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	23-35calcolata con il l'errore standard doppio, ossia 29 ± 2 × 3

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

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

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

Dati: vedi esempio 2

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

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

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3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

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

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

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

Caso 2

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

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

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

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

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

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

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

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

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

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

È lecito attendersi errori standard elevati se

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

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

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

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5. Due tipi di variazione?

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

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

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

I risultati sono

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

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

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

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

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

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

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

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

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

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

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

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

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

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9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

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

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

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IFN4
provvigione (legno del fusto)
bosco di protezione contro cadute di massi (2022) · specie arborea principale
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2009/17
		circondario forestale (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		laghi		Svizzera
bosco di protezione contro cadute di massi (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	.	0	.	99	81	0	.	0	.	148	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	136	.	0	.	154	71	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	181	100	0	.	51	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	100	0	.	0	.	5	.	0	.	118	76	0	.	9	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	147	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1216	30
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	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	298	55	9	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	.	99	100	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	258	57	245	46	27	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	988	27
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	28	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	90	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	85
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	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	.	8	81
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	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	67	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	48	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	.	41	100	0	.	13	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	13	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	311	26
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	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	108	84	4	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	98	0	.	0	.	0	.	244	63	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	48	70	0	.	44	100	0	.	190	72	13	73	0	.	22	117	0	.	0	.	4	100	64	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	128	61	17	100	-37	108	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	980	27
	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
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1906	31	6	.	0	.	463	58	0	.	39	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	706	57	0	.	238	.	0	.	1675	31	552	56	287	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	186	.	0	.	102	100	0	.	215	71	292	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	151	.	532	75	0	.	336	.	0	.	0	.	0	.	285	75	331	51	144	.	194	62	0	.	224	73	378	58	0	.	220	58	302	.	0	.	1424	42	283	71	71	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	761	38	760	45	329	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13391	11
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	384	37	508	42	801	45	1507	33	2322	31	2875	27	13681	12	6690	13	5681	16	3296	17	3	100	278	72	404	52	0	.	815	45	2692	26	2472	27	1757	29	0	.	3374	25	6728	16	3151	20	6351	17	8455	14	5624	15	2751	22	1388	32	2064	26	4715	22	388	52	1280	28	668	42	529	37	1757	29	1332	35	1444	32	1786	28	868	38	1235	38	2296	27	2069	32	3030	28	1888	25	895	45	566	48	314	67	291	55	2061	28	1990	29	1291	33	840	36	973	38	1361	29	801	43	2092	28	2013	31	0	.	64	71	24	100	289	61	80	65	239	58	570	36	1377	41	631	41	846	53	1316	33	1151	33	931	38	187	51	1102	30	96	51	342	56	2029	22	769	40	863	33	1127	36	270	67	425	55	133	83	359	69	3751	19	3807	18	5414	17	506	43	1119	36	649	37	1230	30	1837	28	768	56	709	47	586	34	0	.	162424	2
	abete bianco	388	46	102	72	119	72	1278	33	557	38	1541	36	1685	27	6208	15	4675	17	2761	23	18	73	120	61	316	53	0	.	263	70	325	55	1166	36	688	49	0	.	525	49	298	36	350	43	282	66	754	43	17	100	3560	20	1478	31	2979	21	1396	26	529	53	1146	36	511	35	587	42	1351	34	287	60	170	62	898	38	862	35	133	60	423	49	550	43	1188	30	139	57	488	39	378	56	208	48	242	37	353	57	741	36	516	39	535	47	298	41	466	57	9	100	126	54	162	100	0	.	0	.	27	100	258	72	260	58	171	69	597	43	0	.	232	62	459	36	437	56	956	39	86	62	65	88	937	37	233	68	342	45	353	49	393	49	477	35	376	46	361	68	408	53	358	70	166	69	125	89	316	58	699	36	204	44	174	50	302	48	979	31	414	38	56	82	25	100	185	82	0	.	58576	4
	pino	76	79	35	71	29	76	72	87	0	.	17	100	420	73	62	66	497	32	418	53	47	100	9	292	162	45	0	.	18	100	168	79	0	.	308	60	110	79	0	.	166	47	569	35	48	100	576	36	929	33	313	39	16	100	170	56	0	.	107	100	27	100	0	.	0	.	24	100	0	.	147	100	0	.	31	100	0	.	0	.	0	.	43	100	360	39	99	64	104	52	6	231	122	49	37	100	8	100	0	.	89	59	159	55	193	59	0	.	64	78	58	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	0	.	0	.	26	71	10	100	0	.	28	100	0	.	22	71	0	.	26	100	0	.	0	.	95	100	0	.	831	33	371	31	604	36	0	.	30	100	220	48	97	58	250	42	169	53	186	65	45	100	0	.	9976	8
	larice	14	73	75	68	67	98	144	69	0	.	0	.	99	78	16	100	150	59	0	.	0	.	0	.	25	72	0	.	0	.	46	100	0	.	25	100	0	.	67	87	378	42	277	40	195	64	1337	21	4786	15	20	100	4	100	15	73	0	.	0	.	0	.	0	.	43	100	0	.	0	.	0	.	14	100	12	100	30	100	113	71	45	100	10	100	39	66	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	52	100	9	100	46	100	0	.	322	62	485	32	354	42	158	64	0	.	86	72	890	29	430	39	518	60	0	.	0	.	0	.	175	43	0	.	10	100	0	.	46	100	0	.	13	100	0	.	0	.	12	100	0	.	49	71	0	.	11	100	0	.	29	100	4235	20	2097	21	1299	23	55	100	22	100	16	100	2	100	0	.	50	71	20	100	177	55	0	.	19730	7
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	209	48	1086	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	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	.	524	31	232	40	54	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2127	15
	altre conifere	36	77	0	.	43	100	42	69	0	.	8	78	1	100	0	.	362	46	2	71	0	.	0	.	0	.	177	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	8	100	0	.	0	.	7	100	25	46	-5	145	60	100	198	89	1	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	294	99	-14	100	-16	100	7	86	0	.	57	100	9	100	-19	100	22	71	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	4	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	103	100	17	62	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	185	100	0	.	1	100	0	.	0	.	8	86	5	100	2	75	0	.	0	.	13	80	33	74	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1762	27
	faggio	1448	27	816	31	651	32	2099	30	258	46	557	33	1985	31	2903	17	4448	14	3114	17	403	45	981	33	1333	28	0	.	269	64	756	34	1018	31	1260	35	0	.	920	31	680	46	519	33	34	66	491	42	0	.	3434	17	1363	28	823	34	1255	31	428	49	219	35	231	37	224	40	435	34	322	44	36	58	1503	31	570	38	863	49	820	33	1092	34	1434	29	2108	21	1364	30	1059	27	1077	34	1212	30	344	34	260	85	689	33	555	31	406	40	762	32	0	.	101	76	0	.	710	35	1200	33	617	34	842	35	848	32	463	41	619	43	0	.	183	66	471	50	139	54	391	46	458	48	74	64	1102	30	129	90	109	49	308	33	383	43	1115	32	507	57	578	46	176	55	270	50	264	63	0	.	16	89	850	32	249	46	414	40	418	44	871	31	907	29	708	46	449	43	406	33	0	.	69174	3
	acero	272	38	131	43	108	47	71	45	18	71	245	52	736	25	325	31	209	33	563	25	128	59	101	51	213	45	0	.	73	71	54	61	302	36	55	54	0	.	233	38	136	50	22	123	66	62	96	51	0	.	432	22	153	36	68	44	306	32	76	56	171	43	46	82	100	83	33	46	129	34	24	76	224	62	187	41	45	119	340	41	222	46	562	29	86	52	116	47	146	36	76	48	179	43	151	44	67	49	39	61	264	53	101	55	74	76	12	100	44	100	19	100	2	100	48	74	34	58	5	59	26	100	2	100	148	43	4	100	0	.	160	59	167	47	121	42	27	64	0	.	135	41	0	.	15	83	25	63	45	65	86	51	81	48	13	100	16	100	0	.	8	140	2	100	34	72	214	37	105	53	175	50	29	189	276	35	103	49	201	55	132	61	235	55	0	.	11319	5
	frassino	274	37	415	42	170	58	158	65	0	.	335	48	50	55	511	43	664	28	118	53	280	55	44	56	129	64	0	.	198	62	361	56	334	40	395	43	28	100	212	47	46	85	7	183	143	54	81	68	0	.	904	28	615	73	197	50	117	49	75	64	43	58	2	100	5	70	4	100	431	58	0	.	67	70	522	37	257	48	82	59	198	62	308	46	215	42	102	47	52	63	254	50	94	54	228	53	4	100	272	66	416	38	429	42	220	41	11	100	0	.	0	.	25	58	38	55	129	75	75	68	70	61	53	52	133	65	47	67	0	.	216	58	61	56	56	67	171	73	51	77	41	58	70	100	2	100	9	100	23	92	112	58	230	60	52	65	212	69	0	.	236	79	26	68	46	73	146	53	171	70	384	53	122	50	254	34	249	35	146	68	113	47	170	51	0	.	15019	7
	quercia	287	60	62	72	0	.	240	55	0	.	0	.	17	75	60	71	587	23	0	.	79	100	3	100	115	56	0	.	8	100	54	100	34	74	64	74	473	55	0	.	0	.	59	100	0	.	0	0	72	100	289	49	92	92	180	67	36	100	51	75	0	.	33	100	2	100	0	.	5	100	0	.	0	.	32	100	27	100	0	.	23	70	0	.	241	52	0	.	20	70	18	95	164	45	16	100	0	.	0	.	118	50	486	70	290	42	0	.	0	.	0	.	46	54	117	59	445	33	80	77	101	45	83	75	44	81	0	.	31	100	6	100	25	100	0	.	70	88	0	.	40	84	176	72	95	58	0	.	405	49	20	100	26	62	253	47	25	100	23	100	25	100	28	60	92	73	56	49	0	.	51	81	41	58	11	100	126	64	155	43	182	59	81	66	0	.	7294	10
	castagno	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	393	51	43	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	.	171	67	109	84	381	53	488	31	1128	28	251	48	330	47	1344	34	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4678	13
	altre latifoglie	283	42	96	38	140	49	88	77	3	100	63	75	427	31	149	29	647	34	98	32	89	53	40	58	47	57	0	.	18	80	356	75	37	47	119	53	3	100	119	50	102	45	64	45	361	42	501	28	370	44	299	38	121	56	65	61	67	51	2	100	26	50	7	100	23	63	48	78	63	66	15	68	21	67	6	100	56	47	143	37	237	62	113	40	37	47	42	50	62	65	175	51	13	100	85	49	18	66	37	143	229	62	121	47	78	61	117	63	137	45	97	82	216	44	446	39	780	27	234	34	339	50	327	43	66	51	44	100	20	94	107	84	281	90	37	65	32	61	125	78	88	57	5	82	6	80	26	56	87	70	23	55	124	86	51	57	123	67	4	100	12	100	213	38	187	31	321	27	7	100	163	63	104	57	66	53	8	58	32	62	142	60	73	66	0	.	11694	7
	non determinabile	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	3462	19	2241	23	2133	26	5700	19	3158	29	5641	22	19101	10	16926	10	17920	10	10370	13	1046	35	1576	32	2743	25	177	.	1662	34	4812	21	5363	19	4671	20	614	53	5452	20	8558	14	5018	17	7480	16	12900	12	12951	11	11997	12	5290	21	6759	18	7893	18	1656	32	2911	24	1505	33	1512	32	3653	22	2569	28	1835	31	4517	22	3385	25	2631	28	4201	22	4442	23	6688	19	5169	18	3113	24	2368	25	2166	28	2316	25	3276	23	3086	24	2898	26	3056	25	3018	28	3448	21	1272	33	3221	22	2816	25	1537	25	2401	23	3269	17	2976	19	2485	22	3216	23	2177	28	1472	39	1135	36	2440	28	2441	27	2721	30	1776	36	679	42	3471	22	722	51	944	36	2750	21	2138	27	2696	24	2732	25	1578	36	1397	37	883	55	1099	45	9742	13	7203	14	9683	13	1297	33	2534	29	1915	26	3819	22	3900	21	2284	29	1958	30	1960	27	0	.	373774	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	384	37	508	42	801	45	1507	33	2322	31	2875	27	14686	11	6692	13	5681	16	3344	17	3	100	315	64	404	52	0	.	815	45	2692	26	2472	27	1757	29	0	.	3817	24	6728	16	3195	19	6351	17	9358	13	5901	14	2773	22	1388	32	2064	26	4715	22	388	52	1280	28	668	42	529	37	1757	29	1342	35	1444	32	1873	27	868	38	1235	38	2484	26	2069	32	3030	28	1888	25	895	45	566	48	314	67	291	55	2179	27	1990	29	1291	33	840	36	973	38	1361	29	1051	38	2121	27	2014	31	0	.	64	71	24	100	289	61	80	65	239	58	868	42	1377	41	1734	33	846	53	1316	33	1151	33	931	38	187	51	1102	30	96	51	342	56	2029	22	769	40	863	33	1127	36	270	67	425	55	133	83	359	69	3992	18	4135	18	5527	17	506	43	1119	36	649	37	1230	30	1837	28	768	56	709	47	586	34	0	.	167969	2
	abete bianco	388	46	102	72	119	72	1278	33	557	38	1541	36	1784	26	6208	15	4675	17	2909	22	18	73	120	61	316	53	0	.	263	70	325	55	1166	36	688	49	0	.	525	49	298	36	486	42	282	66	908	38	17	100	3568	20	1478	31	2979	21	1396	26	529	53	1146	36	511	35	587	42	1351	34	331	54	170	62	898	38	862	35	133	60	464	46	550	43	1188	30	139	57	488	39	378	56	208	48	242	37	534	51	741	36	567	36	535	47	298	41	466	57	9	100	126	54	162	100	0	.	0	.	27	100	334	60	260	58	171	69	602	43	0	.	350	48	459	36	446	55	956	39	86	62	65	88	937	37	233	68	342	45	353	49	393	49	477	35	376	46	361	68	408	53	358	70	166	69	125	89	463	51	699	36	204	44	174	50	302	48	979	31	414	38	56	82	25	100	185	82	0	.	59792	4
	pino	76	79	35	71	29	76	72	87	0	.	17	100	420	73	62	66	497	32	418	53	47	100	9	292	162	45	0	.	18	100	168	79	0	.	308	60	110	79	0	.	166	47	569	35	48	100	605	35	1167	31	369	37	16	100	170	56	0	.	107	100	27	100	0	.	0	.	24	100	0	.	147	100	16	100	31	100	0	.	0	.	0	.	43	100	360	39	99	64	104	52	6	231	122	49	37	100	8	100	0	.	89	59	159	55	193	59	0	.	64	78	58	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	184	62	0	0	0	.	0	.	0	.	26	71	10	100	0	.	28	100	0	.	22	71	0	.	26	100	0	.	0	.	95	100	0	.	902	31	378	31	716	34	0	.	30	100	220	48	97	58	250	42	169	53	186	65	45	100	0	.	10650	8
	larice	14	73	75	68	67	98	144	69	0	.	0	.	140	62	16	100	150	59	0	.	0	.	0	.	25	72	0	.	0	.	46	100	0	.	25	100	0	.	67	87	378	42	277	40	195	64	1636	20	4796	15	20	100	4	100	15	73	0	.	0	.	0	.	0	.	43	100	0	.	0	.	0	.	14	100	12	100	30	100	113	71	45	100	10	100	39	66	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	52	100	9	100	46	100	0	.	322	62	485	32	354	42	256	55	0	.	86	72	902	28	430	39	518	60	0	.	0	.	0	.	175	43	0	.	10	100	0	.	46	100	0	.	13	100	0	.	0	.	12	100	0	.	49	71	0	.	11	100	0	.	29	100	4493	19	2342	20	1326	23	55	100	22	100	16	100	2	100	0	.	50	71	20	100	177	55	0	.	20718	7
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	211	47	1113	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	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	.	524	31	246	38	54	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2164	15
	altre conifere	36	77	0	.	43	100	42	69	0	.	8	78	1	100	0	.	362	46	2	71	0	.	0	.	0	.	177	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	8	100	0	.	0	.	7	100	25	46	-5	145	60	100	198	89	1	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	294	99	-12	114	-16	100	7	86	0	.	57	100	9	100	-19	100	22	71	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	4	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	100	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	8	100	0	.	0	.	103	100	17	62	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	185	100	0	.	1	100	0	.	0	.	8	86	5	100	2	75	0	.	0	.	13	80	33	74	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1770	27
	faggio	1448	27	816	31	651	32	2099	30	258	46	557	33	2506	26	2903	17	4448	14	3359	16	403	45	984	33	1333	28	0	.	269	64	756	34	1018	31	1260	35	0	.	961	30	680	46	577	31	34	66	496	42	0	.	3594	16	1363	28	823	34	1255	31	428	49	219	35	231	37	224	40	435	34	436	42	36	58	1503	31	570	38	1007	44	859	31	1092	34	1434	29	2108	21	1364	30	1059	27	1077	34	1355	28	413	32	260	85	961	37	555	31	406	40	762	32	0	.	131	63	0	.	740	34	1200	33	617	34	923	32	848	32	463	41	619	43	0	.	231	56	583	45	188	48	391	46	458	48	74	64	1102	30	129	90	109	49	308	33	383	43	1115	32	507	57	578	46	176	55	270	50	264	63	0	.	16	89	906	30	249	46	414	40	418	44	871	31	907	29	708	46	449	43	406	33	0	.	71394	3
	acero	272	38	131	43	108	47	71	45	18	71	245	52	774	24	325	31	209	33	584	25	128	59	101	51	213	45	0	.	73	71	54	61	302	36	55	54	0	.	317	31	136	50	22	123	66	62	116	46	0	.	445	22	153	36	68	44	306	32	76	56	171	43	46	82	100	83	33	46	129	34	24	76	224	62	187	41	45	119	351	40	222	46	562	29	86	52	116	47	146	36	76	48	186	41	192	40	67	49	52	52	264	53	101	55	74	76	12	100	44	100	19	100	2	100	48	74	40	52	5	59	26	100	2	100	148	43	4	100	0	.	190	52	180	44	121	42	27	64	0	.	135	41	0	.	15	83	25	63	45	65	86	51	81	48	13	100	16	100	0	.	8	140	2	100	35	69	226	35	105	53	175	50	29	189	276	35	103	49	201	55	132	61	235	55	0	.	11631	5
	frassino	274	37	415	42	170	58	158	65	0	.	335	48	151	69	511	43	664	28	118	53	280	55	44	56	129	64	0	.	198	62	361	56	334	40	395	43	28	100	282	44	46	85	7	183	143	54	89	63	0	.	922	27	615	73	197	50	117	49	75	64	43	58	2	100	5	70	4	100	439	57	0	.	67	70	522	37	311	43	96	52	198	62	308	46	215	42	102	47	52	63	254	50	94	54	316	47	4	100	272	66	416	38	429	42	220	41	11	100	123	100	0	.	25	58	38	55	158	64	75	68	70	61	85	49	133	65	47	67	0	.	284	50	61	56	56	67	171	73	51	77	41	58	70	100	2	100	9	100	23	92	112	58	230	60	52	65	212	69	0	.	236	79	63	49	47	72	153	51	171	70	384	53	122	50	254	34	249	35	146	68	113	47	170	51	0	.	15676	7
	quercia	287	60	62	72	0	.	240	55	0	.	0	.	17	75	60	71	587	23	0	.	79	100	3	100	115	56	0	.	8	100	54	100	34	74	64	74	473	55	0	.	0	.	59	100	0	.	0	0	72	100	299	48	92	92	180	67	36	100	51	75	0	.	33	100	2	100	0	.	5	100	0	.	0	.	32	100	27	100	0	.	23	70	0	.	241	52	0	.	20	70	18	95	164	45	16	100	0	.	0	.	118	50	486	70	290	42	0	.	0	.	0	.	46	54	117	59	445	33	102	64	101	45	83	75	44	81	0	.	31	100	15	72	25	100	0	.	70	88	0	.	40	84	176	72	95	58	0	.	405	49	20	100	26	62	253	47	25	100	23	100	25	100	28	60	92	73	56	49	0	.	51	81	41	58	11	100	126	64	155	43	182	59	81	66	0	.	7336	10
	castagno	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	406	49	43	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	.	31	100	271	49	251	67	402	50	488	31	1128	28	426	50	330	47	1510	31	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	0	.	64	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5391	12
	altre latifoglie	283	42	96	38	140	49	88	77	3	100	63	75	536	30	153	28	647	34	98	32	89	53	40	58	47	57	0	.	18	80	356	75	37	47	119	53	3	100	187	47	102	45	64	45	361	42	745	28	370	44	299	38	121	56	65	61	67	51	2	100	26	50	7	100	23	63	48	78	72	59	15	68	21	67	6	100	71	43	143	37	237	62	113	40	37	47	42	50	62	65	175	51	13	100	122	46	18	66	37	143	229	62	121	47	78	61	121	61	185	38	97	82	260	40	446	39	970	26	247	32	339	50	349	41	66	51	44	100	24	80	171	65	281	90	37	65	32	61	125	78	88	57	5	82	6	80	26	56	87	70	23	55	124	86	51	57	123	67	4	100	12	100	341	33	204	30	284	34	7	100	163	63	104	57	66	53	8	58	32	62	142	60	73	66	0	.	12674	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	3462	19	2241	23	2133	26	5700	19	3158	29	5641	22	21007	10	16932	10	17920	10	10833	12	1046	35	1615	31	2743	25	177	.	1662	34	4812	21	5363	19	4671	20	614	53	6159	19	8558	14	5255	17	7480	16	14576	11	13504	10	12284	12	5290	21	6759	18	7893	18	1656	32	2911	24	1505	33	1512	32	3653	22	2756	27	1835	31	4620	21	3385	25	2846	26	4492	21	4442	23	6688	19	5169	18	3113	24	2368	25	2166	28	2467	24	3809	22	3086	24	3234	25	3056	25	3018	28	3448	21	1557	30	3551	21	2960	25	1731	23	2401	23	3493	17	3354	18	2485	22	3435	21	2479	28	1472	39	2559	28	2723	27	2512	27	2721	30	1776	36	679	42	3471	22	722	51	944	36	2750	21	2138	27	2696	24	2732	25	1578	36	1397	37	883	55	1099	45	10503	12	7963	14	10012	13	1297	33	2534	29	1915	26	3819	22	3900	21	2284	29	1958	30	1960	27	0	.	387165	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. 2291342. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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