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NFI4b

forest area: number of types natural hazards SilvaProtect · economic region
unit: %
unit of evaluation: forest
restriction: protection forest perimeter SilvaProtect = inside perimeter
grid:
state 2009/13
number of types natural hazards SilvaProtect
no natural hazardone natural hazardtwo natural hazardsthree natural hazardsfour natural hazardstotal
economic region %± %± %± %± %± %±
Western Jura..80.44.114.23.65.42.4..100.0.
Eastern Jura..92.96.87.16.9....100.0.
Western Plateau..100.0.......100.0.
Central Plateau..94.85.05.25.1....100.0.
Eastern Plateau..88.27.811.87.8....100.0.
Western Pre-Alps..89.33.66.72.94.02.3..100.0.
Central Pre-Alps..83.03.213.32.93.01.50.70.7100.0.
Eastern Pre-Alps..84.53.413.83.21.71.2..100.0.
Northwestern Alps..64.94.521.63.912.63.20.90.9100.0.
Central Alps..42.36.940.56.87.73.79.64.1100.0.
Northeastern Alps..68.65.618.64.77.13.15.72.8100.0.
Southwestern Alps..55.93.228.32.912.52.13.31.2100.0.
Southeastern Alps..73.82.820.82.65.01.40.40.4100.0.
Southern Alps..73.62.319.52.15.51.21.40.6100.0.
Switzerland..72.81.119.31.06.30.61.60.3100.0.

calculated by unit of reference: economic region

© WSL, Swiss National Forest Inventory, 04.11.2014 #171134/157517
  • forest area #44
    Die Waldfläche ist die Gesamtheit aller Flächen, die gemäss Walddefinition des LFI als Wald bezeichnet werden. Die Walddefinition schliesst Gebüschwald mit ein. Diese Zielgrösse (Thema) wird auch verwendet für Auswertungen der Gesamtfläche, wenn es um die Unterscheidung von Wald und Nichtwald geht.
  • number of types natural hazards SilvaProtect #1792
    Die Angaben zum Vorkommen von Naturgefahrenprozessen auf der LFI-Probefläche stammen aus dem Projekt SilvaProtectCH des BAFU. Die Anzahl an vorkommenden Prozessen beträgt zwischen 0 und 4 und liegt als codiertes Merkmal vor. Die Prozessflächen wurden vom BAFU als GIS-Daten zur Verfügung gestellt.
  • economic region #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.
  • forest #484
    Zugehörigkeit zum Wald. Dazu gehören jene Punkte des terrestrischen Netzes, die im kombinierten Wald-Nichwaldentscheid (terrestrisch und Luftbild) als "Wald ohne Gebüschwald" oder "Gebüschwald" bestimmt wurden. Es ist daher nicht zwingend, dass ein zum Wald gehörender Punkt auch terrestrisch besucht wurde.
  • 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 (Populationsparamter) 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. 171134: forest area
Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1335766

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last update: 09.09.2019