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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

LFI5
Schaftderbholzvolumen (HG 2010)
Sortimentierungsklassen (HG 2010) · Baumart (5 Klassen)
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
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
Sortimentierungsklassen (HG 2010)	Baumart (5 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	±%	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	.
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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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	6	46	10	38	5	57	65	68	50	58	57	53	119	12	45	21	162	28	278	24	4	82	6	63	19	97	0	.	59	88	59	46	85	42	203	46	2	93	20	26	51	18	37	21	61	16	88	14	85	29	226	24	13	37	44	34	36	23	100	69	373	32	84	43	79	56	212	27	20	43	37	36	47	37	68	50	18	42	21	26	3	44	75	48	63	62	55	88	2	86	8	66	2	70	10	29	18	33	7	33	49	49	21	51	34	59	9	35	31	38	18	40	1	100	0	100	0	0	5	41	2	70	6	46	8	42	9	36	21	32	19	43	33	81	17	45	68	48	6	76	332	38	49	69	26	59	181	47	168	48	19	50	85	71	4	58	66	55	2	81	61	55	43	17	62	19	188	27	4	44	8	51	7	47	50	55	28	41	2	63	24	63	17	77	0	.	4983	6
	Tanne	5	59	0	0	1	89	46	48	9	89	35	78	14	26	93	23	167	26	335	23	0	79	7	56	28	80	0	.	14	75	30	97	49	52	26	55	3	100	3	47	2	60	3	53	1	71	7	35	1	100	609	18	17	34	55	27	19	30	65	52	110	45	105	42	81	40	246	37	2	49	3	48	67	85	38	59	0	100	6	37	2	42	28	52	3	65	19	63	1	68	0	100	6	46	8	57	4	39	4	35	28	70	6	51	4	67	0	100	2	46	1	100	0	.	0	.	0	0	3	54	2	72	1	57	7	43	0	0	6	52	11	39	1	61	9	40	17	67	8	100	81	39	34	96	20	51	49	50	113	40	55	45	38	53	6	58	50	53	10	78	14	83	2	59	17	88	73	83	4	52	0	100	3	53	16	55	10	74	1	100	0	100	3	62	0	.	3079	7
	übrige Nadelhölzer	2	60	1	97	3	83	1	50	0	.	1	100	14	45	2	93	17	48	119	68	1	71	1	85	9	67	1	.	0	0	21	72	0	.	37	54	1	81	0	100	11	38	12	37	3	37	34	20	91	16	41	39	1	94	23	93	0	71	13	100	2	100	0	100	1	100	6	100	0	100	4	80	3	65	1	75	3	80	14	54	0	71	2	100	9	74	1	71	3	85	2	45	2	63	4	66	0	0	0	100	3	63	0	100	3	67	2	53	15	42	8	38	20	54	0	100	0	78	19	25	6	38	2	54	0	.	0	100	2	54	8	55	0	100	2	100	0	.	5	78	3	59	6	100	5	83	0	.	0	76	0	.	2	71	0	.	6	77	3	100	48	100	74	15	42	27	44	27	0	0	0	97	2	59	10	58	3	49	1	54	0	73	0	71	0	.	860	13
	Buche	5	30	3	29	1	38	7	29	1	49	2	47	10	25	11	20	14	17	9	18	1	39	3	35	4	36	0	.	1	58	1	45	5	36	3	36	0	.	4	30	4	42	4	39	0	100	3	40	0	.	13	21	5	29	3	49	6	35	0	67	1	84	1	46	1	57	1	47	2	48	1	74	4	36	3	39	4	44	4	30	4	32	6	28	7	23	6	28	4	38	3	39	5	31	3	42	2	71	2	38	2	47	2	55	2	33	0	.	0	55	0	.	3	48	6	37	7	35	7	37	7	31	2	48	3	42	0	100	1	69	2	49	1	60	2	46	2	48	0	100	6	36	1	87	1	98	1	51	0	45	4	35	2	53	1	50	1	48	1	71	1	95	0	.	0	0	4	36	1	62	1	49	1	41	3	39	3	32	2	42	1	43	1	55	0	.	271	4
	übrige Laubhölzer	4	33	3	37	1	60	2	36	0	100	2	43	9	24	3	27	8	19	3	33	1	47	1	53	2	40	0	.	1	61	3	59	2	35	1	32	3	56	5	36	1	47	3	49	3	42	11	26	3	51	5	25	3	42	3	38	2	36	1	45	1	57	0	81	1	69	0	71	4	50	0	0	1	55	2	38	3	41	3	39	2	56	5	36	2	39	1	41	1	45	2	48	2	37	3	38	0	59	2	43	3	38	2	47	1	48	1	74	6	36	5	55	5	37	10	26	20	22	6	34	6	34	16	29	2	48	0	63	0	100	2	39	2	43	1	50	1	57	1	55	2	62	1	88	1	59	0	58	4	48	1	52	1	61	1	66	1	71	1	100	0	71	6	30	3	40	6	25	1	61	2	41	0	59	2	34	2	58	1	48	1	44	2	51	0	.	254	4
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	0	0	0	0	0	0	100	0	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	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	68
	Total	22	25	16	29	11	38	122	44	61	58	95	49	165	11	154	18	368	21	745	19	7	50	18	38	62	68	1	.	75	71	114	46	141	35	270	37	9	70	32	20	69	16	58	19	67	15	142	11	180	16	893	16	38	24	128	33	63	19	179	45	487	30	191	38	164	37	465	26	29	33	45	34	122	57	111	42	28	35	48	22	11	27	116	36	84	48	82	60	11	39	15	37	18	29	28	25	24	28	15	25	85	42	31	42	45	46	11	31	54	30	32	28	29	38	17	24	27	19	40	17	22	21	27	21	20	31	10	34	30	28	41	31	37	72	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	125	12	124	21	315	26	10	36	11	38	13	31	81	46	46	40	6	36	27	56	22	59	0	.	9448	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	138	37	393	35	219	51	181	47	717	32	602	29	5211	10	1398	18	1538	18	551	23	32	81	87	68	64	51	0	.	171	51	939	31	810	28	493	33	1	100	904	24	2187	15	1482	20	2244	15	3383	12	2264	14	266	40	354	33	645	25	1353	19	61	77	137	52	38	50	50	46	112	40	680	39	783	29	841	30	395	31	627	38	770	26	301	38	539	23	401	35	183	47	118	57	103	50	62	45	441	29	864	26	283	31	475	40	253	38	304	44	277	36	871	35	445	30	44	100	3	77	2	100	204	41	44	56	227	40	326	36	497	40	703	29	274	37	372	26	534	38	283	43	46	68	183	42	91	73	26	71	559	26	85	58	232	46	208	42	106	65	75	66	8	100	41	98	1648	16	1988	19	2031	16	320	36	274	42	183	41	582	43	482	36	71	59	123	65	242	41	0	.	52163	3
	Tanne	133	72	10	96	52	67	133	33	86	48	340	40	498	25	1391	15	1264	19	458	25	34	65	36	75	145	38	0	.	80	62	28	47	341	46	137	45	0	0	71	43	60	51	55	39	27	78	180	36	34	79	657	23	505	33	802	24	509	25	30	71	75	49	64	64	29	63	143	39	73	40	88	54	215	46	96	37	15	74	131	32	143	61	172	30	42	78	231	46	87	50	38	51	160	43	188	45	134	39	130	42	189	53	177	50	90	79	1	100	58	58	64	100	0	.	0	.	1	100	78	69	44	68	57	57	323	41	20	100	152	47	131	45	75	53	303	41	52	55	14	100	141	36	62	66	116	66	46	56	29	62	128	37	50	54	74	78	35	81	66	71	10	71	50	80	129	51	205	29	165	44	16	67	70	64	157	36	77	35	24	71	0	0	25	92	0	.	13853	5
	übrige Nadelhölzer	49	59	22	57	66	61	73	57	0	.	10	76	178	31	49	80	202	35	144	51	14	73	27	65	72	46	38	.	3	100	32	74	0	.	40	78	40	100	2	77	257	29	197	33	177	39	1140	18	2460	12	100	60	6	56	67	55	2	72	0	0	22	100	6	100	0	0	30	100	4	100	118	100	50	69	22	61	36	79	160	44	7	62	3	100	151	41	26	70	33	52	69	50	36	62	61	72	2	100	7	100	25	76	39	60	45	51	61	38	216	33	239	36	144	52	3	100	7	59	636	22	159	36	136	54	0	.	8	100	111	54	88	48	8	100	12	100	0	.	53	81	22	59	0	0	14	100	0	.	17	73	0	.	12	73	0	.	0	0	60	100	0	0	2285	13	1132	17	1002	26	2	100	36	92	94	41	57	44	56	44	50	51	15	79	24	68	0	.	13175	5
	Buche	277	24	151	33	145	39	458	30	54	59	106	47	708	24	848	17	1023	15	1162	18	76	51	224	36	417	34	0	.	114	49	151	43	368	33	273	36	0	.	225	28	173	43	196	36	11	60	256	39	0	.	756	21	283	27	266	36	454	27	64	45	102	35	92	41	74	42	90	41	234	44	26	60	381	34	162	34	299	44	393	37	330	41	396	31	546	27	321	34	312	35	145	35	410	33	235	30	75	42	146	35	160	34	55	45	196	32	0	.	42	69	0	.	400	41	438	33	350	35	560	34	581	33	173	47	300	42	2	100	86	53	132	40	35	47	137	46	135	40	45	97	371	35	43	70	50	60	120	32	95	35	145	32	165	45	110	52	55	53	46	70	46	77	0	.	32	66	490	29	83	45	113	48	101	41	228	26	293	30	82	48	91	37	171	32	0	.	20766	4
	übrige Laubhölzer	357	25	242	29	129	39	104	44	5	73	346	34	969	19	460	22	702	18	433	21	187	44	110	42	261	29	0	.	80	47	229	39	429	27	233	34	103	47	380	28	164	35	140	37	502	32	903	25	319	37	797	22	247	27	118	40	241	31	118	47	120	29	82	72	100	60	46	45	362	50	12	53	216	50	255	35	203	48	362	26	255	48	440	26	199	32	109	38	120	36	230	40	262	35	283	38	135	44	165	60	307	31	189	34	212	37	199	39	641	34	231	44	657	28	759	23	1741	19	664	26	478	30	1236	22	218	42	159	49	33	65	241	38	266	41	225	40	230	50	68	46	192	42	19	51	67	53	57	44	274	43	151	51	193	49	231	47	31	78	5	100	67	66	409	26	448	25	734	18	66	52	136	38	149	46	293	27	135	36	269	45	109	38	219	42	0	.	26270	3
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	1	73	0	0	0	0	1	100	1	100	0	.	0	100	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	3	100	0	0	13	100	15	98	0	0	1	100	0	0	1	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	1	100	0	0	2	100	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	3	71	1	100	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	7	86	2	100	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	1	100	1	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	0	0	.	0	0	0	.	67	34
	Total	953	21	817	25	610	28	950	23	862	30	1404	24	7566	9	4145	11	4729	11	2749	15	344	34	484	33	960	24	38	.	448	34	1379	24	1949	19	1176	22	143	52	1582	18	2844	14	2069	17	2974	14	5877	10	5077	10	2577	14	1394	20	1899	18	2560	16	274	31	457	27	281	36	254	35	421	27	1353	28	1027	27	1704	21	930	25	1182	29	1816	19	1036	29	1551	18	1339	20	869	26	673	29	585	27	930	25	1208	22	1210	22	731	25	1155	26	714	27	846	25	539	27	1828	26	979	22	1245	22	1203	21	2104	17	2143	16	1307	20	1830	18	1166	29	686	33	1086	25	873	23	756	24	1211	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	4392	11	3730	13	4464	12	637	28	575	29	597	28	1316	25	1048	23	495	31	339	33	680	28	0	.	126293	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	153	50	103	39	341	46	448	33	1341	29	1082	30	7414	10	2522	15	1776	21	1546	18	0	0	90	53	221	46	0	.	370	44	1116	27	1313	25	1147	34	0	0	1683	22	3279	16	1554	19	2972	16	3965	13	2324	15	1172	23	582	29	932	26	1817	21	56	58	731	28	260	47	324	40	841	32	642	36	600	35	1063	29	545	36	784	36	998	24	872	34	1419	24	622	29	402	45	143	42	129	73	200	51	879	29	1012	29	695	33	307	41	256	42	381	35	424	38	1285	47	826	28	0	0	15	75	11	100	181	62	64	65	204	40	413	43	770	38	646	32	544	47	824	27	550	32	402	41	70	59	616	34	27	100	151	67	978	22	335	43	380	36	494	44	38	72	149	64	31	100	189	65	1803	17	1684	17	2904	16	552	38	379	36	358	39	531	32	880	29	47	63	156	64	228	48	0	.	75564	3
	Tanne	143	67	19	71	36	60	486	38	311	41	785	38	1006	26	2985	14	1873	19	1459	20	14	100	61	64	144	58	0	.	155	67	135	53	437	35	324	41	0	0	257	48	178	39	200	45	115	63	341	40	6	100	1887	23	608	32	1430	22	820	26	154	61	490	37	329	40	220	51	750	34	157	59	109	50	375	34	505	35	66	66	293	37	295	47	833	25	100	58	178	36	104	53	103	49	162	40	399	47	313	36	297	39	230	47	115	41	121	76	13	100	100	59	112	100	0	.	0	.	16	100	86	67	172	59	96	73	196	49	4	100	198	54	122	44	271	47	429	36	110	56	42	100	601	34	59	100	124	55	113	57	196	50	299	35	205	54	104	67	289	58	46	73	121	74	66	86	252	51	451	40	106	50	62	62	123	57	438	34	215	37	15	100	16	100	37	59	0	.	28817	4
	übrige Nadelhölzer	74	57	32	63	75	65	94	58	0	.	0	0	387	58	21	73	495	30	97	50	26	100	7	100	110	42	139	.	15	100	27	100	0	.	156	63	44	78	14	100	250	32	482	28	143	39	1172	15	2866	12	135	39	36	74	173	48	0	0	28	100	0	0	0	0	27	100	18	100	0	0	41	100	10	100	135	90	0	0	86	49	12	100	30	100	207	37	51	60	67	54	35	56	76	50	19	87	6	100	31	100	57	62	89	73	90	72	160	38	278	35	210	38	151	51	0	0	40	61	486	28	159	35	202	48	0	.	42	100	75	64	80	55	0	0	3	100	0	.	63	82	7	100	12	100	8	100	0	.	7	100	0	.	63	59	0	.	8	100	17	100	0	0	2463	16	1170	17	874	20	11	100	33	76	144	43	34	44	113	45	90	47	48	63	117	66	0	.	15352	5
	Buche	706	30	274	29	312	39	817	30	193	49	272	36	1257	29	1511	18	2141	15	1543	17	167	47	586	37	528	30	0	.	151	66	342	45	541	37	587	37	0	.	505	33	354	50	294	37	14	72	196	33	0	.	1667	18	826	27	373	37	608	32	205	50	56	63	137	37	137	54	193	43	205	56	33	63	619	35	282	33	646	44	476	29	505	31	1040	25	1065	23	620	32	481	31	431	37	649	28	295	36	165	80	505	36	241	32	128	52	304	37	0	.	71	53	0	.	220	32	468	30	236	34	397	33	291	33	201	43	318	49	11	100	70	65	289	47	103	64	192	54	217	45	21	100	576	30	106	100	31	58	161	48	210	43	583	34	266	57	401	45	84	50	104	64	67	75	0	.	5	100	292	36	174	50	222	46	221	38	335	33	422	29	293	43	121	41	137	38	0	.	34102	3
	übrige Laubhölzer	455	32	384	36	61	56	167	40	11	71	174	39	549	24	349	28	859	19	304	28	129	48	82	96	179	39	0	.	111	62	279	52	197	34	209	38	167	53	395	38	99	41	145	51	88	57	282	30	87	58	1067	24	343	65	210	47	149	38	67	45	62	51	34	81	52	100	17	62	278	47	24	79	58	56	315	37	211	40	268	31	206	47	542	25	200	36	130	43	83	41	209	50	317	35	213	60	32	62	149	50	356	35	322	37	307	34	4	100	192	37	134	52	128	36	297	29	760	25	174	36	206	37	516	29	103	47	33	72	21	100	161	37	228	56	29	57	187	65	116	60	97	50	101	62	31	71	0	0	178	42	67	46	181	55	106	52	82	72	19	100	79	59	89	45	48	52	295	35	107	54	335	38	145	42	248	29	175	35	168	42	150	52	181	51	0	.	18156	4
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	14	100	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	14	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	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	13	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	.	51	50
	Total	1531	22	813	24	825	31	2012	21	1856	27	2313	25	10627	10	7389	11	7144	11	4949	13	337	39	825	34	1193	27	139	.	801	36	1899	22	2488	20	2423	23	211	52	2855	19	4161	14	2675	16	3331	16	5970	10	5283	11	5928	13	2395	20	3118	18	3392	17	511	38	1338	25	759	35	761	36	1820	23	1282	28	806	31	2125	22	1783	26	1708	28	2122	18	1890	26	3864	17	2195	19	1381	25	877	28	907	30	1404	23	1805	24	1528	25	1677	25	1190	27	910	28	1203	24	601	30	1927	34	1282	24	499	25	780	24	1064	20	1324	19	892	24	1219	21	1029	30	860	35	1010	28	1207	29	1426	24	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	4421	12	3159	14	4816	13	949	32	1032	30	991	29	1585	23	1804	23	613	30	491	33	699	30	0	.	172042	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	20	70	0	0	177	70	197	59	344	39	201	37	2602	14	1081	19	634	27	516	35	0	0	87	100	92	54	0	.	71	68	287	40	567	29	187	48	0	0	942	31	1216	23	568	25	1420	20	1601	16	369	26	542	41	293	48	332	37	609	27	26	100	103	54	62	73	45	100	440	39	203	51	105	43	333	40	41	70	355	54	507	33	634	36	966	27	274	51	152	55	10	100	24	100	36	59	446	38	247	53	303	49	84	76	167	58	150	56	241	50	775	48	285	37	0	0	39	71	10	100	77	56	50	71	80	65	149	48	213	45	352	43	167	51	439	34	266	46	124	62	0	0	126	46	0	0	29	100	110	35	130	59	45	84	127	68	0	0	0	0	0	0	106	100	726	27	333	26	1025	22	107	47	198	42	92	56	121	43	146	61	0	0	57	71	42	72	0	.	27456	4
	Tanne	40	59	16	100	56	73	250	41	84	66	174	49	509	33	1406	20	947	23	270	34	0	0	23	100	31	100	0	.	36	74	122	83	229	51	142	73	0	0	146	51	108	48	144	64	82	60	287	42	0	0	409	38	164	50	537	27	236	32	262	59	254	51	0	0	125	78	160	52	78	61	86	74	261	66	230	49	6	100	166	64	134	55	404	34	10	100	61	75	56	100	20	70	69	100	222	51	119	51	104	40	17	78	0	0	186	72	0	0	14	72	14	100	0	.	0	.	20	100	133	61	48	61	31	86	47	74	0	0	0	0	116	56	173	68	270	46	6	100	0	0	125	60	0	0	17	100	103	100	91	76	68	56	78	61	21	100	93	79	0	0	36	100	0	0	68	78	147	48	66	85	38	71	53	76	296	37	42	51	24	100	0	0	14	73	0	.	11727	6
	übrige Nadelhölzer	9	71	0	0	22	100	19	78	0	.	0	0	29	65	17	100	237	39	15	100	0	0	0	0	20	100	91	.	0	0	0	0	0	.	35	76	0	0	8	100	41	54	237	38	21	72	471	23	858	19	43	85	52	100	148	83	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	224	93	0	0	12	100	18	100	0	0	22	81	6	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	5	100	10	100	5	100	48	71	165	68	24	75	69	55	64	59	0	0	23	100	114	37	57	49	114	65	0	.	0	0	9	100	19	73	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	761	21	380	24	248	29	16	100	5	100	6	100	36	100	8	100	12	72	19	100	32	58	0	.	4904	9
	Buche	250	45	346	42	168	49	414	38	26	71	44	56	411	46	681	28	864	21	283	29	87	60	67	70	250	51	0	.	4	100	91	59	48	55	193	39	0	.	134	48	110	74	99	48	0	0	72	50	0	.	464	31	368	42	101	62	187	51	42	76	0	0	18	60	0	0	0	0	0	0	0	0	216	44	222	75	41	59	194	52	121	41	356	42	259	44	602	43	6	100	235	43	157	48	59	52	51	100	216	67	143	49	135	55	171	58	0	.	26	60	0	.	97	47	126	46	20	73	73	48	14	72	44	58	93	71	13	100	68	76	107	63	27	75	26	73	219	54	0	0	130	61	35	100	0	0	27	60	34	53	84	59	100	60	67	60	55	71	44	67	95	77	0	.	0	0	97	53	42	70	119	58	132	58	253	51	109	49	223	61	101	62	84	57	0	.	11790	6
	übrige Laubhölzer	194	42	85	49	13	71	190	47	0	0	6	100	76	38	151	62	229	37	16	76	74	51	0	0	21	60	0	.	19	76	113	58	32	82	56	54	65	100	55	59	33	75	56	80	7	100	27	60	13	71	133	41	38	100	51	92	0	0	0	0	24	100	0	0	0	0	0	0	33	100	0	0	0	0	121	63	88	58	21	64	0	0	68	42	39	64	35	71	13	100	8	100	29	60	49	89	0	0	36	100	162	74	324	88	217	61	0	0	105	67	46	76	14	71	74	44	168	43	234	80	28	100	287	41	15	100	28	100	0	0	0	0	230	78	0	0	0	0	27	100	0	0	141	78	0	0	0	0	0	0	10	71	22	65	5	100	35	71	0	0	35	74	14	71	0	0	61	49	23	75	190	54	30	71	95	45	39	80	55	70	49	77	84	63	0	.	5162	11
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	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	513	28	448	39	437	38	1070	24	453	38	425	31	3627	13	3336	14	2911	14	1099	22	160	50	178	59	413	36	91	.	130	49	613	35	876	27	613	27	65	100	1286	25	1508	20	1104	24	1529	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	900	26	907	30	1794	21	605	32	856	37	85	83	287	41	290	38	775	31	417	37	663	37	414	39	630	51	771	32	407	40	943	40	413	29	176	35	238	32	242	35	631	34	196	33	555	31	305	40	254	41	430	44	409	39	870	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	1501	17	782	19	1579	18	254	38	551	38	313	38	800	29	344	35	314	47	226	45	256	38	0	.	61039	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	317	36	507	34	742	43	892	35	2453	29	1941	28	15346	10	5046	14	4111	16	2891	16	36	81	271	54	397	45	0	.	670	43	2402	26	2775	22	2030	28	3	75	3550	22	6733	15	3640	18	6697	15	9038	11	5041	13	2206	22	1242	29	1952	23	3815	19	243	59	1344	27	445	44	499	38	1606	28	1546	34	1525	29	2284	26	1049	30	1785	34	2296	22	1811	33	2999	23	1360	27	792	42	273	46	263	54	299	47	1777	27	2141	26	1287	32	914	35	697	35	869	33	951	36	2962	38	1574	27	44	100	57	71	23	100	467	48	159	58	518	38	895	38	1489	37	1722	28	1004	41	1668	25	1368	30	877	38	123	62	1257	29	167	62	232	51	1828	21	717	38	676	35	913	41	148	65	291	48	41	82	397	66	4220	16	4068	16	6149	15	984	36	859	33	640	34	1283	32	1536	29	120	59	360	50	529	38	0	.	160166	2
	Tanne	321	60	45	71	146	59	915	33	489	39	1334	36	2027	24	5874	13	4251	16	2521	18	48	69	126	61	348	48	0	.	284	64	315	60	1055	34	629	42	3	100	476	44	348	38	402	46	224	62	814	37	41	82	3561	19	1294	29	2825	20	1584	24	511	53	929	34	497	35	455	42	1298	32	310	51	286	50	917	39	868	35	87	68	596	38	574	45	1437	24	156	59	489	34	248	58	161	45	397	34	816	44	570	35	535	36	464	48	297	42	400	58	15	100	174	52	191	100	0	.	0	.	36	100	299	54	266	60	186	66	573	42	24	100	356	50	380	38	520	53	1011	37	185	51	64	100	948	32	155	84	277	49	311	48	430	44	550	33	371	48	204	69	467	52	122	71	182	68	119	83	467	47	876	34	341	41	116	59	249	50	906	31	345	33	64	83	16	100	78	52	0	.	57477	4
	übrige Nadelhölzer	134	53	54	52	166	56	187	52	0	.	10	74	608	41	89	60	951	27	376	49	41	88	34	60	211	44	269	.	19	100	80	61	0	.	268	62	84	87	25	92	559	28	927	27	343	35	2817	15	6275	11	320	36	94	83	412	53	2	72	41	100	24	100	6	100	29	100	53	100	4	100	163	99	62	72	382	89	39	79	272	40	37	88	36	100	389	38	84	63	103	49	106	48	115	51	84	73	8	100	43	100	94	56	133	63	186	59	388	44	534	32	527	33	379	43	3	100	70	69	1254	22	379	32	454	48	0	.	51	100	198	57	194	41	8	100	17	100	0	.	121	65	31	60	17	100	27	86	0	.	24	71	0	.	77	58	0	.	14	76	79	100	48	100	5583	14	2724	16	2167	19	28	100	74	80	245	42	137	41	179	40	152	46	84	61	173	62	0	.	34291	4
	Buche	1237	27	774	30	626	34	1696	28	274	47	424	34	2385	26	3051	17	4041	14	2998	15	331	43	880	34	1199	28	0	.	271	55	585	44	962	31	1056	35	0	.	869	29	641	45	593	33	25	61	526	33	0	.	2900	17	1482	26	742	32	1255	29	312	42	159	37	247	33	213	46	285	39	441	42	60	58	1221	31	669	40	990	43	1067	28	961	31	1798	25	1878	21	1548	31	802	29	814	34	1222	27	592	30	294	71	869	36	546	31	320	38	673	35	0	.	139	56	0	.	720	32	1038	29	614	32	1037	29	893	29	420	40	713	43	26	100	225	45	529	42	166	49	358	45	574	44	66	74	1083	29	185	90	82	54	308	37	339	38	816	32	534	43	580	45	195	49	195	60	208	75	0	.	36	69	884	29	299	44	455	39	455	38	818	31	826	27	600	46	314	38	392	31	0	.	66928	3
	übrige Laubhölzer	1011	26	714	33	204	36	463	34	16	72	527	34	1603	18	963	26	1798	16	755	21	391	38	193	53	463	30	0	.	212	48	623	47	661	26	499	31	338	55	835	31	297	31	343	40	599	34	1222	24	422	35	2001	22	630	47	381	43	391	28	187	38	207	31	117	56	153	72	64	40	677	47	35	60	274	46	692	35	505	41	654	26	463	41	1055	23	441	28	275	36	217	32	449	38	609	30	548	41	167	41	352	44	828	35	837	44	738	31	204	39	944	32	416	47	805	28	1140	23	2690	18	1078	28	718	29	2054	22	338	40	221	49	54	78	404	35	726	51	255	37	419	56	212	55	291	39	263	64	99	44	58	44	456	39	229	44	397	50	344	42	149	62	25	81	181	52	517	27	500	27	1096	20	197	45	663	34	324	42	638	25	351	30	492	39	310	41	485	41	0	.	49842	3
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	15	96	0	0	0	0	1	100	1	100	0	.	11	100	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	3	100	0	0	13	100	29	71	0	0	1	100	0	0	1	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	1	100	0	0	2	100	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	3	71	1	100	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	20	72	2	100	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	1	100	1	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	0	0	.	0	0	0	.	118	29
	Total	3020	20	2094	23	1884	27	4153	19	3232	28	4237	23	21985	9	15024	10	15152	10	9542	12	848	34	1505	31	2628	24	269	.	1455	34	4006	22	5453	17	4482	20	428	52	5755	18	8582	13	5906	15	7902	14	14447	9	11780	9	10989	12	4741	19	6314	17	7048	16	1294	33	2663	23	1311	32	1349	33	3306	22	2978	25	2069	28	4760	21	3660	25	3408	26	4886	17	3845	25	7325	17	4223	18	3188	23	1646	27	1794	27	2642	22	3816	22	3179	23	3086	24	2845	24	2285	26	2866	21	1558	27	4752	28	2707	22	1949	20	2238	21	3437	16	4137	15	2416	19	3632	17	2520	28	1811	32	2555	26	2530	25	3090	24	3009	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	10440	11	7795	12	11174	12	1849	30	2169	28	1914	26	3782	21	3243	21	1428	28	1084	30	1657	26	0	.	368822	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. 2283301. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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