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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.

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5. Zwei Typen von Veränderungen?

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

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

Oben

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

Die Ergebnisse sind

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

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

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

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

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

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

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

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

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

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

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

LFI5
Schaftderbholzvolumen (HG 2010)
Sortimentierungsart · Sortimentierungsklassen (HG 2010)
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
		Forstkreis (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		Seen		Schweiz
Sortimentierungsart	Sortimentierungsklassen (HG 2010)	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	±%	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	±%	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	±%	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Schwachholz	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	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	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	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	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	Klassen 1 und 2	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	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	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	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	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	Klassen 3 und 4	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	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	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	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	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	Klassen 5 und 6	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	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	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	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	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
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Nadel-Holz	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Schwachholz	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	3	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	2	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	43	0	.	4	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	60	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	4	100	1	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	25
	Klassen 1 und 2	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	75	100	0	.	54	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	97	100	87	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	298	46	0	.	59	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	170	66	16	100	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	102	100	57	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1113	24
	Klassen 3 und 4	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	147	100	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	97	100	232	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	190	58	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	64	91	29	100	68	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	16	100	121	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1020	29
	Klassen 5 und 6	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	67	100	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	41	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	75	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	8	100	50	100	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	0	33	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	232	42
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	291	100	0	.	78	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	195	100	362	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	527	49	0	.	71	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	0	.	0	.	238	71	53	100	125	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	18	100	122	100	211	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2395	25
Nadel-Kurzholz	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Schwachholz	11	34	10	41	9	45	9	38	10	35	18	33	129	10	57	15	84	17	10	31	5	74	1	100	6	32	1	.	5	53	18	32	18	29	6	43	0	100	23	25	64	17	42	20	56	16	125	12	139	12	4	65	24	30	33	30	52	21	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	16	47	22	35	29	33	9	41	21	43	18	26	5	32	13	33	9	37	10	40	4	65	10	53	6	46	22	29	22	29	11	28	12	41	14	39	13	35	11	32	32	30	21	26	2	71	0	89	0	78	26	22	9	34	9	35	15	36	10	35	29	28	7	39	8	31	28	40	2	74	0	0	6	47	0	.	2	100	11	28	1	58	5	36	3	41	5	57	0	.	0	.	0	.	118	12	67	17	69	17	8	41	9	47	9	34	20	31	17	43	3	61	5	86	4	42	0	.	1809	3
	Klassen 1 und 2	319	37	420	34	337	38	349	37	751	32	889	30	5777	9	2521	14	2737	15	549	31	80	49	67	89	221	31	38	.	180	53	811	34	926	27	286	45	41	100	978	23	2504	14	1679	19	2116	16	4674	11	4655	10	119	69	790	27	1104	22	1850	17	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	619	41	798	32	970	30	374	30	679	36	705	25	435	35	502	25	579	29	423	34	238	42	193	35	231	36	690	25	1001	24	420	28	518	46	439	35	439	35	339	32	1117	30	738	26	125	83	6	65	9	60	900	21	247	30	421	32	648	31	525	38	966	26	286	38	425	26	849	36	95	66	8	100	162	48	0	.	78	100	580	26	40	58	343	41	209	42	146	63	0	.	0	.	0	.	3967	12	2805	16	2530	16	487	32	326	39	337	33	759	35	581	33	143	54	107	72	222	40	0	.	69573	2
	Klassen 3 und 4	370	35	149	32	452	41	631	34	1345	30	1450	30	8389	10	4440	13	3016	17	556	32	41	74	33	100	308	34	139	.	422	50	1041	28	1286	26	569	41	32	100	1954	21	3707	15	2081	18	2977	17	5423	11	4944	11	115	63	1090	27	1678	24	2562	19	0	.	111	100	0	.	0	.	0	.	627	37	483	34	1058	27	740	35	850	34	1139	23	1150	32	1250	25	719	29	390	29	291	34	267	49	314	39	1297	26	1330	26	1023	29	390	42	408	36	468	33	598	30	1518	41	1076	27	56	79	15	75	67	51	742	26	395	35	502	35	608	36	816	36	919	29	532	48	1061	28	983	29	179	55	25	100	390	49	0	.	18	100	790	25	37	66	433	34	505	40	97	64	0	.	0	.	0	.	4333	13	2572	15	2673	18	669	37	474	34	562	35	816	27	1007	30	144	46	99	65	355	42	0	.	91571	2
	Klassen 5 und 6	69	41	16	100	256	52	192	42	374	43	340	36	3056	13	1754	17	1330	22	277	55	0	0	0	0	79	53	91	.	107	57	244	48	617	30	219	54	0	0	1096	28	1365	21	857	25	1449	20	2323	14	1157	17	22	76	499	37	583	29	845	23	0	.	114	100	0	.	0	.	0	.	181	46	98	46	328	34	461	56	361	53	520	32	777	32	868	31	153	35	113	55	66	86	44	63	105	69	667	35	366	40	412	42	26	61	97	63	273	51	407	40	779	48	345	33	37	71	39	71	53	60	324	32	155	37	225	53	196	48	213	45	361	43	228	46	612	32	536	33	70	67	0	0	144	64	0	.	0	0	110	35	5	100	113	48	167	54	21	100	0	.	0	.	0	.	1487	18	675	20	791	24	189	43	241	43	151	49	358	38	196	49	36	71	44	100	71	51	0	.	34627	4
	Total	769	31	595	33	1053	35	1182	32	2480	31	2697	28	17352	9	8772	13	7167	14	1393	28	125	47	102	93	615	32	269	.	713	50	2114	29	2847	23	1081	39	73	100	4051	21	7640	14	4659	17	6597	16	12544	10	10894	10	260	65	2403	24	3398	21	5309	17	0	.	249	100	0	.	0	.	0	.	1443	34	1401	31	2385	25	1585	36	1911	32	2382	22	2368	30	2633	25	1461	26	935	29	598	37	513	38	656	33	2677	25	2718	24	1865	29	947	41	958	32	1193	29	1354	29	3447	34	2180	25	220	59	61	67	129	53	1993	21	805	31	1158	33	1468	32	1564	35	2276	26	1053	42	2106	26	2396	29	346	59	33	100	703	48	0	.	98	100	1491	24	82	57	894	34	884	39	269	63	0	.	0	.	0	.	9904	11	6118	14	6063	16	1354	34	1050	32	1060	32	1952	27	1801	29	327	45	255	58	652	37	0	.	197580	2
Nadel-Mittellangholz	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Schwachholz	0	.	1	100	0	.	4	100	0	.	0	.	6	100	54	31	17	43	5	65	0	.	10	56	2	100	0	.	0	.	4	100	1	100	8	72	0	.	0	.	0	.	9	78	2	84	4	85	13	81	21	54	7	70	55	38	4	100	0	100	2	100	5	100	0	.	6	100	6	79	22	58	21	60	9	100	0	.	19	48	0	.	34	39	10	73	1	100	3	100	0	0	4	69	0	.	0	.	0	.	2	100	2	100	0	.	0	.	16	81	7	100	18	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	41	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	50	46	68	30	0	.	0	.	2	100	5	75	4	82	0	0	0	.	1	100	0	.	585	10
	Klassen 1 und 2	0	.	5	100	0	.	8	100	0	.	0	.	27	100	316	28	74	45	111	52	0	.	83	58	37	100	0	.	0	.	17	100	1	100	161	72	0	.	0	.	0	.	55	83	34	78	29	76	30	71	110	58	75	75	411	38	14	100	2	100	22	100	44	100	0	.	41	100	125	85	191	53	107	74	50	100	0	.	186	44	0	.	151	37	8	79	10	100	0	0	17	100	27	68	0	.	0	.	0	.	47	100	3	100	0	.	0	.	28	84	11	100	63	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	207	41	0	.	0	.	40	100	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	344	40	597	38	0	.	0	.	10	100	10	61	34	79	1	100	0	.	69	100	0	.	4051	11
	Klassen 3 und 4	0	.	6	100	0	.	78	100	0	.	0	.	41	100	961	31	238	44	189	62	0	.	114	63	9	100	0	.	0	.	72	100	15	100	121	79	0	.	0	.	0	.	156	71	63	90	55	71	170	78	203	46	136	75	724	36	75	100	15	100	0	0	21	100	0	.	25	100	157	74	266	69	169	72	190	100	0	.	174	57	0	.	525	41	55	78	29	100	23	100	0	0	124	60	0	.	0	.	0	.	52	100	52	100	0	.	0	.	145	64	72	100	95	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	213	49	0	.	0	.	105	100	0	.	0	.	0	.	60	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95	100	0	.	518	46	1084	30	0	.	0	.	62	100	41	66	72	72	8	100	0	.	17	100	0	.	7889	10
	Klassen 5 und 6	0	.	0	0	0	.	34	100	0	.	0	.	17	100	750	34	282	45	77	62	0	.	111	82	0	0	0	.	0	.	39	100	0	0	68	86	0	.	0	.	0	.	91	100	41	100	37	100	70	79	48	80	10	100	313	52	0	0	26	100	0	0	0	0	0	.	0	0	101	83	93	69	100	92	0	0	0	.	165	71	0	.	405	39	25	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	75	100	0	.	0	.	34	74	23	100	27	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	74	59	0	.	0	.	61	100	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	107	64	339	42	0	.	0	.	0	0	41	72	0	0	0	0	0	.	18	100	0	.	3717	13
	Total	0	.	11	100	0	.	124	100	0	.	0	.	92	100	2081	29	610	41	382	55	0	.	317	59	48	100	0	.	0	.	133	100	18	95	359	63	0	.	0	.	0	.	311	71	140	89	124	71	282	72	382	47	227	62	1502	34	93	100	42	100	24	100	70	100	0	.	72	100	389	71	572	62	399	64	249	100	0	.	545	47	0	.	1114	38	97	77	41	100	25	100	17	100	155	57	0	.	0	.	0	.	101	100	131	100	0	.	0	.	222	65	112	100	204	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	524	37	0	.	0	.	208	100	0	.	0	.	0	.	86	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	103	100	0	.	1019	39	2088	28	0	.	0	.	75	100	98	65	110	74	9	100	0	.	105	100	0	.	16242	9
Nadel-Langholz	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Schwachholz	3	100	0	.	0	.	100	53	49	71	74	63	8	100	30	72	244	30	717	20	0	.	2	100	47	88	0	.	68	77	86	60	113	43	251	40	5	90	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	851	16	0	.	35	100	0	.	178	45	482	31	184	39	162	37	458	27	0	.	0	.	67	100	88	52	0	.	0	.	0	.	59	65	55	71	63	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	55	11	100	28	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	80	48	19	70	409	34	89	53	45	44	219	44	280	38	70	45	122	54	4	64	122	40	15	73	122	53	0	.	0	.	166	48	0	.	0	.	0	.	51	71	20	81	0	.	20	74	14	93	0	.	6498	6
	Klassen 1 und 2	0	0	0	.	0	.	30	83	51	100	54	86	9	100	0	0	140	43	492	29	0	.	0	0	23	78	0	.	74	74	75	69	137	75	221	44	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	795	24	0	.	0	0	0	.	90	58	190	42	64	38	79	45	243	30	0	.	0	.	28	100	88	63	0	.	0	.	0	.	54	82	7	100	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	89	63	27	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	200	57	105	60	184	40	153	55	73	73	25	58	91	55	17	71	60	62	33	80	110	54	134	75	46	88	0	.	0	.	56	60	0	.	0	.	0	.	26	58	0	0	0	.	32	84	0	0	0	.	4453	9
	Klassen 3 und 4	0	0	0	.	0	.	319	53	307	72	417	60	229	100	127	74	868	35	2357	19	0	.	11	100	159	94	0	.	117	62	70	100	216	41	938	41	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	74	100	2875	19	0	.	133	100	0	.	223	52	1109	26	567	41	571	37	1585	24	0	.	0	.	220	100	256	60	0	.	0	.	0	.	439	58	156	59	213	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	151	59	0	0	124	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	229	54	150	65	833	30	98	67	206	53	301	47	502	37	246	56	257	60	45	100	447	46	93	74	215	72	0	.	0	.	352	55	0	.	0	.	0	.	145	88	128	83	0	.	121	76	9	100	0	.	19254	7
	Klassen 5 und 6	0	0	0	.	0	.	239	57	54	100	35	100	0	0	0	0	207	49	446	32	0	.	0	0	63	100	0	.	0	0	126	100	138	100	77	58	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	924	29	0	.	122	100	0	.	262	59	243	48	62	73	170	63	600	31	0	.	0	.	165	100	33	100	0	.	0	.	0	.	48	100	129	100	106	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	84	76	0	0	110	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	107	50	0	0	29	100	103	100	215	64	0	0	38	100	0	0	93	79	0	0	142	79	0	.	0	.	257	50	0	.	0	.	0	.	53	100	0	0	0	.	32	100	0	0	0	.	5512	11
	Total	3	100	0	.	0	.	688	50	462	71	579	61	246	100	156	73	1458	31	4013	17	0	.	13	100	292	93	0	.	259	62	356	72	604	47	1487	36	17	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	100	5444	17	0	.	290	100	0	.	753	44	2024	24	877	38	983	34	2885	23	0	.	0	.	480	100	466	55	0	.	0	.	0	.	600	61	346	65	389	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	388	59	38	100	262	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	90	100	0	.	509	47	275	59	1534	27	339	51	352	43	648	41	1089	36	332	50	477	54	83	66	772	39	242	69	524	62	0	.	0	.	831	47	0	.	0	.	0	.	275	81	149	82	0	.	204	69	23	71	0	.	35717	6
Laub-Rundholz	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Schwachholz	9	23	5	25	2	41	9	26	1	52	3	35	19	18	14	18	22	14	12	16	3	37	4	37	6	28	0	.	2	44	4	43	7	28	4	30	3	56	9	25	5	34	7	31	3	41	13	22	3	51	18	17	7	25	6	37	8	28	1	40	2	50	1	44	2	45	2	44	6	37	1	74	5	33	4	32	7	39	7	25	5	31	11	25	9	22	7	27	5	34	5	33	8	26	6	30	2	61	4	32	5	31	4	44	3	28	1	74	6	34	5	55	8	29	16	24	27	19	13	25	13	23	18	26	5	36	1	67	1	59	4	35	3	36	3	39	3	41	1	55	8	32	2	62	2	50	1	43	4	43	5	31	4	41	2	43	1	44	1	59	1	80	6	30	3	40	11	21	2	46	3	34	1	36	5	30	5	32	3	34	2	37	3	40	0	.	525	3
	Klassen 1 und 2	634	21	393	25	274	33	563	27	59	57	452	30	1678	15	1307	16	1725	13	1596	15	264	38	334	35	679	26	0	.	195	42	380	36	798	24	506	27	103	47	604	23	340	30	336	28	525	31	1174	22	319	37	1554	16	530	22	385	29	695	21	183	36	222	28	174	41	175	40	137	33	596	38	38	45	598	30	417	30	503	35	755	24	585	41	836	23	746	24	429	30	436	31	375	32	672	28	518	29	210	34	311	37	467	28	245	32	408	28	199	39	683	32	231	44	1057	24	1197	21	2095	17	1225	22	1060	23	1409	21	518	38	161	49	119	42	380	31	302	38	362	35	365	41	113	52	563	29	62	53	117	48	178	30	370	34	296	32	358	36	341	39	87	46	51	72	112	57	409	26	480	25	1225	17	149	41	249	32	250	33	521	24	433	27	350	36	200	34	389	30	0	.	47102	2
	Klassen 3 und 4	1162	24	658	27	373	39	984	27	203	48	446	32	1820	22	1861	17	3000	14	1847	16	296	41	667	37	717	27	0	.	262	64	620	37	738	31	796	30	167	53	900	26	454	40	439	30	102	50	492	23	87	58	2734	15	1169	29	583	34	756	28	272	46	118	48	171	37	190	47	211	40	483	38	57	49	677	33	597	30	857	39	745	26	711	29	1582	22	1266	21	749	32	563	30	640	34	966	24	508	34	198	68	654	35	597	29	450	34	612	27	4	100	264	30	134	52	348	24	764	24	997	21	571	25	497	25	717	24	421	43	45	76	91	61	462	38	331	44	222	51	405	45	137	63	673	28	208	63	62	46	161	48	388	31	650	32	447	43	508	40	166	48	124	59	146	62	89	45	53	48	587	27	280	46	558	33	366	31	583	28	597	27	461	33	272	41	318	35	0	.	52309	3
	Klassen 5 und 6	444	31	432	40	182	49	604	31	26	71	51	51	487	40	832	30	1093	19	299	28	160	50	67	70	270	47	0	.	23	79	204	42	80	63	249	34	65	100	190	38	143	63	155	42	7	100	99	43	13	71	597	27	406	39	151	51	187	51	42	76	24	100	18	60	0	0	0	0	33	100	0	0	216	44	342	56	129	44	215	48	121	41	424	36	298	42	637	41	19	77	243	44	185	41	107	51	51	100	252	59	304	46	458	64	388	44	0	0	130	55	46	76	111	42	200	35	189	39	307	62	41	71	331	36	109	70	41	100	68	76	107	63	258	71	26	73	219	54	27	100	130	61	177	66	0	0	27	60	34	53	94	54	122	53	72	56	90	63	44	67	130	73	14	71	0	0	158	40	64	69	310	50	162	51	348	44	148	42	278	52	150	58	167	45	0	.	16952	5
	Total	2248	21	1488	28	830	31	2160	25	289	47	952	30	4003	18	4015	17	5839	12	3754	14	723	36	1073	34	1673	24	0	.	482	51	1208	36	1623	24	1555	27	338	55	1704	23	942	33	937	26	637	33	1778	21	422	35	4902	14	2111	25	1125	29	1646	24	499	34	366	30	364	32	366	41	349	34	1118	35	95	43	1496	28	1361	31	1497	36	1721	23	1424	30	2853	21	2319	20	1823	29	1023	28	1264	30	1831	23	1139	30	461	48	1221	32	1373	28	1157	37	1411	25	204	39	1083	29	416	47	1525	22	2178	21	3307	16	2116	21	1611	21	2474	20	1052	37	247	51	279	44	952	32	894	43	613	34	992	41	278	51	1374	26	448	54	182	40	367	34	796	28	1045	29	931	35	924	35	344	46	220	59	389	60	517	27	536	26	1981	19	496	41	1119	31	779	30	1455	26	1182	24	1092	32	624	36	877	29	0	.	116888	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Schwachholz	22	25	16	29	11	38	122	44	61	58	95	49	165	11	154	18	368	21	745	19	7	50	18	38	62	68	1	.	75	71	114	46	141	35	270	37	9	70	32	20	69	16	58	19	67	15	142	11	180	16	893	16	38	24	128	33	63	19	179	45	487	30	191	38	164	37	465	26	29	33	45	34	122	57	111	42	28	35	48	22	11	27	116	36	84	48	82	60	11	39	15	37	18	29	28	25	24	28	15	25	85	42	31	42	45	46	11	31	54	30	32	28	29	38	17	24	27	19	40	17	22	21	27	21	20	31	10	34	30	28	41	31	37	72	31	37	88	44	21	66	424	33	90	53	54	39	231	42	286	37	79	41	129	51	12	36	124	40	16	71	125	52	125	12	124	21	315	26	10	36	11	38	13	31	81	46	46	40	6	36	27	56	22	59	0	.	9448	4
	Klassen 1 und 2	953	21	817	25	610	28	950	23	862	30	1404	24	7566	9	4145	11	4729	11	2749	15	344	34	484	33	960	24	38	.	448	34	1379	24	1949	19	1176	22	143	52	1582	18	2844	14	2069	17	2974	14	5877	10	5077	10	2577	14	1394	20	1899	18	2560	16	274	31	457	27	281	36	254	35	421	27	1353	28	1027	27	1704	21	930	25	1182	29	1816	19	1036	29	1551	18	1339	20	869	26	673	29	585	27	930	25	1208	22	1210	22	731	25	1155	26	714	27	846	25	539	27	1828	26	979	22	1245	22	1203	21	2104	17	2143	16	1307	20	1830	18	1166	29	686	33	1086	25	873	23	756	24	1211	31	701	34	226	50	909	25	216	52	273	44	783	23	501	30	655	28	628	28	521	33	197	41	185	65	164	52	4392	11	3730	13	4464	12	637	28	575	29	597	28	1316	25	1048	23	495	31	339	33	680	28	0	.	126293	1
	Klassen 3 und 4	1531	22	813	24	825	31	2012	21	1856	27	2313	25	10627	10	7389	11	7144	11	4949	13	337	39	825	34	1193	27	139	.	801	36	1899	22	2488	20	2423	23	211	52	2855	19	4161	14	2675	16	3331	16	5970	10	5283	11	5928	13	2395	20	3118	18	3392	17	511	38	1338	25	759	35	761	36	1820	23	1282	28	806	31	2125	22	1783	26	1708	28	2122	18	1890	26	3864	17	2195	19	1381	25	877	28	907	30	1404	23	1805	24	1528	25	1677	25	1190	27	910	28	1203	24	601	30	1927	34	1282	24	499	25	780	24	1064	20	1324	19	892	24	1219	21	1029	30	860	35	1010	28	1207	29	1426	24	1205	28	917	35	312	50	1897	22	305	61	346	40	1253	21	926	28	1329	25	1209	28	650	36	612	39	217	62	455	51	4421	12	3159	14	4816	13	949	32	1032	30	991	29	1585	23	1804	23	613	30	491	33	699	30	0	.	172042	1
	Klassen 5 und 6	513	28	448	39	437	38	1070	24	453	38	425	31	3627	13	3336	14	2911	14	1099	22	160	50	178	59	413	36	91	.	130	49	613	35	876	27	613	27	65	100	1286	25	1508	20	1104	24	1529	19	2458	13	1240	17	1591	20	914	27	1168	24	1032	23	329	49	381	43	80	61	170	63	600	31	315	39	191	41	810	31	837	39	490	46	900	26	907	30	1794	21	605	32	856	37	85	83	287	41	290	38	775	31	417	37	663	37	414	39	630	51	771	32	407	40	943	40	413	29	176	35	238	32	242	35	631	34	196	33	555	31	305	40	254	41	430	44	409	39	870	33	562	33	350	47	27	100	381	35	177	66	46	73	240	50	255	55	207	41	327	39	93	49	183	50	44	67	272	56	1501	17	782	19	1579	18	254	38	551	38	313	38	800	29	344	35	314	47	226	45	256	38	0	.	61039	3
	Total	3020	20	2094	23	1884	27	4153	19	3232	28	4237	23	21985	9	15024	10	15152	10	9542	12	848	34	1505	31	2628	24	269	.	1455	34	4006	22	5453	17	4482	20	428	52	5755	18	8582	13	5906	15	7902	14	14447	9	11780	9	10989	12	4741	19	6314	17	7048	16	1294	33	2663	23	1311	32	1349	33	3306	22	2978	25	2069	28	4760	21	3660	25	3408	26	4886	17	3845	25	7325	17	4223	18	3188	23	1646	27	1794	27	2642	22	3816	22	3179	23	3086	24	2845	24	2285	26	2866	21	1558	27	4752	28	2707	22	1949	20	2238	21	3437	16	4137	15	2416	19	3632	17	2520	28	1811	32	2555	26	2530	25	3090	24	3009	27	2055	33	586	46	3611	21	788	47	718	34	2506	20	1967	26	2271	23	2292	26	1275	32	1115	33	462	61	1017	46	10440	11	7795	12	11174	12	1849	30	2169	28	1914	26	3782	21	3243	21	1428	28	1084	30	1657	26	0	.	368822	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. 2275779. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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