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	23-35mit 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 und beim Total nicht (hervorgehobene Zahlenpaare), beim Privatwald aber schon (hervorgehobene Zahlenpaare). Auf dem Sicherheitsniveau der 68%-Vertrauensintervalle kommt man zum Schluss, im Mittelland der Vorrat pro Hektare im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald 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 und den gesamten 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

LFI2
Stammzahl
Brusthöhendurchmesser (Stärkeklassen) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
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
Brusthöhendurchmesser (Stärkeklassen)	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.	±%
keine 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 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	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
12-15 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	1030	35	204	47	292	67	6358	12	243	63	1805	19	0	.	579	35	5853	11	968	30	2298	22	779	26	386	73	791	33	1711	24	729	51	602	45	973	35	1719	31	897	23	788	37	2961	19	3655	15	389	58	2403	27	38414	5
	Tanne	258	66	15	100	114	53	2775	12	207	44	395	41	0	.	49	73	199	35	599	26	1105	19	666	27	15	100	279	45	389	31	87	72	350	37	288	33	453	51	199	39	478	33	1076	20	307	39	234	42	101	47	10638	6
	Föhre	71	61	0	.	0	.	69	61	35	70	0	.	17	100	0	.	1114	28	0	.	21	100	35	100	0	.	144	86	0	.	138	73	70	77	17	100	52	74	65	100	0	0	17	100	1484	29	0	.	0	0	3348	17
	Lärche	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	685	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	147	62	52	100	0	.	0	.	50	100	581	30	0	.	18	100	1431	21	0	.	17	100	2999	14
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	369	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	216	37	0	.	0	.	601	25
	übrige Nadelhölzer	17	100	0	.	0	.	85	60	0	.	15	100	0	.	18	100	142	56	17	100	21	100	0	.	0	.	17	100	33	71	0	.	52	57	18	100	34	100	0	.	70	78	194	49	156	69	0	.	153	62	1044	21
	Buche	1032	19	63	77	36	71	4148	12	553	31	883	24	0	.	399	50	566	29	737	30	1132	22	419	29	393	82	440	47	1546	20	563	30	876	23	280	33	479	30	2837	17	326	38	1513	17	584	36	21	100	795	20	20619	5
	Ahorn	228	32	15	100	38	71	563	21	35	71	238	36	0	.	98	45	229	47	177	37	88	53	94	44	53	74	172	79	170	43	69	79	312	29	159	36	154	56	238	40	33	71	715	26	384	31	21	100	525	34	4807	9
	Esche	121	47	0	.	18	100	195	35	149	64	101	53	17	100	75	60	292	49	141	50	264	33	110	46	53	58	37	71	455	35	17	100	71	61	213	72	173	47	477	38	52	58	540	41	296	39	17	100	151	69	4035	12
	Eiche	155	90	0	.	0	.	68	50	81	73	74	76	238	61	0	.	18	100	34	100	23	100	151	89	0	.	0	.	0	.	17	100	137	76	0	.	122	55	866	35	0	.	680	39	191	41	0	.	0	0	2855	18
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	259	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3556	17	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	3831	17
	übrige Laubhölzer	327	27	15	100	33	71	1371	22	177	40	525	25	34	71	281	46	2667	22	524	35	446	32	465	40	54	74	202	59	780	28	35	70	358	40	338	42	156	40	4397	16	439	45	862	22	1985	18	69	79	383	30	16924	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	3255	17	312	52	530	48	15633	8	1480	22	4035	14	307	50	1499	25	12392	9	3196	17	5398	13	2718	16	953	47	2082	23	5232	15	1707	26	2830	18	2287	22	3392	21	14128	8	2186	22	8594	11	10689	9	751	42	4527	17	110116	3
16-23 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	1164	34	346	46	793	40	8005	11	278	72	3581	19	20	100	767	33	8591	10	1238	40	3006	19	1158	36	711	51	1121	29	2263	21	347	45	517	46	1492	28	1752	31	1242	20	1129	29	3239	16	4991	13	351	61	2043	22	50144	4
	Tanne	288	37	63	60	108	57	3214	13	139	39	544	33	0	.	52	58	266	33	877	27	1493	19	1137	27	43	71	328	42	387	28	17	100	470	29	479	33	333	33	355	44	410	38	1747	20	360	35	161	56	189	33	13460	6
	Föhre	71	78	0	.	0	.	226	43	139	88	17	100	172	91	0	.	1546	24	44	100	21	100	86	83	0	.	191	100	0	.	139	100	87	80	17	100	51	75	16	100	146	79	42	72	2372	23	0	.	68	50	5451	14
	Lärche	72	62	0	.	0	.	0	.	0	.	69	100	0	.	0	.	1071	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	115	61	0	.	0	.	0	.	34	100	960	22	0	.	125	55	1652	18	0	.	17	100	4115	11
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	687	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	489	29	0	.	0	.	1177	20
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	18	100	52	74	17	100	0	.	0	.	0	.	53	58	0	.	17	100	17	100	0	.	0	.	36	71	35	100	68	70	0	.	0	.	0	.	0	.	69	79	121	100	0	.	86	83	588	30
	Buche	1591	18	104	63	146	46	5902	10	827	33	1363	22	0	.	386	31	1200	25	1067	26	1299	19	720	22	229	48	621	38	1606	23	840	29	1070	21	502	31	444	26	4060	18	411	39	2067	16	846	34	105	58	1146	20	28553	5
	Ahorn	301	36	0	.	82	100	1122	21	168	36	347	35	0	.	221	55	150	35	186	37	300	30	231	37	66	50	155	68	719	26	87	72	313	29	223	43	124	44	76	50	173	51	844	22	286	44	42	100	512	33	6726	8
	Esche	122	60	0	.	125	71	674	24	125	56	445	39	17	100	301	69	349	55	275	44	213	55	116	75	215	60	33	71	771	24	87	53	265	42	141	67	298	39	504	32	101	53	693	37	252	35	0	.	392	32	6514	9
	Eiche	87	53	0	.	0	.	223	52	87	82	104	54	601	62	0	.	31	100	17	100	17	100	57	100	22	100	0	.	21	100	52	57	112	64	0	.	137	66	629	37	18	100	993	34	356	40	0	.	34	71	3597	17
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	278	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4314	17	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	4630	16
	übrige Laubhölzer	471	30	15	100	53	77	1115	24	280	42	393	33	0	.	204	53	2137	20	338	50	162	36	160	52	36	100	63	77	448	42	35	71	365	41	355	61	258	43	4300	13	219	49	1228	22	1367	20	0	.	379	28	14381	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	4165	16	529	41	1324	31	20531	7	2060	25	6863	14	811	54	1932	24	16360	7	4041	17	6527	13	3683	16	1321	34	2512	21	6365	14	1639	24	3267	16	3209	20	3433	19	16457	7	2609	21	11046	10	13129	9	658	41	4867	13	139336	2
24-35 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	807	29	633	34	826	40	8529	9	210	45	2805	18	0	.	1086	50	9176	9	860	31	2250	19	1131	24	535	40	1384	25	2100	18	477	35	487	31	1568	21	790	32	1346	24	1262	28	3193	15	4526	12	190	55	1795	19	47965	4
	Tanne	255	34	135	50	214	42	3504	12	122	42	722	34	0	.	18	100	279	36	897	30	1343	19	921	24	74	60	160	41	466	25	17	100	319	31	289	34	255	44	72	61	263	35	1313	17	228	45	17	100	343	30	12226	6
	Föhre	106	47	0	.	0	.	469	41	83	51	50	58	34	100	0	.	1134	22	137	59	107	72	68	79	0	.	92	79	0	.	60	59	106	41	67	81	0	.	84	65	169	64	66	78	1244	21	0	.	255	36	4332	11
	Lärche	102	62	0	.	0	.	124	65	17	100	34	100	0	.	0	.	1244	19	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	71	79	52	74	0	.	0	.	34	100	1031	24	0	.	18	100	1990	18	0	.	51	58	4788	10
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	727	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	369	34	0	.	0	.	1096	20
	übrige Nadelhölzer	67	79	0	.	0	.	101	57	122	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	322	46
	Buche	1282	17	84	54	178	42	4862	11	978	25	1415	28	0	.	277	45	493	32	968	28	1104	23	680	24	194	45	418	38	2117	19	780	28	1890	20	484	25	455	25	2033	16	201	39	2678	14	477	40	71	61	1150	22	25267	5
	Ahorn	333	30	15	100	185	48	1030	17	188	37	91	53	0	.	217	43	145	39	220	33	222	32	253	46	125	42	85	52	884	22	0	.	269	29	95	57	186	37	77	50	81	54	513	27	94	45	0	.	524	24	5831	7
	Esche	244	37	0	.	211	48	623	23	142	56	558	39	17	100	156	65	184	51	399	32	320	67	77	71	158	65	0	.	552	29	87	82	160	43	157	55	241	32	57	57	77	100	618	27	143	44	58	77	459	26	5699	9
	Eiche	107	41	0	.	0	.	209	39	121	62	33	100	212	48	0	.	0	.	104	71	155	66	38	100	0	.	0	.	111	57	87	53	149	49	0	.	236	36	474	33	18	100	578	28	54	74	0	.	87	45	2771	12
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	333	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1985	18	0	.	0	.	116	61	0	.	0	.	2434	16
	übrige Laubhölzer	263	32	0	.	34	71	487	23	125	42	136	56	0	.	31	70	691	29	193	35	53	75	39	100	36	100	36	100	424	31	17	100	122	47	141	41	269	39	1642	20	49	58	432	40	348	29	0	.	207	35	5772	9
	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	3566	13	867	30	1649	29	19940	6	2107	19	5844	14	263	48	1786	34	14404	7	3778	14	5571	13	3206	14	1122	29	2174	20	6740	12	1577	23	3502	15	2800	16	2467	17	8801	8	2120	21	9410	9	9587	9	336	38	4887	12	118503	2
36-51 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	1180	20	444	31	612	28	7722	8	211	48	2361	15	0	.	622	24	6347	8	573	23	2264	15	903	16	155	40	966	24	1662	17	339	27	747	25	1172	19	627	24	1106	18	708	26	2792	13	2628	10	205	49	1693	15	38038	3
	Tanne	400	30	103	40	298	39	2820	10	63	62	430	26	0	.	100	62	231	28	706	23	1138	16	673	19	71	71	188	40	533	21	21	75	211	27	315	28	94	46	213	35	106	47	991	14	246	41	7	100	589	21	10547	5
	Föhre	168	47	0	.	8	100	414	30	114	46	256	54	7	100	0	.	734	21	149	42	50	62	41	85	0	.	21	100	8	100	168	45	242	28	6	100	190	37	83	66	29	100	110	41	460	26	0	.	495	20	3753	9
	Lärche	57	54	0	.	0	.	79	46	7	100	34	83	0	.	0	.	1640	13	7	100	14	100	0	.	0	.	0	.	20	58	0	.	0	.	0	.	7	100	614	20	0	.	64	43	1629	15	0	.	60	40	4232	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	15	71	0	.	0	.	0	.	0	.	402	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	237	32	0	.	0	.	654	19
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	20	58	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	79	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	8	100	0	.	0	.	7	100	137	40
	Buche	1091	17	82	53	135	41	2750	10	486	28	541	25	0	.	273	30	347	28	879	18	600	22	365	23	57	63	299	42	1103	20	361	27	1127	16	261	33	273	23	721	17	126	42	1468	14	104	48	57	50	839	16	14345	4
	Ahorn	146	32	13	71	24	58	316	20	63	40	51	46	0	.	66	37	60	43	97	32	42	45	32	50	10	100	49	60	310	22	0	.	106	27	87	39	45	76	0	.	21	58	98	33	35	69	28	61	93	30	1791	8
	Esche	273	31	0	.	17	71	211	23	59	44	103	43	0	.	103	45	21	59	187	40	199	58	33	63	43	62	7	100	165	30	28	50	91	44	88	45	139	32	44	57	0	.	219	26	21	76	41	82	302	22	2394	9
	Eiche	52	48	0	.	0	.	183	24	28	79	35	52	57	89	0	.	53	71	98	45	113	49	28	79	0	.	0	.	16	71	63	71	17	72	0	.	120	31	149	46	7	100	180	34	19	100	0	.	170	25	1386	12
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	554	23	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	612	21
	übrige Laubhölzer	98	39	0	.	9	100	156	34	64	57	21	100	0	.	31	82	141	30	90	50	45	84	0	0	0	.	0	.	85	42	7	100	59	64	6	100	61	41	228	24	6	100	185	40	63	49	15	71	115	35	1486	11
	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	3465	12	642	28	1103	24	14686	6	1109	21	3834	12	64	81	1194	20	10027	6	2786	12	4516	11	2075	12	336	31	1529	19	3930	12	986	21	2600	13	1934	15	1557	16	3720	9	1003	22	6114	8	5450	8	353	37	4363	10	79375	2
=52 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	456	23	144	43	155	38	2957	8	131	55	670	18	0	.	335	32	2435	9	242	27	905	17	437	23	70	55	258	27	1034	18	150	30	210	34	527	20	285	25	583	20	312	28	1056	13	957	15	37	65	558	18	14904	3
	Tanne	131	29	15	71	43	41	1385	11	7	100	170	35	0	.	33	52	147	28	191	27	379	21	249	23	20	76	85	47	239	25	0	.	117	38	161	29	80	55	65	45	44	64	394	22	82	43	14	71	179	23	4230	6
	Föhre	72	37	0	.	0	.	131	39	14	100	28	50	7	100	0	.	179	28	35	53	7	100	7	100	0	.	0	.	15	71	28	71	7	100	0	.	42	47	14	71	0	.	14	100	58	39	0	.	48	42	706	13
	Lärche	28	50	0	.	0	.	64	37	0	.	13	100	0	.	7	100	820	14	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	35	58	0	.	0	.	15	100	0	.	283	23	7	100	42	58	895	14	14	100	27	71	2257	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	149	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	34	0	.	0	.	228	21
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	28	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	74	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	91	43
	Buche	377	23	14	71	46	49	734	15	199	30	102	40	0	.	57	54	120	40	236	24	136	31	49	51	7	100	124	53	226	25	64	42	210	26	92	52	88	38	227	23	43	52	258	24	15	71	0	.	352	21	3778	6
	Ahorn	7	100	0	.	0	.	44	41	8	100	6	100	0	.	6	100	14	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	42	0	.	10	100	0	.	15	71	0	.	0	.	13	71	0	.	7	100	43	47	223	19
	Esche	42	53	0	.	0	.	29	77	7	100	29	60	0	.	12	100	12	100	27	60	10	100	0	.	14	100	0	.	36	61	7	100	0	.	13	71	44	48	11	100	0	.	80	45	0	.	7	100	48	38	430	16
	Eiche	76	39	0	.	0	.	35	45	22	74	7	100	29	100	0	.	0	.	21	57	24	71	0	.	0	.	0	.	12	100	24	77	12	100	6	100	73	48	11	100	8	100	45	54	0	.	0	.	56	46	462	17
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	431	25	0	.	0	.	15	71	0	.	0	.	461	23
	übrige Laubhölzer	28	61	0	.	0	.	62	54	8	100	15	71	0	.	15	100	8	100	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	6	100	0	.	8	100	7	100	32	77	16	71	0	.	30	64	15	100	0	.	7	100	266	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	1217	14	172	41	245	29	5469	6	395	26	1040	16	36	83	465	25	3900	7	752	15	1480	14	758	17	112	42	466	24	1683	14	274	24	576	21	823	18	659	18	1641	11	414	25	1947	11	2115	10	79	45	1319	13	28035	2
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	4636	20	1771	31	2677	30	33572	7	1072	41	11222	14	20	100	3389	29	32402	7	3880	25	10724	14	4407	18	1857	45	4520	22	8770	15	2043	29	2563	26	5732	19	5172	23	5175	15	4200	23	13241	11	16756	11	1171	46	8493	15	189464	3
	Tanne	1333	27	331	42	778	34	13698	9	537	35	2261	25	0	.	252	48	1120	23	3269	20	5458	14	3646	19	224	42	1039	32	2013	17	143	51	1468	22	1533	24	1217	31	903	34	1300	30	5520	14	1223	28	432	41	1401	19	51100	4
	Föhre	487	31	0	.	8	100	1309	25	384	43	352	48	238	87	0	.	4707	18	364	42	205	66	238	59	0	.	448	90	24	76	531	48	512	35	108	82	335	34	262	62	344	62	249	43	5618	20	0	.	866	21	17590	9
	Lärche	276	39	0	.	0	.	267	40	24	77	151	62	0	.	7	100	5460	12	7	100	31	71	7	100	0	.	0	.	388	46	104	62	0	.	15	100	126	72	3469	17	7	100	267	37	7596	13	14	100	173	39	18391	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	15	71	0	.	0	.	0	.	0	.	2335	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	1390	24	0	.	0	.	3755	15
	übrige Nadelhölzer	84	66	0	.	18	100	285	39	153	100	15	100	0	.	18	100	195	55	17	100	110	65	17	100	0	.	17	100	140	55	35	100	120	47	18	100	34	100	8	100	70	78	287	49	277	82	0	.	262	63	2182	19
	Buche	5372	13	347	44	541	34	18397	8	3044	21	4304	20	0	.	1392	28	2727	22	3887	18	4270	16	2234	17	880	52	1900	34	6599	16	2608	24	5172	15	1619	21	1739	18	9878	15	1106	33	7984	11	2026	30	254	48	4282	14	92563	3
	Ahorn	1015	21	43	73	329	49	3075	14	462	27	734	26	0	.	608	35	597	30	679	22	652	24	610	36	253	34	461	54	2133	20	156	71	1011	19	563	29	524	32	390	34	307	45	2184	19	798	30	98	67	1697	22	19379	5
	Esche	801	25	0	.	371	52	1732	18	482	48	1236	28	52	100	648	54	859	48	1028	31	1005	38	336	54	484	53	77	64	1979	21	226	57	588	38	612	45	895	25	1093	28	231	53	2150	23	711	30	124	62	1353	22	19072	7
	Eiche	477	41	0	.	0	.	717	26	339	51	253	41	1137	52	0	.	102	64	274	46	331	48	274	84	22	100	0	.	160	48	243	38	426	57	6	100	689	29	2129	26	52	62	2475	26	620	33	0	.	346	25	11071	11
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	936	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10840	13	0	.	17	100	176	61	0	.	0	.	11969	13
	übrige Laubhölzer	1187	24	30	71	129	64	3190	18	653	31	1089	23	34	71	561	42	5644	18	1146	29	707	25	673	35	125	65	301	55	1743	25	94	56	914	33	848	47	775	35	10582	12	714	43	2737	18	3778	17	84	66	1091	24	38829	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	.
	Total	15668	11	2523	30	4851	24	76258	5	7151	17	21616	11	1481	47	6876	20	57083	6	14553	12	23492	10	12440	12	3844	30	8764	17	23949	11	6183	19	12774	12	11053	14	11507	14	44746	6	8331	17	37111	8	40969	7	2178	33	19964	10	475365	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. 1349034. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

zurück