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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IFN2
numero di fusti
quota (classi di 200 m) · numero di danni
suddivisione regionale: circondario forestale (2024)
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
stato 1993/95
		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	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
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	.	150	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	.	0	.	0	.	0	.	352	30	57	63	138	42	486	24	1673	12	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	.	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	68	147	48	37	53	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	631	19	858	21	283	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4926	7
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	91	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	29	54	106	33	310	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	60	46	8	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	279	23	185	37	55	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1162	12
	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	.	0	.	50	100	0	0	0	0	10	100	217	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	48	72	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	11	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	62	0	0	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	382	35
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	947	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	.	0	.	0	.	0	.	1303	27	578	38	968	36	2492	21	8948	11	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	216	92	0	.	0	.	58	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	178	54	555	37	362	46	0	.	0	.	0	.	93	66	0	.	0	.	0	.	52	.	104	.	159	83	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3373	16	3463	19	984	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24881	6
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	.	2369	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	211	.	0	.	0	.	0	.	272	60	1437	27	771	37	1739	22	2985	18	2682	18	0	.	0	.	0	.	272	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	472	70	355	76	682	51	0	.	129	.	495	42	0	.	111	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	94	50	616	33	455	51	90	75	0	.	0	.	693	30	391	41	266	65	12	.	184	67	0	.	91	86	160	49	272	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2514	21	1478	31	1941	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24270	6
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	732	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	.	0	.	0	.	0	.	133	60	228	28	126	51	318	27	680	19	746	22	0	.	0	.	0	.	79	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	65	31	55	81	56	0	.	14	.	130	45	0	.	15	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	63	215	37	80	51	29	74	0	.	0	.	192	38	54	39	61	63	14	.	38	90	0	.	15	71	15	79	71	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	641	24	636	28	848	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6392	7
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	298	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	.	0	.	0	.	0	.	29	59	42	49	64	51	80	34	278	22	261	38	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	10	.	13	77	0	.	4	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	77	53	49	25	62	0	.	0	.	0	.	33	45	9	100	4	100	0	.	16	80	0	.	12	100	20	71	12	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	286	27	148	36	131	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1927	11
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	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	30	.	0	.	1406	18	136	46	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	74	.	46	100	255	40	55	61	0	.	110	44	281	33	160	36	313	26	929	18	352	26	0	.	44	.	0	.	145	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	58	103	49	86	55	0	.	11	100	121	42	30	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	74	247	57	19	.	0	.	0	.	0	.	128	46	113	50	151	55	40	65	25	100	0	.	142	35	46	84	113	53	104	51	74	53	64	62	131	56	129	38	92	50	0	.	0	.	63	41	0	.	0	.	80	51	0	.	36	100	76	43	0	.	0	.	0	.	0	.	444	25	387	26	648	24	17	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8161	6
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	517	24	4	100	0	.	8	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	60	14	100	0	.	22	56	68	47	37	49	92	35	262	28	121	33	0	.	9	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	4	100	18	66	0	.	0	.	60	39	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	57	11	.	0	.	0	.	0	.	29	74	38	48	19	71	13	77	0	.	0	.	50	47	0	.	20	100	52	56	8	71	39	61	85	55	39	49	33	79	0	.	0	.	9	70	0	.	0	.	30	74	0	.	0	.	18	72	0	.	0	.	0	.	0	.	135	32	156	38	259	27	9	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2411	9
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	75	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	15	100	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	10	100	53	55	11	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	36	100	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	10	100	0	.	0	0	0	.	10	100	0	.	4	100	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	78	43	13	100	31	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	305	24
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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	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	264	41	107	85	4019	16	1102	24	0	.	720	36	0	.	0	.	0	.	0	.	56	.	799	39	1562	30	599	54	0	.	906	30	784	30	1266	31	765	30	2184	21	1086	29	0	.	239	58	0	.	1259	30	172	57	263	56	45	.	67	78	210	47	137	63	745	42	798	36	0	.	252	57	980	38	392	42	696	31	0	.	136	59	147	.	0	.	0	.	568	51	1138	32	440	36	0	.	0	.	0	.	306	52	404	42	106	63	474	56	186	69	31	68	1678	27	649	51	820	36	207	63	232	60	697	42	295	53	421	55	1528	32	66	94	0	.	539	39	0	.	190	66	1681	22	794	28	535	34	170	64	84	.	0	.	33	72	0	.	2382	24	1042	31	1626	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42076	5
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	168	42	48	71	1367	22	400	27	0	.	271	41	0	.	0	.	0	.	0	.	40	.	358	41	282	28	62	62	0	.	322	32	386	34	305	40	262	31	646	25	142	34	0	.	173	67	0	.	267	38	57	52	80	58	13	.	39	74	45	65	57	71	90	54	145	37	0	.	162	60	248	38	139	45	266	43	0	.	118	62	53	.	0	.	0	.	156	48	182	29	127	48	0	.	0	.	0	.	113	57	96	51	55	82	21	61	28	73	9	100	400	31	177	55	91	42	90	63	109	73	183	41	35	59	70	60	285	37	32	71	0	.	162	40	0	.	8	71	107	33	198	41	103	35	18	100	0	.	0	.	62	100	0	.	444	23	363	34	638	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11371	6
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	51	52	12	76	622	30	142	35	0	.	40	53	0	.	0	.	0	.	0	.	25	.	37	71	296	55	14	79	0	.	150	65	96	42	103	45	85	54	137	29	56	58	0	.	23	83	0	.	156	46	8	100	11	100	0	.	10	100	26	62	77	96	34	68	46	47	0	.	89	84	71	55	39	81	99	46	0	.	39	65	4	.	0	.	0	.	103	62	70	60	26	55	0	.	0	.	0	.	68	59	17	71	21	71	0	.	24	85	0	.	76	36	18	63	50	45	53	52	0	.	52	51	0	.	14	78	35	53	8	71	0	.	67	67	0	.	4	100	38	48	39	60	71	55	12	75	0	.	0	.	4	100	0	.	195	44	51	55	205	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3925	9
	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	.	0	0	0	0	0	0	0	.	16	100	0	0	0	0	0	0	4	100	0	0	0	.	0	0	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	18	100	0	0	0	.	0	0	19	100	9	100	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	32	75	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	10	100	30	75	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	14	76	14	77	33	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	209	27
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	un danno visibile	132	34	43	59	45	54	178	30	30	73	174	37	137	37	670	20	782	17	416	31	22	100	149	50	244	37	0	.	201	40	200	34	67	76	151	39	0	.	193	53	172	34	136	40	43	91	229	39	10	.	1213	17	336	46	686	20	175	48	28	55	0	.	147	40	34	71	0	.	136	44	28	.	99	65	259	32	106	58	179	43	113	49	94	42	141	35	207	46	216	38	253	50	552	25	268	44	0	.	44	49	174	33	19	71	126	53	0	.	35	62	22	100	220	67	307	38	532	31	91	52	27	86	258	47	30	.	17	80	51	83	181	82	44	69	0	.	243	36	53	60	66	41	125	53	19	71	0	.	39	58	79	49	141	36	28	63	61	44	0	.	295	38	232	39	160	54	151	44	84	51	186	33	145	35	361	28	184	35	31	73	0	.	66	66	0	.	14620	5
	due o più danni visibili	65	59	0	.	0	.	80	42	25	100	41	43	78	63	112	32	180	31	82	47	0	.	15	50	55	57	0	.	124	38	43	45	5	100	32	57	0	.	100	48	27	63	108	68	0	.	148	59	8	.	380	20	74	47	244	27	72	56	19	71	0	.	38	53	4	100	0	.	97	55	5	.	30	77	82	42	71	94	61	53	11	100	42	67	36	53	54	58	38	61	112	63	226	39	104	50	0	.	44	67	45	78	0	.	10	100	0	.	68	56	11	100	50	74	108	48	474	31	74	68	43	61	291	44	19	.	4	100	23	85	0	.	0	.	0	.	94	48	8	71	4	100	14	77	0	.	0	.	11	100	9	100	23	72	0	.	10	100	0	.	53	54	28	58	70	52	137	41	4	100	35	63	23	61	61	43	48	47	0	.	0	.	17	64	0	.	5037	7
	albero morto o a terra	0	0	0	0	0	.	10	100	0	0	12	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	10	100	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	37	100	4	100	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	10	100	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	9	100	0	0	11	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	10	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	10	100	0	.	0	0	0	.	0	0	19	100	0	0	17	73	0	0	10	100	0	0	10	100	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	178	30
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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	.
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	un danno visibile	649	17	303	26	277	30	427	22	0	.	0	.	40	73	85	40	1548	13	65	.	272	34	202	39	316	36	0	.	50	71	180	42	0	.	158	39	81	51	4	.	0	.	19	82	0	.	192	41	0	.	779	20	391	27	197	40	0	.	32	58	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	40	71	11	100	152	33	134	55	17	81	320	66	7	100	369	25	186	31	109	71	245	29	183	43	55	79	0	.	69	62	296	29	296	29	326	26	0	.	32	64	22	100	140	49	243	39	873	23	120	47	194	47	281	45	60	58	39	.	148	72	67	70	40	70	0	.	30	100	121	57	0	.	112	43	0	.	0	.	33	72	43	60	52	62	61	47	56	61	0	.	156	86	170	82	20	.	215	51	95	63	125	64	266	32	53	53	340	36	141	33	290	28	251	32	0	.	13981	5
	due o più danni visibili	123	53	78	38	73	36	53	36	0	.	0	.	32	87	10	100	503	22	37	.	58	47	18	82	131	72	0	.	29	73	10	100	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	56	0	.	312	25	122	35	123	43	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	8	100	10	100	31	64	19	100	0	.	71	87	0	.	79	38	22	46	22	55	103	67	29	52	0	.	0	.	10	100	141	61	63	37	77	38	0	.	30	58	43	100	75	69	137	62	417	29	56	53	66	57	320	35	25	60	14	.	20	100	0	.	20	70	0	.	24	100	0	.	0	.	14	76	0	.	0	.	9	100	14	74	4	100	4	100	0	.	0	.	63	100	21	100	10	.	26	72	0	.	17	64	75	47	0	.	87	37	46	43	80	46	48	43	0	.	4240	8
	albero morto o a terra	14	77	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	10	100	4	100	0	.	9	100	0	0	0	0	0	.	10	100	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	9	100	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	31	100	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	32	100	0	0	0	0	7	100	10	100	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	9	100	0	.	64	100	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	209	40
	totale	5037	14	3846	18	3209	21	3823	17	0	.	0	.	447	59	782	36	12123	11	252	.	1429	26	1531	32	1403	29	97	.	715	55	1159	31	0	.	1334	28	1206	38	18	.	50	.	267	62	0	.	1136	39	0	.	4129	17	2001	27	1451	33	132	.	231	65	0	.	0	.	0	.	0	.	173	71	485	73	351	71	1561	28	975	46	157	73	1502	40	188	71	3065	19	1362	24	558	50	1669	28	1348	31	200	74	0	.	249	60	2217	23	2711	22	2464	20	0	.	317	42	164	89	899	41	1050	34	4192	20	509	42	1048	39	1390	31	448	58	193	.	215	72	306	60	470	64	0	.	338	71	574	43	84	.	1049	31	52	.	0	.	815	44	288	66	523	48	799	44	423	70	0	.	538	50	474	59	30	.	1099	38	365	52	460	36	1679	23	551	59	2413	22	2400	22	1766	23	1520	28	0	.	98484	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	4838	13	3984	18	3258	20	4888	14	2133	23	3996	19	18667	8	12726	8	15666	8	9696	10	1148	26	2064	24	2678	19	97	.	2237	25	3670	18	5806	14	4844	16	1125	38	4555	18	6524	14	5792	13	6071	12	15005	8	13691	8	11538	9	4256	17	4399	16	7069	13	1391	26	2384	18	1300	26	956	28	2797	18	2737	23	3178	21	4243	17	3730	17	3091	20	4715	16	2941	19	5745	15	4640	15	2289	18	2759	20	2059	22	3247	18	3467	19	3806	17	1931	21	3241	19	2406	22	3052	20	1356	24	3333	15	2188	19	3417	18	3620	17	6159	14	5663	13	3847	18	4819	15	1736	24	1303	28	1825	24	2165	22	2110	22	3991	19	1926	24	697	36	3294	18	1661	24	1671	25	3095	17	2286	21	2627	20	2595	20	1469	28	1566	30	456	41	1698	25	11682	9	8541	11	10480	10	1978	22	1605	24	2158	19	3279	20	3171	17	2431	21	1397	24	1879	26	0	.	375699	1
	un danno visibile	781	16	346	24	322	27	605	18	546	24	793	19	5309	9	3247	10	2591	9	2815	11	294	32	364	30	811	21	0	.	457	29	1056	21	1376	16	720	19	81	51	1520	16	1709	13	1181	16	1545	13	3916	9	3256	10	3156	10	1318	21	1255	16	1728	15	244	26	532	24	322	28	366	26	607	19	526	23	399	23	998	20	500	22	845	29	1328	17	798	30	1147	19	592	20	727	21	762	22	528	28	859	20	874	22	937	23	528	23	509	21	315	28	452	24	431	27	920	18	484	24	781	25	935	19	1752	16	1307	15	850	23	1160	20	739	25	347	34	752	24	650	29	365	24	675	22	469	26	175	44	518	19	292	31	99	39	325	24	311	29	559	22	374	22	173	31	155	33	115	58	571	33	3302	11	2930	11	3727	11	564	25	320	32	411	24	711	20	599	26	173	30	290	28	317	28	0	.	88421	2
	due o più danni visibili	188	40	78	38	73	36	133	29	148	32	220	26	2194	14	937	15	769	17	717	17	58	47	33	49	326	34	0	.	191	30	181	31	577	31	134	32	0	.	822	21	370	22	448	24	523	20	1199	13	855	17	1171	14	263	23	520	19	733	19	61	38	157	46	81	38	89	39	218	28	358	31	92	34	244	27	131	32	322	37	588	21	179	41	292	24	142	27	181	33	280	41	241	43	339	30	304	30	279	29	204	36	206	46	63	37	86	36	147	35	328	20	152	36	344	26	442	29	1129	18	439	19	220	28	833	23	198	27	62	40	330	26	176	38	93	32	167	34	153	36	8	71	168	35	28	54	8	71	110	33	87	39	236	41	72	36	17	80	29	54	4	100	133	53	1274	13	776	17	1117	14	67	46	53	47	98	39	148	30	135	29	46	43	80	46	65	36	0	.	28973	3
	albero morto o a terra	14	77	0	0	0	0	10	100	0	0	12	100	68	43	29	58	4	100	30	58	9	100	0	0	0	0	0	.	20	71	0	0	15	100	0	0	0	0	37	59	87	71	18	64	63	54	130	31	260	45	14	76	0	0	25	72	45	57	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	54	75	14	100	0	0	0	0	28	75	9	100	32	74	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	30	100	32	75	0	0	31	100	0	0	0	0	9	100	22	100	67	55	52	52	30	100	32	100	20	71	0	0	26	66	10	100	10	100	52	53	0	0	0	0	9	100	0	0	9	100	0	0	64	100	0	0	0	0	0	0	9	100	10	100	0	0	0	0	0	0	0	0	195	31	31	56	132	34	13	75	10	100	0	0	10	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	1938	11
	totale	5821	13	4409	17	3653	19	5636	14	2826	22	5020	18	26238	7	16939	8	19031	8	13258	10	1508	25	2461	23	3815	18	97	.	2906	23	4906	17	7774	14	5699	15	1206	38	6933	16	8690	12	7439	12	8201	11	20250	8	18062	8	15879	8	5837	16	6198	14	9574	12	1696	25	3073	18	1702	25	1411	26	3623	17	3622	21	3723	20	5499	16	4361	17	4258	20	6659	15	3927	20	7216	15	5374	15	3196	17	3801	18	2828	21	4445	16	4675	18	5054	17	2663	19	3987	18	2784	21	3591	19	1944	22	4603	14	2891	18	4593	17	5027	16	9073	13	7430	13	4917	17	6837	14	2684	22	1721	27	2959	22	2991	20	2568	22	4843	19	2547	22	888	34	3979	17	2046	24	1778	24	3530	16	2684	20	3431	19	3051	19	1658	27	1750	29	575	39	2402	24	16453	8	12278	10	15456	9	2623	22	1988	23	2668	18	4148	18	3905	17	2650	21	1766	23	2261	25	0	.	495030	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. 2290481. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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