Scelta degli argomenti

indietro

provvigione (legno del fusto) #21
Volume di legno del fusto con corteccia degli alberi e degli arbusti vivi (in piedi e a terra) di almeno 12 cm di diametro a petto d'uomo (DPU). Corrisponde al termine «growing stock» utilizzato a livello internazionale.

grado di mescolanza #22
Quota delle specie arboree di latifoglie e di conifere che costituiscono un popolamento, definita in base alla loro proporzione in area basimetrica suddivisa in quattro classi: conifere pure: 91-100% alberi di conifere, conifere miste : 51-90% alberi di conifere, latifoglie miste: 11-50% alberi di conifere, latifoglie pure: 0-10% alberi di conifere. Fonte: rilievo sul terreno (MID 265: Mischungsgrad)

alte/basse quote #2635
Stazioni di alta e bassa quota, classificate in base alle fasce vegetazionali secondo il sistema delle linee guida «Continuità nel bosco di protezione e controllo dell'efficacia» (NaiS; Frehner et al. 2005). Il limite tra alte e basse quote sul versante nord delle alpi si colloca tra le fasce «montana superiore» e «montana inferiore», a Sud delle Alpi tra le fasce «altimontana» e «montana inferiore/superiore». Le indicazioni si basano sulle fasce vegetazionali determinate da esperti (aree di saggio in bosco e accessibili dell'IFN4 sul reticolo di 1,4 km; Arge Frehner et al. 2020) e d'altro canto sulle fasce vegetazionali modellizzate per il periodo 1981-2010 (restanti aree di saggio; Zischg et al. 2021).

circondario forestale (2024) #2777
Suddivisione regionale con i circondari forestali come unità. Questa variabile è stata implementata nell'anno 2024 e si basa sull'inchiesta presso i servizi forestali cantonali effettuata negli anni 2022/2023.

bosco accessibile esclusi gli arbusteti #434
Bosco coperto per meno di due terzi da arbusti e che può essere raggiunto a piedi.

reticolo 1,4 x 1,4 km #410
Reticolo di campionamento dell'IFN a maglia quadrata con una distanza di 1,4 km. Il reticolo 1,4 x 1,4 km rappresenta il reticolo terrestre comune a tutti gli inventari fin'ora eseguiti, per cui viene denominato come reticolo di base.

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 ("±").

top

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%.

top

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.

top

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.

top

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.

top

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

top

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.

top

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.

top

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.

top

IFN4
provvigione (legno del fusto)
grado di mescolanza · alte/basse quote
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
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
grado di mescolanza	alte/basse quote	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
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	.
	basse quote	0	.	17	101	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	.	14	100	5	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	72	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-11	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	112	37
	alte quote	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	416	36	93	71	0	.	8	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	141	70	0	.	0	.	0	.	25	.	13	.	43	71	579	39	54	63	0	.	17	.	0	.	31	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	11	.	4	89	0	.	0	.	3	100	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	137	65	46	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	142	55	3	100	97	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1914	18
	totale	0	.	17	101	0	.	0	.	0	.	0	.	416	36	96	68	14	100	13	72	0	.	0	.	0	.	0	.	15	72	0	.	141	70	0	.	5	.	0	.	25	.	13	.	43	71	579	39	54	63	0	.	17	.	8	.	31	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	11	.	4	76	13	100	0	.	3	100	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	137	65	46	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	15	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-11	.	0	.	0	.	7	.	0	.	38	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	142	55	3	100	97	71	0	.	0	.	0	.	19	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2025	17
bosco puro di conifere	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	.
	basse quote	246	56	406	42	1065	33	1286	30	0	.	357	74	577	52	4604	18	6393	14	1061	39	98	.	276	84	7	.	101	.	198	71	484	49	440	65	869	42	0	.	227	.	258	53	504	41	0	.	689	48	0	.	2049	24	1088	37	1962	24	1484	36	140	61	0	.	290	61	248	60	260	71	218	73	0	.	38	.	1039	39	158	.	233	75	155	87	507	67	710	35	404	61	270	59	72	104	0	.	218	89	0	.	344	71	515	70	513	45	927	34	0	.	286	63	0	.	10	.	191	67	0	.	63	.	63	.	317	55	1	.	113	71	0	.	221	.	0	.	0	.	84	72	200	79	141	78	162	89	297	53	78	.	129	71	0	.	621	47	94	.	634	44	192	74	249	58	357	38	80	71	206	55	360	63	812	43	468	50	621	45	725	39	347	67	307	61	309	51	0	.	42723	5
	alte quote	0	.	0	.	0	.	0	.	1586	29	1917	29	14233	9	5496	16	0	.	1262	37	0	.	0	.	0	.	0	.	484	50	1572	29	2844	21	900	34	0	.	2184	25	6976	13	4361	15	7722	12	13021	9	13948	9	1349	31	841	39	596	60	2183	24	222	67	1407	25	125	.	319	56	2082	29	754	36	2113	22	2268	23	1	.	797	38	2117	22	637	47	1951	30	0	.	32	.	89	79	0	.	0	.	1539	28	2461	22	1255	32	0	.	0	.	0	.	1275	23	2286	19	2483	19	148	45	0	.	0	.	1376	21	278	35	435	52	775	36	1145	32	1844	26	1067	36	1475	27	2658	24	152	77	0	.	964	34	0	.	94	71	2028	19	912	36	626	36	652	32	30	.	0	.	371	71	0	.	11542	9	7519	11	7663	11	772	36	62	.	0	.	100	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	154381	2
	totale	246	56	406	42	1065	33	1286	30	1586	29	2274	27	14810	9	10100	12	6393	14	2323	27	98	.	276	84	7	.	101	.	682	41	2056	25	3284	20	1769	27	0	.	2411	24	7234	13	4865	14	7722	12	13710	9	13948	9	3399	19	1930	27	2558	23	3667	20	361	47	1407	25	415	52	567	41	2343	27	972	32	2113	22	2307	23	1040	39	955	36	2351	21	792	42	2458	27	710	35	436	57	359	49	72	104	0	.	1757	27	2461	22	1599	30	515	70	513	45	927	34	1275	23	2572	18	2483	19	158	42	191	67	0	.	1439	20	341	34	752	38	775	36	1258	30	1844	26	1288	34	1475	27	2658	24	237	56	200	79	1105	31	162	89	391	44	2106	19	1041	32	626	36	1273	28	124	80	634	44	563	53	249	58	11899	9	7599	11	7868	11	1132	32	874	41	468	50	721	41	725	39	347	67	307	61	309	51	0	.	197104	2
bosco misto di conifere	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	.
	basse quote	711	40	1004	35	706	35	1709	27	575	48	1503	40	1797	30	3839	20	4011	17	2079	25	234	72	440	53	625	43	0	.	209	71	851	43	615	45	913	47	78	.	1082	39	147	74	296	54	0	.	314	60	0	.	3212	17	588	44	1984	24	1193	37	47	.	0	.	552	53	294	54	570	39	-2	.	105	.	366	46	1981	25	305	54	964	40	864	43	1598	34	1570	28	987	34	799	37	402	51	810	38	591	47	86	.	336	72	1492	28	597	49	770	40	48	.	489	54	0	.	69	.	0	.	92	.	364	42	343	51	401	43	194	80	116	.	55	.	265	60	46	.	165	.	677	45	149	68	416	50	363	57	158	71	103	.	372	60	404	46	467	49	14	.	176	53	134	.	471	51	32	62	69	50	477	42	304	56	539	55	626	36	1140	30	1733	27	592	43	640	43	1014	36	0	.	60517	4
	alte quote	0	.	0	.	0	.	0	.	494	57	1051	41	1598	22	1728	26	0	.	2506	20	0	.	0	.	0	.	0	.	101	.	130	71	431	61	383	65	0	.	1205	30	585	51	1111	36	502	41	580	39	90	71	859	37	128	78	81	86	1218	33	356	60	1085	31	179	74	382	52	1083	32	642	41	55	63	802	42	0	.	334	65	901	47	975	35	1111	38	0	.	57	.	106	71	0	.	94	.	1263	31	407	43	328	51	0	.	0	.	0	.	144	77	128	78	61	.	30	89	0	.	0	.	111	61	100	.	101	64	216	62	0	.	119	77	430	42	615	44	1025	36	102	.	0	.	1120	42	0	.	156	87	737	33	466	47	497	41	125	.	251	91	0	.	12	.	0	.	276	42	214	42	925	33	172	71	0	.	0	.	144	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33216	6
	totale	711	40	1004	35	706	35	1709	27	1069	37	2554	29	3396	19	5567	16	4011	17	4585	16	234	72	440	53	625	43	0	.	310	58	981	38	1046	36	1296	38	78	.	2288	24	732	43	1407	30	502	41	894	33	90	71	4071	16	716	39	2065	23	2411	25	403	54	1085	31	731	44	676	38	1653	25	640	41	160	69	1168	32	1981	25	639	42	1865	30	1839	28	2709	25	1570	28	1045	32	905	34	402	51	904	36	1854	26	493	40	664	45	1492	28	597	49	770	40	191	63	617	46	61	.	99	75	0	.	92	.	474	35	442	45	502	36	410	50	116	.	174	61	695	35	660	41	1191	34	778	41	149	68	1536	33	363	57	315	56	840	31	839	37	901	30	592	44	265	87	176	53	146	92	471	51	308	38	283	34	1401	26	476	44	539	55	626	36	1284	29	1733	27	592	43	640	43	1014	36	0	.	93734	3
bosco misto di latifoglie	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	.
	basse quote	1204	25	432	41	481	40	489	44	0	.	525	46	1998	29	1512	29	2075	22	1508	24	286	58	437	41	1131	31	0	.	172	73	526	52	668	45	947	40	0	.	104	100	62	.	387	41	0	.	92	.	59	.	2476	20	956	33	403	56	315	56	118	.	46	71	210	58	30	.	67	76	41	100	121	93	343	60	545	44	184	72	229	53	522	42	770	43	1137	28	993	32	590	37	473	42	1533	24	275	55	0	.	181	71	748	37	574	42	624	36	0	.	110	64	0	.	177	59	33	73	145	63	675	34	371	46	357	46	140	.	0	.	84	.	469	46	247	52	100	.	492	57	163	66	129	71	481	50	328	43	0	.	234	59	300	50	150	69	165	72	217	71	0	.	514	52	22	.	178	50	393	43	424	48	806	37	711	35	842	35	637	33	550	46	426	47	436	52	0	.	41108	5
	alte quote	0	.	0	.	0	.	0	.	54	.	299	84	981	32	199	46	44	.	1253	28	0	.	0	.	138	78	0	.	0	.	0	.	295	45	0	.	0	.	360	62	446	33	313	59	268	42	219	45	85	57	442	47	51	.	18	.	144	51	164	71	255	61	91	.	0	.	324	62	1	.	14	.	435	53	0	.	376	47	284	56	110	80	1241	38	0	.	197	58	401	45	0	.	65	.	34	.	165	57	382	41	0	.	0	.	0	.	66	95	64	65	29	74	48	.	0	.	0	.	122	69	1	.	-4	.	358	53	0	.	14	88	90	.	0	.	378	43	62	.	0	.	358	52	0	.	25	79	55	.	47	.	195	100	89	.	0	.	0	.	53	.	0	.	138	50	67	40	193	49	0	.	0	.	0	.	173	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12770	8
	totale	1204	25	432	41	481	40	489	44	54	.	825	42	2979	22	1710	26	2119	21	2761	18	286	58	437	41	1269	29	0	.	172	73	526	52	963	34	947	40	0	.	464	53	508	32	701	35	268	42	311	43	144	53	2918	18	1007	31	421	54	459	42	282	59	301	53	301	51	30	100	391	53	42	99	135	84	779	40	545	44	559	39	513	39	632	38	2011	28	1137	28	1191	28	991	28	473	42	1599	24	309	50	165	57	563	36	748	37	574	42	624	36	66	95	174	47	29	74	225	51	33	73	145	63	797	31	372	46	353	46	498	47	0	.	97	87	559	42	247	52	479	40	554	52	163	66	488	42	481	50	353	40	55	.	281	52	495	50	239	57	165	72	217	71	53	.	514	52	160	45	245	38	587	33	424	48	806	37	711	35	1014	32	637	33	550	46	426	47	436	52	0	.	53878	4
bosco puro di latifoglie	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	.
	basse quote	2382	20	1093	27	750	31	1933	25	0	.	246	.	1240	34	807	35	3784	14	1048	28	769	33	953	31	1541	27	0	.	772	43	688	40	753	36	1312	29	456	43	468	42	114	60	58	96	54	.	1284	22	35	.	3304	17	1280	35	515	51	585	47	452	36	0	.	201	71	180	73	0	.	548	41	110	.	438	59	355	52	723	40	565	36	785	40	215	63	1459	24	500	43	317	45	1084	27	1026	32	450	47	0	.	481	59	537	43	691	46	1043	35	2	.	800	26	248	46	1829	21	2560	18	3200	13	2128	18	1641	20	1953	19	128	.	0	.	107	79	343	50	201	83	233	58	459	41	69	80	404	43	725	42	195	65	0	.	320	39	962	32	750	35	605	34	493	53	34	.	330	59	112	59	112	67	1008	23	203	68	511	41	681	42	578	43	562	32	588	38	493	44	605	32	0	.	66556	3
	alte quote	0	.	0	.	0	.	0	.	122	72	142	70	670	29	366	42	19	.	175	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	.	97	49	0	.	0	.	657	32	352	55	27	91	381	33	479	41	334	44	110	71	267	75	0	.	27	.	59	.	0	.	0	.	78	.	0	.	12	100	0	.	194	63	0	.	21	.	119	54	9	85	437	47	0	.	199	65	69	100	0	.	0	.	166	58	129	100	43	.	0	.	0	.	0	.	149	41	18	95	195	50	48	77	0	.	0	.	78	86	0	.	0	.	105	81	99	59	10	76	0	.	145	63	39	84	7	.	0	.	36	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	211	35	376	35	372	58	82	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7755	9
	totale	2382	20	1093	27	750	31	1933	25	122	72	387	68	1910	25	1173	27	3803	14	1223	26	769	33	953	31	1541	27	0	.	772	43	701	39	850	32	1312	29	456	43	1125	25	465	44	85	72	435	31	1763	19	369	41	3414	16	1547	32	515	51	612	45	512	34	0	.	201	71	257	59	0	.	560	40	110	100	632	45	355	52	744	39	684	31	794	40	652	38	1459	24	699	36	386	41	1084	27	1026	32	616	38	129	100	524	54	537	43	691	46	1043	35	151	41	818	25	444	34	1877	20	2560	18	3200	13	2206	17	1641	20	1953	19	233	66	99	59	117	73	343	50	346	55	272	51	466	40	69	80	439	41	725	42	195	65	0	.	320	39	978	31	750	35	605	34	493	53	34	.	330	59	323	31	488	31	1379	23	285	52	511	41	681	42	578	43	562	32	588	38	493	44	605	32	0	.	74312	3
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	.
	basse quote	4543	14	2952	17	3002	17	5418	14	575	48	2631	28	5612	17	10765	11	16277	8	5702	14	1387	26	2107	22	3303	18	101	.	1366	30	2549	23	2476	23	4041	19	539	39	1882	28	581	34	1245	25	54	.	2379	20	93	73	11041	9	3912	18	4873	15	3577	21	756	29	46	71	1253	31	752	34	897	33	806	34	337	56	1187	31	3933	18	1369	29	1991	24	2326	23	3091	24	4876	14	2885	19	1976	21	2031	20	3369	17	1534	28	86	.	1342	34	3292	20	2375	23	3364	18	50	96	1685	23	248	46	2085	19	2799	17	3437	12	3229	14	2419	17	3028	15	463	53	229	61	246	53	1298	30	494	44	499	47	1701	27	580	38	1091	28	1738	27	978	28	181	71	1055	29	1666	23	1987	23	878	29	1520	28	360	55	1563	27	523	30	439	30	2083	17	1291	29	2668	22	2487	20	3200	18	3657	17	2077	23	1866	24	2363	21	0	.	211017	1
	alte quote	0	.	0	.	0	.	0	.	2257	24	3409	22	17898	8	7882	12	63	76	5204	14	0	.	0	.	138	78	0	.	585	45	1716	27	3808	18	1283	31	0	.	4406	16	8383	12	5826	14	8915	10	14879	8	14512	8	2760	20	1305	31	695	53	3602	18	801	36	2747	18	395	51	779	36	3490	20	1417	27	2193	21	3704	18	1	.	1528	27	3424	19	1731	27	4740	19	0	.	486	38	664	33	0	.	159	72	3002	20	3299	18	2053	23	0	.	0	.	0	.	1638	20	2496	18	2768	18	274	34	0	.	0	.	1687	18	378	37	532	44	1453	26	1244	30	1987	24	1587	27	2234	22	4100	19	323	52	0	.	2478	24	0	.	276	55	2857	16	1425	28	1334	27	867	30	281	82	0	.	436	61	0	.	12309	8	8179	10	9250	10	1026	30	62	.	0	.	417	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	210037	2
	totale	4543	14	2952	17	3002	17	5418	14	2832	22	6041	17	23510	7	18647	8	16340	8	10906	10	1387	26	2107	22	3441	18	101	.	1951	25	4265	17	6285	14	5324	16	539	39	6288	14	8964	11	7070	12	8969	10	17257	7	14606	8	13802	8	5216	16	5567	15	7180	14	1558	23	2793	18	1648	26	1531	25	4387	17	2223	21	2530	20	4890	16	3934	18	2897	19	5416	15	4057	18	7831	14	4876	14	3370	17	2641	18	2031	20	3528	16	4536	16	3385	18	3395	19	3292	20	2375	23	3364	18	1687	20	4181	14	3016	17	2359	17	2799	17	3437	12	4916	11	2797	16	3560	15	1916	23	1474	27	2233	22	2885	20	2729	19	4599	17	2024	24	580	38	3569	19	1738	27	1254	25	3039	16	2480	20	3000	17	2855	18	1159	29	1520	28	796	42	1563	27	12832	8	8618	10	11333	9	2317	21	2730	21	2487	20	3617	17	3657	17	2077	23	1866	24	2363	21	0	.	421054	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. 2292667. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

indietro