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: n/ha
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2009/17
		circondario forestale (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		laghi		Svizzera
stadio di sviluppo	conifere e latifoglie	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	36	55	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	.	64	80	36	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	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	.	19	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	36	55	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	.	64	80	36	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	93	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	.	65	35	0	.	114	64	81	30	90	23	39	48	25	70	20	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	28	72	69	0	.	91	57	104	31	140	49	105	36	34	23	104	25	37	63	18	59	99	44	206	1	270	.	0	.	0	.	47	75	0	.	0	.	133	45	0	.	57	41	21	91	47	64	0	.	6	83	25	71	0	.	25	71	0	.	0	.	51	69	150	.	40	.	31	84	0	.	0	.	6	83	108	77	0	.	18	71	0	.	0	.	0	.	0	.	71	74	73	56	0	.	13	86	40	.	150	38	0	.	38	75	0	.	100	.	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	150	.	40	.	90	.	0	.	0	.	79	37	71	45	44	46	60	12	60	.	70	42	60	46	100	71	0	.	13	83	0	.	0	.	59	8
	latifoglie	73	36	61	35	0	.	112	46	0	.	20	0	28	45	34	43	82	29	196	38	33	41	0	.	0	.	0	.	0	.	30	27	51	40	68	66	0	.	125	43	24	77	121	90	0	.	29	57	0	.	20	75	136	36	25	89	138	27	0	.	0	.	0	.	90	75	0	.	162	.	13	82	14	88	84	42	28	91	62	48	0	.	102	53	55	71	0	.	0	.	30	85	0	.	13	72	0	.	0	.	72	46	0	.	40	.	60	50	0	.	50	.	71	39	22	79	0	.	100	.	150	.	290	67	10	87	0	.	31	86	90	.	0	.	0	.	212	75	130	.	0	.	0	.	50	.	0	.	108	29	0	.	50	.	0	.	50	.	0	.	100	.	5	94	46	53	32	64	35	70	150	.	143	42	28	65	25	71	79	33	114	44	20	.	0	.	53	10
	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	.	177	28	0	.	134	55	110	22	125	23	120	24	221	42	53	49	0	.	0	.	0	.	0	.	30	27	136	21	141	36	0	.	216	26	129	30	261	38	105	36	63	27	104	25	57	46	154	26	124	48	344	10	270	.	0	.	0	.	137	75	0	.	162	.	147	42	14	88	142	41	49	91	109	47	0	.	108	49	80	71	0	.	25	71	30	85	0	.	65	40	150	.	40	.	104	56	0	.	40	.	67	39	108	77	50	.	89	28	22	79	0	.	100	.	150	.	361	39	83	45	0	.	44	58	130	.	150	38	0	.	249	75	130	.	100	.	50	.	50	.	0	.	108	29	0	.	200	.	40	.	140	.	0	.	100	.	85	39	117	46	76	35	95	19	210	.	213	30	88	48	125	43	79	33	127	43	20	.	0	.	112	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	343	19	291	51	472	18	188	51	0	.	200	63	63	41	0	.	382	31	359	42	576	51	520	65	0	.	131	50	380	24	450	17	303	30	284	24	573	17	163	36	456	38	595	13	407	26	111	90	353	57	140	46	75	24	0	.	775	61	0	.	668	39	545	39	87	25	287	52	0	.	212	28	424	30	347	49	0	.	82	82	283	75	235	36	397	34	0	.	500	43	411	38	552	37	43	43	238	44	149	59	59	97	0	.	5	97	153	27	129	47	133	64	445	32	95	38	385	30	498	18	133	33	404	54	540	46	340	2	352	56	460	22	363	43	0	.	643	51	602	69	50	.	598	50	500	.	0	.	850	.	437	23	156	32	240	33	368	40	614	50	403	47	568	35	432	76	165	89	900	.	178	40	0	.	308	5
	latifoglie	393	25	187	16	373	44	386	35	0	.	109	48	131	31	289	19	172	22	348	63	417	7	350	7	527	30	0	.	258	11	98	55	335	36	156	56	97	73	342	28	126	62	0	.	288	32	277	30	149	50	351	24	168	30	34	69	131	48	431	27	291	30	354	60	300	12	0	.	345	68	0	.	104	63	486	9	138	7	504	41	100	.	295	15	288	49	325	27	750	.	390	45	254	43	347	35	281	68	1000	.	286	32	246	31	218	38	810	31	313	36	253	39	722	14	722	14	821	12	384	22	317	56	644	24	215	72	663	41	12	87	126	81	372	39	415	36	341	70	389	52	261	22	150	47	507	50	0	.	400	77	185	31	150	.	300	72	0	.	0	.	0	.	136	29	290	19	349	16	116	48	56	83	230	23	85	56	231	46	320	41	0	.	326	30	0	.	311	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	474	12	580	21	644	12	536	39	417	7	550	26	589	23	0	.	640	23	457	36	911	19	676	44	97	73	473	29	505	13	450	17	591	17	561	15	723	12	514	14	624	25	630	11	538	17	542	19	644	25	493	30	375	5	0	.	1120	28	0	.	772	27	1031	16	225	5	790	7	100	.	507	3	712	14	672	16	750	.	473	25	537	19	583	19	678	25	1000	.	785	18	657	18	771	18	853	30	551	19	402	18	781	12	722	14	826	12	538	15	447	35	778	19	660	45	759	34	398	30	624	11	506	22	819	13	881	2	729	27	613	31	610	28	870	19	0	.	1043	20	787	45	200	.	897	24	500	.	0	.	850	.	572	15	446	12	589	14	484	20	670	41	633	22	654	25	663	35	485	30	900	.	504	20	0	.	619	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	763	26	363	37	788	3	93	73	389	36	712	19	345	36	347	41	369	28	506	15	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	205	30	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	69	53	91	74	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	493	33	392	17	570	8	190	.	141	40	292	48	158	55	0	.	0	.	250	18	0	.	304	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	179	68	383	35	0	.	373	10	284	45	40	55	111	44	147	45	206	32	26	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	278	19	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	543	13	510	52	546	20	377	27	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	67	57	171	50	39	55	410	.	223	39	357	21	270	41	580	.	467	16	131	29	0	.	281	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	942	15	746	19	788	3	467	8	673	18	752	17	456	28	494	26	575	14	532	13	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	483	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	543	13	801	25	615	17	468	19	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	559	28	563	11	610	8	600	.	364	19	649	26	429	13	580	.	467	16	381	7	0	.	585	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	330	18	229	20	181	24	324	11	20	.	39	39	100	38	0	.	480	0	205	24	239	34	155	50	0	.	230	39	325	17	348	27	385	15	423	17	362	8	274	16	108	54	165	14	334	26	145	71	170	33	218	15	0	.	184	22	60	43	0	.	182	36	116	6	230	54	257	19	334	40	166	22	128	24	83	71	61	46	86	73	78	24	307	23	345	15	197	33	295	23	225	35	65	40	0	.	485	21	313	9	60	47	0	.	0	.	519	16	78	37	58	81	990	.	624	19	622	16	220	32	162	20	803	39	193	59	180	.	331	19	450	.	86	12	342	23	50	.	172	44	60	.	211	75	0	.	100	67	130	.	379	21	492	20	431	17	98	46	159	41	168	17	83	31	200	24	91	53	192	43	140	.	0	.	251	4
	latifoglie	208	15	146	25	229	23	202	29	95	43	255	22	211	21	95	25	208	26	268	18	210	.	330	28	413	23	0	.	125	71	187	43	140	40	221	24	0	.	264	24	38	64	68	53	8	95	51	96	6	68	180	21	246	35	309	32	71	36	130	44	120	59	136	10	0	.	116	46	370	30	0	.	535	15	245	19	525	32	120	47	87	65	212	26	290	17	296	36	226	32	257	24	220	22	212	16	83	60	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	.	72	54	25	70	226	49	114	53	363	30	496	68	0	.	337	41	280	.	181	25	112	54	270	.	211	16	190	.	360	20	0	.	201	40	60	.	24	49	7	93	145	51	253	44	220	27	162	24	207	27	135	22	242	20	195	22	170	.	0	.	172	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	541	12	324	17	388	13	592	9	230	.	369	26	513	21	0	.	605	15	392	20	379	15	376	18	0	.	494	15	363	13	416	20	394	14	474	15	368	8	454	9	354	19	474	19	405	19	275	17	290	5	354	9	0	.	300	18	430	25	0	.	718	3	362	14	755	6	378	15	421	18	378	16	418	14	379	25	288	22	343	3	298	16	519	16	428	11	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	.	696	13	647	14	446	9	276	13	1166	27	689	32	180	.	668	20	730	.	267	18	454	19	320	.	383	17	250	.	571	37	0	.	301	49	190	.	403	22	499	19	576	11	351	20	379	20	330	11	290	17	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	427	9	333	7	257	13	231	10	165	12	226	14	27	71	100	71	110	52	0	.	224	41	180	28	236	23	148	38	50	.	227	37	213	13	188	22	335	12	222	15	269	13	141	24	147	25	298	14	309	16	237	29	170	27	185	17	125	3	260	14	166	23	661	.	325	20	243	23	158	59	167	21	221	21	195	12	102	40	119	34	52	68	77	42	46	20	187	16	287	22	173	23	90	74	120	39	83	21	196	46	158	35	327	30	102	84	0	.	20	.	108	53	83	51	279	15	195	53	272	50	140	.	211	26	176	41	229	35	226	30	0	.	153	33	92	39	145	2	92	16	192	16	190	16	142	10	0	.	209	32	130	.	129	39	231	12	372	12	308	16	190	.	69	26	47	82	122	23	144	28	149	28	143	47	57	50	0	.	200	3
	latifoglie	187	25	249	41	174	34	149	24	38	69	106	41	143	26	81	30	129	10	154	21	218	32	150	19	246	32	0	.	133	77	245	39	97	55	85	48	470	.	85	39	34	46	147	26	5	67	20	87	15	98	145	27	166	26	65	21	200	28	186	6	169	31	60	12	210	14	66	61	227	32	0	.	123	30	90	48	274	32	156	34	176	23	131	36	180	15	128	24	94	11	139	34	105	49	131	37	104	48	87	34	488	31	194	23	171	26	62	52	83	48	37	56	258	64	315	37	330	.	79	48	0	.	50	70	245	51	75	70	70	.	75	46	160	39	83	60	204	37	0	.	88	25	167	12	0	.	140	25	114	19	110	4	137	38	230	.	328	46	110	.	284	40	6	98	0	.	58	48	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	465	11	438	8	400	12	312	8	295	7	380	13	246	36	250	40	356	22	0	.	357	6	426	18	333	17	234	21	520	.	312	27	247	10	335	11	341	12	242	14	284	11	286	14	313	15	363	10	508	12	423	15	338	24	245	10	335	7	326	20	393	21	661	.	448	14	332	7	432	18	324	19	397	13	326	13	282	16	247	15	147	17	216	26	151	40	318	14	390	9	260	14	579	15	314	12	254	20	258	42	240	28	364	30	360	37	315	37	350	.	187	24	83	51	330	2	440	5	347	24	210	.	287	19	336	13	313	25	430	23	0	.	242	21	259	17	145	2	233	17	306	11	300	8	278	18	230	.	537	40	240	.	413	21	237	12	372	12	366	13	360	.	248	12	130	32	303	17	271	15	271	11	325	5	243	16	0	.	316	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	.	345	8	272	11	257	31	273	20	34	41	0	.	83	29	210	.	0	.	273	48	141	59	295	34	0	.	295	27	305	15	279	18	301	19	406	10	365	10	201	17	375	19	250	27	330	14	136	36	302	23	253	19	268	25	340	21	253	37	530	21	316	40	134	22	596	57	259	28	99	58	321	25	0	.	123	48	145	42	105	10	98	51	353	23	176	45	222	12	89	34	29	75	77	50	308	19	277	30	310	23	8	65	3	66	7	68	147	30	48	70	56	53	309	30	509	21	462	25	87	41	176	35	137	30	0	.	0	.	185	13	0	.	60	.	338	14	181	24	209	14	265	32	0	.	37	60	0	.	0	.	385	10	415	11	241	16	370	4	20	.	0	.	176	9	73	26	220	.	36	29	112	75	0	.	275	3
	latifoglie	251	26	580	.	148	35	111	35	0	.	0	.	97	25	166	15	106	30	255	16	342	24	0	.	312	31	0	.	440	.	175	53	260	42	260	27	0	.	149	45	83	41	114	43	105	69	56	33	16	71	244	21	205	23	206	70	223	26	183	23	108	37	147	13	152	40	74	26	183	30	52	37	130	33	175	26	310	65	218	29	566	26	320	35	570	.	390	35	431	25	375	20	385	31	235	52	53	36	271	55	375	20	99	75	233	28	93	47	149	37	68	69	133	43	384	15	486	19	278	25	268	15	397	20	190	42	0	.	85	60	377	32	58	38	124	86	310	.	200	.	221	22	0	.	0	.	72	34	164	71	142	34	208	36	0	.	174	54	0	.	0	.	39	60	45	48	169	24	40	71	370	.	0	.	205	22	118	25	190	.	147	77	96	44	0	.	154	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	.	441	8	438	7	363	18	528	11	376	19	0	.	396	22	210	.	440	.	448	11	401	31	555	13	0	.	443	21	388	10	393	15	407	17	462	8	381	9	445	11	580	14	456	34	553	12	319	2	410	18	400	15	420	19	414	16	437	18	582	18	446	27	309	12	905	60	477	16	665	20	641	10	570	.	513	26	576	11	480	13	483	32	588	32	229	28	493	32	464	13	127	75	310	33	401	19	426	19	377	19	141	40	387	15	493	19	425	14	315	16	453	15	500	19	509	21	547	21	463	22	234	29	260	40	310	.	200	.	406	17	0	.	60	.	410	13	345	34	351	16	473	16	0	.	211	40	0	.	0	.	424	10	460	9	409	12	410	3	390	.	0	.	381	9	190	14	410	.	183	56	209	61	0	.	429	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	107	17	386	15	328	17	290	6	237	8	212	11	256	10	22	36	107	39	109	23	210	.	228	27	319	20	245	19	243	24	45	72	227	17	291	9	274	12	307	11	317	8	372	7	193	10	254	19	304	11	339	10	213	31	284	18	215	13	191	24	284	15	310	34	439	19	294	20	198	19	266	30	235	17	177	21	194	13	191	20	183	24	111	35	75	30	108	27	242	12	305	14	187	16	239	26	242	27	215	27	179	22	252	18	272	15	43	54	1	69	4	57	166	16	74	27	97	32	314	20	372	22	360	18	228	19	177	17	359	30	241	33	183	32	236	21	205	34	158	35	285	12	201	34	237	30	185	21	248	48	186	26	250	51	223	51	317	9	340	11	271	10	270	23	209	39	153	25	203	24	182	23	113	41	156	44	149	25	0	.	241	2
	latifoglie	202	12	160	17	230	24	183	17	65	35	170	24	118	13	130	11	157	9	257	10	231	22	296	17	358	14	0	.	194	24	166	25	196	21	156	19	249	28	192	16	56	25	104	23	115	27	98	20	34	38	206	11	176	15	116	24	168	16	234	25	141	21	163	26	171	23	89	22	264	24	38	37	187	25	198	18	277	21	199	18	359	25	208	16	262	16	250	17	265	19	226	20	303	16	199	21	114	38	215	29	253	16	165	18	172	15	201	39	171	25	100	34	400	16	481	12	623	9	307	16	349	17	429	14	281	26	255	48	62	41	220	26	180	26	233	26	263	29	207	37	194	17	130	28	200	44	83	24	221	27	209	17	165	24	337	25	155	39	148	33	179	43	53	25	84	21	170	14	104	35	196	18	172	18	182	16	145	17	218	22	191	21	216	24	0	.	176	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	290	10	452	13	499	12	408	6	367	6	370	6	513	7	253	20	403	15	467	10	210	.	422	16	484	13	441	12	399	14	294	28	419	10	347	7	379	9	422	9	415	6	406	6	399	6	430	11	420	9	507	7	447	13	425	12	378	11	362	15	373	11	574	16	477	17	482	13	396	14	543	17	434	13	536	15	402	9	452	9	434	12	376	14	301	16	411	14	441	12	419	12	401	16	492	12	407	15	387	14	380	21	424	12	373	11	443	14	482	12	627	9	473	10	424	13	526	11	596	15	627	16	422	15	448	11	356	15	592	20	504	19	391	27	431	13	335	29	358	29	368	10	422	17	446	15	349	13	585	22	342	23	398	32	401	26	369	8	423	8	440	7	374	15	405	17	325	14	385	15	327	12	331	17	347	18	366	16	0	.	418	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. 2297376. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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