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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IFN1
numero di fusti
stadio di sviluppo · conifere e latifoglie
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
stato 1983/85
		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
stadio di sviluppo	conifere e latifoglie	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	.
	conifere	56	72	12	74	10	100	81	71	15	.	0	.	687	33	667	39	15	78	97	53	0	.	0	.	39	74	0	.	0	.	166	50	228	54	0	.	0	.	97	71	347	92	51	75	182	80	54	61	153	51	85	64	18	100	98	71	130	74	0	.	0	.	0	.	43	100	44	71	0	.	227	54	29	77	81	.	40	100	38	72	72	67	60	65	112	57	17	100	77	56	0	.	0	.	69	54	25	85	14	.	121	65	0	.	14	.	0	.	15	100	14	100	11	100	0	.	0	.	0	.	23	75	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	36	.	83	71	0	.	0	.	51	92	0	.	12	.	14	.	0	.	0	.	23	.	52	.	15	71	66	.	34	100	218	73	87	57	183	59	90	74	82	90	0	.	21	100	0	.	14	100	36	100	0	.	0	.	5592	12
	latifoglie	166	55	81	69	40	74	0	.	0	.	0	.	486	36	225	47	45	66	124	50	214	77	90	79	166	62	0	.	0	.	27	74	200	70	10	.	0	.	407	75	50	100	24	67	0	.	107	62	79	64	287	43	106	61	98	71	42	100	113	.	0	.	0	.	0	0	29	73	0	.	4	100	4	100	0	.	127	100	49	85	26	62	81	100	156	55	43	81	157	56	0	.	0	.	183	59	105	72	0	.	48	72	0	.	39	.	0	.	24	100	40	80	89	73	0	.	37	58	13	.	168	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	116	88	0	.	0	.	0	.	89	.	0	.	0	.	18	.	52	93	7	.	112	73	116	50	79	69	179	47	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	100	100	163	75	0	.	0	.	5667	11
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	222	54	93	70	49	71	81	71	15	.	0	.	1172	26	892	39	60	57	221	47	214	77	90	79	206	63	0	.	0	.	193	51	427	49	10	.	0	.	504	63	397	82	75	58	182	80	160	47	233	40	372	39	124	54	197	71	172	79	113	.	0	.	0	.	43	100	73	72	0	.	231	53	33	79	81	.	167	100	87	58	98	60	141	76	267	53	60	71	234	55	0	.	0	.	252	51	131	71	14	.	170	60	0	.	52	.	0	.	39	72	54	65	101	66	0	.	37	58	13	.	191	74	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	36	.	104	61	0	.	0	.	167	73	0	.	12	.	14	.	89	.	0	.	23	.	70	.	67	85	73	.	146	71	335	51	166	52	362	40	90	74	82	90	0	.	26	85	0	.	114	100	199	71	0	.	0	.	11258	9
novelleto/spessina	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	.
	conifere	63	72	70	82	89	88	21	100	0	.	105	74	656	29	84	67	179	48	58	73	0	.	0	.	21	.	0	.	9	100	157	71	39	91	169	69	0	.	34	59	218	51	31	100	205	53	153	41	283	33	54	66	72	61	219	61	103	60	81	.	4	100	0	.	0	.	0	.	23	100	57	.	0	.	11	74	0	.	87	89	19	100	21	.	11	74	7	100	0	.	0	.	51	73	92	63	102	70	70	.	89	88	115	100	79	75	37	100	168	42	10	100	4	100	0	.	0	.	23	85	13	100	53	71	113	100	11	.	76	72	12	100	47	64	0	.	0	.	39	100	56	71	0	.	0	.	0	.	69	77	0	.	0	.	0	.	19	.	0	.	0	.	237	40	47	46	281	38	35	100	0	.	15	71	29	88	0	.	178	76	0	.	21	61	0	.	5605	9
	latifoglie	43	100	41	71	71	78	79	87	0	.	8	100	93	43	144	62	89	52	28	100	0	.	157	93	21	.	0	.	0	.	14	100	39	75	32	66	0	.	130	71	46	82	0	.	247	55	67	71	80	84	37	100	0	.	39	61	118	47	0	.	57	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	80	14	100	22	62	0	.	38	71	18	.	46	65	43	59	0	.	48	83	74	75	42	100	67	100	12	.	33	89	104	71	10	100	19	71	43	75	0	.	168	48	29	100	155	65	25	62	38	79	108	66	4	100	11	.	10	100	0	.	41	79	10	100	0	.	0	.	41	81	0	.	0	.	0	.	40	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	52	153	56	241	39	4	100	0	.	41	71	20	61	10	100	29	74	19	.	46	85	0	.	3668	11
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	106	59	111	61	160	65	101	71	0	.	113	73	749	29	228	52	268	45	85	71	0	.	157	93	41	.	0	.	9	100	170	66	78	62	201	64	0	.	164	59	264	46	31	100	452	39	220	36	362	32	92	72	72	61	258	58	221	46	81	.	60	79	0	.	0	.	0	.	23	100	57	.	44	80	25	65	22	62	87	89	56	75	39	.	58	59	50	53	0	.	48	83	125	73	134	53	169	67	81	.	122	88	219	65	88	70	57	70	212	39	10	100	172	48	29	100	155	65	48	66	51	71	161	58	117	97	22	.	86	66	12	100	89	60	10	100	0	.	39	100	97	71	0	.	0	.	0	.	109	61	0	.	0	.	0	.	19	.	0	.	0	.	305	35	201	47	522	31	39	91	0	.	57	65	49	68	10	100	207	71	19	.	68	75	0	.	9273	8
perticaia	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	.
	conifere	425	41	631	51	1419	38	372	62	270	72	693	53	1874	27	799	43	3494	24	1220	33	0	.	252	77	170	66	131	.	164	97	519	50	1242	42	678	55	148	85	1000	46	835	41	856	43	54	64	2670	26	1808	29	1178	40	497	73	590	53	1111	47	138	100	383	.	107	100	0	.	140	.	659	56	866	50	550	59	789	46	197	71	919	39	256	95	334	45	903	42	82	96	151	100	517	51	379	66	577	40	765	60	202	71	536	57	654	53	262	100	21	73	269	78	0	.	83	60	0	.	15	100	322	42	304	63	82	62	570	44	147	83	766	51	144	71	4	100	44	.	349	57	0	.	206	93	385	66	62	80	533	40	58	78	534	50	401	55	109	65	584	57	0	.	383	78	3425	22	2354	24	1658	34	524	57	63	63	352	62	245	48	608	42	339	74	0	.	568	46	0	.	51977	6
	latifoglie	993	32	595	49	717	37	1038	37	214	73	154	74	767	35	550	49	1504	26	1901	27	0	.	564	49	450	54	4	.	193	71	515	51	607	48	436	58	871	46	738	50	191	71	130	100	1046	40	2799	22	199	60	1209	29	390	71	101	82	230	91	86	100	0	.	225	82	0	.	17	.	583	52	285	67	594	59	287	52	524	71	549	47	659	65	279	54	1638	28	60	100	346	58	581	49	851	41	673	42	209	51	312	79	530	50	59	62	120	97	515	42	545	34	393	57	2378	26	2045	29	6217	16	2857	25	2555	26	3104	23	709	45	378	61	20	71	444	57	399	59	21	.	785	42	210	85	227	59	222	83	519	54	199	61	426	61	1068	35	764	43	669	43	171	58	0	.	195	95	1419	32	599	38	1759	30	250	68	501	68	216	55	747	43	246	58	124	97	287	59	254	75	0	.	63013	4
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	latifoglie	1537	24	570	42	427	52	549	39	232	67	535	39	1011	28	865	31	1572	30	1645	26	135	73	196	71	715	34	0	.	133	100	243	63	650	33	616	38	81	.	564	40	324	63	110	64	0	.	196	71	0	.	2737	20	424	51	280	52	888	37	220	63	138	93	263	47	38	78	242	52	482	44	32	74	635	43	571	44	468	71	274	61	472	56	786	39	1062	31	654	46	639	42	112	69	1776	24	163	59	18	100	198	69	29	100	283	54	362	43	0	.	196	68	203	74	707	37	1435	31	749	43	306	58	268	56	738	47	64	100	0	.	236	72	968	41	324	66	627	40	273	51	67	72	633	39	422	73	197	46	100	55	126	51	469	37	486	38	372	47	153	78	23	71	121	63	0	.	85	52	685	40	85	75	343	66	78	90	331	46	232	44	134	59	187	61	68	.	0	.	39640	5
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	totale	2213	22	953	37	499	49	1641	28	1033	42	1452	40	5701	17	2596	23	2760	24	3220	23	205	62	227	71	1017	33	0	.	336	72	1008	45	2351	26	1637	31	81	.	1772	32	586	50	1189	36	377	55	1979	29	2389	24	5005	17	939	42	1045	37	3292	23	298	55	313	70	919	42	177	85	925	43	783	42	306	71	1240	33	793	40	682	58	1061	39	674	48	1546	35	2032	28	773	43	1009	37	214	61	2455	23	557	49	578	55	436	53	346	59	418	51	632	43	61	.	638	42	527	53	707	37	1439	31	879	41	451	46	301	57	1029	39	501	47	248	85	1180	36	1125	37	511	56	1358	37	795	38	294	63	992	37	723	54	485	50	988	33	303	47	842	33	1263	29	480	46	234	71	101	71	310	61	2262	28	1502	29	2988	23	194	71	767	46	183	72	960	37	637	39	399	55	627	47	201	.	0	.	96160	4
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	latifoglie	847	29	662	34	241	49	729	31	255	54	576	41	1268	25	1493	21	2263	15	1572	22	238	48	489	42	553	33	0	.	89	50	112	59	428	54	239	44	99	.	479	41	196	50	623	34	14	100	132	54	82	69	2478	18	855	32	552	33	815	31	306	45	102	65	177	56	110	59	90	45	479	40	62	84	513	47	338	47	342	61	733	37	380	48	716	34	555	38	480	38	454	36	445	40	308	39	764	36	78	59	210	55	291	41	223	41	507	38	0	.	59	77	32	76	23	.	337	47	86	58	198	90	276	48	282	66	138	66	0	.	10	72	68	63	69	73	190	59	416	49	0	.	214	56	344	48	187	40	80	63	151	60	85	63	106	46	214	61	142	76	85	77	416	43	20	71	11	100	131	44	271	45	415	54	474	34	545	33	690	31	517	41	264	52	192	36	0	.	34784	4
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	1031	27	1029	31	596	36	1692	22	1420	33	1906	27	6569	14	5885	14	5970	12	3461	19	354	49	634	40	941	33	0	.	794	34	667	39	1059	35	1127	30	108	.	1274	31	1714	24	2391	22	2697	22	3704	16	2541	21	4912	15	2177	23	2800	20	2358	23	592	42	407	47	411	45	217	64	449	39	893	35	527	45	1322	36	1478	28	663	43	1833	28	708	42	1784	28	720	35	1064	29	788	36	735	34	463	37	1496	28	1358	29	659	38	945	31	662	39	747	37	311	51	535	35	753	34	51	.	394	45	86	58	432	49	367	50	397	56	256	60	274	63	264	63	344	53	272	50	1432	38	723	37	69	.	551	38	685	42	852	35	320	55	287	54	281	57	661	38	323	59	298	60	240	59	1143	33	1637	25	1223	30	2326	21	615	36	808	36	1603	25	1354	28	1586	25	760	38	543	47	826	38	0	.	108614	3
fustaia matura	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	.
	conifere	19	60	258	49	102	72	394	37	109	83	336	43	2298	19	1374	21	1933	16	929	26	44	88	109	60	22	84	0	.	38	.	71	62	635	46	166	47	0	.	434	44	1038	25	885	27	997	25	1590	22	1666	22	1073	22	412	44	270	46	358	49	54	79	101	62	26	100	226	47	230	51	67	.	135	76	334	49	363	42	359	61	438	38	126	52	1046	30	117	58	456	32	33	72	59	100	56	.	176	53	424	50	481	33	92	.	253	53	220	40	117	40	601	35	192	47	0	.	0	.	34	100	66	70	37	.	169	53	95	72	165	58	50	75	268	61	91	82	157	56	55	71	30	.	431	40	233	61	121	.	12	.	0	.	49	.	193	63	0	.	101	77	38	.	48	.	1089	22	50	71	1240	26	205	52	8	100	175	63	137	56	217	45	192	48	185	44	66	58	0	.	30349	5
	latifoglie	278	40	290	51	123	60	113	54	4	100	204	47	670	32	647	39	1568	17	517	31	247	43	125	66	154	61	0	.	0	.	129	70	156	52	286	53	0	.	305	50	197	47	150	50	17	71	109	65	29	71	874	23	297	39	123	49	42	59	46	71	4	100	80	77	253	81	74	63	0	.	4	100	129	80	187	62	51	71	99	79	186	68	215	39	232	46	451	32	37	83	30	76	0	.	40	82	123	62	378	40	0	.	155	52	531	40	66	87	425	51	0	.	73	.	0	.	21	73	261	63	0	.	464	45	75	100	0	.	30	100	30	100	38	71	56	83	46	93	0	.	149	56	194	54	0	.	14	.	0	.	11	.	103	62	0	.	118	72	26	.	31	.	150	71	20	100	240	61	86	81	96	58	112	56	63	66	273	39	276	60	185	50	53	71	0	.	14740	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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misto	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	.
	conifere	186	63	173	45	0	.	0	.	154	60	256	53	3931	14	3612	15	1023	27	997	26	12	75	0	.	123	56	0	.	293	62	1195	35	945	35	418	42	0	.	212	46	2457	21	1431	26	1754	22	4746	15	7656	12	560	29	359	50	753	34	1013	32	226	46	1518	23	237	58	404	40	1589	25	572	45	1089	33	1012	31	110	76	688	35	1157	29	734	40	587	53	0	.	92	83	661	41	121	48	38	82	351	46	994	34	274	61	316	43	62	86	97	62	232	48	554	37	584	35	95	68	79	84	0	.	786	29	249	39	230	59	297	55	29	.	746	36	337	39	516	29	977	39	0	.	42	.	261	44	0	.	70	72	1031	26	477	32	439	36	0	.	44	.	37	.	4	.	7	100	5705	14	5213	15	2410	20	342	48	0	.	37	100	264	72	176	58	62	75	4	100	33	48	0	.	69556	3
	latifoglie	175	69	957	35	64	71	273	.	66	83	336	61	1465	27	1352	20	554	29	1023	29	115	64	324	62	333	62	0	.	583	47	570	40	338	52	626	38	0	.	418	46	256	42	295	52	179	46	809	33	170	68	790	34	298	54	201	47	462	38	102	56	634	33	95	66	186	46	324	36	117	90	328	56	521	47	208	90	945	39	658	32	630	31	912	37	61	.	89	81	694	39	427	46	345	60	218	59	139	53	232	62	580	40	337	56	268	58	9	100	117	58	291	72	336	48	1126	35	1059	34	1476	26	503	38	525	38	33	89	0	.	88	89	98	52	548	43	492	39	0	.	106	.	335	58	0	.	17	80	310	32	803	35	494	41	0	.	39	.	27	.	10	.	157	75	211	31	108	47	1208	28	289	61	0	.	142	69	202	54	241	70	102	80	158	71	666	40	0	.	34407	5
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	361	55	1130	33	64	71	273	.	220	59	592	55	5396	14	4964	14	1577	23	2020	23	127	63	324	62	456	54	0	.	876	40	1765	30	1284	35	1044	36	0	.	630	39	2714	20	1726	24	1933	21	5555	14	7826	12	1350	28	658	41	954	31	1475	30	328	42	2152	22	332	51	590	37	1913	24	688	44	1417	31	1533	29	318	76	1632	30	1815	24	1364	29	1498	34	61	.	181	71	1355	33	548	42	383	61	568	49	1133	32	507	47	896	35	399	58	365	56	242	49	671	34	874	34	431	41	1206	35	1059	34	2262	21	752	34	755	34	330	54	29	.	833	37	435	38	1064	32	1469	34	0	.	147	.	596	41	0	.	87	72	1341	25	1280	28	933	31	0	.	84	.	64	.	14	.	163	76	5916	14	5321	15	3618	18	630	48	0	.	180	59	466	62	417	59	163	78	162	71	699	40	0	.	103964	3
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	.
	conifere	1609	20	1894	23	2047	28	2924	18	2514	22	3636	19	19438	7	12661	8	11539	10	6764	12	241	42	537	41	1065	24	131	.	1410	28	3428	20	5421	16	3341	19	158	80	3779	19	6675	13	6101	13	6251	13	14566	9	16414	8	7653	11	3195	19	4944	14	6662	14	864	30	2485	22	1260	29	919	27	3046	18	2036	25	3113	21	3340	20	2717	20	1817	25	4525	16	1736	25	3876	16	2278	23	1358	19	1625	24	1087	29	1356	24	2390	18	4152	19	1726	21	2125	22	1657	27	1181	29	780	27	2525	18	1843	22	221	39	141	62	179	71	1576	19	748	31	941	29	1672	24	874	36	2836	22	1194	24	1085	23	3235	21	1233	26	406	46	1702	20	1261	30	1217	27	2717	17	918	23	1590	23	1950	21	423	36	994	38	342	41	1389	33	14553	9	10381	11	10270	11	1648	24	969	30	1813	22	2136	20	2301	18	1292	27	945	28	1456	27	0	.	293428	1
	latifoglie	4040	14	3196	18	1684	22	2782	20	771	34	1813	22	5761	12	5276	12	7596	10	6809	12	950	27	1945	24	2392	19	4	.	997	34	1608	24	2419	20	2243	20	1051	40	3041	20	1261	24	1333	23	1503	29	4219	16	639	30	8413	10	2370	21	1394	20	2598	19	871	29	935	27	840	31	587	39	775	24	1661	26	714	38	2438	23	1605	25	2480	27	2363	20	2391	24	3007	18	3751	16	1821	22	2327	20	1644	24	3354	18	2082	21	739	25	1342	27	1511	25	1162	24	1836	21	610	37	1408	23	959	35	3775	18	4972	17	8324	13	5137	17	3809	19	5222	17	1023	34	389	60	394	49	1608	29	1419	28	1418	24	1521	27	382	56	1715	22	1182	34	921	33	703	24	1635	25	2127	22	1459	26	1312	28	663	32	150	49	1031	30	1984	24	1055	25	4442	16	984	29	1356	35	1064	23	1911	22	1691	20	1281	26	1263	24	1279	27	0	.	195919	2
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	totale	5649	13	5090	15	3731	20	5705	14	3284	22	5449	18	25199	7	17937	8	19135	8	13574	10	1192	26	2482	22	3457	18	135	.	2408	24	5036	17	7840	14	5584	16	1209	38	6820	15	7936	12	7434	13	7754	12	18785	8	17053	8	16066	8	5565	16	6338	14	9260	13	1735	23	3420	19	2100	25	1507	27	3822	17	3697	20	3828	20	5778	16	4322	17	4297	20	6887	14	4127	19	6883	14	6029	15	3179	17	3952	18	2731	21	4710	17	4472	16	4890	18	3068	19	3636	18	2819	21	3017	20	1390	23	3933	15	2802	19	3996	18	5113	17	8503	13	6713	14	4557	18	6162	15	2695	23	1263	32	3230	21	2802	21	2504	21	4653	19	2754	22	788	39	3417	18	2443	26	2138	24	3420	16	2553	20	3717	18	3409	18	1735	26	1657	30	492	38	2420	24	16538	9	11436	10	14712	9	2633	21	2325	25	2877	19	4047	17	3992	16	2574	21	2208	22	2735	21	0	.	489347	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. 2283343. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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