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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.

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8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI2
Jungwaldstammzahl
Grössenklasse (Jungwald; 5 Klassen) · Hauptbaumart im Jungwald (Zählung)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: Stk./ha
Bezugsfläche: bestockbarer zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI2-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
Grössenklasse (Jungwald; 5 Klassen)	Hauptbaumart im Jungwald (Zählung)	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%
kein Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	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	.
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	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
Höhe 10-39 cm	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	1063	34	0	.	1919	91	1433	19	1882	99	667	46	0	.	189	99	440	22	0	.	654	26	162	44	0	.	741	31	451	51	269	55	537	59	808	36	787	43	69	39	436	51	903	46	649	22	280	95	1023	32	711	10
	Tanne	641	32	246	96	831	47	1208	16	202	50	291	39	0	.	38	99	15	61	774	26	832	27	604	33	0	.	301	50	373	35	45	99	563	31	369	39	467	30	65	50	75	99	583	26	48	50	360	96	1610	35	499	9
	Föhre	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	25	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	99	0	.	0	.	0	.	13	71	29	82	0	.	0	.	9	35
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	70	0	.	0	.	0	.	0	.	49	78	0	.	0	.	152	48	0	.	0	.	25	31
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	98	60	0	.	0	.	16	38
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	Buche	6760	19	1476	71	2747	81	2194	14	21256	30	2044	44	0	.	1592	47	359	44	4969	25	1190	42	2316	27	9484	95	1104	54	2735	28	16162	36	21369	27	1058	70	3645	40	73	41	1356	87	3484	18	207	86	2521	54	8995	23	3176	8
	Ahorn	10613	25	5896	44	1975	33	2037	20	14003	43	2095	48	0	.	1327	40	113	39	2811	27	905	27	2562	25	342	58	811	50	3595	26	4958	62	11675	26	1383	45	9581	35	137	30	200	54	1322	28	239	44	12750	56	17805	28	3083	10
	Esche	4176	18	805	39	1901	33	2661	23	9781	25	6418	53	6093	92	2293	31	208	34	4027	21	2158	34	1798	46	3088	39	496	44	4621	23	7092	30	8503	38	1578	41	7754	23	1901	32	1473	36	2539	42	502	35	5404	73	11085	18	3038	8
	Eiche	152	40	0	.	0	.	30	40	880	87	84	84	3134	81	0	.	18	60	139	65	38	57	78	61	0	.	0	.	12	100	364	87	19	99	0	.	480	64	263	73	37	99	420	73	156	46	0	.	255	39	145	25
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	856	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	26
	übrige Laubhölzer	1214	31	861	59	1208	58	528	17	1416	29	682	47	0	.	840	35	655	24	681	53	902	38	1007	32	89	97	339	42	499	24	450	48	591	22	1026	29	887	45	875	20	1614	46	591	26	702	20	396	70	4331	63	888	15
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	24632	15	9284	41	10582	39	10102	10	49420	26	12282	36	9227	61	6280	29	1951	14	13403	17	6679	18	8527	19	13002	73	3791	28	12337	16	29340	28	43257	23	6243	28	23600	20	4288	20	5190	31	9913	15	2783	16	21711	51	45104	16	11682	5
Höhe 40-129 cm	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	242	31	0	.	729	90	642	12	69	49	333	25	113	92	338	53	569	15	32	45	545	23	147	29	260	73	497	28	362	28	189	54	248	41	634	49	376	41	161	26	601	26	547	29	547	20	163	50	394	41	439	6
	Tanne	117	51	0	.	16	98	161	22	181	54	122	29	56	92	0	.	12	39	777	27	358	32	177	43	0	.	96	57	31	41	0	.	168	36	217	31	214	76	79	43	88	44	271	23	87	40	623	69	98	47	143	9
	Föhre	6	100	0	.	0	.	7	73	0	.	3	99	0	.	0	.	48	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	99	0	.	5	70	0	.	6	100	31	40	0	.	3	100	13	26
	Lärche	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	80	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	85	0	.	0	.	0	.	0	.	22	43	0	.	2	100	74	29	0	.	0	.	23	25
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	28	35	0	.	0	.	8	26
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	71	0	.	0	.	0	.	1	56
	Buche	2582	23	246	57	0	.	725	19	3935	63	261	46	0	.	808	64	52	46	1413	32	479	46	1062	25	908	97	256	37	483	26	7829	38	2927	24	432	72	976	27	95	31	78	72	1743	17	18	38	133	46	2055	25	872	9
	Ahorn	2730	24	209	67	229	53	366	26	1483	38	91	45	0	.	193	47	29	37	787	37	309	70	518	29	0	.	109	42	383	40	504	39	1228	33	141	47	1820	33	26	33	219	67	266	19	69	41	881	69	1506	25	454	9
	Esche	1218	31	124	59	447	58	686	38	1616	32	375	36	1130	92	532	42	60	50	986	39	571	38	514	33	454	50	81	43	1020	32	1394	54	1280	43	224	40	2207	25	312	38	404	67	558	29	105	36	984	56	1736	35	609	10
	Eiche	27	70	0	.	0	.	5	41	7	99	6	70	0	.	0	.	2	100	9	99	0	.	17	79	0	.	0	.	0	.	90	70	26	83	0	.	45	80	12	71	0	.	23	59	45	33	0	.	18	65	14	18
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	114	49	0	.	5	75	0	.	0	.	3	100	11	47
	übrige Laubhölzer	579	27	411	71	409	62	244	19	361	33	167	24	339	76	614	44	225	19	103	54	258	25	731	29	20	97	272	33	228	28	387	80	303	29	554	44	762	29	527	24	482	46	398	18	406	17	675	55	1479	67	407	12
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	7502	16	991	49	1830	61	2839	13	7653	37	1358	19	1638	71	2485	32	1114	11	4106	20	2525	21	3168	16	1642	62	1310	19	2557	19	10394	32	6179	18	2206	27	6400	16	1354	15	1872	27	3821	11	1411	10	3458	42	7292	19	2993	5
BHD 0-3.9 cm	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	87	39	0	.	31	98	256	13	82	60	168	25	169	64	177	44	287	15	9	70	305	26	138	44	68	72	251	29	244	27	180	54	26	39	182	32	187	29	96	23	256	25	155	20	193	17	81	67	94	38	187	6
	Tanne	84	71	55	65	0	.	135	19	97	59	150	55	0	.	0	.	8	80	319	26	235	33	92	35	0	.	50	41	53	58	0	.	161	34	117	48	183	85	45	59	54	45	111	22	42	45	672	52	8	57	89	10
	Föhre	12	99	0	.	0	.	7	90	0	.	0	.	0	.	0	.	47	42	0	.	0	.	0	.	0	.	7	99	0	.	0	.	0	.	0	.	5	99	13	72	0	.	3	100	54	55	0	.	9	100	15	27
	Lärche	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	45	0	.	6	100	0	.	0	.	22	99	5	100	0	.	4	99	0	.	0	.	18	43	0	.	1	100	122	27	0	.	0	.	20	20
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	45	0	.	0	.	4	49
	übrige Nadelhölzer	3	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	2	70
	Buche	560	19	0	.	16	98	253	19	727	31	127	34	0	.	346	53	23	43	904	31	175	30	806	27	39	67	216	63	301	29	1059	35	1160	34	271	57	543	30	161	43	48	45	652	17	31	43	253	41	454	40	313	8
	Ahorn	1223	28	0	.	13	98	111	39	585	48	91	43	0	.	68	47	17	52	212	33	96	55	241	36	0	.	7	99	142	47	20	68	463	39	21	60	702	45	19	40	75	88	164	27	23	43	293	55	405	30	170	12
	Esche	727	35	0	.	44	73	119	39	777	38	95	56	565	92	298	53	16	42	233	41	156	35	100	44	352	71	9	99	253	34	377	93	300	38	55	83	614	32	89	36	133	57	242	30	26	40	267	87	474	40	182	11
	Eiche	3	100	0	.	0	.	2	58	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	99	13	74	0	.	5	99	7	52	0	.	10	47	25	35	0	.	3	100	5	20
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	33	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	5	32
	übrige Laubhölzer	155	33	0	.	383	94	103	19	112	43	117	32	234	45	263	57	114	24	50	41	205	25	315	29	78	56	138	31	158	59	40	59	194	37	105	35	214	26	300	25	207	34	266	21	254	19	547	82	164	36	179	8
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	2860	20	55	65	487	86	994	10	2380	23	748	17	968	50	1152	29	571	11	1736	20	1183	15	1692	16	537	48	701	27	1156	17	1685	37	2320	20	750	25	2453	20	796	16	772	20	1606	11	788	11	2112	38	1610	21	1172	4
BHD 4-7.9 cm	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	80	35	23	97	0	.	114	15	74	63	110	26	0	.	192	56	98	16	18	49	121	30	33	45	23	96	199	29	84	28	41	77	48	44	122	35	169	25	27	33	136	33	50	21	90	17	138	54	96	31	87	6
	Tanne	16	53	27	96	31	68	60	17	30	60	41	56	0	.	7	99	3	74	71	32	123	21	33	38	37	68	21	56	19	43	10	99	74	36	52	71	65	49	10	39	46	61	41	24	21	35	132	61	0	.	34	9
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	99	5	70	16	99	1	100	42	39	0	.	3	100	7	25
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	48	0	.	0	.	0	.	0	.	7	99	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	19	40	0	.	4	73	55	28	0	.	0	.	9	20
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	50	0	.	0	.	2	35
	übrige Nadelhölzer	12	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	99	0	.	0	.	0	.	0	.	4	73	0	.	0	.	0	.	1	43
	Buche	64	28	0	.	0	.	48	17	76	40	48	37	0	.	48	69	17	36	102	40	47	47	69	35	59	71	51	50	76	31	51	41	98	36	43	53	56	38	27	32	23	56	42	25	14	73	31	95	58	34	43	8
	Ahorn	18	47	0	.	0	.	6	50	30	59	19	57	0	.	26	73	0	.	31	61	2	100	20	44	0	.	7	99	7	57	10	99	53	35	11	70	61	47	7	52	16	69	11	43	15	56	0	.	31	38	13	13
	Esche	48	64	0	.	0	.	5	52	89	64	13	70	0	.	9	99	2	71	5	99	9	57	4	99	59	97	0	.	2	100	0	.	30	64	0	.	66	36	8	47	8	99	17	44	5	62	53	66	13	65	12	17
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	99	0	.	4	99	0	.	0	.	0	.	0	.	4	99	0	.	0	.	8	57	8	99	10	74	27	52	0	.	3	100	5	32
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	35	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	2	33
	übrige Laubhölzer	15	44	0	.	31	98	32	20	15	69	23	44	56	92	135	42	24	28	13	57	35	37	29	41	38	97	44	57	21	47	20	69	31	42	42	49	40	57	79	19	56	45	43	24	57	22	0	.	10	61	37	8
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	253	19	51	66	62	57	265	9	313	27	255	18	56	92	417	32	174	11	252	23	337	16	193	17	216	49	329	24	215	17	132	31	343	23	269	24	467	18	211	11	311	22	229	12	340	11	353	28	214	18	253	4
BHD 8-11.9 cm	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	90	42	0	.	0	.	58	15	7	99	77	30	56	92	25	73	54	18	32	46	46	31	21	53	92	96	33	48	46	27	91	57	31	41	84	35	143	33	8	47	47	45	47	25	55	17	169	58	57	33	51	7
	Tanne	9	57	23	97	31	98	25	22	15	69	3	100	0	.	0	.	3	75	58	28	28	36	16	60	0	.	0	.	8	58	0	.	39	44	9	70	31	57	0	.	32	59	20	36	9	47	27	96	3	100	14	11
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	99	4	99	0	.	5	99	0	.	0	.	0	.	31	29	0	.	0	.	5	26
	Lärche	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	7	48	0	.	0	.	0	.	0	.	7	99	3	100	10	99	0	.	0	.	5	99	5	61	0	.	4	75	18	35	0	.	0	.	4	21
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	53	0	.	0	.	1	37
	übrige Nadelhölzer	3	100	0	.	0	.	2	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	3	100	1	38
	Buche	24	38	0	.	0	.	29	20	7	99	26	38	0	.	26	72	12	36	31	41	23	46	20	64	39	97	22	56	17	43	51	50	30	41	4	100	26	43	19	28	28	78	20	30	5	61	124	95	20	34	20	9
	Ahorn	3	100	0	.	0	.	4	41	15	69	32	39	0	.	17	99	0	.	9	99	6	70	4	100	40	97	0	.	0	.	0	.	8	99	6	99	0	.	0	.	0	.	9	40	4	58	0	.	10	49	5	17
	Esche	6	100	0	.	0	.	2	71	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	9	70	3	100	4	99	0	.	0	.	8	58	0	.	4	99	15	73	36	50	13	51	8	99	6	50	8	74	0	.	8	57	6	20
	Eiche	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	99	0	.	4	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	99	5	50	8	99	5	61	15	69	0	.	0	.	3	36
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	50	0	.	1	100	1	100	0	.	0	.	1	42
	übrige Laubhölzer	6	70	23	97	0	.	15	28	7	99	16	52	0	.	34	77	17	33	14	57	3	100	4	99	0	.	34	70	7	75	0	.	26	46	20	99	5	99	70	20	40	52	17	32	26	33	26	97	13	44	21	10
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	147	27	46	66	31	98	135	10	52	40	161	20	56	92	102	44	106	13	156	20	108	18	74	28	171	57	97	33	92	18	172	36	146	23	140	33	261	23	130	15	163	26	131	13	179	12	346	39	113	18	132	4
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	1562	26	23	97	2679	91	2503	13	2114	89	1356	26	339	43	922	45	1448	12	90	29	1671	17	501	27	443	50	1720	20	1186	29	770	37	889	38	1830	29	1661	26	360	22	1476	26	1703	30	1533	14	830	57	1665	25	1474	6
	Tanne	868	30	351	67	910	44	1589	13	525	43	607	32	56	92	45	84	40	40	1999	19	1575	22	923	30	37	68	467	45	485	30	56	82	1004	25	764	29	960	41	199	38	296	40	1027	19	208	34	1814	59	1718	34	779	7
	Föhre	18	100	0	.	0	.	21	55	0	.	3	100	0	.	0	.	146	32	0	.	0	.	0	.	0	.	7	99	0	.	20	99	4	99	27	99	20	78	23	71	16	99	24	71	188	35	0	.	14	83	49	19
	Lärche	9	74	0	.	0	.	2	100	0	.	3	100	0	.	0	.	174	31	0	.	6	100	0	.	0	.	37	99	88	71	10	99	4	99	0	.	5	99	114	39	0	.	12	43	421	26	0	.	0	.	81	17
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	163	43	0	.	0	.	32	26
	übrige Nadelhölzer	31	59	0	.	0	.	16	90	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	12	61	0	.	0	.	0	.	30	92	0	.	9	70	0	.	0	.	0	.	0	.	68	85	0	.	0	.	3	100	12	47
	Buche	9990	18	1722	64	2763	80	3249	12	26001	29	2507	38	0	.	2819	50	464	38	7419	21	1914	37	4274	21	10530	94	1650	43	3612	24	25150	28	25584	25	1808	59	5245	30	374	28	1533	77	5940	15	276	67	3062	48	11584	21	4425	7
	Ahorn	14587	20	6105	42	2217	30	2524	18	16117	38	2327	44	0	.	1632	37	159	33	3849	26	1318	34	3346	22	381	52	933	46	4127	25	5492	57	13427	24	1562	43	12165	32	189	26	510	47	1772	23	350	33	13923	54	19758	26	3726	9
	Esche	6175	16	929	35	2392	35	3472	22	12262	23	6903	51	7788	92	3132	28	285	33	5260	21	2896	29	2420	39	3953	35	586	40	5904	21	8863	30	10117	36	1871	36	10677	20	2323	30	2025	37	3362	35	646	33	6707	66	13315	18	3846	7
	Eiche	186	37	0	.	0	.	37	33	887	86	91	82	3134	81	0	.	21	53	170	55	38	57	104	64	0	.	0	.	12	100	464	81	62	57	0	.	540	58	295	65	54	74	468	68	269	34	0	.	278	36	172	22
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1048	26	0	.	10	64	3	70	0	.	3	100	103	25
	übrige Laubhölzer	1969	26	1295	46	2031	45	922	15	1911	26	1005	34	629	57	1886	32	1035	18	861	48	1403	28	2087	23	225	56	826	23	913	23	898	49	1145	19	1746	28	1908	27	1851	17	2398	40	1315	16	1445	13	1644	50	5996	62	1532	12
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	35394	12	10427	37	12992	39	14335	9	59818	23	14803	31	11946	59	10436	26	3915	9	19653	14	10832	15	13654	14	15569	67	6227	19	16356	15	41723	23	52245	21	9609	24	33180	17	6779	15	8308	23	15699	11	5501	10	27981	43	54334	15	16231	4

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 1196526. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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