Risultati IFN

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
provvigione (legno del fusto)
bosco di protezione contro processi idrologici nei torrenti (2022) · specie arborea principale
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: 1000 m³
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
bosco di protezione contro processi idrologici nei torrenti (2022)	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	±%	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	.
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all'interno	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	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	1250	43	510	48	9094	13	2760	20	211	53	319	42	0	.	4	.	107	100	0	.	273	88	1842	33	990	38	1233	46	0	.	891	44	4810	19	1646	32	3534	24	5686	16	3148	21	148	53	128	72	0	.	1138	37	0	.	230	71	56	.	0	.	243	95	468	56	899	42	1637	33	187	50	375	49	1845	28	668	50	1427	36	0	.	0	.	98	.	35	100	0	0	794	45	1349	36	583	51	300	51	14	100	0	0	893	43	3017	41	1093	37	54	100	82	71	30	100	417	54	10	100	593	38	627	49	1020	55	904	47	555	85	1073	44	767	42	37	100	39	.	3	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	.	0	.	107	84	0	.	21	.	3019	22	3197	19	5065	18	368	57	159	70	263	56	323	51	406	70	0	.	0	.	0	.	0	.	75099	4
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	206	58	862	50	1483	31	3243	19	798	45	614	38	0	.	0	.	38	83	0	.	185	100	104	79	696	48	270	63	0	.	99	98	237	49	143	54	37	100	571	46	0	0	636	37	250	61	0	.	253	82	0	.	86	71	65	.	0	.	0	.	309	66	37	100	733	49	537	55	94	64	468	46	576	59	693	33	0	.	0	.	11	.	0	.	53	100	791	51	551	43	253	44	121	63	19	100	0	.	18	100	208	52	0	.	0	.	0	.	34	100	407	53	276	60	250	70	482	47	0	.	307	56	270	47	526	57	816	50	57	100	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	.	0	.	11	100	0	.	96	.	162	93	493	50	709	40	132	65	0	.	70	100	312	51	150	51	0	.	0	.	0	.	0	.	21944	7
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	106	80	87	71	0	.	100	73	0	.	0	.	48	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	76	236	58	0	.	98	46	230	56	57	100	18	100	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	0	.	44	100	0	.	0	.	42	100	0	.	0	.	58	60	0	.	53	100	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	46	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	104	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	452	39	321	35	406	43	0	.	25	100	96	76	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2780	14
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	104	59	203	54	-9	100	1559	21	2851	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	100	152	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	100	14	100	0	.	0	.	425	51	445	40	434	48	366	45	0	.	66	92	1312	27	421	43	563	59	0	.	0	.	0	.	52	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3127	19	1691	22	1039	26	40	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14986	8
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	121	75	510	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	490	37	315	37	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1486	20
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	36	93	0	.	81	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	4	65	11	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	7	100	-19	104	7	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	1	100	0	.	0	.	4	72	46	73	9	81	0	.	0	.	0	.	0	.	306	41
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	141	86	123	62	1612	31	2142	24	542	55	798	33	0	.	63	.	369	52	0	.	10	100	237	57	493	47	5	100	0	.	450	48	546	53	115	53	0	.	518	42	0	.	1245	28	267	53	0	.	693	45	0	.	33	59	13	.	0	.	11	100	121	53	23	100	638	40	181	47	651	59	843	34	415	50	1118	35	0	.	0	.	0	.	18	71	180	69	351	42	317	67	454	43	88	49	84	71	199	100	0	.	182	58	0	.	755	35	1235	32	718	35	1252	31	1032	32	548	43	319	63	0	.	200	56	101	90	80	67	411	48	150	76	26	.	69	.	0	.	3	.	0	.	0	.	0	.	6	.	0	.	99	72	0	.	17	.	0	.	30	74	662	36	260	50	242	63	34	90	186	51	190	50	0	.	12	.	0	.	0	.	24926	6
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	16	100	549	23	178	32	0	.	280	44	0	.	57	.	47	100	0	.	0	.	69	58	156	51	40	100	0	.	256	53	90	51	109	83	51	100	98	50	0	.	90	75	49	71	0	.	121	44	0	.	28	75	38	.	0	.	6	100	85	49	35	78	199	64	84	70	167	69	400	35	210	51	472	35	0	.	0	.	0	.	24	74	91	92	70	64	96	52	49	97	170	91	12	100	-2	100	34	100	101	72	11	100	5	63	22	100	32	72	7	58	90	72	5	74	47	70	16	85	0	.	134	62	41	61	148	47	0	.	7	.	16	.	0	.	2	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	10	100	0	.	12	.	0	.	48	71	229	35	100	50	104	70	16	134	120	45	24	131	0	.	0	.	0	.	0	.	5892	9
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	108	100	198	58	272	70	10	204	48	75	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	218	100	94	68	34	91	0	.	165	61	0	.	3	100	87	100	84	70	0	.	174	76	85	67	0	.	41	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	74	0	.	112	79	13	100	94	89	75	54	23	100	258	45	0	.	0	.	0	.	42	91	29	100	194	65	46	79	242	69	106	69	0	.	0	0	0	.	211	100	49	96	37	54	27	77	58	80	123	64	1	100	71	50	26	64	50	72	0	.	74	98	31	87	66	61	156	100	81	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	18	100	0	.	31	.	36	60	37	100	111	59	78	75	167	83	11	100	50	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4544	13
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	0	58	100	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	60	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	85	100	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	37	95	50	100	18	100	0	.	5	100	0	.	54	51	116	71	155	46	64	81	97	55	102	61	0	0	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	108	91	0	.	0	.	0	.	33	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	.	40	74	15	58	12	74	0	.	0	.	30	71	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1329	18
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	209	61	42	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	278	53	129	84	334	53	270	44	552	46	468	52	225	64	1250	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	55	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3874	16
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	291	34	157	33	6	100	28	56	0	.	27	.	22	100	0	.	3	100	34	80	11	100	56	62	0	.	64	65	37	64	13	77	157	52	480	38	359	62	69	46	17	85	0	.	55	76	0	.	4	100	0	.	0	.	5	100	25	61	6	76	34	54	0	.	50	56	114	47	18	100	121	41	0	.	0	.	2	.	74	85	14	100	30	59	7	65	59	88	0	.	18	100	10	100	75	80	273	60	114	80	273	40	370	44	588	30	224	35	202	47	389	42	46	63	11	100	23	95	0	0	12	71	47	54	9	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	244	41	272	58	140	34	7	63	28	71	0	.	22	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5923	9
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	1605	40	1679	41	13424	12	8840	14	1705	36	2189	27	0	.	152	.	660	50	0	.	471	71	2563	29	2440	28	1639	40	0	.	1925	31	5920	18	2467	26	3856	22	9465	13	7229	15	2438	25	815	41	0	.	2301	31	0	.	409	64	172	.	0	.	310	79	1073	48	1000	40	3395	27	1008	46	1520	38	3938	21	1917	39	4143	24	0	.	0	.	111	.	195	60	368	61	2249	34	2367	29	1703	34	848	47	197	71	227	88	1478	31	4766	31	1829	28	1880	22	2122	25	2233	22	4356	17	2353	23	3783	20	1547	35	1097	52	1575	37	1186	46	1764	37	2254	34	517	65	152	.	107	.	0	.	44	.	0	.	0	.	50	70	48	.	0	.	245	69	0	.	179	.	7602	14	6424	15	8447	14	985	41	725	49	523	50	1094	37	779	47	0	.	12	.	0	.	0	.	163090	3
all'esterno	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	.
	abete rosso	351	37	495	37	866	42	904	38	1546	42	1586	36	6786	17	2805	22	4387	17	2439	19	45	81	288	59	324	57	0	.	502	52	848	45	1743	31	1031	39	4	75	2462	28	3053	25	2270	25	3862	22	4916	18	3097	20	2091	25	1093	32	1925	24	2738	23	317	62	1265	30	460	50	547	40	1365	32	1253	42	724	45	914	43	1014	37	1393	41	757	55	1274	44	1707	33	1388	28	831	46	196	44	236	61	359	50	1031	36	1021	39	741	40	677	46	755	36	826	38	253	79	309	54	377	54	0	.	0	.	0	.	36	100	84	72	19	100	305	52	727	49	743	41	660	38	789	33	684	40	881	40	98	76	1219	31	138	68	253	51	1994	22	855	38	782	40	706	42	166	65	192	56	32	75	404	71	1494	30	1135	43	1448	31	671	48	594	43	431	48	1059	38	1452	32	84	94	439	50	578	38	0	.	97600	4
	abete bianco	249	72	40	96	144	60	965	34	402	54	689	51	798	37	3316	21	4046	18	2120	22	32	64	136	60	342	54	0	.	162	72	263	76	250	69	330	62	4	100	401	55	145	67	286	57	253	69	432	64	0	.	3254	23	1282	35	3202	20	1311	27	522	53	1081	37	490	38	596	42	1751	33	60	57	156	75	333	60	482	49	0	.	56	75	191	55	828	36	184	59	514	34	269	65	140	46	328	39	88	74	141	58	325	58	416	73	317	41	506	58	0	.	0	.	167	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	66	67	26	100	6	100	209	58	29	72	314	67	144	61	75	100	1034	35	200	84	325	50	380	52	472	47	619	32	442	49	259	69	487	54	140	71	104	92	0	.	48	70	230	62	266	57	140	61	196	63	715	40	272	45	94	85	19	100	86	58	0	.	42195	5
	pino	26	100	21	71	21	100	74	100	0	.	0	.	286	81	22	100	449	35	300	70	45	85	66	69	138	50	0	.	21	100	45	71	0	.	265	67	67	100	0	.	186	51	340	42	52	100	540	45	969	31	326	40	0	.	229	58	0	.	50	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	176	100	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	0	.	330	39	100	63	97	53	2	100	119	51	69	83	8	100	0	.	72	78	117	77	202	66	0	.	0	.	89	79	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	120	97	0	0	0	.	0	.	0	.	30	71	9	100	0	.	20	100	0	.	23	71	0	.	29	100	0	.	0	.	69	100	0	.	407	49	115	48	219	52	0	.	0	.	140	58	72	72	192	42	153	49	86	73	56	100	0	.	7751	10
	larice	30	94	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	144	68	0	.	90	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	57	100	0	.	40	87	0	.	50	100	278	42	326	51	290	49	960	27	2609	19	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	0	.	72	99	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	27	100	61	77	100	60	157	54	64	96	0	.	20	100	343	43	81	59	31	75	0	.	0	.	0	.	185	51	0	.	20	100	0	.	66	100	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	57	73	0	.	21	100	0	.	68	100	2340	32	971	37	302	46	0	.	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	178	54	0	.	10702	10
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	95	0	.	9	100	141	57	953	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	128	44	19	71	76	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1350	19
	altre conifere	42	75	0	.	71	100	85	72	0	.	5	100	0	.	0	.	441	48	2	100	0	.	0	.	0	.	252	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	8	93	0	.	0	.	3	100	22	49	0	.	75	99	275	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	1	100	8	100	337	100	5	100	0	0	0	.	0	.	66	100	11	100	6	100	40	77	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	10	100	0	.	0	.	56	100	27	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	6	100	0	.	2	77	0	.	0	.	14	88	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1905	29
	faggio	1223	27	818	30	688	34	1875	30	181	54	371	44	1247	41	1152	26	3745	14	2775	18	309	47	822	36	962	32	0	.	283	65	512	50	574	39	1253	36	0	.	485	39	129	50	496	38	25	61	150	77	0	.	2170	21	1166	30	852	37	662	40	282	42	137	49	280	36	218	45	330	41	365	54	30	73	675	48	612	49	281	47	358	54	548	40	673	45	2159	21	1444	31	794	30	889	34	1188	29	178	43	0	.	624	52	502	36	267	46	594	30	0	.	0	.	0	.	100	80	91	62	25	100	6	100	26	89	0	.	424	56	32	100	58	100	520	51	52	97	34	100	464	58	45	100	1059	29	166	88	78	51	335	37	355	40	946	32	539	45	592	45	135	68	256	59	193	82	0	.	0	.	229	61	54	78	256	44	481	44	699	39	691	34	746	45	340	43	432	32	0	.	48815	4
	acero	366	30	182	36	53	82	34	74	17	100	250	44	332	37	287	42	399	24	431	25	140	49	60	44	180	46	0	.	60	74	13	86	178	44	51	63	3	100	175	33	72	61	43	81	37	68	20	78	3	100	418	25	149	36	51	51	180	45	100	57	187	40	45	82	158	79	38	51	69	72	0	.	35	62	91	77	86	71	0	.	33	66	259	43	101	53	168	45	174	40	76	45	198	43	114	50	13	100	38	58	144	50	42	100	108	51	1	100	0	.	0	.	28	100	0	0	7	87	15	54	2	100	27	85	106	58	46	97	1	100	51	59	164	46	27	100	37	66	2	100	142	45	10	100	29	66	38	52	79	37	65	64	109	47	38	71	0	.	0	.	60	75	9	100	8	83	181	49	10	100	108	53	48	59	232	36	87	50	243	55	70	60	248	51	0	.	8786	6
	frassino	258	45	380	44	32	83	74	87	0	.	146	60	-21	150	179	44	635	31	40	55	137	82	34	56	162	54	0	.	166	70	192	87	389	49	251	42	9	100	97	59	60	77	7	75	95	51	20	75	0	.	596	30	335	81	99	51	16	77	70	61	17	94	4	100	3	100	6	100	446	67	0	.	4	100	571	46	177	56	30	100	115	94	105	71	231	46	138	48	56	58	134	61	63	67	139	64	0	.	0	.	173	39	262	58	238	45	18	100	0	.	0	.	9	100	7	100	147	72	7	100	24	100	40	90	135	86	8	100	0	.	107	52	112	61	0	.	164	84	16	59	24	74	1	100	9	77	12	100	32	90	79	87	208	58	70	64	29	100	0	.	39	100	78	66	98	77	102	79	37	100	273	60	38	83	151	47	226	38	173	65	71	59	119	66	0	.	10029	8
	quercia	349	55	80	70	0	.	391	48	0	.	0	.	27	71	68	73	507	23	0	.	78	100	4	100	88	66	0	.	9	100	0	.	52	79	109	61	384	58	0	.	0	.	64	100	0	.	0	.	0	.	324	46	88	91	177	66	40	100	53	74	0	.	35	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	28	100	6	100	0	.	17	71	0	.	210	47	13	100	11	100	31	86	158	52	0	.	0	.	0	.	71	64	502	81	285	51	0	.	0	.	0	.	0	0	8	71	319	45	21	100	40	70	0	.	50	100	0	.	0	.	14	72	23	100	0	.	0	.	2	100	44	82	129	71	48	66	0	.	403	50	25	100	10	71	231	49	0	.	41	100	38	100	7	100	100	73	102	45	12	100	17	100	20	100	26	100	98	85	176	41	110	55	92	68	0	.	6470	11
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	260	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	137	56	166	100	56	92	150	59	638	42	0	.	32	74	204	68	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1731	23
	altre latifoglie	271	45	174	36	140	44	98	67	0	.	25	53	243	48	56	47	578	27	82	36	97	52	27	56	35	52	0	.	20	100	197	63	70	47	121	66	14	65	91	65	107	50	172	59	264	47	142	48	156	75	324	40	115	48	63	60	52	44	0	.	26	55	7	100	-2	100	18	71	66	66	0	.	11	61	3	100	22	100	31	88	118	79	36	56	39	48	94	69	4	100	150	58	5	71	125	58	56	60	40	100	254	55	122	47	179	67	41	54	175	75	15	79	52	76	190	45	652	42	294	61	125	58	176	57	20	68	132	61	13	64	53	69	300	94	48	95	31	60	194	84	147	64	178	98	4	75	24	53	116	71	22	57	118	86	46	66	122	75	5	100	13	100	109	43	149	33	261	33	0	.	144	67	161	64	52	54	21	59	42	44	131	61	114	59	0	.	9625	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	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	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	3166	20	2245	22	2121	26	4596	20	2146	40	3071	30	9842	15	7886	16	15276	10	8188	14	884	34	1437	33	2258	28	252	.	1223	40	2127	34	3255	23	3450	24	485	54	3764	23	4058	21	4004	20	4888	20	7584	15	7808	14	9525	14	4307	21	6895	17	5001	20	1393	33	2712	26	1329	34	1562	34	3509	24	2266	31	1086	44	1997	33	3194	29	1969	37	1305	41	2342	32	3608	26	4744	18	3312	23	1606	29	1718	30	2418	26	1750	28	1240	35	1768	35	2309	29	2413	28	2967	22	373	60	721	37	978	38	309	45	450	40	1807	27	723	38	415	41	498	41	1107	46	1011	42	947	41	1799	30	1486	33	1127	41	1721	39	586	51	3706	21	845	47	766	36	2784	21	2336	27	2539	25	2219	27	1401	32	993	37	544	60	920	51	4577	22	2644	28	3229	20	1051	45	1562	35	1537	33	3028	27	3039	24	1733	29	1292	30	1903	26	0	.	246960	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	.
	abete rosso	351	37	495	37	866	42	904	38	2795	30	2096	30	15880	10	5565	14	4598	17	2758	17	45	81	292	58	431	49	0	.	775	46	2690	26	2733	24	2264	30	4	75	3353	23	7863	15	3916	20	7396	16	10601	12	6245	14	2239	23	1222	30	1925	24	3876	20	317	62	1495	27	516	46	547	40	1608	31	1721	34	1623	30	2551	26	1201	32	1768	34	2602	26	1942	34	3134	24	1388	28	831	46	294	44	271	54	359	50	1825	28	2371	26	1324	32	977	36	769	35	826	38	1146	37	3326	38	1470	31	54	100	82	71	30	100	454	50	94	65	612	37	932	37	1748	38	1647	32	1215	44	1862	29	1451	29	918	39	137	62	1222	31	138	68	253	51	1994	22	855	38	782	40	732	40	166	65	300	47	32	75	425	68	4513	18	4332	18	6513	15	1039	37	754	37	694	37	1382	31	1858	29	84	94	439	50	578	38	0	.	172699	2
	abete bianco	249	72	40	96	144	60	965	34	609	41	1551	36	2280	24	6560	14	4844	17	2733	19	32	64	136	60	380	49	0	.	347	63	366	59	946	40	600	44	4	100	501	48	383	40	429	42	291	61	1003	38	0	0	3889	20	1532	31	3202	20	1564	26	522	53	1167	35	555	35	596	42	1751	33	368	56	193	63	1066	38	1019	37	94	64	524	42	768	47	1521	24	184	59	514	34	280	62	140	46	381	36	879	46	692	36	578	38	536	58	335	39	506	58	18	100	208	52	167	100	0	.	0	.	34	100	407	53	276	60	251	70	549	42	26	100	313	55	479	37	556	55	1130	40	202	52	75	100	1054	34	200	84	325	50	380	52	472	47	619	32	458	47	259	69	498	53	140	71	200	68	162	93	541	46	938	34	398	44	140	61	265	53	1027	32	422	34	94	85	19	100	86	58	0	.	64140	4
	pino	26	100	21	71	21	100	74	100	0	.	0	.	393	63	109	60	449	35	400	55	45	85	66	69	186	45	0	.	21	100	45	71	0	.	265	67	67	100	0	.	264	42	576	34	52	100	639	38	1199	27	383	37	18	100	229	58	0	.	50	100	29	100	0	.	0	.	44	100	4	100	176	100	42	100	41	100	0	.	58	60	0	.	53	100	330	39	100	63	97	53	4	71	119	51	69	83	8	100	0	.	85	68	117	77	202	66	0	.	46	74	89	79	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	40	100	224	60	0	0	0	.	0	.	0	.	30	71	9	100	0	.	20	100	0	.	23	71	0	.	29	100	0	.	0	.	69	100	0	.	858	31	436	29	624	33	0	.	25	100	236	46	92	60	192	42	153	49	86	73	56	100	0	.	10531	8
	larice	30	94	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	181	57	0	.	90	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	57	100	0	.	40	87	0	.	50	100	381	34	529	37	281	50	2520	17	5460	13	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	37	100	224	59	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	57	100	14	100	29	100	27	100	486	46	545	34	591	38	430	41	0	.	86	75	1655	23	501	37	594	56	0	.	0	.	0	.	237	46	0	.	20	100	0	.	66	100	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	57	73	0	.	21	100	0	.	68	100	5467	17	2662	20	1341	22	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	178	54	0	.	25688	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	69	0	.	9	100	262	46	1463	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	618	31	334	36	95	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2836	13
	altre conifere	42	75	0	.	71	100	85	72	0	.	14	74	36	93	0	.	522	44	3	71	0	.	0	.	0	.	252	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	8	93	0	.	0	.	8	75	25	43	11	74	75	99	275	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	1	100	8	100	344	98	12	72	-19	104	7	79	0	.	66	100	11	100	6	100	40	77	0	.	5	100	0	.	4	100	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	100	1	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	10	100	0	.	0	.	56	100	27	62	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	6	100	4	100	3	64	0	.	0	.	18	71	47	71	9	81	0	.	0	.	0	.	0	.	2211	25
	faggio	1223	27	818	30	688	34	1875	30	323	48	494	36	2859	25	3294	18	4287	14	3573	16	309	47	885	34	1331	27	0	.	292	63	749	39	1067	30	1258	35	0	.	935	31	675	44	611	32	25	61	668	37	0	.	3416	17	1433	27	852	37	1355	30	282	42	170	41	294	34	218	45	341	40	486	42	53	60	1313	31	793	39	932	44	1201	28	964	31	1791	27	2159	21	1444	31	794	30	907	34	1369	27	529	31	317	67	1078	35	589	31	351	39	793	34	0	.	182	58	0	.	856	32	1326	30	743	34	1259	30	1058	31	548	43	743	42	32	100	258	49	621	45	132	56	445	45	614	48	71	73	1128	28	166	88	81	49	335	37	355	40	946	32	546	45	592	45	234	50	256	59	210	76	0	.	30	74	890	31	314	43	498	38	515	42	886	33	881	28	746	45	352	42	432	32	0	.	73741	3
	acero	366	30	182	36	53	82	34	74	25	75	266	42	881	20	465	29	399	24	711	23	140	49	117	54	227	42	0	.	60	74	82	51	334	33	91	56	3	100	431	34	162	39	151	64	88	65	119	43	3	100	508	24	198	32	51	51	301	32	100	57	214	36	83	64	158	79	45	46	153	42	35	78	234	56	174	52	253	51	400	35	244	45	731	27	101	53	168	45	174	40	99	39	289	41	184	39	109	47	87	60	314	54	54	81	106	52	36	96	101	72	11	100	33	85	22	100	39	61	22	42	92	70	32	73	153	46	62	75	1	100	184	48	206	38	175	43	37	66	9	78	158	42	10	100	31	63	38	52	79	37	80	55	109	47	38	71	10	100	0	.	71	65	9	100	56	62	410	29	110	46	212	43	64	55	351	28	111	48	243	55	70	60	248	51	0	.	14678	5
	frassino	258	45	380	44	32	83	74	87	0	.	254	55	177	67	451	46	645	31	89	48	137	82	34	56	172	51	0	.	166	70	409	67	484	42	284	38	9	100	262	44	60	77	10	61	182	54	104	59	0	.	770	29	419	66	99	51	57	54	70	61	17	94	4	100	3	100	6	100	511	59	0	.	116	76	584	45	270	48	105	48	138	80	363	38	231	46	138	48	56	58	176	51	92	55	333	46	46	79	242	69	279	36	262	58	238	45	18	100	211	100	49	96	46	48	35	64	205	56	130	61	25	95	111	45	161	73	57	64	0	.	181	51	144	51	66	61	320	65	97	84	24	74	1	100	9	77	12	100	32	90	89	78	208	58	70	64	47	73	0	.	70	71	113	49	136	62	213	49	115	60	440	49	48	68	201	39	226	38	173	65	71	59	119	66	0	.	14573	7
	quercia	349	55	80	70	0	.	391	48	0	.	0	.	33	61	68	73	565	23	0	.	78	100	4	100	107	57	0	.	9	100	60	100	52	79	109	61	384	58	0	.	0	.	64	100	0	.	36	100	85	100	332	45	88	91	177	66	40	100	53	74	0	.	35	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	28	100	52	89	2	100	17	71	0	.	210	47	13	100	11	100	31	86	158	52	19	100	0	.	0	.	108	53	552	74	303	48	0	.	5	100	0	.	54	51	124	67	474	33	85	65	137	44	102	61	50	100	0	.	36	100	14	72	23	100	0	.	108	91	2	100	44	82	129	71	82	56	0	.	403	50	25	100	10	71	231	49	0	.	41	100	41	94	47	65	115	64	113	41	12	100	17	100	50	58	42	73	98	85	176	41	110	55	92	68	0	.	7799	10
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	468	48	42	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	415	40	294	67	390	47	419	35	1190	31	468	52	257	56	1453	29	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	134	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5605	12
	altre latifoglie	271	45	174	36	140	44	98	67	0	.	75	69	534	29	213	27	583	26	110	31	97	52	54	57	57	50	0	.	23	87	231	55	81	42	177	49	14	65	155	46	144	40	184	55	421	35	622	31	515	49	393	34	132	43	63	60	107	45	0	.	30	50	7	100	-2	100	24	60	91	51	6	76	45	43	3	100	71	49	145	41	136	70	157	34	39	48	94	69	5	75	224	48	18	77	155	48	63	54	99	66	254	55	140	43	189	64	116	55	448	47	128	71	325	36	560	33	1240	26	518	37	327	36	565	34	66	48	143	57	37	65	53	69	312	91	95	55	40	50	194	84	147	64	178	98	4	75	24	53	116	71	47	60	118	86	46	66	122	75	5	100	13	100	354	31	421	39	401	25	7	63	172	57	161	64	74	46	21	59	42	44	131	61	114	59	0	.	15548	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	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	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	3166	20	2245	22	2121	26	4596	20	3751	28	4750	24	23266	9	16726	10	16981	10	10376	12	884	34	1589	32	2918	24	252	.	1694	35	4690	22	5695	17	5089	21	485	54	5689	18	9978	13	6471	16	8744	15	17049	9	15037	10	11963	12	5122	19	6895	17	7302	16	1393	33	3121	24	1501	32	1562	34	3819	23	3339	26	2086	29	5392	21	4202	25	3489	26	5242	19	4259	25	7750	17	4744	18	3312	23	1717	28	1913	27	2785	24	3999	22	3607	23	3470	24	3157	24	2610	26	3194	22	1851	28	5487	28	2807	23	2189	20	2572	21	4041	17	5078	15	2768	20	4280	19	2654	28	2108	34	2522	28	2985	26	3250	25	3382	26	2238	34	738	45	3813	21	845	47	809	34	2784	21	2336	27	2589	24	2267	26	1401	32	1238	33	544	60	1098	46	12179	12	9068	13	11676	12	2036	30	2287	28	2060	28	4122	22	3819	21	1733	29	1304	30	1903	26	0	.	410050	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. 2279987. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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