Parties included in Annex I of the Kyoto Protocol, like Italy, may choose to elect Forest Management as additional human-induced activity to attain the goals of reduction of greenhouse gas emissions. In Italy the majority of areas subjected to forest plans satisfy the definition of Forest Management proposed by the Marakesh Accords. However, the data commonly available from forest compartments cannot be directly used to estimate the total aboveground biomass by allometric equations because the data are not spatially (data differ among compartments) or temporally (data sampled in different years) uniform. This study proposes a methodology for using such non-uniform data, which has been tested on a dataset of forest compartments provided by the Veneto Region (NE Italy). A series of specific diameter distributions was associated to each forest compartment by applying cluster analysis and discriminant analysis. The Bootstrap procedure was applied to update the available data, referring them to the same year. The results satisfied the requirements of the “Good Practice Guidance for Land Use, Land Use Change and Forestry” of The Intergovernmental Panel on Climate Change since the uncertainties were quantified. After the analysis, forest compartment data were suitable for application of allometric equations, without need for further extensive samplings
Il Protocollo di Kyoto consente ai Paesi inseriti nell’Annesso I, come l’Italia, di avvalersi delle attività legate alla Gestione Forestale (
Indipendentemente dalle decisioni che verranno assunte tanto in sede internazionale, quanto nazionale, per poter conteggiare gli effetti fissativi (
Strumento principe per la corretta gestione di una foresta è il Piano di Assestamento, inteso come la pianificazione, nel tempo e nello spazio, delle attività selvicolturali più idonee per condurre le singole comprese boschive verso assetti che garantiscano l’assolvimento massimo, continuo e costante delle loro funzioni, preceduta dall’acquisizione di tutte le informazioni necessarie a conseguire tale scopo (
D’altro canto, la scala temporale, normalmente superiore al decennio, e la disomogenea distribuzione spaziale dei rilievi dendrometrici nelle particelle, possono rendere inutilizzabili dati preziosi, quali la distribuzione diametrica e la composizione del soprassuolo che, opportunamente impiegati, potrebbero fornire una stima dettagliata dello stock di carbonio presente in foresta mediante l’applicazione di coefficienti di espansione o di equazioni allometriche (
Obiettivo del presente contributo è proporre una procedura di analisi dei dati assestamentali finalizzata alla predisposizione di un
Per conseguire tale risultato si è reso necessario procedere ad una armonizzazione delle informazioni sia su scala spaziale (stessa qualità e quantità dei dati per tutte le particelle assestate) che temporale (dato riferibile ad uno stesso anno). Tutte le elaborazioni relative al caso di studio concreto sono state accompagnate da una stima dell’errore associato all’analisi, così come richiesto dalle
La base informativa impiegata è costituita dalla banca dati, denominata
La banca dati riporta, oltre alle consuete informazioni di tipo amministrativo, tutti i dati normalmente contenuti nelle Schede Particellari dei Piani di Assestamento, tra i quali in particolare la funzione attribuita alla particella, la struttura del soprassuolo, il tipo di rilievo (cavallettamento totale, rilievo relascopico o stima per le fustaie, stima per i cedui) e l’anno di esecuzione dello stesso, oltre ad una serie di dati dendro-auxometrici variabili in funzione della forma di governo e del tipo di rilevamento (
Il rapporto tra tipo di rilievo e funzione attribuita al soprassuolo evidenzia come il cavallettamento totale e il rilievo relascopico siano destinati soprattutto a formazioni con prevalente funzione produttiva e, in misura minore, turistico-ricreativa. Nelle particelle con funzione protettiva prevalgono invece nettamente le stime mentre nelle aree con funzione ambientale, ove comunque la superficie boscata rappresenta una frazione minore, nel 68% dei casi non è stato eseguito alcun rilievo.
Per disporre delle stesse informazioni di base per ogni particella si è provveduto all’individuazione dei parametri comuni (misurati o stimati) presenti in tutte le particelle (composizione percentuale, area basimetrica, ecc.) e all’esecuzione delle seguenti elaborazioni:
attraverso la composizione tutte le particelle sono state classificate in Categorie Forestali;
le sole fustaie ove l’area basimetrica è stata misurata (cavallettamenti e rilevamenti relascopici) ed era disponibile la distribuzione diametrica, sono state ulteriormente suddivise in funzione di quest’ultimo parametro;
in base all’età, il diametro massimo ed altri parametri disponibili anche per le fustaie oggetto di sola stima, è stata attribuita una distribuzione diametrica media a ciascuna particella stimata.
L’intera procedura, sintetizzata in
La codifica iniziale prevedeva la classificazione delle particelle in 191 diverse tipologie, in gran parte coincidenti con le Tipologie Forestali regionali (
Si è reso perciò necessario cercare di attribuire a tutte le particelle, sia a quelle prive di ogni classificazione sia a quelle già classificate secondo una Tipologia Forestale, almeno una Categoria Forestale (unità di aggregazione di livello superiore rispetto alla tipologia), definita secondo criteri oggettivi basati sulla composizione del soprassuolo e non sulle potenzialità della formazione. Tale operazione ha riguardato indistintamente sia i cedui sia le fustaie.
Le tipologie sono state perciò riunite in 11 categorie, intese come gruppi di Tipologie Forestali, omogenei per composizione, in relazione alla presenza di una o al massimo tre specie caratteristiche: Abieteti, Peccete, Lariceti, Mughete, Piceo-faggete, Faggete, Pinete, Orno-ostrieti ed Ostrio-querceti, Carpineti e Querco-carpineti, Castagneti e Aceri-frassineti.
Escludendo dal
Sul
Per avere una stima dell’errore di classificazione è stata verificata la coerenza tra Categoria Forestale e composizione percentuale delle particelle, mediante osservazione diretta delle stesse. Si è perciò provveduto:
per ogni categoria contenente più di 400 osservazioni, all’estrazione casuale con ripetizione di almeno 4 gruppi di osservazioni (pari, per ogni estrazione, al 10% delle particelle classificate nella categoria) e alla successiva verifica sulle particelle estratte;
per le categorie con meno di 400 osservazioni, è stato esaminato l’intero
L’attribuzione di una seriazione diametrica media a tutte le particelle assestate, ha richiesto una preventiva classificazione di tutte le particelle a fustaia in base all’area basimetrica, un parametro misurabile con notevole accuratezza sia attraverso il cavallettamento totale sia con il rilevamento relascopico, fortemente correlato al volume e generalmente poco dipendente dalla fertilità (
Per estendere tale valore alle fustaie oggetto di stima è stato necessario eseguire ancora una volta una analisi discriminante. Il
Le particelle ove è stato eseguito un rilievo relascopico o un cavallettamento totale, riunite in gruppi omogenei per Categoria Forestale e classe di densità, sono state ulteriormente distinte in base alla distribuzione diametrica delle diverse specie utilizzando come variabili il numero di individui presenti, per unità di superficie, in ciascuna classe diametrica (14 classi comprese tra 17.5 cm e 87.5 cm) di ogni specie censita. Sono risultate disponibili complessivamente 8511 seriazioni diametriche che sono state raggruppate in 14 specie o generi: abete rosso; abete bianco; faggio; larice; castagno; carpino nero; pino silvestre; pino nero; farnia e rovere; gen.
L’interpolazione di ciascuna seriazione attraverso una funzione matematica ha consentito di attribuire alle stesse dei limiti di confidenza della stima. La seriazione diametrica media riferita ad ogni specie presente entro ciascuna classe strutturale può essere infatti rappresentata attraverso delle funzioni di distribuzione capaci di esprimere la distribuzione della probabilità di rinvenimento (
I parametri
La bontà di ciascuna equazione è stata testata attraverso:
la verifica della significatività del coefficiente di determinazione
la verifica dell’errore standard e dei limiti di confidenza di ciascun parametro;
l’esame del
l’analisi della distribuzione dei residui standardizzati, espressa dal rapporto tra gli stessi ed il relativo errore standard, confrontato con il rispettivo valore della statistica
Questa fase ha interessato le sole fustaie oggetto di rilievo relascopico o cavallettamento totale, per le quali si è reso necessario l’aggiornamento dei dati disponibili. Circa il 75% dei rilevamenti eseguiti in tali particelle risultavano infatti antecedenti al 1996 ed il 25% di essi era stato eseguito prima del 1990. Le seriazioni diametriche disponibili dovevano perciò essere attualizzate attraverso la stima dell’entità delle variazioni occorse dall’anno di esecuzione del rilievo all’anno di riferimento (ad es. il 2000), ripartita sia per classi diametriche sia in funzione delle specie presenti per unità di superficie. Per le seriazioni “medie” associate alle particelle oggetto di sola stima, non è stata prevista alcuna attualizzazione.
Confrontando i piani vigenti con i precedenti è stato possibile individuare 832 particelle, appartenenti a 50 piani, oggetto di due rilievi relascopici o cavallettamenti successivi e comprendenti 2336 seriazioni diametriche specifiche, rilevate tra il 1980 ed il 2001.
La differenza tra il numero di soggetti censiti in ciascuna classe diametrica, in due successivi rilievi, divisa per il numero di anni intercorsi, ha fornito il tasso di variazione annua relativo alla medesima classe e specie, funzione sia dell’incremento diametrico corrente sia della mortalità naturale e degli eventuali prelievi effettuati nella particella durante il periodo di validità del piano. Poiché il calcolo della variazione complessiva del numero di individui presenti per classe diametrica non ha potuto essere effettuato escludendo a priori le particelle soggette ad interventi colturali, in quanto non identificabili con assoluta certezza, i soggetti registrati entro ciascuna classe nel secondo rilevamento rappresentano il numero di piante rimaste, al netto di utilizzazioni e mortalità naturale, e la variazione annua così calcolata costituisce la probabilità di passaggio a fustaia e di transizione da una classe alle successive.
Data la mancanza di un numero di seriazioni sufficiente per eseguire una stima ripartita per Tipologie Forestali o classi di densità, unitamente alla necessità di beneficiare della compensazione degli errori considerando un insieme accorpato di più particelle (
È stato quindi possibile ricostruire la variazione annua di ciascuna classe diametrica (5 cm) di 6 specie: abete rosso (579 seriazioni di confronto), abete bianco (410), larice (352), faggio (96), pino silvestre (135) e “latifoglie diverse” (52 seriazioni comprendenti le latifoglie diverse dal faggio).
Il calcolo della variazione media annua di classe non è stato eseguito direttamente ma previa esecuzione di una simulazione
Per la validazione delle capacità predittive della procedura sono state impiegate 695 seriazioni diametriche, escluse dal precedente calcolo ed estratte casualmente dal campione in proporzione pari al 30% delle osservazioni complessivamente disponibili per ciascuna specie. Per ogni specie e classe diametrica è stata calcolata la variazione media annua effettivamente riscontrata evidenziando, mediante la statistica
con (
dove
L’applicazione della procedura ha consentito di classificare le 5813 particelle boscate, in base alla composizione reale del soprassuolo. Attraverso l’analisi discriminante è stato riclassificato il 37% delle particelle cui era stata inizialmente attribuita una Categoria Forestale basata sulle sole indicazioni tipologiche contenute nelle schede particellari (
L’errore di classificazione è stato stimato mediante estrazione di 4 campioni da ciascuna categoria per Peccete (n=200), Abieteti (n=100), Lariceti (n=80) e Faggete (n=80), sui restanti gruppi è stato verificato l’intero
Attraverso la
L’analisi discriminante eseguita sulle 2387 particelle oggetto di sola stima, cui si sono aggiunte un centinaio di particelle escluse dalla precedente classificazione
Più del 70% delle particelle oggetto di stima è stato collocato nella classe 1 e meno del 3% nella quarta classe (cui corrisponde la provvigione maggiore), a conferma del fatto che tale rilievo riguarda soprattutto i soprassuoli di minore interesse dal punto di vista produttivo. La validazione incrociata dei dati (
La ripartizione delle particelle tra le diverse Categorie Forestali ha evidenziato la presenza di una o due classi di densità in Castagneti, Mughete, Capineti e Querco-carpineti e Orno-ostrieti e Ostrio-querceti, mentre per gli Aceri-frassineti non è risultata alcuna particella governata a fustaia.
Ripartendo le 4 classi di densità tra le 11 Categorie Forestali sono stati individuati 30 gruppi entro i quali sono stati distinti, ove la numerosità del campione lo consentiva, 2
Mediante la funzione di Weibull è stata stimata la distribuzione di 239 seriazioni relative a 19 specie (o gruppi) distribuite tra le diverse classi strutturali, corrispondenti a diversi
Sono state escluse le seriazioni comprendenti meno di due classi diametriche, relative in ogni caso a specie minoritarie rispetto alla composizione complessiva del soprassuolo.
Le seriazioni ottenute, con i rispettivi limiti di confidenza, sono state quindi associate a ciascuna particella stimata, in relazione alla Categoria Forestale e classe di densità di appartenenza.
In
Il numero medio complessivo di esemplari passati a fustaia è risultato pari a 6.3 piante ad ha di abete rosso, 8.3 di abete bianco, 9.6 di faggio, 0.02 di larice, 0.004 di pino silvestre e 0.9 per la categoria “latifoglie diverse”.
In tutte le specie si è osservata una variazione tendenzialmente decrescente all’aumentare della classe diametrica, con un massimo tra le classi del 20 e del 30. L’abete rosso, con una crescita di 2.5 piante/anno, ha fornito quasi il 50% dell’incremento complessivo per unità di superficie, pari a 5.5 piante/anno. Rilevante è apparso anche l’incremento stimato per il faggio, 1.7 piante/anno, mentre per il larice è stata registrata una variazione complessivamente negativa con una riduzione di 0.06 piante/anno.
Attualizzando le seriazioni del
Lo scostamento percentuale calcolato sul dataset di validazione distinto per classe diametrica e specie è risultato inferiore al 20% sino alla classe diametrica del 60, per abete rosso, abete bianco e larice, e del 45 per pino silvestre e faggio (
Come riscontrato da
Considerando ciascuna classe diametrica, indipendentemente dalla specie, è stato registrato uno scostamento sempre inferiore al 4% sino alla classe diametrica del 60, entro la quale si collocano il 99.1% delle piante censite (
La procedura proposta ha consentito di attribuire una seriazione diametrica media anche alle particelle in cui si aveva a disposizione solo la stima della composizione e dell’area basimetrica, mentre l’attualizzazione delle serie diametriche relative alle particelle già oggetto di cavallettamento o rilievo relascopico ha permesso di riferire tali dati ad uno stesso orizzonte temporale.
L’esclusione delle utilizzazioni dalla stima della variazione numerica “reale”, operata in questa seconda fase, risulta accettabile in quanto:
per l’aggiornamento delle seriazioni diametriche il taglio rappresenta un elemento da sottrarre alla numerosità iniziale, alla stregua di un qualsiasi fattore biotico o abiotico che agisca su una o più classi diametriche, riducendo la numerosità delle stesse nel periodo intercorso tra censimenti successivi;
la funzione
Restano al momento esclusi dalla possibile applicazione di specifiche equazioni allometriche i cedui, per i quali tuttavia il reperimento di ulteriori informazioni bibliografiche potrebbe permettere, come per le fustaie oggetto di sola stima, la ricostruzione di una seriazione diametrica media di riferimento. Particolarmente utile appare in ogni caso la riclassificazione operata, sulla base della sola composizione reale del soprassuolo, tanto per le fustaie quanto per i cedui. Per entrambi risulta invece ancora problematica la carenza di dati aggiornati, non solo per le particelle con funzione protettiva o turistico-ricreativa, ma anche per quelle con funzione produttiva.
L’approccio proposto costituisce
Considerando un insieme omogeneo di particelle accorpate nell’ambito di una compresa, di un piano o, su scala maggiore, appartenenti ad una stessa Comunità Montana, rinunciando alla quantificazione dello
Si ringraziano il Dott. M. Dissegna ed il Dott. S. Zen della Direzione Regionale Foreste ed Economia Montana della Regione Veneto, che ha messo a disposizione i dati impiegati nel presente studio. Il lavoro proposto fa parte di un più ampio progetto di ricerca finanziato dalla Direzione Regionale Foreste ed Economia Montana della Regione Veneto, per la stima dello stock di carbonio presente in ambito forestale a partire dai dati inventariali ed assestamentali disponibili a livello regionale.
Procedura di armonizzazione ed attualizzazione dei dati assestamentali.
Riclassificazione delle particelle boscate tra le diverse Categorie Forestali.
Esempio di seriazioni diametriche specifiche attribuite alle particelle oggetto di stima, con il raffronto tra numerosità media e numerosità stimata mediante l’equazione di Weibull, con l’indicazione dei limiti di confidenza (LF 95%).
Variazione media annua del numero di piante presenti per classe diametrica.
Numerosità complessiva reale, riferita all’intera superficie esaminata nel
Numerosità complessiva reale ed area basimetrica totale, riferite all’intera superficie esaminata nel
Ripartizione della superficie boscata in relazione a funzione e tipo di rilievo.
FUNZIONE | N°Particelle | SuperficieTotale | SuperficieBoscata | % SuperficieBoscata | SuperficieImproduttiva |
---|---|---|---|---|---|
Produttiva | 4138 | 84792 ha | 79662 ha | 64.13 % | 3115 ha |
Protettiva | 1492 | 51276 ha | 40228 ha | 32.38 % | 6681 ha |
Ambientale | 452 | 47515 ha | 3394 ha | 2.73 % | 20763 ha |
Inproduttiva | 140 | 23793 ha | 0 ha | - | 19099 ha |
Bosco pascolato | 12 | 235 ha | 222 ha | 0.18 % | 13 ha |
Turistico-ricr. | 66 | 928 ha | 719 ha | 0.58 % | 57 ha |
- | 6300 | 208539 ha | 124225 ha | 100.0 % | 49728 ha |
RILIEVO | |||||
Cav. totale | 898 | 17470 ha | 16547 ha | 13.32 % | |
Rilievo relasc. | 1787 | 36990 ha | 34689 ha | 27.92 % | |
Stima (fustaia) | 2387 | 67518 ha | 55631 ha | 44.78 % | |
Ceduo | 770 | 19820 ha | 17122 ha | 13.78 % | |
Nessun rilievo | 458 | 66741 ha | 236 ha | 0.19 % | |
- | 6300 | 208539 ha | 124225 ha | 100.0 % |
Informazioni dendro-auxometriche disponibili nel GPA in funzione del tipo di rilievo. X = presente; S = parzialmente pres.
Parametro | CavallettamentoTotale | RilievoRelascopico | StimaFustaie | Cedui |
---|---|---|---|---|
Tipologia forestale | S | S | S | S |
Composizione % | X | X | X | |
Statura reale | X | X | X | |
Statura potenziale | X | X | X | |
Statura colturale | X | X | X | |
Età | X | X | X | |
N° piante/ha | X | X | ||
Diametro max | X | X | X | S |
Diametro medio | X | X | S | |
Area basimetr./ha | X | X | ||
Provvigione unitaria | X | X | X | |
Incremento % | X | X | X | |
Provvigione Totale | X | X | X | X |
Anno rilievo | X | X | X | X |
Seriazione diametrica | X | X |
Ripartizione in Categorie Forestali pre e post classificazione eseguita mediante l’analisi discriminante.
CategoriaForestale | Anteclassificazione | %ante | % particellericlassificate | Postclassificazione | %post |
---|---|---|---|---|---|
PECCETE | 1235 | 23.69 % | 23.9% | 2172 | 37.36 % |
ABIETETETI | 1053 | 20.20 % | 34.3 % | 1041 | 17.91 % |
LARICETI | 383 | 7.35 % | 29.7 % | 743 | 12.78 % |
PICEO FAGGETI | 505 | 9.69 % | 83.9 % | 332 | 5.71 % |
FAGGETE | 1384 | 26.55 % | 46.7 % | 842 | 14.48 % |
PINETE | 222 | 4.26 % | 26.1 % | 295 | 5.07 % |
MUGHETE | 132 | 2.53 % | 29.5 % | 107 | 1.84 % |
ORNO-OST. OSTR-Q | 258 | 4.95 % | 24.0 % | 236 | 4.06 % |
CARPINETI. Q-CARP | 14 | 0.27 % | 42.8 % | 24 | 0.41 % |
CASTAGNETI | 20 | 0.38 % | 20.0 % | 19 | 0.33 % |
ACERI FRASSINETI | 7 | 0.13 % | 71.4 % | 3 | 0.05 % |
TOTALE | 5213 | - | - | 5814 |
Classi di densità del soprassuolo (medie ± errore standard con limite confidenza al 99%).
Classe | N° Part | Area basim.(mq/ha) | Prov. Un(mc/ha) | Età(anni) | Diam Max(cm) | Piante/ha |
---|---|---|---|---|---|---|
Classe 1 | 573 | 15.6 ± 0.6 | 145.7 ± 5 | 92 ± 5 | 63.6 ± 1.5 | 234 ± 10 |
Classe 2 | 995 | 25.8 ± 0.2 | 261.4 ± 2.7 | 115 ± 4 | 72.2 ± 0.9 | 304 ± 7 |
Classe 3 | 756 | 33.5 ± 0.2 | 352.7 ± 3 | 128 ± 4 | 72.7 ± 0.8 | 370 ± 8 |
Classe 4 | 254 | 42.7 ± 0.7 | 472.4 ± 9.6 | 130 ± 8 | 72.9 ± 1.1 | 444 ± 18 |
Classificazione particelle stimate in funzione della densità del soprassuolo.
Classe | N° ParticelleClassificate | % ParticelleClassificate | Errore stimato( |
Totaleparticelle | %sul totale |
---|---|---|---|---|---|
Classe 1 | 1788 | 71.72 % | 4.89 % | 573 | 46.6 % |
Classe 2 | 511 | 20.50 % | 6.13 % | 995 | 29.7 % |
Classe 3 | 137 | 5.50 % | 12.04 % | 756 | 17.6 % |
Classe 4 | 57 | 2.29 % | 1.97 % | 254 | 6.1 % |
TOTALE | 2493 | - | - | 5071 | - |
Ripartizione delle classi di densità in gruppi strutturali
Legenda. [*]: abete rosso (PCA); abete bianco (ABA); faggio (FAS); larice (LRD); pino silvestre (PNS); gen. Acer (ACX); pino cembro (PNC); età; diametro massimo (D. Max). [1]: Si aggiungono 16 particelle stimate, prive di Categoria Forestale, per mancanza di dati. [2]: Si aggiungono 5 particelle classificate come Abieteti e 17 particelle classificate come Peccete, non attribuibili ad alcuna classe di densità per mancanza di dati .
Categoria Forestale | Classe densità | Training data set | Particelle stimate | Totale | % Totale | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Classi strutturali | Numero particelle | Numero particelle | Variabili [*] di classificazione | Errore di classificazione | ||||
ABIETETO | 1 | 1 | 3 | 110 | Età PCA FAS | 0.00% | 113 | 2.23% |
ABIETETO | 1 | 2 | 51 | 2 | 5.88% | 53 | 1.05% | |
ABIETETO | 2 | 1 | 303 | 80 | Età PCA ABA FAS ACX | 0.33% | 383 | 7.57% |
ABIETETO | 2 | 2 | 2 | 0 | 0.00% | 2 | 0.04% | |
ABIETETO | 3 | Non class. | 1 | - | - | - | 1 | 0.02% |
ABIETETO | 3 | 1 | 3 | 1 | Età PCA ABA FAS | 0.00% | 4 | 0.08% |
ABIETETO | 3 | 2 | 333 | 33 | 0.00% | 366 | 7.24% | |
ABIETETO | 4 | 1 | 45 | 7 | Età ABA PNS LRD | 6.67% | 52 | 1.03% |
ABIETETO | 4 | 2 | 61 | 4 | 19.67% | 65 | 1.29% | |
CARP-QUERC | 1 | 1 | 6 | 9 | - | - | 15 | 0.30% |
CASTAGNETO | 1 | 1 | 12 | 2 | - | - | 14 | 0.28% |
CASTAGNETO | 2 | 1 | - | 1 | - | - | 1 | 0.02% |
FAGGETA | Non class | Non class | 1 | - | - | - | 1 | 0.02% |
FAGGETA | 1 | 1 | 108 | 113 | Età PCA FAS ACX D. Max | 0.93% | 221 | 4.37% |
FAGGETA | 1 | 2 | 2 | 6 | 0.00% | 8 | 0.16% | |
FAGGETA | 2 | 1 | 34 | 24 | Età PCA FAS ACX D. Max | 23.53% | 58 | 1.15% |
FAGGETA | 2 | 2 | 10 | 6 | 0.00% | 16 | 0.32% | |
FAGGETA | 3 | 1 | 7 | 15 | - | - | 22 | 0.44% |
FAGGETA | 4 | 1 | - | 20 | - | - | 20 | 0.40% |
LARICETO | 1 | Non class | 1 | - | - | - | 1 | 0.02% |
LARICETO | 1 | 1 | 4 | 65 | PCA LRD PNS PNC | 0.00% | 69 | 1.36% |
LARICETO | 1 | 2 | 57 | 460 | 0.00% | 517 | 10.22% | |
LARICETO | 2 | Non class | 1 | - | - | - | 1 | 0.02% |
LARICETO | 2 | 1 | 4 | 2 | - | 0.00% | 6 | 0.12% |
LARICETO | 2 | 2 | 50 | 56 | - | 2.00% | 106 | 2.10% |
LARICETO | 3 | Non class | 2 | - | - | - | 2 | 0.04% |
LARICETO | 3 | 1 | 22 | 13 | - | - | 35 | 0.69% |
LARICETO | 4 | 1 | 3 | 1 | - | - | 4 | 0.08% |
MUGHETA | 1 | Non class | - | 2 | - | - | 104 | 0.04% |
MUGHETA | 1 | - | - | 104 | - | - | 104 | 2.06% |
MUGHETA | 4 | - | - | 1 | - | - | 1 | 0.02% |
ORNO-OST | Non class | Non class | - | 1 | - | - | 1 | 0.02% |
ORNO-OST | 1 | 1 | 2 | 15 | - | - | 17 | 0.34% |
PECCETA | Non class. | Non class | - | 1 | - | - | 18 | 0.02% |
PECCETA | 1 | 1 | 212 | 571 | FAS ABA LRD PNC Età D.Max | 1.42% | 783 | 15.48% |
PECCETA | 1 | 2 | 9 | 9 | 0.00% | 18 | 0.36% | |
PECCETA | 2 | Non class | 1 | - | - | - | 1 | 0.02% |
PECCETA | 2 | 1 | 9 | 5 | LRD ABA PNS PCA PNC D.Max | 0.00% | 14 | 0.28% |
PECCETA | 2 | 2 | 496 | 282 | 0.40% | 778 | 15.38% | |
PECCETA | 3 | 1 | 352 | 58 | Età D.Max PCA | 0.57% | 410 | 8.11% |
PECCETA | 3 | 2 | 3 | 4 | 33.33% | 7 | 0.14% | |
PECCETA | 4 | 1 | 64 | 8 | Età ABA D.Max | 7.81% | 72 | 1.42% |
PECCETA | 4 | 2 | 77 | 10 | 33.77% | 87 | 1.72% | |
PICEO-FG | 1 | Non class | 1 | - | - | - | 1 | 0.02% |
PICEO-FG | 1 | 1 | 14 | 59 | PCA LRD Età PNS D.Max | 7.14% | 73 | 1.44% |
PICEO-FG | 1 | 2 | 60 | 47 | 6.67% | 107 | 2.12% | |
PICEO-FG | 2 | 1 | 55 | 19 | PCA ABA LRD PNS PNC Età D.Max | 10.91% | 74 | 1.46% |
PICEO-FG | 2 | 2 | 19 | 11 | 10.53% | 30 | 0.59% | |
PICEO-FG | 3 | 1 | 7 | 0 | PCA FAS ABA LRD Età D.Max | 0.00% | 7 | 0.14% |
PICEO-FG | 3 | 2 | 19 | 7 | 5.26% | 26 | 0.51% | |
PICEO-FG | 4 | 1 | 1 | 1 | - | - | 2 | 0.04% |
PINETA | 1 | 1 | 30 | 201 | - | - | 231 | 4.57% |
PINETA | 2 | 1 | 11 | 22 | - | - | 33 | 0.65% |
PINETA | 3 | 1 | 7 | 6 | - | - | 13 | 0.26% |
PINETA | 4 | 1 | 3 | 5 | - | - | 8 | 0.16% |
TOTALI | - | 45 | 2578 | 2479[1] | - | - | 5057[2] | 100.00% |