159	61	238	42	1060	25	0	.	0	.	5245	11
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	316	50	0	.	88	100	0	.	41	100	832	31	0	.	0	.	0	.	0	.	107	100	40	100	0	.	0	.	0	.	0	.	212	51	0	.	29	100	315	40	0	.	0	.	1979	19
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	245	51	0	.	72	100	0	.	118	71	358	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56	100	0	.	0	.	0	.	0	.	77	100	0	.	48	100	189	50	0	.	0	.	1162	23
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	51	100	198	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	129	100	0	.	49	100	66	100	0	.	0	.	494	40
	totale	0	.	0	.	0	.	8137	15	0	.	2246	30	0	.	1101	52	27223	8	0	.	829	43	3	.	111	71	1993	31	1157	39	0	.	0	.	1361	32	0	.	6173	16	2823	29	4213	24	16415	10	0	.	0	.	73785	4
montana inferiore e superiore	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	.
	12-20 cm	46	48	72	49	159	44	2575	11	184	37	550	22	0	.	171	27	456	20	537	17	896	18	603	16	169	37	264	31	921	17	69	60	464	23	465	22	79	59	1241	14	307	31	1209	13	299	25	58	43	434	23	12227	4
	21-30 cm	180	40	289	37	643	32	5245	9	340	31	1488	20	0	.	378	37	1015	21	908	20	1388	16	1362	18	514	40	468	31	2246	16	207	49	837	20	1085	22	294	34	2399	15	559	29	2629	13	594	25	247	37	820	25	26135	4
	31-40 cm	114	43	875	30	972	26	6386	9	402	33	2231	17	0	.	494	28	1255	20	1734	19	2300	15	1584	18	755	37	818	26	3543	13	405	36	1496	22	1433	20	456	45	2163	24	518	38	3930	12	730	27	331	35	1382	18	36306	4
	41-50 cm	341	38	900	29	996	27	8420	9	408	37	2564	17	0	.	1073	25	1460	19	2230	18	2430	15	2285	14	610	36	925	27	4279	13	392	40	1409	19	1781	19	431	33	1822	21	518	37	4346	11	692	28	448	38	1894	17	42652	3
	51-60 cm	514	45	903	32	1360	30	8482	9	426	40	2351	17	0	.	1076	25	1249	22	1591	20	2918	16	2204	16	279	45	817	31	4327	13	202	48	1296	24	2114	18	413	43	1386	31	338	39	3694	12	547	38	405	39	1729	21	40620	4
	61-70 cm	130	71	575	35	474	42	4672	12	182	53	967	22	0	.	411	36	1085	20	940	26	2004	22	1273	23	400	46	385	47	3416	17	124	62	335	41	869	31	319	42	711	26	266	35	2799	17	309	36	84	100	1115	26	23844	5
	71-80 cm	143	50	139	58	213	46	2375	16	218	61	663	32	0	.	295	51	642	31	515	41	890	27	809	24	78	71	457	52	1974	21	0	.	128	77	779	35	87	71	298	40	328	57	1089	23	91	58	89	71	768	33	13072	7
	81-90 cm	0	.	49	100	0	.	1204	25	0	.	355	46	0	.	65	100	179	51	105	71	285	45	401	42	0	.	40	100	873	29	0	.	63	100	194	60	0	.	271	43	53	100	374	42	0	0	98	100	310	45	4917	11
	91-100 cm	56	100	0	.	0	.	300	45	0	.	0	.	0	.	104	80	125	71	69	100	0	.	66	100	0	.	0	.	249	60	0	.	0	.	124	71	52	100	89	100	0	.	144	71	22	100	0	.	60	100	1458	22
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	205	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	186	71	59	100	70	100	0	.	0	.	112	71	0	.	0	.	68	100	0	.	111	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	811	33
	totale	1523	33	3802	28	4818	24	39865	7	2160	29	11167	14	0	.	4066	21	7466	15	8815	15	13170	12	10657	12	2806	30	4173	24	21939	10	1400	35	6028	16	8911	15	2131	29	10490	16	2888	26	20214	9	3284	23	1759	34	8510	15	202042	2
submontana	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	.
	12-20 cm	826	17	0	.	0	.	1178	15	334	26	365	41	0	.	0	.	78	39	94	57	364	26	129	42	0	.	125	100	131	50	230	31	289	34	86	98	489	22	0	.	33	55	801	19	91	54	9	100	649	20	6300	6
	21-30 cm	1367	17	0	.	0	.	1723	15	470	26	680	29	0	.	0	.	161	42	314	26	886	26	185	41	0	.	87	71	419	42	427	28	483	29	11	100	955	22	0	.	218	54	1092	20	92	63	31	100	1246	19	10846	6
	31-40 cm	1629	17	0	.	0	.	2703	13	773	26	853	27	0	.	0	.	126	48	508	33	910	27	101	52	0	.	105	100	392	36	688	32	609	25	131	57	1156	22	0	.	251	57	1376	18	130	58	74	71	1476	17	13991	5
	41-50 cm	2134	16	0	.	0	.	2978	14	690	28	778	28	0	.	0	.	161	43	836	27	1223	23	227	41	0	.	0	.	217	38	807	26	984	22	179	61	1196	24	0	.	267	50	1670	19	26	72	83	82	1790	18	16246	5
	51-60 cm	1983	16	0	.	0	.	3340	14	645	29	777	30	0	.	0	.	200	46	806	31	1502	26	222	49	0	.	0	.	335	48	468	32	728	29	152	60	1093	23	0	.	98	71	1334	21	85	71	43	72	1728	17	15537	6
	61-70 cm	1182	21	0	.	0	.	2228	17	357	37	316	39	0	.	0	.	25	100	655	33	510	33	108	100	0	.	0	.	46	100	474	33	520	40	89	73	801	27	0	.	142	71	706	31	16	100	64	100	1255	21	9492	7
	71-80 cm	1053	24	0	.	0	.	983	24	219	53	133	51	0	.	0	.	33	100	84	71	360	43	37	100	0	.	0	.	45	100	319	43	449	40	38	100	281	56	0	.	0	.	196	46	18	100	0	.	429	34	4677	11
	81-90 cm	457	39	0	.	0	.	156	58	61	100	71	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	100	0	.	0	.	191	59	0	.	52	100	0	.	485	43	0	.	81	71	88	71	0	.	0	.	208	51	1904	19
	91-100 cm	118	71	0	.	0	.	99	71	0	.	0	.	0	.	0	.	52	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	181	73	0	.	111	71	0	.	0	.	55	100	0	.	0	.	45	100	661	31
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	150	71	0	.	71	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	112	100	0	.	290	75	0	.	0	.	63	100	0	.	0	.	0	.	686	41
	totale	10749	12	0	.	0	.	15539	10	3549	20	4044	22	0	.	0	.	836	37	3297	24	5755	18	1062	38	0	.	317	70	1775	32	3412	22	4405	19	686	53	6857	16	0	.	1090	48	7381	15	457	43	303	71	8827	12	80340	4
iperinsubrica e collinare	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	51	0	.	130	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	.	1720	12	0	.	27	91	239	27	0	.	7	78	2166	10
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	76	0	.	284	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	.	2855	12	0	.	83	62	330	28	0	.	0	.	3683	10
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	136	64	0	.	245	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	2069	12	0	.	77	61	273	31	0	.	22	100	2830	10
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	97	64	0	.	207	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	.	1633	15	0	.	53	71	171	37	0	.	18	100	2209	12
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	100	0	.	103	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	890	21	0	.	0	.	157	72	0	.	38	71	1241	19
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	100	0	.	101	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	429	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	566	23
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	256	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	301	31
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	153	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	153	46
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	145	59	0	.	0	.	29	100	0	.	0	.	174	52
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	414	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	414	55
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	494	54	0	.	1070	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	.	10564	9	0	.	240	58	1200	26	0	.	84	77	13738	7
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	.
	12-20 cm	872	16	72	49	159	44	4515	8	519	21	1068	19	30	51	263	24	3879	7	631	17	1340	14	735	15	238	36	627	26	1176	15	299	27	753	19	653	21	581	20	3766	7	533	21	2357	10	2940	9	66	39	1089	15	29162	3
	21-30 cm	1547	15	289	37	643	32	8260	7	810	20	2452	15	96	76	506	31	7858	7	1222	16	2426	13	1547	17	658	33	1145	21	2948	14	634	24	1319	16	1256	20	1284	18	6801	7	1387	18	4343	10	5444	9	278	35	2066	15	57217	2
	31-40 cm	1743	16	875	30	972	26	11638	6	1175	20	3600	13	136	64	759	29	10413	7	2241	16	3366	13	1685	17	866	34	1705	19	4429	12	1093	24	2105	17	1868	17	1620	20	6171	10	1551	21	6047	9	6431	9	405	31	2879	12	75773	2
	41-50 cm	2475	15	900	29	996	27	14453	7	1098	22	3927	13	97	64	1480	22	12596	6	3066	15	3798	12	2512	14	711	32	1518	21	4911	12	1198	22	2393	14	2398	16	1658	19	5304	9	1635	24	7165	9	6488	9	531	34	3702	12	87010	2
	51-60 cm	2497	15	903	32	1360	30	14458	7	1071	23	3614	14	53	100	1249	22	10814	7	2397	17	4707	13	2425	15	307	42	1226	24	4937	12	670	26	2024	18	2626	16	1505	20	4188	13	1062	23	5898	10	5835	10	448	36	3495	13	79770	2
	61-70 cm	1312	20	575	35	474	42	8606	9	539	30	1393	18	37	100	675	30	6589	9	1594	20	2514	19	1381	23	470	41	543	37	3687	16	598	29	855	29	1235	25	1120	23	2193	13	727	26	4452	13	3345	13	148	71	2369	17	47432	3
	71-80 cm	1196	22	139	58	213	46	4500	12	437	40	910	27	45	100	636	38	3353	12	600	37	1279	23	847	24	128	52	660	39	2190	19	319	43	577	36	863	32	368	46	1551	20	486	43	1716	17	2139	18	89	71	1196	24	26439	5
	81-90 cm	457	39	49	100	0	.	1676	21	61	100	514	38	0	.	213	47	1938	20	105	71	285	45	454	39	0	.	147	78	1134	24	0	.	115	71	237	52	485	43	811	24	158	52	490	35	804	27	98	100	518	34	10749	8
	91-100 cm	174	58	0	.	0	.	644	30	0	.	72	100	0	.	262	47	754	28	69	100	0	.	66	100	0	.	0	.	304	52	0	.	181	73	124	71	163	58	348	43	0	.	304	45	440	31	0	.	106	71	4010	12
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	392	48	0	.	71	100	0	.	51	100	527	36	186	71	59	100	70	100	0	.	0	.	150	59	0	.	112	100	68	100	290	75	654	44	0	.	112	71	106	73	0	.	0	.	2847	18
	totale	12272	11	3802	28	4818	24	69141	5	5710	16	17622	11	494	54	6095	18	58722	5	12112	12	19774	10	11722	11	3378	26	7571	17	25866	9	4812	18	10433	12	11328	13	9075	13	31788	6	7538	17	32884	7	33972	6	2062	30	17421	9	420409	1

Citazione delle tabelle

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: Inventario forestale nazionale svizzero - Tabella n. 2312352. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1942400