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Wofür stehen die Zahlen?
Wozu dient der Standardfehler?
Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?
Wann genügt es nicht, nur den Standardfehler zu betrachten?
Zwei Typen von Veränderungen?
Veränderungsauswertungen: Wann sind die Ergebnisse (nicht) additiv?
Warum hat es für Standardfehler und Schätzwert manchmal einen Punkt («.»)?
Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?
Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

1. Wofür stehen die Zahlen?

In den Tabellen sind mehrheitlich Ergebnisse dargestellt, die mithilfe von statistischen Verfahren aus den Daten der Stichprobeninventur des Landesforstinventars (LFI) berechnet wurden. Solche Ergebnisse bestehen immer aus zwei Zahlen: 1) dem Schätzwert und 2) dem Stichprobenfehler, dem sogenannten Standardfehler.

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

Eigentum (2 Klassen)
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: m³/ha

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5

Zustand 2018/26
	Produktionsregion
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Eigentum (2 Klassen)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
öffentlich	30	10	17	13	37	9	36	6	26	10	30	4
privat	27	17	20	12	50	10	32	8	39	13	34	5
Total	29Schätzwert	9Standardfehler	19	9	44	7	35	5	29	8	32	3

Meistens ist in den Tabellen der relative (prozentuale) Standardfehler angegeben («±%»), gelegentlich – bei geschätzten Prozenten – aber der absolute Standardfehler («±»).

2. Wozu dient der Standardfehler?

Mit dem Standardfehler können Vertrauensintervalle um den Schätzwert aufgespannt werden, die den wahren Wert der Grundgesamtheit mit einer bestimmten statistischen Sicherheit enthalten.

Die statistische Sicherheit beträgt

68%, wenn das Vertrauensintervall mit dem einfachen Standardfehler berechnet wurde
(68%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± Standardfehler), und
95%, wenn das Vertrauensintervall mit dem doppelten Standardfehler berechnet wurde
(95%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± 2 × Standardfehler*)

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

LFI5
Totholzvolumen (Schaftholz)
Eigentum (2 Klassen)
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: m³/ha
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
	Produktionsregion
	Jura
Eigentum (2 Klassen)	m³/ha	±%
öffentlich	30	10
privat	27	17
Total	29	9

Frage
Wie gross sind das 68%- und das 95%-Vertrauensintervall der oben aufgeführten Schätzwerte?

Vorgehen

Berechnen des absoluten Standardfehlers (=relativer Standardfehler × Schätzwert / 100)
Berechnen der Vertrauensintervalle
- 68%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± absoluter Standardfehler
- 95%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± 2 × absoluter Standardfehler

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

Eigentum (2 Klassen)	Totholzvolumen Jura LFI5
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
öffentlich	30	10	3	27-33	24-36
privat	27	17	5	22-32	17-37
Total	29	9	3	26-32mit dem einfachen Standardfehler berechnet, d.h. 29 ± 3	23-25mit dem doppelten Standardfehler berechnet, d.h. 29 ± 2 × 3

Das Totholzvolumen liegt im Jura mit einer statistischen Sicherheit von 68% zwischen 26 und 32 m³/ha und mit einer statistischen Sicherheit von 95% zwischen 23 und 35 m³/ha.

Das 95%-Vertrauensintervall ist grösser als das 68%-Vertrauensintervall. Das bewirkt die höhere statistische Sicherheit.

Beispiel 3: Visualisierung des 68%- und des 95%-Vertrauensintervalls

Daten: siehe Beispiel 2

Bei der Interpretation der Ergebnisse muss man für sich jeweils festlegen, mit welcher statistischen Sicherheit man eine Aussage treffen möchte.

Im Landesforstinventar (LFI) wird in der Regel auf das 68%-Vertrauensintervall abgestellt.

Oben

3. Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?*

Das lässt sich durch Vergleich der Vertrauensintervalle von zwei Schätzwerten überprüfen:

Überschneiden sich die 68%-Vertrauensintervalle von zwei Schätzwerten nicht, darf man mit einer gewissen Sicherheit davon ausgehen, dass sich die beiden Grundgesamtheiten unterscheiden.
Überschneiden sich die 95%-Vertrauensintervalle von zwei Schätzwerten nicht, darf man mit hoher Sicherheit davon ausgehen, dass sich die beiden Grundgesamtheiten unterscheiden.

Beispiel 4: Interpretation von zwei Ergebnissen der gleichen Inventur

LFI5
Vorrat (Schaftholz)
Eigentum (2 Klassen)
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: m³/ha
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
	Produktionsregion
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Eigentum (2 Klassen)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
öffentlich	331	3	311	3	405	4	300	3	256	5	314	2
privat	387	5	432	4	454	4	348	4	285	6	398	2
Total	345	2	363	2	431	2	314	2	262	4	343	1

	Fall 2						Fall 1

Fall 1

Frage
Ist der Vorrat pro Hektare in den Alpen höher als auf der Alpensüdseite?

Vorgehen

Berechnen der absoluten Standardfehler
Berechnen der Vertrauensintervalle je nach gewünschtem Sicherheitsniveau:
- 68%-Vertrauensintervalle (gewisse Sicherheit; einfacher absoluter Standardfehler)
- 95%-Vertrauensintervalle (hohe Sicherheit; doppelter absoluter Standardfehler)
Prüfen, ob die Vertrauensintervalle auf dem gewünschten Sicherheitsniveau nicht überlappen

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat LFI5
	Alpen					Alpensüdseite
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall		Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
Total	314	2	6	308-320	302-326	262	4	10	252-272	242-282

Weder die 68%-Vertrauensintervalle noch die 95%-Vertrauensintervalle überlappen (hervorgehobene Zahlenpaare).

Bei diesem Fall hat das gewählte Sicherheitsniveau keinen Einfluss auf das Resultat.

Insgesamt bedeutet dies, dass statistisch eine hohe Sicherheit besteht, dass der Vorrat pro Hektare in den Alpen höher ist als auf der Alpensüdseite.

Fall 2

Frage
Ist der Vorrat pro Hektare im Mittelland höher als im Jura?

Vorgehen

Siehe Fall 1.

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat LFI5
	Jura					Mittelland
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall		Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
Total	345	2	7	338-352	331-359	363	2	7	356-370	349-377

Die 68%-Vertrauensintervalle überlappen nicht (hervorgehobene Zahlenpaare).
Die 95%-Vertrauensintervalle überlappen dagegen (hervorgehobene Zahlenpaare).

In diesem Fall hat das gewählte Sicherheitsniveau einen Einfluss auf die Interpretation der Ergebnisse: Auf dem Niveau des 68%-Vertrauensintervalls kommt man zum Schluss, dass der Vorrat pro Hektare im Mittelland höher ist als im Jura. Auf dem Niveau des 95%-Vertrauensintervalls kann man hingegen diesen Schluss nicht ziehen.

Unter Betrachtung beider Sicherheitsniveaus lässt sich sagen, dass statistisch eine gewisse, aber keine hohe Sicherheit besteht, dass der Vorrat pro Hektare im Mittelland höher ist als im Jura.

Mit den Vertrauensintervallen kann auch geprüft werden, ob ein mit der Stichprobe des Landesforstinventars (LFI) geschätzter Wert von einem Sollwert (z.B. aus der Waldpolitik) abweicht oder ob eine Veränderung zwischen zwei Inventuren statistisch gesichert ist.

Beispiel 5: Interpretation von zwei Ergebnissen aus unterschiedlichen Inventuren

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat im Mittelland*
	LFI4		LFI5
	m³/ha	±%	m³/ha	±%
öffentlich	340	3	309	3
privat	447	4	432	4
Total	386	2	363	2
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Frage
Hat im Mittelland der Vorrat pro Hektare vom LFI4 zum LFI5 abgenommen?

Vorgehen

Berechnen der absoluten Standardfehler
Berechnen der Vertrauensintervalle je nach gewünschtem Sicherheitsniveau:
- 68%-Vertrauensintervalle (gewisse Sicherheit; einfacher absoluter Standardfehler)
- 95%-Vertrauensintervalle (hohe Sicherheit; doppelter absoluter Standardfehler)
Prüfen, ob die Vertrauensintervalle auf dem gewünschten Sicherheitsniveau nicht überlappen

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat im Mittelland*
	LFI4					LFI5
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall		Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha
öffentlich	340	3	11	329-351	318-362	309	3	11	298-320	287-331
privat	447	4	16	431-463	415-479	432	4	17	415-449	398-466
Total	386	2	8	378-394	370-402	363	2	9	354-372	345-381
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Die 68%-Vertrauensintervalle überlappen beim öffentlichen Wald nicht (hervorgehobene Zahlenpaare), beim Privatwald und beim Total aber schon (hervorgehobene Zahlenpaare). Auf dem Sicherheitsniveau der 68%-Vertrauensintervalle kommt man zum Schluss, dass der Vorrat pro Hektare im öffentlichen Wald des Mittellands abgenommen hat. Für den Privatwald wie auch für das Total ist die Abnahme statistisch nicht gesichert.

Die 95%-Vertrauensintervalle überlappen in allen der drei Kategorien. Auf dem Sicherheitsniveau der 95%-Vertrauensintervalle ist es damit auch für den öffentlichen Wald statistisch nicht gesichert, dass der Vorrat abgenommen hat.

Siehe dazu aber die Beispiele 6 und 7, bei der Veränderungen zwischen zwei Inventuren anhand der sensitiveren Bilanz interpretiert werden.

Die Prüfung, ob eine Veränderung zwischen zwei Inventuren statistisch gesichert ist, ist im LFI bei vielen Zielgrössen nicht nur durch Vergleich der Zustände in den beiden Inventuren möglich (siehe Beispiel 5), sondern auch durch die Analyse der Veränderung, also der Bilanz zwischen den beiden Inventuren.

Dazu muss man auch hier zunächst das Sicherheitsniveau definieren, das für die Aussage gelten soll:

Eine Veränderung (Bilanz) fand mit einer gewissen Sicherheit statt, wenn der einfache relative Standardfehler weniger als 100% beträgt oder wenn das Vertrauensintervall, das mit dem einfachen absoluten Standardfehler berechnet wurde (68%-Vertrauensintervall), den Wert 0 nicht einschliesst.
Eine Veränderung (Bilanz) fand mit hoher Sicherheit statt, wenn der doppelte relative Standardfehler weniger als 100% beträgt oder wenn das Vertrauensintervall, das mit dem doppelten absoluten Standardfehler berechnet wurde (95%-Vertrauensintervall), den Wert 0 nicht einschliesst.

Beispiel 6: Interpretation von Veränderungen (Bilanzen) mit dem relativen Standardfehler

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler
	m³/ha	±%
öffentlich	-34	30
privat	-9	147
Total	-23	34
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Frage
Hat im Mittelland der Vorrat pro Hektare vom LFI4 zum LFI5 abgenommen?

Vorgehen

Festlegen des Sicherheitsniveaus (68%- oder 95%-Vertrauensintervall)
Prüfen, ob
- der einfache relative Standardfehler kleiner als 100% ist (Sicherheitsniveau des 68%-Vertrauensintervalls)
- der doppelte relative Standardfehler kleiner als 100% ist (Sicherheitsniveau des 95%-Vertrauensintervalls)

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler
		einfach	doppelt
	m³/ha	±%	±%
öffentlich	-34	30	60
privat	-9	147	294
Total	-23	34	68
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Der einfache relative Standardfehler ist für den öffentlichen Wald wie auch für das Total kleiner als 100% (hervorgehobene Zahlen). Für den Privatwald ist er dagegen grösser als 100% (hervorgehobene Zahlen). Auf dem Sicherheitsniveau des 68%-Vertrauensintervalls kommt man zum Schluss, dass der Vorrat im Mittelland im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Vorratsabnahme dagegen statistisch nicht gesichert.

Zum gleichen Schluss kommt man bei diesem Beispiel auch mit dem Sicherheitsniveau des 95%-Vertrauensintervalls, da auch der doppelte relative Standardfehler für den öffentlichen Wald und das Total kleiner ist als 100%.

Insgesamt bedeutet dies, dass die statistische Sicherheit hoch ist, dass im Mittelland der Vorrat pro Hektare im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Vorratsabnahme hingegen statistisch nicht gesichert (da sowohl der doppelte als auch der einfache relative Standardfehler kleiner als 100% ist).

Beispiel 7: Interpretation von Veränderungen (Bilanzen) mit dem absoluten Standardfehler

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler
	%	±
öffentlich	-10	3
privat	-2	3
Total	-6	2
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Frage
Hat im Mittelland der Vorrat pro Hektare vom LFI4 zum LFI5 abgenommen?

Vorgehen

Festlegen des Sicherheitsniveaus (68%- oder 95%-Vertrauensintervall)
Berechnen des Vertrauensintervalls aufgrund des festgelegten Sicherheitsniveaus
- 68%-Vertrauensintervall mit dem einfachen absoluten Standardfehler
- 95%-Vertrauensintervall mit dem doppelten absoluten Standardfehler
Prüfen, ob das entsprechende Vertrauensintervall den Wert 0 nicht einschliesst

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervalle
		einfach	doppelt	68%	95%
	%	±	±	%	%
öffentlich	-10	3	6	-13 bis -7	-16 bis -4
privat	-2	3	6	-5 bis +1	-8 bis +4
Total	-6	2	4	-8 bis -4	-10 bis -2
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Beim öffentlichen Wald wie auch beim Total schliessen sowohl das 68%- als auch das 95%-Vertrauensintervall den Wert 0 nicht ein. Auf beiden Sicherheitsniveaus kommt man so zum Schluss, dass der Vorrat im Mittelland im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Vorratsabnahme dagegen statistisch nicht gesichert (da die Vertrauensintervalle den Wert 0 einschliessen).

Veränderungen (Bilanzen) können anhand des absoluten oder des relativen Standardfehlers interpretiert werden (siehe die Beispiele 6 und 7). Es empfiehlt sich, den absoluten Standardfehler zu nutzen, wenn der Schätzwert in der Tabelle in Prozent (%) ausgewiesen ist (wie in Beispiel 7), und den relativen Standardfehler, wenn der Schätzwert in der Tabelle in absoluten Zahlen (m³, m³/ha, St., m²) angegeben ist (wie in Beispiel 6). So kann der Standardfehler direkt aus der Tabelle entnommen werden, muss also nicht umgerechnet werden.

Für die Prüfung, ob eine Veränderung statistisch gesichert ist, empfiehlt es sich, wo immer möglich die Veränderung (Bilanz) zwischen den beiden Inventuren zu analysieren. Bilanzen sind sensitiver als Zustandsvergleiche, womit mit ihnen Unterschiede statistisch besser entdeckt werden können (siehe die Beispiele 5 sowie 6 und 7).

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4. Wann genügt es nicht, nur den Standardfehler zu betrachten?

Beim Landesforstinventar (LFI) handelt es sich um eine stichprobenbasierte Grossrauminventur, deren Probeflächen auf einem Gitternetz mit einer Maschenweite von 1.4 km × 1.4 km angeordnet sind. Das LFI wurde so konzipiert, dass der Vorrat für die Schweiz insgesamt mit einem Standardfehler von maximal 1% vorhergesagt werden kann.

Werden Ergebnisse für einzelne Regionen oder für einzelne Klassen abgefragt, wird der Standardfehler rasch viel grösser. Dies liegt daran, dass für die abgefragte Kombination von Merkmalsausprägungen* die Anzahl untersuchter Probeflächen und Objekte (d.h. Probebäume, Jungwaldpflanzen, Totholzstücke usw.) wesentlich geringer als für das Total ist.

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

Region	Vorrat
	Total		Ahorn		Bergahorn		Spitzahorn
	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler
	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
Schweiz	343	1	12	5	11	5	1	20
Produktionsregion Mittelland	363	2	15	10	14	11	0	50
Kanton Aargau	289	7	15	20	13	20	1	63

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

die Forstkreise als regionale Gliederung gewählt wurden oder Ergebnisse für kleine Kantone (z.B. Appenzell Innerrhoden, Nidwalden) abgefragt werden,
ein Klassifizierungsmerkmal mit vielen Klassen gewählt wurde (z.B. Baumart in 56 Klassen),
mehrere Klassifizierungsmerkmale miteinander kombiniert wurden (z.B. Hauptbaumart und Entwicklungsstufe).

Grosse Standardfehler sind ein Indiz dafür, dass eine Schätzung möglicherweise anhand einer zu geringen Anzahl Probeflächen oder Objekte erfolgte und entsprechend das Ergebnis der Schätzung nicht belastbar sein könnte.

Bei der Zielgrösse «Jungwaldstammzahl mit Verbiss» (Verbissintensität) ist die Unsicherheit der Schätzung nicht zwingend an einem hohen Standardfehler zu erkennen. Dies liegt daran, dass es sich bei dieser Zielgrösse um einen Quotientenschätzer** handelt, der wegen der Erhebungsmethode bei selteneren Baumarten (z.B. Föhre, Lärche, Arve, Eiche, Kastanie) nur auf einer kleinen Anzahl beurteilter Jungwaldpflanzen beruht. Entsprechend sollte bei der Zielgrösse «Jungwaldstammzahl mit Verbiss» immer geprüft werden, auf wie vielen beurteilten Jungwaldpflanzen die einzelnen Schätzwerte basieren. Als Faustregel gilt, dass für eine belastbare Schätzung pro Schätzwert mindestens 30 Jungwaldpflanzen auf Verbiss beurteilt worden sein sollten.

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

Im Landesforstinventar (LFI) gibt es zwei Typen von Veränderungen:

Beim ersten Typ von Veränderungen handelt es sich um spezifische Zielgrössen für Veränderungskomponenten wie Zuwachs, Nutzung oder Mortalität. Diese Zielgrössen sind jeweils nur für zwei aufeinanderfolgende Messzyklen verfügbar, z.B. LFI4–LFI5. Bei der Auswertung von Veränderungskomponenten wird in der Regel dem Klassifizierungsmerkmal des ersten Messzyklus die Ausprägung des zweiten Messzyklus zugewiesen. Diese Auswertungen berücksichtigen somit den Wechsel einer Merkmalsausprägung (z.B. von privatem zu öffentlichem Eigentum) vom früheren zum späteren Messzyklus nicht.
Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um die Bilanz zwischen zwei Messzyklen zu ziehen. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI5, verwendet, können aber die Veränderungsbilanz zwischen zwei beliebigen Messzyklen aufzeigen, z.B. dem LFI1 und dem LFI5. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird bei einem Teil der Klassifizierungsmerkmale der Wechsel der Merkmalsausprägung berücksichtigt. Dazu zählen die Merkmale «Baumzustand» oder «Wald, Nichtwald». So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche zugenommen hat. Beim anderen Teil der Klassifizierungsmerkmale werden die Merkmalsausprägungen als statisch betrachtet. Das bedeutet, dass der aktuellste Stand – sei er in einem Messzyklus erhoben (z.B. Vorrangfunktion LFI5) oder einer externen Datenquelle entnommen (z.B. Schutzwald [2022]) – sämtlichen Messzyklen zugewiesen wird.

Oben

6. Veränderungsauswertungen: Wann sind die Ergebnisse (nicht) additiv?

Die Ergebnisse sind

additiv, wenn sie als gesamte Veränderung zwischen zwei Messzeitpunkten ausgewiesen werden. So können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter (m³) ausgewiesenen Nutzungen zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.
nicht additiv, wenn sie als Veränderung pro Jahr (z.B. m³/Jahr) ausgewiesen werden. Entsprechend können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter pro Jahr (m³/Jahr) ausgewiesenen Nutzungen nicht zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

	Vorrat: gesamte Veränderung zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
Tieflagen	-3759.0	28	-4909.1	36	-1025.2	133	-317.1	195	3464.1	31	-6546.3	42
Hochlagen	574.3	117	-328.0	62	1093.0	123	7128.4	21	666.7	93	9134.3	24
Total	-3184.7	40	-5237.1	34	67.9	2805	6811.3	23	4130.8	30	2588.1	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	additiv

	Vorrat: Veränderung pro Jahr zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³/Jahr)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%
Tieflagen	-421.1	28	-560.6	36	-115.7	133	-35.9	195	389.5	31	-740.7	42
Hochlagen	64.7	117	-38.3	62	122.4	123	810.4	21	74.9	93	1032.7	24
Total	-357.3	40	-598.4	34	7.6	2805	773.8	23	464.4	30	292.7	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	nicht additiv

Die Nichtadditivität der Veränderungen pro Jahr kommt dadurch zustande, dass die gesamte Veränderung durch die mittlere Anzahl Jahre geteilt wird, die im jeweils betrachteten Gebiet* zwischen den zwei Messzeitpunkten liegt und die mittlere Anzahl Jahre je nach Gebiet* leicht unterschiedlich ist.

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

Gebiet		mittlere Anzahl Jahre*
Produktionsregion	Hochlagen/Tieflagen
Mittelland	-	8.75
Mittelland	Hochlagen	8.56
Mittelland	Tieflagen	8.76
Alpensüdseite	-	8.90
Alpensüdseite	Hochlagen	8.90
Alpensüdseite	Tieflagen	8.89
* zwischen den Messungen des LFI4 und des LFI5 im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald

Oben

7. Warum hat es für Standardfehler und Schätzwert manchmal einen Punkt («.»)?

Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Merkmalsausprägungen* Daten zur Verfügung. Dies deutet in den meisten Fällen darauf hin, dass die mit der betreffenden Zielgrösse geschätzte Grösse nicht oder nur sehr selten vorkommt. Üblicherweise wird dann der Wert 0 eingesetzt. Da diesem Wert aber keine direkten Messungen zugrunde liegen, wird der zugehörige Standardfehler mit einem Punkt («.») dargestellt. Wird bei der Berechnung Bezug auf den angenommenen Wert von 0 genommen, z.B. bei Prozenten oder gewissen Veränderungsschätzungen, kann kein Wert eingesetzt werden. In diesem Fall steht beim Schätzwert und beim Standardfehler ein Punkt («.»).

Zum Beispiel hat das Landesforstinventar (LFI) im Mittelland bisher keine Arven gefunden und gemessen (Vorrat der Arven nach Produktionsregionen). Es kann also angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland tatsächlich nicht vorkommt und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss.

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

Die Daten in diesen Tabellen stammen aus einer Vollerhebung und nicht aus einer Stichprobeninventur. Entsprechend ist die Angabe eines Standardfehlers nicht nötig, da es keine stichprobenbedingte Unsicherheit gibt.

Beispielsweise ist die Erschliessungserhebung, die das Landesforstinventar (LFI) periodisch bei den lokalen Forstdiensten durchführt, eine solche Vollerhebung.

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

Das ist möglich, wenn das Ergebnis nur anhand einiger weniger Bäume berechnet werden konnte. Die Schätzung ist damit nicht verlässlich. Dies zeigt sich auch am Standardfehler, der bei negativen Vorrats-, Zuwachs- oder Nutzungswerten in der Regel ausgesprochen hoch ist.

Die negativen Werte rühren daher, dass bei der Ermittlung des Schaftholzvolumens der Probebäume das allein anhand des Brusthöhendurchmessers (BHD) geschätzte Volumen (Tarifvolumen) mit dem anhand von BHD, Durchmesser in 7 m Höhe und Baumhöhe geschätzten Volumen der Tarifprobebäume justiert wird. Dieses Vorgehen ermöglicht eine unverzerrte (biasfreie) und genauere Berechnung des Schaftholzvolumens. Es kann aber zu negativen Werten bei allen Zielgrössen führen, die auf dem Schaftholzvolumen der Probebäume beruhen (z.B. Vorrat, Zuwachs, Nutzung), wenn die Anzahl Probebäume in einer Merkmalsausprägungskombination* gering ist.

Oben

LFI2
Jungwaldstammzahl
Grössenklasse (Jungwald; 5 Klassen) · Hauptbaumart im Jungwald (Zählung)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: bestockbarer zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 1993/95
		Kanton
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Schweiz
Grössenklasse (Jungwald; 5 Klassen)	Hauptbaumart im Jungwald (Zählung)	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%
kein Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
Höhe 10-39 cm	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	47530	36	1691	100	9950	87	217685	16	19507	89	18819	36	0	.	4150	47	75185	15	3758	44	21743	22	6103	33	0	.	12841	27	25166	34	4697	51	12818	45	20854	27	13721	37	9448	25	4121	50	68411	34	54066	18	1070	76	47229	27	700563	8
	Tanne	24968	26	3315	82	10075	34	185136	17	4999	35	12787	30	0	.	944	58	3266	43	40260	23	34257	22	21104	26	1047	74	3932	43	20158	26	613	71	18525	23	11792	29	9057	29	4060	45	640	100	48913	19	6066	32	1333	79	71402	27	538648	8
	Föhre	298	100	339	100	0	.	1253	61	0	.	0	.	0	.	0	.	8162	30	0	.	1016	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	328	100	0	.	0	.	0	.	2590	78	4719	53	0	.	0	.	18705	23
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10142	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1614	53	0	.	0	.	0	.	0	.	5776	51	0	.	0	.	9069	43	0	.	0	.	26600	23
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7806	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12288	35	0	.	0	.	20094	25
	übrige Nadelhölzer	283	100	0	0	0	.	308	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	738	100	0	.	0	.	282	100	566	71	0	0	0	.	2726	100	0	0	331	100	1278	100	6513	49
	Buche	308606	16	3977	76	20503	55	455179	16	362190	22	109363	35	0	.	17126	41	35827	39	192960	20	42187	37	122289	27	46831	75	26677	42	166603	19	208265	27	506483	21	27716	44	71373	31	14375	44	12972	86	349916	15	13649	69	21771	60	373912	17	3510749	6
	Ahorn	505615	21	17807	47	32729	40	369962	19	273794	29	93179	37	308	100	25971	31	15294	31	128371	23	47392	23	74146	23	11026	43	12724	35	202443	25	114421	38	365201	21	44090	35	244119	29	20520	38	2498	46	123213	21	26984	34	62838	43	612027	23	3426671	7
	Esche	267375	18	4499	50	31224	37	447117	18	250171	25	203273	40	8017	93	38427	30	40852	24	189255	21	89447	27	55870	34	23187	46	26749	39	284176	24	109297	27	201440	31	54508	26	181583	21	189569	21	19352	32	207424	27	46201	27	50784	70	507610	15	3527407	6
	Eiche	4822	33	0	.	331	100	5613	27	21121	63	2865	62	4024	85	0	.	4713	39	15609	50	1861	47	2562	44	0	.	334	100	3197	45	3292	67	2241	48	640	100	9352	49	20642	52	320	100	28255	53	19519	31	308	100	16009	32	167631	16
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3002	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80230	20	0	.	308	100	0	.	0	.	0	.	83540	19
	übrige Laubhölzer	58410	24	2941	54	9435	45	115721	12	49902	36	25895	29	0	0	19875	36	101200	17	27111	32	32412	28	26573	25	4689	74	6650	32	26857	19	6691	34	33088	26	28266	22	14959	39	106619	15	17312	40	46136	20	76467	15	5496	42	131368	54	974076	9
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	Total	1217908	14	34567	39	114247	29	1797974	9	981684	19	466180	26	12349	66	106492	25	305450	10	597324	15	270315	16	308647	17	86779	47	89907	23	730951	16	447278	23	1139796	17	188476	19	544729	19	451239	13	57217	29	877893	11	269029	11	143931	48	1760835	13	13001196	4
Höhe 40-129 cm	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	8785	23	1384	56	3897	84	108251	12	1546	41	17623	20	137	100	5507	35	90154	10	3651	28	19056	18	4569	21	1193	65	9825	24	17857	19	1517	50	6035	30	15515	33	8586	33	17334	20	8680	28	37678	22	57620	15	1038	57	17245	30	464682	5
	Tanne	2704	50	136	71	222	58	22732	17	2600	40	6635	32	69	100	0	.	1717	34	20178	21	12894	22	6125	30	0	0	1011	54	2202	34	70	100	4913	29	6654	23	3097	70	4934	37	909	42	20581	17	9102	33	2655	53	4314	35	136453	7
	Föhre	137	100	0	.	0	.	740	66	0	.	71	100	0	.	0	.	9384	24	0	.	515	76	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	455	100	224	75	0	.	1087	61	0	.	3002	90	6445	32	0	.	139	71	22199	19
	Lärche	340	71	0	.	0	.	361	60	0	.	0	.	0	.	0	.	10203	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1366	85	0	.	0	.	0	.	0	0	4268	39	0	.	75	100	6911	20	0	.	0	.	23524	17
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5246	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	100	0	.	0	.	0	.	0	.	135	71	0	.	0	.	2726	28	0	.	0	.	8177	19
	übrige Nadelhölzer	152	100	0	0	0	.	421	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	140	71	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	286	50	0	0	0	.	213	74	1211	33
	Buche	100951	18	864	52	1420	45	121132	16	78828	48	25835	41	0	.	9303	50	7187	32	48961	23	18600	32	56014	26	4895	73	5979	31	36312	27	93019	29	66793	20	8894	52	20598	23	9096	25	719	74	130627	14	2806	34	1107	69	108724	19	958665	7
	Ahorn	134170	21	1551	64	1584	38	55682	19	31972	26	6404	43	274	100	4059	35	3477	32	22575	25	10315	54	11729	24	2833	64	3050	32	42017	28	14604	45	32877	26	4008	32	61918	34	4962	24	2500	54	27939	17	9646	48	3459	56	72598	20	566204	8
	Esche	57895	27	1706	72	3917	41	88545	28	31057	28	19638	28	1784	79	11745	36	13639	35	33145	30	25360	36	13825	28	3155	43	3366	40	51870	23	15651	39	22252	42	6484	42	38576	23	34207	25	4035	59	43642	21	9440	30	6549	52	88651	23	630134	7
	Eiche	817	57	0	0	0	.	580	35	370	61	140	71	0	.	0	.	413	47	740	67	274	61	298	80	0	.	74	100	148	100	608	70	1243	51	0	.	695	75	1379	40	0	.	1347	47	3923	26	0	.	823	44	13870	13
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7820	39	0	.	222	75	142	100	0	.	69	100	8315	37
	übrige Laubhölzer	25188	21	1638	60	4842	53	49594	13	8918	25	7874	19	412	85	8929	34	35342	14	9899	34	11381	21	16965	25	571	50	8493	37	13704	19	4787	60	9934	21	16802	24	16686	26	48684	16	6498	36	30620	14	44112	14	2856	44	45394	57	430120	7
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	Total	331138	15	7279	46	15882	40	448038	9	155289	28	84284	19	2676	63	39544	26	176763	8	139150	16	98535	17	109526	16	12646	40	31798	20	165547	16	130255	26	144502	16	58580	18	150156	19	133906	11	23340	24	296018	9	152872	9	17664	39	338169	15	3263554	3
BHD 0-3.9 cm	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	4257	27	679	62	1042	43	42559	10	1620	47	6246	20	206	74	2428	36	49475	10	1906	36	13235	19	4216	34	350	60	5406	23	10781	19	1641	48	1841	37	4542	25	3323	27	8207	21	3719	25	14609	14	21496	13	608	58	4849	25	209239	4
	Tanne	2906	47	147	71	82	100	18750	17	1154	52	5907	37	0	.	71	100	846	63	9750	19	9809	22	3051	28	224	75	541	40	2173	42	70	100	4083	28	3761	29	2603	79	4209	43	896	38	7950	18	4678	31	2367	48	1010	61	87040	7
	Föhre	274	100	0	.	0	.	712	81	0	.	0	.	0	.	0	.	8322	26	70	100	63	100	0	.	0	.	74	100	0	.	0	.	0	.	0	.	63	100	758	73	0	.	126	100	5934	38	0	.	227	100	16624	20
	Lärche	142	100	0	0	0	.	63	100	0	.	0	.	0	.	0	.	6238	26	0	.	126	100	0	.	0	.	223	100	142	100	0	.	70	100	0	.	69	100	1903	31	0	.	70	100	8875	22	0	.	0	.	17920	14
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3645	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1245	35	0	.	0	.	4891	31
	übrige Nadelhölzer	63	100	0	0	0	0	755	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	70	100	217	74	0	.	0	.	0	.	76	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	144	71	0	0	0	.	504	100	1828	51
	Buche	21611	17	210	76	959	51	48291	15	13223	31	8856	34	0	.	4690	41	4339	32	19422	25	6323	25	21791	22	439	47	3064	47	14735	22	10622	30	27889	26	5702	40	11279	25	15545	29	423	47	64423	17	3247	34	975	38	35062	28	343120	6
	Ahorn	46813	21	376	83	207	58	16737	26	12982	40	3952	32	0	.	1689	46	2141	39	5147	26	4021	37	5435	31	223	74	1143	45	10006	29	4216	76	15014	32	1412	38	11483	38	3239	29	1199	56	15217	19	5117	52	812	61	18826	23	187407	8
	Esche	23379	27	2035	100	1185	71	25099	24	8771	35	5271	31	823	85	6604	52	3783	49	6921	31	8451	34	2825	34	1420	68	381	52	10768	27	4891	63	5403	37	1809	51	9646	31	14504	36	1340	52	25137	23	3060	34	1223	62	23709	28	198438	8
	Eiche	692	91	0	.	0	.	415	46	0	.	448	86	0	.	0	.	71	100	203	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	100	454	51	0	.	132	71	925	51	0	.	529	43	1903	28	69	100	1027	70	6937	19
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	290	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4786	22	0	.	0	0	71	100	0	.	0	.	5148	21
	übrige Laubhölzer	5731	24	377	100	2604	72	28828	17	2958	29	3956	23	556	50	3540	42	21469	16	5437	32	6973	22	6882	26	793	40	4628	38	6521	37	1192	69	6862	27	4076	24	5542	31	30820	17	3512	33	22147	15	27070	14	1821	75	8320	25	212613	5
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	Total	105869	15	3823	74	6080	42	182210	8	40707	21	34635	16	1585	50	19022	32	100620	8	48927	16	49217	13	44199	15	3449	36	15460	20	55202	14	22703	31	61617	17	21301	18	44138	19	84896	12	11090	20	150351	10	82695	9	7876	37	93534	16	1291206	3
BHD 4-7.9 cm	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	4140	24	650	67	816	55	17478	11	1652	38	4896	22	0	.	2013	49	19902	12	1989	42	4613	22	1001	34	82	100	3451	29	5504	20	468	62	2296	30	4092	24	3827	26	2811	22	1602	30	6026	17	9954	14	874	55	5278	22	105417	5
	Tanne	1255	40	74	100	147	71	9385	13	273	61	1251	44	0	.	137	71	625	48	3072	23	4328	18	1269	32	136	71	262	50	951	32	66	100	1851	28	1985	34	1217	43	1773	51	683	42	3279	19	2301	25	811	56	200	58	37333	7
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	2808	28	0	.	0	.	0	.	0	.	74	100	70	100	0	.	0	.	0	.	326	52	347	60	215	74	133	71	3092	34	0	.	69	100	7134	19
	Lärche	69	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2006	27	0	.	0	.	0	.	0	.	74	100	142	100	0	.	0	.	0	.	315	100	1785	30	0	.	280	62	4023	22	0	.	0	.	8693	14
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	977	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	680	51	0	.	0	.	1657	28
	übrige Nadelhölzer	263	62	0	.	0	.	0	.	270	78	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	206	58	0	.	0	.	0	0	74	100	0	.	70	100	0	.	441	100	0	0	73	100	216	74	0	0	221	100	0	.	1834	33
	Buche	3316	21	63	100	451	52	8982	12	1223	31	1408	32	0	.	823	61	3336	30	1766	36	1838	34	1751	29	221	74	1403	35	3485	25	963	34	2804	26	751	46	1939	34	4998	25	564	43	4530	20	1261	54	82	100	2273	27	50232	6
	Ahorn	1275	33	74	100	74	100	1954	24	265	61	1079	40	0	.	276	61	0	.	897	42	343	53	422	41	0	.	63	100	628	37	66	100	968	33	414	46	949	44	697	37	212	58	1615	28	1203	43	0	.	1153	32	14626	9
	Esche	1777	40	70	100	238	76	965	33	819	65	854	37	0	.	68	100	139	71	676	80	365	45	66	100	221	100	321	80	696	54	70	100	813	56	0	0	1009	34	1175	32	71	100	1627	33	759	45	361	66	894	37	14053	12
	Eiche	629	100	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	277	80	0	.	76	100	0	.	0	.	0	.	0	0	69	100	0	.	69	100	568	46	71	100	608	63	2255	37	0	.	137	71	4759	25
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1996	25	0	.	213	100	0	.	0	.	0	.	2279	24
	übrige Laubhölzer	819	32	0	0	379	59	6265	18	477	43	1596	38	206	74	1181	41	6276	22	1094	46	1314	32	781	32	148	100	858	37	1298	31	132	71	1045	29	1279	34	630	54	9339	13	1137	38	4149	18	8062	17	0	.	615	37	49079	6
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	Total	13543	13	931	53	2106	33	45030	7	4979	21	11084	15	206	74	4497	30	36138	9	9770	17	13008	13	5367	16	810	54	6506	21	12848	14	1766	30	9916	17	8521	18	10721	18	25491	9	4627	20	22676	10	33590	9	2350	34	10618	14	297097	3
BHD 8-11.9 cm	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	3553	29	125	100	297	100	8835	12	331	60	3184	22	69	100	357	53	9368	13	1516	31	2334	23	651	47	579	64	1142	36	2198	25	1212	45	2025	35	1822	29	2782	30	1436	34	706	38	4395	18	4732	14	600	54	3091	23	57340	5
	Tanne	548	39	210	76	147	100	4772	15	136	71	257	61	0	.	0	.	349	53	1432	25	1563	25	625	53	0	0	0	0	351	45	0	.	974	38	688	40	490	51	270	50	413	47	1665	26	836	33	400	68	71	100	16197	8
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1807	36	0	.	0	.	0	.	0	.	74	100	0	.	140	100	63	100	0	.	69	100	0	.	146	71	140	100	2424	25	0	.	0	.	4863	19
	Lärche	69	100	0	.	0	.	126	100	0	.	69	100	0	.	0	.	1180	30	0	.	0	.	0	.	0	.	74	100	71	100	70	100	0	.	0	.	200	75	416	47	0	.	331	60	1416	27	0	.	0	.	4021	16
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	494	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	625	40	0	.	0	.	1189	27
	übrige Nadelhölzer	194	58	0	.	0	.	218	58	132	100	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	132	71	0	.	0	.	0	.	71	100	0	.	70	100	0	.	252	100	0	.	0	.	214	58	0	.	0	.	71	100	1355	28
	Buche	1529	28	136	71	0	.	5730	13	278	50	1201	36	0	.	217	75	1830	29	964	33	795	37	633	58	223	74	427	41	1204	29	616	36	1178	29	293	50	551	39	2861	26	265	79	1670	22	549	58	476	72	819	31	24447	7
	Ahorn	279	50	297	100	0	.	1263	32	269	50	691	40	69	100	146	100	282	61	282	61	280	61	146	71	141	100	223	57	203	58	0	.	337	60	149	71	337	83	271	61	0	.	910	36	555	35	0	.	337	45	7465	12
	Esche	679	37	0	.	156	71	365	53	0	.	74	100	0	.	0	.	67	100	212	58	137	71	70	100	0	.	164	100	285	50	0	.	69	100	206	74	614	46	831	43	279	50	485	38	624	53	0	.	417	47	5735	14
	Eiche	270	62	0	.	0	.	63	100	0	.	71	100	0	0	0	.	76	100	203	74	0	.	76	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	100	137	100	705	34	71	100	277	61	1228	53	69	100	69	100	3385	23
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	859	39	0	.	71	100	71	100	0	.	0	.	1001	35
	übrige Laubhölzer	411	41	63	100	0	.	2123	23	140	71	815	49	69	100	286	80	2869	22	680	39	440	71	207	58	0	.	541	53	635	44	66	100	756	35	495	61	395	56	6889	16	567	40	2024	23	3348	20	74	100	561	35	24455	8
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	Total	7533	17	832	45	600	58	23495	7	1288	29	6361	17	206	58	1007	42	18322	9	5289	16	5679	16	2407	27	943	46	2646	25	5089	15	2105	30	5471	18	3724	22	5827	20	14539	11	2447	23	12182	10	16406	10	1619	35	5436	16	151453	3
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	68264	27	4529	72	16003	76	394808	12	24656	72	50768	19	412	58	14455	31	244084	8	12820	24	60981	14	16540	20	2204	44	32664	19	61505	20	9535	33	25015	26	46825	21	32238	23	39237	16	18829	24	131119	21	147868	12	4191	42	77691	21	1537241	5
	Tanne	32382	23	3882	72	10673	33	240777	14	9162	30	26837	23	69	100	1152	49	6803	30	74692	17	62851	17	32175	23	1407	56	5746	39	25836	22	820	56	30347	19	24879	22	16463	35	15246	31	3541	34	82387	15	22982	26	7566	47	76997	26	815671	6
	Föhre	709	72	339	100	0	.	2705	42	0	.	71	100	0	.	0	.	30484	21	70	100	1594	88	0	.	0	.	223	74	70	100	140	100	518	89	551	78	458	51	2192	52	361	60	5992	79	22614	27	0	.	435	73	69525	15
	Lärche	620	48	0	0	0	.	549	52	0	.	69	100	0	.	0	.	29769	21	0	.	126	100	0	.	0	.	371	100	3334	55	70	100	70	100	0	.	583	65	14148	33	0	.	756	41	30294	20	0	.	0	.	80759	12
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18169	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	141	100	0	.	0	.	0	.	0	.	135	71	0	.	0	.	17564	30	0	.	0	.	36008	19
	übrige Nadelhölzer	955	45	0	0	0	0	1702	79	403	84	0	.	0	0	0	.	0	0	70	100	695	42	0	0	0	.	0	0	959	78	0	.	140	71	282	100	1258	63	0	0	73	100	3585	76	0	0	553	100	2066	73	12741	29
	Buche	436013	14	5251	62	23332	50	639314	13	455743	22	146663	32	0	.	32159	40	52519	30	264072	17	69743	30	202478	23	52609	73	37550	34	222339	17	313486	24	605147	19	43356	39	105740	24	46876	22	14943	75	551167	13	21512	47	24411	58	520790	16	4887213	5
	Ahorn	688153	17	20104	43	34594	38	445598	17	319281	27	105305	35	651	100	32141	29	21194	26	157272	21	62350	24	91877	20	14222	46	17202	29	255297	24	133307	36	414396	19	50073	33	318806	27	29689	29	6409	38	168894	16	43504	35	67109	42	704941	21	4202372	6
	Esche	351105	16	8309	51	36720	35	562091	16	290817	24	229110	36	10624	89	56844	31	58480	25	230210	19	123760	27	72657	29	27983	43	30982	38	347796	21	129909	26	229977	30	63007	26	231428	19	240287	19	25078	32	278316	22	60083	26	58917	66	621281	14	4375767	5
	Eiche	7230	30	0	0	331	100	6671	23	21490	62	3524	53	4024	85	0	.	5274	36	17031	47	2136	44	3011	46	0	.	408	84	3345	43	3970	65	4007	36	711	100	10384	45	24219	44	463	75	31014	50	28827	26	446	100	18064	29	196582	14
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	100	0	.	0	.	3362	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95690	19	0	.	815	55	284	61	0	.	69	100	100283	18
	übrige Laubhölzer	90559	20	5018	45	17260	40	202531	11	62395	32	40136	21	1242	54	33812	29	167156	12	44220	27	52520	21	51408	20	6201	61	21170	26	49015	17	12869	39	51685	20	50918	19	38212	24	202352	12	29026	32	105075	12	159058	11	10248	38	186258	52	1690343	7
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	Total	1675991	12	47432	34	138914	28	2496746	8	1183946	18	602545	22	17021	61	170562	23	637294	7	800459	13	436755	14	470146	15	104627	44	146315	18	969637	14	604107	21	1361301	16	280602	16	755571	17	710070	10	98721	22	1359120	9	554591	8	173440	44	2208592	12	18004506	3

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 1196473. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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