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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

LFI2
Vorrat (Schaftholz)
Entwicklungsstufe · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 1993/95
		Kanton
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Schweiz
Entwicklungsstufe	Hauptbaumart	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
keine Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	0	.	0	.	12	100	96	85	0	.	0	.	0	.	1	100	455	44	0	.	37	100	0	.	6	100	113	75	54	100	0	.	0	.	30	72	0	.	0	.	1	100	23	100	160	77	0	.	0	.	986	28
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	0	100	11	100	0	0	0	.	0	.	40	76
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	1	100	0	.	0	.	4	76
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	0	13	72	0	.	0	.	68	50
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Buche	0	.	0	.	20	100	19	100	0	.	0	.	0	.	8	100	4	100	0	.	32	100	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	103	44
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	71
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	2	100	0	.	0	.	9	82
	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	.
	Total	0	.	0	.	32	100	123	69	0	.	0	.	0	.	8	100	490	42	0	.	69	71	0	.	14	100	113	75	54	100	0	.	0	.	66	73	0	.	51	60	11	74	34	100	176	71	0	.	0	.	1240	23
Jungwuchs/Dickung	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	58	89	0	.	0	.	326	36	11	101	32	54	0	.	-9	121	833	22	94	76	170	44	34	80	0	.	252	54	183	52	0	.	17	71	87	55	39	67	92	55	69	55	119	47	66	49	4	100	82	49	2561	12
	Tanne	3	100	0	.	0	.	146	47	2	100	8	100	0	.	21	100	140	50	1	100	126	65	14	100	0	.	17	71	52	61	0	.	18	78	20	64	4	100	2	100	0	.	59	63	17	98	0	.	3	75	652	22
	Föhre	24	86	0	.	0	.	38	100	0	.	-1	100	0	.	0	.	74	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	90	0	.	0	.	49	85	1	100	0	.	25	77	221	35
	Lärche	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	214	38	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	5	71	57	51	11	100	13	88	186	36	0	.	2	100	535	21
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	85	0	.	0	.	16	85
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	3	71	0	.	0	.	0	.	1	100	10	46
	Buche	91	46	0	.	34	100	87	46	59	100	32	89	0	.	91	54	72	50	0	.	0	.	-11	100	0	.	12	72	77	48	16	100	52	64	11	78	17	75	78	63	1	83	45	56	14	96	2	100	35	76	816	17
	Ahorn	12	71	8	100	0	.	81	55	0	.	14	87	0	.	34	69	28	69	1	100	0	.	3	100	0	.	0	.	35	58	0	.	6	100	1	100	3	72	6	65	2	100	14	67	10	64	8	71	10	75	276	23
	Esche	1	74	0	.	0	.	30	57	0	.	2	100	0	.	5	73	2	100	1	100	0	.	0	.	0	.	2	100	33	78	0	.	9	100	0	.	2	100	7	83	1	100	0	.	2	80	1	100	39	91	136	36
	Eiche	35	100	0	.	0	.	15	96	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	9	66	0	.	35	100	129	44
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	74
	übrige Laubhölzer	2	72	0	.	1	100	5	53	0	.	0	.	0	.	5	76	26	37	1	100	10	53	2	100	0	.	1	100	11	61	0	.	3	58	1	100	10	83	64	39	4	75	21	66	29	38	2	100	4	100	201	18
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	233	37	8	100	35	98	729	25	73	97	108	52	0	.	147	49	1391	18	111	66	306	46	55	80	0	.	284	49	398	34	16	100	106	48	120	46	115	47	333	31	91	46	319	36	351	26	17	59	234	37	5578	9
Stangenholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	680	30	7	100	89	60	2281	17	88	60	938	26	14	88	186	61	1572	20	580	36	1144	23	239	45	204	43	518	40	858	24	252	47	269	37	415	36	678	35	303	29	404	35	811	20	665	25	264	45	966	24	14425	6
	Tanne	112	46	0	.	2	100	816	24	12	93	141	43	0	.	69	98	67	58	223	43	129	40	182	52	26	56	26	71	330	34	2	100	31	83	201	41	137	44	161	62	153	43	360	40	99	69	83	78	83	54	3446	11
	Föhre	151	46	0	.	0	.	116	40	83	47	40	52	44	100	0	.	359	26	73	68	25	104	0	.	0	.	66	96	104	67	63	56	6	73	5	100	39	60	1	100	37	100	18	52	855	19	0	.	43	63	2128	12
	Lärche	111	56	0	.	0	.	87	60	9	100	9	100	0	.	0	.	411	23	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	41	57	26	99	5	100	0	.	26	95	418	36	0	.	132	64	370	21	0	.	6	100	1656	14
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	69	50	0	.	0	.	0	.	0	.	33	100	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	125	41	0	.	0	.	242	30
	übrige Nadelhölzer	58	52	0	.	0	.	61	65	13	100	0	100	0	.	0	.	24	51	0	.	3	82	0	.	0	.	0	.	-9	136	7	100	0	.	0	.	2	100	7	100	1	100	87	76	11	90	0	.	13	63	278	31
	Buche	491	33	0	.	8	81	1104	20	220	46	178	38	0	.	172	64	214	36	234	36	149	53	32	67	85	64	210	49	275	36	157	41	257	36	115	57	58	45	1819	20	88	42	332	34	163	35	19	97	164	35	6543	8
	Ahorn	132	37	15	100	1	100	205	27	35	57	42	50	0	.	46	79	56	45	32	60	55	46	34	95	30	48	29	66	218	35	14	91	38	50	21	53	66	88	117	34	94	49	195	36	42	46	10	100	90	41	1620	11
	Esche	148	29	5	100	8	100	161	35	38	60	151	54	0	.	117	80	153	34	101	48	36	50	3	76	68	84	34	56	338	30	52	73	61	95	60	56	96	39	262	27	66	59	217	42	74	36	139	65	142	38	2531	11
	Eiche	69	43	0	.	0	.	72	54	92	50	30	84	210	55	0	.	39	64	13	78	0	.	65	72	1	100	9	100	2	100	6	72	7	89	0	.	39	47	451	25	2	100	322	32	66	35	0	.	18	61	1513	14
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	236	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1627	16	0	.	0	.	58	54	0	.	0	.	1921	14
	übrige Laubhölzer	86	38	12	100	8	100	291	30	91	59	52	43	2	71	52	65	798	17	54	44	30	43	15	91	1	71	57	40	158	42	21	58	65	46	82	56	135	49	1705	11	77	44	214	28	392	20	22	89	65	35	4484	7
	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	.
	Total	2038	17	39	72	117	64	5194	12	683	31	1580	21	269	51	643	44	3997	11	1309	24	1577	21	571	34	416	34	982	29	2331	17	599	34	738	25	899	27	1276	24	6871	8	923	25	2689	15	2918	11	538	38	1589	19	40786	4
schwaches Baumholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	661	32	473	44	641	44	6470	12	64	47	2687	21	0	.	938	46	5477	12	903	31	878	29	281	37	206	66	805	29	1274	28	292	47	737	27	948	31	433	41	247	51	879	39	2678	17	1883	19	104	75	1190	25	31151	5
	Tanne	302	46	206	46	181	56	2110	17	85	63	756	29	0	.	44	63	179	41	628	31	742	33	345	33	32	69	325	38	322	34	9	100	336	30	342	40	24	64	270	52	141	57	958	21	106	40	10	100	253	44	8705	8
	Föhre	186	38	0	.	0	.	143	56	99	47	41	64	18	100	0	.	755	24	154	56	62	69	41	82	0	.	9	100	2	100	130	52	170	37	157	53	98	52	104	77	48	76	106	48	495	37	0	.	206	40	3024	12
	Lärche	63	75	0	.	0	.	84	61	0	.	108	90	0	.	25	100	1353	17	0	.	12	100	0	.	0	.	13	100	11	87	41	100	27	74	0	.	0	.	392	39	0	.	19	100	1056	20	34	100	50	52	3289	11
	Arve	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	338	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	115	55	0	.	0	.	456	27
	übrige Nadelhölzer	1	100	0	.	2	100	31	96	50	100	0	.	0	.	1	100	1	100	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	56	95	0	.	0	.	4	85	156	51
	Buche	1106	19	75	64	40	62	2543	15	877	29	922	26	0	.	130	82	315	41	1494	21	468	35	288	38	274	45	454	41	990	29	478	30	1981	17	356	36	275	37	694	28	58	63	1748	17	235	42	44	60	617	28	16461	6
	Ahorn	252	24	15	59	34	100	454	22	135	40	46	48	1	100	79	55	7	71	210	30	41	57	77	49	18	110	34	45	209	27	0	.	280	27	24	56	85	71	0	.	0	.	230	22	52	48	45	72	187	37	2513	9
	Esche	418	26	0	.	57	65	248	28	69	86	240	37	0	.	51	100	-4	100	312	56	25	54	0	.	92	81	18	82	263	32	23	66	191	40	82	73	255	48	8	81	0	.	278	29	35	63	54	100	304	30	3021	11
	Eiche	244	34	0	.	0	.	186	37	31	84	38	72	120	72	0	.	21	100	0	.	81	65	3	100	0	.	0	.	168	83	42	54	57	55	1	100	15	100	89	62	0	.	351	31	23	51	0	.	42	46	1511	16
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	570	31	0	.	31	100	11	100	0	.	0	.	653	28
	übrige Laubhölzer	467	41	9	73	5	100	265	29	50	40	61	49	11	100	44	65	90	49	74	51	51	64	13	49	44	64	16	77	101	42	1	100	47	44	38	55	73	63	174	52	3	100	218	36	185	39	11	100	101	55	2154	13
	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	.
	Total	3700	15	779	37	960	39	12537	9	1460	25	4899	16	150	72	1312	36	8575	10	3775	17	2360	21	1047	26	671	39	1674	24	3341	19	1016	29	3831	15	1948	24	1257	29	2547	17	1129	33	6674	11	4196	13	303	52	2953	18	73095	3
mittleres Baumholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	1752	23	404	50	862	34	11220	10	492	42	3506	18	0	.	721	37	9616	10	1241	24	3088	20	1914	21	267	57	1938	26	3462	18	625	35	1076	31	2627	21	1390	28	987	28	483	41	6468	13	3919	14	466	43	3421	16	61945	4
	Tanne	1005	28	92	71	562	39	5285	13	317	42	633	38	0	.	192	65	307	37	1521	25	1694	20	1251	23	205	58	197	70	1460	26	89	64	865	23	399	39	231	58	222	42	186	66	1636	18	217	47	149	49	1462	19	20178	6
	Föhre	283	42	21	100	0	.	421	43	403	39	305	57	0	.	0	.	793	24	193	59	64	70	56	74	0	.	0	.	141	49	110	52	223	36	0	.	245	40	129	77	76	75	113	82	381	36	0	.	631	23	4590	11
	Lärche	138	64	6	100	0	.	168	48	8	100	35	100	0	.	0	.	1860	15	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	198	58	10	100	0	.	27	100	0	.	300	31	0	.	68	66	2117	17	0	.	109	65	5054	10
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	484	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	199	36	0	.	0	.	683	23
	übrige Nadelhölzer	24	87	0	.	0	.	69	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	76	100	0	.	0	.	0	.	2	71	23	100	1	71	1	100	0	.	0	.	0	.	22	88	0	.	0	.	12	100	231	41
	Buche	1830	19	51	65	166	43	4703	14	1488	22	1518	24	0	.	192	53	101	30	1390	20	718	27	636	23	91	60	176	76	2239	21	642	27	1833	19	456	41	593	26	393	28	118	86	2762	15	17	66	199	52	1939	18	24250	5
	Ahorn	111	62	0	.	52	57	378	21	145	38	69	45	6	100	62	68	22	58	165	29	113	40	48	44	102	61	80	62	439	26	46	49	117	40	58	50	129	53	0	.	18	74	159	33	10	61	27	70	283	31	2639	9
	Esche	264	32	4	100	16	73	293	29	238	41	133	52	2	100	20	98	42	76	261	37	385	64	69	57	42	65	22	100	300	31	21	108	67	41	150	66	283	39	22	79	0	.	515	27	38	72	62	62	366	27	3614	11
	Eiche	203	34	0	.	0	.	160	28	93	70	91	42	34	100	0	.	102	73	196	48	57	84	27	64	0	.	0	.	62	54	106	57	185	39	9	88	273	34	49	91	30	100	780	30	2	100	17	100	178	39	2653	13
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	366	48	0	.	8	90	0	.	0	.	0	.	374	47
	übrige Laubhölzer	167	42	0	.	18	100	307	32	77	34	40	90	10	100	22	70	43	36	93	33	86	51	62	47	43	100	13	64	153	34	6	69	170	45	29	53	147	53	93	47	15	103	247	37	45	41	2	100	194	30	2082	11
	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	.
	Total	5777	14	577	46	1676	29	23005	8	3262	18	6329	15	51	100	1208	33	13371	8	5071	15	6279	15	4063	16	749	43	2426	25	8457	13	1677	25	4537	15	3755	19	3291	19	2562	17	926	37	12779	10	6945	11	921	36	8596	12	128293	3
starkes Baumholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	2087	25	349	59	840	36	11597	10	278	68	1781	25	0	.	1082	33	8639	11	454	39	3589	19	1406	24	-5	100	451	42	4324	18	279	54	876	36	1493	26	1360	28	1390	24	1147	32	3306	16	2532	18	288	87	2176	20	51720	4
	Tanne	664	34	17	100	254	57	5171	14	51	49	441	36	0	.	113	94	474	33	284	40	1660	22	1158	27	19	100	63	60	1107	27	0	.	369	44	444	37	490	43	255	55	47	77	1890	20	377	45	56	72	654	36	16058	7
	Föhre	182	42	0	.	8	100	416	35	0	.	74	65	4	100	0	.	507	40	99	62	0	.	16	100	0	.	0	.	19	100	0	.	55	69	7	100	80	47	31	75	0	.	8	100	143	70	0	.	500	35	2149	16
	Lärche	70	55	0	.	0	.	67	51	0	.	36	100	0	.	0	.	1739	18	0	.	105	100	22	100	0	.	0	.	136	57	10	100	0	.	24	100	16	100	553	33	0	.	74	61	1842	18	0	.	129	65	4821	11
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	200	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	71	0	.	0	.	216	34
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	92	71	0	.	48	100	0	.	0	.	0	.	0	.	36	97	0	.	0	.	0	.	96	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	290	45
	Buche	1915	20	0	.	334	60	3293	16	955	33	652	37	0	.	126	53	426	41	661	34	1238	26	407	38	56	100	327	78	703	30	241	41	1054	26	568	38	458	33	256	44	64	64	1185	20	45	79	44	100	1635	20	16644	7
	Ahorn	87	40	5	100	11	100	134	39	101	45	66	57	0	.	39	64	26	89	17	57	140	37	60	81	0	.	0	.	173	37	1	100	42	52	24	51	54	65	0	.	7	100	176	35	4	100	0	.	117	43	1285	13
	Esche	41	54	0	.	31	71	242	44	24	76	53	62	4	100	11	100	6	100	46	79	96	43	0	.	0	.	0	.	18	75	8	100	25	77	11	100	85	48	4	100	3	100	162	50	11	77	0	.	348	35	1230	16
	Eiche	233	36	0	.	12	100	273	30	60	58	64	74	81	100	0	.	0	.	130	72	33	65	0	.	0	.	0	.	9	100	208	50	51	64	35	100	241	52	10	61	15	100	296	47	1	100	0	.	244	35	1996	15
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	891	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	906	30
	übrige Laubhölzer	56	45	0	.	0	.	177	57	92	62	10	84	1	100	0	.	43	43	32	70	47	86	23	76	6	100	0	.	44	54	0	.	41	59	20	72	88	71	66	36	21	69	98	71	34	61	0	.	131	39	1029	17
	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	.
	Total	5335	15	371	59	1490	34	21463	8	1561	28	3225	21	89	100	1372	30	12074	10	1723	25	6944	15	3092	19	76	100	841	41	6629	16	747	36	2514	24	2626	23	2872	22	3456	15	1305	30	7194	13	5006	14	388	77	5950	14	98345	3
gemischt	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	16	72	206	63	311	48	5524	12	29	100	1493	24	0	.	210	41	4378	12	300	34	919	30	816	26	340	41	405	36	1499	22	0	.	38	52	687	28	55	59	1607	18	294	44	1791	17	3213	13	211	59	111	45	24451	5
	Tanne	0	.	114	61	109	80	3214	15	50	97	459	43	0	.	59	74	364	43	619	29	784	31	566	25	6	272	43	60	522	31	0	.	86	63	171	45	81	100	144	53	21	100	635	27	228	37	48	54	94	52	8418	8
	Föhre	0	.	0	.	0	.	107	41	18	100	15	100	0	.	0	.	333	31	73	64	0	.	7	100	0	.	28	100	79	72	0	.	81	55	5	100	26	100	65	61	36	74	0	.	227	34	0	.	49	59	1149	15
	Lärche	0	.	0	.	65	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	867	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1039	17	0	.	39	100	2196	17	0	.	37	83	4267	10
	Arve	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	298	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	9	100	0	.	341	26	0	.	0	.	653	19
	übrige Nadelhölzer	0	.	2	100	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	74	1	100	0	.	3	100	0	.	1	100	6	100	0	.	9	67	0	.	3	100	0	.	4	72	0	.	1	100	0	.	17	63	68	29
	Buche	299	41	76	66	213	43	1182	19	63	64	322	37	0	.	215	51	104	35	315	32	253	46	227	32	30	100	53	85	482	25	0	.	142	46	177	39	55	63	751	23	15	77	287	28	36	100	18	96	196	43	5510	8
	Ahorn	6	100	28	81	74	61	220	28	25	100	67	43	0	.	32	92	29	50	99	49	8	51	35	37	19	62	7	71	115	40	0	.	24	59	118	43	14	71	17	59	0	.	121	38	18	49	17	100	108	51	1198	12
	Esche	150	69	32	79	108	63	153	37	7	100	110	44	0	.	15	219	76	73	167	39	60	77	10	71	0	.	0	.	108	46	0	.	29	86	17	88	39	55	92	42	0	.	121	61	73	49	0	.	78	42	1446	15
	Eiche	74	66	0	.	0	.	5	100	0	.	13	89	0	.	0	.	84	71	4	73	116	72	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	6	90	0	.	17	100	105	47	12	100	0	.	30	66	0	.	45	60	513	26
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1131	22	0	.	0	.	62	100	0	.	0	.	1239	21
	übrige Laubhölzer	70	61	3	100	8	100	127	27	25	84	49	47	0	.	15	81	76	42	90	38	30	59	3	60	1	100	2	74	159	36	0	.	22	70	16	71	43	84	519	23	16	71	88	46	135	58	0	.	39	70	1535	12
	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	.
	Total	614	40	461	48	888	41	10544	10	215	62	2527	22	0	.	546	35	6673	10	1667	22	2170	24	1667	21	396	42	539	32	2991	18	0	.	436	39	1191	25	334	48	5469	10	407	40	3082	15	6559	10	293	53	775	32	50446	4
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	5253	14	1439	26	2755	19	37514	5	961	30	10437	10	14	88	3129	20	30970	5	3571	14	9825	10	4691	12	1017	26	4483	15	11654	10	1449	22	3013	17	6288	12	3955	16	4627	11	3277	17	15196	7	12438	7	1337	28	7947	10	187239	2
	Tanne	2087	19	429	31	1109	26	16742	7	518	29	2437	17	0	.	499	37	1530	18	3276	15	5134	12	3516	13	288	43	671	29	3794	14	99	58	1706	16	1605	18	967	28	1054	23	549	30	5549	10	1044	22	346	31	2548	15	57496	3
	Föhre	826	21	21	100	8	100	1243	21	603	28	473	39	66	72	0	.	2820	13	592	28	151	44	121	47	0	.	103	68	344	33	303	31	535	22	174	48	500	24	330	41	201	41	294	39	2103	15	0	.	1454	17	13264	6
	Lärche	390	32	6	100	65	100	409	28	17	71	207	54	0	.	25	100	6476	8	25	71	123	86	22	100	0	.	13	100	414	34	87	58	32	65	51	71	46	63	2784	12	11	100	345	33	7779	8	34	100	333	35	19692	5
	Arve	0	.	0	.	0	.	7	71	0	.	0	.	0	.	0	.	1390	15	0	.	0	.	0	.	0	.	33	100	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	9	100	0	.	812	17	0	.	0	.	2267	11
	übrige Nadelhölzer	83	45	2	100	2	100	259	36	63	82	49	99	0	.	1	100	45	40	1	100	116	73	3	100	6	100	1	100	95	102	29	81	15	51	1	100	8	59	7	100	7	48	166	53	12	85	0	.	64	39	1033	19
	Buche	5731	10	202	38	815	29	12931	7	3662	14	3623	14	0	.	934	24	1236	19	4094	12	2857	15	1578	16	543	29	1231	29	4767	12	1534	16	5319	10	1683	19	1456	16	4004	11	344	35	6359	9	511	24	326	36	4585	11	70327	2
	Ahorn	600	18	71	42	171	38	1479	11	441	21	304	21	7	91	291	29	168	26	524	18	357	21	258	28	168	40	150	37	1190	14	61	42	507	18	252	25	351	32	140	29	121	40	894	14	137	25	107	40	796	17	9546	4
	Esche	1024	17	41	64	220	37	1127	15	377	31	688	22	6	79	218	52	274	30	888	24	603	42	82	49	203	48	76	43	1060	16	104	46	383	27	320	38	760	23	395	20	70	56	1294	17	233	25	256	44	1277	15	11979	5
	Eiche	858	18	0	.	12	100	711	17	276	33	238	30	444	38	0	.	246	41	344	39	287	39	107	48	1	100	9	100	242	59	361	34	306	28	44	81	607	26	704	20	59	60	1749	18	131	25	17	100	562	21	8315	7
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	340	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4624	10	0	.	39	82	131	54	0	.	0	.	5133	10
	übrige Laubhölzer	847	25	24	59	40	55	1171	16	335	26	211	27	23	64	139	35	1075	14	344	20	253	28	118	31	95	54	90	30	625	18	28	46	348	25	186	30	496	27	2621	9	143	29	887	18	822	16	38	61	533	19	11494	4
	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	.
	Total	17698	7	2235	22	5197	17	73595	4	7254	11	18668	8	560	36	5236	15	46571	4	13658	8	19706	8	10495	9	2321	20	6860	13	24201	7	4055	15	12163	9	10605	10	9146	11	21290	4	4792	14	32771	5	26153	5	2459	22	20097	7	397785	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. 1230959. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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