Scelta degli argomenti

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

1. Qual è il significato dei numeri?

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

Esempio 1: Valore stimato ed errore standard

IFN5

volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

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

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2. Qual è lo scopo dell'errore standard?

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

La sicurezza statistica è del

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

Esempio 2: Calcolo degli intervalli di confidenza

IFN5
volume di legno morto (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

			1^o passo	2^o passo

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

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

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

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

Dati: vedi esempio 2

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

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

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3. Quando due risultati sono statisticamente diversi?*

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

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

Esempio 4: Interpretazione di due risultati dello stesso inventario

IFN5

provvigione (legno del fusto)

proprietà (2 classi)

suddivisione regionale: regione di produzione

unità: m³/ha

insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti

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

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

	Caso 2						Caso 1

Caso 1

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

Caso 2

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

Procedura

Vedi il caso 1.

Risposta

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

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

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

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

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

Esempio 5: Interpretazione di due risultati provenienti da inventari diversi

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Procedura

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

Risposta

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

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

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

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

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

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

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

Esempio 8: Errore standard e combinazione di categorie di variabili

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

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

È lecito attendersi errori standard elevati se

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

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

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

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5. Due tipi di variazione?

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

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

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

I risultati sono

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

Esempio 9: Additività/non additività delle variazioni

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

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

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

Esempio 10: Numero medio di anni per ambito

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

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

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

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

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

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

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

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9. Valori negativi per provvigione, incremento o utilizzazione?

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

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

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IFN5
numero di fusti
quota (classi di 200 m) · numero di danni
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: n/ha
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
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
quota (classi di 200 m)	numero di danni	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%
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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>1800 m	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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	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	.	0	.	0	.	0	.	84	20	100	37	73	35	104	17	84	13	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	150	.	0	.	0	.	123	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	140	24	87	41	426	75	0	.	0	.	33	25	75	71	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	61	18	60	18	69	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	7
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	24	22	53	31	47	52	27	28	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	88	41	30	46	0	.	0	.	0	.	41	39	0	.	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	27	53	22	39	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	10
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	87	0	.	0	.	3	69	9	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	69	0	.	0	.	0	.	12	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	48	0	.	16	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	28
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1601-1800 m	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	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	229	14	90	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1093	.	20	.	0	.	0	.	298	69	323	20	248	41	274	17	280	17	226	11	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	818	53	729	70	639	36	0	.	0	.	219	54	0	.	620	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	190	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	45	358	27	262	38	63	59	0	.	0	.	243	23	202	22	506	35	90	.	148	21	0	.	252	30	160	35	97	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	291	16	289	30	238	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	269	6
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	94	16	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	359	.	20	.	0	.	0	.	107	29	50	31	39	34	104	23	79	20	91	16	0	.	0	.	0	.	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	29	35	30	81	36	0	.	0	.	20	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	34	103	27	32	50	10	51	0	.	0	.	63	38	40	44	41	81	70	.	175	7	25	71	26	43	12	52	12	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	19	94	25	101	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	76	7
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	25	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	237	.	50	.	0	.	0	.	82	78	32	23	21	43	26	29	26	25	73	24	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	157	50	0	.	0	.	6	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	49	49	52	12	87	47	37	50	.	0	.	24	45	21	34	31	81	0	.	126	38	35	71	8	55	37	50	21	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	21	54	24	37	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	9
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	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	73	0	.	0	.	6	72	1	99	3	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	90	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	66	17	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	94	7	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	97	5	97	18	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	28
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1201-1400 m	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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	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	77	30	127	44	66	20	69	29	0	.	52	47	0	.	0	.	0	.	0	.	50	.	56	62	88	19	73	55	0	.	61	25	98	26	91	23	100	30	121	19	61	23	0	.	128	62	0	.	85	23	70	.	131	60	0	.	0	.	50	41	72	29	129	26	79	37	0	.	101	84	133	21	61	45	73	31	0	.	110	6	0	.	0	.	0	.	140	55	49	34	67	35	0	.	0	.	0	.	113	13	63	23	50	42	106	22	57	52	180	.	102	25	78	59	74	9	69	58	111	52	69	20	187	17	71	43	90	38	68	31	0	.	42	36	0	.	0	.	43	31	85	20	93	23	53	47	0	.	0	.	0	.	0	.	59	34	81	22	70	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	5
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	18	61	105	40	54	20	28	50	0	.	17	47	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	29	42	109	38	19	58	0	.	89	38	42	45	52	40	51	52	47	17	52	58	0	.	57	70	0	.	68	32	0	.	11	71	20	.	20	71	10	52	19	76	4	90	10	69	0	.	0	.	126	32	45	35	27	41	0	.	96	33	0	.	0	.	0	.	31	61	34	59	4	89	0	.	0	.	0	.	56	33	21	62	40	58	35	33	24	85	0	.	62	53	46	48	72	48	52	80	74	44	39	51	17	81	21	85	45	42	87	32	0	.	6	61	0	.	0	.	19	46	15	49	29	36	37	66	0	.	0	.	0	.	0	.	42	57	33	38	94	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	9
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	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	118	36	59	38	65	20	57	25	20	.	64	17	0	.	0	.	0	.	0	.	113	19	50	.	68	33	85	31	0	.	109	20	87	23	145	52	77	34	52	27	120	57	44	23	65	49	57	68	81	31	85	33	47	26	61	12	75	28	41	31	85	26	34	74	200	24	0	.	65	32	103	38	36	29	64	29	0	.	65	51	57	26	0	.	0	.	53	33	83	20	156	47	0	.	0	.	0	.	81	61	130	71	57	41	76	30	109	27	137	24	105	36	31	51	101	16	285	26	90	19	73	47	119	34	80	47	156	27	50	.	0	.	86	22	0	.	37	41	86	27	13	42	53	21	50	70	0	.	0	.	0	.	0	.	57	30	63	31	87	19	35	41	50	.	0	.	57	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	5
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	32	59	9	43	30	23	19	31	0	.	26	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	66	35	26	0	.	71	31	78	29	31	39	111	44	45	47	19	60	36	37	54	32	0	.	38	32	0	.	11	60	0	.	10	51	27	32	93	41	29	72	121	29	0	.	24	61	21	37	27	66	48	44	0	.	67	34	0	.	0	.	0	.	52	24	56	47	0	.	0	.	0	.	0	.	30	40	110	41	60	32	21	47	124	19	67	42	78	43	33	84	15	60	73	73	114	49	63	57	78	63	40	34	67	51	50	.	0	.	52	35	0	.	7	82	10	66	32	60	23	48	6	84	201	.	0	.	20	.	0	.	49	56	34	56	35	30	75	12	0	.	0	.	12	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	7
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	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	357	26	478	23	371	17	305	11	403	26	376	12	0	.	0	.	366	18	0	.	0	.	180	35	363	24	270	27	0	.	174	32	225	19	163	30	196	29	347	30	200	.	374	14	342	45	490	40	309	19	165	19	318	8	221	3	289	18	277	15	272	26	1050	.	241	19	672	40	421	23	111	24	142	57	356	13	250	11	460	.	194	43	377	30	242	.	466	20	139	41	308	28	211	.	0	.	0	.	460	.	679	66	145	38	555	11	288	30	303	39	142	33	342	26	522	29	523	30	0	.	162	34	341	28	350	.	284	57	140	38	0	.	280	.	550	.	471	40	0	.	280	.	180	14	0	.	291	13	231	56	296	42	529	25	337	23	353	25	328	27	282	22	0	.	0	.	368	24	310	.	0	.	0	.	0	.	0	.	325	4
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	53	37	84	29	94	31	58	24	65	31	108	22	0	.	0	.	60	33	0	.	0	.	43	59	34	37	57	42	0	.	67	25	65	38	102	21	72	43	88	29	40	.	62	25	66	23	57	17	71	29	130	42	84	36	0	.	76	25	32	38	99	43	150	.	125	24	39	37	91	45	110	25	60	13	110	23	55	35	70	.	104	41	24	72	23	.	94	31	10	70	32	47	91	.	0	.	0	.	20	.	204	37	113	52	40	30	56	29	190	16	189	56	66	57	259	24	189	30	0	.	67	40	68	42	50	.	145	2	23	75	0	.	40	.	60	.	65	43	0	.	20	.	73	8	0	.	22	84	40	85	13	83	54	65	59	31	91	25	114	40	64	43	0	.	0	.	61	54	90	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	6
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	27	40	7	69	17	36	17	35	12	43	48	27	0	.	0	.	21	37	0	.	0	.	30	33	27	31	4	89	0	.	98	30	70	43	40	33	53	39	48	22	50	.	33	27	14	63	27	53	38	38	16	84	33	46	11	67	20	75	37	30	126	50	0	.	89	44	31	85	56	41	82	31	13	77	51	34	15	55	50	.	110	34	50	0	123	.	28	34	30	24	46	63	70	.	0	.	0	.	150	.	46	44	163	50	42	52	56	37	77	56	42	60	19	49	135	44	6	85	0	.	45	46	18	59	50	.	45	8	75	75	0	.	120	.	90	.	0	.	0	.	0	.	23	64	0	.	23	49	5	85	25	83	27	65	9	65	66	32	105	43	43	60	0	.	0	.	65	25	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	7
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	71	5	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	95	0	.	0	.	0	.	6	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	94	0	.	0	.	3	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	92	18	79	0	.	7	93	0	.	24	90	5	96	0	.	0	.	0	.	10	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	90	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	35
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601-800 m	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	.
	nessun danno visibile	212	38	98	34	132	53	249	24	0	.	237	17	307	14	293	13	343	12	302	25	110	.	243	29	271	26	0	.	167	58	291	19	656	13	382	33	0	.	103	49	224	24	235	20	390	40	280	20	300	.	263	13	317	20	369	12	330	38	255	28	0	.	508	29	300	38	0	.	368	36	0	.	105	4	293	17	529	50	408	34	445	18	171	22	238	18	457	41	177	43	345	33	317	20	492	20	0	.	200	42	309	19	80	.	236	29	123	.	0	.	320	.	193	56	366	42	385	20	475	32	260	11	205	27	490	.	50	.	100	.	193	19	256	46	0	.	372	27	20	.	407	30	341	15	545	42	0	.	322	41	226	14	450	37	165	24	147	19	0	.	406	42	340	69	243	26	144	32	266	4	223	20	311	27	250	23	311	29	256	49	0	.	275	5	0	.	298	4
	un danno visibile	34	58	0	.	24	81	30	36	0	.	149	32	88	36	54	18	56	24	91	21	0	.	52	24	50	44	0	.	84	51	98	51	129	38	41	46	0	.	28	61	79	30	77	30	109	55	196	47	70	.	64	21	50	33	61	23	132	37	10	90	0	.	60	31	0	.	0	.	211	37	0	.	64	79	48	24	155	28	99	46	36	48	56	23	71	29	34	49	40	35	58	48	75	15	149	31	0	.	67	43	121	29	90	.	37	38	0	.	90	.	250	.	169	49	155	29	153	28	83	29	50	0	195	44	50	.	90	.	160	.	126	19	167	42	0	.	79	49	0	.	88	40	154	56	67	45	0	.	57	41	81	72	45	41	55	45	56	52	0	.	31	47	49	70	60	33	65	24	52	40	56	34	14	56	62	40	49	28	31	28	0	.	35	58	0	.	73	6
	due o più danni visibili	0	.	6	84	40	21	10	47	0	.	35	48	42	28	19	23	27	22	36	35	40	.	45	74	67	79	0	.	21	60	10	93	0	.	33	40	0	.	10	92	13	39	41	48	34	59	80	38	40	.	27	27	23	38	27	31	85	49	19	54	0	.	17	48	0	.	0	.	164	38	0	.	15	79	34	41	60	10	40	55	16	84	29	60	9	75	12	60	20	46	39	78	46	28	65	31	0	.	0	.	40	42	20	.	17	49	62	.	60	.	50	.	229	27	45	51	103	29	26	67	170	0	113	45	0	.	90	.	90	.	8	76	24	47	0	.	13	73	0	.	35	59	59	41	0	.	0	.	0	.	14	41	11	63	0	.	18	56	0	.	35	47	20	90	25	87	80	49	0	.	50	34	9	93	33	27	21	43	13	84	0	.	22	63	0	.	35	7
	albero morto o a terra	0	.	16	84	0	.	4	96	0	.	10	93	0	.	1	99	0	.	0	.	0	.	25	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	91	0	.	0	.	4	95	5	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	94	24	41	6	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	90	0	.	10	89	0	.	0	.	0	.	3	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	24
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=600 m	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	.
	nessun danno visibile	244	15	232	15	291	14	206	16	0	.	0	.	231	65	327	22	281	9	130	.	284	26	351	26	218	17	230	.	182	3	138	41	0	.	340	21	214	33	0	.	0	.	100	.	0	.	760	45	0	.	234	12	231	16	342	26	0	.	60	12	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	660	26	262	18	119	32	188	16	309	36	240	.	311	16	238	23	54	27	302	30	199	41	173	10	0	.	140	30	280	22	295	16	211	18	0	.	187	37	200	.	353	28	139	23	397	20	248	31	234	36	251	35	817	3	207	.	400	.	241	15	699	32	0	.	716	.	375	21	290	.	106	42	0	.	0	.	492	26	245	20	320	.	422	20	190	7	0	.	0	.	287	46	0	.	274	28	50	.	205	19	234	13	403	14	246	24	205	24	226	27	232	15	0	.	265	3
	un danno visibile	53	21	57	18	51	40	30	26	0	.	0	.	13	76	64	34	38	13	100	.	85	29	56	27	122	34	50	.	189	14	43	48	0	.	44	26	26	56	0	.	0	.	0	.	0	.	73	57	0	.	48	22	49	38	20	43	0	.	45	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	125	71	57	7	51	43	54	46	144	51	150	.	55	31	31	31	23	50	10	54	97	27	64	77	0	.	30	71	60	23	50	23	41	29	0	.	58	59	240	.	130	5	97	30	101	21	127	29	87	25	145	23	68	2	164	.	40	.	169	21	94	4	0	.	162	.	31	48	50	.	11	89	0	.	0	.	58	32	91	72	140	.	46	39	35	30	0	.	0	.	34	59	0	.	30	44	60	.	18	45	33	35	66	54	60	23	38	29	49	32	33	33	0	.	55	5
	due o più danni visibili	24	23	16	35	11	51	18	43	0	.	0	.	13	76	12	64	21	19	0	.	33	38	4	64	29	38	0	.	47	40	30	40	0	.	20	44	10	93	0	.	0	.	0	.	0	.	60	69	0	.	26	25	14	39	3	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	71	67	68	48	52	0	.	111	67	50	.	27	26	11	45	7	82	32	54	58	36	0	.	0	.	10	71	72	48	6	49	32	30	0	.	81	60	220	.	74	24	67	42	108	23	91	63	35	60	157	30	11	64	0	.	50	.	93	33	27	64	0	.	71	.	21	44	0	.	32	40	0	.	0	.	10	89	24	81	50	.	50	49	0	.	0	.	0	.	33	41	50	.	41	53	70	.	52	22	35	30	23	40	17	34	15	61	16	36	53	38	0	.	32	8
	albero morto o a terra	3	61	4	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	86	0	.	0	.	0	.	5	69	0	.	17	82	5	94	11	88	0	.	0	.	10	71	5	95	2	98	0	.	0	.	0	.	0	.	119	74	23	92	12	56	0	.	15	93	21	81	0	.	0	.	0	.	0	.	23	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	95	0	.	0	.	3	96	0	.	2	98	0	.	0	.	0	.	0	.	3	24
	totale	324	13	309	14	353	13	255	16	0	.	0	.	256	51	404	21	341	8	230	.	403	20	411	23	368	17	280	.	418	10	212	38	0	.	404	20	250	31	0	.	0	.	100	.	0	.	893	34	0	.	310	10	294	12	366	23	0	.	105	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	810	34	387	19	227	34	242	8	564	44	440	.	398	14	280	19	101	37	349	24	365	34	236	28	0	.	190	11	417	15	354	14	283	16	0	.	326	35	660	.	676	29	327	18	618	16	466	9	370	25	574	16	896	4	371	.	490	.	502	20	844	26	0	.	949	.	426	19	340	.	149	29	0	.	0	.	560	26	360	32	510	.	518	18	225	2	0	.	0	.	354	43	50	.	350	22	180	.	275	17	305	10	492	14	325	17	258	20	291	24	319	14	0	.	355	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	.
	nessun danno visibile	241	14	218	15	265	15	219	13	298	17	300	17	265	7	273	7	311	7	314	8	269	26	322	22	280	12	230	.	239	23	310	15	321	15	338	13	214	33	178	17	247	10	244	13	252	10	283	8	273	7	281	7	289	13	370	12	334	11	248	18	284	12	401	23	287	16	266	14	388	25	449	19	320	15	340	17	341	21	241	16	302	17	240	12	284	12	351	18	205	21	328	20	288	18	286	13	279	14	265	15	291	14	285	16	217	15	248	25	351	23	203	13	253	17	261	20	384	12	314	11	280	16	290	13	397	18	305	19	273	18	290	13	241	18	427	21	352	19	324	25	331	17	245	25	372	30	272	11	318	16	272	15	350	23	334	16	187	28	321	30	442	29	256	9	300	9	280	8	221	17	210	14	265	15	288	14	267	18	213	21	226	27	242	12	0	.	284	2
	un danno visibile	51	20	51	19	47	38	30	21	80	23	99	20	79	8	58	11	46	12	84	13	77	30	55	21	84	24	50	.	107	23	77	24	66	16	60	18	26	56	78	12	78	10	82	16	90	11	86	9	82	10	56	12	61	19	52	18	85	13	62	30	65	23	44	29	54	25	39	21	125	21	91	18	111	16	48	17	84	22	86	15	78	29	77	15	60	20	47	22	64	26	31	42	78	13	96	22	67	21	54	24	90	21	52	22	40	24	87	24	111	16	82	19	100	24	97	16	130	12	91	16	60	20	143	17	141	20	122	17	73	17	100	16	63	23	78	21	73	33	26	51	68	17	70	57	52	29	58	19	56	18	72	19	49	24	33	33	46	40	9	88	38	41	63	10	75	10	91	15	50	30	42	29	25	32	62	26	57	18	37	25	49	32	34	29	0	.	73	2
	due o più danni visibili	21	24	15	34	15	35	16	36	25	31	23	35	48	10	18	16	22	14	35	18	34	34	15	70	36	41	0	.	21	40	38	31	57	29	23	22	10	93	71	18	41	13	34	19	48	16	44	11	39	14	29	14	26	22	21	27	45	18	10	52	17	37	13	39	14	49	29	22	104	26	15	50	73	23	40	34	39	23	53	22	48	45	37	21	21	24	32	28	43	38	36	42	52	21	36	22	41	35	19	62	57	33	7	44	28	27	42	23	59	23	61	24	61	24	68	18	93	17	45	20	35	23	91	20	44	35	83	27	44	22	31	35	34	17	41	31	40	35	18	47	39	26	49	27	2	95	16	36	13	40	21	26	12	43	43	43	10	52	24	65	33	39	37	16	48	12	61	16	43	33	48	23	25	32	38	19	18	26	15	54	16	36	46	35	0	.	39	3
	albero morto o a terra	2	62	5	55	0	.	1	99	1	98	10	58	2	39	2	62	0	.	0	.	0	.	7	97	0	.	0	.	4	96	0	.	0	.	0	.	0	.	10	49	7	74	2	99	2	74	2	40	6	30	1	77	0	.	0	.	3	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	98	0	.	7	80	3	97	3	71	4	60	0	.	1	98	3	70	0	.	2	98	3	97	2	97	5	98	0	.	2	67	2	97	2	98	0	.	4	68	8	87	5	49	10	64	11	46	8	44	12	45	7	51	6	71	0	.	41	68	6	71	0	.	4	69	3	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	33	6	47	9	40	0	.	0	.	2	97	2	98	2	99	0	.	0	.	0	.	0	.	3	10
	totale	315	12	290	14	327	13	266	13	405	14	432	13	393	5	351	5	379	6	433	8	380	20	399	18	400	10	280	.	371	15	425	15	444	12	421	12	250	31	337	11	373	7	362	10	392	8	414	6	399	6	367	7	376	11	444	10	466	8	320	15	367	11	459	20	355	14	334	12	619	16	555	16	511	12	431	13	467	18	384	12	428	18	355	10	367	10	430	14	314	17	398	16	420	14	423	12	387	12	339	14	440	12	347	14	285	13	381	18	530	19	352	12	424	13	437	13	615	9	461	9	382	13	529	10	583	15	552	15	396	15	421	11	340	16	548	19	465	16	368	24	439	14	364	26	426	29	345	9	387	14	365	11	411	19	410	17	243	26	354	32	512	26	358	7	429	8	440	7	314	14	299	12	317	12	389	14	344	13	265	18	291	24	322	11	0	.	400	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. 2279266. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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