Ricerca di risultati

indietro

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

1. Qual è il significato dei numeri?

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

Esempio 1: Valore stimato ed errore standard

IFN5

volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

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

top

2. Qual è lo scopo dell'errore standard?

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

La sicurezza statistica è del

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

Esempio 2: Calcolo degli intervalli di confidenza

IFN5

volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

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

Procedura

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

Risposta

			1^o passo	2^o passo

proprietà (2 classi)	volume di legno morto Giura IFN5
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
pubblica	30	10	3	27-33	24-36
privata	27	17	5	22-32	17-37
totale	29	9	3	26-32calcolato con l'errore standard semplice, ossia 29 ± 3	23-35calcolata 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%.

top

3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

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

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

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

Caso 2

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

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

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

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

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

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

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

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

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

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

Procedura

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

Risposta

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

Gli intervalli di confidenza del 68% non si sovrappongono nel bosco pubblico 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.

top

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

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

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

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

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

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

È lecito attendersi errori standard elevati se

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

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

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

top

5. Due tipi di variazione?

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

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

top

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

I risultati sono

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

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

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

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

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

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

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

top

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

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

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

top

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

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

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

top

9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

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

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

top

IFN5
provvigione (legno del fusto)
proprietà (2 classi) · diametro a petto d'uomo (10 classi)
suddivisione regionale: circondario forestale (2023)
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		circondario forestale (2023)
		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
proprietà (2 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	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
	21-30 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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.
pubblica	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	284	29	209	32	179	45	90	36	19	44	115	57	304	33	424	27	621	20	545	20	146	46	109	47	133	42	2	.	43	57	115	42	257	29	180	42	17	71	240	25	383	22	206	23	465	22	1198	15	926	17	498	20	127	39	80	36	118	38	73	54	71	40	113	45	84	48	110	42	109	51	219	33	337	43	89	61	106	40	283	37	124	45	81	44	218	31	233	38	156	42	179	41	123	41	215	30	117	41	111	57	97	46	72	53	26	49	209	34	410	26	194	28	394	26	80	44	145	35	580	21	332	29	260	27	119	58	151	43	122	38	189	33	121	42	164	54	31	60	31	54	206	33	94	57	113	47	142	32	104	38	175	49	165	50	60	52	42	59	21	61	59	86	762	22	553	20	666	17	44	46	50	44	43	58	89	45	231	40	73	45	125	60	41	41	0	.	18763	3
	21-30 cm	352	27	295	35	326	35	253	32	49	61	368	46	744	25	585	24	851	20	1308	19	113	45	163	42	345	35	0	.	107	42	407	38	650	30	260	47	18	100	326	34	805	22	578	22	827	20	2063	14	1842	14	904	19	169	44	284	40	195	42	93	66	147	35	242	40	174	41	187	70	250	58	369	41	582	28	169	46	225	40	495	33	301	53	286	40	441	26	304	31	221	38	189	38	272	39	375	39	533	32	101	40	265	39	169	49	96	62	123	41	803	26	259	32	454	34	213	41	294	40	1145	20	661	26	542	28	347	41	121	41	359	34	275	39	173	35	224	49	136	78	81	74	293	37	96	60	106	65	368	26	316	35	305	39	93	50	159	51	107	74	47	89	-5	100	1256	17	1116	24	1476	18	217	41	126	37	86	68	117	52	190	63	274	47	91	49	142	46	0	.	34859	3
	31-40 cm	351	33	437	34	244	45	250	37	475	43	457	38	735	24	937	23	1133	20	1953	18	106	58	264	39	446	33	10	.	350	50	338	34	828	25	650	36	69	81	445	31	1262	20	865	23	919	26	2807	13	2852	13	1609	20	260	37	543	45	296	41	78	59	293	53	131	51	167	57	183	41	502	47	450	32	892	30	154	47	386	37	802	28	392	43	458	35	837	26	541	38	588	34	172	36	398	38	444	28	475	42	391	34	289	57	97	55	143	40	239	43	1047	46	429	37	392	30	229	42	316	36	741	23	508	27	471	28	339	45	120	61	376	38	409	31	213	40	141	55	272	52	52	84	678	28	164	78	160	50	489	29	330	30	444	37	197	50	189	43	126	46	188	64	0	0	1510	19	1345	20	1829	16	322	36	181	47	119	47	162	52	144	56	184	42	173	48	239	37	0	.	46623	3
	41-50 cm	460	29	171	40	507	33	499	28	379	39	453	41	1031	26	1058	25	1148	19	1985	16	89	65	268	41	332	41	24	.	420	44	518	35	636	31	624	39	63	84	1067	25	1648	20	897	22	1080	25	2925	12	3575	13	1945	19	177	36	554	33	314	40	119	59	321	47	292	37	228	45	286	35	392	47	340	32	822	28	330	54	353	40	731	26	259	42	239	38	1022	24	398	33	496	31	370	38	373	33	667	32	484	33	673	31	230	83	132	59	246	49	231	42	1049	34	603	30	197	33	99	40	256	56	657	22	378	32	476	30	205	49	105	47	474	41	459	48	618	44	212	51	156	48	64	100	669	28	66	78	237	44	472	28	335	31	642	30	327	36	284	51	167	61	131	65	0	.	1493	19	1435	19	1814	17	316	43	259	41	261	47	99	65	279	43	141	42	208	50	264	41	0	.	50787	3
	51-60 cm	340	34	292	36	273	43	801	29	372	47	610	44	893	27	990	24	1798	18	1527	20	272	51	186	50	334	47	83	.	373	47	426	34	639	32	494	41	0	.	1066	24	1270	22	1032	24	1214	25	2468	16	2592	14	1810	19	513	33	366	47	257	48	153	52	327	45	253	45	123	54	359	45	62	58	308	43	643	32	344	51	229	42	836	30	418	36	257	42	549	30	536	38	108	43	418	43	382	37	697	28	622	38	675	31	64	71	199	53	332	42	319	36	1017	41	447	37	190	37	67	65	42	60	520	27	310	35	447	35	210	61	159	48	329	42	407	47	430	35	202	50	228	46	105	100	485	29	107	100	59	73	360	31	395	39	428	35	399	41	146	69	244	59	165	59	53	100	1299	18	1107	23	1737	21	244	44	340	46	216	44	25	100	194	48	277	55	156	45	252	40	0	.	46300	3
	61-70 cm	231	54	205	49	197	53	388	40	265	55	188	60	666	32	677	30	1046	22	486	31	72	100	118	58	103	60	75	.	70	71	254	51	189	46	220	38	0	.	612	33	745	26	799	26	775	31	1665	19	1230	24	1060	26	330	66	341	49	132	59	31	100	110	100	182	72	167	62	338	56	215	71	39	72	307	40	297	48	174	62	206	53	338	52	559	48	562	30	407	48	28	100	104	77	186	52	511	37	111	74	237	62	73	71	137	50	210	52	195	39	357	35	276	39	182	44	0	.	63	100	370	31	67	58	222	53	112	60	180	52	127	61	227	63	490	46	94	72	123	59	34	100	634	48	73	76	103	58	215	41	305	49	193	49	299	48	92	75	132	51	0	.	46	100	795	22	444	34	1120	24	0	.	259	54	182	53	128	82	262	52	29	100	65	100	183	41	0	.	27349	5
	71-80 cm	34	100	39	100	203	45	375	37	43	100	108	71	490	44	455	37	455	35	315	38	0	0	142	73	166	74	0	.	34	100	78	71	133	61	172	61	0	.	591	40	264	48	365	43	466	34	797	24	605	26	424	46	125	75	137	74	30	100	131	58	183	50	0	.	140	74	98	71	34	100	99	58	247	47	229	50	67	71	186	51	479	48	188	63	229	54	181	62	36	100	90	100	0	.	447	34	80	71	283	76	0	.	88	100	40	100	258	65	299	62	138	65	25	100	47	100	83	59	156	45	86	58	173	54	72	71	110	100	192	78	159	52	226	47	72	71	80	71	0	.	87	73	0	.	39	100	89	71	139	76	47	100	28	100	0	.	127	77	0	.	74	100	905	32	224	50	666	30	89	71	149	58	64	100	55	100	0	0	0	.	131	60	42	100	0	.	15732	6
	81-90 cm	67	100	52	100	217	62	120	71	49	100	0	.	144	73	201	50	153	58	125	100	0	.	0	.	0	.	61	.	0	.	98	100	0	.	136	71	0	.	213	47	297	60	169	50	232	47	567	41	378	44	105	71	0	.	127	71	0	.	162	73	70	100	53	100	123	71	0	.	0	.	107	100	40	100	0	.	45	100	69	100	84	71	192	62	0	.	52	100	63	100	0	.	0	.	112	72	0	.	0	.	0	.	0	.	176	75	79	100	182	59	0	.	28	100	32	100	0	.	184	46	0	.	89	71	0	.	0	.	53	100	93	75	0	0	0	.	47	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	49	100	0	.	0	.	0	.	80	100	480	38	32	100	37	100	0	.	136	71	59	100	49	100	0	.	61	100	38	100	0	.	0	.	6718	10
	91-100 cm	0	.	54	100	0	.	119	71	0	.	0	.	0	.	62	100	99	71	128	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	237	51	56	100	183	58	66	100	310	45	48	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	114	100	0	.	0	.	60	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	100	0	.	56	100	0	.	0	.	111	71	0	.	143	73	0	.	38	100	0	.	56	100	77	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	125	59	91	71	79	58	0	.	60	100	0	.	0	.	0	.	45	100	0	.	0	.	0	.	2673	15
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	217	72	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	0	.	0	.	157	71	234	52	52	100	81	100	0	.	0	.	0	.	0	.	70	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	38	100	0	.	61	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	94	100	129	100	148	79	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	.	39	100	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1642	22
	totale	2120	23	1755	26	2147	26	2896	24	1652	41	2299	36	5042	21	5605	18	7370	14	8373	14	800	37	1250	33	1860	32	254	.	1399	39	2235	29	3333	23	2737	30	166	79	4847	21	6731	16	5093	17	6201	17	15035	10	14100	10	8435	15	1699	29	2431	32	1344	36	838	42	1592	36	1265	36	1205	39	1560	34	1565	42	1931	31	3871	22	1725	36	1637	32	3646	23	2454	31	2321	34	3858	21	2650	25	1695	28	1522	29	1733	30	3537	24	2422	27	2526	29	1017	45	895	37	1476	34	1783	29	5455	28	2345	24	1900	22	768	34	1253	32	4429	16	2341	22	2681	24	1404	36	946	39	2031	32	2218	31	2367	31	1167	37	1074	39	368	59	3052	24	601	59	817	35	2215	24	1924	30	2282	26	1558	30	931	41	944	37	553	60	307	87	8663	13	6347	16	9489	13	1231	35	1561	33	1028	33	723	43	1300	31	1084	33	986	32	1164	34	0	.	251444	2
privata	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	11	70	24	52	0	.	74	50	53	65	44	60	1061	15	518	15	801	25	177	40	6	72	39	71	84	45	0	.	14	71	182	35	86	83	181	74	12	73	23	47	136	31	83	43	150	36	96	47	135	44	133	29	235	41	334	35	424	23	28	68	114	36	5	100	36	72	103	45	129	51	21	.	51	46	47	92	77	58	141	43	23	54	153	30	80	58	23	81	0	.	21	82	16	168	130	69	35	57	44	58	86	57	136	53	153	33	14	.	5	72	21	60	74	59	235	37	448	27	42	62	27	74	266	35	62	47	27	71	39	53	39	44	81	53	107	52	30	95	38	80	79	56	5	82	0	.	37	53	36	86	23	90	56	53	37	84	4	100	0	.	65	86	341	31	283	25	235	32	23	75	38	54	64	49	155	38	83	59	6	76	7	74	86	52	0	.	9988	5
	21-30 cm	41	60	25	80	0	.	254	52	240	43	275	43	1825	14	1248	19	1276	21	336	36	9	100	58	75	121	44	0	.	34	85	356	40	330	53	308	41	78	90	181	60	171	36	414	49	376	36	271	36	174	46	318	32	377	40	659	28	723	23	65	80	262	41	6	100	30	100	340	40	407	40	66	.	128	49	328	36	284	52	271	56	209	72	373	28	193	54	41	79	6	.	43	82	243	49	65	69	34	53	116	68	252	32	136	53	366	44	26	.	32	76	102	71	119	56	405	34	817	27	247	71	145	76	379	36	238	47	152	55	130	61	95	46	16	183	456	44	200	51	66	100	136	61	0	.	0	.	93	50	123	79	55	81	94	59	142	52	8	100	0	.	68	68	453	29	641	27	342	32	61	61	55	54	92	60	410	42	217	42	40	100	9	100	216	51	0	.	21623	5
	31-40 cm	98	58	94	64	0	.	268	53	400	43	514	36	3351	12	1506	19	1507	18	341	37	0	0	108	81	241	49	0	.	60	86	546	38	355	43	473	36	68	100	156	46	381	30	355	43	420	34	340	47	132	55	633	30	666	29	453	27	1095	22	147	88	298	43	17	100	121	84	229	39	365	47	54	.	309	40	423	40	458	47	242	45	366	47	676	29	257	54	120	100	9	.	74	72	202	51	67	66	298	47	152	47	546	39	224	46	321	42	0	.	20	100	60	59	70	57	461	31	632	26	126	72	81	61	313	41	322	52	297	56	74	71	171	57	139	71	417	45	232	57	49	72	279	44	0	.	0	.	139	47	77	61	75	71	113	70	67	58	84	81	0	.	127	61	675	34	462	31	358	35	83	61	191	62	149	48	620	31	457	31	135	59	48	100	77	60	0	.	28217	4
	41-50 cm	440	46	117	65	0	.	280	51	521	42	543	35	4490	13	2085	17	1978	20	542	37	12	100	128	100	246	40	0	.	101	82	528	35	441	39	507	34	34	98	245	46	876	31	267	39	397	37	614	35	191	46	1121	26	776	30	773	27	1121	22	99	75	317	43	89	81	94	63	579	35	320	41	12	.	344	53	576	40	466	47	286	37	409	52	1121	28	177	52	116	70	41	.	120	72	364	44	107	93	200	52	240	63	481	32	324	40	244	37	13	.	43	73	73	71	16	71	259	28	472	32	45	72	98	53	241	42	244	51	431	63	165	69	213	54	177	50	336	42	280	55	132	71	132	56	11	100	0	.	242	44	67	62	96	87	241	54	114	61	27	72	0	.	159	60	784	36	447	37	461	37	214	57	196	66	254	48	612	29	871	31	68	60	103	75	88	74	0	.	34925	4
	51-60 cm	255	65	140	52	0	.	397	43	530	43	750	43	3870	14	2870	17	1796	20	388	37	26	100	20	100	149	49	0	.	77	100	470	39	487	34	580	37	53	100	183	57	784	29	149	47	586	41	507	31	167	48	587	36	849	38	1006	27	1696	22	87	61	302	53	94	71	68	73	596	33	244	50	10	.	264	61	622	41	224	50	169	47	527	44	1220	24	121	54	140	71	0	.	154	100	202	48	110	72	357	51	136	62	392	45	267	56	252	40	6	.	0	.	90	100	0	.	193	39	301	50	10	100	66	74	112	60	203	49	135	62	26	100	110	51	71	66	325	43	205	55	62	71	129	47	85	80	0	.	75	51	50	100	106	81	119	72	99	63	103	79	0	.	145	62	706	31	439	37	489	39	204	59	145	72	385	51	514	37	603	36	193	57	59	74	135	53	0	.	32629	4
	61-70 cm	104	76	81	71	0	.	105	58	310	46	286	57	2424	17	1609	23	1352	24	260	46	0	.	0	.	171	53	0	.	35	100	167	47	197	52	261	43	37	100	63	71	352	36	85	59	353	46	210	43	336	54	534	32	254	44	920	35	538	36	0	.	223	47	42	100	27	100	263	47	254	45	0	.	197	79	46	100	224	100	241	60	212	71	1322	26	36	100	27	100	0	.	0	0	39	100	27	100	164	82	184	61	305	46	275	56	120	58	31	.	12	100	20	100	0	.	183	51	138	58	0	0	0	.	51	74	151	62	118	63	38	100	130	81	89	61	571	46	80	71	30	100	40	100	35	100	0	.	21	100	38	100	0	.	110	71	25	100	57	100	0	.	165	61	346	62	393	35	246	43	148	71	100	73	33	100	596	40	202	47	118	74	107	75	106	78	0	.	19800	6
	71-80 cm	133	60	37	100	0	.	375	46	96	71	106	59	1114	20	987	27	567	34	116	59	42	100	0	.	86	71	0	.	0	.	192	57	262	59	40	100	45	100	46	100	445	35	58	100	320	48	32	100	0	.	175	60	272	58	298	39	418	39	81	71	0	.	0	.	0	.	214	45	94	61	34	.	280	77	209	77	91	100	193	71	53	100	459	40	90	71	172	71	0	.	0	.	24	100	0	.	53	100	0	.	72	74	0	.	167	76	0	.	0	.	31	100	21	100	56	71	0	.	29	100	36	100	39	71	0	.	35	100	0	.	39	100	225	46	49	100	94	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	100	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	38	100	80	71	69	72	195	52	0	.	28	100	0	.	485	40	134	100	109	71	0	.	0	.	0	.	10412	8
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	139	59	391	45	459	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	100	201	59	0	.	0	.	0	.	179	58	46	100	0	.	71	71	0	.	0	.	0	.	114	71	44	100	0	.	46	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	267	59	70	100	66	72	53	100	211	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	100	40	100	0	.	187	74	121	71	0	.	0	.	93	76	0	.	41	100	27	100	0	.	0	.	27	100	61	73	0	.	43	100	0	.	59	100	0	.	75	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	166	61	56	72	33	100	98	100	0	.	76	100	49	100	0	.	0	.	0	.	51	100	0	.	3863	13
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	240	50	115	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	100	0	.	0	.	25	100	41	100	0	.	49	100	0	.	0	.	69	100	0	.	0	.	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56	100	0	.	0	.	0	.	68	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	63	100	0	.	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	100	71	46	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1150	22
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	84	100	0	.	105	100	59	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	100	0	.	196	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	201	100	0	.	175	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1094	33
	totale	1081	40	518	43	0	.	1754	36	2150	39	2519	33	18514	10	11330	13	9810	15	2160	28	95	71	352	84	1099	37	0	.	320	78	2519	33	2429	28	2421	28	327	71	922	41	3365	24	1456	39	2652	28	2224	28	1133	41	3676	23	3487	25	4555	21	6059	19	572	56	1562	33	254	71	376	68	2325	32	1813	32	196	.	1573	47	2517	34	1894	41	1666	34	1852	42	5537	21	954	42	708	59	56	.	412	74	1090	40	507	57	1225	43	979	46	2186	29	1745	35	1745	28	91	.	112	64	491	59	300	55	1834	27	2835	21	701	53	455	53	1640	29	1282	43	1195	52	516	59	797	45	919	42	2261	35	1195	54	377	69	795	42	253	76	0	.	608	43	437	62	353	69	733	51	484	52	307	71	0	.	807	55	3652	26	2836	24	2359	27	831	55	752	53	1053	44	3442	25	2567	28	669	52	332	70	759	42	0	.	163699	3
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	296	28	233	29	179	45	164	30	72	49	159	44	1364	14	942	15	1423	16	722	18	152	44	148	39	217	31	2	.	58	46	296	27	344	30	361	43	30	51	263	24	519	18	289	20	615	18	1294	15	1061	15	631	17	362	30	413	29	543	20	101	43	184	27	118	43	119	40	213	31	238	36	239	32	388	38	136	51	182	34	424	28	148	39	234	25	299	27	256	36	156	42	200	37	139	41	345	32	152	34	155	44	183	36	208	39	180	29	223	33	415	25	216	26	468	24	315	30	593	22	622	20	359	27	526	22	181	41	178	38	160	31	227	28	202	33	271	39	61	56	68	50	285	28	99	54	113	47	179	27	140	36	198	45	221	40	97	45	46	54	21	61	124	60	1103	18	836	16	901	15	66	39	88	34	107	37	244	29	314	33	78	42	131	57	127	37	0	.	28751	3
	21-30 cm	393	25	320	33	326	35	507	30	289	37	643	32	2570	12	1833	15	2127	15	1644	16	122	42	221	37	467	28	0	.	141	38	763	27	980	26	568	31	96	76	506	31	976	19	992	24	1203	18	2334	13	2015	13	1222	16	546	31	943	23	918	20	158	51	409	28	248	39	204	38	527	36	658	33	435	38	710	24	497	28	509	34	766	29	509	43	659	23	634	24	345	29	227	37	232	34	515	31	440	35	567	30	216	41	516	25	305	36	463	37	148	38	835	25	360	30	573	29	618	26	1112	22	1392	21	807	25	921	22	585	31	273	35	489	30	370	31	189	35	680	34	336	44	148	61	429	32	96	60	106	65	461	23	439	34	359	35	187	38	300	36	115	69	47	89	63	74	1709	15	1758	18	1818	16	278	35	181	30	178	45	527	34	407	37	315	43	100	46	359	36	0	.	56482	2
	31-40 cm	449	29	531	30	244	45	518	33	875	30	972	26	4086	11	2443	14	2640	13	2294	16	106	58	372	36	687	27	10	.	410	44	885	27	1182	22	1123	26	136	64	601	26	1642	17	1220	20	1339	21	3147	13	2984	13	2241	16	925	24	996	27	1392	19	225	61	592	33	148	46	288	48	412	28	866	34	504	30	1201	24	576	32	844	30	1044	24	757	31	1134	22	1093	24	661	36	597	34	246	33	600	31	512	26	773	31	543	28	835	32	321	36	464	32	240	43	1068	45	489	33	462	27	691	25	948	20	866	22	589	24	784	23	661	34	417	44	450	34	580	27	352	37	559	36	505	38	102	55	957	24	164	78	160	50	629	24	407	27	518	34	311	41	256	35	210	42	188	64	127	61	2185	17	1807	17	2187	14	405	31	372	39	268	34	782	27	601	27	319	35	221	43	316	31	0	.	74839	2
	41-50 cm	900	27	288	35	507	33	779	25	900	29	996	27	5521	12	3143	14	3126	15	2526	14	101	59	395	42	578	29	24	.	522	38	1046	25	1077	24	1131	26	97	64	1313	22	2524	17	1164	19	1476	21	3539	12	3766	12	3066	15	953	25	1327	21	1436	19	218	47	638	31	381	34	322	37	865	26	711	32	352	31	1166	25	906	32	819	32	1017	21	669	36	1360	24	1198	22	514	30	536	30	490	33	737	27	773	30	683	28	912	28	712	34	455	33	491	31	244	40	1092	32	676	28	213	31	359	23	727	28	703	21	476	27	718	24	449	36	537	51	639	35	673	37	794	36	548	32	436	39	196	58	801	25	77	68	237	44	714	23	402	28	738	28	568	31	398	40	194	54	131	65	159	60	2276	17	1882	16	2275	16	531	34	454	36	515	34	711	27	1150	26	209	34	311	42	352	36	0	.	85713	2
	51-60 cm	594	34	432	29	273	43	1198	24	903	32	1360	30	4763	12	3860	14	3594	13	1915	18	298	47	206	46	484	35	83	.	450	43	896	26	1126	23	1074	28	53	100	1249	22	2054	17	1181	22	1800	22	2974	14	2759	13	2397	17	1361	27	1371	24	1953	20	239	40	629	34	347	38	191	43	955	26	307	42	318	41	907	29	966	32	453	32	1006	26	945	29	1477	21	670	26	676	34	108	43	572	41	584	29	807	26	979	30	811	28	456	40	465	39	584	30	326	35	1017	41	538	35	190	37	261	33	342	45	531	27	376	32	560	30	413	39	293	38	356	40	517	38	500	31	527	33	433	35	167	68	614	25	192	66	59	73	435	27	445	36	533	32	518	35	245	48	347	48	165	59	199	53	2004	16	1546	20	2226	18	448	36	485	39	601	36	540	36	797	29	470	40	215	38	388	32	0	.	78928	2
	61-70 cm	335	44	286	40	197	53	493	34	575	35	474	42	3090	15	2286	18	2398	16	747	26	72	100	118	58	274	40	75	.	105	58	421	36	386	35	481	29	37	100	675	30	1097	21	883	24	1128	26	1875	17	1566	22	1594	20	584	42	1261	28	669	31	31	100	333	45	224	61	193	55	600	37	470	41	39	72	504	39	343	44	399	62	447	40	550	42	1881	23	598	29	434	45	28	100	104	77	224	46	538	35	276	57	421	44	378	40	412	41	330	39	227	36	368	34	295	37	182	44	183	51	201	51	370	31	67	58	272	46	264	44	298	40	165	52	357	50	578	40	666	41	203	45	64	71	674	45	108	61	103	58	236	38	343	44	193	49	409	40	117	62	188	47	0	.	212	52	1141	24	837	24	1366	21	148	71	359	44	215	47	724	36	464	36	147	63	172	60	289	38	0	.	47149	3
	71-80 cm	167	52	76	71	203	45	751	29	139	58	213	46	1604	19	1442	22	1023	24	431	32	42	100	142	73	253	54	0	.	34	100	269	46	395	44	212	53	45	100	636	38	710	28	423	39	786	28	829	23	605	26	600	37	396	46	434	35	448	37	212	45	183	50	0	.	140	74	312	38	128	52	133	50	527	47	438	45	158	65	379	44	532	45	647	34	319	43	353	47	36	100	90	100	24	100	447	34	132	58	283	76	72	74	88	100	208	64	258	65	299	62	170	56	46	71	103	59	83	59	185	41	122	50	212	46	72	71	145	80	192	78	199	46	451	33	121	58	174	51	0	.	87	73	0	.	39	100	89	71	184	62	47	100	28	100	0	.	151	67	0	.	112	74	985	30	293	42	861	26	89	71	177	51	64	100	540	37	134	100	109	71	131	60	42	100	0	.	26143	5
	81-90 cm	67	100	52	100	217	62	120	71	49	100	0	.	283	47	592	34	612	35	125	100	0	.	0	.	0	.	61	.	0	.	177	71	201	59	136	71	0	.	213	47	476	43	215	45	232	47	638	37	378	44	105	71	0	.	241	50	44	100	162	73	116	72	53	100	123	71	0	.	0	.	107	100	40	100	267	59	115	72	135	62	136	58	403	43	0	.	52	100	63	100	0	.	0	.	112	72	85	100	40	100	0	.	187	74	297	53	79	100	182	59	93	76	28	100	73	71	27	100	184	46	0	.	116	59	61	73	0	.	96	71	93	75	59	100	0	.	122	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	49	100	0	.	0	.	0	.	119	74	646	32	88	59	69	71	98	100	136	71	135	71	98	71	0	.	61	100	38	100	51	100	0	.	10580	8
	91-100 cm	0	.	54	100	0	.	119	71	0	.	0	.	240	50	177	58	99	71	128	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	100	0	.	0	.	262	47	97	72	183	58	115	71	310	45	48	100	69	100	0	.	0	.	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	114	100	0	.	56	100	60	100	0	.	0	.	68	100	0	.	0	.	0	.	68	100	0	.	56	100	52	100	0	.	111	71	0	.	143	73	0	.	38	100	0	0	56	100	77	100	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	111	71	57	100	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	81	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	225	45	137	58	79	58	0	.	60	100	0	.	0	.	0	.	45	100	0	.	0	.	0	.	3823	12
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	217	72	138	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	100	0	.	51	100	0	.	0	.	157	71	318	46	52	100	186	71	59	100	0	.	0	.	0	.	70	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	38	100	0	.	61	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	100	0	.	196	100	94	100	129	100	148	79	0	.	0	.	0	.	0	.	201	100	0	.	175	59	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	0	.	0	.	63	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	100	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2735	19
	totale	3202	20	2273	22	2147	26	4650	20	3802	28	4818	24	23556	9	16935	10	17180	10	10533	12	894	34	1602	31	2959	24	254	.	1720	35	4754	22	5762	17	5158	21	494	54	5769	18	10096	13	6549	16	8852	15	17259	9	15234	10	12112	12	5186	19	6986	17	7403	16	1410	34	3154	24	1519	32	1581	34	3885	23	3378	26	2128	29	5444	21	4243	25	3530	26	5312	19	4306	25	7857	17	4812	18	3358	23	1751	28	1934	27	2823	24	4044	22	3647	23	3505	24	3203	24	2640	26	3221	22	1874	28	5567	28	2836	23	2200	20	2602	21	4089	17	5130	15	2796	20	4320	19	2686	28	2141	34	2547	28	3015	26	3285	25	3428	26	2269	34	745	45	3847	21	855	47	817	35	2824	21	2361	27	2635	24	2291	26	1415	32	1251	33	553	60	1114	46	12315	12	9183	13	11848	12	2062	30	2313	28	2081	28	4165	22	3867	21	1753	29	1318	30	1923	26	0	.	415143	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. 2304891. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1954596