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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
Vorrat (Schaftholz)
Hauptbaumart · Brusthöhendurchmesser (Stärkeklassen)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 m³
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 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
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	58	35	1	100	10	58	605	19	33	53	62	27	4	75	27	45	691	16	18	37	216	30	54	28	13	78	135	39	106	30	12	46	56	56	57	36	36	30	110	32	63	41	208	29	332	17	0	0	99	31	3004	7
	16-23 cm	316	32	71	69	57	73	1575	12	56	56	488	42	0	.	139	36	2169	10	74	36	394	23	215	26	175	55	420	31	522	23	76	52	81	44	198	27	203	29	399	21	308	29	654	18	1195	17	18	71	397	34	10199	5
	24-35 cm	534	30	388	39	407	38	4041	11	39	57	1285	24	0	.	302	50	5654	10	107	67	1039	20	777	25	439	44	881	27	1211	22	310	45	261	48	739	27	680	33	1187	31	754	27	2017	16	3004	13	128	53	1159	24	27347	4
	36-51 cm	657	26	887	30	805	36	8941	9	108	60	2878	17	0	.	748	27	11554	8	671	28	1791	17	1395	22	559	44	1242	24	2751	17	385	35	586	30	1562	21	691	28	2090	23	1331	30	3801	14	4692	12	271	49	2165	16	52560	3
	=52 cm	1027	37	1217	34	816	34	11810	9	515	45	2951	19	0	.	1936	28	12594	9	1370	29	3216	18	2043	20	388	51	1253	27	5201	17	605	44	733	47	2563	21	961	33	2979	23	1634	25	4699	14	5247	13	282	55	1937	21	67976	4
	Total	2592	21	2564	31	2096	30	26972	7	751	36	7664	15	4	75	3152	24	32662	7	2239	23	6657	14	4483	15	1573	37	3932	21	9791	14	1388	28	1717	27	5119	17	2572	21	6765	21	4090	22	11378	11	14470	10	699	43	5757	14	161087	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	30	38	4	71	17	69	332	14	18	38	59	33	4	100	3	100	7	44	98	39	147	32	78	48	6	80	29	49	16	41	3	71	24	37	33	46	-9	343	19	37	18	31	113	20	54	54	18	53	23	43	1143	9
	16-23 cm	67	58	12	75	39	53	1047	13	33	38	57	241	0	.	2	100	38	41	307	20	562	23	319	31	7	72	23	113	95	31	4	100	135	41	68	57	115	49	67	38	119	53	331	22	90	36	41	53	69	38	3648	8
	24-35 cm	122	53	95	67	189	55	1983	14	183	39	350	38	0	.	11	100	167	39	496	26	1152	21	522	30	18	145	229	60	339	66	21	100	386	29	180	38	369	43	182	53	248	43	1105	18	310	35	140	54	178	34	8975	7
	36-51 cm	321	40	250	46	476	31	4060	11	123	48	474	31	0	.	156	47	441	29	1328	26	1757	17	1118	21	85	54	349	34	955	21	89	74	430	24	611	31	386	38	298	43	378	41	2014	15	530	32	46	58	501	30	17176	5
	=52 cm	858	32	248	50	829	45	8734	11	184	60	1319	27	0	.	329	53	1452	25	1660	27	2654	18	2554	21	253	65	628	45	2229	20	66	71	331	42	1140	29	516	54	734	30	98	62	3463	16	637	36	24	100	1282	24	32225	5
	Total	1398	28	609	41	1551	36	16155	9	541	38	2259	24	4	100	501	48	2105	23	3889	20	6273	14	4592	17	368	56	1259	34	3634	18	184	59	1306	22	2031	25	1377	32	1298	29	862	33	7026	13	1621	26	269	44	2054	20	63168	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	.	5	71	0	.	2	100	0	.	0	.	78	32	0	0	1	100	0	0	4	100	6	100	0	.	0	.	5	59	1	100	0	.	1	100	0	.	0	0	54	39	0	.	3	100	160	21
	16-23 cm	-29	100	0	.	0	.	49	47	30	64	0	0	0	.	0	.	216	26	65	100	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	6	100	7	100	0	.	7	100	10	72	0	.	398	29	0	.	32	80	826	19
	24-35 cm	9	100	0	.	0	.	309	43	36	77	15	100	18	100	0	.	526	30	0	0	31	100	74	59	0	.	99	80	0	.	102	67	2	446	20	100	12	100	41	86	103	62	27	71	667	23	0	.	26	73	2119	14
	36-51 cm	39	75	0	.	0	.	487	41	159	41	107	67	48	100	0	.	1026	25	198	52	130	68	15	100	0	.	67	77	0	.	169	45	225	33	36	81	213	46	49	84	88	56	154	52	609	21	0	.	517	25	4338	10
	=52 cm	124	67	0	.	0	.	474	34	72	73	207	57	0	.	0	.	775	26	121	52	84	62	34	100	0	.	12	100	95	71	59	57	81	51	0	.	179	50	27	100	23	100	0	.	162	41	0	.	262	33	2789	13
	Total	143	58	0	.	0	.	1324	28	297	35	331	55	67	100	0	.	2623	17	383	37	246	54	123	59	4	100	217	83	95	71	330	39	320	32	65	88	404	42	124	61	224	60	181	46	1891	19	0	.	840	22	10232	8
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	7	88	0	.	0	.	3	74	0	.	3	100	0	.	0	.	29	40	0	.	3	72	0	.	0	.	0	0	6	67	0	.	0	.	0	.	4	100	48	68	0	.	23	60	84	43	0	.	4	71	214	25
	16-23 cm	52	89	0	.	0	.	4	100	0	.	3	100	0	.	0	.	133	23	0	.	3	100	0	.	0	.	9	100	0	0	0	.	0	.	0	.	29	81	203	32	0	.	86	70	442	21	0	.	4	100	967	15
	24-35 cm	19	100	0	.	0	.	10	100	0	.	39	100	0	.	0	.	753	21	0	.	9	100	0	.	0	.	9	100	60	71	14	100	0	.	0	.	21	74	786	22	0	.	136	56	973	19	0	.	12	100	2841	11
	36-51 cm	82	74	0	.	0	.	107	68	27	71	18	100	0	.	0	.	2160	14	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	36	73	23	73	0	.	0	.	16	100	1243	18	0	.	113	45	2401	17	0	.	47	51	6285	9
	=52 cm	126	45	0	.	0	.	124	51	0	.	34	100	0	.	50	100	4540	12	22	100	0	.	41	100	0	.	0	.	116	73	0	.	20	100	57	100	0	.	1634	20	0	.	134	62	4649	14	40	100	218	46	11806	8
	Total	286	41	0	.	0	.	248	48	27	71	97	69	0	.	50	100	7615	11	22	100	28	59	41	100	0	.	18	100	218	49	36	59	20	100	57	100	70	60	3914	15	0	.	492	31	8549	12	40	100	285	37	22114	6
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	.	46	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	44	72	0	.	0	.	91	46
	16-23 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	123	51	0	.	0	.	204	33
	24-35 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	425	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	195	31	0	.	0	.	625	19
	36-51 cm	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	475	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	231	30	0	.	0	.	718	18
	=52 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	475	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	280	37	0	.	0	.	755	22
	Total	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1499	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	874	24	0	.	0	.	2393	15
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	.	9	42	2	100	0	.	0	.	0	.	13	44	0	.	2	71	0	.	0	.	0	.	5	52	0	.	5	75	0	.	2	100	1	100	5	100	10	91	6	79	0	.	16	54	76	22
	16-23 cm	15	71	0	.	5	100	12	83	0	.	0	.	0	.	3	100	17	39	11	74	2	100	0	.	0	.	0	.	19	52	0	.	28	52	4	100	3	100	0	.	2	100	28	45	8	82	0	.	40	58	196	19
	24-35 cm	84	71	0	.	9	100	22	81	-5	100	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	8	100	0	.	8	100	-18	146	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	0	0	.	9	100	148	49
	36-51 cm	37	71	0	.	0	.	109	40	38	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	9	100	0	.	0	.	16	100	0	.	56	100	0	.	0	.	9	100	301	30
	=52 cm	62	85	0	.	0	.	373	54	218	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	338	71	0	.	0	.	0	.	337	100	49	100	0	.	0	.	0	.	65	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1442	36
	Total	198	50	0	.	14	74	525	43	252	100	0	.	0	.	3	100	35	40	11	74	352	71	8	100	0	.	8	100	344	98	66	100	57	58	4	100	5	72	82	98	7	100	105	57	13	58	0	.	75	49	2163	26
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	88	24	1	100	5	53	277	16	87	33	87	40	0	.	10	35	36	29	63	27	54	26	51	36	10	60	11	39	120	36	67	40	118	29	34	49	38	33	251	17	6	51	137	27	32	31	1	100	96	28	1683	7
	16-23 cm	241	23	8	100	9	75	1083	15	247	31	350	26	0	.	24	41	136	31	272	27	224	24	181	26	75	68	99	35	432	21	129	31	266	21	172	36	95	33	945	17	111	46	376	18	176	41	9	77	276	21	5937	6
	24-35 cm	748	26	52	71	112	78	2888	11	421	30	686	26	0	.	61	69	422	33	598	27	766	23	240	28	181	42	364	38	1101	22	433	37	835	24	279	31	365	29	1882	17	344	40	1222	16	310	36	68	50	676	20	15055	5
	36-51 cm	1550	20	222	48	195	43	4857	10	1019	26	1430	23	0	.	480	36	626	28	1476	20	1277	22	675	23	219	61	436	36	2097	18	950	27	1669	17	723	31	359	27	1517	15	234	37	2708	15	215	50	148	50	1185	17	26267	4
	=52 cm	1940	20	39	75	173	48	4285	14	544	37	813	26	0	.	360	45	626	33	1007	27	1320	25	157	39	0	.	455	40	1506	24	580	34	1542	24	619	44	877	28	1244	19	306	50	2276	17	153	64	88	50	2070	21	22979	5
	Total	4567	16	323	48	494	36	13391	9	2317	20	3366	19	0	.	935	31	1847	22	3416	17	3640	17	1304	18	486	42	1366	30	5257	15	2159	21	4431	15	1826	25	1734	20	5839	12	1001	33	6720	12	886	31	314	43	4304	14	71921	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	45	33	0	.	14	53	99	18	31	47	16	48	0	.	9	51	24	47	-21	236	27	36	48	42	-1	401	11	100	15	68	12	51	59	52	18	43	27	41	38	37	10	44	127	23	46	37	1	100	52	28	710	12
	16-23 cm	72	36	4	100	41	61	366	21	69	45	109	34	0	.	57	50	62	34	81	43	83	31	116	35	26	70	41	88	45	87	12	100	104	35	71	50	80	55	87	46	9	158	317	21	107	30	9	100	160	33	2128	8
	24-35 cm	148	35	0	.	174	43	738	18	100	44	229	33	0	.	139	70	167	31	141	39	285	34	246	37	76	46	96	67	758	23	56	61	120	40	88	43	144	40	67	72	103	47	390	25	131	38	22	71	562	26	4979	8
	36-51 cm	241	32	21	73	37	58	855	16	117	53	103	34	0	.	139	42	96	41	262	28	92	38	156	36	35	110	51	58	583	20	21	73	308	27	118	38	111	46	53	63	47	53	298	23	92	71	29	86	241	28	4105	7
	=52 cm	129	42	0	.	0	.	278	29	110	52	109	46	0	.	25	100	84	52	46	71	63	72	0	.	0	.	0	.	345	37	0	.	136	48	42	74	110	81	0	.	0	.	60	61	0	.	40	71	262	38	1839	13
	Total	636	22	25	75	266	42	2336	12	428	29	566	24	0	.	370	39	432	24	508	24	549	22	566	28	136	46	199	57	1746	18	101	53	727	22	336	30	473	39	246	38	170	42	1192	15	376	31	100	50	1276	18	13760	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	23	46	0	.	0	.	30	108	7	79	38	60	1	100	1	100	21	38	22	68	35	72	8	46	0	0	8	71	8	61	7	100	3	71	44	94	9	46	76	40	14	52	30	33	18	54	1	100	68	64	473	18
	16-23 cm	69	44	0	.	16	196	71	45	65	43	158	49	0	.	21	52	91	49	25	53	27	52	31	50	42	63	12	100	106	37	23	100	51	44	40	77	64	51	177	33	37	61	145	29	73	37	7	100	32	56	1383	11
	24-35 cm	66	50	0	.	127	58	232	31	87	55	444	35	8	100	42	67	96	49	155	53	50	62	8	100	158	93	22	71	326	35	32	59	104	48	62	53	174	43	237	41	85	78	349	35	128	41	18	100	120	53	3133	11
	36-51 cm	218	41	0	.	111	53	408	24	43	58	410	33	0	.	96	53	60	50	334	36	287	50	52	60	217	57	75	100	465	32	106	52	191	34	220	53	264	34	157	44	74	70	584	28	107	57	52	100	453	25	4984	9
	=52 cm	367	34	0	.	0	.	543	41	107	62	293	44	0	.	99	53	33	100	233	48	175	80	0	.	95	100	0	.	442	43	63	73	112	53	210	66	267	39	104	80	0	.	202	35	15	100	37	100	588	38	3986	13
	Total	743	29	0	.	254	55	1285	24	309	45	1343	28	9	100	260	44	301	39	770	29	575	49	99	46	511	59	116	76	1347	25	231	46	462	27	576	39	779	27	750	35	211	58	1310	23	342	35	115	60	1261	22	13959	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	25	86	0	.	0	.	6	72	4	73	4	58	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	3	71	5	100	0	.	2	100	34	37	2	100	34	62	29	38	0	.	6	83	164	22
	16-23 cm	14	74	0	.	0	.	42	70	6	70	15	100	58	89	0	.	3	100	0	0	0	0	12	100	0	.	0	.	7	100	5	100	13	100	0	.	6	100	120	37	0	.	146	42	66	43	0	.	3	100	517	20
	24-35 cm	78	73	0	.	0	.	89	55	44	58	49	51	45	60	0	.	6	100	27	72	8	100	5	100	5	100	0	.	0	0	69	51	81	46	0	.	64	54	342	30	0	0	362	35	69	47	0	.	75	45	1420	14
	36-51 cm	192	45	0	.	0	.	200	33	57	90	101	59	168	64	0	.	28	82	159	54	120	52	42	85	0	.	0	.	45	69	80	75	30	59	0	.	256	39	322	30	46	78	387	29	45	62	0	.	102	40	2379	12
	=52 cm	379	44	0	.	0	.	291	31	78	100	60	100	113	100	0	.	112	71	147	52	177	64	18	100	0	.	0	.	45	100	53	100	83	75	19	100	634	62	120	46	37	100	224	44	22	100	0	.	372	33	2985	17
	Total	688	35	0	.	0	.	628	22	189	52	231	43	384	58	0	.	149	71	332	45	305	48	87	60	5	100	0	.	97	57	210	47	212	42	19	100	963	45	939	21	86	72	1153	24	231	38	0	.	558	26	7465	10
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	.	4	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	201	29	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	205	29
	16-23 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	846	18	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	864	18
	24-35 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	234	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1339	17	0	.	0	.	31	100	0	.	0	.	1604	17
	36-51 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	151	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1060	21	0	.	6	100	21	70	0	.	0	.	1238	19
	=52 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	108	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1392	26	0	.	0	.	45	74	0	.	0	.	1545	23
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	12-15 cm	47	32	0	.	3	100	162	18	14	41	46	30	5	80	7	61	199	25	34	36	45	44	5	146	15	48	12	43	36	35	2	100	29	50	23	30	44	46	309	18	15	49	66	23	193	20	7	63	49	24	1367	7
	16-23 cm	137	24	0	.	17	51	285	19	24	47	90	38	3	100	47	68	534	23	55	41	93	37	34	42	7	72	15	53	117	41	15	64	118	57	38	46	91	43	838	16	42	59	183	26	347	19	0	0	109	33	3240	7
	24-35 cm	161	30	0	.	15	100	371	24	52	45	87	44	0	.	33	66	479	26	89	44	76	54	11	84	48	85	15	100	143	43	11	100	106	47	118	53	83	47	1407	19	43	60	208	35	195	25	0	.	202	35	3954	9
	36-51 cm	169	38	0	.	20	71	277	30	88	53	43	51	0	.	20	75	294	49	202	46	38	55	9	100	11	100	0	.	92	46	12	100	26	71	27	65	156	48	866	18	8	100	181	36	92	45	0	.	277	38	2907	10
	=52 cm	170	54	0	.	20	100	255	39	21	100	227	53	0	.	48	77	57	58	14	100	40	100	0	.	0	.	0	.	78	58	0	.	60	100	22	100	96	72	122	45	0	.	531	60	79	51	0	.	62	75	1902	21
	Total	684	24	0	.	75	69	1350	16	198	33	492	32	8	86	155	46	1563	22	393	34	292	29	59	37	81	55	43	43	466	27	39	48	339	37	228	40	469	34	3542	13	108	38	1169	32	906	17	7	63	700	26	13369	6
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	322	17	6	52	50	36	1528	10	194	24	318	18	14	67	57	28	1148	12	214	32	531	18	254	21	47	39	212	27	313	21	107	31	306	22	209	30	152	30	1088	12	134	25	749	13	894	11	28	40	417	18	9290	4
	16-23 cm	955	17	95	54	184	42	4534	8	530	22	1269	24	61	85	294	25	3498	8	890	18	1388	14	908	16	331	40	655	24	1343	15	264	27	802	17	597	21	688	20	3691	8	639	22	2267	10	3024	10	83	40	1121	16	30110	3
	24-35 cm	1969	17	535	35	1034	30	10685	7	958	21	3185	15	71	54	589	35	8934	8	1610	17	3417	13	1891	16	926	32	1723	20	3922	15	1047	25	1911	17	1486	19	1914	18	7475	9	1681	22	5826	10	6013	10	377	35	3020	13	72200	2
	36-51 cm	3505	13	1380	28	1643	26	20314	6	1779	21	5563	13	217	61	1639	22	16911	6	4629	14	5516	12	3462	14	1126	31	2220	20	7024	11	1850	21	3474	14	3297	16	2454	17	7670	8	2206	22	10302	9	9034	9	545	37	5497	11	123258	2
	=52 cm	5184	14	1504	34	1840	29	27167	7	1848	25	6014	14	113	100	2847	23	20857	7	4619	16	8066	13	4848	15	735	41	2349	24	10394	13	1475	26	3097	20	4672	18	3640	20	8420	11	2099	24	11589	10	11291	9	510	40	7054	13	152231	2
	Total	11935	11	3520	29	4750	24	64227	5	5310	17	16349	11	475	55	5426	19	51347	5	11963	12	18918	10	11363	11	3164	27	7159	18	22996	10	4744	18	9590	12	10261	14	8847	14	28344	7	6758	18	30732	7	30257	7	1544	33	17110	9	387089	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. 1360399. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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