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NFI3
forest area
forest type (3 classes) · potential demand for local recreation
unit of reference: economic region
unit: 1000 ha
unit of evaluation: forest
grid: terrestrial grid NFI3
state 2004/06
forest type (3 classes)
accessible forest without shrub forestinaccessible forest without shrub forestshrub foresttotal
economic regionpotential demand for local recreation1000 ha± %1000 ha± %1000 ha± %1000 ha± %
Western Juranone10.413....10.413
low128.920.471..129.32
moderate11.3120.558..11.812
hight2.726....2.726
very high0.750....0.750
total154.010.945..154.91
Eastern Juranone0.2100....0.2100
low37.54....37.54
moderate5.0190.2100..5.218
hight2.925....2.925
very high1.635....1.635
total47.220.2100..47.42
Western Plateaunone2.228....2.228
low43.830.471..44.23
moderate2.228....2.228
hight0.4710.2100..0.658
very high0.7500.2100..0.945
total49.430.750..50.22
Central Plateaunone........
low49.040.558..49.64
moderate12.811....12.811
hight4.419....4.419
very high3.422....3.422
total69.620.558..70.12
Eastern Plateaunone........
low63.84....63.84
moderate28.67....28.67
hight12.511....12.511
very high6.017....6.017
total110.91....110.91
Western Pre-Alpsnone5.5170.21000.21005.917
low34.040.9450.75035.64
moderate5.118....5.118
hight0.750....0.750
very high0.2100....0.2100
total45.531.1410.94447.52
Central Pre-Alpsnone5.4180.21000.4715.917
low86.722.9251.14190.62
moderate6.3160.2100..6.516
hight0.945....0.945
very high........
total99.223.2231.435103.92
Eastern Pre-Alpsnone1.831..0.21001.930
low57.931.6330.94560.33
moderate12.511....12.511
hight1.435....1.435
very high0.471....0.471
total73.921.6331.14176.52
Northwestern Alpsnone2.5260.4711.6334.519
low47.142.7253.42253.24
moderate7.9140.750..8.614
hight2.9250.2100..3.124
very high0.558....0.558
total61.034.0215.01870.02
Central Alpsnone0.6580.21001.1411.831
low23.762.1295.11830.94
moderate2.8250.2100..3.024
hight0.657....0.657
very high........
total27.652.5276.21636.23
Northeastern Alpsnone2.923..1.9304.818
low23.062.9232.92428.75
moderate3.6210.557..4.119
hight1.041....1.041
very high........
total30.443.4214.81838.63
Southwestern Alpsnone8.4140.21002.62611.112
low70.243.9213.62277.73
moderate22.281.4350.55824.18
hight8.913..0.21009.013
very high1.731....1.731
total111.325.5176.815123.62
Southeastern Alpsnone16.6100.55810.51127.77
low105.533.0248.413116.92
moderate13.1110.4710.94514.311
hight5.8170.2100..6.017
very high1.831....1.831
total142.824.02119.87166.61
Southern Alpsnone9.2130.7504.61714.510
low113.5310.61312.99137.02
moderate21.591.4350.45723.38
hight5.5180.471..5.817
very high1.930....1.930
total151.6213.11117.97182.61
Switzerlandnone65.652.32823.0890.94
low884.5131.8739.06955.31
moderate154.935.5181.830162.23
hight50.560.9450.210051.66
very high18.8100.2100..19.010
total1174.4140.6663.941279.00
© WSL, Swiss National Forest Inventory, 15.07.2015 #202376/188614
  • 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.
  • forest type (3 classes) #1323
    Angabe, ob es sich, basierend auf dem kombinierten Wald-Nichtwaldentscheid aus dem Feld und Luftbild, um "Wald ohne Gebüschwald" oder "Gebüschwald" handelt. Falls "Wald ohne Gebüschwald" vorliegt, wird zusätzlich angegeben, ob der Wald zugänglich ist oder nicht.
  • potential demand for local recreation #917
    Potentielle Nachfrage für Naherholung klassiert. Die Werte basieren auf dem LFI2-Modell zur Schätzung der potentiellen Naherholungsnachfrage für den Wald auf der Grundlage der Anzahl dauernd bewohnter Wohnungen und der Anzahl temporär/nicht bewohnter Wohnungen (Parahotellerie) im Umkreis von 2km.
  • 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.
  • terrestrial grid NFI3 #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 / 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. 202376: forest area
Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1375585

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last update: 06.02.2020