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

1. Wofür stehen die Zahlen?

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

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

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

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

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

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

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

2. Wozu dient der Standardfehler?

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

Die statistische Sicherheit beträgt

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

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

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

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

Vorgehen

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

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

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

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

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

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

Daten: siehe Beispiel 2

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

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

Oben

3. Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?*

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

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

Beispiel 4: Interpretation von zwei Ergebnissen der gleichen Inventur

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

	Fall 2						Fall 1

Fall 1

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

Fall 2

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

Vorgehen

Siehe Fall 1.

Antwort

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

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

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

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

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

Beispiel 5: Interpretation von zwei Ergebnissen aus unterschiedlichen Inventuren

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

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

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

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

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

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

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

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

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

Oben

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

Die Ergebnisse sind

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

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

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

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

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

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

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

Oben

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

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

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

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI4
Vorrat (Schaftholz)
Hauptbaumart · Brusthöhendurchmesser (10 Klassen)
Regionale Gliederung: Wirtschaftsregion
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2009/17
		Wirtschaftsregion
		Jura West		Jura Ost		Mittelland West		Mittelland Mitte		Mittelland Ost		Voralpen West		Voralpen Mitte		Voralpen Ost		Alpen Nordwest		Alpen Mitte		Alpen Nordost		Alpen Südwest		Alpen Südost		Alpensüdseite		Schweiz
Hauptbaumart	Brusthöhendurchmesser (10 Klassen)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
keine Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	12-20 cm	1021	13	184	27	316	24	530	16	888	15	449	14	983	10	601	14	673	12	306	20	251	24	947	10	1972	8	626	15	9748	4
	21-30 cm	2028	9	389	28	812	19	974	17	2121	12	1374	14	2094	10	1672	11	1387	13	604	17	692	22	2418	10	4070	7	1163	12	21798	3
	31-40 cm	3202	9	363	22	818	19	1352	15	2884	11	2305	13	3466	8	2722	10	2429	11	1178	17	1085	19	3293	9	5876	7	2005	12	32979	3
	41-50 cm	4564	7	722	22	1001	18	1636	15	2721	10	2850	11	4678	8	3687	10	3054	11	1140	17	1467	15	2966	9	6914	6	2301	12	39700	2
	51-60 cm	3982	8	661	22	978	22	1847	15	2718	12	2616	13	4717	10	4111	10	2742	11	1235	20	1322	17	2425	11	5940	8	1932	12	37227	3
	61-70 cm	2415	11	291	36	555	24	1066	20	1148	19	1276	19	2716	11	2535	13	1303	15	667	22	860	19	1297	16	3330	11	1172	16	20632	4
	71-80 cm	1074	18	77	58	260	38	475	25	657	23	705	22	1431	15	1397	19	878	23	731	28	563	26	1080	24	1923	15	917	20	12168	6
	81-90 cm	291	41	65	71	75	72	166	45	393	31	225	36	426	29	410	46	551	27	89	71	118	42	351	32	813	20	531	23	4505	9
	91-100 cm	36	100	0	.	34	100	0	.	43	100	72	58	106	59	134	59	177	61	115	81	156	41	27	100	127	58	174	43	1202	19
	>100 cm	39	100	0	.	38	100	42	100	0	.	0	.	83	71	58	71	43	71	43	100	114	64	62	71	547	45	262	42	1329	23
	Total	18651	5	2752	15	4885	12	8088	10	13572	7	11873	9	20701	6	17328	7	13239	9	6109	13	6628	12	14867	7	31510	5	11084	8	181288	2
Tanne	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	818	9	68	31	118	20	441	20	325	25	214	22	560	11	261	19	74	30	130	30	56	54	118	28	25	32	96	33	3303	6
	21-30 cm	1451	10	155	28	193	31	688	18	383	19	392	24	1065	12	465	19	152	26	188	28	91	50	296	27	109	26	159	28	5787	5
	31-40 cm	2528	9	235	30	329	26	1019	15	719	16	512	19	1644	10	972	15	244	25	197	32	155	35	236	26	139	34	250	31	9180	5
	41-50 cm	3450	8	336	25	390	23	1309	14	1080	14	791	18	2209	11	1612	13	374	27	323	29	239	26	344	27	308	23	292	23	13058	4
	51-60 cm	3146	9	229	37	558	26	1679	13	1187	16	905	20	2573	11	1707	14	506	23	167	38	286	34	294	31	454	27	442	27	14134	4
	61-70 cm	2016	14	321	28	337	31	1279	16	1136	18	703	27	1987	15	860	19	451	28	247	40	59	58	104	59	234	32	129	38	9864	6
	71-80 cm	1031	19	44	71	228	39	425	31	493	31	210	52	1029	18	783	23	172	38	167	42	108	63	94	46	188	39	244	38	5217	8
	81-90 cm	349	32	0	.	89	58	142	50	266	39	88	60	405	33	271	39	79	71	0	.	99	58	36	71	84	71	70	71	1976	14
	91-100 cm	245	48	0	.	0	.	37	100	28	100	45	100	113	71	0	.	0	.	72	71	0	.	0	.	80	71	79	71	698	26
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	123	58	62	100	73	100	0	.	0	.	0	.	46	100	0	.	79	100	68	71	450	35
	Total	15035	6	1388	21	2241	17	7020	10	5739	10	3921	15	11659	8	6931	10	2052	18	1492	22	1138	24	1523	20	1701	18	1829	18	63668	3
Föhre	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	8	146	15	48	0	0	21	106	9	48	0	.	23	100	1	100	36	63	16	42	7	71	272	23	308	16	7	66	723	13
	21-30 cm	170	33	72	54	21	70	31	47	97	37	0	0	73	48	7	75	17	59	75	41	41	57	578	18	432	18	47	47	1662	10
	31-40 cm	497	21	178	28	110	42	86	48	390	19	0	.	155	34	19	59	8	63	125	49	51	70	571	16	683	19	166	59	3041	8
	41-50 cm	545	19	221	28	162	41	132	31	529	18	0	.	194	59	39	61	32	75	81	43	39	53	320	21	633	17	111	47	3038	8
	51-60 cm	352	29	87	70	88	52	166	33	590	20	0	.	55	64	61	72	14	73	32	58	45	83	302	31	468	20	60	61	2321	10
	61-70 cm	133	41	18	100	47	58	55	71	229	35	0	.	59	64	39	71	16	100	0	.	0	.	39	58	209	33	10	100	856	16
	71-80 cm	16	100	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	59	0	.	95	46
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	56	71
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	1722	15	593	23	429	33	515	23	1870	13	0	0	558	39	166	47	124	38	329	34	183	54	2082	15	2817	13	401	42	11791	6
Lärche	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	9	91	2	100	21	79	7	58	8	65	14	74	8	100	6	90	16	42	0	.	13	46	394	14	259	20	260	16	1018	9
	21-30 cm	18	100	18	60	42	59	10	75	69	38	0	.	0	.	15	82	30	60	0	.	30	59	853	12	533	15	753	14	2370	7
	31-40 cm	18	58	41	44	66	62	96	43	123	42	0	.	0	.	24	50	29	59	0	.	100	41	1452	11	919	14	1130	12	3997	7
	41-50 cm	2	100	60	67	48	54	72	43	101	43	8	100	19	71	35	76	51	56	0	.	171	59	1938	11	1519	13	1163	13	5187	7
	51-60 cm	26	71	29	66	134	45	40	58	215	32	38	100	44	72	62	61	49	52	0	.	71	55	2290	11	1865	15	1172	11	6034	7
	61-70 cm	0	.	17	100	76	80	36	73	92	46	0	.	58	100	26	100	33	77	0	.	16	100	1417	14	828	16	700	17	3298	9
	71-80 cm	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	63	59	20	100	0	.	34	100	867	19	415	22	409	24	1868	12
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	342	27	202	41	272	35	847	19
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	231	37	120	51	61	100	412	29
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	78	59	157	64	260	43
	Total	98	42	167	50	386	36	290	30	608	21	60	79	164	79	231	39	228	30	0	.	434	38	9809	8	6738	9	6078	8	25291	4
Arve	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	1	100	0	.	3	100	0	.	82	31	140	24	2	65	229	19
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	7	100	0	.	0	.	0	.	273	19	273	20	2	100	566	13
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	3	100	5	100	13	100	0	.	255	19	368	22	5	100	671	14
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	4	218	4	100	0	.	164	26	337	18	0	.	523	14
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	119	31	184	24	7	100	310	19
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	27	73	0	0	0	.	46	45	152	30	0	.	236	23
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	76	43	58	45	0	.	133	31
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	50	69	45	0	.	120	34
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	19	100	0	.	34	71
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	19	100	0	.	40	71
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	22	100	35	87	20	100	0	.	1102	15	1619	14	15	60	2861	10
übrige Nadelhölzer	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	20	86	7	53	4	69	17	51	16	126	0	.	4	64	13	88	7	78	12	53	5	60	9	50	40	32	2	73	157	22
	21-30 cm	38	70	35	44	16	80	34	48	78	37	0	.	10	59	9	72	26	62	0	.	0	0	2	100	23	40	0	.	271	19
	31-40 cm	40	100	66	56	39	65	15	72	48	74	0	.	0	.	8	100	3	100	0	.	-12	100	0	.	0	.	0	.	208	35
	41-50 cm	34	100	71	62	51	60	60	79	29	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	256	32
	51-60 cm	0	.	40	100	51	82	44	77	63	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	214	41
	61-70 cm	0	.	0	.	27	100	122	53	67	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	216	37
	71-80 cm	0	.	25	100	36	100	59	71	106	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	226	47
	81-90 cm	0	.	34	100	39	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	114	58
	91-100 cm	0	.	0	.	44	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	100
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	132	65	277	47	306	47	352	41	407	47	0	.	55	76	30	53	37	65	12	53	-7	141	12	50	63	31	29	93	1705	19
Buche	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	1017	9	303	17	265	23	375	16	612	13	125	33	441	15	346	15	229	22	80	29	132	25	145	34	97	26	1024	11	5192	4
	21-30 cm	2618	9	763	14	618	15	745	14	1268	13	246	32	1237	12	896	14	381	24	266	26	287	22	348	28	204	30	1547	12	11425	4
	31-40 cm	4559	7	1446	14	1029	15	1190	14	1685	12	531	23	1690	13	1417	12	396	23	238	27	477	21	180	24	235	25	1211	12	16286	4
	41-50 cm	4614	7	1855	11	1228	15	1786	11	2033	10	582	22	1524	13	1847	13	493	26	287	26	460	23	116	35	243	39	954	12	18022	3
	51-60 cm	2817	9	1609	15	916	18	1561	14	2426	10	441	25	1291	17	1190	15	612	31	184	34	373	26	76	59	171	34	713	16	14382	4
	61-70 cm	658	21	828	19	448	26	999	19	1188	15	228	34	674	25	613	22	208	40	113	43	178	56	28	71	93	46	357	24	6612	7
	71-80 cm	365	29	347	31	318	34	381	36	581	23	59	58	235	40	293	37	52	72	20	100	48	71	12	100	70	71	172	36	2955	11
	81-90 cm	78	58	54	71	0	.	104	58	406	34	0	.	25	100	134	58	82	72	25	100	0	.	21	100	0	.	69	51	997	20
	91-100 cm	37	100	0	.	0	.	0	.	83	72	27	100	19	100	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	54	71	244	37
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	214	100	214	100
	Total	16764	5	7205	9	4823	12	7142	9	10283	7	2240	17	7137	10	6759	9	2453	19	1213	21	1956	16	926	21	1114	22	6315	9	76329	2
Ahorn	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	342	14	121	27	132	25	140	25	294	20	106	20	167	21	186	24	177	18	57	36	67	26	126	19	50	42	157	19	2120	6
	21-30 cm	594	13	192	23	145	35	220	21	625	17	270	21	430	20	371	21	254	22	150	38	214	28	133	28	106	45	127	28	3830	6
	31-40 cm	768	13	197	26	166	41	138	33	447	18	102	35	336	20	379	19	270	21	115	35	164	26	39	51	63	56	94	36	3279	7
	41-50 cm	523	14	170	31	44	52	110	39	266	21	88	34	123	32	245	21	121	28	65	36	139	30	45	53	31	61	31	79	2004	8
	51-60 cm	216	24	47	51	49	52	41	74	208	32	75	51	42	51	114	39	67	64	18	71	47	59	0	.	47	55	21	71	992	13
	61-70 cm	0	.	20	100	0	.	0	.	115	42	0	.	14	100	39	100	42	64	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	243	30
	71-80 cm	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	39	71	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	99	49
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	43	100	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	69	68
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	11	100
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	54	100	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	74	77
	Total	2442	8	782	16	536	23	693	18	1956	11	648	18	1124	13	1334	13	1022	15	404	25	698	19	344	19	297	35	442	18	12721	4
Esche	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	178	20	112	28	149	33	101	32	262	23	11	160	100	22	118	26	72	35	69	39	46	39	119	39	78	32	242	19	1657	8
	21-30 cm	344	19	182	27	309	24	176	26	432	18	162	33	207	31	422	21	105	35	108	32	59	37	151	27	70	37	405	25	3132	7
	31-40 cm	422	17	302	24	505	23	320	26	710	15	142	44	233	36	445	19	153	40	52	58	49	45	81	37	46	44	278	24	3741	7
	41-50 cm	461	21	240	25	352	22	343	30	1031	13	79	51	162	28	432	22	73	59	37	89	147	34	47	52	16	76	146	29	3568	7
	51-60 cm	271	24	145	37	278	27	359	37	663	19	65	61	68	68	151	33	34	52	30	100	50	55	7	123	7	100	58	61	2186	11
	61-70 cm	93	42	88	50	185	58	66	59	252	31	21	100	57	58	64	58	24	100	24	100	18	100	0	.	0	.	44	71	936	18
	71-80 cm	62	58	34	100	90	58	92	79	132	45	0	.	0	.	92	58	24	100	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	544	24
	81-90 cm	0	.	0	.	10	100	48	100	34	100	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	130	54
	91-100 cm	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	1831	13	1103	16	1914	16	1506	22	3516	10	480	27	827	22	1763	14	486	26	320	33	370	25	405	23	236	25	1173	16	15928	5
Eiche	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	77	31	17	51	74	38	19	50	48	35	1	100	0	100	5	78	23	52	2	71	0	100	72	26	6	55	125	25	468	12
	21-30 cm	357	27	132	32	149	29	68	34	155	28	14	60	15	61	0	0	37	60	5	100	0	.	68	29	8	59	242	23	1250	11
	31-40 cm	301	27	183	30	202	26	149	31	209	24	17	62	16	72	1	2166	36	73	15	74	0	.	42	52	20	86	290	20	1481	10
	41-50 cm	297	25	166	33	381	25	174	38	390	20	0	.	39	59	9	100	29	75	17	73	14	100	27	47	61	57	191	31	1794	10
	51-60 cm	153	38	136	38	307	35	356	27	335	23	14	100	19	100	13	100	13	100	10	100	0	.	17	74	63	53	66	41	1501	13
	61-70 cm	50	71	204	48	110	38	91	46	333	28	0	.	16	100	22	100	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	28	65	870	18
	71-80 cm	16	100	110	50	110	77	0	.	210	44	0	.	0	.	16	100	0	.	16	100	0	.	0	.	18	73	16	100	512	27
	81-90 cm	16	100	68	72	61	71	29	100	114	51	23	100	0	.	68	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	378	28
	91-100 cm	0	.	71	73	0	.	0	.	95	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	165	65
	>100 cm	39	100	0	.	0	.	0	.	66	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	105	58
	Total	1306	17	1087	21	1393	20	885	18	1954	16	68	46	106	39	134	37	138	54	64	48	15	97	242	24	175	50	957	16	8524	7
Kastanie	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	0	.	0	.	4	79	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	76	0	.	667	16	687	15
	21-30 cm	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	64	3	100	1253	12	1278	12
	31-40 cm	0	.	0	.	13	100	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	64	0	.	949	14	988	14
	41-50 cm	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	9	73	3	100	595	15	620	14
	51-60 cm	0	.	0	.	39	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	526	19	570	19
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	76	0	.	209	24	236	23
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	250	25	260	24
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	175	34	192	33
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	55	67	55
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	660	39	660	39
	Total	0	.	0	.	71	99	2	100	3	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	116	54	11	100	5352	10	5559	9
übrige Laubhölzer	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	272	12	111	33	160	23	131	23	326	15	98	32	152	16	127	27	203	18	148	30	83	33	502	13	499	16	1314	9	4127	5
	21-30 cm	300	17	153	32	153	30	178	28	425	16	48	34	135	24	177	29	218	27	62	35	81	32	465	16	239	25	1498	10	4133	6
	31-40 cm	310	20	194	34	124	37	147	27	410	24	9	72	88	38	94	30	121	30	47	36	30	48	216	29	154	31	1116	12	3060	7
	41-50 cm	182	24	99	48	175	38	89	52	253	26	0	.	58	39	69	42	59	51	19	71	46	55	24	125	42	47	504	16	1619	10
	51-60 cm	102	76	103	58	173	45	32	58	82	44	0	.	22	71	36	59	244	56	18	75	28	58	79	46	20	87	109	34	1048	19
	61-70 cm	10	100	102	45	86	63	0	.	54	58	0	.	0	.	40	100	35	71	0	0	20	100	0	.	12	100	78	56	436	24
	71-80 cm	0	.	25	100	76	62	31	100	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	22	100	0	.	52	82	228	36
	81-90 cm	0	.	84	77	30	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	124	58
	91-100 cm	0	.	0	.	41	100	79	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	100	0	.	0	.	167	60
	>100 cm	126	100	60	100	0	.	0	.	242	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	447	63
	Total	1303	15	932	29	1019	24	687	21	1793	18	154	25	454	15	544	20	901	26	294	24	288	25	1355	13	966	16	4698	7	15389	5
nicht bestimmbar	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	21-30 cm	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	31-40 cm	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	41-50 cm	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	3762	5	940	11	1242	11	1784	9	2789	8	1017	11	2440	6	1663	9	1511	9	822	14	662	15	2803	7	3473	6	4522	5	29431	2
	21-30 cm	7920	5	2092	10	2467	10	3124	9	5653	7	2505	11	5275	6	4041	8	2608	9	1458	14	1494	14	5600	6	6068	6	7197	5	57502	2
	31-40 cm	12645	4	3207	9	3402	10	4512	8	7627	6	3618	10	7651	6	6086	7	3694	9	1981	13	2100	13	6389	6	8504	5	7494	5	78911	2
	41-50 cm	14673	4	3941	9	3841	9	5710	8	8433	5	4399	10	9021	6	7976	7	4294	9	1972	14	2723	11	5998	7	10108	5	6300	6	89388	1
	51-60 cm	11065	5	3085	11	3570	11	6127	8	8488	6	4153	11	8831	7	7446	7	4281	10	1694	17	2223	13	5609	7	9225	7	5122	6	80919	2
	61-70 cm	5376	8	1888	14	1870	15	3715	10	4613	9	2229	14	5582	9	4248	10	2140	13	1052	19	1164	18	2973	10	4858	8	2727	9	44435	3
	71-80 cm	2589	12	697	22	1118	20	1488	17	2178	13	982	20	2731	11	2644	14	1206	18	934	24	771	24	2162	15	2745	11	2059	11	24303	4
	81-90 cm	733	23	305	35	303	33	561	26	1240	19	335	29	910	21	922	26	712	24	114	60	231	33	819	19	1197	16	1127	16	9509	6
	91-100 cm	317	41	71	73	153	50	116	75	248	50	145	47	238	43	159	52	177	61	187	57	156	41	320	32	345	33	446	28	3078	12
	>100 cm	204	67	60	100	38	100	42	100	431	60	62	100	156	60	58	71	96	64	43	100	180	49	108	51	722	36	1378	27	3579	16
	Total	59284	3	16287	7	18004	7	27179	6	41701	4	19443	8	42834	5	35243	5	20720	7	10256	11	11704	10	32783	5	47246	4	38372	3	421054	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. 1320191. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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