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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

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.

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LFI3
Gesamtstammzahl
Schädigungsgrad · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2004/06
		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
Schädigungsgrad	Hauptbaumart	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%
keine 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	.
	Fichte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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 bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	0	.	0	.	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 geschädigt	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	2507	24	1471	34	1679	29	19679	8	578	38	5391	17	0	.	2357	32	25111	7	2023	25	6646	14	3199	18	1587	50	3536	21	6139	14	1992	40	1219	28	4114	18	3966	23	4260	15	2926	25	9413	13	12758	12	555	44	5371	17	128478	3
	Tanne	1107	32	210	39	742	38	10290	9	520	37	1731	27	0	.	163	45	868	25	2868	19	4274	15	3107	18	149	46	715	36	1716	18	195	58	1339	27	1128	28	1396	35	975	34	1090	34	4721	13	971	27	398	45	805	20	41477	4
	Föhre	379	41	0	.	9	100	1382	29	183	34	183	44	162	86	0	.	3780	20	193	42	127	70	128	71	0	.	404	91	24	76	321	42	423	39	106	94	225	35	193	58	218	67	185	45	4418	21	0	.	537	24	13582	10
	Lärche	182	45	0	.	0	.	188	46	14	71	58	89	0	.	7	100	4667	12	7	100	68	61	7	100	0	.	69	100	222	54	49	58	7	100	15	100	142	72	3260	18	7	100	465	37	6498	13	14	100	114	39	16061	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1921	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	0	.	0	.	986	29	0	.	0	.	2949	17
	übrige Nadelhölzer	150	51	0	.	18	100	295	31	108	100	0	.	0	.	0	.	234	45	17	100	70	82	0	.	0	.	17	100	87	74	49	100	68	61	18	100	51	75	16	100	35	100	235	41	35	100	0	.	239	68	1741	17
	Buche	4245	17	243	47	379	37	13333	9	2003	21	2997	20	0	.	612	29	1741	22	2997	19	3408	17	1861	18	466	49	1069	41	5171	16	2043	24	3200	16	1328	22	1480	19	7893	16	852	33	5632	12	1762	31	221	48	3027	14	67961	4
	Ahorn	679	24	6	100	285	48	2489	14	435	27	609	26	0	.	476	44	471	29	632	27	548	22	745	31	147	53	475	73	1587	21	152	50	826	22	436	32	693	29	326	33	262	41	2204	18	539	32	98	67	1915	24	17035	6
	Esche	944	25	0	.	287	50	1263	18	400	45	950	28	52	100	366	48	979	38	830	34	862	34	222	43	432	68	45	71	1678	22	253	56	552	36	556	44	1008	28	1184	33	299	46	1573	20	663	51	128	59	1139	24	16666	7
	Eiche	488	48	0	.	0	.	451	27	223	52	135	45	642	49	0	.	95	62	197	38	138	55	281	85	0	.	0	.	64	56	164	47	284	53	6	100	377	35	1883	28	52	58	2023	30	753	36	0	.	283	30	8542	12
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	326	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7526	15	0	.	74	91	70	81	0	.	0	.	7995	14
	übrige Laubhölzer	857	25	15	100	150	64	2743	18	310	33	533	38	52	100	443	54	4146	22	855	32	439	30	316	39	57	65	214	47	1180	30	66	68	612	34	507	41	622	34	8272	13	400	35	2223	20	3177	18	35	70	830	26	29054	6
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	11537	13	1946	31	3550	24	52121	6	4774	17	12588	12	908	46	4424	24	44338	6	10620	12	16581	10	9868	12	2838	34	6544	18	17867	11	5283	21	8529	13	8215	14	9960	14	35822	6	6141	19	28749	8	32631	7	1448	32	14262	10	351542	2
schwach geschädigt	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	496	28	25	61	132	41	3540	10	69	65	1055	20	0	.	392	29	5045	10	372	33	1485	21	263	43	125	47	361	38	560	21	233	38	223	29	330	30	439	40	818	21	533	27	1697	19	2315	13	33	71	935	19	21478	4
	Tanne	31	64	7	100	25	77	497	27	0	.	91	60	0	.	29	63	129	44	83	47	102	43	148	36	58	58	28	100	75	57	0	.	109	44	17	100	88	67	15	70	51	58	138	41	236	56	0	.	41	61	1999	13
	Föhre	0	.	0	.	0	.	50	55	7	100	0	.	0	.	0	.	93	42	13	100	17	100	7	100	0	.	17	100	0	.	0	.	14	71	17	100	0	.	6	100	0	.	25	60	139	50	0	.	14	71	419	22
	Lärche	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	245	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	64	0	.	0	.	0	.	0	.	293	28	0	.	17	100	321	27	0	.	7	100	939	15
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	150	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	118	42	0	.	0	.	268	26
	übrige Nadelhölzer	17	100	0	.	18	100	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	71	0	.	0	.	34	71	120	38
	Buche	219	29	7	100	34	62	990	31	144	43	303	54	0	.	26	77	134	39	76	39	210	36	28	72	105	61	73	63	391	33	66	61	267	33	102	48	50	55	867	24	75	55	453	24	99	70	36	100	199	29	4951	10
	Ahorn	7	100	21	77	18	100	140	36	25	100	33	71	0	.	68	65	0	.	17	100	15	100	34	71	18	100	60	75	147	39	0	.	35	70	26	72	17	100	87	64	63	78	115	39	51	58	0	.	69	50	1066	14
	Esche	0	.	0	.	33	71	31	62	0	.	49	58	0	.	58	90	0	.	42	61	11	100	19	100	63	100	0	.	134	44	0	.	0	.	35	100	17	100	46	62	0	.	56	52	85	45	0	.	0	.	681	19
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	7	100	8	100	0	.	0	.	7	100	22	100	0	.	0	.	0	.	24	75	7	100	17	100	0	.	0	.	79	49	0	.	117	55	18	100	0	.	8	100	330	26
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	622	27	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	650	26
	übrige Laubhölzer	175	53	0	.	0	.	204	36	106	53	95	53	0	.	121	79	475	25	59	66	129	79	57	58	67	71	0	.	130	53	0	.	111	65	73	50	35	71	514	26	73	80	120	46	136	36	0	.	64	48	2745	11
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	944	20	61	40	260	29	5476	10	369	27	1633	18	8	100	693	26	6292	9	669	22	1993	18	557	24	436	39	539	30	1510	17	306	34	776	19	600	23	645	29	3348	11	795	24	2773	14	3526	10	68	62	1369	15	35648	3
mässig geschädigt	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	152	46	111	43	159	39	1905	13	17	100	287	28	0	.	221	42	2293	11	87	43	636	21	230	30	50	56	287	44	593	30	31	64	136	48	341	27	192	38	572	27	336	32	786	17	827	18	0	.	255	31	10504	5
	Tanne	74	41	29	62	32	63	674	17	24	77	72	82	0	.	18	74	92	55	74	42	335	31	144	38	0	.	51	59	53	43	17	100	84	46	82	51	27	100	14	70	127	48	336	24	36	66	0	.	87	36	2482	9
	Föhre	16	100	0	.	0	.	21	74	7	100	20	75	0	.	0	.	320	34	27	61	17	100	17	100	0	.	35	100	0	.	0	.	10	100	0	.	14	71	23	76	26	77	0	.	236	33	0	.	48	51	836	18
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	186	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	156	37	0	.	48	85	360	21	0	.	24	77	781	15
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	38	0	.	0	.	193	30
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	17	100	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	50	74	135	39
	Buche	249	24	49	47	41	81	1662	18	345	44	433	25	0	.	224	49	303	29	415	28	308	27	90	47	64	62	239	42	579	27	195	38	500	24	60	57	87	50	923	21	94	50	479	21	138	47	14	71	355	28	7847	7
	Ahorn	7	100	0	.	18	100	250	33	91	43	25	73	0	.	104	46	38	67	36	71	0	.	35	71	32	71	0	.	123	37	35	100	48	54	49	71	41	61	108	58	0	.	124	38	174	44	21	100	82	67	1441	13
	Esche	38	55	0	.	36	71	106	47	18	100	99	54	0	.	203	91	0	.	0	.	42	58	0	.	75	71	15	100	60	76	59	76	35	100	24	79	62	59	189	35	52	100	102	41	71	79	0	.	17	100	1303	19
	Eiche	17	100	0	.	0	.	29	62	17	100	18	100	0	.	0	.	6	100	24	77	17	100	19	100	22	100	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	34	71	116	49	7	100	17	100	15	100	0	.	31	51	408	21
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	103	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	748	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	851	18
	übrige Laubhölzer	112	47	0	.	0	.	301	36	95	53	32	71	0	.	161	71	408	27	51	58	43	60	72	50	36	100	0	.	42	70	24	77	144	46	42	63	0	.	911	18	74	79	130	41	368	27	0	.	34	71	3081	10
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	665	18	189	34	285	33	4965	9	616	32	985	19	0	.	932	42	3823	9	731	20	1398	15	624	21	278	37	627	28	1490	20	362	32	957	21	598	21	456	25	3760	9	716	24	2041	12	2345	12	35	66	983	17	29861	3
stark geschädigt	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	142	33	73	44	127	44	2230	11	24	77	437	22	0	.	229	27	1559	12	24	100	371	26	427	27	118	48	468	42	474	44	45	49	141	70	282	31	116	41	165	30	244	34	628	19	909	16	7	100	232	31	9473	5
	Tanne	115	36	75	58	44	56	779	16	24	77	105	43	0	.	25	100	101	40	260	25	414	23	124	36	31	71	177	38	136	34	0	.	238	44	104	37	17	100	42	56	66	71	258	33	91	45	0	.	103	37	3327	8
	Föhre	29	60	0	.	0	.	63	45	7	100	33	60	0	.	0	.	263	28	7	100	7	100	51	100	0	.	17	100	0	.	87	100	14	100	0	.	17	100	16	100	26	100	0	.	315	34	0	.	78	38	1029	17
	Lärche	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	432	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	353	38	0	.	18	100	291	24	0	.	0	.	1126	17
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	189	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	163	35	0	.	0	.	352	24
	übrige Nadelhölzer	35	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	90	67	17	100	7	100	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	52	58	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	239	33
	Buche	315	23	20	76	27	75	1202	16	239	38	174	32	0	.	355	41	257	33	257	31	335	32	180	36	61	52	250	48	469	30	70	44	573	28	111	45	124	41	728	23	187	64	607	26	113	62	18	100	258	26	6929	7
	Ahorn	100	39	7	100	18	100	283	35	18	100	116	47	0	.	23	75	160	41	17	100	103	48	27	77	80	56	83	76	225	34	17	100	63	53	30	62	0	.	34	71	0	.	223	32	136	52	0	.	132	50	1895	12
	Esche	41	71	0	.	25	100	168	30	106	71	116	39	17	100	98	53	93	45	176	63	38	61	9	100	39	84	0	.	47	49	0	.	32	63	36	71	48	75	86	50	15	100	85	40	49	64	8	100	33	66	1365	14
	Eiche	42	61	0	.	0	.	7	100	7	100	19	100	0	.	0	.	0	.	7	100	32	82	19	100	0	.	0	.	18	100	17	100	64	69	0	.	57	52	194	50	0	.	49	54	18	100	0	.	20	58	570	22
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	243	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1712	18	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	1966	18
	übrige Laubhölzer	78	47	0	.	0	.	271	26	87	43	48	58	0	.	15	100	738	23	82	58	88	45	51	74	36	100	50	58	280	40	17	100	59	52	105	69	13	100	849	19	21	100	137	45	541	29	7	100	82	43	3656	9
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	903	16	175	36	241	33	5002	8	513	27	1056	16	17	100	744	28	4125	10	847	24	1395	15	889	18	365	38	1046	25	1686	22	254	40	1235	20	668	21	392	28	4180	11	559	29	2023	13	2637	12	40	55	936	16	31927	3
sehr stark geschädigt	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	8	100	25	77	0	.	406	18	0	.	107	37	0	.	103	46	436	24	17	100	63	53	39	70	0	.	131	59	89	46	35	71	42	61	33	51	0	.	40	55	55	49	59	35	134	31	17	100	58	52	1898	10
	Tanne	0	.	0	.	7	100	187	26	35	71	54	53	0	.	7	100	52	55	7	100	16	71	7	100	0	.	17	100	29	50	0	.	55	49	48	53	0	.	10	100	0	.	15	71	54	53	0	.	0	.	600	15
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	15	71	7	100	0	.	0	.	136	64	17	100	7	100	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	121	51	0	.	28	50	354	31
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	76	56	0	.	0	.	85	43	0	.	0	.	237	27
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	55	0	.	0	.	148	42
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	194	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	100	70	0	.	0	.	365	33
	Buche	51	58	0	.	0	.	299	22	71	44	88	39	0	.	259	50	161	43	115	43	107	54	43	62	18	100	97	43	135	33	17	100	155	31	53	55	117	64	219	36	23	75	56	45	37	85	0	.	85	42	2207	11
	Ahorn	51	55	0	.	0	.	149	36	7	100	118	48	0	.	71	55	60	67	52	74	18	100	0	.	18	100	20	100	61	53	0	.	87	44	27	100	17	100	0	.	0	.	0	.	41	71	0	.	50	58	845	16
	Esche	24	77	0	.	18	100	74	61	0	.	54	58	0	.	178	74	18	100	7	100	15	100	9	100	18	100	0	.	43	61	0	.	7	100	39	71	39	100	0	.	0	.	0	.	14	71	0	.	7	100	564	28
	Eiche	0	.	0	.	0	.	23	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	50	100	0	.	46	87	36	70	0	.	8	100	17	100	0	.	31	64	232	33
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	121	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	654	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	775	19
	übrige Laubhölzer	58	50	15	100	0	.	187	34	7	100	32	71	0	.	153	64	346	30	35	71	0	.	19	100	0	.	15	100	50	62	17	100	41	72	15	100	49	74	591	29	17	100	50	58	331	48	0	.	75	56	2103	14
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	191	31	40	61	25	77	1325	12	134	31	460	24	0	.	789	31	1645	16	258	31	232	33	134	35	54	57	281	34	424	23	76	46	444	24	216	30	267	58	1626	15	129	50	188	25	1035	22	17	100	334	23	10326	6
tot	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	298	33	141	55	245	35	4253	15	136	46	1716	26	0	.	478	37	3839	13	149	40	1343	33	171	41	194	44	503	38	1192	23	115	42	238	37	841	51	249	49	426	24	544	37	1215	19	2828	17	65	58	430	24	21609	6
	Tanne	167	43	0	.	123	56	1032	17	80	45	170	34	0	.	34	71	341	36	432	36	343	26	54	74	57	71	95	54	246	34	0	.	347	40	164	50	17	100	57	56	159	54	380	23	111	39	21	100	76	52	4508	8
	Föhre	139	79	0	.	0	.	215	49	24	77	74	75	7	100	0	.	530	28	72	60	21	100	7	100	0	.	109	100	0	.	17	100	69	67	24	100	42	84	23	76	18	100	62	71	797	23	0	.	55	49	2305	14
	Lärche	0	.	0	.	0	.	44	86	0	.	7	100	0	.	0	.	585	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	81	0	.	0	.	0	.	0	.	267	32	0	.	53	73	1257	21	0	.	0	.	2292	14
	Arve	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	141	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	72	0	.	0	.	190	41
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	195	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	71	0	.	0	.	0	.	231	44
	Buche	209	29	48	58	36	71	529	22	163	41	143	52	0	.	212	39	102	48	153	46	247	51	19	100	18	100	80	51	448	34	52	58	143	47	124	62	17	100	330	31	15	100	271	26	55	75	0	.	166	40	3580	9
	Ahorn	59	52	0	.	0	.	83	45	0	.	0	.	0	.	62	89	37	100	47	73	17	100	0	.	0	.	0	.	117	37	0	.	17	100	50	58	17	100	19	100	0	.	101	43	99	58	0	.	123	42	850	17
	Esche	64	60	0	.	43	61	81	46	0	.	51	58	0	.	114	83	80	73	47	73	38	81	19	100	18	100	0	.	74	60	0	.	0	.	33	71	37	71	134	51	0	.	113	45	92	66	0	.	97	59	1137	17
	Eiche	0	.	0	.	0	.	33	71	59	76	7	100	204	67	0	.	0	.	76	64	19	100	0	.	0	.	0	.	18	100	52	58	54	73	0	.	24	77	60	57	0	.	109	47	53	58	0	.	7	100	774	23
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	177	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2748	17	0	.	0	.	37	100	0	.	0	.	2962	16
	übrige Laubhölzer	76	46	15	100	30	100	345	27	77	56	299	37	17	100	50	58	1237	25	100	46	276	40	97	74	0	.	141	77	353	47	17	100	41	61	229	59	23	76	1720	15	129	46	706	28	607	22	17	100	142	39	6747	8
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	51	58	226	30	0	.	83	60	0	.	17	100	291	26	0	.	26	72	0	.	0	.	15	100	57	52	0	.	0	.	0	.	17	100	184	41	18	100	141	49	165	39	0	.	0	.	1292	13
	Total	1012	19	204	49	527	31	6849	11	540	25	2549	19	228	62	968	25	7555	9	1078	21	2329	22	368	31	287	35	944	33	2585	16	254	36	909	23	1465	33	444	36	5968	10	884	27	3188	14	6144	12	103	53	1096	18	48478	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	3602	21	1846	31	2342	26	32013	7	825	35	8994	15	0	.	3780	28	38283	7	2673	24	10543	14	4329	17	2073	45	5286	22	9047	14	2451	37	1999	27	5942	19	4962	23	6282	15	4638	22	13799	11	19771	10	677	41	7281	16	193440	3
	Tanne	1493	27	321	40	973	35	13460	9	684	33	2222	25	0	.	276	44	1582	22	3724	19	5483	14	3585	17	295	42	1083	31	2254	17	212	55	2172	24	1543	25	1545	33	1113	32	1494	31	5849	13	1500	27	418	45	1111	19	54394	4
	Föhre	563	43	0	.	9	100	1729	26	243	33	317	47	169	83	0	.	5123	18	329	43	196	63	227	58	0	.	582	79	24	76	425	44	535	35	148	96	298	36	263	63	288	57	272	38	6026	19	0	.	759	21	18526	9
	Lärche	189	45	0	.	0	.	239	40	14	71	72	74	0	.	7	100	6190	12	7	100	68	61	7	100	0	.	69	100	375	49	49	58	7	100	15	100	142	72	4405	17	7	100	602	35	8811	12	14	100	145	36	21435	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	16	72	0	.	0	.	0	.	0	.	2521	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	0	.	0	.	1530	25	0	.	0	.	4100	15
	übrige Nadelhölzer	202	43	0	.	36	71	329	30	108	100	0	.	0	.	18	100	713	43	51	74	76	76	17	100	0	.	17	100	141	55	49	100	120	47	18	100	51	75	16	100	69	100	341	43	134	58	0	.	324	59	2831	16
	Buche	5287	15	368	45	516	33	18015	9	2966	21	4138	20	0	.	1687	28	2697	21	4013	19	4615	16	2222	17	731	45	1808	33	7192	15	2444	24	4837	16	1778	21	1876	18	10960	14	1245	33	7499	11	2204	29	288	50	4089	13	93475	3
	Ahorn	902	21	34	67	339	46	3393	13	576	24	900	23	0	.	803	33	766	26	803	25	701	23	841	28	295	34	638	74	2259	19	204	54	1075	20	617	28	783	28	575	32	326	43	2768	17	1041	28	119	72	2372	22	23132	5
	Esche	1111	25	0	.	442	46	1723	18	524	44	1319	25	69	100	1018	59	1169	38	1102	30	1008	32	279	40	645	63	61	59	2037	20	312	58	626	33	723	42	1210	27	1639	29	367	48	1929	20	974	39	136	58	1293	23	21717	7
	Eiche	548	48	0	.	0	.	542	25	324	50	186	42	854	51	0	.	102	64	318	41	235	46	319	86	22	100	0	.	142	51	247	41	469	56	6	100	538	31	2368	26	60	59	2323	27	874	34	0	.	379	25	10856	11
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	990	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14010	13	0	.	74	91	126	75	0	.	0	.	15200	12
	übrige Laubhölzer	1356	23	45	74	180	59	4052	15	683	31	1039	31	69	79	943	45	7350	18	1181	30	976	26	613	34	196	56	421	52	2035	27	143	40	1009	31	971	44	742	35	12856	11	713	39	3365	18	5160	17	59	67	1228	22	47386	5
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	51	58	226	30	0	.	83	60	0	.	17	100	291	26	0	.	26	72	0	.	0	.	15	100	57	52	0	.	0	.	0	.	17	100	184	41	18	100	141	49	165	39	0	.	0	.	1292	13
	Total	15252	12	2615	29	4888	22	75738	5	6947	17	19271	11	1161	46	8551	22	67778	5	14203	12	23928	10	12439	11	4257	30	9981	17	25563	10	6535	20	12850	13	11762	14	12164	14	54705	5	9225	18	38961	8	48318	7	1711	31	18980	10	507783	1

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 1259067. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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