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

1. Wofür stehen die Zahlen?

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

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

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

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

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

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

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

2. Wozu dient der Standardfehler?

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

Die statistische Sicherheit beträgt

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

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

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

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

Vorgehen

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

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

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

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

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

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

Daten: siehe Beispiel 2

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

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

Oben

3. Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?*

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

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

Beispiel 4: Interpretation von zwei Ergebnissen der gleichen Inventur

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

	Fall 2						Fall 1

Fall 1

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

Fall 2

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

Vorgehen

Siehe Fall 1.

Antwort

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

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

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

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

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

Beispiel 5: Interpretation von zwei Ergebnissen aus unterschiedlichen Inventuren

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

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

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

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

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

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

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

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

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

Oben

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

Die Ergebnisse sind

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

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

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

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

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

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

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

Oben

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

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

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

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI4
Jungwaldstammzahl
Grössenklasse (Jungwald; 5 Klassen) · Hauptbaumart im Jungwald (Zählung)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: bestockbarer zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
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
Grössenklasse (Jungwald; 5 Klassen)	Hauptbaumart im Jungwald (Zählung)	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.	±%
kein Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	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	.
	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	.
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	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.	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	.
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	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
Höhe 10-39 cm	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	47477	35	8757	46	6386	51	245486	21	3895	82	16129	31	0	.	787	100	171669	25	735	100	85161	51	35816	53	10096	61	19870	27	40061	32	1470	71	9883	40	49328	48	6817	51	6146	35	6219	35	144769	34	62910	16	818	100	36206	44	1016893	10
	Tanne	108756	31	7552	70	19970	50	254605	15	20789	55	29461	39	0	.	5494	74	11787	57	39446	28	31494	26	22784	39	4558	100	4686	48	25704	24	2249	74	22410	46	37172	37	24662	33	4605	47	734	100	80631	20	11730	32	12766	70	112705	34	896749	8
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15756	33	0	.	836	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	788	100	0	.	774	100	0	.	3313	80	3814	66	0	.	789	100	26071	25
	Lärche	2524	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7082	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1539	71	0	.	0	.	29792	67	0	.	0	.	40937	50
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22533	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20956	36	0	.	0	.	43489	29
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	1598	71	0	.	0	.	0	.	734	100	0	0	0	.	0	.	779	100	0	.	0	.	1578	100	0	.	1572	71	818	100	0	.	774	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	7853	35
	Buche	337689	21	19970	76	41621	57	679465	24	409638	26	373451	58	0	.	6020	49	25757	36	175117	29	53343	41	203375	46	21258	69	25156	50	173368	26	112304	37	364043	32	47680	62	155526	32	79087	49	30785	54	854893	30	185181	50	4063	67	313041	26	4691832	9
	Ahorn	676516	26	19327	50	31264	39	383268	18	262866	39	158082	43	4126	84	15469	38	45976	44	142866	33	41805	30	113599	32	23510	43	19744	37	304584	30	62473	35	242631	23	66601	34	301879	30	75976	28	20235	51	438801	47	79396	50	46596	86	601226	27	4178817	9
	Esche	426440	19	2455	74	54572	58	446210	18	184868	29	135898	32	16749	87	66515	32	122334	34	140215	22	245250	40	103423	37	24115	47	100545	62	256657	25	61281	47	266665	35	70402	36	316395	25	497546	28	34331	55	210942	18	186493	31	62518	62	464833	18	4497654	7
	Eiche	25722	80	0	.	0	.	21094	29	3046	77	4736	47	121890	79	0	.	12255	59	0	.	3101	71	60813	91	0	.	824	100	1580	71	735	100	2940	100	790	100	841	100	29173	45	0	.	146870	58	40075	37	0	.	5465	38	481951	30
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4168	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22700	24	0	.	9915	92	790	100	0	.	0	.	37573	29
	übrige Laubhölzer	60903	24	6179	71	5577	38	153096	15	15522	35	26505	26	6852	90	13041	35	158211	14	19607	35	29415	38	44691	34	3271	62	37874	41	14196	26	6212	67	46839	49	40286	28	19299	31	81443	19	23707	30	107173	18	129796	21	9636	67	41848	32	1101179	6
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	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	1686027	16	64240	33	159390	32	2184822	11	900625	23	744262	33	149617	69	108060	23	597527	14	517986	18	490406	24	585280	22	86808	39	208699	34	817728	19	246724	32	956984	22	313866	22	825420	21	799763	20	116012	30	1997307	18	750933	19	136397	68	1576113	16	17020997	5
Höhe 40-129 cm	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	14628	37	2860	66	3072	50	110839	15	303	100	9827	31	0	.	6805	42	100286	16	3655	53	13180	26	5934	32	1797	75	12272	28	15281	21	1916	56	4193	37	17951	45	3981	38	7928	31	6429	31	57887	23	39805	19	4166	54	12561	42	457554	7
	Tanne	10588	34	0	.	1540	71	60691	20	12211	71	5375	35	0	.	0	.	7985	79	14147	25	11448	29	1785	58	602	71	894	58	4551	46	0	.	6162	35	6512	43	3714	42	1650	57	846	58	24636	32	5087	39	656	100	16289	49	197369	11
	Föhre	606	100	0	.	0	.	1398	54	0	.	0	.	0	.	0	.	12053	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	303	100	1188	61	0	.	2779	91	0	.	303	100	3476	63	0	.	0	.	22105	23
	Lärche	1211	100	0	.	0	.	858	58	0	.	0	.	0	.	0	.	19847	36	0	.	0	.	0	.	295	100	301	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3864	52	0	.	284	100	8193	33	0	.	0	.	34853	23
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8264	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2809	40	0	.	0	.	11073	23
	übrige Nadelhölzer	303	100	0	.	0	.	548	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	251	100	0	.	0	.	568	100	0	0	0	.	0	.	1671	53
	Buche	167987	20	2302	51	11993	36	239604	15	131195	21	97812	39	0	.	4873	44	16487	32	90827	28	25569	34	76895	26	12267	78	5500	42	170393	27	57585	30	170814	22	10632	33	123708	36	4291	27	14250	96	235435	18	7732	49	8611	49	127581	16	1814341	6
	Ahorn	137829	29	295	100	5264	46	47944	16	33789	41	28228	39	1644	100	2813	45	5893	32	19004	30	15562	38	7782	32	4483	69	5762	39	34069	26	15558	44	48878	28	4011	30	44739	31	6587	44	2837	57	45788	25	9347	36	4880	72	93054	29	626039	9
	Esche	64559	21	301	100	6890	35	71964	18	22567	29	19479	27	822	74	10612	44	14523	41	15624	24	11052	31	21782	51	5278	55	19951	37	48817	37	13224	61	50852	28	14733	38	70022	57	56942	25	4803	46	43935	25	15975	26	6002	47	98970	24	709679	9
	Eiche	819	58	0	.	0	.	3735	35	864	74	554	71	0	0	0	.	557	100	0	.	587	71	1074	78	0	.	0	.	0	.	280	100	280	100	0	.	2231	46	270	100	285	100	3941	47	5520	44	0	.	810	58	21807	17
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4572	32	0	.	606	100	0	.	0	.	0	.	5178	30
	übrige Laubhölzer	30223	27	826	58	3267	50	70174	14	9079	38	13557	38	285	100	9859	46	57911	18	10557	34	9267	25	9150	39	596	71	9153	33	10842	25	1364	60	19509	47	20159	26	15887	31	24158	20	8847	33	54894	26	33852	18	2359	77	24701	33	450477	6
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	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	428753	15	6584	43	32026	27	607754	8	210008	18	174832	26	2751	81	34960	26	243805	10	153814	20	86664	19	124403	21	25317	44	53833	20	283953	19	89928	27	300990	17	75186	19	264533	27	113042	15	38297	39	468276	11	131795	11	26675	32	373964	14	4352145	4
BHD 0-3.9 cm	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	4742	51	377	60	1800	84	40910	13	2181	90	7460	23	0	.	1823	39	35521	17	1837	43	6361	22	2550	28	320	100	6342	32	9084	20	958	60	1523	42	4042	35	3005	44	6661	23	2131	37	14801	17	16235	15	415	62	4077	26	175154	6
	Tanne	2718	56	0	.	1061	100	22159	18	1997	68	3406	45	0	.	0	.	600	41	6976	24	4907	25	2386	31	325	74	287	58	1784	43	95	100	2521	33	4368	34	0	.	1569	36	204	71	7358	23	5170	33	528	60	1932	41	72352	9
	Föhre	531	84	0	.	0	.	320	58	0	.	0	.	0	.	0	.	9438	33	0	.	596	71	0	.	0	.	0	.	202	100	0	.	0	.	309	58	91	100	1003	100	210	100	323	75	3759	41	0	.	109	100	16891	22
	Lärche	204	71	0	.	0	.	315	100	0	.	108	100	0	.	0	.	14138	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	109	100	2492	30	0	.	214	71	5135	24	0	.	0	.	22716	15
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2743	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	194	100	0	.	0	.	1423	32	0	.	0	.	4361	20
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	0	0	.	109	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	101	100	109	100	0	.	0	.	0	.	99	100	0	.	0	.	0	.	91	100	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	303	75	811	40
	Buche	123036	19	1877	62	2946	43	142451	17	60453	28	29736	31	99	100	3422	43	8179	25	38677	22	20310	28	32243	19	13522	83	7346	36	40716	26	18249	28	83367	22	8761	37	21428	33	18060	61	1339	55	106768	16	3376	36	1917	47	77152	18	865432	6
	Ahorn	46529	25	0	.	1460	54	20187	16	10203	29	3946	33	197	100	820	56	2745	37	9741	25	8751	28	3360	50	2363	56	1725	29	7514	35	5374	50	20255	25	1835	36	13181	32	2178	31	1435	73	24788	30	2730	26	2405	64	35488	32	229209	9
	Esche	18041	28	325	100	1879	53	38652	34	7709	49	5845	33	1480	76	2353	49	2427	38	8758	29	8027	32	3899	34	4243	56	5690	44	9340	37	3993	53	15349	34	3769	61	14749	29	17730	49	2775	49	19717	23	7971	27	3712	72	30488	22	238923	9
	Eiche	926	54	0	.	0	.	420	60	109	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	101	100	0	.	0	.	118	100	0	.	0	.	0	.	1090	68	298	58	0	.	613	57	524	53	0	.	99	100	4298	25
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	100	0	.	3227	43	0	.	109	100	102	100	0	.	0	.	3540	39
	übrige Laubhölzer	11525	22	0	0	1428	61	40740	14	6127	45	13718	27	300	74	4177	28	18853	26	6538	36	6618	29	5574	31	1079	49	6453	24	9381	35	869	69	8643	30	6164	31	3830	28	17202	15	5045	27	27209	17	23050	29	4467	80	14930	27	243919	6
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	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	208252	15	2579	49	10572	34	306264	10	88779	24	64218	18	2076	59	12595	23	94644	10	72627	17	55678	17	50115	15	21853	54	27843	19	78237	17	29538	25	131659	18	29350	20	57573	20	70615	21	13139	24	201900	11	69477	13	13445	41	164578	14	1877606	4
BHD 4-7.9 cm	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	2068	29	486	57	500	74	18551	10	915	54	2912	26	0	.	1073	35	22777	10	429	32	4183	19	1392	46	271	49	3426	21	5888	17	451	65	1003	38	2025	26	1172	37	4878	19	1880	28	5985	15	9611	11	168	79	1948	35	93993	4
	Tanne	503	40	0	.	83	71	6990	16	620	42	1441	32	0	.	37	100	507	40	3692	18	3040	19	795	30	330	57	513	37	1101	37	0	.	1098	27	2467	34	162	60	1369	33	555	37	4477	19	2574	31	199	45	628	38	33181	7
	Föhre	158	63	0	.	0	.	40	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4478	28	79	100	42	100	0	.	0	.	83	100	39	100	0	.	0	.	203	53	0	.	806	58	123	100	575	93	1999	25	0	.	85	70	8711	17
	Lärche	154	61	0	.	0	.	204	83	39	100	0	.	0	.	0	.	4239	20	0	.	39	100	0	.	0	.	0	.	39	100	0	.	280	100	0	.	0	.	2450	24	0	.	0	.	3665	17	0	.	35	100	11144	11
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1314	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	1044	27	0	.	0	.	2399	19
	übrige Nadelhölzer	85	100	0	0	0	.	390	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	100	0	.	0	.	0	0	35	100	0	0	0	.	81	71	0	0	0	.	43	100	711	37
	Buche	5265	22	199	54	413	40	11018	12	3093	33	2626	40	0	.	1061	42	2358	36	2689	32	2152	22	2170	23	296	71	576	35	3870	18	1518	33	4024	26	1168	31	1338	27	4114	20	158	50	7291	15	893	36	212	45	5226	20	63728	5
	Ahorn	4457	25	81	71	35	100	3282	19	1815	31	1321	40	116	100	282	43	641	43	1239	35	896	30	1105	60	85	71	207	53	589	31	151	78	795	41	475	50	583	34	797	28	240	41	3478	21	1458	19	373	71	2083	22	26584	8
	Esche	2265	27	92	100	206	83	3109	26	372	52	1091	43	116	100	160	80	474	42	765	34	466	31	679	46	374	79	294	52	1155	36	77	71	1169	49	529	55	1753	40	1439	28	156	62	2084	30	619	36	125	58	2816	37	22385	9
	Eiche	162	71	0	.	0	.	295	55	85	100	124	76	0	.	0	.	0	.	77	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	347	64	0	.	341	88	314	49	0	.	239	41	596	36	0	.	426	90	3005	22
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	523	32	0	.	40	100	40	100	0	.	0	.	603	29
	übrige Laubhölzer	1528	27	0	0	171	61	6634	13	786	44	1341	37	77	71	771	40	4347	24	1212	26	1753	24	896	36	168	61	804	27	1262	23	156	50	1148	34	1244	28	965	32	8512	12	1152	31	4636	15	6864	15	212	67	1358	38	47997	5
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	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	16645	14	858	45	1409	45	50513	7	7726	22	10855	17	308	64	3385	23	41136	8	10181	15	12571	12	7037	20	1524	36	5903	16	14020	12	2353	31	9865	17	8111	17	6350	19	25200	8	4305	21	28886	9	29362	7	1289	34	14647	14	314441	2
BHD 8-11.9 cm	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	1436	27	596	49	248	53	9356	11	289	72	1208	24	77	100	638	40	12817	9	483	48	1999	23	917	34	329	45	1563	26	3292	17	379	55	607	45	1005	25	706	37	3066	18	1241	42	2853	18	5824	12	128	58	937	29	51995	4
	Tanne	593	40	41	100	41	100	3959	13	353	46	678	30	0	.	37	100	194	45	1530	21	2092	25	1225	33	78	71	114	58	619	38	39	100	660	31	1050	31	285	59	495	45	229	52	2036	18	1195	43	70	100	350	46	17963	7
	Föhre	85	70	0	.	0	.	197	45	43	100	0	.	0	.	0	.	2192	26	39	100	127	100	0	.	0	.	125	100	40	100	0	.	0	.	40	100	0	.	347	61	80	100	205	100	846	26	0	.	170	100	4537	16
	Lärche	37	100	0	.	0	.	206	45	0	.	0	.	0	.	0	.	2513	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	100	0	.	39	100	39	100	0	.	1487	30	0	.	169	80	1810	19	0	.	0	.	6343	13
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	999	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	100	0	.	361	49	0	.	0	.	1442	24
	übrige Nadelhölzer	77	100	0	.	0	.	196	67	40	100	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	83	71	0	.	40	100	0	.	0	.	83	100	0	.	0	0	0	.	39	100	0	0	83	100	43	100	684	32
	Buche	1823	21	0	.	125	58	5512	13	963	28	882	31	0	.	151	50	749	34	828	31	966	27	868	27	88	71	744	37	1724	26	824	50	1520	30	522	30	1141	27	2732	21	114	58	2120	20	469	33	134	76	1219	32	26220	6
	Ahorn	548	30	213	81	0	.	1145	21	379	51	158	62	39	100	162	61	79	71	274	43	279	43	234	58	82	71	77	71	491	43	39	100	150	61	252	41	155	50	652	36	81	71	1851	20	920	24	0	.	606	33	8868	9
	Esche	666	34	0	.	119	58	554	30	125	75	325	43	77	100	41	100	206	53	39	100	315	48	356	79	0	.	0	.	467	39	153	61	184	83	193	53	575	32	883	31	122	75	586	37	313	35	163	62	522	36	6983	10
	Eiche	0	.	0	.	0	.	170	79	43	100	0	.	0	.	0	.	81	71	77	71	0	.	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	255	85	0	.	39	100	350	43	40	100	398	90	863	30	0	.	248	87	2604	22
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	679	29	0	.	39	100	0	.	0	.	0	.	796	27
	übrige Laubhölzer	879	28	0	0	81	71	3423	17	403	37	637	34	39	100	241	47	2004	19	356	46	278	38	161	61	125	100	359	37	911	31	74	71	378	34	289	38	637	39	5678	12	552	50	1515	21	3175	16	0	.	538	32	22733	6
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	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	6144	15	851	43	614	37	24717	7	2638	21	3888	15	231	53	1269	27	21913	7	3626	16	6056	14	3761	19	785	34	2982	19	7667	13	1510	33	3793	21	3473	16	3538	17	16368	8	2541	26	11810	10	15779	8	579	33	4634	16	151167	3
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	70351	26	13076	39	12006	41	425142	14	7583	55	37536	22	77	100	11125	32	343070	16	7139	37	110883	40	46610	42	12814	55	43473	22	73605	20	5174	37	17209	27	74351	42	15681	29	28678	17	17900	25	226295	26	134385	12	5696	43	55729	32	1795589	7
	Tanne	123157	29	7593	70	22695	47	348405	14	35970	59	40361	32	0	.	5568	73	21073	44	65791	21	52980	20	28976	31	5892	78	6494	39	33759	23	2384	73	32851	35	51569	29	28823	31	9688	30	2568	37	119137	18	25757	26	14219	63	131904	30	1217613	7
	Föhre	1380	82	0	.	0	.	1955	40	43	100	0	.	0	.	0	.	43917	22	118	100	1601	85	0	.	0	.	208	100	282	87	0	.	303	100	2527	49	91	100	5709	82	412	83	4719	70	13895	34	0	.	1154	72	78314	16
	Lärche	4131	91	0	.	0	.	1582	57	39	100	108	100	0	.	0	.	47820	24	0	.	39	100	0	.	295	100	301	100	82	71	0	.	319	89	39	100	109	100	11832	28	0	.	667	54	48595	46	0	.	35	100	115994	22
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35853	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	194	100	123	100	0	.	26593	32	0	.	0	.	62763	22
	übrige Nadelhölzer	465	70	0	0	0	.	2841	46	40	100	0	.	0	.	734	100	0	0	101	100	109	100	779	100	83	71	0	.	1794	89	0	.	1572	71	901	91	377	100	774	100	0	.	689	83	0	0	83	100	388	60	11731	25
	Buche	635800	16	24348	63	57098	47	1078050	17	605342	20	504506	45	99	100	15527	31	53531	24	308138	22	102339	28	315552	33	47431	64	39322	35	390072	23	190480	28	623768	21	68763	47	303141	27	108285	38	46647	63	1206507	22	197651	47	14937	43	524219	18	7461552	7
	Ahorn	865878	23	19916	50	38023	37	455826	16	309053	35	191735	40	6122	68	19545	34	55334	37	173123	29	67293	25	126081	30	30522	37	27515	32	347247	27	83596	32	312709	21	73175	32	360537	27	86189	26	24827	44	514707	41	93851	44	54253	80	732458	24	5069516	8
	Esche	511972	18	3174	61	63666	51	560489	16	215640	26	162637	28	19244	79	79680	30	139964	33	165401	20	265110	38	130139	34	34010	40	126480	54	316436	24	78729	40	334220	30	89626	33	403495	26	574540	26	42187	49	277264	16	211372	27	72521	55	597628	16	5475623	6
	Eiche	27629	75	0	.	0	.	25715	26	4147	59	5414	42	121890	79	0	.	12894	57	153	62	3688	61	61988	90	0	.	824	100	1739	65	1015	77	3822	78	790	100	4542	36	30405	43	325	88	152060	57	47578	34	0	.	7047	31	513665	28
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4246	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	100	0	.	31700	20	0	.	10708	86	933	86	0	.	0	.	47689	24
	übrige Laubhölzer	105057	20	7005	64	10524	35	274067	11	31917	27	55758	22	7552	82	28089	30	241325	12	38270	26	47332	26	60472	28	5239	45	54644	32	36591	19	8676	56	76517	43	68142	22	40618	23	136993	13	39305	24	195425	16	196737	16	16674	51	83374	23	1866305	5
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	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	2345821	13	75112	31	204011	29	3174071	8	1209775	19	998055	26	154984	67	160270	20	999025	10	758234	15	651375	19	770597	19	136287	34	299261	27	1201606	17	370053	26	1403291	17	429986	19	1157414	19	1024988	16	174294	27	2708178	14	997346	15	178383	55	2133936	14	23716355	4

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. 1196498. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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