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

1. Wofür stehen die Zahlen?

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

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

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

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

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

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

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

2. Wozu dient der Standardfehler?

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

Die statistische Sicherheit beträgt

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

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

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

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

Vorgehen

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

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

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

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

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

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

Daten: siehe Beispiel 2

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

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

Oben

3. Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?*

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

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

Beispiel 4: Interpretation von zwei Ergebnissen der gleichen Inventur

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

	Fall 2						Fall 1

Fall 1

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

Fall 2

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

Vorgehen

Siehe Fall 1.

Antwort

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

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

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

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

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

Beispiel 5: Interpretation von zwei Ergebnissen aus unterschiedlichen Inventuren

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

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

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

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

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

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

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5. Zwei Typen von Veränderungen?

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

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

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

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

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

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

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

LFI3—LFI5
Veränderung: Gesamtstammzahl mit den zwei wichtigsten Schäden
Art der Baumschäden (13 Klassen)
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Veränderung 2004/07–2018/26
	Forstkreis (2024)
	AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		Seen		Schweiz
Art der Baumschäden (13 Klassen)	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%	Stk.	±%
keine Angabe	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
kein sichtbarer Schaden	-295295.5	241	262588.3	152	-781347.3	59	-1006113.9	50	-489302.9	41	-883839.3	42	539566.0	146	-747036.5	108	149454.0	920	-3224416.7	31	309107.9	127	270845.1	103	-304881.5	80	-27878.8	.	-247069.9	95	-1267633.6	37	358633.2	116	268250.8	157	-464518.8	54	-1703349.9	50	-582201.4	89	-136505.5	414	-182992.6	311	-1028163.0	75	-2322819.9	33	-1738141.8	41	-174470.5	211	-183675.9	501	-989182.7	76	-215825.0	117	-387961.4	78	355656.6	141	262432.2	73	-554434.2	41	-195235.8	189	660123.6	81	-375618.4	100	-9401.5	3942	-486345.3	115	-742286.6	67	-469975.3	63	-1697476.0	31	-1705565.1	46	206082.2	221	-648711.1	55	560441.2	101	159666.9	278	-366595.8	69	-868452.5	61	-141625.3	185	-1316066.6	40	-478993.0	102	-1712826.0	42	173005.0	139	840942.4	108	-381460.8	71	-338793.6	146	-380704.2	109	-907733.3	57	-535342.9	90	-337017.6	79	-1399866.3	35	99260.7	285	-198001.1	75	-268951.4	129	-226971.9	171	-148458.5	176	503559.1	92	27578.6	1267	1947.7	10883	-294482.5	172	-99937.8	216	410082.5	98	-55337.3	596	-527037.0	65	-175826.6	152	53929.1	1156	-986084.1	49	-429760.3	110	9505.3	1310	640393.1	80	-926492.4	73	-389437.9	125	-1449443.5	46	-352600.8	66	-834643.1	39	225372.0	190	-563702.1	87	159460.7	340	-405976.3	72	-97716.2	519	-301442.5	91	.	.	-36659570.5	13
freigelegter Holzkörper	11135.6	1230	-159795.2	87	179466.5	40	-316988.6	43	73244.8	126	118953.6	162	-234289.4	178	-82472.0	329	511431.8	53	319434.3	68	-47444.0	359	-120795.2	77	-34339.3	270	17424.3	.	-110098.5	77	-113388.7	104	-302630.5	78	-43149.8	388	31561.9	81	-897734.4	81	117438.8	161	-169308.0	81	300702.8	84	-270191.2	128	-31427.1	740	70853.2	357	-331006.9	64	120362.5	150	293151.5	61	1098.0	6202	-109513.4	156	31519.1	250	-53456.6	134	56122.3	181	285894.9	91	-93062.8	134	172403.9	93	-159974.3	88	-354314.8	91	419134.7	43	-15377.0	668	9279.8	1988	22877.6	473	1843.3	4419	-76031.2	114	-72277.3	103	95659.5	102	221400.5	55	-321723.8	41	-44742.9	230	255437.3	36	47380.2	141	20726.8	489	108858.3	93	525760.3	69	315070.9	52	186597.6	127	-349552.3	72	1015660.4	29	85081.2	188	-81643.7	194	430960.3	45	-129428.0	126	57813.6	303	-96008.2	107	183932.8	64	121401.1	86	43472.4	251	-70040.6	118	-21711.9	150	250304.3	82	49998.2	117	8234.2	810	815.3	9812	155052.7	55	90674.8	84	157759.8	47	56559.1	129	-35507.6	228	29385.9	100	16760.3	409	595328.0	42	232894.5	102	232624.6	111	68664.5	72	177507.4	58	-81422.2	84	30350.3	662	140106.3	85	-12741.0	533	-51499.1	157	175063.4	57	.	.	3853544.5	45
Riss, Leiste	0.0	0	-6627.0	100	-6627.0	224	-52066.2	51	-11790.8	160	-9843.8	130	-247095.9	27	-96198.9	51	-119433.4	37	-264563.7	33	6969.7	100	.	.	-17795.7	168	.	.	10616.1	174	16567.5	100	-19437.2	100	-567.1	1583	.	.	-78121.6	81	-63291.3	77	-41096.1	88	-17649.8	326	-50968.8	89	-35793.4	128	-48669.8	76	-46686.4	74	-36100.7	71	-109258.9	44	-26318.6	78	-104511.5	39	.	.	-6969.7	100	1557.5	1691	-108640.1	52	-6940.7	100	-21025.9	143	.	.	-30047.2	62	-8390.4	188	-24506.9	175	-42953.7	54	0.0	0	-10273.3	210	-14639.9	182	-19881.0	100	-502706.9	31	-7024.0	367	21905.9	100	-54088.8	55	-32974.7	72	.	.	-55262.8	56	-59356.1	68	48769.5	59	-56323.5	51	-16686.2	189	-3722.8	690	-25748.4	88	16848.9	230	24908.0	77	496.1	2129	.	.	.	.	.	.	-37255.2	73	-7353.9	348	-15149.7	100	-24383.3	77	.	.	-54271.6	57	39122.8	100	-7619.5	100	-53319.4	58	6969.7	100	-174254.6	34	-16567.5	100	.	.	-17243.1	100	-42641.9	100	-24374.9	72	-166537.6	74	-39119.8	84	-83207.0	54	-17537.0	116	212.2	4526	8435.9	100	-23194.5	130	-16712.5	100	-17243.1	100	.	.	-7427.8	395	.	.	-3260710.6	10
Schaftbruch	47084.6	97	-33810.6	71	.	.	-43249.6	135	-107045.7	45	17155.2	295	-181317.9	78	-212475.7	55	-155868.2	49	3123.1	2936	-442.5	6343	-27044.6	214	-3113.4	1012	.	.	1741.1	2605	13559.4	237	-103368.0	49	-71076.5	83	.	.	-7120.0	1029	-131181.6	49	-150363.8	42	-152660.9	63	-176282.7	70	-93006.2	53	-61718.1	128	-199866.0	52	32767.2	119	-27185.1	422	-36017.1	71	2042.9	1273	0.0	0	-69697.1	70	-36351.1	71	-2701.0	867	-52055.4	104	-45758.2	115	57785.1	96	-1433.4	3150	-39015.4	164	50413.1	83	34059.1	120	34308.2	124	-19382.7	112	-16968.4	224	38934.4	106	72637.5	77	-109645.8	56	140876.7	74	-115305.2	49	-95589.5	104	10345.8	180	40918.1	146	37733.6	110	4339.5	890	-8566.1	346	-5588.3	347	2590.7	2277	-46210.3	147	49540.5	92	-14964.0	207	-110259.5	55	14637.4	203	-55154.3	100	2592.6	529	60452.3	68	-32303.7	141	-48329.6	56	-17243.1	100	-17243.1	100	69862.3	74	16567.5	100	.	.	-334.0	10877	48490.8	117	-29888.5	153	-67911.1	61	.	.	-16712.5	100	-17424.3	100	0.0	0	-14830.4	803	64836.0	85	-3210.9	1987	-5629.7	457	-10345.8	180	-21232.1	131	8432.8	781	-27530.9	161	-16712.5	228	-34486.1	76	43904.6	92	.	.	-2178495.8	24
Kronenverlichtung >50%	124846.8	60	111246.9	62	0.0	0	33135.0	100	17850.7	100	78543.2	80	-144213.1	86	18274.5	278	10805.7	519	108088.2	65	13903.6	206	16968.4	100	-34764.1	71	.	.	51729.2	100	153083.9	82	66923.4	59	52678.5	91	.	.	115001.2	67	29040.9	112	8258.6	321	62172.5	85	201326.2	40	34491.3	139	266992.3	44	29436.7	108	-12151.1	179	90359.5	50	-334.0	8137	85290.4	102	-38765.4	100	17339.8	100	19382.7	100	347104.9	74	78861.3	145	-45170.2	209	122645.2	68	75831.1	85	26147.3	80	6059.9	100	63751.7	84	-55858.9	171	6969.8	100	16968.4	100	58593.2	52	34764.1	71	104967.1	47	45317.6	63	1510.5	1767	89233.7	56	-20434.5	108	112925.7	46	56617.7	113	227644.8	70	83966.2	51	448202.2	57	207401.0	44	-315351.3	53	82749.3	115	-25911.1	212	615861.1	42	30772.8	100	135747.6	73	97926.7	78	17524.5	180	47395.2	74	28563.5	79	98228.6	73	42304.9	60	-33872.3	186	.	.	6935.9	100	132353.2	46	32846.0	71	106144.8	70	77156.3	73	119352.1	72	24116.8	77	.	.	.	.	103666.6	167	46317.9	189	173545.0	42	75305.9	73	47469.9	62	6627.0	100	26400.0	101	80519.1	106	.	.	.	.	7824.6	100	.	.	5569482.7	13
Krebs	-41078.8	92	-16712.5	100	.	.	-33984.4	53	-54179.8	57	21420.9	151	103360.2	78	-125551.6	59	-133088.2	65	-116909.5	73	10370.1	180	-14297.3	100	0.0	0	.	.	6897.2	100	15004.2	71	-22074.4	121	28403.7	63	.	.	-84905.7	83	6154.6	406	-12108.6	545	-64820.0	100	107042.5	117	48432.8	162	-69662.3	76	66705.5	79	-65952.3	95	-204142.8	63	13939.4	100	19604.2	111	.	.	-10403.9	100	-27135.8	127	27312.4	164	-79474.7	74	16973.5	299	8835.7	293	-11790.8	160	-52494.5	70	0.0	0	151336.8	43	20926.0	139	34848.6	100	-59011.6	67	-16567.5	100	-79088.5	68	18509.1	255	-12119.7	100	-26189.0	87	26296.7	212	14832.8	71	270.2	3540	33897.2	95	-43451.1	164	-34369.3	202	28837.4	117	-42752.8	125	27935.7	180	61867.1	86	129413.8	69	183090.7	46	43119.3	114	-36769.5	100	76666.3	95	-130860.6	83	33949.6	73	-31710.6	100	15149.7	100	.	.	6787.3	100	.	.	-6935.9	100	-90867.0	45	7753.1	100	-99867.0	59	6627.0	100	-8860.6	194	-134.5	20694	.	.	33945.7	72	21977.9	127	17244.6	274	93361.9	84	45770.4	62	6897.2	100	-63176.8	51	3977.3	493	6627.0	100	-65594.4	95	6897.2	100	.	.	.	.	-429823.7	105
Rindennekrose	6935.9	100	-13524.2	71	.	.	-37722.5	69	17850.7	100	.	.	-19463.7	209	-52574.2	100	-24140.3	77	-81081.4	87	-28452.9	272	-10239.6	100	.	.	.	.	0.0	0	.	.	0.0	0	-26188.4	79	.	.	-9231.8	180	.	.	18496.0	100	-13844.7	100	12783.9	166	55154.3	100	24275.8	108	-16559.6	100	.	.	40428.9	98	.	.	-7619.5	100	.	.	.	.	.	.	-21905.9	100	.	.	.	.	82213.7	100	-14280.6	71	-18496.0	100	21046.8	100	8364.6	100	.	.	.	.	-45232.1	116	.	.	24275.8	100	7353.9	100	.	.	-13280.4	100	.	.	0.0	0	17243.1	100	-17693.0	100	-31289.2	94	.	.	-1889.6	1422	-70258.9	70	-99634.7	122	-20472.8	100	57546.9	76	7711.0	100	-15386.4	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-22598.0	75	.	.	-13757.1	71	-16712.5	100	.	.	-16968.4	100	.	.	16338.7	71	.	.	.	.	.	.	.	.	-13254.0	100	.	.	.	.	.	.	13767.3	71	.	.	1699.9	1510	-16567.5	100	.	.	.	.	12737.3	100	.	.	.	.	-364095.3	68
Harzfluss	-15405.2	538	82516.2	106	91555.5	120	-17090.3	319	154300.2	45	103402.9	59	599906.1	58	-169570.7	119	-90917.7	242	170508.3	60	75515.7	71	-3535.5	660	-27710.0	154	.	.	-91073.3	86	22134.0	570	142034.8	85	114960.5	94	17247.2	100	231725.7	69	704517.0	44	-69205.0	202	413490.4	61	691516.4	49	1456613.1	31	-80473.4	149	45870.2	103	116158.5	116	-275859.2	49	103292.6	91	-47327.2	129	36989.5	95	14843.7	389	117804.0	60	49133.8	128	94388.2	93	361190.4	43	85177.0	80	69500.5	66	215818.9	64	56690.4	45	161183.1	35	-20494.6	462	32913.3	206	135654.8	97	-23870.1	77	-102272.6	50	149630.1	51	306864.4	45	-31849.5	164	161992.3	83	-8636.0	761	-50964.9	339	29815.9	293	191216.0	66	188977.0	86	22685.8	100	7711.0	100	.	.	19975.2	466	59704.5	95	237694.0	56	216591.2	57	155253.6	77	159044.3	51	51246.1	160	106586.0	52	-57352.5	134	69934.9	84	8349.3	468	135267.1	45	41231.3	388	-1946.8	1421	-160234.0	58	12791.3	299	-298571.5	73	15842.6	185	0.0	0	25179.9	140	-6969.7	100	-14126.1	377	906163.9	40	234425.0	101	925315.7	32	76124.9	63	-36024.8	201	-108306.6	47	-77519.4	89	125101.6	72	-29956.6	92	51737.6	166	-119485.4	68	.	.	9424257.3	13
Einschluss	6935.9	100	.	.	.	.	6627.0	100	.	.	-19967.9	108	-158504.7	168	-13904.7	273	-349.1	2866	-60858.3	94	-55114.6	100	.	.	0.0	0	.	.	-14280.6	100	9583.9	188	68611.6	98	7338.2	335	7366.6	100	1775.0	897	52451.9	84	-4421.7	472	28016.9	137	17319.6	283	-48622.9	131	1086.9	967	16712.5	100	-5026.5	665	-139940.6	101	.	.	-14692.9	174	.	.	-21106.7	100	7768.3	100	-80339.8	88	-34703.6	100	12720.3	236	-18381.1	100	-34991.2	87	26070.2	86	10267.8	100	-55.8	83022	.	.	.	.	6897.2	100	.	.	-9176.2	100	-17305.9	100	-17850.7	100	-58519.1	123	.	.	.	.	.	.	-25926.7	128	87292.6	55	-5356.7	508	-7765.8	658	-3882.9	590	15941.6	70	50366.9	115	0.0	0	24064.0	72	-13942.9	237	14707.8	100	-43225.5	115	-73537.3	110	22440.7	75	-74855.0	110	-16306.8	100	.	.	-17424.3	100	.	.	.	.	7121.3	393	.	.	-16000.0	100	.	.	.	.	.	.	0.0	0	.	.	146407.8	36	93107.8	43	38722.3	109	.	.	.	.	6897.2	100	-43657.1	100	.	.	-17243.1	100	-6627.0	100	.	.	.	.	-399245.6	105
Gipfeldürre	-100609.8	63	-53120.2	99	17243.1	100	5142.6	940	17850.7	224	-35317.4	106	3018.4	2425	43699.5	150	88809.5	85	-26404.0	280	.	.	16524.2	100	58266.5	111	.	.	33043.5	100	-36710.5	100	42685.3	92	17243.1	100	.	.	-8332.1	203	7398.4	366	-41995.9	66	-64725.8	125	82431.5	98	-99581.6	57	-131637.5	62	55241.7	58	-35955.7	71	44485.0	109	45367.4	62	-17424.3	187	6935.9	100	.	.	-17825.2	100	80845.8	87	71759.2	50	-25050.8	241	-23054.0	100	19133.6	306	-30772.8	100	42093.6	100	-8762.4	100	24394.0	162	6897.2	100	33936.7	70	371.5	6531	36763.1	158	45278.2	62	-37055.6	72	-13316.5	265	15649.1	100	-33439.9	65	19291.2	113	-17693.0	100	80924.4	57	30194.5	124	-9895.8	1471	-6220.1	1560	187901.2	105	79797.1	192	18915.5	341	130525.6	130	-25638.0	94	73539.0	128	1220.3	3833	-2303.8	1135	33670.4	88	-7795.8	216	7824.6	100	6897.2	100	-16448.1	272	-44600.5	73	.	.	16968.4	100	16968.4	100	23421.5	176	-11759.6	100	16181.9	232	-7008.2	100	.	.	.	.	-114608.3	91	23211.1	336	176116.6	46	-6940.7	100	-6627.0	100	-16567.5	178	-15891.9	183	17127.7	225	-73078.3	63	-16567.5	100	14721.8	71	.	.	697190.3	76
anderer Schaden	13905.6	123	3178.4	235	-13254.0	71	-21398.9	116	1540.2	1314	19169.6	221	180166.4	57	59602.6	110	-53798.9	126	-45504.1	137	17424.3	100	20841.6	58	83661.5	46	.	.	24048.3	136	10829.0	294	24554.3	153	4606.5	678	7466.0	100	10675.2	385	-69119.7	97	23857.7	212	92795.2	90	397023.3	32	28258.7	165	98650.0	76	-63144.6	78	36624.9	98	-123139.6	175	31211.7	71	-68087.1	52	31211.7	64	27828.2	73	7753.1	100	-20883.5	367	26114.1	74	2439.9	1935	74077.8	57	16482.7	153	54312.9	85	7706.1	679	147169.0	62	2829.7	1356	-58479.3	88	182.4	13245	-43510.4	87	46748.3	84	23460.4	78	18163.3	156	66481.0	49	51261.9	102	24140.3	77	13524.2	237	-82316.0	151	58938.6	99	45179.2	62	122792.9	49	253771.2	44	-115286.4	53	229230.5	49	-11626.3	658	533142.2	76	25849.9	142	-24248.2	77	17533.7	187	43160.5	119	-14860.5	180	-696.4	5243	27377.9	95	-8938.7	284	1127.8	4055	-8326.7	100	16968.4	100	42508.4	69	24619.0	100	33936.7	100	1139.6	2327	58095.8	77	-14967.2	71	-15506.2	100	-675.6	3540	-23329.3	242	114003.2	57	146016.5	54	-17850.7	100	51431.8	48	10515.1	214	20952.0	147	-35175.6	72	17513.3	143	-30816.6	107	17388.0	168	.	.	2760229.6	23
liegende lebende Bäume	24309.5	77	43896.0	68	.	.	-2993.9	856	6059.9	100	85683.5	61	-9159.2	585	77260.3	63	-31798.7	65	-17424.3	100	.	.	34848.6	100	.	.	.	.	0.0	0	-52268.9	75	.	.	-6685.0	100	.	.	-128790.1	84	163834.8	89	-17635.7	100	-85525.9	55	-81048.3	178	113149.2	59	25357.3	78	-24492.1	77	.	.	18784.1	257	.	.	.	.	.	.	.	.	-19382.7	100	17850.7	100	-15149.7	100	19257.5	100	4211.9	631	21093.6	74	67303.9	62	.	.	0.0	0	23938.1	144	.	.	16968.4	100	17339.8	100	-1025.3	100	-6940.7	100	-8762.4	100	14280.6	71	-12100.9	100	17243.1	100	.	.	16204.2	100	106158.3	100	-12481.4	305	14525.9	776	112992.0	59	91348.4	70	61977.5	76	85285.9	61	31464.9	99	-16554.5	100	.	.	0.0	0	.	.	33022.1	71	21905.9	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7753.1	100	.	.	.	.	.	.	-17243.1	100	.	.	.	.	.	.	-25703.1	238	111113.7	47	16460.9	340	-17351.8	100	-34486.1	100	10275.2	100	0.0	0	16567.5	100	.	.	-17243.1	100	-6627.0	100	.	.	865346.2	43
tote Bäume	184981.3	96	14851.9	531	-8751.9	571	-76918.3	141	94969.8	90	208606.1	61	374955.3	80	349361.3	67	220257.6	97	615765.2	40	223492.7	52	75373.7	101	176157.4	50	-17424.3	.	68875.2	126	12520.1	1478	-130955.0	116	121247.5	110	-133000.4	84	362307.6	93	173174.7	108	-262904.6	92	506478.7	55	1154853.8	27	1364860.7	33	1032443.0	29	191480.1	97	253721.7	55	394490.2	53	283347.3	43	66272.6	75	75180.9	72	-11462.9	614	212869.4	46	134422.7	66	-31976.0	317	405275.3	42	-122444.1	92	84196.5	212	233239.4	67	89769.0	182	123227.1	114	212681.6	62	-91374.6	101	189134.1	58	202611.5	36	198728.9	55	128769.0	93	1815.3	8631	131539.1	73	165272.6	56	1603.1	7954	-31442.8	598	271331.5	52	290672.8	82	305917.1	41	533400.9	53	258927.8	87	681899.1	40	278320.7	51	389453.9	38	378854.8	73	211707.8	40	145178.4	79	62508.3	318	197863.8	48	118423.2	85	188143.9	85	94304.5	106	-119640.2	72	289327.9	53	-44965.6	182	100387.2	38	14540.4	397	150137.2	97	133065.8	53	10318.1	826	120620.4	65	-5774.3	1016	109696.1	72	42565.0	81	639397.6	35	941324.6	25	852031.6	33	189899.9	42	370219.0	72	35402.2	217	145146.8	71	24499.3	628	-24209.4	221	92581.9	67	-443.6	11895	.	.	18669562.7	8
Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.

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. 2289308. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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