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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
Gesamtstammzahl mit den zwei wichtigsten Schäden
Neigung (20%-Klassen) · Ursache von Baumschäden (10 Klassen)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
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
Neigung (20%-Klassen)	Ursache von Baumschäden (10 Klassen)	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%
keine Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	diverse	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Holzernte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Witterung	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	tote Bäume	0	.	0	.	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	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
bis 20 %	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	.
	kein sichtbarer Schaden	8047	12	157	73	339	55	13995	9	1522	23	5755	15	763	38	179	78	3608	18	3050	18	3908	17	3223	19	103	73	973	37	3683	17	2061	26	2943	18	963	31	7283	14	1102	25	287	59	13713	9	1289	32	713	36	7313	11	86973	3
	Feuer	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	10	100	36	48
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100
	diverse	169	29	4	100	15	100	497	21	20	66	182	39	0	.	14	78	146	36	315	43	172	28	66	40	0	.	19	71	96	65	47	66	71	50	51	66	84	34	64	41	10	100	430	19	28	73	0	.	221	28	2721	9
	nicht bestimmbar	630	19	21	72	25	61	1737	12	255	29	786	18	17	71	0	.	613	27	297	29	334	23	299	28	0	.	155	39	381	25	196	30	361	29	53	62	693	20	294	30	79	69	1655	13	169	38	33	52	1154	13	10238	5
	Holzernte	522	23	4	100	0	.	746	16	67	42	222	28	0	.	0	.	10	100	117	41	269	28	102	40	0	.	19	100	240	30	39	55	185	31	24	100	181	31	0	.	0	.	560	20	23	84	45	75	446	21	3822	7
	andere menschliche Tätigkeit	101	37	0	.	0	.	313	31	112	57	147	55	4	100	10	100	100	38	124	76	79	42	75	41	0	.	8	100	178	51	8	71	25	53	0	.	15	75	68	46	28	100	205	27	25	85	0	.	49	51	1675	13
	Witterung	69	36	18	100	0	.	275	27	4	100	137	30	0	.	0	.	15	78	102	37	79	35	4	100	0	.	24	61	72	46	0	.	37	50	34	73	103	35	80	69	21	100	169	22	50	65	0	.	66	36	1358	10
	liegende lebende Bäume	11	100	0	.	0	.	21	71	0	.	24	62	0	.	4	100	10	100	0	.	10	100	0	.	0	.	9	100	20	71	10	100	0	.	0	.	17	100	10	100	0	.	24	84	6	100	10	100	39	71	225	24
	tote Bäume	407	22	37	100	25	100	586	17	127	34	504	23	168	53	60	76	315	35	265	29	194	33	156	37	0	.	205	49	277	38	97	51	237	37	25	62	417	36	252	45	59	62	921	16	204	46	9	100	334	22	5880	7
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
21-40 %	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	.
	kein sichtbarer Schaden	4146	14	1177	33	2028	24	14060	8	1900	23	4784	15	56	100	156	65	9766	11	3274	17	5829	14	4345	15	517	58	1807	25	4131	17	1686	23	2624	19	4092	17	1638	23	5397	14	500	41	8039	12	4339	16	791	35	4427	16	91510	3
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	41	54
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	39	100	0	.	0	.	41	61	4	100	0	.	28	49	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	175	35
	diverse	90	31	34	65	87	64	439	18	40	91	44	39	0	.	4	100	286	36	115	39	501	34	76	33	19	100	110	53	47	62	29	56	96	35	65	38	12	58	318	58	14	77	347	24	71	48	27	71	37	44	2907	11
	nicht bestimmbar	526	22	51	41	222	31	1874	12	301	26	923	20	0	.	0	.	1683	14	185	26	735	19	456	23	17	78	312	30	842	24	170	28	405	24	192	26	116	31	1071	18	66	42	1199	18	672	22	24	55	569	18	12611	5
	Holzernte	226	24	40	49	66	80	575	20	38	56	167	34	0	.	0	.	152	34	246	26	226	31	307	32	18	100	58	59	227	33	69	46	216	28	96	50	88	44	70	60	0	.	299	35	33	75	39	58	208	25	3464	8
	andere menschliche Tätigkeit	130	42	4	100	56	56	304	22	70	77	86	43	0	.	0	.	193	58	94	35	68	41	105	38	60	74	44	51	66	41	21	68	22	69	50	58	129	81	124	32	0	.	346	35	52	41	0	.	138	38	2161	12
	Witterung	99	30	83	47	84	75	447	18	5	100	133	29	0	.	0	.	227	28	67	40	254	31	91	34	30	74	66	41	64	43	8	71	89	39	54	42	29	63	210	27	31	75	176	28	54	42	0	.	33	41	2334	8
	liegende lebende Bäume	4	100	0	.	0	.	63	50	4	100	24	61	0	.	0	.	84	47	0	.	8	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	72	52	21	100	10	100	0	.	11	100	10	100	312	23
	tote Bäume	399	22	33	59	201	36	1191	16	176	38	692	25	0	.	10	100	1654	22	269	37	763	30	76	36	54	66	142	41	379	25	69	37	129	35	579	37	54	49	782	24	31	74	563	21	509	27	34	76	283	25	9070	7
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
41-60 %	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	.
	kein sichtbarer Schaden	1293	23	309	59	915	40	12683	10	1525	25	2201	23	0	.	1778	32	16746	8	3722	17	3568	17	1606	22	567	46	1633	27	5851	14	656	38	2893	18	2524	19	556	40	12717	9	672	40	6119	13	12148	9	720	38	1563	25	94964	3
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	14	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	217	60	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	253	52
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	64	45	14	100	54	63	0	.	26	71	306	32	75	54	4	100	38	75	4	100	16	100	32	64	57	100	147	40	18	65	0	.	106	46	20	100	249	33	72	36	0	.	0	.	1302	14
	diverse	50	40	31	87	18	61	440	16	44	50	49	40	0	.	61	72	572	15	136	36	156	32	14	77	21	85	35	51	527	55	25	63	76	40	41	57	27	74	624	21	22	71	242	32	275	23	0	.	21	45	3508	10
	nicht bestimmbar	393	33	39	54	155	44	2356	12	354	37	398	27	0	.	390	27	3394	9	354	25	489	23	92	46	125	38	212	33	598	20	136	50	379	25	420	29	60	51	3089	11	213	39	865	16	2149	11	112	62	400	25	17173	4
	Holzernte	57	53	15	77	23	75	477	24	15	100	42	57	0	.	19	82	320	21	316	26	168	31	56	42	12	100	5	100	54	38	29	75	166	37	104	38	43	60	47	56	24	85	237	27	83	33	23	71	79	60	2415	9
	andere menschliche Tätigkeit	28	74	0	.	35	58	638	29	29	100	110	40	0	.	30	100	417	24	235	42	257	44	63	42	0	.	20	71	77	61	24	100	55	62	81	71	0	.	138	34	43	71	190	36	353	31	0	.	14	77	2837	11
	Witterung	69	45	35	53	80	57	442	18	4	100	71	41	0	.	14	78	435	18	170	32	154	35	0	.	67	61	34	76	68	42	0	.	87	32	66	51	0	.	522	19	8	100	71	34	330	22	0	.	24	61	2753	7
	liegende lebende Bäume	4	100	0	.	0	.	126	82	0	.	21	100	0	.	48	100	118	36	0	.	0	.	11	100	18	100	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	86	49	12	100	11	100	165	52	4	100	23	61	656	24
	tote Bäume	90	41	57	80	146	46	2179	14	188	41	413	31	0	.	199	41	2221	12	310	25	528	34	47	60	49	61	219	38	805	24	27	58	222	28	426	34	18	63	1816	14	96	68	875	17	2075	15	65	57	224	34	13294	5
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
61-80 %	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	.
	kein sichtbarer Schaden	395	44	466	47	187	73	8958	11	351	45	823	38	0	.	1757	25	14930	8	1670	25	1455	24	652	39	612	58	1901	28	3705	18	0	.	1047	33	1028	28	0	.	10302	10	2140	22	3317	18	12936	9	42	100	766	37	69438	4
	Feuer	0	.	0	.	0	.	20	71	0	.	0	.	0	.	0	.	77	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	217	55	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	317	42
	Steinschlag	0	.	115	100	0	.	907	23	120	94	142	48	0	.	344	65	837	21	59	43	34	90	140	66	31	72	301	51	279	33	0	.	200	43	50	42	0	.	465	26	414	32	390	42	1135	35	4	100	62	100	6030	11
	diverse	4	100	42	71	0	.	326	22	4	100	24	57	0	.	71	42	611	17	38	71	161	32	23	68	15	77	97	69	74	35	0	.	43	53	38	54	0	.	492	24	63	48	106	32	367	22	0	.	45	57	2646	9
	nicht bestimmbar	57	59	31	53	15	100	2394	13	121	62	94	45	0	.	907	37	3850	10	227	34	395	29	153	68	71	49	269	33	749	19	0	.	291	34	186	37	0	.	2644	12	480	30	708	21	2567	11	0	.	107	36	16316	5
	Holzernte	0	.	0	.	0	.	41	48	4	100	14	79	0	.	71	78	192	35	30	74	9	100	58	46	73	76	11	100	51	63	0	.	26	64	18	64	0	.	19	71	24	72	115	48	56	53	0	.	0	.	811	17
	andere menschliche Tätigkeit	12	100	17	72	0	.	271	42	4	100	153	57	0	.	48	62	399	23	12	58	76	54	10	100	0	.	55	60	40	63	0	.	15	74	55	93	0	.	73	48	68	58	26	60	73	40	0	.	31	100	1439	14
	Witterung	4	100	22	60	15	77	452	19	14	78	64	44	0	.	129	50	692	23	83	41	109	40	12	76	32	74	59	46	55	53	0	.	128	39	35	52	0	.	498	21	106	41	94	38	466	21	4	100	4	100	3078	9
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	56	54	0	.	0	.	0	.	70	76	345	45	0	.	20	71	0	.	4	100	53	66	10	100	0	.	11	100	0	.	0	.	71	43	10	100	0	.	255	34	0	.	0	.	905	22
	tote Bäume	75	58	24	84	37	77	1694	16	87	57	346	48	0	.	451	27	2935	12	211	32	430	28	47	65	108	39	232	36	798	24	0	.	202	36	201	46	0	.	2102	16	326	36	602	25	2222	14	35	100	117	40	13283	6
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
81-100 %	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	.
	kein sichtbarer Schaden	153	92	155	62	148	71	2555	19	89	78	308	70	0	.	408	49	5307	14	420	51	227	75	16	100	417	53	393	53	1554	35	0	.	284	45	423	46	0	.	7356	12	1187	33	942	34	4644	14	0	.	72	78	27058	6
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	107	55	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	132	46
	Steinschlag	0	.	0	.	37	100	712	33	121	72	103	77	0	.	381	43	671	22	44	70	69	100	12	100	75	87	145	65	572	36	0	.	426	45	16	62	0	.	565	25	167	61	104	57	916	25	0	.	0	.	5135	11
	diverse	11	100	17	100	8	100	74	34	0	.	7	100	0	.	21	61	158	27	19	71	24	74	0	.	0	.	68	86	78	48	0	.	8	71	0	.	0	.	273	26	38	65	14	75	172	26	0	.	0	.	990	13
	nicht bestimmbar	46	76	35	72	19	100	671	21	0	.	105	92	0	.	117	52	1155	14	48	59	90	80	0	.	31	74	11	100	227	39	0	.	71	56	95	40	0	.	1897	15	179	37	212	38	824	18	0	.	13	78	5845	7
	Holzernte	0	.	15	100	0	.	42	72	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	4	100	0	.	0	.	21	100	42	100	8	71	0	.	4	100	4	100	0	.	4	100	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	160	37
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	98	39	0	.	0	.	0	.	0	.	21	71	31	100	0	.	14	78	0	.	0	.	47	65	0	.	16	100	35	89	0	.	0	.	264	26
	Witterung	10	100	8	71	10	100	123	35	10	100	100	55	0	.	32	58	171	31	10	100	23	100	0	.	10	100	28	62	29	64	0	.	9	100	33	79	0	.	316	28	110	71	35	90	224	28	0	.	10	100	1302	13
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	70	69	0	.	11	100	0	.	10	100	31	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	10	100	0	.	0	.	66	44	0	.	0	.	201	31
	tote Bäume	44	78	13	76	42	100	828	29	44	75	229	48	0	.	150	51	1010	18	55	72	68	62	0	.	15	100	85	60	302	35	0	.	122	56	119	54	0	.	1347	18	168	39	277	45	1338	17	0	.	13	78	6268	8
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
>100%	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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	62	100	0	.	643	31	22	100	126	85	0	.	74	59	1995	20	81	100	0	.	99	100	56	86	237	72	645	46	0	.	0	.	362	44	0	.	2778	19	257	55	273	67	1714	25	0	.	0	.	9424	10
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	61
	Steinschlag	0	.	19	100	0	.	519	39	38	100	31	65	0	.	79	80	502	27	17	100	0	.	0	.	145	78	114	100	400	58	0	.	0	.	366	37	0	.	560	26	81	60	56	73	281	36	0	.	0	.	3208	14
	diverse	0	.	7	100	0	.	19	61	0	.	12	100	0	.	14	100	91	32	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	20	71	0	.	0	.	4	100	0	.	94	36	9	71	0	.	34	57	0	.	0	.	314	18
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	351	39	4	100	16	79	0	.	33	65	776	24	12	100	0	.	21	100	23	71	37	72	110	47	0	.	0	.	48	51	0	.	942	21	85	57	49	77	234	30	0	.	0	.	2740	12
	Holzernte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	37	48
	Witterung	0	.	4	100	0	.	24	62	0	.	12	100	0	.	9	100	121	39	0	.	0	.	0	.	23	71	21	100	53	62	0	.	0	.	4	100	0	.	61	66	0	.	8	100	45	58	0	.	0	.	384	22
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	69	100	0	.	0	.	0	.	0	.	33	76	0	.	0	.	0	.	0	.	44	100	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	56	61	31	75	0	.	41	79	0	.	0	.	287	35
	tote Bäume	0	.	35	100	0	.	399	36	10	100	42	100	0	.	64	74	487	24	23	100	0	.	26	100	86	64	155	93	62	70	0	.	0	.	154	54	0	.	715	27	70	71	148	63	336	30	0	.	0	.	2813	13
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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	.
	kein sichtbarer Schaden	14034	8	2326	22	3618	18	52894	4	5409	13	13997	9	820	36	4354	17	52352	4	12218	9	14987	8	9941	10	2272	26	6943	13	19569	8	4403	16	9790	10	9392	10	9476	11	39653	4	5042	14	32402	6	37069	5	2265	21	14140	8	379366	1
	Feuer	0	.	0	.	0	.	28	58	0	.	27	74	0	.	0	.	114	52	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	4	100	10	100	0	.	0	.	15	100	619	31	4	100	9	70	8	71	0	.	10	100	858	24
	Steinschlag	0	.	135	87	37	100	2232	17	292	51	397	31	0	.	830	34	2356	12	199	30	107	71	217	45	255	52	580	37	1283	25	57	100	773	28	458	30	0	.	1717	14	682	26	800	25	2404	20	4	100	62	100	15877	6
	diverse	324	19	134	37	128	46	1796	9	108	41	318	24	0	.	184	31	1864	10	624	24	1014	19	190	22	55	52	330	33	841	36	101	38	293	21	199	26	123	29	1866	14	156	29	1139	13	947	13	27	71	324	21	13086	5
	nicht bestimmbar	1652	13	178	25	435	23	9383	6	1036	18	2322	12	17	71	1447	24	11472	5	1122	14	2043	11	1021	17	267	25	996	16	2907	10	502	20	1507	13	994	16	869	17	9936	5	1101	18	4689	8	6615	6	168	43	2243	9	64924	2
	Holzernte	805	17	74	37	89	62	1881	11	124	31	445	20	0	.	90	64	688	16	713	16	672	17	523	21	123	51	135	44	580	19	138	32	596	17	247	27	312	23	141	37	48	56	1218	14	195	26	107	41	733	16	10677	4
	andere menschliche Tätigkeit	271	26	21	61	91	41	1540	16	214	41	496	27	4	100	89	49	1217	15	465	30	480	27	253	23	60	74	149	31	391	29	53	54	131	32	187	44	144	73	457	18	138	41	783	19	548	22	0	.	232	29	8413	6
	Witterung	252	20	169	29	189	42	1763	9	36	45	518	17	0	.	185	37	1661	12	432	18	619	18	107	31	162	34	233	24	342	21	8	71	350	20	225	25	132	31	1687	11	276	35	553	15	1168	12	4	100	138	24	11209	4
	liegende lebende Bäume	19	65	0	.	0	.	405	35	4	100	79	40	0	.	131	55	620	27	0	.	39	48	11	100	22	83	106	54	53	45	10	100	11	100	8	71	17	100	306	24	73	47	44	56	534	24	25	61	71	45	2587	11
	tote Bäume	1014	14	199	37	451	25	6877	8	632	20	2225	14	168	53	934	19	8622	7	1133	15	1983	16	352	23	310	27	1038	22	2624	12	194	30	913	17	1503	20	489	31	7014	7	750	22	3387	10	6684	8	143	40	970	14	50607	3
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.

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2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 1426393. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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