Auswahl aus Themenliste

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

LFI4
Stammzahl
Baumalter (40-Jahres-Klassen) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2009/17
		Kanton
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Schweiz
Baumalter (40-Jahres-Klassen)	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.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%
Wert nicht ermittelt	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	42	61	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	18	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	60	52
	Tanne	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	Föhre	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	17	100	0	.	0	0	17	100
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	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	.	164	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	17	100	0	.	0	.	181	91
	Buche	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	80	100	0	0	17	100	0	0	0	0	0	0	97	84
	Ahorn	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	22	100	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	22	100
	Esche	0	0	0	.	0	0	0	0	17	100	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	17	100
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	übrige Laubhölzer	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	18	100	0	0	0	0	0	0	0	0	15	100	0	0	0	0	0	0	0	0	37	100	59	74	17	100	0	0	0	0	0	0	0	0	145	44
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	Total	0	0	0	0	0	0	0	0	17	100	0	0	0	0	0	0	224	75	0	0	22	100	0	0	0	0	15	100	0	0	0	0	0	0	0	0	37	100	156	59	17	100	17	100	35	71	0	0	0	0	539	37
=40 Jahre	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	1857	30	55	58	468	58	6641	15	240	73	1828	34	0	.	533	40	5587	12	678	40	3043	25	1174	34	33	71	767	47	2193	28	1005	45	243	38	980	42	1616	34	771	28	564	38	3112	24	1811	18	286	52	3076	30	38562	6
	Tanne	235	39	0	.	368	73	3217	17	121	62	691	47	0	.	15	100	328	40	1016	25	1525	29	625	28	38	71	53	58	99	45	69	100	893	45	387	55	564	52	128	51	237	43	1410	20	160	40	216	70	382	37	12777	8
	Föhre	56	74	0	.	0	.	447	68	38	100	17	100	17	100	0	.	52	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	223	71	0	.	0	.	17	100	0	.	18	100	17	100	727	73	0	.	76	81	1706	38
	Lärche	38	71	0	.	0	.	58	58	0	.	52	100	0	.	0	.	459	31	0	.	58	66	0	.	0	.	87	100	188	83	17	100	0	.	0	.	50	100	383	55	0	.	804	49	936	29	0	.	37	71	3167	18
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	194	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	71	0	.	0	.	229	51
	übrige Nadelhölzer	126	60	0	.	0	.	242	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	109	84	35	100	0	.	52	100	625	26
	Buche	1162	21	33	71	120	53	3435	13	584	33	572	30	0	.	449	54	600	30	893	40	598	26	854	26	379	68	70	50	2090	24	287	43	1046	25	243	39	703	30	1733	24	190	55	1604	20	53	58	98	69	1353	20	19149	6
	Ahorn	461	31	0	.	141	66	1254	19	399	32	552	32	0	.	395	49	594	33	280	43	280	38	674	49	126	47	156	91	594	35	75	71	547	37	252	55	464	35	261	45	169	62	1273	26	375	47	80	81	1378	34	10783	9
	Esche	686	39	0	.	17	100	713	25	177	40	588	40	34	100	225	50	838	42	158	48	403	32	228	45	71	79	61	58	713	39	280	83	225	38	239	63	486	29	637	35	239	56	850	29	550	39	69	79	597	33	9086	9
	Eiche	128	100	0	.	0	.	34	71	24	100	59	58	0	.	0	.	15	100	17	100	0	.	34	100	0	.	0	.	40	71	0	.	36	71	0	.	71	61	455	48	18	100	120	87	35	100	0	.	86	66	1174	25
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3202	27	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	3219	27
	übrige Laubhölzer	846	28	30	100	124	65	2295	18	190	47	451	33	0	.	292	48	3915	26	323	41	446	40	330	38	111	74	95	56	838	35	137	63	479	52	484	56	600	48	4954	18	377	48	1276	24	2835	21	17	100	597	30	22043	8
	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	5595	17	118	47	1238	43	18336	9	1775	26	4810	19	52	100	1910	29	12582	11	3365	19	6360	18	3919	17	758	50	1289	40	6753	18	2132	33	3469	21	2585	28	4571	21	12540	12	1813	31	10594	13	7553	15	767	45	7635	16	122518	3
41-80 Jahre	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	941	41	565	58	621	50	9893	11	184	59	3077	23	0	.	1193	33	13240	11	659	37	2690	20	1662	27	1502	57	1953	31	2424	22	431	45	459	40	1317	26	1671	33	2530	20	1597	31	5186	19	8290	15	103	100	1981	21	64170	5
	Tanne	531	53	126	66	93	50	5459	10	438	36	1020	38	0	.	93	51	440	29	1301	26	2486	19	1733	21	108	47	646	37	879	25	31	71	440	40	521	34	998	47	582	43	915	37	2540	16	751	31	289	56	272	36	22693	6
	Föhre	74	60	0	.	0	.	475	49	74	57	23	77	90	100	0	.	1494	28	35	83	96	66	52	100	0	.	278	100	0	.	14	71	93	56	35	100	94	46	81	68	149	78	169	72	2793	28	0	.	184	39	6301	15
	Lärche	90	76	0	.	0	.	28	100	7	100	0	.	0	.	0	.	1766	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	64	14	100	7	100	0	.	59	100	2026	23	0	.	96	45	2568	18	0	.	44	71	6735	11
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	773	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	649	34	0	.	0	.	1438	22
	übrige Nadelhölzer	72	61	0	.	18	100	112	46	52	100	0	.	0	.	18	100	316	47	51	74	15	100	0	.	0	.	0	.	125	49	0	.	137	58	18	100	17	100	0	.	87	100	196	56	70	61	0	.	291	68	1596	20
	Buche	1954	20	146	63	104	46	8180	12	1449	29	2393	23	0	.	395	33	1315	28	1393	27	2786	21	787	19	314	43	673	43	2658	20	1140	32	1925	22	871	28	667	21	7851	17	849	36	3030	14	1904	31	72	62	1452	17	44309	5
	Ahorn	338	30	21	100	267	69	1884	18	195	38	408	31	0	.	138	37	284	36	286	27	499	25	425	39	134	38	313	72	1009	21	87	100	405	25	283	36	220	45	419	38	177	43	1514	21	647	31	30	61	685	31	10668	7
	Esche	320	36	0	.	243	48	831	22	211	50	827	31	52	100	115	65	204	54	564	36	542	39	92	55	282	84	61	59	770	28	94	53	256	38	373	50	353	39	1085	37	207	62	915	23	410	56	64	72	471	43	9342	9
	Eiche	92	49	0	.	0	.	279	39	170	59	53	56	325	58	0	.	15	100	55	66	83	54	272	91	0	.	0	.	21	100	52	57	246	59	0	.	124	34	1369	32	26	76	1902	32	903	35	0	.	84	48	6071	15
	Kastanie	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	730	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7421	17	0	.	7	100	70	81	0	.	0	.	8236	16
	übrige Laubhölzer	385	31	0	.	41	73	1408	20	172	38	189	37	34	100	210	56	2459	29	564	35	285	34	216	37	61	89	101	69	765	39	17	100	163	49	198	40	244	37	6465	17	139	51	1159	23	1462	25	0	.	592	29	17331	8
	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	4803	17	859	46	1387	33	28549	7	2952	20	7990	15	501	53	2162	25	23037	8	4908	16	9483	13	5240	14	2401	40	4025	22	8685	14	1881	26	4130	16	3616	20	4447	20	29845	8	4146	23	16715	11	20517	10	558	43	6056	13	198890	2
81-120 Jahre	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	396	29	709	34	634	36	5488	10	111	56	1855	22	0	.	400	37	7739	10	465	34	1358	18	731	25	173	43	1083	29	1875	24	220	39	481	42	1211	23	293	30	1702	23	976	31	2120	17	3291	14	120	60	970	20	34403	4
	Tanne	279	37	162	48	348	44	2867	19	105	54	385	30	0	.	57	68	299	36	805	29	999	21	613	23	21	100	171	56	429	26	42	61	224	38	288	36	78	44	132	39	150	52	1102	21	330	33	0	.	399	24	10287	7
	Föhre	28	77	0	.	9	100	312	43	103	49	155	54	7	100	0	.	1862	28	148	46	14	71	113	72	0	.	184	100	17	100	127	51	190	49	66	100	84	49	54	67	84	83	21	58	839	28	0	.	320	28	4735	14
	Lärche	49	60	0	.	0	.	87	51	7	100	7	100	0	.	0	.	1298	17	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	85	81	7	100	0	.	14	100	0	.	571	24	0	.	13	100	1044	22	0	.	57	50	3246	11
	Arve	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	725	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	363	37	0	.	0	.	1114	23
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	18	100	34	100	21	100	0	.	0	.	0	.	106	62	0	.	46	77	17	100	0	.	17	100	73	79	0	.	52	58	0	.	17	100	0	.	0	.	91	60	17	100	0	.	0	.	509	25
	Buche	968	20	97	50	230	40	3509	15	713	34	811	25	0	.	173	48	450	32	1119	29	636	25	486	26	104	62	622	54	1743	26	773	36	1504	25	391	34	318	31	1093	27	128	44	2133	16	222	43	74	66	905	21	19204	6
	Ahorn	59	47	7	100	87	55	362	29	84	52	77	46	0	.	59	45	33	64	107	35	41	55	51	54	45	72	23	58	318	30	42	100	150	35	40	46	106	49	0	.	28	71	98	40	12	100	14	100	169	31	2012	10
	Esche	148	35	0	.	111	67	58	49	50	63	89	47	0	.	100	64	0	.	84	49	30	51	0	.	104	64	7	100	228	30	21	74	117	40	88	48	121	42	23	71	6	100	150	38	59	63	7	100	224	25	1826	11
	Eiche	69	59	0	.	0	.	130	36	38	71	51	77	103	74	0	.	32	81	104	63	53	75	28	61	22	100	0	.	18	71	111	64	69	62	0	.	138	38	235	38	23	74	140	35	36	59	0	.	146	33	1547	13
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	385	27	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	407	26
	übrige Laubhölzer	27	50	0	.	0	.	124	46	24	77	8	100	0	.	18	74	23	75	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	40	55	7	100	147	62	27	71	23	77	33	63	0	.	124	95	29	62	0	.	62	54	735	23
	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	2024	15	976	33	1437	28	12982	8	1256	28	3438	16	110	73	807	29	12579	9	2856	17	3177	13	2040	15	469	30	2108	25	4826	15	1349	30	2935	19	2126	18	1177	20	4245	13	1395	27	5992	12	6255	11	216	55	3253	13	80026	3
121-160 Jahre	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	103	62	200	60	179	65	3165	13	48	62	161	33	0	.	636	53	5092	13	163	35	764	35	487	22	135	65	564	29	840	24	91	61	201	51	576	26	80	50	615	21	530	50	1452	19	2436	18	7	100	264	38	18791	6
	Tanne	96	56	7	100	96	71	1101	17	14	70	141	44	0	.	56	88	145	37	379	36	316	32	419	27	49	88	217	36	323	31	21	100	132	42	217	39	66	68	157	50	78	77	730	23	101	42	0	.	100	42	4958	8
	Föhre	7	100	0	.	0	.	206	68	28	79	7	100	0	.	0	.	595	34	14	100	13	71	0	.	0	.	21	74	7	100	14	100	36	59	13	71	0	.	56	88	0	.	0	.	400	37	0	.	20	74	1436	20
	Lärche	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	978	17	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	677	31	0	.	0	.	1410	20	14	100	7	100	3114	12
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	314	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	148	50	0	.	0	.	478	27
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	24	77
	Buche	107	36	19	73	14	71	619	26	215	54	14	71	0	.	99	66	214	44	175	40	139	43	142	40	0	.	219	51	69	43	106	47	256	42	142	49	60	51	192	29	34	63	406	32	6	100	0	.	148	39	3394	10
	Ahorn	7	100	0	.	0	.	66	45	9	100	0	.	0	.	12	70	18	100	0	.	0	.	48	83	0	.	15	100	7	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	53	67	0	.	0	.	14	71	257	27
	Esche	0	.	0	.	0	.	37	81	9	100	0	.	0	.	0	.	6	100	15	71	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	15	71	0	.	0	.	28	80	125	34
	Eiche	29	50	0	.	0	.	34	45	0	.	0	.	7	100	0	.	28	100	7	100	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	32	71	41	76	6	100	69	73	25	71	0	.	52	52	0	.	0	.	41	47	394	22
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	94	52
	übrige Laubhölzer	14	70	0	.	0	.	21	58	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	41
	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	368	29	226	57	290	57	5256	10	329	42	323	28	7	100	810	44	7429	10	753	26	1262	25	1103	20	184	55	1036	25	1255	21	263	47	674	29	962	23	275	37	1793	17	642	43	2708	14	4518	13	21	74	621	26	33108	4
>160 Jahre	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	0	.	36	100	19	73	1744	18	0	.	141	48	0	.	204	46	2960	14	36	60	75	48	108	55	6	100	213	43	568	32	14	100	0	.	470	39	0	.	533	25	624	45	654	22	1302	21	0	.	0	.	9706	7
	Tanne	38	84	21	100	19	73	324	29	0	.	24	79	0	.	21	58	62	48	7	100	7	100	52	47	0	.	42	63	14	71	0	.	7	100	22	58	0	.	53	83	39	73	117	34	74	66	0	.	0	.	942	15
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	161	39	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	412	57	0	.	0	.	610	40
	Lärche	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100	1055	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	409	26	0	.	35	72	1424	17	0	.	0	.	2937	12
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	400	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	371	36	0	.	0	.	771	23
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	17	100
	Buche	34	52	0	.	0	.	40	47	0	.	0	.	0	.	87	56	18	74	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100	26	75	7	100	70	100	0	.	0	.	87	52	7	100	65	57	7	100	0	.	0	.	463	24
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	77
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Eiche	0	.	0	.	0	.	14	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	38	45
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	156	44	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	164	42
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	72	59	57	100	39	68	2129	16	0	.	164	45	0	.	318	39	4656	11	50	52	82	48	161	43	6	100	279	40	624	31	21	100	107	92	492	38	0	.	1257	16	679	42	871	20	3599	14	0	.	17	100	15677	6
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	3298	22	1566	31	1922	28	26931	7	583	41	7061	16	0	.	2966	24	34661	7	2000	22	7930	14	4163	17	1849	48	4581	22	7900	14	1761	30	1384	28	4555	16	3660	21	6168	15	4292	21	12523	12	17131	10	517	40	6291	17	165693	3
	Tanne	1178	30	317	40	924	37	12968	9	678	33	2261	25	0	.	242	44	1273	22	3507	18	5333	14	3442	17	215	39	1128	31	1744	18	163	56	1696	28	1435	26	1707	33	1052	33	1419	29	5899	12	1416	25	506	47	1153	19	51657	4
	Föhre	165	48	0	.	9	100	1439	30	243	34	202	43	114	80	0	.	4164	20	197	40	123	58	165	58	0	.	500	95	24	76	378	46	320	36	113	95	194	33	210	73	251	58	206	60	5188	20	0	.	601	23	14807	10
	Lärche	184	43	0	.	0	.	179	39	14	71	58	89	0	.	13	71	5555	12	7	100	58	66	7	100	0	.	87	100	314	57	38	61	7	100	14	100	109	71	4066	17	0	.	948	43	7382	11	14	100	145	35	19199	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2406	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	1566	24	0	.	0	.	4030	15
	übrige Nadelhölzer	198	44	0	.	36	71	396	28	73	100	0	.	0	.	18	100	585	39	51	74	68	57	17	100	0	.	17	100	198	42	38	100	188	53	18	100	34	71	16	100	87	100	396	43	156	53	0	.	360	57	2952	15
	Buche	4225	14	295	46	468	35	15783	8	2962	21	3791	19	0	.	1203	30	2596	21	3588	18	4160	17	2269	16	796	41	1591	30	6586	15	2313	23	4801	15	1647	21	1747	18	11036	14	1208	34	7255	11	2194	29	244	49	3858	12	86616	3
	Ahorn	865	21	28	79	496	56	3566	13	686	24	1036	24	0	.	605	34	929	25	672	24	842	21	1198	32	305	33	508	72	1937	18	204	54	1124	22	582	30	790	27	679	34	374	44	2938	17	1035	27	124	63	2245	23	23771	5
	Esche	1154	27	0	.	371	47	1640	17	464	33	1504	24	86	100	440	39	1049	37	820	29	982	28	320	39	458	57	128	48	1711	23	395	61	606	27	700	36	960	23	1746	29	453	41	1930	19	1019	38	140	53	1320	22	20396	6
	Eiche	318	45	0	.	0	.	491	25	233	48	162	41	435	52	0	.	91	72	184	45	159	48	334	77	22	100	0	.	86	49	195	45	400	59	6	100	402	28	2085	25	75	63	2215	29	975	34	0	.	357	26	9224	11
	Kastanie	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	781	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11219	14	0	.	24	76	89	66	0	.	0	.	12120	13
	übrige Laubhölzer	1271	22	30	100	165	58	3848	14	393	31	648	30	34	100	520	43	6415	20	905	32	732	28	546	30	172	57	212	46	1643	26	161	55	789	36	709	40	904	38	11511	12	532	37	2560	18	4325	16	17	100	1251	21	40295	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	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	Total	12863	11	2236	29	4390	22	67251	5	6329	16	16724	11	670	50	6007	18	60505	6	11931	12	20387	10	12463	11	3818	30	8752	17	22143	10	5646	19	11316	12	9780	14	10506	14	49836	5	8691	17	36896	8	42475	7	1561	32	17582	10	450759	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. 1327229. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

zurück