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

1. Wofür stehen die Zahlen?

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

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

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

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

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

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

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

2. Wozu dient der Standardfehler?

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

Die statistische Sicherheit beträgt

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

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

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

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

Vorgehen

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

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

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

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

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

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

Daten: siehe Beispiel 2

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

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

Oben

3. Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?*

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

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

Beispiel 4: Interpretation von zwei Ergebnissen der gleichen Inventur

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

	Fall 2						Fall 1

Fall 1

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

Fall 2

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

Vorgehen

Siehe Fall 1.

Antwort

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

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

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

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

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

Beispiel 5: Interpretation von zwei Ergebnissen aus unterschiedlichen Inventuren

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

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

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

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

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

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

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

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

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

Oben

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

Die Ergebnisse sind

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

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

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

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

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

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

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

Oben

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

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

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

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI4
Stammzahl
Hauptbaumart · Brusthöhendurchmesser (Stärkeklassen)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2009/17
		Kanton
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Schweiz
Hauptbaumart	Brusthöhendurchmesser (Stärkeklassen)	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	.
	12-15 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	16-23 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	24-35 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	36-51 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	=52 cm	0	.	0	.	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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Fichte	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	.
	12-15 cm	1081	22	210	41	173	43	5329	8	223	50	1221	21	0	.	573	23	8895	7	525	31	1657	17	855	24	291	44	1427	19	1760	14	313	42	405	30	815	19	565	29	1738	15	630	22	2509	12	3992	9	278	37	1205	20	36670	3
	16-23 cm	911	22	357	33	455	33	6731	8	268	44	2032	17	0	.	840	21	11902	7	687	22	1725	14	1175	28	499	44	1788	19	2427	15	337	37	409	27	1349	17	1086	29	2154	14	1045	20	3695	12	5466	9	272	40	1437	19	49048	3
	24-35 cm	852	23	497	26	517	30	6733	8	85	45	2426	15	0	.	799	24	10325	6	690	21	1565	15	1045	19	487	35	1488	18	2217	14	405	34	489	25	1324	17	868	24	1643	15	1151	19	3554	11	4967	8	234	36	1654	17	46015	3
	36-51 cm	570	17	429	24	525	25	5967	6	86	34	1657	12	0	.	649	19	7362	5	567	18	1259	12	782	14	196	31	784	15	1716	11	260	26	421	19	1105	14	446	21	1119	12	678	20	2896	8	3215	8	214	37	1116	13	34021	2
	=52 cm	307	21	172	32	325	24	3284	7	85	33	667	14	4	100	389	20	3579	7	305	18	697	16	494	14	82	41	459	18	1228	12	126	27	210	26	738	15	197	25	716	13	333	21	1733	10	1380	10	126	34	525	16	18159	3
	Total	3722	15	1664	24	1995	22	28045	5	747	32	8004	12	4	100	3251	17	42063	5	2774	17	6903	11	4350	15	1555	34	5947	15	9348	10	1441	26	1935	17	5330	12	3162	20	7370	10	3836	16	14387	8	19020	7	1124	29	5937	12	183914	2
Tanne	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	.
	12-15 cm	307	46	49	52	113	60	2703	9	183	30	472	24	0	.	94	48	179	37	1129	16	1172	19	594	19	60	52	207	41	321	23	19	71	431	31	556	25	227	43	367	32	233	29	1273	13	418	28	147	42	182	34	11437	5
	16-23 cm	447	38	80	43	127	48	3457	9	173	33	592	23	0	.	66	65	310	24	1095	16	1520	16	883	17	74	38	220	31	514	22	39	61	512	29	432	26	462	40	363	32	361	29	1376	12	593	21	227	39	219	29	14142	5
	24-35 cm	291	28	49	52	124	44	2635	11	201	29	544	24	0	.	67	55	271	24	695	18	1026	16	578	20	32	74	232	35	601	20	9	100	433	23	357	22	292	30	267	32	262	34	1377	14	435	23	148	37	292	25	11220	5
	36-51 cm	262	25	121	35	216	28	2367	8	117	34	380	19	0	.	80	39	269	20	669	17	817	14	637	14	34	47	109	30	622	14	23	52	251	22	283	22	93	33	190	27	114	39	1032	11	293	24	76	34	270	20	9327	4
	=52 cm	258	21	51	38	141	32	1820	9	63	50	291	22	0	.	61	39	249	18	277	19	523	14	502	16	24	72	85	31	463	16	12	58	166	25	185	23	87	41	168	27	31	49	740	13	151	28	43	44	277	18	6667	4
	Total	1566	24	350	30	722	30	12982	7	737	23	2280	17	0	.	368	40	1279	16	3863	12	5058	12	3195	13	224	32	853	27	2521	13	102	49	1793	20	1814	18	1162	28	1354	23	1000	25	5799	9	1890	18	642	31	1241	15	52794	3
Föhre	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	.
	12-15 cm	21	71	0	.	0	.	241	45	21	100	0	0	0	.	0	.	1442	19	50	100	11	100	9	100	0	.	52	100	19	100	10	100	22	70	91	69	11	100	38	79	43	62	93	100	924	25	0	.	32	100	3129	13
	16-23 cm	39	62	10	100	0	.	281	43	19	71	0	.	0	.	0	.	1802	17	80	88	94	91	9	100	0	.	84	100	113	62	29	75	78	63	31	75	9	100	39	71	42	61	82	100	1725	19	0	.	29	58	4594	11
	24-35 cm	94	48	0	.	0	.	350	35	51	45	40	50	48	82	0	.	1099	17	96	53	51	73	57	53	0	.	147	86	133	57	120	56	138	61	92	61	77	78	154	57	135	45	83	52	1317	16	0	.	108	35	4387	9
	36-51 cm	101	30	8	100	5	100	282	28	154	28	74	54	15	79	0	.	721	15	163	44	61	49	50	55	0	.	42	60	85	34	83	37	183	23	68	54	108	31	119	47	65	42	93	39	530	17	0	.	289	20	3300	7
	=52 cm	71	37	0	.	0	.	90	29	54	55	27	47	0	.	0	.	242	18	56	34	8	100	13	58	0	.	8	70	50	47	4	100	25	41	4	100	36	37	23	52	8	71	0	.	134	31	0	.	102	27	956	10
	Total	326	27	18	71	5	100	1244	24	299	24	140	37	64	80	0	.	5306	13	444	43	225	60	138	44	0	.	333	87	400	46	245	40	444	29	285	45	240	33	374	46	293	41	351	54	4630	15	0	.	560	17	16367	7
Lärche	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	.
	12-15 cm	32	75	0	.	0	.	44	60	0	.	51	85	0	.	0	.	1560	20	11	100	9	100	0	.	0	.	21	100	111	50	0	.	20	100	10	100	0	.	1135	17	0	.	243	70	1632	15	0	.	11	100	4888	10
	16-23 cm	11	100	0	.	0	.	30	58	0	.	32	100	0	.	0	.	1932	14	0	.	19	71	0	.	0	.	31	100	130	46	9	100	0	.	0	.	36	78	1572	15	0	.	159	40	2729	11	0	.	21	100	6711	7
	24-35 cm	107	55	11	100	0	.	90	45	0	.	29	100	0	.	0	.	2134	11	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	47	9	100	0	.	0	.	47	60	1670	13	0	.	144	36	2300	11	0	.	29	58	6646	6
	36-51 cm	62	46	4	100	16	100	66	38	8	71	0	0	0	.	4	100	1871	9	4	100	8	71	0	.	0	.	4	100	126	36	23	52	16	62	0	.	7	71	933	12	0	.	62	30	1991	9	0	.	39	45	5243	5
	=52 cm	36	33	0	.	8	100	28	38	0	.	4	100	0	.	4	100	1235	10	4	100	17	100	4	100	0	.	4	100	24	46	7	100	12	58	14	72	4	100	574	12	0	.	83	38	1491	9	8	100	48	35	3611	6
	Total	248	34	15	77	24	100	258	27	8	71	116	69	0	.	8	71	8731	8	19	65	52	56	4	100	0	.	59	89	468	33	50	56	48	53	24	59	95	51	5884	10	0	.	690	33	10142	8	8	100	149	28	27100	5
Arve	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	.
	12-15 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	575	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	29	74	22	100	0	.	339	25	0	.	0	.	984	15
	16-23 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	971	18	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	22	100	0	.	566	19	0	.	0	.	1590	13
	24-35 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1037	18	0	.	0	.	0	.	0	.	53	100	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	22	100	0	.	850	19	0	.	0	.	1992	13
	36-51 cm	0	.	0	.	0	.	17	76	0	.	0	.	0	.	0	.	475	16	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	305	19	0	.	0	.	827	12
	=52 cm	0	.	0	.	0	.	10	72	0	.	0	.	0	.	0	.	190	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	122	23	0	.	0	.	326	14
	Total	0	.	0	.	0	.	26	70	0	.	0	.	0	.	0	.	3248	14	0	.	0	.	0	.	0	.	96	100	48	100	0	.	0	.	0	.	0	.	48	66	72	100	0	.	2182	15	0	.	0	.	5720	10
übrige Nadelhölzer	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	.
	12-15 cm	30	58	0	0	10	100	194	30	0	.	0	.	0	.	0	.	567	26	30	58	49	67	0	.	0	.	0	.	142	53	0	.	109	64	10	100	20	71	10	100	145	62	120	62	71	55	10	100	118	60	1637	15
	16-23 cm	46	59	30	100	10	100	183	54	0	.	0	.	0	.	10	100	262	34	20	71	39	81	0	.	21	100	10	100	165	58	0	.	79	50	10	100	60	71	0	.	10	100	98	38	51	60	10	100	98	49	1214	16
	24-35 cm	59	47	0	.	0	.	125	42	19	71	0	.	0	.	0	.	31	58	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	30	58	9	100	10	100	0	.	51	83	0	.	0	.	71	54	0	0	0	.	61	48	475	20
	36-51 cm	29	47	0	.	0	.	40	47	50	71	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	11	100	0	.	0	.	9	100	4	100	0	.	69	52	0	.	0	.	4	100	224	26
	=52 cm	12	58	0	.	0	.	16	61	8	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	32	69	0	.	0	.	0	.	29	100	4	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	17	80	0	.	0	.	4	100	130	32
	Total	175	32	30	100	21	71	558	34	77	71	8	100	0	.	10	100	860	27	50	53	120	55	9	100	21	100	10	100	371	46	24	86	198	54	20	71	140	74	18	71	155	59	375	32	122	47	21	100	284	43	3680	12
Buche	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	.
	12-15 cm	1128	17	48	52	106	48	3350	11	640	22	479	20	0	.	326	34	605	19	716	20	881	19	523	20	83	43	271	31	1232	17	436	24	985	18	419	22	497	23	3176	12	87	43	1417	12	550	26	104	52	733	17	18791	4
	16-23 cm	1186	15	40	62	158	37	4298	9	625	23	1156	18	0	.	358	31	836	21	1063	19	992	18	535	21	245	47	398	28	1613	15	526	21	1066	18	642	21	583	21	4605	11	257	35	1791	12	814	25	87	64	1016	14	24893	4
	24-35 cm	1241	17	51	61	204	36	4173	9	674	20	976	17	0	.	325	27	835	19	1173	18	951	18	589	20	225	36	364	28	1524	15	632	23	1243	17	481	21	409	21	2807	12	282	37	2387	14	542	25	72	38	946	14	23106	4
	36-51 cm	953	13	121	35	170	37	2576	8	711	17	828	16	0	.	278	24	364	21	1062	13	584	16	525	15	100	42	242	28	1189	13	431	18	1162	12	339	21	267	21	1216	11	122	33	1682	10	175	27	72	46	715	13	15885	3
	=52 cm	495	14	31	53	90	33	961	11	331	24	293	20	0	.	106	33	135	27	220	19	251	21	106	33	12	58	103	41	406	15	114	25	449	15	166	26	138	27	390	14	29	55	476	13	44	47	31	43	474	15	5848	4
	Total	5004	11	290	35	729	27	15358	7	2981	15	3732	14	0	.	1394	22	2774	16	4234	13	3659	14	2279	13	666	34	1378	24	5963	11	2138	17	4904	11	2046	16	1894	15	12194	10	777	31	7753	9	2125	21	366	33	3884	10	88523	3
Ahorn	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	.
	12-15 cm	481	25	145	62	54	53	1016	16	180	28	185	26	29	100	171	39	327	27	324	31	184	31	267	45	50	54	142	59	300	34	39	62	230	33	286	36	180	30	546	25	70	52	1051	15	528	21	12	100	400	24	7199	6
	16-23 cm	559	25	176	73	88	78	1431	13	198	30	382	23	0	.	275	29	344	26	385	27	253	26	303	29	80	44	215	46	500	21	75	53	395	21	432	22	300	29	579	24	118	40	1196	16	570	19	44	62	699	27	9595	5
	24-35 cm	322	21	61	87	128	52	1107	12	254	28	368	28	10	100	216	39	302	29	265	25	336	23	281	33	98	34	281	45	704	18	69	46	184	26	237	32	271	38	241	28	99	43	775	19	206	29	12	100	485	22	7313	6
	36-51 cm	152	21	13	58	32	47	500	13	77	36	70	28	0	.	131	27	83	46	136	22	62	28	84	26	27	46	34	39	265	18	7	71	225	20	72	30	85	31	73	34	33	35	262	16	71	41	38	37	108	22	2642	5
	=52 cm	16	50	0	.	0	.	74	28	16	50	16	50	0	.	22	46	24	47	15	50	14	58	12	58	4	100	4	100	74	28	0	.	12	58	0	.	22	65	4	100	4	100	34	36	0	.	4	100	50	33	421	11
	Total	1530	17	396	68	301	51	4128	10	725	19	1021	19	39	79	814	24	1079	22	1126	19	849	16	947	25	259	28	677	38	1843	14	191	41	1045	16	1028	21	858	24	1444	19	324	34	3319	11	1376	16	110	44	1742	18	27171	4
Esche	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	.
	12-15 cm	294	30	10	100	0	0	488	24	61	41	356	31	19	100	79	67	372	24	195	30	273	29	78	46	10	100	75	47	273	26	93	80	121	33	204	41	86	43	784	21	108	38	543	20	229	26	20	71	393	26	5163	7
	16-23 cm	385	28	28	73	73	55	558	18	128	36	296	34	19	100	170	44	517	26	253	28	215	34	69	47	66	62	59	46	592	26	114	57	123	35	313	43	245	33	891	18	69	52	639	18	475	27	60	62	545	27	6901	6
	24-35 cm	215	30	10	100	130	44	611	21	186	36	417	27	10	100	77	43	409	38	276	25	206	27	21	71	117	83	45	50	482	23	28	58	193	38	253	37	239	31	645	21	98	55	523	21	390	35	42	50	315	24	5937	7
	36-51 cm	286	19	22	62	56	49	237	20	65	38	198	25	0	.	72	40	50	36	235	25	188	49	28	50	56	51	21	59	346	18	31	49	97	26	75	45	176	22	152	24	23	70	295	18	72	41	34	44	273	17	3090	6
	=52 cm	69	27	5	100	12	74	108	28	34	46	62	29	0	.	22	52	8	71	62	33	37	52	0	.	25	71	0	.	50	39	8	71	24	41	16	71	65	33	26	46	0	.	110	32	8	71	20	66	99	25	868	9
	Total	1249	18	76	46	271	40	2002	14	474	23	1329	20	48	100	419	32	1356	23	1020	19	919	21	195	36	274	57	201	28	1742	17	273	52	558	22	861	31	811	19	2498	15	297	37	2110	14	1173	22	177	38	1625	16	21958	4
Eiche	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	.
	12-15 cm	61	48	0	.	0	.	46	52	9	100	12	100	10	100	0	.	20	71	0	.	0	0	124	65	0	.	0	.	22	71	15	100	106	60	10	100	9	100	400	26	10	100	462	43	609	29	0	.	55	69	1980	16
	16-23 cm	212	40	0	.	0	.	55	55	101	64	10	100	68	55	0	.	128	38	10	100	25	72	103	62	11	100	0	.	12	100	9	100	151	46	0	.	20	71	641	26	0	.	648	29	455	28	0	.	48	53	2707	12
	24-35 cm	217	30	0	.	0	.	192	33	145	54	56	55	107	61	0	.	46	52	40	61	24	73	40	78	0	.	0	.	54	67	105	32	91	47	0	.	80	35	593	21	10	100	709	25	121	35	0	.	76	46	2705	10
	36-51 cm	90	28	0	.	0	.	149	27	39	58	38	42	133	41	0	.	77	46	78	34	55	45	35	66	0	.	0	.	40	58	50	53	48	38	6	100	85	33	236	24	21	64	288	20	45	39	5	100	87	24	1607	8
	=52 cm	98	28	0	.	4	100	77	23	41	53	37	44	20	72	0	.	27	51	21	55	27	58	4	100	0	.	5	100	16	59	44	50	54	57	10	73	63	49	48	36	5	100	112	31	13	58	5	100	88	25	816	10
	Total	678	22	0	.	4	100	519	19	335	44	153	29	336	42	0	.	299	36	149	34	131	38	307	58	11	100	5	100	143	47	224	28	450	35	26	62	257	25	1918	18	46	57	2219	21	1242	24	10	71	354	26	9815	8
Kastanie	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	.
	12-15 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	62	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2053	19	0	.	20	71	55	84	0	.	0	.	2190	18
	16-23 cm	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	162	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3979	13	0	.	19	100	72	71	0	.	0	.	4243	13
	24-35 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	367	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2394	13	0	.	19	100	64	71	0	.	0	.	2845	12
	36-51 cm	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	899	13	0	.	23	85	13	58	0	.	0	.	1020	12
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	Total	4	100	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	697	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9907	10	0	.	90	85	229	62	0	.	0	.	10937	10
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	12-15 cm	641	22	28	73	64	62	1997	13	184	31	304	32	108	46	193	31	2826	15	397	26	291	32	233	25	99	57	259	34	604	22	90	50	247	35	364	27	354	36	5251	9	397	42	1393	15	2474	12	0	.	323	22	19121	4
	16-23 cm	720	26	0	0	93	49	1346	13	206	29	377	30	58	71	198	43	2916	15	338	25	222	27	142	30	52	45	182	43	650	22	67	49	404	30	566	37	250	30	5780	9	399	42	1126	18	2370	13	0	0	363	23	18826	5
	24-35 cm	391	36	20	71	21	100	542	17	153	30	187	38	20	71	40	61	890	18	207	23	61	58	61	48	31	74	62	47	291	28	10	100	180	34	162	38	241	29	2825	11	98	45	517	26	767	17	20	71	303	24	8099	6
	36-51 cm	138	35	0	0	0	.	215	23	44	43	19	61	4	100	22	71	306	19	118	38	43	48	15	50	17	79	4	100	64	31	7	71	41	43	12	58	120	34	697	12	17	60	205	25	148	25	11	100	135	30	2402	7
	=52 cm	58	49	0	.	9	71	70	54	13	58	36	61	0	.	7	71	42	43	4	100	8	71	10	100	4	100	0	.	23	71	0	0	12	74	4	100	26	86	60	34	4	100	96	43	41	39	0	.	25	47	552	15
	Total	1948	23	47	60	187	46	4170	10	601	21	923	29	189	47	460	30	6980	13	1063	20	626	22	461	23	203	36	507	32	1632	18	175	40	884	27	1106	26	992	24	14612	7	915	37	3337	14	5800	11	31	58	1149	16	49001	4
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	12-15 cm	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	16-23 cm	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	24-35 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	36-51 cm	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	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	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	.
	12-15 cm	4077	12	488	31	520	28	15408	5	1503	16	3080	12	166	42	1436	16	17428	6	3376	11	4526	11	2683	13	593	26	2455	15	4805	10	1014	23	2675	14	2765	13	1950	16	15528	5	1746	17	9123	8	11821	6	571	27	3452	11	113189	2
	16-23 cm	4516	11	721	29	1005	23	18381	5	1719	15	4877	11	145	46	1916	16	22083	5	3929	11	5104	10	3220	13	1047	28	3010	14	6715	10	1206	19	3216	12	3774	13	3052	15	20612	5	2323	16	10831	7	15886	6	701	26	4476	10	144465	2
	24-35 cm	3789	11	698	24	1125	21	16558	5	1768	14	5043	10	194	46	1523	18	17745	5	3440	10	4220	10	2682	11	990	25	2674	15	6131	9	1397	18	2962	12	2905	12	2573	13	13248	5	2157	16	10159	7	11959	6	529	24	4269	9	120741	2
	36-51 cm	2649	9	719	22	1021	18	12415	4	1350	13	3268	9	152	39	1236	15	11660	4	3032	9	3077	9	2157	9	430	22	1261	13	4461	8	928	16	2444	9	1961	11	1398	13	5638	5	1078	16	6907	6	6858	5	451	25	3038	8	79588	1
	=52 cm	1420	10	259	27	589	21	6538	5	645	17	1437	11	23	62	612	16	5756	6	964	11	1614	11	1144	11	151	31	668	16	2367	9	318	19	962	13	1136	13	638	16	2595	6	413	19	3409	7	3409	6	238	26	1690	9	38994	2
	Total	16450	8	2886	21	4259	17	69300	4	6984	11	17706	8	681	36	6724	13	74671	4	14742	8	18542	8	11886	9	3212	22	10067	12	24479	7	4863	15	12260	9	12542	10	9611	11	57621	4	7716	13	40430	5	49933	5	2489	21	16926	7	496978	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. 1302352. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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