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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

LFI5
Anzahl Mikrohabitate an stehenden lebenden Bäumen
Reservatstyp (2023) · Brusthöhendurchmesser (20-cm-Klassen)
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: Stk./ha
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
Reservatstyp (2023)	Brusthöhendurchmesser (20-cm-Klassen)	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%
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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	21-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	41-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	61-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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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Naturwaldreservat	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	.
	12-20 cm	99	47	99	24	0	.	72	75	0	.	0	.	15	92	100	.	0	.	75	24	0	.	0	.	25	87	0	.	0	.	0	.	51	70	0	.	0	.	128	29	250	.	0	.	73	87	252	66	378	23	188	34	100	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	.	0	.	53	.	1300	.	341	28	300	59	0	.	0	.	0	.	137	77	50	.	150	.	349	20	600	.	67	41	0	.	112	51	0	.	0	.	51	.	0	.	0	.	0	.	303	61	196	36	86	57	250	.	0	.	58	37	21	89	300	.	0	.	0	.	850	.	345	31	0	.	0	.	0	.	0	.	129	37	0	.	0	.	0	.	300	.	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	132	47	86	43	259	2	0	.	78	68	0	.	250	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	157	13
	21-40 cm	63	58	143	28	0	.	53	62	0	.	0	.	84	40	210	.	0	.	235	8	0	.	40	.	175	29	0	.	0	.	0	.	315	12	0	.	0	.	322	48	340	.	0	.	95	27	337	46	162	33	178	22	0	.	0	.	230	43	0	.	0	.	50	.	0	.	105	.	870	.	475	73	430	64	0	.	0	.	0	.	199	16	370	.	570	.	234	35	240	.	220	32	93	.	167	75	36	40	0	.	1292	.	0	.	0	.	0	.	164	43	330	25	102	81	250	.	0	.	126	42	83	50	520	.	0	.	0	.	652	.	148	24	0	.	0	.	0	.	0	.	142	44	0	.	0	.	57	74	1030	.	70	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	271	42	168	48	109	57	0	.	123	40	0	.	280	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	202	11
	41-60 cm	54	67	40	23	0	.	78	21	0	.	0	.	83	37	20	.	0	.	80	18	0	.	0	.	75	30	0	.	0	.	0	.	181	16	0	.	0	.	163	40	120	.	0	.	76	33	40	34	52	53	81	72	40	.	0	.	60	24	0	.	0	.	40	.	0	.	51	.	20	.	18	85	260	71	0	.	0	.	0	.	29	24	80	.	20	.	10	70	60	.	135	24	257	.	40	34	23	60	0	.	133	.	0	.	0	.	0	.	159	44	208	61	13	43	0	.	0	.	71	39	52	44	40	.	0	.	0	.	122	.	93	68	0	.	0	.	0	.	0	.	165	17	0	.	0	.	86	74	120	.	160	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	77	32	57	76	4	0	.	98	43	0	.	60	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	11
	61-80 cm	54	82	47	31	0	.	8	54	0	.	0	.	32	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	55	0	.	0	.	0	.	30	70	0	.	0	.	91	79	0	.	0	.	10	87	25	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	20	82	0	.	35	71	6	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	86	31	68	0	.	0	.	0	.	17	50	8	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	58	7	83	0	.	0	.	70	10	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	22
	>80 cm	0	.	39	82	0	.	12	90	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	48	0	.	0	.	19	86	10	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	80	0	.	0	.	23	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	83	0	.	0	.	10	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	28
	Total	269	23	369	24	0	.	222	30	0	.	0	.	213	25	330	.	0	.	390	13	0	.	40	.	305	19	0	.	0	.	0	.	577	11	0	.	0	.	735	41	710	.	0	.	273	21	664	45	591	15	447	32	140	.	0	.	290	39	0	.	0	.	140	.	0	.	209	.	2190	.	841	55	990	27	0	.	0	.	0	.	365	22	540	.	740	.	593	24	900	.	441	15	350	.	360	50	65	40	0	.	1477	.	0	.	0	.	0	.	636	22	765	0	243	35	500	.	0	.	295	21	164	26	860	.	0	.	0	.	1624	.	587	13	0	.	0	.	0	.	0	.	437	20	0	.	0	.	201	74	1450	.	280	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	543	30	325	29	444	13	0	.	379	20	0	.	590	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	460	8
Sonderwaldreservat	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	.
	12-20 cm	98	43	81	58	153	69	0	.	0	.	0	.	87	44	0	.	0	.	37	54	0	.	50	71	36	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	86	50	.	26	68	136	71	83	41	207	55	0	.	196	28	0	.	0	.	297	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	45	0	.	0	.	0	.	0	.	39	66	350	.	0	.	0	.	50	47	50	.	238	67	0	.	250	.	17	82	0	.	0	.	75	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	300	52	0	.	0	.	50	48	83	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	87	16
	21-40 cm	123	48	51	46	100	0	40	.	0	.	330	.	213	33	20	.	0	.	117	30	0	.	110	39	91	82	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	211	55	150	.	0	.	211	23	99	32	276	29	0	.	125	39	0	.	0	.	115	15	100	.	0	.	0	.	50	.	0	.	105	88	0	.	0	.	10	71	0	.	97	25	470	.	0	.	0	.	425	70	50	.	519	47	0	.	0	.	117	35	125	14	0	.	250	14	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	100	47	0	.	91	70	100	24	117	31	25	71	183	52	0	.	102	70	0	.	50	.	0	.	138	12
	41-60 cm	39	38	37	78	39	72	180	.	0	.	200	.	134	40	0	.	0	.	77	35	80	.	50	71	34	43	0	.	0	.	220	.	0	.	0	.	0	.	99	41	60	.	61	23	163	22	57	30	84	33	0	.	104	66	0	.	0	.	20	70	60	.	0	.	0	.	220	.	0	.	20	51	0	.	0	.	10	71	0	.	105	40	0	.	0	.	0	.	94	41	0	.	103	28	0	.	0	.	167	44	10	72	40	.	50	14	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	.	61	70	27	20	73	20	90	8	20	69	0	.	50	14	0	.	100	.	0	.	70	10
	61-80 cm	31	66	0	.	0	.	20	.	0	.	40	.	25	50	0	.	0	.	11	85	60	.	0	.	33	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	59	68	20	.	0	.	165	61	6	74	23	66	0	.	0	.	0	.	0	.	10	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	71	7	81	53	82	0	.	51	69	0	.	0	.	0	.	40	.	0	.	21	23
	>80 cm	8	90	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	95	0	.	0	.	16	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	71	0	.	7	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	36
	Total	300	33	168	30	292	27	240	.	0	.	570	.	472	24	20	.	0	.	258	19	140	.	210	54	195	40	0	.	0	.	240	.	0	.	0	.	0	.	467	33	280	.	86	37	676	37	245	27	591	27	0	.	426	23	0	.	0	.	442	47	160	.	0	.	0	.	270	.	0	.	203	60	0	.	0	.	20	71	0	.	347	23	820	.	0	.	0	.	569	55	100	.	860	50	0	.	250	.	300	37	135	8	100	.	375	7	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	400	45	80	.	211	30	183	3	333	8	115	22	254	18	0	.	152	51	0	.	190	.	0	.	319	9
übriger Wald	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	.
	12-20 cm	72	21	79	27	47	41	40	26	15	46	55	44	100	12	68	14	105	18	55	17	103	40	35	49	73	30	0	.	53	28	99	26	102	27	77	43	147	56	53	23	89	17	57	21	114	21	116	15	126	15	73	20	79	28	114	32	135	18	41	46	86	27	195	77	44	36	84	27	136	28	157	34	119	36	86	39	66	45	110	23	50	50	46	33	59	26	30	50	37	36	74	40	38	29	147	32	52	36	47	61	86	25	76	35	64	35	105	21	153	25	107	22	128	26	129	48	221	21	129	16	77	30	166	18	90	26	167	42	75	29	120	27	125	27	189	27	71	42	108	38	109	27	88	37	198	62	150	22	87	38	99	28	75	34	100	53	30	80	12	88	173	73	105	18	143	13	151	16	18	51	55	34	22	40	69	30	52	38	92	32	136	57	23	31	0	.	99	3
	21-40 cm	80	30	101	37	118	36	54	30	134	17	141	24	164	10	96	12	104	13	131	14	55	49	80	25	106	25	0	.	162	25	157	24	160	20	164	26	89	53	140	18	124	15	153	16	169	15	171	11	185	11	124	14	87	21	109	16	158	14	139	34	143	24	93	33	119	33	153	29	310	25	167	26	212	22	113	23	200	27	144	16	124	30	133	17	106	17	138	28	102	31	70	43	143	27	120	26	147	25	103	43	181	25	75	24	103	29	86	41	164	19	170	27	89	21	191	20	301	14	137	14	160	21	237	23	220	28	167	21	162	27	187	23	111	20	223	25	221	26	77	48	170	19	86	59	85	50	180	14	193	22	175	26	108	33	162	27	75	37	36	41	74	49	133	14	181	14	222	15	134	24	111	29	69	27	133	27	110	29	127	45	92	28	113	20	0	.	147	2
	41-60 cm	72	21	31	24	61	32	48	21	123	20	72	23	91	9	66	9	53	10	80	12	45	35	44	37	42	28	20	.	97	27	62	19	73	18	76	17	34	64	114	18	95	11	73	14	76	16	80	11	83	10	85	15	70	25	60	17	88	15	44	36	77	20	72	34	58	27	103	20	98	21	70	30	90	20	63	25	96	23	61	14	103	22	81	14	55	17	78	26	32	29	47	42	93	21	89	20	68	21	57	29	84	22	57	24	44	23	70	31	79	19	80	23	26	33	61	18	71	25	49	20	57	40	81	21	64	24	104	30	80	28	82	26	93	23	76	28	101	24	44	51	72	18	54	54	22	49	99	14	88	20	62	17	89	19	68	26	63	35	40	49	62	41	57	14	82	18	86	12	95	28	65	33	53	25	40	22	65	17	48	28	63	31	49	26	0	.	73	2
	61-80 cm	12	51	10	44	9	50	21	28	25	33	16	36	31	13	17	16	15	16	15	25	7	95	8	52	9	60	40	.	7	53	16	36	19	34	17	25	7	92	29	29	24	18	21	28	26	22	21	17	17	18	24	18	20	34	20	23	20	26	8	59	18	37	4	95	23	55	35	28	25	37	15	48	33	29	18	34	27	50	16	29	48	56	49	24	21	26	30	32	1	97	9	83	9	49	24	28	6	42	27	58	13	48	9	55	15	34	33	36	18	46	27	29	12	38	15	35	11	51	19	32	12	53	23	41	21	41	41	38	16	45	22	31	52	27	31	27	24	51	0	.	38	46	15	66	10	51	13	37	32	32	8	55	28	33	11	65	26	43	0	.	31	38	22	20	12	26	32	19	8	59	11	49	14	45	19	33	10	46	12	62	14	48	11	38	0	.	21	4
	>80 cm	0	.	0	.	5	75	3	69	1	97	0	.	3	40	4	33	3	34	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	70	6	64	3	58	0	.	4	50	6	43	6	42	6	44	9	29	5	47	3	62	1	98	1	99	2	99	12	57	5	57	4	96	8	65	0	.	0	.	9	98	0	.	2	98	3	68	5	61	3	97	6	44	0	.	2	71	1	97	0	.	0	.	2	69	4	98	3	98	2	98	10	81	8	63	10	70	23	60	5	68	1	99	3	71	12	86	15	64	2	99	16	55	5	69	0	.	5	68	5	70	6	66	2	97	10	66	0	.	0	.	2	94	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	3	94	7	32	1	45	3	48	10	95	5	95	0	.	1	98	0	.	2	66	1	97	1	97	0	.	4	10
	Total	237	16	222	21	240	27	166	16	299	15	284	19	389	7	251	7	280	10	283	9	210	31	167	20	229	19	60	.	319	15	337	17	360	14	337	17	277	30	341	12	337	9	309	12	392	11	397	8	416	9	307	11	258	14	304	15	403	9	245	21	330	14	367	41	251	26	375	20	569	19	418	22	454	18	281	16	392	20	335	13	327	20	315	12	241	11	279	17	174	25	200	27	282	17	381	17	277	18	237	23	366	17	226	16	236	18	303	20	437	14	389	17	256	16	399	18	615	13	349	11	308	16	523	14	401	20	479	18	337	21	416	15	387	14	522	17	428	21	230	38	389	15	245	26	316	44	441	11	401	17	345	20	300	18	341	24	194	27	89	33	342	39	325	11	419	10	493	11	265	18	247	18	158	18	262	17	238	21	281	28	307	27	198	16	0	.	343	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	.
	12-20 cm	78	18	81	22	58	38	43	27	15	46	53	44	97	11	68	14	105	18	55	16	93	41	35	43	59	28	0	.	53	28	96	26	100	26	77	43	126	59	61	20	90	17	56	21	113	19	116	14	146	13	78	18	91	23	114	32	131	18	80	55	82	28	183	76	44	36	80	27	207	38	172	25	130	33	86	39	59	46	105	23	56	38	54	30	61	24	57	41	65	43	71	33	54	40	142	29	55	33	44	59	77	25	72	35	65	32	105	21	167	23	112	21	125	25	129	45	221	21	121	15	70	30	170	17	90	26	167	42	104	34	139	24	125	27	181	27	71	42	108	38	111	24	88	37	198	62	139	22	98	34	97	28	75	34	100	53	30	80	12	88	173	73	111	17	140	13	150	15	24	38	63	28	19	41	70	28	52	38	82	34	136	57	22	32	0	.	101	3
	21-40 cm	85	25	100	30	116	32	53	27	134	17	148	22	163	9	97	12	104	13	133	13	50	50	82	22	115	21	0	.	162	25	152	24	167	19	164	26	76	55	162	17	127	14	147	16	167	14	168	11	188	10	126	14	89	19	109	16	160	14	136	30	141	23	89	31	119	33	147	28	345	23	205	33	225	21	113	23	179	28	138	16	126	21	148	16	119	18	146	25	154	36	93	32	175	27	126	25	128	26	104	38	231	29	71	24	114	25	86	41	164	18	180	24	90	20	187	20	301	14	136	14	150	20	244	22	220	28	167	21	181	25	183	22	111	20	213	25	221	26	77	48	167	18	86	59	85	50	171	14	236	25	170	26	108	33	162	27	75	37	36	41	74	49	138	13	178	14	217	15	127	21	114	21	65	26	141	23	110	29	124	42	92	28	110	20	0	.	149	2
	41-60 cm	66	19	33	21	59	30	56	17	123	20	77	22	93	9	65	9	53	10	80	11	48	31	42	34	46	21	20	.	97	27	67	19	78	17	76	17	29	65	117	16	95	11	72	14	79	15	77	10	81	10	84	14	72	23	60	17	87	15	40	34	76	20	69	33	58	27	105	19	93	21	54	28	100	21	63	25	86	23	58	15	96	20	79	14	54	17	72	26	42	25	59	31	101	19	83	19	60	21	69	26	80	21	56	24	45	22	70	31	86	18	87	22	25	32	58	19	71	25	51	18	57	36	80	20	64	24	104	30	81	26	83	25	93	23	73	28	101	24	44	51	82	16	54	54	22	49	98	14	90	19	66	16	89	19	68	26	63	35	40	49	62	41	58	14	80	17	85	12	82	28	71	23	57	21	40	20	65	17	48	25	63	31	52	24	0	.	73	2
	61-80 cm	18	38	13	35	8	51	19	26	25	33	17	33	31	13	17	16	15	16	15	25	12	65	7	54	17	39	40	.	7	53	16	36	20	32	17	25	6	93	37	28	23	18	21	28	31	23	19	17	16	17	23	19	18	34	20	23	19	27	9	50	18	38	4	95	23	55	32	29	24	38	11	46	31	29	18	34	24	51	15	29	51	40	47	24	20	26	28	32	1	98	10	63	8	49	25	27	6	39	24	58	12	49	11	46	14	34	33	36	17	44	27	27	11	39	14	35	11	51	18	29	11	49	22	41	21	41	41	38	16	46	20	31	52	27	30	27	24	51	0	.	34	47	15	66	10	51	14	34	31	32	8	55	28	33	11	65	26	43	0	.	31	38	22	19	12	25	31	18	8	51	26	41	12	45	20	31	10	46	11	63	14	48	13	34	0	.	20	3
	>80 cm	1	99	4	99	4	76	4	57	1	97	0	.	3	37	3	33	3	34	2	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	70	5	64	3	58	0	.	8	37	6	43	6	43	7	40	9	29	4	47	2	62	1	99	1	99	2	99	10	58	4	57	3	96	8	65	0	.	0	.	6	98	0	.	2	98	3	69	5	61	7	48	6	41	0	.	2	71	1	98	0	.	0	.	2	55	4	98	3	98	2	98	10	81	7	64	10	70	21	60	5	68	3	86	3	71	12	86	16	55	2	99	16	55	5	69	0	.	5	68	4	71	6	66	2	97	10	66	0	.	0	.	2	94	0	.	2	98	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	3	94	7	32	2	51	3	44	8	96	6	61	0	.	1	99	0	.	2	67	1	97	1	97	0	.	4	9
	Total	248	13	230	18	246	23	175	14	299	15	296	18	386	7	249	7	280	10	284	8	204	29	164	19	236	15	60	.	319	15	334	17	369	13	337	17	237	34	385	12	341	9	301	12	396	11	389	8	435	8	313	11	271	12	304	15	399	9	275	21	322	14	348	40	251	26	365	19	669	21	448	23	485	17	281	16	351	21	322	13	335	14	334	11	255	12	305	16	263	27	233	21	337	20	378	16	252	18	244	20	402	19	221	16	245	17	303	20	455	13	411	16	255	15	391	18	615	13	343	10	290	16	532	13	401	20	479	18	387	22	430	13	387	14	499	17	428	21	230	38	394	13	245	26	316	44	424	11	455	18	342	19	300	18	341	24	194	27	89	33	342	39	335	10	413	10	487	11	249	16	280	12	153	17	272	16	238	21	267	26	307	27	198	16	0	.	347	2

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. 2275356. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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