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Gesamtstammzahl LFI1 #243
Anzahl Stämme aller lebenden und toten Bäume und Sträucher (stehende und liegende) ab 12 cm Brusthöhendurchmesser (BHD) nach Methode LFI1. Im LFI1 wurden bei den toten Bäumen nur diejenigen aufgenommen, deren Holz noch verwertbar war. Die Gesamtstammzahl LFI1 ist die Summe von Stammzahl und Totholzstammzahl LFI1.

NaiS-Vegetationshöhenstufen (3 Klassen) #2668
Vegetationshöhenstufen in der Systematik der Wegleitung Nachhaltigkeit und Erfolgskontrolle im Schutzwald (NaiS; Frehner et al. 2005), reduziert auf drei Klassen. Die Variable stellt eine Vereinfachung der NaiS-Vegetationshöhenstufen in sechs Klassen (NAISHSTKOMB6KL) dar, indem die Klassen «hyperinsubrisch und kollin» und «submontan» zur Klasse «hyperinsubrisch, kollin, submontan», die Stufen «unter- und obermontan» und «hochmontan» zur Stufe «montan» und die Stufen «subalpin» und «obersubalpin» zur Stufe «subalpin» zusammengezogen wurden. Die Angaben beruhen einerseits auf von Experten bestimmten Vegetationshöhenstufen (zugängliche Waldprobeflächen des LFI4 auf dem 1,4-km-Netz; Arge Frehner et al. 2020) und andererseits auf den für die Periode 1981-2010 modellierten Vegetationshöhenstufen (übrige Probeflächen; Zischg et al. 2021).

Gigant (nein/ja) #1282
Einteilung der Bäume und Sträucher ab 12 cm Brusthöhendurchmesser (BHD) nach ihrem BHD in die zwei Klassen «kein Gigant» (BHD bis 80 cm) und «Gigant» (BHD über 80 cm). Grundlage: Feldaufnahme (MID 60: Brusthöhendurchmesser, MID 62: Umfang)

Kanton #827
Regionale Gliederung mit den Kantonen als Einheit. Dabei werden die beiden Halbkantone Basel-Landschaft und Basel-Stadt aus statistischen Gründen zu einem Kanton zusammengefasst.

zugänglicher Wald ohne Gebüschwald #434
Wald, der zu weniger als zwei Dritteln mit Sträuchern bedeckt ist und zu Fuss aufgesucht werden kann.

1,4-km-Netz #410
Stichprobennetz des LFI mit einer Maschenweite von 1,4 km. Beim 1,4-km-Netz handelt es sich um das gemeinsame Netz aller bisherigen terrestrischen Inventuren, weshalb es auch als Basisnetz bezeichnet wird.

Schätzung und Standardfehler der Schätzung

Die in den LFI-Tabellen publizierten Ergebnisse sind Schätzungen für Grössen im Schweizer Wald (Populationsparameter), deren wahre Werte nicht bekannt sind und die deshalb aus den Daten der LFI-Stichprobe hochgerechnet (geschätzt) werden.

Die Hochrechnungen sind mit Unsicherheiten behaftet. Aus der als Zufallsstichprobe konzipierten LFI-Stichprobe kann die Genauigkeit der Hochrechnungen aber zuverlässig abgeschätzt werden. Dazu ist in allen LFI-Tabellen neben der Schätzung selbst eine zweite Zahl angegeben, der Standardfehler der Schätzung.

In den meisten Tabellen ist der prozentuale Standardfehler ausgewiesen («±%»), gelegentlich (vor allem bei geschätzten Prozenten) aber auch der absolute Standardfehler («±»). Der Zusammenhang zwischen absolutem und prozentualem Standardfehler ist der folgende:

prozentualer Standardfehler = absoluter Standardfehler / Schätzung x 100

absoluter Standardfehler = prozentualer Standardfehler × Schätzung / 100

Bei den Angaben zur Erschliessung handelt es sich um eine Vollerhebung sämtlicher Waldstrassen. In dem Fall ist die Angabe eines Standardfehlers nicht nötig, da es keine stichprobenbedingte Unsicherheit gibt.

Vertrauensintervall der Schätzung

Mit der Schätzung und dem Standardfehler der Schätzung kann das sogenannte Vertrauensintervall der Schätzung

mit der unteren Grenze
Schätzung - tQ × absoluter Standardfehler

und der oberen Grenze
Schätzung + tQ × absoluter Standardfehler

berechnet werden. Wird für die Berechnung der einfache Standardfehler verwendet (tQ = 1), dann wird das 68%-Vertrauensintervall gebildet. Es darf angenommen werden, dass der wahre Wert des Populationsparameters mit einer Wahrscheinlichkeit von 68% innerhalb dieses Vertrauensintervalls der Schätzung liegt. Wird der doppelte Standardfehler verwendet (tQ = 2), dann liegt der wahre Wert mit einer Wahrscheinlichkeit von «95%» innerhalb dieses sogenannten 95%-Vertrauensintervalls.

Signifikanz der Schätzung

Mit dem Vertrauensintervall kann statistisch geprüft werden, ob der geschätzte Populationsparameter grösser oder kleiner als ein bestimmter Referenz- oder Zielwert ist, beziehungsweise ob sich zwei geschätzte Populationsparameter tatsächlich (in der wahren Population) unterscheiden. In der Praxis geht man folgendermassen vor: Wenn ein Referenzwert ausserhalb des Vertrauensintervalls liegt, geht man davon aus, dass sich der geschätzte Populationswert signifikant von diesem unterscheidet, liegt er innerhalb, interpretiert man die Differenz zwischen geschätztem Wert und Referenzwert als zufällig bzw. nicht signifikant. Will man zwei Populationsparameter vergleichen, unterscheiden sich diese signifikant, wenn sich ihre Vertrauensintervalle nicht überlappen.

Behandlung von fehlenden Werten

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 (imputiert). 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 bei Schätzwert und Standardfehler ein Punkt [.].

Zum Beispiel wurden bisher im Mittelland 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.

^* z.B. Kombination der Ausprägung «Arve» des Klassifizierungsmerkmals «Baumart» und der Ausprägung «Mittelland» der regionalen Gliederung

Veränderungen

Im LFI gibt es zwei Typen von Veränderungen:

Beim ersten Typ handelt es sich um spezifische Zielgrössen für Veränderungskomponenten wie Zuwachs, Nutzung, Mortalität oder Abgänge. Diese Zielgrössen sind jeweils nur für zwei aufeinanderfolgende Messzyklen verfügbar, z.B. LFI3–LFI4. Bei der Auswertung von Veränderungskomponenten wird 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) von der früheren zur späteren Inventur nicht.

Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um die Veränderung zwischen zwei Messzyklen zu bilanzieren. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI4, verwendet, können aber die Veränderungsbilanz zwischen zwei beliebigen Messzyklen aufzeigen, z.B. dem LFI1 und dem LFI4. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird der Wechsel einer Merkmalsausprägung bei der Analyse berücksichtigt. So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche ohne Gebüschwald zugenommen hat. Dies hat nur einen Effekt bei solchen Klassifizierungsmerkmalen, die ihre Ausprägung auch tatsächlich wechseln können, z.B. die Zugehörigkeit zur Waldfläche oder der Baumzustand.

LFI1
Gesamtstammzahl LFI1
NaiS-Vegetationshöhenstufen (3 Klassen) · Gigant (nein/ja)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 1983/85
		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
NaiS-Vegetationshöhenstufen (3 Klassen)	Gigant (nein/ja)	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	.
	nein	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	100
	ja	0	.	0	.	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	.	110	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	100
subalpin	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	.
	nein	0	.	0	.	0	.	5244	16	0	.	0	.	0	.	449	56	24816	7	0	.	165	94	0	.	497	70	1248	39	1019	36	0	.	0	.	127	62	0	.	2780	16	569	42	804	38	14582	9	0	.	0	.	52300	5
	ja	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	12	74	72	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	58	0	.	0	.	0	.	0	.	19	45	0	.	9	71	52	30	0	.	0	.	179	15
	Total	0	.	0	.	0	.	5248	16	0	.	0	.	0	.	460	55	24888	7	0	.	165	94	0	.	497	70	1248	39	1031	35	0	.	0	.	127	62	0	.	2799	16	569	42	813	38	14633	9	0	.	0	.	52478	4
montan	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	.
	nein	2937	20	3366	22	5655	18	54483	5	2495	21	16121	10	0	.	6540	16	34081	6	12106	10	15868	9	11267	10	3109	21	7768	14	21855	8	1998	30	8037	12	12123	11	2033	24	21369	7	5908	15	27254	6	26106	7	2099	24	8174	13	312750	2
	ja	8	71	0	.	0	.	97	24	0	.	4	100	0	.	24	53	73	27	8	71	8	71	16	50	4	100	8	71	32	40	0	.	4	100	16	50	0	.	70	31	20	53	28	38	41	32	0	.	4	100	464	11
	Total	2945	20	3366	22	5655	18	54579	5	2495	21	16125	10	0	.	6563	16	34154	6	12114	10	15876	9	11283	10	3113	21	7776	14	21887	8	1998	30	8041	12	12139	11	2033	24	21439	7	5929	15	27282	6	26146	7	2099	24	8178	13	313215	2
hyperinsubrisch, kollin, submontan	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	.
	nein	17561	8	0	.	0	.	18312	8	4961	15	5247	16	1209	38	56	100	3172	20	4593	16	5703	15	1679	26	196	71	1013	46	4558	19	4047	18	6954	13	629	43	7492	13	20420	7	1066	44	14041	10	4584	17	585	49	13037	9	141116	3
	ja	23	46	0	.	0	.	50	35	13	58	16	50	0	.	0	.	11	72	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	8	71	110	26	0	.	4	100	0	.	0	.	21	45	265	15
	Total	17584	8	0	.	0	.	18362	8	4974	15	5264	16	1209	38	56	100	3183	20	4593	16	5707	15	1679	26	196	71	1013	46	4558	19	4051	18	6954	13	629	43	7501	13	20529	7	1066	44	14045	10	4584	17	585	49	13057	9	141381	2
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nein	20498	7	3366	22	5655	18	78039	4	7455	12	21368	8	1209	38	7045	16	62179	4	16699	8	21736	8	12946	9	3802	20	10029	12	27432	7	6045	15	14991	9	12879	10	9525	11	44569	4	7544	14	42099	5	45271	5	2685	21	21211	7	506277	1
	ja	31	39	0	.	0	.	151	19	13	58	20	45	0	.	35	43	156	17	8	71	12	58	16	50	4	100	8	71	45	33	4	100	4	100	16	50	8	71	199	19	20	53	41	32	92	22	0	.	24	41	908	8
	Total	20530	7	3366	22	5655	18	78189	4	7469	12	21388	8	1209	38	7080	15	62335	4	16707	8	21748	8	12962	9	3805	20	10037	12	27476	7	6049	15	14995	9	12895	10	9534	11	44767	4	7564	14	42140	5	45364	5	2685	21	21235	7	507185	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. 1375497. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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