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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.

Oben

LFI3
Gesamtstammzahl
Schädigungsgrad · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
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	3076	16	1496	25	1735	23	21185	6	567	26	6294	12	0	.	2207	23	29478	5	2835	16	5581	11	3675	17	1154	38	4143	16	7229	11	1453	32	2003	20	4597	13	3474	20	4806	11	2492	19	11263	8	13943	8	995	26	5432	13	141112	2
	Tanne	1451	21	260	33	620	30	10367	7	543	25	1875	19	0	.	298	41	974	17	2901	13	3865	12	2982	14	131	41	560	29	2161	13	121	51	1462	21	1233	19	1015	29	1181	23	766	28	5023	10	1346	19	594	35	988	18	42718	3
	Föhre	449	26	18	71	5	100	1136	23	302	28	161	35	91	86	0	.	4382	13	452	38	192	57	144	47	0	.	283	79	354	44	215	37	391	28	153	48	265	34	316	45	158	55	328	38	4217	15	0	.	574	18	14587	7
	Lärche	271	40	4	100	26	100	243	35	8	71	95	72	0	.	4	100	6450	8	8	71	54	52	4	100	0	.	49	87	363	35	61	50	22	55	15	72	136	53	4152	11	4	100	460	25	8548	9	8	100	101	32	21086	5
	Arve	0	.	0	.	0	.	23	81	0	.	0	.	0	.	0	.	2146	16	0	.	0	.	0	.	0	.	79	100	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	29	74	34	100	0	.	1332	18	0	.	0	.	3663	12
	übrige Nadelhölzer	127	39	20	100	10	100	260	30	118	71	8	100	0	.	0	.	288	37	20	71	117	55	0	.	21	100	10	100	165	61	30	88	109	67	41	61	224	79	18	71	21	100	289	40	31	75	0	.	164	57	2091	15
	Buche	4703	12	225	37	642	30	12605	8	2133	15	3164	15	0	.	760	26	1933	17	3290	13	3012	14	1829	13	468	39	1102	29	4952	12	1952	18	3493	12	1459	17	1595	16	8674	10	538	30	6237	9	1541	23	299	32	3079	11	69686	3
	Ahorn	848	17	209	62	174	44	2926	11	587	20	693	22	29	74	521	30	638	24	912	22	684	18	627	25	129	39	486	45	1378	16	156	43	812	19	677	21	813	28	780	20	249	33	2609	13	754	19	140	46	1345	20	19177	4
	Esche	1061	17	81	53	296	36	1430	15	575	35	971	23	29	100	248	42	1194	26	892	23	982	28	175	39	260	68	118	45	1692	17	186	47	524	26	682	33	895	22	1730	18	233	39	1574	14	756	29	201	40	1391	19	18175	5
	Eiche	796	24	0	.	4	100	440	20	297	52	147	33	485	39	0	.	340	37	132	33	102	46	286	59	0	.	0	.	144	61	188	30	343	31	33	66	241	32	1608	21	34	52	2150	20	811	24	5	100	309	31	8893	8
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	312	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6619	11	0	.	132	67	128	56	0	.	0	.	7190	11
	übrige Laubhölzer	1414	20	33	59	127	54	2619	13	337	24	662	35	185	50	326	44	4635	15	900	20	496	24	291	29	109	61	234	30	1257	19	80	49	680	23	547	26	855	25	10648	8	598	33	2587	15	3924	13	31	58	881	19	34456	4
	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	14195	8	2345	22	3640	18	53234	4	5468	13	14071	9	820	36	4364	17	52769	4	12342	9	15084	8	10013	10	2272	26	7065	13	19716	8	4441	16	9839	10	9434	10	9511	11	40562	4	5125	14	32653	6	37331	5	2274	21	14266	8	382835	1
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	566	21	38	50	154	34	3694	10	110	43	1195	17	4	100	397	23	5962	7	463	23	1253	16	258	30	140	34	335	26	747	18	195	31	307	23	332	23	381	28	773	15	558	23	1940	11	2929	13	93	71	876	15	23700	3
	Tanne	35	44	4	100	38	69	522	20	15	79	85	44	0	.	17	64	97	37	77	34	116	31	121	29	31	58	17	100	127	32	4	100	134	31	14	79	50	67	22	54	41	50	158	30	161	46	0	.	36	48	1924	9
	Föhre	10	100	0	.	0	.	46	42	4	100	0	.	0	.	0	.	144	28	11	74	31	76	4	100	0	.	10	100	4	100	0	.	45	60	10	100	0	.	12	58	0	.	22	52	270	32	0	.	20	45	642	17
	Lärche	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	268	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	54	0	.	0	.	0	.	9	100	300	20	0	.	10	100	458	18	0	.	4	100	1091	11
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	167	24	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	197	26	0	.	0	.	368	18
	übrige Nadelhölzer	13	76	0	.	10	100	29	58	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	71	0	.	0	.	40	61	173	30
	Buche	232	30	13	75	28	54	809	23	150	30	216	46	0	.	112	46	143	28	175	38	180	31	47	44	71	52	44	63	320	25	46	52	226	25	69	44	61	47	852	17	53	49	457	17	164	42	21	100	169	25	4657	7
	Ahorn	57	58	12	77	10	100	154	25	35	58	38	50	0	.	48	56	69	62	45	58	43	57	40	50	10	100	34	75	127	35	0	.	30	58	43	54	20	71	160	38	44	69	161	26	103	41	4	100	39	50	1329	11
	Esche	4	100	0	.	23	61	89	66	4	100	48	43	0	.	36	80	39	50	41	44	7	100	10	100	38	100	0	.	118	34	0	.	14	78	45	71	10	100	132	34	0	.	32	52	58	41	0	.	0	.	749	15
	Eiche	33	76	0	.	0	.	20	71	9	100	15	60	4	100	0	.	56	70	4	100	30	72	0	.	0	.	0	.	15	75	8	71	16	71	0	.	11	100	137	33	9	100	204	43	26	59	0	.	8	71	604	19
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	610	18	0	.	0	.	10	71	0	.	0	.	661	17
	übrige Laubhölzer	206	37	0	.	0	.	206	27	101	40	56	53	0	.	93	66	541	19	69	41	96	62	32	58	44	65	0	.	139	37	0	.	63	61	54	45	20	71	739	15	103	48	156	30	258	26	10	100	61	38	3047	8
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	1156	15	67	35	265	25	5573	8	428	20	1654	14	8	71	704	19	7549	6	886	16	1765	14	512	18	335	31	445	23	1665	12	253	27	835	15	567	18	561	22	3737	7	808	19	3160	9	4633	9	128	55	1253	12	38945	2
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	171	29	136	35	180	41	1840	9	19	71	388	21	0	.	216	29	2051	8	83	32	551	17	208	25	44	45	273	28	615	20	41	56	187	28	289	22	162	29	468	20	245	27	836	13	1041	16	0	.	247	23	10292	4
	Tanne	71	30	38	61	44	49	732	12	21	56	101	44	0	.	28	48	92	36	152	24	293	24	109	30	33	65	30	59	100	34	10	100	87	32	71	40	28	64	52	38	86	43	343	21	119	42	15	76	90	27	2746	7
	Föhre	21	60	0	.	0	.	33	43	12	58	11	73	0	.	0	.	277	26	33	44	14	77	9	100	0	.	21	100	25	62	8	100	39	77	4	100	11	58	44	65	61	66	0	.	195	26	0	.	33	46	850	13
	Lärche	0	.	11	100	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	284	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	4	100	0	.	0	.	158	27	0	.	26	85	411	17	0	.	14	77	925	11
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	30	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	107	30	0	.	0	.	207	21
	übrige Nadelhölzer	0	.	10	100	0	.	83	63	0	.	0	.	0	.	0	.	31	58	10	100	0	.	9	100	0	.	0	.	9	100	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	30	75	202	32
	Buche	235	22	49	50	37	59	1422	14	299	30	336	20	0	.	267	33	300	24	384	22	264	23	104	34	42	56	204	32	581	21	139	32	453	19	95	37	79	38	913	16	58	46	688	18	263	34	30	63	266	23	7508	5
	Ahorn	24	62	63	100	10	100	276	22	54	41	91	38	0	.	96	37	34	51	60	41	16	73	31	52	19	71	21	71	191	28	20	100	55	45	47	60	32	52	107	45	29	63	157	26	158	31	12	100	71	51	1673	9
	Esche	50	48	0	.	21	71	125	33	28	58	91	42	0	.	127	88	35	60	13	100	24	58	0	.	44	71	33	77	116	39	34	77	47	60	24	62	45	51	167	29	46	75	130	34	74	63	0	.	18	63	1295	14
	Eiche	13	77	0	.	0	.	45	52	9	100	10	100	4	100	0	.	42	65	18	64	10	100	11	100	11	100	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	20	71	133	32	4	100	28	58	64	49	0	.	32	44	464	16
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	774	15	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	870	14
	übrige Laubhölzer	152	29	11	100	19	100	247	26	73	43	29	58	0	.	123	57	519	18	66	42	51	47	40	50	21	100	10	100	49	50	32	66	108	39	56	50	11	100	1301	12	121	55	171	25	469	19	0	.	44	46	3723	7
	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	737	13	318	29	311	29	4817	7	516	23	1057	13	4	100	858	30	3847	6	819	14	1223	12	523	17	213	31	596	20	1700	13	284	26	992	15	587	17	387	18	4117	6	651	20	2388	10	2911	10	57	44	845	13	30756	2
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	163	24	84	33	186	35	2191	8	14	77	474	16	0	.	229	22	2051	9	82	34	310	19	306	23	90	39	478	27	750	24	33	40	124	46	287	23	73	37	184	22	265	25	715	13	935	12	17	50	281	20	10320	4
	Tanne	92	30	49	53	57	52	891	12	27	54	101	32	0	.	37	65	88	30	217	20	314	20	194	32	18	71	105	38	186	25	0	.	180	34	95	30	28	58	45	39	56	52	228	25	117	29	30	75	106	29	3260	6
	Föhre	28	42	0	.	0	.	73	38	7	71	23	53	0	.	0	.	341	21	20	54	4	100	30	100	0	.	10	100	4	100	47	100	12	74	48	100	21	71	27	63	48	54	4	100	255	28	0	.	68	32	1071	13
	Lärche	4	100	0	.	0	.	20	71	0	.	4	100	0	.	0	.	508	16	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	32	52	0	.	0	.	0	.	0	.	391	25	0	.	10	100	401	16	0	.	4	100	1379	10
	Arve	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	226	24	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	156	26	0	.	0	.	416	17
	übrige Nadelhölzer	19	71	0	.	0	.	23	71	0	.	0	.	0	.	0	.	81	56	10	100	4	100	0	.	0	.	0	.	22	71	0	.	30	58	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	24	62	223	26
	Buche	378	18	19	61	35	47	1168	13	215	29	211	21	0	.	241	37	259	25	373	21	371	31	261	26	54	41	196	39	447	22	72	34	513	20	140	29	130	29	713	17	106	63	714	19	79	51	15	77	260	22	6968	5
	Ahorn	118	30	61	87	10	100	310	22	43	62	63	46	0	.	21	54	106	36	95	35	72	41	43	44	55	49	49	76	164	29	10	100	78	35	53	70	19	71	83	36	29	100	195	25	100	42	0	.	128	37	1906	9
	Esche	62	41	0	.	15	100	196	27	83	53	77	35	10	100	59	54	90	42	171	50	49	43	23	60	23	84	12	100	158	36	0	.	38	47	41	61	41	55	133	34	9	100	133	27	57	49	33	67	40	42	1551	10
	Eiche	30	49	0	.	0	.	14	59	14	77	12	100	0	.	0	.	30	74	4	100	34	63	11	100	0	.	5	100	47	81	19	71	37	69	0	.	38	48	210	31	0	.	81	35	40	62	0	.	24	41	649	15
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	171	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1707	14	0	.	8	100	39	86	0	.	0	.	1925	13
	übrige Laubhölzer	69	36	11	100	0	.	369	19	127	48	49	45	0	.	23	61	783	17	80	44	78	40	39	62	40	62	41	50	310	28	23	72	110	40	109	42	50	70	1149	12	80	57	230	26	507	21	4	100	112	31	4394	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	963	12	223	31	302	27	5259	6	530	23	1013	12	10	100	611	22	4735	7	1051	16	1240	14	905	14	280	30	910	19	2123	13	204	30	1122	14	774	17	400	21	4642	7	606	20	2328	9	2687	8	98	36	1046	12	34062	2
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	17	62	15	77	0	.	450	15	0	.	117	26	0	.	78	38	481	16	42	63	49	43	35	52	0	.	132	44	82	35	23	61	24	61	39	44	4	100	53	38	44	39	84	27	180	21	15	77	56	40	2017	7
	Tanne	0	.	10	100	4	100	166	21	33	52	72	38	0	.	15	79	50	42	56	47	12	58	18	65	0	.	21	71	46	58	0	.	36	45	28	54	0	.	31	62	29	58	98	35	40	47	21	71	0	.	788	11
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	12	58	7	71	0	.	0	.	176	40	10	100	4	100	10	100	0	.	0	.	10	100	0	.	8	71	0	.	0	.	0	.	11	100	4	100	153	34	0	.	16	50	421	21
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	154	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	129	30	0	.	0	.	147	24	0	.	0	.	442	15
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	99	38	0	.	0	.	189	25
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	183	68	0	.	0	.	0	.	10	100	368	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	41	71	0	.	59	70	0	.	0	.	692	29
	Buche	36	48	7	100	0	.	420	16	63	34	77	30	0	.	152	51	155	32	93	35	78	43	72	41	32	65	69	39	148	26	23	61	179	21	59	42	65	64	312	22	13	76	105	25	42	56	8	71	96	30	2303	8
	Ahorn	38	48	0	.	0	.	146	29	4	100	76	43	0	.	47	51	46	52	49	49	10	100	0	.	23	71	22	71	35	53	0	.	50	45	16	100	18	71	19	71	0	.	13	100	34	58	0	.	40	50	684	13
	Esche	34	52	0	.	10	100	81	40	0	.	43	50	0	.	108	75	35	59	16	60	9	100	5	100	10	100	0	.	34	52	0	.	4	100	26	63	21	100	61	53	0	.	10	100	56	66	0	.	12	58	576	20
	Eiche	4	100	0	.	0	.	17	65	4	100	4	100	0	.	0	.	15	100	8	71	4	100	0	.	0	.	0	.	7	100	4	100	28	100	0	.	25	86	49	45	0	.	51	67	40	50	0	.	18	64	279	22
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	129	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	710	17	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	840	16
	übrige Laubhölzer	43	44	9	100	0	.	248	25	60	40	50	45	0	.	85	63	384	21	47	45	54	93	11	100	11	100	30	58	72	46	9	100	30	59	9	100	37	60	576	20	42	50	87	41	463	27	0	.	73	45	2430	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	172	25	41	46	15	77	1712	11	175	22	445	17	0	.	496	29	2078	11	321	21	221	30	151	26	76	40	274	27	457	18	60	38	358	19	196	26	171	50	1939	10	186	29	452	16	1313	13	44	49	310	19	11661	4
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	249	27	133	45	250	31	3996	11	113	35	1382	19	0	.	529	25	4094	10	314	26	1152	24	135	34	219	34	574	25	1345	18	103	35	269	28	812	31	295	46	541	20	501	28	1337	13	2734	12	54	45	419	19	21549	4
	Tanne	151	36	0	.	86	48	1079	13	65	44	219	25	0	.	51	49	257	30	320	28	254	24	85	38	45	59	84	40	186	31	0	.	222	36	154	36	14	77	63	42	112	45	389	18	281	33	26	71	104	38	4248	7
	Föhre	146	47	0	.	0	.	215	33	47	47	56	61	4	100	0	.	1149	26	72	45	47	72	27	73	0	.	76	87	34	79	10	100	97	39	98	43	35	65	55	57	20	71	33	71	1095	19	0	.	63	35	3380	12
	Lärche	0	.	0	.	0	.	84	56	0	.	14	79	0	.	0	.	822	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	54	69	0	.	0	.	0	.	0	.	564	19	0	.	39	62	1087	16	0	.	0	.	2664	9
	Arve	0	.	0	.	0	.	12	74	0	.	0	.	0	.	0	.	233	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	47	0	.	0	.	327	25
	übrige Nadelhölzer	10	100	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	151	43	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	58	69	0	.	0	.	0	.	249	31
	Buche	194	24	28	58	31	58	510	18	225	33	173	32	0	.	148	35	113	35	137	35	169	40	21	71	36	47	64	46	403	25	33	52	165	34	133	43	14	77	415	23	9	100	307	22	111	53	31	74	129	33	3599	7
	Ahorn	55	42	0	.	0	.	58	41	20	71	38	63	0	.	58	63	24	85	66	47	21	71	9	100	0	.	0	.	69	37	9	100	38	61	62	47	10	100	31	58	0	.	110	39	64	52	0	.	72	43	814	13
	Esche	37	61	9	100	25	61	76	49	0	.	51	45	0	.	69	83	44	73	46	52	21	81	11	100	10	100	65	74	53	53	0	.	0	.	30	58	44	56	111	39	0	.	121	30	50	66	21	100	63	51	958	14
	Eiche	31	76	0	.	0	.	34	52	80	59	18	65	114	67	0	.	40	79	66	48	10	100	0	.	0	.	0	.	10	100	29	58	41	61	0	.	18	64	161	42	10	100	162	31	34	52	0	.	4	100	863	16
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	241	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2736	14	0	.	17	100	74	67	0	.	0	.	3068	13
	übrige Laubhölzer	122	31	29	76	29	72	567	21	82	38	215	32	50	83	59	41	1089	18	101	34	283	34	64	64	0	.	145	49	429	31	10	100	62	45	195	42	51	49	2144	12	87	40	616	21	815	18	10	100	117	30	7371	6
	nicht bestimmbar	20	71	0	.	30	58	236	22	0	.	59	53	0	.	20	71	366	21	10	100	14	73	0	.	0	.	29	58	40	47	0	.	19	71	10	100	10	100	193	27	10	100	197	42	256	23	0	.	0	.	1518	10
	Total	1014	14	199	37	451	25	6877	8	632	20	2225	14	168	53	934	19	8622	7	1133	15	1983	16	352	23	310	27	1038	22	2624	12	194	30	913	17	1503	20	489	31	7014	7	750	22	3387	10	6684	8	143	40	970	14	50607	3
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	4243	14	1902	24	2504	21	33355	6	823	23	9850	11	4	100	3656	20	44116	5	3819	15	8896	11	4616	15	1646	32	5935	15	10767	10	1849	29	2914	18	6356	12	4388	19	6825	10	4106	17	16174	7	21762	7	1174	26	7311	12	208990	2
	Tanne	1799	19	361	33	849	27	13757	6	705	23	2453	17	0	.	447	37	1559	15	3724	12	4854	12	3510	13	258	34	816	26	2805	12	135	48	2120	18	1594	18	1134	27	1394	21	1090	25	6240	10	2065	19	686	33	1325	16	55684	3
	Föhre	655	26	18	71	5	100	1503	21	384	27	258	36	95	83	0	.	6470	13	598	35	292	48	223	44	0	.	401	70	431	42	279	38	592	28	313	44	332	31	454	46	298	42	391	34	6185	14	0	.	774	16	20951	7
	Lärche	275	39	15	77	26	100	365	33	8	71	113	69	0	.	4	100	8485	8	8	71	58	53	4	100	0	.	49	87	503	32	61	50	26	60	15	72	144	54	5693	10	4	100	545	25	11053	8	8	100	123	29	27586	5
	Arve	0	.	0	.	0	.	39	58	0	.	0	.	0	.	0	.	2953	15	0	.	0	.	0	.	0	.	102	100	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	29	74	49	100	0	.	1973	16	0	.	0	.	5170	11
	übrige Nadelhölzer	169	34	30	100	21	71	588	32	118	71	8	100	0	.	10	100	941	31	40	61	141	50	9	100	21	100	10	100	238	56	30	88	149	58	71	74	224	79	18	71	62	74	386	42	90	53	0	.	258	44	3630	13
	Buche	5779	11	341	35	773	27	16933	7	3084	15	4178	14	0	.	1680	23	2902	15	4451	12	4074	14	2333	13	703	35	1678	25	6851	11	2265	18	5028	11	1955	16	1945	15	11879	10	777	31	8509	8	2200	21	404	31	3999	10	94722	3
	Ahorn	1140	15	345	69	206	43	3870	10	744	19	998	19	29	74	791	25	918	21	1228	19	847	17	751	23	237	28	613	47	1962	14	195	43	1063	17	897	20	912	27	1180	21	351	36	3245	12	1213	18	156	47	1694	18	25584	4
	Esche	1248	17	90	55	391	35	1997	15	690	32	1282	21	39	100	648	56	1437	24	1179	21	1092	27	223	36	386	63	228	50	2171	16	220	49	627	23	848	32	1056	21	2334	16	288	42	2001	13	1052	24	255	36	1525	18	23304	5
	Eiche	907	24	0	.	4	100	571	18	414	50	206	31	607	42	0	.	523	43	232	33	190	37	307	61	11	100	5	100	235	58	247	28	464	36	33	66	353	27	2298	18	57	53	2675	19	1015	23	5	100	394	26	11751	8
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	981	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13157	10	0	.	157	71	260	59	0	.	0	.	14555	9
	übrige Laubhölzer	2005	19	92	48	175	49	4257	11	781	22	1061	27	235	46	709	36	7951	12	1264	19	1058	24	478	27	225	42	461	32	2255	19	155	36	1055	22	969	28	1022	24	16556	7	1031	34	3847	13	6435	12	55	50	1288	16	55420	4
	nicht bestimmbar	20	71	0	.	30	58	236	22	0	.	59	53	0	.	20	71	366	21	10	100	14	73	0	.	0	.	29	58	40	47	0	.	19	71	10	100	10	100	193	27	10	100	197	42	256	23	0	.	0	.	1518	10
	Total	18238	8	3193	21	4984	17	77472	4	7749	12	20466	8	1009	35	7966	16	79600	4	16552	8	21516	8	12456	9	3487	22	10327	13	28284	7	5436	15	14058	9	13061	10	11519	11	62011	4	8124	13	44366	5	55559	5	2743	20	18691	7	548866	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. 1259101. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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