Scelta degli argomenti

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

1. Qual è il significato dei numeri?

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

Esempio 1: Valore stimato ed errore standard

IFN5

volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

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

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2. Qual è lo scopo dell'errore standard?

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

La sicurezza statistica è del

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

Esempio 2: Calcolo degli intervalli di confidenza

IFN5
volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

			1^o passo	2^o passo

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

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

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

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

Dati: vedi esempio 2

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

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

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3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

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

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

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

Caso 2

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

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

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

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

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

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

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

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

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

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

È lecito attendersi errori standard elevati se

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

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

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

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5. Due tipi di variazione?

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

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

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

I risultati sono

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

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

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

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

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

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

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

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

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

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

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

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

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

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9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

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

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

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IFN5
numero di fusti
conifere e latifoglie · diametro a petto d'uomo (10 classi)
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: n/ha
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)	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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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	37	37	41	37	61	40	36	40	41	28	75	34	98	11	80	11	107	15	72	15	82	73	36	49	53	29	50	.	58	50	84	25	66	25	78	44	49	70	64	32	112	17	86	22	112	18	134	14	137	14	69	14	98	28	155	24	143	19	28	42	88	25	150	61	66	35	81	20	124	60	246	29	122	31	102	44	100	50	90	23	30	37	42	29	36	42	52	47	28	73	122	53	49	44	81	31	81	46	43	28	75	24	84	43	40	37	101	32	141	34	88	18	2	98	0	.	0	.	55	30	16	59	24	57	144	26	127	29	172	27	105	41	55	36	154	44	40	29	22	93	110	39	134	39	78	59	88	20	62	40	101	28	69	41	36	48	43	44	43	88	165	82	147	12	140	14	92	14	48	49	27	61	62	35	66	40	64	44	8	97	84	87	22	36	0	.	88	3
	21-30 cm	22	42	34	41	60	46	19	46	62	29	59	35	61	11	48	16	53	17	51	16	5	95	26	52	27	35	0	.	25	50	71	35	45	25	50	39	0	.	38	30	65	18	84	19	65	17	80	13	87	12	36	19	45	34	85	19	70	15	40	51	68	26	59	33	46	31	71	25	94	37	160	27	71	29	48	27	59	38	66	24	17	42	33	33	30	31	48	38	19	59	18	36	27	39	30	29	95	25	19	33	60	30	58	35	41	44	29	51	95	26	79	25	2	98	0	.	0	.	45	29	24	36	24	48	76	22	89	33	147	22	36	34	30	31	95	39	69	57	56	57	25	50	82	44	34	72	62	16	49	35	39	44	34	36	41	57	45	74	43	88	23	64	84	13	114	16	74	18	61	30	20	46	24	58	63	38	33	44	14	79	16	76	33	50	0	.	56	3
	31-40 cm	9	51	23	40	7	60	10	54	101	18	60	23	51	10	31	14	23	17	34	22	4	96	16	47	16	41	70	.	57	49	42	34	31	29	49	28	25	90	24	28	54	15	63	18	39	19	54	12	59	10	22	22	32	23	38	20	40	18	30	66	53	31	15	50	22	49	32	26	70	33	79	23	55	36	30	27	42	49	34	25	32	37	24	21	27	31	37	39	22	44	8	44	13	39	32	32	63	28	27	31	51	45	20	44	12	42	28	36	54	26	49	30	13	68	0	.	0	.	33	25	11	43	15	43	52	30	94	32	66	24	33	31	25	25	55	36	43	40	14	47	44	25	44	59	27	54	52	20	23	47	31	42	15	41	17	85	11	52	58	50	22	70	53	14	63	14	49	13	44	29	27	51	17	35	39	35	23	31	13	56	9	71	19	33	0	.	37	3
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	12-20 cm	133	20	112	20	48	35	53	24	10	69	49	29	59	15	55	16	77	15	104	16	174	38	161	30	118	24	0	.	42	59	46	29	102	23	67	31	58	45	58	23	25	32	37	25	68	33	57	28	18	47	85	16	68	21	36	26	78	22	111	40	62	26	89	46	100	36	36	37	136	26	23	51	77	33	73	25	65	31	93	29	99	42	59	21	106	22	143	33	101	36	98	35	124	39	102	27	30	42	61	47	85	36	88	28	76	24	163	46	99	32	59	39	318	18	186	30	308	15	207	20	197	23	212	18	90	27	70	59	32	32	104	27	124	33	76	40	102	38	166	25	62	22	61	58	212	49	53	29	95	32	62	29	149	47	128	36	39	62	84	71	161	59	39	26	66	21	101	16	38	38	74	28	68	19	81	27	91	38	88	36	80	29	93	23	0	.	84	3
	21-30 cm	40	22	23	29	58	26	51	27	11	69	47	29	27	18	39	16	30	16	68	15	54	35	59	31	85	29	0	.	59	27	36	27	73	21	53	27	68	49	45	26	17	35	19	39	32	39	29	25	11	49	45	17	32	23	21	37	36	25	45	35	38	22	50	35	29	41	18	38	118	38	2	98	54	32	55	26	64	27	48	29	82	45	49	29	55	26	48	30	47	32	59	29	100	21	45	42	12	43	46	51	60	22	28	35	41	29	36	42	54	35	36	50	128	27	145	19	199	12	98	23	127	21	158	19	99	31	19	65	27	48	49	28	38	32	95	34	80	34	36	73	45	29	0	.	19	54	27	30	70	44	47	26	31	41	99	31	9	65	13	85	51	53	15	30	22	30	43	20	27	51	47	26	47	36	29	30	32	33	73	41	28	39	72	33	0	.	46	3
	31-40 cm	20	27	22	28	26	44	20	32	16	42	34	27	14	19	20	18	22	15	41	15	18	55	43	32	68	21	0	.	29	47	24	47	39	25	30	29	37	49	24	28	9	32	12	29	7	47	17	28	2	63	36	16	26	30	16	35	27	21	12	64	9	56	17	40	30	63	7	35	58	41	5	49	33	30	24	31	52	31	20	28	56	32	52	22	41	20	34	42	52	31	30	28	63	25	19	37	13	44	24	29	39	36	17	45	26	32	0	.	36	50	11	57	38	24	79	15	81	15	28	31	42	23	47	29	58	40	3	94	5	76	35	36	12	73	29	47	44	39	13	60	38	24	12	94	15	84	9	52	37	23	29	27	25	47	43	19	26	40	44	74	8	65	4	40	2	65	14	25	18	37	28	38	22	38	29	24	20	33	24	32	28	42	25	30	0	.	24	3
	41-50 cm	24	22	12	31	18	34	15	31	14	48	14	38	8	22	10	17	14	17	20	15	9	52	33	37	21	21	0	.	18	54	12	38	11	33	18	30	24	27	17	24	7	39	5	39	1	70	5	30	1	72	26	17	19	27	11	35	9	31	18	41	5	47	15	34	11	40	9	40	23	32	3	65	15	29	16	31	34	37	16	22	19	24	29	24	28	19	16	38	24	28	25	31	39	21	11	42	4	80	24	29	18	27	15	32	13	30	0	.	10	30	9	54	8	29	26	13	33	21	15	30	16	27	23	24	16	34	3	94	7	55	22	39	7	44	12	53	28	42	13	72	19	27	11	71	9	45	4	48	22	21	27	30	18	40	42	27	2	96	19	36	11	70	1	60	1	74	6	32	18	47	30	25	12	38	9	30	14	31	11	30	19	44	9	31	0	.	13	3
	51-60 cm	12	33	11	26	5	62	13	26	0	.	4	40	4	28	7	22	11	15	7	23	21	41	9	38	8	37	0	.	9	76	9	33	6	36	10	36	13	90	10	34	2	52	4	40	1	73	1	52	0	73	9	21	19	32	4	41	6	38	6	55	1	98	5	50	3	96	1	98	6	62	1	98	10	50	12	39	7	58	7	35	12	29	11	35	8	29	18	34	4	45	18	42	11	30	10	38	4	98	9	34	11	31	10	33	13	26	1	97	7	52	0	.	5	43	14	26	9	45	4	43	6	50	13	29	8	53	0	.	0	.	6	46	6	57	4	68	8	54	12	67	8	30	19	62	0	.	2	55	7	41	10	36	9	40	16	44	7	74	24	34	7	63	0	70	0	.	2	53	8	35	15	30	13	29	8	37	8	28	17	26	7	46	11	35	0	.	7	4
	61-70 cm	4	49	5	35	1	97	2	56	3	66	2	68	2	38	2	39	4	23	1	48	4	96	1	97	3	71	0	.	0	.	3	47	0	.	3	41	4	90	3	50	1	57	1	56	0	99	1	49	0	70	5	28	3	41	2	58	1	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	97	0	.	3	56	3	55	2	97	2	78	2	98	6	37	5	36	5	42	0	.	2	67	5	56	1	99	0	.	2	67	5	49	8	49	3	57	0	.	1	69	1	97	5	54	4	49	2	56	3	49	1	98	2	58	4	77	0	.	0	.	2	68	4	80	0	.	3	65	3	93	2	71	6	61	0	.	0	.	0	.	2	67	3	72	2	95	7	54	0	.	11	49	0	.	0	.	1	50	3	97	8	46	2	67	5	59	3	57	4	56	4	70	4	45	0	.	2	7
	71-80 cm	2	48	1	99	3	69	4	40	0	.	1	98	0	70	1	47	0	70	0	.	2	96	1	97	1	98	0	.	0	.	2	55	1	69	1	98	4	90	0	.	1	74	1	70	0	.	0	100	0	.	1	57	2	69	0	.	1	70	1	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	2	70	0	.	1	99	0	.	0	.	2	56	5	54	0	.	2	98	0	.	1	99	0	.	3	98	1	98	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	1	68	2	68	2	56	2	74	1	98	2	55	0	.	0	.	0	.	1	98	2	68	0	.	6	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	96	0	.	3	93	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	97	3	47	0	.	2	67	1	96	1	97	0	.	1	11
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	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	0	.	2	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	46
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non determinabile	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	12-20 cm	170	19	154	20	109	27	89	24	51	28	125	26	157	8	135	8	183	11	176	12	257	33	197	28	171	17	50	.	100	33	129	17	168	17	146	27	107	43	123	19	138	15	123	16	181	16	191	12	154	13	155	10	166	19	192	20	221	14	139	30	150	16	239	40	166	22	117	16	260	26	269	27	199	21	175	29	165	34	183	20	129	34	101	18	142	22	195	27	129	31	221	31	173	29	183	26	111	36	103	31	161	23	171	21	116	22	264	28	240	26	147	16	320	18	186	30	308	15	263	15	213	21	236	16	234	20	197	34	204	23	209	21	179	29	230	30	143	28	188	25	172	24	195	34	290	40	140	16	157	22	163	17	218	35	164	30	83	49	127	46	327	43	186	11	206	10	193	11	86	26	100	20	130	18	147	26	155	27	96	33	164	45	115	22	0	.	172	2
	21-30 cm	61	20	57	30	118	22	70	22	73	28	106	21	87	9	86	11	83	12	119	11	59	31	85	23	112	21	0	.	84	24	107	23	118	16	103	21	68	49	82	18	82	14	104	16	97	15	109	10	98	11	81	11	77	21	106	15	106	12	85	26	107	19	108	21	75	25	88	22	212	23	162	27	125	19	102	17	123	26	113	20	99	36	82	21	85	18	96	21	66	25	78	25	127	19	75	27	107	23	65	37	121	16	86	27	81	26	65	33	150	18	115	19	130	26	145	19	199	12	143	16	151	17	182	18	174	20	108	22	174	17	85	21	68	24	190	27	149	28	92	48	70	24	82	44	53	46	89	13	119	28	85	22	65	27	139	24	54	62	56	64	73	42	99	11	136	13	117	13	89	25	67	18	71	31	92	27	65	27	86	34	44	32	105	23	0	.	102	2
	31-40 cm	29	25	45	25	33	40	30	27	117	15	94	18	64	8	52	10	45	10	74	12	23	54	59	26	84	18	70	.	86	35	66	25	69	17	79	18	62	42	48	17	64	13	75	15	47	17	71	10	60	10	58	13	58	16	54	20	67	13	42	48	63	26	33	39	52	45	40	21	128	21	84	21	88	23	54	23	94	25	54	17	88	23	76	16	68	17	71	27	74	27	38	22	76	21	51	21	76	25	51	23	91	27	37	29	38	24	28	36	90	32	60	24	51	22	79	15	81	15	61	17	53	18	62	22	111	24	97	30	71	23	68	18	37	32	84	27	86	27	27	40	83	15	56	65	42	41	62	17	60	17	60	24	40	31	60	21	37	28	102	42	30	52	57	13	65	13	64	11	62	21	55	28	39	23	68	21	43	19	37	26	37	35	44	21	0	.	62	2
	41-50 cm	32	20	15	28	37	21	27	19	80	14	51	19	44	9	36	10	30	12	47	9	13	46	36	34	37	19	40	.	60	23	45	21	36	18	45	17	32	37	43	17	52	11	33	13	32	17	39	8	45	9	47	11	35	19	40	15	36	13	23	34	39	22	42	18	33	24	45	15	56	21	29	21	51	19	45	22	49	27	34	16	41	26	43	17	43	14	33	21	37	21	33	25	50	18	41	24	34	24	54	19	39	24	34	23	23	25	21	32	47	24	48	18	12	29	26	13	34	20	32	16	26	19	35	18	41	27	78	39	51	24	40	30	50	23	44	23	43	28	37	44	41	17	22	45	29	30	42	15	31	14	51	15	44	19	49	26	23	44	39	40	25	47	33	15	35	13	42	11	39	27	40	23	39	23	29	17	48	18	16	26	30	34	25	25	0	.	39	2
	51-60 cm	14	27	12	22	13	35	25	19	49	21	42	24	25	10	28	10	23	10	22	13	23	37	13	36	19	26	60	.	34	28	23	18	25	18	32	21	13	90	28	18	28	13	23	17	27	16	21	12	24	10	24	13	33	19	28	18	30	15	16	28	24	26	25	23	13	38	32	17	16	31	18	34	26	25	33	24	19	27	22	20	38	19	29	16	15	19	26	26	6	35	23	33	23	18	29	19	29	26	32	18	17	32	19	30	18	22	19	29	34	41	25	30	8	34	14	26	10	40	14	25	14	27	19	23	24	31	28	31	18	31	21	31	20	23	26	23	27	23	18	48	20	16	21	64	4	63	15	22	20	28	22	25	27	27	20	36	28	39	29	31	25	39	19	13	20	15	25	15	17	23	24	26	27	27	15	31	22	23	21	30	14	27	20	21	0	.	23	2
	61-70 cm	5	40	5	35	6	47	8	30	21	24	10	38	11	13	12	16	10	14	6	23	4	96	4	51	6	41	40	.	5	50	9	32	6	31	10	23	4	90	12	26	11	17	12	18	11	23	10	16	9	19	11	17	9	36	17	23	8	28	1	97	8	43	10	55	8	45	14	30	15	35	1	98	10	33	8	39	8	67	6	35	18	37	27	19	10	24	10	39	1	98	3	71	6	47	13	31	6	53	12	39	10	34	12	36	7	35	9	31	8	28	9	28	6	42	4	43	3	49	7	29	2	55	7	42	11	39	21	26	6	47	10	45	15	34	19	36	9	38	6	60	16	38	6	61	6	48	5	39	12	35	7	42	15	33	8	53	11	37	0	.	18	37	8	23	8	22	11	19	6	66	13	37	7	41	13	33	9	32	4	56	7	54	10	29	0	.	9	3
	71-80 cm	2	48	1	69	6	39	8	26	4	52	4	40	5	18	6	20	3	22	2	33	2	96	4	70	4	57	0	.	2	96	5	40	5	38	4	54	4	90	8	38	6	26	4	38	6	25	4	22	3	24	3	35	5	43	5	32	4	34	7	35	4	45	0	.	4	70	6	32	3	54	4	46	8	44	8	39	4	58	5	42	11	39	6	34	4	39	7	42	1	98	2	98	0	.	7	31	2	55	6	71	2	68	2	98	4	63	8	58	4	55	3	72	1	68	2	55	2	56	4	41	3	49	4	39	2	67	7	65	5	75	6	42	8	31	5	55	6	41	0	.	2	72	0	.	2	95	1	68	5	56	1	97	1	98	0	.	8	55	0	.	7	63	5	28	2	38	5	26	3	65	5	43	1	97	8	32	2	99	2	67	4	51	1	97	0	.	4	5
	81-90 cm	1	99	1	99	4	57	1	69	1	96	0	.	1	45	2	32	2	33	1	99	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	2	72	2	57	1	69	0	.	2	48	3	46	2	48	1	49	2	37	2	41	0	70	0	.	2	48	0	.	4	68	2	68	2	96	3	66	0	.	0	.	2	98	1	99	4	55	2	67	2	56	3	54	3	43	0	.	1	98	1	98	0	.	0	.	2	69	1	98	1	98	0	.	3	69	4	49	0	.	3	57	1	97	1	98	2	68	1	99	2	47	0	.	1	69	3	68	0	.	2	66	2	68	0	.	0	.	3	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	1	98	0	.	0	.	0	.	7	63	3	32	0	70	0	70	0	.	3	66	3	69	1	68	0	.	1	97	1	96	1	97	0	.	1	8
	91-100 cm	0	.	1	99	0	.	1	69	0	.	0	.	0	58	1	59	0	70	1	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	42	1	70	1	69	1	73	1	49	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	2	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	98	0	.	1	99	1	98	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	1	98	1	98	0	.	1	68	0	.	2	69	0	.	0	.	0	.	1	99	1	99	0	.	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	2	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	43	1	57	0	70	0	.	1	97	0	.	0	.	0	.	1	97	0	.	0	.	0	.	0	13
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	70	0	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	1	99	0	.	0	.	1	70	1	57	0	100	0	70	1	99	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	2	98	0	.	2	97	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	0	.	2	55	0	.	0	.	0	.	0	.	1	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	19
	totale	315	12	290	14	327	13	260	13	396	15	432	13	395	5	356	5	380	7	448	7	380	20	399	18	434	9	280	.	371	15	387	16	429	11	420	12	291	33	349	12	383	7	376	10	403	10	447	7	396	7	381	6	383	11	444	10	472	8	320	15	397	10	459	20	355	14	342	11	691	16	569	17	507	13	431	13	465	20	419	13	428	18	369	10	367	10	439	14	314	17	398	16	456	14	404	13	367	13	327	15	440	12	366	12	292	14	416	21	579	21	408	11	529	13	459	14	639	8	527	10	462	13	548	11	600	15	536	16	532	13	440	11	379	17	599	21	465	16	368	24	404	13	382	27	426	29	356	9	403	13	391	11	411	19	440	16	243	26	354	32	512	26	411	7	474	8	458	7	301	16	309	12	317	12	374	15	344	13	265	18	301	25	322	11	0	.	412	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. 2279123. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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