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IFN4b

nombre de tiges: diamètre à hauteur de poitrine (classes de 10 cm) · régions biogéographiques
unité: n/ha
ensemble analysé: forêt accessible (sans la forêt buissonnante) commune à l'IFN1, l'IFN2 et l'IFN3
réseau:
état 2009/13
régions biogéographiques
JuraPlateaunord des Alpesouest des Alpes centralesest des Alpes centralesSud des AlpesSuisse
diamètre à hauteur de poitrine (classes de 10 cm) n/ha± % n/ha± % n/ha± % n/ha± % n/ha± % n/ha± % n/ha± %
12 à 20 cm1695159517242017180823861792
21 à 30 cm10159351144117899713851082
31 à 40 cm724584723628666606662
41 à 50 cm454384464348426287412
51 à 60 cm225245274209247168232
61 à 70 cm799711671791161294
71 à 80 cm2154105841831631545
81 à 90 cm12711611923022312219
91 à 100 cm050036033044071042018
plus de 100 cm0100045045071050136021
total4193387344724455425449344311

calculé par unité d'interprétation: régions biogéographiques

© WSL, Inventaire forestier national suisse, 01.11.2014 #133582/119956
  • nombre de tiges #73
    Anzahl Stämme der lebenden Bäume und Sträucher (stehende und liegende) ab 12 cm BHD.
  • diamètre à hauteur de poitrine (classes de 10 cm) #1317
    Brusthöhendurchmesser eines Probebaumes eingeteilt in 10 Klassen.
  • régions biogéographiques #1059
    Die Biogeografische Regionen sind biogeographische Abgrenzungen basierend auf einem rein statistischen Gliederungsansatz anhand von floristischen und faunistischen Verbreitungsmustern. Sie bilden in der Grundeinteilung mit sechs Regionen die vom BUWAL vorgegebene Basis für die laufenden und zukünftigen gesamtschweizerischen Projekte im Bereich Naturschutz. Sie wurden 2001 definiert und beziehen sich auf die Gemeindegrenzen.
  • forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN1/IFN2/IFN3/IFN4 #1576
    Zugehörigkeit zum gemeinsam zugänglichen Wald ohne Gebüschwald in den Inventuren nach Methoden LFI1 bis LFI4.
  • réseau IFN4 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.

Citation du tableaux

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:
Inventaire forestier national suisse - Tableau no 133582: nombre de tiges
Birmensdorf, Institut fédéral de recherches WSL
https://doi.org/10.21258/1177929

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dernière modification: 09.09.2019