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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IFN5
provvigione (legno del fusto)
bosco di protezione contro valanghe (2022) · specie arborea principale
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: 1000 m³
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
bosco di protezione contro valanghe (2022)	specie arborea principale	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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all'interno	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	144	.	688	43	98	66	0	.	239	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	277	73	0	.	0	.	0	.	212	58	0	0	185	74	46	.	0	.	2	.	0	.	37	.	0	.	0	.	139	.	3	294	0	.	68	72	0	.	63	82	71	64	0	.	64	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	707	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	111	77	0	.	0	.	0	.	0	.	77	100	70	100	0	.	94	91	0	.	188	72	77	100	250	100	314	58	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	.	0	.	0	.	177	100	250	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4741	16
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	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	106	78	41	80	540	40	845	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	162	54	44	85	100	77	113	100	0	.	0	.	293	58	62	100	0	.	0	.	0	.	0	.	52	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1678	39	638	39	863	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5562	16
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	343	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	395	45	111	64	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	868	28
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	64
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	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	52	6	100	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	43	82	0	0	0	.	64	91	60	64	10	63	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	75	0	.	7	100	0	.	2	100	13	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	72	0	.	0	0	1	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	21	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	48	66	58	63	20	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	443	22
	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
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all'esterno	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	.
	abete rosso	351	37	495	37	866	42	904	38	2443	33	1922	31	13386	11	5310	15	4669	16	2598	18	45	81	292	58	431	49	0	.	775	46	2690	26	2549	25	2458	29	4	75	2626	27	6935	16	3958	20	6730	17	8309	13	5101	16	2170	24	1222	30	1925	24	3607	20	262	72	1458	27	516	46	547	40	1693	30	1526	37	1429	32	1950	28	1201	32	1695	35	1604	32	1942	34	3114	24	1388	28	904	43	294	44	271	54	359	50	1562	31	2371	26	1324	32	977	36	769	35	826	38	442	57	3075	40	902	38	54	100	82	71	30	100	413	54	212	63	612	37	494	39	1299	38	1312	31	677	37	1597	31	1206	32	918	39	137	62	1219	31	138	68	253	51	1994	22	855	38	782	40	732	40	166	65	300	47	10	100	425	68	3091	19	2932	20	4112	20	1039	37	754	37	694	37	1382	31	1858	29	84	94	439	50	578	38	0	.	152052	3
	abete bianco	249	72	40	96	144	60	965	34	609	41	1408	38	1593	29	6461	14	4822	17	2558	20	32	64	136	60	380	49	0	.	347	63	366	59	946	40	600	44	4	100	279	51	383	40	429	42	291	61	791	45	0	0	3705	21	1532	31	3202	20	1562	26	522	53	1129	36	555	35	596	42	1612	35	365	57	193	63	998	41	1019	37	31	100	646	45	768	47	1579	24	184	59	514	34	280	62	140	46	493	36	186	60	692	36	578	38	536	58	335	39	506	58	18	100	96	71	167	100	0	.	0	.	34	100	330	60	206	73	251	70	455	47	26	100	124	86	402	39	305	56	817	51	202	52	75	100	1034	35	200	84	325	50	380	52	472	47	619	32	458	47	259	69	498	53	70	100	200	68	162	93	364	49	689	41	398	44	140	61	265	53	1027	32	422	34	94	85	19	100	86	58	0	.	59982	4
	pino	26	100	21	71	21	100	74	100	0	.	0	.	310	75	109	60	449	35	339	63	45	85	66	69	186	45	0	.	21	100	45	71	0	.	265	67	67	100	0	.	186	51	576	34	98	71	620	39	833	31	348	40	18	100	229	58	0	.	50	100	29	100	0	.	0	.	44	100	4	100	176	100	0	.	41	100	0	.	58	60	0	.	0	.	330	39	100	63	97	53	4	71	119	51	69	83	8	100	0	.	85	68	117	77	202	66	0	.	0	.	89	79	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	40	100	215	62	0	0	0	.	0	.	0	.	30	71	9	100	0	.	20	100	0	.	23	71	0	.	29	100	0	.	0	.	69	100	0	.	766	34	367	31	267	45	0	.	25	100	236	46	92	60	192	42	153	49	86	73	56	100	0	.	9266	9
	larice	30	94	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	181	57	0	.	90	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	57	100	0	.	40	87	0	.	50	100	422	34	444	41	239	57	2057	18	4685	15	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	37	100	224	59	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	57	100	14	100	29	100	27	100	327	63	502	36	491	43	324	43	0	.	86	75	1362	25	489	37	594	56	0	.	0	.	0	.	189	50	0	.	20	100	0	.	66	100	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	57	73	0	.	21	100	0	.	68	100	3885	18	2051	23	779	27	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	178	54	0	.	20847	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	69	0	.	9	100	262	46	1125	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	257	30	223	43	76	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2007	15
	altre conifere	42	75	0	.	71	100	85	72	0	.	14	74	43	81	0	.	522	44	3	71	0	.	0	.	0	.	252	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	8	93	5	100	0	.	3	100	26	42	11	74	75	99	275	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	1	100	8	100	344	98	5	100	-19	104	7	79	0	.	66	100	11	100	6	100	40	77	0	.	5	100	0	.	4	100	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	100	1	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	10	100	0	.	0	.	56	100	27	62	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	6	100	4	100	2	77	0	.	0	.	18	71	47	71	9	81	0	.	0	.	0	.	0	.	2210	25
	faggio	1223	27	818	30	688	34	1875	30	307	50	494	36	2368	28	2962	19	4298	14	3357	16	309	47	885	34	1331	27	0	.	292	63	749	39	1013	31	1258	35	0	.	607	38	323	40	592	33	14	76	698	36	0	.	3363	17	1433	27	852	37	1302	31	235	46	158	44	294	34	218	45	331	41	315	51	53	60	1091	35	793	39	843	48	1012	32	964	31	1773	28	2159	21	1740	31	794	30	907	34	1372	27	307	37	111	50	1078	35	589	31	351	39	793	34	0	.	182	58	0	.	891	31	1326	30	743	34	1099	33	1012	31	548	43	736	42	32	100	218	54	643	44	112	63	295	63	614	48	71	73	1059	29	166	88	81	49	335	37	355	40	946	32	546	45	592	45	234	50	160	72	210	76	0	.	30	74	622	33	314	43	498	38	515	42	886	33	881	28	746	45	352	42	432	32	0	.	70174	3
	acero	366	30	182	36	53	82	34	74	25	75	266	42	624	23	441	30	399	24	669	24	140	49	117	54	227	42	0	.	60	74	82	51	339	33	91	56	3	100	389	37	162	39	151	64	88	65	109	47	3	100	508	24	198	32	51	51	301	32	100	57	214	36	83	64	158	79	45	46	118	51	35	78	164	67	174	52	233	56	311	41	244	45	726	27	101	53	168	45	174	40	99	39	289	41	155	45	109	47	87	60	314	54	54	81	108	51	34	100	101	72	11	100	46	67	22	100	39	61	22	42	92	70	32	73	134	50	62	75	3	77	157	53	202	39	92	62	37	66	9	78	142	45	10	100	31	63	38	52	79	37	80	55	109	47	38	71	10	100	0	.	71	65	11	88	56	62	344	32	110	46	212	43	64	55	351	28	111	48	243	55	70	60	248	51	0	.	13865	5
	frassino	258	45	380	44	32	83	74	87	0	.	254	55	155	74	451	46	645	31	76	53	137	82	34	56	172	51	0	.	166	70	409	67	478	42	284	38	9	100	247	46	60	77	10	61	182	54	97	63	0	.	770	29	419	66	99	51	57	54	70	61	17	94	4	100	3	100	6	100	511	59	0	.	116	76	584	45	270	48	122	45	138	80	309	41	231	46	138	48	56	58	176	51	135	49	330	46	46	79	242	69	279	36	262	58	238	45	18	100	211	100	49	96	46	48	35	64	205	56	130	61	25	95	111	45	148	79	57	64	0	.	181	51	144	51	50	73	320	65	97	84	24	74	1	100	9	77	12	100	32	90	89	78	208	58	70	64	47	73	0	.	70	71	74	60	98	77	235	45	115	60	440	49	48	68	201	39	226	38	173	65	71	59	119	66	0	.	14428	7
	quercia	349	55	80	70	0	.	391	48	0	.	0	.	27	71	68	73	602	22	0	.	78	100	4	100	107	57	0	.	9	100	60	100	52	79	109	61	384	58	0	.	0	.	64	100	0	.	36	100	85	100	332	45	88	91	177	66	40	100	53	74	0	.	35	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	28	100	52	89	2	100	17	71	0	.	210	47	13	100	11	100	31	86	158	52	19	100	0	.	0	.	108	53	552	74	303	48	0	.	5	100	0	.	54	51	124	67	474	33	85	65	137	44	102	61	50	100	0	.	36	100	50	74	23	100	0	.	108	91	2	100	44	82	129	71	82	56	0	.	403	50	25	100	10	71	231	49	0	.	41	100	41	94	47	65	115	64	106	44	12	100	17	100	50	58	42	73	98	85	176	41	110	55	92	68	0	.	7859	10
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	468	48	42	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	.	32	100	415	40	294	67	390	47	419	35	1190	31	464	53	257	56	1453	29	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	134	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5601	12
	altre latifoglie	271	45	174	36	140	44	98	67	0	.	75	69	633	25	208	28	583	26	104	32	97	52	54	57	57	50	0	.	23	87	231	55	70	47	186	47	14	65	112	56	144	40	184	55	357	38	584	33	505	49	379	35	144	41	63	60	107	45	0	.	30	50	7	100	-2	100	24	60	87	53	6	76	38	48	3	100	70	50	156	39	136	70	157	34	39	48	94	69	5	75	224	48	55	71	153	49	63	54	99	66	254	55	140	43	197	61	94	65	448	47	129	71	345	34	561	33	1240	26	510	38	333	36	565	34	66	48	143	57	36	67	53	69	312	91	73	68	40	50	194	84	147	64	178	98	4	75	24	53	116	71	47	60	118	86	46	66	122	75	0	.	13	100	336	32	363	44	384	26	7	63	172	57	161	64	74	46	21	59	42	44	131	61	114	59	0	.	15393	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	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	3166	20	2245	22	2121	26	4596	20	3383	30	4432	25	19332	10	16010	11	17079	10	9703	13	884	34	1589	32	2918	24	252	.	1694	35	4690	22	5446	18	5291	20	485	54	4313	21	8661	14	6413	16	8008	16	14033	10	12404	11	11607	12	5134	19	6895	17	6979	17	1291	35	3035	24	1501	32	1562	34	3754	23	2931	28	1892	31	4383	23	4202	25	3235	28	4116	21	4259	25	7659	18	4744	18	3681	23	1717	28	1913	27	2980	23	2786	24	3400	23	3470	24	3157	24	2610	26	3204	21	966	36	5035	30	2141	25	2150	20	2573	21	4041	17	4497	16	2764	20	4280	19	2083	31	1660	33	1951	29	2351	25	2711	26	2553	29	2238	34	738	45	3706	21	845	47	809	34	2784	21	2336	27	2589	24	2267	26	1401	32	1238	33	350	75	1098	46	8667	13	6604	15	7748	14	2036	30	2287	28	2060	28	4122	22	3819	21	1733	29	1304	30	1903	26	0	.	373683	1
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	351	37	495	37	866	42	904	38	2795	30	2096	30	16396	10	5628	14	4669	16	2758	17	45	81	292	58	431	49	0	.	775	46	2690	26	2747	24	2458	29	4	75	3623	23	7954	15	4116	19	7457	16	10614	12	6245	14	2239	23	1225	30	1925	24	3879	20	317	62	1557	26	516	46	547	40	1718	29	1721	34	1623	30	2551	26	1201	32	1768	34	2719	25	1942	34	3209	24	1388	28	904	43	294	44	271	54	359	50	1825	28	2371	26	1324	32	977	36	769	35	826	38	1146	37	3326	38	1521	30	54	100	82	71	30	100	454	50	212	63	612	37	932	37	1750	38	1777	30	1215	44	1911	28	1451	29	918	39	137	62	1222	31	138	68	253	51	1994	22	855	38	782	40	732	40	166	65	300	47	32	75	425	68	4531	18	4397	18	6532	15	1039	37	754	37	694	37	1382	31	1858	29	84	94	439	50	578	38	0	.	175091	2
	abete bianco	249	72	40	96	144	60	965	34	609	41	1551	36	2280	24	6560	14	4822	17	2797	19	32	64	136	60	380	49	0	.	347	63	366	59	946	40	600	44	4	100	555	44	383	40	429	42	291	61	1003	38	0	0	3889	20	1578	30	3202	20	1564	26	522	53	1167	35	555	35	596	42	1751	33	368	56	193	63	1066	38	1019	37	94	64	717	41	768	47	1643	24	184	59	514	34	280	62	140	46	493	36	893	45	692	36	578	38	536	58	335	39	506	58	18	100	208	52	167	100	0	.	0	.	34	100	407	53	276	60	251	70	549	42	26	100	313	55	479	37	556	55	1130	40	202	52	75	100	1054	34	200	84	325	50	380	52	472	47	619	32	458	47	259	69	498	53	140	71	200	68	162	93	541	46	938	34	398	44	140	61	265	53	1027	32	422	34	94	85	19	100	86	58	0	.	64723	4
	pino	26	100	21	71	21	100	74	100	0	.	0	.	393	63	109	60	449	35	400	55	45	85	66	69	186	45	0	.	21	100	45	71	0	.	265	67	67	100	0	.	264	42	576	34	98	71	639	38	1199	27	383	37	18	100	229	58	0	.	50	100	29	100	0	.	0	.	44	100	4	100	176	100	42	100	41	100	0	.	58	60	0	.	53	100	330	39	100	63	97	53	4	71	119	51	69	83	8	100	0	.	85	68	117	77	202	66	0	.	46	74	89	79	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	40	100	224	60	0	0	0	.	0	.	0	.	30	71	9	100	0	.	20	100	0	.	23	71	0	.	29	100	0	.	0	.	69	100	0	.	858	31	436	29	624	33	0	.	25	100	236	46	92	60	192	42	153	49	86	73	56	100	0	.	10577	8
	larice	30	94	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	181	57	0	.	90	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	57	100	0	.	40	87	0	.	50	100	445	33	551	36	281	50	2597	16	5530	13	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	37	100	224	59	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	57	100	14	100	29	100	27	100	489	46	545	34	591	38	436	41	0	.	86	75	1655	23	551	35	594	56	0	.	0	.	0	.	242	45	0	.	20	100	0	.	66	100	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	57	73	0	.	21	100	0	.	68	100	5564	17	2689	19	1642	26	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	178	54	0	.	26409	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	69	0	.	9	100	262	46	1467	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	653	30	334	36	95	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2875	13
	altre conifere	42	75	0	.	71	100	85	72	0	.	14	74	44	79	0	.	522	44	3	71	0	.	0	.	0	.	252	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	8	93	5	100	0	.	8	75	26	42	11	74	75	99	275	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	1	100	8	100	344	98	12	72	-19	104	7	79	0	.	66	100	11	100	6	100	40	77	0	.	5	100	0	.	4	100	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	100	1	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	10	100	0	.	0	.	56	100	27	62	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	6	100	4	100	3	64	0	.	0	.	18	71	47	71	9	81	0	.	0	.	0	.	0	.	2224	25
	faggio	1223	27	818	30	688	34	1875	30	323	48	494	36	2877	25	3310	18	4298	14	3573	16	309	47	885	34	1331	27	0	.	292	63	749	39	1067	30	1258	35	0	.	935	31	675	44	611	32	25	61	719	35	0	.	3416	17	1551	26	852	37	1355	30	282	42	170	41	294	34	218	45	341	40	486	42	53	60	1313	31	793	39	932	44	1202	28	964	31	1834	27	2159	21	1740	31	794	30	907	34	1372	27	634	31	317	67	1078	35	589	31	351	39	793	34	0	.	182	58	0	.	891	31	1326	30	743	34	1260	30	1120	30	548	43	743	42	32	100	287	45	643	44	201	50	445	45	614	48	71	73	1128	28	166	88	81	49	335	37	355	40	946	32	546	45	592	45	234	50	256	59	210	76	0	.	30	74	890	31	314	43	498	38	515	42	886	33	881	28	746	45	352	42	432	32	0	.	74620	3
	acero	366	30	182	36	53	82	34	74	25	75	266	42	898	20	474	28	399	24	711	23	140	49	117	54	227	42	0	.	60	74	82	51	344	32	91	56	3	100	431	34	162	39	151	64	88	65	119	43	3	100	508	24	210	31	51	51	301	32	100	57	214	36	83	64	158	79	45	46	153	42	35	78	234	56	174	52	253	51	404	35	244	45	731	27	101	53	168	45	174	40	99	39	289	41	196	37	109	47	87	60	314	54	54	81	108	51	36	96	101	72	11	100	46	67	22	100	39	61	22	42	92	70	32	73	153	46	62	75	3	77	184	48	206	38	175	43	37	66	9	78	158	42	10	100	31	63	38	52	79	37	80	55	109	47	38	71	10	100	0	.	71	65	11	88	56	62	416	29	110	46	212	43	64	55	351	28	111	48	243	55	70	60	248	51	0	.	14767	5
	frassino	258	45	380	44	32	83	74	87	0	.	254	55	187	64	451	46	645	31	89	48	137	82	34	56	172	51	0	.	166	70	409	67	484	42	284	38	9	100	262	44	60	77	10	61	182	54	104	59	0	.	770	29	419	66	99	51	57	54	70	61	17	94	4	100	3	100	6	100	511	59	0	.	116	76	584	45	270	48	143	41	138	80	363	38	231	46	138	48	56	58	176	51	135	49	333	46	46	79	242	69	279	36	262	58	238	45	18	100	211	100	49	96	46	48	35	64	205	56	130	61	25	95	111	45	161	73	57	64	0	.	181	51	144	51	66	61	320	65	97	84	24	74	1	100	9	77	12	100	32	90	89	78	208	58	70	64	47	73	0	.	70	71	113	49	136	62	236	45	115	60	440	49	48	68	201	39	226	38	173	65	71	59	119	66	0	.	14686	7
	quercia	349	55	80	70	0	.	391	48	0	.	0	.	33	61	68	73	602	22	0	.	78	100	4	100	107	57	0	.	9	100	60	100	52	79	109	61	384	58	0	.	0	.	64	100	0	.	36	100	85	100	332	45	88	91	177	66	40	100	53	74	0	.	35	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	28	100	52	89	2	100	17	71	0	.	210	47	13	100	11	100	31	86	158	52	19	100	0	.	0	.	108	53	552	74	303	48	0	.	5	100	0	.	54	51	124	67	474	33	85	65	137	44	102	61	50	100	0	.	36	100	50	74	23	100	0	.	108	91	2	100	44	82	129	71	82	56	0	.	403	50	25	100	10	71	231	49	0	.	41	100	41	94	47	65	115	64	113	41	12	100	17	100	50	58	42	73	98	85	176	41	110	55	92	68	0	.	7872	10
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	468	48	42	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	.	32	100	415	40	294	67	390	47	419	35	1190	31	468	52	257	56	1453	29	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	134	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5605	12
	altre latifoglie	271	45	174	36	140	44	98	67	0	.	75	69	646	25	213	27	583	26	110	31	97	52	54	57	57	50	0	.	23	87	231	55	81	42	186	47	14	65	155	46	144	40	184	55	421	35	644	31	515	49	393	34	144	41	63	60	107	45	0	.	30	50	7	100	-2	100	24	60	91	51	6	76	45	43	3	100	71	49	169	37	136	70	157	34	39	48	94	69	5	75	224	48	55	71	155	48	63	54	99	66	254	55	140	43	197	61	119	54	448	47	129	71	346	34	561	33	1240	26	518	37	333	36	565	34	66	48	143	57	37	65	53	69	312	91	95	55	40	50	194	84	147	64	178	98	4	75	24	53	116	71	47	60	118	86	46	66	122	75	5	100	13	100	385	29	421	39	404	24	7	63	172	57	161	64	74	46	21	59	42	44	131	61	114	59	0	.	15836	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	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	3166	20	2245	22	2121	26	4596	20	3751	28	4750	24	23946	9	16814	10	17079	10	10439	12	884	34	1589	32	2918	24	252	.	1694	35	4690	22	5719	17	5291	20	485	54	6015	18	10133	13	6697	16	8852	15	17213	9	15112	10	11963	12	5313	19	6895	17	7305	16	1393	33	3184	23	1501	32	1562	34	3928	22	3339	26	2086	29	5392	21	4202	25	3489	26	5619	18	4259	25	7990	17	4744	18	3681	23	1717	28	1913	27	2980	23	4130	22	3607	23	3470	24	3157	24	2610	26	3204	21	1857	28	5487	28	2859	22	2264	20	2573	21	4041	17	5080	15	3004	19	4280	19	2654	28	2111	34	2682	26	3047	25	3368	25	3382	26	2238	34	738	45	3813	21	845	47	809	34	2784	21	2336	27	2589	24	2267	26	1401	32	1238	33	544	60	1098	46	12360	12	9160	13	12028	12	2036	30	2287	28	2060	28	4122	22	3819	21	1733	29	1304	30	1903	26	0	.	415285	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. 2276270. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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