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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

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

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

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

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

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LFI1
Stammzahl
Brusthöhendurchmesser (4-cm-Stufen) · Nadelholz, Laubholz
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 1983/85
		Forstkreis (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		Seen		Schweiz
Brusthöhendurchmesser (4-cm-Stufen)	Nadelholz, Laubholz	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.	±%	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.	±%	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.	±%	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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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12-15 cm	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Nadelholz	222	35	651	40	593	45	434	44	358	34	454	30	3148	11	2090	12	2686	18	1254	16	0	0	217	83	205	35	40	.	178	48	795	27	1001	22	582	33	98	90	674	28	1274	22	1124	19	780	17	2724	13	3615	12	1568	18	672	27	1146	23	1443	18	199	62	606	37	133	40	192	32	609	28	460	34	578	27	657	27	613	39	437	37	935	24	322	47	613	31	549	39	249	36	466	40	283	46	293	35	491	32	818	26	198	39	478	42	314	36	352	61	121	39	515	30	221	31	40	50	0	0	0	0	339	30	139	37	167	36	349	29	100	47	590	28	184	32	120	37	638	28	180	37	29	100	384	33	324	36	196	41	562	22	195	31	353	47	383	35	191	40	390	49	44	60	202	47	3155	13	2307	15	1832	16	426	39	145	65	191	54	449	31	268	36	406	49	30	74	470	42	0	.	57507	3
	Laubholz	782	21	994	24	390	26	742	23	188	54	306	36	1644	16	1413	16	1810	14	1953	16	119	49	323	33	535	26	0	.	301	40	386	27	805	24	665	27	441	47	821	23	367	28	375	28	728	30	1692	18	304	35	1847	15	554	32	381	27	973	24	163	44	256	31	309	55	200	54	206	35	374	42	372	45	665	32	310	37	731	31	609	26	594	31	704	21	1231	20	339	27	549	29	348	35	706	24	664	26	371	29	392	40	444	39	466	28	384	25	221	46	490	26	281	37	1562	20	1709	21	3397	16	2243	20	1354	22	1755	20	373	43	283	63	124	56	532	34	479	33	487	25	371	44	198	64	373	27	338	46	195	49	292	32	482	35	381	32	216	35	311	44	202	38	21	70	201	55	1084	27	582	27	2109	18	267	38	378	47	216	34	376	32	348	28	330	29	314	33	344	32	0	.	58446	3
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	1004	19	1644	22	983	30	1176	22	546	34	760	26	4792	10	3503	10	4496	13	3207	13	119	49	541	39	740	23	40	.	479	37	1181	22	1807	18	1247	22	539	45	1495	20	1640	19	1500	18	1509	17	4417	11	3918	11	3415	12	1226	24	1527	21	2417	16	361	40	862	28	443	43	392	36	815	25	833	27	950	29	1322	22	923	30	1168	24	1544	22	916	28	1316	20	1780	19	588	24	1015	26	631	29	999	23	1155	23	1189	24	591	32	922	29	780	24	736	33	342	33	1005	20	502	25	1602	20	1709	21	3397	16	2582	18	1493	22	1922	19	722	31	383	49	714	26	716	27	599	31	1125	22	551	33	227	57	757	25	663	30	392	33	854	21	678	27	733	29	599	28	502	35	592	38	65	46	402	37	4239	12	2889	13	3940	13	693	31	523	38	408	36	825	25	616	24	736	30	344	31	814	30	0	.	115953	2
16-19 cm	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Nadelholz	250	35	161	42	456	32	269	35	332	33	428	30	2828	10	1782	14	1589	17	883	18	39	61	39	50	127	39	69	.	183	56	508	26	950	24	437	31	29	100	464	29	846	19	789	20	888	17	2175	14	2504	12	1333	19	265	41	484	26	1190	20	110	39	536	33	215	41	178	36	358	26	386	37	477	33	605	25	224	37	151	30	619	24	207	39	477	21	300	37	93	37	205	36	147	52	140	32	290	26	614	25	311	29	359	31	276	43	97	63	75	46	359	22	242	30	48	72	9	100	30	100	231	25	108	49	146	44	339	27	150	47	498	30	195	29	111	42	514	32	172	36	0	.	281	30	230	45	111	40	388	23	68	47	310	33	313	31	46	52	154	62	30	100	125	58	2530	13	1941	14	1686	15	301	38	77	50	242	41	147	37	283	30	193	42	59	57	177	39	0	.	42588	3
	Laubholz	644	20	606	24	321	32	613	26	217	38	428	26	1276	16	1222	15	1113	15	1527	14	163	36	436	30	343	33	0	.	253	32	364	30	538	28	250	30	289	51	571	27	269	31	398	29	258	42	1166	18	159	39	1488	14	404	28	284	29	553	23	141	40	221	31	88	43	138	36	143	37	261	37	198	39	531	23	203	39	579	39	404	26	535	31	541	22	820	20	227	30	389	26	466	34	587	28	511	26	99	37	238	40	322	33	167	37	312	29	175	44	322	32	313	38	844	28	1127	20	2119	16	1191	18	1149	23	1347	19	233	38	45	60	118	58	301	33	362	33	347	31	347	32	77	78	285	31	205	50	192	54	165	38	282	39	398	32	334	37	369	36	141	43	31	75	152	39	450	25	247	29	961	19	164	44	314	58	169	38	344	32	365	25	193	38	256	32	182	36	0	.	40886	3
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	Laubholz	524	25	369	25	279	28	446	25	71	54	236	29	657	18	925	19	1296	15	1241	15	128	36	323	31	288	28	0	.	122	42	241	32	219	28	360	28	118	39	523	27	208	34	171	36	231	39	528	26	96	42	1122	14	287	30	166	37	348	27	111	49	179	39	118	45	54	84	84	43	361	35	33	58	375	29	353	27	275	34	393	24	345	33	497	27	607	20	236	40	336	29	206	33	541	22	290	26	76	66	190	37	260	32	150	35	356	25	93	46	133	28	106	51	537	24	726	21	1279	17	585	24	498	23	777	21	145	39	20	100	32	76	291	35	198	36	133	31	254	39	12	100	245	30	99	42	140	40	102	43	246	34	369	26	236	37	139	32	50	82	11	100	186	35	216	33	158	30	508	20	129	44	107	39	131	32	316	30	207	36	225	34	193	37	196	36	0	.	27978	3
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	Nadelholz	168	31	103	50	246	33	217	27	433	30	457	26	2033	11	1231	15	1046	15	785	17	9	100	38	78	145	36	0	.	101	48	341	28	668	20	384	25	0	.	502	33	794	17	692	20	682	21	1493	13	1542	13	741	17	351	29	458	21	648	21	80	47	150	42	173	44	78	49	373	24	244	34	283	28	251	29	253	30	217	38	472	21	139	34	352	24	232	37	112	46	158	34	48	45	109	35	261	27	466	28	166	43	91	44	92	40	46	81	85	43	238	29	214	30	28	74	11	100	20	100	200	29	52	54	77	46	179	34	119	47	408	27	68	43	77	39	317	26	102	43	64	61	176	37	126	59	174	38	277	24	79	39	129	31	161	41	19	100	61	58	62	47	209	46	1602	12	1114	14	1138	14	102	52	89	53	119	37	253	35	237	31	56	56	90	58	101	49	0	.	29792	3
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	Nadelholz	150	36	114	33	156	38	299	27	384	28	343	33	1704	11	1123	13	768	15	745	16	30	58	20	71	107	35	0	.	141	38	263	30	496	26	326	30	0	.	239	28	659	20	607	21	594	20	1337	13	1546	11	825	19	333	26	398	23	555	21	59	47	286	33	148	43	79	43	305	28	159	40	296	28	348	28	231	28	237	48	426	24	89	41	337	25	230	33	80	43	136	32	88	33	166	33	261	33	426	24	185	33	217	36	157	42	113	50	38	71	194	30	223	43	21	71	19	71	69	100	136	35	117	52	87	40	156	32	80	56	336	26	49	45	100	42	300	25	94	54	52	52	111	33	156	48	132	36	260	26	64	47	88	40	168	34	19	100	41	61	23	71	198	41	1358	13	939	15	1071	16	84	49	160	46	232	35	159	30	235	26	77	43	131	45	77	58	0	.	27176	3
	Laubholz	464	20	191	26	171	30	209	32	39	50	172	29	382	21	352	19	591	19	503	20	78	43	188	30	281	24	0	.	49	72	151	32	238	32	153	36	40	61	186	32	70	43	70	52	95	54	198	34	38	61	926	14	267	26	78	38	155	31	49	45	93	48	73	52	62	48	41	50	145	35	22	71	147	36	134	39	228	36	169	38	238	27	177	35	287	25	204	31	351	27	118	43	420	22	112	30	66	41	91	44	133	37	79	50	198	33	51	64	113	39	84	51	164	32	297	27	376	22	137	38	165	31	257	25	49	60	0	.	0	0	109	39	80	50	109	42	81	40	19	71	222	33	52	53	87	45	10	100	230	27	298	26	175	42	92	41	31	58	0	.	94	52	40	61	20	71	231	29	41	50	112	54	58	47	195	33	98	42	143	44	168	31	97	38	0	.	14557	3
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	Nadelholz	188	26	139	42	60	52	256	28	234	27	268	27	1859	11	1042	15	753	16	646	17	10	100	54	46	97	37	0	.	144	35	311	29	389	22	318	27	0	.	334	26	521	16	335	23	476	21	1148	14	1459	13	597	19	247	28	605	19	410	23	40	61	126	33	150	42	59	47	187	29	125	40	252	30	292	25	281	27	130	42	431	24	182	41	216	29	211	35	109	42	190	38	48	53	117	31	182	31	317	25	120	40	160	31	114	46	116	35	85	46	134	43	170	30	0	.	20	71	11	100	85	36	50	45	114	57	116	54	89	46	193	30	87	43	119	46	251	31	137	39	87	71	103	35	80	50	74	43	291	23	60	53	119	35	171	35	30	58	80	89	34	58	116	43	979	13	768	16	710	16	91	33	71	56	201	29	253	25	237	25	146	44	170	39	169	42	0	.	23759	3
	Laubholz	271	24	251	24	100	42	174	33	88	48	151	35	350	20	299	22	550	16	258	25	94	40	106	46	204	27	0	.	67	56	82	50	146	33	196	31	20	71	248	27	67	55	50	45	61	47	124	31	0	.	747	15	187	27	87	49	147	36	101	35	21	70	30	58	42	50	71	55	189	35	43	61	162	38	92	43	120	44	156	31	184	29	190	36	189	26	156	29	151	34	137	33	264	22	92	42	10	100	107	42	50	66	39	62	69	38	19	71	20	71	31	58	134	31	229	25	182	29	144	33	102	42	176	27	38	61	16	100	28	74	49	53	58	48	79	40	102	35	0	.	153	36	150	36	39	50	40	61	84	43	230	26	88	40	112	35	72	43	11	100	76	60	63	56	0	.	71	38	95	40	66	61	91	37	130	30	80	40	81	50	35	60	109	33	0	.	11069	3
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	Laubholz	224	19	140	28	99	32	100	29	42	44	96	32	242	19	142	23	453	16	300	19	73	31	121	33	108	22	0	.	53	51	65	38	90	32	112	34	28	72	103	27	28	54	51	33	4	100	39	33	15	61	467	14	143	24	44	36	74	33	94	44	8	71	39	65	20	60	29	43	51	35	8	71	90	31	73	40	127	39	116	26	100	41	126	29	91	26	96	29	108	30	87	29	179	24	76	31	29	63	47	41	30	48	28	55	70	29	4	100	39	47	34	69	54	34	111	25	90	32	100	26	106	31	111	28	15	78	0	.	9	72	54	44	26	55	56	39	36	54	10	71	86	30	49	38	45	37	8	71	45	37	95	29	55	38	64	45	35	43	8	71	70	43	4	100	0	.	39	48	71	40	44	38	73	32	93	27	115	28	85	31	66	32	68	35	0	.	7253	3
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	Nadelholz	122	30	122	32	43	37	277	22	137	29	254	22	1164	10	938	12	759	12	400	14	32	44	39	49	77	37	0	.	128	35	196	23	249	20	199	26	0	.	200	21	292	17	305	17	434	16	793	12	724	11	451	14	212	25	313	18	328	18	65	36	145	24	65	33	31	39	171	25	68	33	152	27	177	24	218	24	90	33	290	25	136	28	309	19	94	28	153	26	76	29	107	34	66	37	130	25	277	23	91	28	135	29	94	39	70	32	55	36	96	26	149	25	8	100	9	100	4	100	71	45	49	37	43	41	58	36	44	49	66	29	105	38	83	32	190	24	56	36	66	49	99	31	28	51	82	35	120	28	67	36	112	31	99	29	39	64	57	52	21	53	82	39	581	12	457	15	597	13	116	32	86	35	176	25	188	28	159	26	92	31	104	33	106	35	0	.	17015	2
	Laubholz	151	22	121	24	44	35	70	41	4	100	51	49	168	23	158	29	331	15	175	19	43	39	79	36	109	27	0	.	40	46	20	53	50	37	67	33	21	65	53	33	54	52	32	57	8	71	38	33	4	100	305	15	72	29	75	33	36	44	58	45	9	71	24	58	8	71	29	43	46	39	9	71	57	43	45	37	52	45	74	39	85	30	95	29	71	32	139	27	67	32	58	32	111	26	89	34	4	100	42	39	48	40	56	38	55	36	0	.	25	48	4	100	45	45	79	37	73	41	66	34	47	45	61	30	19	52	0	.	6	100	12	58	40	56	31	39	41	42	15	77	61	45	25	47	20	59	12	58	44	37	32	39	52	47	20	60	28	43	19	59	30	53	12	58	0	.	40	47	34	43	52	31	53	37	56	30	65	28	37	45	31	47	61	30	0	.	5056	4
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	Total	273	19	243	21	86	27	347	20	141	29	305	21	1332	10	1096	11	1091	10	576	12	75	32	118	30	187	23	0	.	168	29	216	22	299	19	267	22	21	65	252	20	345	17	337	17	441	16	831	11	728	11	755	11	285	20	388	17	363	17	123	29	154	24	89	29	39	34	200	23	114	27	161	26	234	21	262	22	142	27	364	23	220	23	404	17	164	22	292	21	143	24	165	27	177	23	219	21	281	22	133	24	183	26	149	30	125	26	55	36	121	23	153	24	53	41	88	35	77	39	138	30	96	30	103	25	77	31	44	49	72	30	117	35	123	31	221	22	98	29	82	45	159	27	53	43	102	33	132	26	110	27	144	26	151	25	59	46	85	41	40	42	111	32	593	12	457	15	637	13	150	29	138	27	230	23	245	24	224	23	129	27	135	28	166	27	0	.	22071	2
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	Total	211	17	182	25	95	28	274	20	131	30	244	24	1159	9	813	11	812	10	377	14	59	43	81	36	144	24	0	.	99	31	170	23	207	18	174	22	12	75	264	19	345	16	286	18	341	16	671	11	606	12	485	13	174	21	317	19	358	19	71	34	121	23	74	33	52	37	152	24	100	31	116	26	168	25	128	26	108	28	267	19	155	25	277	17	109	21	169	23	97	27	117	32	164	23	137	24	164	23	109	25	160	25	112	38	55	30	61	35	111	22	76	28	33	45	76	35	57	28	111	22	58	37	55	31	72	34	32	50	75	30	71	32	102	28	146	25	156	27	24	62	98	27	82	34	63	32	119	24	88	31	115	27	124	27	26	47	39	41	37	45	84	31	438	13	275	18	403	15	80	38	98	30	232	23	193	22	189	23	101	31	95	30	108	31	0	.	16675	2
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	Nadelholz	54	42	54	40	16	50	133	23	61	35	138	27	639	12	590	12	534	12	140	24	29	62	15	61	32	40	8	.	58	38	75	28	188	24	93	27	0	.	116	26	209	19	186	21	312	17	506	12	474	13	251	17	133	28	148	23	183	22	41	34	103	27	33	46	15	62	140	22	53	37	96	26	97	28	108	32	43	43	183	25	82	32	192	22	44	37	82	32	40	37	47	49	40	40	88	24	97	27	71	34	72	32	62	40	55	32	59	40	106	23	45	35	8	71	4	100	8	71	75	29	26	48	35	48	24	48	33	44	36	40	47	41	32	40	90	25	50	31	9	70	62	33	19	52	62	36	65	34	50	35	71	33	68	35	17	60	20	53	17	61	33	59	388	15	195	19	269	17	91	31	31	43	80	30	58	35	109	25	33	44	73	34	51	43	0	.	9804	3
	Laubholz	103	25	44	35	31	43	30	43	4	100	21	52	113	28	78	26	164	21	36	33	29	51	24	47	55	35	0	.	16	62	9	71	39	47	37	46	8	100	60	36	23	47	12	58	4	100	26	41	8	71	117	21	75	34	21	53	29	43	31	49	4	100	12	58	0	.	4	100	24	57	5	100	53	44	21	52	23	53	11	57	12	75	28	46	32	39	66	34	16	79	36	41	40	36	28	42	17	100	36	40	30	46	21	51	16	50	0	.	22	51	9	100	8	71	36	39	27	46	55	30	18	59	47	37	7	71	0	.	0	.	11	58	0	.	4	100	25	41	0	.	12	58	21	52	4	100	0	.	12	74	21	52	19	45	4	100	4	100	0	.	18	52	8	71	0	.	16	61	26	48	35	43	32	40	39	44	41	52	15	60	16	50	44	40	0	.	2440	5
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	Nadelholz	22	53	62	37	36	48	109	25	21	45	104	27	518	12	316	15	284	15	154	20	9	100	4	100	15	79	4	.	45	38	51	36	103	26	45	33	0	.	59	29	188	20	140	21	207	18	304	14	274	16	143	19	123	26	95	24	112	21	8	71	41	37	20	53	12	58	112	27	23	41	61	33	50	37	67	32	15	61	82	27	48	41	136	23	44	33	53	33	8	71	23	46	14	60	62	30	86	27	38	40	38	37	34	54	43	35	31	39	87	26	36	37	0	.	4	100	4	100	38	34	8	71	20	45	23	57	12	58	45	38	71	34	35	48	66	29	46	37	4	100	48	33	19	54	30	37	66	30	53	39	58	35	51	38	8	71	12	58	4	100	25	58	271	18	182	20	238	19	42	45	20	53	32	48	56	37	77	35	42	43	41	53	27	43	0	.	6597	3
	Laubholz	52	32	28	38	18	51	20	45	5	100	25	47	94	25	42	42	69	25	36	40	33	43	19	45	16	50	0	.	8	71	8	71	13	74	30	63	4	100	26	41	23	57	4	100	0	.	18	50	0	.	62	33	59	41	14	59	19	63	7	100	0	.	4	100	0	.	4	100	17	50	0	.	41	49	43	43	8	71	14	59	26	48	27	46	31	43	32	50	4	100	15	60	14	60	4	100	11	100	4	100	9	71	5	100	39	34	0	.	4	100	0	.	8	100	25	47	16	60	27	47	6	100	8	71	8	71	0	.	0	.	15	61	8	71	0	.	5	100	0	.	4	100	13	58	0	.	0	.	8	71	4	100	4	100	4	100	8	71	4	100	22	46	0	.	0	.	20	53	4	100	23	70	15	62	20	53	27	42	8	71	19	52	8	100	0	.	1451	6
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	Nadelholz	11	58	8	71	4	100	26	47	12	58	8	71	208	16	180	18	105	25	25	41	0	.	4	100	0	.	0	.	11	58	4	100	44	35	19	52	0	.	24	58	90	23	62	30	98	24	146	20	71	26	59	27	30	38	29	43	30	38	4	100	4	100	0	.	16	50	37	33	4	100	39	40	31	39	13	58	47	50	29	43	12	58	58	35	20	53	30	43	4	100	8	71	0	.	28	43	29	40	32	35	14	72	4	100	17	62	20	45	23	47	4	100	4	100	0	.	0	.	4	100	13	57	8	71	12	76	4	100	0	.	15	50	12	58	21	45	21	45	9	70	21	45	4	100	25	48	12	57	26	52	13	57	7	71	0	.	9	70	9	70	4	100	125	20	41	32	83	26	13	74	8	71	20	54	8	71	12	58	8	71	12	58	12	58	0	.	2424	5
	Laubholz	38	34	4	100	4	100	8	71	0	.	0	.	21	45	18	61	67	29	5	100	23	45	4	100	4	100	0	.	0	.	8	71	7	100	4	100	0	.	4	100	8	71	0	.	0	.	13	58	4	100	20	45	8	71	4	100	5	100	4	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	0	0	.	4	100	4	100	11	75	0	.	0	.	0	.	16	50	8	71	0	.	12	58	4	100	4	100	0	.	13	58	4	100	4	100	4	100	0	.	0	.	4	100	0	.	4	100	0	.	26	41	5	100	8	71	0	.	0	.	5	100	4	100	0	.	0	.	9	71	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	5	100	4	100	4	100	4	100	12	58	8	71	4	100	8	71	0	.	508	9
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	Total	49	31	12	58	8	71	34	39	12	58	8	71	229	15	197	18	172	19	30	45	23	45	8	71	4	100	0	.	11	58	13	58	51	33	23	46	0	.	28	52	98	22	62	30	98	24	158	19	75	25	79	24	38	34	33	40	36	36	8	71	4	100	0	.	19	45	37	33	4	100	39	40	36	36	17	50	58	45	29	43	12	58	58	35	36	37	37	37	4	100	20	45	4	100	32	40	29	40	44	33	18	61	8	100	21	54	20	45	23	47	9	71	4	100	4	100	0	.	30	38	17	50	16	50	12	76	4	100	5	100	19	45	12	58	21	45	30	38	9	70	21	45	8	71	25	48	12	57	26	52	13	57	7	71	0	.	17	50	9	70	4	100	125	20	41	32	91	25	17	61	12	58	24	48	13	58	24	41	16	50	16	50	19	45	0	.	2932	4
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	Nadelholz	4	100	16	61	4	100	8	71	4	100	9	71	137	22	124	21	91	22	28	38	8	71	4	100	0	.	0	.	5	100	23	48	40	37	20	53	0	.	35	53	47	31	39	38	66	28	110	23	53	33	60	29	10	71	21	45	20	53	12	58	24	46	4	100	4	100	8	71	12	58	36	44	19	53	16	50	19	53	28	38	19	45	44	37	4	100	30	39	4	100	8	71	0	.	28	48	11	58	20	45	4	100	4	100	16	50	16	50	36	47	13	75	0	.	0	.	0	.	12	58	8	71	0	.	0	.	31	72	11	74	12	58	7	71	20	52	27	46	0	.	12	58	4	100	12	58	0	.	21	52	4	100	7	71	0	.	21	67	4	100	0	.	78	24	17	50	48	37	17	61	8	71	4	100	8	71	15	62	4	100	8	71	20	45	0	.	1867	5
	Laubholz	27	47	12	58	8	71	4	100	0	.	0	.	12	75	8	100	16	58	4	100	14	58	0	.	11	58	4	.	0	.	0	.	8	71	12	100	0	.	8	71	4	100	4	100	0	.	0	.	0	.	20	45	5	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	10	71	5	100	0	.	0	.	0	.	14	60	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	12	58	0	.	4	100	0	.	8	71	8	71	0	.	13	58	4	100	8	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	12	58	5	100	4	100	8	71	0	.	11	58	0	.	0	.	346	12
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	Total	31	43	27	43	12	58	12	58	4	100	9	71	149	21	132	20	107	21	32	35	22	45	4	100	11	58	4	.	5	100	23	48	48	33	32	50	0	.	43	46	51	30	43	35	66	28	110	23	53	33	80	24	14	58	25	41	20	53	12	58	24	46	4	100	4	100	8	71	12	58	36	44	19	53	23	46	29	42	33	35	19	45	44	37	4	100	44	40	4	100	8	71	7	100	28	48	11	58	20	45	8	71	4	100	28	38	16	50	41	43	13	75	8	71	8	71	0	.	24	41	12	58	8	71	0	.	31	72	11	74	12	58	7	71	20	52	31	42	0	.	12	58	8	71	12	58	0	.	21	52	4	100	11	58	0	.	25	58	4	100	0	.	78	24	17	50	52	35	17	61	20	53	9	71	12	58	23	48	4	100	19	45	20	45	0	.	2213	5
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	Laubholz	4	100	11	73	0	.	4	100	0	.	0	.	11	71	5	100	23	47	4	100	4	100	0	.	4	100	0	.	0	.	7	71	4	100	6	100	0	.	0	.	4	100	4	100	0	.	4	100	0	.	4	100	0	.	10	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	6	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	4	100	16	63	0	.	6	100	0	.	4	100	0	.	9	70	9	71	0	.	8	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	71	9	100	4	100	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	229	15
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	Nadelholz	1609	20	1894	23	2047	28	2924	18	2514	22	3636	19	19438	7	12661	8	11539	10	6764	12	241	42	537	41	1065	24	131	.	1410	28	3428	20	5421	16	3341	19	158	80	3779	19	6675	13	6101	13	6251	13	14566	9	16414	8	7653	11	3195	19	4944	14	6662	14	864	30	2485	22	1260	29	919	27	3046	18	2036	25	3113	21	3340	20	2717	20	1817	25	4525	16	1736	25	3876	16	2278	23	1358	19	1625	24	1087	29	1356	24	2390	18	4152	19	1726	21	2125	22	1657	27	1181	29	780	27	2525	18	1843	22	221	39	141	62	179	71	1576	19	748	31	941	29	1672	24	874	36	2836	22	1194	24	1085	23	3235	21	1233	26	406	46	1702	20	1261	30	1217	27	2717	17	918	23	1590	23	1950	21	423	36	994	38	342	41	1389	33	14553	9	10381	11	10270	11	1648	24	969	30	1813	22	2136	20	2301	18	1292	27	945	28	1456	27	0	.	293428	1
	Laubholz	4040	14	3196	18	1684	22	2782	20	771	34	1813	22	5761	12	5276	12	7596	10	6809	12	950	27	1945	24	2392	19	4	.	997	34	1608	24	2419	20	2243	20	1051	40	3041	20	1261	24	1333	23	1503	29	4219	16	639	30	8413	10	2370	21	1394	20	2598	19	871	29	935	27	840	31	587	39	775	24	1661	26	714	38	2438	23	1605	25	2480	27	2363	20	2391	24	3007	18	3751	16	1821	22	2327	20	1644	24	3354	18	2082	21	739	25	1342	27	1511	25	1162	24	1836	21	610	37	1408	23	959	35	3775	18	4972	17	8324	13	5137	17	3809	19	5222	17	1023	34	389	60	394	49	1608	29	1419	28	1418	24	1521	27	382	56	1715	22	1182	34	921	33	703	24	1635	25	2127	22	1459	26	1312	28	663	32	150	49	1031	30	1984	24	1055	25	4442	16	984	29	1356	35	1064	23	1911	22	1691	20	1281	26	1263	24	1279	27	0	.	195919	2
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	5649	13	5090	15	3731	20	5705	14	3284	22	5449	18	25199	7	17937	8	19135	8	13574	10	1192	26	2482	22	3457	18	135	.	2408	24	5036	17	7840	14	5584	16	1209	38	6820	15	7936	12	7434	13	7754	12	18785	8	17053	8	16066	8	5565	16	6338	14	9260	13	1735	23	3420	19	2100	25	1507	27	3822	17	3697	20	3828	20	5778	16	4322	17	4297	20	6887	14	4127	19	6883	14	6029	15	3179	17	3952	18	2731	21	4710	17	4472	16	4890	18	3068	19	3636	18	2819	21	3017	20	1390	23	3933	15	2802	19	3996	18	5113	17	8503	13	6713	14	4557	18	6162	15	2695	23	1263	32	3230	21	2802	21	2504	21	4653	19	2754	22	788	39	3417	18	2443	26	2138	24	3420	16	2553	20	3717	18	3409	18	1735	26	1657	30	492	38	2420	24	16538	9	11436	10	14712	9	2633	21	2325	25	2877	19	4047	17	3992	16	2574	21	2208	22	2735	21	0	.	489347	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. 2302309. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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