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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IFN1
provvigione (legno del fusto)
stadio di sviluppo · conifere e latifoglie
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
stato 1983/85
		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
stadio di sviluppo	conifere e latifoglie	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	.
	conifere	42	75	35	73	7	100	181	71	7	.	0	.	795	31	613	38	39	82	74	60	0	.	0	.	36	83	0	.	0	.	135	56	410	54	0	.	0	.	84	73	165	60	62	71	232	80	128	75	163	55	114	59	2	100	88	71	40	79	0	.	0	.	0	.	17	100	114	74	0	.	282	58	27	72	43	.	103	100	106	68	101	82	79	90	158	62	11	100	56	54	0	.	0	.	87	52	12	71	-1	.	210	73	0	.	10	.	0	.	12	100	5	100	8	100	0	.	0	.	0	.	34	76	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	28	.	105	68	0	.	0	.	53	86	0	.	46	.	13	.	0	.	0	.	24	.	36	.	32	73	32	.	70	100	139	55	85	55	232	59	50	99	184	79	0	.	117	100	0	.	24	100	75	100	0	.	0	.	6291	11
	latifoglie	146	61	34	66	56	74	0	.	0	.	0	.	197	35	57	47	58	91	41	67	115	67	108	72	128	64	0	.	0	.	3	71	45	73	1	.	0	.	175	64	11	100	9	68	0	.	8	65	12	78	158	40	79	71	61	71	5	100	142	.	0	.	0	.	0	0	13	71	0	.	4	100	4	100	0	.	49	100	20	71	11	79	68	100	50	53	39	97	127	58	0	.	0	.	69	48	16	95	0	.	35	87	0	.	19	.	0	.	7	100	4	94	31	74	0	.	24	70	4	.	91	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	38	84	0	.	0	.	0	.	15	.	0	.	0	.	2	.	31	77	8	.	74	94	42	56	8	78	34	63	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	77	100	105	78	0	.	0	.	2782	13
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	188	57	69	64	63	72	181	71	7	.	0	.	993	27	671	37	97	64	115	52	115	67	108	72	164	66	0	.	0	.	138	56	455	52	1	.	0	.	259	53	176	56	71	64	232	80	136	71	176	52	271	39	81	69	149	71	45	80	142	.	0	.	0	.	17	100	127	74	0	.	286	57	31	73	43	.	152	100	126	59	112	77	147	70	208	59	49	79	183	56	0	.	0	.	156	46	27	79	-1	.	245	65	0	.	29	.	0	.	20	73	10	69	40	62	0	.	24	70	4	.	124	68	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	28	.	110	65	0	.	0	.	91	71	0	.	46	.	13	.	15	.	0	.	24	.	38	.	63	71	40	.	144	71	180	47	94	52	266	53	50	99	184	79	0	.	125	93	0	.	101	100	180	71	0	.	0	.	9073	9
novelleto/spessina	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	.
	conifere	50	91	42	84	26	67	75	100	0	.	109	96	508	33	58	77	109	53	92	98	0	.	0	.	6	.	0	.	0	100	35	66	5	158	50	62	0	.	9	85	140	48	12	100	143	55	238	49	163	45	32	73	32	87	75	66	46	71	34	.	22	100	0	.	0	.	0	.	2	100	104	.	0	.	35	83	0	.	77	95	51	100	15	.	15	76	32	100	0	.	0	.	7	71	221	76	115	60	12	.	38	60	86	100	45	69	6	100	31	74	3	100	9	100	0	.	0	.	7	93	17	100	9	76	42	100	1	.	45	94	14	100	28	94	0	.	0	.	3	100	3	84	0	.	0	.	0	.	5	81	0	.	0	.	0	.	46	.	0	.	0	.	202	39	44	52	187	44	42	100	0	.	38	71	14	72	0	.	40	92	0	.	40	71	0	.	3845	11
	latifoglie	48	100	34	97	37	61	36	74	0	.	19	100	22	55	23	55	96	43	34	100	0	.	120	73	2	.	0	.	0	.	15	100	13	83	21	72	0	.	37	59	17	96	0	.	19	53	8	99	23	75	26	100	0	.	6	59	13	51	0	.	0	975	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	75	27	100	30	70	0	.	45	71	1	.	53	74	31	69	0	.	8	91	58	76	12	100	12	100	1	.	15	71	28	72	1	100	7	95	7	88	0	.	69	71	7	100	22	73	8	82	4	74	23	84	4	100	0	.	1	100	0	.	3	87	1	100	0	.	0	.	15	94	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	53	14	55	41	45	9	100	0	.	9	88	2	177	1	100	3	85	1	.	24	90	0	.	1279	13
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	98	68	76	69	64	54	111	71	0	.	129	97	530	32	81	61	204	40	126	77	0	.	120	73	8	.	0	.	0	100	50	65	18	81	72	63	0	.	46	53	157	47	12	100	163	49	246	48	186	40	57	84	32	87	81	63	59	60	34	.	23	100	0	.	0	.	0	.	2	100	104	.	3	75	63	64	30	70	77	95	96	80	17	.	68	61	63	61	0	.	8	91	65	73	233	72	127	61	13	.	53	61	114	92	47	67	13	69	39	63	3	100	78	65	7	100	22	73	15	62	21	90	33	65	47	91	1	.	46	92	14	100	31	84	1	100	0	.	3	100	18	82	0	.	0	.	0	.	8	64	0	.	0	.	0	.	46	.	0	.	0	.	208	38	58	44	228	42	51	84	0	.	47	69	16	61	1	100	43	92	1	.	64	75	0	.	5125	9
perticaia	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	.
	conifere	164	42	115	58	468	36	174	54	112	72	255	50	579	32	310	42	988	24	488	29	0	.	57	61	75	62	53	.	29	84	127	52	334	44	200	49	24	67	383	44	238	42	227	42	9	78	734	28	341	30	358	40	172	83	191	64	262	46	13	100	55	.	49	100	0	.	23	.	149	51	288	52	152	53	267	43	32	70	288	41	43	96	108	49	359	37	10	81	15	100	129	49	155	65	218	37	262	52	70	73	143	57	166	68	29	100	24	71	43	71	0	.	14	65	0	.	2	100	60	47	126	75	23	65	142	43	43	88	258	64	39	72	5	100	12	.	262	52	0	.	43	96	174	65	43	72	156	40	28	80	179	42	107	48	19	69	128	62	0	.	191	72	798	24	514	25	404	35	83	70	16	92	152	58	103	46	274	42	43	76	0	.	101	52	0	.	15103	6
	latifoglie	337	35	114	53	329	42	299	42	32	73	30	78	192	36	123	51	421	29	545	29	0	.	203	46	107	55	20	.	27	75	189	59	168	48	153	61	188	43	183	55	29	74	16	100	219	46	536	24	25	67	332	30	69	72	17	87	26	93	15	100	0	.	25	72	0	.	11	.	128	48	36	74	180	54	137	44	132	58	109	53	158	64	87	54	432	28	22	100	79	62	146	47	282	43	121	46	33	62	53	76	103	48	8	67	31	85	86	49	88	37	93	62	376	28	386	31	1105	18	494	27	487	27	614	27	136	48	67	61	1	75	141	56	41	59	7	.	340	48	24	88	43	68	61	81	170	53	37	69	120	53	393	35	281	45	194	46	42	64	0	.	43	96	209	34	84	42	307	34	83	71	165	61	28	56	256	46	106	61	62	87	105	65	70	76	0	.	14605	5
	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	.
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fustaia giovane	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	.
	conifere	682	34	308	52	66	57	903	31	474	50	758	39	2809	19	1333	26	782	33	1105	28	52	65	20	100	226	43	0	.	136	91	532	50	1390	28	866	35	0	.	827	37	166	70	587	37	273	55	1025	31	1574	25	1366	25	274	53	506	36	1498	26	73	67	150	83	513	48	56	87	502	55	202	64	225	73	430	36	229	47	192	100	641	41	191	54	515	48	886	33	90	64	321	53	123	100	520	28	240	48	478	51	262	62	279	59	74	96	294	53	17	.	234	52	193	75	0	.	14	100	72	78	70	75	57	92	231	69	271	51	190	91	605	39	94	43	206	86	405	39	547	41	286	70	115	45	246	61	170	60	676	33	175	58	360	43	534	33	89	77	71	100	108	73	134	84	1150	28	658	34	1376	26	149	72	234	66	117	93	590	41	310	47	253	56	431	46	89	.	0	.	39547	5
	latifoglie	957	25	341	39	254	48	334	40	115	69	315	38	500	30	414	30	749	29	617	30	92	66	125	75	442	35	0	.	127	100	107	70	363	36	418	42	54	.	300	48	141	58	17	62	0	.	73	73	0	.	1550	21	181	59	124	56	356	43	78	62	29	97	86	51	10	90	86	58	270	44	4	79	335	50	320	42	213	71	129	64	306	52	452	46	608	28	462	52	360	43	98	76	1074	24	64	61	8	100	153	72	12	100	174	57	213	53	0	.	49	67	82	75	311	36	484	30	301	43	96	58	91	54	199	47	35	100	0	.	75	70	301	42	184	65	190	42	104	48	32	77	282	44	84	78	75	49	16	49	74	56	386	39	278	48	269	50	104	77	21	93	73	59	0	.	16	52	208	40	55	94	172	75	113	88	234	49	121	42	79	56	109	59	13	.	0	.	19926	5
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	1639	23	649	37	320	46	1237	27	589	47	1073	36	3309	18	1747	23	1530	24	1722	24	143	59	145	72	668	34	0	.	262	71	639	44	1754	26	1284	31	54	.	1127	33	307	51	605	37	273	55	1098	31	1574	25	2916	18	455	43	630	35	1854	24	151	51	179	75	600	46	66	87	588	50	472	43	229	73	765	34	549	39	405	60	770	37	497	45	967	38	1494	27	552	47	681	38	221	67	1595	23	303	48	486	51	416	51	291	59	247	51	507	44	17	.	284	45	275	57	311	36	497	31	374	39	165	45	149	62	430	43	306	50	190	91	679	37	395	38	389	58	595	35	650	39	318	65	397	39	329	53	246	52	691	33	248	50	745	34	811	29	358	48	175	71	129	71	207	63	1150	28	674	33	1585	24	205	71	406	51	230	71	823	38	432	41	333	53	540	46	102	.	0	.	59473	4
fustaia adulta	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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	latifoglie	984	28	612	31	274	47	656	33	189	68	484	44	948	28	1138	25	2286	18	989	25	235	49	448	43	536	31	0	.	88	66	53	56	307	63	215	56	99	.	310	42	95	54	167	44	17	100	55	69	31	93	2079	18	690	30	420	38	571	35	217	46	42	66	142	67	85	63	84	49	431	43	38	89	460	56	415	44	331	60	549	37	214	54	419	32	379	37	459	38	394	35	466	37	399	39	446	38	67	72	149	60	276	48	178	48	358	38	0	.	24	59	7	84	6	.	252	54	77	59	95	84	174	48	154	63	143	63	0	.	28	75	24	70	22	70	89	68	441	41	0	.	160	65	366	45	135	44	25	61	135	61	28	84	123	51	100	59	114	82	46	73	353	41	1	73	1	100	24	49	287	45	403	44	444	33	532	34	719	32	400	43	272	46	166	41	0	.	28341	5
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	1445	28	1163	29	780	35	2439	23	1403	32	2184	27	6842	14	7047	14	7975	12	2992	20	402	48	660	39	946	31	0	.	1284	34	942	38	1150	36	1469	31	103	.	1443	29	1970	25	1673	22	2451	21	3801	16	2184	20	4582	14	2754	22	3571	20	2489	24	546	42	482	46	506	47	176	58	663	37	1011	35	583	46	1354	37	1961	27	588	43	2020	27	678	41	1785	28	602	35	1265	29	680	34	926	34	627	36	1285	28	1545	29	669	37	1359	31	910	40	800	34	381	48	412	34	522	32	41	.	334	48	77	59	365	40	292	48	299	55	356	62	240	61	283	60	420	56	292	56	1112	32	1081	36	110	.	529	37	587	43	982	34	276	51	327	52	297	59	819	34	245	61	349	70	191	58	1221	34	1514	24	1074	28	1856	20	808	37	1191	34	1896	24	1699	27	2127	24	802	36	747	41	1106	36	0	.	118428	3
fustaia matura	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	.
	conifere	68	61	640	47	127	76	926	37	265	76	741	43	3976	18	3158	22	4640	16	1324	28	134	94	226	61	33	76	0	.	141	.	249	59	1050	40	472	46	0	.	960	36	2185	24	1623	28	2041	24	2898	19	2163	21	1864	24	742	43	338	41	615	48	103	92	337	63	80	100	410	49	429	53	66	.	283	81	501	43	794	43	599	57	1000	38	385	52	2206	27	189	59	970	35	69	71	152	100	97	.	447	51	617	46	1023	35	199	.	435	48	458	38	352	41	897	30	373	47	0	.	0	.	105	100	151	60	57	.	349	54	87	83	385	58	184	76	316	54	215	72	286	54	252	73	89	.	627	40	161	55	95	.	34	.	0	.	109	.	270	57	0	.	250	71	94	.	24	.	1984	21	90	77	1822	26	502	55	26	100	376	69	343	54	640	43	477	47	524	46	235	58	0	.	58228	4
	latifoglie	630	39	281	49	208	65	141	75	8	100	141	61	767	35	557	38	2051	20	497	32	573	44	176	67	245	62	0	.	0	.	149	63	231	55	516	58	0	.	259	55	320	65	158	51	9	93	74	89	31	86	1078	26	357	50	358	50	23	85	40	77	9	100	114	95	57	86	55	63	0	.	3	100	87	74	148	81	58	72	55	84	160	74	156	40	236	46	650	33	97	79	56	99	0	.	36	71	156	93	460	39	0	.	152	65	608	34	8	93	319	44	0	.	23	.	0	.	49	77	233	59	0	.	262	46	40	100	0	.	5	100	55	100	1	407	71	99	12	75	0	.	107	54	314	54	0	.	13	.	0	.	18	.	122	67	0	.	80	64	33	.	53	.	20	71	2	100	113	68	61	77	287	59	247	70	91	63	380	39	123	55	162	49	83	80	0	.	16619	7
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	698	39	921	40	335	53	1066	34	273	75	883	42	4743	17	3715	20	6691	14	1820	24	707	40	402	51	278	60	0	.	141	.	398	59	1281	37	988	40	0	.	1219	33	2505	23	1780	27	2049	24	2972	19	2194	21	2943	20	1099	36	696	39	638	48	143	78	346	62	193	71	467	48	484	53	66	.	286	80	589	42	942	40	656	58	1054	37	545	51	2363	27	426	47	1621	30	166	73	209	78	97	.	484	51	773	42	1482	31	199	.	586	45	1065	31	360	40	1216	26	373	47	23	.	0	.	154	80	384	46	57	.	611	38	127	71	385	58	189	75	372	53	217	72	358	60	264	73	89	.	734	39	475	46	95	.	47	.	0	.	127	.	392	50	0	.	330	65	127	.	77	.	2004	21	92	77	1935	25	563	52	313	58	623	52	434	52	1021	36	599	44	686	42	318	59	0	.	74847	4
misto	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	.
	conifere	119	57	177	49	0	.	0	.	71	59	212	64	2991	15	4025	15	1108	27	714	26	34	84	0	.	152	53	0	.	191	53	803	33	635	37	301	51	0	.	237	57	1378	21	1001	25	1454	24	3234	15	4222	13	411	28	194	42	626	35	784	31	243	44	1030	22	121	53	329	39	1497	25	295	51	790	31	597	31	54	77	422	35	759	28	715	35	413	36	0	.	43	74	369	37	190	51	51	78	237	50	535	38	106	56	197	39	45	92	40	65	171	45	412	35	320	33	37	88	59	83	0	.	530	30	254	37	63	57	214	62	59	.	399	40	357	39	518	30	607	36	0	.	37	.	174	39	0	.	42	74	817	25	634	32	486	35	0	.	5	.	25	.	7	.	12	100	3347	14	3165	15	1410	19	285	52	0	.	71	100	163	53	98	59	57	98	12	100	77	48	0	.	49078	3
	latifoglie	135	69	636	35	127	68	99	.	41	82	168	58	500	34	588	21	456	34	346	28	110	67	160	69	159	54	0	.	307	51	341	45	117	60	293	42	0	.	192	53	69	47	137	66	43	51	256	43	16	71	313	35	203	61	74	65	156	35	59	47	240	37	64	74	72	55	159	38	62	83	108	60	247	51	70	89	324	41	351	39	325	32	402	39	48	.	57	74	271	40	212	45	167	59	65	53	18	78	96	68	302	44	196	55	178	55	0	100	40	62	72	77	113	51	356	37	530	32	656	32	113	40	176	41	5	77	0	.	36	95	71	55	177	40	150	44	0	.	64	.	132	61	0	.	19	106	97	41	385	34	381	42	0	.	14	.	33	.	1	.	138	71	30	42	15	51	298	33	144	61	0	.	124	71	123	59	56	73	55	71	83	71	525	39	0	.	15347	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	.
	totale	254	55	813	31	127	68	99	.	112	62	380	58	3490	15	4613	14	1565	24	1060	23	144	69	160	69	311	51	0	.	498	40	1144	30	752	36	594	41	0	.	429	46	1447	21	1139	24	1496	23	3491	14	4238	12	724	28	397	42	700	33	939	30	302	41	1270	22	185	56	401	36	1655	24	357	51	898	30	844	28	124	73	746	32	1110	26	1040	30	814	33	48	.	99	74	639	33	401	40	218	59	302	46	553	37	202	46	499	38	241	58	218	55	171	45	452	33	392	32	150	45	415	37	530	32	1186	23	367	34	239	35	220	61	59	.	435	38	428	38	694	28	757	33	0	.	101	.	306	39	0	.	61	81	914	24	1019	28	867	31	0	.	19	.	59	.	8	.	150	71	3377	14	3181	15	1708	18	429	49	0	.	195	61	286	51	155	63	113	78	95	72	602	40	0	.	64425	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	.
	conifere	1586	22	1869	22	1200	24	4041	16	2142	23	3776	18	17552	8	15405	8	13355	9	5800	12	387	46	516	35	938	27	53	.	1694	27	2771	19	4667	16	3142	18	27	60	3633	17	6147	13	5019	13	6585	12	12004	8	10778	8	6648	11	3480	19	4976	15	5163	14	795	30	2035	19	1127	30	904	28	3144	18	1293	25	2518	20	2602	20	2968	20	1604	28	4341	16	1949	21	4702	16	1831	20	1962	22	1116	23	1054	30	1059	21	2289	19	3496	18	1993	22	2150	22	1539	27	1319	22	950	26	2017	18	1409	21	103	48	155	62	179	66	1089	20	663	27	820	33	987	28	918	35	1746	22	1215	26	1270	25	2438	19	1701	25	526	47	1385	22	801	29	1244	27	1947	17	1034	24	1403	22	1631	20	295	43	787	39	386	40	1301	32	9133	9	5630	11	7264	10	1634	25	1249	30	2206	22	2498	20	2731	18	1296	25	1516	25	1482	27	0	.	262178	1
	latifoglie	3237	15	2052	17	1286	22	1566	20	386	41	1158	24	3127	14	2902	14	6117	10	3068	13	1125	27	1339	23	1619	19	20	.	549	38	857	26	1244	23	1617	24	341	41	1456	21	683	34	504	28	307	34	1009	19	138	35	5536	10	1578	21	1060	24	1150	22	551	33	320	30	431	37	223	37	409	23	891	26	193	40	1315	27	1118	24	1138	26	1213	22	1219	22	1585	19	1807	15	1719	22	1328	20	986	23	1980	17	813	23	309	51	912	26	742	27	734	27	1407	21	102	42	537	28	259	39	929	19	1484	18	2108	13	1586	19	960	19	1427	18	365	34	67	61	146	45	593	28	427	33	514	27	896	28	120	60	776	25	825	30	399	29	187	27	731	24	1205	22	803	26	578	30	405	35	109	47	734	28	308	25	141	27	1024	18	640	28	1027	29	966	27	1245	21	1385	21	799	27	837	24	882	27	0	.	98900	2
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	4822	13	3921	16	2486	18	5607	14	2528	23	4933	17	20678	7	18306	8	19472	7	8868	10	1512	25	1855	21	2558	18	73	.	2243	24	3627	18	5912	14	4759	16	369	39	5089	15	6830	12	5523	13	6892	12	13012	8	10916	8	12184	8	5058	15	6036	14	6314	13	1346	24	2355	18	1558	26	1127	26	3553	17	2184	21	2711	20	3917	17	4086	17	2742	22	5555	14	3168	18	6287	15	3638	15	3681	18	2443	18	2040	21	3039	16	3102	17	3805	17	2905	20	2891	19	2273	23	2727	18	1052	24	2553	15	1668	19	1032	18	1640	18	2287	14	2676	14	1623	17	2248	17	1352	25	985	33	1892	22	1808	21	1697	22	2953	18	2597	22	645	42	2161	19	1625	25	1643	24	2134	16	1765	20	2609	18	2434	18	874	28	1192	31	495	39	2035	24	9441	9	5770	11	8287	10	2274	22	2276	23	3172	19	3743	17	4115	16	2095	22	2354	22	2363	22	0	.	361078	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. 2300521. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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