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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

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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.

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LFI4
Stammzahl
Baumalter (40-Jahres-Klassen) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2009/17
		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
Baumalter (40-Jahres-Klassen)	Hauptbaumart	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.	±%
Wert nicht ermittelt	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	42	61	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	18	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	60	52
	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	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	.	19	100	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	17	100	0	.	0	0	36	71
	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	0	.	0	0	35	71	0	.	0	.	35	71
	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	.	0	.	0	0
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	164	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	17	100	0	.	0	.	181	91
	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	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	80	100	0	0	17	100	0	0	0	0	0	0	97	84
	Ahorn	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	22	100	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	22	100
	Esche	0	0	0	.	0	0	0	0	17	100	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	17	100
	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	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	0	0	.	0	.	0	0
	übrige Laubhölzer	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	18	100	0	0	0	0	0	0	0	0	15	100	0	0	0	0	0	0	0	0	37	100	59	74	17	100	0	0	0	0	0	0	0	0	145	44
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	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	17	100	0	0	0	0	0	0	242	69	0	0	22	100	0	0	0	0	15	100	0	0	0	0	0	0	0	0	37	100	156	59	17	100	17	100	70	50	0	0	0	0	593	34
=40 Jahre	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	1857	30	55	58	468	58	6879	15	240	73	1996	31	0	.	675	36	8253	12	678	40	3115	24	1174	34	62	60	803	45	2415	26	1005	45	243	38	1022	40	1616	34	1269	28	744	32	4099	22	2554	20	520	53	3095	29	44837	6
	Tanne	235	39	0	.	368	73	3251	17	121	62	691	47	0	.	15	100	328	40	1016	25	1525	29	625	28	38	71	53	58	99	45	69	100	893	45	387	55	564	52	146	46	237	43	1410	20	160	40	216	70	382	37	12828	8
	Föhre	56	74	0	.	0	.	447	68	38	100	17	100	17	100	0	.	231	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	223	71	0	.	0	.	17	100	0	.	18	100	17	100	744	72	0	.	76	81	1903	34
	Lärche	38	71	0	.	0	.	58	58	0	.	52	100	0	.	0	.	1094	25	0	.	58	66	0	.	0	.	87	100	188	83	17	100	0	.	0	.	50	100	1020	33	0	.	804	49	1501	26	0	.	37	71	5004	15
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	595	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	71	0	.	0	.	630	40
	übrige Nadelhölzer	126	60	0	.	0	.	259	34	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	109	84	35	100	0	.	52	100	678	25
	Buche	1256	21	33	71	120	53	3453	13	642	31	572	30	0	.	449	54	671	28	893	40	598	26	854	26	379	68	70	50	2125	24	287	43	1046	25	301	35	703	30	1960	22	190	55	1604	20	89	53	98	69	1390	19	19783	6
	Ahorn	461	31	0	.	141	66	1326	19	436	30	552	32	0	.	464	44	650	31	280	43	280	38	674	49	126	47	156	91	629	34	75	71	547	37	328	45	464	35	749	39	169	62	1327	25	725	33	100	68	1433	33	12095	8
	Esche	686	39	0	.	17	100	713	25	177	40	588	40	34	100	349	45	949	38	158	48	403	32	228	45	71	79	92	51	799	35	280	83	225	38	322	53	486	29	797	31	257	52	903	28	916	32	69	79	691	30	10210	9
	Eiche	128	100	0	.	0	.	34	71	24	100	59	58	0	.	0	.	15	100	17	100	0	.	34	100	0	.	0	.	57	58	0	.	36	71	0	.	71	61	472	46	18	100	120	87	53	74	0	.	86	66	1225	24
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3527	26	0	.	17	100	147	100	0	.	0	.	3691	25
	übrige Laubhölzer	846	28	30	100	124	65	2682	17	208	44	497	31	73	100	292	48	5015	22	323	41	571	36	330	38	182	59	130	49	900	32	137	63	479	52	924	46	600	48	7214	15	1092	53	1870	24	3399	18	17	100	597	30	28532	7
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	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	5690	17	118	47	1238	43	19101	9	1886	24	5024	18	125	72	2244	27	17838	10	3365	19	6557	17	3919	17	858	45	1391	37	7211	17	2132	33	3469	21	3285	25	4571	21	17169	10	2726	30	12281	13	10358	13	1021	41	7839	15	141415	3
41-80 Jahre	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	941	41	655	52	621	50	11057	10	198	56	3932	22	0	.	1361	30	14969	10	659	37	2818	19	1662	27	1590	54	2290	29	2608	21	431	45	459	40	1757	23	1671	33	2905	19	1747	29	5308	19	8648	14	260	72	1981	21	70528	4
	Tanne	531	53	126	66	93	50	5556	10	455	35	1020	38	0	.	93	51	440	29	1301	26	2486	19	1733	21	108	47	646	37	879	25	31	71	440	40	604	31	998	47	608	42	971	35	2540	16	751	31	300	54	272	36	22982	6
	Föhre	74	60	0	.	0	.	475	49	74	57	23	77	90	100	0	.	1688	26	35	83	96	66	52	100	0	.	278	100	176	100	14	71	93	56	180	74	94	46	81	68	181	66	169	72	2838	27	0	.	184	39	6894	15
	Lärche	90	76	0	.	0	.	28	100	7	100	0	.	0	.	0	.	2901	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	61	14	100	7	100	0	.	59	100	2969	19	0	.	96	45	2971	16	0	.	44	71	9252	10
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1050	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	702	31	0	.	0	.	1768	19
	übrige Nadelhölzer	72	61	0	.	18	100	309	66	52	100	0	.	0	.	18	100	406	39	51	74	15	100	0	.	0	.	0	.	125	49	0	.	137	58	18	100	17	100	0	.	87	100	196	56	70	61	0	.	291	68	1883	20
	Buche	1954	20	146	63	104	46	8397	12	1640	27	2393	23	0	.	395	33	1453	27	1393	27	2786	21	787	19	314	43	673	43	2808	20	1140	32	1943	22	981	26	667	21	7935	17	857	36	3055	14	1940	30	72	62	1470	17	45304	5
	Ahorn	338	30	21	100	267	69	2156	19	289	37	408	31	0	.	253	34	442	43	286	27	499	25	432	38	193	40	376	63	1017	21	87	100	419	24	388	33	220	45	419	38	204	40	1533	21	699	29	30	61	685	31	11661	7
	Esche	320	36	0	.	243	48	1020	26	262	43	827	31	52	100	115	65	204	54	564	36	542	39	92	55	282	84	61	59	836	26	94	53	256	38	698	46	353	39	1143	36	207	62	930	23	429	53	64	72	471	43	10066	9
	Eiche	92	49	0	.	0	.	357	34	170	59	53	56	325	58	0	.	78	83	55	66	83	54	272	91	0	.	0	.	21	100	52	57	246	59	0	.	124	34	1465	30	26	76	1902	32	984	33	9	100	84	48	6397	14
	Kastanie	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	730	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7496	17	0	.	7	100	133	64	0	.	0	.	8374	16
	übrige Laubhölzer	385	31	0	.	41	73	1534	19	262	35	189	37	34	100	210	56	2482	29	564	35	285	34	216	37	61	89	101	69	871	37	17	100	163	49	244	38	263	35	6971	16	166	45	1243	22	1497	25	0	.	592	29	18391	8
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	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	4803	17	948	43	1387	33	30888	7	3408	19	8845	15	501	53	2446	23	26843	8	4908	16	9612	13	5248	14	2548	38	4425	21	9409	14	1881	26	4162	16	4870	19	4465	20	32006	7	4444	22	16980	10	21662	9	735	40	6074	13	213500	2
81-120 Jahre	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	407	29	785	32	634	36	5987	10	111	56	1869	22	0	.	447	35	8140	10	465	34	1471	18	731	25	173	43	1163	27	2093	22	220	39	481	42	1297	22	293	30	1819	22	1045	30	2273	16	3417	14	131	56	970	20	36424	4
	Tanne	279	37	162	48	348	44	2890	19	105	54	385	30	0	.	57	68	299	36	805	29	999	21	613	23	21	100	171	56	516	24	42	61	224	38	318	33	78	44	132	39	150	52	1102	21	330	33	21	100	399	24	10448	7
	Föhre	28	77	0	.	9	100	312	43	103	49	155	54	7	100	0	.	1917	27	148	46	14	71	113	72	0	.	184	100	126	63	127	51	190	49	66	100	84	49	54	67	84	83	21	58	839	28	0	.	320	28	4900	13
	Lärche	49	60	0	.	0	.	87	51	7	100	7	100	0	.	0	.	1725	14	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	174	65	7	100	0	.	14	100	0	.	728	21	0	.	13	100	1236	22	0	.	57	50	4110	10
	Arve	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	995	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	398	34	0	.	0	.	1419	22
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	18	100	34	100	21	100	0	.	0	.	0	.	106	62	0	.	46	77	17	100	0	.	17	100	73	79	0	.	52	58	0	.	17	100	0	.	0	.	91	60	17	100	0	.	0	.	509	25
	Buche	968	20	97	50	230	40	3611	14	735	33	811	25	0	.	173	48	450	32	1119	29	636	25	486	26	104	62	622	54	1850	25	773	36	1511	25	406	33	318	31	1115	26	128	44	2133	16	232	41	85	59	905	21	19498	6
	Ahorn	59	47	7	100	87	55	375	29	107	46	77	46	0	.	59	45	48	54	107	35	41	55	51	54	45	72	23	58	365	28	42	100	157	34	40	46	106	49	0	.	28	71	105	38	12	100	14	100	169	31	2126	10
	Esche	148	35	0	.	111	67	58	49	74	53	89	47	0	.	100	64	0	.	84	49	30	51	0	.	104	64	7	100	228	30	21	74	117	40	88	48	121	42	30	60	6	100	150	38	59	63	7	100	224	25	1856	11
	Eiche	91	51	0	.	0	.	130	36	38	71	51	77	103	74	0	.	32	81	104	63	53	75	28	61	22	100	0	.	18	71	111	64	69	62	0	.	138	38	235	38	31	60	140	35	36	59	0	.	153	31	1584	13
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	385	27	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	407	26
	übrige Laubhölzer	27	50	0	.	0	.	209	49	24	77	8	100	0	.	18	74	50	52	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	40	55	7	100	147	62	27	71	60	68	33	63	0	.	124	95	29	62	0	.	62	54	883	22
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	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	2056	15	1052	31	1437	28	13704	8	1324	27	3452	16	110	73	854	27	13774	8	2856	17	3291	13	2040	15	469	30	2188	24	5483	14	1349	30	2949	19	2256	17	1214	20	4547	12	1472	26	6152	12	6617	11	258	49	3261	13	84164	3
121-160 Jahre	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	103	62	208	58	179	65	3321	12	48	62	161	33	0	.	655	51	5320	12	163	35	842	33	487	22	163	56	585	28	1015	22	91	61	208	50	583	26	80	50	633	21	579	46	1554	18	2503	18	7	100	264	38	19753	6
	Tanne	96	56	7	100	96	71	1130	16	14	70	141	44	0	.	56	88	145	37	379	36	316	32	419	27	49	88	217	36	358	29	21	100	132	42	242	37	66	68	157	50	78	77	730	23	101	42	0	.	100	42	5047	8
	Föhre	7	100	0	.	0	.	237	60	28	79	7	100	0	.	0	.	595	34	14	100	13	71	0	.	0	.	21	74	7	100	14	100	36	59	13	71	0	.	56	88	0	.	0	.	400	37	0	.	20	74	1467	20
	Lärche	7	100	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	6	100	1084	16	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	713	30	0	.	0	.	1463	19	14	100	7	100	3327	12
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	387	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	148	50	0	.	0	.	551	25
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	24	77
	Buche	107	36	19	73	14	71	653	25	232	50	14	71	0	.	99	66	214	44	175	40	139	43	142	40	0	.	219	51	97	42	106	47	270	40	148	47	60	51	192	29	34	63	406	32	6	100	0	.	148	39	3494	10
	Ahorn	7	100	0	.	0	.	66	45	9	100	0	.	0	.	12	70	18	100	0	.	0	.	48	83	0	.	15	100	7	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	53	67	0	.	0	.	14	71	257	27
	Esche	0	.	0	.	0	.	37	81	9	100	0	.	0	.	0	.	6	100	15	71	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	15	71	0	.	0	.	28	80	125	34
	Eiche	39	46	0	.	0	.	34	45	0	.	0	.	7	100	0	.	43	74	7	100	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	32	71	41	76	6	100	69	73	25	71	0	.	52	52	0	.	0	.	41	47	419	21
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	55	0	.	0	.	29	100	0	.	0	.	122	46
	übrige Laubhölzer	14	70	0	.	0	.	21	58	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	41
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	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	379	29	233	55	290	57	5524	10	347	40	323	28	7	100	829	43	7850	9	753	26	1340	24	1103	20	212	49	1057	25	1493	19	263	47	695	29	999	23	275	37	1847	16	691	41	2810	14	4666	13	21	74	621	26	34629	4
>160 Jahre	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	.	73	71	19	73	1867	17	0	.	150	46	0	.	217	43	3083	13	36	60	82	45	108	55	13	71	227	41	643	30	14	100	0	.	470	39	0	.	554	24	638	44	741	21	1360	20	0	.	0	.	10296	7
	Tanne	38	84	21	100	19	73	324	29	0	.	24	79	0	.	21	58	62	48	7	100	7	100	52	47	0	.	42	63	20	58	0	.	7	100	22	58	0	.	53	83	39	73	117	34	84	59	0	.	0	.	959	15
	Föhre	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	161	39	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	71	0	.	0	.	422	56	0	.	0	.	642	38
	Lärche	0	.	0	.	0	.	14	71	0	.	0	.	0	.	7	100	1177	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	100	0	.	0	.	0	.	0	.	524	22	0	.	35	72	1559	16	0	.	0	.	3380	11
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	461	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	451	32	0	.	0	.	912	21
	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	.	17	100	17	100
	Buche	34	52	0	.	0	.	40	47	83	100	0	.	0	.	87	56	18	74	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100	26	75	7	100	70	100	6	100	0	.	87	52	7	100	65	57	7	100	0	.	0	.	552	25
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	77
	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	.	14	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	38	45
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	162	42	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	170	41
	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 bestimmbar	0	.	0	.	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	72	59	94	72	39	68	2266	15	83	100	173	43	0	.	332	38	4963	11	50	52	89	45	161	43	13	71	293	39	770	28	21	100	107	92	498	37	0	.	1415	14	693	41	958	19	3892	13	0	.	17	100	16996	5
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	3308	22	1776	30	1922	28	29112	7	597	40	8108	16	0	.	3355	22	39807	6	2000	22	8328	14	4163	17	2002	45	5068	20	8774	14	1761	30	1391	28	5129	15	3660	21	7198	13	4753	20	13975	11	18481	10	919	39	6309	16	181897	3
	Tanne	1178	30	317	40	924	37	13151	9	695	33	2261	25	0	.	242	44	1273	22	3507	18	5333	14	3442	17	215	39	1128	31	1872	17	163	56	1696	28	1573	25	1707	33	1095	32	1475	28	5899	12	1426	25	538	44	1153	19	52265	4
	Föhre	165	48	0	.	9	100	1477	29	243	34	202	43	114	80	0	.	4611	18	197	40	123	58	165	58	0	.	500	95	309	81	378	46	320	36	259	65	194	33	224	69	283	53	206	60	5261	20	0	.	601	23	15841	10
	Lärche	184	43	0	.	0	.	204	37	14	71	58	89	0	.	13	71	7980	10	7	100	58	66	7	100	0	.	87	100	501	47	38	61	7	100	14	100	109	71	5954	14	0	.	948	43	8767	11	14	100	145	35	25108	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3488	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	1734	22	0	.	0	.	5280	14
	übrige Nadelhölzer	198	44	0	.	36	71	610	37	73	100	0	.	0	.	18	100	712	34	51	74	68	57	17	100	0	.	17	100	198	42	38	100	188	53	18	100	34	71	16	100	87	100	396	43	156	53	0	.	360	57	3293	15
	Buche	4319	14	295	46	468	35	16154	8	3332	20	3791	19	0	.	1203	30	2807	21	3588	18	4160	17	2269	16	796	41	1591	30	6907	15	2313	23	4840	15	1842	20	1747	18	11369	14	1216	33	7280	11	2274	28	254	47	3913	12	88727	3
	Ahorn	865	21	28	79	496	56	3923	13	840	24	1036	24	0	.	789	31	1159	28	672	24	842	21	1206	31	364	32	571	65	2027	18	204	54	1145	21	763	27	790	27	1168	30	401	42	3019	17	1437	22	144	56	2300	23	26191	5
	Esche	1154	27	0	.	371	47	1829	19	539	30	1504	24	86	100	563	36	1159	34	820	29	982	28	320	39	458	57	160	43	1864	21	395	61	606	27	1108	38	960	23	1970	26	470	40	1998	19	1405	31	140	53	1414	21	22274	6
	Eiche	350	42	0	.	0	.	569	24	233	48	162	41	435	52	0	.	168	60	184	45	159	48	334	77	22	100	0	.	103	44	195	45	400	59	6	100	402	28	2197	24	83	57	2215	29	1073	31	9	100	365	25	9664	11
	Kastanie	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	781	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11625	14	0	.	24	76	328	75	0	.	0	.	12765	13
	übrige Laubhölzer	1271	22	30	100	165	58	4446	13	500	28	694	28	108	75	520	43	7564	18	905	32	856	27	546	30	243	50	247	42	1811	25	161	55	789	36	1196	37	959	36	14277	11	1274	46	3237	18	4924	15	17	100	1251	21	47992	5
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	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	13000	11	2446	28	4390	22	71483	5	7066	16	17817	11	743	46	6704	17	71509	5	11931	12	20910	10	12471	11	4100	28	9369	16	24366	10	5646	19	11382	12	11909	13	10561	14	57141	5	10043	16	39199	7	47265	6	2035	30	17811	9	491296	1

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. 1327237. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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