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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.

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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.

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8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI4
Stammzahl
Entwicklungsstufe · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Wirtschaftsregion
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2009/17
		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	24	100	0	.	11	100	11	100	11	100	214	51	109	43	181	66	185	49	0	.	0	0	110	52	331	39	117	56	1303	19
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	51	78	157	60	11	100	0	.	0	.	0	.	31	100	4	100	0	.	257	41
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	26	100	0	.	0	.	26	100
	Lärche	0	.	0	.	4	100	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	76	60	20	53	9	100	114	42
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	0	0	.	23	100
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Buche	25	86	0	.	32	57	0	0	26	71	39	71	50	57	20	71	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	8	100	205	27
	Ahorn	15	100	0	.	0	.	0	.	20	100	17	100	4	100	19	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	76	44
	Esche	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	30	64
	Eiche	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Laubhölzer	11	100	0	.	0	.	11	100	12	100	4	100	0	.	21	71	0	.	0	.	20	100	0	.	13	100	0	0	92	38
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0
	Total	75	58	0	.	51	52	25	86	77	57	325	44	320	37	263	57	185	49	0	.	20	100	267	40	388	35	133	53	2130	15
Jungwuchs/Dickung	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	70	48	44	81	34	52	329	39	395	27	227	35	663	23	249	35	438	32	120	52	306	36	248	30	1018	21	147	42	4288	9
	Tanne	223	34	0	.	91	38	197	35	111	40	70	62	216	35	185	41	50	48	20	100	41	65	30	100	32	69	11	100	1277	14
	Föhre	29	56	4	100	0	.	8	71	71	53	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	38	78	95	51	0	.	255	28
	Lärche	0	.	21	100	0	.	0	.	30	54	0	.	4	100	0	.	34	63	0	.	38	78	209	32	133	31	144	40	614	17
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	34	72	0	.	51	58
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	9	100	0	.	0	.	93	81	0	.	41	100	61	62	0	.	214	44
	Buche	192	33	162	33	79	37	290	27	386	25	38	89	97	43	168	33	30	74	38	72	32	100	21	100	42	79	36	63	1611	11
	Ahorn	39	61	41	50	72	47	50	60	131	33	63	70	123	39	52	49	55	46	40	78	105	72	29	54	10	100	14	77	824	16
	Esche	20	71	54	52	58	65	14	77	103	35	65	53	89	50	5	100	7	100	0	.	19	100	40	79	0	.	19	100	493	19
	Eiche	4	100	4	100	0	.	41	55	45	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	4	100	98	34
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	59	90	59	90
	übrige Laubhölzer	46	46	50	45	81	48	151	40	173	29	84	68	114	39	88	62	140	49	56	61	162	35	276	35	200	55	276	41	1898	13
	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
	Total	623	24	380	29	415	28	1080	22	1456	16	547	31	1314	19	746	26	772	24	378	40	704	27	933	23	1624	18	710	24	11684	6
Stangenholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	3463	24	1322	33	1985	26	2832	21	5056	17	1307	35	3099	25	2704	23	2099	23	1055	31	752	32	2562	20	7009	16	1492	27	36737	6
	Tanne	1178	26	38	71	224	37	1175	33	1292	32	53	51	1103	30	566	42	138	62	218	63	11	75	286	61	111	84	249	75	6641	12
	Föhre	322	55	59	100	10	100	201	74	154	39	0	.	212	72	9	100	300	69	70	100	0	.	1747	30	2419	23	14	100	5517	15
	Lärche	48	74	9	100	300	65	38	71	112	40	117	73	52	100	21	71	202	53	0	.	64	100	2622	19	1893	26	2180	20	7657	11
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	0	.	0	.	0	.	185	55	331	49	10	100	573	34
	übrige Nadelhölzer	59	62	44	61	31	58	102	43	139	40	0	.	0	0	0	.	138	86	0	.	10	100	61	62	406	34	9	100	1000	21
	Buche	1638	27	567	28	582	29	1146	24	1820	19	115	49	416	47	562	33	249	62	38	60	412	54	616	37	115	59	3689	20	11964	9
	Ahorn	1157	24	448	41	239	41	712	29	1806	19	227	48	289	29	713	41	569	32	334	45	317	43	516	26	253	55	954	25	8536	9
	Esche	436	31	391	45	250	39	558	27	1445	20	170	53	170	39	612	41	234	55	294	49	117	65	606	28	268	34	1260	20	6810	9
	Eiche	667	48	42	80	222	60	131	54	309	40	0	.	0	.	0	.	210	75	0	.	0	.	772	34	4	100	924	30	3281	17
	Kastanie	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	61	79	0	.	4573	19	4634	19
	übrige Laubhölzer	482	29	695	57	746	37	717	28	1029	19	377	51	518	31	507	35	562	37	803	44	261	63	3271	16	3491	20	8449	12	21908	7
	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
	Total	9449	13	3615	22	4589	17	7613	13	13162	10	2366	26	5859	17	5742	17	4701	17	2811	24	1945	25	13306	10	16301	10	23801	8	115260	3
schwaches Baumholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	2952	19	366	40	900	34	1542	23	2692	18	1497	34	2256	22	1946	26	1897	27	879	36	1244	34	2747	26	4629	17	1202	31	26750	7
	Tanne	1339	18	364	52	318	37	670	35	312	33	581	48	295	40	484	33	57	60	288	56	62	60	207	64	80	63	250	52	5307	11
	Föhre	593	34	125	56	84	63	10	100	172	45	0	.	15	100	4	100	10	100	78	84	0	.	1367	26	1029	30	93	100	3578	15
	Lärche	18	82	17	71	21	71	66	58	122	56	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	65	76	987	24	783	27	1117	25	3199	13
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	261	44	682	38	0	.	942	30
	übrige Nadelhölzer	64	100	106	61	68	79	44	56	237	62	0	.	0	.	34	58	13	100	0	.	10	100	10	100	10	100	10	100	606	31
	Buche	3944	14	1267	24	605	35	991	22	1225	27	362	59	745	36	1079	29	505	51	575	38	546	45	604	43	328	45	3606	20	16380	8
	Ahorn	550	20	192	36	206	51	150	37	509	27	214	45	416	53	525	37	693	31	288	45	222	42	229	41	58	74	297	39	4551	11
	Esche	374	33	337	33	552	36	218	31	579	29	132	64	288	55	393	35	106	61	124	62	80	73	67	54	159	59	953	33	4362	12
	Eiche	703	35	304	50	448	44	137	43	129	44	48	62	17	78	5	100	33	71	10	100	0	.	137	40	0	.	550	32	2521	16
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	1946	23	1980	22
	übrige Laubhölzer	796	29	182	35	133	45	289	35	530	27	110	49	196	51	188	36	361	59	250	57	97	53	804	29	504	33	3036	16	7476	9
	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
	Total	11332	11	3259	18	3336	21	4117	16	6512	13	2943	25	4228	18	4657	18	3681	22	2493	27	2326	28	7449	14	8262	13	13060	10	77655	4
mittleres Baumholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	3015	13	524	23	466	33	967	24	2033	15	2719	20	1976	21	3273	16	1715	25	1489	29	983	32	2746	18	7471	12	2240	21	31618	5
	Tanne	3274	13	195	39	378	49	623	31	748	23	972	28	844	24	1059	21	264	39	303	42	308	43	323	38	229	40	333	38	9854	7
	Föhre	334	25	159	29	37	63	64	54	336	22	0	.	52	66	12	74	0	0	200	55	91	100	263	37	693	27	153	74	2395	13
	Lärche	0	.	68	64	13	76	39	55	95	44	0	.	7	100	21	53	8	71	0	.	112	76	942	26	829	19	894	26	3028	13
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	100	0	.	0	.	0	.	0	.	122	76	399	32	0	.	617	30
	übrige Nadelhölzer	208	71	4	100	28	88	23	85	57	49	0	.	9	100	31	58	0	.	10	100	0	.	0	.	126	78	0	.	496	37
	Buche	5048	11	2396	16	1148	25	1336	20	2191	14	533	30	1476	23	1561	20	1125	42	228	48	646	28	239	65	423	35	1453	25	19804	6
	Ahorn	909	15	349	24	54	58	78	41	492	21	258	34	295	35	544	24	283	35	61	51	140	38	47	60	49	45	36	69	3594	8
	Esche	524	32	161	31	317	39	185	60	480	19	117	48	156	40	489	27	159	53	39	62	170	42	4	100	38	79	121	51	2960	11
	Eiche	287	39	144	35	151	47	120	43	195	26	0	.	21	100	10	100	105	86	14	76	0	.	14	78	86	77	65	43	1212	16
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	4	100	0	.	620	38	628	38
	übrige Laubhölzer	670	21	205	31	174	56	116	44	427	26	106	48	292	29	205	35	346	33	78	46	125	42	324	40	86	62	526	30	3679	10
	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
	Total	14269	8	4205	14	2764	20	3551	16	7054	10	4706	18	5224	15	7206	12	4008	20	2423	24	2575	21	5027	15	10430	10	6440	12	79883	3
starkes Baumholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	2902	12	415	27	911	19	1312	16	1857	14	2295	18	4109	11	3894	12	1897	17	849	23	890	26	3257	15	5891	11	2219	15	32697	4
	Tanne	3372	11	572	27	477	23	1996	14	1161	16	612	25	3075	13	1590	16	513	27	282	40	152	45	145	48	231	35	228	52	14407	5
	Föhre	109	43	65	51	54	58	90	36	205	25	0	.	81	85	34	65	0	.	0	.	0	.	227	50	173	37	22	100	1060	16
	Lärche	8	71	12	58	76	50	16	61	33	46	17	100	21	100	47	56	53	53	0	.	60	77	1579	16	1184	20	594	21	3700	10
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	124	45	191	34	0	.	315	27
	übrige Nadelhölzer	29	74	20	71	21	73	64	55	75	63	0	.	35	67	62	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	307	25
	Buche	3160	10	1631	16	1394	18	2000	12	2854	12	596	27	2604	15	2358	15	523	29	357	35	389	30	74	61	420	31	836	30	19197	5
	Ahorn	840	17	311	26	219	35	260	30	456	21	137	33	303	22	351	25	251	31	78	44	128	45	197	50	62	55	93	70	3687	8
	Esche	264	29	234	30	466	29	231	27	534	21	111	56	254	35	192	27	82	58	110	50	32	51	67	51	62	59	11	100	2652	10
	Eiche	120	40	160	34	269	33	95	26	286	29	23	55	23	73	30	50	0	.	4	100	0	.	0	0	0	.	38	64	1049	14
	Kastanie	0	.	0	.	10	100	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	393	29	413	28
	übrige Laubhölzer	530	23	300	40	246	38	204	29	573	29	44	66	176	36	221	32	319	34	86	54	80	59	169	42	55	51	549	23	3552	10
	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
	Total	11334	8	3719	14	4143	14	6278	10	8034	8	3835	15	10682	9	8780	10	3640	14	1765	22	1732	22	5839	11	8271	9	4983	12	83034	3
gemischt	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	5129	10	27	59	658	31	775	26	1174	24	2259	18	6950	11	1746	19	4914	14	1720	24	2152	21	7349	10	10981	10	4686	13	50520	4
	Tanne	5106	11	22	84	266	39	1070	23	243	30	812	30	3751	12	808	26	506	33	491	32	234	51	868	26	283	32	592	28	15050	6
	Föhre	155	27	117	52	66	53	27	100	107	36	0	0	515	61	31	75	137	41	195	48	235	67	962	26	868	24	120	75	3536	14
	Lärche	11	100	0	.	4	100	22	71	21	69	0	.	0	.	85	100	50	62	0	.	34	66	3726	12	1770	15	3064	13	8787	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	72	72	100	0	.	1467	19	1598	20	52	64	3198	13
	übrige Nadelhölzer	180	54	61	75	0	.	96	69	224	70	0	.	21	70	90	65	30	100	63	84	28	100	10	100	226	64	30	100	1058	25
	Buche	4980	13	341	34	504	28	817	30	1131	20	610	42	3129	14	1220	27	901	33	391	36	759	31	572	40	507	38	3502	17	19362	6
	Ahorn	1342	17	126	51	313	42	141	47	313	32	438	33	762	24	430	34	549	26	42	84	393	37	358	32	366	41	329	35	5903	9
	Esche	570	23	238	46	352	28	246	38	454	25	92	53	364	29	398	37	314	42	106	56	179	51	390	50	308	59	639	26	4650	10
	Eiche	205	41	77	52	93	43	74	56	186	31	5	100	54	55	28	61	15	75	32	76	15	76	320	42	71	61	475	27	1649	14
	Kastanie	0	.	0	.	76	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	134	97	17	100	2996	16	3223	16
	übrige Laubhölzer	1015	18	132	51	422	32	174	46	693	27	249	33	472	20	624	41	774	33	152	47	325	42	957	19	598	25	3810	12	10396	7
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	Total	18692	7	1142	27	2754	19	3441	19	4546	17	4465	16	16017	8	5459	16	8200	12	3263	20	4354	18	17112	8	17593	8	20296	7	127334	3
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	17555	6	2697	18	4965	13	7766	10	13218	8	10518	10	19161	7	13993	8	13146	9	6113	13	6327	12	19020	7	37330	5	12103	8	183914	2
	Tanne	14493	5	1190	22	1753	16	5731	11	3870	13	3152	15	9440	7	4701	10	1530	17	1601	20	808	24	1890	18	971	19	1662	19	52794	3
	Föhre	1541	19	528	23	252	30	400	40	1044	14	0	0	874	41	91	39	447	48	554	31	325	56	4630	15	5277	13	402	43	16367	7
	Lärche	84	48	127	40	417	48	180	30	418	23	134	65	84	67	174	52	351	33	0	.	374	35	10142	8	6613	10	8002	8	27100	5
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	100	48	100	26	70	72	100	0	.	2182	15	3235	14	62	56	5720	10
	übrige Nadelhölzer	539	35	235	36	147	43	330	28	743	31	0	.	74	41	218	33	181	68	165	56	48	65	122	47	830	27	49	68	3680	12
	Buche	18988	5	6363	9	4344	11	6581	8	9634	7	2292	18	8517	8	6967	9	3333	19	1626	19	2785	16	2125	21	1839	17	13128	9	88523	3
	Ahorn	4852	8	1468	16	1102	19	1391	17	3728	11	1355	17	2192	15	2634	15	2401	14	844	25	1306	19	1376	16	799	27	1724	17	27171	4
	Esche	2188	13	1415	18	1996	15	1455	15	3595	10	687	23	1321	18	2100	16	902	24	674	27	597	25	1173	22	850	27	3003	14	21958	4
	Eiche	1986	21	731	24	1187	22	599	20	1150	15	76	43	116	37	74	34	363	51	60	47	15	76	1242	24	161	49	2056	17	9815	8
	Kastanie	0	.	0	.	86	89	10	100	4	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	229	62	17	100	10587	10	10937	10
	übrige Laubhölzer	3549	10	1564	27	1803	19	1662	16	3437	10	974	24	1767	13	1854	18	2501	17	1425	27	1071	22	5800	11	4947	15	16645	7	49001	4
	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
	Total	65774	3	16320	8	18052	7	26106	6	40841	4	19186	8	43645	4	32853	6	25187	7	13133	10	13656	9	49933	5	62869	4	69424	3	496978	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. 1283867. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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