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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.

fasce vegetazionali NaiS (6 classi) #2633
Fasce vegetazionali secondo il sistema delle linee guida «Continuità nel bosco di protezione e controllo dell'efficacia» (NaiS; Frehner et al. 2005), ridotto a sei classi. Questa variabile rappresenta una semplificazione delle fasce vegetazionali NaiS in dieci classi (NAISHSTKOMB), per cui le classi «iperinsubrica», «collinare» e «collinare con faggio» vengono riunite nella classe «iperinsubrica e collinare», mentre le fasce «montana inferiore», «montana superiore» e «montana inferiore/superiore» vengono riunite nella classe «montana inferiore e 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).

specie arborea principale #90
Specie degli alberi e arbusti a partire da 12 cm di diametro a petto d'uomo (DPU) raggruppate nelle 10 specie arboree o generi arborei più importanti in Svizzera («specie arboree principali») rispettivamente nelle classi «altre conifere» e «altre latifoglie» per le altre specie. Vengono considerate specie arboree principali: abete rosso (Picea spp.), abete bianco (Abies spp.), pino (Pinus sylverstris, P. nigra, P. strobus, P. mugo subsp. uncinata), larice (Larix spp.), cembro (Pinus cembra), faggio (Fagus sylvatica), acero (Acer spp.), frassino (Fraxinus spp.), quercia (Quercus spp.) e castagno (Castanea sativa). Fonte: rilievo sul terreno (MID 50: Baumart)

cantone #827
Suddivisione regionale con i cantoni come unità. I due semicantoni di Basilea Campagna e Basilea Città sono riuniti in un unico cantone per motivi statistici.

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 ("±").

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2. Qual è lo scopo dell'errore standard?

L'errore standard può essere utilizzato per definire intervalli di confidenza intorno al valore stimato che contengono il valore vero della popolazione con una data sicurezza statistica.

La sicurezza statistica è del

68% se l'intervallo di confidenza è stato calcolato utilizzando l'errore standard semplice
(intervallo di confidenza del 68% = valore stimato ± errore standard), e
95% se l'intervallo di confidenza è stato calcolato con l'errore standard doppio
(intervallo di confidenza del 95% = valore stimato ± 2 × errore standard*)

Esempio 2: Calcolo degli intervalli di confidenza

IFN5
volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1-5

stato 2018/26
	regione di produzione
	Giura
proprietà (2 classi)	m³/ha	±%
pubblica	30	10
privata	27	17
totale	29	9

Domanda
Quali sono gli intervalli di confidenza del 68% e del 95% dei valori stimati qui sopra?

Procedura

Calcolare l'errore standard assoluto (= errore standard relativo × valore stimato / 100)
Calcolare gli intervalli di confidenza
- intervallo di confidenza del 68% = valore stimato ± errore standard assoluto
- intervallo di confidenza del 95% = valore stimato ± 2 × errore standard assoluto

Risposta

			1^o passo	2^o passo

proprietà (2 classi)	volume di legno morto Giura IFN5
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
pubblica	30	10	3	27-33	24-36
privata	27	17	5	22-32	17-37
totale	29	9	3	26-32calcolato con l'errore standard semplice, ossia 29 ± 3	23-35calcolata con il l'errore standard doppio, ossia 29 ± 2 × 3

Il volume di legno morto nel Giura è compreso tra 26 e 32 m³/ha con una sicurezza statistica del 68% e tra 23 e 35 m³/ha con una sicurezza statistica del 95%.

L'intervallo di confidenza del 95% è più ampio di quello del 68%. Ciò si traduce in una maggiore sicurezza statistica.

Esempio 3: Visualizzazione degli intervalli di confidenza del 68% e del 95%

Dati: vedi esempio 2

Quando si interpretano i risultati, bisogna decidere da soli con quale sicurezza statistica si vuole fare un'affermazione.

L'inventario forestale nazionale (IFN) si basa generalmente sull'intervallo di confidenza del 68%.

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3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

Questo può essere verificato confrontando gli intervalli di confidenza di due valori stimati:

Se gli intervalli di confidenza del 68% di due valori stimati non si sovrappongono, si può assumere con un certo grado di sicurezza che le due popolazioni differiscano.
Se gli intervalli di confidenza del 95% di due valori stimati non si sovrappongono, si può assumere con un alto grado di sicurezza che le due popolazioni differiscano.

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1-5

stato 2018/26
	regione di produzione
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
proprietà (2 classi)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
pubblica	331	3	311	3	405	4	300	3	256	5	314	2
privata	387	5	432	4	454	4	348	4	285	6	398	2
totale	345	2	363	2	431	2	314	2	262	4	343	1

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

Domanda
La provvigione all’ettaro è più alta nelle Alpi rispetto al Sud delle Alpi?

Procedura

Calcolare gli errori standard assoluti
Calcolare gli intervalli di confidenza in base al livello di sicurezza desiderato:
- intervalli di confidenza del 68% (certo grado di sicurezza; errore standard assoluto semplice)
- intervalli di confidenza del 95% (alto grado di sicurezza; errore standard assoluto doppio)
Verificare che gli intervalli di confidenza non si sovrappongano al livello di sicurezza desiderato.

Risposta

proprietà (2 classi)	provvigione IFN5
	Alpi					Sud delle Alpi
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza		valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
totale	314	2	6	308-320	302-326	262	4	10	252-272	242-282

Né gli intervalli di confidenza del 68% né quelli del 95% si sovrappongono (coppie di cifre in ).

In questo caso, il livello di sicurezza scelto non influisce sul risultato.

In generale, ciò significa che vi è un'elevata sicurezza statistica che la provvigione all’ettaro sia più elevata nelle Alpi rispetto al Sud delle Alpi.

Caso 2

Domanda
La provvigione all’ettaro è più alta sull'Altopiano che nel Giura?

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

proprietà (2 classi)	provvigione IFN5
	Giura					Altopiano
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza		valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
totale	345	2	7	338-352	331-359	363	2	7	356-370	349-377

Gli intervalli di confidenza del 68% non si sovrappongono (coppie di cifre in ).
Al contrario, gli intervalli di confidenza del 95% si sovrappongono (coppie di cifre in ).

In questo caso, il livello di sicurezza scelto influisce sull'interpretazione dei risultati: Se consideriamo l’intervallo di confidenza del 68%, la conclusione è che la provvigione all’ettaro è più alta sull'Altopiano che nel Giura. Se prendiamo l’intervallo di confidenza del 95%, invece, questa conclusione non può essere tratta.

Considerando entrambi i livelli di sicurezza, si può affermare che statisticamente c'è una certa sicurezza, ma non elevata, che la provvigione all’ettaro sia più alta sull'Altopiano che nel Giura.

Gli intervalli di confidenza possono essere utilizzati anche per verificare se un valore stimato con il campione dell’Inventario forestale nazionale (IFN) si discosta da un valore target (ad esempio in base alla politica forestale) o se una variazione tra due inventari è statisticamente certa.

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

proprietà (2 classi)	provvigione nell'Altopiano*
	IFN4		IFN5
	m³/ha	±%	m³/ha	±%
pubblica	340	3	309	3
privata	447	4	432	4
totale	386	2	363	2
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Domanda
La provvigione all’ettaro nell'Altopiano è diminuita dall’IFN4 all’IFN5?

Procedura

Calcolare gli errori standard assoluti
Calcolare gli intervalli di confidenza in base al livello di sicurezza desiderato:
- intervalli di confidenza del 68% (certo grado di sicurezza; errore standard assoluto semplice)
- intervalli di confidenza del 95% (alto grado di sicurezza; errore standard assoluto doppio)
Verificare che gli intervalli di confidenza non si sovrappongano al livello di sicurezza desiderato

Risposta

proprietà (2 classi)	provvigione nell'Altopiano*
	IFN4					IFN5
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza		valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha
pubblica	340	3	11	329-351	318-362	309	3	11	298-320	287-331
privata	447	4	16	431-463	415-479	432	4	17	415-449	398-466
totale	386	2	8	378-394	370-402	363	2	9	354-372	345-381
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Gli intervalli di confidenza del 68% non si sovrappongono nel bosco pubblico e nel totale (coppie di cifre in ), ma lo fanno nel bosco privato (coppie di cifre in ). Se consideriamo il livello di sicurezza degli intervalli di confidenza del 68%, si può concludere che la provvigione all’ettaro nel bosco pubblico e nel totale dell'Altopiano è diminuito. Per il bosco privato, la diminuzione non è statisticamente certa.

Gli intervalli di confidenza del 95% si sovrappongono in tutte le tre categorie. Se prendiamo in considerazione il livello di sicurezza degli intervalli del 95%, non è quindi statisticamente certo che la provvigione sia diminuita, nemmeno per il bosco pubblico e il totale.

Tuttavia, si vedano gli esempi 6 e 7, in cui le variazioni tra due inventari sono interpretate utilizzando il bilancio, il quale è più sensibile.

Per molte variabili target l’IFN permette di verificare se una variazione tra due inventari è statisticamente certa, non solo confrontando gli stati nei due inventari (vedi esempio 5), ma anche analizzando la variazione, cioè il bilancio tra i due inventari.

A tal fine, è anche necessario definire il livello di sicurezza da applicare all’affermazione:

Una variazione (bilancio) si è verificata con un certo grado di sicurezza se l'errore standard relativo semplice è inferiore al 100% o se l'intervallo di confidenza calcolato con l'errore standard assoluto semplice (intervallo di confidenza del 68%) non include il valore 0.
Una variazione (bilancio) si è verificata con un alto grado di sicurezza se l’errore standard relativo doppio è inferiore al 100% o se l'intervallo di confidenza calcolato con l’errore standard assoluto doppio (intervallo di confidenza del 95%) non include il valore 0.

Esempio 6: Interpretazione delle variazioni (bilanci) con l'errore standard relativo

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard
	m³/ha	±%
pubblica	-34	30
privata	-9	147
totale	-23	34
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Domanda
La provvigione all’ettaro nell'Altopiano è diminuita dall’IFN4 all’IFN5?

Procedura

Definire il livello di sicurezza (intervallo di confidenza del 68% o 95%)
Controllare se
- l'errore standard relativo semplice è inferiore al 100% (livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 68%)
- l'errore standard relativo doppio è inferiore al 100% (livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 95%)

Risposta

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard
		semplice	doppio
	m³/ha	±%	±%
pubblica	-34	30	60
privata	-9	147	294
totale	-23	34	68
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

L'errore standard relativo semplice è inferiore al 100% sia per il bosco pubblico che per il totale (cifre ). Per il bosco privato, invece, è superiore al 100% (cifre ). Considerando il livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 68%, si può concludere che la provvigione nell'Altopiano è diminuita sia nel bosco pubblico che nel totale. Per il bosco privato, invece, la diminuzione della provvigione non è statisticamente certa.

In questo esempio si giunge alla stessa conclusione con il livello di sicurezza dell'intervallo di confidenza del 95%, poiché anche l’errore standard relativo doppio per il bosco pubblico e il totale è inferiore al 100%.

In generale, ciò significa che c'è un’elevata sicurezza statistica che la provvigione all’ettaro è diminuita nel bosco pubblico dell'Altopiano, così come nell’insieme dei boschi. Per il bosco privato, invece, la diminuzione della provvigione non è statisticamente certa (poiché sia l’errore standard relativo doppio che quello semplice sono inferiori al 100%).

Esempio 7: Interpretazione delle variazioni (bilanci) con l'errore standard assoluto

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard
	%	±
pubblica	-10	3
privata	-2	3
totale	-6	2
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Domanda
La provvigione all’ettaro nell'Altopiano è diminuita dall’IFN4 all’IFN5?

Procedura

Definire il livello di sicurezza (intervallo di confidenza del 68% o del 95%)
Calcolare l'intervallo di confidenza sulla base del livello di sicurezza definito
- intervallo di confidenza del 68% con l’errore standard assoluto semplice
- intervallo di confidenza del 95% con l'errore standard assoluto doppio
Verificare se l'intervallo di confidenza corrispondente non include il valore 0

Risposta

proprietà (2 classi)	variazione della provvigione IFN4-IFN5 nell'Altopiano*
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		semplice	doppio	68%	95%
	%	±	±	%	%
pubblica	-10	3	6	-13 a -7	-16 a -4
privata	-2	3	6	-5 a +1	-8 a +4
totale	-6	2	4	-8 a -4	-10 a -2
* bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5

Sia l'intervallo di confidenza del 68% che quello del 95% non includono il valore 0, per il bosco pubblico e per il totale. Per entrambi i livelli di sicurezza, ciò porta a concludere che la provvigione nell'Altopiano è diminuita sia nel bosco pubblico sia nel totale. Per il bosco privato, invece, la diminuzione della provvigione non è statisticamente certa (poiché gli intervalli di confidenza includono il valore 0).

Le variazioni (bilanci) possono essere interpretate utilizzando l'errore standard assoluto o relativo (vedi esempi 6 e 7). È consigliabile utilizzare l'errore standard assoluto se il valore stimato nella tabella è indicato in percentuale (%) (come nell'esempio 7), e l'errore standard relativo se il valore stimato nella tabella è indicato in cifre assolute (m³, m³/ha, n, m²) (come nell'esempio 6). Così, l'errore standard può essere ricavato direttamente dalla tabella e non deve essere convertito.

Per verificare se una variazione è statisticamente certa, è consigliabile analizzare, laddove è possibile, la variazione (bilancio) tra i due inventari. I bilanci sono più sensibili rispetto ai confronti dello stato, il che rende più facile individuare le differenze a livello statistico.

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4. Quando non è sufficiente considerare solo l'errore standard?

L'Inventario forestale nazionale (IFN) è un inventario su larga scala basato su campioni, le cui aree di saggio sono disposte su una griglia con una dimensione di maglia di 1,4 km × 1,4 km. L'IFN è stato concepito in modo tale da poter stimare la provvigione per l'intera Svizzera con un errore standard massimo dell'1%.

Se si consultano risultati per singole regioni o per singole classi, si nota che l'errore standard diventa rapidamente molto più grande. Ciò è dovuto al fatto che il numero di aree di saggio e oggetti (ad esempio alberi campione, piante del bosco giovane, pezzi di legno morto, ecc.) analizzati per la combinazione di categorie di variabili* è significativamente inferiore rispetto al totale.

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

regione	provvigione
	totale		acero		acero di monte		acero riccio
	valore stimato	errore standard	valore stimato	errore standard	valore stimato	errore standard	valore stimato	errore standard
	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
Svizzera	343	1	12	5	11	5	1	20
regione di produzione "Altopiano"	363	2	15	10	14	11	0	50
canton Argovia	289	7	15	20	13	20	1	63

L'errore standard aumenta con l'aumentare del grado di dettaglio.

È lecito attendersi errori standard elevati se

sono stati selezionati i circondari forestali come suddivisione regionale o sono stati richiesti i risultati di piccoli cantoni (ad esempio Appenzello Interno, Nidvaldo),
è stata selezionata una variabile di classificazione con molte classi (ad esempio, specie arboree in 56 classi),
diverse variabili di classificazione sono combinate tra loro (ad esempio, specie arborea principale e stadio di sviluppo).

Errori standard elevati indicano che una stima si è basata possibilmente su un numero troppo piccolo di aree di saggio o oggetti e che di conseguenza il risultato della stima potrebbe non essere affidabile.

Per la variabile target "numero di fusti del bosco giovane con brucatura" (intensità della brucatura), l'incertezza della stima non è necessariamente riconoscibile da un errore standard elevato. Ciò è dovuto al fatto che questa variabile target è una stima per quoziente**, che si basa, a causa del metodo di rilievo, solo su un piccolo numero di piante esaminate per le specie arboree più rare (ad esempio pino silvestre, larice, pino cembro, quercia, castagno). Di conseguenza, per la variabile target "numero di fusti del bosco giovane con brucatura" si dovrebbe sempre controllare su quante piante esaminate si basano i singoli valori stimati. Come regola generale, per ottenere una stima affidabile, per ogni valore stimato dovrebbero essere esaminate almeno 30 piante in relazione alla brucatura.

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5. Due tipi di variazione?

Nell'Inventario forestale nazionale (IFN) si distinguono due tipi di variazioni

Il primo tipo di variazione prevede variabili target specifiche per componenti di variazione come l’incremento, l’utilizzazione o la mortalità. Queste variabili target sono disponibili solo per due cicli di misurazione successivi, ad esempio IFN4-IFN5. Quando si valutano le componenti di variazione, la categoria della variabile di classificazione del secondo ciclo di misurazione viene assegnata anche a quella del primo ciclo di misurazione. Queste elaborazioni non tengono quindi conto del cambiamento di una categoria (ad esempio, da proprietà privata a pubblica) avvenuta tra un ciclo di misurazione e quello successivo.
Nel secondo tipo di variazione, si utilizza la differenza di variabili target come il numero di fusti, la provvigione o la superficie forestale per fare il bilancio tra due cicli di misurazione. Queste variabili target sono solitamente impiegate per rappresentare uno stato, ad esempio l'IFN5, ma possono anche mostrare il cambiamento avvenuto tra due cicli di misurazione qualsiasi, ad esempio l'IFN1 e l'IFN5. Nell’analisi di questo tipo di variazioni si tiene conto dell’eventuale cambiamento di categoria per alcune delle variabili di classificazione. Si tratta in particolare delle variabili "stato dell’albero" o "bosco, non bosco". Così, possiamo ad esempio notare che la superficie forestale è aumentata. Nel caso delle altre variabili di classificazione, le categorie delle variabili sono considerate statiche. Ciò significa che lo stato più recente – non importa se rilevato in un ciclo di misurazione (ad esempio, la funzione predominante IFN5) o se preso da una fonte di dati esterna (ad esempio, il bosco di protezione [2022]) - viene assegnato a tutti i cicli di misurazione.

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6. Analisi della variazione: Quando i risultati (non) sono additivi

I risultati sono

additivi se sono indicati come variazione totale tra due date di misurazione. Ad esempio, le utilizzazioni riportate per le varie regioni di produzione in metri cubi (m³) possono essere sommate per ottenere l'utilizzazione per la Svizzera.
non sono additivi, se sono riportati come variazione annuale (ad esempio, m³/anno). Di conseguenza, ad esempio, le utilizzazioni riportate per le varie regioni di produzione in metri cubi all'anno (m³/anno) non possono essere sommate per ottenere l'utilizzazione per la Svizzera.

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

	provvigione: variazione totale IFN4-IFN5 (in 1000 m³)*
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
alta/bassa quota	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
basse quote	-3759.0	28	-4909.1	36	-1025.2	133	-317.1	195	3464.1	31	-6546.3	42
alte quote	574.3	117	-328.0	62	1093.0	123	7128.4	21	666.7	93	9134.3	24
totale	-3184.7	40	-5237.1	34	67.9	2805	6811.3	23	4130.8	30	2588.1	136
	* nell bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
	additivo

	provvigione: variazione all'anno IFN4-IFN5 (in 1000 m³/anno)*
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
alta/bassa quota	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%
basse quote	-421.1	28	-560.6	36	-115.7	133	-35.9	195	389.5	31	-740.7	42
alte quote	64.7	117	-38.3	62	122.4	123	810.4	21	74.9	93	1032.7	24
totale	-357.3	40	-598.4	34	7.6	2805	773.8	23	464.4	30	292.7	136
	* nell bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
	non additivo

La non additività delle variazioni all’anno è dovuta al fatto che la variazione totale è divisa per il numero medio di anni tra i due punti di misurazione nell’ambito* considerato, e il numero medio di anni varia leggermente a seconda dell’ambito*.

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

ambito		numero medio di anni
regione di produzione	alta/bassa quota
Altopiano	-	8.75
Altopiano	alte quote	8.56
Altopiano	basse quote	8.76
Sud delle Alpi	-	8.90
Sud delle Alpi	alte quote	8.90
Sud delle Alpi	basse quote	8.89
* tra le misurazione dell'IFN4 e dell'IFN5 nel bosco accessible esclusi gli arbusteti

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7. Perché talvolta l'errore standard e il valore stimato vengono rappresentati con un punto (".")?

Quando si calcola una tabella dei risultati, non sempre sono disponibili dati per tutte le combinazioni di categorie di variabili*. Nella maggior parte dei casi, ciò indica che il parametro stimato con la variabile target non esiste o esiste solo molto raramente. In genere viene quindi inserito il valore 0. Tuttavia, poiché questo valore non si basa su misurazioni dirette, l'errore standard associato viene indicato con un punto ("."). Se nel calcolo si fa riferimento al valore presunto di 0, ad esempio per le percentuali o per alcune stime di variazione, non è possibile utilizzare alcun valore. In questo caso, il valore stimato e l'errore standard vengono contraddistinti da un punto (".").

Ad esempio, fino ad oggi nell’Inventario forestale nazionale (IFN) non sono stati trovati né misurati dei pini cembri nella regione dell'Altopiano (provvigione della specie «pino cembro» in funzione della regione di produzione). Si può quindi ipotizzare che questi valori siano mancanti, poiché il pino cembro effettivamente non è presente nell'Altopiano e pertanto la sua provvigione deve inevitabilmente corrispondere al valore 0.

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8. Perché alcune tabelle non indicano l'errore standard?

I dati di queste tabelle provengono da un rilievo completo e non da un inventario per campione. Di conseguenza, non è necessario specificare un errore standard, poiché non c'è incertezza dovuta al campionamento.

Ad esempio, il rilievo sull’allacciamento che l'Inventario forestale nazionale (IFN) effettua periodicamente presso i servizi forestali locali è un rilievo completo.

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9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

Questo è possibile se il risultato può essere stato calcolato solo sulla base di pochi alberi. La stima non è quindi affidabile. Ciò si riflette anche nell'errore standard, che di solito è estremamente elevato per i valori negativi di provvigione, incremento o utilizzazione.

I valori negativi sono dovuti al fatto che, nel determinare il volume del legno del fusto degli alberi campione, il volume stimato esclusivamente sulla base del diametro a petto d'uomo (DPU) (volume della tariffa) viene corretto con il volume degli alberi campione per la tariffa stimato a sua volta sulla base del DPU, del diametro a 7 m di altezza e dell'altezza dell'albero. Questa procedura consente di calcolare il volume del legno del fusto in modo non distorto e più preciso. Tuttavia, può portare a valori negativi per tutte le variabili target che si basano sul volume del legno del fusto degli alberi campione (ad esempio, provvigione, incremento, utilizzazione) se il numero di alberi campione in una combinazione di categorie di variabili* è basso.

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IFN1
provvigione (legno del fusto)
fasce vegetazionali NaiS (6 classi) · specie arborea principale
suddivisione regionale: cantone
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
stato 1983/85
		cantone
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Svizzera
fasce vegetazionali NaiS (6 classi)	specie arborea principale	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	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.
subalpina superiore	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	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	130	41	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	73	4	.	0	.	120	38	0	.	0	.	295	25
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	261	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	25	.	0	.	87	69	0	.	0	.	402	28
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1613	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	155	42	0	.	0	.	956	19	0	.	0	.	2724	13
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1032	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	0	.	462	20	0	.	0	.	1502	14
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	58
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	73	0	.	0	.	1	73
	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	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3052	13	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	217	36	38	.	0	.	1627	16	0	.	0	.	4941	10
subalpina	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	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	3072	18	0	.	0	.	0	.	478	45	9577	9	0	.	36	97	0	.	131	65	438	37	542	39	0	.	0	.	145	64	0	.	1062	22	301	47	604	38	4479	12	0	.	0	.	20865	6
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	85	0	.	0	.	33	66	0	.	0	.	72	42
	pino	0	.	0	.	0	.	109	46	0	.	0	.	0	.	0	.	307	24	0	.	0	.	0	.	0	.	47	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	100	0	.	45	70	0	.	0	.	541	20
	larice	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2294	13	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	586	21	37	100	17	93	2511	14	0	.	0	.	5471	8
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	216	36	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	206	36	0	.	0	.	454	24
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	12	67
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	94
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	94	0	.	0	.	0	.	18	75
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	4	77	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	1	72	0	.	0	.	0	.	0	.	4	72	0	.	0	.	14	53	0	.	0	.	26	34
	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	.
	totale	0	.	0	.	0	.	3219	17	0	.	0	.	0	.	478	45	12421	8	0	.	36	97	0	.	133	65	507	35	560	38	0	.	0	.	145	64	0	.	1671	17	372	50	634	37	7289	10	0	.	0	.	27466	5
altimontana	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	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	6166	13	0	.	1502	25	0	.	531	49	17432	7	0	.	701	33	17	.	192	53	1527	24	1916	26	0	.	0	.	1275	25	0	.	2175	17	1812	23	2173	19	6322	10	49	.	0	.	43790	4
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	511	29	0	.	59	76	0	.	0	.	816	24	0	.	3	100	0	.	41	100	87	44	3	100	0	.	0	.	10	71	0	.	283	46	96	50	422	37	632	29	5	.	0	.	2968	13
	pino	0	.	0	.	0	.	22	70	0	.	0	.	0	.	0	.	1434	19	0	.	43	64	0	.	0	.	34	100	1	100	0	.	0	.	19	100	0	.	203	52	57	69	0	.	1282	20	0	.	0	.	3096	13
	larice	0	.	0	.	0	.	2	96	0	.	0	.	0	.	0	.	1622	17	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	781	23	0	.	32	54	2635	13	0	.	0	.	5084	9
	cembro	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	13	61
	altre conifere	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	63	0	.	6	100	0	.	0	.	10	65
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	0	0	.	73	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	103	40
	acero	0	.	0	.	0	.	136	45	0	.	2	100	0	.	0	.	72	39	0	.	0	.	0	.	11	100	4	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	17	100	0	.	87	41	24	62	0	.	0	.	353	23
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	89	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	59	0	.	0	.	27	55	0	.	0	.	142	35
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	92	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	70	0	.	0	.	101	88
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	60
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	51	36	0	.	3	58	0	.	0	.	335	22	0	.	1	102	0	.	2	75	0	.	1	100	0	.	0	.	11	59	0	.	218	35	9	64	37	47	297	23	0	.	0	.	964	13
	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	.
	totale	0	.	1	.	0	.	6892	13	0	.	1566	25	0	.	531	49	21945	7	0	.	748	32	17	.	246	56	1651	23	1933	26	0	.	0	.	1316	24	0	.	3794	13	1976	22	2752	17	11236	8	54	.	0	.	56658	4
montana inferiore e superiore	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	.
	abete rosso	357	41	1537	26	2801	19	18981	7	375	41	5654	13	0	.	2100	22	1833	17	2265	17	6456	13	4403	12	620	36	2143	22	7963	12	422	37	918	21	4616	14	578	30	542	35	769	31	8944	9	746	27	1045	31	2745	17	78811	3
	abete bianco	473	39	580	33	924	25	11215	8	247	46	2021	19	0	.	501	38	651	26	2400	16	3217	14	2956	13	274	42	657	32	3092	15	36	72	963	22	1443	17	335	46	656	29	342	43	3721	12	334	32	353	31	1649	20	39038	4
	pino	67	61	17	100	5	100	611	26	38	71	27	72	0	.	0	.	435	31	265	40	0	.	72	57	0	.	2	100	258	38	85	55	370	27	104	57	76	40	0	.	10	100	50	68	188	45	1	100	288	29	2970	11
	larice	66	84	7	100	44	100	133	39	16	71	0	.	0	.	22	100	195	33	0	.	76	98	19	100	0	.	6	100	355	43	8	100	0	.	23	100	19	100	666	26	0	.	113	51	275	54	30	100	87	55	2161	15
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	13	67	0	.	2	100	126	58	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	1	100	61	96	1	100	2	100	0	.	91	91	0	.	10	55	1	100	3	100	0	.	0	.	91	90	0	.	0	.	30	50	431	35
	faggio	715	27	222	39	769	27	6812	9	1215	23	1639	19	0	.	842	26	1039	25	2670	13	1394	18	1264	17	452	35	1063	31	2810	14	339	32	2652	15	1223	21	323	40	2437	11	228	39	3326	11	335	28	292	42	1640	18	35702	3
	acero	157	45	36	52	146	37	757	14	121	38	127	29	0	.	234	25	41	33	404	20	221	29	175	31	108	45	99	39	889	15	14	57	232	23	160	26	178	46	61	49	60	40	433	16	58	37	69	51	340	22	5117	6
	frassino	147	35	100	86	208	34	516	22	25	57	241	29	0	.	153	47	8	75	360	23	152	29	54	55	152	44	46	50	633	22	48	64	116	34	154	35	78	40	37	57	49	64	251	27	64	48	53	76	460	23	4105	7
	quercia	47	50	0	.	12	100	42	46	0	.	33	55	0	.	0	.	84	73	9	100	59	52	7	100	1	100	8	100	14	60	4	88	74	53	8	87	53	58	23	64	0	.	96	37	4	177	21	100	86	44	682	16
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	213	36	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	225	34
	altre latifoglie	117	54	28	64	23	55	467	18	47	55	57	28	0	.	102	35	113	28	196	28	111	35	56	34	35	51	69	36	324	21	1	100	142	38	163	33	6	71	651	17	77	52	228	23	106	36	4	79	134	30	3255	7
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	2159	20	2527	23	4933	17	39661	5	2083	21	9800	11	0	.	3956	17	4401	13	8568	10	11746	10	9007	10	1645	25	4093	18	16429	8	956	29	5477	12	7894	12	1648	24	5286	9	1534	24	17254	7	2116	18	1868	25	7457	12	172498	2
submontana	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	.
	abete rosso	4759	14	0	.	0	.	7155	11	464	43	2203	21	0	.	0	.	77	60	880	30	1528	22	257	45	31	100	137	64	1173	32	961	28	1841	23	65	83	3090	18	0	.	74	62	2179	19	82	71	85	70	5214	13	32254	5
	abete bianco	1729	18	0	.	0	.	3244	15	132	37	54	61	0	.	0	.	14	84	568	36	1385	23	209	41	0	.	14	100	55	46	38	98	690	28	8	100	421	33	0	.	36	100	642	28	7	100	66	66	1286	25	10597	8
	pino	940	22	0	.	0	.	527	37	570	30	469	37	0	.	0	.	303	46	247	38	97	61	70	71	0	.	0	.	64	82	200	41	386	29	52	100	433	29	0	.	43	67	315	44	18	73	0	.	1235	19	5967	9
	larice	268	27	0	.	0	.	161	45	36	100	227	52	0	.	0	.	89	75	23	72	2	100	0	.	0	.	0	.	25	92	63	66	12	77	16	100	12	100	0	.	0	.	47	56	0	.	0	.	274	36	1256	17
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	24	70	0	.	0	.	39	62	17	100	58	75	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	-1	100	17	93	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	17	72	201	31
	faggio	4196	11	0	.	0	.	4514	12	1770	18	1341	23	0	.	125	.	165	58	1026	27	1463	23	131	57	41	98	171	62	887	27	921	19	2040	17	164	63	958	20	0	.	104	57	2098	16	77	52	2	75	2697	14	24891	5
	acero	412	19	0	.	0	.	315	26	209	27	69	54	0	.	0	.	8	81	68	38	44	45	12	73	20	71	3	100	62	40	41	42	202	35	20	100	80	37	0	.	0	.	194	29	9	55	16	71	316	25	2100	9
	frassino	758	20	0	.	0	.	557	25	202	37	355	33	0	.	0	.	25	100	262	40	152	36	63	84	10	100	20	71	252	30	98	45	160	37	80	61	404	26	0	.	11	91	818	20	25	59	168	47	505	20	4923	8
	quercia	860	19	0	.	0	.	644	17	257	32	191	34	0	.	0	.	0	.	365	38	117	54	88	45	0	.	0	.	177	54	316	33	203	30	22	100	433	27	0	.	23	72	1143	19	21	53	0	.	441	27	5300	8
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	89	10	100	0	.	0	.	51	74
	altre latifoglie	732	24	0	.	0	.	398	22	258	33	208	39	0	.	0	.	11	72	177	31	75	43	85	51	58	100	25	65	222	35	26	49	192	29	30	59	367	26	0	.	17	53	399	27	168	57	17	54	422	24	3887	8
	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	.
	totale	14677	8	0	.	0	.	17552	8	3915	14	5175	16	0	.	125	.	692	36	3616	16	4877	15	914	30	160	71	369	47	2916	20	2681	18	5726	13	457	45	6200	13	0	.	308	42	7891	10	415	32	352	46	12408	9	91427	3
iperinsubrica e collinare	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	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	75	0	.	134	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	.	74	59	0	.	0	.	136	42	0	.	78	78	441	31
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	.	99	71	0	.	0	.	357	25	0	.	75	100	577	24
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	74	0	.	0	.	105	60	0	.	0	.	136	48
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	352	25	0	.	0	.	9	100	0	.	7	100	375	24
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	48	0	.	0	.	10	56	0	.	0	.	42	34
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	80	0	.	7	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	187	24	0	.	6	71	18	62	0	.	0	.	223	21
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	306	41	0	.	44	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	499	20	0	.	52	64	40	45	0	.	48	62	990	17
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	241	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3296	11	0	.	0	.	35	59	0	.	0	.	3572	11
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	71	0	.	207	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1254	13	0	.	78	85	105	47	0	.	45	59	1710	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	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	369	39	0	.	654	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	.	5811	8	0	.	136	57	815	20	0	.	253	63	8079	7
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	.
	abete rosso	5116	13	1537	26	2801	19	35374	5	839	30	9359	10	2	75	3109	18	29193	5	3144	14	8720	11	4677	12	974	27	4252	15	11593	10	1384	22	2759	17	6101	12	3685	16	3886	12	2961	17	13900	7	11884	7	1179	28	8037	10	176466	2
	abete bianco	2201	17	580	33	924	25	14982	7	378	32	2135	18	0	.	501	38	1492	17	2968	15	4605	12	3165	13	316	38	757	28	3151	14	74	61	1653	17	1461	17	756	27	964	24	474	34	4785	10	1005	21	424	28	2935	15	52687	3
	pino	1007	21	17	100	5	100	1269	20	608	28	496	35	25	65	0	.	2740	13	512	27	140	47	142	45	0	.	83	63	323	34	285	33	756	20	175	46	531	25	331	40	169	38	364	39	1977	15	1	100	1597	16	13553	6
	larice	334	27	7	100	44	100	317	29	52	73	227	52	0	.	22	100	5827	8	23	72	78	95	19	100	0	.	6	100	396	39	71	60	12	77	40	72	32	72	2206	13	37	100	210	32	6482	8	30	100	360	31	16833	5
	cembro	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1255	16	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	670	17	0	.	0	.	1969	12
	altre conifere	37	52	1	100	2	100	164	47	17	100	58	75	0	.	1	100	26	47	1	100	75	80	1	100	2	100	0	.	91	92	17	93	10	55	1	100	4	81	0	.	3	63	105	79	9	77	0	.	47	41	670	24
	faggio	4911	10	222	39	769	27	11327	7	2985	14	2980	15	3	100	967	26	1237	22	3696	12	2857	15	1394	16	494	33	1234	28	3698	13	1260	16	4693	11	1386	20	1281	18	2866	10	333	32	5424	9	420	24	294	42	4344	11	61077	3
	acero	569	18	36	52	146	37	1208	12	330	22	199	27	7	100	234	25	128	25	472	18	265	25	187	29	139	38	106	37	951	14	54	35	433	20	181	25	258	34	101	36	60	40	727	13	101	27	84	44	656	17	7630	4
	frassino	905	17	100	86	208	34	1073	17	226	33	596	23	4	80	153	47	129	40	622	21	304	23	117	52	162	42	66	41	884	18	146	37	277	26	234	31	484	23	249	21	59	55	1075	17	134	29	221	40	965	15	9394	5
	quercia	907	18	0	.	12	100	685	16	257	32	223	30	306	41	0	.	220	51	374	37	176	40	94	42	1	100	8	100	191	51	320	32	277	26	29	78	487	25	522	19	23	72	1292	17	74	31	21	100	575	22	7073	6
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	259	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3528	11	0	.	41	89	52	46	0	.	0	.	3883	10
	altre latifoglie	849	22	28	64	23	55	920	13	305	29	268	31	21	71	102	35	667	16	373	21	186	27	141	34	96	64	95	31	548	19	26	48	334	23	204	28	373	26	2127	10	103	40	743	18	691	19	20	46	601	19	9843	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	.
	totale	16836	7	2528	23	4933	17	67324	4	5997	12	16541	8	369	39	5089	15	43173	4	12184	8	17407	8	9938	9	2184	21	6628	13	21838	7	3638	15	11203	9	9812	10	7891	11	16779	4	4229	15	28667	5	23499	5	2274	22	20118	7	361078	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. 1372254. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1916025

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