Auswahl aus Themenliste

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).

Oben

4. Wann genügt es nicht, nur den Standardfehler zu betrachten?

Beim Landesforstinventar (LFI) handelt es sich um eine stichprobenbasierte Grossrauminventur, deren Probeflächen auf einem Gitternetz mit einer Maschenweite von 1.4 km × 1.4 km angeordnet sind. Das LFI wurde so konzipiert, dass der Vorrat für die Schweiz insgesamt mit einem Standardfehler von maximal 1% vorhergesagt werden kann.

Werden Ergebnisse für einzelne Regionen oder für einzelne Klassen abgefragt, wird der Standardfehler rasch viel grösser. Dies liegt daran, dass für die abgefragte Kombination von Merkmalsausprägungen* die Anzahl untersuchter Probeflächen und Objekte (d.h. Probebäume, Jungwaldpflanzen, Totholzstücke usw.) wesentlich geringer als für das Total ist.

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

Region	Vorrat
	Total		Ahorn		Bergahorn		Spitzahorn
	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler
	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
Schweiz	343	1	12	5	11	5	1	20
Produktionsregion Mittelland	363	2	15	10	14	11	0	50
Kanton Aargau	289	7	15	20	13	20	1	63

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

die Forstkreise als regionale Gliederung gewählt wurden oder Ergebnisse für kleine Kantone (z.B. Appenzell Innerrhoden, Nidwalden) abgefragt werden,
ein Klassifizierungsmerkmal mit vielen Klassen gewählt wurde (z.B. Baumart in 56 Klassen),
mehrere Klassifizierungsmerkmale miteinander kombiniert wurden (z.B. Hauptbaumart und Entwicklungsstufe).

Grosse Standardfehler sind ein Indiz dafür, dass eine Schätzung möglicherweise anhand einer zu geringen Anzahl Probeflächen oder Objekte erfolgte und entsprechend das Ergebnis der Schätzung nicht belastbar sein könnte.

Bei der Zielgrösse «Jungwaldstammzahl mit Verbiss» (Verbissintensität) ist die Unsicherheit der Schätzung nicht zwingend an einem hohen Standardfehler zu erkennen. Dies liegt daran, dass es sich bei dieser Zielgrösse um einen Quotientenschätzer** handelt, der wegen der Erhebungsmethode bei selteneren Baumarten (z.B. Föhre, Lärche, Arve, Eiche, Kastanie) nur auf einer kleinen Anzahl beurteilter Jungwaldpflanzen beruht. Entsprechend sollte bei der Zielgrösse «Jungwaldstammzahl mit Verbiss» immer geprüft werden, auf wie vielen beurteilten Jungwaldpflanzen die einzelnen Schätzwerte basieren. Als Faustregel gilt, dass für eine belastbare Schätzung pro Schätzwert mindestens 30 Jungwaldpflanzen auf Verbiss beurteilt worden sein sollten.

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

Im Landesforstinventar (LFI) gibt es zwei Typen von Veränderungen:

Beim ersten Typ von Veränderungen handelt es sich um spezifische Zielgrössen für Veränderungskomponenten wie Zuwachs, Nutzung oder Mortalität. Diese Zielgrössen sind jeweils nur für zwei aufeinanderfolgende Messzyklen verfügbar, z.B. LFI4–LFI5. Bei der Auswertung von Veränderungskomponenten wird in der Regel dem Klassifizierungsmerkmal des ersten Messzyklus die Ausprägung des zweiten Messzyklus zugewiesen. Diese Auswertungen berücksichtigen somit den Wechsel einer Merkmalsausprägung (z.B. von privatem zu öffentlichem Eigentum) vom früheren zum späteren Messzyklus nicht.
Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um die Bilanz zwischen zwei Messzyklen zu ziehen. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI5, verwendet, können aber die Veränderungsbilanz zwischen zwei beliebigen Messzyklen aufzeigen, z.B. dem LFI1 und dem LFI5. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird bei einem Teil der Klassifizierungsmerkmale der Wechsel der Merkmalsausprägung berücksichtigt. Dazu zählen die Merkmale «Baumzustand» oder «Wald, Nichtwald». So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche zugenommen hat. Beim anderen Teil der Klassifizierungsmerkmale werden die Merkmalsausprägungen als statisch betrachtet. Das bedeutet, dass der aktuellste Stand – sei er in einem Messzyklus erhoben (z.B. Vorrangfunktion LFI5) oder einer externen Datenquelle entnommen (z.B. Schutzwald [2022]) – sämtlichen Messzyklen zugewiesen wird.

Oben

6. Veränderungsauswertungen: Wann sind die Ergebnisse (nicht) additiv?

Die Ergebnisse sind

additiv, wenn sie als gesamte Veränderung zwischen zwei Messzeitpunkten ausgewiesen werden. So können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter (m³) ausgewiesenen Nutzungen zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.
nicht additiv, wenn sie als Veränderung pro Jahr (z.B. m³/Jahr) ausgewiesen werden. Entsprechend können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter pro Jahr (m³/Jahr) ausgewiesenen Nutzungen nicht zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

	Vorrat: gesamte Veränderung zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
Tieflagen	-3759.0	28	-4909.1	36	-1025.2	133	-317.1	195	3464.1	31	-6546.3	42
Hochlagen	574.3	117	-328.0	62	1093.0	123	7128.4	21	666.7	93	9134.3	24
Total	-3184.7	40	-5237.1	34	67.9	2805	6811.3	23	4130.8	30	2588.1	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	additiv

	Vorrat: Veränderung pro Jahr zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³/Jahr)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%
Tieflagen	-421.1	28	-560.6	36	-115.7	133	-35.9	195	389.5	31	-740.7	42
Hochlagen	64.7	117	-38.3	62	122.4	123	810.4	21	74.9	93	1032.7	24
Total	-357.3	40	-598.4	34	7.6	2805	773.8	23	464.4	30	292.7	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	nicht additiv

Die Nichtadditivität der Veränderungen pro Jahr kommt dadurch zustande, dass die gesamte Veränderung durch die mittlere Anzahl Jahre geteilt wird, die im jeweils betrachteten Gebiet* zwischen den zwei Messzeitpunkten liegt und die mittlere Anzahl Jahre je nach Gebiet* leicht unterschiedlich ist.

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

Gebiet		mittlere Anzahl Jahre*
Produktionsregion	Hochlagen/Tieflagen
Mittelland	-	8.75
Mittelland	Hochlagen	8.56
Mittelland	Tieflagen	8.76
Alpensüdseite	-	8.90
Alpensüdseite	Hochlagen	8.90
Alpensüdseite	Tieflagen	8.89
* zwischen den Messungen des LFI4 und des LFI5 im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald

Oben

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

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

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

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI5
Schaftderbholzvolumen (HG 2010)
Sortimentierungsart · Sortimentierungsklassen (HG 2010)
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
		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
Sortimentierungsart	Sortimentierungsklassen (HG 2010)	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	±%	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	±%	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	±%	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Schwachholz	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	Klassen 1 und 2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	Klassen 3 und 4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	Klassen 5 und 6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	Total	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
Nadel-Holz	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	.
	Schwachholz	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	3	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	2	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	46	0	.	4	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	60	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	1	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	27
	Klassen 1 und 2	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	75	100	0	.	54	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	97	100	87	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	271	50	0	.	59	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	170	66	16	100	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	100	57	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1068	25
	Klassen 3 und 4	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	147	100	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	97	100	232	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	171	64	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	64	91	29	100	68	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	121	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1001	30
	Klassen 5 und 6	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	67	100	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	41	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	75	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	8	100	50	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	33	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	232	42
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	291	100	0	.	78	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	195	100	362	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	480	53	0	.	71	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	0	.	0	.	238	71	53	100	125	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	122	100	211	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2329	25
Nadel-Kurzholz	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	.
	Schwachholz	11	34	10	41	9	45	9	38	10	35	18	33	128	10	56	16	83	17	10	31	5	74	1	100	6	32	1	.	5	53	18	32	18	29	6	44	0	100	22	25	58	16	39	20	55	17	124	12	136	12	4	65	24	30	33	30	51	21	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	16	47	22	35	29	33	9	41	21	43	17	27	5	32	13	33	9	37	10	40	4	65	10	53	6	46	22	29	22	29	11	28	12	41	14	39	13	35	10	32	32	30	21	26	2	84	0	89	0	78	26	22	8	37	9	35	15	36	10	36	27	29	7	39	8	31	28	40	2	74	0	0	6	47	0	.	2	100	11	28	1	58	5	36	3	41	5	57	0	.	0	.	0	.	114	12	66	17	69	18	8	41	9	47	9	34	20	31	17	43	3	61	5	86	4	42	0	.	1782	3
	Klassen 1 und 2	319	37	420	34	337	38	349	37	751	32	889	30	5638	9	2480	14	2685	15	549	31	80	49	67	89	221	31	38	.	180	53	811	34	923	27	261	48	41	100	891	24	2401	15	1572	19	2102	16	4615	11	4586	10	119	69	770	28	1104	22	1848	17	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	619	41	798	32	970	30	374	30	679	36	689	26	435	35	471	25	579	29	421	34	238	42	193	35	231	36	688	25	1001	24	420	28	518	46	439	35	439	35	336	33	1117	30	737	26	120	86	6	65	9	60	897	21	222	32	421	32	648	31	523	38	930	27	286	38	423	26	848	36	95	66	8	100	162	48	0	.	78	100	580	26	40	58	343	41	209	42	146	63	0	.	0	.	0	.	3902	12	2758	16	2522	16	487	32	326	39	337	33	759	35	581	33	143	54	107	72	222	40	0	.	68601	2
	Klassen 3 und 4	370	35	149	32	452	41	631	34	1345	30	1450	30	8092	10	4353	14	2970	17	556	32	41	74	33	100	308	34	139	.	422	50	1041	28	1278	26	433	43	32	100	1780	21	3695	15	2022	18	2946	17	5416	11	4926	11	115	63	1046	27	1678	24	2562	19	0	.	111	100	0	.	0	.	0	.	627	37	483	34	1058	27	740	35	850	34	1029	23	1150	32	1186	26	719	29	362	30	291	34	267	49	298	40	1289	27	1330	26	1023	29	390	42	408	36	468	33	598	30	1518	41	1058	27	56	79	15	75	67	51	742	26	355	37	502	35	608	36	816	36	876	30	532	48	1042	29	983	29	179	55	25	100	390	49	0	.	18	100	790	25	37	66	433	34	505	40	97	64	0	.	0	.	0	.	4302	13	2549	15	2664	18	669	37	474	34	562	35	816	27	1007	30	144	46	99	65	355	42	0	.	90246	2
	Klassen 5 und 6	69	41	16	100	256	52	192	42	374	43	340	36	2962	14	1714	17	1317	22	277	55	0	0	0	0	79	53	91	.	107	57	244	48	617	30	219	54	0	0	1096	28	1365	21	839	25	1444	20	2323	14	1157	17	22	76	499	37	583	29	845	23	0	.	114	100	0	.	0	.	0	.	181	46	98	46	328	34	461	56	361	53	382	35	777	32	868	31	153	35	74	66	66	86	44	63	36	59	667	35	366	40	412	42	26	61	97	63	273	51	407	40	779	48	304	35	37	71	39	71	53	60	324	32	114	44	225	53	196	48	213	45	269	46	228	46	592	33	536	33	70	67	0	0	144	64	0	.	0	0	110	35	5	100	113	48	167	54	21	100	0	.	0	.	0	.	1481	18	675	20	791	24	189	43	241	43	151	49	358	38	196	49	36	71	44	100	71	51	0	.	34012	4
	Total	769	31	595	33	1053	35	1182	32	2480	31	2697	28	16821	9	8604	13	7056	14	1393	28	125	47	102	93	615	32	269	.	713	50	2114	29	2835	23	919	43	73	100	3789	21	7519	14	4472	17	6548	16	12478	10	10804	10	260	65	2339	25	3398	21	5306	17	0	.	249	100	0	.	0	.	0	.	1443	34	1401	31	2385	25	1585	36	1911	32	2116	23	2368	30	2537	25	1461	26	867	30	598	37	513	38	571	35	2666	25	2718	24	1865	29	947	41	958	32	1193	29	1350	29	3447	34	2119	25	215	60	61	67	129	53	1989	21	699	34	1158	33	1468	32	1561	35	2103	28	1053	42	2065	27	2395	29	346	59	33	100	703	48	0	.	98	100	1491	24	82	57	894	34	884	39	269	63	0	.	0	.	0	.	9800	11	6048	14	6047	16	1354	34	1050	32	1060	32	1952	27	1801	29	327	45	255	58	652	37	0	.	194640	2
Nadel-Mittellangholz	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	.
	Schwachholz	0	.	1	100	0	.	4	100	0	.	0	.	6	100	54	31	17	43	5	65	0	.	10	56	2	100	0	.	0	.	4	100	1	100	8	72	0	.	0	.	0	.	9	78	2	84	4	85	13	81	21	54	7	70	55	38	4	100	0	100	2	100	5	100	0	.	6	100	6	79	22	58	21	60	9	100	0	.	19	48	0	.	33	40	10	73	1	100	3	100	0	0	4	69	0	.	0	.	0	.	2	100	2	100	0	.	0	.	16	81	7	100	18	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	41	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	50	46	61	31	0	.	0	.	2	100	5	75	4	82	0	0	0	.	1	100	0	.	577	10
	Klassen 1 und 2	0	.	5	100	0	.	8	100	0	.	0	.	27	100	316	28	74	45	111	52	0	.	83	58	37	100	0	.	0	.	17	100	1	100	161	72	0	.	0	.	0	.	55	83	34	78	29	76	30	71	110	58	75	75	411	38	14	100	2	100	22	100	44	100	0	.	41	100	125	85	191	53	107	74	50	100	0	.	184	45	0	.	150	38	8	79	10	100	0	0	17	100	27	68	0	.	0	.	0	.	47	100	3	100	0	.	0	.	28	84	11	100	63	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	203	42	0	.	0	.	40	100	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	344	40	403	30	0	.	0	.	10	100	10	61	34	79	1	100	0	.	69	100	0	.	3851	10
	Klassen 3 und 4	0	.	6	100	0	.	78	100	0	.	0	.	41	100	961	31	238	44	189	62	0	.	114	63	9	100	0	.	0	.	72	100	15	100	121	79	0	.	0	.	0	.	156	71	63	90	55	71	170	78	203	46	136	75	724	36	75	100	15	100	0	0	21	100	0	.	25	100	157	74	266	69	169	72	190	100	0	.	174	57	0	.	493	43	55	78	29	100	23	100	0	0	124	60	0	.	0	.	0	.	52	100	52	100	0	.	0	.	145	64	72	100	95	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	213	49	0	.	0	.	105	100	0	.	0	.	0	.	60	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95	100	0	.	518	46	1067	30	0	.	0	.	62	100	41	66	72	72	8	100	0	.	17	100	0	.	7840	10
	Klassen 5 und 6	0	.	0	0	0	.	34	100	0	.	0	.	17	100	750	34	282	45	77	62	0	.	111	82	0	0	0	.	0	.	39	100	0	0	68	86	0	.	0	.	0	.	91	100	41	100	37	100	70	79	48	80	10	100	313	52	0	0	26	100	0	0	0	0	0	.	0	0	101	83	93	69	100	92	0	0	0	.	165	71	0	.	375	42	25	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	75	100	0	.	0	.	34	74	23	100	27	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	74	59	0	.	0	.	61	100	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	107	64	339	42	0	.	0	.	0	0	41	72	0	0	0	0	0	.	18	100	0	.	3687	13
	Total	0	.	11	100	0	.	124	100	0	.	0	.	92	100	2081	29	610	41	382	55	0	.	317	59	48	100	0	.	0	.	133	100	18	95	359	63	0	.	0	.	0	.	311	71	140	89	124	71	282	72	382	47	227	62	1502	34	93	100	42	100	24	100	70	100	0	.	72	100	389	71	572	62	399	64	249	100	0	.	542	47	0	.	1050	40	97	77	41	100	25	100	17	100	155	57	0	.	0	.	0	.	101	100	131	100	0	.	0	.	222	65	112	100	204	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	521	37	0	.	0	.	208	100	0	.	0	.	0	.	86	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	103	100	0	.	1019	39	1871	28	0	.	0	.	75	100	98	65	110	74	9	100	0	.	105	100	0	.	15955	9
Nadel-Langholz	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	.
	Schwachholz	3	100	0	.	0	.	100	53	49	71	74	63	8	100	30	72	244	30	711	20	0	.	2	100	47	88	0	.	68	77	86	60	113	43	251	40	5	90	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	851	16	0	.	35	100	0	.	178	45	480	31	184	39	162	37	449	27	0	.	0	.	67	100	88	52	0	.	0	.	0	.	59	65	55	71	63	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	55	11	100	28	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	80	48	19	70	409	34	89	53	45	44	219	44	280	38	70	45	122	54	4	64	122	40	15	73	122	53	0	.	0	.	166	48	0	.	0	.	0	.	51	71	20	81	0	.	20	74	14	93	0	.	6481	6
	Klassen 1 und 2	0	0	0	.	0	.	30	83	51	100	54	86	9	100	0	0	140	43	492	29	0	.	0	0	23	78	0	.	74	74	75	69	137	75	221	44	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	795	24	0	.	0	0	0	.	90	58	190	42	64	38	79	45	227	32	0	.	0	.	28	100	88	63	0	.	0	.	0	.	54	82	7	100	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	89	63	27	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	200	57	105	60	184	40	153	55	73	73	25	58	91	55	17	71	60	62	33	80	110	54	134	75	46	88	0	.	0	.	56	60	0	.	0	.	0	.	26	58	0	0	0	.	32	84	0	0	0	.	4437	9
	Klassen 3 und 4	0	0	0	.	0	.	319	53	307	72	417	60	229	100	127	74	868	35	2357	19	0	.	11	100	159	94	0	.	117	62	70	100	216	41	938	41	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	74	100	2875	19	0	.	133	100	0	.	223	52	1053	27	567	41	571	37	1515	25	0	.	0	.	220	100	256	60	0	.	0	.	0	.	439	58	156	59	213	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	151	59	0	0	124	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	229	54	150	65	833	30	98	67	206	53	301	47	502	37	246	56	257	60	45	100	447	46	93	74	215	72	0	.	0	.	352	55	0	.	0	.	0	.	145	88	128	83	0	.	121	76	9	100	0	.	19129	7
	Klassen 5 und 6	0	0	0	.	0	.	239	57	54	100	35	100	0	0	0	0	207	49	402	34	0	.	0	0	63	100	0	.	0	0	126	100	138	100	77	58	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	924	29	0	.	122	100	0	.	262	59	243	48	62	73	170	63	600	31	0	.	0	.	165	100	33	100	0	.	0	.	0	.	48	100	129	100	106	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	84	76	0	0	110	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	107	50	0	0	29	100	103	100	215	64	0	0	38	100	0	0	93	79	0	0	142	79	0	.	0	.	257	50	0	.	0	.	0	.	53	100	0	0	0	.	32	100	0	0	0	.	5468	11
	Total	3	100	0	.	0	.	688	50	462	71	579	61	246	100	156	73	1458	31	3962	17	0	.	13	100	292	93	0	.	259	62	356	72	604	47	1487	36	17	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	100	5444	17	0	.	290	100	0	.	753	44	1966	25	877	38	983	34	2791	23	0	.	0	.	480	100	466	55	0	.	0	.	0	.	600	61	346	65	389	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	388	59	38	100	262	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	90	100	0	.	509	47	275	59	1534	27	339	51	352	43	648	41	1089	36	332	50	477	54	83	66	772	39	242	69	524	62	0	.	0	.	831	47	0	.	0	.	0	.	275	81	149	82	0	.	204	69	23	71	0	.	35514	6
Laub-Rundholz	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	.
	Schwachholz	9	23	5	25	2	41	9	26	1	52	3	35	18	19	14	18	21	14	12	16	3	37	4	37	6	28	0	.	2	44	4	43	7	28	4	30	3	56	9	25	5	34	7	31	3	41	13	23	3	51	18	17	7	26	6	37	8	28	1	40	2	50	1	44	2	45	2	44	6	37	1	74	5	33	4	32	7	39	7	26	5	31	11	26	9	22	6	28	5	34	5	33	7	27	5	30	2	61	4	32	5	31	4	44	3	28	1	74	6	34	5	55	8	30	16	24	27	19	13	25	13	23	18	26	5	36	1	67	1	64	4	36	2	38	3	39	3	41	1	55	8	32	2	62	2	50	1	43	4	43	5	31	4	41	2	43	1	44	1	59	1	80	6	32	3	40	11	21	2	46	3	34	1	36	5	30	5	32	3	34	2	37	3	40	0	.	519	3
	Klassen 1 und 2	634	21	393	25	274	33	563	27	59	57	452	30	1604	16	1291	16	1716	13	1596	15	264	38	334	35	679	26	0	.	195	42	380	36	795	25	501	28	103	47	604	23	337	31	336	28	525	31	1124	23	319	37	1554	16	495	23	385	29	695	21	183	36	222	28	174	41	175	40	137	33	596	38	38	45	598	30	417	30	503	35	682	26	585	41	831	23	746	24	418	31	436	31	375	32	661	28	474	30	210	34	311	37	467	28	245	32	401	28	197	40	683	32	230	44	1021	24	1196	21	2095	17	1221	22	1052	23	1409	21	518	38	161	49	85	45	355	33	300	38	362	35	365	41	113	52	563	29	62	53	117	48	178	30	370	34	296	32	358	36	341	39	87	46	51	72	112	57	391	27	480	25	1205	18	149	41	249	32	250	33	521	24	433	27	350	36	200	34	389	30	0	.	46604	2
	Klassen 3 und 4	1162	24	658	27	373	39	984	27	203	48	446	32	1784	23	1852	17	2984	14	1847	16	296	41	667	37	717	27	0	.	262	64	620	37	733	31	796	30	167	53	900	26	454	40	439	30	102	50	468	24	87	58	2734	15	1039	30	583	34	756	28	272	46	118	48	171	37	190	47	211	40	483	38	57	49	677	33	597	30	857	39	739	26	711	29	1549	23	1266	21	670	33	563	30	640	34	902	25	451	37	198	68	654	35	597	29	450	34	612	27	4	100	264	30	134	52	332	25	764	24	997	21	571	25	482	26	717	24	421	43	45	76	91	61	444	39	272	49	222	51	405	45	137	63	673	28	208	63	62	46	161	48	388	31	650	32	447	43	508	40	166	48	124	59	146	62	84	47	53	48	587	27	280	46	558	33	366	31	583	28	597	27	461	33	272	41	318	35	0	.	51741	3
	Klassen 5 und 6	444	31	432	40	182	49	604	31	26	71	51	51	481	40	832	30	1087	19	299	28	160	50	67	70	270	47	0	.	23	79	204	42	80	63	249	34	65	100	190	38	143	63	155	42	7	100	99	43	13	71	597	27	406	39	151	51	187	51	42	76	24	100	18	60	0	0	0	0	33	100	0	0	216	44	342	56	129	44	215	48	121	41	424	36	298	42	436	39	19	77	243	44	185	41	107	51	51	100	252	59	304	46	458	64	388	44	0	0	130	55	46	76	111	42	200	35	189	39	307	62	41	71	331	36	109	70	41	100	68	76	107	63	258	71	26	73	219	54	27	100	130	61	177	66	0	0	27	60	34	53	94	54	122	53	72	56	90	63	44	67	130	73	14	71	0	0	158	40	64	69	310	50	162	51	348	44	148	42	278	52	150	58	167	45	0	.	16739	5
	Total	2248	21	1488	28	830	31	2160	25	289	47	952	30	3887	18	3990	17	5808	12	3754	14	723	36	1073	34	1673	24	0	.	482	51	1208	36	1616	24	1549	28	338	55	1704	23	939	33	937	26	637	33	1704	21	422	35	4902	14	1946	26	1125	29	1646	24	499	34	366	30	364	32	366	41	349	34	1118	35	95	43	1496	28	1361	31	1497	36	1642	24	1424	30	2815	22	2319	20	1531	28	1023	28	1264	30	1756	24	1037	31	461	48	1221	32	1373	28	1157	37	1404	26	201	40	1083	29	415	47	1474	22	2176	21	3307	16	2112	21	1587	22	2474	20	1052	37	247	51	245	48	909	33	833	45	613	34	992	41	278	51	1374	26	448	54	182	40	367	34	796	28	1045	29	931	35	924	35	344	46	220	59	389	60	494	29	536	26	1961	19	496	41	1119	31	779	30	1455	26	1182	24	1092	32	624	36	877	29	0	.	115602	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Schwachholz	22	25	16	29	11	38	122	44	61	58	95	49	164	11	153	19	366	21	738	19	7	50	18	38	62	68	1	.	75	71	114	46	141	35	270	37	9	70	32	20	63	16	55	20	66	15	141	11	178	17	893	16	37	24	128	33	63	19	179	45	485	31	191	38	164	37	456	27	29	33	45	34	122	57	111	42	28	35	47	23	11	27	115	36	84	48	81	61	11	39	15	37	18	29	27	25	24	28	15	25	85	42	31	42	45	46	11	32	54	30	32	28	28	39	17	24	27	19	40	17	21	21	27	21	20	31	10	35	28	29	41	31	37	73	31	37	88	44	21	66	424	33	90	53	54	39	231	42	286	37	79	41	129	51	12	36	124	40	16	71	125	52	120	12	124	21	307	27	10	36	11	38	13	31	81	46	46	40	6	36	27	56	22	59	0	.	9387	4
	Klassen 1 und 2	953	21	817	25	610	28	950	23	862	30	1404	24	7353	9	4088	11	4668	11	2749	15	344	34	484	33	960	24	38	.	448	34	1379	24	1944	19	1144	23	143	52	1495	18	2738	14	1963	17	2932	14	5769	10	5008	10	2577	14	1339	21	1899	18	2557	16	274	31	457	27	281	36	254	35	405	28	1353	28	1027	27	1704	21	930	25	1182	29	1725	20	1036	29	1514	18	1339	20	856	26	673	29	585	27	918	26	1161	23	1210	22	731	25	1155	26	714	27	840	25	532	27	1828	26	977	23	1204	23	1202	21	2104	17	2136	16	1273	21	1830	18	1166	29	684	33	1015	26	844	23	752	25	1210	31	701	34	226	50	909	25	216	52	273	44	783	23	501	30	655	28	628	28	521	33	197	41	185	65	164	52	4293	11	3683	13	4244	12	637	28	575	29	597	28	1316	25	1048	23	495	31	339	33	680	28	0	.	124560	2
	Klassen 3 und 4	1531	22	813	24	825	31	2012	21	1856	27	2313	25	10294	10	7294	11	7083	11	4949	13	337	39	825	34	1193	27	139	.	801	36	1899	22	2474	20	2287	23	211	52	2680	19	4149	14	2616	16	3282	16	5938	10	5265	11	5928	13	2222	21	3118	18	3392	17	511	38	1282	26	759	35	761	36	1751	23	1282	28	806	31	2125	22	1783	26	1708	28	2006	18	1890	26	3734	18	2195	19	1274	25	877	28	907	30	1325	24	1740	24	1528	25	1677	25	1190	27	910	28	1203	24	601	30	1927	34	1264	24	484	25	780	24	1064	20	1324	19	837	25	1219	21	1029	30	860	35	967	29	1189	29	1349	25	1205	28	917	35	312	50	1897	22	305	61	346	40	1253	21	926	28	1329	25	1209	28	650	36	612	39	217	62	455	51	4386	13	3137	14	4792	13	949	32	1032	30	991	29	1585	23	1804	23	613	30	491	33	699	30	0	.	169956	1
	Klassen 5 und 6	513	28	448	39	437	38	1070	24	453	38	425	31	3527	13	3296	15	2893	14	1055	22	160	50	178	59	413	36	91	.	130	49	613	35	876	27	613	27	65	100	1286	25	1508	20	1085	24	1525	19	2458	13	1240	17	1591	20	914	27	1168	24	1032	23	329	49	381	43	80	61	170	63	600	31	315	39	191	41	810	31	837	39	490	46	762	28	907	30	1765	21	605	32	617	34	85	83	287	41	222	40	775	31	417	37	663	37	414	39	630	51	771	32	407	40	943	40	372	30	176	35	238	32	242	35	631	34	156	37	555	31	305	40	254	41	338	49	409	39	850	33	562	33	350	47	27	100	381	35	177	66	46	73	240	50	255	55	207	41	327	39	93	49	183	50	44	67	272	56	1495	17	782	19	1579	18	254	38	551	38	313	38	800	29	344	35	314	47	226	45	256	38	0	.	60138	3
	Total	3020	20	2094	23	1884	27	4153	19	3232	28	4237	23	21338	9	14831	10	15010	10	9491	12	848	34	1505	31	2628	24	269	.	1455	34	4006	22	5435	17	4314	20	428	52	5492	18	8458	13	5720	16	7804	14	14306	9	11690	9	10989	12	4513	19	6314	17	7045	16	1294	33	2605	23	1311	32	1349	33	3212	22	2978	25	2069	28	4760	21	3660	25	3408	26	4539	18	3845	25	7128	17	4223	18	2828	23	1646	27	1794	27	2482	23	3703	22	3179	23	3086	24	2845	24	2285	26	2859	21	1551	27	4752	28	2646	22	1892	20	2237	21	3437	16	4129	15	2287	20	3632	17	2520	28	1808	33	2348	27	2484	25	2988	24	3008	27	2055	33	586	46	3611	21	788	47	718	34	2506	20	1967	26	2271	23	2292	26	1275	32	1115	33	462	61	1017	46	10294	11	7725	12	10921	12	1849	30	2169	28	1914	26	3782	21	3243	21	1428	28	1084	30	1657	26	0	.	364041	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. 2276130. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

zurück