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

1. Wofür stehen die Zahlen?

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

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

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

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

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

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

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

2. Wozu dient der Standardfehler?

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

Die statistische Sicherheit beträgt

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

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

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

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

Vorgehen

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

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

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

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

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

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

Daten: siehe Beispiel 2

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

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

Oben

3. Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?*

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

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

Beispiel 4: Interpretation von zwei Ergebnissen der gleichen Inventur

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

	Fall 2						Fall 1

Fall 1

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

Fall 2

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

Vorgehen

Siehe Fall 1.

Antwort

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

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

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

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

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

Beispiel 5: Interpretation von zwei Ergebnissen aus unterschiedlichen Inventuren

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

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

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

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

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

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

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5. Zwei Typen von Veränderungen?

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

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

Oben

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

Die Ergebnisse sind

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

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

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

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

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

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

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

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

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

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

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI2
Gesamtstammzahl
Schädigungsgrad · Nadelholz, Laubholz
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 1993/95
		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
Schädigungsgrad	Nadelholz, Laubholz	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.	±%	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.	±%	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.	±%	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.	±%	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.	±%	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.	±%	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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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nicht geschädigt	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	.
	Nadelholz	1464	22	1701	29	1856	27	2189	18	1531	24	2626	21	13755	9	9040	8	9668	11	4977	12	303	37	559	50	866	23	97	.	1465	32	2421	21	3944	15	2928	20	148	79	2678	23	5557	15	4873	13	4971	13	11566	9	12560	8	5871	12	2630	19	3284	18	5137	14	733	37	1699	20	821	30	554	28	2148	20	1461	30	2743	22	2679	21	2482	20	1314	27	2917	17	1173	28	3124	16	1883	21	1099	23	1282	29	1016	35	997	24	1815	21	3199	18	1105	23	1950	24	1265	28	1676	30	739	28	2246	18	1566	22	242	39	65	74	138	86	1596	18	819	28	801	30	990	26	947	32	1673	25	941	25	843	23	2705	22	881	30	440	43	1695	22	891	29	805	27	2515	17	1063	26	1286	27	1417	23	320	51	935	38	306	47	836	32	10991	10	7414	12	7028	11	1419	26	780	33	1286	23	1875	26	1874	22	1162	30	722	30	1419	30	0	.	227470	2
	Laubholz	3426	14	2292	19	1411	20	2711	18	602	34	1388	24	4952	14	3764	12	6165	10	4822	12	870	28	1531	25	1850	20	0	.	783	30	1258	24	1899	24	1926	20	1007	40	1895	24	1030	24	948	25	1180	28	3578	18	1210	31	5800	11	1679	25	1251	21	1958	18	669	32	685	25	497	31	410	40	660	23	1286	31	469	44	1618	25	1269	23	1863	27	1834	21	1779	22	2665	20	2799	17	1233	20	1521	22	1051	24	2303	19	1662	24	660	33	852	29	1291	24	1141	24	1386	20	627	36	1135	23	651	32	3320	19	3596	17	6334	14	4155	17	3109	20	4133	16	755	31	376	48	182	40	1273	33	1277	29	1286	23	1044	28	266	47	1599	23	771	29	866	34	580	27	1232	29	1344	25	1178	26	1159	31	631	31	150	55	872	32	1404	22	1338	24	3565	15	559	27	835	30	893	24	1490	21	1307	21	1269	25	700	28	460	27	0	.	152514	2
	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	4890	13	3994	18	3268	20	4900	14	2133	23	4014	19	18706	8	12804	8	15834	8	9799	10	1173	25	2090	24	2716	19	97	.	2248	25	3680	17	5842	14	4854	16	1155	38	4573	18	6587	14	5821	13	6151	12	15145	8	13770	8	11671	9	4309	17	4535	16	7095	13	1402	26	2384	18	1318	26	964	28	2808	18	2748	23	3212	21	4298	17	3751	17	3177	21	4751	16	2952	19	5788	15	4682	15	2333	18	2803	20	2067	22	3300	18	3477	19	3859	18	1958	20	3241	19	2406	22	3062	20	1366	24	3381	15	2217	18	3562	18	3661	17	6472	14	5751	13	3929	18	4934	15	1745	24	1323	28	1855	24	2213	23	2120	22	3991	19	1926	24	706	36	3294	18	1661	24	1671	25	3095	17	2295	21	2630	20	2595	20	1479	28	1566	30	456	41	1708	25	12394	9	8752	11	10592	10	1978	22	1616	24	2179	19	3365	20	3181	17	2431	21	1422	24	1879	26	0	.	379984	1
schwach geschädigt	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	.
	Nadelholz	48	43	18	63	131	44	141	31	159	36	245	27	2337	12	838	14	470	15	372	28	19	71	4	100	81	34	0	.	64	49	495	32	456	25	127	28	0	.	227	28	549	20	316	18	430	18	1257	13	1141	12	645	18	223	27	388	19	402	23	24	47	67	42	59	56	104	33	106	33	167	42	77	43	192	25	122	31	235	51	334	22	130	40	257	28	63	39	139	33	60	43	59	56	89	47	200	41	313	27	94	43	114	35	121	43	75	38	71	34	281	25	81	37	13	77	17	80	4	100	52	37	19	71	85	45	241	41	95	46	313	28	86	53	63	36	257	26	74	38	51	78	78	41	50	55	15	100	93	35	44	55	85	48	118	32	35	50	63	45	15	59	187	35	1008	15	1229	17	1307	14	62	56	127	64	81	32	99	32	165	60	36	48	18	63	60	51	0	.	21562	3
	Laubholz	193	29	130	39	35	68	65	56	46	48	90	42	605	29	287	27	334	21	325	24	63	62	93	51	146	35	0	.	90	54	43	45	243	49	109	38	14	76	196	29	93	38	121	38	89	51	408	20	136	60	440	21	396	35	92	36	245	52	23	72	50	51	29	55	27	85	71	39	50	53	30	76	140	31	105	47	72	38	156	42	97	40	192	39	104	36	51	47	133	38	60	47	175	27	88	40	49	58	109	44	83	40	24	60	47	55	133	37	140	29	69	51	195	36	221	28	478	19	395	21	182	35	247	25	126	41	91	66	48	53	62	46	93	42	77	46	93	47	9	100	59	43	39	61	9	100	46	50	55	49	138	40	41	50	45	61	4	100	11	100	130	90	165	35	138	32	569	25	85	44	33	64	45	45	81	37	55	42	47	60	18	64	51	41	0	.	11610	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	240	25	147	35	166	37	206	27	206	30	336	28	2942	11	1124	14	804	13	697	20	82	50	97	49	227	29	0	.	154	39	538	30	698	28	236	25	14	76	423	21	642	18	437	20	519	17	1664	11	1276	13	1085	14	619	27	480	18	646	24	48	42	117	32	88	41	130	32	177	27	218	34	107	38	333	20	228	28	307	40	490	21	226	30	449	24	167	29	190	27	194	31	119	37	264	25	288	32	361	25	204	31	197	27	145	38	122	32	203	28	421	20	150	31	208	34	238	27	482	19	447	19	201	33	332	21	367	31	187	41	361	26	148	36	157	31	334	24	167	31	60	68	137	30	89	41	24	73	139	30	99	38	223	31	159	27	80	40	67	45	26	65	316	42	1173	14	1367	16	1876	13	147	37	160	52	126	28	179	25	220	47	83	42	36	45	112	38	0	.	33173	2
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	Nadelholz	74	42	57	45	43	44	93	34	154	32	287	26	1810	13	1011	14	537	15	726	19	21	67	31	49	60	49	0	.	106	36	195	30	261	27	97	29	0	.	405	25	536	21	334	27	451	19	1090	14	986	13	654	17	327	24	588	21	730	18	52	51	178	46	72	42	62	38	225	26	157	36	119	32	195	25	94	37	230	46	405	25	92	35	197	29	102	36	107	30	200	32	56	42	120	35	212	30	255	34	99	31	122	37	58	39	96	49	26	48	221	28	208	42	0	.	17	78	4	100	170	35	53	48	72	52	237	31	34	52	239	31	139	38	48	39	131	34	147	49	28	58	71	36	72	41	13	74	99	35	45	54	118	34	77	46	4	100	36	59	17	61	92	56	798	14	657	15	971	15	226	44	27	54	85	33	179	29	174	34	67	53	68	35	105	35	0	.	20942	3
	Laubholz	289	30	103	33	45	57	126	40	110	52	77	52	543	21	394	22	787	15	914	16	117	45	133	42	490	25	0	.	89	54	95	43	278	26	132	30	27	63	387	26	75	40	158	30	193	29	462	19	116	56	831	15	142	36	70	40	211	36	60	52	142	36	80	40	62	41	53	49	185	40	15	77	188	37	90	36	220	35	321	23	324	55	231	44	259	29	245	34	276	29	284	38	338	22	243	34	91	40	105	38	109	32	67	37	134	35	148	35	113	36	53	51	419	27	360	21	627	17	449	20	326	33	290	23	103	38	54	53	142	46	138	83	61	50	85	35	142	43	19	71	76	39	78	54	16	50	34	52	131	43	216	29	62	44	45	47	18	82	22	75	20	83	139	32	205	34	624	20	99	38	73	50	62	40	133	37	146	34	26	65	111	43	80	43	0	.	17459	3
	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	363	25	160	27	88	44	218	27	265	30	364	25	2353	11	1405	13	1324	11	1640	13	138	40	164	37	549	24	0	.	195	34	290	25	539	20	229	24	27	63	792	19	612	19	492	22	644	16	1551	11	1102	13	1485	12	469	20	658	20	941	17	112	37	320	33	153	32	123	29	278	24	342	29	134	30	383	24	183	26	450	31	726	20	415	44	428	28	361	24	352	28	476	24	340	36	458	23	455	26	346	30	204	29	231	25	125	28	230	29	173	31	334	22	261	35	419	27	377	21	632	17	620	17	379	29	362	22	340	26	88	45	381	28	277	46	109	34	216	27	290	33	47	54	147	28	150	36	29	52	133	31	176	42	334	25	139	33	49	44	53	48	39	50	111	48	937	12	862	14	1596	13	325	34	100	48	147	27	313	24	319	27	93	42	179	33	185	31	0	.	38401	2
stark geschädigt	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	.
	Nadelholz	43	43	10	100	36	48	150	25	131	42	173	25	1314	13	960	12	507	15	569	16	33	66	23	47	43	44	0	.	166	44	262	27	460	23	189	24	0	.	393	25	449	19	415	21	482	18	996	12	1165	13	545	15	292	26	289	23	456	22	47	46	164	30	62	54	100	49	255	25	112	36	100	34	186	27	108	41	147	54	303	22	151	28	281	35	53	38	116	31	58	48	61	34	71	60	146	35	341	42	57	39	83	37	40	53	53	48	63	53	196	23	83	33	23	85	4	100	0	.	86	35	49	40	38	63	157	34	71	39	211	28	85	46	93	38	115	38	90	42	31	65	149	28	62	39	40	50	53	40	43	44	51	39	39	44	17	100	27	54	29	54	79	38	1178	12	934	15	601	15	77	49	53	51	114	42	151	27	70	31	16	50	27	53	29	45	0	.	18884	3
	Laubholz	209	26	81	48	77	37	128	33	44	50	69	36	447	22	344	36	352	19	381	18	50	43	81	38	207	32	0	.	25	74	71	46	78	39	127	36	10	100	371	26	153	39	135	43	191	34	335	23	124	59	703	18	102	32	63	48	221	40	60	42	45	46	72	51	77	40	14	76	92	39	97	55	207	37	37	41	72	42	191	32	112	42	159	30	63	38	166	37	195	28	177	34	185	35	197	31	60	40	140	35	89	41	54	75	77	40	68	55	118	45	58	60	210	38	524	24	1044	19	318	22	288	33	761	26	45	41	39	62	39	71	189	40	73	45	113	42	8	71	36	100	150	30	15	76	9	100	39	62	57	54	114	40	90	43	26	71	32	56	21	100	124	48	200	37	97	49	321	22	59	47	34	48	73	42	74	45	78	35	8	100	93	46	28	49	0	.	13489	4
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	Total	252	23	91	44	113	31	279	21	175	35	242	21	1761	11	1305	13	859	12	950	13	83	37	104	31	250	28	0	.	191	40	334	24	538	21	317	22	10	100	764	19	603	18	550	20	672	16	1331	11	1290	13	1248	13	394	23	352	21	677	20	106	33	208	29	134	37	177	35	270	25	204	30	196	33	393	25	145	33	219	40	494	19	263	27	440	25	116	29	282	26	253	25	238	29	257	30	343	24	401	37	197	28	173	31	94	51	129	40	131	38	314	23	142	31	233	35	528	23	1044	19	404	19	337	28	799	25	202	30	110	33	250	26	274	32	165	32	228	29	98	41	67	61	298	23	77	34	49	45	92	35	100	36	165	33	129	33	43	79	59	40	50	68	203	33	1378	12	1030	15	922	13	137	35	87	38	188	31	225	26	148	25	24	57	120	38	58	33	0	.	32373	2
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	Nadelholz	12	58	4	100	4	100	20	45	44	46	22	67	344	21	194	26	81	33	83	31	0	.	0	.	0	.	0	.	75	38	47	51	112	42	53	47	0	.	145	27	117	50	91	33	102	28	353	18	542	25	174	24	13	58	133	31	92	34	20	71	33	50	0	.	17	65	59	40	50	44	40	90	35	52	13	73	41	62	96	32	8	71	28	71	18	64	32	44	8	71	23	62	38	60	79	48	40	41	35	53	21	61	10	100	17	64	33	58	51	41	89	44	0	.	22	71	0	.	9	72	4	100	18	63	19	52	4	100	101	41	40	57	8	71	22	56	48	47	0	.	60	39	0	.	4	100	47	48	0	.	24	61	8	71	0	.	0	.	4	100	15	77	492	18	213	32	322	21	26	53	0	.	28	55	43	44	7	71	9	71	0	.	14	78	0	.	5401	5
	Laubholz	63	44	13	78	14	77	14	78	4	100	42	48	131	32	107	32	128	34	89	32	32	52	7	71	72	70	0	.	43	54	19	71	45	41	10	100	0	.	235	30	131	40	48	52	113	56	207	35	83	83	216	26	32	56	41	48	122	44	8	100	11	100	10	100	0	.	31	58	60	40	33	65	57	43	41	58	64	53	102	43	63	49	84	34	31	52	8	71	68	54	41	63	129	41	32	62	47	61	67	59	124	62	4	100	30	52	38	61	102	37	33	52	171	37	201	46	443	23	198	25	67	45	392	28	10	100	10	100	10	100	40	62	10	100	52	61	19	62	9	100	44	58	69	94	0	.	24	61	15	78	54	52	21	55	8	71	4	100	0	.	49	69	78	39	54	42	148	36	10	100	25	62	0	.	23	61	30	53	10	100	10	100	14	77	0	.	5698	6
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	Total	75	40	18	64	18	63	33	41	48	43	63	40	475	18	301	20	209	28	172	22	32	52	7	71	72	70	0	.	118	31	65	42	157	34	63	43	0	.	381	23	247	31	140	28	215	33	559	17	624	24	390	18	45	43	174	27	214	30	28	58	44	45	10	100	17	65	90	37	110	30	73	58	92	38	54	48	105	40	198	30	71	45	111	35	48	40	40	38	76	49	65	48	167	38	111	39	87	38	101	43	146	55	14	77	47	40	71	42	153	28	122	35	171	37	223	44	443	23	207	24	72	43	410	27	30	48	14	76	111	38	79	43	18	64	74	48	66	38	9	100	103	34	69	94	4	100	71	43	15	78	78	47	30	44	8	71	4	100	4	100	64	56	571	17	267	27	470	19	36	54	25	62	28	55	66	42	37	47	19	62	10	100	28	55	0	.	11099	4
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	Laubholz	109	44	90	46	0	.	70	52	73	43	62	52	526	22	120	53	84	34	193	29	31	58	90	43	80	36	0	.	84	72	88	43	93	56	95	35	69	55	224	37	68	43	108	47	250	38	430	24	45	61	407	22	97	50	47	63	123	40	36	76	0	.	0	.	0	.	0	.	22	60	89	67	78	54	47	51	97	41	129	39	105	42	64	48	59	41	41	50	99	56	49	67	202	39	85	54	62	72	36	74	90	64	20	71	23	61	52	45	190	52	56	55	400	37	396	30	1198	19	336	25	267	29	511	27	19	71	10	100	20	71	84	53	57	47	92	50	85	47	87	100	75	36	51	82	47	60	20	100	67	73	67	62	78	56	40	71	30	74	0	.	82	83	271	40	155	36	186	30	42	61	21	71	0	.	44	46	114	51	67	47	39	79	159	75	0	.	10700	5
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	Laubholz	4289	14	2709	19	1583	20	3113	18	880	32	1729	23	7203	13	5017	12	7850	10	6724	12	1163	28	1934	25	2844	19	0	.	1114	30	1574	23	2635	22	2400	19	1127	39	3309	21	1550	23	1517	23	2015	25	5419	16	1713	34	8397	10	2448	22	1564	21	2881	18	856	29	933	25	688	29	575	38	829	21	1696	27	733	40	2289	23	1589	23	2388	26	2734	19	2479	24	3394	19	3315	16	1743	20	2291	21	1661	23	3331	18	2308	22	968	29	1309	27	1787	23	1310	24	1697	19	1065	31	1798	22	920	32	4715	18	5298	16	10125	13	5852	15	4239	19	6335	16	1058	31	579	50	441	38	1785	28	1571	28	1705	22	1392	27	425	50	2002	21	1022	29	948	34	743	25	1557	26	1932	23	1471	25	1323	30	719	30	204	49	1276	31	2257	21	1987	22	5413	14	855	26	1021	29	1073	24	1844	21	1729	20	1426	24	970	27	792	29	0	.	211471	2
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	Total	6066	13	4624	17	3703	19	5772	14	3075	22	5278	18	28356	7	17444	8	19408	8	13871	10	1576	25	2551	23	4002	18	97	.	3009	23	5218	17	7985	14	5882	15	1275	38	7707	16	9181	12	8136	12	9137	11	22417	8	19292	8	16921	8	6011	16	6289	14	10039	12	1751	25	3099	18	1764	25	1421	26	3675	17	3864	20	4079	20	5837	16	4461	17	4448	20	7486	14	4164	19	7592	15	5477	14	3311	17	4008	18	2952	21	4800	17	4919	17	5472	17	2897	19	4112	18	2814	21	3614	19	2152	21	5060	14	3053	18	5004	17	5519	16	10276	13	7888	13	5247	18	7469	14	2848	22	1775	27	3231	22	3198	20	2722	22	5097	19	2734	22	991	34	4236	17	2148	24	1933	25	3591	16	2781	20	3518	19	3315	19	1749	27	1811	30	579	39	2610	24	18761	8	13373	10	17142	9	2712	21	2032	23	2694	18	4285	18	4104	16	2741	21	1805	23	2458	24	0	.	526978	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. 2296241. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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