Scelta degli argomenti

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

1. Qual è il significato dei numeri?

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

Esempio 1: Valore stimato ed errore standard

IFN5

volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

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

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2. Qual è lo scopo dell'errore standard?

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

La sicurezza statistica è del

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

Esempio 2: Calcolo degli intervalli di confidenza

IFN5
volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

			1^o passo	2^o passo

proprietà (2 classi)	volume di legno morto Giura IFN5
	valore stimato	errore standard		intervallo di confidenza
		relativo	assoluto	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
pubblica	30	10	3	27-33	24-36
privata	27	17	5	22-32	17-37
totale	29	9	3	26-32calcolato con l'errore standard semplice, ossia 29 ± 3	23-35calcolata con il l'errore standard doppio, ossia 29 ± 2 × 3

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

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

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

Dati: vedi esempio 2

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

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

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3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

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

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

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

Caso 2

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

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

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

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

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

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

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

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

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

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

È lecito attendersi errori standard elevati se

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

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

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

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5. Due tipi di variazione?

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

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

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

I risultati sono

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

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

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

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

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

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

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

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

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

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

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

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

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

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9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

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

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

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IFN5
provvigione (legno del fusto)
proprietà (2 classi) · specie arborea principale
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		circondario forestale (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		laghi		Svizzera
proprietà (2 classi)	specie arborea principale	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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pubblica	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	216	44	464	39	866	42	669	47	1279	42	918	41	2789	25	2237	24	1613	25	2006	20	45	81	292	58	306	62	0	.	740	48	1226	35	1480	34	1488	40	1	100	3119	25	5266	19	3003	21	5060	19	9342	12	5785	15	1642	29	511	52	797	38	963	36	139	60	755	43	363	58	347	46	587	51	813	56	1429	32	1826	29	288	51	1099	38	1861	32	1236	43	1165	44	1082	34	831	46	294	44	271	54	290	60	1714	30	1527	30	948	38	166	73	295	58	348	58	1088	39	3303	38	1408	32	54	100	45	100	0	.	417	54	94	65	612	37	633	47	763	45	1412	35	973	53	1317	36	259	59	693	44	29	100	951	37	138	68	253	51	1441	26	665	41	769	40	586	46	128	80	212	52	32	75	242	98	3821	20	3576	21	5565	17	674	43	357	47	426	42	310	52	557	54	10	100	427	52	348	50	0	.	108390	3
	abete bianco	249	72	38	100	144	60	862	37	297	65	996	44	795	42	1773	28	1428	24	2255	22	29	71	112	70	221	77	0	.	162	72	296	71	625	44	547	48	0	.	499	48	318	43	419	43	291	61	886	40	0	0	2652	25	333	42	544	51	242	58	361	69	622	54	527	37	545	45	769	43	147	76	193	63	567	39	711	46	44	76	366	54	191	55	406	43	184	59	435	36	280	62	96	59	202	54	879	46	446	38	501	42	287	100	128	76	176	100	18	100	208	52	167	100	0	.	0	.	0	.	407	53	276	60	251	70	464	48	0	.	239	65	289	42	544	56	321	52	125	60	0	.	1018	35	200	84	325	50	374	53	471	48	586	33	299	55	259	69	498	53	140	71	0	.	161	94	334	53	542	39	171	55	66	100	0	.	131	92	28	58	78	100	19	100	32	99	0	.	35116	5
	pino	0	.	21	71	21	100	74	100	0	.	0	.	319	76	50	100	309	43	401	55	8	100	53	83	145	54	0	.	21	100	43	74	0	.	163	98	67	100	0	.	245	45	480	38	0	.	584	42	1135	28	383	37	18	100	152	72	0	.	50	100	29	100	0	.	0	.	44	100	0	.	176	100	42	100	41	100	0	.	58	60	0	.	0	.	302	41	64	81	97	53	4	71	119	51	69	83	8	100	0	.	12	100	100	89	165	79	0	.	46	74	89	79	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	178	71	0	0	0	.	0	.	0	.	14	100	9	100	0	.	20	100	0	.	13	100	0	.	29	100	0	.	0	.	69	100	0	.	484	37	339	34	594	35	0	.	25	100	119	59	49	100	70	61	76	66	32	100	0	.	0	.	8345	9
	larice	3	252	33	83	106	71	95	81	0	.	0	.	57	72	0	.	90	71	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	57	100	0	.	6	100	0	.	50	100	293	41	429	42	238	55	2053	18	5143	14	22	100	0	.	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	0	.	223	59	45	100	0	.	23	73	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	57	100	14	100	0	.	0	.	486	46	545	34	332	39	430	41	0	.	81	79	1655	23	501	37	594	56	0	.	0	.	0	.	237	46	0	.	20	100	0	.	66	100	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	57	73	0	.	21	100	0	.	0	.	3299	16	1628	23	1009	25	40	100	0	.	9	100	18	100	0	.	23	71	26	100	101	58	0	.	20367	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	69	0	.	9	100	257	47	1463	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	579	33	198	45	95	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2643	14
	altre conifere	42	75	0	.	71	100	85	72	0	.	0	.	0	.	0	.	220	71	2	100	0	.	0	.	0	.	252	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	1	100	0	.	0	.	8	75	25	43	7	100	74	100	274	87	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	1	100	8	100	0	.	0	.	1	100	5	100	0	.	0	.	11	100	6	100	40	77	0	.	5	100	0	.	4	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	10	100	0	.	0	.	56	100	27	62	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	6	100	0	.	3	64	0	.	0	.	14	89	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1373	30
	faggio	783	27	703	34	688	34	763	28	52	51	136	65	723	35	982	29	2367	19	2966	17	309	47	633	32	728	37	0	.	261	69	215	55	643	36	220	72	0	.	777	34	288	44	403	33	25	61	615	40	0	.	2532	19	608	39	423	62	8	81	119	53	61	40	226	39	99	51	88	42	139	80	53	60	1088	35	487	56	186	59	634	38	720	39	415	52	1787	23	897	33	744	31	755	37	800	32	432	35	273	78	839	42	215	55	162	57	356	61	0	.	157	65	0	.	856	32	481	46	324	45	1020	29	1058	31	548	43	173	50	0	.	165	65	501	51	29	73	341	56	158	74	0	.	764	34	165	89	81	49	310	39	335	42	782	35	309	46	396	58	90	61	256	59	0	.	0	.	26	83	621	36	148	60	387	45	386	52	12	72	359	42	289	47	177	41	242	40	0	.	42369	4
	acero	233	32	158	39	53	82	14	155	0	.	96	57	217	39	242	45	310	27	483	26	96	56	90	67	178	52	0	.	60	74	17	74	149	42	26	100	3	100	206	30	92	50	56	70	37	68	119	43	0	.	336	32	91	45	20	91	84	46	76	71	80	47	83	64	158	79	26	59	73	55	35	78	135	80	61	66	62	72	263	46	79	84	255	51	97	55	164	46	168	42	65	43	156	46	123	47	53	52	38	58	96	56	65	53	14	87	36	96	101	72	11	100	5	63	0	.	32	72	22	42	90	72	28	83	57	69	17	79	1	100	68	50	75	52	105	58	37	66	2	100	132	48	10	100	31	63	25	60	66	42	63	64	96	52	38	71	10	100	0	.	60	75	0	.	17	92	245	41	86	52	164	51	14	131	66	55	69	58	243	55	53	72	166	64	0	.	8229	6
	frassino	258	45	185	67	32	83	64	98	0	.	108	100	32	100	80	56	247	50	43	58	137	82	18	60	100	66	0	.	124	87	192	87	315	58	84	60	0	.	48	53	17	100	10	61	72	59	46	43	0	.	327	37	2	100	45	71	7	100	47	78	17	94	4	100	3	100	0	.	329	83	0	.	109	81	112	70	116	67	85	55	30	80	34	88	153	52	103	54	56	58	73	58	8	100	153	59	42	86	73	100	82	54	7	100	93	74	18	100	211	100	49	96	15	82	8	100	35	127	130	61	1	100	27	79	26	64	52	70	0	.	62	69	31	87	48	75	0	.	12	71	24	74	0	.	9	77	12	100	32	90	21	71	141	71	2	100	18	100	0	.	0	.	53	71	2	100	201	52	78	75	374	55	41	78	54	52	76	54	173	65	38	70	99	77	0	.	6499	10
	quercia	191	70	0	.	0	.	158	74	0	.	0	.	6	100	68	73	262	32	0	.	78	100	0	.	107	57	0	.	9	100	0	.	52	79	30	71	78	72	0	.	0	.	64	100	0	.	36	100	0	.	154	48	8	100	78	79	0	.	34	100	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	89	2	100	17	71	0	.	140	50	13	100	11	100	31	86	130	62	0	.	0	.	0	.	25	93	69	77	152	79	0	.	5	100	0	.	28	66	0	.	113	77	71	76	81	55	73	82	0	0	0	.	0	.	14	72	23	100	0	.	11	100	2	100	44	82	54	96	82	56	0	.	201	68	0	.	5	100	68	73	0	.	41	100	0	.	14	100	24	53	79	52	12	100	17	100	14	100	26	100	98	85	157	45	95	62	81	76	0	.	3620	11
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	369	54	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	403	41	129	84	229	60	22	100	372	63	231	53	69	71	153	69	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2076	19
	altre latifoglie	118	44	133	37	140	44	80	81	0	.	12	75	35	51	98	45	437	32	93	34	88	57	40	71	35	52	0	.	0	0	158	74	39	60	132	62	13	71	72	59	90	46	173	59	395	37	540	36	341	63	265	43	35	59	36	93	17	71	0	.	13	75	7	100	-2	100	24	60	47	48	6	76	39	47	0	.	59	57	105	50	108	85	20	86	37	51	94	69	5	75	151	52	2	100	121	60	46	68	43	93	110	94	60	63	160	74	116	55	397	51	128	71	271	40	200	44	283	38	349	35	151	38	352	39	32	69	102	69	7	86	47	76	306	92	58	80	33	57	182	89	55	58	3	75	4	75	19	61	116	71	20	62	18	100	32	84	82	100	5	100	0	.	148	40	116	40	333	28	7	63	156	62	0	0	52	54	21	59	27	52	105	73	81	73	0	.	9287	8
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0
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privata	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	135	65	31	100	0	.	235	65	1516	43	1177	42	13091	11	3328	19	2986	22	752	35	0	.	0	.	125	78	0	.	35	100	1464	39	1253	34	776	44	3	100	234	58	2597	27	913	50	2336	30	1260	36	460	68	597	37	710	36	1129	31	2913	23	178	100	740	35	153	72	200	75	1021	39	907	41	193	.	725	55	913	39	669	63	741	44	706	53	1969	29	306	51	0	.	0	.	0	.	68	70	111	54	843	51	377	59	811	40	474	44	478	49	58	.	23	100	62	88	0	.	37	100	30	100	36	100	0	.	0	.	299	59	985	58	235	62	242	59	545	49	1192	33	225	83	108	73	271	52	0	.	0	.	553	43	189	100	12	100	146	85	37	97	88	100	0	.	182	89	692	42	757	32	948	35	365	71	397	55	268	68	1072	37	1301	35	74	106	13	100	230	59	0	.	64309	5
	abete bianco	0	0	2	100	0	.	103	68	312	50	556	63	1485	29	4787	17	3416	21	478	37	3	100	24	100	159	49	0	.	185	100	71	71	321	79	53	59	4	100	2	100	65	100	10	100	0	.	117	100	0	.	1237	33	1200	37	2658	22	1321	29	161	75	545	44	29	100	51	100	982	48	221	79	0	.	499	69	309	63	50	100	158	64	576	59	1115	30	0	.	78	100	0	.	44	71	179	48	0	.	245	73	78	69	250	49	207	43	329	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	85	58	26	100	73	102	190	68	11	100	810	53	76	95	75	100	36	71	0	.	0	.	6	100	1	100	34	100	159	88	0	.	0	.	0	.	200	68	1	100	207	87	396	59	227	65	74	73	265	53	896	34	394	36	16	100	0	.	54	72	0	.	29024	6
	pino	26	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	52	60	73	139	60	-1	100	38	100	13	100	40	72	0	.	0	.	2	100	0	.	102	80	0	0	0	.	20	100	96	82	52	100	55	72	64	81	0	0	0	.	76	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	100	28	100	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	78	17	100	37	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	46	100	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	374	53	96	49	30	74	0	.	0	.	117	71	43	61	122	56	77	71	55	100	56	100	0	.	2186	15
	larice	28	100	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	125	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	88	63	100	81	43	124	466	43	317	65	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	100	1	100	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	27	100	0	.	0	.	258	71	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	100	2168	37	1034	36	331	52	0	.	30	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	76	100	0	.	5321	18
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	72	136	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	193	44
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	74	36	93	0	.	302	55	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	1	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	344	98	12	72	-19	100	2	100	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	4	71	46	73	9	81	0	.	0	.	0	.	0	.	838	46
	faggio	440	58	115	66	0	.	1112	47	270	57	358	44	2136	32	2312	23	1919	22	607	39	0	.	252	90	603	40	0	.	31	76	534	49	424	52	1038	40	0	.	158	70	387	69	208	70	0	.	53	72	0	.	884	38	825	37	430	42	1347	30	163	61	110	60	68	71	119	71	253	52	347	50	0	.	224	63	306	49	746	53	567	44	243	43	1376	32	371	54	547	61	50	.	152	81	568	47	97	68	45	64	239	62	374	38	189	53	438	35	0	.	25	100	0	.	0	.	845	39	419	49	239	100	0	.	0	.	570	52	32	100	93	71	120	99	103	68	104	65	456	59	71	73	364	50	1	100	0	.	26	72	20	100	164	86	237	85	196	73	145	71	0	.	210	76	0	.	4	100	270	60	166	63	111	70	130	59	874	33	522	39	457	68	175	74	189	52	0	.	31372	6
	acero	133	63	24	100	0	.	20	64	25	75	170	57	664	24	222	35	88	49	228	47	45	95	27	73	49	47	0	.	0	.	65	61	185	50	64	68	0	.	225	60	70	62	95	93	51	100	0	.	3	100	172	39	107	46	31	60	216	41	24	73	134	51	0	.	0	.	18	73	81	63	0	.	99	73	113	72	191	64	138	54	164	54	476	32	3	100	4	100	6	.	35	76	133	72	60	72	56	77	49	97	218	74	-11	249	92	59	0	.	0	.	0	.	28	100	22	100	7	87	0	.	2	100	5	100	96	60	45	100	0	.	117	70	131	52	69	60	0	.	7	100	26	68	0	.	0	.	13	100	13	75	17	100	14	100	0	.	0	.	0	.	12	100	9	100	39	80	166	39	24	100	48	76	49	60	286	32	43	86	0	.	17	100	82	88	0	.	6449	8
	frassino	0	.	194	59	0	.	9	100	0	.	146	60	144	79	372	54	398	39	46	75	0	.	15	100	72	82	0	.	42	100	218	100	169	50	200	48	9	100	214	53	42	100	0	.	110	81	58	100	0	.	443	42	417	66	54	72	51	60	23	95	0	.	0	.	0	.	6	100	182	71	0	.	8	71	472	53	154	66	21	100	108	100	328	41	78	91	35	100	0	.	103	77	84	60	180	69	4	100	169	89	198	46	255	59	145	57	0	.	0	.	0	.	31	59	27	77	171	63	0	.	24	100	84	54	135	86	5	100	0	.	119	68	112	61	18	100	320	65	85	95	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	68	100	67	100	68	66	29	100	0	.	70	71	60	68	134	63	13	75	37	100	66	85	7	100	147	50	150	50	0	.	32	100	20	100	0	.	8074	10
	quercia	158	89	80	70	0	.	233	64	0	.	0	.	27	71	0	0	303	33	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	60	100	0	.	79	80	306	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	100	179	73	80	100	99	100	40	100	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	0	.	0	.	70	100	0	.	0	.	0	.	29	71	19	100	0	.	0	.	83	63	483	84	151	54	0	.	0	.	0	.	27	77	124	67	361	38	15	100	56	72	29	62	50	100	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	97	100	0	.	0	.	75	100	0	.	0	.	202	73	25	100	5	100	163	63	0	.	0	.	41	94	33	82	91	80	35	65	0	.	0	.	36	71	15	100	0	.	19	100	15	100	11	100	0	.	4179	15
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	100	100	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	.	12	100	166	100	161	76	397	37	818	35	237	89	189	73	1300	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	68	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3529	17
	altre latifoglie	153	73	42	96	0	.	19	75	0	.	63	82	499	30	116	34	146	44	17	76	9	100	13	86	22	100	0	.	23	87	73	65	42	61	45	70	1	100	84	70	54	75	12	78	26	71	81	47	174	74	128	52	97	55	27	65	90	51	0	.	17	67	0	.	0	.	0	.	44	91	0	.	5	100	3	100	12	80	41	73	28	100	137	37	2	100	0	.	0	.	73	100	16	87	34	57	17	73	55	93	144	67	79	58	28	58	0	.	51	100	0	.	54	72	360	45	957	31	169	89	176	60	212	63	34	68	41	100	30	78	6	100	6	100	36	62	7	100	13	100	92	97	175	100	0	.	4	100	0	.	27	92	100	100	15	100	40	100	0	.	13	100	205	45	305	52	68	51	0	.	16	89	161	64	22	91	0	.	15	78	26	85	32	94	0	.	6261	10
	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
	totale	1072	40	510	43	0	.	1732	36	2123	39	2483	33	18293	10	11196	13	9698	15	2127	28	94	71	350	84	1083	37	0	.	317	78	2486	33	2395	28	2391	28	323	71	916	41	3330	24	1434	39	2618	28	2194	28	1121	41	3643	23	3442	25	4504	21	5978	19	567	56	1545	33	250	71	370	68	2281	32	1790	32	193	.	1561	47	2489	34	1872	41	1646	34	1827	41	5456	21	937	42	699	59	56	.	408	74	1078	40	502	57	1211	43	968	46	2149	29	1723	35	1728	28	90	.	111	64	486	59	300	55	1812	27	2801	21	696	53	448	53	1630	29	1269	43	1174	52	513	59	793	45	908	42	2229	35	1181	54	374	68	789	42	252	76	0	.	603	43	436	62	348	69	727	51	479	52	302	71	0	.	796	54	3615	26	2806	24	2324	27	819	55	742	53	1037	44	3404	25	2539	28	658	52	332	70	752	42	0	.	161736	3
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	351	37	495	37	866	42	904	38	2795	30	2096	30	15880	10	5565	14	4598	17	2758	17	45	81	292	58	431	49	0	.	775	46	2690	26	2733	24	2264	30	4	75	3353	23	7863	15	3916	20	7396	16	10601	12	6245	14	2239	23	1222	30	1925	24	3876	20	317	62	1495	27	516	46	547	40	1608	31	1721	34	1623	30	2551	26	1201	32	1768	34	2602	26	1942	34	3134	24	1388	28	831	46	294	44	271	54	359	50	1825	28	2371	26	1324	32	977	36	769	35	826	38	1146	37	3326	38	1470	31	54	100	82	71	30	100	454	50	94	65	612	37	932	37	1748	38	1647	32	1215	44	1862	29	1451	29	918	39	137	62	1222	31	138	68	253	51	1994	22	855	38	782	40	732	40	166	65	300	47	32	75	425	68	4513	18	4332	18	6513	15	1039	37	754	37	694	37	1382	31	1858	29	84	94	439	50	578	38	0	.	172699	2
	abete bianco	249	72	40	96	144	60	965	34	609	41	1551	36	2280	24	6560	14	4844	17	2733	19	32	64	136	60	380	49	0	.	347	63	366	59	946	40	600	44	4	100	501	48	383	40	429	42	291	61	1003	38	0	0	3889	20	1532	31	3202	20	1564	26	522	53	1167	35	555	35	596	42	1751	33	368	56	193	63	1066	38	1019	37	94	64	524	42	768	47	1521	24	184	59	514	34	280	62	140	46	381	36	879	46	692	36	578	38	536	58	335	39	506	58	18	100	208	52	167	100	0	.	0	.	34	100	407	53	276	60	251	70	549	42	26	100	313	55	479	37	556	55	1130	40	202	52	75	100	1054	34	200	84	325	50	380	52	472	47	619	32	458	47	259	69	498	53	140	71	200	68	162	93	541	46	938	34	398	44	140	61	265	53	1027	32	422	34	94	85	19	100	86	58	0	.	64140	4
	pino	26	100	21	71	21	100	74	100	0	.	0	.	393	63	109	60	449	35	400	55	45	85	66	69	186	45	0	.	21	100	45	71	0	.	265	67	67	100	0	.	264	42	576	34	52	100	639	38	1199	27	383	37	18	100	229	58	0	.	50	100	29	100	0	.	0	.	44	100	4	100	176	100	42	100	41	100	0	.	58	60	0	.	53	100	330	39	100	63	97	53	4	71	119	51	69	83	8	100	0	.	85	68	117	77	202	66	0	.	46	74	89	79	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	40	100	224	60	0	0	0	.	0	.	0	.	30	71	9	100	0	.	20	100	0	.	23	71	0	.	29	100	0	.	0	.	69	100	0	.	858	31	436	29	624	33	0	.	25	100	236	46	92	60	192	42	153	49	86	73	56	100	0	.	10531	8
	larice	30	94	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	181	57	0	.	90	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	57	100	0	.	40	87	0	.	50	100	381	34	529	37	281	50	2520	17	5460	13	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	37	100	224	59	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	57	100	14	100	29	100	27	100	486	46	545	34	591	38	430	41	0	.	86	75	1655	23	501	37	594	56	0	.	0	.	0	.	237	46	0	.	20	100	0	.	66	100	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	57	73	0	.	21	100	0	.	68	100	5467	17	2662	20	1341	22	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	178	54	0	.	25688	6
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	69	0	.	9	100	262	46	1463	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	618	31	334	36	95	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2836	13
	altre conifere	42	75	0	.	71	100	85	72	0	.	14	74	36	93	0	.	522	44	3	71	0	.	0	.	0	.	252	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	8	93	0	.	0	.	8	75	25	43	11	74	75	99	275	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	1	100	8	100	344	98	12	72	-19	104	7	79	0	.	66	100	11	100	6	100	40	77	0	.	5	100	0	.	4	100	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	100	1	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	10	100	0	.	0	.	56	100	27	62	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	6	100	4	100	3	64	0	.	0	.	18	71	47	71	9	81	0	.	0	.	0	.	0	.	2211	25
	faggio	1223	27	818	30	688	34	1875	30	323	48	494	36	2859	25	3294	18	4287	14	3573	16	309	47	885	34	1331	27	0	.	292	63	749	39	1067	30	1258	35	0	.	935	31	675	44	611	32	25	61	668	37	0	.	3416	17	1433	27	852	37	1355	30	282	42	170	41	294	34	218	45	341	40	486	42	53	60	1313	31	793	39	932	44	1201	28	964	31	1791	27	2159	21	1444	31	794	30	907	34	1369	27	529	31	317	67	1078	35	589	31	351	39	793	34	0	.	182	58	0	.	856	32	1326	30	743	34	1259	30	1058	31	548	43	743	42	32	100	258	49	621	45	132	56	445	45	614	48	71	73	1128	28	166	88	81	49	335	37	355	40	946	32	546	45	592	45	234	50	256	59	210	76	0	.	30	74	890	31	314	43	498	38	515	42	886	33	881	28	746	45	352	42	432	32	0	.	73741	3
	acero	366	30	182	36	53	82	34	74	25	75	266	42	881	20	465	29	399	24	711	23	140	49	117	54	227	42	0	.	60	74	82	51	334	33	91	56	3	100	431	34	162	39	151	64	88	65	119	43	3	100	508	24	198	32	51	51	301	32	100	57	214	36	83	64	158	79	45	46	153	42	35	78	234	56	174	52	253	51	400	35	244	45	731	27	101	53	168	45	174	40	99	39	289	41	184	39	109	47	87	60	314	54	54	81	106	52	36	96	101	72	11	100	33	85	22	100	39	61	22	42	92	70	32	73	153	46	62	75	1	100	184	48	206	38	175	43	37	66	9	78	158	42	10	100	31	63	38	52	79	37	80	55	109	47	38	71	10	100	0	.	71	65	9	100	56	62	410	29	110	46	212	43	64	55	351	28	111	48	243	55	70	60	248	51	0	.	14678	5
	frassino	258	45	380	44	32	83	74	87	0	.	254	55	177	67	451	46	645	31	89	48	137	82	34	56	172	51	0	.	166	70	409	67	484	42	284	38	9	100	262	44	60	77	10	61	182	54	104	59	0	.	770	29	419	66	99	51	57	54	70	61	17	94	4	100	3	100	6	100	511	59	0	.	116	76	584	45	270	48	105	48	138	80	363	38	231	46	138	48	56	58	176	51	92	55	333	46	46	79	242	69	279	36	262	58	238	45	18	100	211	100	49	96	46	48	35	64	205	56	130	61	25	95	111	45	161	73	57	64	0	.	181	51	144	51	66	61	320	65	97	84	24	74	1	100	9	77	12	100	32	90	89	78	208	58	70	64	47	73	0	.	70	71	113	49	136	62	213	49	115	60	440	49	48	68	201	39	226	38	173	65	71	59	119	66	0	.	14573	7
	quercia	349	55	80	70	0	.	391	48	0	.	0	.	33	61	68	73	565	23	0	.	78	100	4	100	107	57	0	.	9	100	60	100	52	79	109	61	384	58	0	.	0	.	64	100	0	.	36	100	85	100	332	45	88	91	177	66	40	100	53	74	0	.	35	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	28	100	52	89	2	100	17	71	0	.	210	47	13	100	11	100	31	86	158	52	19	100	0	.	0	.	108	53	552	74	303	48	0	.	5	100	0	.	54	51	124	67	474	33	85	65	137	44	102	61	50	100	0	.	36	100	14	72	23	100	0	.	108	91	2	100	44	82	129	71	82	56	0	.	403	50	25	100	10	71	231	49	0	.	41	100	41	94	47	65	115	64	113	41	12	100	17	100	50	58	42	73	98	85	176	41	110	55	92	68	0	.	7799	10
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	468	48	42	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	415	40	294	67	390	47	419	35	1190	31	468	52	257	56	1453	29	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	134	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5605	12
	altre latifoglie	271	45	174	36	140	44	98	67	0	.	75	69	534	29	213	27	583	26	110	31	97	52	54	57	57	50	0	.	23	87	231	55	81	42	177	49	14	65	155	46	144	40	184	55	421	35	622	31	515	49	393	34	132	43	63	60	107	45	0	.	30	50	7	100	-2	100	24	60	91	51	6	76	45	43	3	100	71	49	145	41	136	70	157	34	39	48	94	69	5	75	224	48	18	77	155	48	63	54	99	66	254	55	140	43	189	64	116	55	448	47	128	71	325	36	560	33	1240	26	518	37	327	36	565	34	66	48	143	57	37	65	53	69	312	91	95	55	40	50	194	84	147	64	178	98	4	75	24	53	116	71	47	60	118	86	46	66	122	75	5	100	13	100	354	31	421	39	401	25	7	63	172	57	161	64	74	46	21	59	42	44	131	61	114	59	0	.	15548	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0
	totale	3166	20	2245	22	2121	26	4596	20	3751	28	4750	24	23266	9	16726	10	16981	10	10376	12	884	34	1589	32	2918	24	252	.	1694	35	4690	22	5695	17	5089	21	485	54	5689	18	9978	13	6471	16	8744	15	17049	9	15037	10	11963	12	5122	19	6895	17	7302	16	1393	33	3121	24	1501	32	1562	34	3819	23	3339	26	2086	29	5392	21	4202	25	3489	26	5242	19	4259	25	7750	17	4744	18	3312	23	1717	28	1913	27	2785	24	3999	22	3607	23	3470	24	3157	24	2610	26	3194	22	1851	28	5487	28	2807	23	2189	20	2572	21	4041	17	5078	15	2768	20	4280	19	2654	28	2108	34	2522	28	2985	26	3250	25	3382	26	2238	34	738	45	3813	21	845	47	809	34	2784	21	2336	27	2589	24	2267	26	1401	32	1238	33	544	60	1098	46	12179	12	9068	13	11676	12	2036	30	2287	28	2060	28	4122	22	3819	21	1733	29	1304	30	1903	26	0	.	410050	1

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 2276591. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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