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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

LFI2
Jungwaldstammzahl
Grössenklasse (Jungwald; 5 Klassen) · Hauptbaumart im Jungwald (Zählung)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: bestockbarer zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI2-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 1993/95
		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	.
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	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	.
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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	.
	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 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	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	42766	35	0	.	15411	93	234173	20	30923	100	25200	47	0	.	2754	100	66957	22	0	.	28161	28	4964	45	0	.	12223	35	21978	52	3264	57	15178	60	19944	38	18657	44	6778	40	6875	53	77836	47	62401	22	1323	100	47830	33	745599	10
	Tanne	25805	33	1136	100	6674	51	197367	16	3328	52	10980	41	0	.	551	100	2326	62	21478	28	35810	28	18529	35	0	.	4962	52	18182	36	552	100	15912	33	9099	41	11067	33	6333	50	1177	100	50284	26	4658	50	1705	100	75296	36	523209	9
	Föhre	0	.	0	.	0	.	1098	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3856	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	551	100	0	.	0	.	0	.	1138	71	2831	82	0	.	0	.	9474	35
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6192	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1140	71	0	.	0	.	0	.	0	.	4759	78	0	.	0	.	14629	49	0	.	0	.	26720	31
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7815	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9459	60	0	.	0	.	17274	38
	übrige Nadelhölzer	532	100	0	.	0	.	549	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1323	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	4981	100	0	0	0	.	0	.	7385	71
	Buche	272055	21	6818	76	22058	83	358383	14	349317	33	77188	45	0	.	23164	50	54640	44	137847	27	51211	43	71028	28	60712	97	18221	55	133378	29	196125	39	604232	29	26110	71	86443	42	7125	41	21393	88	300280	19	19911	86	11923	61	420693	24	3330255	8
	Ahorn	427155	27	27240	52	15858	39	332789	20	230128	45	79112	49	0	.	19316	42	17230	39	77987	29	38924	28	78579	27	2187	62	13387	51	175306	28	60165	64	330129	28	34146	46	227251	36	13428	30	3156	56	113976	29	22946	44	60305	63	832698	29	3233397	10
	Esche	168060	20	3720	47	15263	39	434758	23	160735	29	242325	54	13173	100	33368	34	31687	34	111695	23	92840	35	55135	47	19768	45	8178	46	225353	24	86067	34	240422	39	38943	42	183917	25	185737	32	23233	39	218817	42	48232	35	25560	78	518446	20	3185431	8
	Eiche	6135	41	0	.	0	.	4930	40	14462	88	3186	85	6775	92	0	.	2789	60	3868	65	1625	58	2382	62	0	.	0	.	568	100	4416	88	540	100	0	.	11376	65	25724	73	589	100	36214	73	15029	47	0	.	11926	39	152534	25
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3806	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83673	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	87478	26
	übrige Laubhölzer	48864	32	3977	65	9703	62	86278	18	23263	33	25770	48	0	0	12228	38	99761	24	18899	54	38813	39	30895	34	568	100	5590	44	24341	26	5460	51	16712	25	25330	31	21039	46	85509	20	25456	48	50914	27	67455	21	1875	76	202552	64	931251	15
	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	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	991371	18	42892	50	84966	44	1650325	11	812157	29	463761	37	19948	73	91381	32	297059	15	371773	20	287384	20	261511	21	83235	77	62561	31	601570	18	356049	32	1223124	25	154123	31	559750	23	419065	20	81879	34	854441	16	267551	16	102691	58	2109440	18	12250007	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	9745	33	0	.	5856	92	104836	13	1137	52	12580	27	244	100	4920	56	86566	15	887	47	23457	25	4518	30	1666	76	8197	31	17630	29	2299	56	7000	42	15649	50	8914	43	15690	27	9478	30	47150	29	52572	20	770	57	18449	42	460209	7
	Tanne	4725	52	0	.	126	100	26323	23	2968	55	4619	31	122	100	0	.	1795	39	21541	29	15398	34	5438	44	0	0	1580	58	1519	42	0	.	4752	37	5358	33	5073	77	7698	43	1394	47	23318	23	8337	40	2946	74	4563	48	149593	9
	Föhre	244	100	0	.	0	.	1198	73	0	.	117	100	0	.	0	.	7377	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	100	0	.	485	71	0	.	540	100	2985	41	0	.	139	100	13208	26
	Lärche	0	.	0	.	0	.	245	100	0	.	0	.	0	.	0	.	12125	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2503	86	0	.	0	.	0	.	0	.	2193	44	0	.	155	100	7100	29	0	.	0	.	24322	25
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5686	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	115	100	0	.	0	.	2724	36	0	.	0	.	8524	26
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	488	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	239	71	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	242	71	0	0	0	.	0	.	970	56
	Buche	103905	25	1138	64	0	.	118395	19	64674	65	9864	47	0	.	11762	65	7982	46	39195	34	20624	47	32580	27	5816	100	4229	39	23554	27	95002	42	82765	26	10661	73	23150	29	9277	31	1229	74	150230	18	1749	38	629	53	96111	26	914520	9
	Ahorn	109856	25	966	71	1836	57	59727	27	24377	41	3418	45	0	.	2815	49	4429	38	21819	39	13290	70	15884	30	0	.	1800	44	18653	41	6122	42	34733	35	3472	48	43174	35	2536	33	3457	69	22925	20	6644	41	4165	74	70449	26	476547	9
	Esche	49040	32	575	64	3589	62	112009	38	26549	34	14145	37	2442	100	7734	45	9080	50	27359	41	24565	39	15771	35	2907	56	1335	45	49713	33	16914	57	36182	44	5518	42	52355	27	30520	38	6370	69	48074	29	10102	37	4653	62	81179	36	638680	10
	Eiche	1104	71	0	0	0	.	779	41	123	100	239	71	0	.	0	.	250	100	240	100	0	.	528	80	0	.	0	.	0	.	1097	71	727	84	0	.	1058	81	1145	71	0	.	1946	59	4364	33	0	.	855	65	14455	18
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11136	49	0	.	400	76	0	.	0	.	122	100	11659	47
	übrige Laubhölzer	23300	29	1901	75	3284	65	39811	20	5937	36	6292	26	733	85	8936	46	34259	20	2853	55	11097	27	22431	31	126	100	4483	36	11113	29	4702	82	8568	31	13667	46	18064	31	51534	24	7611	48	34342	19	39071	17	3192	63	69153	68	426458	12
	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	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	301921	18	4579	55	14691	65	463811	13	125765	40	51276	21	3542	81	36167	36	169548	11	113894	23	108670	23	97151	18	10515	66	21623	23	124687	21	126136	36	174726	21	54447	29	151787	20	132329	15	29538	31	329321	12	135648	12	16354	50	341021	21	3139146	5
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	3517	40	0	.	246	100	41775	14	1343	61	6360	27	366	74	2582	47	43679	15	244	71	13115	27	4240	45	437	77	4135	32	11884	28	2180	56	730	41	4489	34	4442	31	9362	23	4037	29	13398	20	18510	18	382	73	4393	39	195844	6
	Tanne	3378	71	253	71	0	.	22022	20	1601	61	5679	56	0	.	0	.	1172	80	8856	28	10105	34	2823	36	0	.	832	43	2606	59	0	.	4554	36	2884	50	4351	86	4443	59	858	47	9602	23	4052	46	3179	59	374	58	93625	10
	Föhre	488	100	0	.	0	.	1188	90	0	.	0	.	0	.	0	.	7083	42	0	.	0	.	0	.	0	.	123	100	0	.	0	.	0	.	0	.	118	100	1314	72	0	.	237	100	5180	56	0	.	416	100	16148	27
	Lärche	235	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5790	45	0	.	237	100	0	.	0	.	369	100	258	100	0	.	120	100	0	.	0	.	1760	43	0	.	120	100	11683	27	0	.	0	.	20572	20
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2952	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1614	46	0	.	0	.	4565	49
	übrige Nadelhölzer	118	100	0	.	0	0	1343	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	123	100	259	100	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	122	100	0	0	0	.	0	.	1966	70
	Buche	22542	21	0	.	126	100	41367	19	11945	34	4787	35	0	.	5031	55	3536	43	25081	32	7526	31	24730	28	253	71	3571	64	14671	31	12848	39	32801	35	6701	58	12870	32	15768	43	753	48	56181	18	3025	43	1197	50	21249	41	328558	8
	Ahorn	49240	29	0	.	107	100	18069	39	9617	50	3421	44	0	.	995	50	2583	52	5881	35	4140	55	7376	37	0	.	107	100	6902	47	240	70	13083	40	509	61	16652	46	1901	40	1178	90	14146	28	2247	43	1384	61	18956	31	178734	12
	Esche	29265	36	0	.	353	76	19373	39	12774	40	3576	57	1221	100	4343	55	2450	42	6462	42	6702	36	3064	45	2251	76	155	100	12347	35	4569	95	8478	40	1360	84	14551	34	8745	37	2090	59	20863	31	2545	40	1261	91	22151	40	190949	11
	Eiche	118	100	0	.	0	.	391	58	0	.	0	.	0	.	0	.	131	100	123	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	100	357	74	0	.	118	100	679	52	0	.	838	47	2364	36	0	.	118	100	5359	20
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	141	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4515	34	0	.	0	0	131	100	0	.	0	.	4787	32
	übrige Laubhölzer	6221	34	0	0	3076	96	16818	20	1834	45	4423	34	505	61	3821	59	17390	24	1385	42	8816	26	9661	31	499	61	2275	33	7690	60	491	61	5487	38	2584	37	5073	28	29311	26	3263	37	22902	22	24416	19	2588	86	7661	37	188188	8
	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	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	115123	22	253	71	3908	88	162346	11	39113	27	28245	20	2092	64	16770	33	86908	12	48155	23	50899	17	51894	19	3439	54	11567	30	56357	19	20449	40	65610	23	18527	27	58176	23	77799	17	12180	25	138409	12	75767	12	9990	47	75318	22	1229294	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	3227	36	107	100	0	.	18654	16	1212	64	4170	28	0	.	2792	58	14956	17	492	50	5214	31	1013	45	147	100	3283	33	4091	29	492	79	1364	45	3009	37	3998	27	2591	34	2143	37	4320	22	8617	17	652	61	4511	32	91055	6
	Tanne	647	54	126	100	253	71	9849	18	492	61	1547	57	0	.	109	100	392	75	1974	34	5272	23	1013	39	234	71	341	58	942	44	123	100	2086	37	1281	72	1539	51	1016	39	733	63	3554	25	2028	35	623	67	0	0	36175	9
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	2496	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	237	100	485	71	258	100	118	100	4063	40	0	.	122	100	7778	25
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1241	49	0	.	0	.	0	.	0	.	123	100	258	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1901	40	0	.	375	74	5268	29	0	.	0	.	9166	20
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	873	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1254	51	0	.	0	.	2127	35
	übrige Nadelhölzer	481	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	120	100	0	.	0	.	0	.	0	0	384	74	0	0	0	.	0	.	985	43
	Buche	2588	29	0	.	0	.	7846	17	1241	42	1829	38	0	.	695	71	2661	36	2823	41	2017	47	2103	36	379	74	848	52	3682	32	613	45	2765	38	1051	54	1319	39	2605	32	370	58	3612	26	1367	74	147	100	2734	35	45297	8
	Ahorn	726	47	0	.	0	.	989	50	491	61	722	57	0	.	372	75	0	.	850	62	107	100	624	45	0	.	107	100	365	58	123	100	1488	37	280	71	1458	48	639	52	255	71	973	43	1490	56	0	.	1445	39	13505	13
	Esche	1913	64	0	.	0	.	774	52	1458	66	488	71	0	.	125	100	232	71	135	100	392	58	123	100	379	100	0	.	118	100	0	.	856	65	0	0	1572	38	784	47	131	100	1494	45	490	62	249	71	596	66	12310	17
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	361	100	0	.	135	100	0	.	0	.	0	.	0	0	122	100	0	.	0	0	777	57	131	100	844	74	2602	52	0	.	122	100	5094	32
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2055	35	0	.	352	100	0	.	0	.	0	.	2407	33
	übrige Laubhölzer	603	45	0	.	246	100	5169	21	243	71	856	45	122	100	1968	45	3638	29	364	58	1502	38	898	42	246	100	722	58	1010	47	246	70	886	44	1030	51	953	58	7739	19	879	47	3706	24	5509	22	0	.	488	61	39023	8
	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	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	Total	10185	21	234	71	499	61	43281	10	5138	30	9613	20	122	100	6061	35	26488	12	6999	25	14505	18	5908	20	1385	54	5425	28	10466	19	1596	35	9688	25	6651	27	11075	21	20593	12	4901	27	19734	13	32688	12	1671	39	10019	20	264923	4
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	3626	42	0	0	0	.	9468	15	123	100	2901	31	122	100	368	74	8242	18	875	47	1973	32	641	54	589	100	544	50	2258	29	1105	59	865	43	2083	37	3385	35	733	47	748	47	4061	25	5293	18	799	64	2682	34	53483	7
	Tanne	360	58	107	100	253	100	4041	22	246	71	107	100	0	.	0	.	387	75	1596	29	1196	37	506	61	0	.	0	0	383	58	0	.	1091	45	230	71	728	58	0	.	505	61	1738	36	880	48	126	100	117	100	14598	11
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1488	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	240	100	118	100	0	.	122	100	0	.	0	.	0	.	2970	29	0	.	0	.	4939	26
	Lärche	122	100	0	.	0	.	0	.	0	.	122	100	0	.	0	.	1102	48	0	.	0	.	0	.	0	.	123	100	129	100	120	100	0	.	0	.	118	100	511	61	0	.	379	76	1760	35	0	.	0	.	4487	21
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	514	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	609	53	0	.	0	.	1123	37
	übrige Nadelhölzer	118	100	0	.	0	.	256	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	100	0	.	123	100	0	.	0	.	0	.	0	.	122	100	0	.	0	.	117	100	854	38
	Buche	977	39	0	.	0	.	4780	21	123	100	990	39	0	.	375	74	1816	37	854	43	992	47	621	65	253	100	360	58	852	43	616	53	851	42	107	100	614	45	1821	28	436	79	1709	30	500	61	589	100	955	35	21190	9
	Ahorn	122	100	0	.	0	.	719	41	246	70	1205	40	0	.	245	100	0	.	240	100	249	71	137	100	253	100	0	.	0	0	0	.	237	100	155	100	0	.	0	.	0	.	740	41	359	58	0	.	485	50	5392	17
	Esche	237	100	0	.	0	.	269	71	0	.	126	100	0	.	0	.	0	.	258	71	122	100	120	100	0	.	0	.	375	58	0	.	122	100	377	74	846	52	1234	51	130	100	509	50	760	74	0	.	357	58	5842	20
	Eiche	123	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	120	100	0	.	135	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	244	100	524	50	131	100	470	62	1475	70	0	.	0	.	3222	36
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1020	50	0	.	117	100	131	100	0	.	0	.	1268	42
	übrige Laubhölzer	240	71	107	100	0	.	2474	28	120	100	614	53	0	.	493	79	2534	33	381	58	123	100	120	100	0	.	568	71	352	76	0	.	731	47	500	100	122	100	6815	20	624	54	1464	33	2493	34	123	100	587	44	21584	10
	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	0	.	0	.	0	0
	Total	5926	29	215	71	253	100	22006	11	858	43	6067	22	122	100	1481	47	16084	14	4324	22	4654	20	2280	30	1095	63	1595	36	4465	20	2082	39	4139	25	3452	35	6179	26	12659	15	2573	30	11309	15	17231	13	1637	49	5300	20	137984	4
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	62882	28	107	100	21512	93	408905	14	34738	90	51212	28	733	57	13415	48	220400	13	2498	30	71920	19	15376	29	2838	56	28382	25	57841	30	9340	40	25136	39	45173	31	39395	28	35155	22	23281	30	146764	30	147393	15	3926	64	77866	27	1546190	6
	Tanne	34915	32	1623	72	7306	48	259602	14	8636	45	22933	33	122	100	660	85	6072	40	55445	22	67781	23	28308	31	234	71	7715	47	23631	31	675	84	28395	27	18852	31	22758	43	19490	38	4668	43	88496	20	19954	35	8579	65	80351	35	817199	7
	Föhre	733	100	0	.	0	.	3484	55	0	.	117	100	0	.	0	.	22300	32	0	.	0	.	0	.	0	.	123	100	0	.	240	100	118	100	673	100	477	79	2285	71	258	100	2033	71	18029	35	0	.	676	84	51546	19
	Lärche	357	74	0	.	0	.	245	100	0	.	122	100	0	.	0	.	26450	31	0	.	237	100	0	.	0	.	614	100	4287	72	120	100	120	100	0	.	118	100	11124	39	0	.	1029	43	40441	26	0	.	0	.	85267	17
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17839	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	115	100	0	.	0	.	15660	44	0	.	0	.	33614	26
	übrige Nadelhölzer	1250	59	0	.	0	0	2637	91	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	123	100	498	62	0	0	0	.	0	0	1440	92	0	.	244	71	0	.	0	.	0	0	0	0	5852	85	0	0	0	.	117	100	12161	47
	Buche	402067	20	7956	70	22185	83	530771	13	427301	32	94659	39	0	.	41027	52	70635	38	205800	23	82370	38	131061	23	67413	96	27229	45	176137	25	305204	33	723414	27	44631	60	124395	32	36596	28	24181	78	512011	16	26552	67	14484	56	541742	22	4639820	7
	Ahorn	587099	22	28206	51	17801	37	412292	18	264859	40	87878	45	0	.	23743	40	24242	34	106778	28	56709	36	102601	24	2440	57	15401	47	201226	27	66650	59	379670	26	38562	45	288535	34	18504	26	8046	49	152760	24	33685	33	65853	61	924033	27	3907574	9
	Esche	248515	18	4294	44	19204	41	567183	22	201516	27	260661	51	16836	100	45570	31	43449	33	145908	23	124621	30	74213	40	25305	42	9668	42	287906	23	107550	35	286060	38	46197	38	253241	23	227021	30	31954	40	289757	35	62129	33	31723	71	622729	20	4033212	7
	Eiche	7481	38	0	0	0	.	6100	33	14585	88	3425	82	6775	92	0	.	3170	53	4712	56	1625	58	3180	65	0	.	0	.	568	100	5633	82	1746	58	0	.	12796	59	28849	65	851	75	40312	69	25834	35	0	.	13021	37	180664	22
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3947	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102399	27	0	.	870	64	262	70	0	.	122	100	107600	25
	übrige Laubhölzer	79229	28	5985	53	16308	49	150550	15	31397	29	37954	36	1360	69	27446	35	157583	19	23881	50	60351	29	64005	25	1439	60	13636	27	44506	25	10899	51	32384	22	43110	31	45251	30	180908	17	37833	43	113328	17	138945	14	7778	58	280440	63	1606505	12
	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	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	1424526	15	48172	47	104317	44	2341769	10	983031	27	558961	32	25826	71	151860	29	596087	10	545144	18	466112	18	418743	17	99669	71	102769	24	797544	17	506312	28	1477286	23	237200	26	786968	20	662445	16	131071	27	1353213	13	528885	11	132344	52	2541098	17	17021353	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. 1196464. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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