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

1. Wofür stehen die Zahlen?

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

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

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

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

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

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

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

2. Wozu dient der Standardfehler?

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

Die statistische Sicherheit beträgt

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

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

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

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

Vorgehen

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

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

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

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

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

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

Daten: siehe Beispiel 2

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

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

Oben

3. Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?*

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

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

Beispiel 4: Interpretation von zwei Ergebnissen der gleichen Inventur

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

	Fall 2						Fall 1

Fall 1

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

Fall 2

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

Vorgehen

Siehe Fall 1.

Antwort

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

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

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

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

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

Beispiel 5: Interpretation von zwei Ergebnissen aus unterschiedlichen Inventuren

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

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

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

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

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

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

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

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

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

Oben

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

Die Ergebnisse sind

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

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

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

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

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

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

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

Oben

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

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

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

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

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LFI4
Stammzahl
Brusthöhendurchmesser (Stärkeklassen) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
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
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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	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	.
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	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	1056	30	46	100	141	55	5154	12	190	50	1078	33	0	.	374	33	7129	11	284	32	2171	22	765	28	229	78	995	29	1237	21	360	46	175	72	539	29	680	31	1127	22	762	28	2289	17	3675	14	89	52	1324	29	31871	5
	Tanne	203	39	33	71	191	60	2903	12	175	42	504	32	0	.	46	74	210	47	805	25	1201	24	721	25	36	71	272	48	258	36	35	70	497	42	315	41	389	45	234	41	345	33	1291	17	290	35	172	59	222	44	11346	6
	Föhre	0	.	0	.	0	.	193	60	38	100	0	0	0	.	0	.	863	31	0	.	0	.	0	0	0	.	87	100	0	.	17	100	19	100	17	100	0	.	49	100	0	.	0	0	1039	33	0	.	59	100	2380	19
	Lärche	20	100	0	.	0	.	41	71	0	.	0	.	0	.	0	.	591	22	0	.	17	100	0	.	0	.	35	100	94	83	0	.	0	.	0	.	0	.	520	33	0	.	420	73	981	20	0	.	20	100	2737	16
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	333	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	0	.	0	.	255	43	0	.	0	.	620	27
	übrige Nadelhölzer	17	100	0	.	18	100	142	35	0	.	0	.	0	.	0	.	392	43	34	71	15	100	0	.	0	.	0	.	54	58	0	.	86	72	0	.	17	100	0	.	87	100	193	67	70	61	0	.	207	61	1330	21
	Buche	792	19	48	73	81	64	3206	13	671	28	484	26	0	.	289	50	497	27	636	28	1048	24	498	27	115	54	223	44	1453	22	525	29	938	24	284	30	370	36	2737	17	132	47	1202	17	526	35	35	71	818	20	17607	5
	Ahorn	221	33	0	.	80	61	780	23	208	35	177	38	0	.	107	57	304	36	142	43	224	42	377	54	68	62	139	88	142	39	52	75	339	39	170	55	189	37	263	38	86	67	1037	22	359	30	21	100	413	33	5898	9
	Esche	292	41	0	.	0	.	315	35	72	50	422	40	34	100	33	71	349	36	175	42	345	34	140	47	18	100	40	71	187	41	159	80	138	43	240	54	154	42	689	30	162	43	336	34	160	37	17	100	360	39	4838	10
	Eiche	0	.	0	.	0	.	32	71	17	100	21	100	17	100	0	.	0	0	0	.	0	.	185	75	0	.	0	.	21	100	0	0	94	84	0	.	17	100	513	34	18	100	546	57	482	38	0	.	34	71	1997	22
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2754	22	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	2830	21
	übrige Laubhölzer	467	31	30	100	53	74	1718	16	137	46	230	36	34	100	166	43	2281	26	351	37	302	36	289	32	91	81	146	53	669	30	78	78	171	37	288	37	405	52	4263	14	232	47	991	23	1939	18	0	.	405	26	15738	7
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	Total	3067	16	158	48	564	35	14484	7	1509	21	2916	17	86	60	1015	24	13009	9	2428	16	5323	14	2974	15	556	39	1936	22	4116	15	1225	27	2456	19	1854	22	2220	21	13181	8	1825	21	8321	11	9776	9	335	43	3862	14	99193	3
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	849	31	243	39	412	40	6267	11	136	77	1792	22	0	.	791	33	8996	9	481	33	1828	20	1029	29	641	62	1389	28	2209	21	449	43	300	42	1248	28	1188	28	1615	22	1202	27	3365	19	4848	14	129	58	1435	28	42839	4
	Tanne	288	52	33	71	179	55	3452	12	191	47	690	30	0	.	18	100	355	32	1078	22	1548	21	966	22	74	50	265	37	270	26	70	61	483	33	293	40	706	46	302	39	504	35	1355	16	355	29	182	49	121	43	13776	6
	Föhre	55	75	0	.	0	.	340	59	17	100	0	.	0	.	0	.	1361	27	20	100	0	.	17	100	0	.	139	100	0	.	51	74	67	100	35	100	0	0	32	100	54	75	0	0	2161	24	0	.	34	71	4383	16
	Lärche	19	100	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	942	24	0	.	34	71	0	.	0	.	52	100	129	66	17	100	0	.	0	.	67	79	995	26	0	.	260	45	1808	16	0	.	0	.	4341	11
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	656	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	516	27	0	.	0	.	1188	19
	übrige Nadelhölzer	85	60	0	.	18	100	71	61	0	.	0	.	0	.	18	100	176	42	17	100	0	.	0	.	0	.	17	100	74	50	0	.	86	53	18	100	17	100	0	.	0	.	90	54	87	60	0	.	137	59	911	18
	Buche	1003	19	54	74	71	61	4650	12	715	31	1362	23	0	.	312	40	642	28	1004	26	1103	23	714	27	312	57	563	32	1862	20	525	31	951	21	559	30	515	26	4188	17	406	39	1874	15	807	32	62	100	944	18	25199	5
	Ahorn	257	37	15	100	160	77	1154	19	226	39	430	30	0	.	234	40	274	30	262	37	198	30	426	34	90	55	174	82	455	29	73	77	416	27	167	43	326	37	264	49	153	47	1013	21	480	31	59	76	979	32	8283	8
	Esche	413	41	0	.	107	62	460	24	155	48	239	36	34	100	162	46	406	44	125	42	163	48	125	47	111	62	36	71	520	33	156	69	159	43	160	53	241	38	654	32	123	53	640	25	449	45	35	100	269	41	5938	9
	Eiche	87	72	0	.	0	.	54	58	59	72	0	0	86	66	0	.	15	100	17	100	42	72	95	100	22	100	0	.	21	100	17	100	128	67	0	.	37	71	715	37	0	.	713	37	321	43	0	.	68	61	2498	17
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	100	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4502	17	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	4602	17
	übrige Laubhölzer	482	25	0	.	68	62	1280	19	89	45	235	40	0	.	283	53	2861	22	317	35	254	36	164	40	38	71	48	73	543	33	58	76	392	44	221	47	213	41	4534	15	259	47	832	24	1841	18	0	0	370	33	15381	7
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	Total	3537	15	345	34	1014	30	17744	7	1588	21	4748	14	121	55	1819	23	16782	8	3319	15	5171	13	3536	15	1287	39	2682	20	6083	14	1416	24	2982	15	2700	19	3310	18	17818	7	2700	20	10144	10	13672	9	466	39	4357	15	129340	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	694	36	486	36	563	36	6299	10	69	79	2002	23	0	.	786	35	8743	9	474	34	1805	19	1068	27	654	44	1285	25	1876	20	555	38	374	36	1082	25	1146	30	1474	22	1148	25	3324	16	4307	12	140	49	1773	21	42127	4
	Tanne	236	44	66	60	138	56	2781	16	208	39	448	40	0	.	37	71	201	38	590	27	1129	18	620	26	36	100	343	38	356	36	17	100	419	31	321	31	420	33	213	50	346	43	1441	19	363	34	139	50	242	33	11111	7
	Föhre	36	71	0	.	0	.	484	42	59	58	34	71	86	82	0	.	1100	25	0	0	34	100	86	60	0	.	226	93	0	.	172	68	53	58	35	100	34	71	67	78	149	59	98	69	1402	22	0	.	136	43	4291	13
	Lärche	69	79	0	.	0	.	23	100	0	.	52	100	0	.	0	.	1409	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	34	100	1311	20	0	.	176	49	1726	16	0	.	51	58	4888	10
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	904	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	506	32	0	.	0	.	1410	19
	übrige Nadelhölzer	69	61	0	.	0	.	102	53	17	100	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	15	100	17	100	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	69	79	0	0	0	.	17	100	358	27
	Buche	1152	22	71	71	146	49	4332	11	743	26	1026	24	0	.	248	34	875	27	890	26	1099	21	454	23	262	45	414	37	1637	20	714	30	1439	23	356	24	466	27	2782	16	462	40	2069	14	689	32	73	50	1002	17	23400	5
	Ahorn	234	30	0	.	223	52	1066	16	146	43	339	39	0	.	167	57	258	31	140	39	359	30	317	42	120	38	155	68	922	21	72	60	162	37	156	33	170	35	114	47	103	48	661	26	140	40	0	.	701	23	6725	7
	Esche	134	53	0	.	173	53	566	26	177	42	571	30	17	100	116	47	237	54	232	41	167	39	19	100	198	81	38	71	622	26	17	100	159	43	178	42	314	38	298	41	129	64	555	28	346	63	38	71	273	35	5575	9
	Eiche	104	70	0	.	0	.	221	44	121	55	94	55	172	66	0	.	15	100	69	61	0	.	19	100	0	.	0	.	19	100	104	47	127	53	0	.	121	38	611	28	18	100	667	33	129	51	0	.	68	50	2680	13
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	453	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2627	16	0	.	0	.	55	100	0	.	0	.	3135	16
	übrige Laubhölzer	189	37	0	.	36	100	563	23	111	51	87	45	0	.	34	71	1001	23	126	38	107	58	92	54	36	100	18	100	322	39	17	100	191	41	182	53	190	38	2157	15	34	71	497	35	395	28	17	100	291	29	6692	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	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	Total	2918	16	624	34	1279	26	16437	7	1652	20	4652	14	276	56	1388	26	15214	7	2522	14	4700	13	2693	15	1306	30	2479	20	5803	12	1688	22	2942	16	2309	17	2894	17	11654	7	2391	21	9557	10	10057	8	407	34	4552	12	112393	2
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	383	23	537	29	508	32	6018	8	90	49	1508	17	0	.	571	25	6874	8	498	28	1307	16	822	18	237	39	610	22	1391	16	259	32	326	30	1040	20	418	26	1187	17	793	27	2334	12	2946	11	106	56	1224	16	31987	3
	Tanne	196	35	129	42	285	34	2180	11	77	45	336	25	0	.	83	52	270	27	750	24	910	17	684	18	29	71	150	35	515	20	28	71	212	27	330	29	119	41	160	33	186	43	1083	14	294	34	13	100	296	25	9313	5
	Föhre	54	55	0	.	9	100	307	40	107	43	128	53	28	79	0	.	613	22	129	52	76	63	55	79	0	.	42	85	8	100	130	42	167	33	27	81	104	40	48	54	41	63	109	56	515	23	0	.	297	23	2993	9
	Lärche	34	72	0	.	0	.	71	55	14	71	0	0	0	.	6	100	1473	14	7	100	7	100	0	.	0	.	0	.	35	53	21	74	7	100	0	.	7	100	801	18	0	.	56	43	1601	15	0	.	27	79	4166	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	363	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	211	31	0	.	0	.	583	18
	übrige Nadelhölzer	20	74	0	.	0	.	54	55	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	21	100	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	172	36
	Buche	835	17	102	48	148	40	2669	10	649	25	786	22	0	.	244	34	432	27	813	20	667	20	538	19	107	60	271	36	1257	17	443	25	1086	17	299	29	205	25	988	16	159	40	1629	13	119	55	59	58	743	16	15249	4
	Ahorn	133	28	13	71	33	62	515	19	76	52	69	39	0	.	83	37	58	50	121	29	51	38	79	35	27	59	41	54	337	21	7	100	187	27	89	36	77	46	38	52	27	50	208	23	55	56	37	53	102	29	2464	7
	Esche	227	31	0	.	84	55	192	25	22	58	217	33	0	.	100	46	51	51	227	34	256	62	36	65	95	51	14	100	322	25	49	55	129	31	94	49	188	29	94	41	39	69	290	25	56	70	30	71	317	20	3129	9
	Eiche	63	52	0	.	0	.	122	28	28	71	33	66	139	55	0	.	33	71	90	41	88	49	28	78	0	.	0	.	18	71	56	79	39	56	0	.	137	34	212	32	30	79	251	26	35	72	0	.	102	26	1504	11
	Kastanie	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	124	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	887	19	0	.	7	100	18	71	0	.	0	.	1043	17
	übrige Laubhölzer	97	44	0	.	0	.	225	28	49	62	33	61	0	.	25	100	242	25	103	66	69	52	0	.	7	100	0	.	76	39	7	100	21	57	12	70	96	37	519	19	7	100	163	29	128	42	0	.	180	35	2058	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	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	Total	2049	12	781	28	1067	23	12361	6	1153	20	3110	12	166	52	1113	21	10533	6	2739	13	3430	12	2242	12	502	29	1128	18	3965	11	1019	20	2173	13	1893	15	1351	16	4941	7	1281	21	6150	8	5978	8	246	39	3288	11	74661	2
=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	315	29	253	36	298	34	3193	9	97	46	681	19	0	.	445	27	2919	9	263	25	818	19	479	19	89	52	301	26	1188	17	139	34	210	38	646	21	228	27	767	18	387	25	1212	14	1355	13	52	58	535	20	16868	3
	Tanne	254	29	56	47	131	43	1652	11	28	61	285	31	0	.	57	56	237	25	284	28	545	17	452	22	42	72	98	41	344	21	14	71	85	41	176	27	73	55	143	32	38	61	729	16	115	36	0	0	272	23	6111	5
	Föhre	20	74	0	.	0	.	115	35	21	74	41	53	0	.	0	.	227	25	49	43	13	100	7	100	0	.	7	100	15	71	7	100	13	71	0	.	56	39	14	100	7	100	0	.	72	50	0	.	75	39	760	13
	Lärche	43	41	0	.	0	.	28	50	0	.	7	100	0	.	7	100	1140	13	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	21	72	0	.	0	.	14	100	0	.	438	19	0	.	35	72	1266	14	14	100	47	51	3067	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	151	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	35	0	.	0	.	228	22
	übrige Nadelhölzer	7	100	0	.	0	.	27	61	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	68	0	.	0	.	0	.	48	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	180	38
	Buche	444	21	20	58	21	57	927	14	184	28	133	30	0	.	109	44	150	32	245	26	243	26	65	68	0	.	119	43	378	21	106	36	388	23	149	39	192	30	341	18	49	54	480	17	53	57	14	71	351	22	5161	5
	Ahorn	21	58	0	.	0	.	51	38	30	50	22	58	0	.	13	71	35	51	7	100	10	100	0	.	0	.	0	.	80	38	0	.	21	58	0	.	28	80	0	.	6	100	20	58	0	.	7	100	50	43	401	15
	Esche	88	32	0	.	7	100	107	37	38	44	55	39	0	.	29	59	6	100	62	43	51	64	0	.	36	82	0	.	60	52	14	70	20	58	27	71	65	41	10	100	0	.	110	43	7	100	20	100	102	36	915	12
	Eiche	64	44	0	.	0	.	61	33	7	100	14	100	21	100	0	.	27	81	7	100	29	81	7	100	0	.	0	.	8	100	18	100	12	100	6	100	90	57	33	59	8	100	38	55	8	100	0	.	85	33	544	16
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	450	22	0	.	0	.	16	71	0	.	0	.	510	20
	übrige Laubhölzer	37	52	0	.	8	100	63	48	8	100	62	61	0	.	12	70	30	50	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	34	84	0	.	14	100	6	100	0	.	38	45	0	.	77	68	23	57	0	.	7	100	426	20
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	Total	1292	13	328	33	466	28	6224	6	426	22	1299	14	21	100	673	22	4967	7	923	15	1762	13	1018	15	167	40	526	23	2176	12	298	25	764	19	1024	17	731	19	2241	9	495	23	2725	10	2992	9	107	43	1524	13	35171	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	3298	22	1566	31	1922	28	26931	7	583	41	7061	16	0	.	2966	24	34661	7	2000	22	7930	14	4163	17	1849	48	4581	22	7900	14	1761	30	1384	28	4555	16	3660	21	6168	15	4292	21	12523	12	17131	10	517	40	6291	17	165693	3
	Tanne	1178	30	317	40	924	37	12968	9	678	33	2261	25	0	.	242	44	1273	22	3507	18	5333	14	3442	17	215	39	1128	31	1744	18	163	56	1696	28	1435	26	1707	33	1052	33	1419	29	5899	12	1416	25	506	47	1153	19	51657	4
	Föhre	165	48	0	.	9	100	1439	30	243	34	202	43	114	80	0	.	4164	20	197	40	123	58	165	58	0	.	500	95	24	76	378	46	320	36	113	95	194	33	210	73	251	58	206	60	5188	20	0	.	601	23	14807	10
	Lärche	184	43	0	.	0	.	179	39	14	71	58	89	0	.	13	71	5555	12	7	100	58	66	7	100	0	.	87	100	314	57	38	61	7	100	14	100	109	71	4066	17	0	.	948	43	7382	11	14	100	145	35	19199	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2406	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	1566	24	0	.	0	.	4030	15
	übrige Nadelhölzer	198	44	0	.	36	71	396	28	73	100	0	.	0	.	18	100	585	39	51	74	68	57	17	100	0	.	17	100	198	42	38	100	188	53	18	100	34	71	16	100	87	100	396	43	156	53	0	.	360	57	2952	15
	Buche	4225	14	295	46	468	35	15783	8	2962	21	3791	19	0	.	1203	30	2596	21	3588	18	4160	17	2269	16	796	41	1591	30	6586	15	2313	23	4801	15	1647	21	1747	18	11036	14	1208	34	7255	11	2194	29	244	49	3858	12	86616	3
	Ahorn	865	21	28	79	496	56	3566	13	686	24	1036	24	0	.	605	34	929	25	672	24	842	21	1198	32	305	33	508	72	1937	18	204	54	1124	22	582	30	790	27	679	34	374	44	2938	17	1035	27	124	63	2245	23	23771	5
	Esche	1154	27	0	.	371	47	1640	17	464	33	1504	24	86	100	440	39	1049	37	820	29	982	28	320	39	458	57	128	48	1711	23	395	61	606	27	700	36	960	23	1746	29	453	41	1930	19	1019	38	140	53	1320	22	20396	6
	Eiche	318	45	0	.	0	.	491	25	233	48	162	41	435	52	0	.	91	72	184	45	159	48	334	77	22	100	0	.	86	49	195	45	400	59	6	100	402	28	2085	25	75	63	2215	29	975	34	0	.	357	26	9224	11
	Kastanie	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	781	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11219	14	0	.	24	76	89	66	0	.	0	.	12120	13
	übrige Laubhölzer	1271	22	30	100	165	58	3848	14	393	31	648	30	34	100	520	43	6415	20	905	32	732	28	546	30	172	57	212	46	1643	26	161	55	789	36	709	40	904	38	11511	12	532	37	2560	18	4325	16	17	100	1251	21	40295	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	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	Total	12863	11	2236	29	4390	22	67251	5	6329	16	16724	11	670	50	6007	18	60505	6	11931	12	20387	10	12463	11	3818	30	8752	17	22143	10	5646	19	11316	12	9780	14	10506	14	49836	5	8691	17	36896	8	42475	7	1561	32	17582	10	450759	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. 1349069. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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