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Vorrat (Schaftholz) #21
Schaftholzvolumen in Rinde der lebenden Bäume und Sträucher (stehende und liegende) ab 12 cm Brusthöhendurchmesser (BHD). Dieses entspricht international dem «growing stock».

Entwicklungsstufe #20
Etappe der Bestandesentwicklung, definiert durch den dominanten Brusthöhendurchmesser (BHDdom = BHD der 100 stärksten [dicksten] Bäume pro Hektare). Jungwuchs/Dickung: BHDdom <12 cm, Stangenholz: BHDdom 12-30 cm, schwaches Baumholz: BHDdom 31-40 cm, mittleres Baumholz: BHDdom 41-50 cm, starkes Baumholz: BHDdom >50 cm, gemischt: Bäume verschiedener Entwicklungsstufe, keine Entwicklungsstufe vorherrschend oder Gruppen verschiedener Entwicklungsstufen, die kleiner als 5 Aren sind. Grundlage: Feldaufnahme (MID 261: Entwicklungsstufe)

Hauptbaumart #90
Art der Bäume und Sträucher ab 12 cm Brusthöhendurchmesser (BHD) mit einzelnen Klassen für die zehn häufigsten Arten bzw. Artengruppen der Schweiz («Hauptbaumarten») und den Klassen «übrige Nadelbäume» und «übrige Laubbäume» für die restlichen Arten. Als Hauptbaumarten gelten: Fichte (Picea spp.), Tanne (Abies spp.), Föhre (Pinus sylvestris, P. nigra, P. strobus, P. mugo subsp. uncinata), Lärche (Larix spp.), Arve (Pinus cembra), Buche (Fagus sylvatica), Ahorn (Acer spp.), Esche (Fraxinus spp.), Eiche (Quercus spp.) und Kastanie (Castanea sativa). Grundlage: Feldaufnahme (MID 50: Baumart)

Wirtschaftsregion #366
Gliederung der Schweiz mit 14 Regionen (2 Jura-, 3 Mittelland-, 3 Voralpen-, 5 Alpenregionen sowie 1 Region für die Alpensüdseite). Die Wirtschaftsregionen stellen eine Unterteilung der Produktionsregionen nach wirtschaftsgeografischen Gesichtpunkten dar.

zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5 #2382
Wald, der in den fünf Inventuren LFI1 (1983-1985), LFI2 (1993-1995), LFI3 (2004-2006), LFI4 (2009-2017) und LFI5 (2018-2026) zu weniger als zwei Dritteln mit Sträuchern bedeckt war und zu Fuss aufgesucht werden konnte.

1,4-km-Netz, Unternetze 1-5 #1746
Unternetze 1, 2, 3, 4 und 5 der Feldaufnahmen auf dem Stichprobennetz mit einer Maschenweite von 1,4 km (Basisnetz).

Wofür stehen die Zahlen?
Wozu dient der Standardfehler?
Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?
Wann genügt es nicht, nur den Standardfehler zu betrachten?
Zwei Typen von Veränderungen?
Veränderungsauswertungen: Wann sind die Ergebnisse (nicht) additiv?
Warum hat es für Standardfehler und Schätzwert manchmal einen Punkt («.»)?
Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?
Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

1. Wofür stehen die Zahlen?

In den Tabellen sind mehrheitlich Ergebnisse dargestellt, die mithilfe von statistischen Verfahren aus den Daten der Stichprobeninventur des Landesforstinventars (LFI) berechnet wurden. Solche Ergebnisse bestehen immer aus zwei Zahlen: 1) dem Schätzwert und 2) dem Stichprobenfehler, dem sogenannten Standardfehler.

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

Eigentum (2 Klassen)
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: m³/ha

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5

Zustand 2018/26
	Produktionsregion
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Eigentum (2 Klassen)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
öffentlich	30	10	17	13	37	9	36	6	26	10	30	4
privat	27	17	20	12	50	10	32	8	39	13	34	5
Total	29Schätzwert	9Standardfehler	19	9	44	7	35	5	29	8	32	3

Meistens ist in den Tabellen der relative (prozentuale) Standardfehler angegeben («±%»), gelegentlich – bei geschätzten Prozenten – aber der absolute Standardfehler («±»).

2. Wozu dient der Standardfehler?

Mit dem Standardfehler können Vertrauensintervalle um den Schätzwert aufgespannt werden, die den wahren Wert der Grundgesamtheit mit einer bestimmten statistischen Sicherheit enthalten.

Die statistische Sicherheit beträgt

68%, wenn das Vertrauensintervall mit dem einfachen Standardfehler berechnet wurde
(68%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± Standardfehler), und
95%, wenn das Vertrauensintervall mit dem doppelten Standardfehler berechnet wurde
(95%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± 2 × Standardfehler*)

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

LFI5
Totholzvolumen (Schaftholz)
Eigentum (2 Klassen)
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: m³/ha
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
	Produktionsregion
	Jura
Eigentum (2 Klassen)	m³/ha	±%
öffentlich	30	10
privat	27	17
Total	29	9

Frage
Wie gross sind das 68%- und das 95%-Vertrauensintervall der oben aufgeführten Schätzwerte?

Vorgehen

Berechnen des absoluten Standardfehlers (=relativer Standardfehler × Schätzwert / 100)
Berechnen der Vertrauensintervalle
- 68%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± absoluter Standardfehler
- 95%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± 2 × absoluter Standardfehler

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

Eigentum (2 Klassen)	Totholzvolumen Jura LFI5
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
öffentlich	30	10	3	27-33	24-36
privat	27	17	5	22-32	17-37
Total	29	9	3	26-32mit dem einfachen Standardfehler berechnet, d.h. 29 ± 3	23-25mit dem doppelten Standardfehler berechnet, d.h. 29 ± 2 × 3

Das Totholzvolumen liegt im Jura mit einer statistischen Sicherheit von 68% zwischen 26 und 32 m³/ha und mit einer statistischen Sicherheit von 95% zwischen 23 und 35 m³/ha.

Das 95%-Vertrauensintervall ist grösser als das 68%-Vertrauensintervall. Das bewirkt die höhere statistische Sicherheit.

Beispiel 3: Visualisierung des 68%- und des 95%-Vertrauensintervalls

Daten: siehe Beispiel 2

Bei der Interpretation der Ergebnisse muss man für sich jeweils festlegen, mit welcher statistischen Sicherheit man eine Aussage treffen möchte.

Im Landesforstinventar (LFI) wird in der Regel auf das 68%-Vertrauensintervall abgestellt.

Oben

3. Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?*

Das lässt sich durch Vergleich der Vertrauensintervalle von zwei Schätzwerten überprüfen:

Überschneiden sich die 68%-Vertrauensintervalle von zwei Schätzwerten nicht, darf man mit einer gewissen Sicherheit davon ausgehen, dass sich die beiden Grundgesamtheiten unterscheiden.
Überschneiden sich die 95%-Vertrauensintervalle von zwei Schätzwerten nicht, darf man mit hoher Sicherheit davon ausgehen, dass sich die beiden Grundgesamtheiten unterscheiden.

Beispiel 4: Interpretation von zwei Ergebnissen der gleichen Inventur

LFI5
Vorrat (Schaftholz)
Eigentum (2 Klassen)
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: m³/ha
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
	Produktionsregion
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Eigentum (2 Klassen)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
öffentlich	331	3	311	3	405	4	300	3	256	5	314	2
privat	387	5	432	4	454	4	348	4	285	6	398	2
Total	345	2	363	2	431	2	314	2	262	4	343	1

	Fall 2						Fall 1

Fall 1

Frage
Ist der Vorrat pro Hektare in den Alpen höher als auf der Alpensüdseite?

Vorgehen

Berechnen der absoluten Standardfehler
Berechnen der Vertrauensintervalle je nach gewünschtem Sicherheitsniveau:
- 68%-Vertrauensintervalle (gewisse Sicherheit; einfacher absoluter Standardfehler)
- 95%-Vertrauensintervalle (hohe Sicherheit; doppelter absoluter Standardfehler)
Prüfen, ob die Vertrauensintervalle auf dem gewünschten Sicherheitsniveau nicht überlappen

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat LFI5
	Alpen					Alpensüdseite
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall		Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
Total	314	2	6	308-320	302-326	262	4	10	252-272	242-282

Weder die 68%-Vertrauensintervalle noch die 95%-Vertrauensintervalle überlappen (hervorgehobene Zahlenpaare).

Bei diesem Fall hat das gewählte Sicherheitsniveau keinen Einfluss auf das Resultat.

Insgesamt bedeutet dies, dass statistisch eine hohe Sicherheit besteht, dass der Vorrat pro Hektare in den Alpen höher ist als auf der Alpensüdseite.

Fall 2

Frage
Ist der Vorrat pro Hektare im Mittelland höher als im Jura?

Vorgehen

Siehe Fall 1.

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat LFI5
	Jura					Mittelland
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall		Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
Total	345	2	7	338-352	331-359	363	2	7	356-370	349-377

Die 68%-Vertrauensintervalle überlappen nicht (hervorgehobene Zahlenpaare).
Die 95%-Vertrauensintervalle überlappen dagegen (hervorgehobene Zahlenpaare).

In diesem Fall hat das gewählte Sicherheitsniveau einen Einfluss auf die Interpretation der Ergebnisse: Auf dem Niveau des 68%-Vertrauensintervalls kommt man zum Schluss, dass der Vorrat pro Hektare im Mittelland höher ist als im Jura. Auf dem Niveau des 95%-Vertrauensintervalls kann man hingegen diesen Schluss nicht ziehen.

Unter Betrachtung beider Sicherheitsniveaus lässt sich sagen, dass statistisch eine gewisse, aber keine hohe Sicherheit besteht, dass der Vorrat pro Hektare im Mittelland höher ist als im Jura.

Mit den Vertrauensintervallen kann auch geprüft werden, ob ein mit der Stichprobe des Landesforstinventars (LFI) geschätzter Wert von einem Sollwert (z.B. aus der Waldpolitik) abweicht oder ob eine Veränderung zwischen zwei Inventuren statistisch gesichert ist.

Beispiel 5: Interpretation von zwei Ergebnissen aus unterschiedlichen Inventuren

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat im Mittelland*
	LFI4		LFI5
	m³/ha	±%	m³/ha	±%
öffentlich	340	3	309	3
privat	447	4	432	4
Total	386	2	363	2
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Frage
Hat im Mittelland der Vorrat pro Hektare vom LFI4 zum LFI5 abgenommen?

Vorgehen

Berechnen der absoluten Standardfehler
Berechnen der Vertrauensintervalle je nach gewünschtem Sicherheitsniveau:
- 68%-Vertrauensintervalle (gewisse Sicherheit; einfacher absoluter Standardfehler)
- 95%-Vertrauensintervalle (hohe Sicherheit; doppelter absoluter Standardfehler)
Prüfen, ob die Vertrauensintervalle auf dem gewünschten Sicherheitsniveau nicht überlappen

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat im Mittelland*
	LFI4					LFI5
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall		Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha
öffentlich	340	3	11	329-351	318-362	309	3	11	298-320	287-331
privat	447	4	16	431-463	415-479	432	4	17	415-449	398-466
Total	386	2	8	378-394	370-402	363	2	9	354-372	345-381
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Die 68%-Vertrauensintervalle überlappen beim öffentlichen Wald nicht (hervorgehobene Zahlenpaare), beim Privatwald und beim Total aber schon (hervorgehobene Zahlenpaare). Auf dem Sicherheitsniveau der 68%-Vertrauensintervalle kommt man zum Schluss, dass der Vorrat pro Hektare im öffentlichen Wald des Mittellands abgenommen hat. Für den Privatwald wie auch für das Total ist die Abnahme statistisch nicht gesichert.

Die 95%-Vertrauensintervalle überlappen in allen der drei Kategorien. Auf dem Sicherheitsniveau der 95%-Vertrauensintervalle ist es damit auch für den öffentlichen Wald statistisch nicht gesichert, dass der Vorrat abgenommen hat.

Siehe dazu aber die Beispiele 6 und 7, bei der Veränderungen zwischen zwei Inventuren anhand der sensitiveren Bilanz interpretiert werden.

Die Prüfung, ob eine Veränderung zwischen zwei Inventuren statistisch gesichert ist, ist im LFI bei vielen Zielgrössen nicht nur durch Vergleich der Zustände in den beiden Inventuren möglich (siehe Beispiel 5), sondern auch durch die Analyse der Veränderung, also der Bilanz zwischen den beiden Inventuren.

Dazu muss man auch hier zunächst das Sicherheitsniveau definieren, das für die Aussage gelten soll:

Eine Veränderung (Bilanz) fand mit einer gewissen Sicherheit statt, wenn der einfache relative Standardfehler weniger als 100% beträgt oder wenn das Vertrauensintervall, das mit dem einfachen absoluten Standardfehler berechnet wurde (68%-Vertrauensintervall), den Wert 0 nicht einschliesst.
Eine Veränderung (Bilanz) fand mit hoher Sicherheit statt, wenn der doppelte relative Standardfehler weniger als 100% beträgt oder wenn das Vertrauensintervall, das mit dem doppelten absoluten Standardfehler berechnet wurde (95%-Vertrauensintervall), den Wert 0 nicht einschliesst.

Beispiel 6: Interpretation von Veränderungen (Bilanzen) mit dem relativen Standardfehler

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler
	m³/ha	±%
öffentlich	-34	30
privat	-9	147
Total	-23	34
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Frage
Hat im Mittelland der Vorrat pro Hektare vom LFI4 zum LFI5 abgenommen?

Vorgehen

Festlegen des Sicherheitsniveaus (68%- oder 95%-Vertrauensintervall)
Prüfen, ob
- der einfache relative Standardfehler kleiner als 100% ist (Sicherheitsniveau des 68%-Vertrauensintervalls)
- der doppelte relative Standardfehler kleiner als 100% ist (Sicherheitsniveau des 95%-Vertrauensintervalls)

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler
		einfach	doppelt
	m³/ha	±%	±%
öffentlich	-34	30	60
privat	-9	147	294
Total	-23	34	68
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Der einfache relative Standardfehler ist für den öffentlichen Wald wie auch für das Total kleiner als 100% (hervorgehobene Zahlen). Für den Privatwald ist er dagegen grösser als 100% (hervorgehobene Zahlen). Auf dem Sicherheitsniveau des 68%-Vertrauensintervalls kommt man zum Schluss, dass der Vorrat im Mittelland im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Vorratsabnahme dagegen statistisch nicht gesichert.

Zum gleichen Schluss kommt man bei diesem Beispiel auch mit dem Sicherheitsniveau des 95%-Vertrauensintervalls, da auch der doppelte relative Standardfehler für den öffentlichen Wald und das Total kleiner ist als 100%.

Insgesamt bedeutet dies, dass die statistische Sicherheit hoch ist, dass im Mittelland der Vorrat pro Hektare im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Vorratsabnahme hingegen statistisch nicht gesichert (da sowohl der doppelte als auch der einfache relative Standardfehler kleiner als 100% ist).

Beispiel 7: Interpretation von Veränderungen (Bilanzen) mit dem absoluten Standardfehler

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler
	%	±
öffentlich	-10	3
privat	-2	3
Total	-6	2
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Frage
Hat im Mittelland der Vorrat pro Hektare vom LFI4 zum LFI5 abgenommen?

Vorgehen

Festlegen des Sicherheitsniveaus (68%- oder 95%-Vertrauensintervall)
Berechnen des Vertrauensintervalls aufgrund des festgelegten Sicherheitsniveaus
- 68%-Vertrauensintervall mit dem einfachen absoluten Standardfehler
- 95%-Vertrauensintervall mit dem doppelten absoluten Standardfehler
Prüfen, ob das entsprechende Vertrauensintervall den Wert 0 nicht einschliesst

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervalle
		einfach	doppelt	68%	95%
	%	±	±	%	%
öffentlich	-10	3	6	-13 bis -7	-16 bis -4
privat	-2	3	6	-5 bis +1	-8 bis +4
Total	-6	2	4	-8 bis -4	-10 bis -2
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Beim öffentlichen Wald wie auch beim Total schliessen sowohl das 68%- als auch das 95%-Vertrauensintervall den Wert 0 nicht ein. Auf beiden Sicherheitsniveaus kommt man so zum Schluss, dass der Vorrat im Mittelland im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Vorratsabnahme dagegen statistisch nicht gesichert (da die Vertrauensintervalle den Wert 0 einschliessen).

Veränderungen (Bilanzen) können anhand des absoluten oder des relativen Standardfehlers interpretiert werden (siehe die Beispiele 6 und 7). Es empfiehlt sich, den absoluten Standardfehler zu nutzen, wenn der Schätzwert in der Tabelle in Prozent (%) ausgewiesen ist (wie in Beispiel 7), und den relativen Standardfehler, wenn der Schätzwert in der Tabelle in absoluten Zahlen (m³, m³/ha, St., m²) angegeben ist (wie in Beispiel 6). So kann der Standardfehler direkt aus der Tabelle entnommen werden, muss also nicht umgerechnet werden.

Für die Prüfung, ob eine Veränderung statistisch gesichert ist, empfiehlt es sich, wo immer möglich die Veränderung (Bilanz) zwischen den beiden Inventuren zu analysieren. Bilanzen sind sensitiver als Zustandsvergleiche, womit mit ihnen Unterschiede statistisch besser entdeckt werden können (siehe die Beispiele 5 sowie 6 und 7).

Oben

4. Wann genügt es nicht, nur den Standardfehler zu betrachten?

Beim Landesforstinventar (LFI) handelt es sich um eine stichprobenbasierte Grossrauminventur, deren Probeflächen auf einem Gitternetz mit einer Maschenweite von 1.4 km × 1.4 km angeordnet sind. Das LFI wurde so konzipiert, dass der Vorrat für die Schweiz insgesamt mit einem Standardfehler von maximal 1% vorhergesagt werden kann.

Werden Ergebnisse für einzelne Regionen oder für einzelne Klassen abgefragt, wird der Standardfehler rasch viel grösser. Dies liegt daran, dass für die abgefragte Kombination von Merkmalsausprägungen* die Anzahl untersuchter Probeflächen und Objekte (d.h. Probebäume, Jungwaldpflanzen, Totholzstücke usw.) wesentlich geringer als für das Total ist.

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

Region	Vorrat
	Total		Ahorn		Bergahorn		Spitzahorn
	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler
	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
Schweiz	343	1	12	5	11	5	1	20
Produktionsregion Mittelland	363	2	15	10	14	11	0	50
Kanton Aargau	289	7	15	20	13	20	1	63

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

die Forstkreise als regionale Gliederung gewählt wurden oder Ergebnisse für kleine Kantone (z.B. Appenzell Innerrhoden, Nidwalden) abgefragt werden,
ein Klassifizierungsmerkmal mit vielen Klassen gewählt wurde (z.B. Baumart in 56 Klassen),
mehrere Klassifizierungsmerkmale miteinander kombiniert wurden (z.B. Hauptbaumart und Entwicklungsstufe).

Grosse Standardfehler sind ein Indiz dafür, dass eine Schätzung möglicherweise anhand einer zu geringen Anzahl Probeflächen oder Objekte erfolgte und entsprechend das Ergebnis der Schätzung nicht belastbar sein könnte.

Bei der Zielgrösse «Jungwaldstammzahl mit Verbiss» (Verbissintensität) ist die Unsicherheit der Schätzung nicht zwingend an einem hohen Standardfehler zu erkennen. Dies liegt daran, dass es sich bei dieser Zielgrösse um einen Quotientenschätzer** handelt, der wegen der Erhebungsmethode bei selteneren Baumarten (z.B. Föhre, Lärche, Arve, Eiche, Kastanie) nur auf einer kleinen Anzahl beurteilter Jungwaldpflanzen beruht. Entsprechend sollte bei der Zielgrösse «Jungwaldstammzahl mit Verbiss» immer geprüft werden, auf wie vielen beurteilten Jungwaldpflanzen die einzelnen Schätzwerte basieren. Als Faustregel gilt, dass für eine belastbare Schätzung pro Schätzwert mindestens 30 Jungwaldpflanzen auf Verbiss beurteilt worden sein sollten.

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

Im Landesforstinventar (LFI) gibt es zwei Typen von Veränderungen:

Beim ersten Typ von Veränderungen handelt es sich um spezifische Zielgrössen für Veränderungskomponenten wie Zuwachs, Nutzung oder Mortalität. Diese Zielgrössen sind jeweils nur für zwei aufeinanderfolgende Messzyklen verfügbar, z.B. LFI4–LFI5. Bei der Auswertung von Veränderungskomponenten wird in der Regel dem Klassifizierungsmerkmal des ersten Messzyklus die Ausprägung des zweiten Messzyklus zugewiesen. Diese Auswertungen berücksichtigen somit den Wechsel einer Merkmalsausprägung (z.B. von privatem zu öffentlichem Eigentum) vom früheren zum späteren Messzyklus nicht.
Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um die Bilanz zwischen zwei Messzyklen zu ziehen. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI5, verwendet, können aber die Veränderungsbilanz zwischen zwei beliebigen Messzyklen aufzeigen, z.B. dem LFI1 und dem LFI5. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird bei einem Teil der Klassifizierungsmerkmale der Wechsel der Merkmalsausprägung berücksichtigt. Dazu zählen die Merkmale «Baumzustand» oder «Wald, Nichtwald». So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche zugenommen hat. Beim anderen Teil der Klassifizierungsmerkmale werden die Merkmalsausprägungen als statisch betrachtet. Das bedeutet, dass der aktuellste Stand – sei er in einem Messzyklus erhoben (z.B. Vorrangfunktion LFI5) oder einer externen Datenquelle entnommen (z.B. Schutzwald [2022]) – sämtlichen Messzyklen zugewiesen wird.

Oben

6. Veränderungsauswertungen: Wann sind die Ergebnisse (nicht) additiv?

Die Ergebnisse sind

additiv, wenn sie als gesamte Veränderung zwischen zwei Messzeitpunkten ausgewiesen werden. So können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter (m³) ausgewiesenen Nutzungen zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.
nicht additiv, wenn sie als Veränderung pro Jahr (z.B. m³/Jahr) ausgewiesen werden. Entsprechend können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter pro Jahr (m³/Jahr) ausgewiesenen Nutzungen nicht zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

	Vorrat: gesamte Veränderung zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
Tieflagen	-3759.0	28	-4909.1	36	-1025.2	133	-317.1	195	3464.1	31	-6546.3	42
Hochlagen	574.3	117	-328.0	62	1093.0	123	7128.4	21	666.7	93	9134.3	24
Total	-3184.7	40	-5237.1	34	67.9	2805	6811.3	23	4130.8	30	2588.1	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	additiv

	Vorrat: Veränderung pro Jahr zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³/Jahr)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%
Tieflagen	-421.1	28	-560.6	36	-115.7	133	-35.9	195	389.5	31	-740.7	42
Hochlagen	64.7	117	-38.3	62	122.4	123	810.4	21	74.9	93	1032.7	24
Total	-357.3	40	-598.4	34	7.6	2805	773.8	23	464.4	30	292.7	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	nicht additiv

Die Nichtadditivität der Veränderungen pro Jahr kommt dadurch zustande, dass die gesamte Veränderung durch die mittlere Anzahl Jahre geteilt wird, die im jeweils betrachteten Gebiet* zwischen den zwei Messzeitpunkten liegt und die mittlere Anzahl Jahre je nach Gebiet* leicht unterschiedlich ist.

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

Gebiet		mittlere Anzahl Jahre*
Produktionsregion	Hochlagen/Tieflagen
Mittelland	-	8.75
Mittelland	Hochlagen	8.56
Mittelland	Tieflagen	8.76
Alpensüdseite	-	8.90
Alpensüdseite	Hochlagen	8.90
Alpensüdseite	Tieflagen	8.89
* zwischen den Messungen des LFI4 und des LFI5 im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald

Oben

7. Warum hat es für Standardfehler und Schätzwert manchmal einen Punkt («.»)?

Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Merkmalsausprägungen* Daten zur Verfügung. Dies deutet in den meisten Fällen darauf hin, dass die mit der betreffenden Zielgrösse geschätzte Grösse nicht oder nur sehr selten vorkommt. Üblicherweise wird dann der Wert 0 eingesetzt. Da diesem Wert aber keine direkten Messungen zugrunde liegen, wird der zugehörige Standardfehler mit einem Punkt («.») dargestellt. Wird bei der Berechnung Bezug auf den angenommenen Wert von 0 genommen, z.B. bei Prozenten oder gewissen Veränderungsschätzungen, kann kein Wert eingesetzt werden. In diesem Fall steht beim Schätzwert und beim Standardfehler ein Punkt («.»).

Zum Beispiel hat das Landesforstinventar (LFI) im Mittelland bisher keine Arven gefunden und gemessen (Vorrat der Arven nach Produktionsregionen). Es kann also angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland tatsächlich nicht vorkommt und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss.

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI5
Vorrat (Schaftholz)
Entwicklungsstufe · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Wirtschaftsregion
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
		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 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	.
	Fichte	0	0	0	.	0	.	21	100	94	90	17	100	13	77	68	100	207	80	11	100	0	.	0	0	472	42	68	71	972	30
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	97	100	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	10	100	0	0	0	.	153	68
	Föhre	55	77	0	.	16	100	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	40	80	0	.	135	43
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	79	58	45	100	147	46
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Buche	59	97	0	.	0	.	51	78	3	100	39	100	0	.	19	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	174	47
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	17	100	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	64
	Esche	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100
	Eiche	0	.	0	.	52	100	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	67	80
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	6	100
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	34	100
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	Total	114	86	0	.	101	63	87	85	143	81	170	100	13	77	104	74	246	69	11	100	2	100	41	65	590	38	113	58	1736	22
Jungwuchs/Dickung	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	348	43	22	100	50	73	287	57	136	57	310	57	434	39	178	41	412	44	37	100	58	59	78	59	1288	35	395	54	4035	16
	Tanne	156	43	12	59	10	100	75	67	94	81	76	96	99	55	124	55	34	100	0	.	13	100	0	0	0	.	0	.	695	24
	Föhre	20	100	0	.	0	.	83	61	15	100	0	.	0	.	8	100	0	0	0	.	0	.	0	.	74	74	0	.	201	40
	Lärche	0	.	1	100	44	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	127	78	0	.	1	100	38	95	155	58	128	78	494	35
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	11	91	7	100	0	.	2	100	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	54
	Buche	57	47	157	69	-17	133	193	60	283	48	39	100	509	67	156	42	21	91	25	100	0	0	0	.	19	100	17	100	1460	28
	Ahorn	15	64	53	81	0	.	0	.	63	59	13	100	28	64	27	67	33	88	14	100	19	100	0	.	17	88	0	.	281	27
	Esche	0	.	44	97	12	100	0	.	0	.	35	100	0	0	32	88	0	.	0	.	6	100	0	100	0	.	0	.	129	49
	Eiche	23	100	0	.	100	78	31	71	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	164	51
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	8	100
	übrige Laubhölzer	15	77	4	100	70	100	6	79	41	71	3	100	43	66	12	100	32	85	0	.	4	100	0	0	12	100	53	97	296	35
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	Total	636	31	293	47	269	51	687	43	640	34	477	45	1115	36	552	31	659	37	77	62	101	59	116	51	1565	32	601	51	7789	12
Stangenholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	553	31	282	42	689	43	787	28	2036	22	438	42	933	30	649	33	758	35	567	52	185	83	468	35	1060	28	338	47	9743	9
	Tanne	839	36	91	68	246	50	783	31	244	38	71	57	731	36	379	45	45	99	62	81	146	74	53	91	47	81	95	67	3832	14
	Föhre	74	65	0	.	2	100	25	93	130	54	0	.	50	100	53	100	0	.	0	.	0	.	170	47	262	32	0	.	766	21
	Lärche	0	.	6	100	170	60	5	100	165	40	25	81	18	100	0	.	88	60	0	.	0	.	508	38	125	44	505	37	1614	19
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	79	24	94	0	.	61	60
	übrige Nadelhölzer	6	100	28	100	6	100	38	83	15	83	0	.	81	100	0	.	10	100	0	.	0	.	13	60	25	50	0	.	221	43
	Buche	657	29	382	26	272	42	446	27	892	20	32	95	271	53	171	47	246	64	25	71	215	70	122	79	3	100	840	28	4574	11
	Ahorn	309	28	170	35	110	51	102	46	427	36	26	85	107	35	171	43	247	33	46	70	66	64	106	51	0	.	90	47	1978	12
	Esche	157	56	98	36	135	43	110	50	222	32	61	70	46	56	111	66	85	55	62	68	0	.	95	54	14	100	197	43	1393	15
	Eiche	91	55	66	85	62	75	44	61	62	47	0	.	5	100	0	.	23	100	0	.	0	.	73	49	0	.	186	40	611	21
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	0	.	931	29	956	28
	übrige Laubhölzer	59	36	92	47	347	57	151	40	186	31	43	56	89	55	136	53	84	29	18	66	9	52	378	26	407	38	1120	24	3120	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	2744	19	1214	23	2039	25	2491	18	4379	14	696	37	2331	23	1670	28	1587	24	780	42	621	50	2049	19	1966	20	4302	13	28869	6
schwaches Baumholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	1185	36	404	49	545	37	2125	24	2037	23	937	44	1426	34	1047	39	647	39	134	51	648	43	1461	35	2341	26	300	48	15239	9
	Tanne	804	28	31	100	120	52	642	38	546	32	195	72	481	49	178	51	181	57	308	62	52	59	8	100	155	71	201	70	3902	14
	Föhre	226	52	141	57	19	82	45	59	155	46	0	.	45	92	0	.	0	.	0	.	0	.	733	36	407	52	78	86	1850	21
	Lärche	12	100	24	83	57	100	22	72	57	64	0	.	0	.	0	.	52	100	0	.	51	100	688	27	412	38	400	45	1777	18
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	130	77	209	52	8	100	347	42
	übrige Nadelhölzer	7	100	109	67	0	.	121	52	117	58	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	3	83	1	100	2	100	0	.	365	32
	Buche	1924	22	553	40	190	45	675	29	946	33	180	73	340	52	580	57	91	70	345	52	159	68	66	61	69	50	2061	24	8179	11
	Ahorn	171	50	64	66	40	71	217	37	505	28	148	52	234	56	242	49	209	47	63	70	223	59	0	.	80	56	98	66	2293	14
	Esche	193	42	5	100	87	56	178	39	262	50	151	60	326	83	173	51	97	79	88	67	54	78	46	52	11	78	379	60	2053	21
	Eiche	236	63	147	88	167	60	96	55	41	59	39	100	6	100	0	.	18	74	0	0	0	.	29	60	0	.	399	38	1177	24
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	78	5	100	1028	27	1075	26
	übrige Laubhölzer	154	55	26	61	105	55	245	42	185	32	16	54	45	53	18	100	52	71	41	63	78	62	176	47	197	61	1192	24	2528	15
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0
	Total	4912	17	1506	29	1331	29	4366	19	4850	16	1666	32	2903	24	2243	31	1347	28	980	40	1267	35	3380	21	3887	20	6146	13	40784	6
mittleres Baumholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	3473	17	761	32	272	55	1557	33	1877	22	1540	37	2148	30	4102	23	1921	29	1205	52	647	43	2245	31	5543	18	1572	33	28864	8
	Tanne	2646	21	361	55	583	51	1133	35	747	28	702	46	568	33	841	26	253	57	386	53	223	67	271	55	98	89	286	53	9097	11
	Föhre	406	55	273	41	134	58	137	62	421	35	0	.	100	100	0	.	0	.	58	86	0	.	327	43	897	36	31	100	2785	17
	Lärche	0	.	36	80	34	100	20	100	70	62	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	771	37	850	30	1239	34	3020	19
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	222	48	0	.	222	48
	übrige Nadelhölzer	17	84	0	.	56	100	137	100	93	79	0	.	0	.	7	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	310	54
	Buche	4836	14	2007	23	991	35	1264	27	1668	19	411	48	1323	35	1548	25	477	51	244	61	451	43	197	70	199	63	910	35	16526	8
	Ahorn	794	21	313	37	45	55	92	46	365	29	70	67	98	39	400	34	156	45	64	70	123	48	5	100	18	72	21	62	2563	11
	Esche	491	36	329	44	717	42	270	50	673	31	161	100	20	110	463	41	170	57	120	96	75	72	62	92	0	.	116	89	3669	15
	Eiche	267	43	195	76	483	46	112	63	334	43	12	100	58	100	0	.	0	.	0	.	0	.	26	59	0	.	149	54	1635	21
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	637	44	637	44
	übrige Laubhölzer	244	44	237	48	59	58	195	49	319	39	15	75	50	41	85	44	33	54	22	71	36	80	25	45	13	60	672	42	2003	18
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0
	Total	13173	11	4512	18	3375	25	4917	20	6567	15	2911	27	4364	22	7445	17	3009	25	2099	38	1556	32	3928	23	7839	15	5634	17	71329	5
starkes Baumholz	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	4799	16	950	38	1915	34	2534	23	4385	18	4908	19	7037	14	8293	16	4399	23	2551	27	2528	30	5966	17	10770	14	5172	18	66206	5
	Tanne	6208	15	462	43	1047	34	4276	18	3209	20	1127	43	5954	15	3610	20	1571	32	1037	49	463	55	730	44	780	36	1089	39	31562	7
	Föhre	251	43	23	100	127	67	381	40	469	38	0	.	229	100	50	85	0	.	116	100	0	.	26	77	475	36	0	.	2147	19
	Lärche	63	74	15	100	0	.	40	100	246	48	0	.	0	.	155	54	112	71	0	.	122	72	3428	21	3036	20	1481	25	8698	12
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	249	53	324	45	0	.	574	34
	übrige Nadelhölzer	6	100	258	98	0	.	461	62	339	99	0	.	0	.	20	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1084	47
	Buche	4662	13	2187	22	2414	25	3739	16	4971	15	579	47	3064	20	2674	22	1288	31	580	41	676	41	1	100	654	43	1078	33	28567	6
	Ahorn	669	20	127	56	92	45	201	34	642	33	65	52	198	39	676	27	158	41	134	48	131	62	76	56	50	67	0	.	3218	11
	Esche	237	37	199	48	410	50	612	40	1352	26	61	100	241	57	578	38	78	53	215	63	62	59	11	64	45	95	0	.	4101	14
	Eiche	314	46	228	49	176	80	261	30	1177	38	11	100	0	0	0	.	0	.	19	100	0	.	33	100	64	100	34	60	2316	22
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1404	33	1404	33
	übrige Laubhölzer	123	47	150	58	136	68	214	36	308	34	45	54	79	56	128	47	361	80	63	87	55	70	64	78	37	69	205	41	1969	19
	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	17331	10	4599	21	6317	19	12718	12	17098	10	6796	18	16801	11	16183	12	7968	18	4715	24	4036	24	10584	14	16235	11	10463	12	151846	3
gemischt	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	5012	13	60	61	546	45	497	54	513	38	1731	26	4891	15	1667	24	3798	21	1329	30	1623	33	4253	16	6346	14	3761	32	36029	6
	Tanne	4381	15	46	82	281	61	975	32	289	47	926	35	3702	17	1204	33	617	40	192	60	113	72	550	44	316	39	334	42	13926	8
	Föhre	362	32	115	54	159	100	0	.	145	50	0	.	296	67	0	.	54	61	107	68	0	.	627	29	454	36	29	70	2349	17
	Lärche	0	.	0	.	21	100	50	100	72	85	0	.	1	100	37	100	16	100	0	.	0	.	3093	22	1474	20	1598	21	6363	13
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	457	29	720	29	0	.	1190	21
	übrige Nadelhölzer	35	47	4	100	0	.	23	100	9	81	0	.	9	90	0	.	0	.	7	100	-19	100	0	.	9	73	82	98	159	56
	Buche	2513	15	602	38	268	38	772	35	1055	32	530	40	1925	21	1246	27	413	45	275	69	509	39	500	43	346	48	1489	23	12441	8
	Ahorn	876	23	142	48	82	59	97	46	180	37	320	34	616	25	256	48	120	42	1	100	208	52	188	50	178	43	126	53	3390	11
	Esche	328	36	186	63	180	57	387	72	338	32	170	80	214	46	245	58	-20	161	0	.	159	62	128	68	149	62	141	33	2604	17
	Eiche	288	48	101	47	35	73	290	49	259	41	1	100	40	100	59	79	8	100	86	72	0	.	71	100	85	100	171	51	1494	19
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	18	100	1323	26	1371	25
	übrige Laubhölzer	284	28	82	65	170	63	138	63	534	35	43	49	139	29	193	52	223	56	48	62	105	60	263	31	140	38	1058	27	3420	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	0	0	0
	Total	14078	9	1338	30	1742	32	3230	24	3394	19	3721	24	11834	11	4906	20	5242	18	2045	30	2697	26	10160	12	10237	11	10113	16	84736	4
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	15371	7	2480	19	4018	20	7809	12	11079	10	9882	13	16882	8	16003	10	12141	12	5836	18	5689	18	14470	10	27821	7	11606	13	161087	3
	Tanne	15034	8	1003	29	2287	22	7884	12	5142	14	3193	22	11535	10	6336	13	2735	22	1984	30	1010	32	1621	26	1397	24	2006	24	63168	4
	Föhre	1394	22	552	27	457	43	672	28	1352	19	0	.	721	45	111	61	54	61	281	52	0	.	1891	19	2609	18	138	56	10232	8
	Lärche	75	64	81	47	326	39	137	50	611	26	25	81	19	94	192	48	396	38	0	.	174	58	8549	12	6131	12	5398	12	22114	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	874	24	1499	20	8	100	2393	15
	übrige Nadelhölzer	71	34	399	66	62	91	791	41	580	61	0	.	91	89	36	41	10	100	7	100	-16	122	13	58	35	40	82	98	2163	26
	Buche	14708	6	5889	12	4118	17	7138	11	9817	9	1810	23	7432	12	6395	13	2536	21	1494	25	2012	21	886	31	1290	27	6395	12	71921	3
	Ahorn	2833	10	868	20	369	25	713	18	2181	15	659	22	1280	17	1788	16	923	18	322	30	770	26	376	31	342	28	336	30	13760	5
	Esche	1407	18	862	25	1541	25	1568	25	2847	15	640	38	847	38	1602	21	410	34	485	39	356	35	342	35	219	47	832	32	13959	7
	Eiche	1219	23	737	32	1073	28	835	22	1889	25	62	67	108	65	69	69	49	57	105	61	0	.	231	38	149	71	939	21	7465	10
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	97	52	23	82	5330	13	5456	12
	übrige Laubhölzer	878	19	591	27	920	28	950	20	1573	16	166	26	445	19	571	25	785	41	192	36	286	32	906	17	805	26	4300	12	13369	6
	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	52988	4	13463	10	15173	11	28496	7	37072	6	16438	11	39361	6	33103	7	20058	9	10707	15	10280	13	30257	7	42320	6	37372	5	387089	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. 1231077. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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