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	23-35calcolata 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 e nel totale (coppie di cifre in ), ma lo fanno nel bosco privato (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 e nel totale dell'Altopiano è diminuito. Per il bosco privato, 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 e il totale.

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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IFN4
numero di fusti
stadio di sviluppo · conifere e latifoglie
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2009/17
		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	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	247	60	20	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	215	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	367	41	62	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	.	18	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	267	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	0	.	41	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	134	90	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1438	27
	latifoglie	0	.	8	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	20	.	0	.	84	71	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	65	71	0	.	8	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	91	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	359	32
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	27	.	0	.	0	.	0	.	0	.	247	60	39	.	0	.	84	71	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	280	73	0	.	8	.	0	.	0	.	7	.	0	.	367	41	62	71	0	.	0	.	0	.	31	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	.	18	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	358	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	8	.	0	.	48	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	134	90	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1797	25
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	64	100	101	86	20	.	140	54	0	.	91	91	657	36	308	40	244	53	17	100	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	251	47	116	87	0	.	189	70	369	44	247	66	222	55	94	42	332	42	84	75	25	78	188	63	224	58	105	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	175	73	0	.	64	71	24	100	100	76	0	.	9	100	17	100	0	.	19	100	0	.	0	.	37	100	66	.	18	.	33	100	0	.	0	.	6	100	112	100	0	.	42	80	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	101	75	0	.	18	100	14	.	110	80	0	.	28	100	0	.	38	.	20	.	0	.	0	.	0	0	0	.	59	.	16	.	30	.	0	.	0	.	279	48	277	54	139	57	42	72	20	.	70	71	118	62	78	100	0	.	13	100	0	.	0	.	6386	10
	latifoglie	264	48	204	47	0	.	240	60	0	.	16	71	228	50	117	54	515	37	135	81	38	70	0	.	0	.	0	.	0	.	36	63	151	55	110	79	0	.	261	59	87	82	213	100	0	.	81	67	0	.	46	85	188	61	47	100	150	64	0	.	0	.	0	.	64	100	0	.	71	.	18	100	17	100	94	72	33	100	132	63	0	.	161	72	38	100	0	.	0	0	33	100	0	.	10	100	0	.	0	.	78	74	0	.	16	.	61	78	0	.	16	.	165	55	22	100	0	.	32	.	49	.	198	100	14	100	0	.	45	100	32	.	0	.	0	.	156	100	45	.	0	.	0	.	19	.	0	.	78	78	0	.	20	.	0	.	17	.	0	.	39	.	18	100	178	61	100	72	25	100	50	.	142	71	54	78	20	100	88	66	119	72	8	.	0	.	5703	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	328	46	305	50	20	.	380	49	0	.	107	85	884	30	426	39	760	33	152	82	61	75	0	.	0	.	0	.	0	.	36	63	402	43	227	61	0	.	450	48	456	43	461	58	222	55	175	45	332	42	130	61	213	56	235	65	374	59	105	.	0	.	0	.	98	100	0	.	71	.	193	71	17	100	158	72	58	100	232	62	0	.	169	69	55	100	0	.	19	100	33	100	0	.	47	82	66	.	18	.	111	79	0	.	16	.	67	71	112	100	16	.	208	47	22	100	0	.	32	.	49	.	247	83	115	67	0	.	63	77	46	.	110	80	0	.	184	100	45	.	38	.	20	.	19	.	0	.	78	78	0	.	78	.	16	.	47	.	0	.	39	.	297	50	456	55	239	48	67	73	70	.	212	65	172	64	98	82	88	66	132	71	8	.	0	.	12089	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	297	73	1149	45	656	62	303	70	0	.	719	65	1548	34	741	62	3747	28	328	67	0	.	204	85	86	65	0	.	243	76	510	62	730	73	556	85	0	.	275	65	807	48	470	60	2124	37	2739	30	4626	26	453	50	1126	54	1303	42	1173	47	193	100	365	81	95	84	51	74	0	.	893	88	0	.	721	69	370	80	69	73	307	77	0	.	152	73	1016	48	473	69	0	.	84	100	204	100	514	54	748	56	0	.	846	62	742	61	941	58	57	66	833	54	317	71	292	100	0	.	32	100	1398	33	354	59	563	70	316	77	135	63	543	58	883	48	232	55	745	71	367	84	231	71	497	77	308	74	370	71	0	.	655	77	671	91	20	.	633	76	196	.	0	.	333	.	3836	30	878	40	1718	40	408	73	630	77	297	83	779	61	437	96	283	100	352	.	483	53	0	.	56776	7
	latifoglie	542	56	382	44	636	63	520	61	0	.	169	68	593	42	738	43	1368	29	607	77	286	71	356	58	723	58	0	.	164	71	139	72	424	59	167	80	73	100	715	49	267	74	0	.	2018	39	2672	36	1206	54	977	42	416	48	75	81	379	59	752	53	300	65	240	92	204	71	0	.	398	86	0	.	112	86	330	71	108	72	538	71	35	.	212	75	691	61	443	57	251	.	396	73	183	85	758	54	530	80	416	.	484	54	445	54	371	58	1080	60	1094	48	539	58	3592	30	1555	44	4859	27	3499	29	870	67	2718	37	152	100	942	65	17	100	223	92	646	59	765	56	231	100	264	88	369	54	100	85	516	76	0	.	407	96	207	65	59	.	318	90	0	.	0	.	0	.	1192	35	1633	31	2495	27	128	72	57	100	169	76	117	75	234	73	548	61	0	.	885	46	0	.	57285	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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	conifere	459	66	56	100	72	.	35	.	167	.	332	100	1746	37	562	48	1129	36	1389	41	0	.	187	91	257	61	0	.	83	100	1729	45	1032	50	520	71	97	93	535	61	1310	48	856	52	1102	53	1738	40	3229	28	407	56	466	65	664	50	640	60	314	.	264	.	0	.	0	.	88	.	639	64	180	.	358	71	240	61	926	57	1152	50	203	81	330	53	688	44	375	67	442	68	85	100	263	55	263	71	446	59	194	83	118	71	307	.	653	58	39	.	435	61	0	.	71	100	0	.	0	.	413	61	277	60	264	81	641	54	0	.	59	78	25	.	301	76	6	.	276	.	148	89	538	73	0	.	0	.	214	72	0	.	87	100	0	.	24	100	226	63	244	.	0	.	873	43	2652	42	1362	36	582	60	66	.	244	60	604	63	160	79	0	.	0	.	255	60	0	.	40410	7
	latifoglie	543	46	264	67	83	.	207	.	58	.	369	85	1016	49	507	54	1607	28	1872	29	0	.	271	65	565	55	0	.	171	77	405	78	1087	50	0	.	386	58	391	67	74	71	276	59	466	56	969	43	165	81	855	45	48	100	306	51	71	100	0	.	0	.	0	.	0	.	75	.	346	92	0	.	727	72	344	68	537	60	767	50	807	76	448	49	954	45	332	70	566	50	209	74	955	44	139	88	45	100	270	71	200	77	0	.	86	75	0	.	511	77	0	.	880	57	1443	50	1858	35	726	72	2197	36	1093	45	1196	47	0	.	163	100	282	.	404	75	45	.	69	.	120	74	417	54	0	.	0	.	24	100	450	59	535	59	0	.	397	80	52	74	27	.	0	.	456	60	358	63	596	59	40	78	141	.	387	58	739	45	273	71	200	.	316	73	134	65	0	.	37365	7
	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	1002	49	321	61	155	.	242	.	224	.	701	71	2762	32	1069	42	2736	27	3260	32	0	.	458	58	822	51	0	.	253	83	2133	40	2119	40	520	71	483	58	926	53	1384	48	1132	47	1568	42	2707	31	3394	27	1261	40	514	67	970	48	712	60	314	.	264	.	0	.	0	.	163	.	984	54	180	.	1084	53	583	59	1463	46	1919	46	1010	67	779	46	1642	34	707	60	1008	46	293	79	1218	42	402	72	492	60	464	74	318	72	307	.	739	54	39	.	945	50	0	.	951	53	1443	50	1858	35	1139	56	2474	35	1357	40	1837	45	0	.	222	83	307	.	705	73	52	.	345	.	268	73	954	50	0	.	0	.	238	71	450	59	622	57	0	.	422	77	278	59	271	.	0	.	1328	37	3010	38	1957	33	623	60	207	.	631	48	1343	48	433	59	200	.	316	73	389	58	0	.	77775	6
fustaia adulta	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	125	51	53	66	130	69	60	100	994	44	646	43	2345	28	1176	33	1111	33	1557	29	7	.	94	54	139	63	0	.	291	71	642	41	485	52	507	58	0	.	744	50	1499	32	1109	43	1545	33	2427	30	3978	19	2499	25	250	65	294	47	680	47	101	100	132	78	236	59	0	.	404	46	85	66	0	.	176	66	119	58	316	72	422	49	221	79	600	39	445	39	119	89	169	58	117	89	163	47	428	57	474	52	460	49	693	44	456	54	136	57	0	.	696	54	669	41	42	85	0	.	0	.	371	72	119	61	66	100	349	.	919	53	1105	48	213	68	234	54	1392	60	122	90	62	.	482	54	149	.	121	52	788	46	17	.	307	63	20	.	361	88	0	.	74	100	45	.	1174	40	1253	43	1713	34	111	71	332	57	287	47	141	54	810	37	92	79	318	62	46	.	0	.	46862	6
	latifoglie	578	38	292	47	310	55	268	57	217	58	623	44	1503	30	486	36	1278	36	1286	33	73	.	803	47	574	55	0	.	76	100	584	54	285	58	720	40	0	.	857	39	173	69	217	62	33	100	293	100	71	71	1639	28	570	52	549	56	145	57	90	83	93	92	147	58	0	.	253	61	525	58	0	.	518	61	250	60	721	61	197	63	57	100	764	42	1009	36	424	61	624	48	353	55	459	46	295	55	114	78	300	53	369	41	303	48	427	46	0	.	37	100	162	90	180	71	358	73	670	52	0	.	534	58	252	71	0	.	106	74	45	83	218	74	165	73	629	54	315	100	0	.	491	63	93	.	256	57	259	67	94	.	375	47	63	.	616	49	0	.	148	83	21	.	76	60	18	100	576	59	286	75	460	49	277	50	349	53	546	36	244	61	323	49	56	.	0	.	32098	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	.
	totale	704	37	345	45	440	50	328	58	1212	41	1269	40	3848	25	1662	31	2389	27	2843	28	80	.	897	46	714	54	0	.	367	72	1227	39	770	43	1227	36	0	.	1601	34	1672	30	1326	39	1578	33	2720	29	4049	19	4139	21	821	42	844	49	826	44	191	72	225	70	383	58	0	.	657	44	609	56	0	.	694	58	369	59	1038	51	619	46	278	72	1364	36	1454	34	542	56	794	42	470	50	622	44	723	54	588	51	760	40	1063	40	759	44	563	45	0	.	733	55	831	42	223	71	358	73	670	52	371	72	654	53	317	65	349	.	1025	52	1149	47	432	58	398	52	2020	52	437	79	62	.	972	53	242	.	377	54	1048	44	112	.	682	48	83	.	977	58	0	.	222	88	66	.	1250	40	1270	42	2289	32	397	62	793	46	564	46	490	48	1357	31	336	59	641	47	103	.	0	.	78960	5
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	154	78	23	100	60	89	693	30	892	42	1015	34	2963	21	2745	19	2755	18	1608	26	19	100	70	100	310	62	0	.	228	72	356	49	668	41	292	55	17	.	771	48	1531	26	640	39	1693	28	2000	25	2197	24	839	33	458	41	1644	29	1334	34	257	64	315	51	129	73	87	71	392	51	169	61	200	.	1174	36	492	47	338	69	491	39	688	40	886	30	213	57	365	47	38	100	136	60	33	73	752	33	670	43	374	48	63	100	240	56	250	39	277	67	231	62	475	57	113	100	0	.	8	.	234	66	56	89	200	72	120	88	201	87	51	.	495	46	299	60	392	54	298	58	0	.	500	47	97	71	110	70	130	52	503	41	198	60	392	36	0	.	224	64	50	.	172	63	2211	23	616	45	2041	28	63	.	94	56	46	100	244	47	334	46	249	53	97	84	56	76	0	.	48608	4
	latifoglie	465	45	334	64	233	60	957	32	79	81	323	53	1648	31	962	34	2153	17	1091	30	152	77	104	73	696	48	0	.	136	95	485	57	275	65	168	64	162	.	289	49	246	51	499	41	28	71	177	89	124	100	860	35	519	42	357	33	862	40	201	58	314	55	42	71	146	72	100	78	231	67	0	.	444	43	182	63	585	52	458	46	549	41	593	45	376	43	392	41	69	71	246	56	75	85	528	46	243	61	188	52	340	79	389	47	511	42	88	72	121	71	54	74	285	85	237	78	132	.	171	64	0	.	36	100	151	87	55	100	26	.	176	59	272	59	142	73	270	63	0	.	288	42	175	60	0	.	198	57	299	42	115	58	377	52	76	.	350	71	43	.	381	64	55	100	0	.	386	53	56	.	244	54	83	59	363	50	296	50	203	49	123	76	186	68	0	.	28100	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	totale	619	40	357	61	293	54	1651	24	971	42	1338	34	4611	20	3707	18	4908	15	2699	25	171	79	174	81	1006	42	0	.	364	58	841	45	943	38	460	45	179	.	1059	41	1777	24	1139	33	1721	28	2177	24	2321	24	1698	27	977	36	2001	27	2196	31	458	59	629	50	171	71	233	71	492	53	400	62	200	.	1618	33	674	41	924	44	950	37	1237	37	1479	30	589	43	757	37	107	73	382	51	108	81	1281	31	913	38	562	44	403	73	629	42	761	39	365	65	353	58	529	58	398	67	237	78	139	.	405	47	56	89	236	71	271	71	256	75	77	.	671	42	570	46	534	49	568	56	0	.	787	39	273	61	110	70	328	53	802	39	313	58	768	40	76	.	574	68	93	.	553	55	2267	23	616	45	2427	26	119	.	338	52	129	66	607	44	630	41	452	46	219	71	242	60	0	.	76708	4
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	82	100	0	.	168	62	113	62	39	.	88	.	8899	14	3825	19	816	46	2079	29	36	71	0	.	119	58	73	.	0	.	268	76	413	67	493	56	0	.	1114	41	2493	25	1895	29	1615	32	7546	17	5007	19	1481	27	936	42	511	51	1995	27	100	78	1261	37	459	49	786	43	1629	34	432	55	2632	33	1151	51	255	51	461	94	1272	39	218	70	929	45	0	.	126	75	149	72	73	71	170	67	605	50	262	65	416	47	124	58	21	100	79	76	968	38	1368	39	1540	35	22	75	15	71	23	76	1045	36	161	77	286	59	518	55	355	74	1165	45	191	58	424	52	245	51	0	.	0	.	341	47	0	.	23	.	1795	28	191	62	599	38	744	47	0	.	38	84	0	.	0	.	5992	18	5703	19	2949	23	264	71	7	.	0	.	238	51	100	56	76	.	26	79	83	100	0	.	83204	4
	latifoglie	174	75	200	.	150	67	112	68	0	.	0	.	2499	27	2333	22	335	45	1940	27	357	62	0	.	444	57	0	.	152	.	171	78	762	55	435	53	0	.	563	54	681	46	775	49	565	74	1033	36	224	73	1793	29	513	46	422	80	1350	35	135	76	450	47	267	47	445	53	356	38	313	57	259	45	474	44	333	51	239	100	1068	39	1242	50	927	48	199	.	397	67	443	62	261	73	670	54	402	67	79	64	508	69	525	55	73	100	241	64	291	57	734	46	336	75	372	56	1959	31	1645	39	1984	34	898	37	2012	33	319	60	0	.	214	71	827	52	140	52	221	93	129	.	69	.	407	50	0	.	0	.	380	42	173	91	405	48	583	50	0	.	178	79	0	.	0	.	612	61	625	50	2066	29	29	100	128	.	0	.	277	54	162	56	66	.	106	100	71	81	0	.	46703	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	totale	256	71	200	.	317	64	225	58	39	.	88	.	11398	14	6158	17	1151	38	4019	24	392	61	0	.	562	54	73	.	152	.	440	59	1175	46	928	47	0	.	1678	37	3174	23	2669	27	2180	31	8580	16	5231	18	3274	24	1449	40	933	53	3345	26	235	71	1710	34	726	47	1231	40	1985	32	744	48	2891	31	1625	41	587	46	700	96	2339	31	1460	46	1857	37	199	.	523	63	592	58	335	72	840	55	1007	54	341	56	923	54	650	52	94	100	321	66	1259	38	2102	33	1875	32	394	54	1974	31	1668	39	3029	26	1058	37	2298	31	837	49	355	74	1379	43	1017	46	564	47	466	56	129	.	69	.	747	48	0	.	23	.	2175	28	364	66	1004	38	1327	38	0	.	216	69	0	.	0	.	6604	18	6328	18	5014	20	293	71	134	.	0	.	514	50	262	52	141	.	132	86	154	90	0	.	129907	4
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	1181	34	1402	38	1106	40	1344	24	2092	28	2890	25	18405	10	9377	12	9803	13	6978	15	85	47	555	46	910	30	73	.	845	39	3506	26	3794	23	2484	30	114	80	3629	22	8008	14	5217	18	8302	16	16911	11	19432	10	5762	14	3260	25	4605	19	6046	17	1070	41	2336	27	919	31	958	36	2513	25	2217	42	3203	28	3597	25	1539	28	2135	35	3743	22	1330	30	2907	20	2379	26	1457	32	817	41	495	37	833	34	2600	22	2933	24	1461	26	1878	33	1766	35	2059	33	1347	31	3675	23	3000	23	582	56	15	71	63	59	3460	21	967	32	1427	35	2046	31	1611	36	2942	27	1821	28	1599	26	2779	36	1091	42	441	50	2395	28	581	48	624	45	2968	22	1366	41	1861	37	1233	31	1034	56	714	40	368	71	550	64	14498	12	11405	15	9921	14	1471	34	1149	46	944	34	2124	30	1920	29	700	47	807	51	924	34	0	.	283683	2
	latifoglie	2566	20	1684	25	1411	33	2305	23	354	43	1499	31	7486	15	5163	14	7256	12	7014	14	907	37	1535	30	3002	24	0	.	718	38	1820	30	3048	25	1601	26	629	45	3076	21	1528	27	1987	26	3109	30	5225	22	1789	39	6169	15	2254	22	1756	29	2988	21	1178	37	1157	29	696	39	859	35	784	29	1883	32	276	42	2292	29	1533	28	2224	30	3161	23	2689	33	3105	22	3268	23	1988	27	1953	28	1498	30	2341	26	2132	27	1102	42	1681	36	1995	26	1209	28	1653	24	1520	44	2497	30	1107	38	5475	22	5574	21	9163	17	6413	20	4548	23	6309	21	1832	34	1103	56	510	46	1758	33	1626	33	1803	33	1189	40	498	53	1971	25	369	44	791	53	868	30	1501	35	1637	27	1101	33	1408	37	596	48	218	61	440	56	2409	26	2813	23	6219	17	565	43	1081	31	1058	30	1898	24	1531	24	1349	32	987	33	1339	33	0	.	207613	2
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	totale	3748	21	3086	25	2517	28	3649	19	2446	28	4390	22	25891	9	14541	10	17059	10	13992	13	991	36	2089	29	3912	22	73	.	1563	33	5326	21	6843	19	4085	22	743	46	6704	17	9537	13	7204	16	11411	14	22136	10	21220	10	11931	12	5514	20	6361	18	9035	15	2248	29	3493	24	1615	31	1818	31	3297	23	4100	28	3479	27	5890	21	3072	25	4359	27	6904	19	4019	26	6012	17	5646	19	3445	24	2770	26	1992	27	3175	25	4732	21	4035	22	3142	26	3873	24	2976	27	3712	23	2867	30	6172	19	4107	21	6057	21	5589	21	9226	17	9872	16	5515	21	7736	18	3878	28	2714	33	3452	26	3579	24	3226	25	4582	29	2281	33	939	46	4365	23	950	45	1415	41	3836	21	2867	28	3498	26	2334	26	2442	36	1310	37	586	59	990	46	16907	11	14218	13	16140	11	2035	30	2230	30	2002	27	4022	23	3451	21	2049	28	1793	31	2263	28	0	.	491296	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. 2282976. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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