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 ("±").

top

2. Qual è lo scopo dell'errore standard?

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

La sicurezza statistica è del

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

Esempio 2: Calcolo degli intervalli di confidenza

IFN5
volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

			1^o passo	2^o passo

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

top

3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

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

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

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

Caso 2

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

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

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

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

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

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

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

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

top

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

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

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

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

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

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

È lecito attendersi errori standard elevati se

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

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

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

top

5. Due tipi di variazione?

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

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

top

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

I risultati sono

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

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

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

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

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

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

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

top

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

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

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

top

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

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

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

top

9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

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

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

top

IFN5
numero di fusti
specie arborea (56 classi)
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
	circondario forestale (2024)
	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
specie arborea (56 classi)	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
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	.
Abies alba	341	69	20	74	167	70	511	34	283	39	929	39	1672	24	4634	14	4359	17	2788	18	43	61	97	55	618	35	0	.	347	53	170	48	1135	39	575	41	34	100	238	42	194	49	187	38	81	68	582	34	0	0	3876	16	1518	30	2754	28	1772	25	273	49	650	35	826	50	414	41	1471	31	231	38	344	52	827	36	351	34	36	66	429	32	421	47	592	24	142	60	795	48	193	54	94	49	552	48	708	43	417	37	341	37	468	46	494	50	267	64	6	100	325	52	195	100	0	.	0	.	8	100	298	64	143	71	251	50	961	35	26	100	473	47	468	40	217	53	965	40	199	47	83	100	744	29	185	82	417	62	368	39	476	47	783	33	295	42	225	76	205	48	179	81	88	60	213	82	491	44	828	30	488	44	41	63	195	56	420	30	338	33	48	73	8	100	87	78	0	.	53003	4
Larix decidua, Larix kaempferi	88	68	34	63	194	83	33	82	0	.	0	.	157	41	0	.	27	80	0	.	0	.	0	.	14	71	0	.	0	.	48	100	0	.	72	91	0	.	7	100	627	51	349	36	369	50	2488	21	4729	13	7	100	33	100	24	77	15	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	52	100	7	100	98	100	319	60	8	100	0	.	31	64	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	14	100	50	100	24	100	137	100	353	35	929	41	920	41	548	46	0	.	29	61	2813	23	666	37	354	61	0	.	0	.	0	.	367	51	0	.	74	100	0	.	90	100	0	.	86	100	0	.	0	.	0	.	0	.	22	74	0	.	7	100	0	.	411	100	5758	15	2325	18	1504	41	7	100	7	100	7	100	78	79	0	.	14	71	7	100	47	55	0	.	27496	6
Picea abies	496	47	999	35	636	49	548	44	1649	30	1493	29	15605	10	4043	16	5373	17	2287	20	285	83	313	58	172	37	0	.	438	49	3038	30	2478	29	1765	35	52	74	2826	25	7410	15	4674	21	7752	15	12669	12	8329	15	1106	22	1124	35	2356	25	3918	21	331	67	1554	29	367	40	493	41	929	27	1950	44	2979	29	2991	30	1452	34	1851	35	2600	26	721	35	1853	23	1090	33	485	39	360	68	736	64	172	45	1515	27	2298	28	886	30	1166	35	794	36	607	44	1232	33	3755	34	1603	26	194	100	15	71	8	100	732	39	224	53	1105	42	1131	36	1571	36	2268	30	1146	33	1351	27	1718	39	681	43	75	66	1481	40	413	62	196	52	2283	21	646	45	771	40	845	37	242	63	349	60	16	70	142	61	5988	16	6687	19	6707	15	663	39	491	41	547	46	1351	35	1304	36	131	68	596	74	505	38	0	.	175176	3
Pinus cembra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	128	67	0	.	145	100	556	39	3141	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	957	29	701	36	202	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5889	15
Pinus mugo subsp. uncinata	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	215	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	189	79	0	.	0	.	160	57	2287	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	100	472	100	58	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	267	66	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	206	79	0	.	64	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	198	84	65	71	201	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4500	21
Pinus mugo subsp. mugo	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	364	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	163	90	35	100	0	.	123	76	376	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	87	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	87	100	35	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1396	25
Pinus nigra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	53
Pinus strobus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	30	64	0	.	38	100	0	.	0	.	0	.	0	.	39	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	170	40
Pinus sylvestris	63	100	26	74	7	100	20	100	0	.	0	.	126	77	118	89	228	56	468	52	15	100	62	64	143	46	0	.	7	100	23	77	0	.	95	65	59	100	0	.	373	73	342	40	72	76	693	51	686	36	155	46	7	100	144	54	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	48	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	179	80	0	.	17	100	203	43	47	65	75	57	103	83	98	63	0	.	0	.	0	.	37	61	48	74	64	61	0	.	35	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	24	100	201	65	0	0	0	.	0	.	0	.	7	100	7	100	0	.	14	100	0	.	24	77	0	.	13	100	0	.	0	.	54	100	0	.	2404	35	894	33	907	42	0	.	24	100	105	48	34	53	165	62	85	54	27	79	13	100	0	.	9957	12
Pseudotsuga menziesii	0	.	0	.	20	100	102	71	0	.	0	.	0	.	0	.	260	32	0	.	0	.	0	.	0	.	98	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	71	66	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56	100	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	795	22
Taxus baccata	17	100	0	.	0	.	35	100	0	.	54	74	0	.	0	.	0	.	35	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	74	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	20	100	59	76	46	100	39	71	0	.	0	.	34	100	17	100	144	69	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	213	70	0	.	51	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	52	58	264	86	50	74	0	.	0	.	0	.	0	.	1338	24
altre conifere	14	100	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	76
Acer campestre	42	72	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	7	100	17	100	44	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	37	100	18	100	0	.	0	.	0	.	109	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	17	100	0	.	81	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	58	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	24	77	17	100	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	63	76	162	81	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	932	21
Acer opalus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	163	78	274	63	0	.	0	.	0	.	66	69	0	.	34	70	0	.	68	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	131	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	865	28
Acer platanoides	33	65	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	78	60	38	81	17	100	80	78	181	69	17	100	86	72	0	.	0	.	0	.	56	73	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	33	100	7	100	0	.	48	74	34	100	0	0	0	.	26	78	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	7	100	31	50	77	100	65	72	0	.	41	100	0	.	0	.	7	100	38	100	66	63	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	54	100	42	100	7	100	19	100	0	.	41	84	85	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	138	68	0	.	89	100	41	72	0	.	17	100	7	100	0	.	0	.	0	.	1695	16
Acer pseudoplatanus	577	32	249	34	54	52	94	41	28	79	530	42	2090	21	684	25	705	26	922	24	120	80	180	46	291	40	0	.	45	75	141	48	596	36	169	57	20	100	821	31	190	43	205	56	133	70	340	50	19	100	700	26	331	32	119	46	483	29	283	85	315	34	269	79	292	59	53	54	255	33	26	74	516	67	304	35	262	61	407	40	217	53	693	28	173	56	293	42	295	49	144	44	579	47	289	36	281	45	250	84	401	45	172	48	332	40	196	91	427	77	25	100	264	65	46	100	213	84	179	39	133	62	70	50	333	44	70	53	35	71	367	58	452	53	426	47	109	73	17	100	224	42	0	.	76	100	111	52	77	46	121	47	245	56	93	85	0	.	0	.	386	83	127	87	179	76	1162	35	149	53	121	53	190	41	448	33	229	48	438	58	83	53	359	53	0	.	26119	5
Aesculus hippocastanum	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100
Alnus glutinosa	76	75	41	100	57	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	141	50	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	187	100	0	.	66	100	117	100	35	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	150	100	0	.	0	0	22	100	0	.	81	71	167	84	17	100	0	.	75	100	0	.	0	.	128	100	0	0	0	.	92	60	133	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	14	100	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	42	100	97	100	0	.	41	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	100	117	100	7	100	0	.	0	.	26	79	141	73	0	.	2205	19
Alnus incana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69	100	645	57	17	100	7	100	37	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	50	76	122	100	69	100	0	.	73	71	17	100	250	87	1019	53	176	73	863	65	51	100	63	75	30	100	209	85	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	47	100	15	100	0	.	0	.	88	100	232	93	0	.	28	100	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	78	100	226	76	332	71	153	89	0	.	0	.	184	69	0	.	65	79	72	100	0	.	0	.	168	87	20	100	36	100	0	0	583	75	0	.	0	.	0	.	171	92	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	297	71	0	.	340	67	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6954	17
Alnus viridis	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	100
Betula pendula	19	100	59	57	0	.	34	100	0	.	59	79	407	70	17	100	102	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	54	73	0	.	71	100	0	.	0	.	17	100	11	100	382	40	634	45	367	75	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	17	100	0	.	25	100	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	9	100	98	100	17	100	643	82	513	64	87	73	836	39	1216	40	219	37	1251	37	414	33	649	35	51	100	0	.	36	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	502	39	719	40	162	48	0	.	0	.	68	77	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	9869	12
Betula pubescens	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	100	49
Carpinus betulus	37	71	109	53	142	58	68	61	0	.	0	.	0	.	0	.	117	55	0	.	186	51	17	100	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	69	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	280	50	17	100	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	35	71	17	100	0	.	112	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	74	85	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	223	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	64	50	123	62	67	61	0	.	2057	16
Castanea sativa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	699	58	42	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	131	100	770	49	627	59	1586	42	648	35	1975	30	623	49	381	50	2994	32	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	183	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10739	13
Fagus sylvatica	1241	22	817	33	545	33	1556	25	235	51	400	36	3016	22	3578	15	4242	14	4455	17	399	46	1068	33	1566	30	0	.	265	48	642	40	1548	31	1003	32	0	.	873	27	698	36	936	32	35	60	1234	34	0	.	3439	18	1184	25	977	32	1651	26	269	41	403	33	411	34	474	45	423	40	909	42	149	62	1368	30	697	31	940	42	1734	32	1323	37	1703	25	2288	22	1622	29	1222	31	702	32	1356	27	978	29	287	44	671	32	514	29	237	34	829	31	0	.	213	63	0	.	1979	36	1779	33	1581	34	2637	29	2713	32	875	42	913	40	8	100	319	51	617	38	249	45	498	49	486	40	129	94	1198	30	176	65	280	42	613	29	360	35	729	30	1031	50	397	43	269	50	239	68	168	83	0	.	286	60	2027	30	224	40	406	43	452	35	900	28	1222	33	496	51	406	37	565	30	0	.	86553	3
Fraxinus excelsior	439	38	212	44	120	77	43	62	0	.	235	47	356	50	434	37	541	23	370	48	133	74	152	53	116	46	0	.	144	66	264	65	712	35	191	38	34	100	311	37	75	85	53	58	580	56	347	42	0	.	612	29	249	49	113	51	132	50	164	48	25	76	17	100	17	100	19	100	521	67	0	.	166	56	418	45	202	48	270	56	105	60	463	40	214	43	86	44	82	50	239	52	133	53	447	48	142	84	92	57	283	32	187	49	215	41	65	100	366	100	47	73	159	50	38	71	358	44	461	48	48	71	316	45	189	60	255	58	0	.	166	46	295	43	212	71	309	60	164	57	14	70	17	100	96	82	39	100	34	71	153	85	143	60	64	53	24	77	0	.	38	84	501	45	483	55	523	38	101	73	178	36	30	64	194	45	191	49	144	65	60	48	51	55	0	.	18003	6
Fraxinus ornus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	178	100	120	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	298	72
Ilex aquifolium	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	71	0	.	402	57	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	659	37
Juglans regia	0	.	0	0	17	100	0	.	0	.	0	.	18	100	34	100	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	101	61	37	100	0	.	0	.	36	100	0	.	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	448	26
Laburnum anagyroides	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	29	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	138	43
Malus sylvestris	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100
Ostrya carpinifolia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	546	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	499	70	1473	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2518	36
Populus alba, Populus x canescens	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	62	100	0	.	0	.	79	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	141	71
Populus nigra s.l.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	111	42
Populus (altr)	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	61
Populus tremula	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	67	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	21	100	0	0	38	71	85	79	8	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	7	100	0	.	0	.	25	77	0	.	0	.	0	.	0	.	52	100	17	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	35	71	272	51	95	68	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	862	23
Prunus avium	53	74	33	70	24	77	0	.	0	.	0	.	187	47	24	77	272	37	53	58	0	.	0	.	25	100	0	.	35	100	0	.	57	58	37	71	0	.	52	58	35	100	17	100	0	.	49	100	97	100	34	71	33	100	18	100	43	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	42	72	22	77	21	100	46	72	0	.	51	75	0	.	57	89	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	7	100	43	72	0	.	101	54	79	92	7	100	0	.	123	39	0	.	0	0	112	53	18	100	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	53	73	17	100	0	.	17	100	35	70	0	0	0	0	0	.	0	.	7	100	246	79	108	53	116	58	35	100	7	100	50	72	0	.	17	100	0	.	20	74	0	.	0	.	2674	13
Prunus padus	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	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	.	103	94	33	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	363	39
Pyrus communis, Pyrus pyraster	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	100
Quercus cerris	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	22	100	80	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	46
Quercus petraea	58	78	26	78	0	.	31	64	0	.	0	.	32	83	0	0	148	55	0	.	0	.	0	.	156	64	0	.	0	.	0	.	0	.	78	100	222	66	0	.	0	.	35	100	0	.	77	100	55	100	28	61	0	.	27	100	0	.	224	97	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	35	100	21	100	0	.	140	45	0	.	17	100	0	.	293	76	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	42	100	0	.	0	.	0	.	142	50	86	82	452	46	387	98	189	50	193	63	20	100	0	.	41	100	102	67	106	100	0	.	0	.	0	.	55	88	27	100	61	61	0	.	537	66	7	100	7	100	485	59	0	.	14	100	0	.	0	.	18	100	315	66	0	.	7	100	7	100	0	.	27	80	44	54	47	63	55	66	0	.	5223	15
Quercus pubescens	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	186	44	198	100	11	100	32	70	36	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	390	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	211	66	531	49	52	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1701	32
Quercus robur	26	74	14	71	0	.	66	71	0	.	0	.	44	100	29	80	251	33	0	.	21	100	49	100	17	100	0	.	7	100	13	100	79	61	80	57	45	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	136	53	34	71	42	83	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	9	100	8	100	0	.	9	100	0	.	52	100	7	100	0	.	24	76	0	.	6	100	0	.	0	.	101	53	115	60	58	41	0	.	0	.	0	.	0	.	15	71	47	62	0	0	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	92	17	100	0	.	26	73	0	.	0	.	61	100	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	24	77	0	.	0	.	16	100	7	100	0	.	13	71	31	79	0	.	87	77	26	79	0	.	0	.	1878	13
Quercus rubra	121	94	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	148	79
Robinia pseudoacacia	0	.	52	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	100	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	311	75	0	.	0	.	0	0	480	65	0	.	219	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	35	100	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1215	36
Salix (altri)	0	0	137	77	0	.	17	100	0	.	8	100	15	71	35	100	247	82	56	58	0	.	17	100	0	.	0	.	15	100	102	71	201	86	112	62	0	.	0	.	81	74	0	.	291	51	225	54	66	79	37	100	42	72	0	.	61	77	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	15	100	0	0	22	100	0	.	0	.	35	71	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	20	100	78	52	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	13	100	89	60	8	100	36	71	56	88	16	100	54	100	36	71	0	.	72	79	0	.	0	.	17	100	74	100	35	100	91	80	15	100	0	.	70	70	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	52	174	68	242	50	0	.	0	.	7	100	78	100	0	.	17	100	37	100	39	100	0	.	3351	14
Sorbus aria	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	125	44	22	100	0	.	312	40	0	.	41	72	51	74	0	.	0	.	0	.	30	100	15	100	0	.	195	84	0	0	37	100	59	76	21	100	17	100	259	58	33	100	0	.	0	.	0	.	54	58	0	.	17	100	70	70	0	.	0	.	87	82	0	.	0	.	106	100	21	100	0	.	7	100	34	100	35	70	17	100	0	0	31	100	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	99	84	106	100	52	58	187	41	58	58	92	65	208	63	34	71	75	60	53	75	18	100	55	74	0	.	35	100	55	100	73	77	0	.	183	100	0	.	17	100	17	100	17	100	36	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	55	212	44	178	49	0	.	86	82	17	100	69	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3889	12
Sorbus aucuparia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	823	34	0	0	0	.	36	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	216	69	18	100	53	74	68	60	54	75	19	100	15	100	0	.	114	54	0	.	116	74	0	.	0	.	19	100	33	71	44	100	0	.	18	100	0	.	51	76	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	58	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	65	79	138	49	0	0	0	0	18	100	0	.	115	86	51	100	0	.	45	100	0	.	18	100	63	100	17	100	0	0	92	82	0	.	0	.	170	60	0	.	19	100	0	.	69	100	0	.	0	0	0	.	125	84	121	48	246	60	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3185	14
Sorbus torminalis	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	100	0	.	0	.	0	.	48	54
Tilia cordata	69	79	147	52	7	100	0	.	0	.	19	100	257	53	17	100	182	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	78	71	0	.	0	.	448	49	0	.	112	53	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	201	93	8	100	40	100	0	.	0	.	17	100	0	.	28	100	0	.	0	.	19	100	69	100	0	.	0	.	0	.	54	100	71	100	176	66	515	46	92	61	187	96	187	70	18	100	8	100	37	100	81	100	18	100	0	.	0	.	86	100	0	0	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	135	79	0	.	19	100	0	.	18	100	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	83	91	0	.	0	.	17	100	33	100	0	.	3627	15
Tilia platyphyllos	139	61	20	100	0	.	52	100	0	.	0	.	15	100	110	73	46	100	14	71	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	55	81	0	.	33	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69	100	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	61	89	23	75	0	.	34	82	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	39	71	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	205	74	53	75	173	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1252	21
Ulmus glabra	7	100	24	75	17	100	50	74	0	.	7	100	105	44	300	35	34	71	17	100	17	100	14	100	31	71	0	.	53	100	8	100	21	77	69	100	0	.	0	0	0	0	0	0	54	74	0	.	0	.	78	46	51	58	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	245	54	0	.	79	50	0	.	15	100	110	71	42	100	45	82	0	.	35	71	0	.	48	77	0	.	78	71	30	71	36	72	0	.	0	.	59	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	70	89	54	100	0	.	9	100	33	71	7	100	0	.	0	0	0	.	17	100	107	83	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	35	71	0	0	34	100	51	75	0	.	0	.	7	100	0	.	2250	13
Ulmus minor	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	100
altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	54	100	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	248	45
altre arbusti	18	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	140	81	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	98	100	0	.	0	.	15	100	55	100	173	45	35	100	54	74	75	100	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	121	62	18	100	53	100	18	100	339	47	96	73	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	125	100	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	54	74	37	100	41	100	0	.	0	.	0	.	52	74	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	1831	18
non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	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	4004	20	3039	23	2005	27	3354	20	2195	28	3803	24	26592	9	14143	10	17602	10	11983	13	1489	36	2068	31	3350	22	98	.	1373	33	4672	23	7054	19	4451	21	632	48	5501	18	10646	13	7275	16	11170	14	22539	10	21285	10	11387	12	5100	19	6724	19	8481	16	1609	31	3151	23	1962	35	1784	30	3074	22	4422	28	4048	27	6250	20	3346	25	3753	28	6806	18	3213	28	5545	18	4584	19	3558	25	2313	27	2639	28	3393	25	4698	21	3727	23	2657	25	3465	24	2533	26	2838	23	3015	28	8075	24	4126	21	6390	20	5207	22	9048	17	10089	15	5523	20	7789	18	3794	27	2589	32	3658	25	3648	23	3186	25	4435	28	2106	32	884	44	4451	23	1033	43	1687	41	3602	20	2630	26	2859	24	2748	30	1710	33	932	40	521	58	1264	47	18225	11	14574	13	16916	12	1710	29	1647	28	1954	27	4063	23	3631	22	1644	30	1502	36	1992	26	0	.	484244	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. 2278394. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

indietro