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NFI2
total stem number: lower/higher altitudinal zones · canton
unit: 1000 n
unit of evaluation: accessible forest excluding shrub forest NFI1/NFI2/NFI3/NFI4 combined
grid:
state 1993/95
lower/higher altitudinal zones
lowlandshigh altitude areastotal
canton1000 n± %1000 n± %1000 n± %
AG191387..191387
AI126539137736264120
AR249329219228468515
BE450596329087779674
BL/BS862012..862012
FR10415121413614245517
GE192837..192837
GL364532531325895817
GR1247813488665613434
JU156638223238178957
LU1300710866115216686
NE461516641414110298
NW185339248132433420
OW2680347521151020111
SG15022121195615269788
SH644511..644511
SO129529189732148498
SZ3139239587141272610
TG9959102451001020410
TI3023891711010473496
UR276127574820850914
VD2376791979710435645
VS1000715349427449496
ZG115330153048268223
ZH20912633572212476
Switzerland279217223524635144632

calculated by unit of reference: canton

© WSL, Swiss National Forest Inventory, 11.11.2014 #126668/113042
  • total stem number #3
    Anzahl Stämme aller lebenden und toten Bäume und Sträucher ab 12 cm BHD.
  • lower/higher altitudinal zones #616
    Unterteilung in Hoch- und Tieflagen auf Grund der Vegetationshöhenstufe. 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). Berücksichtigt wurden auch die Arbeiten von Landolt (1983) sowie von Hess, Landolt und Hirzel (1967). Die Vegetationshöhenstufen werden über die Verbreitung der natürlichen Waldgesellschaften nach Wuchsregionen definiert. Da im LFI die Waldgesellschaften nur auf einem Unternetz im Waldareal erhoben wurden, diente der Bonitätsschlüssel von Keller (1978, 1979) als "Brücke". Eingangsgrössen für das LFI-Modell der Vegetationshöhenstufen sind die Höhenlage, die Exposition, die Azidität des Muttergesteins und die Wuchsregion. Die Abgrenzung des Waldareals nach oben (natürliche Waldgrenze) erfolgte aufgrund der Arbeit von Brockmann-Jerosch (1919). Die Vegetationshöhenstufen werden in Abhängigkeit von Keller-Region, Acidität des Muttergesteins, Exposition und Höhenlage hergeleitet.
  • canton #827
    Die Kantone sind politische Regionen mit auch eigenen Waldgesetzen. Die beiden Halbkantone Basel-Landschaft (BL) und Basel-Stadt (BS) werden im LFI aus statistischen Gründen zu einem Kanton zusammengefasst.
  • 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. 126668: total stem number
Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1354513

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last update: 09.09.2019