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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.

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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

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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.

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LFI1
Stammzahl
Entwicklungsstufe · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Wirtschaftsregion
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 1983/85
		Wirtschaftsregion
		Jura West		Jura Ost		Mittelland West		Mittelland Mitte		Mittelland Ost		Voralpen West		Voralpen Mitte		Voralpen Ost		Alpen Nordwest		Alpen Mitte		Alpen Nordost		Alpen Südwest		Alpen Südost		Alpensüdseite		Schweiz
Entwicklungsstufe	Hauptbaumart	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%
keine Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	242	35	110	45	87	52	29	63	297	38	320	31	850	29	376	33	428	31	91	60	122	57	244	40	594	47	30	71	3820	12
	Tanne	172	34	30	88	40	91	67	64	64	63	156	61	464	39	29	55	30	67	0	.	14	77	33	79	10	71	0	.	1109	20
	Föhre	64	83	43	81	0	.	62	81	22	61	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	221	38
	Lärche	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	170	80	157	63	33	59	380	45
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	88	27	100	0	.	58	66
	übrige Nadelhölzer	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100
	Buche	371	34	341	34	53	58	127	51	268	37	87	96	116	59	56	77	168	61	36	72	115	72	0	.	24	67	147	93	1910	16
	Ahorn	131	48	107	44	28	58	29	100	95	53	49	52	96	58	110	53	83	71	6	100	32	100	43	80	0	.	51	73	861	18
	Esche	142	44	81	91	40	79	81	62	66	75	82	100	52	72	129	49	26	73	0	.	181	96	115	45	0	.	80	64	1074	23
	Eiche	121	62	63	53	41	79	18	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	89	0	.	14	100	290	33
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	79	0	.	30	64	62	51
	übrige Laubhölzer	148	40	197	48	20	71	51	45	42	84	51	53	63	62	180	51	144	47	10	100	128	58	150	40	103	61	183	34	1469	15
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	1391	21	995	29	310	45	463	38	854	29	745	32	1642	27	901	31	880	26	143	48	591	55	862	28	914	40	568	32	11258	9
Jungwuchs/Dickung	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	160	39	22	84	90	54	266	49	568	35	329	45	275	36	376	35	512	34	227	57	110	63	238	32	522	31	259	34	3955	11
	Tanne	193	42	0	.	40	79	141	48	54	54	47	79	46	100	46	50	28	71	10	100	10	100	70	57	35	87	37	74	757	19
	Föhre	21	100	34	63	4	100	4	100	59	59	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	62	62	41	100	0	.	266	31
	Lärche	20	100	9	100	0	.	48	82	11	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	144	31	143	38	130	39	506	19
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	19	100
	übrige Nadelhölzer	0	.	9	100	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	10	100	0	.	51	100	10	100	0	.	101	55
	Buche	109	49	50	59	22	84	132	40	182	42	21	85	0	.	108	38	24	100	4	100	44	91	30	75	0	.	115	44	843	17
	Ahorn	4	100	53	72	0	.	59	63	52	49	9	100	54	67	84	70	41	61	0	.	36	63	10	100	55	71	19	71	476	22
	Esche	36	90	83	91	10	100	49	72	46	41	9	100	30	76	18	73	0	.	0	.	10	100	38	100	0	.	107	74	436	30
	Eiche	0	.	4	100	14	100	4	100	31	69	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	118	56	0	.	0	.	182	40
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	101	49	105	47
	übrige Laubhölzer	165	46	56	87	0	.	19	71	192	41	0	.	160	48	15	77	69	56	21	71	40	100	265	36	309	48	315	27	1626	15
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	708	27	321	50	179	53	732	30	1196	24	415	39	577	27	647	29	725	29	272	49	251	49	1027	21	1139	22	1083	19	9273	8
Stangenholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	3380	23	1240	35	1727	30	3241	22	5776	16	2423	28	3447	24	2573	26	1192	28	1241	35	1667	33	2347	24	2903	23	1176	37	34332	7
	Tanne	1502	22	178	50	445	50	1459	33	461	33	589	48	337	37	711	37	83	61	420	45	136	77	503	52	48	100	83	95	6955	12
	Föhre	239	60	335	49	196	66	139	68	241	34	0	.	358	71	0	.	10	100	240	63	0	.	2779	24	1197	35	9	100	5743	15
	Lärche	59	86	67	60	18	80	92	66	352	54	0	.	0	.	10	100	50	82	0	.	88	71	1452	24	588	32	1033	29	3808	14
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	357	50	271	66	0	.	628	40
	übrige Nadelhölzer	10	100	157	77	90	100	101	49	60	63	0	.	0	.	22	71	0	.	31	100	28	100	0	.	10	100	0	.	510	33
	Buche	4272	16	2521	20	1133	29	961	31	1752	23	530	43	1003	38	1092	35	404	56	534	39	577	54	832	39	175	64	4325	18	20111	8
	Ahorn	573	22	240	32	472	54	223	49	860	27	111	50	162	38	449	30	335	40	229	38	277	50	192	32	94	57	303	36	4519	11
	Esche	808	30	451	33	670	29	283	49	1237	21	272	49	454	54	609	30	189	50	226	44	99	58	107	48	387	56	1108	21	6900	10
	Eiche	1095	34	281	69	1208	35	291	43	375	45	23	71	24	60	16	78	282	55	10	100	0	.	228	47	0	.	1555	24	5387	14
	Kastanie	0	.	0	.	110	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	82	68	0	.	7337	13	7550	13
	übrige Laubhölzer	706	34	191	36	956	30	460	43	1252	24	173	56	702	39	1059	38	302	43	402	47	314	53	2335	23	1177	27	8516	10	18546	7
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	12642	11	5660	16	7025	16	7249	16	12367	11	4121	22	6487	18	6541	18	2848	21	3333	23	3206	27	11215	12	6850	15	25445	7	114989	4
schwaches Baumholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	4351	13	1211	28	2144	22	1524	27	2983	17	3537	20	5138	15	3077	23	2796	24	1626	27	1815	29	3534	20	3541	19	1098	33	38375	6
	Tanne	3783	14	521	32	592	36	777	32	1024	26	697	34	1512	23	869	24	234	40	285	44	170	48	81	50	155	69	174	79	10875	8
	Föhre	648	28	330	31	130	61	42	51	443	29	0	.	137	85	17	77	12	58	241	49	0	.	816	46	933	32	226	71	3976	15
	Lärche	0	.	46	73	121	86	4	100	85	46	0	.	0	.	22	100	30	71	16	100	0	.	1142	23	369	32	659	32	2494	15
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	409	47	166	55	0	.	575	37
	übrige Nadelhölzer	42	60	10	100	4	100	42	100	64	54	0	.	9	100	30	74	0	.	14	100	10	100	0	.	0	.	0	.	225	30
	Buche	6634	11	2209	18	1743	21	1973	24	2124	16	565	33	2073	21	2106	24	698	30	551	46	570	38	406	46	334	51	2103	22	24088	6
	Ahorn	1219	16	328	28	183	48	208	58	364	25	332	37	410	22	296	37	520	36	50	67	174	67	82	71	19	71	44	71	4230	10
	Esche	574	33	177	34	315	40	125	38	495	26	109	57	353	40	576	37	280	38	73	63	46	63	68	62	0	.	139	45	3328	12
	Eiche	531	35	253	31	187	32	46	61	379	39	62	86	35	77	15	77	110	76	10	100	0	.	10	100	0	.	189	43	1826	16
	Kastanie	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1293	26	1313	26
	übrige Laubhölzer	942	20	413	41	350	72	75	45	371	37	139	40	263	40	220	41	668	28	50	65	49	72	204	39	80	64	1029	26	4855	11
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	18725	8	5498	15	5788	15	4815	17	8331	12	5442	18	9930	12	7229	16	5348	18	2916	22	2833	25	6752	15	5598	16	6954	13	96160	4
mittleres Baumholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	4015	12	417	31	2732	17	4034	12	4987	11	3242	19	5432	11	4688	13	3420	17	1290	28	1224	26	3040	16	8812	11	2108	18	49442	4
	Tanne	3805	12	311	36	658	26	2700	15	2258	14	534	36	2845	15	1815	18	480	38	510	41	399	35	265	50	279	33	391	36	17252	6
	Föhre	522	30	112	41	338	44	178	38	760	18	0	.	79	89	72	50	26	100	42	100	87	100	287	44	513	25	110	56	3125	11
	Lärche	12	58	4	100	78	54	24	70	145	30	0	.	24	87	19	60	33	63	0	.	185	48	1263	23	1030	20	478	29	3293	12
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	169	52	311	38	0	.	480	30
	übrige Nadelhölzer	20	100	0	.	48	77	64	54	70	68	0	.	25	85	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	237	32
	Buche	4916	10	1738	17	1193	21	2718	13	3888	12	478	37	3049	16	1988	18	564	32	587	35	867	31	81	63	699	30	364	36	23131	5
	Ahorn	794	18	457	27	31	71	303	38	429	26	148	40	333	25	446	24	249	39	100	50	129	53	10	100	55	49	19	100	3503	9
	Esche	350	27	135	32	345	37	271	31	583	19	85	65	166	29	493	31	0	.	130	50	56	70	20	71	17	100	33	74	2682	11
	Eiche	208	30	193	36	315	37	299	28	389	23	19	73	39	71	23	84	0	.	4	100	0	.	0	.	40	90	55	53	1583	13
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	669	36	685	35
	übrige Laubhölzer	724	21	190	40	112	42	269	28	493	23	104	44	256	53	161	36	176	48	130	40	159	49	51	53	108	47	265	36	3200	10
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	15366	8	3556	15	5851	13	10859	9	14003	8	4609	18	12247	10	9715	11	4949	15	2794	22	3107	21	5187	14	11881	10	4492	13	108614	3
starkes Baumholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	1787	15	128	45	475	34	1359	17	1612	17	969	29	1940	18	2264	17	1518	24	458	31	825	30	1284	21	3718	12	1510	19	19846	5
	Tanne	1840	16	82	47	303	45	809	22	609	23	245	42	1394	19	920	25	202	44	30	88	47	72	113	84	248	36	189	38	7031	8
	Föhre	87	43	43	100	20	66	106	41	283	28	0	.	0	.	9	71	0	.	0	.	0	.	73	79	270	49	47	65	938	20
	Lärche	4	100	20	100	7	100	8	100	32	58	27	100	4	100	14	72	4	100	0	.	0	.	865	24	571	24	457	24	2014	14
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	71	366	38	15	100	424	34
	übrige Nadelhölzer	9	100	0	.	0	.	35	64	30	100	0	.	10	100	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	43
	Buche	1548	16	671	23	535	27	1580	15	1285	16	194	46	992	27	836	23	237	40	88	75	199	48	132	83	278	38	696	32	9272	7
	Ahorn	370	35	46	49	19	71	57	55	176	32	10	100	63	70	225	36	85	56	49	83	184	55	0	.	21	71	4	100	1311	16
	Esche	214	39	56	41	77	46	137	39	200	42	4	100	26	76	101	44	9	100	0	.	17	81	0	.	0	.	0	.	839	17
	Eiche	63	74	52	43	160	43	147	29	335	29	4	100	0	.	20	73	0	.	4	100	0	.	10	100	15	100	0	.	812	17
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	571	40	571	40
	übrige Laubhölzer	298	33	82	53	116	50	185	49	424	32	9	100	24	83	99	48	97	50	103	66	4	100	267	52	60	71	167	41	1936	14
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	6220	11	1181	22	1712	23	4422	13	4986	13	1462	27	4453	14	4500	15	2153	21	733	33	1275	26	2788	17	5547	11	3656	15	45089	4
gemischt	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	4765	11	201	45	186	35	614	27	726	23	2734	20	5179	12	3092	18	2938	16	918	27	1050	27	7114	12	10377	9	2559	16	42454	4
	Tanne	3217	13	75	73	105	55	907	26	320	37	1206	27	3253	14	890	20	358	32	186	49	174	54	725	30	264	30	267	41	11947	7
	Föhre	344	27	53	49	38	57	98	82	197	44	21	100	279	39	94	81	150	68	229	54	135	83	2103	20	2618	19	84	89	6443	11
	Lärche	0	.	9	100	0	.	0	.	37	83	0	.	8	100	0	.	65	40	0	.	9	100	2765	12	1661	14	1592	15	6148	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	94	100	24	100	5	100	35	100	0	.	610	23	1091	21	4	100	1862	15
	übrige Nadelhölzer	168	69	10	100	30	100	25	100	111	80	0	.	0	.	11	100	0	.	0	0	0	.	10	100	337	51	0	.	703	33
	Buche	3747	13	651	34	922	30	697	30	1638	24	527	35	1861	18	1778	21	1062	28	101	64	442	33	299	41	230	41	2558	19	16515	7
	Ahorn	645	19	86	49	118	57	146	43	467	29	290	34	238	26	549	29	418	33	36	100	246	39	252	46	113	56	139	39	3741	10
	Esche	606	29	121	53	321	40	157	37	758	28	199	44	333	34	447	34	134	57	0	.	167	41	220	53	62	58	96	42	3621	11
	Eiche	305	54	59	73	63	57	79	40	258	29	43	78	4	100	50	74	30	100	16	100	0	0	98	43	110	77	372	55	1487	20
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1230	30	1230	30
	übrige Laubhölzer	762	23	278	40	181	54	172	50	1311	22	354	30	522	27	597	32	416	32	95	64	221	40	658	29	489	32	1754	16	7812	8
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	14559	8	1543	26	1965	24	2894	17	5824	15	5373	17	11772	9	7533	13	5576	14	1617	26	2445	21	14854	9	17352	8	10654	9	103964	3
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	18701	6	3328	17	7441	11	11065	9	16949	7	13554	9	22262	6	16447	8	12804	9	5851	13	6812	13	17801	7	30468	5	8740	9	192225	2
	Tanne	14513	6	1197	19	2183	17	6859	10	4790	10	3474	15	9852	8	5281	10	1416	18	1441	22	950	22	1790	21	1040	19	1141	21	55925	3
	Föhre	1924	15	950	22	726	29	627	25	2005	12	21	100	853	36	212	41	240	48	752	31	222	64	6130	14	5572	13	476	40	20712	6
	Lärche	95	58	175	35	224	51	176	42	662	30	27	100	37	62	65	44	183	31	16	100	282	39	7801	8	4518	9	4382	10	18643	5
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	94	100	24	100	5	100	35	100	0	.	1620	19	2251	16	19	82	4047	12
	übrige Nadelhölzer	249	49	190	65	172	59	278	29	335	35	0	.	44	57	84	39	10	100	55	64	38	78	62	85	357	48	0	.	1876	17
	Buche	21597	5	8181	9	5601	11	8187	9	11138	7	2402	17	9093	9	7965	10	3158	15	1902	21	2815	18	1781	23	1741	19	10310	10	95870	2
	Ahorn	3735	9	1318	14	852	33	1024	21	2445	13	949	19	1356	12	2158	13	1730	17	471	25	1078	22	590	25	358	27	577	23	18641	4
	Esche	2729	14	1103	19	1779	16	1102	18	3385	11	760	26	1413	22	2373	15	638	25	429	30	576	35	568	26	465	47	1561	17	18881	5
	Eiche	2322	20	905	25	1987	23	884	18	1767	15	151	44	114	38	125	38	421	43	44	50	0	0	498	27	165	57	2185	20	11567	8
	Kastanie	0	.	0	.	131	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	114	53	21	83	11231	10	11517	9
	übrige Laubhölzer	3744	11	1408	18	1734	23	1232	20	4086	12	830	20	1990	18	2331	20	1874	15	811	27	916	24	3932	15	2325	17	12230	8	39444	4
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	69609	3	18755	7	22830	7	31435	6	47561	4	22168	8	47107	4	37066	6	22479	7	11808	11	13708	10	42686	5	49281	4	52852	3	489347	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. 1283686. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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