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numero di fusti #73
Numero di fusti di tutti gli alberi e arbusti vivi (in piedi e a terra) di almeno 12 cm di diametro a petto d'uomo (DPU).

alte/basse quote #2635
Stazioni di alta e bassa quota, classificate in base alle fasce vegetazionali secondo il sistema delle linee guida «Continuità nel bosco di protezione e controllo dell'efficacia» (NaiS; Frehner et al. 2005). Il limite tra alte e basse quote sul versante nord delle alpi si colloca tra le fasce «montana superiore» e «montana inferiore», a Sud delle Alpi tra le fasce «altimontana» e «montana inferiore/superiore». Le indicazioni si basano sulle fasce vegetazionali determinate da esperti (aree di saggio in bosco e accessibili dell'IFN4 sul reticolo di 1,4 km; Arge Frehner et al. 2020) e d'altro canto sulle fasce vegetazionali modellizzate per il periodo 1981-2010 (restanti aree di saggio; Zischg et al. 2021).

specie arborea principale #90
Specie degli alberi e arbusti a partire da 12 cm di diametro a petto d'uomo (DPU) raggruppate nelle 10 specie arboree o generi arborei più importanti in Svizzera («specie arboree principali») rispettivamente nelle classi «altre conifere» e «altre latifoglie» per le altre specie. Vengono considerate specie arboree principali: abete rosso (Picea spp.), abete bianco (Abies spp.), pino (Pinus sylverstris, P. nigra, P. strobus, P. mugo subsp. uncinata), larice (Larix spp.), cembro (Pinus cembra), faggio (Fagus sylvatica), acero (Acer spp.), frassino (Fraxinus spp.), quercia (Quercus spp.) e castagno (Castanea sativa). Fonte: rilievo sul terreno (MID 50: Baumart)

circondario forestale (2024) #2777
Suddivisione regionale con i circondari forestali come unità. Questa variabile è stata implementata nell'anno 2024 e si basa sull'inchiesta presso i servizi forestali cantonali effettuata negli anni 2022/2023.

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

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

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

1. Qual è il significato dei numeri?

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

Esempio 1: Valore stimato ed errore standard

IFN5

volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

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

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2. Qual è lo scopo dell'errore standard?

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

La sicurezza statistica è del

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

Esempio 2: Calcolo degli intervalli di confidenza

IFN5
volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

			1^o passo	2^o passo

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

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

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

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

Dati: vedi esempio 2

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

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

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3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

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

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

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

Caso 2

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

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

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

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

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

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

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

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

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

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

È lecito attendersi errori standard elevati se

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

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

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

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5. Due tipi di variazione?

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

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

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

I risultati sono

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

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

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

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

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

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

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

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

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

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

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

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

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

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9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

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

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

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IFN5
numero di fusti
alte/basse quote · specie arborea principale
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
alte/basse quote	specie arborea principale	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	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	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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 bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
basse quote	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	496	47	999	35	636	49	548	44	43	.	365	55	1553	27	2014	25	5366	17	893	28	285	83	313	58	172	37	0	.	75	71	422	42	263	49	890	59	52	74	378	49	105	66	455	56	0	.	259	77	0	.	726	28	591	50	2270	26	913	34	126	100	17	100	214	49	203	62	119	54	372	96	0	.	361	96	1452	34	721	58	150	44	104	80	525	41	1090	33	417	44	73	75	736	64	172	45	294	61	0	.	39	71	1166	35	794	36	607	44	92	100	1309	80	20	100	0	.	15	71	8	100	267	66	77	76	333	65	201	76	56	70	14	71	69	50	263	78	0	.	470	55	75	66	308	62	413	62	161	59	207	77	265	89	176	52	278	69	195	74	349	60	8	100	142	61	95	73	197	85	219	67	324	58	432	44	547	46	1005	34	1304	36	131	68	596	74	505	38	0	.	41962	6
	abete bianco	341	69	20	74	167	70	511	34	57	.	304	59	434	44	3007	17	4335	17	1606	25	43	61	97	55	618	35	0	.	175	74	106	67	410	63	131	81	34	100	137	63	55	100	73	64	0	.	200	60	0	.	2804	18	1058	35	2530	30	1004	34	35	100	7	100	745	54	280	45	283	51	53	67	0	.	408	58	351	34	0	.	185	43	371	53	394	32	142	60	245	47	121	74	94	49	552	48	98	68	0	.	57	66	468	46	494	50	267	64	0	.	57	100	0	.	0	.	0	.	8	100	263	72	46	70	235	53	317	69	26	100	18	100	198	45	6	100	12	100	138	61	83	100	337	38	185	82	392	66	0	.	146	57	496	44	183	57	57	59	205	48	179	81	88	60	7	100	18	100	57	53	193	68	41	63	195	56	394	31	338	33	48	73	8	100	87	78	0	.	30968	6
	pino	63	100	26	74	7	100	20	100	0	.	0	.	126	77	125	84	258	50	467	53	53	77	62	64	143	46	0	.	7	100	62	69	0	.	95	65	59	100	0	.	39	71	161	67	0	.	0	.	0	.	166	46	7	100	144	54	0	.	31	100	35	100	0	.	0	.	48	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	39	84	0	.	17	100	251	40	47	65	75	57	103	83	98	63	0	.	0	.	0	.	37	61	48	74	64	61	0	.	0	.	0	.	0	.	64	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	33	100	0	0	0	.	0	.	0	.	24	77	7	100	0	.	14	100	0	.	24	77	0	.	13	100	0	.	0	.	54	100	0	.	928	59	154	53	126	58	0	.	24	100	105	48	34	53	165	62	85	54	27	79	20	100	0	.	4917	14
	larice	88	68	34	63	194	83	33	82	0	.	0	.	54	75	0	.	27	80	0	.	0	.	0	.	14	71	0	.	0	.	48	100	0	.	7	100	0	.	0	.	40	76	42	100	0	.	14	100	6	100	7	100	33	100	24	77	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	52	100	7	100	98	100	18	100	8	100	0	.	31	64	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	14	100	50	100	24	100	137	100	0	.	21	100	0	.	115	70	0	.	29	61	323	48	84	86	83	76	0	.	0	.	0	.	52	100	0	.	0	.	0	.	90	100	0	.	86	100	0	.	0	.	0	.	0	.	22	74	0	.	7	100	0	.	411	100	76	72	7	100	71	61	7	100	7	100	7	100	78	79	0	.	14	71	7	100	47	55	0	.	2766	20
	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	31	71	0	.	20	100	136	58	0	.	54	74	0	.	0	.	260	32	17	100	0	.	0	.	0	.	98	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	74	30	71	66	68	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	75	78	42	100	46	100	39	71	0	.	21	100	34	100	17	100	144	69	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	34	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	213	70	0	.	51	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	87	53	283	81	50	74	0	.	0	.	0	.	0	.	2079	17
	faggio	1241	22	817	33	545	33	1556	25	36	.	95	45	2292	27	2312	19	4228	14	2772	24	399	46	1068	33	1490	31	0	.	235	53	618	42	963	41	1003	32	0	.	344	34	98	54	416	42	0	.	1219	35	0	.	3049	20	894	29	947	33	996	33	185	50	17	100	324	39	322	60	299	52	700	52	27	.	726	46	697	31	855	46	934	45	645	56	787	35	2288	22	1112	36	715	41	702	32	1356	27	458	44	0	.	214	44	514	29	237	34	829	31	0	.	213	63	0	.	1916	37	1779	33	1581	34	2469	31	2578	34	875	42	389	58	8	100	109	93	523	43	164	62	55	100	480	40	129	94	477	40	176	65	256	45	83	82	247	48	557	34	944	54	367	45	269	50	239	68	168	83	0	.	0	.	1355	35	191	45	406	43	452	35	818	30	1222	33	496	51	406	37	565	30	0	.	67542	4
	acero	652	32	249	34	54	52	128	40	0	.	332	55	327	31	459	33	727	25	681	33	308	58	214	42	362	36	0	.	14	100	84	57	153	53	169	57	20	100	94	45	131	67	111	60	0	.	54	75	0	.	694	25	276	40	113	49	167	43	251	95	121	71	211	97	86	66	41	85	142	57	0	.	33	71	311	35	229	72	216	51	174	65	212	41	232	51	254	47	234	59	151	42	698	50	151	57	0	.	14	71	401	45	189	44	332	40	0	.	119	100	25	100	248	69	46	100	271	68	147	42	133	62	70	50	76	100	45	71	0	.	343	54	377	61	0	.	17	100	71	80	238	44	7	100	130	63	39	100	143	69	175	66	121	87	78	100	17	100	0	.	386	83	18	100	0	.	652	34	134	59	217	51	231	40	439	33	247	51	445	57	83	53	359	53	0	.	17404	6
	frassino	439	38	212	44	120	77	43	62	0	.	205	51	304	58	348	44	541	23	214	73	133	74	152	53	99	52	0	.	144	66	264	65	571	42	174	41	34	100	89	66	75	85	53	58	0	.	277	49	0	.	589	30	249	49	98	56	87	55	117	55	17	100	17	100	17	100	0	.	499	70	0	.	0	0	418	45	184	52	225	66	105	60	348	50	214	43	69	49	65	58	239	52	133	53	343	60	0	.	71	68	283	32	187	49	215	41	0	.	366	100	18	100	159	50	216	83	478	41	461	48	48	71	316	45	18	100	37	100	0	.	100	48	206	55	0	.	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	55	75	52	100	377	40	101	73	178	36	30	64	187	47	191	49	144	65	60	48	51	55	0	.	14222	7
	quercia	205	60	40	62	0	.	140	44	0	.	0	.	32	83	29	80	436	28	0	.	21	100	49	100	173	58	0	.	7	100	13	100	79	61	158	57	266	58	0	.	0	.	35	100	0	.	77	100	55	100	163	45	34	71	69	64	17	100	224	97	0	.	21	100	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	9	100	15	71	35	100	30	76	0	.	192	42	7	100	17	100	24	76	293	76	6	100	0	.	0	.	101	53	135	53	100	48	0	.	18	100	0	.	142	50	309	47	777	37	398	95	230	42	229	55	20	100	0	.	41	100	102	67	106	100	0	.	102	92	17	100	55	88	53	62	452	87	0	.	598	60	7	100	24	77	485	59	0	.	14	100	24	77	211	66	478	53	382	56	0	.	7	100	20	58	31	79	27	80	131	55	74	50	55	66	0	.	8948	11
	castagno	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	722	52	482	70	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	.	10547	13
	altre latifoglie	447	31	642	34	264	41	238	53	0	.	141	63	706	37	478	33	1348	29	334	36	247	44	113	44	124	51	0	.	106	100	233	56	151	56	294	43	167	67	73	66	214	53	140	59	0	.	1718	43	133	100	968	30	455	41	71	59	93	55	0	.	17	100	34	100	87	100	34	100	315	51	0	.	132	53	18	100	155	59	340	46	285	76	104	44	123	51	172	51	17	100	439	46	90	51	219	48	0	.	0	0	445	72	424	45	254	42	67	100	1140	49	314	66	1413	28	2113	31	3921	24	1656	34	932	32	1399	27	94	59	26	100	74	100	189	60	114	64	243	100	136	71	203	82	61	58	96	68	53	73	19	100	272	66	95	61	114	86	135	79	41	75	19	100	7	100	372	47	264	47	805	27	70	61	276	50	279	68	324	43	87	53	150	40	242	44	303	51	0	.	31720	6
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	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
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	2060	29	2308	31	20764	10	5371	16	76	.	4998	19	0	.	0	.	153	.	0	.	611	50	2820	32	4464	24	1530	35	0	.	4368	21	9870	14	5787	19	11170	14	18021	11	21048	10	2168	30	1473	39	393	58	5206	21	640	47	2919	24	379	65	782	48	2251	28	2319	40	4021	27	4521	25	0	.	1454	38	4619	23	1453	35	3158	23	0	.	1201	44	978	43	0	.	0	.	3129	26	3727	23	2229	28	0	.	0	.	0	.	2725	29	4109	25	3267	23	812	52	16	.	0	.	3459	22	995	35	1255	47	2678	32	2367	34	3369	26	2073	31	1943	28	4125	30	454	58	0	.	2740	31	0	.	83	71	3214	21	901	39	1202	40	905	37	331	87	0	.	8	.	0	.	16408	11	13405	13	12671	14	690	48	59	.	0	.	469	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	251169	2
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	496	47	999	35	636	49	548	44	1649	30	1493	29	15612	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	.	175182	3
	abete bianco	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
	pino	63	100	26	74	7	100	20	100	0	.	0	.	341	44	125	84	258	50	486	51	53	77	62	64	143	46	0	.	7	100	62	69	0	.	95	65	59	100	0	.	561	55	342	40	72	76	853	43	2973	25	187	42	7	100	144	54	0	.	31	100	35	100	0	.	0	.	48	100	66	100	472	100	58	100	7	100	0	.	179	80	0	.	17	100	251	40	47	65	75	57	103	83	98	63	267	66	6	100	0	.	37	61	48	74	64	61	0	.	35	72	206	79	0	.	64	100	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	24	100	247	58	0	0	0	.	0	.	0	.	24	77	7	100	0	.	14	100	0	.	24	77	0	.	13	100	0	.	0	.	54	100	0	.	2602	33	959	33	1108	36	0	.	24	100	105	48	34	53	165	62	85	54	27	79	20	100	0	.	14724	10
	larice	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
	cembro	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
	altre conifere	31	71	0	.	20	100	136	58	0	.	54	74	364	64	0	.	260	32	35	71	0	.	0	.	0	.	98	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	163	90	35	100	0	.	123	76	376	36	51	74	30	71	66	68	15	100	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	18	100	17	100	75	78	59	76	64	77	39	71	0	.	21	100	34	100	17	100	144	69	0	.	58	100	0	.	18	100	0	.	0	.	34	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	20	100	0	.	0	.	0	.	87	100	0	.	17	100	0	.	0	.	28	100	213	70	0	.	51	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	35	100	87	100	52	58	0	.	0	.	87	53	283	81	50	74	0	.	0	.	0	.	0	.	3543	14
	faggio	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
	acero	652	32	249	34	54	52	128	40	28	79	530	42	2186	21	722	25	741	25	1037	24	308	58	214	42	421	34	0	.	45	75	141	48	652	34	169	57	20	100	852	30	227	42	223	52	167	60	347	49	19	100	857	23	366	34	119	46	483	29	317	76	315	34	269	79	292	59	87	51	336	32	26	74	516	67	311	35	293	58	484	37	282	48	693	28	232	51	293	42	312	47	151	42	698	50	355	35	281	45	250	84	401	45	189	44	332	40	196	91	427	77	25	100	264	65	46	100	271	68	179	39	133	62	70	50	333	44	88	51	35	71	575	44	726	41	426	47	109	73	71	80	332	35	7	100	130	63	111	52	220	48	230	52	262	53	93	85	17	100	0	.	386	83	127	87	276	53	1593	28	149	53	217	51	231	40	448	33	247	51	445	57	83	53	359	53	0	.	29611	5
	frassino	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	216	83	478	41	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	.	18301	6
	quercia	205	60	40	62	0	.	140	44	0	.	0	.	77	68	29	80	436	28	0	.	21	100	49	100	173	58	0	.	7	100	13	100	79	61	158	57	266	58	0	.	0	.	35	100	0	.	77	100	55	100	163	45	34	71	69	64	17	100	224	97	0	.	21	100	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	9	100	15	71	35	100	30	76	0	.	192	42	7	100	17	100	24	76	293	76	6	100	0	.	0	.	101	53	135	53	100	48	0	.	18	100	0	.	142	50	309	47	777	37	398	95	230	42	229	55	20	100	0	.	41	100	102	67	106	100	0	.	102	92	17	100	55	88	53	62	452	87	0	.	598	60	7	100	24	77	485	59	0	.	14	100	24	77	211	66	549	47	382	56	7	100	7	100	20	58	31	79	27	80	131	55	74	50	55	66	0	.	9071	11
	castagno	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
	altre latifoglie	447	31	642	34	264	41	238	53	0	.	163	56	2804	22	577	29	1366	28	525	29	247	44	113	44	124	51	0	.	121	88	292	47	449	50	422	36	167	67	375	49	546	37	440	53	1969	34	2565	31	1621	40	1088	27	556	37	101	51	478	45	0	.	170	54	34	100	87	100	97	58	388	42	59	79	254	40	18	100	257	50	692	39	285	76	224	33	123	51	189	47	35	70	439	46	90	51	363	33	295	60	385	62	445	72	424	45	254	42	1032	54	1236	45	455	48	1516	26	2129	31	3921	24	1924	30	966	31	1569	26	248	50	617	71	190	51	207	55	218	45	541	53	220	54	203	82	406	73	96	68	53	73	187	55	272	66	187	46	114	86	204	62	41	75	19	100	7	100	1777	24	1731	26	1806	22	70	61	276	50	279	68	324	43	87	53	150	40	242	44	303	51	0	.	50132	5
	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. 2277922. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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