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NFI3–NFI4b
annual yield and mortality*: altitude (400 m classes) · forest district (as of 2013)
unit: 1000 m³/yr
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)1000 m³/yr± %1000 m³/yr± %1000 m³/yr± %1000 m³/yr± %1000 m³/yr± %1000 m³/yr± %
lakes............
AG01......30901772420723
AG02......01001173911739
AG03......146956377030
AG04......77381593123621
AI01....22851081..3262
AR01....210010860..11058
BE0111001050314947680.8939
BE0281008781120620...21547
BE0321001185864158570.15830
BE04....5459139470.19337
BE05..2100175119932586727626
BE06....0.83302352931822
BE07....0.85501493223425
BE08..0.8434197422210030329
BSL01......0.65446544
BSL02......210030543151
BSL03......136267848070
BSL04........9.9.
FR01....20916587..8567
FR02..11002579755..3360
FR03..0.23790...2379
FR040.0.6265670..6859
FR05......346927376239
FR06..0.44555969..10343
GE01........22492249
GL01..310066553575..10442
GR015610706832566..3648
GR02474477195364380.9128
GR034100564317941643..9231
GR0414611433074751878136826227
GR055948454335700...13930
JU01....2772140281183428519
LU01..0.1775126742477132
LU02....9100195311314133422
LU03..6652149317643..29120
NE01....0.23520.2352
NE03....20572350..4331
NE04....91001566..2452
NE05....45341954..6525
NE06....36573441..6933
NW01..2100472672..1144
OW01..13748610...2149
OW02..288208685511924148
SG01......13539129714736
SG02..0.492128142665849
SG03..0.175942433896332
SG04..0.1705833100958
SG05..11001961168440.18839
SH01......6145634412429
SO01....01003750675110535
SO02....121003252131005639
SO03......244761003040
SO04......72467697942
SZ01..0.124913400.2529
SZ02..1169137300...14728
SZ03..010077026251001547
TG01......48497845643
TG02......0.1373913739
TG03......4453613110525
TI01..19211002100..460
TI020.23791571158861005942
TI030.997010011000.1085
TI04..17339121003100951
TI05....373265416524534
TI06....110093726443632
TI0701002480153235031005243
TI08..0.177107121001357
TI09..2100106674310512930
UR01..11000.1663100561
UR02..21002710.141001978
UR03..0.1583177241003747
UR04..1100......1100
VD02..41004094198121006462
VD03..1770.01000.261
VD04..11002791100..353
VD05....0.109650.10965
VD06......0.469469
VD07..0.12740.0.1274
VD08......126660707257
VD09....21825265..7348
VD10..61002453672..3636
VD11..121001341....2552
VD12....364989528887240
VD14..0.13729912812450
VD15..3100284394211004536
VD16....0.177914583146
VD18......646124998747
VD20....11001862..1959
VD22......0...0.
VS013467596128441362910014331
VS0211495449351155631008633
VS0347128442944214017979925
ZG01..0.41581376101006438
ZH01....0.325023525531
ZH02......556244519838
ZH03....148510939139613632
ZH04......5554575011335
ZH05......3110046487847
ZH06........49594959
ZH07......27552325431
overall1462769016168910345082481884584

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

© WSL, Swiss National Forest Inventory, 16.04.2015 #137680/124054
  • 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. 137680: yield and mortality*
Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1371118

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last update: 12.05.2020