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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

LFI4
Gesamtstammzahl mit den zwei wichtigsten Schäden
Höhenlage (200-m-Klassen) · Ursache von Baumschäden (10 Klassen)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2009/17
		Kanton
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Schweiz
Höhenlage (200-m-Klassen)	Ursache von Baumschäden (10 Klassen)	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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	diverse	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
	Holzernte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Witterung	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	tote Bäume	0	.	0	.	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	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
>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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	985	35	0	.	233	100	0	.	0	.	14292	8	0	.	0	.	0	.	0	.	345	68	210	59	0	.	0	.	0	.	0	.	2262	19	53	72	99	89	7331	11	0	.	0	.	25810	6
	Feuer	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	50
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	256	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	101	41	22	100	18	100	177	28	0	.	0	.	580	17
	diverse	0	.	0	.	0	.	42	58	0	.	0	.	0	.	0	.	439	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	51	11	100	0	.	230	25	0	.	0	.	750	15
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	218	32	0	.	25	100	0	.	0	.	2567	10	0	.	0	.	0	.	0	.	19	71	24	61	0	.	0	.	0	.	0	.	319	23	111	85	12	100	1654	13	0	.	0	.	4948	7
	Holzernte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	58	0	.	0	.	34	42
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	0	.	0	.	14	72	0	.	0	.	0	.	0	.	68	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	86	0	.	0	.	27	43	0	.	0	.	135	27
	Witterung	0	.	0	.	0	.	47	51	0	.	0	.	0	.	0	.	681	18	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	19	71	0	.	0	.	0	.	0	.	229	28	34	100	0	.	415	18	0	.	0	.	1434	11
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	629	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	98	66	11	100	0	.	180	31	0	.	0	.	926	22
	tote Bäume	0	.	0	.	0	.	387	39	0	.	0	.	0	.	0	.	2582	15	0	.	0	.	0	.	0	.	14	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	242	28	25	100	24	100	1462	15	0	.	0	.	4736	10
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	3228	17	0	.	241	100	0	.	536	44	12292	9	0	.	131	73	0	.	637	64	1006	43	993	36	0	.	0	.	34	100	0	.	4066	15	194	51	513	31	7399	13	0	.	0	.	31271	6
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	8	71
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	95	40	0	.	0	.	0	.	0	.	302	29	0	.	0	.	0	.	0	.	29	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	173	51	19	100	23	61	219	36	0	.	0	.	858	18
	diverse	0	.	0	.	0	.	63	46	0	.	0	.	0	.	0	.	321	21	0	.	21	100	0	.	11	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	92	34	0	.	116	77	234	28	0	.	0	.	861	16
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	645	19	0	.	54	100	0	.	69	61	2205	11	0	.	43	74	0	.	32	74	107	43	65	56	0	.	0	.	32	100	0	.	588	23	120	57	162	30	1361	15	0	.	0	.	5481	7
	Holzernte	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	108	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	64	67	0	.	0	.	187	38
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	0	.	0	.	57	62	0	.	0	.	0	.	35	89	133	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	21	60	143	49	0	.	0	.	393	28
	Witterung	0	.	0	.	0	.	169	39	0	.	0	.	0	.	14	78	322	24	0	.	12	100	0	.	0	.	20	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	399	25	0	.	31	58	315	23	0	.	0	.	1282	13
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	14	77	0	.	0	.	0	.	0	.	159	34	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	53	82	0	.	0	.	0	.	0	.	33	52	0	.	4	100	65	44	0	.	0	.	349	23
	tote Bäume	0	.	0	.	0	.	792	28	0	.	64	100	0	.	77	73	1899	13	0	.	62	71	0	.	36	67	228	43	141	52	0	.	0	.	0	.	0	.	425	23	40	81	172	36	1787	18	0	.	0	.	5724	9
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
1401-1600 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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	52	100	0	.	4763	14	0	.	1113	33	0	.	733	34	11380	10	0	.	908	35	0	.	258	49	1725	24	832	29	0	.	0	.	1121	26	0	.	5363	15	925	32	3197	18	6119	13	0	.	0	.	38488	5
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	15	76
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	278	36	0	.	16	75	0	.	0	.	368	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	164	43	11	74	15	71	242	44	0	.	0	.	1103	18
	diverse	0	.	0	.	0	.	102	35	0	.	53	56	0	.	14	77	306	25	0	.	9	100	0	.	0	.	11	58	62	51	0	.	0	.	19	71	0	.	151	28	4	100	147	31	173	33	0	.	0	.	1051	12
	nicht bestimmbar	0	.	40	100	0	.	939	16	0	.	155	36	0	.	65	41	2065	13	0	.	87	60	0	.	77	46	312	28	130	35	0	.	0	.	142	34	0	.	657	20	299	34	509	20	1497	14	0	.	0	.	6973	6
	Holzernte	0	.	0	.	0	.	102	37	0	.	26	75	0	.	0	.	111	37	0	.	40	100	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	78	22	60	34	63	0	.	0	.	356	21
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	0	.	0	.	147	37	0	.	11	100	0	.	0	.	157	40	0	.	4	100	0	.	4	100	10	100	21	72	0	.	0	.	11	100	0	.	16	100	101	68	143	64	83	50	0	.	0	.	707	21
	Witterung	0	.	10	100	0	.	331	25	0	.	108	36	0	.	10	100	426	26	0	.	11	100	0	.	61	81	60	52	65	45	0	.	0	.	83	48	0	.	355	22	54	80	84	40	324	23	0	.	0	.	1981	10
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	24	61	0	.	11	100	0	.	10	100	20	71	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	44	61	0	.	62	47	62	100	20	71	214	45	0	.	0	.	486	26
	tote Bäume	0	.	30	100	0	.	1557	19	0	.	480	38	0	.	146	47	1469	15	0	.	329	59	0	.	35	71	303	30	403	37	0	.	0	.	313	58	0	.	687	19	106	46	548	22	1259	16	15	100	0	.	7681	8
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
1201-1400 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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	441	43	101	72	5366	13	0	.	2447	21	0	.	1239	28	6776	13	0	.	1326	26	1085	28	134	71	2037	28	3001	19	0	.	444	51	2449	19	0	.	5237	15	1093	31	7002	12	5367	14	0	.	0	.	45547	5
	Feuer	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	23	61
	Steinschlag	0	.	4	100	0	.	440	34	0	.	153	67	0	.	81	80	368	30	0	.	48	100	0	.	10	74	0	.	184	57	0	.	8	100	106	68	0	.	459	30	85	52	148	45	336	29	0	.	0	.	2430	13
	diverse	0	.	24	53	0	.	128	34	0	.	69	68	0	.	26	64	208	26	0	.	20	63	56	51	0	.	31	55	356	39	0	.	10	100	41	50	0	.	173	35	0	.	230	24	283	38	0	.	0	.	1654	13
	nicht bestimmbar	0	.	75	43	25	100	954	16	0	.	260	28	0	.	148	32	1643	14	0	.	180	34	145	40	11	100	124	31	335	24	0	.	28	87	202	32	0	.	1131	19	456	42	898	18	972	16	0	.	0	.	7586	6
	Holzernte	0	.	0	.	0	.	175	38	0	.	80	47	0	.	10	100	114	40	0	.	9	100	50	66	0	.	16	74	19	81	0	.	0	.	68	41	0	.	4	100	4	100	175	29	84	58	0	.	0	.	807	15
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	0	.	11	100	77	49	0	.	81	74	0	.	0	.	84	47	0	.	34	78	18	71	0	.	12	77	70	51	0	.	4	100	29	74	0	.	28	59	0	.	148	37	78	79	0	.	0	.	672	19
	Witterung	0	.	0	.	0	.	192	26	0	.	50	56	0	.	70	60	198	31	0	.	77	49	0	.	9	100	51	61	64	50	0	.	4	100	79	53	0	.	400	23	46	85	103	34	247	31	0	.	0	.	1589	11
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	63	48	0	.	0	.	0	.	19	100	64	58	0	.	15	100	4	100	0	.	19	71	38	50	0	.	0	.	0	.	0	.	99	49	51	60	4	100	72	45	0	.	0	.	447	20
	tote Bäume	0	.	81	46	25	100	1136	18	0	.	546	31	0	.	237	37	1593	18	0	.	610	38	50	52	70	71	250	41	523	26	0	.	47	55	376	24	0	.	985	24	273	36	930	19	1123	18	0	.	0	.	8857	7
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
1001-1200 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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	784	38	942	35	9351	10	38	100	2477	22	0	.	1124	29	5817	13	1427	27	2300	22	4594	15	381	46	1063	34	2758	20	0	.	1183	30	2385	21	0	.	6454	14	1315	28	6880	15	4001	15	596	39	419	67	56289	4
	Feuer	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	90	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	107	65
	Steinschlag	0	.	145	88	10	100	545	33	0	.	125	57	0	.	120	48	420	29	0	.	4	100	55	100	95	62	314	52	167	55	0	.	167	69	181	44	0	.	880	25	205	52	365	40	531	39	0	.	10	100	4340	12
	diverse	0	.	36	54	15	77	245	24	0	.	56	53	0	.	52	57	237	28	91	69	88	38	100	35	14	79	58	57	171	59	0	.	4	100	63	40	0	.	169	29	14	78	234	43	146	51	10	100	8	71	1812	12
	nicht bestimmbar	0	.	72	56	64	49	1304	14	10	100	286	25	0	.	259	33	977	17	259	29	311	25	391	19	80	53	207	35	282	29	0	.	175	39	247	27	0	.	1129	17	279	30	880	16	705	19	88	42	57	65	8062	5
	Holzernte	0	.	39	78	0	.	337	27	0	.	46	51	0	.	32	67	28	58	10	100	151	44	144	31	8	100	19	71	121	58	0	.	0	.	57	51	0	.	0	.	38	65	267	30	20	100	78	62	4	100	1398	13
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	9	100	58	48	165	30	0	.	77	78	0	.	43	75	170	50	106	47	32	74	135	33	10	100	4	100	31	76	0	.	0	.	100	52	0	.	99	47	10	100	88	42	99	58	0	.	0	.	1236	14
	Witterung	0	.	4	100	4	100	124	29	0	.	33	60	0	.	42	79	287	38	11	100	84	45	40	78	5	100	85	56	13	76	0	.	46	81	44	59	0	.	271	27	89	58	50	60	170	29	0	.	0	.	1402	13
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	8	100	47	52	0	.	9	100	0	.	0	.	14	76	0	.	68	88	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	52	0	.	31	58	109	45	0	.	0	.	353	26
	tote Bäume	0	.	92	59	142	46	1279	15	10	100	449	27	0	.	227	39	941	19	197	35	457	29	208	27	91	52	100	42	238	28	0	.	167	43	222	31	0	.	1105	17	225	36	780	21	1133	20	58	53	41	80	8163	6
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
801-1000 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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	703	41	1813	27	12258	10	1221	28	2588	20	0	.	924	37	2929	17	2178	20	3694	18	2773	16	426	51	764	37	4535	17	532	48	1358	28	2529	22	84	100	5959	13	735	41	3491	17	3447	17	881	35	753	30	56574	4
	Feuer	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	59	100	0	.	0	.	10	100	0	.	10	100	82	74
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	802	33	36	77	0	.	0	.	364	39	210	40	164	58	0	.	122	53	8	100	123	100	420	42	0	.	195	50	126	71	0	.	615	30	162	53	92	63	323	41	0	.	19	100	3782	13
	diverse	0	.	33	87	4	100	344	28	65	46	57	44	0	.	14	78	98	33	94	41	139	33	28	55	21	71	19	71	222	32	0	.	29	59	73	44	0	.	281	36	5	100	64	50	80	52	27	86	9	71	1705	11
	nicht bestimmbar	0	.	63	48	135	36	1276	12	190	39	306	25	0	.	155	35	554	20	469	30	399	26	311	27	21	82	106	48	994	24	50	66	412	27	409	31	18	100	1869	15	118	43	455	24	513	23	104	47	150	38	9080	6
	Holzernte	0	.	8	71	4	100	582	26	16	100	122	47	0	.	34	71	42	60	69	48	53	62	195	28	0	.	0	.	84	37	38	78	32	58	48	63	0	.	0	.	30	71	119	46	46	81	18	74	93	61	1632	13
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	0	.	0	.	303	38	55	68	45	66	0	.	18	81	97	46	134	75	51	55	58	41	11	100	0	.	127	45	4	100	0	.	0	.	0	.	84	63	9	100	100	72	19	71	23	61	71	100	1210	18
	Witterung	0	.	0	.	33	84	209	33	0	.	19	81	0	.	51	85	108	40	24	53	83	40	0	.	0	.	0	.	39	49	0	.	18	100	70	69	0	.	199	31	5	100	91	38	189	36	19	71	26	86	1180	13
	liegende lebende Bäume	0	.	9	100	0	.	49	53	9	100	10	100	0	.	4	100	97	41	0	.	12	100	19	71	0	.	0	.	23	71	0	.	0	.	0	.	0	.	109	38	10	100	0	.	59	48	0	.	10	100	421	18
	tote Bäume	0	.	24	61	206	35	1327	16	159	39	226	34	0	.	318	38	594	23	256	28	606	27	254	31	35	65	175	45	500	22	54	52	116	51	273	40	0	.	1366	21	255	41	375	23	1057	22	126	39	119	41	8419	7
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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	.
	kein sichtbarer Schaden	2186	19	322	62	889	35	10212	10	1066	23	2698	20	0	.	298	47	2193	19	5183	14	4777	15	1212	25	567	49	363	53	3661	17	1070	29	3713	16	1189	30	2361	23	4885	15	319	46	7230	12	1920	24	297	50	4928	14	63538	4
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	188	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	146	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	344	62
	Steinschlag	10	100	15	100	0	.	223	41	129	72	0	.	0	.	63	55	112	55	114	45	0	.	12	100	110	67	67	93	137	47	0	.	164	53	94	69	0	.	149	36	105	51	144	76	236	42	0	.	0	.	1884	15
	diverse	55	40	0	.	67	70	296	42	47	44	116	33	0	.	0	.	153	41	109	43	102	48	11	100	28	62	12	100	106	64	4	100	57	41	70	100	31	49	468	37	0	.	58	36	18	71	9	71	47	43	1863	14
	nicht bestimmbar	449	31	14	76	77	50	1061	13	229	24	492	24	0	.	21	61	521	24	741	18	588	20	118	36	87	45	119	54	468	25	109	46	470	24	173	38	135	34	1621	18	21	61	531	20	241	30	22	53	500	17	8806	6
	Holzernte	114	36	0	.	0	.	420	26	113	41	176	40	0	.	0	.	86	66	211	29	226	33	51	50	12	100	21	71	60	53	72	56	152	40	0	.	78	44	10	100	0	.	223	30	29	74	8	100	189	31	2249	10
	andere menschliche Tätigkeit	4	100	0	.	0	.	177	34	59	81	23	59	0	.	0	.	10	100	76	52	131	66	0	.	12	100	6	100	83	72	10	100	51	44	0	.	29	58	51	53	9	100	29	63	14	77	0	.	88	49	861	17
	Witterung	26	48	0	.	0	.	159	39	0	.	27	72	0	.	22	100	102	47	93	49	85	42	52	53	50	65	6	100	64	61	0	.	4	100	38	64	54	52	180	27	9	100	80	35	117	47	0	.	34	52	1202	12
	liegende lebende Bäume	30	58	0	.	0	.	10	100	0	.	10	100	0	.	19	100	33	67	9	100	0	.	9	100	0	.	0	.	22	71	0	.	4	100	0	.	0	.	75	62	0	.	9	100	61	53	0	.	18	100	310	24
	tote Bäume	301	27	32	75	166	48	905	17	72	41	112	37	0	.	24	72	448	27	660	20	449	27	108	38	61	72	17	75	540	26	72	45	448	26	239	44	135	40	1529	19	19	71	892	17	650	24	0	.	492	21	8371	6
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
=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	.
	kein sichtbarer Schaden	11741	9	0	.	0	.	8536	10	2883	16	2537	22	618	37	50	100	839	44	2603	17	1968	21	147	63	60	71	737	51	2579	19	2597	19	3060	16	317	45	5953	14	6363	12	490	55	4237	16	1413	29	307	59	7962	10	67999	3
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	60	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	252	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	319	47
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	0	.	135	90	0	.	0	.	24	100	10	100	21	74	0	.	0	.	0	.	0	.	356	76	20	100	7	100	17	100	0	.	504	30	24	61	384	72	92	87	0	.	0	.	1594	28
	diverse	176	28	0	.	0	.	147	29	56	37	4	100	0	.	50	100	101	54	99	41	54	84	0	.	0	.	4	100	78	40	47	45	55	39	13	76	81	41	416	28	4	100	122	31	0	.	4	100	177	34	1690	11
	nicht bestimmbar	1281	12	0	.	0	.	733	15	435	19	225	32	50	61	0	.	237	37	283	22	201	31	87	63	15	77	46	71	469	27	269	32	355	21	26	62	536	18	2408	16	71	56	622	30	148	44	32	76	916	14	9443	6
	Holzernte	319	21	0	.	0	.	330	23	71	46	55	47	0	.	0	.	16	100	229	37	88	46	0	.	4	100	0	.	76	49	55	42	141	32	0	.	154	35	14	100	13	100	84	42	0	.	0	.	298	23	1946	9
	andere menschliche Tätigkeit	92	46	0	.	0	.	136	40	50	56	9	71	8	100	0	.	4	100	42	44	28	63	4	100	4	100	0	.	77	51	0	.	14	100	6	100	122	76	207	33	4	100	165	47	9	71	0	.	158	28	1139	15
	Witterung	101	34	0	.	0	.	144	26	65	50	30	68	8	71	0	.	4	100	83	42	0	.	10	100	0	.	10	100	22	61	4	100	43	50	0	.	10	100	257	26	0	.	149	48	45	72	0	.	31	52	1015	13
	liegende lebende Bäume	14	77	0	.	0	.	4	100	13	77	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	10	100	0	.	0	.	10	100	22	71	0	.	11	100	0	.	20	100	55	53	10	100	22	71	0	.	0	.	24	61	225	23
	tote Bäume	655	17	0	.	0	.	487	19	468	25	264	29	97	47	0	.	302	41	346	29	170	34	53	61	0	.	134	57	352	28	168	36	277	31	68	70	242	29	2861	15	10	100	596	21	301	39	25	61	518	17	8392	7
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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	.
	kein sichtbarer Schaden	13926	8	2301	22	3744	18	54699	4	5208	12	14336	9	618	37	4906	14	56517	4	11390	9	15105	8	9811	9	2463	24	8040	13	18570	8	4199	15	9758	10	10024	10	8398	12	40589	4	5125	14	32648	6	36997	5	2081	22	14062	7	385515	1
	Feuer	0	.	0	.	0	.	21	54	70	87	0	.	0	.	0	.	195	96	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	24	71	4	100	0	.	0	.	0	.	559	34	0	.	0	.	28	54	0	.	10	100	914	30
	Steinschlag	10	100	163	78	10	100	2386	16	300	52	294	43	0	.	652	26	2044	12	299	36	51	93	189	46	224	42	534	40	1273	28	20	100	542	32	524	30	0	.	3045	12	633	25	1189	29	2156	15	0	.	30	74	16571	6
	diverse	231	24	92	40	86	57	1368	14	168	25	353	22	0	.	156	40	1862	10	393	24	433	21	195	25	73	37	140	30	995	20	51	42	156	24	279	31	112	33	1777	14	37	46	970	17	1165	15	51	53	241	27	11385	5
	nicht bestimmbar	1729	12	264	27	301	24	7129	5	865	14	1802	11	50	61	716	17	10770	5	1752	12	1810	11	1052	14	321	23	1041	15	2766	11	427	25	1440	13	1231	14	689	16	9721	6	1475	18	4069	8	7091	6	246	27	1623	10	60380	2
	Holzernte	433	18	47	66	4	100	1956	12	200	29	504	21	0	.	76	44	526	20	519	21	566	21	440	18	24	62	56	42	367	25	164	33	326	24	173	29	232	28	31	57	99	37	889	15	288	29	104	49	583	18	8607	5
	andere menschliche Tätigkeit	96	44	9	100	69	43	1075	15	164	41	245	37	8	100	96	49	723	20	359	34	278	35	215	24	41	49	32	49	409	25	14	78	70	39	145	40	151	63	514	21	134	53	693	23	472	25	23	61	317	30	6352	7
	Witterung	127	29	13	78	37	75	1375	12	65	50	266	23	8	71	210	35	2127	11	211	28	352	21	102	42	125	48	242	28	286	23	4	100	115	41	314	26	63	47	2290	9	236	36	587	17	1821	10	19	71	91	36	11086	4
	liegende lebende Bäume	43	46	9	100	8	100	220	24	22	61	40	50	0	.	51	56	1026	19	9	100	115	56	33	52	0	.	68	47	168	33	0	.	15	79	44	61	20	100	579	20	144	50	90	33	759	18	0	.	51	49	3515	9
	tote Bäume	956	14	258	30	539	24	7869	7	710	19	2141	14	97	47	1030	19	9827	6	1459	13	2684	15	674	17	327	28	1222	17	2697	11	294	25	1055	16	1490	18	377	23	9200	7	953	19	4317	8	8772	7	224	28	1172	12	60343	2
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.

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. 1426636. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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