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: n/ha
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	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	0	.	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	94	46	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	331	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	129	21	46	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	.	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	234	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	120	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	83	36	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	23
	latifoglie	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	.	0	.	110	6	0	.	0	.	0	.	0	.	50	.	0	.	99	14	0	.	20	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	29
	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	.	70	.	0	.	0	.	0	.	0	.	94	46	100	.	0	.	110	6	0	.	0	.	0	.	0	.	50	.	0	.	430	23	0	.	20	.	0	.	0	.	20	.	0	.	129	21	46	50	0	.	0	.	0	.	70	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	.	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	314	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	.	0	.	0	.	20	.	0	.	140	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	83	36	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	98	20
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	18	95	30	79	50	.	72	36	0	.	114	64	98	29	90	26	41	47	25	70	20	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	93	28	72	69	0	.	91	57	125	24	310	25	132	37	26	10	113	69	37	63	7	82	99	44	206	1	270	.	0	.	0	.	47	75	0	.	0	.	133	45	0	.	57	41	21	91	70	58	0	.	0	.	25	71	0	.	25	71	0	.	0	.	0	.	150	.	40	.	31	84	0	.	0	.	10	71	290	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	56	0	.	0	.	40	.	230	.	0	.	38	75	0	.	100	.	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	150	.	40	.	90	.	0	.	0	.	119	41	171	33	57	42	60	12	60	.	70	42	60	46	100	71	0	.	20	72	0	.	0	.	67	9
	latifoglie	73	36	61	35	0	.	64	46	0	.	20	0	32	48	38	42	67	30	196	38	33	41	0	.	0	.	0	.	0	.	30	27	58	38	68	66	0	.	125	43	41	72	0	.	0	.	62	55	0	.	20	75	184	20	25	89	138	27	0	.	0	.	0	.	90	75	0	.	0	.	13	82	14	88	84	42	28	91	93	38	0	.	134	49	55	71	0	.	0	.	30	85	0	.	27	.	0	.	0	.	72	46	0	.	40	.	25	71	0	.	0	.	50	.	61	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	87	0	.	0	.	90	.	0	.	0	.	212	75	130	.	0	.	0	.	50	.	0	.	108	29	0	.	50	.	0	.	50	.	0	.	100	.	11	88	102	53	34	75	35	70	150	.	143	42	28	65	25	71	79	33	175	10	20	.	0	.	55	9
	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	90	35	91	39	50	.	135	28	0	.	134	55	130	21	129	24	107	26	221	42	53	49	0	.	0	.	0	.	0	.	30	27	151	19	141	36	0	.	216	26	166	25	310	25	132	37	88	42	113	69	57	46	190	17	124	48	344	10	270	.	0	.	0	.	137	75	0	.	0	.	147	42	14	88	142	41	49	91	163	38	0	.	134	49	80	71	0	.	25	71	30	85	0	.	27	.	150	.	40	.	104	56	0	.	40	.	35	30	290	.	0	.	50	.	61	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	45	0	.	0	.	130	.	230	.	0	.	249	75	130	.	100	.	50	.	50	.	0	.	108	29	0	.	200	.	40	.	140	.	0	.	100	.	129	43	272	39	91	35	95	19	210	.	213	30	88	48	125	43	79	33	195	2	20	.	0	.	122	6
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	215	53	564	20	385	43	225	48	0	.	464	45	327	22	291	51	472	18	188	51	0	.	200	63	70	48	0	.	382	31	359	42	290	82	520	65	0	.	125	77	430	53	450	17	341	48	273	29	592	18	163	36	493	40	595	13	407	26	111	90	353	57	140	46	75	24	0	.	975	63	0	.	1200	.	545	39	60	.	287	52	0	.	212	28	424	30	347	49	0	.	82	82	283	75	213	46	587	22	0	.	500	43	411	38	552	37	43	43	213	66	97	89	0	.	0	.	6	97	129	49	107	60	89	94	650	.	165	6	485	22	446	21	133	33	415	63	540	46	340	2	368	70	460	22	363	43	0	.	643	51	602	69	50	.	655	71	500	.	0	.	850	.	492	24	189	35	239	43	368	40	911	30	403	47	568	35	432	76	165	89	900	.	178	40	0	.	318	6
	latifoglie	393	25	187	16	373	44	386	35	0	.	109	48	116	30	289	19	172	22	348	63	417	7	350	7	428	41	0	.	258	11	98	55	467	15	156	56	0	.	412	27	246	72	0	.	441	37	336	29	151	64	351	24	146	37	34	69	131	48	431	27	291	30	354	60	300	12	0	.	427	78	0	.	50	.	486	9	150	.	504	41	100	.	295	15	288	49	325	27	750	.	390	45	254	43	417	30	39	91	1000	.	286	32	246	31	218	38	810	31	334	38	358	32	770	14	699	22	865	11	514	20	385	58	766	24	440	.	355	69	17	82	157	78	372	39	357	78	341	70	389	52	217	26	150	47	507	50	0	.	400	77	185	31	150	.	475	56	0	.	0	.	0	.	158	30	342	19	390	17	116	48	0	.	230	23	85	56	231	46	320	41	0	.	326	30	0	.	333	5
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	608	17	751	14	758	11	612	14	0	.	573	33	443	16	580	21	644	12	536	39	417	7	550	26	498	29	0	.	640	23	457	36	757	23	676	44	0	.	537	32	676	8	450	17	782	22	609	15	743	13	514	14	639	29	630	11	538	17	542	19	644	25	493	30	375	5	0	.	1402	20	0	.	1250	.	1031	16	210	.	790	7	100	.	507	3	712	14	672	16	750	.	473	25	537	19	629	20	626	25	1000	.	785	18	657	18	771	18	853	30	547	26	454	14	770	14	699	22	870	11	643	16	492	40	855	21	1090	.	520	45	501	22	603	14	506	22	772	2	881	2	729	27	585	43	610	28	870	19	0	.	1043	20	787	45	200	.	1130	18	500	.	0	.	850	.	650	15	532	11	629	15	484	20	911	30	633	22	654	25	663	35	485	30	900	.	504	20	0	.	651	3
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	266	49	55	83	210	.	104	.	550	.	503	77	458	22	257	31	191	27	303	30	0	.	180	71	187	35	0	.	118	72	851	25	351	42	788	3	93	73	389	36	712	19	320	44	179	37	394	28	488	17	166	43	450	30	385	24	636	13	810	.	680	.	0	.	0	.	260	.	452	36	520	.	264	50	235	21	519	42	458	32	171	55	145	23	198	32	352	32	251	52	126	70	124	37	380	9	463	17	320	44	178	9	890	.	473	30	120	.	199	46	0	.	40	91	0	.	0	.	290	35	83	51	95	80	363	29	0	.	90	29	70	.	292	45	20	.	800	.	214	55	300	58	0	.	0	.	315	17	0	.	83	82	0	.	36	70	222	25	704	.	0	.	275	28	636	32	368	22	490	.	190	.	141	40	292	48	158	55	0	.	0	.	250	18	0	.	300	6
	latifoglie	314	12	259	34	240	.	620	.	190	.	558	42	267	39	232	33	272	15	408	10	0	.	260	30	411	25	0	.	243	31	187	76	509	28	0	.	373	10	284	45	40	55	130	41	189	42	221	31	29	77	348	24	47	82	178	25	71	79	0	.	0	.	0	.	0	.	220	.	245	78	0	.	537	53	337	36	301	34	305	34	679	53	289	22	275	33	311	39	322	22	311	20	450	16	200	53	47	84	445	9	300	31	0	.	63	56	0	.	233	65	0	.	500	32	790	23	594	10	510	52	613	20	424	24	677	17	0	.	247	76	800	.	392	47	150	.	200	.	174	22	233	32	0	.	0	.	35	71	436	12	514	16	0	.	585	37	51	46	78	.	0	.	143	50	39	53	214	48	0	.	410	.	223	39	357	21	270	41	580	.	467	16	131	29	0	.	294	5
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	580	21	314	18	450	.	724	.	740	.	1061	14	725	12	490	15	464	14	710	15	0	.	440	11	598	10	0	.	361	44	1038	13	860	16	788	3	467	8	673	18	752	17	450	33	368	21	615	12	517	15	513	15	497	34	563	18	707	11	810	.	680	.	0	.	0	.	480	.	697	18	520	.	801	21	572	15	820	16	763	27	850	38	434	13	473	15	663	13	573	12	438	35	574	11	580	12	510	21	765	24	478	16	890	.	536	20	120	.	432	30	0	.	540	26	790	23	594	10	801	25	696	16	520	16	1041	5	0	.	337	48	870	.	684	41	170	.	1000	.	388	20	533	23	0	.	0	.	350	8	436	12	598	3	0	.	621	31	272	12	782	.	0	.	418	16	675	29	582	13	490	.	600	.	364	19	649	26	429	13	580	.	467	16	381	7	0	.	594	3
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	45	37	26	52	96	48	45	87	435	23	264	23	274	18	229	20	181	24	324	11	20	.	39	39	100	38	0	.	480	0	205	24	239	34	155	50	0	.	221	45	345	16	381	27	385	15	457	17	362	8	274	16	108	54	165	14	334	26	145	71	170	33	218	15	0	.	184	22	47	65	0	.	182	36	116	6	230	54	204	11	334	40	155	25	128	24	83	71	61	46	86	73	90	20	307	23	383	14	197	33	295	23	225	35	65	40	0	.	485	21	313	9	60	47	0	.	0	.	519	16	78	37	58	81	990	.	730	14	622	16	140	35	162	20	803	39	193	59	180	.	331	19	450	.	86	12	342	23	50	.	172	44	60	.	211	75	0	.	100	67	130	.	338	24	492	20	431	17	98	46	159	41	168	17	93	33	200	24	91	53	192	43	140	.	0	.	249	4
	latifoglie	208	15	146	25	229	23	202	29	95	43	255	22	196	20	95	25	208	26	268	18	210	.	330	28	413	23	0	.	125	71	187	43	140	40	221	24	0	.	292	22	41	63	71	58	8	95	58	96	6	68	180	21	246	35	309	32	71	36	130	44	120	59	136	10	0	.	116	46	490	11	0	.	535	15	245	19	525	32	153	41	87	65	222	27	290	17	296	36	226	32	257	24	230	24	212	16	30	86	128	37	157	17	149	25	204	23	0	.	26	87	76	80	255	4	476	15	423	17	0	.	349	29	224	41	0	.	33	82	25	70	355	21	114	53	363	30	496	68	0	.	337	41	280	.	181	25	112	54	270	.	211	16	190	.	360	20	0	.	201	40	60	.	19	65	7	93	145	51	253	44	220	27	162	24	148	20	135	22	242	20	195	22	170	.	0	.	174	5
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	253	13	172	21	326	6	247	29	531	16	519	14	470	11	324	17	388	13	592	9	230	.	369	26	513	21	0	.	605	15	392	20	379	15	376	18	0	.	513	15	386	11	451	20	394	14	516	14	368	8	454	9	354	19	474	19	405	19	275	17	290	5	354	9	0	.	300	18	537	14	0	.	718	3	362	14	755	6	357	18	421	18	377	18	418	14	379	25	288	22	343	3	320	16	519	16	413	15	325	16	452	13	374	18	269	18	0	.	511	23	389	13	315	6	476	15	423	17	519	16	427	18	282	29	990	.	763	13	647	14	495	5	276	13	1166	27	689	32	180	.	668	20	730	.	267	18	454	19	320	.	383	17	250	.	571	37	0	.	301	49	190	.	357	24	499	19	576	11	351	20	379	20	330	11	240	13	335	11	333	11	387	15	310	.	0	.	423	2
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	62	69	17	87	45	74	108	19	394	8	333	7	252	13	231	10	165	12	238	13	27	71	100	71	168	48	0	.	224	41	180	28	236	23	148	38	50	.	227	37	219	13	191	25	335	12	230	16	269	13	141	24	147	25	298	14	305	18	237	29	214	14	185	17	125	3	260	14	166	23	661	.	325	20	243	23	62	42	190	17	221	21	217	10	102	40	119	34	52	68	77	42	46	20	187	16	287	22	173	23	90	74	120	39	94	17	230	49	158	35	327	30	102	84	0	.	20	.	108	53	83	51	279	15	195	53	272	50	140	.	211	26	224	52	229	35	226	30	0	.	153	33	135	7	145	2	92	16	192	16	190	16	142	10	0	.	209	32	130	.	129	39	238	12	372	12	337	16	190	.	69	26	47	82	122	23	144	28	149	28	143	47	57	50	0	.	203	3
	latifoglie	187	25	249	41	174	34	149	24	46	66	106	41	139	27	81	30	129	10	155	21	218	32	150	19	156	13	0	.	133	77	245	39	97	55	85	48	470	.	85	39	36	46	153	28	5	67	22	87	15	98	145	27	166	26	65	21	215	27	186	6	208	24	60	12	210	14	66	61	227	32	0	.	123	30	90	48	319	28	178	32	176	23	114	50	180	15	128	24	94	11	139	34	105	49	131	37	104	48	87	34	488	31	194	23	171	29	83	43	83	48	37	56	258	64	315	37	330	.	79	48	0	.	50	70	245	51	75	70	70	.	75	46	164	58	83	60	204	37	0	.	88	25	173	16	0	.	140	25	114	19	110	4	137	38	230	.	328	46	110	.	284	40	6	98	0	.	59	53	170	.	179	18	83	12	181	28	127	33	122	22	181	27	187	36	0	.	116	5
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	249	15	267	36	219	21	256	10	440	13	438	8	391	13	312	8	295	7	393	12	246	36	250	40	324	23	0	.	357	6	426	18	333	17	234	21	520	.	312	27	255	10	344	11	341	12	253	14	284	11	286	14	313	15	363	10	519	12	423	15	422	8	245	10	335	7	326	20	393	21	661	.	448	14	332	7	381	19	368	15	397	13	331	16	282	16	247	15	147	17	216	26	151	40	318	14	390	9	260	14	579	15	314	12	265	21	313	41	240	28	364	30	360	37	315	37	350	.	187	24	83	51	330	2	440	5	347	24	210	.	287	19	388	15	313	25	430	23	0	.	242	21	308	6	145	2	233	17	306	11	300	8	278	18	230	.	537	40	240	.	413	21	244	12	372	12	395	12	360	.	248	12	130	32	303	17	271	15	271	11	325	5	243	16	0	.	318	2
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	119	71	0	.	166	24	112	23	90	.	290	.	364	9	272	11	257	31	282	21	34	41	0	.	83	29	210	.	0	.	116	48	141	59	295	34	0	.	339	29	331	16	307	17	235	25	477	11	392	12	201	17	375	19	250	27	317	15	136	36	302	23	253	19	268	25	340	21	253	37	552	21	320	44	134	22	596	57	231	19	99	58	287	31	0	.	123	48	145	42	105	10	98	51	352	7	176	45	198	17	89	34	61	.	77	50	353	19	322	28	396	22	5	87	3	66	7	68	121	40	49	84	41	73	309	30	360	.	520	23	87	41	196	36	155	33	0	.	0	.	185	13	0	.	60	.	371	13	219	23	249	5	265	32	0	.	37	60	0	.	0	.	430	10	422	11	282	16	370	4	20	.	0	.	176	9	73	26	220	.	36	29	112	75	0	.	285	3
	latifoglie	251	26	580	.	148	35	111	35	0	.	0	.	81	24	166	15	106	30	276	16	342	24	0	.	312	31	0	.	440	.	270	30	260	42	260	27	0	.	145	59	103	41	90	50	144	67	59	37	22	71	244	21	205	23	206	70	234	25	183	23	108	37	147	13	152	40	74	26	183	30	56	36	133	35	175	26	310	65	192	42	566	26	377	31	570	.	390	35	431	25	375	20	385	31	31	77	53	36	161	52	375	20	211	.	233	28	82	59	145	43	71	87	225	39	384	15	486	19	352	24	317	9	447	19	190	42	0	.	99	58	377	32	68	35	164	82	310	.	200	.	221	22	0	.	0	.	79	35	252	56	166	36	208	36	0	.	174	54	0	.	0	.	46	60	47	49	154	27	40	71	370	.	0	.	205	22	118	25	190	.	147	77	96	44	0	.	164	5
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	370	5	580	.	315	28	224	6	90	.	290	.	446	8	438	7	363	18	558	11	376	19	0	.	396	22	210	.	440	.	387	6	401	31	555	13	0	.	483	21	434	9	396	15	379	23	536	8	414	11	445	11	580	14	456	34	551	13	319	2	410	18	400	15	420	19	414	16	437	18	608	18	453	29	309	12	905	60	424	20	665	20	664	11	570	.	513	26	576	11	480	13	483	32	383	13	229	28	359	14	464	13	272	.	310	33	435	20	466	19	467	17	229	38	387	15	493	19	474	15	366	13	487	15	500	19	360	.	619	17	463	22	265	27	319	39	310	.	200	.	406	17	0	.	60	.	450	12	471	19	416	13	473	16	0	.	211	40	0	.	0	.	477	10	469	9	436	12	410	3	390	.	0	.	381	9	190	14	410	.	183	56	209	61	0	.	448	2
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	93	30	134	34	180	32	109	17	372	16	328	17	291	7	238	8	214	11	261	10	22	36	107	39	126	22	210	.	228	27	312	22	216	18	243	24	64	68	233	18	314	10	302	12	289	13	346	8	384	7	193	10	261	19	304	11	335	10	213	31	298	17	215	13	191	24	284	15	344	36	449	20	287	21	198	19	253	33	239	17	177	21	187	14	191	20	183	24	111	35	75	30	118	27	231	13	326	14	179	18	239	26	255	26	222	27	197	24	276	18	314	15	24	56	2	68	4	57	160	22	78	29	81	39	318	21	430	23	473	15	198	21	194	18	395	31	241	33	183	32	234	21	232	32	158	35	296	12	206	35	252	31	185	21	222	57	186	26	250	51	223	51	344	9	400	11	294	10	219	27	222	38	153	25	209	24	182	23	113	41	168	43	149	25	0	.	246	2
	latifoglie	202	12	160	17	230	24	178	18	70	35	170	24	111	13	131	11	156	9	264	10	231	22	296	17	330	15	0	.	194	24	172	25	216	20	156	19	314	25	199	17	64	26	92	24	127	31	117	21	33	43	206	11	177	15	116	24	173	16	234	25	147	21	163	26	171	23	89	22	292	24	40	36	194	26	198	18	296	21	211	20	359	25	225	17	262	16	250	17	265	19	226	20	325	15	196	22	62	29	191	30	253	16	175	18	173	16	225	42	173	27	113	37	518	15	484	13	648	9	359	17	411	17	483	15	298	25	119	67	77	43	241	25	199	27	224	30	263	29	207	37	187	18	127	33	200	44	87	24	234	26	223	17	165	24	372	23	155	39	148	33	179	43	58	26	83	23	172	15	111	37	198	19	172	18	173	17	145	17	218	22	205	20	216	24	0	.	183	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	.
	totale	295	13	294	18	410	15	287	11	442	14	499	12	402	6	369	6	370	6	525	7	253	20	403	15	456	10	210	.	422	16	484	14	432	12	399	14	378	24	432	11	378	7	394	9	416	11	463	7	417	6	399	6	438	11	420	9	508	7	447	13	445	11	378	11	362	15	373	11	636	16	489	18	481	14	396	14	549	18	450	13	536	15	412	9	452	9	434	12	376	14	301	16	442	13	426	11	388	11	370	15	492	12	430	14	395	14	423	22	449	12	428	10	542	13	486	13	653	8	519	11	489	13	564	12	616	15	549	17	551	11	440	12	393	16	620	22	504	19	391	27	421	13	359	30	358	29	384	10	440	17	475	15	349	13	594	24	342	23	398	32	401	26	401	7	483	8	466	7	330	17	420	18	325	14	382	16	327	12	331	17	373	16	366	16	0	.	430	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. 2301375. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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