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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)
stadio di sviluppo · conifere e latifoglie
suddivisione regionale: circondario forestale (2023)
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
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
stadio di sviluppo	conifere e latifoglie	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	.
	conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	196	83	10	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	121	100	0	.	81	85	254	62	199	49	16	.	0	.	0	.	4	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	.	0	.	0	.	40	100	0	.	0	.	12	.	0	.	0	.	0	.	116	.	10	100	0	.	0	.	59	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	.	117	.	0	.	16	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	73	8	.	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1440	24
	latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	.	0	.	0	.	51	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	.	0	.	0	.	0	.	19	90	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	83	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	.	56	.	0	.	0	.	0	.	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	.	0	.	0	.	0	.	346	35
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	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	.	196	83	10	.	73	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	.	0	.	0	.	0	.	19	90	121	100	0	.	81	85	254	62	199	49	18	.	0	.	0	.	4	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	.	0	.	0	.	111	88	0	.	0	.	12	.	0	.	0	.	0	.	116	.	25	73	0	.	0	.	59	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	.	173	.	0	.	16	.	0	.	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	73	8	.	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	.	0	.	0	.	0	.	1786	22
novelleto/spessina	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	.
	conifere	4	82	23	100	0	.	7	76	0	.	32	80	913	32	370	47	123	74	70	100	3	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	232	54	19	.	0	.	20	100	472	47	0	0	452	80	940	38	431	55	67	62	20	100	311	67	36	73	0	.	0	.	44	.	51	94	0	.	0	.	30	81	8	100	31	.	0	0	51	70	0	.	25	.	22	100	0	.	35	72	0	.	0	.	0	.	99	75	67	.	0	.	0	.	66	.	4	77	0	.	52	100	41	92	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	0	.	91	82	0	0	10	.	0	.	0	.	23	100	189	64	61	100	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	10	.	0	.	72	60	86	57	1	100	52	84	38	.	4	.	156	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6065	13
	latifoglie	151	75	33	100	72	.	21	70	0	.	101	78	436	76	78	54	209	59	3	100	42	.	9	.	19	.	0	.	0	.	43	100	48	78	83	.	27	71	26	100	55	76	19	100	15	100	1	100	0	.	32	55	5	100	14	100	166	79	0	.	0	.	8	.	1	100	0	.	0	.	0	.	6	74	22	.	19	100	10	73	14	77	20	.	57	80	0	.	21	73	1	.	0	.	14	.	46	79	0	.	0	.	0	.	51	.	0	0	52	100	1	100	5	53	27	100	0	.	1	100	1	100	0	.	25	100	0	.	8	79	0	.	0	.	0	.	-22	.	0	.	0	.	77	100	25	94	21	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	11	60	7	79	10	100	29	100	0	.	1	.	31	94	176	72	0	.	16	78	0	.	0	.	2503	19
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	155	73	57	71	72	.	28	56	0	.	133	72	1349	33	448	42	332	62	73	100	46	.	9	.	19	.	0	.	0	.	74	72	280	54	102	.	27	71	46	100	527	44	19	100	467	77	941	38	431	55	99	56	25	100	324	66	202	68	0	.	0	.	52	.	52	95	0	.	0	.	30	81	14	77	52	.	19	100	61	64	14	77	45	.	80	85	0	.	56	72	1	.	0	.	14	.	146	63	67	.	0	.	0	.	117	.	4	77	52	100	53	100	46	85	31	88	0	.	1	100	1	100	0	.	64	72	0	.	8	79	0	.	91	82	0	0	-12	.	0	.	0	.	100	80	214	62	82	100	0	.	0	.	26	100	0	.	0	.	10	.	0	.	83	55	93	53	11	91	81	71	38	.	6	.	187	61	176	72	0	.	16	78	0	.	0	.	8568	11
perticaia	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	.
	conifere	168	56	154	59	314	62	142	72	0	.	234	101	960	31	248	46	1311	27	84	75	81	70	63	72	165	70	0	.	71	.	2	100	156	69	365	68	0	.	310	72	334	51	140	73	401	31	1176	27	912	33	360	65	328	59	723	47	572	47	213	78	110	78	0	.	29	73	0	.	0	.	86	73	263	71	204	59	246	50	248	91	0	.	83	100	68	76	171	67	11	100	81	71	88	100	170	52	435	51	2	.	193	66	166	73	161	85	59	49	260	51	78	88	6	100	0	.	63	100	448	40	25	100	37	100	80	74	208	90	403	58	105	62	187	69	285	71	277	58	214	75	39	.	49	.	200	71	0	.	0	.	9	.	88	63	90	74	99	90	0	.	73	94	808	30	304	42	535	38	54	70	91	98	334	50	81	64	328	79	139	100	190	71	169	64	0	.	19212	7
	latifoglie	273	38	251	39	56	96	63	59	0	.	40	84	523	38	220	51	455	28	145	50	166	56	138	51	173	79	0	.	17	.	142	99	128	56	124	57	0	.	142	77	19	100	61	96	361	41	515	38	127	57	327	44	244	50	9	55	150	48	164	48	26	81	48	.	21	76	0	.	190	76	26	100	8	78	120	57	61	66	199	64	0	.	67	100	256	54	85	71	78	78	49	94	65	96	281	64	103	71	95	.	171	50	59	68	196	47	140	53	201	49	124	88	818	32	139	57	889	33	584	30	111	56	482	42	48	100	159	59	3	71	67	81	118	59	154	64	126	69	228	76	0	.	2	.	93	53	0	.	42	.	59	.	165	75	92	82	33	76	0	.	40	100	266	38	491	41	522	31	66	71	28	73	136	59	37	65	137	56	292	53	57	70	217	50	0	.	14405	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	totale	441	40	405	39	370	55	205	57	0	.	274	87	1483	26	468	41	1765	23	229	48	246	47	201	53	338	57	0	.	89	.	144	97	284	57	488	54	0	.	452	64	353	50	201	59	762	27	1691	23	1039	30	687	51	572	43	732	46	722	41	376	50	135	73	48	.	50	70	0	.	190	76	112	70	271	70	324	54	307	52	448	66	0	.	150	100	324	52	256	62	89	70	130	58	153	87	450	49	538	51	97	.	364	48	226	59	357	55	199	46	461	37	201	64	824	31	139	57	952	33	1031	28	135	49	519	40	127	82	368	59	406	58	172	64	305	51	439	51	404	56	442	62	39	.	51	.	292	58	0	.	42	.	68	.	253	66	182	61	132	79	0	.	113	72	1074	25	794	32	1058	28	120	71	119	91	470	44	119	59	465	59	431	48	247	63	386	47	0	.	33617	5
fustaia giovane	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	.
	conifere	48	83	418	48	78	71	223	80	180	.	149	96	845	35	749	48	1492	30	254	44	0	.	128	100	99	77	0	.	188	81	768	44	488	58	283	97	0	.	175	68	1128	40	1028	42	584	47	655	48	1063	33	751	46	328	72	778	41	199	65	0	.	252	91	0	.	9	.	0	.	385	62	146	83	689	62	54	.	202	72	712	42	44	89	46	.	507	47	46	.	66	100	33	93	22	93	19	.	132	.	0	.	364	76	121	81	371	57	0	.	205	68	74	100	198	75	0	.	0	.	343	49	180	77	316	53	370	58	130	.	62	86	360	56	90	88	23	.	0	.	0	.	267	62	128	76	0	.	73	.	266	68	350	87	195	72	156	80	20	.	0	.	0	.	1359	30	1128	43	1312	36	213	.	162	78	0	.	806	47	385	62	0	0	0	.	257	61	0	.	26728	7
	latifoglie	171	83	167	49	58	70	337	72	42	.	136	100	222	47	348	54	886	33	896	35	0	.	86	72	295	61	0	.	92	81	106	68	446	58	158	79	0	.	237	69	108	64	45	70	84	51	711	43	117	100	450	53	59	84	205	51	80	100	0	.	17	100	0	.	8	.	0	.	316	94	13	100	384	54	58	.	430	71	285	63	311	93	13	.	395	51	52	.	317	63	197	59	162	80	69	.	0	.	0	.	24	100	47	74	111	100	0	.	517	51	6	100	189	70	637	45	1285	31	757	44	975	35	550	39	383	58	1	.	91	100	277	62	146	71	32	.	0	.	0	.	241	58	22	95	0	.	13	.	393	52	283	59	4	100	194	69	37	.	0	.	0	.	188	64	33	56	139	48	14	.	74	100	0	.	298	43	320	59	267	72	71	.	203	59	0	.	18392	8
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0
	totale	219	74	585	44	136	70	560	56	222	.	285	71	1067	31	1097	40	2378	26	1150	33	0	.	215	80	394	58	0	.	280	72	874	42	934	44	440	70	0	.	412	52	1236	38	1073	42	669	42	1366	33	1180	32	1201	39	387	73	983	41	280	55	0	.	268	86	0	.	17	.	0	.	701	57	159	78	1073	44	112	.	633	59	996	41	354	85	58	.	902	38	99	.	383	58	229	56	183	76	89	.	132	.	0	.	388	74	168	74	482	50	0	.	722	42	80	93	387	51	637	45	1285	31	1101	38	1155	34	866	34	753	50	132	.	153	74	637	42	236	75	55	.	0	.	0	.	508	53	150	78	0	.	86	.	659	43	634	55	199	72	350	59	57	.	0	.	0	.	1547	28	1161	42	1451	33	227	.	236	71	0	.	1104	41	705	46	267	72	71	.	460	60	0	.	45120	5
fustaia adulta	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	.
	conifere	350	56	35	89	205	88	0	.	799	60	863	59	1903	30	1058	41	1891	37	1646	30	14	.	29	59	277	53	0	.	469	70	805	57	701	53	549	61	70	100	1035	42	1612	34	1355	37	1268	43	2237	27	3433	22	772	43	668	59	670	40	342	77	232	100	205	74	199	71	0	.	429	72	724	63	115	100	139	91	281	56	612	60	296	64	223	74	1274	37	789	36	405	58	197	50	152	85	395	56	314	70	507	62	557	51	113	76	249	64	14	100	162	71	583	52	31	100	24	.	37	100	20	100	461	60	332	52	305	91	41	.	737	73	722	61	199	68	297	58	271	71	282	74	141	77	611	54	0	.	223	63	917	36	-5	100	288	62	59	.	170	99	377	71	234	72	0	.	1406	42	773	49	1590	35	380	61	220	66	675	52	413	49	502	48	62	71	224	76	162	100	0	.	47403	6
	latifoglie	1062	37	300	58	227	65	59	105	30	71	154	79	663	45	186	56	1324	33	1320	27	103	.	667	52	626	43	0	.	65	82	561	73	469	52	790	48	235	79	491	40	137	82	84	85	0	.	158	63	226	93	1243	34	439	49	553	62	70	83	110	100	27	70	49	76	0	.	105	100	323	62	25	93	385	73	520	65	81	83	232	58	79	100	1240	33	755	36	795	49	440	44	284	59	989	38	196	66	30	73	614	51	87	79	222	59	216	72	18	100	0	.	104	100	36	.	403	56	761	46	244	80	192	59	543	54	248	.	5	100	19	100	361	74	2	100	100	100	332	91	139	83	574	46	0	.	88	64	147	55	175	71	338	60	76	.	339	61	0	.	211	71	0	.	29	54	16	100	271	65	260	69	616	45	247	44	315	50	258	58	136	80	159	70	120	66	0	.	27929	7
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	1412	33	335	58	431	60	59	105	829	59	1017	60	2567	28	1244	41	3216	26	2966	26	116	.	696	52	903	45	0	.	535	64	1366	45	1170	42	1338	40	305	71	1526	35	1749	32	1439	36	1268	43	2395	26	3659	21	2015	28	1107	43	1223	42	412	73	342	75	232	73	248	71	0	.	534	63	1047	51	140	85	524	71	800	59	694	55	528	52	301	71	2514	31	1544	32	1199	40	637	43	436	52	1384	38	510	54	537	62	1171	41	200	71	471	51	230	71	181	72	583	52	135	80	60	.	439	58	780	46	705	50	524	50	848	48	289	.	742	73	741	60	560	58	300	58	371	72	615	62	280	71	1185	38	0	.	311	60	1064	36	171	71	626	51	135	.	509	61	377	71	444	71	0	.	1435	41	789	48	1861	32	640	50	836	45	922	48	728	45	759	46	199	76	383	60	281	71	0	.	75332	5
fustaia matura	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	.
	conifere	51	100	0	0	499	62	1766	31	2258	37	2259	34	6721	19	6741	17	4954	19	2493	25	0	.	277	76	372	90	254	.	439	72	1213	43	1758	34	1524	41	7	100	1707	41	3705	25	1312	35	3696	25	6350	18	4691	21	2961	28	654	50	2578	31	2376	29	402	64	653	62	395	80	470	58	1417	40	854	46	545	75	1911	38	1693	41	772	58	1539	33	1846	39	2373	32	597	56	827	44	53	.	202	71	303	52	1715	37	1644	37	1152	42	799	48	611	44	902	41	711	50	928	57	1211	37	220	64	0	.	35	100	492	58	261	74	619	62	539	62	586	53	460	61	1138	49	1315	47	1209	50	385	64	0	.	1070	41	167	100	0	.	174	.	908	48	249	61	512	54	0	.	314	51	0	.	368	73	4871	20	1869	36	4299	23	608	63	277	59	0	.	1107	43	1107	45	46	100	143	84	319	59	0	.	115810	4
	latifoglie	586	47	616	53	311	67	1945	30	199	70	612	43	1873	34	1992	30	3261	18	1356	28	167	.	204	61	619	44	0	.	293	94	643	52	400	66	651	52	154	94	191	68	409	65	482	38	25	61	195	62	78	94	2227	24	650	50	301	49	738	45	167	60	177	70	40	88	156	60	123	53	355	55	0	.	607	45	559	50	535	65	744	45	491	43	1268	39	903	39	1205	39	27	.	825	45	370	52	659	49	310	70	656	53	851	41	1049	46	829	37	5	77	134	90	192	87	281	67	377	64	411	64	384	63	161	83	556	53	228	85	131	90	93	70	255	65	533	64	160	87	400	63	0	.	399	44	335	71	0	.	83	.	219	54	278	74	372	62	302	73	300	61	99	.	330	77	17	77	0	.	180	53	135	75	529	57	266	75	705	50	313	43	602	57	143	82	439	53	0	.	44428	5
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	totale	637	48	616	53	810	51	3710	23	2457	36	2871	33	8594	18	8733	16	8216	15	3849	22	167	.	481	61	991	50	254	.	733	58	1856	39	2158	31	2175	34	161	94	1897	39	4114	24	1794	32	3721	25	6545	18	4769	21	5187	21	1304	38	2879	31	3114	29	569	60	830	58	435	76	626	58	1539	40	1209	43	545	75	2518	34	2253	37	1308	50	2282	30	2337	37	3642	27	1500	39	2032	34	79	.	1027	43	673	51	2374	33	1954	34	1808	37	1650	39	1660	37	1732	33	716	50	1062	52	1402	35	501	50	377	64	445	60	876	43	422	61	1174	45	767	53	717	52	553	61	1393	44	1848	40	1368	47	784	52	0	.	1469	36	502	74	0	.	258	.	1128	46	526	54	884	47	302	73	614	46	99	.	698	58	4888	20	1869	36	4479	22	743	60	806	51	266	75	1811	38	1420	41	648	56	287	60	758	44	0	.	160237	3
misto	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	.
	conifere	86	71	-5	100	130	59	7	.	211	.	182	72	8006	15	3279	21	892	41	1509	28	25	72	0	.	122	63	0	.	0	.	381	59	404	50	669	52	0	.	1044	35	1830	26	1917	28	1756	29	3706	19	3929	18	1705	30	942	39	663	47	1990	28	56	100	1556	30	453	45	638	48	1725	31	155	89	1110	40	705	37	386	73	104	100	906	47	682	51	1099	37	53	100	100	73	286	72	14	.	172	46	596	45	290	56	204	49	171	70	0	.	55	59	739	46	2220	54	899	42	8	100	47	100	37	100	887	33	254	49	209	58	430	51	186	99	694	44	157	78	478	48	740	50	184	.	0	.	347	48	0	.	0	.	1182	28	199	51	532	43	415	54	13	.	22	.	0	.	262	.	3352	24	4341	18	2234	24	190	85	170	.	217	71	34	89	188	55	112	82	19	100	1	.	0	.	68894	4
	latifoglie	252	60	280	54	196	53	81	.	82	.	20	77	978	27	1744	24	412	36	819	33	294	61	0	.	192	61	0	.	84	.	24	100	557	40	150	61	0	.	698	43	321	48	334	51	237	67	525	46	105	100	1199	28	1044	44	181	87	682	41	67	77	195	39	283	41	198	68	196	42	75	84	32	66	338	55	316	83	468	60	468	41	618	48	522	48	409	58	43	70	108	98	97	.	452	42	131	69	51	64	157	70	430	51	0	.	234	59	41	81	467	54	60	97	449	38	933	35	589	47	530	40	543	40	704	44	256	91	0	.	154	74	159	73	93	78	282	60	294	.	7	.	299	54	0	.	0	.	151	49	162	71	250	49	379	58	59	.	48	.	0	.	40	.	81	57	220	47	1098	31	61	100	109	.	199	69	181	58	154	63	94	92	294	71	36	.	0	.	26855	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	totale	338	57	275	54	327	52	88	.	293	.	203	71	8984	14	5024	17	1303	34	2328	25	319	61	0	.	314	55	0	.	84	.	406	59	961	38	819	51	0	.	1742	31	2151	24	2252	26	1993	27	4231	18	4034	18	2904	26	1986	32	845	45	2672	26	123	86	1752	30	736	42	836	47	1921	30	230	87	1141	39	1043	38	702	59	571	63	1374	37	1299	41	1620	37	462	58	143	72	394	77	111	.	624	42	727	46	341	53	362	52	601	47	0	.	289	59	780	45	2687	52	959	40	457	39	980	34	626	46	1417	27	797	36	913	36	686	59	186	99	848	44	316	61	571	46	1022	48	478	.	7	.	646	46	0	.	0	.	1334	27	362	49	782	41	794	43	71	.	70	.	0	.	303	.	3432	24	4561	17	3331	20	251	73	278	.	417	58	216	60	342	52	206	71	313	68	37	.	0	.	95749	4
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	.
	conifere	707	33	626	35	1227	34	2144	27	3448	29	3719	26	19544	10	12455	12	10684	12	6056	15	123	50	497	50	1035	38	254	.	1168	42	3201	25	3739	21	3408	25	77	91	4291	22	9202	14	5752	17	8238	16	15318	10	14657	10	6632	16	2941	24	5723	18	5519	17	902	43	2777	24	1091	37	1197	34	3571	23	2119	31	2032	31	3716	24	2649	29	1936	32	3752	21	2794	29	4968	20	2036	24	1549	30	688	36	481	42	980	30	2826	26	3107	24	1983	29	1640	31	1263	29	1578	29	1676	30	4196	32	2403	25	498	42	87	68	154	54	2631	21	1051	30	1486	35	1498	31	1847	37	2342	28	1958	32	2506	28	2643	29	1138	36	371	53	2334	25	367	55	612	38	2408	21	1368	35	1427	31	1292	30	429	51	832	39	244	69	703	54	11904	12	8508	14	9981	13	1496	35	957	33	1231	34	2598	25	2509	26	359	49	577	43	908	34	0	.	285551	2
	latifoglie	2494	21	1648	25	921	32	2506	26	354	47	1099	30	4695	18	4568	17	6598	12	4540	14	771	37	1105	34	1924	24	0	.	552	55	1553	36	2048	24	1954	27	417	56	1804	24	1049	32	1025	26	722	31	2105	21	653	43	5479	14	2440	25	1263	33	1887	25	507	35	441	33	428	32	384	43	423	35	1259	35	95	45	1728	28	1594	32	1594	34	1937	24	1512	31	3129	22	2776	20	2181	28	1063	29	1453	30	2038	23	1350	30	540	43	1522	32	1563	27	1377	36	1653	24	204	41	1371	29	486	48	1777	22	2515	21	3935	17	2500	21	1983	22	2834	20	1188	38	296	51	367	44	1119	34	898	41	785	34	1130	44	374	56	1513	25	488	52	206	38	415	34	993	30	1208	30	999	35	986	35	418	46	309	58	410	64	592	28	767	30	2220	19	566	39	1356	32	851	32	1567	27	1358	24	1394	32	740	37	1015	29	0	.	134858	2
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0
	totale	3202	20	2273	22	2147	26	4650	20	3802	28	4818	24	24239	9	17023	10	17283	10	10596	12	894	34	1602	31	2959	24	254	.	1720	35	4754	22	5786	17	5362	20	494	54	6095	18	10251	13	6778	16	8960	15	17423	9	15310	10	12112	12	5381	19	6986	17	7406	16	1410	34	3217	23	1519	32	1581	34	3994	22	3378	26	2128	29	5444	21	4243	25	3530	26	5689	18	4306	25	8097	17	4812	18	3730	23	1751	28	1934	27	3018	23	4175	22	3647	23	3505	24	3203	24	2640	26	3231	21	1880	28	5567	28	2889	22	2275	20	2603	21	4089	17	5131	15	3034	19	4320	19	2686	28	2144	34	2709	26	3077	25	3403	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	12496	12	9275	13	12201	12	2062	30	2313	28	2081	28	4165	22	3867	21	1753	29	1318	30	1923	26	0	.	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. 2306184. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1941032