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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.

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LFI2
Stammzahl
Höhenlage (200-m-Klassen) · Anzahl Schäden
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: Stk./ha
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
Höhenlage (200-m-Klassen)	Anzahl Schäden	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	.
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>1800 m	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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	ein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	.	0	.	0	.	0	.	88	21	29	55	50	32	67	18	67	8	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	68	0	.	0	.	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	46	63	38	31	35	0	.	0	.	0	.	10	50	0	.	0	.	0	.	0	.	44	.	55	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	14	112	14	95	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	6
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	97	0	.	11	47	15	29	12	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	87	26	37	7	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	109	.	10	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	19	24	33	19	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	10
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1601-1800 m	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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	ein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	84	17	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	375	.	0	.	0	.	0	.	95	47	42	21	49	44	50	21	61	14	82	17	0	.	0	.	0	.	98	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	39	37	24	51	44	0	.	70	.	64	32	0	.	70	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	140	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	52	80	26	51	38	75	24	0	.	0	.	58	29	31	22	107	26	70	.	64	68	0	.	26	43	13	69	50	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	18	133	19	158	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	74	6
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	ein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	128	24	105	25	79	18	96	15	91	24	94	14	0	.	0	.	50	.	0	.	150	31	50	43	101	25	90	33	0	.	81	23	103	22	45	37	81	23	97	18	147	55	117	14	75	21	111	25	101	19	43	51	53	32	81	36	119	25	68	15	129	29	69	26	175	25	40	.	85	25	164	36	34	49	106	29	0	.	96	22	70	32	0	.	320	.	40	34	109	25	80	27	0	.	0	.	0	.	113	41	99	30	40	38	74	28	70	24	57	27	63	38	49	34	50	29	233	22	117	52	91	25	103	31	69	31	70	39	195	28	0	.	54	24	0	.	38	57	52	32	6	83	72	42	76	28	81	17	0	.	50	14	0	.	111	34	46	32	126	20	90	31	0	.	0	.	89	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	89	4
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	0	.	0	.	0	.	0	.	26	42	39	33	29	26	34	29	0	.	23	25	0	.	0	.	50	.	0	.	0	.	40	62	36	29	22	56	0	.	46	25	44	41	31	38	39	39	25	29	47	65	16	29	11	62	43	64	52	27	13	86	14	37	29	83	39	44	14	39	95	33	29	26	45	47	0	.	18	90	48	46	22	54	14	36	0	.	8	93	45	54	0	.	120	.	17	39	41	38	20	46	0	.	0	.	0	.	30	59	10	67	7	93	46	25	47	53	58	30	9	64	23	64	0	.	22	59	33	41	65	28	44	64	0	.	17	51	45	43	0	.	23	36	0	.	0	.	16	47	0	.	13	51	14	63	0	.	0	.	0	.	0	.	48	32	5	67	42	37	27	51	0	.	0	.	17	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	6
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	kein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	526	14	505	17	402	19	349	8	285	21	360	10	0	.	610	.	389	11	0	.	208	10	510	26	439	13	380	19	0	.	353	33	239	55	329	13	185	38	343	23	375	19	376	14	326	34	220	15	437	15	270	25	264	27	280	24	215	19	295	16	288	29	400	.	385	21	503	18	487	21	321	18	315	22	575	16	435	18	255	73	383	24	305	65	259	27	489	18	212	28	299	22	470	.	0	.	0	.	320	.	299	22	224	18	225	32	352	18	322	25	350	32	437	25	398	17	359	27	0	.	565	24	340	41	0	.	291	20	349	34	0	.	592	9	587	29	273	20	0	.	213	39	261	20	286	32	416	37	288	37	295	26	424	31	296	23	389	13	394	20	391	18	0	.	0	.	308	29	190	.	0	.	0	.	0	.	0	.	362	3
	ein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	71	48	85	18	121	21	81	12	67	25	112	13	0	.	70	.	96	27	0	.	31	23	139	34	99	20	62	26	0	.	148	23	29	61	81	20	103	25	59	22	52	67	90	15	125	45	139	27	125	19	75	24	103	20	112	31	74	16	76	19	59	48	50	.	121	32	82	44	194	52	87	21	96	28	95	19	70	53	186	13	111	25	79	18	78	34	87	37	172	37	76	35	200	.	0	.	0	.	120	.	67	39	77	30	44	39	67	39	105	32	91	32	118	37	132	38	169	35	0	.	239	16	61	51	0	.	119	49	39	33	0	.	40	43	95	20	22	49	0	.	63	17	132	19	26	67	65	44	27	56	40	40	144	19	108	34	114	22	93	34	98	34	50	.	0	.	86	19	380	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	4
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	0	.	0	.	0	.	0	.	20	48	21	39	46	41	27	18	28	33	32	21	0	.	0	.	52	28	0	.	31	23	29	53	18	47	12	70	0	.	114	27	22	56	21	52	53	44	27	35	0	.	58	25	9	44	59	19	52	26	10	42	42	78	25	41	14	49	38	33	44	41	0	.	20	53	18	69	69	40	77	24	19	39	24	34	23	36	132	21	59	63	69	67	76	39	14	81	32	40	40	66	100	.	0	.	0	.	0	.	22	36	18	86	28	52	23	45	60	34	54	23	19	54	73	46	24	71	0	.	121	36	14	63	0	.	69	61	0	.	0	.	0	.	0	.	3	92	0	.	47	46	89	61	0	.	16	84	13	50	0	.	21	60	50	27	46	35	27	39	5	95	0	.	0	.	28	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	6
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601-800 m	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	.
	kein sichtbarer Schaden	294	19	327	36	298	22	388	14	628	24	507	20	499	17	316	9	335	7	402	15	146	12	270	14	365	30	0	.	301	12	322	15	580	24	433	22	0	.	259	52	358	25	314	20	283	40	406	28	100	.	347	8	443	14	323	14	270	26	290	20	0	.	376	16	255	40	0	.	604	26	170	.	435	23	403	14	439	20	485	24	319	30	380	16	464	12	194	15	293	19	268	17	361	13	294	29	0	.	199	30	402	20	142	20	629	27	28	72	44	30	467	24	136	40	407	19	421	16	208	26	208	35	436	15	170	.	217	42	143	72	567	38	545	19	370	.	302	20	310	35	453	23	346	22	515	24	0	.	362	37	443	25	451	17	267	10	504	19	0	.	344	18	259	22	216	32	281	21	273	14	404	14	341	14	392	15	324	14	264	18	0	.	569	28	0	.	358	2
	ein sichtbarer Schaden	66	14	27	46	34	38	45	20	46	48	75	22	47	27	66	14	56	12	119	20	58	73	63	41	126	20	0	.	72	30	90	15	76	56	54	28	0	.	125	39	80	17	53	29	73	71	123	20	50	.	96	12	116	37	83	12	132	26	20	39	0	.	76	24	90	0	0	.	91	22	120	.	76	50	58	24	71	45	116	26	75	32	45	28	43	26	95	35	79	27	109	41	112	16	134	30	0	.	42	21	50	23	50	0	80	40	0	.	35	44	52	67	135	56	123	24	122	23	63	34	26	76	125	34	160	.	44	40	134	45	185	69	76	39	0	.	75	25	65	32	58	9	93	38	14	60	0	.	39	37	58	31	48	26	35	37	39	26	0	.	99	28	148	17	202	23	45	37	77	25	59	22	60	21	80	19	52	26	38	52	0	.	57	52	0	.	77	4
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	33	50	0	.	0	.	20	35	39	83	18	31	27	57	11	28	13	29	23	41	0	.	7	41	29	48	0	.	45	26	19	33	6	85	11	50	0	.	65	33	12	56	42	62	0	.	79	49	40	.	30	16	26	38	29	22	54	38	14	60	0	.	20	42	10	71	0	.	65	40	20	.	23	66	18	36	47	87	39	40	7	93	20	59	11	48	25	49	14	54	48	56	46	34	52	39	0	.	42	50	13	74	0	.	6	94	0	.	67	35	26	67	30	64	43	38	109	23	52	56	42	42	142	31	100	.	10	69	60	47	0	.	0	.	0	.	29	41	10	50	3	91	10	66	0	.	0	.	11	88	6	93	8	67	0	.	7	93	0	.	18	47	18	46	88	12	41	33	4	90	11	58	10	53	13	38	13	40	0	.	0	.	15	50	0	.	27	6
	toter oder liegender Baum	0	.	0	.	0	.	3	98	0	.	5	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	96	1	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	94	0	.	5	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	97	0	.	0	.	0	.	0	.	12	94	0	.	5	68	0	.	3	97	0	.	2	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	30
	Total	393	12	354	35	331	20	455	13	712	16	605	17	572	16	393	8	404	6	544	10	204	12	340	14	519	21	0	.	421	9	432	11	662	17	498	19	0	.	448	41	467	20	411	15	356	41	608	23	190	.	473	6	584	11	437	10	457	15	325	19	0	.	472	11	355	27	0	.	760	18	310	.	533	24	479	12	556	21	646	19	401	28	450	15	518	12	314	17	386	15	425	15	519	8	480	22	0	.	283	16	465	19	192	15	715	28	28	72	145	25	546	30	307	46	574	16	653	13	323	26	276	32	702	15	430	.	271	38	337	57	752	29	621	20	370	.	406	17	386	27	514	19	450	22	529	23	0	.	412	30	507	25	509	16	303	6	549	19	0	.	461	18	437	19	506	22	372	16	354	15	477	12	411	12	488	13	389	11	302	14	0	.	642	25	0	.	463	2
=600 m	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	.
	kein sichtbarer Schaden	334	8	369	13	393	14	358	9	0	.	0	.	431	29	382	16	388	8	800	.	274	15	423	23	287	20	490	.	612	36	357	14	0	.	423	11	631	19	70	.	249	.	415	21	0	.	482	24	0	.	307	11	364	22	443	24	633	.	329	40	0	.	0	.	0	.	0	.	365	15	1046	21	392	50	401	15	723	14	242	46	563	16	459	6	387	12	270	12	427	36	354	19	419	17	373	41	0	.	271	38	407	12	408	13	303	12	0	.	127	31	241	40	475	19	324	18	458	13	228	18	411	24	277	19	593	10	696	.	115	3	304	43	695	25	0	.	684	11	292	27	450	.	355	14	280	.	0	.	675	18	394	43	479	21	637	19	617	45	0	.	321	30	350	22	0	.	360	26	268	25	180	11	262	14	501	44	318	14	424	13	281	14	272	21	0	.	370	2
	ein sichtbarer Schaden	51	13	32	22	38	25	46	17	0	.	0	.	45	57	48	23	60	10	350	.	68	26	65	30	95	27	0	.	48	55	66	32	0	.	57	29	45	40	20	.	0	.	31	58	0	.	103	25	0	.	79	14	96	15	77	29	0	.	55	5	0	.	0	.	0	.	0	.	25	71	95	4	13	86	44	23	118	33	29	59	162	57	17	69	55	19	44	22	109	56	66	18	67	33	142	37	0	.	111	22	69	19	51	23	48	20	0	.	16	56	52	67	97	31	117	24	139	15	82	28	101	34	100	37	101	1	194	.	369	14	86	50	68	39	0	.	73	73	80	46	0	.	46	32	0	.	0	.	29	59	74	17	54	43	53	22	94	20	0	.	158	74	210	64	100	.	90	43	94	44	71	55	52	24	54	27	54	32	27	27	58	20	56	24	0	.	65	4
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	10	51	8	36	10	32	6	33	0	.	0	.	37	73	6	94	19	20	200	.	14	42	6	78	39	69	0	.	28	58	4	96	0	.	4	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	46	0	.	32	20	30	27	48	33	0	.	20	83	0	.	0	.	0	.	0	.	25	71	20	71	12	87	9	60	16	91	0	.	36	81	0	.	12	34	5	40	22	33	28	64	11	45	0	.	0	.	17	82	33	57	11	33	11	34	0	.	15	48	105	67	52	57	66	54	67	23	39	37	35	46	114	23	42	16	72	.	50	71	0	.	34	39	0	.	58	73	0	.	0	.	6	70	0	.	0	.	8	92	24	48	4	90	3	91	0	.	0	.	64	90	25	86	50	.	11	67	0	.	10	55	15	42	0	.	14	32	9	38	16	42	11	38	0	.	20	7
	toter oder liegender Baum	1	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	95	0	100	0	.	2	97	0	.	0	.	0	.	9	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	98	0	.	0	.	2	97	17	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	94	0	.	27	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	39
	Total	395	7	409	12	441	13	409	8	0	.	0	.	513	34	441	14	467	7	1350	.	359	14	494	21	421	18	490	.	698	32	428	14	0	.	484	9	676	18	90	.	249	.	446	23	0	.	607	20	0	.	418	10	489	16	569	18	633	.	404	29	0	.	0	.	0	.	0	.	415	4	1161	18	418	50	455	14	857	14	271	47	761	22	476	4	453	11	319	11	558	23	447	16	497	16	515	19	0	.	398	17	516	10	471	12	362	11	0	.	157	27	398	51	625	16	507	14	669	10	349	17	547	22	493	16	754	7	961	.	534	17	390	34	797	27	0	.	814	2	378	24	450	.	434	11	280	.	0	.	712	16	493	33	536	17	694	17	711	39	0	.	543	22	586	31	150	.	460	25	361	26	261	15	329	12	554	39	387	14	460	12	355	12	339	19	0	.	455	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	.
	kein sichtbarer Schaden	328	7	363	12	378	13	367	8	404	13	446	12	329	6	316	4	360	6	371	6	263	15	365	16	336	12	490	.	432	17	381	10	403	9	434	9	631	19	302	15	279	10	298	8	241	8	300	5	298	5	338	6	373	11	321	11	421	8	289	16	311	9	346	13	217	18	312	10	396	15	406	15	356	11	410	9	405	12	304	12	356	11	407	10	414	8	245	11	347	13	320	14	377	10	323	13	388	11	274	12	406	11	392	13	364	13	202	18	222	10	247	12	320	13	343	11	405	9	304	9	340	13	384	8	324	15	347	16	305	16	291	16	291	15	417	14	327	15	299	21	350	11	383	12	361	14	316	10	344	13	353	12	346	12	442	15	438	19	279	22	353	14	266	7	306	7	300	6	319	13	301	14	288	10	367	13	318	10	402	12	281	14	333	18	0	.	333	1
	ein sichtbarer Schaden	53	11	32	20	37	22	45	14	103	16	89	12	94	8	81	7	60	7	108	8	67	25	64	23	102	15	0	.	88	22	110	15	96	11	65	13	45	40	101	12	73	10	61	13	61	10	78	6	71	8	93	7	115	16	92	10	103	11	51	16	69	19	86	17	83	15	68	12	76	16	51	17	84	16	55	16	111	24	86	13	97	26	81	15	53	16	78	16	96	16	82	22	100	14	82	17	95	18	75	16	64	15	51	21	54	18	64	21	61	14	55	20	73	21	89	14	115	12	70	12	75	19	92	16	138	16	92	25	126	16	87	25	50	17	71	18	80	18	75	33	55	13	67	22	21	32	33	20	47	23	75	14	50	15	52	19	43	23	70	46	119	25	75	9	105	8	107	9	91	18	60	25	55	17	79	13	60	22	29	24	58	20	56	22	0	.	78	2
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	13	38	7	36	9	33	10	26	28	25	25	21	39	13	23	14	18	15	27	14	13	43	6	46	41	31	0	.	37	23	19	28	40	29	12	29	0	.	54	19	16	20	23	22	21	18	24	11	19	16	34	12	23	19	38	15	44	16	13	32	21	43	21	30	20	33	24	24	52	26	12	30	20	24	14	29	42	34	38	18	22	38	21	21	13	24	19	29	35	38	37	39	39	26	28	27	28	25	29	33	26	43	10	33	10	32	22	31	22	16	17	32	32	22	42	25	74	14	24	17	19	25	66	19	37	19	16	33	55	19	24	35	13	27	17	31	26	31	3	64	18	32	7	49	2	68	11	30	13	35	32	38	10	32	5	75	8	49	3	93	28	49	29	11	28	15	32	12	11	43	10	43	13	35	17	26	14	25	8	39	16	42	12	31	0	.	26	3
	toter oder liegender Baum	1	76	0	.	0	.	1	99	0	.	1	99	1	43	1	58	0	100	1	57	2	97	0	.	0	.	0	.	4	68	0	.	1	99	0	.	0	.	2	58	4	71	1	63	2	53	3	30	6	44	0	75	0	.	2	71	3	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	73	1	99	0	.	0	.	2	74	1	99	2	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	99	3	73	0	.	4	99	0	.	0	.	1	99	1	99	8	53	5	50	3	99	2	100	1	70	0	.	2	65	2	98	3	98	9	49	0	.	0	.	1	99	0	.	4	96	0	.	15	97	0	.	0	.	0	.	1	99	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	4	30	1	55	4	33	2	73	2	98	0	.	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	11
	Total	395	6	401	11	424	12	423	7	535	11	561	10	462	5	420	4	438	5	508	5	346	14	435	14	478	10	490	.	561	13	509	9	540	8	510	8	676	18	459	11	372	9	382	7	326	7	405	5	394	5	466	5	511	9	453	8	570	6	353	14	401	10	453	9	321	16	405	8	525	11	476	13	461	10	479	8	558	11	429	10	476	12	511	9	480	8	343	9	479	10	439	11	516	7	436	11	515	10	378	10	500	9	454	12	428	12	289	14	307	9	327	11	430	11	477	8	597	7	398	8	435	12	545	8	501	11	458	15	495	12	403	12	354	15	506	12	433	12	381	18	423	9	471	11	384	13	360	9	404	11	461	10	407	11	499	13	490	18	351	17	500	13	375	5	440	6	443	6	422	12	372	12	355	9	464	11	391	9	438	11	355	12	401	16	0	.	438	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. 2290580. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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