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incremento netto #80
Aumento del volume di legno del fusto con corteccia di tutti gli alberi e arbusti con un diametro a petto d'uomo (DPU) di almeno 12 cm sopravissuti tra due inventari, il volume di legno del fusto con corteccia di tutti gli alberi e arbusti che hanno superato la soglia di cavallettamento e l'aumento modellizzato del volume di legno del fusto con corteccia degli alberi e arbusti scomparsi durante la metà del periodo di inventario, dopo aver sottratto il volume della mortalità. L'incremento netto corrisponde all'incremento (incremento lordo) dopo aver sottratto il volume della mortalità.

fertilità della stazione #894
Capacità produttiva della stazione in quattro classi in base alla produzione totale (PT) secondo Keller (1978) in chilogrammi per ettaro e anno. Scarsa: PT fino a 1500 kg/(ha×anno), media: PT 1501-3000 kg/(ha×anno), buona: PT 3001-4500 kg/(ha×anno), molto buona: PT sopra 4500 kg/(ha×anno)

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

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

bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5 #2382
Bosco che sia nell'IFN1 (1983-1985) che nell'IFN2 (1993-1995), nell'IFN3 (2004-2006), nell'IFN4 (2009-2017) e nell'IFN5 (2018-2026) era coperto per meno di due terzi da arbusti ed è stato raggiunto a piedi.

reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5 #1746
Sottoreticoli 1, 2, 3, 4 e 5 per il rilievo terrestre sul reticolo di campionamento con una maglia di 1,4 km (reticolo di base).

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

1. Qual è il significato dei numeri?

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

Esempio 1: Valore stimato ed errore standard

IFN5

volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

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

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2. Qual è lo scopo dell'errore standard?

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

La sicurezza statistica è del

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

Esempio 2: Calcolo degli intervalli di confidenza

IFN5
volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

			1^o passo	2^o passo

proprietà (2 classi)	volume di legno morto Giura IFN5
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
pubblica	30	10	3	27-33	24-36
privata	27	17	5	22-32	17-37
totale	29	9	3	26-32calcolato con l'errore standard semplice, ossia 29 ± 3	23-25calcolata 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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IFN4–IFN5
incremento netto
fertilità della stazione · specie arborea principale
suddivisione regionale: cantone
unità: 1000 m³/anno
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
variazione 2009/17–2018/26
		cantone
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Svizzera
fertilità della stazione	specie arborea principale	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%	1000 m³/anno	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
scarsa	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	0	0	0	2108	0	.	30	70	2	100	10	62	0	.	15	63	61	32	-2	200	7	76	3	127	3	103	24	54	24	61	0	.	0	288	2	222	0	.	10	53	-2	527	11	107	-11	100	0	.	4	82	192	22
	abete bianco	1	100	0	.	0	.	14	75	3	105	0	84	0	.	2	146	0	.	11	48	0	1093	11	45	-1	102	2	84	-5	100	0	.	1	70	1	94	3	.	0	.	3	111	21	50	2	76	0	.	0	.	69	27
	pino	2	100	0	.	0	.	3	161	1	63	0	.	0	.	0	.	4	125	0	592	1	52	2	100	0	100	4	90	0	.	0	.	1	117	2	100	0	.	0	.	0	100	0	.	-1	117	0	.	0	100	18	48
	larice	0	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	38	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	72	0	.	0	100	20	53	0	.	0	.	64	27
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	57	0	.	0	.	17	47
	altre conifere	0	100	0	.	0	.	0	85	0	.	0	.	0	.	0	100	-1	100	0	.	0	100	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	1	79	0	.	0	.	0	.	0	100	0	79	0	0	0	.	0	.	2	58
	faggio	7	124	-1	100	0	.	32	46	6	72	2	245	0	.	0	1951	0	.	12	64	10	86	2	62	3	100	-2	248	2	98	-3	.	2	515	1	160	0	.	0	.	5	95	8	73	-1	729	0	.	5	108	89	30
	acero	-1	177	0	.	0	.	4	96	1	107	1	43	0	.	1	69	0	.	1	276	0	100	0	64	0	100	-1	141	0	86	0	.	1	198	1	59	0	.	0	.	-1	117	3	55	2	98	0	.	0	100	14	43
	frassino	0	100	0	.	0	.	-3	84	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	-1	137	0	0	0	.	2	100	1	100	-1	116	0	.	0	69	0	.	0	.	0	.	0	100	0	425	-1	154	0	.	1	69	6	127
	quercia	0	103	0	.	0	.	3	106	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	1	104	0	.	0	.	0	.	1	100	1	103	1	77	0	.	0	.	7	62
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	76	0	.	0	.	1	76
	altre latifoglie	0	731	0	.	0	.	2	138	0	120	1	90	0	.	0	.	0	89	-1	102	0	74	0	71	0	71	0	149	0	239	0	.	-3	101	0	93	0	.	0	100	0	105	-3	97	5	82	0	.	0	100	2	267
	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
	totale	10	104	-1	156	0	.	86	37	11	57	22	46	0	.	18	71	112	22	19	54	18	52	19	36	8	77	28	55	20	78	-3	.	4	233	7	82	3	.	17	43	6	198	41	40	25	76	0	.	11	70	481	13
media	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	0	.	6	59	4	.	125	26	0	.	42	32	0	.	6	186	309	20	-2	108	10	44	9	104	0	309	9	70	39	41	0	.	-2	92	21	49	0	.	41	67	17	73	60	32	164	24	7	78	0	.	863	11
	abete bianco	0	.	3	96	0	.	35	33	0	.	17	52	0	.	1	100	16	74	4	113	7	67	40	39	5	79	13	54	1	68	0	.	5	70	15	44	0	.	20	34	-2	195	56	28	23	35	4	83	0	.	263	13
	pino	0	.	0	.	0	.	1	79	0	.	0	.	0	.	0	.	27	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	100	0	.	-2	201	2	100	0	0	-3	385	0	.	0	.	25	63
	larice	0	.	0	.	0	.	1	82	0	.	1	100	0	.	0	.	48	40	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	135	0	.	0	.	0	.	0	.	51	31	0	.	8	59	62	29	0	.	0	.	169	18
	cembro	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	1635	0	.	0	.	20	46
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	93	0	.	0	.	3	86
	faggio	0	.	9	65	0	.	45	29	0	.	5	75	0	.	0	7897	16	47	-2	112	0	72	5	74	1	332	1	67	17	43	0	.	2	84	10	62	0	.	40	39	2	135	12	62	-1	351	0	.	0	.	164	17
	acero	0	.	1	99	0	.	1	474	0	.	4	70	0	.	7	86	10	54	0	307	-1	135	2	79	1	75	0	100	2	50	0	.	0	89	1	54	0	.	3	79	2	92	12	61	6	56	0	.	0	.	52	27
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	486	0	.	2	64	0	.	3	112	-2	150	0	100	0	.	1	72	2	63	0	100	0	1457	0	.	0	100	0	73	0	.	3	56	4	90	-1	356	7	52	0	.	0	.	20	44
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	826	0	.	0	100	3	62	0	.	0	.	4	79
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	259	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	6	126
	altre latifoglie	0	.	0	0	0	.	0	653	0	.	2	73	0	.	0	176	12	149	0	100	0	0	0	67	-2	108	0	74	-2	63	0	.	0	100	0	323	0	.	-7	109	1	70	2	57	4	176	0	.	0	.	9	236
	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
	totale	0	.	18	61	4	.	209	19	0	.	73	25	0	.	15	110	457	17	0	12956	17	48	57	37	6	88	24	50	60	33	0	.	5	107	47	35	0	.	153	25	25	55	149	20	266	18	11	71	0	.	1598	7
buona	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	37	38	34	47	28	72	101	29	5	71	65	28	0	.	5	244	146	20	6	98	39	50	46	27	14	52	10	92	79	26	3	277	10	44	33	48	8	74	14	62	42	39	93	27	10	54	12	54	29	57	868	9
	abete bianco	10	77	14	48	20	65	182	18	5	62	19	104	0	.	2	77	9	70	41	39	100	31	62	29	3	64	4	68	31	58	1	92	-1	871	34	40	2	230	0	889	-5	98	85	20	12	66	4	59	29	27	664	10
	pino	-4	100	0	.	0	100	2	331	6	65	2	97	0	.	0	.	0	.	1	203	5	78	1	84	0	.	0	.	1	100	1	275	-2	68	0	.	2	200	0	.	1	104	0	310	0	.	0	.	0	609	16	70
	larice	-6	76	0	.	0	.	1	74	0	100	2	100	0	.	-1	100	6	112	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	1	100	1	86	0	.	0	.	1	95	4	85	0	0	-1	178	0	.	0	.	3	64	13	78
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	3	100	0	.	0	100	10	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	7	78	0	.	0	.	0	.	1	145	4	100	0	79	0	.	0	.	2	92	0	0	3	64	0	.	0	.	1	51	33	30
	faggio	3	525	3	64	3	227	103	19	6	196	30	35	0	.	1	460	10	56	20	31	33	32	15	41	1	404	-1	538	64	34	7	84	14	65	8	64	14	54	62	29	13	43	50	27	1	145	2	122	31	38	494	10
	acero	4	86	0	0	4	205	21	29	0	665	4	95	0	.	-1	364	4	75	-3	104	2	205	11	56	-2	210	0	997	28	27	1	86	7	52	7	46	5	49	5	89	2	94	17	39	4	62	2	82	25	36	147	15
	frassino	6	51	0	.	-4	191	3	144	3	41	3	137	0	.	-6	69	7	70	-15	76	4	120	1	54	-1	557	-1	100	17	75	0	336	-5	100	1	437	-6	94	14	84	3	50	18	73	0	328	2	96	4	93	46	65
	quercia	2	60	0	.	0	.	7	55	0	61	4	61	0	.	0	.	2	100	1	115	4	84	0	359	0	.	0	.	0	100	1	203	-1	112	0	100	1	52	-2	456	-1	213	8	56	0	0	0	.	6	49	33	34
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-7	350	0	.	0	100	0	100	0	.	0	.	-2	958
	altre latifoglie	4	52	0	100	0	513	7	77	-2	174	9	53	0	.	-3	128	2	513	2	39	6	49	-1	120	3	63	0	532	0	2216	1	60	2	122	6	48	0	100	46	39	-4	103	3	112	0	6550	1	87	4	66	86	28
	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
	totale	59	43	51	37	50	68	438	13	24	74	136	23	0	.	-3	528	189	18	56	37	200	24	134	20	18	69	12	103	223	22	19	76	23	68	91	25	27	57	139	27	51	36	276	16	27	46	23	49	132	23	2397	6
molto buona	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	83	29	0	.	0	71	198	16	10	53	32	47	0	75	4	63	0	.	16	77	52	32	11	76	11	100	17	73	40	31	-3	676	31	41	-1	275	67	27	0	.	0	.	47	30	0	.	2	93	112	26	731	9
	abete bianco	27	45	0	.	8	71	153	19	6	50	15	50	1	100	-2	111	0	.	30	43	90	25	14	40	0	.	10	73	50	40	5	71	32	36	3	103	38	43	0	.	0	.	38	49	0	.	2	100	18	62	540	10
	pino	0	848	0	.	0	.	-1	310	1	85	1	183	-2	100	0	.	0	.	7	90	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	5	117	0	1989	0	.	3	71	0	.	0	.	-3	103	0	.	0	.	6	60	18	63
	larice	8	88	0	.	0	.	4	79	0	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	100	1	71	0	100	0	.	0	100	2	57	0	.	0	100	1	100	3	100	0	.	0	.	13	50	0	.	1	100	3	44	37	28
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	6	60	0	.	0	100	9	60	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	2	100	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	3	100	0	100	0	86	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	3	62	41	30
	faggio	72	17	0	.	1	82	118	21	11	77	27	51	0	.	4	109	0	.	12	60	35	47	10	69	4	100	-1	121	29	47	25	35	38	26	4	73	34	24	4	86	-4	.	44	34	-4	100	6	72	75	18	541	8
	acero	17	28	0	.	1	100	30	27	2	171	2	57	0	.	0	73	0	.	6	107	5	39	8	60	-1	100	0	100	15	107	1	60	16	54	0	76	5	179	0	.	0	.	8	54	0	100	0	119	22	32	138	19
	frassino	8	57	0	.	0	.	17	44	-3	125	16	92	1	100	4	87	0	.	1	681	1	373	1	71	0	100	5	94	-5	251	5	66	6	59	1	254	16	35	1	75	0	.	15	37	1	78	4	71	17	36	110	23
	quercia	14	64	0	.	0	.	5	49	0	100	4	55	11	77	0	.	0	.	-4	75	1	71	0	100	0	.	0	.	3	69	2	87	-1	751	0	.	12	68	1	89	0	.	8	54	0	100	0	.	4	43	61	28
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	-1	101
	altre latifoglie	18	34	0	.	2	100	24	30	6	48	-7	226	1	79	0	100	0	.	0	939	4	84	-1	82	0	.	1	59	4	107	1	72	12	60	0	100	14	68	3	92	0	.	7	148	0	627	0	100	17	35	104	26
	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
	totale	252	15	0	.	12	62	556	11	39	40	91	40	12	61	9	74	0	.	68	36	191	20	44	33	14	82	33	49	145	26	41	62	137	21	8	88	194	17	8	65	-4	.	182	19	-3	196	16	58	277	14	2319	5
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	120	23	39	42	32	64	454	13	17	40	149	18	0	75	29	62	516	14	17	84	108	24	69	25	27	49	60	35	183	18	0	170234	39	36	56	36	76	26	65	45	58	40	210	17	162	25	21	41	145	23	2652	5
	abete bianco	37	38	17	43	29	50	382	12	14	38	51	44	1	100	3	157	25	53	87	25	197	20	127	19	6	69	29	37	77	35	6	62	37	38	54	29	43	41	20	40	-5	161	200	16	37	31	11	45	47	29	1536	6
	pino	-2	179	0	.	0	100	4	213	8	53	3	93	-2	100	0	.	31	42	8	88	5	71	4	69	0	100	4	90	2	71	7	108	-2	150	2	96	4	87	-2	201	3	80	-3	104	-3	301	0	.	6	62	78	31
	larice	2	387	0	.	0	.	5	57	0	94	3	62	0	.	-1	100	93	26	0	100	1	58	0	100	0	.	0	100	3	59	1	86	0	100	1	100	4	86	63	27	0	0	20	42	82	25	2	100	6	39	283	13
	cembro	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	26	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	8	69	0	.	0	.	37	33
	altre conifere	10	52	0	.	1	71	19	39	7	100	0	.	0	.	0	100	-1	119	2	90	9	64	0	100	0	.	0	100	7	70	4	100	4	69	0	100	0	86	2	92	0	100	9	61	0	93	0	.	4	53	78	20
	faggio	82	26	11	58	4	149	297	12	23	68	64	29	0	.	5	203	26	36	42	28	77	27	32	31	8	93	-3	243	112	24	29	38	55	28	23	38	49	23	107	22	16	54	114	19	-5	174	8	62	111	17	1287	6
	acero	20	30	1	99	4	166	56	23	2	203	11	43	0	.	7	93	14	44	4	177	7	80	22	37	-1	439	-1	219	46	39	3	53	24	39	10	37	10	90	8	62	3	82	41	27	13	38	1	105	47	24	351	10
	frassino	14	39	0	.	-4	191	16	54	0	2798	29	60	1	100	1	516	5	134	-15	80	5	115	3	39	4	141	5	92	11	156	4	86	1	509	2	260	10	75	18	65	7	56	32	45	6	66	6	57	22	32	182	22
	quercia	16	54	0	.	0	.	15	38	0	194	8	41	11	77	0	.	2	78	-3	97	5	81	0	139	0	100	0	.	4	67	3	89	0	2451	0	100	13	64	-1	1416	0	10741	17	37	5	48	0	.	10	34	104	20
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-5	536	0	.	0	106	1	64	0	.	0	.	4	630
	altre latifoglie	22	30	0	100	2	109	32	30	4	94	4	457	1	79	-4	104	14	145	1	315	10	45	-2	110	1	334	2	66	3	196	2	50	10	74	7	46	14	68	42	48	-3	142	9	133	9	91	1	75	22	31	201	21
	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
	totale	322	14	67	32	67	53	1283	8	74	33	322	16	12	61	40	68	759	11	143	24	425	15	255	14	46	41	97	29	448	15	57	51	169	20	154	19	224	16	317	17	79	33	649	10	315	17	50	33	421	11	6794	3

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. 1398997. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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