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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

LFI1
Stammzahl
Brusthöhendurchmesser (Stärkeklassen) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 1983/85
		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
Brusthöhendurchmesser (Stärkeklassen)	Hauptbaumart	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	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	.
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	Tanne	0	.	0	.	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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	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	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	.
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
12-15 cm	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	.
	Fichte	1348	27	257	39	406	33	5964	10	172	63	2037	16	11	100	551	30	6408	8	921	28	2009	16	854	29	385	39	924	22	2288	18	389	43	677	32	1073	23	1015	30	861	18	563	24	2605	12	3323	10	241	55	1549	20	36829	4
	Tanne	299	27	82	39	48	59	2878	10	176	35	510	24	0	.	114	49	236	25	638	18	1133	15	855	20	54	53	203	37	480	19	10	100	439	26	403	24	128	41	205	30	303	35	1589	15	551	31	185	35	234	33	11750	5
	Föhre	87	43	0	.	0	.	197	38	75	100	10	100	87	100	0	.	1547	20	0	.	78	72	29	73	0	.	98	69	60	75	122	93	105	55	21	100	0	.	29	100	108	49	9	100	1727	18	0	.	48	53	4438	11
	Lärche	157	82	0	.	0	.	29	100	0	.	0	.	0	.	0	0	709	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	53	10	100	10	100	0	.	0	.	448	21	0	.	30	75	1302	16	0	.	30	75	2776	11
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	410	25	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	339	39	0	.	0	.	770	22
	übrige Nadelhölzer	10	100	20	100	0	.	110	39	40	100	0	.	0	.	10	100	207	49	10	100	42	79	0	.	21	100	0	.	40	61	19	100	59	58	10	100	0	.	0	.	55	64	142	66	51	100	0	.	98	63	945	20
	Buche	1690	14	85	51	112	44	4002	10	491	21	1310	17	0	.	420	27	723	20	858	22	1024	18	530	20	189	51	553	33	1535	16	973	22	1119	19	551	25	519	21	3506	12	253	42	1770	12	788	28	79	43	1101	17	24181	4
	Ahorn	287	26	38	60	56	67	919	18	66	51	92	37	0	.	186	52	196	33	176	28	175	31	93	40	10	100	113	38	251	24	124	48	275	25	264	27	175	60	125	33	95	42	884	22	318	29	34	76	294	27	5246	7
	Esche	152	33	11	100	63	54	449	27	100	53	306	35	0	.	108	38	278	36	323	29	197	35	52	67	115	70	73	87	458	25	29	58	169	34	143	49	159	39	638	20	70	52	535	18	238	32	144	62	299	30	5111	7
	Eiche	227	43	0	.	0	.	116	53	97	69	87	65	411	50	0	.	39	50	34	59	24	71	92	64	0	.	0	.	12	100	56	52	109	57	10	100	48	53	739	33	10	100	616	30	233	26	0	.	30	58	2990	14
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	344	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3477	13	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	3841	13
	übrige Laubhölzer	552	25	54	85	74	57	1333	15	223	31	362	28	30	74	107	49	1886	15	455	26	489	39	367	50	59	41	297	40	682	26	48	52	270	29	459	34	393	32	4528	11	353	46	1275	18	2189	17	10	100	582	21	17077	5
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	4807	12	546	34	760	26	15998	6	1439	19	4713	11	539	45	1495	20	12984	6	3415	12	5170	11	2873	14	833	27	2272	17	5868	11	1780	19	3232	13	2935	15	2437	16	14555	6	1820	19	9455	7	11068	7	693	31	4265	11	115953	2
16-23 cm	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	.
	Fichte	1099	24	480	30	836	28	8335	7	145	40	2893	15	0	.	903	27	9292	7	991	28	2183	18	1070	21	566	34	1472	19	2239	14	564	35	506	35	1555	18	933	27	1113	17	1174	22	3538	11	5395	10	244	37	1348	16	48875	3
	Tanne	587	24	133	45	198	39	3671	10	136	34	773	24	0	.	143	51	374	21	1009	19	1384	19	1080	17	111	50	294	33	753	18	0	.	495	24	534	21	224	34	222	35	252	42	1757	13	577	24	195	65	374	23	15276	4
	Föhre	99	49	0	.	0	.	211	33	20	71	10	100	48	82	0	.	1711	17	53	55	96	71	19	71	0	.	115	100	55	62	9	100	127	41	32	75	22	100	69	51	185	49	56	62	2424	17	10	100	107	39	5477	10
	Lärche	116	51	0	.	0	.	89	51	0	.	54	100	0	.	0	.	1304	14	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	39	62	9	100	10	100	0	.	39	100	891	19	0	.	71	51	1917	13	0	.	0	.	4549	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	622	22	0	.	0	.	0	.	0	.	53	100	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	524	24	0	.	0	.	1229	16
	übrige Nadelhölzer	49	53	0	.	10	100	143	55	79	100	18	100	0	.	0	.	140	53	0	.	10	100	9	100	0	.	0	.	42	50	0	.	40	61	0	.	20	71	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	70	51	640	23
	Buche	2092	15	115	45	290	33	5914	9	869	22	1279	17	10	100	560	32	956	20	1391	15	1190	17	704	19	263	37	742	27	1666	16	1109	20	1872	15	589	23	568	22	3473	13	307	37	2517	11	660	24	83	47	1500	16	30720	3
	Ahorn	329	22	43	59	44	62	992	14	237	30	278	27	0	.	218	39	159	29	283	24	357	27	247	38	90	41	129	37	819	19	88	37	443	23	240	29	158	43	191	33	79	47	1100	17	178	35	44	71	501	24	7245	6
	Esche	338	22	71	58	290	38	820	20	102	52	433	31	29	74	144	70	267	45	377	26	175	37	91	67	199	75	72	51	665	22	106	47	334	36	203	32	253	31	551	23	87	54	884	21	182	35	136	54	476	24	7286	7
	Eiche	332	30	0	.	0	.	237	27	136	55	72	52	358	51	0	.	141	54	48	53	75	43	121	61	11	100	0	.	67	58	95	34	61	48	13	100	114	39	708	20	0	.	1009	24	217	36	0	.	111	39	3927	10
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	484	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4323	12	0	.	78	88	40	71	0	.	0	.	4936	11
	übrige Laubhölzer	712	19	58	57	40	71	1294	14	336	26	285	25	10	100	173	38	1477	15	511	23	244	31	113	35	60	48	193	33	897	27	29	58	279	28	358	36	472	26	4077	9	120	42	1112	17	1262	16	30	58	609	22	14752	5
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	5753	10	901	27	1708	21	21706	5	2060	15	6094	11	455	43	2140	19	16927	5	4663	11	5724	11	3456	12	1299	24	3070	15	7273	9	2010	18	4165	12	3524	12	2803	14	15617	5	2214	17	12133	7	13376	6	742	29	5096	10	144911	2
24-35 cm	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	.
	Fichte	1247	18	755	30	844	29	9494	7	146	38	3017	13	0	.	970	27	9904	7	828	24	2383	13	1176	17	409	31	1471	17	2900	13	492	34	642	22	1732	16	887	23	1164	18	1285	19	4111	10	5281	9	169	37	2098	14	53404	3
	Tanne	604	21	296	39	223	36	3830	9	146	37	691	24	0	.	105	44	296	27	1095	19	1498	15	1041	16	119	42	145	32	836	16	20	71	466	23	428	22	128	33	165	55	205	30	1442	13	353	27	107	50	638	19	14877	4
	Föhre	169	34	0	.	0	.	303	31	208	29	95	53	0	.	0	.	1466	16	240	43	105	59	77	56	0	.	86	62	108	55	103	61	253	31	225	50	81	54	240	52	176	42	221	45	1400	17	0	.	438	27	5994	8
	Lärche	68	43	0	.	0	.	89	61	9	100	61	71	0	.	0	.	1537	14	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	57	58	52	0	.	0	.	10	100	931	16	0	.	20	71	2123	12	0	.	70	52	5097	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	671	19	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	513	23	0	.	0	.	1215	14
	übrige Nadelhölzer	10	100	0	.	0	.	20	71	0	.	19	71	0	.	0	.	10	100	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	29	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	20	71	139	30
	Buche	1724	14	149	42	298	31	3972	8	1106	18	1314	16	0	.	439	29	504	24	1536	16	1003	16	739	19	241	34	518	28	1830	15	584	20	2003	14	510	21	424	23	1721	12	143	45	3122	10	261	36	125	45	1395	15	25662	3
	Ahorn	299	22	23	73	168	41	771	16	165	30	97	42	10	100	154	29	111	38	373	21	158	38	166	29	94	43	68	47	567	18	0	.	223	27	106	39	131	33	101	41	55	53	503	18	90	40	53	66	328	27	4812	6
	Esche	391	23	43	100	128	44	406	20	78	47	249	33	0	.	105	58	69	43	371	24	149	39	50	53	71	52	41	50	545	22	97	50	108	35	129	38	172	30	183	30	53	76	623	20	140	35	95	52	372	22	4670	7
	Eiche	226	27	0	.	0	.	239	25	136	58	82	55	90	48	0	.	170	63	110	49	80	45	62	48	0	.	0	.	119	63	76	43	164	39	0	.	135	43	366	24	11	100	623	23	32	58	0	.	158	37	2877	10
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1554	14	0	.	49	82	52	59	0	.	0	.	1740	13
	übrige Laubhölzer	454	25	10	100	12	100	372	19	148	33	119	44	30	74	77	43	476	24	313	25	81	38	91	46	83	79	21	100	307	26	19	71	249	27	75	39	193	34	1841	14	67	55	539	26	397	29	0	.	294	26	6270	6
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	5192	9	1276	24	1672	21	19494	5	2143	14	5743	10	129	44	1851	18	15300	5	4866	10	5477	9	3403	11	1018	23	2371	14	7361	8	1450	19	4108	10	3206	12	2161	14	8266	6	2005	16	11253	6	10652	6	550	24	5811	9	126757	1
36-51 cm	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	.
	Fichte	1054	15	318	30	622	21	8072	6	200	32	2103	11	0	.	630	18	6695	6	723	15	2040	12	1006	12	227	30	995	16	2469	11	293	23	661	18	1346	13	799	19	915	14	611	18	3339	8	2821	8	317	29	1869	11	40126	2
	Tanne	529	18	92	37	227	28	2799	8	84	42	457	19	0	.	72	57	253	21	593	16	957	12	675	14	85	48	123	35	740	15	20	60	320	18	252	21	185	36	203	27	89	38	996	12	231	27	79	38	698	16	10758	4
	Föhre	305	27	8	100	5	100	425	22	223	30	142	39	8	100	0	.	751	15	146	31	34	53	64	55	0	.	17	70	128	35	73	35	321	22	40	82	218	28	100	43	45	47	103	39	512	19	0	.	484	16	4152	6
	Lärche	103	33	4	100	18	100	59	43	12	74	36	59	0	.	0	.	1639	9	4	100	12	75	0	.	0	.	4	100	62	52	4	100	0	.	9	100	4	100	565	14	4	100	57	41	1616	9	4	100	68	35	4281	5
	Arve	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	409	19	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	182	23	0	.	0	.	608	14
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	12	58	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	28	71	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	0	.	4	100	103	43
	Buche	936	13	57	35	168	27	2251	9	616	17	491	18	0	.	199	27	244	25	776	13	626	17	353	21	95	43	236	34	841	15	185	25	1101	12	337	23	170	25	663	13	66	45	1207	11	48	50	67	47	867	11	12600	3
	Ahorn	87	26	4	100	8	71	207	20	58	35	31	50	0	.	43	38	33	39	52	31	29	46	17	50	18	76	20	54	160	21	4	100	66	28	29	42	56	52	12	100	4	100	86	27	4	100	17	61	133	25	1177	8
	Esche	192	21	0	.	26	52	168	22	48	41	95	32	0	.	36	57	4	100	110	29	49	31	38	90	25	71	6	100	108	23	8	71	42	42	52	50	112	35	28	51	0	.	161	28	8	100	50	57	210	19	1576	8
	Eiche	101	30	0	.	0	.	151	19	44	39	54	36	65	63	0	.	63	47	93	35	35	59	7	71	0	.	5	100	34	65	36	43	44	39	4	100	68	28	99	36	5	100	231	21	16	62	0	.	123	33	1279	9
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	558	17	0	.	4	100	4	100	0	.	0	.	602	16
	übrige Laubhölzer	149	25	6	100	0	.	124	25	34	45	47	51	0	.	16	71	53	34	40	32	25	41	27	73	16	61	11	71	52	31	4	100	51	49	17	64	27	50	178	19	4	100	73	35	67	49	9	71	129	30	1158	9
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	3456	9	489	25	1074	19	14273	4	1317	13	3459	9	73	57	996	16	10180	5	2537	9	3834	9	2187	10	467	24	1424	14	4618	8	626	17	2606	10	2086	11	1640	13	3321	6	832	16	6286	6	5510	6	542	24	4586	8	78420	1
=52 cm	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	.
	Fichte	334	19	55	50	158	29	2515	7	65	46	503	14	4	100	236	28	2367	7	211	22	536	14	392	17	52	39	337	18	983	13	49	37	177	27	497	16	202	24	490	16	246	24	1111	10	980	11	75	47	416	15	12992	3
	Tanne	93	28	13	58	36	43	1004	10	15	50	120	31	0	.	42	50	126	23	148	22	230	19	215	18	8	71	73	36	159	23	4	100	100	28	106	26	40	42	100	30	34	57	373	15	79	31	17	50	130	25	3265	5
	Föhre	86	29	0	.	0	.	93	35	20	60	35	46	0	.	0	.	128	28	40	43	0	.	8	71	0	.	4	100	12	74	23	58	16	50	0	.	24	41	8	71	0	.	4	100	67	51	0	.	83	37	651	12
	Lärche	15	60	0	.	4	100	29	43	4	100	11	74	0	.	4	100	638	12	4	100	12	100	4	100	0	.	0	.	28	50	4	100	4	100	6	100	4	100	238	18	12	100	35	40	844	11	4	100	35	45	1941	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	158	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	61	29	0	.	0	.	224	17
	übrige Nadelhölzer	4	100	0	.	0	.	25	56	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	4	100	49	35
	Buche	275	18	5	100	33	43	547	14	144	25	141	29	0	.	44	45	85	34	143	22	149	30	46	42	8	71	54	46	140	24	24	58	128	24	66	35	81	35	176	20	21	52	132	20	24	57	4	100	237	20	2707	6
	Ahorn	15	50	0	.	0	.	44	33	14	58	8	71	0	.	8	71	8	71	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	39	41	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	58	161	17
	Esche	33	47	0	.	0	.	44	41	12	74	10	71	0	.	4	100	7	100	12	58	5	100	0	.	4	100	0	.	13	58	4	100	4	100	0	.	17	50	0	.	0	.	33	49	0	.	0	.	36	43	239	16
	Eiche	87	27	0	.	4	100	33	36	18	59	13	71	8	100	0	.	14	77	26	73	20	59	0	.	0	.	0	.	12	74	48	47	29	42	6	100	45	38	12	100	4	100	69	37	0	.	5	100	43	30	495	12
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	370	18	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	397	17
	übrige Laubhölzer	24	46	0	.	0	.	37	46	15	58	13	58	0	.	0	.	21	53	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	4	100	0	.	16	80	17	51	0	.	9	71	16	79	0	.	4	100	186	19
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	968	11	73	43	236	24	4372	5	307	18	858	13	12	75	338	22	3572	6	584	13	956	12	665	13	80	30	468	17	1397	11	163	23	461	17	681	14	430	17	1411	8	317	22	1773	8	2080	8	105	37	999	11	23306	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	.
	Fichte	5082	14	1865	25	2867	22	34381	5	728	28	10552	11	15	78	3290	20	34666	5	3674	18	9151	11	4498	14	1640	28	5198	15	10878	10	1788	26	2663	18	6202	13	3836	17	4542	12	3878	17	14704	7	17801	7	1047	26	7280	10	192225	2
	Tanne	2112	17	616	32	732	28	14181	7	558	26	2550	18	0	.	475	35	1285	17	3482	14	5203	12	3866	13	376	34	838	26	2968	13	53	48	1819	16	1723	16	705	23	896	25	883	29	6157	10	1790	21	583	40	2075	15	55925	3
	Föhre	748	21	8	100	5	100	1230	19	545	26	292	36	143	88	0	.	5604	13	479	33	313	53	198	47	0	.	320	73	363	41	330	42	821	24	317	45	345	28	444	42	514	38	392	37	6130	14	10	100	1160	16	20712	6
	Lärche	459	41	4	100	22	100	295	32	25	62	161	68	0	.	4	100	5827	8	8	71	34	68	4	100	0	.	4	100	301	36	85	54	24	61	15	72	57	87	3074	12	16	100	213	31	7801	8	8	100	202	30	18643	5
	Arve	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2270	16	0	.	0	.	0	.	0	.	94	100	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	1620	19	0	.	0	.	4047	12
	übrige Nadelhölzer	74	49	20	100	10	100	311	40	119	100	44	76	0	.	10	100	357	48	10	100	100	56	9	100	21	100	0	.	137	47	22	85	99	51	10	100	20	71	0	.	55	64	191	53	62	85	0	.	196	50	1876	17
	Buche	6716	10	411	34	901	27	16686	7	3225	15	4535	13	10	100	1662	24	2512	17	4704	12	3992	14	2372	14	796	28	2103	25	6012	12	2875	18	6223	11	2054	17	1763	16	9539	10	790	33	8748	8	1781	23	359	36	5101	11	95870	2
	Ahorn	1017	16	107	50	275	40	2932	11	540	22	505	23	10	100	610	29	506	22	885	16	719	22	523	29	221	30	330	28	1836	15	220	39	1006	19	640	23	519	36	429	28	232	38	2573	15	590	25	148	50	1269	17	18641	4
	Esche	1105	18	125	57	506	34	1888	15	340	36	1094	22	29	74	396	47	625	37	1193	20	575	25	231	50	415	57	193	48	1791	17	243	40	657	28	527	28	713	23	1401	18	210	47	2237	15	568	26	425	47	1393	16	18881	5
	Eiche	973	21	0	.	4	100	776	19	430	48	307	29	933	43	0	.	426	49	311	32	233	35	283	51	11	100	5	100	244	53	312	26	407	35	33	67	410	24	1923	20	30	65	2548	19	498	27	5	100	465	22	11567	8
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	970	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	10282	10	0	.	131	86	114	53	0	.	0	.	11517	9
	übrige Laubhölzer	1889	18	128	55	126	52	3161	12	757	23	826	22	69	59	373	31	3915	13	1319	20	843	30	598	36	219	44	521	32	1944	22	100	43	852	19	910	30	1103	24	10641	8	543	36	3009	16	3932	15	49	43	1618	18	39444	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	.
	Total	20175	7	3284	22	5449	18	75844	4	7266	12	20868	8	1209	38	6820	15	58963	4	16066	8	21162	8	12583	9	3697	20	9606	12	26516	7	6029	15	14572	9	12431	10	9471	11	43170	4	7187	14	40901	5	42686	5	2633	21	20758	7	489347	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. 1349024. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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