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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IFN4
numero totale di fusti con danni (due danni principali)
pendenza (classi di 20%) · causa dei danni agli alberi (10 classi)
suddivisione regionale: cantone
unità: n/ha
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
stato 2009/17
		cantone
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Svizzera
pendenza (classi di 20%)	causa dei danni agli alberi (10 classi)	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	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	fuoco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	caduta massi	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	diverse cause	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	raccolta del legname	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altra attività umana	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	intemperie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	alberi vivi a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	alberi morti	0	.	0	.	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	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
fino al 20%	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	.
	nessun danno visibile	341	8	469	23	494	24	309	5	215	13	380	9	319	21	196	54	342	10	260	11	433	10	356	13	255	34	454	25	305	10	338	13	248	11	420	14	402	9	265	16	520	17	341	6	443	19	349	21	277	6	331	2
	fuoco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	97	0	.	0	.	0	58
	caduta massi	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100
	diverse cause	5	41	10	76	10	49	11	30	9	37	6	34	0	.	5	89	15	38	17	43	4	46	9	35	0	.	5	72	12	50	2	98	7	34	31	70	5	42	9	62	0	.	11	25	9	52	2	94	6	35	9	11
	non determinabile	35	14	55	21	5	86	29	10	29	20	42	16	26	57	10	51	56	23	49	18	37	18	37	22	27	65	45	37	28	24	33	38	32	22	46	45	29	17	61	22	116	31	29	11	41	30	31	38	30	11	34	4
	raccolta del legname	8	25	0	.	0	.	11	17	18	32	13	30	0	.	5	89	2	99	15	34	15	34	9	28	0	.	0	.	11	45	15	43	9	35	1	98	8	37	0	.	22	82	10	21	5	97	5	96	9	20	10	8
	altra attività umana	1	75	0	.	0	.	5	30	3	60	2	42	4	95	0	.	5	58	4	46	2	53	10	40	11	65	1	97	13	48	2	98	3	62	2	97	2	73	11	51	7	82	5	31	4	73	5	96	4	32	4	12
	intemperie	2	44	0	.	0	.	4	23	9	54	2	59	4	63	0	.	17	51	4	42	4	65	4	77	0	.	15	78	2	70	0	.	0	.	0	.	2	58	15	43	0	.	5	24	11	97	6	94	1	63	4	13
	alberi vivi a terra	0	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	6	45	0	.	0	.	0	.	0	.	3	97	1	99	0	.	0	.	0	.	1	99	3	98	0	.	1	71	6	97	0	.	0	100	1	27
	alberi morti	12	18	71	76	48	86	17	15	27	32	30	23	54	33	62	54	43	24	28	24	26	22	19	26	0	.	77	38	20	29	13	42	9	35	14	43	20	25	53	36	83	59	30	13	53	37	28	52	19	15	24	6
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
21-40 %	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	.
	nessun danno visibile	253	9	505	14	389	15	331	4	288	12	358	9	240	0	210	28	315	6	337	11	366	7	343	7	481	28	388	16	290	10	349	13	356	11	402	9	266	14	356	9	243	23	336	8	292	10	322	20	299	9	329	2
	fuoco	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	59
	caduta massi	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	4	99	0	.	0	.	0	100	2	99	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	0	99	0	.	0	.	1	99	0	.	0	100	3	77	0	.	0	.	1	41
	diverse cause	5	28	21	56	2	98	6	19	3	59	5	32	0	.	4	90	7	29	13	42	12	31	7	37	22	55	17	39	10	39	3	75	2	69	6	42	5	51	9	42	6	94	7	25	10	49	13	69	3	40	7	9
	non determinabile	28	17	28	43	34	26	35	9	47	17	41	16	20	0	14	63	55	11	50	16	40	16	44	15	29	93	42	29	54	22	33	30	40	20	37	19	31	23	59	14	101	32	28	14	48	17	51	25	32	18	41	4
	raccolta del legname	12	26	19	60	1	98	18	21	11	51	13	34	0	.	0	.	3	39	14	32	12	34	19	25	0	.	2	98	12	41	19	42	8	37	5	50	17	38	1	71	8	94	11	24	1	99	18	54	17	28	11	9
	altra attività umana	4	54	0	.	6	62	6	23	16	49	9	56	0	.	4	90	2	37	9	49	11	53	6	34	22	55	0	.	5	55	1	98	0	.	7	60	21	78	9	36	0	.	15	36	5	36	2	96	14	39	7	12
	intemperie	2	40	0	.	7	73	5	31	0	.	5	34	0	.	0	.	10	26	9	57	9	31	4	52	0	.	13	50	2	85	0	.	7	63	4	44	6	72	9	39	13	63	6	49	10	28	0	.	0	.	6	11
	alberi vivi a terra	0	.	4	97	2	98	1	62	1	99	2	57	0	.	0	.	6	35	0	.	1	70	2	59	0	.	0	.	1	99	0	.	0	.	2	99	0	.	4	46	11	94	2	46	1	70	0	.	0	.	2	18
	alberi morti	22	21	5	71	45	28	32	14	26	29	49	22	0	.	10	90	59	19	39	27	72	25	20	21	41	55	42	28	32	21	34	28	22	32	61	31	10	37	66	20	32	51	35	16	46	20	33	32	18	21	40	6
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
41-60 %	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	.
	nessun danno visibile	235	15	400	31	384	23	342	6	372	12	352	16	0	.	311	17	313	5	356	10	325	10	269	10	278	25	310	17	369	9	486	18	308	10	304	11	342	19	381	6	265	27	303	8	316	6	292	24	285	16	329	2
	fuoco	0	.	0	.	0	.	0	.	14	98	0	.	0	.	0	.	0	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	37
	caduta massi	0	.	0	.	0	.	3	61	3	98	4	99	0	.	8	72	2	40	2	72	0	.	2	98	2	96	2	67	1	99	10	95	5	49	1	73	0	.	7	33	3	97	10	45	3	54	0	.	0	.	3	17
	diverse cause	5	51	24	52	9	95	8	20	14	37	19	44	0	.	3	74	10	17	8	43	18	32	2	72	8	72	2	55	28	36	15	48	3	56	8	40	5	61	22	23	0	.	13	40	10	24	7	70	6	45	12	9
	non determinabile	54	26	72	41	33	36	50	8	65	19	56	17	0	.	45	24	55	7	52	24	53	15	20	25	62	16	63	16	44	19	58	42	43	20	37	23	37	33	90	10	61	36	58	12	61	8	29	50	41	21	57	3
	raccolta del legname	7	51	0	.	0	.	12	22	4	98	16	43	0	.	7	56	3	34	22	35	15	36	14	42	8	70	4	55	1	52	0	.	15	42	13	34	6	94	0	.	9	70	7	37	2	57	24	79	15	55	7	10
	altra attività umana	0	.	12	88	15	52	10	31	0	.	5	73	0	.	4	78	5	27	18	53	5	49	9	41	2	96	5	56	7	44	0	.	4	48	6	63	6	94	4	42	13	97	5	51	8	34	5	95	1	98	6	12
	intemperie	3	99	5	88	0	.	9	26	2	98	9	46	0	.	7	48	10	20	7	40	5	45	0	.	36	64	4	63	5	38	2	95	2	53	8	42	0	.	22	15	7	66	5	32	11	19	0	.	13	39	10	8
	alberi vivi a terra	2	75	0	.	0	.	1	46	4	68	2	98	0	.	0	.	3	35	1	99	6	99	0	.	0	.	3	99	6	50	0	.	0	.	1	99	0	.	5	38	0	.	1	70	6	39	0	.	6	63	3	17
	alberi morti	28	29	103	42	79	30	59	11	64	27	68	28	0	.	62	30	41	10	49	16	69	22	19	45	37	54	57	27	49	17	34	47	34	19	38	22	6	94	78	12	36	52	59	11	67	12	37	40	50	28	55	4
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
61-80 %	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	.
	nessun danno visibile	292	15	335	22	390	18	303	7	273	22	283	26	0	.	332	14	312	6	411	12	308	14	306	21	356	41	410	19	315	12	0	.	315	23	294	17	0	.	299	7	308	14	348	11	297	6	140	0	334	33	313	3
	fuoco	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	62	0	.	0	.	0	100	0	.	5	95	1	80
	caduta massi	8	91	105	90	0	.	31	20	99	85	50	64	0	.	26	30	15	17	25	42	1	99	78	39	14	68	56	48	23	45	0	.	38	45	24	49	0	.	29	21	51	31	41	43	18	21	0	.	15	67	26	9
	diverse cause	8	92	6	93	0	.	7	25	13	50	12	65	0	.	12	62	12	15	7	58	6	60	5	95	16	43	4	60	20	26	0	.	10	47	7	55	0	.	14	24	2	55	10	34	11	23	0	.	2	95	11	9
	non determinabile	65	38	68	37	80	35	48	10	54	40	35	32	0	.	47	20	64	7	56	25	49	27	23	39	37	33	45	25	60	17	0	.	89	22	71	26	0	.	74	12	70	30	66	17	63	8	0	.	64	29	61	4
	raccolta del legname	0	.	0	.	0	.	5	36	0	.	6	97	0	.	5	69	4	34	5	98	13	75	14	53	4	95	2	98	7	45	0	.	7	53	1	97	0	.	0	.	6	51	2	59	4	37	0	.	12	95	4	15
	altra attività umana	0	.	0	.	0	.	5	35	25	93	21	90	0	.	10	58	3	40	10	78	7	74	0	.	5	95	1	99	5	63	0	.	0	.	5	97	0	.	3	44	13	63	2	82	2	40	0	.	0	.	4	16
	intemperie	3	92	8	91	0	.	14	16	0	.	15	51	0	.	22	43	13	16	5	68	24	34	6	96	0	.	10	44	8	46	0	.	5	97	16	75	0	.	18	17	22	46	10	34	20	14	40	0	2	95	15	7
	alberi vivi a terra	8	92	0	.	0	.	3	35	0	.	0	.	0	.	5	69	10	33	0	.	7	55	4	96	0	.	3	68	3	57	0	.	3	97	0	.	0	.	5	26	12	76	0	.	6	28	0	.	5	95	6	16
	alberi morti	85	42	77	25	85	29	68	11	56	56	113	33	0	.	63	26	63	9	63	26	97	21	51	41	36	29	54	26	75	18	0	.	73	29	57	37	0	.	76	14	54	25	68	17	74	9	70	0	60	29	69	4
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
81-100 %	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	.
	nessun danno visibile	217	46	241	11	445	15	263	13	141	50	277	51	0	.	211	28	301	8	474	34	360	40	90	0	478	12	380	22	368	23	0	.	221	26	363	26	0	.	308	9	341	21	289	19	284	9	0	.	266	35	301	4
	fuoco	0	.	0	.	0	.	0	99	25	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	91	0	.	0	.	1	76	0	.	0	.	1	73
	caduta massi	0	.	32	55	25	71	80	27	261	36	31	72	0	.	160	31	30	23	82	55	73	83	20	0	145	44	121	62	106	31	0	.	263	23	33	84	0	.	43	19	55	26	105	34	56	23	0	.	0	.	60	9
	diverse cause	26	67	16	84	110	58	6	35	50	71	16	76	0	.	16	63	8	27	15	61	0	.	0	.	0	.	3	93	13	52	0	.	7	93	6	70	0	.	8	34	3	97	8	59	5	45	0	.	0	.	8	15
	non determinabile	193	60	72	33	10	71	59	13	75	24	67	48	0	.	38	43	68	12	47	14	36	79	40	0	25	87	65	18	72	32	0	.	53	51	29	36	0	.	76	14	131	26	64	21	54	15	0	.	24	74	66	6
	raccolta del legname	0	.	0	.	0	.	4	82	0	.	0	.	0	.	0	.	1	74	0	.	0	.	20	0	0	.	8	91	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	21	80	0	.	0	.	0	.	1	46
	altra attività umana	0	.	0	.	0	.	1	70	0	.	0	.	0	.	0	.	7	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	67	0	.	3	91	0	.	0	.	3	68	0	.	8	66	0	99	0	.	0	.	3	38
	intemperie	24	74	0	.	0	.	14	35	0	.	35	48	0	.	3	65	12	30	0	.	18	79	0	.	12	87	35	57	14	35	0	.	10	66	44	41	0	.	19	17	10	97	19	53	18	18	0	.	0	.	16	10
	alberi vivi a terra	24	74	0	.	0	.	2	70	0	.	0	.	0	.	6	72	3	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	93	0	.	0	.	3	77	3	97	2	96	7	31	0	.	0	.	3	26
	alberi morti	121	17	41	18	85	71	93	22	50	0	137	30	0	.	64	37	67	11	72	43	156	3	20	0	17	59	53	34	73	28	0	.	149	31	69	35	0	.	71	14	72	24	115	29	105	13	0	.	26	68	82	6
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
>100%	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	.
	nessun danno visibile	0	.	370	0	0	.	222	20	60	0	200	76	0	.	202	23	219	12	126	0	0	.	445	0	123	47	219	55	393	35	0	.	0	.	164	36	0	.	213	13	243	38	271	70	275	16	0	.	0	.	230	7
	fuoco	0	.	0	.	0	.	2	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	94	0	.	0	.	0	.	0	.	1	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	46
	caduta massi	0	.	110	0	0	.	114	34	260	0	28	56	0	.	70	51	55	21	404	0	0	.	0	.	89	42	35	71	318	39	0	.	0	.	198	18	0	.	59	23	84	70	359	70	56	35	0	.	0	.	89	13
	diverse cause	0	.	20	0	0	.	6	70	0	.	19	76	0	.	18	87	8	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	94	0	.	0	.	5	95	0	.	12	41	5	89	0	.	8	43	0	.	0	.	9	21
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	51	28	20	0	56	58	0	.	65	31	54	17	102	0	0	.	0	.	67	33	10	71	61	44	0	.	0	.	42	34	0	.	78	18	99	42	321	43	57	19	0	.	0	.	67	10
	raccolta del legname	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100
	altra attività umana	0	.	0	.	0	.	3	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	67
	intemperie	0	.	0	.	0	.	13	47	0	.	7	87	0	.	18	87	11	28	0	.	0	.	0	.	55	51	0	.	8	69	0	.	0	.	27	60	0	.	21	25	5	89	0	.	13	29	0	.	0	.	15	15
	alberi vivi a terra	0	.	0	.	0	.	1	97	0	.	0	.	0	.	0	.	4	64	0	.	0	.	0	.	0	.	50	71	13	62	0	.	0	.	11	94	0	.	5	46	31	60	0	.	20	36	0	.	0	.	8	22
	alberi morti	0	.	150	0	0	.	90	25	50	0	78	87	0	.	87	17	53	19	0	.	0	.	158	0	146	22	184	52	102	30	0	.	0	.	94	46	0	.	66	20	111	38	82	34	75	20	0	.	0	.	75	9
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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	.
	nessun danno visibile	296	6	420	10	400	10	316	3	277	7	355	6	312	20	290	9	309	3	334	6	364	5	329	6	337	17	380	9	329	5	368	8	300	6	343	6	366	8	320	4	303	9	331	4	304	4	314	12	287	5	321	1
	fuoco	0	.	0	.	0	.	0	54	4	86	0	.	0	.	0	.	1	96	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	71	0	99	0	.	0	.	0	.	4	34	0	.	0	.	0	54	0	.	0	100	1	30
	caduta massi	0	100	30	76	1	99	14	15	16	51	7	42	0	.	39	24	11	12	9	36	1	93	6	45	31	39	25	39	23	27	2	99	17	31	18	28	0	.	24	12	37	22	12	29	18	15	0	.	1	74	14	6
	diverse cause	5	23	17	35	9	55	8	13	9	23	9	21	0	.	9	39	10	9	12	23	10	20	7	24	10	33	7	29	18	20	4	40	5	23	10	30	5	31	14	13	2	44	10	16	10	14	8	50	5	26	9	4
	non determinabile	37	10	48	20	32	20	41	4	46	11	45	9	25	52	42	14	59	4	51	10	44	9	35	11	44	17	49	11	49	10	37	21	44	11	42	12	30	13	77	6	87	15	41	7	58	5	37	21	33	9	50	2
	raccolta del legname	9	17	9	63	0	99	11	11	11	28	12	20	0	.	4	43	3	20	15	20	14	20	15	17	3	59	3	40	6	25	14	31	10	23	6	28	10	26	0	57	6	36	9	14	2	29	16	46	12	17	7	5
	altra attività umana	2	44	2	99	7	41	6	15	9	40	6	37	4	95	6	48	4	19	11	33	7	35	7	23	6	46	2	48	7	24	1	77	2	38	5	39	7	62	4	21	8	52	7	22	4	25	4	59	6	29	5	7
	intemperie	3	28	2	76	4	74	8	11	3	49	7	22	4	64	12	34	12	10	6	27	8	20	3	41	17	46	11	27	5	22	0	99	4	40	11	25	3	46	18	8	14	35	6	17	15	9	3	69	2	35	9	4
	alberi vivi a terra	1	46	2	99	1	99	1	23	1	60	1	50	0	.	3	55	6	19	0	100	3	56	1	51	0	.	3	46	3	33	0	.	0	78	1	60	1	100	5	19	9	48	1	33	6	17	0	.	1	48	3	8
	alberi morti	20	13	47	24	58	19	45	6	38	16	53	12	49	34	61	16	54	6	43	11	65	13	23	15	45	23	58	14	48	10	26	22	32	15	51	16	16	22	73	7	56	15	44	7	72	6	34	22	24	11	50	2
	totale	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.

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. 1426458. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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