Zitterpappel (Populus tremula)
Die Aspe ist fast in ganz Europa vertreten und fehlt lediglich in Südfrankreich, Westspanien und Sizilien. Optimal gedeiht sie in nordischen Mischwäldern mit Waldföhre, Fichte und Birke.
In der Schweiz trifft man die Aspe häufig im Wallis, Tessin und Bündnerland.
Wie andere Pionierbaumarten braucht die Aspe helle Standorte und wird auf die Dauer von anderen Baumarten verdrängt. Diese bezüglich Klima und Standort anspruchslose Art ist bis in die obere Montanstufe gut vertreten. Die Hälfte der Aspen wächst zwischen 800 und 1200 m ü.M.; in Strauchform erreicht sie Lagen bis 2200 m ü.M.
Ihren Fortbestand sichert sich die Aspe als Erstbesiedler auf Rohböden oder auf feuchten und trockenen Standorten. Im Vergleich zur Birke bevorzugt sie eher nährstoffreiche, basische Böden.
Textquelle Brändli 1996
Häufigkeit: Stammzahl, Vorrat
LFI-Probeflächen mit Vorkommen zwischen 1983 und 2020*
* Ein Vorkommen wird auf der Karte nur dann mit einem Punkt dargestellt, wenn die gewählten Gehölzarten in mindestens zwei Inventuren festgestellt wurden.
Stammzahl, Vorrat und Mittelstamm
| Produktionsregion | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Jura | Mittelland | Voralpen | Alpen | Alpensüdseite | Schweiz | |||||||
| Baumarten (60 Klassen) | 1000 m³ | ± % | 1000 m³ | ± % | 1000 m³ | ± % | 1000 m³ | ± % | 1000 m³ | ± % | 1000 m³ | ± % |
| Populus tremula | 50 | 84 | 42 | 40 | 10 | 93 | 208 | 30 | 151 | 36 | 462 | 21 |
| Total | 72855 | 2 | 90108 | 2 | 94191 | 2 | 112683 | 2 | 34308 | 3 | 404145 | 1 |
- Vorrat #21
Schaftholzvolumen in Rinde der lebenden Bäume und Sträucher (stehende und liegende) ab 12 cm BHD. Dieses entspricht international dem "growing stock". Die Biaskorrektur der Tarifprobebäume kann so stark ausfallen, dass bei kleinen Baumzahlen negative Werte resultieren können. - Baumarten (60 Klassen) #1082
BART123 ist der "kleinste gemeinsame Nenner" der Gehölzlisten der Methoden LFI1, LFI2, LFI3 und LFI4. Die Ableitung ermöglicht einen Vergleich bezüglich Baumarten zwischen nach Methode LFI1, LFI2, LFI3 und LFI4 aufgenommenen Inventuren. Zu beachten ist, dass angenommen wurde, dass Code 9 "übrige Sträucher und Salix sp." alle übrigen Straucharten und Salix sp. enthält. - Produktionsregion #49
Die Produktionsregionen sind Regionen mit ähnlichen forstlichen Wuchs- und Produktionsbedingungen, erstellt durch das damalige Bundesamt für Forstwesen für die forstliche Statistik lange vor dem ersten LFI (1983-85). Die Regionenzugehörigkeit wurde definiert über die damaligen Gemeindegrenzen nach unbekannten Kriterien. Das LFI arbeitet sei jeher mit diesen unveränderten Perimetern mit einer winzigen kleinen Ausnahme am Genfersee. In der heutigen Forststatistik (Bundesamt für Statistik, BFS) hat der Begriff Produktionsregionen in «Forstzonen» gewechselt. Diese Regionen werden vom BFS unterhalten und dabei fanden Änderungen statt. Dabei wurde vermehrt auf die Lage des Waldes innerhalb einer Gemeinde Rücksicht genommen. Für einige Gemeinden entlang des Jurabogens bedeutet dies beispielsweise, dass sie neu der Forstzone «Jura» angehören und nicht wie bisher (Produktionsregionen) dem Mittelland. Das LFI hat die alten Perimeter beibehalten, die sich heute mit diversen neuen Gemeindegrenzen nicht mehr decken. - zugänglicher Wald ohne Gebüschwald #434
Zugehörigkeit zum zugänglichen Wald ohne Gebüschwald. Unter der jeweiligen Inventurnummer gehören jene Punkte des terrestrischen Netzes zum "zugänglichen Wald ohne Gebüschwald", welche terrestrisch begehbar waren und dem "Wald ohne Gebüschwald" zugeordnet wurden. Im internationalen Reporting werden diese als "forest available for wood supply" ausgewiesen. - terrestrisches Netz LFI3 #436
Zugehörigkeit zum geometrischen Netz, welches als Basis für die Feldaufnahmen im LFI3 diente. Dieses Netz setzt sich zusammen aus dem 1.4 x 1.4 km Netz und einem zusätzlichen um 1 km verschobenen 4 km Netz.
Schätzung und Standardfehler der Schätzung
Die in den LFI-Tabellen publizierten Ergebnisse sind Schätzungen für Grössen im Schweizer Wald (Populationsparameter) deren wahre Werte nicht bekannt sind und deshalb aus den Daten der LFI-Stichprobe hochgerechnet (geschätzt) werden müssen.
Die Hochrechnungen sind mit Unsicherheiten behaftet. Aus der als Zufallsstichprobe konzipierten LFI-Stichprobe kann die Genauigkeit der Hochrechnungen aber zuverlässig abgeschätzt werden. In allen LFI-Tabellen wird dazu neben der Schätzung selber eine zweite Zahl angegeben, der Standardfehler der Schätzung.
In den meisten Tabellen wird der prozentuale Standardfehler ausgedruckt, gelegentlich (vor allem bei geschätzten Prozenten) aber auch der absolute Standardfehler. Der Zusammenhang zwischen absolutem und prozentualem Standardfehler ist der folgende:
prozentualer Standardfehler = absoluter Standardfehler / Schätzung x 100
absoluter Standardfehler = prozentualer Standardfehler x Schätzung / 100Bei den Angaben zu der Erschliessung handelt es sich um eine Vollerhebung sämtlicher Waldstrassen. In dem Fall ist die Angabe eines Standardfehlers nicht nötig, da es keine stichprobenbedingte Unsicherheit gibt.
Vertrauensintervall der Schätzung
Mit der Schätzung selber und dem Standardfehler der Schätzung kann das sogenannte Vertrauensintervall der Schätzung
mit der unteren Grenze
Schätzung - tQ x absoluter Standardfehlerund der oberen Grenze
berechnet werden. Mit dem Wert 2 für tQ wird das sogenannte 95%-Vertrauensintervall festgelegt. Dieses besagt, dass sich der gesuchte (unbekannte) Wert des Populationsparameters mit 95% Wahrscheinlichkeit innerhalb der Grenzen des Vertrauensintervalls befindet.
Schätzung + tQ x absoluter StandardfehlerSignifikanz der Schätzung
Mit dem Vertrauensintervall kann statistisch geprüft werden, ob der geschätzte Populationsparameter grösser oder kleiner als ein bestimmter Referenz- oder Zielwert ist, respektive ob sich zwei geschätzte Populationsparameter tatsächlich (in der Population) unterscheiden. Für praktische Zwecke geht man folgendermassen vor: Wenn ein Referenzwert ausserhalb des Vertrauensintervalls liegt, geht man davon aus, dass sich der geschätzte Populationswert signifikant von diesem unterscheidet, liegt er innerhalb, interpretiert man die Differenz zwischen Testergebnis und Referenzwert als zufällig bzw. nicht signifikant. Will man zwei Populationsparameter vergleichen unterscheiden sich diese signifikant, wenn sich ihre Vertrauensintervalle nicht überlappen.
Behandlung von fehlenden Werten
Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Befundeinheits-Kategorien* Daten zur Verfügung. Dies deutet in den meisten Fällen darauf hin, dass die mit der betreffenden Zielgrösse geschätzte Grösse nicht oder nur sehr selten vorkommt. Üblicherweise wird dann der Wert 0 eingesetzt (imputiert). Da diesem Wert aber keine direkten Messungen zugrunde liegen, wird der zugehörige Standardfehler mit einem Punkt [.] dargestellt. Wird bei der Berechnung Bezug auf den angenommenen Wert von 0 genommen, z.B. bei Prozenten oder gewissen Veränderungsschätzungen kann kein Wert eingesetzt werden.
Befundeinheitskategorien* = Ausprägungen einer Befundeinheit, z.B. Ausprägung Arve der Befundeinheit BaumartZum Beispiel wurden bisher im Mittelland keine Arven gefunden und gemessen (Vorrat der Arven nach Produktionsregionen). Es kann also angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland tatsächlich nicht vorkommt und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss.
Veränderungen
Im LFI gibt es zwei Arten von Veränderungen. Beim ersten Typ von Veränderungen werden spezielle Veränderungszielgrössen (Themen) definiert, wie Zuwachs, Nutzung, Abgang, Mortalität. Diese Zielgrössen (Themen) sind nur für „Veränderungsinventuren“ verfügbar, z.B. LFI3-LFI4b. Bei diesen Auswertungen wird den Befundeinheitsausprägungen für den ersten Inventurzeitpunkt die Ausprägung des zweiten Inventurzeitpunkts zugewiesen, falls sich dieser verändert hat. Diese Auswertungen berücksichtigen somit nicht den Wechsel einer Befundeinheitsausprägung von der früheren zur späteren Inventur, sondern beachten nur die Veränderung aus der (Befundeinheits-) Perspektive der aktuelleren Inventur.
Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen, wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um eine Veränderung aufzuzeigen. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI4b verwendet. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird der Wechsel einer Befundeinheitsausprägung bei der Analyse berücksichtigt. So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche ohne Gebüschwald zugenommen hat. Dies hat nur einen Effekt bei solchen Befundeinheiten, die ihre Ausprägung auch tatsächlich wechseln können, z.B. die Zugehörigkeit zur Waldfläche oder der Baumzustand.
Darstellung von fehlenden Werten
Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Kategorien Daten zur Verfügung. Die fehlenden Zellenwerte werden in der Regel dann mit einem Punkt [ . ] dargestellt. In manchen Fällen kann der fehlende Wert aus den übrigen Daten abgeleitet und mit der Zahl [ 0 ] ersetzt (imputiert) werden. Der zugehörige Standardfehler wird jedoch nie ersetzt und immer auf [ . ] gesetzt.
Zum Beispiel gibt es für den Vorrat der Arve im Mittelland keine Daten. In diesem Fall kann jedoch angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland nicht wächst und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss Vorrat der Arven nach Produktionsregionen.
| Produktionsregion | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Jura | Mittelland | Voralpen | Alpen | Alpensüdseite | Schweiz | |||||||
| Baumarten (60 Klassen) | m³/Anz | ± % | m³/Anz | ± % | m³/Anz | ± % | m³/Anz | ± % | m³/Anz | ± % | m³/Anz | ± % |
| Populus tremula | 0.5 | 10.7 | 0.4 | 32.2 | 0.5 | 57.4 | 0.4 | 17.1 | 0.4 | 19.7 | 0.4 | 10.8 |
| Total | 0.9 | 2.0 | 1.0 | 2.1 | 1.0 | 2.0 | 0.7 | 1.7 | 0.5 | 3.1 | 0.8 | 0.9 |
- Vorrat #21
Schaftholzvolumen in Rinde der lebenden Bäume und Sträucher (stehende und liegende) ab 12 cm BHD. Dieses entspricht international dem "growing stock". Die Biaskorrektur der Tarifprobebäume kann so stark ausfallen, dass bei kleinen Baumzahlen negative Werte resultieren können. - Stammzahl #73
Anzahl Stämme der lebenden Bäume und Sträucher (stehende und liegende) ab 12 cm BHD. - Baumarten (60 Klassen) #1082
BART123 ist der "kleinste gemeinsame Nenner" der Gehölzlisten der Methoden LFI1, LFI2, LFI3 und LFI4. Die Ableitung ermöglicht einen Vergleich bezüglich Baumarten zwischen nach Methode LFI1, LFI2, LFI3 und LFI4 aufgenommenen Inventuren. Zu beachten ist, dass angenommen wurde, dass Code 9 "übrige Sträucher und Salix sp." alle übrigen Straucharten und Salix sp. enthält. - Produktionsregion #49
Die Produktionsregionen sind Regionen mit ähnlichen forstlichen Wuchs- und Produktionsbedingungen, erstellt durch das damalige Bundesamt für Forstwesen für die forstliche Statistik lange vor dem ersten LFI (1983-85). Die Regionenzugehörigkeit wurde definiert über die damaligen Gemeindegrenzen nach unbekannten Kriterien. Das LFI arbeitet sei jeher mit diesen unveränderten Perimetern mit einer winzigen kleinen Ausnahme am Genfersee. In der heutigen Forststatistik (Bundesamt für Statistik, BFS) hat der Begriff Produktionsregionen in «Forstzonen» gewechselt. Diese Regionen werden vom BFS unterhalten und dabei fanden Änderungen statt. Dabei wurde vermehrt auf die Lage des Waldes innerhalb einer Gemeinde Rücksicht genommen. Für einige Gemeinden entlang des Jurabogens bedeutet dies beispielsweise, dass sie neu der Forstzone «Jura» angehören und nicht wie bisher (Produktionsregionen) dem Mittelland. Das LFI hat die alten Perimeter beibehalten, die sich heute mit diversen neuen Gemeindegrenzen nicht mehr decken. - zugänglicher Wald ohne Gebüschwald #434
Zugehörigkeit zum zugänglichen Wald ohne Gebüschwald. Unter der jeweiligen Inventurnummer gehören jene Punkte des terrestrischen Netzes zum "zugänglichen Wald ohne Gebüschwald", welche terrestrisch begehbar waren und dem "Wald ohne Gebüschwald" zugeordnet wurden. Im internationalen Reporting werden diese als "forest available for wood supply" ausgewiesen. - terrestrisches Netz LFI3 #436
Zugehörigkeit zum geometrischen Netz, welches als Basis für die Feldaufnahmen im LFI3 diente. Dieses Netz setzt sich zusammen aus dem 1.4 x 1.4 km Netz und einem zusätzlichen um 1 km verschobenen 4 km Netz.
Schätzung und Standardfehler der Schätzung
Die in den LFI-Tabellen publizierten Ergebnisse sind Schätzungen für Grössen im Schweizer Wald (Populationsparameter) deren wahre Werte nicht bekannt sind und deshalb aus den Daten der LFI-Stichprobe hochgerechnet (geschätzt) werden müssen.
Die Hochrechnungen sind mit Unsicherheiten behaftet. Aus der als Zufallsstichprobe konzipierten LFI-Stichprobe kann die Genauigkeit der Hochrechnungen aber zuverlässig abgeschätzt werden. In allen LFI-Tabellen wird dazu neben der Schätzung selber eine zweite Zahl angegeben, der Standardfehler der Schätzung.
In den meisten Tabellen wird der prozentuale Standardfehler ausgedruckt, gelegentlich (vor allem bei geschätzten Prozenten) aber auch der absolute Standardfehler. Der Zusammenhang zwischen absolutem und prozentualem Standardfehler ist der folgende:
prozentualer Standardfehler = absoluter Standardfehler / Schätzung x 100
absoluter Standardfehler = prozentualer Standardfehler x Schätzung / 100Bei den Angaben zu der Erschliessung handelt es sich um eine Vollerhebung sämtlicher Waldstrassen. In dem Fall ist die Angabe eines Standardfehlers nicht nötig, da es keine stichprobenbedingte Unsicherheit gibt.
Vertrauensintervall der Schätzung
Mit der Schätzung selber und dem Standardfehler der Schätzung kann das sogenannte Vertrauensintervall der Schätzung
mit der unteren Grenze
Schätzung - tQ x absoluter Standardfehlerund der oberen Grenze
berechnet werden. Mit dem Wert 2 für tQ wird das sogenannte 95%-Vertrauensintervall festgelegt. Dieses besagt, dass sich der gesuchte (unbekannte) Wert des Populationsparameters mit 95% Wahrscheinlichkeit innerhalb der Grenzen des Vertrauensintervalls befindet.
Schätzung + tQ x absoluter StandardfehlerSignifikanz der Schätzung
Mit dem Vertrauensintervall kann statistisch geprüft werden, ob der geschätzte Populationsparameter grösser oder kleiner als ein bestimmter Referenz- oder Zielwert ist, respektive ob sich zwei geschätzte Populationsparameter tatsächlich (in der Population) unterscheiden. Für praktische Zwecke geht man folgendermassen vor: Wenn ein Referenzwert ausserhalb des Vertrauensintervalls liegt, geht man davon aus, dass sich der geschätzte Populationswert signifikant von diesem unterscheidet, liegt er innerhalb, interpretiert man die Differenz zwischen Testergebnis und Referenzwert als zufällig bzw. nicht signifikant. Will man zwei Populationsparameter vergleichen unterscheiden sich diese signifikant, wenn sich ihre Vertrauensintervalle nicht überlappen.
Behandlung von fehlenden Werten
Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Befundeinheits-Kategorien* Daten zur Verfügung. Dies deutet in den meisten Fällen darauf hin, dass die mit der betreffenden Zielgrösse geschätzte Grösse nicht oder nur sehr selten vorkommt. Üblicherweise wird dann der Wert 0 eingesetzt (imputiert). Da diesem Wert aber keine direkten Messungen zugrunde liegen, wird der zugehörige Standardfehler mit einem Punkt [.] dargestellt. Wird bei der Berechnung Bezug auf den angenommenen Wert von 0 genommen, z.B. bei Prozenten oder gewissen Veränderungsschätzungen kann kein Wert eingesetzt werden.
Befundeinheitskategorien* = Ausprägungen einer Befundeinheit, z.B. Ausprägung Arve der Befundeinheit BaumartZum Beispiel wurden bisher im Mittelland keine Arven gefunden und gemessen (Vorrat der Arven nach Produktionsregionen). Es kann also angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland tatsächlich nicht vorkommt und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss.
Veränderungen
Im LFI gibt es zwei Arten von Veränderungen. Beim ersten Typ von Veränderungen werden spezielle Veränderungszielgrössen (Themen) definiert, wie Zuwachs, Nutzung, Abgang, Mortalität. Diese Zielgrössen (Themen) sind nur für „Veränderungsinventuren“ verfügbar, z.B. LFI3-LFI4b. Bei diesen Auswertungen wird den Befundeinheitsausprägungen für den ersten Inventurzeitpunkt die Ausprägung des zweiten Inventurzeitpunkts zugewiesen, falls sich dieser verändert hat. Diese Auswertungen berücksichtigen somit nicht den Wechsel einer Befundeinheitsausprägung von der früheren zur späteren Inventur, sondern beachten nur die Veränderung aus der (Befundeinheits-) Perspektive der aktuelleren Inventur.
Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen, wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um eine Veränderung aufzuzeigen. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI4b verwendet. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird der Wechsel einer Befundeinheitsausprägung bei der Analyse berücksichtigt. So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche ohne Gebüschwald zugenommen hat. Dies hat nur einen Effekt bei solchen Befundeinheiten, die ihre Ausprägung auch tatsächlich wechseln können, z.B. die Zugehörigkeit zur Waldfläche oder der Baumzustand.
Darstellung von fehlenden Werten
Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Kategorien Daten zur Verfügung. Die fehlenden Zellenwerte werden in der Regel dann mit einem Punkt [ . ] dargestellt. In manchen Fällen kann der fehlende Wert aus den übrigen Daten abgeleitet und mit der Zahl [ 0 ] ersetzt (imputiert) werden. Der zugehörige Standardfehler wird jedoch nie ersetzt und immer auf [ . ] gesetzt.
Zum Beispiel gibt es für den Vorrat der Arve im Mittelland keine Daten. In diesem Fall kann jedoch angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland nicht wächst und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss Vorrat der Arven nach Produktionsregionen.
| Produktionsregion | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Jura | Mittelland | Voralpen | Alpen | Alpensüdseite | Schweiz | |||||||
| Baumarten (60 Klassen) | 1000 Anz | ± % | 1000 Anz | ± % | 1000 Anz | ± % | 1000 Anz | ± % | 1000 Anz | ± % | 1000 Anz | ± % |
| Populus tremula | 97 | 88 | 103 | 42 | 20 | 71 | 546 | 27 | 361 | 33 | 1128 | 19 |
| Total | 84760 | 2 | 91668 | 2 | 95788 | 2 | 156045 | 2 | 67169 | 3 | 495429 | 1 |
- Stammzahl #73
Anzahl Stämme der lebenden Bäume und Sträucher (stehende und liegende) ab 12 cm BHD. - Baumarten (60 Klassen) #1082
BART123 ist der "kleinste gemeinsame Nenner" der Gehölzlisten der Methoden LFI1, LFI2, LFI3 und LFI4. Die Ableitung ermöglicht einen Vergleich bezüglich Baumarten zwischen nach Methode LFI1, LFI2, LFI3 und LFI4 aufgenommenen Inventuren. Zu beachten ist, dass angenommen wurde, dass Code 9 "übrige Sträucher und Salix sp." alle übrigen Straucharten und Salix sp. enthält. - Produktionsregion #49
Die Produktionsregionen sind Regionen mit ähnlichen forstlichen Wuchs- und Produktionsbedingungen, erstellt durch das damalige Bundesamt für Forstwesen für die forstliche Statistik lange vor dem ersten LFI (1983-85). Die Regionenzugehörigkeit wurde definiert über die damaligen Gemeindegrenzen nach unbekannten Kriterien. Das LFI arbeitet sei jeher mit diesen unveränderten Perimetern mit einer winzigen kleinen Ausnahme am Genfersee. In der heutigen Forststatistik (Bundesamt für Statistik, BFS) hat der Begriff Produktionsregionen in «Forstzonen» gewechselt. Diese Regionen werden vom BFS unterhalten und dabei fanden Änderungen statt. Dabei wurde vermehrt auf die Lage des Waldes innerhalb einer Gemeinde Rücksicht genommen. Für einige Gemeinden entlang des Jurabogens bedeutet dies beispielsweise, dass sie neu der Forstzone «Jura» angehören und nicht wie bisher (Produktionsregionen) dem Mittelland. Das LFI hat die alten Perimeter beibehalten, die sich heute mit diversen neuen Gemeindegrenzen nicht mehr decken. - zugänglicher Wald ohne Gebüschwald #434
Zugehörigkeit zum zugänglichen Wald ohne Gebüschwald. Unter der jeweiligen Inventurnummer gehören jene Punkte des terrestrischen Netzes zum "zugänglichen Wald ohne Gebüschwald", welche terrestrisch begehbar waren und dem "Wald ohne Gebüschwald" zugeordnet wurden. Im internationalen Reporting werden diese als "forest available for wood supply" ausgewiesen. - terrestrisches Netz LFI3 #436
Zugehörigkeit zum geometrischen Netz, welches als Basis für die Feldaufnahmen im LFI3 diente. Dieses Netz setzt sich zusammen aus dem 1.4 x 1.4 km Netz und einem zusätzlichen um 1 km verschobenen 4 km Netz.
Schätzung und Standardfehler der Schätzung
Die in den LFI-Tabellen publizierten Ergebnisse sind Schätzungen für Grössen im Schweizer Wald (Populationsparameter) deren wahre Werte nicht bekannt sind und deshalb aus den Daten der LFI-Stichprobe hochgerechnet (geschätzt) werden müssen.
Die Hochrechnungen sind mit Unsicherheiten behaftet. Aus der als Zufallsstichprobe konzipierten LFI-Stichprobe kann die Genauigkeit der Hochrechnungen aber zuverlässig abgeschätzt werden. In allen LFI-Tabellen wird dazu neben der Schätzung selber eine zweite Zahl angegeben, der Standardfehler der Schätzung.
In den meisten Tabellen wird der prozentuale Standardfehler ausgedruckt, gelegentlich (vor allem bei geschätzten Prozenten) aber auch der absolute Standardfehler. Der Zusammenhang zwischen absolutem und prozentualem Standardfehler ist der folgende:
prozentualer Standardfehler = absoluter Standardfehler / Schätzung x 100
absoluter Standardfehler = prozentualer Standardfehler x Schätzung / 100Bei den Angaben zu der Erschliessung handelt es sich um eine Vollerhebung sämtlicher Waldstrassen. In dem Fall ist die Angabe eines Standardfehlers nicht nötig, da es keine stichprobenbedingte Unsicherheit gibt.
Vertrauensintervall der Schätzung
Mit der Schätzung selber und dem Standardfehler der Schätzung kann das sogenannte Vertrauensintervall der Schätzung
mit der unteren Grenze
Schätzung - tQ x absoluter Standardfehlerund der oberen Grenze
berechnet werden. Mit dem Wert 2 für tQ wird das sogenannte 95%-Vertrauensintervall festgelegt. Dieses besagt, dass sich der gesuchte (unbekannte) Wert des Populationsparameters mit 95% Wahrscheinlichkeit innerhalb der Grenzen des Vertrauensintervalls befindet.
Schätzung + tQ x absoluter StandardfehlerSignifikanz der Schätzung
Mit dem Vertrauensintervall kann statistisch geprüft werden, ob der geschätzte Populationsparameter grösser oder kleiner als ein bestimmter Referenz- oder Zielwert ist, respektive ob sich zwei geschätzte Populationsparameter tatsächlich (in der Population) unterscheiden. Für praktische Zwecke geht man folgendermassen vor: Wenn ein Referenzwert ausserhalb des Vertrauensintervalls liegt, geht man davon aus, dass sich der geschätzte Populationswert signifikant von diesem unterscheidet, liegt er innerhalb, interpretiert man die Differenz zwischen Testergebnis und Referenzwert als zufällig bzw. nicht signifikant. Will man zwei Populationsparameter vergleichen unterscheiden sich diese signifikant, wenn sich ihre Vertrauensintervalle nicht überlappen.
Behandlung von fehlenden Werten
Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Befundeinheits-Kategorien* Daten zur Verfügung. Dies deutet in den meisten Fällen darauf hin, dass die mit der betreffenden Zielgrösse geschätzte Grösse nicht oder nur sehr selten vorkommt. Üblicherweise wird dann der Wert 0 eingesetzt (imputiert). Da diesem Wert aber keine direkten Messungen zugrunde liegen, wird der zugehörige Standardfehler mit einem Punkt [.] dargestellt. Wird bei der Berechnung Bezug auf den angenommenen Wert von 0 genommen, z.B. bei Prozenten oder gewissen Veränderungsschätzungen kann kein Wert eingesetzt werden.
Befundeinheitskategorien* = Ausprägungen einer Befundeinheit, z.B. Ausprägung Arve der Befundeinheit BaumartZum Beispiel wurden bisher im Mittelland keine Arven gefunden und gemessen (Vorrat der Arven nach Produktionsregionen). Es kann also angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland tatsächlich nicht vorkommt und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss.
Veränderungen
Im LFI gibt es zwei Arten von Veränderungen. Beim ersten Typ von Veränderungen werden spezielle Veränderungszielgrössen (Themen) definiert, wie Zuwachs, Nutzung, Abgang, Mortalität. Diese Zielgrössen (Themen) sind nur für „Veränderungsinventuren“ verfügbar, z.B. LFI3-LFI4b. Bei diesen Auswertungen wird den Befundeinheitsausprägungen für den ersten Inventurzeitpunkt die Ausprägung des zweiten Inventurzeitpunkts zugewiesen, falls sich dieser verändert hat. Diese Auswertungen berücksichtigen somit nicht den Wechsel einer Befundeinheitsausprägung von der früheren zur späteren Inventur, sondern beachten nur die Veränderung aus der (Befundeinheits-) Perspektive der aktuelleren Inventur.
Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen, wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um eine Veränderung aufzuzeigen. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI4b verwendet. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird der Wechsel einer Befundeinheitsausprägung bei der Analyse berücksichtigt. So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche ohne Gebüschwald zugenommen hat. Dies hat nur einen Effekt bei solchen Befundeinheiten, die ihre Ausprägung auch tatsächlich wechseln können, z.B. die Zugehörigkeit zur Waldfläche oder der Baumzustand.
Darstellung von fehlenden Werten
Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Kategorien Daten zur Verfügung. Die fehlenden Zellenwerte werden in der Regel dann mit einem Punkt [ . ] dargestellt. In manchen Fällen kann der fehlende Wert aus den übrigen Daten abgeleitet und mit der Zahl [ 0 ] ersetzt (imputiert) werden. Der zugehörige Standardfehler wird jedoch nie ersetzt und immer auf [ . ] gesetzt.
Zum Beispiel gibt es für den Vorrat der Arve im Mittelland keine Daten. In diesem Fall kann jedoch angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland nicht wächst und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss Vorrat der Arven nach Produktionsregionen.
| Produktionsregion | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Jura | Mittelland | Voralpen | Alpen | Alpensüdseite | Schweiz | |||||||
| Baumarten (60 Klassen) | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± |
| Populus tremula | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.4 | 0.1 | 0.5 | 0.2 | 0.2 | 0.0 |
| Total | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . |
- Stammzahl #73
Anzahl Stämme der lebenden Bäume und Sträucher (stehende und liegende) ab 12 cm BHD. - Baumarten (60 Klassen) #1082
BART123 ist der "kleinste gemeinsame Nenner" der Gehölzlisten der Methoden LFI1, LFI2, LFI3 und LFI4. Die Ableitung ermöglicht einen Vergleich bezüglich Baumarten zwischen nach Methode LFI1, LFI2, LFI3 und LFI4 aufgenommenen Inventuren. Zu beachten ist, dass angenommen wurde, dass Code 9 "übrige Sträucher und Salix sp." alle übrigen Straucharten und Salix sp. enthält. - Produktionsregion #49
Die Produktionsregionen sind Regionen mit ähnlichen forstlichen Wuchs- und Produktionsbedingungen, erstellt durch das damalige Bundesamt für Forstwesen für die forstliche Statistik lange vor dem ersten LFI (1983-85). Die Regionenzugehörigkeit wurde definiert über die damaligen Gemeindegrenzen nach unbekannten Kriterien. Das LFI arbeitet sei jeher mit diesen unveränderten Perimetern mit einer winzigen kleinen Ausnahme am Genfersee. In der heutigen Forststatistik (Bundesamt für Statistik, BFS) hat der Begriff Produktionsregionen in «Forstzonen» gewechselt. Diese Regionen werden vom BFS unterhalten und dabei fanden Änderungen statt. Dabei wurde vermehrt auf die Lage des Waldes innerhalb einer Gemeinde Rücksicht genommen. Für einige Gemeinden entlang des Jurabogens bedeutet dies beispielsweise, dass sie neu der Forstzone «Jura» angehören und nicht wie bisher (Produktionsregionen) dem Mittelland. Das LFI hat die alten Perimeter beibehalten, die sich heute mit diversen neuen Gemeindegrenzen nicht mehr decken. - zugänglicher Wald ohne Gebüschwald #434
Zugehörigkeit zum zugänglichen Wald ohne Gebüschwald. Unter der jeweiligen Inventurnummer gehören jene Punkte des terrestrischen Netzes zum "zugänglichen Wald ohne Gebüschwald", welche terrestrisch begehbar waren und dem "Wald ohne Gebüschwald" zugeordnet wurden. Im internationalen Reporting werden diese als "forest available for wood supply" ausgewiesen. - terrestrisches Netz LFI3 #436
Zugehörigkeit zum geometrischen Netz, welches als Basis für die Feldaufnahmen im LFI3 diente. Dieses Netz setzt sich zusammen aus dem 1.4 x 1.4 km Netz und einem zusätzlichen um 1 km verschobenen 4 km Netz.
Schätzung und Standardfehler der Schätzung
Die in den LFI-Tabellen publizierten Ergebnisse sind Schätzungen für Grössen im Schweizer Wald (Populationsparameter) deren wahre Werte nicht bekannt sind und deshalb aus den Daten der LFI-Stichprobe hochgerechnet (geschätzt) werden müssen.
Die Hochrechnungen sind mit Unsicherheiten behaftet. Aus der als Zufallsstichprobe konzipierten LFI-Stichprobe kann die Genauigkeit der Hochrechnungen aber zuverlässig abgeschätzt werden. In allen LFI-Tabellen wird dazu neben der Schätzung selber eine zweite Zahl angegeben, der Standardfehler der Schätzung.
In den meisten Tabellen wird der prozentuale Standardfehler ausgedruckt, gelegentlich (vor allem bei geschätzten Prozenten) aber auch der absolute Standardfehler. Der Zusammenhang zwischen absolutem und prozentualem Standardfehler ist der folgende:
prozentualer Standardfehler = absoluter Standardfehler / Schätzung x 100
absoluter Standardfehler = prozentualer Standardfehler x Schätzung / 100Bei den Angaben zu der Erschliessung handelt es sich um eine Vollerhebung sämtlicher Waldstrassen. In dem Fall ist die Angabe eines Standardfehlers nicht nötig, da es keine stichprobenbedingte Unsicherheit gibt.
Vertrauensintervall der Schätzung
Mit der Schätzung selber und dem Standardfehler der Schätzung kann das sogenannte Vertrauensintervall der Schätzung
mit der unteren Grenze
Schätzung - tQ x absoluter Standardfehlerund der oberen Grenze
berechnet werden. Mit dem Wert 2 für tQ wird das sogenannte 95%-Vertrauensintervall festgelegt. Dieses besagt, dass sich der gesuchte (unbekannte) Wert des Populationsparameters mit 95% Wahrscheinlichkeit innerhalb der Grenzen des Vertrauensintervalls befindet.
Schätzung + tQ x absoluter StandardfehlerSignifikanz der Schätzung
Mit dem Vertrauensintervall kann statistisch geprüft werden, ob der geschätzte Populationsparameter grösser oder kleiner als ein bestimmter Referenz- oder Zielwert ist, respektive ob sich zwei geschätzte Populationsparameter tatsächlich (in der Population) unterscheiden. Für praktische Zwecke geht man folgendermassen vor: Wenn ein Referenzwert ausserhalb des Vertrauensintervalls liegt, geht man davon aus, dass sich der geschätzte Populationswert signifikant von diesem unterscheidet, liegt er innerhalb, interpretiert man die Differenz zwischen Testergebnis und Referenzwert als zufällig bzw. nicht signifikant. Will man zwei Populationsparameter vergleichen unterscheiden sich diese signifikant, wenn sich ihre Vertrauensintervalle nicht überlappen.
Behandlung von fehlenden Werten
Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Befundeinheits-Kategorien* Daten zur Verfügung. Dies deutet in den meisten Fällen darauf hin, dass die mit der betreffenden Zielgrösse geschätzte Grösse nicht oder nur sehr selten vorkommt. Üblicherweise wird dann der Wert 0 eingesetzt (imputiert). Da diesem Wert aber keine direkten Messungen zugrunde liegen, wird der zugehörige Standardfehler mit einem Punkt [.] dargestellt. Wird bei der Berechnung Bezug auf den angenommenen Wert von 0 genommen, z.B. bei Prozenten oder gewissen Veränderungsschätzungen kann kein Wert eingesetzt werden.
Befundeinheitskategorien* = Ausprägungen einer Befundeinheit, z.B. Ausprägung Arve der Befundeinheit BaumartZum Beispiel wurden bisher im Mittelland keine Arven gefunden und gemessen (Vorrat der Arven nach Produktionsregionen). Es kann also angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland tatsächlich nicht vorkommt und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss.
Veränderungen
Im LFI gibt es zwei Arten von Veränderungen. Beim ersten Typ von Veränderungen werden spezielle Veränderungszielgrössen (Themen) definiert, wie Zuwachs, Nutzung, Abgang, Mortalität. Diese Zielgrössen (Themen) sind nur für „Veränderungsinventuren“ verfügbar, z.B. LFI3-LFI4b. Bei diesen Auswertungen wird den Befundeinheitsausprägungen für den ersten Inventurzeitpunkt die Ausprägung des zweiten Inventurzeitpunkts zugewiesen, falls sich dieser verändert hat. Diese Auswertungen berücksichtigen somit nicht den Wechsel einer Befundeinheitsausprägung von der früheren zur späteren Inventur, sondern beachten nur die Veränderung aus der (Befundeinheits-) Perspektive der aktuelleren Inventur.
Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen, wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um eine Veränderung aufzuzeigen. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI4b verwendet. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird der Wechsel einer Befundeinheitsausprägung bei der Analyse berücksichtigt. So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche ohne Gebüschwald zugenommen hat. Dies hat nur einen Effekt bei solchen Befundeinheiten, die ihre Ausprägung auch tatsächlich wechseln können, z.B. die Zugehörigkeit zur Waldfläche oder der Baumzustand.
Darstellung von fehlenden Werten
Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Kategorien Daten zur Verfügung. Die fehlenden Zellenwerte werden in der Regel dann mit einem Punkt [ . ] dargestellt. In manchen Fällen kann der fehlende Wert aus den übrigen Daten abgeleitet und mit der Zahl [ 0 ] ersetzt (imputiert) werden. Der zugehörige Standardfehler wird jedoch nie ersetzt und immer auf [ . ] gesetzt.
Zum Beispiel gibt es für den Vorrat der Arve im Mittelland keine Daten. In diesem Fall kann jedoch angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland nicht wächst und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss Vorrat der Arven nach Produktionsregionen.
| Produktionsregion | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Jura | Mittelland | Voralpen | Alpen | Alpensüdseite | Schweiz | |||||||
| Baumarten (60 Klassen) | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± |
| Populus tremula | 0.1 | 0.1 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.2 | 0.1 | 0.4 | 0.2 | 0.1 | 0.0 |
| Total | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . |
- Vorrat #21
Schaftholzvolumen in Rinde der lebenden Bäume und Sträucher (stehende und liegende) ab 12 cm BHD. Dieses entspricht international dem "growing stock". Die Biaskorrektur der Tarifprobebäume kann so stark ausfallen, dass bei kleinen Baumzahlen negative Werte resultieren können. - Baumarten (60 Klassen) #1082
BART123 ist der "kleinste gemeinsame Nenner" der Gehölzlisten der Methoden LFI1, LFI2, LFI3 und LFI4. Die Ableitung ermöglicht einen Vergleich bezüglich Baumarten zwischen nach Methode LFI1, LFI2, LFI3 und LFI4 aufgenommenen Inventuren. Zu beachten ist, dass angenommen wurde, dass Code 9 "übrige Sträucher und Salix sp." alle übrigen Straucharten und Salix sp. enthält. - Produktionsregion #49
Die Produktionsregionen sind Regionen mit ähnlichen forstlichen Wuchs- und Produktionsbedingungen, erstellt durch das damalige Bundesamt für Forstwesen für die forstliche Statistik lange vor dem ersten LFI (1983-85). Die Regionenzugehörigkeit wurde definiert über die damaligen Gemeindegrenzen nach unbekannten Kriterien. Das LFI arbeitet sei jeher mit diesen unveränderten Perimetern mit einer winzigen kleinen Ausnahme am Genfersee. In der heutigen Forststatistik (Bundesamt für Statistik, BFS) hat der Begriff Produktionsregionen in «Forstzonen» gewechselt. Diese Regionen werden vom BFS unterhalten und dabei fanden Änderungen statt. Dabei wurde vermehrt auf die Lage des Waldes innerhalb einer Gemeinde Rücksicht genommen. Für einige Gemeinden entlang des Jurabogens bedeutet dies beispielsweise, dass sie neu der Forstzone «Jura» angehören und nicht wie bisher (Produktionsregionen) dem Mittelland. Das LFI hat die alten Perimeter beibehalten, die sich heute mit diversen neuen Gemeindegrenzen nicht mehr decken. - zugänglicher Wald ohne Gebüschwald #434
Zugehörigkeit zum zugänglichen Wald ohne Gebüschwald. Unter der jeweiligen Inventurnummer gehören jene Punkte des terrestrischen Netzes zum "zugänglichen Wald ohne Gebüschwald", welche terrestrisch begehbar waren und dem "Wald ohne Gebüschwald" zugeordnet wurden. Im internationalen Reporting werden diese als "forest available for wood supply" ausgewiesen. - terrestrisches Netz LFI3 #436
Zugehörigkeit zum geometrischen Netz, welches als Basis für die Feldaufnahmen im LFI3 diente. Dieses Netz setzt sich zusammen aus dem 1.4 x 1.4 km Netz und einem zusätzlichen um 1 km verschobenen 4 km Netz.
Schätzung und Standardfehler der Schätzung
Die in den LFI-Tabellen publizierten Ergebnisse sind Schätzungen für Grössen im Schweizer Wald (Populationsparameter) deren wahre Werte nicht bekannt sind und deshalb aus den Daten der LFI-Stichprobe hochgerechnet (geschätzt) werden müssen.
Die Hochrechnungen sind mit Unsicherheiten behaftet. Aus der als Zufallsstichprobe konzipierten LFI-Stichprobe kann die Genauigkeit der Hochrechnungen aber zuverlässig abgeschätzt werden. In allen LFI-Tabellen wird dazu neben der Schätzung selber eine zweite Zahl angegeben, der Standardfehler der Schätzung.
In den meisten Tabellen wird der prozentuale Standardfehler ausgedruckt, gelegentlich (vor allem bei geschätzten Prozenten) aber auch der absolute Standardfehler. Der Zusammenhang zwischen absolutem und prozentualem Standardfehler ist der folgende:
prozentualer Standardfehler = absoluter Standardfehler / Schätzung x 100
absoluter Standardfehler = prozentualer Standardfehler x Schätzung / 100Bei den Angaben zu der Erschliessung handelt es sich um eine Vollerhebung sämtlicher Waldstrassen. In dem Fall ist die Angabe eines Standardfehlers nicht nötig, da es keine stichprobenbedingte Unsicherheit gibt.
Vertrauensintervall der Schätzung
Mit der Schätzung selber und dem Standardfehler der Schätzung kann das sogenannte Vertrauensintervall der Schätzung
mit der unteren Grenze
Schätzung - tQ x absoluter Standardfehlerund der oberen Grenze
berechnet werden. Mit dem Wert 2 für tQ wird das sogenannte 95%-Vertrauensintervall festgelegt. Dieses besagt, dass sich der gesuchte (unbekannte) Wert des Populationsparameters mit 95% Wahrscheinlichkeit innerhalb der Grenzen des Vertrauensintervalls befindet.
Schätzung + tQ x absoluter StandardfehlerSignifikanz der Schätzung
Mit dem Vertrauensintervall kann statistisch geprüft werden, ob der geschätzte Populationsparameter grösser oder kleiner als ein bestimmter Referenz- oder Zielwert ist, respektive ob sich zwei geschätzte Populationsparameter tatsächlich (in der Population) unterscheiden. Für praktische Zwecke geht man folgendermassen vor: Wenn ein Referenzwert ausserhalb des Vertrauensintervalls liegt, geht man davon aus, dass sich der geschätzte Populationswert signifikant von diesem unterscheidet, liegt er innerhalb, interpretiert man die Differenz zwischen Testergebnis und Referenzwert als zufällig bzw. nicht signifikant. Will man zwei Populationsparameter vergleichen unterscheiden sich diese signifikant, wenn sich ihre Vertrauensintervalle nicht überlappen.
Behandlung von fehlenden Werten
Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Befundeinheits-Kategorien* Daten zur Verfügung. Dies deutet in den meisten Fällen darauf hin, dass die mit der betreffenden Zielgrösse geschätzte Grösse nicht oder nur sehr selten vorkommt. Üblicherweise wird dann der Wert 0 eingesetzt (imputiert). Da diesem Wert aber keine direkten Messungen zugrunde liegen, wird der zugehörige Standardfehler mit einem Punkt [.] dargestellt. Wird bei der Berechnung Bezug auf den angenommenen Wert von 0 genommen, z.B. bei Prozenten oder gewissen Veränderungsschätzungen kann kein Wert eingesetzt werden.
Befundeinheitskategorien* = Ausprägungen einer Befundeinheit, z.B. Ausprägung Arve der Befundeinheit BaumartZum Beispiel wurden bisher im Mittelland keine Arven gefunden und gemessen (Vorrat der Arven nach Produktionsregionen). Es kann also angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland tatsächlich nicht vorkommt und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss.
Veränderungen
Im LFI gibt es zwei Arten von Veränderungen. Beim ersten Typ von Veränderungen werden spezielle Veränderungszielgrössen (Themen) definiert, wie Zuwachs, Nutzung, Abgang, Mortalität. Diese Zielgrössen (Themen) sind nur für „Veränderungsinventuren“ verfügbar, z.B. LFI3-LFI4b. Bei diesen Auswertungen wird den Befundeinheitsausprägungen für den ersten Inventurzeitpunkt die Ausprägung des zweiten Inventurzeitpunkts zugewiesen, falls sich dieser verändert hat. Diese Auswertungen berücksichtigen somit nicht den Wechsel einer Befundeinheitsausprägung von der früheren zur späteren Inventur, sondern beachten nur die Veränderung aus der (Befundeinheits-) Perspektive der aktuelleren Inventur.
Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen, wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um eine Veränderung aufzuzeigen. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI4b verwendet. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird der Wechsel einer Befundeinheitsausprägung bei der Analyse berücksichtigt. So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche ohne Gebüschwald zugenommen hat. Dies hat nur einen Effekt bei solchen Befundeinheiten, die ihre Ausprägung auch tatsächlich wechseln können, z.B. die Zugehörigkeit zur Waldfläche oder der Baumzustand.
Darstellung von fehlenden Werten
Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Kategorien Daten zur Verfügung. Die fehlenden Zellenwerte werden in der Regel dann mit einem Punkt [ . ] dargestellt. In manchen Fällen kann der fehlende Wert aus den übrigen Daten abgeleitet und mit der Zahl [ 0 ] ersetzt (imputiert) werden. Der zugehörige Standardfehler wird jedoch nie ersetzt und immer auf [ . ] gesetzt.
Zum Beispiel gibt es für den Vorrat der Arve im Mittelland keine Daten. In diesem Fall kann jedoch angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland nicht wächst und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss Vorrat der Arven nach Produktionsregionen.
| Wirtschaftsregion | ||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Jura West | Jura Ost | Mittelland West | Mittelland Mitte | Mittelland Ost | Voralpen West | Voralpen Mitte | Voralpen Ost | Alpen Nordwest | Alpen Mitte | Alpen Nordost | Alpen Südwest | Alpen Südost | Alpensüdseite | Schweiz | ||||||||||||||||
| Baumarten (60 Klassen) | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± | % | ± |
| Populus tremula | 0.1 | 0.1 | . | . | 0.3 | 0.2 | . | . | 0.1 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | . | . | 0.3 | 0.3 | . | . | 0.1 | 0.1 | 0.6 | 0.2 | 0.2 | 0.1 | 0.5 | 0.2 | 0.2 | 0.0 |
| Total | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . | 100.0 | . |
- Stammzahl #73
Anzahl Stämme der lebenden Bäume und Sträucher (stehende und liegende) ab 12 cm BHD. - Baumarten (60 Klassen) #1082
BART123 ist der "kleinste gemeinsame Nenner" der Gehölzlisten der Methoden LFI1, LFI2, LFI3 und LFI4. Die Ableitung ermöglicht einen Vergleich bezüglich Baumarten zwischen nach Methode LFI1, LFI2, LFI3 und LFI4 aufgenommenen Inventuren. Zu beachten ist, dass angenommen wurde, dass Code 9 "übrige Sträucher und Salix sp." alle übrigen Straucharten und Salix sp. enthält. - Wirtschaftsregion #366
Die Wirtschaftsregionen bilden eine Unterteilung der forstlichen Produktionsregionen nach wirtschaftlichen und geographischen Gesichtspunkten. Sie wurden erstellt durch das damalige Bundesamt für Forstwesen für die forstliche Statistik, lange vor dem ersten LFI (1983-85). Die Regionenzugehörigkeit wurde definiert über die damaligen Gemeindegrenzen nach unbekannten Kriterien. Das LFI arbeitet sei jeher mit diesen unveränderten Perimetern mit einer winzigen kleinen Ausnahme am Genfersee. - zugänglicher Wald ohne Gebüschwald #434
Zugehörigkeit zum zugänglichen Wald ohne Gebüschwald. Unter der jeweiligen Inventurnummer gehören jene Punkte des terrestrischen Netzes zum "zugänglichen Wald ohne Gebüschwald", welche terrestrisch begehbar waren und dem "Wald ohne Gebüschwald" zugeordnet wurden. Im internationalen Reporting werden diese als "forest available for wood supply" ausgewiesen. - terrestrisches Netz LFI3 #436
Zugehörigkeit zum geometrischen Netz, welches als Basis für die Feldaufnahmen im LFI3 diente. Dieses Netz setzt sich zusammen aus dem 1.4 x 1.4 km Netz und einem zusätzlichen um 1 km verschobenen 4 km Netz.
Schätzung und Standardfehler der Schätzung
Die in den LFI-Tabellen publizierten Ergebnisse sind Schätzungen für Grössen im Schweizer Wald (Populationsparameter) deren wahre Werte nicht bekannt sind und deshalb aus den Daten der LFI-Stichprobe hochgerechnet (geschätzt) werden müssen.
Die Hochrechnungen sind mit Unsicherheiten behaftet. Aus der als Zufallsstichprobe konzipierten LFI-Stichprobe kann die Genauigkeit der Hochrechnungen aber zuverlässig abgeschätzt werden. In allen LFI-Tabellen wird dazu neben der Schätzung selber eine zweite Zahl angegeben, der Standardfehler der Schätzung.
In den meisten Tabellen wird der prozentuale Standardfehler ausgedruckt, gelegentlich (vor allem bei geschätzten Prozenten) aber auch der absolute Standardfehler. Der Zusammenhang zwischen absolutem und prozentualem Standardfehler ist der folgende:
prozentualer Standardfehler = absoluter Standardfehler / Schätzung x 100
absoluter Standardfehler = prozentualer Standardfehler x Schätzung / 100Bei den Angaben zu der Erschliessung handelt es sich um eine Vollerhebung sämtlicher Waldstrassen. In dem Fall ist die Angabe eines Standardfehlers nicht nötig, da es keine stichprobenbedingte Unsicherheit gibt.
Vertrauensintervall der Schätzung
Mit der Schätzung selber und dem Standardfehler der Schätzung kann das sogenannte Vertrauensintervall der Schätzung
mit der unteren Grenze
Schätzung - tQ x absoluter Standardfehlerund der oberen Grenze
berechnet werden. Mit dem Wert 2 für tQ wird das sogenannte 95%-Vertrauensintervall festgelegt. Dieses besagt, dass sich der gesuchte (unbekannte) Wert des Populationsparameters mit 95% Wahrscheinlichkeit innerhalb der Grenzen des Vertrauensintervalls befindet.
Schätzung + tQ x absoluter StandardfehlerSignifikanz der Schätzung
Mit dem Vertrauensintervall kann statistisch geprüft werden, ob der geschätzte Populationsparameter grösser oder kleiner als ein bestimmter Referenz- oder Zielwert ist, respektive ob sich zwei geschätzte Populationsparameter tatsächlich (in der Population) unterscheiden. Für praktische Zwecke geht man folgendermassen vor: Wenn ein Referenzwert ausserhalb des Vertrauensintervalls liegt, geht man davon aus, dass sich der geschätzte Populationswert signifikant von diesem unterscheidet, liegt er innerhalb, interpretiert man die Differenz zwischen Testergebnis und Referenzwert als zufällig bzw. nicht signifikant. Will man zwei Populationsparameter vergleichen unterscheiden sich diese signifikant, wenn sich ihre Vertrauensintervalle nicht überlappen.
Behandlung von fehlenden Werten
Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Befundeinheits-Kategorien* Daten zur Verfügung. Dies deutet in den meisten Fällen darauf hin, dass die mit der betreffenden Zielgrösse geschätzte Grösse nicht oder nur sehr selten vorkommt. Üblicherweise wird dann der Wert 0 eingesetzt (imputiert). Da diesem Wert aber keine direkten Messungen zugrunde liegen, wird der zugehörige Standardfehler mit einem Punkt [.] dargestellt. Wird bei der Berechnung Bezug auf den angenommenen Wert von 0 genommen, z.B. bei Prozenten oder gewissen Veränderungsschätzungen kann kein Wert eingesetzt werden.
Befundeinheitskategorien* = Ausprägungen einer Befundeinheit, z.B. Ausprägung Arve der Befundeinheit BaumartZum Beispiel wurden bisher im Mittelland keine Arven gefunden und gemessen (Vorrat der Arven nach Produktionsregionen). Es kann also angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland tatsächlich nicht vorkommt und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss.
Veränderungen
Im LFI gibt es zwei Arten von Veränderungen. Beim ersten Typ von Veränderungen werden spezielle Veränderungszielgrössen (Themen) definiert, wie Zuwachs, Nutzung, Abgang, Mortalität. Diese Zielgrössen (Themen) sind nur für „Veränderungsinventuren“ verfügbar, z.B. LFI3-LFI4b. Bei diesen Auswertungen wird den Befundeinheitsausprägungen für den ersten Inventurzeitpunkt die Ausprägung des zweiten Inventurzeitpunkts zugewiesen, falls sich dieser verändert hat. Diese Auswertungen berücksichtigen somit nicht den Wechsel einer Befundeinheitsausprägung von der früheren zur späteren Inventur, sondern beachten nur die Veränderung aus der (Befundeinheits-) Perspektive der aktuelleren Inventur.
Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen, wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um eine Veränderung aufzuzeigen. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI4b verwendet. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird der Wechsel einer Befundeinheitsausprägung bei der Analyse berücksichtigt. So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche ohne Gebüschwald zugenommen hat. Dies hat nur einen Effekt bei solchen Befundeinheiten, die ihre Ausprägung auch tatsächlich wechseln können, z.B. die Zugehörigkeit zur Waldfläche oder der Baumzustand.
Darstellung von fehlenden Werten
Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Kategorien Daten zur Verfügung. Die fehlenden Zellenwerte werden in der Regel dann mit einem Punkt [ . ] dargestellt. In manchen Fällen kann der fehlende Wert aus den übrigen Daten abgeleitet und mit der Zahl [ 0 ] ersetzt (imputiert) werden. Der zugehörige Standardfehler wird jedoch nie ersetzt und immer auf [ . ] gesetzt.
Zum Beispiel gibt es für den Vorrat der Arve im Mittelland keine Daten. In diesem Fall kann jedoch angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland nicht wächst und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss Vorrat der Arven nach Produktionsregionen.