Scelta degli argomenti

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

1. Qual è il significato dei numeri?

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

Esempio 1: Valore stimato ed errore standard

IFN5

volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

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

top

2. Qual è lo scopo dell'errore standard?

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

La sicurezza statistica è del

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

Esempio 2: Calcolo degli intervalli di confidenza

IFN5
volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

			1^o passo	2^o passo

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

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

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

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

Dati: vedi esempio 2

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

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

top

3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

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

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

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

Caso 2

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

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

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

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

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

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

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

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

top

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

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

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

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

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

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

È lecito attendersi errori standard elevati se

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

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

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

top

5. Due tipi di variazione?

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

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

top

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

I risultati sono

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

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

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

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

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

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

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

top

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

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

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

top

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

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

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

top

9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

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

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

top

IFN5
numero di fusti
conifere e latifoglie · diametro a petto d'uomo (10 classi)
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
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
conifere e latifoglie	diametro a petto d'uomo (10 classi)	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
nessuna indicazione	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.
conifere	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	.
	12-20 cm	475	40	435	41	376	47	444	44	209	36	664	39	5356	13	3147	14	4896	17	1896	18	323	79	189	55	368	36	17	.	216	58	862	30	929	29	801	48	86	82	896	36	2487	21	1396	27	2317	22	5577	16	5842	17	2076	17	1190	33	2355	29	2452	24	142	49	691	33	643	68	333	45	718	28	745	66	1706	37	1361	36	795	49	735	55	1178	28	226	43	528	34	445	45	413	51	208	76	811	59	346	49	725	38	693	51	302	37	593	32	579	49	374	42	620	39	1722	38	751	27	18	100	0	.	0	.	760	34	163	62	289	60	885	36	370	46	1033	36	765	47	416	42	908	51	182	39	52	100	1078	43	335	55	308	65	849	27	398	47	720	36	460	47	137	56	167	54	63	100	408	91	5581	15	3795	18	2798	18	226	57	138	66	383	43	662	44	678	47	52	100	405	92	139	43	0	.	92282	3
	21-30 cm	277	45	355	44	369	52	229	49	314	38	519	40	3329	13	1868	18	2409	19	1335	19	19	100	137	58	191	41	0	.	94	57	733	39	635	29	509	43	0	.	527	34	1451	22	1361	24	1347	21	3359	16	3715	15	1065	21	544	38	1292	24	1203	20	204	58	537	33	251	44	230	41	625	32	562	46	1109	35	795	33	369	34	438	44	862	29	127	47	405	38	379	35	379	43	141	63	122	43	191	45	271	35	811	33	132	39	474	36	402	42	377	48	178	56	1163	30	680	32	18	100	0	.	0	.	622	33	245	41	287	51	467	32	257	48	884	33	264	41	230	38	559	47	313	63	135	68	247	54	206	57	136	77	605	24	316	42	275	50	227	42	153	64	171	81	63	100	56	76	3188	16	3108	19	2241	21	290	41	104	53	147	63	639	42	350	48	86	82	75	81	205	55	0	.	58571	3
	31-40 cm	118	54	240	43	44	64	126	57	511	30	532	30	2774	13	1220	16	1064	19	886	24	17	100	83	53	115	46	24	.	210	57	433	37	431	32	497	33	45	100	335	32	1203	19	1023	23	816	23	2267	15	2509	13	657	24	388	29	573	25	693	22	150	71	418	37	65	58	111	56	287	32	418	42	545	31	615	40	234	34	311	53	439	30	242	43	302	27	338	35	297	45	165	48	55	49	94	45	286	38	543	34	192	38	405	50	139	49	112	46	172	43	659	31	423	36	127	70	0	.	0	.	453	29	117	47	183	46	322	38	274	48	399	35	238	38	190	33	325	43	193	48	34	60	434	32	110	69	106	60	507	27	145	52	221	48	101	47	64	90	44	60	85	70	54	79	2014	17	1709	18	1498	17	208	40	139	57	108	43	391	39	247	36	79	61	43	76	118	40	0	.	39130	3
	41-50 cm	100	53	27	61	115	44	147	36	337	29	321	30	1991	12	1014	15	743	19	707	18	15	71	14	100	112	40	14	.	153	46	334	33	348	28	279	32	14	100	367	27	1011	18	459	22	645	22	1405	13	1890	12	651	20	191	35	447	22	450	21	22	58	266	32	115	39	110	39	319	28	201	41	186	31	408	31	224	34	116	41	236	30	166	47	174	28	191	30	133	32	97	39	55	56	77	49	267	36	253	31	214	38	161	35	129	34	96	45	127	40	451	35	337	31	42	63	0	.	8	100	228	29	103	39	145	43	155	46	221	54	267	36	128	56	329	34	185	36	68	50	58	58	222	32	28	61	82	51	361	25	57	43	174	35	174	36	29	71	82	56	29	71	33	82	1208	17	941	17	1094	17	101	47	56	50	168	35	209	27	355	28	34	72	54	76	102	47	0	.	26962	3
	51-60 cm	37	45	16	70	47	47	146	32	249	33	333	31	1154	13	801	15	527	18	385	21	8	100	21	74	76	49	21	.	92	48	152	32	270	27	221	33	0	.	244	26	584	18	305	25	532	21	837	15	988	13	462	21	172	33	352	25	417	23	51	51	177	33	87	41	50	42	274	27	61	48	117	40	181	32	161	37	93	39	185	30	195	34	228	25	92	33	60	51	14	71	35	72	82	35	170	32	214	33	161	33	41	53	65	52	48	42	112	40	330	43	216	36	28	61	0	.	15	71	127	37	87	42	72	40	97	48	83	47	109	39	106	47	106	35	131	35	85	38	14	100	117	31	7	100	15	71	125	33	84	43	85	44	118	45	15	71	80	55	8	100	45	60	709	16	544	18	710	19	44	49	48	47	91	46	74	43	147	35	20	74	33	45	54	43	0	.	17176	3
	61-70 cm	14	70	0	.	33	60	80	41	92	38	77	46	537	16	393	19	312	20	132	27	0	.	14	70	21	58	14	.	20	58	64	47	90	35	71	32	0	.	124	36	218	22	165	24	214	27	379	19	371	21	202	27	77	53	226	28	124	32	7	100	66	48	43	62	43	52	122	36	84	44	6	100	78	42	43	52	47	64	54	39	123	41	266	29	63	40	40	74	7	100	7	100	7	100	114	38	54	56	72	52	40	53	28	50	35	53	56	39	84	34	66	37	14	70	8	100	22	73	50	42	14	70	50	62	41	53	60	44	37	53	58	54	81	45	114	42	26	60	7	100	132	48	0	.	23	57	51	43	75	43	36	54	82	44	23	74	14	71	0	.	17	72	291	25	208	25	302	24	14	100	27	61	27	61	88	44	60	45	0	.	13	100	34	45	0	.	7819	4
	71-80 cm	0	.	7	100	20	58	53	39	22	58	29	50	260	20	160	24	137	25	58	35	0	.	14	100	21	75	0	.	7	100	32	53	50	49	32	65	0	.	106	41	105	30	49	48	125	28	145	24	135	26	79	41	35	60	72	35	51	43	30	50	30	50	0	.	21	74	53	37	19	58	25	50	78	50	45	56	27	62	54	43	84	44	81	37	28	61	14	71	7	100	0	.	0	.	60	38	19	58	21	74	7	100	13	100	27	79	49	63	49	57	23	75	0	.	7	100	0	.	28	50	21	58	29	61	13	71	21	74	29	79	35	53	49	43	27	60	0	.	0	.	20	74	0	.	8	100	14	71	30	62	8	100	7	100	0	.	22	76	0	.	11	100	193	30	57	40	141	29	14	71	27	50	0	.	57	43	20	100	0	.	13	71	0	.	0	.	3569	5
	81-90 cm	0	.	0	.	20	74	7	100	7	100	0	.	41	46	70	35	69	34	16	100	0	.	0	.	0	.	7	.	0	.	20	74	28	59	7	100	0	.	27	50	58	47	26	50	29	50	74	41	78	42	15	71	0	.	28	50	0	.	22	74	15	71	7	100	16	71	0	.	0	.	15	100	6	100	22	73	0	.	14	71	21	58	33	52	0	.	7	100	7	100	0	.	0	.	17	71	11	100	7	100	0	.	7	100	27	61	0	.	19	72	0	.	0	0	0	.	0	.	14	71	0	.	7	100	7	100	0	.	0	.	15	71	0	0	0	.	13	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	17	72	102	33	14	71	13	71	0	.	7	100	17	72	14	71	0	.	7	100	0	.	7	100	0	.	1158	9
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	24	58	12	71	7	100	15	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	50	14	71	14	71	21	74	29	50	7	100	7	100	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	6	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	13	71	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	45	22	58	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	344	15
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	14	71	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	7	100	0	.	0	.	14	71	23	58	7	100	14	71	7	100	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	14	100	11	100	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	.	7	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	184	21
	totale	1019	35	1079	35	1024	37	1238	30	1740	30	2475	27	15473	10	8699	12	10171	13	5429	15	381	72	472	46	904	30	98	.	791	39	2629	30	2781	23	2425	30	145	71	2662	26	7131	16	4799	20	6060	17	14094	12	15542	11	5227	14	2605	27	5346	20	5390	18	636	45	2208	25	1211	43	914	35	2398	24	2091	44	3710	29	3521	28	1893	29	1768	38	3035	23	1189	29	2023	22	1535	27	1350	33	645	46	1084	47	798	37	1917	26	2598	26	1110	27	1721	31	1360	35	1107	32	1329	33	4500	30	2497	25	247	59	15	71	45	53	2295	26	750	34	1063	41	1987	32	1286	41	2757	30	1609	34	1416	27	2258	39	880	38	300	56	2250	29	685	47	677	52	2521	22	1105	35	1519	32	1175	31	420	56	580	44	249	80	641	67	13329	12	10398	16	8812	14	897	38	546	40	941	34	2134	29	1857	31	278	56	637	70	659	35	0	.	247194	2
latifoglie	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	1685	26	1176	27	293	43	647	29	48	73	435	36	3232	17	2150	18	3509	17	2710	19	683	49	834	39	824	33	0	.	155	67	471	35	1435	28	690	36	103	62	810	28	563	35	592	29	1417	35	2392	29	750	48	2549	19	819	27	547	30	1348	26	558	48	482	33	379	54	502	44	320	42	816	36	159	56	854	37	563	33	481	38	1219	33	742	47	729	27	1328	27	1133	38	743	42	652	42	871	45	917	34	256	46	433	52	673	42	605	36	704	30	1002	52	1204	36	507	44	3061	26	1847	36	4319	21	2849	25	2030	29	2540	24	554	36	202	69	193	40	758	35	943	39	448	46	464	47	400	45	611	29	153	68	840	57	513	34	611	39	443	36	994	53	483	47	151	70	124	86	398	71	1494	28	1800	24	3044	19	182	47	382	38	420	30	817	33	959	42	544	44	384	40	575	33	0	.	88227	3
	21-30 cm	503	27	240	33	356	35	625	32	54	74	414	35	1459	19	1524	18	1392	18	1793	19	213	46	306	40	589	36	0	.	217	40	374	33	1024	26	543	32	121	65	622	30	373	37	314	42	658	41	1191	27	470	50	1359	20	384	28	317	40	617	28	226	43	300	30	212	45	147	49	155	43	710	45	15	100	598	36	423	33	472	35	621	33	618	50	614	33	688	30	381	36	343	38	393	36	704	30	404	47	105	47	328	56	475	31	193	42	377	34	224	48	661	39	308	55	1230	33	1436	26	2795	20	1340	28	1310	28	1891	25	606	39	55	74	160	54	354	35	288	38	558	41	361	43	86	82	441	35	0	.	75	62	261	35	450	49	332	34	209	47	373	43	34	71	19	100	125	65	551	31	591	32	1305	23	128	58	242	36	290	44	291	35	336	37	449	47	135	47	445	40	0	.	48294	3
	31-40 cm	253	32	233	33	157	49	244	35	79	49	296	33	746	20	805	20	1007	17	1063	18	72	62	226	40	473	30	0	.	109	56	246	50	547	30	307	34	66	65	335	31	207	34	189	32	154	49	706	29	67	64	1067	18	314	34	249	38	462	25	60	69	73	60	74	50	150	69	66	40	348	48	37	54	363	34	187	37	381	38	262	32	418	38	647	27	510	26	268	47	380	38	199	36	443	34	170	41	107	48	173	36	311	42	117	50	241	37	0	.	433	53	91	61	364	31	786	24	1136	21	383	34	432	30	559	34	359	46	7	100	29	79	256	42	93	77	169	52	198	48	30	71	376	30	30	100	61	90	92	55	240	33	204	34	166	51	162	35	99	49	65	90	21	74	163	41	57	65	438	27	86	47	143	46	133	44	291	30	209	38	149	39	135	49	156	38	0	.	25467	3
	41-50 cm	311	27	127	36	112	41	181	34	69	55	124	43	429	23	391	19	624	19	523	19	35	60	171	45	146	30	0	.	68	62	128	42	153	36	183	35	43	52	232	28	146	41	78	42	14	71	205	31	47	72	766	19	229	31	165	38	161	34	92	49	40	52	65	45	56	48	80	45	136	39	18	70	164	33	122	37	249	43	206	27	145	32	363	29	344	25	125	44	174	35	166	38	274	30	102	46	36	82	169	35	143	33	105	38	118	36	0	.	122	35	77	58	77	35	257	23	468	25	209	34	168	33	274	29	97	41	7	100	42	60	163	44	50	49	72	57	126	50	32	81	185	33	27	79	34	53	44	52	141	31	191	37	122	45	158	40	7	100	28	61	28	79	30	61	21	75	174	33	83	55	153	36	73	44	88	35	149	35	67	37	92	51	55	39	0	.	13538	3
	51-60 cm	146	37	111	31	33	66	164	30	0	.	38	45	211	29	282	24	513	17	182	25	83	51	47	46	56	43	0	.	34	82	89	38	89	39	102	40	22	100	145	37	46	53	69	42	21	74	38	53	20	73	259	23	232	36	67	43	106	40	30	62	9	100	21	58	16	100	7	100	36	66	6	100	108	53	96	45	50	62	96	38	90	36	135	39	98	33	146	40	28	50	118	47	81	37	93	43	38	100	66	40	90	38	68	39	117	32	7	100	86	54	0	.	48	47	140	32	125	47	61	46	57	53	151	34	49	58	0	.	0	.	46	50	45	60	21	72	35	60	29	77	80	35	46	71	0	.	22	58	42	47	70	42	61	45	60	53	28	79	35	59	17	72	16	71	0	.	49	54	37	45	76	39	77	37	76	41	87	33	108	35	33	52	68	42	0	.	6837	4
	61-70 cm	49	51	53	39	7	100	23	58	14	71	14	71	92	39	62	40	169	24	28	50	14	100	7	100	21	74	0	.	0	.	27	50	0	.	34	45	7	100	40	53	20	58	21	58	7	100	31	49	13	71	137	30	35	45	33	60	17	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	35	59	22	58	14	100	25	79	13	100	72	41	58	39	41	47	0	.	14	71	33	60	6	100	0	.	14	71	38	53	53	54	28	60	0	.	14	71	8	100	43	57	36	53	26	58	47	52	8	100	29	61	26	80	0	.	0	.	14	71	31	82	0	.	14	71	7	100	22	74	16	72	0	.	0	.	0	.	15	71	21	75	7	100	28	61	0	.	27	61	0	.	0	.	34	51	13	100	42	53	13	71	47	62	33	60	28	60	19	74	27	50	0	.	2142	7
	71-80 cm	31	50	7	100	17	72	50	43	0	.	7	100	12	71	59	48	13	71	0	.	9	100	7	100	7	100	0	.	0	.	20	58	15	71	7	100	7	100	0	.	18	74	13	71	0	.	7	100	0	.	22	58	26	71	0	.	16	71	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	19	73	0	.	9	100	0	.	0	.	23	58	41	58	0	.	13	100	0	.	6	100	0	.	21	100	7	100	0	.	7	100	0	.	0	0	0	.	14	71	15	71	23	58	23	76	13	100	22	58	0	.	0	.	0	.	6	100	12	70	0	.	29	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	7	100	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	7	100	27	50	0	.	13	71	7	100	7	100	0	.	769	11
	81-90 cm	7	100	7	100	7	100	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	18	71	8	100	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	71	7	100	0	.	14	100	8	100	7	100	15	71	8	100	15	70	0	.	7	100	10	100	0	.	15	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	235	18
	91-100 cm	0	.	7	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	10	100	7	100	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	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	8	100	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	0	16	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	121	28
	>100 cm	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	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	22	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	46
	totale	2985	20	1960	22	981	30	1947	24	263	50	1328	28	6180	15	5289	15	7241	12	6299	15	1108	37	1596	32	2115	26	0	.	582	42	1354	33	3264	23	1873	26	370	55	2190	24	1373	28	1277	28	2271	35	4579	23	1367	45	6160	14	2039	22	1379	27	2726	21	973	38	906	28	751	40	870	35	627	32	2052	36	234	45	2128	29	1453	28	1665	33	2446	27	2025	37	2568	23	3048	21	2136	28	1668	29	1555	31	2406	28	1699	29	542	35	1212	37	1744	28	1173	28	1599	26	1233	49	2548	33	1000	44	4845	24	4532	24	8915	17	4948	23	4018	25	5503	21	1702	35	272	70	438	44	1597	31	1463	35	1267	38	1226	40	584	46	1713	26	272	51	1010	51	931	29	1484	34	1263	29	1573	40	1243	36	352	43	272	65	623	60	2254	26	2470	24	5059	18	529	41	1051	31	1013	30	1636	24	1774	28	1366	33	810	31	1333	27	0	.	185698	2
non determinabile	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0
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	.
	12-20 cm	2160	25	1611	27	669	37	1091	29	257	37	1099	33	8587	11	5297	12	8405	14	4606	16	1006	45	1023	38	1192	27	17	.	371	44	1333	24	2365	23	1491	33	190	61	1706	25	3051	19	1988	22	3734	21	7969	15	6592	16	4624	14	2009	25	2902	26	3800	20	699	40	1173	26	1022	49	835	34	1038	26	1561	37	1865	35	2215	27	1357	36	1216	42	2396	26	967	41	1256	25	1773	27	1546	34	951	38	1462	39	1217	37	1643	33	949	41	736	39	1266	30	1184	31	1078	29	1622	37	2926	30	1259	26	3079	26	1847	36	4319	21	3609	22	2194	28	2829	23	1440	31	573	49	1226	34	1523	30	1360	36	1355	39	646	39	452	45	1689	31	488	51	1147	50	1362	25	1009	32	1163	28	1454	42	620	42	317	59	187	66	806	59	7075	14	5595	15	5843	15	408	38	520	33	803	30	1480	32	1637	33	595	41	788	53	714	32	0	.	180509	2
	21-30 cm	779	25	595	35	725	32	853	27	367	38	933	29	4788	11	3392	14	3801	14	3128	16	232	43	443	35	780	30	0	.	310	38	1106	28	1659	22	1052	28	121	65	1148	24	1824	19	1675	22	2004	20	4550	14	4186	14	2424	15	928	27	1609	22	1820	19	430	37	837	28	463	35	377	36	780	30	1272	34	1124	34	1392	25	793	27	911	34	1483	26	745	43	1019	27	1067	24	760	29	484	32	515	33	896	29	675	33	916	31	460	43	949	26	595	36	755	33	402	41	1825	24	987	28	1248	32	1436	26	2795	20	1962	22	1555	25	2178	24	1072	31	313	42	1044	30	617	30	518	32	1116	37	674	39	222	61	688	30	206	57	211	54	866	22	766	36	607	31	436	35	527	38	205	70	83	80	181	57	3739	14	3700	17	3546	16	419	37	346	32	437	40	930	32	686	32	536	41	210	42	650	32	0	.	106866	2
	31-40 cm	370	30	473	31	201	46	370	31	590	29	828	26	3520	11	2024	14	2071	13	1949	16	90	62	308	36	587	28	24	.	319	45	678	30	979	23	804	25	110	60	669	23	1410	18	1212	21	970	21	2974	13	2576	13	1723	16	702	23	822	25	1155	19	210	56	492	33	139	49	261	53	352	29	766	33	582	30	978	28	421	31	692	33	701	23	660	32	949	23	848	23	566	34	545	35	254	31	537	31	456	28	650	31	365	31	716	34	256	37	353	30	172	43	1091	36	514	31	492	29	786	24	1136	21	836	23	549	26	741	28	680	34	281	46	428	33	494	29	284	39	494	35	391	38	65	55	809	24	140	74	167	50	599	25	385	28	425	32	267	38	226	36	142	40	151	65	74	63	2177	16	1766	17	1936	15	293	35	282	38	241	33	682	28	456	26	228	35	178	43	275	31	0	.	64597	2
	41-50 cm	410	26	154	33	226	31	328	25	405	29	445	27	2420	11	1405	13	1367	14	1230	14	49	55	185	43	258	29	14	.	221	37	462	27	502	23	462	25	57	58	599	22	1157	17	538	20	659	21	1610	12	1937	12	1418	15	420	26	612	21	611	19	114	43	306	30	180	34	165	36	398	25	337	32	204	29	572	25	346	30	365	34	442	22	310	34	536	24	534	21	259	30	271	30	221	33	351	28	368	31	289	31	384	28	304	31	233	31	214	31	127	40	573	29	415	27	119	35	257	23	476	25	437	22	271	26	419	25	252	35	228	52	308	34	291	36	380	31	256	32	193	39	90	58	406	25	54	58	116	43	405	24	199	27	365	27	296	29	186	39	89	53	57	63	61	60	1238	17	962	17	1269	15	184	38	209	35	241	32	297	25	504	25	102	35	146	43	157	34	0	.	40500	2
	51-60 cm	183	31	126	29	80	42	310	24	249	33	371	30	1365	12	1083	13	1040	13	566	17	90	47	68	44	132	34	21	.	126	41	241	26	359	24	323	27	22	100	390	23	630	18	374	22	553	21	875	14	1007	13	721	16	404	26	419	23	523	21	81	39	186	34	107	37	66	46	281	26	97	39	123	38	288	30	256	32	143	34	281	25	284	29	363	23	189	25	206	33	42	41	153	40	163	28	263	26	252	32	228	28	131	38	133	37	165	29	119	38	416	44	216	36	76	39	140	32	140	42	188	29	144	33	223	28	146	38	83	47	109	39	152	37	151	31	152	33	120	35	43	61	197	24	53	73	15	71	147	29	126	37	154	33	179	35	75	46	107	48	43	58	62	53	725	16	544	18	759	18	80	36	124	37	169	35	150	36	235	29	128	38	66	37	122	31	0	.	24013	2
	61-70 cm	63	43	53	39	40	52	103	34	106	36	91	42	629	15	455	18	481	16	160	26	14	100	21	57	42	47	14	.	20	58	91	36	90	35	105	29	7	100	164	30	238	21	186	23	221	26	410	18	384	21	339	20	112	40	259	28	141	31	7	100	66	48	43	62	43	52	122	36	91	42	6	100	113	38	65	45	61	71	78	38	135	43	338	25	121	29	81	44	7	100	21	75	40	52	121	36	54	56	87	45	78	39	80	42	62	40	56	39	97	33	74	34	58	46	44	46	48	52	98	33	22	58	79	45	67	45	60	44	37	53	72	49	112	39	114	42	40	46	14	71	154	42	16	72	23	57	51	43	75	43	51	47	103	39	30	62	41	47	0	.	45	51	291	25	208	25	337	22	28	71	69	45	41	47	135	37	94	36	28	60	33	60	61	37	0	.	9961	3
	71-80 cm	31	50	13	71	37	45	103	30	22	58	36	45	272	19	218	22	150	24	58	35	9	100	21	74	28	61	0	.	7	100	52	43	65	41	39	56	7	100	106	41	123	28	63	41	125	28	152	23	135	26	101	36	60	46	72	35	67	37	37	44	30	50	0	.	21	74	53	37	19	58	25	50	86	47	64	45	27	62	63	44	84	44	81	37	51	42	55	47	7	100	13	100	0	.	66	36	19	58	43	74	13	71	13	100	33	66	49	63	49	57	23	75	14	71	22	58	23	58	52	44	34	52	51	42	13	71	21	74	29	79	42	47	61	37	27	60	29	50	0	.	20	74	0	.	8	100	14	71	30	62	8	100	7	100	0	.	29	63	0	.	17	72	193	30	57	40	147	28	14	71	27	50	7	100	83	37	20	100	13	71	20	58	7	100	0	.	4338	5
	81-90 cm	7	100	7	100	27	61	13	71	7	100	0	.	41	46	77	33	69	34	16	100	0	.	0	.	0	.	7	.	0	.	20	74	28	59	14	71	0	.	27	50	58	47	26	50	29	50	81	38	78	42	15	71	0	.	28	50	0	.	22	74	15	71	7	100	16	71	0	.	0	.	15	100	6	100	31	59	18	71	22	58	21	58	42	46	0	.	7	100	7	100	0	.	0	.	17	71	11	100	7	100	0	.	21	73	33	53	0	.	34	59	8	100	7	100	15	71	8	100	29	50	0	.	14	71	17	72	0	.	15	71	15	71	0	0	0	.	13	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	7	100	0	.	0	.	0	.	17	72	102	33	14	71	13	71	0	.	14	71	17	72	14	71	0	.	7	100	7	100	7	100	0	.	1393	8
	91-100 cm	0	.	7	100	0	.	13	71	0	.	0	.	24	58	22	59	14	71	15	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	45	14	71	14	71	21	74	29	50	7	100	7	100	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	7	100	6	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	7	100	8	100	0	.	13	71	0	.	26	71	0	.	0	.	0	0	16	100	10	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	45	22	58	15	71	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	465	13
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	14	71	14	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	7	100	0	.	0	.	14	71	23	58	7	100	14	71	7	100	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	16	100	0	.	14	100	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	22	58	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	251	20
	totale	4004	20	3039	23	2005	27	3185	21	2003	29	3803	24	21653	9	13988	10	17412	10	11727	13	1489	36	2068	31	3019	24	98	.	1373	33	3983	24	6045	19	4298	22	515	54	4852	19	8503	14	6076	18	8331	16	18673	11	16909	11	11387	12	4644	20	6724	19	8116	16	1609	31	3114	23	1962	35	1784	30	3024	23	4143	30	3944	28	5649	22	3346	25	3433	30	5481	21	3213	28	4591	20	4584	19	3485	25	2313	27	2639	28	3204	26	3616	24	3141	24	2323	27	3465	24	2533	26	2707	24	2562	31	7048	27	3496	23	5092	23	4547	24	8960	17	7243	18	4768	23	6566	20	3688	28	1559	39	3195	28	3206	25	2879	27	3525	32	2106	32	884	44	3963	23	957	46	1687	41	3452	21	2590	27	2782	25	2748	30	1663	34	932	40	521	58	1264	47	15583	12	12868	14	13871	12	1426	32	1597	29	1954	27	3770	24	3631	22	1644	30	1448	37	1992	26	0	.	432892	2

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. 2275600. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

indietro