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numero di fusti (alberi vivi in piedi) con microhabitat #402
Numero di alberi e arbusti vivi in piedi a partire da 12 cm di diametro a petto d'uomo, sui quali è stato rilevato un microhabitat. Visto che un albero può presentare contemporaneamente più microhabitat, esso può contribuire al numero di fusti (vivi e in piedi) di diversi microhabitat. Vengono considerati microhabitat: corpi fruttiferi fungini; tronco ricoperto per più del 10% da muschi, licheni o edera; cavità di nidificazione di picidi; cavità poco profonda dell'albero; ampia fessura; tasca nella corteccia; fusto o branca spezzata con durame esposto; dendrotelma; tumore o cancro; cavità nei contrafforti radicali; cavità profonda dell'albero; scortecciamento a partire dalla dimensione di una mano; cima secca; flusso di resina; danni da insetti (base del tronco/tronco/fusto); rami morti >20%.

microhabitat (20 classi) #2360
Tipo di microhabitat presente almeno una volta su un albero o un arbusto a partire da 12 cm di diametro a petto d'uomo (DPU). Fonte: rilievo sul terreno (MID 819: Bemerkung zu Ex-LFI-Probebaum, MID1027: Baumschadenart, MID 1035-1049: Baummikrohabitate)

data dell'ultimo intervento (classi di 50 anni) #1290
Numero di anni dall'ultimo intervento selvicolturale, in classi di 50 anni. Gli interventi selvicolturali comprendono interventi di cura della rinnovazione e tagli di sgombero, piantagione e semina, nonché tagli fitosanitari e di promozione della sicurezza. Fonte: inchiesta presso il servizio forestale (MID: 607: Anzahl Jahre seit dem letzten Eingriff)

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

bosco accessibile esclusi gli arbusteti #434
Bosco coperto per meno di due terzi da arbusti e che può essere raggiunto a piedi.

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

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

1. Qual è il significato dei numeri?

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

Esempio 1: Valore stimato ed errore standard

IFN5

volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

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

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2. Qual è lo scopo dell'errore standard?

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

La sicurezza statistica è del

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

Esempio 2: Calcolo degli intervalli di confidenza

IFN5
volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

			1^o passo	2^o passo

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

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

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

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

Dati: vedi esempio 2

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

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

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3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

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

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

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

Caso 2

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

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

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

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

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

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

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

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

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

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

È lecito attendersi errori standard elevati se

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

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

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

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5. Due tipi di variazione?

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

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

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

I risultati sono

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

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

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

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

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

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

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

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

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

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

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

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

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

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9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

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

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

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IFN5
numero di fusti (alberi vivi in piedi) con microhabitat
microhabitat (20 classi) · data dell'ultimo intervento (classi di 50 anni)
suddivisione regionale: cantone
unità: n/ha
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		cantone
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Svizzera
microhabitat (20 classi)	data dell'ultimo intervento (classi di 50 anni)	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	0-50 anni fa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	51-100 anni fa	0	.	0	.	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 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
cavità di nidificazione di picidi	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	.
	0-50 anni fa	1	61	0	.	0	.	0	45	0	99	1	78	0	.	0	.	0	44	0	99	0	70	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	99	1	56	1	74	1	79	1	99	1	45	1	40	0	.	1	49	0	16
	51-100 anni fa	5	86	0	.	0	.	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	92	0	.	20	0	1	55	0	.	1	98	1	77	0	.	0	.	1	31
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	70	0	.	19	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	50
	totale	1	53	0	.	0	.	0	41	0	99	1	78	0	.	0	.	0	33	0	100	1	60	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	1	77	1	57	1	61	1	39	0	99	1	42	1	36	0	.	1	49	1	14
cavità superficiale (<5 cm di profondità)	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	65	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	0
	0-50 anni fa	2	40	3	65	3	74	3	18	3	47	3	37	0	.	10	42	3	31	4	48	2	37	1	76	10	47	2	71	5	30	5	51	6	42	3	42	9	64	13	24	3	58	3	26	4	34	7	97	1	47	4	9
	51-100 anni fa	0	.	0	.	0	.	4	65	0	.	2	95	0	.	7	77	3	52	5	87	0	.	0	.	0	.	0	.	4	53	0	.	28	43	9	95	40	0	11	24	6	68	5	51	6	33	0	.	0	.	7	15
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	20	0	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	39	45	5	36	0	.	0	.	0	.	0	.	15	93	10	95	0	.	0	.	0	.	0	.	12	25	0	.	20	92	7	92	0	.	0	.	8	20
	totale	2	38	2	67	3	74	3	17	3	47	3	35	0	.	14	32	3	22	4	46	2	37	1	76	8	48	3	62	5	27	5	51	7	34	4	44	9	60	12	14	3	44	4	23	5	26	7	97	1	47	5	7
cavità (>5 cm di profondità)	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	.
	0-50 anni fa	2	36	2	96	2	98	3	19	4	47	3	40	0	.	7	57	2	30	5	40	2	49	2	44	9	52	6	51	6	25	1	99	7	34	8	59	6	57	7	26	4	46	2	24	3	38	0	.	3	29	4	8
	51-100 anni fa	22	64	0	.	0	.	6	37	0	.	5	95	0	.	19	84	3	44	22	87	0	.	0	.	0	.	17	53	5	73	0	.	63	57	4	64	0	.	19	20	8	77	9	55	7	31	0	.	0	.	11	13
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	20	0	0	.	0	.	0	.	0	.	6	81	0	.	3	91	5	42	0	.	29	73	0	.	0	.	0	.	5	95	0	.	20	0	0	.	0	.	10	33	19	91	4	92	3	52	0	.	0	.	6	21
	totale	3	33	1	97	2	98	3	17	4	47	3	35	0	.	7	47	3	21	6	37	3	44	2	44	7	53	7	38	6	23	1	99	11	33	6	54	6	57	13	14	7	41	3	24	4	23	0	.	3	29	5	7
danni da insetti	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	.
	0-50 anni fa	0	.	0	.	0	.	1	47	0	99	3	45	0	.	0	.	1	35	1	76	0	100	0	.	0	.	0	.	1	51	0	.	0	.	0	99	0	99	0	70	1	99	1	41	1	35	0	.	0	100	1	16
	51-100 anni fa	0	.	0	.	0	.	4	77	0	.	0	.	0	.	0	.	1	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	1	98	2	48	0	.	0	.	1	37
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	0	.	0	.	6	71	0	.	0	.	0	.	20	91	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	92	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	8	91	0	.	0	99	0	.	0	.	1	42
	totale	0	.	0	.	0	.	1	36	0	99	3	45	0	.	3	99	1	29	1	76	0	100	0	.	0	.	0	.	1	45	0	.	0	.	0	100	0	99	0	55	1	76	1	38	1	28	0	.	0	100	1	14
dendrotelma	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	.
	0-50 anni fa	2	42	0	.	0	.	1	34	4	44	2	40	0	.	2	74	2	35	3	44	0	57	1	100	1	98	0	.	2	43	2	59	5	41	5	55	6	56	7	29	0	.	3	27	0	57	0	.	3	48	2	11
	51-100 anni fa	0	.	0	.	0	.	2	72	0	.	7	92	0	.	0	.	3	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	95	0	.	20	92	2	93	0	.	14	22	7	77	12	39	4	46	0	.	0	.	7	17
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	91	1	81	0	.	0	.	0	.	0	.	26	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	31
	totale	2	42	0	.	0	.	1	31	4	44	2	38	0	.	3	62	2	31	3	44	0	57	1	100	1	98	3	99	2	40	2	59	6	39	4	51	6	56	11	16	1	81	4	23	1	41	0	.	3	48	3	9
cavità nei contrafforti radicali	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	98	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	98	0
	0-50 anni fa	25	14	103	25	85	21	49	6	25	24	34	13	3	93	86	17	43	8	37	16	51	13	40	14	131	24	70	19	65	10	37	21	37	16	61	16	29	17	33	13	85	17	47	9	34	14	57	21	36	11	45	3
	51-100 anni fa	30	56	168	33	40	0	81	18	140	15	72	58	0	.	185	44	56	14	127	53	59	44	11	67	60	0	133	22	106	18	100	0	96	27	78	32	0	.	69	13	85	62	94	18	54	15	0	.	0	.	71	6
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	90	0	142	0	0	.	46	34	0	.	40	89	0	.	43	75	51	16	40	0	115	73	0	.	92	37	197	59	78	37	0	.	200	0	46	42	0	.	55	14	89	23	96	47	45	24	0	.	0	.	58	9
	totale	26	13	118	19	83	21	51	6	29	22	37	14	3	93	86	16	46	6	41	16	52	12	39	14	122	22	97	19	70	9	39	20	43	15	62	13	29	17	52	8	86	17	53	8	41	10	57	21	35	11	50	2
scortecciamento	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	.
	0-50 anni fa	17	16	17	43	28	39	21	8	31	26	20	16	8	91	39	22	22	10	22	14	24	14	13	18	48	36	22	28	26	14	14	28	19	22	20	26	18	23	39	17	32	25	18	12	25	15	19	52	21	15	23	4
	51-100 anni fa	15	29	20	50	0	.	32	26	35	71	57	43	0	.	20	44	37	22	29	52	35	57	24	75	290	0	37	48	26	29	50	0	74	21	10	65	20	0	44	12	31	41	21	28	32	17	0	.	0	.	36	8
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	0	.	0	.	39	34	0	.	121	57	0	.	7	91	30	20	50	0	87	73	0	.	33	89	66	71	35	34	0	.	40	0	46	49	0	.	41	20	8	91	0	.	43	21	0	.	0	.	37	11
	totale	17	15	16	36	27	40	23	8	31	25	26	18	8	91	34	21	26	9	23	14	25	14	13	17	58	33	30	26	27	12	15	26	23	18	21	22	18	23	41	9	29	21	18	11	29	10	19	52	21	15	26	3
lesione da fuoco	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	.
	0-50 anni fa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100
	51-100 anni fa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	71
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	69
tasca nella corteccia	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	33	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	0
	0-50 anni fa	3	35	1	97	3	71	5	17	3	47	4	41	0	.	7	49	7	17	6	27	4	32	1	63	3	97	3	86	6	29	2	56	7	32	2	51	2	70	14	34	5	52	5	25	9	24	3	98	2	41	5	8
	51-100 anni fa	0	.	0	.	0	.	6	49	35	71	11	94	0	.	14	38	15	40	12	87	0	.	0	.	0	.	0	.	5	76	50	0	38	63	6	97	0	.	17	19	0	.	29	47	29	47	0	.	0	.	17	18
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	0	.	0	.	4	51	0	.	10	88	0	.	3	91	12	30	0	.	19	73	0	.	0	.	8	93	5	95	0	.	0	.	0	.	0	.	22	25	0	.	5	92	14	41	0	.	0	.	13	17
	totale	3	35	1	98	3	71	5	15	4	45	4	36	0	.	7	41	9	16	6	26	4	31	1	63	2	98	3	67	6	27	3	52	9	31	2	47	2	70	17	15	4	53	7	25	15	26	3	98	2	41	8	8
fusto spezzato fresco	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	.
	0-50 anni fa	3	41	0	.	6	59	2	27	3	47	2	40	0	.	7	47	3	22	5	38	2	40	2	53	1	97	1	99	5	29	3	61	4	46	1	74	6	51	6	25	6	63	1	38	4	30	1	98	2	34	3	9
	51-100 anni fa	10	86	0	.	0	.	3	65	25	71	2	95	0	.	0	.	3	34	6	87	54	85	0	.	0	.	0	.	3	98	0	.	22	90	0	.	40	0	8	21	2	97	2	98	2	43	0	.	0	.	5	16
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	47	0	.	8	92	7	35	0	.	0	.	0	.	0	.	8	93	5	95	0	.	0	.	0	.	0	.	5	37	0	.	0	.	9	42	0	.	0	.	6	20
	totale	3	38	0	.	6	59	2	25	4	42	3	34	0	.	7	43	4	17	5	36	3	52	1	53	1	98	2	69	5	27	2	61	6	43	1	75	6	47	7	15	4	57	1	35	4	22	1	98	2	34	4	7
fessura larga	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	.
	0-50 anni fa	0	70	0	.	0	.	0	58	0	.	0	70	0	.	2	71	1	33	1	77	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	99	2	61	4	32	1	99	1	61	1	42	0	.	0	.	1	16
	51-100 anni fa	5	86	0	.	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	1	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	96	0	.	3	92	0	.	0	.	4	27	0	.	3	68	2	65	0	.	0	.	2	21
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	3	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	95	0	.	0	.	8	93	0	.	1	60	0	.	13	62	4	50	0	.	0	.	2	25
	totale	0	57	0	.	0	.	0	48	0	.	0	70	0	.	2	71	1	24	1	77	0	100	0	.	0	.	0	.	1	61	0	.	0	99	1	70	2	61	4	20	0	99	1	39	2	29	0	.	0	.	1	11
legno morto nella chioma	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	98	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	98	0
	0-50 anni fa	24	21	102	44	95	45	54	12	32	32	65	27	10	93	12	37	43	14	27	29	73	22	42	33	85	57	86	40	49	23	54	31	29	34	42	24	57	28	36	16	43	35	47	19	38	16	37	43	40	30	46	5
	51-100 anni fa	0	.	58	31	20	0	29	26	50	14	90	43	0	.	150	77	40	22	52	75	64	53	26	67	50	0	17	78	58	38	50	0	61	51	42	46	0	.	51	15	69	64	54	36	58	25	0	.	0	.	49	9
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	100	0	0	.	32	28	0	.	49	89	0	.	32	56	70	20	0	.	0	.	0	.	141	73	93	46	52	42	0	.	0	.	17	62	0	.	33	29	29	66	37	65	97	51	0	.	0	.	56	17
	totale	23	21	94	36	93	44	51	12	32	30	66	24	10	93	23	42	47	10	28	28	72	22	41	32	91	46	74	34	50	20	54	31	31	31	39	21	56	28	41	10	47	30	47	17	51	16	37	43	39	30	48	4
cancro o tumore	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	.
	0-50 anni fa	3	31	11	58	12	50	8	16	2	52	6	28	0	.	13	35	10	19	11	47	9	22	4	36	8	57	14	36	8	24	2	55	10	30	6	46	4	39	33	22	26	39	9	18	9	19	8	56	4	25	9	7
	51-100 anni fa	0	.	6	84	0	.	19	34	10	71	19	47	0	.	45	77	10	24	0	.	5	86	0	.	20	0	13	59	20	58	50	0	72	80	24	41	0	.	55	16	12	96	10	64	9	29	0	.	0	.	26	12
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	42	0	0	.	5	43	0	.	5	88	0	.	42	61	17	26	0	.	29	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	0	11	64	0	.	36	18	54	60	48	63	21	52	0	.	0	.	22	14
	totale	3	31	12	44	12	50	9	14	3	46	7	24	0	.	19	30	11	13	11	47	10	21	4	36	7	51	12	31	8	23	3	53	15	35	9	30	4	39	43	11	26	31	10	17	10	18	8	56	4	25	13	5
corpo fruttifero di fungini perenni	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	.
	0-50 anni fa	1	57	0	.	2	68	0	46	0	.	1	99	0	.	0	.	1	49	0	.	1	76	0	99	3	97	0	.	1	73	0	.	0	70	1	77	0	99	1	58	0	.	0	100	0	62	0	.	0	70	1	19
	51-100 anni fa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	84	1	77	0	.	11	90	0	.	0	.	2	95	0	.	0	.	12	64	0	.	20	0	1	59	0	.	2	70	0	70	0	.	0	.	1	28
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	1	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	75	0	.	0	.	0	99	0	.	0	.	1	44
	totale	0	57	0	.	2	68	0	43	0	.	1	99	0	.	0	99	1	38	0	.	1	60	0	99	2	98	0	99	1	73	0	.	1	55	1	77	1	71	1	38	0	.	0	59	0	44	0	.	0	70	1	15
corpo fruttifero di funghi effimeri	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	.
	0-50 anni fa	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	1	99	0	.	0	.	6	97	0	.	0	100	1	99	1	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	70	0	34
	51-100 anni fa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	76	0	.	0	.	0	63
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	0	.	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	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	1	99	0	.	0	.	6	82	0	.	0	100	1	99	1	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	76	0	.	0	70	0	30
muschi >10%	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	.
	0-50 anni fa	89	11	10	82	41	36	82	8	55	17	84	14	152	38	79	25	16	22	117	12	100	11	95	18	178	46	66	25	67	13	85	17	88	15	74	22	73	16	42	21	50	39	83	9	31	18	58	26	78	11	68	3
	51-100 anni fa	151	23	0	.	0	.	86	25	25	71	136	39	0	.	100	84	39	43	176	30	92	85	372	40	20	0	69	45	111	35	320	0	179	41	77	69	20	0	67	21	55	54	259	23	31	26	0	.	90	0	75	10
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	140	0	0	.	0	.	39	51	0	.	115	54	0	.	55	57	31	32	200	0	19	73	0	.	0	.	12	63	23	71	0	.	140	0	58	62	0	.	30	32	34	91	90	42	36	36	0	.	0	.	36	15
	totale	91	11	8	83	40	36	80	7	54	17	89	13	152	38	77	22	23	18	120	12	99	11	101	17	143	46	60	22	68	12	92	17	95	14	73	21	73	16	49	14	49	31	102	10	31	14	58	26	78	11	66	3
licheni >10%	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	.
	0-50 anni fa	3	54	0	.	0	.	35	14	6	63	27	23	11	67	37	31	118	9	16	40	12	43	93	17	55	52	112	42	21	29	1	99	7	40	25	31	0	.	54	21	81	29	85	10	132	10	4	98	4	42	54	4
	51-100 anni fa	0	.	7	77	0	.	68	24	0	.	219	69	0	.	210	49	185	13	5	87	52	33	26	67	0	.	107	34	106	48	0	.	0	.	45	60	0	.	66	18	115	68	72	34	155	17	0	.	0	.	109	8
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	0	.	0	.	131	32	0	.	101	51	0	.	20	59	205	14	0	.	0	.	0	.	786	60	205	42	151	43	0	.	0	.	34	62	0	.	107	20	37	58	66	66	197	24	0	.	0	.	154	10
	totale	3	54	1	97	0	.	42	12	6	63	44	31	11	67	45	29	143	6	16	39	13	38	91	17	164	62	122	28	38	23	1	99	7	40	28	26	0	.	71	11	83	28	84	10	146	8	4	98	4	42	70	4
edera >10%	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	.
	0-50 anni fa	24	31	0	.	7	72	6	18	23	38	18	33	47	51	1	99	0	58	38	28	15	36	4	45	16	97	10	87	14	25	14	43	14	28	17	49	43	21	11	36	9	93	11	21	1	39	12	48	31	20	12	7
	51-100 anni fa	51	77	0	.	0	.	1	99	10	71	2	95	0	.	0	.	0	.	34	85	0	.	26	67	60	0	0	.	5	96	0	.	28	48	0	.	0	.	9	37	8	97	45	30	6	55	0	.	0	.	8	19
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	61	0	.	0	.	4	69	0	.	0	.	1	47
	totale	25	29	0	.	7	72	5	18	22	37	16	32	47	51	1	99	0	70	38	27	14	36	4	40	16	80	7	87	12	24	14	43	15	26	13	49	42	21	8	25	8	76	14	18	3	33	12	48	30	20	10	7
colata di resina	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	164	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	164	0
	0-50 anni fa	17	24	30	31	19	31	30	10	6	51	40	23	7	93	32	22	64	8	9	24	27	16	20	21	32	53	50	25	22	17	18	34	13	40	30	29	27	26	17	21	65	21	21	13	47	12	36	35	16	20	32	4
	51-100 anni fa	0	.	93	38	0	.	39	22	0	.	43	63	0	.	117	64	57	15	5	87	27	69	0	.	0	.	39	28	31	33	0	.	0	.	25	51	0	.	21	22	40	37	21	32	55	15	0	.	0	.	37	8
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	0	.	42	0	0	.	49	30	0	.	43	44	0	.	112	63	61	18	0	.	24	73	0	.	40	20	46	69	26	33	0	.	0	.	15	63	0	.	24	32	41	46	4	88	74	20	0	.	0	.	47	11
	totale	17	24	42	26	19	31	32	9	6	52	40	21	7	93	47	27	62	6	9	24	27	15	19	21	31	43	48	20	23	14	17	34	12	41	28	25	26	26	20	14	57	18	21	12	53	9	36	35	16	20	34	3
altri microhabitat	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	107	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	107	0
	0-50 anni fa	151	9	90	24	133	18	181	4	185	11	177	9	190	31	184	15	187	6	202	9	178	7	206	9	345	26	267	19	171	8	141	15	172	10	167	13	156	10	274	7	227	14	225	5	224	7	117	20	154	7	192	2
	51-100 anni fa	217	32	108	48	100	0	262	15	280	43	468	26	0	.	334	20	281	9	357	24	156	39	429	25	390	0	262	20	294	19	400	0	412	20	234	24	40	0	398	7	273	35	412	14	259	10	0	.	90	0	320	4
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	140	0	50	0	0	.	234	20	0	.	261	32	0	.	176	27	290	10	200	0	212	73	0	.	800	58	314	29	284	25	0	.	310	0	173	30	0	.	317	11	225	37	214	29	290	16	0	.	0	.	288	6
	totale	153	8	91	21	131	18	189	4	189	11	202	9	190	31	192	13	220	5	209	9	178	7	211	9	416	27	272	14	191	8	148	15	190	10	177	11	155	10	333	5	236	13	244	5	241	5	117	20	153	7	218	2
totale	nessuna indicazione	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	0-50 anni fa	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	51-100 anni fa	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	>100 anni fa o mai nessuna gestione	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 1413828. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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