Scelta degli argomenti

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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IFN4
provvigione (legno del fusto)
specie arborea principale · diametro a petto d'uomo (10 classi)
suddivisione regionale: cantone
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
stato 2009/17
		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
specie arborea principale	diametro a petto d'uomo (10 classi)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	12-20 cm	272	29	73	37	76	33	1444	8	62	47	410	19	0	.	106	44	2204	8	214	31	412	16	256	33	79	43	354	22	464	15	82	37	101	34	253	23	249	37	394	14	168	21	739	13	947	10	50	39	337	21	9748	4
	21-30 cm	510	24	213	30	223	35	3087	8	57	44	1251	16	0	.	410	32	4562	7	339	25	701	16	504	20	223	34	737	20	1019	15	296	36	198	30	561	19	577	26	671	15	445	21	1707	12	2418	10	147	35	944	19	21798	3
	31-40 cm	695	21	458	25	537	26	5484	7	63	53	1827	15	0	.	556	29	6977	6	583	24	1215	16	754	20	270	36	737	17	1619	14	244	28	384	25	1058	17	601	25	904	16	772	21	2400	10	3293	9	112	48	1437	15	32979	3
	41-50 cm	710	18	456	27	728	26	7119	7	120	38	1962	14	0	.	876	19	8131	6	744	21	1737	14	1218	16	186	33	818	17	2057	13	455	31	666	23	1309	16	595	25	1084	16	787	21	3435	10	2966	9	206	40	1336	14	39700	2
	51-60 cm	803	24	385	33	855	25	7373	8	208	39	1534	16	0	.	638	21	6874	7	639	20	1548	18	1078	16	185	38	963	24	2254	14	313	27	563	30	1453	15	528	28	998	17	553	21	3371	10	2425	11	345	36	1341	17	37227	3
	61-70 cm	304	34	192	42	557	34	3722	10	91	62	723	24	0	.	411	27	3793	10	336	31	1056	19	699	23	78	53	394	25	1738	15	204	44	227	37	786	21	171	48	709	22	322	28	2094	13	1297	16	98	56	632	26	20632	4
	71-80 cm	188	48	58	100	108	63	2231	13	46	71	409	28	19	100	405	32	2380	13	258	35	366	33	263	35	15	100	256	32	959	22	51	71	109	50	547	31	173	49	460	24	483	37	937	20	1080	24	71	60	296	30	12168	6
	81-90 cm	124	51	0	.	0	.	916	21	65	71	128	51	0	.	49	58	1025	18	85	58	24	100	76	100	22	100	91	71	386	48	0	.	0	.	132	52	83	74	320	30	49	100	392	29	351	32	0	.	187	47	4505	9
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	236	45	0	.	27	100	0	.	133	45	174	47	0	.	31	100	0	.	0	.	119	79	158	52	0	.	0	.	0	.	0	.	127	52	25	100	103	75	27	100	0	.	43	100	1202	19
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	totale	3606	15	1834	25	3084	20	31716	5	712	26	8308	11	19	100	3677	17	36712	5	3237	15	7090	12	4848	12	1057	27	4510	14	10676	10	1646	21	2247	17	6158	12	2976	18	5882	11	3648	17	15198	7	14867	7	1028	26	6552	11	181288	2
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	12-20 cm	125	48	7	189	33	53	762	11	39	34	183	24	0	.	34	82	58	43	258	18	387	20	166	21	17	41	31	59	108	27	5	61	107	28	149	27	136	38	64	34	91	36	310	13	118	28	49	38	65	28	3303	6
	21-30 cm	119	34	30	62	81	47	1487	12	106	31	277	26	0	.	65	64	134	23	322	18	543	18	331	23	14	62	89	40	208	32	7	100	217	24	152	26	133	34	135	32	137	34	656	16	296	27	99	35	150	29	5787	5
	31-40 cm	245	27	105	54	167	35	2393	10	117	38	376	22	0	.	50	48	214	27	725	19	944	16	511	19	38	72	149	37	646	18	26	82	214	26	252	29	204	36	175	39	140	42	929	14	236	26	69	42	254	27	9180	5
	41-50 cm	386	25	174	35	359	33	3250	9	169	34	542	24	0	.	130	40	375	20	884	17	1260	16	838	15	61	65	159	34	960	17	28	58	327	27	427	23	161	35	225	27	147	44	1257	13	344	27	105	40	490	22	13058	4
	51-60 cm	359	28	123	37	410	36	3950	9	147	49	601	24	0	.	145	53	589	23	612	20	1102	16	956	19	65	100	116	38	1147	18	29	71	353	28	331	27	176	48	308	32	59	62	1630	14	294	31	124	41	509	25	14134	4
	61-70 cm	543	25	19	100	218	41	3025	12	96	53	472	31	0	.	17	100	234	32	374	28	955	19	738	21	40	71	153	54	493	26	19	100	245	34	306	29	147	65	129	38	51	59	885	22	104	59	36	100	564	23	9864	6
	71-80 cm	183	68	64	71	104	60	1346	18	20	100	172	47	0	.	50	71	250	34	153	42	365	30	413	29	0	.	119	55	534	29	0	.	108	60	230	36	56	71	182	45	28	100	452	26	94	46	67	72	226	34	5217	8
	81-90 cm	130	50	0	.	51	100	549	28	0	.	67	72	0	.	99	58	123	58	58	71	34	100	100	58	0	.	0	.	155	51	0	.	66	71	66	71	63	100	31	100	0	.	276	36	36	71	0	.	72	71	1976	14
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	12-20 cm	7	68	0	.	0	.	37	73	6	76	0	0	0	.	0	.	308	16	9	100	11	102	1	100	0	.	17	100	7	71	4	100	-7	102	8	66	2	72	7	66	9	50	19	100	272	23	0	.	5	71	723	13
	21-30 cm	36	54	2	100	0	.	113	42	25	45	3	397	12	71	0	.	439	18	28	68	23	79	8	100	0	.	30	86	41	57	52	72	41	53	19	62	38	71	39	52	61	48	44	56	578	18	0	.	29	53	1662	10
	31-40 cm	97	34	0	.	0	.	227	31	59	43	60	50	34	100	0	.	693	19	152	46	62	49	46	53	0	.	49	66	65	57	92	40	143	36	94	62	82	45	157	62	36	51	62	43	571	16	0	.	261	23	3041	8
	41-50 cm	101	38	20	100	10	100	358	36	181	30	97	61	15	71	0	.	648	16	107	53	37	60	49	74	0	.	22	71	68	39	91	53	183	25	17	80	140	37	97	53	64	50	96	35	320	21	0	.	319	23	3038	8
	51-60 cm	197	41	0	.	0	.	228	30	188	55	88	52	0	.	0	.	468	20	94	39	33	78	28	74	0	.	7	100	125	49	11	100	67	38	11	100	79	42	60	61	21	71	0	.	302	31	0	.	315	25	2321	10
	61-70 cm	94	60	0	.	0	.	132	43	0	.	47	58	0	.	0	.	209	33	80	59	0	.	17	100	0	.	11	100	39	71	0	.	25	72	0	.	52	58	10	100	0	.	0	.	39	58	0	.	101	52	856	16
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	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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larice	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	.
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	21-30 cm	39	49	3	100	0	.	29	69	0	.	6	100	0	.	0	.	760	13	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	41	51	12	76	0	.	0	.	33	59	526	16	0	.	63	47	853	12	0	.	4	100	2370	7
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	51-60 cm	112	39	0	.	17	100	48	52	0	.	15	100	0	.	0	.	2214	13	26	71	26	100	0	.	0	.	17	100	71	55	16	100	15	100	30	100	0	.	823	13	0	.	182	40	2290	11	16	100	115	47	6034	7
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	12-20 cm	7	57	4	100	1	100	27	42	0	.	0	.	0	.	1	100	41	31	0	2109	9	87	0	.	3	100	0	.	-10	205	0	.	0	3743	3	73	12	64	1	100	11	57	20	40	9	50	3	100	15	46	157	22
	21-30 cm	45	46	0	.	4	100	74	45	1	100	0	.	0	.	0	.	23	40	0	.	3	100	4	100	3	100	2	100	16	84	0	.	13	64	0	.	18	77	0	.	0	.	32	52	2	100	0	.	32	51	271	19
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	41-50 cm	19	71	0	.	0	.	60	79	57	73	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	14	100	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	72	60	0	.	0	.	0	.	256	32
	51-60 cm	8	100	0	.	0	.	0	.	40	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	77	0	.	0	.	0	.	54	100	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	51	82	0	.	0	.	0	.	214	41
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	12-20 cm	235	17	8	51	27	36	928	11	127	25	237	26	0	.	57	35	172	23	246	19	185	19	120	22	30	59	54	29	315	16	146	25	253	20	123	27	146	33	950	12	40	38	381	15	145	34	6	221	264	22	5192	4
	21-30 cm	674	20	32	79	110	41	2199	9	314	22	498	21	0	.	166	30	342	23	524	17	410	18	225	21	110	42	268	30	713	18	311	25	543	19	245	23	222	20	1410	13	172	35	1055	16	348	28	45	39	490	16	11425	4
	31-40 cm	915	19	95	34	128	34	2731	9	668	24	981	18	0	.	245	30	323	21	1190	16	672	23	527	21	159	37	299	32	1072	15	561	21	1256	14	335	25	302	25	1124	12	103	39	1573	12	180	24	75	47	771	15	16286	4
	41-50 cm	1285	14	78	44	321	38	3078	9	845	18	1018	18	0	.	325	27	295	34	1339	15	714	18	562	17	72	50	246	28	1209	16	530	22	1294	13	415	23	337	24	902	13	106	39	1897	12	116	35	126	54	911	14	18022	3
	51-60 cm	1138	17	37	76	185	43	2652	12	683	23	717	21	0	.	231	33	274	29	638	19	586	21	286	31	56	50	316	39	980	16	349	29	1229	16	347	30	401	26	611	17	65	69	1337	14	76	59	41	58	1148	15	14382	4
	61-70 cm	669	20	29	71	152	42	893	19	535	26	391	30	0	.	70	66	145	39	234	32	446	30	54	100	0	.	156	55	364	32	138	51	494	28	177	45	128	39	304	25	32	73	468	22	28	71	62	63	644	21	6612	7
	71-80 cm	352	31	0	.	28	100	491	31	234	41	152	42	0	.	0	.	81	63	85	59	114	54	65	58	0	.	0	.	205	36	21	100	211	41	108	74	49	74	161	38	20	100	285	37	12	100	0	.	278	32	2955	11
	81-90 cm	84	58	0	.	0	.	137	52	0	0	0	.	0	.	0	.	15	100	47	71	0	.	0	.	0	.	0	.	111	59	0	.	130	50	41	100	41	100	54	60	25	100	0	.	21	100	0	.	291	44	997	20
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	totale	5384	11	279	34	953	30	13130	7	3406	15	4022	14	0	.	1093	22	1672	18	4303	12	3126	14	1840	14	427	30	1339	26	4968	11	2057	16	5447	10	1815	18	1626	17	5757	10	563	33	6995	9	926	21	355	37	4848	11	76329	2
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	12-20 cm	126	29	26	115	18	83	357	14	51	29	85	25	2	100	46	32	78	31	88	25	48	26	58	40	14	44	51	50	78	24	15	46	70	32	109	26	100	33	129	22	21	49	290	15	126	19	8	61	126	36	2120	6
	21-30 cm	145	24	37	72	66	47	577	14	114	30	211	26	7	100	127	38	121	40	164	27	211	25	95	40	44	42	151	50	318	23	39	48	85	32	121	30	166	41	111	30	62	43	411	18	133	28	4	100	309	24	3830	6
	31-40 cm	177	24	11	61	64	52	481	17	113	41	109	45	0	.	97	29	69	53	186	30	134	31	134	31	49	43	97	39	330	21	21	72	246	22	99	31	99	46	87	38	25	54	405	21	39	51	27	52	180	28	3279	7
	41-50 cm	144	31	0	.	9	88	377	17	67	53	61	43	0	.	98	37	36	54	148	29	61	47	82	33	6	100	13	75	207	22	6	100	145	31	62	46	84	43	26	92	32	50	124	28	45	53	47	41	124	29	2004	8
	51-60 cm	48	51	0	.	0	.	136	41	64	46	66	58	0	.	31	82	58	48	62	45	38	59	24	65	0	.	7	100	124	36	0	.	39	50	9	100	76	66	11	100	8	100	88	38	0	.	13	100	92	43	992	13
	61-70 cm	20	100	0	.	0	.	56	54	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	46	243	30
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	totale	660	16	73	75	156	47	2102	10	442	23	540	20	9	78	447	24	374	29	649	18	491	17	393	24	125	27	319	36	1132	15	81	42	585	18	400	22	525	28	365	21	147	32	1336	13	344	19	99	37	927	16	12721	4
frassino	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	106	34	3	71	8	62	132	21	35	39	102	50	1	100	34	47	118	25	91	33	57	28	23	43	11	69	14	73	108	27	22	76	54	55	81	40	42	42	203	21	21	42	132	19	119	39	7	69	133	35	1657	8
	21-30 cm	93	32	13	71	87	50	296	24	82	43	263	28	6	100	45	44	195	45	137	26	138	31	15	71	39	94	39	50	270	25	38	43	114	36	152	35	122	35	280	20	62	48	282	22	151	27	17	62	195	27	3132	7
	31-40 cm	251	26	18	60	100	42	351	21	109	38	325	31	9	100	22	77	58	38	242	21	176	39	15	76	104	73	6	100	416	23	28	61	152	35	65	56	182	27	267	24	31	69	438	22	81	37	31	59	265	22	3741	7
	41-50 cm	382	22	30	80	48	55	298	24	101	38	220	29	0	.	90	47	36	52	270	30	171	50	43	47	33	64	40	62	325	25	36	51	60	43	136	48	315	25	126	31	4	100	315	25	47	52	50	51	391	21	3568	7
	51-60 cm	155	32	21	100	25	71	201	29	89	52	225	32	0	.	35	65	7	100	156	33	189	65	0	.	54	80	0	.	102	46	9	100	73	42	53	71	201	35	58	61	0	.	167	31	7	123	55	51	304	29	2186	11
	61-70 cm	55	58	0	.	0	.	85	51	69	58	21	100	0	.	18	100	0	.	54	52	22	100	0	.	36	71	0	.	21	100	21	100	0	.	48	71	62	58	44	71	0	.	209	53	0	.	40	100	130	41	936	18
	71-80 cm	86	59	0	.	0	.	117	66	0	.	36	100	0	.	0	.	18	100	37	71	0	.	0	.	0	.	0	.	115	50	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	0	.	79	58	0	.	0	.	27	100	544	24
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	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	34	100
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quercia	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	32	41	0	.	0	.	5	52	15	60	1	100	21	64	0	.	14	43	2	100	3	100	16	57	0	.	0	.	5	72	1	100	23	47	1	100	2	73	117	26	1	100	119	29	72	26	0	.	21	52	468	12
	21-30 cm	128	34	0	.	0	.	68	34	48	63	25	46	57	57	0	.	29	55	21	74	11	72	25	65	3	100	0	.	15	71	51	45	43	43	0	.	27	46	220	24	5	100	379	26	68	29	0	.	25	51	1250	11
	31-40 cm	119	39	0	.	0	.	157	30	69	48	35	42	93	43	0	.	37	58	36	56	27	60	17	60	0	.	0	.	37	75	40	53	46	45	-17	100	94	32	272	20	15	74	317	27	42	52	6	100	39	42	1481	10
	41-50 cm	139	31	0	.	0	.	180	37	30	88	35	61	141	49	0	.	71	50	122	40	58	56	41	76	0	.	0	.	76	50	75	50	66	51	0	.	96	45	180	33	17	73	293	24	27	47	0	.	146	29	1794	10
	51-60 cm	81	48	0	.	13	100	238	28	87	51	64	60	65	71	0	.	63	53	50	66	116	59	8	100	0	.	19	100	0	.	26	73	65	67	10	100	116	41	66	41	0	.	237	40	17	74	0	.	160	32	1501	13
	61-70 cm	162	38	0	.	0	.	69	51	42	71	27	71	20	100	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	40	100	125	71	72	58	0	.	40	71	28	65	0	.	63	50	17	100	22	100	128	45	870	18
	71-80 cm	216	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	73	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	47	71	0	.	0	.	58	71	16	100	16	100	110	77	0	.	0	.	0	.	512	27
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	29	100	41	100	55	72	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	27	100	0	.	41	100	37	100	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	77	58	378	28
	91-100 cm	26	100	0	.	0	.	0	.	45	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	165	65
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	totale	937	20	0	.	13	100	745	19	379	39	242	32	396	42	0	.	233	40	263	34	232	41	106	58	3	100	19	100	217	52	391	36	315	26	34	75	564	37	900	16	54	54	1584	18	242	24	28	81	628	20	8524	7
castagno	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	30	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	637	16	0	.	4	79	15	76	0	.	0	.	687	15
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	147	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1109	13	0	.	7	100	15	64	0	.	0	.	1278	12
	31-40 cm	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	881	15	0	.	13	100	23	64	0	.	0	.	988	14
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	565	16	0	.	13	76	9	73	0	.	0	.	620	14
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	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	250	25	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	260	24
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	175	34	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	192	33
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	55
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altre latifoglie	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	183	24	3	78	21	46	361	12	34	47	75	40	21	51	42	39	654	16	78	24	41	42	39	27	14	50	47	37	131	23	19	40	75	28	65	48	97	35	1158	9	99	40	279	16	502	13	0	0	89	26	4127	5
	21-30 cm	234	26	1	459	9	74	339	19	82	29	96	42	11	71	42	47	445	17	81	29	37	42	23	46	21	77	55	40	128	33	5	100	119	34	97	35	101	39	1293	11	40	42	269	22	465	16	5	100	136	23	4133	6
	31-40 cm	201	34	0	0	9	100	231	23	65	34	39	44	4	100	5	100	350	20	140	28	45	42	26	73	33	71	6	100	87	31	10	72	42	47	37	42	186	43	920	13	21	52	224	27	216	29	16	78	148	33	3060	7
	41-50 cm	99	51	0	.	0	.	145	31	19	61	24	78	0	.	33	70	132	29	81	37	42	85	15	72	14	100	0	.	77	39	0	.	47	41	13	74	91	47	414	19	10	100	205	34	24	125	0	.	132	33	1619	10
	51-60 cm	79	69	0	.	20	71	161	55	10	100	90	71	0	.	8	100	34	59	11	100	11	100	0	.	10	100	0	.	36	60	0	0	39	72	6	100	21	71	95	38	12	100	273	50	79	46	0	.	51	62	1048	19
	61-70 cm	102	45	0	.	0	.	19	100	10	100	39	72	0	.	20	100	20	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	0	.	0	.	0	0	20	100	69	62	0	.	63	78	0	.	0	.	34	71	436	24
	71-80 cm	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	64	71	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	82	0	.	33	73	22	100	0	.	0	.	228	36
	81-90 cm	84	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	0	.	0	.	124	58
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	79	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	100	46	100	0	.	0	.	167	60
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non determinabile	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	31-40 cm	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	12-20 cm	1096	13	124	37	185	26	4063	5	369	16	1104	13	45	49	320	22	4122	6	987	13	1156	11	679	15	167	28	577	16	1225	10	294	21	678	14	792	14	792	17	3873	5	463	17	2336	7	2803	7	123	28	1057	12	29431	2
	21-30 cm	2023	11	331	27	580	21	8267	5	829	15	2630	11	93	42	854	20	7470	5	1616	11	2082	11	1231	12	458	25	1381	16	2775	10	810	19	1373	13	1347	13	1438	15	5795	5	983	17	4904	8	5600	6	318	24	2314	10	57502	2
	31-40 cm	2820	11	692	24	1011	20	12171	5	1311	16	3771	10	141	45	980	21	10471	5	3253	10	3279	11	2031	12	652	24	1365	14	4372	9	1063	16	2496	11	1923	13	1780	14	5527	6	1156	17	6511	7	6389	6	336	27	3409	9	78911	2
	41-50 cm	3333	9	758	23	1500	20	14958	5	1598	14	3970	11	156	46	1552	16	12083	5	3695	10	4089	10	2848	11	374	26	1312	16	5171	9	1252	19	2809	11	2379	12	1827	15	4325	6	1171	18	7785	7	5998	7	535	26	3909	9	89388	1
	51-60 cm	2980	11	565	28	1526	22	14986	5	1515	17	3400	11	65	71	1088	18	10813	6	2288	11	3694	12	2380	12	370	32	1444	19	4893	10	753	22	2445	13	2250	13	1598	17	3534	8	719	20	7375	8	5609	7	594	27	4034	10	80919	2
	61-70 cm	1988	14	239	39	927	27	8116	7	843	21	1721	16	20	100	550	23	5613	8	1077	17	2633	14	1508	15	154	37	713	22	2847	13	524	31	1077	18	1343	17	636	24	1972	11	405	25	3892	10	2973	10	258	39	2403	13	44435	3
	71-80 cm	1072	21	122	60	260	38	4259	10	360	31	841	21	19	100	489	29	3413	10	567	24	941	21	766	22	15	100	375	29	1958	16	119	45	428	29	885	26	365	32	1392	13	547	33	1969	14	2162	15	154	43	826	18	24303	4
	81-90 cm	422	30	0	.	51	100	1764	15	106	58	251	36	0	.	162	40	1567	14	206	36	58	72	176	54	34	100	91	71	678	32	61	71	227	38	280	36	258	46	758	20	74	74	776	21	819	19	0	.	692	25	9509	6
	91-100 cm	58	71	0	.	0	.	528	32	45	100	98	59	0	.	133	45	529	27	72	71	31	100	172	62	0	.	119	79	158	52	0	.	37	100	59	72	95	100	262	34	62	72	178	53	320	32	0	.	121	59	3078	12
	>100 cm	122	58	0	.	0	.	292	43	60	100	38	100	0	.	158	54	786	34	39	100	0	.	126	100	0	.	43	100	57	73	0	.	0	.	58	71	242	100	1314	28	43	100	60	74	108	51	0	.	32	100	3579	16
	totale	15915	8	2832	22	6041	17	69403	4	7035	12	17824	8	539	39	6288	14	56866	4	13802	8	17964	8	11917	9	2223	21	7420	12	24134	7	4876	14	11570	9	11316	10	9031	11	28752	4	5622	14	35787	5	32783	5	2317	21	18797	7	421054	1

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. 1320186. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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