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

1. Wofür stehen die Zahlen?

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

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

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

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

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

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

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

2. Wozu dient der Standardfehler?

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

Die statistische Sicherheit beträgt

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

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

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

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

Vorgehen

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

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

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

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

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

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

Daten: siehe Beispiel 2

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

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

Oben

3. Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?*

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

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

Beispiel 4: Interpretation von zwei Ergebnissen der gleichen Inventur

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

	Fall 2						Fall 1

Fall 1

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

Fall 2

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

Vorgehen

Siehe Fall 1.

Antwort

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

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

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

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

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

Beispiel 5: Interpretation von zwei Ergebnissen aus unterschiedlichen Inventuren

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

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

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

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

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

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

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

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

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

Oben

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

Die Ergebnisse sind

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

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

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

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

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

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

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

Oben

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

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

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

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI4
Vorrat (Schaftholz)
NaiS-Vegetationshöhenstufen (6 Klassen) · Brusthöhendurchmesser (10 Klassen)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-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
NaiS-Vegetationshöhenstufen (6 Klassen)	Brusthöhendurchmesser (10 Klassen)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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obersubalpin	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	271	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	69	0	.	0	.	162	35	0	.	0	.	447	19
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	435	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	89	52	0	.	0	.	362	35	0	.	0	.	886	19
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	770	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	0	.	437	30	0	.	0	.	1236	17
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	728	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	66	0	.	0	.	410	29	0	.	0	.	1180	16
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	683	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	230	35	0	.	0	.	928	24
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	280	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	108	52	0	.	0	.	389	29
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	248	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	177	36	0	.	0	.	424	27
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	176	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	.	199	51
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	61	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	89	75
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	87	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	125	59
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3739	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	189	52	0	.	0	.	1974	21	0	.	0	.	5903	13
subalpin	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	188	30	0	.	0	.	0	.	20	89	713	19	0	.	0	.	0	.	56	100	87	61	47	61	0	.	0	.	3	100	0	.	143	31	50	74	15	58	486	20	0	.	0	.	1808	11
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	568	24	0	.	0	.	0	.	31	100	1573	16	0	.	7	.	0	.	93	84	131	65	43	61	0	.	0	.	7	100	0	.	399	30	88	47	23	73	963	19	0	.	0	.	3927	10
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	1058	22	0	.	0	.	0	.	-1	2428	2729	14	0	.	20	.	0	.	75	90	126	55	203	71	0	.	0	.	33	76	0	.	548	25	146	60	130	51	1545	18	0	.	0	.	6613	9
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	1256	24	0	.	0	.	0	.	65	70	3530	13	0	.	0	.	0	.	32	74	126	52	154	65	0	.	0	.	74	100	0	.	507	25	84	77	114	46	1670	20	0	.	0	.	7612	8
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	745	24	0	.	0	.	0	.	123	66	2890	13	0	.	0	.	0	.	62	100	42	78	78	60	0	.	0	.	52	75	0	.	707	27	136	52	80	59	1998	18	0	.	0	.	6915	9
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	298	41	0	.	0	.	0	.	25	100	1477	19	0	.	0	.	0	.	19	100	25	100	26	100	0	.	0	.	88	77	0	.	302	36	45	71	55	80	988	27	0	.	0	.	3348	13
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	189	46	0	.	0	.	0	.	46	100	764	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	71	0	.	0	.	92	100	0	.	227	39	23	100	81	58	656	33	0	.	0	.	2131	17
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	380	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	49	100	295	42	0	.	0	.	753	25
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	36	100	92	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	100	0	.	0	.	226	54
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	127	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	163	59
	Total	0	.	0	.	0	.	4337	20	0	.	0	.	0	.	374	64	14276	11	0	.	27	.	0	.	338	73	536	47	639	51	0	.	0	.	348	71	0	.	2835	20	573	50	547	42	8665	14	0	.	0	.	33496	7
hochmontan	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	387	22	0	.	60	47	0	.	11	138	1592	12	0	.	91	50	0	.	4	.	113	46	48	49	0	.	0	.	104	48	0	.	389	25	167	34	197	34	1327	15	0	.	0	.	4490	7
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	678	23	0	.	284	54	0	.	109	76	2700	12	0	.	136	47	0	.	9	.	418	35	71	49	0	.	0	.	83	75	0	.	625	21	390	34	332	68	2397	15	0	.	0	.	8232	7
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	1188	21	0	.	328	42	0	.	7	100	4722	11	0	.	139	52	0	.	43	.	363	37	158	59	0	.	0	.	244	45	0	.	947	25	598	37	508	36	2565	14	0	.	0	.	11809	7
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	1588	21	0	.	437	37	0	.	164	64	5327	11	0	.	168	53	0	.	9	.	350	36	208	58	0	.	0	.	358	43	0	.	1001	27	728	36	735	37	2640	14	0	.	0	.	13714	6
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	1805	24	0	.	340	42	0	.	103	63	4927	13	0	.	112	65	0	.	0	.	279	46	108	84	0	.	0	.	244	47	0	.	837	25	354	36	685	32	2322	15	0	.	0	.	12117	7
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	864	27	0	.	158	52	0	.	147	84	2300	14	0	.	0	0	0	.	0	.	145	50	93	53	0	.	0	.	149	59	0	.	843	31	193	52	477	46	1183	25	0	.	0	.	6553	9
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	513	31	0	.	78	79	0	.	286	62	1180	22	0	.	0	.	0	.	0	.	228	54	105	78	0	.	0	.	38	100	0	.	562	30	103	58	99	60	773	29	0	.	0	.	3964	12
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	493	44	0	.	39	100	0	.	34	100	779	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	100	0	.	0	.	0	.	0	.	104	71	0	.	85	73	294	51	0	.	0	.	1872	19
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	65	100	0	.	0	.	0	.	108	71	61	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	112	75	47	100	0	.	144	58	0	.	0	.	537	32
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	156	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	163	100	0	.	38	100	53	100	0	.	0	.	460	46
	Total	0	.	0	.	0	.	7580	17	0	.	1723	35	0	.	1019	54	23743	8	0	.	647	42	0	.	66	.	1895	31	835	47	0	.	0	.	1219	35	0	.	5582	17	2581	30	3157	27	13699	11	0	.	0	.	63748	5
unter- und obermontan	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	.
	12-20 cm	52	54	40	71	207	36	2185	11	131	33	635	18	0	.	173	36	362	25	551	19	790	15	630	17	151	38	193	30	780	17	80	44	408	23	428	24	167	35	1061	16	263	34	1329	13	295	33	58	43	333	33	11304	4
	21-30 cm	199	38	313	41	604	27	4902	10	284	32	1605	20	0	.	719	31	815	23	826	19	1485	16	1138	18	462	34	574	31	1994	15	300	47	745	23	874	22	416	38	1905	17	471	35	2748	13	544	27	228	41	1080	22	25229	4
	31-40 cm	170	39	727	31	1199	25	7147	9	380	38	2010	17	0	.	841	31	1009	19	1927	18	2254	17	1833	16	732	33	772	28	3350	13	448	37	1278	22	1369	20	591	32	1130	16	419	33	3823	12	612	28	190	40	1716	18	35927	3
	41-50 cm	451	34	848	29	1464	26	8348	9	433	44	2305	18	0	.	1293	23	1247	20	2259	18	3154	15	2378	15	425	36	833	28	3585	14	334	44	1494	18	1671	19	473	32	1115	17	437	39	4137	11	666	30	200	57	2070	17	41618	3
	51-60 cm	482	39	706	34	1309	29	7993	9	429	40	1847	19	0	.	1023	26	1032	24	1456	18	2886	17	1901	18	392	45	801	33	3794	15	201	62	1190	25	1686	20	471	41	879	23	363	40	4054	14	454	37	224	50	1629	22	37200	4
	61-70 cm	160	53	376	41	728	37	4095	14	192	56	1304	26	0	.	365	34	723	25	699	29	2032	21	1309	20	191	45	427	44	2167	19	30	100	450	32	945	28	145	53	545	28	297	36	2063	18	145	47	43	100	1142	27	20574	5
	71-80 cm	0	.	149	75	130	74	2282	17	44	100	471	39	0	.	214	51	496	31	455	35	951	31	507	34	0	.	252	46	1919	22	0	.	133	71	598	42	81	71	213	43	269	54	882	28	47	71	28	100	264	41	10384	8
	81-90 cm	63	100	0	.	0	.	1158	25	0	.	123	71	0	.	139	61	193	46	99	72	0	.	118	71	0	.	0	.	479	64	0	.	52	100	210	51	56	100	128	65	46	100	389	42	64	72	0	.	161	58	3478	15
	91-100 cm	54	100	0	.	0	.	89	100	0	.	0	.	0	.	0	0	69	100	69	100	53	100	156	71	0	.	0	.	81	100	0	.	0	.	106	72	0	.	0	0	0	.	60	100	0	.	0	.	46	100	783	30
	>100 cm	67	100	0	.	0	.	194	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	43	100	0	.	117	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	489	43
	Total	1698	30	3158	29	5641	22	38392	7	1893	31	10300	14	0	.	4766	21	5947	16	8409	15	13604	13	9969	12	2352	29	3852	24	18149	11	1394	35	5749	16	7933	16	2400	29	7093	12	2565	26	19484	9	2828	24	971	37	8439	15	186986	2
submontan	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	.
	12-20 cm	786	22	0	.	0	.	959	15	234	28	385	34	0	.	0	.	80	46	201	27	424	29	101	35	0	.	70	83	280	37	246	32	224	29	46	97	684	22	0	.	76	52	585	19	120	54	18	77	584	19	6102	6
	21-30 cm	1417	21	0	.	0	.	2025	14	536	25	750	28	0	.	0	.	87	47	384	26	634	23	145	39	0	.	43	87	425	38	722	29	550	30	25	75	1086	22	0	.	250	63	1361	18	112	68	35	71	1321	18	11909	6
	31-40 cm	1920	15	0	.	0	.	2352	13	795	26	1051	25	0	.	0	.	94	53	793	30	1171	27	181	45	0	.	58	100	374	36	676	28	1033	22	213	64	1313	22	0	.	212	56	1352	17	23	74	44	100	1989	17	15641	5
	41-50 cm	2435	15	0	.	0	.	3656	14	709	27	944	28	0	.	0	.	162	55	1147	24	1363	24	366	36	0	.	0	.	231	45	1005	28	942	27	134	61	1236	22	0	.	122	58	1820	18	38	78	121	71	2013	15	18444	5
	51-60 cm	2274	18	0	.	0	.	3706	14	679	29	930	25	0	.	0	.	120	47	907	27	1209	31	285	59	0	.	0	.	442	40	455	33	901	35	129	60	1280	23	0	.	48	100	1351	24	21	100	18	100	2418	17	17172	6
	61-70 cm	1577	20	0	.	0	.	2261	18	447	41	249	41	0	.	0	.	0	.	331	36	816	29	101	100	0	.	0	.	121	72	538	39	454	36	81	71	520	36	0	.	19	100	509	36	15	100	91	100	926	26	9057	8
	71-80 cm	1001	25	0	.	0	.	853	30	230	45	109	71	0	.	0	.	30	100	66	71	47	100	90	71	0	.	0	.	290	49	132	58	196	50	0	.	379	44	0	.	63	72	247	42	0	.	0	.	228	45	3961	12
	81-90 cm	342	43	0	.	0	.	213	50	58	100	0	.	0	.	0	.	63	100	46	100	0	.	0	.	0	.	0	.	67	100	0	.	66	100	0	.	375	51	0	.	0	.	93	71	0	.	0	.	314	42	1637	20
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	283	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	168	100	0	.	0	.	56	100	0	.	0	.	0	.	507	49
	>100 cm	86	100	0	.	0	.	74	100	0	.	67	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	227	58
	Total	11838	11	0	.	0	.	16381	11	3689	20	4485	20	0	.	0	.	635	40	3875	21	5663	19	1268	34	0	.	172	73	2230	29	3775	21	4365	20	629	56	7040	16	0	.	791	52	7373	15	329	47	326	72	9793	12	84658	4
hyperinsubrisch und kollin	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	64	0	.	180	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	.	1807	13	0	.	41	83	220	34	0	.	1	100	2286	12
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	121	52	0	.	297	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	.	2457	12	0	.	124	62	250	34	0	.	0	.	3279	10
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	206	53	0	.	216	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	.	1971	14	0	.	50	66	245	35	0	.	74	100	2777	12
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	178	65	0	.	158	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1195	16	0	.	44	71	104	64	0	.	62	75	1741	14
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	100	0	.	135	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	.	688	24	0	.	0	.	134	77	0	.	0	.	1031	21
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	47	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	320	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	401	25
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	209	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	209	32
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	134	46	0	.	0	.	30	100	0	.	0	.	164	42
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	62
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	385	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	385	52
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	614	53	0	.	1033	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	.	9268	9	0	.	258	58	983	30	0	.	137	87	12375	8
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	.
	12-20 cm	838	21	40	71	207	36	3719	8	366	21	1079	16	22	64	204	32	3198	9	752	15	1306	14	730	15	211	38	463	24	1155	15	326	26	633	18	581	21	865	18	3414	8	557	21	2166	10	2610	10	76	37	918	17	26435	3
	21-30 cm	1616	19	313	41	604	27	8173	7	820	19	2639	16	121	52	858	28	5908	8	1210	15	2262	12	1283	16	564	31	1166	21	2534	14	1022	25	1294	18	989	20	1532	19	5475	8	1199	22	4588	11	4629	10	262	37	2401	13	53463	2
	31-40 cm	2089	14	727	31	1199	25	11745	6	1175	21	3388	13	206	53	846	31	9540	7	2721	15	3584	14	2014	15	849	30	1319	20	4084	12	1124	22	2312	15	1859	17	1919	18	4625	8	1376	22	5863	9	5427	9	233	38	3778	12	74003	2
	41-50 cm	2886	14	848	29	1464	26	14848	6	1142	24	3687	14	178	65	1522	21	11152	7	3407	14	4686	12	2743	14	467	33	1308	21	4177	13	1339	24	2436	15	2238	16	1709	18	3860	10	1371	24	6849	9	5528	10	321	44	4144	11	84310	2
	51-60 cm	2756	16	706	34	1309	29	14249	7	1108	23	3117	14	52	100	1249	23	9787	8	2363	15	4207	15	2186	18	454	41	1122	26	4422	13	656	29	2091	21	2110	17	1773	20	3127	12	901	24	6171	11	5159	10	242	47	4046	13	75363	2
	61-70 cm	1737	18	376	41	728	37	7519	10	638	33	1711	21	35	100	537	33	4826	10	1030	23	2848	17	1410	20	209	42	597	34	2408	17	568	37	904	24	1264	23	665	30	2010	16	555	27	3105	15	2440	16	134	75	2068	19	40321	4
	71-80 cm	1001	25	149	75	130	74	3837	13	275	41	658	32	0	.	545	39	2718	14	520	32	997	30	597	31	0	.	480	35	2366	19	132	58	329	41	728	37	460	38	1211	18	458	36	1309	21	1653	19	28	100	493	30	21073	5
	81-90 cm	406	40	0	.	0	.	1865	20	58	100	162	59	0	.	202	48	1591	18	145	58	0	.	118	71	0	.	0	.	590	53	0	.	117	71	210	51	430	46	366	35	46	100	616	31	706	29	0	.	475	34	8103	9
	91-100 cm	54	100	0	.	0	.	470	44	0	.	0	.	0	.	144	59	284	51	69	100	53	100	156	71	0	.	0	.	81	100	0	.	0	.	106	72	168	100	214	49	47	100	116	71	236	46	0	.	46	100	2244	18
	>100 cm	153	71	0	.	0	.	268	60	0	.	67	100	0	.	51	100	369	42	67	100	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	0	.	43	100	0	.	665	43	0	.	38	100	91	72	0	.	0	.	1849	22
	Total	13536	11	3158	29	5641	22	66691	5	5581	16	16508	11	614	53	6159	19	49373	5	12284	12	19942	11	11237	11	2756	27	6455	18	21853	10	5169	18	10114	12	10129	14	9523	14	24967	5	6511	17	30820	7	28478	7	1297	33	18369	9	387165	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. 1321245. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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