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NFI1

volume of dead wood NFI1: altitudinal vegetation zone · economic region
unit: 1000 m³
unit of evaluation: accessible forest excluding shrub forest NFI1/NFI2/NFI3/NFI4 combined
grid:
state 1983/85
altitudinal vegetation zone
upper subalpinelower subalpineupper montanelower montanecolline/submontanetotal
economic region1000 m³± %1000 m³± %1000 m³± %1000 m³± %1000 m³± %1000 m³± %
Western Jura..2585420735123231783776622
Eastern Jura......49521593620829
Western Plateau..120940.5448494822352
Central Plateau....0.4540823412725
Eastern Plateau....410064521732524123
Western Pre-Alps..11644365357147316133
Central Pre-Alps3310026232211312242288555620
Eastern Pre-Alps..8143138316343265230720
Northwestern Alps810020732100495055396540422
Central Alps..77559348885167119432
Northeastern Alps..915619533162510014637
Southwestern Alps1363341822139386747454980514
Southeastern Alps1073825829173347151336064217
Southern Alps5051100321804234421202448419
Switzerland33322198713130013685139581252647

calculated by unit of reference: economic region

© WSL, Swiss National Forest Inventory, 07.11.2014 #149002/135383
  • volume of dead wood NFI1 #249
    Schaftholzvolumen in Rinde aller toten Bäume und Sträucher (stehende und liegende) ab 12 cm BHD nach Methode LFI1. Im LFI1 wurden bei den toten Bäumen nur diejenigen aufgenommen, deren Holz noch verwertbar war. Zudem zählen auch liegende grüne Bäume im LFI1 zum Totholz. Die Biaskorrektur der Tarifprobebäume kann so stark ausfallen, dass bei kleinen Baumzahlen negative Werte resultieren können.
  • altitudinal vegetation zone #905
    Die Definition der Vegetationshöhenstufen im LFI (Brändli und Keller 1985) basiert im wesentlichen auf den Arbeiten von Ellenberg und Klötzli (1972) sowie von Kuoch und Amiet (1954, 1970). Die Vegetationshöhenstufen werden in Abhängigkeit von Keller-Region, Acidität des Muttergesteins, Exposition und Höhenlage hergeleitet.
  • 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.
  • accessible forest without shrub forest NFI1/NFI2/NFI3/NFI4 #1576
    Zugehörigkeit zum gemeinsam zugänglichen Wald ohne Gebüschwald in den Inventuren nach Methoden LFI1 bis 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 (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. 149002: volume of dead wood NFI1
Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1340333

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last update: 09.09.2019