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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

LFI2
Vorrat (Schaftholz)
NaiS-Vegetationshöhenstufen (6 Klassen) · Brusthöhendurchmesser (10 Klassen)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 1993/95
		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 (6 Klassen)	Brusthöhendurchmesser (10 Klassen)	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	.
	12-20 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	.
	21-30 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	.
	31-40 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	.
	41-50 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	.
	51-60 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	.
	61-70 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	.
	71-80 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	.
	81-90 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	.
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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obersubalpin	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	265	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	56	0	.	0	.	115	45	0	.	0	.	404	21
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	471	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	59	0	.	0	.	316	32	0	.	0	.	826	18
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	705	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	72	0	.	0	.	310	32	0	.	0	.	1063	19
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	604	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	72	0	.	0	.	345	27	0	.	0	.	973	17
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	501	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	156	35	0	.	0	.	670	23
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	233	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	127	47	0	.	0	.	360	30
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	203	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69	50	0	.	0	.	272	36
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	97	59
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	35	100
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	100	0	.	0	.	121	59
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3140	17	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	147	54	0	.	0	.	1535	22	0	.	0	.	4822	13
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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	199	24	0	.	0	.	0	.	7	100	572	20	0	.	5	.	0	.	48	95	87	55	15	148	0	.	0	.	3	100	0	.	146	33	31	64	24	68	472	20	0	.	0	.	1609	11
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	747	21	0	.	0	.	0	.	0	.	1759	15	0	.	0	.	0	.	49	84	181	58	87	67	0	.	0	.	7	100	0	.	247	30	51	81	32	58	1053	18	0	.	0	.	4212	9
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	1064	25	0	.	0	.	0	.	32	77	2451	15	0	.	0	.	0	.	49	71	157	46	70	66	0	.	0	.	97	86	0	.	495	25	73	71	80	59	1487	20	0	.	0	.	6056	9
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	975	31	0	.	0	.	0	.	52	71	3218	13	0	.	0	.	0	.	9	100	103	63	161	91	0	.	0	.	22	100	0	.	496	28	120	73	131	49	1815	18	0	.	0	.	7102	9
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	530	26	0	.	0	.	0	.	115	76	2366	16	0	.	0	.	0	.	67	100	67	79	23	130	0	.	0	.	65	78	0	.	497	29	97	64	84	87	1466	20	0	.	0	.	5378	10
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	249	41	0	.	0	.	0	.	0	.	941	22	0	.	0	.	0	.	15	100	28	100	83	74	0	.	0	.	54	100	0	.	147	42	49	71	49	71	745	30	0	.	0	.	2360	14
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	53	71	0	.	0	.	0	.	68	71	433	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	34	100	0	.	108	58	31	100	0	.	411	37	0	.	0	.	1138	20
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	0	.	0	.	29	100	134	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	37	100	177	52	0	.	0	.	409	31
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	61	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	100	0	.	0	.	155	58
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	Total	0	.	0	.	0	.	3848	21	0	.	0	.	0	.	304	60	11990	11	0	.	5	.	0	.	237	71	623	44	486	56	0	.	0	.	282	71	0	.	2135	21	453	54	437	47	7675	14	0	.	0	.	28474	7
hochmontan	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	317	28	0	.	208	47	0	.	14	76	1233	14	0	.	88	46	0	.	-11	.	122	43	35	57	0	.	0	.	109	58	0	.	269	22	264	42	114	52	1185	16	0	.	0	.	3948	8
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	890	21	0	.	381	44	0	.	75	78	3194	12	0	.	253	64	0	.	20	.	276	44	61	72	0	.	0	.	214	59	0	.	552	23	547	37	284	51	1844	14	0	.	0	.	8591	7
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	1468	19	0	.	434	38	0	.	106	74	4852	12	0	.	141	46	0	.	35	.	341	38	154	60	0	.	0	.	308	40	0	.	864	26	700	35	651	41	2357	15	44	.	0	.	12456	7
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	1853	20	0	.	405	37	0	.	56	63	5613	11	0	.	199	50	0	.	21	.	363	41	201	61	0	.	0	.	322	37	0	.	912	22	524	35	578	39	2292	14	98	.	0	.	13438	6
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	1869	20	0	.	128	53	0	.	63	74	4024	12	0	.	56	71	0	.	0	.	264	34	78	67	0	.	0	.	160	61	0	.	753	24	269	43	428	41	1581	18	11	.	0	.	9685	8
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	481	27	0	.	63	80	0	.	198	84	1931	16	0	.	0	.	0	.	0	.	221	43	96	66	0	.	0	.	27	100	0	.	739	30	25	100	120	52	719	25	0	.	0	.	4619	11
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	268	43	0	.	26	100	0	.	120	63	1268	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	.	36	100	0	.	250	44	65	71	67	72	497	32	0	.	0	.	2619	15
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	101	71	0	.	0	.	0	.	77	71	122	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	100	78	0	.	26	100	111	59	0	.	0	.	578	28
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69	100	0	.	0	.	0	.	0	.	60	100	37	100	0	.	88	71	0	.	0	.	340	39
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	149	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	165	72	0	.	44	100	0	.	0	.	0	.	358	46
	Total	0	.	0	.	0	.	7247	17	0	.	1646	34	0	.	795	54	22387	9	0	.	738	42	0	.	65	.	1587	32	759	43	0	.	0	.	1176	34	0	.	4664	17	2431	30	2312	29	10673	11	153	.	0	.	56633	5
unter- und obermontan	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	.
	12-20 cm	136	39	86	53	258	34	2656	11	137	39	1251	19	0	.	340	29	472	22	732	23	918	15	690	18	187	42	317	28	962	16	187	41	474	23	567	24	174	62	1091	18	253	31	1365	13	263	25	150	43	472	30	14138	4
	21-30 cm	236	38	430	33	933	28	5973	9	249	38	2181	17	0	.	857	37	672	20	1254	20	1715	17	1415	16	486	34	510	32	2906	14	379	40	995	22	957	21	479	36	1238	18	263	45	2904	12	452	28	149	49	1297	20	28929	4
	31-40 cm	563	33	720	30	1279	27	9055	9	377	35	2872	19	0	.	1153	31	849	22	2473	19	3074	15	1916	18	524	38	956	27	3501	14	486	39	1623	21	1535	19	381	34	893	22	439	31	4206	13	637	28	207	46	2203	17	41924	4
	41-50 cm	559	37	679	32	1583	25	10477	8	421	35	2788	17	0	.	1083	24	872	25	1904	17	3434	16	2186	14	328	42	1310	28	4051	15	189	47	2010	19	2098	21	486	38	810	19	265	37	4097	12	386	34	251	47	2623	17	44889	3
	51-60 cm	261	46	413	44	781	30	7759	10	503	44	1635	22	0	.	585	31	959	24	1229	21	3114	18	1660	20	287	45	918	34	3471	15	211	48	856	24	1420	21	275	41	582	25	440	44	3378	14	253	38	218	45	1539	20	32748	4
	61-70 cm	0	.	181	60	96	59	3563	13	129	58	942	29	0	.	338	40	411	30	643	33	1337	25	680	22	0	.	351	45	1698	22	46	100	340	45	904	29	176	65	265	37	220	59	1263	21	19	100	66	71	520	28	14190	6
	71-80 cm	139	72	127	76	0	.	1482	19	96	71	124	50	0	.	156	53	218	49	144	51	124	71	359	39	0	.	29	100	756	30	0	.	118	58	218	46	33	100	154	52	69	72	472	36	71	71	42	100	309	41	5238	10
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	560	32	0	.	52	100	0	.	0	.	71	77	49	100	39	100	113	71	0	.	0	.	103	71	0	.	0	.	89	72	0	.	0	0	45	100	150	73	39	100	0	.	56	100	1366	20
	91-100 cm	67	100	0	.	0	.	132	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	143	71	0	.	0	.	124	71	0	.	125	75	0	.	0	.	0	.	0	.	60	100	709	31
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	100
	Total	1961	31	2635	28	4929	22	41710	7	1912	31	11845	14	0	.	4511	23	4525	17	8485	14	13755	13	9018	13	1813	31	4392	25	17592	11	1498	34	6416	16	7912	16	2005	28	5159	14	1993	29	17837	10	2119	23	1082	37	9081	14	184187	3
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	.
	12-20 cm	1064	21	0	.	0	.	1388	16	410	30	270	32	0	.	0	.	98	42	292	35	477	29	122	38	0	.	23	100	261	30	289	28	337	29	9	66	766	29	0	.	93	74	755	21	63	62	26	90	852	23	7594	7
	21-30 cm	1620	16	0	.	0	.	3093	13	796	24	622	28	0	.	0	.	173	53	783	26	953	25	218	34	0	.	33	100	448	35	409	32	752	23	59	66	1058	22	0	.	154	52	1574	19	79	52	45	76	1313	17	14182	5
	31-40 cm	3192	13	0	.	0	.	3589	12	1098	24	1407	22	0	.	0	.	232	49	1088	27	1928	22	345	36	0	.	77	100	585	34	887	27	1121	24	206	68	1216	20	0	.	73	58	1975	19	15	100	59	71	2403	16	21496	5
	41-50 cm	4098	15	0	.	0	.	4945	13	759	32	1411	27	0	.	0	.	272	44	1092	24	2030	24	312	39	0	.	55	100	550	35	782	29	1481	25	86	66	1823	22	0	.	21	138	1849	21	16	132	82	86	3153	15	24819	5
	51-60 cm	3151	15	0	.	0	.	4080	14	530	28	810	26	0	.	0	.	236	45	759	25	1162	23	146	53	0	.	0	.	269	40	559	26	796	40	47	72	1238	23	0	.	51	100	864	26	38	77	22	100	2431	19	17191	6
	61-70 cm	1464	21	0	.	0	.	1661	21	398	43	214	42	0	.	0	.	43	100	193	41	316	40	39	100	0	.	0	.	232	56	209	52	339	40	0	.	678	30	0	.	28	100	410	35	58	100	0	.	711	27	6992	9
	71-80 cm	512	35	0	.	0	.	646	34	123	100	128	76	0	.	0	.	42	100	91	70	113	71	32	100	0	.	0	.	220	73	0	.	76	72	0	.	425	36	0	.	25	100	108	59	0	.	0	.	95	73	2636	16
	81-90 cm	86	73	0	.	0	.	488	36	62	100	178	76	0	.	0	.	0	.	0	.	98	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	157	73	0	.	0	.	48	100	0	.	0	.	134	58	1250	24
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	73	100	87	100	72	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	314	50
	>100 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	15188	11	0	.	0	.	19963	10	4263	20	5113	20	0	.	0	.	1097	38	4298	20	7078	18	1213	32	0	.	188	100	2565	31	3135	22	4903	21	406	57	7443	16	0	.	446	52	7583	15	269	53	233	76	11091	13	96475	4
hyperinsubrisch und kollin	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	217	49	0	.	168	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	.	1920	12	0	.	73	67	248	30	0	.	11	100	2668	10
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	255	49	0	.	252	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	.	1998	12	0	.	92	59	302	32	0	.	27	100	2931	10
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	87	0	.	150	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1231	16	0	.	28	71	275	30	0	.	120	85	1854	13
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	85	0	.	155	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	.	613	23	0	.	4	100	114	49	0	.	76	71	1076	18
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	115	84	0	.	47	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	368	27	0	.	0	.	56	100	0	.	25	100	612	25
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	210	30	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	238	29
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	197	36	0	.	0	.	27	100	0	.	0	.	224	34
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	226	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	226	46
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	63
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	485	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	485	49
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	709	45	0	.	771	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	.	7328	10	0	.	197	58	1049	28	0	.	258	74	10394	9
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	.
	12-20 cm	1200	19	86	53	258	34	4561	8	547	24	1729	15	217	49	361	27	2808	9	1024	19	1488	14	811	17	224	41	549	21	1273	14	476	23	811	18	687	22	973	25	3451	8	641	24	2331	11	2346	10	176	39	1334	18	30362	3
	21-30 cm	1856	15	430	33	933	28	10702	7	1045	20	3185	14	255	49	931	34	6521	8	2038	15	2922	14	1632	15	555	31	1000	23	3502	13	787	25	1747	16	1237	19	1543	19	4074	8	1016	25	4886	10	4045	9	193	42	2637	13	59671	2
	31-40 cm	3755	12	720	30	1279	27	15177	6	1475	20	4713	14	51	87	1292	29	9239	8	3561	15	5143	12	2262	16	608	34	1530	20	4310	12	1373	22	2744	16	2146	16	1598	17	3532	10	1285	22	6940	10	5080	10	309	36	4726	11	84848	2
	41-50 cm	4657	14	679	32	1583	25	18249	6	1180	24	4605	13	70	85	1191	22	10735	7	2996	14	5663	13	2498	13	359	39	1832	22	4963	13	971	25	3492	15	2528	18	2353	19	2854	10	930	24	6659	10	4969	10	431	39	5852	11	92298	2
	51-60 cm	3412	14	413	44	781	30	14238	7	1033	25	2573	17	115	84	762	27	8132	8	1988	16	4332	14	1806	18	354	41	1249	26	3841	14	770	23	1653	23	1692	19	1513	20	2212	12	858	28	4756	12	3552	12	251	41	3995	14	66283	3
	61-70 cm	1464	21	181	60	96	59	5954	10	527	35	1219	24	0	.	537	40	3560	11	836	27	1653	21	719	22	15	100	600	31	2109	19	255	46	680	30	985	27	855	27	1360	19	322	43	1842	17	1695	17	66	71	1231	19	28760	4
	71-80 cm	651	31	127	76	0	.	2448	16	218	64	279	43	0	.	344	35	2164	16	234	41	237	50	390	37	0	.	29	100	999	28	0	.	194	45	287	39	458	34	708	23	191	41	647	29	1075	21	42	100	404	35	12128	7
	81-90 cm	86	73	0	.	0	.	1180	22	62	100	230	63	0	.	106	59	400	31	49	100	137	77	113	71	0	.	0	.	145	58	0	.	0	.	89	72	157	73	326	40	45	100	261	49	351	34	0	.	190	50	3926	12
	91-100 cm	67	100	0	.	0	.	205	58	87	100	72	100	0	.	86	71	61	100	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	258	51	0	.	0	.	124	71	81	100	266	46	37	100	0	.	171	50	0	.	60	100	1633	19
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	0	.	0	.	0	.	290	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	650	41	0	.	44	100	37	100	0	.	0	.	1075	29
	Total	17149	10	2635	28	4929	22	72768	5	6174	17	18604	11	709	45	5610	20	43910	5	12783	11	21576	10	10231	12	2115	28	6789	18	21401	10	4633	18	11320	12	9776	14	9530	14	19433	6	5323	19	28366	8	23321	7	1468	31	20430	9	380985	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. 1359767. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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