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incremento (incremento lordo) #11
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.

alte/basse quote #2635
Stazioni di alta e bassa quota, classificate in base alle fasce vegetazionali secondo il sistema delle linee guida «Continuità nel bosco di protezione e controllo dell'efficacia» (NaiS; Frehner et al. 2005). Il limite tra alte e basse quote sul versante nord delle alpi si colloca tra le fasce «montana superiore» e «montana inferiore», a Sud delle Alpi tra le fasce «altimontana» e «montana inferiore/superiore». Le indicazioni si basano sulle fasce vegetazionali determinate da esperti (aree di saggio in bosco e accessibili dell'IFN4 sul reticolo di 1,4 km; Arge Frehner et al. 2020) e d'altro canto sulle fasce vegetazionali modellizzate per il periodo 1981-2010 (restanti aree di saggio; Zischg et al. 2021).

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

circondario forestale (2024) #2777
Suddivisione regionale con i circondari forestali come unità. Questa variabile è stata implementata nell'anno 2024 e si basa sull'inchiesta presso i servizi forestali cantonali effettuata negli anni 2022/2023.

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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IFN3–IFN4
incremento (incremento lordo)
alte/basse quote · specie arborea principale
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: 1000 m³/anno
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
variazione 2004/06–2009/17
		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
alte/basse quote	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	±%	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	±%	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	±%	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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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	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	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
basse quote	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	21	36	28	58	37	50	47	32	4	.	24	72	17	77	76	27	225	16	35	35	0	100	5	87	-3	155	0	.	17	66	36	36	7	73	25	67	0	0	16	49	5	90	12	64	0	.	5	129	0	.	45	30	21	49	114	27	38	38	12	68	0	100	13	51	10	46	6	65	18	97	0	.	9	68	16	74	14	98	10	51	9	59	27	49	64	36	22	37	16	55	17	75	5	49	9	90	0	.	1	171	39	34	48	36	61	34	2	.	7	193	0	100	0	.	1	152	1	100	4	100	0	100	6	82	2	78	1	.	1	82	0	517	-4	258	0	.	35	50	10	82	9	80	12	48	5	65	13	72	13	71	3	50	15	68	8	106	21	49	3	82	0	1684	0	152	4	81	3	60	8	51	20	64	15	44	33	41	46	38	30	47	20	44	21	38	0	.	1698	6
	abete bianco	8	44	0	1057	4	68	41	31	-3	.	7	137	3	208	100	26	189	18	43	33	0	104	5	67	1	412	0	.	2	76	0	1982	15	79	6	73	0	.	8	62	3	100	3	58	0	.	8	68	0	.	64	27	55	35	114	22	26	38	-1	446	-1	100	10	43	16	50	10	75	1	71	0	.	13	64	19	39	0	.	7	64	9	88	9	73	6	73	17	51	6	65	7	62	7	74	0	100	0	.	3	57	5	120	26	53	22	58	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	-1	100	10	70	1	259	11	69	5	87	0	.	2	100	11	47	1	100	-1	.	0	686	6	78	9	47	12	64	11	51	0	.	5	68	9	58	8	57	4	72	16	57	3	71	8	71	0	100	0	100	1	54	5	63	6	53	8	67	39	43	11	54	2	80	3	100	6	95	0	.	1157	7
	pino	1	68	3	48	0	5113	1	100	0	.	0	.	5	83	-1	141	16	38	3	253	0	100	-7	112	0	303	0	.	0	100	2	112	0	.	2	141	2	95	0	.	0	79	-3	91	0	.	0	.	0	.	2	110	0	100	2	68	0	.	-1	100	1	100	0	.	0	0	1	100	0	.	0	.	0	.	-1	100	0	.	0	.	0	.	0	100	10	64	0	358	4	73	-1	109	0	1134	0	.	0	.	0	.	0	6991	4	81	2	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	0	0	.	0	.	0	.	2	94	0	100	0	.	0	100	0	.	0	94	0	.	1	85	0	.	0	.	8	100	0	.	9	72	2	59	-5	80	0	.	-4	100	1	66	3	71	3	47	2	110	3	85	0	59	0	.	78	27
	larice	-1	117	2	80	0	71	3	140	0	.	0	.	3	137	0	100	3	86	0	.	0	.	0	.	-2	106	0	.	0	.	2	100	0	.	1	72	0	.	0	100	1	81	0	134	0	.	1	100	0	100	0	100	0	100	1	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	100	1	100	0	480	0	100	0	100	1	60	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	100	1	100	1	100	0	.	0	.	4	100	0	.	1	100	0	.	0	8845	7	52	7	93	3	93	0	.	0	.	0	.	2	94	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	100	0	0	0	.	0	100	0	.	1	71	0	.	0	100	0	.	4	100	3	63	0	100	0	399	0	100	0	100	1	100	0	100	0	.	1	75	0	100	1	358	0	.	59	23
	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	2	93	0	.	1	100	4	68	0	.	0	76	0	.	0	.	14	48	0	100	0	.	0	.	0	.	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-2	103	2	100	6	85	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	9	96	0	100	0	100	0	95	0	.	0	100	0	100	-3	100	1	59	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	3	82	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	74	3	76	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	70	28
	faggio	34	42	21	43	22	38	58	29	0	.	5	109	11	263	70	22	156	16	52	29	3	137	12	89	16	49	0	.	7	52	20	51	26	53	39	45	0	.	8	47	5	52	-7	99	0	.	26	51	0	.	101	24	53	32	44	50	11	57	15	86	1	100	9	63	7	50	7	42	3	107	0	.	20	74	9	130	-5	248	18	35	17	57	18	54	40	45	16	65	20	33	28	49	18	41	6	81	0	.	16	56	23	44	15	41	33	36	0	.	-6	86	0	.	28	56	35	48	17	53	-11	168	1	2447	25	53	17	68	0	.	7	72	12	58	3	187	5	.	12	57	8	68	11	79	0	610	4	52	1	100	12	55	22	51	19	65	13	75	3	71	2	80	7	58	0	.	0	.	20	55	4	116	14	51	10	57	24	45	23	34	21	45	13	53	18	41	0	.	1542	6
	acero	10	48	1	697	13	54	2	59	0	.	7	67	-1	452	8	92	3	257	8	45	5	53	-2	132	6	57	0	.	1	100	1	197	7	86	2	60	0	.	1	212	5	79	1	641	0	.	1	76	0	.	3	105	6	44	1	60	0	1219	3	196	2	73	-1	104	0	75	0	73	-1	123	0	.	3	80	-5	64	-10	145	2	66	7	73	9	51	4	51	4	48	2	137	-1	286	-1	156	7	51	0	.	0	80	4	52	11	76	-1	346	0	.	2	100	2	100	0	100	1	89	3	76	1	65	-3	100	0	100	1	100	0	.	0	.	1	118	-1	561	0	.	1	75	0	.	1	324	0	.	0	64	-1	100	1	89	2	155	1	108	0	100	1	100	0	.	-2	119	0	.	0	.	1	969	3	55	0	3909	-4	183	6	81	2	191	11	51	2	70	16	62	0	.	175	19
	frassino	13	45	11	64	12	62	12	87	0	.	6	61	2	219	6	99	17	30	3	69	8	78	3	73	4	69	0	.	13	77	6	111	1	1103	9	110	-2	100	-7	66	2	87	0	1308	0	.	3	59	0	.	27	32	17	46	9	52	5	70	5	79	0	100	0	100	0	76	0	.	9	96	0	.	0	100	0	5424	7	59	2	63	-6	219	7	62	8	43	5	46	1	76	8	144	4	54	5	174	0	.	3	75	18	75	11	48	-3	231	0	.	1	100	0	.	1	83	1	54	7	109	4	52	15	83	4	53	0	100	1	.	0	.	4	170	-5	124	0	.	3	148	7	89	2	108	1	100	0	100	0	100	8	97	1	224	12	60	-1	323	1	618	0	.	5	83	1	93	0	100	7	82	4	69	10	90	-4	127	6	39	9	42	6	66	-2	217	4	60	0	.	380	13
	quercia	13	68	0	651	0	0	7	69	0	.	0	.	1	113	3	123	10	41	0	.	1	73	0	100	4	61	0	.	1	82	-1	100	2	80	-1	248	3	133	0	.	0	.	1	100	0	.	0	100	2	100	8	67	1	83	5	66	2	100	-2	83	0	.	0	100	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	2	100	-1	118	0	.	1	67	0	100	4	119	0	.	0	118	1	73	6	65	0	100	0	.	0	.	3	56	8	115	7	54	0	.	0	.	0	.	2	97	4	69	13	42	3	71	1	470	4	59	0	294	0	.	0	100	-1	110	2	100	0	.	-3	104	0	.	0	87	5	71	3	87	0	.	11	55	0	100	0	105	2	303	1	100	-2	100	0	100	0	709	0	656	3	62	0	.	3	95	1	62	-2	100	4	66	5	78	0	624	5	54	0	.	160	16
	castagno	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	51	0	223	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	72	6	193	8	69	8	58	19	90	21	48	15	48	32	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	3	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	113	29
	altre latifoglie	11	55	7	43	5	66	4	49	0	.	2	58	7	71	5	87	39	55	2	169	4	59	-2	126	1	52	0	.	0	100	25	75	3	84	9	64	0	100	3	57	10	61	-2	87	0	.	12	53	2	100	7	45	4	42	3	60	2	78	0	100	0	100	1	100	1	172	0	100	0	72	0	.	0	78	1	98	1	98	3	45	2	347	1	60	3	45	1	86	1	61	3	60	2	55	3	59	0	.	0	0	17	71	5	56	4	140	0	.	12	74	-1	131	10	42	12	91	20	52	18	55	-1	488	2	223	0	155	0	.	0	100	4	78	5	87	0	.	1	80	9	91	4	71	1	77	1	77	1	100	8	91	1	64	3	91	3	102	2	96	0	100	1	100	1	87	2	58	8	62	0	213	3	85	4	100	2	54	1	58	0	193	-1	145	2	58	0	.	335	13
	non determinabile	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	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	110	22	71	30	95	29	178	18	2	.	51	53	48	69	269	17	673	11	144	21	21	44	13	135	28	42	10	.	41	53	91	32	60	42	93	35	4	118	29	46	31	40	6	232	0	.	63	29	4	71	256	16	161	22	299	19	86	28	31	58	3	89	32	40	35	40	23	46	30	66	0	.	46	46	50	49	8	278	41	31	39	66	70	32	140	25	65	31	47	33	62	39	40	35	30	52	0	.	24	51	110	32	128	29	125	26	2	.	39	53	6	175	50	36	61	36	79	32	58	49	35	72	87	38	24	57	2	.	12	78	33	35	2	685	3	.	49	52	54	45	39	38	31	43	24	43	14	71	58	40	38	40	66	36	28	60	45	42	14	68	23	49	14	55	9	55	41	39	24	43	51	43	34	47	114	27	99	24	79	29	39	37	73	30	0	.	5766	3
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	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	15	49	33	46	33	46	66	33	1	.	30	42	0	.	0	.	0	.	0	.	4	120	5	67	36	53	6	247	0	.	3	58	9	51	7	65	12	79	18	46	2	100	28	35	7	72	9	52	19	85	15	62	31	45	1	72	4	77	30	45	8	78	-2	218	4	120	0	.	2	110	12	54	4	98	7	62	0	.	2	59	3	94	0	.	0	.	7	61	24	36	13	54	0	.	0	.	0	.	0	100	4	56	3	100	0	.	0	.	0	.	0	100	-3	100	0	.	11	40	0	.	14	56	8	83	5	210	14	67	1	87	0	.	15	51	0	.	1	78	8	43	8	72	1	526	3	64	8	.	0	.	1	.	0	.	5	98	19	73	24	50	9	56	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	689	9
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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	21	36	28	58	37	50	47	32	36	49	65	38	318	15	164	17	226	16	102	22	0	100	5	87	-3	155	0	.	41	47	84	31	57	29	64	38	0	0	87	26	171	23	65	36	149	23	163	22	105	29	54	31	42	32	118	27	86	23	28	52	28	47	15	51	19	35	39	32	39	53	39	32	38	35	16	74	31	58	58	29	43	36	50	35	64	36	23	36	26	42	17	75	5	49	57	33	40	42	22	40	39	34	48	36	61	34	24	72	44	41	53	44	0	.	1	152	1	100	6	79	4	68	11	70	21	58	19	57	32	51	3	400	10	113	28	52	46	42	10	82	36	37	12	48	6	54	45	30	28	41	14	47	40	36	9	92	21	49	3	81	0	1684	112	27	82	29	114	28	13	41	31	54	15	44	47	36	46	38	30	47	20	44	21	38	0	.	4249	4
	abete bianco	8	44	0	1057	4	68	41	31	13	59	40	45	36	46	167	21	189	18	73	26	0	104	5	67	1	412	0	.	6	82	5	78	51	44	11	108	0	.	11	48	12	45	10	50	12	79	25	38	2	100	92	21	63	32	123	21	46	41	14	67	30	46	11	40	20	43	39	39	9	68	-1	218	17	56	19	39	2	110	19	41	12	69	16	49	6	73	19	45	9	54	7	62	7	74	8	58	24	36	17	46	5	120	26	53	22	58	0	100	5	49	3	100	0	.	0	.	-1	100	10	71	-2	232	11	69	16	38	0	.	16	51	20	43	5	179	12	78	1	566	6	78	24	37	12	64	12	47	8	43	13	52	10	68	11	44	10	67	16	57	4	58	8	71	6	92	19	72	26	48	14	42	6	53	8	67	40	41	11	54	2	80	3	100	6	95	0	.	1857	5
	pino	1	68	3	48	0	5113	1	100	0	.	1	100	6	73	-1	141	16	38	3	215	0	100	-7	112	0	303	0	.	0	100	2	112	0	.	2	141	2	95	0	.	-1	328	1	536	0	100	-6	114	7	176	2	144	0	100	2	68	0	.	-1	100	1	100	0	.	0	0	1	100	0	.	6	100	0	100	-1	100	0	.	0	.	0	.	0	100	10	64	0	358	4	73	-1	109	0	1134	-3	100	0	100	0	.	0	6991	4	81	2	86	0	0	6	97	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	2	63	0	0	0	.	0	.	0	.	2	94	0	100	0	.	0	100	0	.	0	94	0	.	1	85	0	.	0	.	8	100	0	.	28	43	3	201	13	96	0	.	-4	100	1	66	3	71	3	47	2	110	3	85	0	59	0	.	127	25
	larice	-1	117	2	80	0	71	3	140	0	.	0	.	4	107	0	100	3	86	0	.	0	.	0	.	-2	106	0	.	0	.	2	100	0	.	1	72	0	.	2	91	-2	272	4	122	7	86	6	169	57	31	0	100	0	100	1	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	100	1	100	1	198	0	100	0	100	1	60	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	100	1	100	1	100	0	.	11	62	1	1520	0	760	2	234	0	.	0	8845	20	40	9	87	11	78	0	.	0	.	0	100	5	89	0	.	2	100	0	.	5	100	0	.	0	100	0	0	0	.	0	100	0	.	1	71	0	.	0	100	0	.	4	100	118	21	16	63	24	37	0	100	0	100	1	100	0	100	0	.	1	75	0	100	1	358	0	.	298	13
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	8	73	19	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	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	.	4	93	6	65	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	30
	altre conifere	2	93	0	.	1	100	4	68	0	.	0	76	0	100	0	.	14	48	0	71	0	.	0	.	0	.	10	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	0	.	0	.	0	100	1	45	-2	103	2	100	6	85	0	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	9	96	-3	111	0	100	0	95	0	.	0	100	0	100	-3	100	1	59	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	7	100	3	82	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	130	0	0	0	0	0	.	0	.	1	74	3	76	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	71	29
	faggio	34	42	21	43	22	38	58	29	7	87	11	65	10	300	88	21	154	16	92	22	3	137	12	89	18	45	0	.	8	49	22	46	28	56	43	45	0	.	16	43	12	53	2	330	-2	93	20	62	0	.	105	24	55	31	44	50	15	55	18	74	6	52	9	60	8	46	15	42	7	61	1	59	40	44	9	130	-3	427	27	32	31	47	29	43	40	45	14	74	28	29	28	49	18	41	14	47	-3	120	21	51	23	44	15	41	33	36	0	.	-6	86	0	.	30	52	35	48	17	53	-11	178	2	1115	26	53	17	68	0	.	8	64	13	59	7	91	15	65	14	56	8	68	16	57	0	610	7	52	3	91	16	47	28	44	20	61	14	69	3	71	-1	286	7	58	0	.	2	93	38	47	9	76	15	51	10	57	28	41	23	34	21	45	13	53	18	41	0	.	1858	5
	acero	10	48	1	697	13	54	2	59	0	119	6	75	13	61	7	125	4	231	9	68	5	53	-2	132	7	52	0	.	2	74	2	95	16	44	2	56	0	.	5	93	7	61	1	565	2	115	4	71	0	.	5	74	11	43	2	46	3	130	3	161	6	73	0	2550	-1	219	1	47	1	225	0	165	11	81	-5	64	-10	149	5	123	11	58	11	47	4	51	3	61	5	70	-1	286	-1	156	7	48	2	65	2	77	4	52	11	76	-1	346	0	100	2	100	1	100	0	100	1	89	3	76	1	65	-3	100	0	100	5	56	-1	100	0	.	4	82	1	222	-4	76	2	55	0	.	1	224	0	.	0	64	-1	101	2	55	2	193	2	95	0	79	1	100	0	.	-2	119	0	100	3	79	4	143	3	55	0	3909	-4	183	6	76	2	191	11	51	2	70	16	62	0	.	275	15
	frassino	13	45	11	64	12	62	12	87	0	.	10	54	3	131	7	86	17	30	6	48	8	78	3	73	5	60	0	.	13	77	6	111	4	159	11	107	-2	100	-5	97	2	87	0	1308	-2	295	4	47	0	.	27	31	18	45	9	52	7	61	6	72	1	136	0	100	0	76	0	100	12	80	0	0	3	62	0	5424	7	59	3	52	-6	219	8	53	8	43	5	44	2	65	8	144	4	54	6	129	0	100	4	65	18	75	11	48	-3	231	0	100	1	100	0	.	1	83	1	54	7	109	4	52	14	83	5	53	4	53	2	60	0	.	15	86	-4	151	2	86	3	148	7	89	2	108	1	100	0	100	0	100	7	97	1	224	12	60	-1	323	1	618	0	.	5	83	-6	161	1	62	6	81	4	69	10	90	-4	127	6	38	9	42	6	66	-2	217	4	60	0	.	429	12
	quercia	13	68	0	651	0	0	7	69	0	.	0	.	1	113	3	123	10	41	0	.	1	73	0	100	4	61	0	.	1	82	-1	100	2	80	-1	248	3	133	0	.	0	.	1	100	0	.	0	100	2	100	7	67	1	83	5	66	2	100	-2	83	0	.	0	100	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	2	100	-1	118	0	.	1	67	0	100	4	119	0	.	0	118	1	73	6	65	0	100	0	.	0	.	3	56	8	115	7	54	0	.	0	.	0	.	2	97	4	69	13	42	3	71	1	470	4	59	0	294	0	.	0	100	-1	110	2	100	0	.	-3	104	0	.	0	87	5	71	3	87	0	.	11	55	1	100	0	105	2	303	1	100	-2	100	0	100	0	709	0	7166	3	62	0	.	3	95	1	62	-2	100	4	66	5	78	0	624	5	54	0	.	165	16
	castagno	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	51	0	223	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	17	69	6	166	7	69	8	58	19	90	22	48	14	48	33	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	3	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	28
	altre latifoglie	11	55	7	43	5	66	4	49	0	82	2	58	18	36	6	81	39	55	1	183	4	59	-2	126	1	52	0	.	1	69	25	75	4	72	11	62	0	100	4	42	11	52	-1	133	19	46	14	49	18	49	8	39	5	41	3	59	3	78	0	100	1	61	1	100	1	188	1	69	4	89	0	70	-2	105	1	98	2	70	7	58	2	347	-1	258	3	45	1	73	1	61	3	60	2	55	4	51	0	73	-3	72	17	71	5	56	4	140	3	55	11	73	-1	167	10	41	12	91	20	52	18	55	-1	488	2	221	3	75	3	100	0	60	4	73	5	77	1	61	2	64	9	91	4	68	1	77	1	77	2	73	8	91	1	53	4	91	3	113	2	96	0	100	1	100	14	43	9	30	12	45	0	213	3	85	4	100	2	54	1	58	0	193	-1	145	2	58	0	.	437	11
	non determinabile	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	110	22	71	30	95	29	178	18	57	40	134	28	405	15	440	13	672	11	286	15	21	44	13	135	31	39	10	.	72	39	147	25	162	25	144	29	4	118	118	24	211	20	82	33	185	20	245	19	211	19	299	14	198	20	314	18	163	21	67	38	72	29	37	37	48	33	96	25	71	38	46	33	108	27	50	49	27	92	120	23	94	36	115	23	140	25	66	31	72	27	62	39	40	35	92	27	64	35	63	30	110	32	128	29	125	26	39	49	82	34	63	41	52	35	61	36	79	32	74	41	38	66	101	35	66	32	23	51	59	37	64	37	28	63	57	36	64	44	54	45	87	25	31	43	30	38	58	28	85	30	56	34	98	27	37	52	45	42	13	79	23	49	276	17	141	23	244	19	43	33	63	39	34	47	134	25	99	24	79	29	39	37	73	30	0	.	9919	2

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. 2286991. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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