Scelta degli argomenti

Qual è il significato dei numeri?
Qual è lo scopo dell'errore standard?
Quando due risultati sono statisticamente diversi?
Quando non è sufficiente considerare solo l'errore standard?
Due tipi di variazione?
Analisi della variazione: Quando i risultati (non) sono additivi?
Perché talvolta l'errore standard e il valore stimato vengono rappresentati con un punto (".")?
Perché alcune tabelle non indicano l'errore standard?
Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

1. Qual è il significato dei numeri?

Le tabelle mostrano principalmente i risultati calcolati con metodi statistici a partire dai dati del campionamento su aree di saggio dell'Inventario forestale nazionale (IFN). Tali risultati sono sempre costituiti da due cifre: 1) il valore stimato e 2) l'errore di campionamento, il cosiddetto errore standard.

Esempio 1: Valore stimato ed errore standard

IFN5

volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

stato 2018/26
	regione di produzione
	Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
proprietà (2 classi)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
pubblica	30	10	17	13	37	9	36	6	26	10	30	4
privata	27	17	20	12	50	10	32	8	39	13	34	5
totale	29valore stimato	9errore standard	19	9	44	7	35	5	29	8	32	3

Le tabelle mostrano solitamente l'errore standard relativo (percentuale) ("±%"), ma occasionalmente - nel caso di percentuali stimate - l'errore standard assoluto ("±").

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2. Qual è lo scopo dell'errore standard?

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

La sicurezza statistica è del

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

Esempio 2: Calcolo degli intervalli di confidenza

IFN5
volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

			1^o passo	2^o passo

proprietà (2 classi)	volume di legno morto Giura IFN5
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
pubblica	30	10	3	27-33	24-36
privata	27	17	5	22-32	17-37
totale	29	9	3	26-32calcolato con l'errore standard semplice, ossia 29 ± 3	23-25calcolata con il l'errore standard doppio, ossia 29 ± 2 × 3

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

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

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

Dati: vedi esempio 2

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

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

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3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

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

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

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

Caso 2

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

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

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

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

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

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

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

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

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

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

È lecito attendersi errori standard elevati se

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

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

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

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5. Due tipi di variazione?

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

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

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

I risultati sono

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

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

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

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

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

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

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

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

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

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

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

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

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

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9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

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

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

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IFN2
provvigione (legno del fusto)
bosco di protezione contro valanghe (2022) · specie arborea principale
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
stato 1993/95
		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 valanghe (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	.
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	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	.	453	50	205	58	0	.	205	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	337	47	0	.	43	100	0	.	117	55	0	.	37	81	0	.	0	.	0	.	1	100	37	.	0	.	0	.	41	.	37	95	0	.	31	73	0	.	78	63	58	64	95	72	183	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	213	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	157	76	0	.	0	.	0	.	0	.	112	84	54	100	0	.	157	70	0	.	87	82	40	93	77	100	297	42	49	.	0	.	16	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	80	0	.	199	69	114	72	181	45	11	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3818	13
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	157	53	0	.	0	.	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	72	0	.	0	.	14	92	236	52	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	0	.	0	.	0	.	46	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	49	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	182	49	27	57	183	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1017	20
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	80	58	70	41	60	394	29	497	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	59	47	50	50	62	44	98	0	.	0	.	124	50	33	100	0	.	0	.	0	.	11	100	12	100	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1357	26	581	31	416	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3852	12
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	261	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	.	167	42	142	41	41	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	640	21
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	54
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	388	49	163	46	0	.	219	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	84	0	.	0	.	227	42	203	79	19	100	20	100	16	59	0	.	138	55	0	.	0	.	31	100	59	81	6	.	66	.	0	.	22	.	147	57	0	.	99	69	0	.	54	68	166	56	45	71	17	80	0	.	0	.	0	.	0	.	13	.	212	47	131	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	84	0	.	3	100	42	.	0	.	112	69	29	100	0	.	33	77	0	.	11	76	3	100	154	72	83	48	50	.	0	.	12	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	62	72	0	.	0	.	0	.	118	56	59	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3367	13
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	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	61
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	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	46	2	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	78	35	60	1	100	5	100	29	48	36	76	6	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	72	0	.	8	80	-11	219	26	83	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	80	1	100	0	100	0	.	0	.	0	.	13	59	17	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	33	69	13	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	52	53	17	46	35	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	399	19
	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	.
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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	854	31	1075	33	1126	28	2198	21	1291	28	2626	20	13624	9	8824	10	8598	10	3328	15	262	64	251	47	446	45	3	.	1548	26	2609	19	3697	17	2161	22	14	88	2156	25	4873	14	3522	15	5533	13	7498	10	4354	13	3484	14	2292	21	2745	19	4587	16	290	41	1054	21	685	35	503	32	2047	21	804	30	2008	22	2086	22	2445	23	1119	32	2345	19	1485	24	3621	19	1449	22	1217	27	534	36	856	36	395	36	1680	23	3184	19	1281	24	1770	25	1120	30	1064	27	601	35	1245	23	1011	25	0	.	120	60	7	100	228	45	63	61	376	42	300	37	685	38	1034	31	730	30	599	34	1569	24	1380	28	551	50	1185	23	406	41	519	36	1772	17	882	28	1005	25	1068	24	97	44	611	41	128	52	1504	33	2378	15	2547	17	3183	15	1300	28	930	34	1405	26	1130	22	1504	21	903	29	1009	31	1066	30	0	.	167653	2
	abete bianco	442	38	116	39	232	53	1297	25	429	31	1045	27	1292	22	7511	10	4435	13	2642	18	50	77	185	48	284	42	0	.	289	42	205	50	1218	25	723	32	0	.	162	57	280	36	450	31	229	51	396	38	15	100	3239	15	1252	25	2425	17	1457	22	449	46	890	26	394	31	424	33	1280	24	251	47	215	48	425	38	714	25	243	46	458	34	314	40	1650	24	99	58	480	33	427	32	319	44	479	27	259	43	663	28	469	33	594	36	157	53	216	66	0	0	34	77	57	100	0	.	0	.	12	100	146	49	258	41	222	58	176	39	63	100	66	69	357	40	178	66	486	35	197	49	10	100	468	34	407	41	646	34	262	38	305	42	438	28	357	34	176	61	347	49	276	60	130	48	79	59	135	60	337	32	335	32	200	47	365	34	1132	24	498	32	67	69	78	100	208	64	0	.	53678	3
	pino	186	37	294	40	101	38	245	41	21	100	8	100	260	61	45	51	482	28	275	45	162	61	153	50	288	39	0	.	37	64	162	60	0	.	274	56	66	72	0	.	290	40	664	27	27	100	670	29	889	20	572	29	0	.	102	57	49	67	56	74	24	74	33	100	0	.	7	100	0	.	92	76	3	100	98	56	0	.	168	53	8	86	43	87	303	31	98	54	123	36	41	69	227	35	157	53	13	72	5	100	128	40	105	50	267	36	0	0	115	84	45	75	0	.	0	.	75	100	0	.	0	.	37	97	52	77	24	100	121	55	-3	100	0	.	0	.	0	.	10	80	4	100	100	93	26	79	0	.	23	52	0	.	90	58	10	100	0	.	34	100	0	.	1014	24	335	25	362	32	0	.	40	73	243	34	109	47	440	36	194	43	275	40	154	54	0	.	12247	6
	larice	67	70	152	44	29	82	141	64	6	100	65	100	120	58	42	71	155	42	46	100	0	.	0	.	17	71	0	.	97	100	64	66	0	.	47	79	0	.	25	100	396	33	444	26	116	47	1329	16	3177	12	25	71	117	90	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	13	100	21	78	13	71	280	43	34	100	0	.	87	58	18	100	5	100	9	100	0	.	0	.	0	.	51	71	18	88	27	91	1	100	268	51	339	27	125	47	101	47	34	82	39	68	818	21	384	42	340	45	0	.	0	.	0	.	80	61	7	100	37	100	35	100	81	100	0	.	1	100	0	.	0	.	8	100	0	.	73	52	0	.	0	.	0	.	0	.	2998	13	1470	17	957	23	34	100	10	100	34	94	33	71	0	.	51	66	73	87	132	63	0	.	15840	5
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	7	100	0	.	124	43	969	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	100	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	317	27	92	40	52	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1627	13
	altre conifere	8	71	13	71	20	100	41	70	2	100	2	100	0	.	0	.	235	38	22	100	13	100	0	.	0	.	50	.	49	99	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	4	61	2	100	0	.	0	.	38	47	1	100	39	92	77	99	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	6	100	0	.	1	100	96	99	0	.	-11	100	3	100	6	100	29	81	3	100	6	88	6	80	0	.	0	.	0	.	1	100	3	100	0	.	5	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	1	100	0	.	7	52	0	.	3	100	0	.	0	.	7	100	14	70	2	100	2	74	0	.	0	.	0	.	72	78	0	.	65	100	0	.	0	.	10	100	0	100	1	100	0	.	6	100	32	65	18	59	7	81	0	.	0	.	0	.	0	.	1028	19
	faggio	2313	16	934	21	772	25	1712	22	185	41	815	29	2260	23	2388	17	4743	12	2770	14	734	34	1048	26	1880	20	0	.	523	42	824	28	903	28	1297	24	0	.	707	30	284	34	389	30	29	69	277	31	0	.	3957	12	1270	24	618	30	937	26	267	37	268	38	354	42	207	35	330	27	397	34	66	63	1066	33	522	31	764	36	716	30	954	28	1530	24	1534	16	1587	22	1173	21	817	26	1730	18	514	37	90	49	736	28	390	31	229	33	836	23	0	.	138	46	0	.	828	37	557	28	383	27	675	26	577	27	616	26	231	49	8	100	61	61	356	35	62	51	297	40	587	37	22	67	770	27	314	41	201	33	194	31	372	32	1003	23	449	38	519	36	303	36	75	55	470	31	0	.	19	95	374	28	266	38	613	33	698	32	1046	24	979	23	586	34	369	33	293	32	0	.	66961	3
	acero	322	29	94	33	83	38	101	42	71	42	171	38	440	21	191	22	251	31	378	20	98	45	207	31	136	40	0	.	57	58	64	50	140	29	42	56	7	91	260	31	46	59	20	62	55	42	34	62	2	100	524	18	141	36	50	40	166	32	38	60	63	48	62	60	59	83	29	47	101	36	62	77	83	34	174	28	72	43	204	39	118	37	476	25	61	42	117	50	108	31	65	37	216	28	132	36	60	46	49	57	249	42	44	69	58	53	1	100	7	100	1	100	17	50	21	62	24	71	46	68	16	67	0	.	58	43	55	75	2	100	116	44	90	66	99	31	95	52	0	.	66	37	34	72	13	65	27	51	24	59	80	33	79	51	2	100	-5	226	0	.	42	65	0	.	18	49	80	26	107	40	86	41	145	51	228	33	165	34	61	49	65	58	46	89	0	.	8863	5
	frassino	347	23	317	41	215	37	144	37	41	64	220	37	125	37	359	31	489	23	120	36	244	44	27	60	106	46	0	.	74	63	104	57	264	35	245	37	6	79	206	53	53	74	10	66	93	58	60	43	49	83	886	24	393	63	116	44	94	45	36	87	25	76	1	100	0	.	13	100	196	50	34	57	43	62	439	28	198	38	73	41	117	45	171	37	104	46	37	57	50	59	102	49	194	44	175	57	33	75	111	59	226	31	319	38	215	49	7	174	12	92	10	74	21	57	53	43	190	34	44	42	-6	270	64	54	40	88	18	72	13	100	104	49	33	72	14	71	189	39	42	95	32	74	105	52	0	.	2	100	69	70	171	51	123	49	14	73	149	54	0	.	226	49	34	59	26	55	150	33	256	44	214	41	187	40	227	37	272	30	126	51	123	44	127	50	0	.	11800	5
	quercia	274	30	266	35	77	57	241	32	0	.	12	100	32	75	27	75	649	18	-1	100	180	44	29	95	66	52	0	.	46	57	25	100	48	52	118	48	444	38	0	.	8	100	93	79	7	100	99	57	38	100	344	39	114	52	98	83	75	68	89	55	0	.	18	84	0	.	0	.	1	100	0	.	9	100	145	94	73	55	0	0	17	64	6	100	361	34	52	76	54	80	59	62	142	36	9	83	0	.	35	100	74	50	265	50	268	31	0	.	0	.	0	.	19	49	106	45	262	30	136	55	125	56	56	58	17	88	30	100	12	100	63	68	10	91	0	.	94	59	0	.	41	65	462	39	189	49	0	.	307	38	69	93	91	51	145	35	43	63	0	.	224	74	24	55	40	48	61	37	17	100	41	84	32	61	16	72	117	49	119	42	126	49	112	51	0	.	8294	7
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	300	35	39	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	365	41	197	59	276	41	813	30	1146	19	611	36	268	32	930	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	97	0	.	7	100	0	.	0	.	19	100	0	.	112	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5133	10
	altre latifoglie	387	46	312	31	104	54	45	86	24	59	40	55	419	25	184	41	388	31	165	34	167	41	93	56	76	29	0	.	56	58	59	64	31	34	66	42	23	64	123	38	36	64	54	43	172	30	511	20	198	42	338	20	120	44	27	48	106	44	37	60	13	47	15	94	11	71	42	59	95	54	45	47	41	42	13	91	113	41	199	33	124	39	155	33	28	46	41	43	34	49	164	45	108	39	56	45	39	41	80	57	260	42	64	46	172	41	75	51	168	29	100	58	307	33	368	25	635	20	359	26	153	39	398	25	35	45	68	52	32	46	80	39	190	54	43	49	35	51	31	59	76	48	75	55	6	52	8	47	50	67	29	43	86	78	49	66	66	66	0	.	12	61	230	32	143	28	345	29	38	61	63	51	101	40	69	43	42	72	118	39	86	61	54	57	0	.	11096	5
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	5199	13	3574	17	2760	18	6165	14	2071	23	5004	17	18575	8	19571	8	20425	7	9746	10	1910	24	1993	22	3298	18	53	.	2776	22	4116	17	6301	14	4972	16	560	36	3641	19	6274	12	5653	13	6260	12	11298	8	9767	9	13370	8	5738	16	6264	14	7471	13	1264	26	2337	18	1565	26	1226	26	3749	17	1851	22	2522	20	3801	18	4668	17	2611	22	4431	15	3175	19	7657	15	4055	15	3649	18	2513	18	2440	21	3490	16	2982	19	4082	18	2817	20	3713	18	2330	23	3103	18	969	27	2424	16	1547	21	1570	23	2072	18	2773	13	3069	14	1838	18	3038	16	910	26	952	33	1357	28	1884	21	1170	28	2545	21	2613	23	755	41	2655	18	1907	24	1601	24	2266	16	2041	21	2795	18	2520	17	1011	28	1586	29	513	48	2609	24	7105	10	4826	13	6014	11	2352	22	2202	22	3242	19	4008	17	4025	17	2225	21	2205	23	2191	23	0	.	364218	1
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	854	31	1075	33	1126	28	2198	21	1439	26	2755	19	16275	9	9186	10	8598	10	3456	14	262	64	251	47	446	45	3	.	1548	26	2609	19	3986	17	2293	21	14	88	3129	20	5437	13	3863	15	6111	12	10360	9	5199	11	3571	14	2292	21	2745	19	4788	16	327	37	1107	20	685	35	503	32	2069	21	1017	26	2132	21	2351	21	2445	23	1310	31	2757	17	1495	24	3648	18	1449	22	1217	27	534	36	856	36	406	35	1823	21	3184	19	1281	24	1770	25	1120	30	1064	27	848	28	1510	20	1464	23	0	.	120	60	7	100	239	43	63	61	376	42	707	32	1037	34	1533	26	983	30	1038	26	1958	21	1403	28	551	50	1189	23	406	41	519	36	1772	17	882	28	1005	25	1068	24	97	44	611	41	210	42	1504	33	3945	13	3469	14	5025	12	1337	28	930	34	1405	26	1130	22	1504	21	903	29	1009	31	1066	30	0	.	187239	2
	abete bianco	442	38	116	39	232	53	1297	25	429	31	1109	26	1745	21	7716	10	4435	13	2847	17	50	77	185	48	284	42	0	.	289	42	205	50	1220	25	723	32	0	.	499	37	280	36	493	30	229	51	513	32	15	100	3276	15	1252	25	2425	17	1457	22	450	46	927	25	394	31	424	33	1322	23	288	43	215	48	456	36	714	25	321	38	516	31	409	35	1833	24	99	58	480	33	427	32	319	44	479	27	473	33	663	28	469	33	594	36	157	53	216	66	0	0	192	64	57	100	0	.	0	.	12	100	258	46	312	37	222	58	333	39	63	100	153	55	397	37	255	55	783	27	246	44	10	100	485	33	407	41	646	34	262	38	305	42	438	28	357	34	176	61	347	49	306	54	130	48	278	52	248	46	518	26	346	31	200	47	365	34	1132	24	498	32	67	69	78	100	208	64	0	.	57496	3
	pino	186	37	294	40	101	38	245	41	21	100	8	100	416	43	45	51	482	28	300	42	162	61	153	50	288	39	0	.	37	64	162	60	0	.	274	56	66	72	0	.	321	37	664	27	27	100	684	29	1125	19	592	28	0	.	102	57	49	67	56	74	24	74	33	100	0	.	7	100	0	.	92	76	11	81	98	56	0	.	168	53	8	86	70	66	303	31	98	54	123	36	41	69	273	33	157	53	13	72	5	100	128	40	105	50	267	36	10	100	164	62	45	75	0	.	0	.	75	100	0	.	0	.	37	97	52	77	24	100	124	54	-3	100	0	.	0	.	0	.	10	80	4	100	100	93	26	79	0	.	23	52	0	.	90	58	10	100	0	.	34	100	0	.	1196	22	362	23	545	27	0	.	40	73	243	34	109	47	440	36	194	43	275	40	154	54	0	.	13264	6
	larice	67	70	152	44	29	82	141	64	6	100	65	100	167	45	42	71	155	42	46	100	0	.	0	.	17	71	0	.	97	100	64	66	0	.	47	79	0	.	25	100	420	31	502	24	157	38	1723	14	3674	11	25	71	117	90	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	13	100	21	78	13	71	346	40	34	100	0	.	87	58	18	100	5	100	9	100	0	.	0	.	0	.	51	71	18	88	27	91	1	100	305	45	386	24	174	38	145	44	34	82	39	68	942	19	417	39	340	45	0	.	0	.	11	100	92	55	19	73	37	100	35	100	81	100	0	.	1	100	0	.	0	.	8	100	0	.	73	52	0	.	0	.	0	.	0	.	4355	12	2051	15	1373	18	34	100	10	100	34	94	33	71	0	.	51	66	73	87	132	63	0	.	19692	5
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	7	100	0	.	149	40	1229	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	100	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	484	23	235	30	93	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2267	11
	altre conifere	8	71	13	71	20	100	41	70	2	100	2	100	1	100	0	.	235	38	22	100	13	100	0	.	0	.	50	.	49	99	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	6	52	2	100	0	.	0	.	38	47	1	100	39	92	77	99	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	6	100	0	.	1	100	96	99	1	100	-11	100	3	100	6	100	29	81	3	100	6	88	6	80	0	.	0	.	0	.	1	100	3	100	0	.	5	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	1	100	0	.	7	52	0	.	3	100	0	.	0	.	7	100	14	70	2	100	2	74	0	.	0	.	0	.	72	78	0	.	65	100	0	.	0	.	10	100	0	100	1	71	0	.	6	100	32	65	18	59	7	81	0	.	0	.	0	.	0	.	1033	19
	faggio	2313	16	934	21	772	25	1712	22	202	38	815	29	2648	21	2551	16	4743	12	2989	13	734	34	1048	26	1880	20	0	.	523	42	824	28	980	26	1297	24	0	.	934	24	487	38	408	29	48	58	293	30	0	.	4094	12	1270	24	618	30	968	25	326	34	274	37	420	39	207	35	352	26	543	29	66	63	1165	31	522	31	818	34	881	27	999	27	1547	23	1534	16	1587	22	1173	21	817	26	1742	18	726	29	221	63	736	28	390	31	229	33	836	23	0	.	180	40	0	.	832	37	600	27	383	27	788	24	606	26	616	26	264	43	8	100	72	53	359	35	216	53	380	33	638	35	22	67	782	26	314	41	201	33	194	31	372	32	1003	23	449	38	519	36	303	36	137	44	470	31	0	.	19	95	492	25	326	36	613	33	698	32	1046	24	979	23	586	34	369	33	293	32	0	.	70327	2
	acero	322	29	94	33	83	38	101	42	71	42	171	38	629	19	194	21	251	31	405	19	98	45	207	31	136	40	0	.	57	58	64	50	141	29	42	56	7	91	291	29	46	59	21	59	55	42	45	51	2	100	524	18	141	36	50	40	166	32	38	60	63	48	68	56	59	83	29	47	168	40	62	77	88	33	174	28	99	36	267	33	156	33	495	25	61	42	117	50	108	31	65	37	216	28	143	34	60	46	49	57	249	42	44	69	58	53	8	93	7	100	1	100	17	50	21	62	24	71	46	68	16	67	0	.	64	40	55	75	2	100	133	41	123	52	161	25	99	51	0	.	75	34	34	72	13	65	27	51	24	59	80	33	79	51	2	100	-5	226	7	100	42	65	10	75	18	49	109	30	107	40	86	41	145	51	228	33	165	34	61	49	65	58	46	89	0	.	9546	4
	frassino	347	23	317	41	215	37	144	37	41	64	220	37	157	33	359	31	489	23	123	36	244	44	27	60	106	46	0	.	74	63	104	57	265	35	245	37	6	79	218	52	62	65	10	66	93	58	61	43	49	83	888	24	393	63	116	44	94	45	36	87	25	76	7	87	0	.	13	100	203	48	34	57	43	62	439	28	214	36	91	37	123	43	194	34	104	46	37	57	50	59	102	49	194	44	177	56	33	75	111	59	226	31	319	38	215	49	8	154	12	92	10	74	21	57	53	43	190	34	44	42	-6	270	64	54	40	88	18	72	13	100	104	49	33	71	33	56	189	39	42	95	32	74	105	52	0	.	2	100	69	70	171	51	123	49	14	73	149	54	0	.	226	49	41	51	36	48	157	32	256	44	214	41	187	40	227	37	272	30	126	51	123	44	127	50	0	.	11979	5
	quercia	274	30	266	35	77	57	241	32	0	.	12	100	35	69	27	75	649	18	-1	100	180	44	29	95	66	52	0	.	46	57	25	100	48	52	118	48	444	38	0	.	8	100	93	79	7	100	100	57	38	100	344	39	114	52	98	83	75	68	89	55	0	.	18	84	0	.	0	.	1	100	0	.	9	100	145	94	73	55	0	0	17	64	6	100	361	34	52	76	54	80	59	62	142	36	9	83	0	.	35	100	74	50	265	50	268	31	0	.	0	.	0	.	19	49	106	45	262	30	136	55	125	56	56	58	17	88	30	100	12	100	63	68	22	68	0	.	94	59	0	.	41	65	462	39	189	49	0	.	307	38	69	93	91	51	145	35	43	63	0	.	224	74	24	55	40	48	67	35	17	100	41	84	32	61	16	72	117	49	119	42	126	49	112	51	0	.	8315	7
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	300	35	39	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	365	41	197	59	276	41	813	30	1146	19	611	36	268	32	930	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	97	0	.	7	100	0	.	0	.	19	100	0	.	112	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5133	10
	altre latifoglie	387	46	312	31	104	54	45	86	24	59	40	55	430	24	186	41	388	31	167	34	167	41	93	56	76	29	0	.	56	58	59	64	31	34	66	42	23	64	139	35	71	44	55	43	176	29	540	19	234	37	344	20	120	44	27	48	106	44	37	60	13	47	15	94	11	71	42	59	95	54	45	47	45	39	13	91	121	39	188	37	149	36	155	33	28	46	41	43	34	49	164	45	108	39	68	41	39	41	80	57	260	42	64	46	172	41	103	43	169	28	100	57	307	33	368	25	635	20	372	25	170	37	398	25	35	45	68	52	40	42	80	39	223	47	56	41	35	51	31	59	76	48	75	55	6	52	8	47	50	67	29	43	86	78	49	66	66	66	3	100	12	61	282	28	160	26	380	27	38	61	63	51	101	40	69	43	42	72	118	39	86	61	54	57	0	.	11494	4
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	5199	13	3574	17	2760	18	6165	14	2235	22	5197	17	22512	8	20305	8	20425	7	10353	10	1910	24	1993	22	3298	18	53	.	2776	22	4116	17	6672	14	5104	16	560	36	5236	15	7141	11	6117	12	6903	12	14768	8	11641	8	13658	8	5738	16	6264	14	7704	13	1361	24	2433	18	1642	26	1226	26	3833	17	2321	20	2646	19	4214	17	4668	17	2984	21	5202	14	3393	19	7953	14	4055	15	3649	18	2513	18	2440	21	3560	16	3575	18	4213	17	2817	20	3713	18	2330	23	3103	18	1299	22	2985	15	2050	19	1617	22	2115	17	2773	13	3441	13	1972	17	3038	16	1514	24	1303	30	1975	23	2209	20	1931	22	3408	18	2738	23	755	41	2697	18	1907	24	1601	24	2266	16	2041	21	2795	18	2520	17	1011	28	1586	29	697	40	2609	24	10645	9	6637	11	8871	9	2459	22	2202	22	3242	19	4008	17	4025	17	2225	21	2205	23	2191	23	0	.	397785	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. 2292476. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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