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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IFN5
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 2018/26
		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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	30	20	.	10	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	75	0	.	80	45	122	41	80	55	20	.	0	.	0	.	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	.	0	.	0	.	51	70	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	300	.	10	71	0	.	0	.	130	5	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	.	75	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	40	20	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	54	20
	latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	.	0	.	0	.	46	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	227	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	187	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	108	.	0	.	0	.	0	.	24	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	.	0	.	0	.	0	.	24	39
	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	.	78	30	20	.	56	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	227	38	28	75	0	.	80	45	122	41	80	55	70	.	0	.	0	.	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	.	0	.	0	.	238	64	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	300	.	20	0	0	.	0	.	130	5	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	.	183	.	0	.	20	.	0	.	24	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	40	20	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	.	0	.	0	.	0	.	78	18
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	17	58	50	71	0	.	20	55	0	.	57	65	98	24	86	20	58	39	62	74	54	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	89	102	23	74	.	0	.	7	81	89	25	0	.	98	44	123	24	154	28	50	66	58	73	255	32	169	44	0	.	0	.	1300	.	95	4	0	.	0	.	156	47	9	79	70	.	0	.	32	61	0	.	20	.	20	71	0	.	20	46	0	.	0	.	0	.	176	31	140	.	0	.	0	.	45	.	50	0	0	.	0	.	12	58	93	74	0	.	0	.	0	.	0	.	47	81	0	.	0	.	0	.	125	31	0	.	20	.	0	.	0	.	119	65	69	30	57	75	0	.	0	.	11	65	0	.	0	.	20	.	0	.	2	94	59	40	26	69	62	47	170	.	100	.	66	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	11
	latifoglie	56	32	95	71	40	.	25	71	0	.	126	34	55	41	58	32	33	34	48	74	25	.	20	.	142	.	0	.	0	.	37	80	32	57	47	.	43	41	57	81	38	50	20	72	41	91	7	97	0	.	56	43	48	73	5	86	144	20	0	.	0	.	100	.	24	74	0	.	0	.	0	.	78	22	100	.	21	86	12	94	57	48	40	.	90	55	0	.	13	40	50	.	0	.	27	.	100	69	0	.	0	.	0	.	118	.	0	.	132	63	0	.	72	31	77	67	0	.	0	.	0	.	0	.	13	82	0	.	32	85	0	.	0	.	0	.	50	.	0	.	0	.	60	77	30	43	33	75	0	.	0	.	27	65	0	.	0	.	0	.	0	.	14	94	35	73	24	72	22	84	0	.	50	.	32	48	39	48	0	.	126	14	0	.	0	.	41	11
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	73	26	145	22	40	.	45	34	0	.	183	38	152	18	144	15	91	28	110	74	79	.	20	.	142	.	0	.	0	.	60	48	134	26	120	.	43	41	64	81	128	26	20	72	139	36	130	22	154	28	106	30	106	73	260	33	314	22	0	.	0	.	1400	.	119	12	0	.	0	.	156	47	87	12	170	.	21	86	44	69	57	48	60	.	110	58	0	.	33	42	50	.	0	.	27	.	276	32	140	.	0	.	0	.	163	.	50	0	132	63	0	.	84	23	170	11	0	.	0	.	0	.	0	.	61	56	0	.	32	85	0	.	125	31	0	.	70	.	0	.	0	.	179	18	99	14	90	75	0	.	0	.	38	65	0	.	0	.	20	.	0	.	16	94	93	27	50	0	84	51	170	.	150	.	97	29	39	48	0	.	126	14	0	.	0	.	113	8
perticaia	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	98	60	109	52	421	29	247	46	0	.	547	52	252	21	203	36	398	18	74	52	154	83	117	71	171	46	0	.	120	.	53	66	209	60	311	61	0	.	118	49	535	16	382	50	312	19	404	18	541	17	127	36	342	53	721	21	419	30	104	58	397	53	0	.	110	6	0	.	0	.	675	55	529	44	486	33	272	59	97	63	0	.	75	65	211	58	453	47	17	80	611	38	207	84	241	37	464	33	50	.	263	47	316	61	193	56	42	31	314	46	244	58	0	.	0	.	3	96	162	29	47	94	81	96	466	27	159	37	447	28	388	59	169	34	495	53	233	51	213	43	1050	.	500	.	349	51	0	.	0	.	250	.	268	46	56	51	306	61	0	.	550	65	285	24	128	36	163	30	125	14	55	6	239	33	308	19	434	47	59	92	415	74	96	58	0	.	262	5
	latifoglie	386	19	225	19	148	67	154	39	0	.	189	38	259	22	264	27	208	23	270	27	400	26	484	14	342	40	0	.	250	.	219	58	261	36	198	44	0	.	166	32	59	92	227	70	288	31	220	36	82	54	273	29	237	23	31	34	191	38	318	30	151	47	750	.	300	47	0	.	515	30	20	71	55	60	190	37	113	37	380	63	0	.	188	65	455	23	550	41	402	40	199	75	414	67	202	41	143	76	900	.	243	19	171	34	241	28	446	41	239	51	222	49	673	16	808	34	759	16	350	21	184	25	606	26	166	72	562	36	20	56	263	40	452	29	376	40	303	48	336	28	0	.	50	.	543	42	0	.	360	.	190	.	716	39	297	54	181	29	0	.	400	71	172	30	329	16	389	17	260	11	125	14	165	37	201	33	326	45	294	36	197	46	321	17	0	.	292	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	484	19	334	25	569	4	401	26	0	.	735	31	511	12	468	13	606	12	345	20	555	19	601	23	513	14	0	.	370	.	272	34	470	33	509	32	0	.	284	17	593	12	609	26	600	12	624	12	623	13	400	18	579	28	752	20	609	19	422	17	548	26	750	.	410	33	0	.	515	30	695	52	585	37	675	26	385	32	477	47	0	.	263	65	666	18	1003	14	420	36	810	11	620	37	442	22	607	24	950	.	507	27	487	28	434	31	488	37	553	27	467	20	673	16	808	34	762	16	512	13	231	18	688	21	631	39	721	25	466	28	651	21	621	19	871	15	536	29	548	19	1050	.	550	.	892	20	0	.	360	.	440	.	984	16	353	38	487	49	0	.	950	7	457	14	457	10	552	16	385	12	180	12	404	19	509	13	760	16	354	26	612	40	417	17	0	.	554	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	135	18	275	29	180	55	188	52	510	.	211	28	469	21	454	30	295	25	143	38	0	.	215	71	121	65	0	.	399	5	381	32	449	44	286	66	0	.	148	44	574	20	434	23	356	33	268	50	400	20	223	27	420	49	380	21	246	49	0	.	276	50	0	.	50	.	0	.	745	49	550	1	518	47	170	.	309	50	500	20	146	39	290	.	189	43	210	.	50	88	130	50	45	8	400	.	360	.	0	.	665	37	235	59	310	25	0	.	225	60	298	74	273	73	0	.	0	.	205	37	50	51	201	50	339	29	540	.	122	55	279	43	307	60	20	.	0	.	0	.	300	40	380	26	0	.	280	.	190	59	231	73	341	25	193	58	100	.	0	.	0	.	540	18	615	28	378	28	600	.	245	36	0	.	441	33	180	29	0	.	0	.	217	33	0	.	308	6
	latifoglie	275	40	182	25	260	11	332	38	140	.	273	76	118	38	202	48	158	19	372	31	0	.	225	43	497	26	0	.	173	28	66	54	383	37	187	44	0	.	257	39	118	63	51	55	79	42	361	29	98	96	241	20	80	53	113	40	49	86	0	.	118	75	0	.	150	.	0	.	364	79	110	71	351	45	390	.	426	43	275	36	745	69	150	.	240	27	320	.	374	25	409	31	365	28	720	.	0	.	0	.	85	71	180	55	135	87	0	.	362	31	53	67	382	37	587	22	640	11	494	29	630	19	418	21	456	27	50	.	154	76	254	44	515	11	190	.	0	.	0	.	344	43	175	51	0	.	50	.	331	47	280	36	23	76	382	47	120	.	0	.	0	.	72	53	51	45	131	43	20	.	205	71	0	.	226	29	209	38	333	47	190	.	217	37	0	.	259	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	410	21	457	20	440	16	520	19	650	.	485	31	588	12	656	16	453	15	515	22	0	.	440	13	618	9	0	.	572	5	447	25	831	22	473	28	0	.	404	24	692	11	485	19	436	25	629	16	498	19	464	13	500	50	493	14	295	35	0	.	394	13	0	.	200	.	0	.	1109	28	660	11	870	22	560	.	735	8	775	18	891	51	440	.	429	15	530	.	424	22	538	14	410	26	1120	.	360	.	0	.	750	25	415	9	445	16	0	.	587	21	351	53	655	21	587	22	640	11	699	17	680	17	619	16	794	15	590	.	275	18	533	17	821	29	210	.	0	.	0	.	645	34	555	34	0	.	330	.	521	26	511	22	364	28	575	16	220	.	0	.	0	.	612	14	667	25	509	19	620	.	450	13	0	.	667	21	389	10	333	47	190	.	433	12	0	.	567	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	87	60	109	68	72	71	0	.	364	37	587	24	313	21	264	22	184	21	269	21	20	.	46	32	127	26	0	.	299	38	517	45	340	37	100	79	110	71	142	20	339	15	363	30	352	20	349	15	346	13	181	25	138	41	174	14	245	33	290	67	195	38	172	12	0	.	274	55	378	41	210	71	143	49	128	15	391	37	101	39	302	23	127	24	148	21	154	39	58	50	66	59	115	42	275	34	438	6	160	31	267	2	192	42	10	71	207	29	389	27	155	71	20	.	5	85	3	92	316	35	130	48	121	81	140	.	785	18	597	29	194	37	198	13	288	18	240	42	109	39	272	37	0	.	77	20	342	19	25	71	186	42	80	.	182	71	215	5	328	47	0	.	370	21	384	25	424	16	151	44	85	73	145	22	179	45	101	30	60	23	118	57	77	84	0	.	232	5
	latifoglie	206	19	134	20	212	33	199	57	19	71	194	21	153	30	101	33	171	27	302	11	130	.	358	36	353	17	0	.	99	39	224	53	211	33	262	35	375	12	143	23	31	73	53	65	0	.	57	49	33	56	222	22	97	44	209	37	165	15	76	75	85	54	144	12	0	.	125	81	287	39	70	20	486	2	277	33	143	50	152	31	87	65	259	17	199	23	348	26	210	22	212	50	357	21	210	30	58	72	189	25	135	3	206	31	384	20	125	71	0	.	310	71	220	.	410	12	405	13	311	66	182	62	324	29	960	.	50	71	8	81	197	50	16	82	314	69	372	64	274	35	270	30	0	.	150	41	123	37	280	8	152	15	160	.	330	13	0	.	190	39	0	.	45	43	31	92	143	56	150	51	248	25	152	24	150	18	115	32	179	28	134	28	118	25	0	.	177	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	293	16	243	21	284	10	199	57	383	36	782	20	466	15	366	20	355	12	571	14	150	.	404	32	481	13	0	.	398	24	741	27	551	31	362	23	485	7	285	9	370	12	416	23	352	20	406	12	379	11	403	12	235	18	383	18	410	26	366	38	280	10	315	1	0	.	398	27	665	10	280	48	629	10	405	25	534	26	253	15	388	4	386	14	347	15	503	13	268	26	279	37	472	22	485	27	495	10	349	20	402	0	398	33	394	21	332	45	389	27	465	24	240	.	416	13	408	12	627	17	312	31	445	14	1100	.	835	12	605	28	391	9	214	10	602	44	612	23	383	14	542	19	0	.	227	27	465	14	305	1	338	20	240	.	511	27	215	5	518	16	0	.	415	18	415	19	566	10	301	12	332	20	298	14	329	24	216	20	239	15	253	12	194	33	0	.	409	3
fustaia matura	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	8	90	0	.	118	31	74	21	384	13	237	15	263	10	236	10	128	15	207	13	0	.	80	54	89	50	280	.	205	44	179	21	235	20	191	26	94	75	230	39	242	15	112	24	360	14	276	11	288	12	163	15	88	30	256	18	319	17	129	35	170	38	145	42	177	43	238	14	170	32	754	11	263	22	205	17	204	54	204	27	214	23	156	15	65	40	95	38	60	.	49	37	84	38	178	22	239	20	168	20	165	31	106	38	60	21	283	33	188	27	253	20	90	59	0	.	7	82	109	59	115	58	157	44	417	47	296	27	259	44	212	25	187	29	465	53	152	51	0	.	151	33	225	71	0	.	60	.	186	14	92	34	154	18	0	.	98	27	0	.	99	21	289	14	408	18	313	14	250	36	39	32	0	.	125	19	164	30	10	87	66	70	89	40	0	.	201	3
	latifoglie	200	21	181	37	140	20	153	20	55	67	136	27	123	26	127	21	155	9	149	19	120	.	144	25	132	23	0	.	123	77	148	41	97	41	106	34	267	9	71	36	33	49	123	25	6	56	30	49	20	81	188	20	257	21	57	28	179	29	89	45	130	34	85	13	227	16	67	43	185	34	0	.	134	26	131	39	179	55	125	27	125	29	190	31	157	16	134	26	130	.	199	23	172	15	166	28	130	42	91	30	297	31	149	29	113	18	37	56	56	53	116	58	206	57	334	23	403	28	77	45	120	49	175	24	124	71	79	50	85	12	62	48	135	40	67	50	212	38	0	.	94	21	241	3	0	.	120	.	116	28	105	57	109	41	210	3	95	44	380	.	281	38	10	68	0	.	60	32	95	46	171	17	170	4	200	30	144	36	150	22	128	43	167	21	0	.	118	4
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	208	21	181	37	257	17	227	10	439	10	373	13	386	10	363	7	284	7	356	12	120	.	225	25	221	25	280	.	328	11	327	16	332	17	297	15	361	13	301	29	275	11	235	12	366	14	306	10	308	10	351	11	345	15	312	14	498	12	218	22	300	35	230	31	404	11	305	13	355	17	754	11	398	15	337	10	383	28	329	15	339	15	346	16	222	18	228	18	190	.	247	18	256	20	344	16	369	15	258	12	463	15	256	17	173	14	321	33	244	21	369	18	296	36	334	23	410	27	186	27	235	40	332	15	541	31	375	13	344	36	275	17	322	15	531	50	364	18	0	.	244	21	466	36	0	.	180	.	302	10	197	25	263	21	210	3	193	20	380	.	380	23	299	14	408	18	373	11	345	14	211	11	170	4	324	20	308	12	160	25	194	22	256	16	0	.	319	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	221	43	5	87	55	34	104	.	280	.	244	14	345	8	205	12	224	29	219	14	70	55	0	.	96	30	0	.	0	.	632	28	77	31	427	26	0	.	268	33	322	16	261	17	312	18	391	13	418	11	227	20	252	21	328	25	333	15	21	67	292	18	251	17	256	29	310	17	206	39	574	25	259	24	182	46	374	77	246	22	113	45	245	27	27	82	160	31	514	30	120	.	71	27	380	19	179	31	181	23	104	57	0	.	85	32	357	21	567	39	342	25	2	94	2	96	8	89	202	27	61	57	57	51	382	28	450	.	464	27	117	41	141	36	313	29	270	.	0	.	155	13	0	.	0	.	244	13	213	34	230	21	158	39	70	.	20	.	0	.	330	.	358	11	357	11	227	18	370	4	190	.	103	48	53	54	98	28	140	51	7	77	20	.	0	.	272	3
	latifoglie	283	15	204	32	132	31	569	.	100	.	20	0	104	25	134	19	130	23	198	19	268	16	0	.	249	33	0	.	474	.	46	85	370	19	254	23	0	.	172	37	91	37	79	47	102	61	52	40	5	99	213	22	164	20	131	50	155	23	154	7	102	28	138	17	160	36	67	25	189	37	26	57	154	36	181	34	490	17	238	32	393	32	178	41	560	15	210	47	110	39	180	.	294	31	171	50	87	34	180	49	214	34	0	.	276	18	84	59	228	53	19	74	242	22	359	12	568	21	196	28	267	22	407	24	224	55	0	.	92	54	308	28	21	55	247	43	340	.	150	.	213	21	0	.	0	.	82	30	145	54	130	27	231	30	130	.	40	.	0	.	70	.	28	39	57	41	162	26	40	71	310	.	220	40	245	56	130	27	80	53	226	16	270	.	0	.	143	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	504	11	209	31	187	29	672	.	380	.	264	13	450	8	339	8	354	14	417	11	338	21	0	.	344	20	0	.	474	.	677	21	447	15	680	11	0	.	440	20	413	11	340	13	414	16	444	11	424	11	440	13	416	10	460	27	487	12	175	2	394	14	389	15	416	20	378	15	395	38	601	23	413	15	363	13	864	39	483	13	506	24	423	19	586	18	370	40	625	18	300	.	365	28	552	26	266	14	361	19	318	13	0	.	361	20	441	21	794	39	361	22	244	21	360	12	576	20	398	13	328	15	465	18	607	22	450	.	556	22	425	9	163	34	560	29	610	.	150	.	369	15	0	.	0	.	326	9	358	26	361	15	389	17	200	.	60	.	0	.	400	.	386	12	414	10	389	12	410	3	500	.	323	20	298	51	228	14	220	13	234	13	290	.	0	.	415	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	80	31	103	30	167	29	99	25	357	15	281	19	279	6	221	8	220	11	205	10	97	65	91	38	113	21	280	.	214	26	302	23	231	19	237	24	57	61	180	20	310	9	272	13	306	9	320	8	369	7	175	10	207	20	353	13	319	11	126	36	268	15	283	32	182	22	271	14	315	34	523	18	323	21	244	20	255	28	221	16	158	20	159	13	123	21	170	26	88	41	164	40	105	30	237	15	282	16	161	14	219	24	186	28	115	26	204	21	346	24	269	16	49	60	7	81	3	50	185	16	69	27	118	30	321	20	366	21	354	19	241	23	174	16	356	28	194	27	125	41	241	21	241	31	171	43	254	12	169	25	198	23	176	21	112	42	151	32	169	64	260	54	325	8	329	11	268	10	213	23	102	31	153	23	208	22	176	26	45	51	123	64	106	26	0	.	234	2
	latifoglie	235	13	187	13	160	19	167	17	49	44	151	19	122	12	133	12	158	9	234	10	283	22	308	20	286	15	0	.	157	30	123	28	221	17	183	18	193	31	151	17	57	24	89	24	102	28	93	21	33	38	206	10	166	14	91	22	155	15	193	27	111	19	176	28	173	22	71	25	304	26	32	40	188	22	187	18	213	24	182	20	270	30	199	16	244	13	269	20	226	20	235	21	323	17	188	20	104	30	179	28	222	18	160	19	169	17	184	38	208	26	103	35	399	15	441	13	612	9	297	15	340	16	411	13	261	27	224	43	59	35	200	23	172	28	217	26	271	29	243	27	198	19	123	31	255	42	91	22	218	26	166	19	236	33	298	22	92	30	185	42	253	45	55	23	99	19	173	14	101	30	197	18	164	18	182	17	168	21	220	23	167	16	215	14	0	.	171	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	315	12	290	14	327	13	266	13	405	14	432	13	401	5	354	5	378	7	439	7	380	20	399	18	400	10	280	.	371	15	425	15	453	12	420	12	250	31	331	11	366	7	361	10	408	8	412	6	402	6	381	6	372	11	444	10	474	8	320	15	380	11	459	20	355	14	342	11	619	16	555	16	511	12	431	13	467	18	403	12	428	18	357	10	367	10	439	14	314	17	398	16	428	14	425	13	387	12	339	14	440	12	347	14	285	14	388	19	555	19	372	11	448	13	448	13	615	9	483	8	408	13	529	10	583	15	590	14	413	16	441	11	346	16	573	18	465	16	368	24	439	14	364	26	426	29	345	9	387	14	365	11	411	19	410	17	243	26	354	32	512	26	380	7	428	8	441	7	314	14	299	12	317	12	389	14	344	13	265	18	291	24	322	11	0	.	405	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. 2279543. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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