Auswahl aus Themenliste

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).

Oben

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

LFI5
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, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
		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	.
	Fichte	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	.
	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	.
	Lärche	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	.
	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	.
	übrige Nadelhölzer	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	.
	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	33920	64	2806	100	7025	72	226305	22	1334	100	16130	50	0	.	7040	60	85656	26	2739	100	39650	34	40371	65	6803	84	13834	48	42056	47	8203	75	5478	61	40264	47	14866	67	2835	100	7081	53	66944	25	67543	25	4108	75	15785	37	758775	10
	Tanne	54645	33	8206	72	13186	45	167004	16	4073	75	38803	30	0	.	3864	73	6680	53	50758	43	60221	32	30256	29	1191	100	9039	50	30719	34	1369	100	22299	34	98133	52	43106	39	6870	52	1209	100	126392	22	10115	74	30433	48	95694	32	914261	9
	Föhre	0	.	0	.	0	.	1360	100	0	.	1537	100	0	.	0	.	6827	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1497	100	1360	100	0	.	0	.	12582	33
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5354	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1391	100	0	.	0	.	47087	97	0	.	0	.	53831	85
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6834	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6930	100	0	.	0	.	13764	62
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	12276	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1403	100	0	.	0	.	0	.	5368	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19047	40
	Buche	264834	29	23851	78	4975	77	384774	34	141898	37	193361	58	0	.	34445	54	54883	38	72623	29	88777	69	96783	48	2806	100	5612	79	392774	37	81955	43	307968	40	32297	36	55661	39	138161	37	14512	61	420486	24	21522	53	0	.	165293	27	3000249	10
	Ahorn	444213	30	23638	59	20356	70	429076	21	307844	47	93757	50	10762	100	19702	63	55482	37	193264	47	95480	45	128595	36	25399	52	2381	71	304967	34	109537	82	306523	36	61534	37	230111	35	42835	28	12674	57	352210	29	23714	36	11932	66	696207	32	4002196	10
	Esche	147113	36	0	.	57200	62	338691	32	242910	34	91986	42	9487	100	51758	46	139814	34	172220	35	86023	41	66058	64	19890	73	15181	63	224834	32	23261	40	154964	38	31210	49	233817	29	431265	30	41799	51	148003	25	394550	57	26534	48	249011	23	3397576	10
	Eiche	31246	72	0	.	0	.	13737	47	35433	96	7900	62	46077	57	0	.	1418	100	1369	100	1302	100	7322	84	1633	100	0	.	10003	43	0	.	30256	68	0	.	16263	71	48152	58	0	.	178210	46	44335	29	0	.	60094	53	534750	20
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2775	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13479	43	0	.	1209	100	0	.	0	.	0	.	17463	36
	übrige Laubhölzer	31183	41	1403	100	1191	100	172477	20	41163	59	72755	35	28460	95	19464	62	190496	16	19058	49	39720	34	52492	35	2594	71	29199	48	22498	33	2726	100	10949	50	27302	34	22152	38	43844	29	25546	34	95270	27	263600	38	3896	58	65256	65	1284692	10
	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	1007154	21	59903	46	103932	53	1745698	15	774654	29	516229	28	94786	49	136272	33	556219	14	512032	27	411173	25	421876	25	60315	52	75247	29	1029255	24	227052	49	838437	34	290740	25	621341	25	728831	21	102821	32	1390221	14	880756	30	76904	38	1347340	20	14009186	5
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	38814	52	1515	100	505	100	102268	20	2590	68	9287	39	0	.	1478	58	113982	22	493	100	62927	54	5613	51	3521	87	7096	40	26402	26	984	71	3927	53	6665	43	1937	61	4056	43	8543	35	54719	31	40288	29	2469	82	13580	51	513659	11
	Tanne	40452	44	429	100	1013	100	94946	22	1970	79	4954	38	0	.	490	100	499	100	19686	46	16306	41	1509	73	0	.	982	100	10824	46	0	.	6422	44	4635	44	10923	48	2429	60	499	100	20682	37	3015	53	2366	82	24514	42	269542	12
	Föhre	0	.	0	.	0	.	1469	58	0	.	938	100	0	.	0	.	9456	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	458	100	0	.	1008	71	6384	86	0	.	0	.	19712	42
	Lärche	553	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13077	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	458	100	0	.	0	.	14281	87	0	.	0	.	28370	47
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4955	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	917	100	0	.	0	.	3521	52	0	.	0	.	9393	30
	übrige Nadelhölzer	942	71	0	.	0	.	469	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1410	58
	Buche	122789	28	37927	78	11406	51	255289	19	153403	47	126306	35	0	.	11274	35	26405	44	77767	30	37884	77	74659	42	7576	94	4578	55	68902	25	56567	40	111318	25	8213	44	44080	33	28644	60	13656	72	215429	21	7403	49	2020	79	114750	20	1618245	8
	Ahorn	108114	45	1439	58	6843	58	81461	20	61140	65	39060	58	0	.	1968	61	3494	48	29660	35	8277	41	7361	42	505	100	1806	60	48070	41	6400	55	34454	62	2007	61	56881	46	5432	37	4499	53	71195	47	4974	49	11719	100	105082	26	701840	13
	Esche	28533	35	1010	100	3970	69	63914	26	19744	42	18156	47	0	.	6595	59	19890	42	12318	40	22261	53	1519	58	1017	72	4775	76	23235	38	1965	61	13039	29	5380	62	48345	38	55178	47	5923	78	37851	31	13012	35	2930	58	52937	28	463496	10
	Eiche	473	100	0	.	0	.	2673	45	0	.	469	100	12685	100	0	.	3043	58	0	.	488	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1425	74	1938	71	0	.	1975	50	7024	39	0	.	957	71	33150	40
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	564	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3062	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3626	43
	übrige Laubhölzer	30813	40	0	.	2297	64	95410	19	10377	53	31178	57	7318	58	3250	50	64239	27	13797	37	16433	31	20100	36	505	100	5796	44	12448	26	3934	59	2005	61	11528	33	21419	32	21244	21	9843	43	39473	26	39560	24	4742	64	18388	26	486099	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	.
	Total	371483	24	42320	71	26033	45	697898	11	249223	41	230347	26	20003	78	25055	30	259604	15	153721	22	164576	31	110761	30	13124	61	25033	26	189881	19	69849	35	171166	23	38428	24	185009	25	123817	26	42964	35	442331	15	139462	18	26246	68	330208	17	4148541	5
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	4418	37	518	76	889	82	38524	15	1164	100	7593	27	0	.	2292	86	43260	20	353	100	7712	27	2124	45	884	100	4969	38	7821	25	883	66	1430	59	2641	42	2954	35	4325	39	2322	45	20658	25	16926	24	2354	58	3793	37	180805	8
	Tanne	10708	54	0	.	223	100	37585	26	7631	98	1537	48	0	.	176	100	730	62	4753	30	4754	30	938	52	0	.	530	74	2742	53	0	.	2168	50	4692	44	2455	50	2859	33	552	58	6770	38	3822	39	769	60	6690	61	103085	14
	Föhre	177	100	0	.	0	.	176	100	0	.	0	.	0	.	0	.	6396	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	176	100	0	.	0	.	529	100	0	.	844	81	0	.	363	71	2485	48	0	.	0	.	11145	25
	Lärche	399	100	0	.	0	.	187	100	177	100	0	.	0	.	0	.	7948	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2370	52	0	.	537	73	5232	40	0	.	0	.	16850	20
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2515	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1081	47	0	.	0	.	3595	25
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	199	100	0	.	0	.	0	0	177	100	199	100	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	184	100	0	.	0	0	0	0	0	.	852	66	1612	42
	Buche	76049	18	3526	53	7856	65	124526	18	74006	34	51296	48	0	.	3974	36	23282	46	47782	44	23654	39	26177	22	19274	93	6333	44	37997	26	23347	35	88098	23	8542	42	67848	37	11531	39	30569	90	90596	19	3791	55	7908	65	110781	22	968743	8
	Ahorn	33520	30	182	100	4645	65	49962	25	5746	43	5580	31	176	100	333	71	1986	62	12712	38	5596	29	2182	33	182	100	565	58	8273	47	2659	64	11795	43	2061	43	13053	33	1635	48	2936	78	13703	23	3902	39	9191	89	49687	28	242259	10
	Esche	5737	55	0	.	0	0	16548	45	2326	51	897	67	878	100	2465	55	4154	48	527	58	9443	94	346	70	545	74	2843	66	956	45	177	100	3991	38	403	71	4700	59	2409	36	1159	71	3455	28	3803	43	177	100	7607	31	75547	18
	Eiche	508	74	0	.	0	.	1057	41	194	100	0	.	3843	78	0	.	176	100	0	.	199	100	0	.	0	.	177	100	0	.	0	.	0	.	0	.	569	76	165	100	0	.	767	62	2115	70	0	.	0	.	9770	35
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3489	29	0	.	199	100	188	100	0	.	0	.	3876	27
	übrige Laubhölzer	10164	27	154	100	728	50	51598	16	5390	53	8184	28	7013	73	1761	45	15235	24	4665	34	6650	28	5460	43	1309	73	4101	49	8128	28	0	0	11225	47	3433	31	6362	28	12166	21	7826	28	18185	22	20783	22	4396	71	14287	41	229202	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	141679	15	4381	52	14341	56	320163	11	96634	29	75286	34	11910	61	11001	39	105682	15	70970	32	58207	24	37226	20	22194	82	19517	25	66093	18	27066	32	118707	20	22300	23	97941	28	41977	15	45363	62	155232	15	64129	14	24795	45	193697	17	1846490	5
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	1786	34	181	100	552	100	17422	14	573	62	4584	28	0	.	1655	72	19831	18	138	71	3824	24	2117	51	428	53	2331	32	5026	25	276	100	728	52	1793	30	1961	39	4081	28	2248	29	6441	19	8123	18	381	71	1190	39	87670	6
	Tanne	1758	56	0	.	165	100	8182	19	1247	74	1344	33	0	.	61	100	344	45	2852	26	2200	30	416	57	71	100	486	51	426	41	69	100	1150	39	2041	46	611	46	1073	50	278	61	3402	23	1922	37	655	52	288	63	31042	9
	Föhre	156	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3739	40	0	.	0	.	0	.	0	.	138	100	0	.	0	.	0	.	72	100	0	.	774	71	0	.	76	100	1741	36	0	.	0	.	6695	26
	Lärche	380	84	0	.	0	.	207	74	0	.	0	.	0	.	0	.	2450	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1915	30	0	.	211	75	2375	28	0	.	66	100	7604	15
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1677	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	100	0	.	0	.	991	36	0	.	0	.	2733	26
	übrige Nadelhölzer	156	70	0	.	0	.	69	100	0	.	156	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	66	100	446	47
	Buche	10445	25	334	60	158	71	9745	17	2797	33	966	37	0	.	332	54	1257	38	1456	50	3074	30	2976	30	71	100	1010	39	4089	25	1168	40	5875	27	1500	38	2131	26	4226	36	423	59	4871	19	1107	66	850	84	4750	25	65609	7
	Ahorn	3466	28	0	.	461	52	3888	22	766	37	334	54	0	.	207	74	709	38	1889	32	486	43	890	47	87	100	246	58	411	51	276	79	1252	46	280	79	1296	48	427	41	213	58	1932	27	1331	29	0	.	2249	28	23094	9
	Esche	507	53	0	.	87	100	2088	40	214	74	631	66	137	100	275	61	354	66	301	61	286	50	281	71	568	100	784	89	465	62	69	100	201	58	87	100	866	60	668	40	0	.	640	33	563	66	71	100	804	41	10950	15
	Eiche	0	0	0	.	0	.	78	100	0	.	78	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69	100	0	.	144	71	280	62	0	.	78	100	278	61	0	.	146	71	1151	28
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	676	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	676	36
	übrige Laubhölzer	1802	28	0	.	71	100	7786	15	564	46	2312	40	146	71	416	57	4925	28	1478	43	1801	31	1062	37	211	75	409	53	1445	30	413	47	626	46	907	35	713	42	8117	18	2215	35	3722	20	7300	27	623	89	2186	29	51251	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
	Total	20456	17	514	66	1495	51	49464	9	6160	27	10403	19	284	61	2946	46	35285	12	8113	20	11671	16	7743	22	1436	48	5403	24	11861	17	2271	33	9901	21	6680	22	7721	21	22302	13	5377	26	21372	11	25732	12	2582	46	11747	16	288921	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	1125	37	0	.	294	76	8883	14	203	100	1951	31	0	.	346	60	11797	14	0	.	2036	26	488	47	147	72	1353	32	3435	24	206	58	524	66	988	35	535	47	2818	29	1259	39	2742	22	3709	18	240	78	588	40	45666	6
	Tanne	533	55	0	.	71	100	3931	22	554	50	283	50	0	.	61	100	214	58	1744	29	1473	33	1001	37	60	100	288	50	757	49	0	.	484	38	1017	52	133	100	643	48	408	41	1515	36	996	39	71	100	438	60	16675	10
	Föhre	291	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1806	32	0	.	78	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	100	0	.	709	73	217	100	0	.	1405	35	0	.	0	.	4579	21
	Lärche	225	76	0	.	0	.	426	69	0	.	174	100	0	.	0	.	1546	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	100	0	.	68	100	0	.	0	.	1751	35	0	.	150	71	1772	22	0	.	0	.	6172	15
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1477	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	354	60	0	.	0	.	1831	27
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	78	100	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	69	100	0	.	0	.	0	0	147	71
	Buche	2778	25	142	100	71	100	5233	16	1367	35	607	47	0	.	70	100	373	60	1129	34	1215	34	855	33	0	.	552	66	1761	32	958	44	1456	49	495	43	685	37	3491	23	281	50	2486	23	122	100	154	71	1877	28	28160	7
	Ahorn	1141	32	71	100	0	.	1828	25	412	47	427	100	0	.	344	53	510	88	661	46	278	50	709	44	0	.	0	.	434	47	0	.	66	100	0	0	497	47	491	47	69	100	1285	33	849	31	0	.	626	37	10699	11
	Esche	268	61	0	.	0	0	1095	46	0	.	573	80	0	.	0	.	138	100	149	71	0	.	0	.	0	.	174	100	138	71	0	.	68	100	70	100	200	74	442	41	0	.	690	63	424	47	71	100	66	100	4567	20
	Eiche	367	45	0	.	0	.	71	100	0	.	78	100	0	.	0	.	0	.	138	100	78	100	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	76	100	0	.	0	.	136	71	0	.	743	100	628	46	0	.	389	82	2703	33
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	365	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	365	45
	übrige Laubhölzer	1189	34	0	.	71	100	2842	20	69	100	549	44	0	.	413	47	2366	37	490	42	1065	40	230	75	276	100	385	45	610	50	0	.	351	45	221	58	647	41	5122	17	1060	47	1771	27	3306	20	71	100	835	35	23940	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	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	Total	7918	16	213	75	508	50	24310	9	2605	26	4642	22	0	.	1234	33	20227	11	4311	20	6301	19	3283	21	484	62	2752	25	7195	16	1164	38	3093	34	2864	25	2697	22	15968	11	3293	27	11451	14	13566	11	607	44	4820	19	145505	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	80063	50	5020	87	9265	57	393402	17	5864	62	39545	26	0	.	12810	45	274526	17	3723	76	116148	39	50712	55	11783	76	29583	31	84740	29	10552	59	12087	36	52351	39	22252	50	18116	32	21452	29	151504	21	136589	19	9553	50	34935	33	1586575	7
	Tanne	108095	30	8634	68	14658	46	311648	15	15474	67	46921	26	0	.	4652	62	8467	43	79793	33	84954	27	34119	26	1322	90	11324	43	45468	28	1438	95	32523	28	110518	47	57227	38	13875	32	2946	49	158760	19	19871	41	34294	47	127624	28	1334606	8
	Föhre	623	57	0	.	0	.	3005	54	0	.	2475	73	0	.	0	.	28223	33	0	.	78	100	0	.	0	.	138	100	176	100	0	.	0	.	674	80	0	.	2785	66	217	100	2943	80	13375	57	0	.	0	.	54713	23
	Lärche	1557	92	0	.	0	.	820	61	177	100	174	100	0	.	0	.	30374	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	100	0	.	68	100	0	.	0	.	7885	31	0	.	898	56	70747	82	0	.	66	100	112827	52
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17458	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	981	100	0	.	0	.	12877	56	0	.	0	.	31317	31
	übrige Nadelhölzer	1097	61	0	.	0	.	12813	49	0	.	355	100	0	.	0	.	0	0	177	100	277	77	0	.	0	.	0	.	1403	100	0	.	0	.	0	0	5368	80	184	100	0	.	69	100	0	0	0	.	919	62	22662	34
	Buche	476895	21	65780	73	24467	42	779568	21	373471	31	372536	42	0	.	50094	40	106200	30	200757	27	154604	53	201451	38	29727	86	18085	38	505523	30	163996	34	514715	28	51047	31	170404	26	186052	33	59440	64	733868	18	33946	43	10932	68	397451	17	5681006	7
	Ahorn	590455	28	25330	56	32305	51	566213	17	375908	47	139158	49	10938	98	22554	55	62181	34	238186	40	110116	40	139737	33	26173	51	4998	54	362154	30	118871	78	354091	34	65882	35	301838	33	50820	25	20391	42	440325	28	34771	29	32843	66	853851	27	4980088	9
	Esche	182158	31	1010	100	61257	59	422337	27	265194	33	112243	38	10502	100	61093	40	164350	32	185515	33	118013	35	68204	62	22020	67	23759	58	249627	29	25472	38	172262	35	37149	43	287928	29	489963	31	48881	52	190640	22	412352	55	29783	48	310425	22	3952135	9
	Eiche	32594	69	0	.	0	.	17616	38	35627	96	8524	58	62606	54	0	.	4637	66	1507	91	2067	69	7322	84	1633	100	177	100	10003	43	0	.	30401	68	0	.	18401	63	50671	55	0	.	181772	45	54380	29	0	.	61586	52	581524	19
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3339	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21071	30	0	.	1409	87	188	100	0	.	0	.	26007	26
	übrige Laubhölzer	75150	28	1557	91	4358	46	330113	16	57562	47	114977	36	42937	71	25304	49	277261	15	39487	33	65670	26	79345	31	4895	52	39889	40	45130	21	7073	56	25156	32	43392	29	51292	26	90493	17	46491	27	158421	21	334549	31	13729	46	100953	44	2075185	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	1548689	18	107332	52	146309	45	2837534	11	1129278	27	836908	24	126982	46	176508	28	977018	11	749147	22	651927	21	580889	22	97553	44	127952	22	1304284	20	327401	39	1141303	27	361012	22	914710	22	932894	19	199819	29	2020607	12	1123644	25	131133	41	1887810	17	20438644	4

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. 1196520. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

zurück