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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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 IFN1-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	.	127	95	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1431	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	.	127	95	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1789	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	.	129	57	0	.	91	91	648	37	275	43	244	53	17	100	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	242	49	116	87	0	.	189	70	266	47	215	75	186	63	27	58	81	100	84	75	7	100	188	63	224	58	105	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	175	73	0	.	64	71	24	100	100	76	0	.	0	.	17	100	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	66	.	18	.	33	100	0	.	0	.	6	100	112	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	101	75	0	.	0	.	14	.	85	.	0	.	28	100	0	.	38	.	20	.	0	.	0	.	0	0	0	.	59	.	16	.	30	.	0	.	0	.	203	61	241	60	139	57	42	72	20	.	70	71	118	62	78	100	0	.	13	100	0	.	0	.	5523	11
	latifoglie	264	48	204	47	0	.	114	62	0	.	16	71	211	54	117	54	398	38	135	81	38	70	0	.	0	.	0	.	0	.	36	63	151	55	110	79	0	.	261	59	87	82	0	.	0	.	65	80	0	.	46	85	188	61	47	100	150	64	0	.	0	.	0	.	64	100	0	.	0	.	18	100	17	100	94	72	33	100	132	63	0	.	152	76	38	100	0	.	0	0	33	100	0	.	10	.	0	.	0	.	78	74	0	.	16	.	16	100	0	.	0	.	16	.	22	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	32	.	0	.	0	.	156	100	45	.	0	.	0	.	19	.	0	.	78	78	0	.	20	.	0	.	17	.	0	.	39	.	18	100	144	73	83	84	25	100	50	.	142	71	54	78	20	100	88	66	119	72	8	.	0	.	4547	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	.	243	52	0	.	107	85	858	31	392	42	643	35	152	82	61	75	0	.	0	.	0	.	0	.	36	63	393	44	227	61	0	.	450	48	352	48	215	75	186	63	92	71	81	100	130	61	195	60	235	65	374	59	105	.	0	.	0	.	98	100	0	.	0	.	193	71	17	100	158	72	58	100	232	62	0	.	152	76	55	100	0	.	19	100	33	100	0	.	10	.	66	.	18	.	111	79	0	.	16	.	23	77	112	.	0	.	16	.	22	.	0	.	0	.	0	.	0	.	115	67	0	.	0	.	46	.	85	.	0	.	184	100	45	.	38	.	20	.	19	.	0	.	78	78	0	.	78	.	16	.	47	.	0	.	39	.	221	62	385	64	222	52	67	73	70	.	212	65	172	64	98	82	88	66	132	71	8	.	0	.	10070	9
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	1136	39	741	62	3747	28	328	67	0	.	204	85	72	75	0	.	243	76	510	62	264	100	556	85	0	.	174	92	308	89	470	60	1190	58	2141	36	3315	30	453	50	1040	58	1303	42	1173	47	193	100	365	81	95	84	51	74	0	.	775	100	0	.	416	.	370	80	26	.	307	77	0	.	152	73	1016	48	473	69	0	.	84	100	204	100	387	64	693	60	0	.	846	62	742	61	941	58	57	66	523	75	136	100	0	.	0	.	32	100	568	57	225	72	285	100	225	.	117	71	506	62	633	54	232	55	329	100	367	84	231	71	395	93	308	74	370	71	0	.	655	77	671	91	20	.	438	100	196	.	0	.	333	.	3109	33	735	46	1286	50	408	73	630	77	297	83	779	61	437	96	283	100	352	.	483	53	0	.	47278	7
	latifoglie	542	56	382	44	636	63	520	61	0	.	169	68	402	43	738	43	1368	29	607	77	286	71	356	58	442	71	0	.	164	71	139	72	424	59	167	80	0	.	576	56	176	100	0	.	1542	49	2636	36	847	69	977	42	308	54	75	81	379	59	752	53	300	65	240	92	204	71	0	.	339	100	0	.	17	.	330	71	66	.	538	71	35	.	212	75	691	61	443	57	251	.	396	73	183	85	758	54	45	100	416	.	484	54	445	54	371	58	1080	60	818	55	503	62	3299	32	774	64	4804	28	2258	35	805	72	2460	40	152	.	254	100	17	100	223	92	646	59	282	100	231	100	264	88	233	64	100	85	516	76	0	.	407	96	207	65	59	.	318	90	0	.	0	.	0	.	998	38	1327	36	2095	31	128	72	0	.	169	76	117	75	234	73	548	61	0	.	885	46	0	.	49588	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	.
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fustaia giovane	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	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	1632	47	750	57	520	71	97	93	535	61	1310	48	678	60	441	53	1725	40	2757	30	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	190	55	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	245	87	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	2507	44	1023	42	148	.	66	.	244	60	604	63	160	79	0	.	0	.	255	60	0	.	37632	8
	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	359	87	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	378	55	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	1842	36	726	72	2047	39	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	155	60	596	59	0	.	141	.	387	58	739	45	273	71	200	.	316	73	134	65	0	.	36839	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	1992	42	1837	43	520	71	483	58	926	53	1384	48	954	53	907	43	2694	31	2922	29	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	569	52	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	1842	36	1139	56	2324	37	1337	41	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	2662	42	1618	38	148	.	207	.	631	48	1343	48	433	59	200	.	316	73	389	58	0	.	74471	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	1754	28	1176	33	1111	33	1557	29	7	.	94	54	139	63	0	.	291	71	642	41	485	52	507	58	0	.	649	55	1462	33	1072	45	1545	33	2292	31	3978	19	2499	25	250	65	294	47	680	47	101	100	132	78	236	59	0	.	404	46	50	87	0	.	176	66	119	58	316	72	263	51	221	79	507	43	445	39	119	89	169	58	117	89	156	49	428	57	389	59	460	49	693	44	456	54	136	57	0	.	696	54	669	41	42	85	0	.	0	.	371	72	119	61	66	100	349	.	805	59	1105	48	86	79	234	54	1392	60	122	90	62	.	482	54	149	.	121	52	788	46	17	.	307	63	20	.	361	88	0	.	74	100	45	.	923	43	1253	43	1713	34	111	71	332	57	287	47	123	60	810	37	92	79	318	62	46	.	0	.	45077	6
	latifoglie	578	38	292	47	310	55	268	57	217	58	623	44	1253	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	199	67	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	724	44	1009	36	424	61	624	48	353	55	400	51	295	55	30	100	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	.	37	100	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	.	53	74	18	100	576	59	286	75	460	49	277	50	195	54	546	36	244	61	323	49	56	.	0	.	31401	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	3006	25	1662	31	2389	27	2843	28	80	.	897	46	714	54	0	.	367	72	1227	39	770	43	1227	36	0	.	1506	36	1635	31	1271	40	1578	33	2585	30	4049	19	4139	21	821	42	844	49	826	44	191	72	225	70	383	58	0	.	657	44	575	59	0	.	694	58	369	59	1038	51	460	52	278	72	1230	39	1454	34	542	56	794	42	470	50	556	47	723	54	420	59	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	.	842	59	1149	47	305	71	398	52	2020	52	437	79	62	.	972	53	242	.	377	54	1048	44	112	.	682	48	83	.	977	58	0	.	222	88	66	.	976	43	1270	42	2289	32	397	62	793	46	564	46	318	52	1357	31	336	59	641	47	103	.	0	.	76477	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	682	45	1015	34	2730	22	2745	19	2755	18	1608	26	19	100	70	100	292	66	0	.	228	72	356	49	668	41	292	55	17	.	771	48	1498	26	578	42	1693	28	1833	26	2197	24	839	33	458	41	1644	29	1223	36	257	64	315	51	129	73	87	71	392	51	169	61	200	.	1174	36	492	47	114	62	491	39	688	40	770	33	213	57	365	47	38	100	136	60	33	73	752	33	670	43	374	48	63	100	240	56	250	39	244	75	231	62	475	57	113	100	0	.	8	.	234	66	56	89	200	72	120	88	201	87	51	.	495	46	217	77	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	2191	23	616	45	1987	29	63	.	94	56	46	100	244	47	334	46	249	53	97	84	56	76	0	.	47245	4
	latifoglie	465	45	334	64	233	60	957	32	79	81	323	53	1511	32	962	34	2153	17	1046	31	152	77	104	73	272	46	0	.	136	95	485	57	275	65	168	64	162	.	289	49	246	51	464	43	28	71	177	89	124	100	860	35	519	42	357	33	862	40	201	58	306	56	42	71	146	72	100	78	231	67	0	.	444	43	182	63	585	52	458	46	549	41	404	59	376	43	392	41	69	71	246	56	75	85	528	46	243	61	188	52	340	79	389	47	456	46	88	72	121	71	54	74	285	85	237	78	132	.	171	64	0	.	36	100	151	87	55	100	26	.	176	59	158	81	142	73	270	63	0	.	288	42	125	74	0	.	198	57	299	42	115	58	377	52	76	.	350	71	43	.	381	64	55	100	0	.	347	58	56	.	244	54	83	59	363	50	296	50	203	49	123	76	186	68	0	.	27005	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	761	46	1338	34	4240	21	3707	18	4908	15	2654	26	171	79	174	81	564	50	0	.	364	58	841	45	943	38	460	45	179	.	1059	41	1744	24	1042	35	1721	28	2011	25	2321	24	1698	27	977	36	2001	27	2085	33	458	59	621	51	171	71	233	71	492	53	400	62	200	.	1618	33	674	41	699	48	950	37	1237	37	1174	35	589	43	757	37	107	73	382	51	108	81	1281	31	913	38	562	44	403	73	629	42	706	41	333	70	353	58	529	58	398	67	237	78	139	.	405	47	56	89	236	71	271	71	256	75	77	.	671	42	375	59	534	49	568	56	0	.	787	39	223	72	110	70	328	53	802	39	313	58	768	40	76	.	574	68	93	.	553	55	2246	23	616	45	2334	27	119	.	338	52	129	66	607	44	630	41	452	46	219	71	242	60	0	.	74250	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	.	7690	16	3825	19	816	46	1928	31	36	71	0	.	119	58	73	.	0	.	74	84	413	67	493	56	0	.	921	46	2124	28	1866	29	920	39	6036	20	4010	22	1481	27	936	42	511	51	1811	28	100	78	1261	37	459	49	786	43	1629	34	432	55	2546	34	1054	55	255	51	461	94	805	37	218	70	706	51	0	.	126	75	149	72	73	71	170	67	238	71	262	65	229	63	124	58	21	.	79	76	868	42	1368	39	1413	38	7	100	15	71	23	76	610	47	131	91	177	78	518	55	127	.	1122	46	191	58	402	54	210	57	0	.	0	.	341	47	0	.	23	.	1705	30	150	74	533	41	744	47	0	.	38	84	0	.	0	.	5615	19	5505	19	2768	24	264	71	7	.	0	.	238	51	100	56	76	.	26	79	83	100	0	.	74152	5
	latifoglie	174	75	200	.	150	67	112	68	0	.	0	.	1719	27	2333	22	335	45	1885	27	357	62	0	.	444	57	0	.	152	.	171	78	762	55	435	53	0	.	394	70	664	47	545	55	565	74	747	40	224	73	1793	29	513	46	422	80	1333	36	135	76	450	47	267	47	445	53	356	38	313	57	259	45	439	47	333	51	239	100	668	52	1242	50	927	48	199	.	397	67	443	62	261	73	670	54	21	100	79	64	186	73	525	55	73	.	241	64	203	70	615	52	251	94	323	63	1959	31	1645	39	1775	36	846	39	1942	35	319	60	0	.	214	71	827	52	140	52	221	93	129	.	69	.	407	50	0	.	0	.	361	44	173	91	355	53	583	50	0	.	178	79	0	.	0	.	605	62	607	52	1505	32	29	100	128	.	0	.	277	54	162	56	66	.	106	100	71	81	0	.	42684	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	.	9408	15	6158	17	1151	38	3813	25	392	61	0	.	562	54	73	.	152	.	245	71	1175	46	928	47	0	.	1315	41	2788	25	2410	28	1485	38	6783	19	4234	21	3274	24	1449	40	933	53	3144	27	235	71	1710	34	726	47	1231	40	1985	32	744	48	2805	32	1493	44	587	46	700	96	1474	36	1460	46	1633	40	199	.	523	63	592	58	335	72	840	55	259	71	341	56	415	58	650	52	94	.	321	66	1071	43	1983	34	1665	36	330	62	1974	31	1668	39	2386	30	978	39	2119	33	837	49	127	.	1336	44	1017	46	542	49	431	60	129	.	69	.	747	48	0	.	23	.	2066	29	323	74	888	42	1327	38	0	.	216	69	0	.	0	.	6220	19	6112	19	4272	22	293	71	134	.	0	.	514	50	262	52	141	.	132	86	154	90	0	.	116835	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	1333	24	1882	29	2890	25	15950	10	9344	12	9803	13	6827	15	85	47	555	46	879	31	73	.	845	39	3215	28	3038	23	2484	30	114	80	3240	24	6968	16	4878	19	5976	18	14422	12	16400	11	5762	14	3156	26	4605	19	5752	17	1070	41	2336	27	919	31	958	36	2513	25	2065	44	3117	29	3196	27	1539	28	1868	39	3118	23	1330	30	2325	22	2379	26	1457	32	817	41	495	37	826	35	2068	24	2793	25	1274	28	1878	33	1766	35	2059	33	1215	34	3365	24	2693	25	234	59	15	71	63	59	2196	26	808	34	972	42	1955	32	1250	42	2844	28	1444	30	1470	28	2328	40	1091	42	441	50	2293	29	581	48	624	45	2877	22	1326	42	1795	38	1233	31	839	64	714	40	368	71	550	64	13040	12	10883	15	8915	15	1037	38	1149	46	944	34	2106	30	1920	29	700	47	807	51	924	34	0	.	258337	2
	latifoglie	2566	20	1684	25	1411	33	2179	24	354	43	1499	31	6111	15	5163	14	7139	12	6915	15	907	37	1535	30	2297	26	0	.	718	38	1775	31	3048	25	1601	26	556	50	2768	23	1420	29	1491	28	2633	34	4886	23	1431	44	6169	15	2147	22	1756	29	2971	21	1178	37	1149	30	696	39	859	35	784	29	1753	34	276	42	2163	31	1533	28	2182	30	2762	25	2689	33	2797	23	3268	23	1988	27	1953	28	1498	30	2282	27	1751	29	534	35	1359	38	1995	26	1209	28	1598	25	1387	48	2102	32	970	43	4984	24	4794	23	9093	17	4930	23	4233	25	5783	22	1832	34	346	76	465	49	1758	33	1513	34	1320	38	1189	40	498	53	1835	26	318	49	791	53	849	31	1501	35	1587	27	1101	33	1408	37	596	48	218	61	440	56	2185	28	2250	26	5201	18	525	46	1024	32	1058	30	1745	25	1531	24	1349	32	987	33	1339	33	0	.	192422	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	3512	19	2236	29	4390	22	22060	9	14507	10	16942	10	13742	13	991	36	2089	29	3176	24	73	.	1563	33	4990	22	6086	19	4085	22	670	50	6007	18	8388	14	6369	17	8609	17	19308	11	17831	11	11931	12	5303	20	6361	18	8723	16	2248	29	3485	24	1615	31	1818	31	3297	23	3818	30	3393	28	5359	22	3072	25	4050	28	5880	21	4019	26	5122	19	5646	19	3445	24	2770	26	1992	27	3109	25	3819	23	3327	23	2634	27	3873	24	2976	27	3657	23	2602	33	5467	20	3664	22	5218	23	4809	23	9156	17	7126	19	5041	23	6754	20	3787	28	1596	39	3308	27	3201	25	2983	26	3648	33	2281	33	939	46	4128	23	900	47	1415	41	3726	21	2827	28	3382	27	2334	26	2246	38	1310	37	586	59	990	46	15226	12	13133	14	14116	12	1561	32	2173	31	2002	27	3851	24	3451	21	2049	28	1793	31	2263	28	0	.	450759	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. 2282990. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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