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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.

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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.

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8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI3
Stammzahl
Entwicklungsstufe · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Wirtschaftsregion
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2004/06
		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
Entwicklungsstufe	Hauptbaumart	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%
keine Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	22	83	0	0	58	70	59	63	101	65	328	39	213	37	236	71	168	48	119	87	64	74	72	56	382	33	72	68	1895	16
	Tanne	24	100	0	.	0	.	47	59	19	65	70	76	96	74	47	63	7	100	0	0	0	.	40	80	8	71	0	0	359	30
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	14	76
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	0	8	71	23	55	16	71	51	36
	Arve	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	.
	Buche	14	100	4	100	39	62	92	73	71	42	18	100	42	79	33	100	112	100	10	100	0	.	0	.	4	100	51	78	489	31
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	61	10	74	4	100	10	100	10	100	0	.	0	.	0	.	60	38
	Esche	0	.	0	.	0	.	19	100	4	100	15	77	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	52
	Eiche	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	.
	übrige Laubhölzer	11	100	0	.	0	.	0	.	30	74	0	.	9	100	27	72	0	.	0	.	10	100	30	100	48	100	0	0	165	40
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0
	Total	71	80	4	100	97	57	218	51	229	39	431	36	396	33	352	57	296	51	140	89	84	72	160	44	465	33	139	54	3081	14
Jungwuchs/Dickung	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	304	60	81	54	267	59	84	59	425	39	93	55	393	32	176	46	241	43	193	60	136	54	199	32	809	23	92	52	3493	12
	Tanne	181	33	34	72	11	100	65	48	66	47	11	100	220	38	56	58	18	82	10	100	54	56	0	0	32	69	0	.	758	17
	Föhre	30	62	0	.	6	100	13	100	25	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	299	77	42	79	0	.	415	57
	Lärche	4	100	0	.	6	100	0	.	15	60	0	.	0	.	0	.	14	100	4	100	20	100	317	30	66	43	254	44	701	22
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	66	10	100	0	.	55	57
	übrige Nadelhölzer	10	100	11	100	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	39	100	51	60	0	.	140	40
	Buche	144	38	183	30	165	48	254	30	247	26	12	76	34	52	39	50	30	65	9	100	106	51	36	73	0	0	131	72	1391	13
	Ahorn	70	47	28	71	50	67	48	48	51	40	41	62	19	64	24	61	20	72	0	.	40	61	45	91	10	100	19	71	464	18
	Esche	29	86	27	85	24	71	46	54	40	71	23	100	4	100	10	100	20	100	0	.	20	71	10	100	0	.	131	58	385	26
	Eiche	18	71	14	76	17	79	8	71	16	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	76	0	.	10	100	164	41
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	182	53	182	53
	übrige Laubhölzer	93	43	83	44	50	60	19	100	87	52	0	.	60	64	74	62	71	47	68	71	0	.	265	50	94	44	543	39	1509	19
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	Total	882	29	460	27	607	38	536	27	972	22	180	47	730	25	379	35	415	31	305	45	377	32	1337	26	1114	19	1362	24	9656	8
Stangenholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	3436	24	840	46	2347	27	3553	19	6946	15	1867	30	1916	29	3192	23	1432	27	469	35	373	38	2659	25	6229	16	988	29	36246	6
	Tanne	998	27	97	71	258	34	693	30	813	35	324	54	148	72	411	47	123	60	140	51	0	.	126	47	87	60	298	52	4517	13
	Föhre	169	72	138	69	55	50	233	65	235	38	0	.	190	73	10	100	196	72	24	85	0	.	1725	29	1603	26	0	.	4579	16
	Lärche	44	81	19	71	161	51	66	54	132	54	0	.	42	100	80	88	175	50	0	.	54	100	1972	23	1152	27	1686	23	5581	12
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	137	65	184	49	0	.	345	37
	übrige Nadelhölzer	133	73	54	62	42	92	109	51	306	60	0	.	0	.	30	100	125	83	40	100	10	100	31	75	243	44	9	100	1132	24
	Buche	1262	32	311	41	487	36	1030	23	1698	24	160	42	172	57	541	36	355	63	112	65	150	88	633	41	58	62	3886	19	10856	10
	Ahorn	722	27	165	48	311	44	561	27	1546	23	216	48	112	40	528	48	542	30	215	50	180	44	342	27	96	60	663	30	6199	10
	Esche	372	37	303	45	365	43	470	48	1491	21	126	61	134	53	635	43	264	40	268	46	67	77	367	36	171	42	1290	24	6321	10
	Eiche	292	65	112	100	295	60	102	45	385	38	35	100	11	100	0	.	201	72	0	.	0	.	589	33	0	.	980	32	3002	17
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	76	0	.	4354	19	4406	19
	übrige Laubhölzer	493	39	373	64	386	35	671	35	989	21	462	44	207	43	406	42	466	42	633	52	389	52	3091	19	2715	24	8027	12	19307	8
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	Total	7921	15	2412	26	4707	19	7488	14	14541	10	3190	23	2933	23	5856	18	3879	19	1901	29	1222	34	11725	12	12537	11	22179	8	102491	4
schwaches Baumholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	3311	17	916	40	393	40	1878	24	2749	18	1740	28	2406	27	1506	25	1093	35	236	45	1829	33	3985	20	3193	20	1746	25	26982	7
	Tanne	2171	16	215	76	253	60	651	36	454	32	508	39	263	36	626	34	104	71	243	50	83	51	507	44	102	65	203	67	6384	10
	Föhre	474	37	68	39	98	82	33	51	148	37	0	.	34	74	40	100	19	100	76	88	0	.	1223	26	1134	33	106	100	3453	16
	Lärche	0	.	8	100	0	.	86	71	184	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	158	65	1882	21	432	37	804	26	3555	14
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	270	46	228	66	4	100	502	39
	übrige Nadelhölzer	109	100	76	78	40	100	70	50	26	73	0	.	0	.	23	71	69	100	10	100	10	100	10	100	31	100	10	100	484	33
	Buche	5500	12	1728	23	713	38	1225	28	1114	20	405	52	952	37	1320	28	309	49	332	45	648	42	615	41	411	42	3033	20	18304	7
	Ahorn	721	21	197	41	137	52	62	59	365	29	194	46	197	35	565	29	313	46	93	59	316	48	134	48	72	63	306	41	3673	11
	Esche	653	28	427	41	447	36	171	37	517	29	181	58	377	64	488	30	104	54	105	76	419	72	182	42	235	46	832	30	5137	12
	Eiche	939	36	209	73	374	47	78	55	291	51	23	71	12	100	12	100	92	100	10	100	0	.	130	42	0	.	841	28	3011	17
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	3239	20	3269	20
	übrige Laubhölzer	816	23	307	37	222	56	282	33	614	28	107	54	120	43	535	36	218	56	77	58	507	46	689	29	430	33	3854	15	8776	9
	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
	Total	14693	9	4151	18	2678	23	4534	17	6462	13	3158	23	4362	21	5113	18	2319	28	1183	36	3970	27	9659	14	6269	15	14977	9	83530	4
mittleres Baumholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	5987	10	762	24	1154	25	1371	22	2111	15	2712	17	3840	19	3458	15	2691	19	1821	28	812	29	4080	15	8251	11	1878	19	40928	4
	Tanne	4432	11	525	26	613	39	1060	23	898	22	807	27	1415	23	1344	20	430	30	257	42	313	43	324	40	177	38	327	31	12921	6
	Föhre	712	25	195	27	137	47	44	75	397	23	0	.	89	63	30	52	31	89	151	58	107	100	496	34	1013	25	143	81	3546	12
	Lärche	0	.	81	55	78	80	34	60	94	39	17	100	4	100	12	74	62	69	0	.	19	100	1725	20	904	20	1156	24	4187	12
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	100	0	.	18	100	0	.	0	.	162	51	269	38	0	.	551	30
	übrige Nadelhölzer	188	52	14	78	0	.	12	100	40	61	0	.	9	100	10	100	0	.	0	.	0	.	10	100	145	86	0	.	428	38
	Buche	7717	9	2699	14	1888	18	1653	18	2063	14	641	29	1650	20	2436	19	1539	38	183	72	1074	28	198	63	370	31	1204	29	25316	5
	Ahorn	1675	12	435	23	324	59	304	38	512	23	466	31	436	41	756	24	428	30	94	52	260	41	167	55	29	58	37	76	5922	8
	Esche	923	22	503	35	293	30	293	46	551	19	169	41	219	36	608	26	204	43	45	64	198	38	9	100	20	100	70	46	4106	10
	Eiche	402	36	212	31	506	33	156	31	133	33	19	73	51	61	40	68	123	84	13	100	0	.	8	71	63	100	125	46	1849	15
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	4	100	0	.	580	30	588	30
	übrige Laubhölzer	1164	17	246	27	342	36	220	40	475	31	255	39	241	39	286	31	486	32	126	45	84	42	499	33	43	50	867	27	5336	9
	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
	Total	23199	6	5671	13	5337	15	5147	14	7274	10	5086	15	8057	13	8981	12	6015	16	2691	23	2867	20	7682	12	11284	10	6387	12	105678	3
starkes Baumholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	2589	13	321	31	1595	17	1982	14	2149	13	1872	32	4657	11	5172	12	2130	18	1795	21	1100	24	3154	15	7106	10	2565	14	38188	4
	Tanne	3141	12	345	39	525	24	2210	14	1251	16	470	31	4354	12	1794	15	597	28	544	36	189	39	416	41	280	33	442	33	16559	5
	Föhre	82	47	58	53	75	52	125	34	430	20	0	.	67	100	34	65	0	.	70	100	0	.	219	47	302	39	46	71	1508	15
	Lärche	8	71	10	100	95	48	4	100	51	45	0	.	28	79	54	53	50	52	0	.	92	61	1880	16	1082	17	755	19	4108	9
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	194	35	413	31	0	.	607	24
	übrige Nadelhölzer	20	71	10	100	21	73	70	56	78	60	0	.	25	85	42	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	265	27
	Buche	2442	11	1383	19	1347	18	2324	12	3638	12	538	30	3806	14	2589	14	714	35	704	27	510	35	68	59	395	32	949	29	21407	5
	Ahorn	716	22	315	27	192	38	258	30	559	23	84	44	612	22	498	25	204	34	184	33	141	39	184	49	97	44	23	61	4065	8
	Esche	285	28	202	27	520	27	370	25	553	20	86	69	205	44	437	31	65	68	135	44	28	57	87	46	103	65	0	.	3075	10
	Eiche	131	40	137	28	342	31	174	37	426	20	30	86	21	76	42	51	0	.	13	77	0	.	9	100	19	82	220	83	1564	16
	Kastanie	0	.	0	.	135	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	664	27	799	25
	übrige Laubhölzer	638	27	268	50	250	47	221	29	666	28	21	71	213	31	337	40	433	33	149	34	78	59	227	41	186	44	506	25	4193	10
	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	10052	9	3049	16	5096	13	7738	10	9802	9	3101	23	13986	8	10997	9	4194	15	3593	17	2138	20	6439	11	9984	9	6172	11	96339	3
gemischt	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	3381	14	9	72	132	37	456	33	975	26	2490	19	5879	12	1175	24	4776	14	918	32	1642	24	4880	13	9339	11	3657	15	39709	5
	Tanne	3218	14	8	71	160	41	671	30	310	46	1104	31	2348	15	367	37	235	48	228	54	244	52	370	35	273	33	402	37	9938	8
	Föhre	302	37	177	51	43	74	39	73	102	52	0	0	481	60	21	100	127	38	147	58	171	69	1118	25	1200	24	129	64	4056	13
	Lärche	14	78	0	.	0	0	10	100	14	77	0	.	0	.	0	.	31	63	0	.	28	63	2180	17	2033	15	2429	15	6738	9
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	72	49	100	0	.	1083	23	1612	21	29	74	2782	15
	übrige Nadelhölzer	39	61	71	87	0	.	103	55	287	56	0	.	10	100	10	100	20	100	41	100	28	100	0	.	320	55	0	.	931	28
	Buche	2264	14	293	55	302	39	865	34	1130	23	601	54	2070	19	344	38	527	35	101	72	563	38	539	41	517	37	3244	17	13360	8
	Ahorn	653	22	72	52	74	60	95	63	421	26	311	29	702	41	201	38	653	29	29	100	209	44	277	32	303	42	387	29	4387	11
	Esche	189	32	101	73	97	40	139	38	530	32	55	57	441	36	299	40	194	54	20	71	102	58	346	56	315	62	449	32	3276	13
	Eiche	272	48	145	61	8	71	71	59	171	38	0	.	46	71	0	.	33	71	24	71	4	100	162	46	64	60	298	37	1299	17
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	100	96	17	100	2126	18	2242	18
	übrige Laubhölzer	475	24	272	41	301	66	158	42	601	27	181	33	795	25	268	41	661	30	126	51	147	43	818	25	1005	37	2957	14	8764	8
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	Total	10806	9	1149	38	1117	29	2607	21	4541	18	4743	18	12772	10	2686	21	7265	13	1683	27	3139	20	11872	10	16998	9	16106	8	97483	3
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	19029	6	2930	19	5947	13	9382	10	15458	8	11103	10	19305	7	14914	8	12530	8	5551	13	5957	14	19028	7	35310	5	10997	8	187441	2
	Tanne	14165	6	1224	21	1820	18	5397	10	3811	12	3294	15	8845	8	4644	10	1514	17	1423	20	884	23	1784	19	960	17	1673	18	51437	3
	Föhre	1769	17	637	23	415	28	487	34	1340	13	0	0	861	39	135	40	372	41	469	33	278	57	5090	14	5294	13	424	43	17570	7
	Lärche	69	54	118	41	340	33	200	37	490	27	17	100	74	64	147	52	336	31	4	100	371	36	9966	8	5692	9	7100	9	24922	5
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	100	24	100	27	71	49	100	0	.	1891	16	2717	15	33	66	4843	11
	übrige Nadelhölzer	499	36	236	40	113	52	364	26	738	34	0	.	44	57	115	39	214	59	112	55	48	65	90	53	790	31	18	71	3381	13
	Buche	19343	5	6600	9	4942	11	7442	9	9962	7	2375	19	8727	9	7303	10	3586	20	1451	20	3051	16	2089	21	1754	18	12498	9	91123	3
	Ahorn	4557	8	1213	15	1087	24	1328	16	3454	12	1311	17	2105	18	2581	15	2164	15	626	23	1154	20	1149	17	608	25	1434	18	24770	4
	Esche	2451	13	1561	19	1747	16	1509	19	3685	11	655	25	1388	23	2477	16	851	22	572	28	834	39	1002	25	844	29	2772	15	22346	5
	Eiche	2053	21	829	27	1541	20	589	19	1421	17	106	45	141	36	93	39	449	45	60	42	4	100	981	23	146	51	2473	18	10889	8
	Kastanie	0	.	0	.	135	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	186	58	17	100	11145	10	11487	9
	übrige Laubhölzer	3689	10	1549	21	1552	20	1571	18	3462	11	1027	23	1644	15	1931	17	2336	16	1179	30	1216	26	5620	12	4520	17	16754	7	48050	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	0	0	0
	Total	67625	3	16896	8	19638	7	28267	6	43821	4	19887	8	43235	5	34364	6	24383	7	11497	10	13797	11	48875	5	58652	4	67323	3	498258	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. 1356647. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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