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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

LFI5
Stammzahl
Hauptbaumart · Brusthöhendurchmesser (Stärkeklassen)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
		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	.
	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	.
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	497	33	18	100	113	56	4973	12	310	54	711	26	52	74	339	47	6730	10	162	37	1974	21	589	27	181	75	1345	37	1352	27	103	47	607	59	707	36	363	30	1423	29	700	30	1952	23	3819	13	0	0	768	27	29787	5
	16-23 cm	914	27	173	45	318	44	6370	10	197	55	1488	31	0	.	623	37	9526	10	260	34	1872	22	757	27	617	59	1599	27	2119	20	325	52	379	45	848	29	796	28	1937	20	1315	27	2874	16	5052	13	55	73	1293	33	41708	4
	24-35 cm	727	29	441	38	450	39	5763	11	86	53	1683	24	0	.	618	33	8256	9	87	60	1437	18	993	24	599	47	1439	26	1724	19	364	45	304	40	1047	25	822	31	1731	25	1065	25	2744	16	4525	12	166	56	1346	26	38415	4
	36-51 cm	325	25	519	29	412	37	4993	9	56	58	1510	17	0	.	409	26	6595	7	307	27	949	17	745	22	308	43	739	25	1451	16	174	34	290	31	924	21	397	30	1311	20	748	28	2189	12	2829	11	143	48	1057	16	29377	3
	=52 cm	206	33	306	33	200	33	2856	9	111	43	724	18	0	.	453	27	3185	9	291	28	773	17	510	20	89	52	337	25	1126	17	125	41	155	44	655	21	188	32	825	22	435	24	1219	14	1486	12	58	53	410	21	16727	3
	Total	2669	21	1457	31	1493	29	24954	7	760	40	6116	18	52	74	2442	27	34291	7	1106	22	7005	15	3595	16	1795	47	5460	22	7773	14	1090	33	1735	33	4181	18	2567	22	7227	19	4262	22	10978	11	17710	10	423	44	4875	18	156015	3
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	235	37	33	71	155	70	2898	12	226	38	473	31	34	100	31	100	120	43	913	22	1563	25	758	35	54	74	280	45	163	39	35	70	327	37	291	40	158	43	323	37	285	32	1145	19	270	32	149	53	188	45	11106	7
	16-23 cm	272	45	33	71	141	56	3796	12	158	37	688	29	0	.	15	100	214	38	1220	20	1764	22	1055	23	39	71	311	42	346	31	17	100	482	42	243	49	370	42	268	39	536	34	1434	18	394	26	131	55	214	40	14142	6
	24-35 cm	169	49	51	58	226	58	2569	13	243	39	487	39	0	.	18	100	199	33	724	25	1207	20	756	25	47	75	292	47	273	43	35	100	537	30	238	39	411	36	230	49	342	35	1384	18	377	34	159	51	223	33	11198	6
	36-51 cm	189	40	110	44	219	31	2056	11	56	47	279	29	0	.	73	44	242	31	635	26	862	17	527	21	43	52	167	32	391	20	42	74	208	24	287	31	203	32	140	41	245	38	1078	14	291	34	22	58	259	25	8622	5
	=52 cm	174	32	57	47	188	48	1845	11	42	52	298	25	0	.	57	56	269	25	383	26	603	18	538	20	49	66	121	43	451	19	14	71	62	37	232	28	86	54	192	30	26	60	799	15	169	36	7	100	253	24	6915	5
	Total	1039	30	283	39	929	39	13164	9	724	31	2226	24	34	100	194	46	1044	23	3876	16	6000	17	3634	19	231	38	1172	29	1625	18	142	60	1616	29	1292	27	1228	30	1153	30	1434	28	5838	13	1501	24	467	46	1137	19	51983	4
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	0	.	0	.	0	.	75	76	0	.	39	100	0	.	0	.	1167	33	0	0	20	100	0	0	66	100	69	100	0	.	0	.	56	58	17	100	0	.	16	100	0	.	0	0	635	38	0	.	20	100	2179	21
	16-23 cm	37	100	0	.	0	.	188	43	94	60	0	0	0	.	0	.	1253	27	22	100	0	.	0	.	0	.	156	100	0	.	0	.	33	100	35	100	0	.	49	100	35	71	0	.	1896	28	0	.	95	84	3893	17
	24-35 cm	17	100	0	.	0	.	505	39	35	70	17	100	17	100	0	.	848	27	0	0	34	100	86	60	0	.	227	85	0	.	120	65	53	73	35	100	17	100	83	81	148	64	35	71	1462	23	0	.	34	71	3771	14
	36-51 cm	26	75	0	.	0	.	283	40	109	41	55	67	41	100	0	.	667	23	131	54	69	68	14	100	0	.	70	75	0	.	108	41	155	35	34	84	91	44	54	57	56	53	102	58	553	21	0	.	244	24	2863	10
	=52 cm	35	64	0	.	0	.	120	34	21	74	54	56	0	.	0	.	241	25	34	53	28	60	14	100	0	.	7	100	24	76	22	58	27	50	0	.	41	47	14	100	7	100	0	.	75	41	0	.	67	31	834	12
	Total	115	60	0	.	0	.	1172	28	259	33	164	46	59	100	0	.	4176	20	187	42	151	52	113	59	66	100	530	90	24	76	251	40	324	36	120	95	149	39	216	74	247	58	136	47	4621	22	0	.	461	28	13541	11
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	74	80	0	.	0	.	41	71	0	.	44	100	0	.	0	.	362	31	0	.	32	71	0	.	0	.	0	0	85	65	0	.	0	.	0	.	39	100	371	39	0	.	284	60	767	21	0	.	39	70	2140	15
	16-23 cm	175	90	0	.	0	.	17	100	0	.	22	100	0	.	0	.	730	22	0	.	17	100	0	.	0	.	35	100	0	0	0	.	0	.	0	.	131	79	933	26	0	.	427	68	1548	17	0	.	20	100	4055	13
	24-35 cm	17	100	0	.	0	.	17	100	0	.	34	100	0	.	0	.	1296	20	0	.	17	100	0	.	0	.	17	100	102	71	17	100	0	.	0	.	34	71	1307	20	0	.	189	56	1646	17	0	.	20	100	4714	10
	36-51 cm	48	62	0	.	0	.	56	62	14	71	14	100	0	.	0	.	1350	14	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	35	82	14	70	0	.	0	.	7	100	934	18	0	.	59	43	1621	16	0	.	27	50	4185	9
	=52 cm	36	45	0	.	0	.	28	50	0	.	7	100	0	.	7	100	1279	12	7	100	0	.	7	100	0	.	0	.	26	77	0	.	7	100	14	100	0	.	507	18	0	.	43	62	1359	14	7	100	54	46	3387	8
	Total	350	50	0	.	0	.	160	40	14	71	121	68	0	.	7	100	5017	12	7	100	73	57	7	100	0	.	52	100	249	57	31	64	7	100	14	100	211	70	4051	17	0	.	1003	47	6942	12	7	100	159	43	18482	7
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	.	506	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	363	40	0	.	0	.	885	36
	16-23 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	565	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	426	30	0	.	0	.	1007	21
	24-35 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	919	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	488	30	0	.	0	.	1424	19
	36-51 cm	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	399	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	216	29	0	.	0	.	624	16
	=52 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	193	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	99	37	0	.	0	.	292	21
	Total	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2581	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	1592	24	0	.	0	.	4231	17
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	0	.	0	.	0	.	103	41	17	100	0	.	0	.	0	.	324	44	0	.	37	71	0	.	0	.	0	.	72	50	0	.	51	74	0	.	17	100	20	100	69	100	122	87	121	74	0	.	210	61	1162	22
	16-23 cm	68	70	0	.	36	100	36	71	0	.	0	.	0	.	18	100	177	40	51	74	15	100	0	.	0	.	0	.	77	50	0	.	103	47	18	100	17	100	0	.	17	100	162	46	52	74	0	.	187	60	1035	18
	24-35 cm	86	67	0	.	18	100	36	71	17	100	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	17	100	0	.	17	100	33	71	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	0	0	.	17	100	311	28
	36-51 cm	14	71	0	.	0	.	69	42	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	7	100	0	.	0	.	8	100	0	.	28	100	0	.	0	.	7	100	166	29
	=52 cm	20	74	0	.	0	.	67	52	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	68	0	.	0	.	0	.	56	100	14	100	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	268	33
	Total	188	45	0	.	54	74	312	28	98	100	0	.	0	.	18	100	518	40	51	74	112	47	17	100	0	.	17	100	237	39	21	100	195	54	18	100	34	71	44	70	87	100	328	49	173	56	0	.	420	56	2942	15
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	988	23	15	100	87	51	3154	14	803	29	612	26	0	.	202	33	470	26	614	26	716	25	505	39	195	59	180	41	1026	22	661	37	1209	29	325	29	356	29	2588	16	117	48	1819	23	659	31	18	100	1158	26	18478	6
	16-23 cm	997	19	36	100	33	71	4000	12	803	28	1001	24	0	.	168	40	711	29	979	28	914	20	667	24	276	54	479	32	1833	21	454	30	1028	20	508	28	390	31	3802	16	331	40	1684	18	752	32	35	71	1200	19	23081	5
	24-35 cm	895	25	54	74	125	65	3944	11	585	30	897	23	0	.	151	37	709	27	809	25	1082	20	356	26	324	43	450	35	1482	21	562	32	1161	24	294	27	427	27	3246	17	470	39	1791	15	564	32	73	50	985	18	21432	5
	36-51 cm	712	18	116	46	110	42	2702	10	574	26	713	23	0	.	234	36	453	25	785	21	659	21	401	22	114	55	259	36	1155	17	476	26	986	17	352	27	206	24	1134	14	148	38	1481	14	196	45	69	51	597	18	14632	4
	=52 cm	439	20	14	71	44	47	1079	13	129	35	235	26	0	.	118	44	163	31	252	25	316	24	50	38	0	.	149	43	386	21	134	33	388	23	151	36	202	28	430	17	83	54	585	16	45	64	29	50	445	19	5866	5
	Total	4031	14	235	51	400	36	14878	9	2894	21	3458	19	0	.	873	27	2505	21	3439	18	3686	16	1980	17	909	42	1517	28	5882	16	2288	22	4772	15	1629	20	1581	19	11200	14	1148	34	7360	12	2216	28	224	40	4385	14	83489	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	365	35	0	.	128	53	949	18	260	44	168	51	0	.	108	48	227	44	274	42	230	36	366	41	35	71	96	100	195	40	72	50	437	50	204	42	210	39	387	32	105	41	1255	21	428	32	17	100	393	28	6910	8
	16-23 cm	319	30	15	100	148	56	1461	16	312	35	343	32	0	.	227	51	249	30	266	42	308	30	459	36	147	52	151	89	278	30	52	100	550	29	289	51	378	30	364	46	99	61	1477	21	464	28	42	100	551	25	8949	7
	24-35 cm	198	33	0	.	229	43	1103	16	163	39	379	32	0	.	203	48	298	31	175	34	342	29	345	35	84	45	147	68	1005	22	94	61	198	30	113	42	206	39	113	48	157	49	632	25	251	36	38	71	769	27	7242	7
	36-51 cm	159	27	13	71	26	58	549	16	76	52	72	32	0	.	104	35	60	39	128	28	56	36	103	35	42	52	41	54	372	20	14	71	192	26	67	36	73	40	52	61	33	52	246	22	62	59	23	73	162	25	2726	7
	=52 cm	42	41	0	.	0	.	110	29	30	50	38	45	0	.	6	100	35	51	14	70	19	71	0	.	0	.	0	.	115	35	0	.	45	47	12	70	29	81	0	.	0	.	20	58	0	.	14	71	63	37	593	13
	Total	1083	21	28	79	530	42	4172	12	841	27	1000	25	0	.	648	34	869	26	857	23	954	20	1272	30	308	34	435	75	1966	18	232	51	1423	28	685	36	897	26	916	33	394	38	3631	17	1205	25	134	59	1938	20	26420	5
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	240	44	0	.	0	.	374	42	51	74	214	42	17	100	17	100	185	37	156	68	156	48	88	45	0	0	58	72	64	58	51	100	36	71	141	88	134	43	797	31	110	53	374	32	249	39	17	100	169	39	3699	12
	16-23 cm	275	38	0	.	35	71	448	24	189	41	342	35	0	.	70	50	387	40	69	50	97	45	107	47	153	59	57	100	374	42	41	100	192	40	163	50	170	37	687	31	128	62	543	29	332	37	17	100	85	52	4963	9
	24-35 cm	102	47	0	.	137	53	356	27	90	53	463	32	17	100	100	48	237	57	157	53	50	58	17	100	212	90	37	71	339	31	52	58	159	43	89	53	195	42	367	41	114	71	408	31	244	38	35	100	137	50	4114	11
	36-51 cm	115	45	0	.	63	53	226	23	21	58	226	36	0	.	69	52	51	51	175	34	138	53	29	60	127	69	14	100	240	29	56	56	102	34	93	52	123	31	79	36	39	69	313	27	78	53	25	100	223	24	2624	9
	=52 cm	81	33	0	.	0	.	123	39	32	64	68	44	0	.	37	52	6	100	55	47	52	70	0	.	29	100	0	.	92	39	14	70	27	50	46	63	64	38	33	72	0	.	62	33	7	100	7	100	130	33	964	12
	Total	814	26	0	.	235	47	1527	19	383	36	1312	25	34	100	293	39	866	39	612	29	493	30	242	36	521	67	166	56	1109	24	214	43	517	29	532	41	685	23	1963	27	391	46	1699	20	912	29	101	73	742	21	16364	7
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	89	59	0	.	0	.	59	74	42	72	60	58	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	114	100	0	.	0	.	0	.	37	71	77	100	0	.	17	100	440	42	18	100	442	70	454	41	0	.	78	79	1927	23
	16-23 cm	52	75	0	.	0	.	75	50	59	72	59	100	69	79	0	.	15	100	0	0	0	0	76	100	0	.	0	.	21	100	17	100	77	100	0	.	20	100	608	39	0	.	644	40	404	41	0	.	17	100	2214	19
	24-35 cm	52	74	0	.	0	.	150	57	87	60	73	50	69	61	0	.	15	100	35	70	17	100	19	100	22	100	0	.	0	0	87	53	144	48	0	.	71	50	635	28	0	0	579	35	164	42	0	.	85	45	2304	14
	36-51 cm	98	44	0	.	0	.	103	29	35	82	53	56	99	56	0	.	19	73	87	53	56	52	28	78	0	.	0	.	25	58	42	75	23	58	0	.	124	34	238	30	32	76	251	29	50	65	0	.	55	35	1417	11
	=52 cm	64	44	0	.	0	.	78	30	21	100	13	100	30	100	0	.	41	76	42	52	47	63	7	100	0	.	0	.	8	100	9	100	20	73	6	100	105	51	57	41	10	100	64	42	8	100	0	.	102	32	730	14
	Total	354	39	0	.	0	.	464	27	243	47	258	40	266	58	0	.	91	72	163	45	119	44	245	89	22	100	0	.	53	49	192	42	341	66	6	100	337	30	1978	26	61	75	1981	31	1080	34	0	.	337	28	8591	12
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	.	40	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1946	26	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	1985	26
	16-23 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	97	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3341	18	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	3438	18
	24-35 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	453	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2896	16	0	.	0	.	55	100	0	.	0	.	3405	16
	36-51 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	116	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	917	19	0	.	7	100	20	72	0	.	0	.	1060	17
	=52 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	495	23	0	.	0	.	15	71	0	.	0	.	562	21
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	758	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9595	14	0	.	7	100	90	65	0	.	0	.	10450	13
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	12-15 cm	524	31	0	.	35	100	1702	18	195	47	512	31	52	74	62	59	2011	24	409	33	436	39	144	39	151	47	137	44	349	34	20	100	199	35	246	29	356	51	3962	15	137	43	759	22	2084	18	70	61	572	24	15123	7
	16-23 cm	610	20	0	.	86	53	1411	19	104	47	307	31	17	100	218	64	2540	22	319	34	299	32	199	42	50	73	88	50	487	37	79	62	292	38	165	45	405	41	4500	15	196	51	808	23	1600	18	0	0	487	33	15269	7
	24-35 cm	309	28	0	.	18	100	622	21	97	45	161	41	0	.	71	63	963	25	180	34	105	48	37	71	85	73	18	100	226	44	17	100	193	48	165	57	122	43	2720	16	78	61	370	30	483	23	0	.	330	33	7369	8
	36-51 cm	111	39	0	.	15	71	173	29	56	53	30	50	0	.	12	70	232	30	173	50	33	50	8	100	7	100	0	.	53	42	7	100	15	71	19	58	101	48	664	17	7	100	134	34	83	40	0	.	179	38	2111	10
	=52 cm	36	52	0	.	8	100	60	37	7	100	35	53	0	.	12	70	29	60	7	100	17	100	0	.	0	.	0	.	32	59	0	.	14	100	6	100	33	63	45	47	0	.	125	55	31	49	0	.	14	71	512	18
	Total	1591	19	0	.	163	56	3968	14	459	29	1044	25	69	79	375	49	5776	21	1088	27	890	29	388	37	293	46	243	36	1147	30	123	51	712	32	601	32	1018	37	11891	12	419	36	2196	18	4280	15	70	61	1581	21	40383	5
nicht bestimmbar	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	.	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
	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
	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
	=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	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	3012	16	66	50	518	35	14329	7	1905	22	2832	15	155	66	759	27	12141	9	2527	15	5162	15	2565	18	681	37	2167	26	3307	17	978	30	2999	21	1931	22	1650	20	12288	10	1542	21	8151	12	9850	9	271	39	3595	14	95381	3
	16-23 cm	3719	14	257	38	797	32	17802	7	1916	20	4250	16	86	72	1340	25	16464	8	3187	16	5286	13	3321	14	1282	37	2877	20	5535	14	986	26	3136	16	2268	20	2678	17	16506	7	2658	21	10052	10	12919	8	280	41	4150	15	123754	2
	24-35 cm	2572	15	545	35	1203	30	15065	7	1402	20	4193	14	103	52	1161	24	14211	7	2167	16	4291	12	2626	14	1373	31	2644	20	5185	13	1347	23	2783	16	1981	18	2305	18	13343	8	2373	21	8150	9	10260	9	471	35	3945	13	105699	2
	36-51 cm	1796	13	758	28	845	25	11218	6	1017	21	2951	13	140	57	901	21	10184	6	2421	14	2836	12	1854	14	640	30	1291	20	3723	11	939	20	1978	14	1777	15	1325	17	5531	7	1308	21	5888	8	5998	8	281	38	2809	11	70407	2
	=52 cm	1134	14	377	32	441	29	6366	6	434	23	1473	13	30	100	691	22	5492	7	1085	15	1909	12	1126	14	167	41	614	22	2315	12	333	25	746	18	1123	16	748	18	2614	10	561	23	2916	9	3295	9	122	37	1538	12	37650	2
	Total	12234	11	2003	29	3803	24	64780	5	6674	16	15699	11	515	54	4852	19	58492	6	11387	12	19483	10	11493	11	4143	30	9593	17	20065	11	4584	19	11641	13	9080	14	8705	14	50282	6	8442	17	35159	8	42322	7	1426	32	16036	10	432892	2

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. 1302382. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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