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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

LFI3
Vorrat (Schaftholz)
Brusthöhendurchmesser (Stärkeklassen) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2004/06
		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 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	.
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	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	.
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	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	.
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	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	140	31	32	49	21	47	448	10	23	36	144	21	0	.	35	23	736	11	67	27	151	16	99	28	20	53	111	31	103	25	42	43	51	32	80	35	117	33	98	16	36	38	278	15	322	12	26	38	156	26	3338	4
	Tanne	40	34	-5	224	12	73	294	12	10	34	44	33	0	.	6	47	11	26	62	19	114	23	61	21	7	49	12	48	15	132	2	82	36	29	42	35	32	89	16	31	24	51	106	20	52	61	20	43	10	45	1022	8
	Föhre	5	63	0	.	0	.	26	52	0	.	2	71	0	.	0	.	114	19	1	100	0	0	3	71	0	.	2	100	4	62	1	100	2	72	3	66	1	100	2	100	2	100	10	75	86	20	0	.	0	.	262	12
	Lärche	0	.	0	.	0	.	-9	109	0	.	0	.	0	.	0	.	78	21	0	.	1	100	0	.	0	.	3	100	6	48	0	.	0	.	0	.	3	76	92	27	0	.	6	43	121	21	0	.	0	.	302	13
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	1	100	0	.	28	55	0	.	0	.	66	35
	übrige Nadelhölzer	2	61	1	100	1	100	11	33	1	100	0	.	0	.	0	.	22	31	2	59	3	72	0	.	1	100	0	.	3	62	0	.	3	75	2	78	8	92	0	100	3	88	8	56	2	60	0	.	5	49	79	17
	Buche	106	17	4	52	8	59	320	22	51	22	48	20	0	.	17	35	45	24	94	23	88	26	42	27	8	60	35	41	104	17	56	28	66	23	26	27	79	38	322	12	9	36	109	18	51	46	6	53	87	27	1781	6
	Ahorn	19	62	10	68	4	58	90	30	24	35	24	40	1	100	13	37	22	30	52	33	20	38	18	35	7	49	22	70	30	30	7	56	17	38	24	27	31	32	32	28	9	50	86	16	29	28	3	100	50	29	644	8
	Esche	21	35	1	100	3	74	54	29	17	38	31	49	14	100	9	57	54	29	36	32	53	54	6	47	2	100	5	67	37	33	11	91	12	33	25	52	48	59	86	24	7	58	58	30	27	34	2	74	61	43	680	10
	Eiche	10	50	0	.	0	.	1	71	4	59	0	.	3	59	0	.	4	51	1	100	1	100	12	67	0	.	0	.	0	.	1	100	8	54	1	100	2	61	41	24	0	.	38	34	26	29	0	.	8	69	161	13
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	225	26	0	.	5	72	7	81	0	.	0	.	248	24
	übrige Laubhölzer	52	25	2	71	6	78	148	14	18	34	34	35	11	51	25	39	242	21	42	29	31	31	20	30	5	81	15	42	59	32	7	58	28	26	30	28	40	43	466	11	33	51	117	24	235	15	1	100	17	53	1684	6
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	Total	395	15	44	49	54	35	1380	8	148	15	328	14	29	53	105	21	1375	8	357	13	463	13	260	14	50	29	206	21	362	14	127	23	222	15	233	18	361	21	1381	7	123	24	821	9	986	8	58	27	395	15	10264	2
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	381	21	77	30	141	32	1646	11	48	43	560	18	0	.	245	32	2262	7	237	24	529	17	211	24	125	44	317	24	486	18	214	39	214	30	323	24	394	24	308	17	219	23	800	13	1286	10	54	71	647	20	11725	3
	Tanne	105	36	17	47	49	46	710	12	49	44	186	28	0	.	30	61	58	22	202	19	344	16	240	22	12	44	56	36	105	33	7	78	141	27	117	23	124	37	116	47	76	37	422	16	146	26	75	38	27	160	3413	6
	Föhre	17	58	2	100	0	.	40	31	6	73	3	100	4	100	0	.	316	17	19	55	15	79	7	81	0	.	12	80	16	87	17	68	19	66	2	100	30	64	9	71	17	68	12	65	395	20	0	.	15	46	974	11
	Lärche	14	67	2	100	0	.	10	65	0	.	2	100	0	.	0	.	330	16	0	.	1	100	0	.	0	.	2	100	22	54	2	100	2	100	0	.	24	64	201	23	0	.	34	51	500	14	0	.	0	.	1144	9
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	25	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	1	100	0	.	91	25	0	.	0	.	226	18
	übrige Nadelhölzer	11	70	3	100	3	100	55	40	8	100	0	.	0	.	1	100	29	40	1	100	5	71	4	100	3	100	2	100	27	62	0	.	14	47	2	75	25	81	0	.	1	100	13	54	4	59	0	.	16	64	228	18
	Buche	421	18	12	64	44	42	1240	9	153	28	326	20	0	.	111	38	167	24	306	20	293	19	143	21	73	50	157	31	395	17	167	24	255	24	145	31	97	22	1052	13	31	61	534	14	155	25	30	52	246	18	6553	4
	Ahorn	91	28	34	74	14	100	364	16	55	36	106	24	0	.	37	43	61	39	68	30	81	28	39	40	13	53	43	38	150	25	30	58	96	32	62	32	57	40	59	37	38	47	289	20	107	25	11	68	171	25	2079	6
	Esche	71	25	8	100	33	61	147	21	64	45	92	34	4	100	75	92	160	32	73	39	82	39	9	129	32	61	22	58	169	24	20	41	61	42	93	47	141	35	193	23	47	41	156	20	99	34	12	67	177	32	2041	8
	Eiche	63	36	0	.	0	.	20	42	25	72	16	48	48	55	0	.	32	44	3	100	8	63	24	62	2	100	0	.	3	100	7	73	14	63	0	.	11	54	186	25	0	0	220	27	66	30	0	.	6	59	754	12
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	840	13	0	.	9	74	10	75	0	.	0	.	909	12
	übrige Laubhölzer	195	25	3	100	8	61	224	19	48	32	77	37	7	59	46	63	523	14	72	31	48	37	29	33	19	43	22	38	110	39	11	54	95	31	53	38	81	37	1056	10	65	42	221	20	421	15	6	71	92	21	3532	5
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	Total	1369	11	157	26	291	22	4457	6	456	18	1368	12	62	45	547	25	4112	5	983	12	1408	11	706	13	278	29	643	17	1484	11	475	21	910	14	798	15	985	15	4021	6	497	17	2709	8	3278	7	189	32	1397	12	33579	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	654	26	507	31	492	29	5524	8	98	36	1697	16	0	.	750	38	6329	7	706	24	1382	17	702	21	217	39	831	21	1542	14	258	38	391	24	863	19	695	28	754	18	755	23	2427	10	3355	10	144	40	1484	15	32554	3
	Tanne	318	31	99	52	93	41	2165	11	82	32	473	26	0	.	32	59	215	23	639	20	956	18	494	21	48	61	141	37	644	18	38	58	288	25	144	35	239	32	181	38	185	35	935	17	240	31	74	57	272	28	8994	5
	Föhre	121	50	0	.	0	.	218	34	61	50	8	164	52	90	0	.	754	18	106	48	52	59	44	52	0	.	44	67	64	61	54	50	77	54	94	62	34	58	163	60	75	50	26	61	683	17	0	.	191	28	2922	9
	Lärche	114	58	0	.	0	.	98	43	0	.	46	72	0	.	0	.	1116	13	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	63	46	30	60	0	.	0	.	15	100	658	16	0	.	51	42	1248	12	0	.	26	61	3475	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	388	21	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	7	100	0	.	292	21	0	.	0	.	724	14
	übrige Nadelhölzer	43	48	0	.	0	.	43	50	57	71	0	.	0	.	0	.	6	72	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	-12	100	19	100	4	100	0	.	4	100	0	.	0	.	72	64	9	76	0	.	36	50	286	26
	Buche	1021	18	52	48	177	33	3375	10	655	19	913	18	0	.	283	32	410	21	875	17	789	19	445	21	132	36	257	30	1156	16	634	23	1221	16	240	21	375	21	1299	13	124	39	1715	12	255	28	63	48	771	16	17238	4
	Ahorn	230	25	23	62	83	50	666	13	184	34	143	34	5	100	145	36	70	35	211	26	183	38	181	35	73	33	88	38	463	19	18	58	223	26	113	36	151	34	160	29	55	46	501	17	74	33	22	62	277	23	4342	6
	Esche	177	35	18	76	146	40	475	20	160	36	392	32	7	100	84	57	151	32	307	26	111	33	30	60	145	80	14	72	560	19	38	71	148	34	143	42	200	34	186	26	48	77	380	22	124	38	63	54	240	25	4348	7
	Eiche	140	32	0	.	0	.	160	29	74	54	25	59	161	53	0	.	51	91	26	60	30	76	16	75	0	.	0	.	107	73	57	37	89	41	-8	100	83	40	339	22	16	76	541	23	61	43	0	.	61	37	2030	11
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	161	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1065	13	0	.	10	71	27	71	0	.	0	.	1263	13
	übrige Laubhölzer	194	29	8	71	15	100	482	18	86	31	36	46	14	80	21	65	398	19	118	27	59	50	45	66	40	76	41	62	224	25	32	100	94	33	92	33	178	35	1357	12	38	48	355	26	293	22	3	100	166	30	4389	6
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	Total	3013	11	707	26	1007	22	13209	5	1458	14	3733	11	239	43	1315	25	10049	5	2987	10	3577	11	1956	12	654	28	1440	16	4817	9	1178	19	2534	12	1681	14	1974	15	6165	6	1303	17	7014	7	6662	7	369	27	3524	10	82564	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	1201	18	687	28	1126	23	11843	6	297	47	3087	13	0	.	1159	21	11866	6	1177	18	3274	14	1530	14	251	30	1339	16	3457	12	665	27	800	21	2228	14	1083	23	1413	14	1073	20	5473	9	4682	8	387	34	2213	14	62310	2
	Tanne	696	22	221	37	609	29	5550	8	201	34	873	20	0	.	173	40	485	22	1413	16	1705	15	1304	15	42	66	163	33	1530	15	19	71	549	21	532	21	315	28	301	27	135	41	2079	12	453	23	179	36	824	18	20350	4
	Föhre	342	40	24	100	8	100	565	26	314	29	231	50	8	100	0	.	1118	15	226	39	82	44	82	62	0	.	29	71	126	35	141	41	351	24	52	60	231	31	139	47	45	54	228	40	607	19	0	.	715	18	5663	7
	Lärche	127	46	7	100	35	100	80	47	20	80	53	84	0	.	0	.	2823	9	11	100	8	100	0	.	0	.	6	100	230	45	35	74	8	91	0	.	5	100	1086	15	0	.	230	36	2840	10	0	.	91	43	7693	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	10	73	0	.	0	.	0	.	0	.	464	17	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	309	19	0	.	0	.	802	12
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	Buche	2114	12	130	40	363	37	4617	9	1326	17	1535	17	0	.	551	26	425	24	1986	15	972	17	739	18	136	47	418	30	2282	15	693	21	2187	12	697	21	476	21	1303	13	145	50	3156	10	140	34	175	42	1428	12	27994	3
	Ahorn	232	22	26	75	30	86	608	15	109	36	107	33	0	.	132	30	64	38	251	24	120	32	87	28	10	71	30	57	404	19	12	73	255	23	80	37	124	32	-1	4869	28	51	295	24	59	50	64	37	195	23	3320	6
	Esche	506	21	24	95	66	45	465	19	129	38	355	26	0	.	217	65	55	37	315	30	351	60	56	48	57	59	12	71	554	21	43	47	191	27	175	41	360	25	143	32	16	76	408	22	52	51	103	49	593	18	5243	7
	Eiche	306	38	0	.	0	.	257	25	69	60	70	55	165	52	0	.	140	52	166	33	127	53	53	57	0	.	0	.	90	65	97	46	81	40	0	.	170	37	194	37	30	66	570	20	44	53	0	.	264	24	2893	9
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	912	17	0	.	28	90	22	68	0	.	0	.	1005	16
	übrige Laubhölzer	249	45	4	100	0	.	217	27	76	41	41	67	0	.	38	74	219	22	150	36	59	70	8	71	48	80	0	.	143	31	12	71	160	41	17	71	105	36	522	15	17	71	255	28	115	36	12	100	225	28	2690	8
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	Total	5790	9	1122	24	2237	18	24256	5	2579	13	6358	10	173	51	2269	17	17701	5	5695	10	6742	10	3859	10	545	24	2011	14	8839	8	1735	18	4583	10	3783	11	2868	14	6020	6	1493	17	12755	6	9323	6	919	24	6548	8	140203	1
=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	1183	25	592	31	1328	25	14065	7	372	39	2381	15	15	100	1286	25	12297	7	1505	24	2960	15	2200	15	292	40	1474	19	5029	13	407	33	1061	29	2615	17	950	23	2488	15	1229	25	6262	10	4439	12	534	43	2514	14	69478	3
	Tanne	1013	23	152	39	614	30	7860	9	263	45	951	26	0	.	306	47	1034	20	1104	22	2033	15	1731	16	82	67	321	41	1694	17	42	58	624	27	772	23	464	43	687	27	131	48	2797	14	447	29	191	48	1205	19	26516	4
	Föhre	308	33	0	.	0	.	338	27	157	55	100	42	0	0	0	.	611	22	196	34	21	100	63	71	0	.	12	100	150	48	21	100	56	45	12	100	139	38	47	50	18	71	0	.	249	32	0	.	420	28	2917	10
	Lärche	124	56	0	.	39	100	103	40	0	.	30	71	0	.	29	100	3320	10	14	100	99	100	24	100	0	.	9	100	116	47	14	100	38	74	52	72	15	100	1490	16	13	100	212	42	4228	10	32	100	171	46	10171	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	13	73	0	.	0	.	0	.	0	.	450	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	230	28	0	.	0	.	704	16
	übrige Nadelhölzer	29	71	0	.	0	.	196	50	18	100	31	100	0	.	0	.	0	.	0	.	87	76	0	.	0	.	0	.	122	100	28	100	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	77	100	0	.	0	.	6	100	608	32
	Buche	1966	15	47	59	289	33	3603	13	1224	23	908	22	0	.	194	42	444	27	713	21	972	27	277	32	14	100	295	44	1199	18	309	32	1667	17	497	33	601	29	1309	35	109	55	1504	15	121	40	80	53	1841	16	20183	5
	Ahorn	24	71	9	100	0	.	200	38	63	64	15	71	0	.	74	49	42	59	29	58	28	100	28	60	10	100	7	100	147	39	0	.	24	74	0	.	76	69	6	100	7	100	88	39	0	.	10	100	126	40	1014	14
	Esche	189	35	0	.	13	100	383	32	151	57	171	37	0	.	61	52	35	60	155	34	158	54	0	.	38	76	0	.	182	39	19	100	30	71	73	72	258	41	55	56	0	.	372	35	7	100	50	77	334	30	2733	11
	Eiche	517	28	0	.	13	100	258	29	62	58	149	48	47	90	0	.	83	51	43	58	121	66	0	.	0	.	11	100	70	59	159	60	111	52	53	85	306	48	80	42	41	72	594	33	27	81	20	100	244	32	3010	12
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1655	19	0	.	6	100	46	65	0	.	0	.	1758	18
	übrige Laubhölzer	216	51	0	.	9	100	313	42	69	72	85	85	0	.	99	100	76	48	0	.	28	83	0	.	0	.	11	100	37	76	4	100	37	58	15	80	14	100	102	40	10	100	255	54	149	53	0	.	27	72	1556	18
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	Total	5570	10	800	28	2305	23	27331	5	2378	17	4820	12	61	73	2049	19	18443	6	3760	14	6508	11	4322	12	436	32	2140	17	8757	10	1003	22	3648	15	4089	15	2822	16	7932	9	1558	22	12168	8	9943	7	918	32	6888	10	140648	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	3560	15	1894	25	3108	19	33524	5	837	31	7869	10	15	100	3476	20	33490	5	3692	16	8297	11	4742	12	905	28	4072	15	10617	10	1585	22	2517	17	6110	12	3240	16	5061	11	3312	17	15240	7	14085	7	1144	29	7014	11	179406	2
	Tanne	2170	18	484	34	1378	25	16579	7	605	32	2528	18	0	.	546	36	1804	16	3419	15	5152	12	3829	13	191	49	694	30	3987	13	108	47	1638	17	1607	18	1172	27	1301	21	550	28	6339	10	1338	20	539	30	2338	16	60295	3
	Föhre	792	25	26	93	8	100	1186	21	537	31	344	41	64	81	0	.	2913	13	549	29	170	41	198	45	0	.	99	63	361	38	234	32	504	23	163	52	436	28	359	44	157	46	277	37	2021	14	0	.	1342	17	12739	6
	Lärche	379	34	9	79	74	100	281	30	20	80	130	70	0	.	29	100	7666	8	25	71	120	90	24	100	0	.	20	80	438	35	80	59	48	60	52	72	61	52	3526	10	13	100	533	27	8937	8	32	100	287	34	22785	4
	Arve	0	.	0	.	0	.	27	60	0	.	0	.	0	.	0	.	1462	15	0	.	0	.	0	.	0	.	47	100	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	6	74	13	100	0	.	950	16	0	.	0	.	2522	11
	übrige Nadelhölzer	103	40	3	100	3	80	351	34	122	77	37	100	0	.	1	100	56	36	4	63	146	73	4	100	4	100	2	100	164	89	65	71	22	49	5	64	37	76	23	98	5	72	203	50	14	64	0	.	62	44	1437	19
	Buche	5628	11	245	37	882	29	13154	8	3409	15	3731	15	0	.	1156	24	1492	17	3975	12	3114	15	1646	15	364	32	1162	26	5136	12	1858	16	5396	10	1604	19	1628	17	5284	12	419	34	7018	9	722	21	354	34	4374	11	73749	2
	Ahorn	597	16	101	44	131	42	1927	10	435	22	395	20	7	81	401	26	259	22	611	17	432	22	353	26	113	27	191	33	1195	15	66	45	615	19	280	23	439	28	257	31	138	34	1259	12	268	20	110	38	819	15	11398	4
	Esche	964	18	51	73	261	39	1524	15	521	32	1040	22	24	100	447	58	455	26	886	22	756	39	102	44	273	57	53	45	1502	15	131	37	441	25	509	32	1006	20	662	19	118	50	1374	16	310	26	230	45	1405	15	15045	5
	Eiche	1037	24	0	.	13	100	696	17	235	40	261	30	423	41	0	.	309	44	240	33	286	43	105	54	2	100	11	100	271	61	322	37	303	29	46	81	573	31	840	18	87	59	1963	18	224	25	20	100	583	20	8849	7
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	317	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4696	10	0	.	59	78	112	49	0	.	0	.	5184	9
	übrige Laubhölzer	906	30	17	57	37	72	1383	16	297	28	273	39	32	58	229	59	1458	13	382	23	225	29	101	34	112	65	90	35	573	19	66	52	413	25	207	25	418	26	3503	8	163	33	1203	19	1213	14	22	58	528	22	13850	5
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	Total	16137	8	2830	22	5895	17	70632	4	7019	12	16608	8	565	39	6284	16	51680	4	13783	8	18697	8	11103	9	1964	21	6439	13	24258	7	4516	14	11896	9	10584	10	9010	11	25519	4	4974	14	35467	5	30193	5	2452	22	18752	7	407258	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. 1280526. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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