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NFI3–NFI4b
annual yield and mortality*: altitude (400 m classes) · forest district (as of 2013)
unit: m³/yr/ha
unit of evaluation: accessible forest without shrub forest NFI2/NFI3/NFI4
grid: grid NFI4 2009-2013
change 2004/06–2009/13
altitude (400 m classes)
above 1800 m1401-1800 m1001-1400 m601-1000 mto 600 mtotal
forest district (as of 2013) (m³/yr)/ha± % (m³/yr)/ha± % (m³/yr)/ha± % (m³/yr)/ha± % (m³/yr)/ha± % (m³/yr)/ha± %
lakes............
AG01......17.17612.42312.923
AG02......0.48312.93811.739
AG03......9.3426.8367.230
AG04......18.22817.32817.621
AI01....7.6825.274..6.761
AR01....0.79621.057..13.758
BE011.6711.4463.5467.1650.0.3.839
BE026.8826.38013.6590.0...8.347
BE032.4822.78112.1379.5530.0.8.330
BE04....12.75210.3460.0.10.436
BE05..1.6905.84221.52932.45517.825
BE06....0.0.10.52620.32716.122
BE07....0.0.19.94312.63014.225
BE08..0.0.8.03114.44166.5.12.029
BSL01......0.0.15.14213.743
BSL02......0.9905.7514.451
BSL03......3.15819.28010.469
BSL04........18.2.18.2.
FR01....9.68124.580..17.966
FR02..1.1838.4741.850..4.360
FR03..0.0.3.9770.0...2.778
FR040.0.0.0.22.2582.065..9.358
FR05......18.4605.7349.339
FR06..0.0.11.55023.261..15.242
GE01........8.4438.443
GL01..0.8969.4526.472..6.442
GR011.1560.0691.3806.660..1.647
GR022.2601.1724.4479.1330.0.5.227
GR031.9924.3413.8904.232..4.031
GR041.9576.2296.6734.2728.9465.527
GR052.4473.5406.2660.0...3.229
JU01....7.7647.9259.5318.419
LU01..0.0.10.8634.36114.8389.431
LU02....15.37118.82934.13322.622
LU03..28.13717.42611.239..16.519
NE01....0.0.8.5470.0.4.953
NE03....16.5237.346..9.830
NE04....4.3955.461..5.052
NE05....10.2288.743..9.724
NE06....7.65511.332..9.032
NW01..0.9911.6631.866..1.543
OW01..3.0712.4540.0...2.648
OW02..0.6824.8822.34816.1603.748
SG01......18.4377.18516.336
SG02..0.0.1.8843.47726.7466.848
SG03..0.0.4.1548.4375.2564.731
SG04..0.0.0.2631.9751.7911.058
SG05..2.1732.95829.0390.0.14.138
SH01......12.3408.0419.729
SO01....0.29418.13419.44513.234
SO02....6.2916.54911.1847.139
SO03......6.7411.8974.440
SO04......9.8415.7429.237
SZ01..0.0.2.5444.4260.0.2.528
SZ02..6.85017.7270.0...13.627
SZ03..0.9.3.1630.9548.4732.746
TG01......13.0442.3808.242
TG02......0.0.19.53818.638
TG03......25.34112.32815.725
TI01..0.3900.3932.872..0.559
TI020.0.4.6766.5605.6812.9904.241
TI030.0.2.4930.1930.9830.0.1.184
TI04..0.3620.8871.1922.0880.949
TI05....0.7685.3486.4353.933
TI06....0.6941.7304.7402.832
TI070.7713.9770.2489.7352.7823.342
TI08..0.0.0.3643.9632.2831.556
TI09..1.0902.6611.4373.0432.129
UR01..0.5920.0.0.9484.6730.861
UR02..1.7901.1540.0.45.8.5.376
UR03..0.0.7.57611.95913.5.7.944
UR04..12.1.......12.1.
VD02..1.59516.3889.0722.2728.362
VD03..0.3720.0.0.3880.0.0.259
VD04..0.2960.5750.772..0.452
VD05....0.0.29.5610.0.20.564
VD06......0.0.1.4661.268
VD07..0.0.4.2700.0.0.0.2.673
VD08......4.26048.84517.655
VD09....9.47115.660..13.248
VD10..20.3.7.6505.656..7.936
VD11..7.6861.240....2.152
VD12....9.8435.48415.57910.340
VD14..0.0.4.2684.0853.0423.849
VD15..1.7921.07513.0283.2.6.332
VD16....0.0.10.7708.7468.845
VD18......21.15934.97323.648
VD20....1.2.14.852..11.458
VD22......0.0...0.0.
VS012.7653.9603.0403.2558.0823.431
VS021.9445.6470.5485.4458.3.3.432
VS031.4632.5423.0414.4315.0923.124
ZG01..0.0.31.8233.87223.1.11.537
ZH01....0.0.9.24412.0359.531
ZH02......21.05310.74714.737
ZH03....14.26415.23710.48414.431
ZH04......14.3477.84810.134
ZH05......31.7849.34713.147
ZH06........8.5598.559
ZH07......1.65911.2299.130
overall2.1263.4166.1910.2711.577.74

change, calculated by unit of reference: forest district (as of 2013)

© WSL, Swiss National Forest Inventory, 16.04.2015 #137679/124053
  • yield and mortality* #163
    Schaftholzvolumen in Rinde aller Bäume und Sträucher ab 12 cm BHD, die zwischen zwei Inventuren genutzt wurden, abgestorben oder verschwunden sind. *Für die Berechnung wurden keine D7/Baumhöhen-Daten verwendet. Die so berechneten Werte sind nicht biaskorrigiert, jedoch bei Auswertungen nach Kantonen oder Forstkreisen robuster bezüglich echten Veränderungen und somit besser interpretierbar.
  • altitude (400 m classes) #963
    Klassierung der Höhe über Meer in 400 m-Klassen. Basis: Höhe über Meer aus DHM25 (swisstopo) abgeleitet
  • forest district (as of 2013) #1915
    Forstkreise aus einer Erhebung bei den Forstdiensten der Kantone zum Datenstand per Ende 2013, aufgearbeitet durch die WSL.
  • accessible forest without shrub forest NFI2/NFI3/NFI4 #1847
    Zugehörigkeit zum gemeinsam zugänglichen Wald ohne Gebüschwald in den Inventuren nach Methode LFI2, Methode LFI3 und Methode LFI4.
  • grid NFI4 2009–2013 #1746
    Das Netz LFI4 Pensum 2009–2013 umfasst alle Probeflächen, die in den Jahren 2009 bis 2013 aufgenommen wurden und bereits auch im LFI1, LFI2 und LFI3 Teil des Netzes waren.
  • 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 / 100

  • 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 Standardfehler

    und der oberen Grenze
    Schätzung + tQ x absoluter Standardfehler

    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.

  • Signifikanz 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.

  • 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.

Table citation

Abegg, M.; Brändli, U.-B.; Cioldi, F.; Fischer, C.; Herold-Bonardi, A.; Huber M.; Keller, M.; Meile, R.; Rösler, E.; Speich, S.; Traub, B.; Vidondo, B., 2014:
Swiss national forest inventory - Result table No. 137679: yield and mortality*
Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1371123

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last update: 06.02.2020