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

LFI4
Schaftderbholzvolumen (HG 2010)
Sortimentierungsklassen (HG 2010) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2009/17
		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
Sortimentierungsklassen (HG 2010)	Hauptbaumart	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	.
	Fichte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
Schwachholz	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	.
	Fichte	157	35	60	61	50	44	629	12	24	67	322	26	0	.	73	28	269	7	261	27	192	31	588	19	13	47	56	25	306	20	48	56	29	69	118	38	166	28	53	23	48	31	866	20	202	17	50	70	255	25	4835	6
	Tanne	85	40	14	64	54	54	577	16	7	36	159	35	0	.	6	72	13	25	431	21	207	27	509	19	1	47	12	38	150	26	4	66	34	39	37	42	87	43	9	40	13	32	360	17	17	34	31	79	84	30	2900	7
	Föhre	4	57	0	.	0	100	58	37	6	67	36	49	0	70	0	.	50	17	21	54	7	96	5	77	0	.	4	84	4	52	1	59	5	39	3	59	12	66	4	61	2	56	10	58	49	19	0	.	13	29	294	12
	Lärche	5	53	0	.	0	.	9	45	0	100	5	88	0	.	0	100	46	13	0	100	1	71	2	100	0	.	1	100	10	47	0	69	0	100	0	100	2	74	42	19	0	0	34	53	107	19	0	0	3	67	266	11
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	13	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	17	35	0	.	0	.	30	22
	übrige Nadelhölzer	2	54	0	.	2	84	7	38	4	100	0	.	0	.	0	100	2	40	1	100	17	98	0	100	0	.	0	100	44	98	0	100	1	48	1	100	0	90	0	0	0	100	22	85	1	68	0	.	4	51	110	46
	Buche	16	17	1	68	2	37	46	11	13	21	10	28	0	.	4	38	9	27	11	19	13	22	8	22	2	45	6	35	20	16	7	28	21	17	6	25	4	24	31	15	4	40	24	14	4	41	1	53	11	19	274	4
	Ahorn	1	40	0	72	1	63	8	19	1	42	1	44	0	.	1	44	4	29	2	38	2	36	2	41	1	74	2	57	6	26	0	79	2	27	1	37	2	54	2	47	1	56	5	23	2	39	1	65	3	28	50	8
	Esche	1	31	0	.	1	61	4	35	1	47	4	31	0	100	1	61	2	52	2	35	4	38	0	72	2	73	0	66	4	30	1	48	2	39	1	45	2	31	1	36	1	47	5	27	1	48	0	100	5	28	46	9
	Eiche	2	35	0	.	0	.	2	33	1	50	1	48	2	53	0	.	0	88	1	50	2	58	1	87	0	0	0	.	1	64	1	51	2	53	0	0	2	33	8	34	1	75	4	30	2	56	0	100	2	30	35	12
	Kastanie	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	14	0	.	0	100	2	56	0	.	0	.	40	13
	übrige Laubhölzer	1	29	0	80	0	76	6	23	1	44	1	44	0	0	1	60	9	21	2	32	1	47	1	70	0	92	0	100	1	39	1	75	1	42	1	55	1	36	22	16	0	69	4	34	8	28	0	100	2	31	66	8
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	100	0	81	0	100	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	100	0	100	0	100	0	0	0	0	0	100	0	0	0	.	0	0	1	43
	Total	275	24	76	60	111	38	1347	11	59	30	538	22	3	57	87	25	422	6	732	17	446	21	1117	15	20	36	81	20	545	19	63	45	96	26	167	29	277	25	205	8	70	24	1332	14	411	11	83	58	382	19	8946	4
Klassen 1 und 2	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	.
	Fichte	913	23	659	30	790	29	9315	7	183	41	2706	15	0	.	1011	27	11035	6	566	30	2745	14	712	26	676	39	1355	20	2567	15	611	31	557	26	1686	17	1290	25	1715	15	1491	22	3700	12	5456	10	307	39	2209	16	54255	3
	Tanne	360	35	107	45	266	35	3612	10	211	34	529	30	0	.	68	49	357	22	724	22	1533	15	402	25	64	49	346	33	554	21	47	72	483	24	441	24	486	31	280	34	451	32	1405	15	388	26	110	44	336	22	13560	5
	Föhre	81	40	0	.	0	0	434	31	97	36	161	50	74	84	0	.	1021	19	120	54	57	66	70	59	0	.	120	89	93	84	163	44	130	33	54	66	69	34	82	53	106	54	111	56	1227	18	0	.	320	24	4590	9
	Lärche	83	58	0	.	0	.	88	41	7	71	37	81	0	.	4	100	2147	10	3	100	12	63	0	0	0	.	9	100	110	42	18	64	3	100	5	100	36	86	1292	14	0	0	147	37	2485	11	4	100	65	44	6554	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	635	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	346	24	0	.	0	.	990	15
	übrige Nadelhölzer	57	47	0	.	4	100	124	38	24	100	0	.	0	.	1	100	66	35	3	100	7	67	5	100	0	.	3	100	27	52	21	100	25	53	1	100	2	74	5	100	6	100	73	68	21	59	0	.	44	55	521	17
	Buche	1128	17	62	55	138	44	4091	9	825	22	975	19	0	.	264	27	650	22	789	20	1001	17	452	17	199	42	409	33	1618	17	646	26	1258	18	406	21	479	20	2347	14	355	36	1791	12	527	29	65	49	1075	13	21551	4
	Ahorn	232	22	5	72	170	51	992	14	210	27	257	26	0	.	173	34	242	32	171	24	257	24	266	31	94	33	131	55	689	19	57	53	228	21	146	26	177	27	186	30	96	42	623	20	225	26	29	61	683	22	6338	6
	Esche	248	28	0	.	178	46	565	21	184	35	473	28	27	100	124	36	262	41	275	33	222	29	51	40	174	62	32	51	568	23	67	50	170	32	252	39	308	29	403	27	110	51	588	21	385	41	38	60	412	23	6116	7
	Eiche	97	65	0	.	0	.	169	32	71	54	48	44	136	56	0	.	25	60	57	59	26	50	31	91	4	100	0	.	28	57	63	47	85	51	0	100	112	32	430	22	15	58	493	27	129	35	1	100	68	37	2091	11
	Kastanie	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	253	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2717	13	0	.	3	59	80	71	0	.	0	.	3055	12
	übrige Laubhölzer	264	23	2	76	33	64	692	15	111	29	141	29	23	87	78	40	1176	16	194	29	145	28	79	35	37	64	52	53	361	28	23	46	182	37	224	35	180	30	2499	11	166	38	605	20	657	16	11	75	272	25	8209	5
	nicht bestimmbar	3	100	0	.	1	100	18	65	3	93	0	0	0	.	7	100	16	91	1	100	2	100	0	0	0	.	0	0	3	73	0	.	21	84	0	0	1	100	15	63	0	0	10	68	1	100	0	.	0	0	102	29
	Total	3467	12	836	28	1581	23	20107	5	1926	17	5327	11	260	48	1730	20	17884	5	2903	13	6007	10	2068	13	1249	27	2458	16	6618	10	1718	19	3143	13	3213	14	3139	15	11976	5	2796	17	9547	8	11928	7	566	30	5483	10	127932	1
Klassen 3 und 4	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	.
	Fichte	1417	22	1331	29	1380	28	14614	7	339	36	3683	15	0	.	1778	21	13311	7	1217	22	3948	15	2100	17	520	36	1451	22	4707	13	693	28	1021	29	2664	17	1073	22	2441	15	1688	21	5716	10	5822	10	452	38	3120	14	76488	2
	Tanne	967	28	294	39	797	38	6857	9	189	44	1176	25	0	.	253	57	808	23	1917	23	2880	16	1970	19	150	63	434	35	1756	17	61	66	509	25	919	24	355	46	496	31	294	36	3102	13	593	31	91	72	1055	21	27924	4
	Föhre	88	51	0	.	16	100	709	35	130	43	266	48	41	71	0	.	976	19	168	40	80	50	95	81	0	.	35	93	80	50	125	41	217	29	14	83	275	38	79	56	88	61	75	45	578	27	0	.	503	24	4637	9
	Lärche	113	42	0	.	0	.	139	44	11	76	34	64	0	.	11	76	2958	10	11	100	0	0	28	100	0	.	0	0	68	54	10	76	9	100	35	100	8	100	1291	14	0	0	120	42	3333	12	24	100	124	44	8325	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	482	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	286	28	0	.	0	.	773	16
	übrige Nadelhölzer	46	86	0	.	0	0	154	55	118	100	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	103	66	0	0	0	.	0	0	85	100	39	100	0	0	0	0	0	0	32	100	0	0	34	100	0	0	0	.	0	0	611	32
	Buche	2233	17	175	49	323	37	6247	10	1558	21	1671	21	0	.	503	32	746	26	1746	18	1610	19	880	20	193	57	624	35	2948	16	953	23	2311	15	817	28	706	22	1499	14	334	41	3348	13	232	38	155	48	1870	14	33683	3
	Ahorn	229	30	9	71	46	53	734	17	148	41	96	41	0	.	139	32	176	40	197	30	97	33	128	33	39	45	38	43	610	19	11	73	299	26	127	37	165	50	37	46	57	45	264	23	82	66	59	54	273	23	4062	7
	Esche	534	31	0	.	90	53	476	24	125	40	411	32	0	0	177	45	45	48	416	33	474	60	40	66	143	52	15	100	543	23	75	51	192	27	231	48	424	26	142	43	25	63	641	23	53	76	86	76	657	20	6014	8
	Eiche	197	42	0	.	0	.	265	24	47	85	54	57	206	66	0	.	86	62	153	47	182	49	38	73	0	0	0	.	32	62	99	66	43	49	8	100	271	33	256	31	47	58	316	26	33	56	7	100	302	26	2641	11
	Kastanie	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	99	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	922	16	0	.	5	100	33	47	0	.	0	.	1061	15
	übrige Laubhölzer	175	34	0	0	15	100	459	35	67	46	136	61	0	0	57	77	287	24	130	74	64	65	5	100	5	100	0	0	160	39	7	100	57	80	39	62	157	42	552	20	22	80	519	37	147	33	0	0	240	36	3302	11
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	0	8	71	11	100	0	0	0	.	0	0	10	100	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	8	100	12	100	0	0	0	0	0	0	18	100	0	0	0	.	0	0	66	42
	Total	6003	12	1809	27	2665	23	30668	5	2742	18	7527	12	247	59	2917	19	19984	5	5956	13	9438	11	5284	12	1050	28	2598	19	10990	10	2074	20	4668	13	4866	14	3433	15	7748	7	2556	18	14157	8	11192	7	873	33	8142	10	169587	1
Klassen 5 und 6	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	.
	Fichte	411	39	263	43	277	44	4713	10	197	64	1045	21	0	.	836	34	4501	10	417	42	1178	22	483	26	125	48	373	30	2465	21	211	38	231	41	899	27	349	39	1317	23	564	30	1576	16	1778	16	40	71	608	25	24856	4
	Tanne	336	30	68	63	152	46	2582	14	42	71	355	34	0	.	109	51	500	28	252	41	682	23	511	29	47	60	222	50	751	27	6	100	187	40	371	30	108	100	169	41	81	66	840	25	195	42	87	92	337	27	8992	7
	Föhre	13	100	0	.	0	0	138	45	15	100	7	100	0	0	0	.	221	31	36	86	6	100	10	100	0	.	0	0	6	100	5	100	8	77	0	0	37	71	9	100	6	100	0	0	29	51	0	.	64	67	611	19
	Lärche	10	100	0	.	0	.	16	100	0	0	0	0	0	.	22	100	1093	17	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	39	76	0	0	0	0	0	0	0	0	534	27	0	0	17	74	959	17	18	100	15	74	2722	11
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	159	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	174	35	0	.	0	.	333	23
	übrige Nadelhölzer	0	0	0	.	0	0	69	63	35	100	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	93	73	0	0	0	.	0	0	141	100	0	0	0	0	0	0	0	0	7	100	0	0	125	100	0	0	0	.	0	0	468	44
	Buche	1138	22	34	60	34	64	1873	17	715	36	210	30	0	.	119	49	221	35	480	29	475	29	101	91	0	0	195	45	714	26	216	45	774	25	267	50	366	32	305	24	118	53	840	20	73	57	40	73	843	24	10149	7
	Ahorn	32	77	0	0	0	0	51	45	63	78	12	71	0	.	17	73	12	71	8	100	0	0	6	100	0	0	0	0	78	51	0	0	9	100	0	0	40	83	0	0	4	100	27	61	0	0	7	100	107	57	473	22
	Esche	125	40	0	.	7	100	149	49	46	62	47	47	0	0	18	79	19	100	68	51	40	64	0	0	39	87	0	0	98	59	18	100	7	100	45	71	86	50	35	85	0	0	148	45	0	0	31	100	105	54	1130	15
	Eiche	172	42	0	.	0	.	92	54	22	100	33	100	50	100	0	.	12	71	10	100	28	72	0	0	0	0	0	.	26	100	27	100	36	100	5	100	303	72	16	71	11	100	78	79	0	0	0	0	183	41	1105	24
	Kastanie	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	759	28	0	.	0	0	54	66	0	.	0	.	827	26
	übrige Laubhölzer	62	52	0	0	0	0	193	65	0	0	80	74	0	0	8	100	57	80	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	39	100	0	0	7	100	21	74	328	100	8	100	0	0	129	67	12	71	0	0	13	100	958	39
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	Total	2298	16	365	37	470	34	9876	8	1135	28	1789	18	50	100	1128	27	6810	8	1272	20	2502	16	1111	20	211	36	790	25	4356	15	484	30	1259	21	1608	21	1616	29	3158	13	784	27	3780	12	3275	11	222	52	2275	15	52624	3
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	.
	Fichte	2898	19	2314	29	2497	27	29271	7	742	35	7756	13	0	.	3699	21	29116	6	2461	21	8063	14	3883	15	1335	33	3235	19	10045	13	1564	25	1838	25	5367	16	2877	19	5526	14	3792	20	11858	9	13259	9	848	38	6192	13	160435	2
	Tanne	1748	24	484	37	1270	34	13629	9	449	38	2219	24	0	.	435	49	1677	21	3325	20	5302	14	3392	17	263	54	1015	31	3211	17	118	57	1212	21	1768	22	1035	30	954	29	840	31	5706	13	1192	27	319	51	1812	18	53375	4
	Föhre	186	40	0	.	16	100	1340	27	249	38	469	47	115	73	0	.	2269	16	345	36	150	52	180	67	0	.	159	90	182	56	295	37	360	29	70	68	393	35	173	49	203	53	195	46	1884	18	0	.	899	21	10132	8
	Lärche	211	39	0	.	0	.	252	36	18	73	76	54	0	.	37	83	6244	10	14	100	13	62	29	100	0	.	10	100	227	40	28	67	12	100	39	100	46	87	3158	13	0	0	317	29	6883	11	46	100	207	37	17867	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1289	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	822	23	0	.	0	.	2127	14
	übrige Nadelhölzer	106	53	0	.	6	79	354	40	180	100	0	.	0	.	2	100	67	35	5	76	219	69	6	100	0	.	3	100	297	91	61	100	26	52	2	100	3	76	43	100	6	100	253	66	22	59	0	.	48	54	1710	25
	Buche	4515	15	272	44	497	33	12258	9	3111	20	2866	19	0	.	889	29	1627	21	3027	16	3099	17	1441	20	395	42	1234	30	5300	15	1822	21	4364	14	1495	25	1554	20	4182	12	810	34	6002	12	836	28	261	43	3799	13	65657	3
	Ahorn	494	22	14	71	217	48	1784	13	422	28	367	24	0	.	330	25	434	32	378	22	357	21	401	29	134	32	171	45	1382	17	68	53	538	21	275	26	384	38	225	30	158	36	919	18	310	29	96	48	1066	18	10923	5
	Esche	908	27	0	.	275	47	1194	20	357	34	935	27	27	100	319	40	327	38	761	29	740	48	92	44	358	54	47	60	1213	20	162	42	371	25	529	36	819	23	582	27	135	51	1381	21	439	39	155	69	1178	18	13306	6
	Eiche	469	34	0	.	0	.	529	21	141	53	135	47	394	57	0	.	123	59	221	51	238	47	70	61	4	100	0	.	87	51	191	50	166	45	13	100	688	43	710	20	74	54	891	23	164	36	8	100	555	25	5872	9
	Kastanie	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	370	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4431	12	0	.	8	72	170	60	0	.	0	.	4983	11
	übrige Laubhölzer	502	25	2	76	48	73	1351	23	179	29	358	46	23	87	144	45	1530	16	326	42	210	30	85	38	43	59	52	53	562	26	30	45	248	36	284	33	666	60	3082	11	189	37	1257	25	824	17	11	75	527	27	12534	6
	nicht bestimmbar	3	100	0	.	1	100	26	66	14	82	0	0	0	.	7	100	26	69	1	100	2	100	0	0	0	.	0	0	3	73	0	.	29	88	12	100	1	100	15	63	0	0	28	70	1	100	0	.	0	0	169	27
	Total	12044	10	3085	27	4826	22	61998	5	5862	16	15182	11	560	52	5862	18	45100	5	10863	12	18393	10	9580	11	2530	25	5926	16	22509	9	4339	18	9166	12	9855	13	8466	14	23087	5	6206	16	28816	7	26805	6	1744	32	16282	9	359089	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. 1197708. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

zurück