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

stadio di sviluppo #20
Tappa nell'evoluzione di un popolamento, definito in base al diametro dominante (DPUdom = DPU dei 100 alberi più grossi ad ettaro). Novelleto/spessina: DPUdom <12 cm, perticaia: DPUdom 12-30 cm, fustaia giovane: DPUdom 31-40 cm, fustaia adulta: DPUdom 41-50 cm, fustaia matura: DPUdom >50 cm, misto: alberi di diversi stadi di sviluppo, nessuno stadio di sviluppo predominante oppure gruppi di diversi stadi di sviluppo più piccoli di 5 are. Fonte: rilievo sul terreno (MID 261: Entwicklungsstufe)

fasce vegetazionali NaiS (6 classi) #2633
Fasce vegetazionali secondo il sistema delle linee guida «Continuità nel bosco di protezione e controllo dell'efficacia» (NaiS; Frehner et al. 2005), ridotto a sei classi. Questa variabile rappresenta una semplificazione delle fasce vegetazionali NaiS in dieci classi (NAISHSTKOMB), per cui le classi «iperinsubrica», «collinare» e «collinare con faggio» vengono riunite nella classe «iperinsubrica e collinare», mentre le fasce «montana inferiore», «montana superiore» e «montana inferiore/superiore» vengono riunite nella classe «montana inferiore e superiore». Le indicazioni si basano sulle fasce vegetazionali determinate da esperti (aree di saggio in bosco e accessibili dell'IFN4 sul reticolo di 1,4 km; Arge Frehner et al. 2020) e d'altro canto sulle fasce vegetazionali modellizzate per il periodo 1981-2010 (restanti aree di saggio; Zischg et al. 2021). nessuna indicazione: situato sopra il limite del bosco modellizzato da Zischg et al. e talvolta nell'area di laghi, che sono stati tagliati in modo relativamente approssimativo da Zischg et al.

circondario forestale (2023) #2777
Suddivisione regionale con i circondari forestali come unità. Questa variabile si basa sull'inchiesta presso i servizi forestali cantonali effettuata nell’inverno 2022/2023.

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

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

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

1. Qual è il significato dei numeri?

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

Esempio 1: Valore stimato ed errore standard

IFN5

volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

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

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2. Qual è lo scopo dell'errore standard?

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

La sicurezza statistica è del

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

Esempio 2: Calcolo degli intervalli di confidenza

IFN5

volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

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

Procedura

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

Risposta

			1^o passo	2^o passo

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

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

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

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

Dati: vedi esempio 2

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

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

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3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

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

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

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

Caso 2

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

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

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

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

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

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

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

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

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

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

È lecito attendersi errori standard elevati se

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

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

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

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5. Due tipi di variazione?

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

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

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

I risultati sono

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

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

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

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

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

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

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

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

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

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

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

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

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

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9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

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

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

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IFN5
provvigione (legno del fusto)
stadio di sviluppo · fasce vegetazionali NaiS (6 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
stadio di sviluppo	fasce vegetazionali NaiS (6 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	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	subalpina	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	160	.	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	121	.	0	.	0	.	34	86	70	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	419	50
	altimontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	.	0	.	0	.	81	85	220	71	129	65	0	.	0	.	0	.	4	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	59	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	.	8	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	600	35
	montana inferiore e superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	.	34	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	98	.	0	.	0	.	12	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	173	.	0	.	16	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	379	54
	submontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	116	.	25	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	.	0	.	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	.	387	42
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	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	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	9	.	34	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	5	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	88	55
	subalpina	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	267	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	116	99	0	.	96	.	229	61	177	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	29	88	11	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	957	34
	altimontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	374	50	92	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	167	62	0	.	0	.	0	.	253	68	0	.	354	98	703	47	216	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	77	0	.	0	.	4	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	.	0	.	0	.	0	.	91	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	58	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2500	24
	montana inferiore e superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	133	72	504	67	347	47	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	.	113	97	0	.	0	.	46	100	157	71	19	.	17	100	0	.	0	.	35	73	25	.	192	.	202	68	0	.	0	.	0	.	49	.	0	.	0	.	0	.	14	77	52	.	0	.	26	100	4	.	45	.	66	.	0	.	23	100	1	.	0	.	14	.	74	77	67	.	0	.	0	.	117	.	0	.	52	.	0	.	1	.	4	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-12	.	0	.	0	.	0	.	149	77	82	100	0	.	0	.	26	.	0	.	0	.	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	71	38	.	6	.	187	61	0	.	0	.	12	.	0	.	0	.	3048	18
	submontana	155	73	57	71	72	.	28	56	0	.	0	.	184	79	8	.	330	62	73	.	46	.	9	.	19	.	0	.	0	.	31	100	0	.	102	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	77	0	.	132	70	0	.	0	.	0	.	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	10	.	0	.	13	.	0	.	33	.	0	.	0	.	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	80	65	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	176	72	0	.	4	.	0	.	0	.	1784	21
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	59
	totale	155	73	57	71	72	.	28	56	0	.	133	72	1329	34	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	427	55	99	56	25	100	324	66	202	68	0	.	0	.	52	.	52	95	0	.	0	.	30	81	14	77	52	.	19	100	55	70	14	77	45	.	80	85	0	.	56	72	1	.	0	.	14	.	146	63	67	.	0	.	0	.	117	.	4	77	52	100	0	.	46	85	31	88	0	.	0	.	0	.	0	.	64	72	0	.	6	100	0	.	91	82	0	.	-12	.	0	.	0	.	100	80	214	62	82	100	0	.	0	.	26	100	0	.	0	.	10	.	0	.	36	100	93	53	11	91	81	71	38	.	6	.	187	61	176	72	0	.	16	78	0	.	0	.	8434	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	.
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	subalpina	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	73	12	.	93	64	170	67	628	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	94	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	.	46	.	67	.	0	.	0	.	0	.	179	73	0	.	37	.	0	.	0	.	39	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	398	48	77	98	35	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2007	21
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	montana inferiore e superiore	0	.	0	.	0	.	22	.	0	.	274	87	542	42	447	43	798	41	212	52	51	.	62	.	80	83	0	.	0	.	0	.	284	57	185	61	0	.	452	64	0	.	59	.	0	.	242	60	0	.	533	62	410	54	488	63	556	45	275	65	135	73	0	.	50	70	0	.	190	76	112	70	6	.	270	61	259	59	151	79	0	.	150	.	46	.	256	62	89	70	40	.	123	.	434	50	461	57	97	.	50	.	0	.	99	.	0	.	78	73	0	.	412	47	39	94	258	62	644	36	21	89	94	58	100	.	368	59	18	.	25	.	63	73	285	58	250	66	0	.	0	.	0	.	161	87	0	.	0	.	68	.	48	.	109	77	98	.	0	.	45	.	0	.	21	80	89	84	120	71	0	.	108	82	76	73	288	87	0	.	0	.	0	.	0	.	12876	9
	submontana	441	40	405	39	370	55	183	63	0	.	0	.	25	.	21	.	968	25	0	.	195	53	138	63	258	71	0	.	89	.	144	97	0	.	303	79	0	.	0	.	0	.	33	.	0	.	0	.	0	.	153	72	150	72	244	59	0	.	101	58	0	.	48	.	0	.	0	.	0	.	0	.	163	.	53	.	0	.	0	.	0	.	0	.	278	58	0	.	0	.	90	71	30	172	0	.	0	.	0	.	315	53	226	59	248	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	.	61	.	0	.	154	.	442	62	0	.	51	.	131	74	0	.	42	.	0	.	206	78	0	.	34	.	0	.	68	.	0	.	0	.	242	56	0	.	119	91	363	51	43	.	177	59	407	51	247	63	386	47	0	.	8942	10
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	196	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	.	100	79	119	91	405	44	99	72	694	38	169	65	87	68	387	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	.	0	.	0	.	0	.	92	76	42	56	51	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	.	0	.	0	.	0	.	2546	18
	totale	441	40	405	39	370	55	205	57	0	.	274	87	1415	27	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	752	28	1606	24	1039	30	687	51	560	44	732	46	719	41	376	50	135	73	48	.	50	70	0	.	190	76	112	70	271	70	324	54	307	52	175	70	0	.	150	100	324	52	256	62	89	70	130	58	153	87	450	49	538	51	97	.	364	48	226	59	347	57	193	47	461	37	201	64	818	32	138	58	952	33	1031	28	135	49	519	40	127	82	368	59	357	64	168	65	305	51	439	51	404	56	442	62	39	.	51	.	292	58	0	.	42	.	68	.	253	66	182	61	132	79	0	.	113	72	980	27	794	32	1058	28	120	71	119	91	470	44	119	59	465	59	431	48	247	63	386	47	0	.	32995	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	.
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	altimontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	268	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	90	.	0	.	0	.	0	.	0	.	339	71	685	56	615	45	603	52	562	53	0	.	0	.	0	.	76	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	.	118	.	0	.	0	.	0	.	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	131	73	39	.	127	.	0	.	132	.	0	.	142	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	119	.	0	.	0	.	0	.	0	.	899	38	798	57	512	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6369	16
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	submontana	146	.	585	44	136	70	560	56	0	.	0	.	0	.	510	59	1664	31	0	.	0	.	163	.	0	.	0	.	114	.	264	77	0	.	165	82	0	.	0	.	203	76	159	96	0	.	0	.	0	.	18	351	248	.	471	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	153	.	112	.	0	.	0	.	60	.	0	.	588	46	99	.	0	.	82	88	183	76	89	.	0	.	0	.	0	.	168	74	377	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	256	.	0	.	100	.	58	.	159	.	0	.	0	.	0	.	65	.	150	78	0	.	0	.	324	62	257	64	0	.	223	73	57	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	.	0	.	118	.	0	.	255	78	272	71	267	72	71	.	460	60	0	.	10422	11
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	310	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	471	56	6	.	164	79	179	85	1072	35	267	58	264	68	404	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	195	66	43	.	31	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3478	17
	totale	219	74	585	44	136	70	560	56	222	.	285	71	1006	32	1097	40	2378	26	1150	33	0	.	215	80	394	58	0	.	280	72	874	42	934	44	440	70	0	.	412	52	1172	40	1073	42	669	42	1289	34	1119	33	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	1131	34	227	.	236	71	0	.	1104	41	705	46	267	72	71	.	460	60	0	.	44537	6
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	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	147	66	621	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	212	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	981	36
	subalpina	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	602	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	99	.	589	51	328	61	887	55	175	.	794	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	372	71	31	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	98	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	286	.	55	.	407	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4723	20
	altimontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	407	74	170	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	585	74	0	.	0	.	0	.	0	.	267	85	545	63	347	72	1908	31	2244	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	.	0	.	0	.	0	.	178	.	0	.	146	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	213	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	181	72	211	71	0	.	0	.	0	.	0	.	370	71	138	71	275	.	0	.	461	.	598	71	124	.	108	.	146	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	949	52	506	61	657	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11781	13
	montana inferiore e superiore	258	75	0	.	0	.	0	.	829	59	1017	60	1557	35	1075	45	934	60	2966	26	116	.	283	71	321	81	0	.	535	64	388	55	1170	42	261	.	0	.	1101	38	784	52	364	76	0	.	73	.	0	.	1572	32	277	59	306	60	412	73	342	75	232	73	126	.	0	.	534	63	1000	53	140	85	524	71	800	59	445	75	528	52	156	.	2349	32	563	51	803	53	564	47	0	.	1031	43	165	71	537	62	764	49	0	.	0	.	98	.	0	.	0	.	0	.	60	.	89	.	45	.	335	71	154	.	376	61	289	.	281	.	144	.	283	.	93	.	225	.	315	76	0	.	1074	40	0	.	265	68	1064	36	75	.	413	59	0	.	248	.	196	.	444	71	0	.	0	.	0	.	798	46	337	71	734	50	529	75	728	45	688	49	0	.	0	.	0	.	0	.	38583	7
	submontana	1154	37	335	58	431	60	59	105	0	.	0	.	0	.	0	.	2281	28	0	.	0	.	413	73	581	53	0	.	0	.	393	.	0	.	872	49	0	.	0	.	109	.	0	.	0	.	0	.	0	.	443	62	646	62	916	52	0	.	0	.	0	.	121	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	.	0	.	0	.	0	.	981	41	396	58	73	.	436	52	353	79	0	.	0	.	407	72	200	71	471	51	132	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	.	0	.	0	.	300	.	280	71	112	.	0	.	46	.	0	.	0	.	213	.	135	.	261	73	181	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	303	71	101	.	394	50	0	.	72	.	138	.	383	60	281	71	0	.	15572	10
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	305	71	0	.	0	.	0	.	0	.	90	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	104	.	0	.	351	68	735	48	0	.	50	.	197	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	200	71	16	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	61	.	0	.	0	.	0	.	2205	25
	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	1133	44	305	71	1201	36	1749	32	1237	39	1234	44	2393	26	3659	21	2015	28	923	47	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	2349	32	1544	32	1199	40	637	43	436	52	1384	38	379	64	537	62	1171	41	200	71	471	51	230	71	181	72	583	52	135	80	60	.	439	58	780	46	705	50	342	55	848	48	289	.	742	73	741	60	503	64	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	.	73844	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	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	.	0	.	0	.	288	58	751	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	564	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1674	27
	subalpina	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	930	46	130	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1362	41	0	.	1282	42	1269	42	2584	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	257	72	0	.	0	.	0	.	82	.	198	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	352	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	327	72	217	75	113	.	0	.	0	.	0	.	336	72	45	.	0	.	0	.	234	.	0	.	142	.	52	.	109	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2044	29	775	50	1536	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14380	11
	altimontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2913	31	110	.	0	.	212	.	0	.	0	.	0	.	0	.	260	.	121	.	353	74	393	71	0	.	875	63	1880	38	531	62	2173	35	4504	22	1361	40	0	.	0	.	0	.	209	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	545	75	466	58	0	.	306	.	194	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	234	76	212	.	172	.	0	.	0	.	0	.	388	71	321	.	1120	40	140	84	0	.	0	.	0	.	247	88	303	.	344	80	153	.	182	.	828	63	609	76	906	65	0	.	0	.	150	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	.	55	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2135	35	1094	51	2132	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29170	9
	montana inferiore e superiore	196	.	20	.	0	.	766	50	2457	36	2871	33	4007	27	7128	19	2493	31	3574	23	0	.	0	.	713	65	0	.	0	.	1515	45	1805	35	1460	45	0	.	1023	49	682	52	1264	37	266	71	484	72	0	.	3521	25	772	50	2191	37	2905	30	460	72	830	58	127	.	626	58	1539	40	952	51	0	.	2052	40	2008	39	920	63	1659	37	2185	39	3566	28	289	.	725	49	0	.	486	71	478	59	1599	43	1742	37	1636	40	945	50	0	.	0	.	0	.	404	.	0	.	297	71	377	64	0	.	266	73	0	.	486	69	423	71	111	.	261	.	423	73	875	55	353	71	399	71	0	.	1187	42	325	.	0	.	258	.	1128	46	292	71	610	58	112	.	466	52	99	.	518	71	0	.	0	.	727	57	743	60	472	71	0	.	1811	38	891	56	0	.	0	.	193	.	0	.	81443	5
	submontana	441	53	597	54	810	51	2945	27	0	.	0	.	745	59	1325	37	5722	18	0	.	167	.	481	61	279	63	254	.	473	72	220	.	0	.	321	72	0	.	0	.	119	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1666	39	533	58	688	50	0	.	109	73	0	.	308	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	245	.	0	.	144	.	152	.	0	.	1211	42	936	48	79	.	541	52	0	.	190	.	0	.	0	.	705	61	1660	37	1732	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	219	.	0	.	0	.	312	.	0	.	385	75	0	.	132	.	177	.	0	.	0	.	0	.	192	.	219	.	190	.	149	.	0	.	180	.	0	.	0	.	84	.	0	.	334	71	266	75	0	.	529	59	648	56	287	60	565	48	0	.	30664	7
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	161	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	.	169	.	63	.	0	.	445	60	275	80	130	.	385	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	144	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1966	28
	totale	637	48	616	53	810	51	3710	23	2457	36	2871	33	8594	18	8694	16	8216	15	3786	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	2196	31	2337	37	3566	28	1500	39	1661	34	79	.	1027	43	478	59	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	443	72	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	.	159297	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	.
	subalpina superiore	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	451	45	1643	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	.	129	75	98	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	493	39	479	39	85	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3417	16
	subalpina	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3084	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	503	58	970	35	681	52	1045	41	1036	36	1549	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	289	74	158	.	0	.	0	.	351	99	0	.	75	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	280	66	552	51	384	66	0	.	0	.	0	.	474	45	96	83	0	.	80	.	183	.	139	89	0	.	205	66	27	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2036	36	1261	31	597	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16134	10
	altimontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2595	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	253	72	0	.	0	.	0	.	210	75	447	58	449	47	884	36	2061	27	717	45	0	.	157	.	0	.	220	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	714	52	136	72	0	.	0	.	62	.	0	.	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	216	72	63	.	103	72	0	.	0	.	0	.	393	72	260	.	477	58	86	.	0	.	0	.	327	60	0	.	139	81	122	.	0	.	307	64	0	.	247	78	153	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69	.	0	.	0	.	0	.	0	.	864	34	2503	26	1149	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16435	9
	montana inferiore e superiore	102	.	0	.	0	.	88	.	293	.	203	71	2593	27	4458	19	387	59	2328	25	0	.	0	.	88	.	0	.	0	.	153	.	936	39	384	71	0	.	1029	42	643	44	884	43	0	.	397	66	0	.	1971	33	953	44	307	65	2139	30	104	.	1688	30	483	52	785	49	1811	32	230	87	138	96	750	47	702	59	0	.	855	42	1054	45	1493	39	123	.	86	.	394	77	111	.	189	72	509	58	278	62	258	66	331	63	0	.	0	.	0	.	1613	83	0	.	134	63	431	52	239	76	315	54	349	59	60	.	130	.	0	.	240	.	254	71	0	.	842	55	478	.	0	.	646	46	0	.	0	.	1334	27	231	51	756	43	269	71	0	.	70	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1252	37	251	73	0	.	0	.	216	60	134	73	0	.	0	.	0	.	0	.	42951	7
	submontana	236	70	275	54	327	52	0	.	0	.	0	.	178	.	516	51	813	46	0	.	319	61	0	.	226	66	0	.	84	.	0	.	0	.	434	72	0	.	0	.	0	.	212	74	0	.	0	.	0	.	933	40	876	53	538	61	312	74	19	.	0	.	253	72	51	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	571	63	94	.	246	.	0	.	340	71	57	.	0	.	0	.	435	52	0	.	0	.	0	.	270	71	0	.	202	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	354	.	0	.	162	.	62	.	0	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	131	.	25	.	376	71	71	.	0	.	0	.	303	.	0	.	0	.	120	.	0	.	278	.	417	58	0	.	208	72	206	71	313	68	37	.	0	.	11888	12
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	286	71	115	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	.	91	.	134	92	0	.	168	66	549	44	387	58	300	62	297	57	692	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	226	71	96	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3426	18
	totale	338	57	275	54	327	52	88	.	293	.	203	71	8450	15	4974	18	1200	36	2328	25	319	61	0	.	314	55	0	.	84	.	406	59	936	39	819	51	0	.	1742	31	2060	25	2226	26	1929	28	4231	18	4023	18	2904	26	1986	32	845	45	2672	26	123	86	1688	30	736	42	836	47	1811	32	230	87	1141	39	1043	38	702	59	571	63	1362	38	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	388	42	980	34	626	46	1417	27	741	38	913	36	686	59	183	.	848	44	316	61	453	52	1022	48	478	.	7	.	646	46	0	.	0	.	1334	27	362	49	782	41	794	43	71	.	70	.	0	.	303	.	3393	24	4469	18	3299	21	251	73	278	.	417	58	216	60	342	52	206	71	313	68	37	.	0	.	94251	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	.
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	subalpina	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5356	19	140	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	166	.	0	.	0	.	602	51	3460	22	1153	37	3403	25	2940	24	5891	17	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	461	60	313	69	775	57	0	.	82	.	750	57	0	.	75	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	369	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	610	49	1368	32	595	48	63	97	0	.	0	.	1045	34	140	65	37	.	80	.	417	71	237	59	264	71	356	49	136	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4855	21	2383	24	2774	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41396	6
	altimontana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7369	16	372	60	0	.	229	93	0	.	0	.	0	.	0	.	260	.	1048	47	520	54	393	71	0	.	1101	52	3428	25	2307	28	5103	19	10907	13	5412	18	0	.	157	100	0	.	672	48	0	.	0	.	0	.	3	.	0	.	111	71	1383	40	610	47	0	.	532	67	360	59	146	.	119	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	663	48	423	58	275	68	0	.	0	.	0	.	1150	37	956	47	1660	31	232	63	0	.	0	.	851	40	426	57	844	52	531	57	745	67	1385	40	1140	49	1236	43	1359	47	0	.	0	.	189	82	0	.	0	.	0	.	0	.	42	.	243	61	0	.	0	.	0	.	0	.	5311	19	5619	18	5091	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72915	5
	montana inferiore e superiore	628	48	20	.	0	.	875	45	3802	28	4818	24	9700	15	14041	12	5328	20	10230	12	168	76	397	54	1596	37	0	.	701	54	2619	30	5076	19	2566	32	0	.	4066	21	2665	25	2685	25	283	67	1545	33	0	.	8815	15	2576	25	3996	25	6398	18	1181	39	3154	24	737	42	1527	35	3885	23	2806	30	431	46	3742	26	3833	26	2256	34	3965	22	3693	28	7662	18	1400	35	1870	31	1551	30	786	48	1821	30	2733	29	3224	25	2823	28	1713	35	0	.	419	50	0	.	2217	63	0	.	928	33	1397	30	755	38	2206	25	1378	31	1351	33	1465	36	760	49	663	58	1300	38	1108	45	1932	32	1430	44	16	.	3349	23	325	.	575	44	2824	21	1697	33	1906	29	1033	40	596	52	831	40	553	60	563	66	0	.	21	80	3263	23	1759	34	1362	37	642	63	3867	23	2433	29	0	.	12	.	193	.	0	.	199517	2
	submontana	2574	22	2254	22	2147	26	3774	22	0	.	0	.	1131	44	2381	26	11852	11	73	.	726	38	1205	38	1363	31	254	.	759	50	1086	47	0	.	2198	29	0	.	0	.	432	52	404	55	0	.	0	.	0	.	3297	24	2453	30	2990	25	312	74	229	44	0	.	782	49	51	.	0	.	0	.	0	.	317	70	410	67	660	56	237	72	467	63	0	.	3412	22	1488	35	200	57	1149	32	1002	38	279	75	0	.	407	72	1490	35	2640	26	2716	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	609	72	219	.	262	73	311	51	585	61	0	.	839	53	729	46	309	60	529	45	242	52	0	.	497	49	688	48	935	43	745	43	420	58	0	.	551	65	0	.	0	.	457	43	303	71	951	43	1439	29	298	68	1434	30	1669	30	1306	30	1730	27	0	.	79660	4
	iperinsubrica e collinare	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	494	54	0	.	0	.	0	.	0	.	882	39	187	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	.	98	93	825	39	399	57	801	31	1204	31	3334	19	1011	34	827	34	2066	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	167	71	0	.	0	.	73	.	0	.	0	.	0	.	632	39	328	51	178	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	84	77	0	.	0	.	0	.	13676	7
	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. 2306961. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1947793