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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 LFI1-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
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	49	60	57	53	102	13	45	21	162	28	274	24	4	82	6	63	19	97	0	.	59	88	56	48	81	44	203	46	2	93	18	29	41	19	33	23	42	18	79	15	76	31	226	24	13	37	44	34	35	24	100	69	371	33	84	43	79	56	203	28	18	47	34	38	40	40	68	50	16	45	19	28	3	44	68	52	63	62	54	88	2	86	8	66	2	70	8	32	17	34	6	35	49	49	21	51	34	59	8	36	29	40	18	40	0	.	0	100	0	0	4	52	2	72	2	81	7	45	8	40	18	35	12	51	32	83	12	50	68	48	6	76	290	40	49	69	26	59	180	47	168	48	19	50	85	71	3	65	66	55	2	81	61	55	38	18	60	20	178	28	3	46	8	52	7	47	50	55	28	41	2	63	24	63	17	77	0	.	4772	6
	Tanne	5	59	0	0	1	89	46	48	9	89	35	78	14	26	92	23	165	27	312	24	0	79	7	56	27	81	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	5	40	2	42	24	60	3	65	19	63	1	68	0	100	6	47	7	62	4	39	4	35	28	70	6	51	4	67	0	100	2	46	1	100	0	.	0	.	0	0	2	69	2	72	1	58	7	43	0	.	6	52	11	39	1	61	9	40	17	67	8	100	68	43	34	96	20	51	49	50	113	40	55	45	38	53	6	58	50	53	10	78	14	83	2	59	16	91	73	83	4	52	0	100	3	53	16	55	10	74	1	100	0	100	3	62	0	.	3034	7
	übrige Nadelhölzer	2	60	1	97	3	83	1	50	0	.	1	100	10	57	2	93	17	48	119	68	1	71	1	85	9	67	1	.	0	0	21	72	0	.	37	54	1	81	0	100	5	42	11	39	2	47	24	25	73	18	41	39	1	94	23	93	0	71	13	100	2	100	0	100	1	100	6	100	0	100	3	100	3	65	1	75	3	80	3	89	0	71	2	100	9	74	1	71	3	85	2	45	2	63	2	100	0	0	0	100	3	63	0	100	3	67	1	73	15	43	6	47	17	62	0	.	0	78	10	35	4	45	2	61	0	.	0	.	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	60	17	39	28	31	26	0	0	0	97	2	59	10	58	3	49	1	54	0	73	0	71	0	.	760	14
	Buche	5	30	3	29	1	38	6	31	1	49	2	47	9	27	11	20	13	17	9	18	1	39	3	35	4	38	0	.	1	58	1	45	5	36	3	36	0	.	4	30	4	42	3	42	0	100	2	49	0	.	13	21	4	30	3	49	6	35	0	67	1	84	1	46	1	57	1	47	2	48	1	74	4	36	3	39	4	44	3	32	4	32	5	31	7	23	5	28	4	38	3	39	5	33	1	44	2	71	2	38	2	47	2	55	2	33	0	.	0	55	0	.	3	48	6	37	7	35	7	37	6	33	2	48	3	42	0	.	1	76	2	49	0	76	2	48	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	.	260	4
	übrige Laubhölzer	4	33	3	37	1	60	2	38	0	100	2	43	7	25	3	27	8	20	3	33	1	47	1	53	1	48	0	.	1	61	3	59	2	35	1	32	3	56	4	41	1	47	1	63	3	43	9	26	3	51	5	25	2	45	3	38	2	37	1	45	1	57	0	81	1	69	0	71	4	52	0	0	1	55	2	38	3	43	3	40	2	56	4	40	2	39	1	41	1	45	2	48	2	39	3	38	0	73	2	43	3	38	2	47	1	48	0	89	6	37	4	61	4	42	9	28	20	22	5	37	6	37	15	30	2	48	0	76	0	100	2	39	2	46	1	55	1	57	1	55	1	71	0	77	1	59	0	58	4	48	1	59	1	61	1	66	1	71	1	100	0	71	5	34	2	47	5	29	0	56	2	41	0	59	2	34	2	58	1	48	1	44	2	51	0	.	233	5
	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	68
	Total	22	25	16	29	11	38	121	44	59	59	95	49	142	12	152	19	366	21	717	20	7	50	18	38	61	69	1	.	75	71	111	47	137	36	270	37	9	70	29	21	53	17	51	21	47	17	120	12	154	19	893	16	37	25	128	33	61	20	179	45	485	31	191	38	164	37	456	27	27	36	41	36	115	60	111	42	27	37	34	22	11	27	103	40	84	48	81	61	11	39	15	37	17	30	22	29	24	29	14	26	85	42	31	42	45	46	10	35	52	32	29	30	25	44	16	25	27	19	28	20	19	23	22	24	19	32	9	40	27	30	34	34	36	75	25	41	88	44	21	66	368	34	89	53	54	39	230	42	285	37	79	41	129	51	11	37	124	40	16	71	125	52	105	13	118	22	291	28	8	41	11	39	13	31	80	46	46	40	6	36	27	56	22	59	0	.	9059	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	176	48	650	34	602	29	4471	10	1357	18	1533	18	551	23	32	81	87	68	61	53	0	.	171	51	765	34	565	26	467	34	1	100	774	26	1857	17	1302	22	1677	18	3058	13	2065	15	266	40	336	35	645	25	1254	20	61	77	137	52	38	50	50	46	96	43	630	42	766	29	746	33	395	31	523	42	724	27	301	38	477	26	401	35	182	47	118	57	103	50	60	46	373	31	828	27	241	34	475	40	253	38	304	44	260	38	829	37	433	31	0	.	3	77	2	100	144	55	38	63	106	51	292	39	419	45	640	31	192	42	336	28	439	41	283	43	46	68	154	46	91	73	26	71	532	28	72	66	215	49	208	42	81	80	75	66	8	100	41	98	1491	17	1874	20	1790	17	226	41	273	42	183	41	554	44	482	36	71	59	123	65	242	41	0	.	47026	3
	Tanne	133	72	10	96	52	67	133	33	86	48	340	40	480	26	1378	15	1218	19	448	26	34	65	36	75	139	40	0	.	80	62	28	47	341	46	137	45	0	0	52	46	60	51	55	39	27	78	180	36	25	100	657	23	485	34	802	24	509	25	30	71	75	49	64	64	29	63	143	39	73	40	88	54	215	46	96	37	15	74	119	35	143	61	129	31	42	78	231	46	87	50	38	51	154	44	150	54	133	39	130	42	189	53	177	50	90	79	1	100	58	58	64	100	0	.	0	.	1	100	66	81	44	68	53	61	323	41	0	.	152	47	131	45	75	53	300	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	127	52	205	29	160	45	16	67	70	64	157	36	77	35	24	71	0	0	25	92	0	.	13565	5
	übrige Nadelhölzer	49	59	22	57	66	61	73	57	0	.	10	76	121	37	49	80	202	35	144	51	14	73	27	65	72	46	38	.	3	100	32	74	0	.	40	78	40	100	2	77	173	35	159	38	128	49	733	23	1905	13	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	67	67	7	62	3	100	151	41	26	70	33	52	69	50	36	62	39	100	2	100	7	100	25	76	39	60	45	51	31	48	206	35	202	40	76	60	0	.	7	59	401	28	113	44	115	63	0	.	0	.	111	54	84	50	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	1903	15	1032	19	725	22	2	100	36	92	94	41	57	44	56	44	50	51	15	79	24	68	0	.	10649	5
	Buche	277	24	151	33	145	39	436	31	54	59	106	47	604	25	838	17	1015	15	1152	18	76	51	224	36	382	36	0	.	114	49	151	43	368	33	273	36	0	.	225	28	170	44	178	39	11	60	168	44	0	.	756	21	258	28	266	36	454	27	64	45	102	35	92	41	74	42	90	41	234	44	26	60	381	34	162	34	299	44	330	40	330	41	369	33	546	27	310	35	312	35	145	35	397	34	159	34	75	42	146	35	160	34	55	45	196	32	0	.	42	69	0	.	374	44	438	33	350	35	514	37	558	34	171	48	300	42	0	.	53	60	132	40	32	50	134	47	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	.	23	82	489	29	83	45	113	48	101	41	210	27	293	30	82	48	91	37	171	32	0	.	20085	4
	übrige Laubhölzer	357	25	242	29	129	39	102	45	5	73	346	34	689	19	453	23	673	18	424	21	187	44	110	42	212	31	0	.	80	47	228	39	414	27	228	35	92	52	345	31	140	39	88	45	423	37	850	26	278	41	797	22	233	28	118	40	239	31	118	47	119	30	82	72	100	60	46	45	344	52	12	53	179	58	255	35	198	49	267	29	255	48	389	28	199	32	109	38	120	36	230	40	248	37	240	44	51	44	125	72	307	31	189	34	199	39	176	44	582	37	210	48	551	31	682	25	1729	19	462	29	405	35	1132	24	218	42	54	78	27	76	216	40	248	44	183	45	230	50	68	46	130	40	13	58	67	53	53	48	274	43	148	52	193	49	231	47	31	78	5	100	67	66	345	28	324	27	545	21	59	57	125	40	149	46	262	28	135	36	269	45	106	39	219	42	0	.	23784	4
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	1	100	0	0	0	0	1	100	1	100	0	.	0	100	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	13	100	0	0	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	.	3	71	1	100	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	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	0	0	.	0	0	0	.	46	36
	Total	953	21	817	25	610	28	920	23	795	31	1404	24	6365	9	4075	11	4640	11	2720	15	344	34	484	33	866	25	38	.	448	34	1204	26	1688	19	1144	23	133	56	1398	19	2399	15	1782	18	2279	15	4989	11	4273	11	2577	14	1318	21	1899	18	2459	16	274	31	456	27	281	36	254	35	405	28	1284	29	1010	28	1573	23	930	25	1072	31	1507	21	1036	29	1368	19	1339	20	856	26	673	29	585	27	896	26	960	24	1090	24	649	27	1155	26	714	27	833	25	467	30	1716	28	909	24	1001	24	1123	22	2092	17	1587	19	1159	22	1576	20	1133	30	473	41	985	27	762	25	700	26	1067	34	701	34	226	50	817	25	209	54	273	44	751	24	488	30	636	29	628	28	496	35	197	41	185	65	164	52	3790	12	3380	14	3754	13	529	31	563	30	597	28	1239	26	1048	23	495	31	336	33	680	28	0	.	115155	2
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	428	34	1236	30	1082	30	6294	11	2439	15	1735	21	1526	18	0	0	90	53	210	48	0	.	370	44	943	29	1241	26	1011	36	0	0	1429	23	2951	17	1409	21	2696	17	3592	14	2303	15	1172	23	540	31	932	26	1629	22	56	58	675	29	260	47	324	40	772	33	596	38	585	36	1036	29	545	36	613	37	904	26	872	34	1148	27	622	29	375	48	143	42	129	73	183	55	850	30	892	31	665	34	307	41	256	42	381	35	395	41	1279	47	808	28	0	.	15	75	11	100	152	73	32	82	154	49	402	44	699	41	598	34	439	54	718	30	504	34	402	41	70	59	616	34	27	100	151	67	890	23	313	46	352	38	494	44	38	72	149	64	31	100	189	65	1770	17	1607	18	2723	17	323	42	379	36	358	39	491	34	880	29	47	63	156	64	228	48	0	.	69930	3
	Tanne	143	67	19	71	36	60	486	38	311	41	785	38	967	27	2975	14	1869	19	1375	21	14	100	61	64	144	58	0	.	155	67	135	53	437	35	324	41	0	0	232	52	178	39	200	45	115	63	341	40	6	100	1887	23	559	35	1430	22	820	26	154	61	490	37	329	40	220	51	750	34	157	59	109	50	375	34	505	35	66	66	212	38	295	47	644	29	100	58	178	36	104	53	103	49	143	44	308	57	313	36	297	39	230	47	115	41	121	76	13	100	100	59	112	100	0	.	0	.	16	100	73	78	172	59	92	76	196	49	0	.	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	238	54	451	40	68	56	62	62	123	57	438	34	215	37	15	100	16	100	37	59	0	.	28155	4
	übrige Nadelhölzer	74	57	32	63	75	65	94	58	0	.	0	0	360	62	21	73	495	30	97	50	26	100	7	100	110	42	139	.	15	100	27	100	0	.	156	63	44	78	14	100	205	36	414	31	113	45	965	17	2661	13	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	34	77	12	100	30	100	207	37	51	60	67	54	35	56	76	50	16	100	6	100	31	100	57	62	89	73	90	72	96	50	272	36	180	42	125	59	0	.	40	61	401	32	144	38	178	54	0	.	0	.	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	2153	17	1056	18	841	21	11	100	33	76	144	43	34	44	113	45	90	47	48	63	117	66	0	.	13968	5
	Buche	706	30	274	29	312	39	805	31	193	49	272	36	991	28	1503	18	2141	15	1477	17	167	47	586	37	481	32	0	.	151	66	342	45	541	37	587	37	0	.	505	33	354	50	294	37	14	72	166	36	0	.	1667	18	709	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	408	31	505	31	902	28	1065	23	540	34	481	31	431	37	622	29	201	42	165	80	505	36	241	32	128	52	304	37	0	.	71	53	0	.	188	36	468	30	236	34	397	33	271	35	201	43	318	49	0	.	70	65	271	50	45	71	185	56	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	280	38	174	50	222	46	221	38	325	34	422	29	293	43	121	41	137	38	0	.	32980	3
	übrige Laubhölzer	455	32	384	36	61	56	123	41	11	71	174	39	483	26	349	28	829	19	304	28	129	48	82	96	154	42	0	.	111	62	279	52	192	35	209	38	167	53	380	39	80	45	67	72	83	60	267	31	87	58	1067	24	330	68	210	47	149	38	67	45	55	56	34	81	52	100	17	62	278	47	24	79	37	68	315	37	207	40	262	32	206	47	450	28	200	36	130	43	83	41	209	50	227	39	213	60	30	67	149	50	356	35	322	37	289	36	4	100	188	38	113	59	116	39	284	30	760	25	143	41	159	40	472	31	103	47	14	100	21	100	161	37	206	62	29	57	187	65	116	60	97	50	58	80	31	71	0	0	178	42	48	51	181	55	106	52	82	72	19	100	79	59	77	50	20	76	260	38	97	58	335	38	145	42	238	30	175	35	168	42	150	52	181	51	0	.	17229	4
	nicht bestimmbar	0	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	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	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	.	23	71
	Total	1531	22	813	24	825	31	1936	21	1750	28	2313	25	9095	10	7288	11	7069	11	4778	13	337	39	825	34	1110	29	139	.	801	36	1725	24	2411	20	2287	23	211	52	2561	19	3769	15	2383	17	3021	17	5331	11	5057	11	5928	13	2175	21	3118	18	3205	17	511	38	1275	26	759	35	761	36	1751	23	1236	29	791	32	2077	23	1783	26	1532	29	1820	20	1890	26	3174	19	2195	19	1274	25	877	28	907	30	1251	25	1589	26	1405	26	1647	25	1190	27	910	28	1185	24	508	34	1910	35	1212	25	430	28	767	25	1064	20	1165	21	779	26	1098	23	1018	31	712	40	962	29	1085	31	1240	27	1151	29	917	35	312	50	1897	22	262	70	346	40	1164	22	904	28	1281	25	1209	28	650	36	612	39	217	62	455	51	4067	13	2925	15	4556	14	673	34	1032	30	991	29	1527	23	1804	23	613	30	491	33	699	30	0	.	162285	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	189	62	311	42	201	37	2223	15	1056	20	622	28	477	36	0	0	87	100	92	54	0	.	71	68	287	40	528	30	187	48	0	0	890	33	1123	24	487	28	1273	20	1356	17	363	26	542	41	293	48	332	37	542	29	26	100	103	54	62	73	45	100	440	39	177	56	92	46	307	42	41	70	261	69	438	37	634	36	823	30	274	51	113	65	10	100	24	100	26	73	446	38	230	56	303	49	84	76	167	58	150	56	241	50	769	48	244	40	0	.	39	71	10	100	63	64	28	100	49	91	149	48	213	45	260	47	167	51	277	33	199	52	124	62	0	0	126	46	0	0	29	100	101	37	124	62	45	84	127	68	0	0	0	0	0	0	106	100	726	27	333	26	918	24	86	56	198	42	92	56	111	46	146	61	0	0	57	71	42	72	0	.	25205	4
	Tanne	40	59	16	100	56	73	250	41	84	66	174	49	499	33	1391	20	947	23	187	39	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	89	83	134	55	319	39	10	100	61	75	56	100	20	70	0	0	206	54	119	51	104	40	17	78	0	0	186	72	0	0	14	72	14	100	0	.	0	.	20	100	127	63	48	61	31	86	47	74	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	61	87	147	48	11	72	38	71	53	76	296	37	42	51	24	100	0	0	14	73	0	.	11305	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	36	60	169	36	21	72	403	25	853	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	101	91	24	75	29	58	43	72	0	.	23	100	77	49	38	54	114	65	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	702	22	327	25	233	30	16	100	5	100	6	100	36	100	8	100	12	72	19	100	32	58	0	.	4453	9
	Buche	250	45	346	42	168	49	414	38	26	71	44	56	387	48	681	28	864	21	218	31	87	60	67	70	134	63	0	.	4	100	91	59	48	55	193	39	0	.	134	48	110	74	99	48	0	0	63	56	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	199	45	259	44	401	41	6	100	235	43	108	53	49	59	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	0	.	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	89	57	42	70	119	58	132	58	253	51	109	49	223	61	101	62	84	57	0	.	11138	6
	übrige Laubhölzer	194	42	85	49	13	71	140	52	0	0	6	100	56	44	151	62	223	38	16	76	74	51	0	0	21	60	0	.	19	76	113	58	32	82	56	54	65	100	55	59	33	75	12	72	7	100	27	60	13	71	133	41	38	100	51	92	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	33	100	0	0	0	0	121	63	88	58	21	64	0	0	58	46	39	64	35	71	13	100	8	100	29	60	49	89	0	0	36	100	162	74	324	88	96	54	0	0	83	80	32	100	14	71	74	44	168	43	234	80	28	100	282	42	15	100	0	0	0	0	0	0	196	90	0	0	0	0	27	100	0	0	37	100	0	0	0	0	0	0	5	100	22	65	5	100	35	71	0	0	35	74	14	71	0	0	39	53	23	75	190	54	30	71	78	51	39	80	55	70	49	77	84	63	0	.	4636	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
	Total	513	28	448	39	437	38	1011	25	421	40	425	31	3195	14	3296	15	2893	14	913	24	160	50	178	59	298	38	91	.	130	49	613	35	836	28	613	27	65	100	1234	26	1411	21	912	24	1382	20	2137	14	1230	17	1591	20	914	27	1168	24	966	25	329	49	357	46	80	61	170	63	600	31	288	41	178	43	784	32	837	39	396	54	754	28	907	30	1399	23	605	32	617	34	85	83	287	41	163	40	750	32	401	38	663	37	414	39	630	51	650	34	343	44	915	41	319	34	155	37	238	32	242	35	574	37	156	37	520	32	305	40	213	45	338	49	409	39	673	36	495	35	350	47	27	100	381	35	72	71	46	73	231	52	249	56	202	42	327	39	93	49	183	50	44	67	272	56	1442	18	721	20	1425	19	177	41	551	38	313	38	773	30	344	35	314	47	226	45	256	38	0	.	56736	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	858	36	2245	31	1941	28	13090	10	4896	14	4051	16	2827	17	36	81	271	54	383	47	0	.	670	43	2050	28	2414	24	1869	29	3	75	3111	24	5973	16	3230	20	5688	17	8084	12	4808	14	2206	22	1183	30	1952	23	3460	20	243	59	1286	28	445	44	499	38	1512	29	1422	36	1477	30	2130	27	1049	30	1412	37	2085	24	1811	33	2516	26	1360	27	724	45	273	46	263	54	271	51	1676	29	1968	28	1214	33	914	35	697	35	869	33	905	38	2906	39	1503	28	0	.	57	71	23	100	362	60	100	70	311	50	850	40	1339	40	1516	31	810	48	1363	28	1153	33	877	38	123	62	1185	30	167	62	232	51	1702	22	677	39	631	37	913	41	122	76	291	48	41	82	397	66	4026	16	3874	17	5609	16	637	40	858	33	640	34	1206	34	1536	29	120	59	360	50	529	38	0	.	146933	2
	Tanne	321	60	45	71	146	59	915	33	489	39	1334	36	1960	25	5836	14	4200	16	2322	18	48	69	126	61	341	49	0	.	284	64	315	60	1055	34	629	42	3	100	432	48	348	38	402	46	224	62	814	37	32	100	3561	19	1225	30	2825	20	1584	24	511	53	929	34	497	35	455	42	1298	32	310	51	286	50	917	39	868	35	87	68	425	38	574	45	1115	28	156	59	489	34	248	58	161	45	304	35	671	51	569	35	535	36	464	48	297	42	400	58	15	100	174	52	191	100	0	.	0	.	36	100	267	60	266	60	178	69	573	42	0	.	356	50	380	38	520	53	1009	38	185	51	64	100	935	32	155	84	277	49	311	48	430	44	550	33	371	48	204	69	467	52	122	71	182	68	119	83	442	49	876	34	243	42	116	59	249	50	906	31	345	33	64	83	16	100	78	52	0	.	56058	4
	übrige Nadelhölzer	134	53	54	52	166	56	187	52	0	.	10	74	520	47	89	60	951	27	376	49	41	88	34	60	211	44	269	.	19	100	80	61	0	.	268	62	84	87	25	92	419	33	753	29	263	41	2125	18	5492	12	320	36	94	83	412	53	2	72	41	100	24	100	6	100	29	100	53	100	4	100	162	100	62	72	382	89	39	79	117	57	37	88	36	100	389	38	84	63	103	49	106	48	115	51	58	100	8	100	43	100	94	56	133	63	186	59	228	58	517	33	417	38	262	57	0	.	70	69	889	28	299	37	410	53	0	.	0	.	198	57	190	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	4818	15	2454	17	1830	19	28	100	74	80	245	42	137	41	179	40	152	46	84	61	173	62	0	.	29830	5
	Buche	1237	27	774	30	626	34	1662	29	274	47	424	34	1990	25	3033	17	4033	14	2856	15	331	43	880	34	1001	31	0	.	271	55	585	44	962	31	1056	35	0	.	869	29	638	45	574	34	25	61	399	37	0	.	2900	17	1340	27	742	32	1255	29	312	42	159	37	247	33	213	46	285	39	441	42	60	58	1221	31	669	40	990	43	935	29	961	31	1475	28	1878	21	1256	30	802	29	814	34	1132	28	410	33	294	71	869	36	546	31	320	38	673	35	0	.	139	56	0	.	662	35	1038	29	614	32	991	30	849	31	418	40	713	43	0	.	192	50	511	43	105	53	347	47	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	.	28	84	862	29	299	44	455	39	455	38	790	32	826	27	600	46	314	38	392	31	0	.	64463	3
	übrige Laubhölzer	1011	26	714	33	204	36	366	34	16	72	527	34	1236	20	957	26	1732	17	746	21	391	38	193	53	388	32	0	.	212	48	622	47	640	27	493	31	328	57	784	33	254	34	169	50	515	39	1154	26	382	38	2001	22	603	49	381	43	389	28	187	38	175	33	117	56	153	72	64	40	658	48	35	60	217	53	692	35	497	42	553	29	463	41	901	26	441	28	275	36	217	32	449	38	506	33	505	44	81	49	312	48	828	35	837	44	585	30	180	44	858	35	359	53	686	31	1049	25	2678	18	843	33	598	33	1900	23	338	40	68	82	49	86	379	37	652	56	213	41	419	56	212	55	228	41	108	62	99	44	53	47	456	39	202	49	397	50	344	42	149	62	25	81	181	52	441	31	346	28	848	23	179	48	653	34	324	42	580	26	351	30	492	39	307	41	485	41	0	.	45881	3
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	1	100	0	0	0	0	1	100	1	100	0	.	11	100	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	13	100	0	0	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	.	3	71	1	100	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	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	0	0	.	0	0	0	.	70	34
	Total	3020	20	2094	23	1884	27	3988	20	3024	29	4237	23	18796	9	14811	10	14967	10	9128	12	848	34	1505	31	2334	26	269	.	1455	34	3653	23	5072	18	4314	20	418	54	5221	19	7632	14	5128	17	6729	15	12577	10	10714	10	10989	12	4444	19	6314	17	6691	17	1294	33	2573	24	1311	32	1349	33	3212	22	2835	26	2020	28	4548	22	3660	25	3026	28	4115	19	3845	25	6043	19	4223	18	2828	23	1646	27	1794	27	2327	23	3321	24	2919	24	2973	25	2845	24	2285	26	2713	22	1328	30	4594	29	2469	24	1611	22	2144	22	3424	16	3354	18	2112	21	3216	19	2475	28	1407	38	2311	27	2290	26	2650	26	2738	29	2055	33	586	46	3463	21	633	53	718	34	2376	21	1927	27	2198	24	2292	26	1250	32	1115	33	462	61	1017	46	9404	12	7144	13	10026	12	1387	32	2157	28	1914	26	3618	22	3243	21	1428	28	1081	30	1657	26	0	.	343236	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. 2287567. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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