Auswahl aus Themenliste

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).

Oben

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

LFI2
Stammzahl
Brusthöhendurchmesser (Stärkeklassen) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 1993/95
		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	.
	Fichte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Arve	0	.	0	.	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 Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	1309	24	227	34	250	47	6061	10	223	45	2180	16	0	.	640	25	6864	8	1018	22	2052	17	653	20	304	50	1085	23	2011	16	502	42	947	30	1154	23	1097	28	1054	18	718	26	2789	13	3473	10	268	51	2283	21	39161	4
	Tanne	345	34	52	52	81	47	3005	10	167	34	428	27	0	.	104	47	217	25	745	17	1030	15	623	21	42	50	241	35	480	20	48	72	437	35	380	24	288	46	252	30	335	28	1249	15	498	26	192	36	134	38	11369	5
	Föhre	95	42	0	.	0	.	142	50	19	71	20	71	10	100	0	.	1374	21	0	.	52	67	28	74	0	.	99	76	43	60	76	72	58	61	10	100	68	65	38	100	21	100	39	79	1355	21	0	.	10	100	3556	12
	Lärche	29	74	0	.	0	.	49	82	0	.	0	.	0	.	0	.	842	17	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	104	51	38	78	10	100	0	.	53	71	671	20	0	.	38	62	1391	15	0	.	10	100	3236	9
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	296	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	256	29	0	.	0	.	562	19
	übrige Nadelhölzer	28	75	0	.	0	.	100	44	28	100	9	100	0	.	10	100	321	30	10	100	53	65	0	.	10	100	10	100	56	55	0	.	69	62	10	100	78	68	0	.	82	64	202	46	93	69	0	.	88	61	1259	16
	Buche	1250	14	77	49	81	54	3791	10	517	22	857	18	0	.	443	32	679	23	703	21	1006	20	453	20	297	66	436	32	1436	15	588	24	826	18	403	25	441	23	3334	13	209	35	1582	12	653	27	61	46	790	16	20913	4
	Ahorn	392	29	163	78	44	50	857	17	60	41	223	27	10	100	105	42	282	30	306	24	61	47	122	31	31	75	128	63	199	30	77	53	262	24	207	28	191	38	220	31	49	53	877	18	313	26	22	71	336	30	5538	7
	Esche	207	30	0	.	76	55	242	25	204	40	128	43	10	100	43	60	416	29	249	35	280	35	60	46	31	58	118	59	440	26	19	71	79	39	243	49	146	41	698	21	49	53	487	28	328	26	74	55	257	43	4885	8
	Eiche	196	53	0	.	0	.	59	41	93	56	42	76	200	53	0	.	39	61	34	72	14	100	104	75	0	.	0	.	0	.	37	61	86	69	20	70	67	55	649	29	0	.	515	31	286	29	0	.	0	0	2442	13
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	270	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3166	14	0	.	20	71	40	77	0	.	0	.	3495	13
	übrige Laubhölzer	646	23	30	77	70	61	1405	15	256	31	489	26	71	63	200	38	2656	15	529	26	524	30	339	32	40	62	239	37	924	21	61	46	391	26	322	31	342	34	4759	10	449	46	1122	15	2346	14	42	79	286	25	18538	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	4498	11	549	34	601	31	15711	6	1566	17	4375	12	300	42	1546	19	14256	6	3595	12	5071	11	2383	12	755	35	2355	17	5692	10	1447	20	3165	14	2750	15	2771	16	14851	6	1911	18	8921	7	11032	7	658	30	4193	13	114954	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	1464	23	330	34	817	30	8361	8	248	48	3354	15	11	100	869	25	9237	7	1096	27	2572	16	998	25	599	36	1306	19	2629	15	250	36	813	30	1616	19	1207	26	1336	15	1100	20	3334	11	4907	9	346	41	2199	16	50997	3
	Tanne	389	27	72	47	116	43	3164	10	155	33	561	21	0	.	142	50	316	24	819	18	1296	16	967	20	66	47	233	38	622	18	10	100	500	22	421	23	269	28	305	30	324	32	1775	14	519	25	187	39	226	27	13453	4
	Föhre	178	53	0	.	0	.	206	31	94	71	20	71	97	91	0	.	1748	17	53	61	97	71	47	82	0	.	127	91	123	56	84	90	77	62	20	71	77	69	49	67	174	51	33	58	2338	17	0	.	68	43	5709	10
	Lärche	137	67	0	.	0	.	79	63	0	.	60	74	0	.	0	.	1445	13	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	61	0	.	0	.	0	.	29	74	951	18	0	.	81	50	2027	13	0	.	10	100	4882	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	759	24	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	520	22	0	.	0	.	1333	16
	übrige Nadelhölzer	49	82	20	100	10	100	121	55	57	84	0	.	0	.	0	.	221	47	0	.	10	100	9	100	21	100	0	.	34	58	19	100	50	60	0	.	10	100	0	.	22	71	157	53	72	100	0	.	97	51	977	20
	Buche	1920	14	80	51	269	30	5410	8	738	23	1246	17	0	.	452	32	985	19	1086	18	1202	15	605	17	241	40	617	28	1521	16	866	21	1391	17	692	22	420	20	4027	12	263	36	2229	11	812	25	81	47	1100	16	28258	3
	Ahorn	355	23	85	52	45	100	1031	15	161	28	317	26	0	.	242	39	200	32	250	26	307	25	185	34	63	50	184	38	600	21	86	53	395	22	325	29	237	57	208	32	149	40	1104	18	323	28	55	60	414	26	7321	6
	Esche	263	27	46	81	128	51	713	19	215	53	328	33	19	71	197	63	465	34	342	28	213	36	63	75	126	61	72	51	604	21	57	47	267	34	278	44	212	34	575	22	110	44	737	23	298	30	50	82	335	24	6712	7
	Eiche	297	36	0	.	0	.	156	44	116	62	111	43	432	52	0	.	126	48	19	71	10	100	131	61	11	100	0	.	28	72	57	41	78	55	0	.	78	66	724	24	20	70	949	26	339	29	0	.	29	58	3710	12
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	388	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4130	12	0	.	29	74	77	78	0	.	0	.	4625	11
	übrige Laubhölzer	600	21	40	63	50	61	1114	17	325	29	345	27	10	100	196	38	2215	17	413	26	231	39	130	41	61	47	171	41	671	28	19	71	372	28	364	38	300	28	4767	9	227	33	1356	16	1643	14	21	71	462	21	16106	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	5651	10	673	26	1436	23	20355	5	2109	18	6343	10	568	45	2098	19	18105	5	4077	11	5937	10	3135	12	1187	24	2742	15	6907	10	1448	18	3943	12	3717	13	2839	15	17071	5	2400	15	11783	7	13877	6	740	28	4940	10	144082	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	972	21	620	30	694	30	8722	7	146	38	2689	13	0	.	1016	36	9837	6	975	22	2154	14	1027	18	445	30	1332	18	2549	13	386	32	591	24	1486	16	800	23	1285	17	1027	22	3800	10	5080	9	251	40	1656	15	49540	3
	Tanne	403	26	177	38	211	36	3077	10	112	36	703	23	0	.	38	50	261	26	880	20	1233	17	869	18	104	42	174	32	678	18	20	71	348	21	369	23	198	36	170	49	247	31	1311	13	308	27	84	67	371	23	12347	4
	Föhre	118	35	0	.	0	.	353	33	141	37	49	45	19	100	0	.	1193	18	178	45	81	59	67	62	0	.	66	68	136	53	56	45	178	41	171	51	62	63	212	57	156	48	66	55	1314	16	0	.	249	27	4866	8
	Lärche	126	40	0	.	0	.	108	47	9	100	62	76	0	.	0	.	1640	12	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	108	44	58	52	10	100	0	.	19	100	1113	16	0	.	30	58	2386	12	0	.	39	50	5720	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	812	19	0	.	0	.	0	.	0	.	53	100	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	617	23	0	.	0	.	1515	15
	übrige Nadelhölzer	59	63	0	.	0	.	79	50	69	100	10	100	0	.	0	.	21	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	100	0	.	0	.	30	58	338	32
	Buche	1655	15	98	37	236	33	4567	9	1014	18	1410	19	0	.	373	36	487	26	1349	16	981	18	699	20	270	30	366	31	1910	14	701	21	1967	14	506	20	536	20	2102	12	137	35	2935	11	412	28	73	43	1191	16	25974	3
	Ahorn	337	21	23	73	127	42	905	13	286	28	129	35	10	100	185	35	148	29	262	24	225	30	219	36	146	32	76	39	686	18	19	71	266	25	143	42	208	29	174	32	68	43	605	17	92	37	32	74	450	20	5819	5
	Esche	348	23	14	100	163	40	503	19	131	44	429	31	10	100	105	60	156	38	466	23	234	53	52	60	104	60	12	100	597	23	66	65	176	34	120	46	251	25	257	27	47	100	567	19	176	31	105	48	365	21	5453	7
	Eiche	253	27	0	.	0	.	235	28	145	56	20	100	159	40	0	.	127	60	89	53	110	56	41	71	0	.	0	.	142	54	76	39	132	41	13	100	141	36	449	23	10	100	747	23	59	47	0	.	90	33	3040	10
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	228	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2007	13	0	.	20	71	93	48	0	.	0	.	2349	12
	übrige Laubhölzer	370	25	20	100	32	58	685	23	157	32	97	47	30	74	49	53	684	20	227	24	121	48	41	62	52	72	21	100	395	23	9	100	165	38	127	34	331	33	2024	13	69	38	424	26	450	22	0	.	238	25	6817	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	4642	9	952	25	1462	21	19236	5	2212	14	5597	10	227	37	1766	24	15594	5	4425	10	5148	10	3015	11	1121	21	2100	15	7221	8	1392	18	3834	10	2934	12	2547	13	9794	6	1783	17	10565	6	10987	6	545	26	4679	9	123776	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	968	15	312	27	609	22	7775	6	180	33	2253	11	0	.	638	20	6673	6	693	16	2085	12	928	13	207	28	1027	15	2145	11	310	24	623	19	1325	13	741	20	986	14	596	20	3445	8	2709	8	282	30	1554	12	39064	2
	Tanne	468	19	96	35	254	29	2859	8	103	41	433	19	0	.	87	45	248	19	694	16	999	13	669	14	70	47	113	35	730	15	20	60	323	19	252	23	133	37	197	27	76	38	1082	11	243	27	56	37	585	16	10789	3
	Föhre	208	26	8	100	5	100	342	25	225	28	168	47	4	100	0	.	762	15	176	37	48	50	54	58	0	.	25	70	92	34	107	39	238	22	36	72	180	27	103	43	67	46	147	41	525	18	0	.	457	16	3979	7
	Lärche	74	40	4	100	18	100	61	37	4	100	41	65	0	.	0	.	1725	9	4	100	16	71	0	.	0	.	7	100	80	44	7	100	4	100	0	.	4	100	621	14	0	.	88	35	1872	10	0	.	59	32	4689	5
	Arve	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	0	.	0	.	431	17	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	245	22	0	.	0	.	701	13
	übrige Nadelhölzer	8	71	0	.	0	.	21	45	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	79	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	4	100	0	.	0	.	4	100	98	35
	Buche	1137	12	90	38	207	31	2504	8	748	17	691	17	0	.	224	24	284	21	972	15	596	16	412	18	83	37	265	31	1123	14	317	21	1183	12	374	23	232	19	789	12	94	37	1544	10	75	42	83	38	877	12	14905	3
	Ahorn	111	26	12	58	30	47	278	16	77	30	61	32	0	.	76	28	45	37	110	23	60	33	45	39	23	79	29	53	243	18	4	100	92	23	59	35	50	50	17	71	16	50	122	24	23	59	34	43	128	28	1745	6
	Esche	256	22	16	79	47	46	208	18	72	36	103	31	0	.	70	41	28	52	171	30	133	50	26	49	25	62	19	60	158	22	20	45	74	32	56	42	124	27	46	37	4	100	212	21	20	53	50	48	287	18	2224	7
	Eiche	112	31	0	.	0	.	193	18	41	47	61	33	83	56	0	.	72	48	76	36	75	44	31	56	0	.	0	.	35	64	62	46	68	38	0	.	78	29	129	34	13	75	296	22	20	65	0	.	126	22	1571	8
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	604	16	0	.	15	100	9	71	0	.	0	.	662	15
	übrige Laubhölzer	142	35	0	.	5	100	115	30	48	46	20	66	0	.	27	61	124	24	75	36	41	56	4	100	29	75	4	100	80	30	4	100	80	39	8	71	61	39	272	17	8	71	130	36	94	38	9	71	121	27	1500	8
	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	3483	8	537	23	1173	18	14365	4	1508	13	3831	9	87	54	1122	16	10425	4	2970	9	4087	9	2169	9	437	22	1500	13	4703	8	850	17	2686	9	2109	11	1604	13	3768	6	877	16	7085	6	5835	6	514	24	4199	8	81926	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	385	19	88	41	223	27	3256	6	85	48	653	14	4	100	259	26	2800	7	265	19	784	13	410	16	65	42	358	18	1149	13	96	30	205	27	576	16	255	20	567	14	318	23	1332	9	1082	12	115	37	517	14	15845	3
	Tanne	167	25	15	58	58	32	1467	9	39	42	179	23	0	.	42	45	150	21	222	19	350	17	297	17	16	62	64	40	316	18	4	100	135	25	145	22	94	38	106	31	30	58	474	14	99	30	21	45	200	20	4690	4
	Föhre	90	27	0	.	0	.	110	31	27	51	31	39	4	100	0	.	174	23	59	35	4	100	10	73	0	.	4	100	32	49	19	60	12	58	4	100	35	37	23	47	0	.	8	100	101	35	0	.	87	34	836	10
	Lärche	20	45	0	.	9	100	41	35	0	.	15	60	0	.	4	100	785	11	4	100	12	100	4	100	0	.	0	.	32	43	4	100	4	100	15	72	4	100	321	16	4	100	52	39	1034	10	8	100	36	48	2408	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	178	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	27	0	.	0	.	260	16
	übrige Nadelhölzer	4	100	0	.	0	.	25	46	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	12	74	0	.	0	.	0	.	17	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	75	0	.	0	.	4	100	82	31
	Buche	398	15	13	58	54	35	722	14	272	21	192	24	0	.	59	41	96	33	205	19	153	29	78	34	20	66	89	47	254	18	58	32	254	20	120	32	87	32	237	18	25	53	253	18	16	50	8	100	360	17	4022	5
	Ahorn	4	100	0	.	0	.	47	33	10	71	8	71	0	.	18	51	12	58	0	.	6	100	0	.	8	71	0	.	43	38	4	100	6	100	0	.	9	71	0	.	0	.	20	45	0	.	4	100	37	40	235	15
	Esche	34	43	0	.	0	.	53	37	12	74	23	51	0	.	11	74	7	100	23	46	10	71	0	.	12	74	0	.	29	48	4	100	0	.	8	71	35	41	6	100	0	.	73	37	0	.	4	100	64	30	409	13
	Eiche	102	28	0	.	4	100	38	33	26	46	26	46	16	100	0	.	19	65	34	58	26	51	0	.	0	.	5	100	19	59	40	54	21	51	10	73	61	37	16	73	9	71	126	30	10	72	5	100	48	36	660	11
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	522	16	0	.	0	.	24	69	0	.	0	.	571	15
	übrige Laubhölzer	42	43	0	.	0	.	41	48	15	58	8	71	0	.	9	100	17	62	0	.	8	100	5	100	0	.	5	100	4	100	4	100	5	100	4	100	21	65	33	46	4	100	17	63	12	74	0	.	21	54	275	16
	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	1245	10	115	37	348	22	5799	5	487	17	1139	11	24	71	402	19	4263	5	812	12	1366	11	803	12	122	29	524	16	1899	10	237	20	642	16	882	13	602	15	1831	7	391	21	2367	8	2456	8	166	31	1374	10	30293	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	5097	15	1576	25	2592	22	34176	6	882	29	11129	10	15	78	3421	21	35410	5	4047	16	9646	11	4015	13	1619	30	5107	15	10484	10	1544	24	3180	19	6157	13	4100	18	5229	11	3759	17	14700	7	17251	7	1262	30	8209	11	194606	2
	Tanne	1773	18	411	32	720	27	13572	7	575	24	2304	17	0	.	413	37	1191	16	3359	13	4908	12	3425	14	297	31	824	27	2826	13	101	42	1743	17	1566	17	982	24	1030	23	1011	25	5891	10	1667	21	539	33	1515	16	52647	3
	Föhre	689	24	8	100	5	100	1153	20	507	27	288	35	134	87	0	.	5251	13	465	33	282	50	207	45	0	.	321	77	426	41	343	41	562	29	241	47	422	29	425	45	418	43	293	35	5633	14	0	.	872	16	18945	7
	Lärche	386	40	4	100	26	100	338	35	13	76	178	59	0	.	4	100	6438	8	8	71	38	63	4	100	0	.	7	100	388	32	108	47	28	74	15	72	110	53	3677	12	4	100	289	28	8710	9	8	100	154	31	20936	5
	Arve	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	0	.	0	.	2477	16	0	.	0	.	0	.	0	.	98	100	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	38	100	0	.	1717	18	0	.	0	.	4371	12
	übrige Nadelhölzer	148	58	20	100	10	100	347	38	162	71	22	72	0	.	10	100	562	35	10	100	107	50	9	100	31	100	10	100	133	46	22	85	119	50	10	100	88	64	4	100	104	53	436	44	165	82	0	.	223	45	2754	14
	Buche	6360	10	358	34	846	27	16995	7	3289	14	4396	14	0	.	1552	26	2531	17	4315	12	3938	13	2247	13	911	34	1773	25	6244	12	2530	18	5621	11	2095	17	1717	15	10490	10	728	30	8543	8	1969	22	306	32	4318	11	94072	2
	Ahorn	1198	16	283	59	245	38	3118	10	595	20	738	19	20	71	626	29	687	22	927	16	659	20	571	26	271	28	417	37	1771	15	190	46	1021	17	734	24	695	33	618	25	282	35	2728	14	752	21	147	45	1365	17	20658	4
	Esche	1108	17	76	60	414	36	1719	14	635	32	1012	22	39	79	426	50	1073	29	1251	21	869	28	201	50	299	51	221	43	1827	16	166	46	597	29	705	35	768	20	1581	17	209	43	2076	16	821	21	284	44	1308	16	19683	5
	Eiche	960	22	0	.	4	100	680	19	421	46	260	29	889	42	0	.	384	44	252	33	235	40	307	58	11	100	5	100	224	54	273	27	385	38	43	56	426	27	1967	19	52	56	2633	19	713	23	5	100	295	21	11422	8
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	944	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10429	10	0	.	84	70	244	50	0	.	0	.	11702	9
	übrige Laubhölzer	1800	17	91	55	157	50	3360	13	802	23	959	21	110	56	481	31	5695	13	1244	19	925	28	519	27	182	45	440	32	2075	19	97	39	1013	22	825	30	1055	24	11854	8	757	35	3049	14	4546	13	71	51	1127	17	43235	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	19519	7	2826	22	5020	18	75466	4	7881	12	21285	8	1206	38	6933	16	62643	4	15879	8	21609	8	11505	9	3622	21	9222	12	26422	7	5374	15	14270	9	12392	10	10362	11	47315	4	7363	13	40722	5	44187	5	2623	22	19386	7	495030	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. 1349042. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

zurück