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

1. Wofür stehen die Zahlen?

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

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

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

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

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

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

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

2. Wozu dient der Standardfehler?

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

Die statistische Sicherheit beträgt

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

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

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

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

Vorgehen

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

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

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

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

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

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

Daten: siehe Beispiel 2

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

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

Oben

3. Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?*

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

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

Beispiel 4: Interpretation von zwei Ergebnissen der gleichen Inventur

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

	Fall 2						Fall 1

Fall 1

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

Fall 2

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

Vorgehen

Siehe Fall 1.

Antwort

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

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

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

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

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

Beispiel 5: Interpretation von zwei Ergebnissen aus unterschiedlichen Inventuren

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

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

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

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

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

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

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

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

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

Oben

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

Die Ergebnisse sind

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

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

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

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

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

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

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

Oben

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

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

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

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI5
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 2018/26
		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	1891	22	1104	34	1028	31	18164	8	649	42	4173	19	34	71	1576	34	22964	8	850	24	5417	17	2641	17	1548	50	4213	24	5789	16	814	37	1377	37	3231	19	1735	22	4668	22	2774	24	8233	12	12115	11	362	46	3709	20	111057	3
	Tanne	941	31	220	41	770	42	10991	9	634	33	1850	26	34	100	104	56	664	24	3323	17	5194	18	3257	19	164	40	790	32	1363	19	135	59	1346	33	1026	29	1012	32	909	32	1116	31	4895	13	979	27	345	50	921	20	42984	4
	Föhre	48	52	0	.	0	.	945	31	153	37	118	46	59	100	0	.	3195	21	159	45	92	55	79	61	44	100	455	100	24	76	215	44	280	39	103	94	121	35	154	69	202	56	85	44	3877	24	0	.	362	33	10770	12
	Lärche	337	52	0	.	0	.	160	40	14	71	99	66	0	.	7	100	4031	12	0	.	73	57	0	.	0	.	35	100	218	58	31	64	7	100	14	100	211	70	3325	18	0	.	942	49	5542	12	7	100	152	45	15204	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1865	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	856	26	0	.	0	.	2779	20
	übrige Nadelhölzer	157	47	0	.	36	100	221	31	80	100	0	.	0	.	0	.	163	58	0	.	95	52	0	.	0	.	0	.	121	54	21	100	109	72	18	100	17	100	44	70	52	100	239	44	0	.	0	.	249	49	1620	16
	Buche	3312	14	130	57	240	41	10941	9	2034	22	2847	19	0	.	480	31	1637	22	2495	20	2616	17	1541	18	487	47	730	33	4395	17	1802	23	3440	17	1220	22	1170	21	7779	16	794	38	5862	13	1569	29	195	40	3535	15	61252	4
	Ahorn	921	22	21	100	410	48	2990	12	670	26	750	25	0	.	354	39	495	36	784	25	804	21	1085	31	159	47	277	70	1214	19	145	55	1106	33	508	46	749	27	620	35	290	39	2806	18	803	31	118	60	1495	22	19574	6
	Esche	448	34	0	.	72	55	1004	23	312	33	830	29	17	100	37	63	562	40	241	37	328	41	192	37	95	93	130	55	619	31	142	48	374	36	301	46	384	30	1330	27	134	50	1105	22	535	32	8	100	434	25	9635	8
	Eiche	294	39	0	.	0	.	372	31	222	50	218	45	230	63	0	.	84	74	118	43	71	48	219	91	0	.	0	.	25	58	175	42	237	59	6	100	245	34	1481	25	53	73	1648	34	886	38	0	.	301	30	6886	12
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	196	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4052	18	0	.	0	.	70	81	0	.	0	.	4318	17
	übrige Laubhölzer	1319	20	0	.	111	54	2992	16	322	35	826	26	69	79	154	60	4140	23	783	30	560	34	299	43	181	58	200	39	646	37	116	54	556	36	389	31	791	37	8045	14	323	38	1559	20	2706	18	53	58	1199	24	28339	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	9667	11	1474	31	2666	26	48789	6	5090	17	11712	12	444	56	2712	24	39997	6	8754	12	15250	11	9314	12	2678	35	6829	18	14414	11	3595	20	8833	14	6816	15	6435	14	32456	7	5739	19	27375	8	29937	7	1088	34	12358	10	314419	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	605	27	174	35	216	33	3940	11	81	57	1042	24	0	.	441	32	7404	9	183	33	893	20	383	30	110	42	552	29	844	20	163	44	209	46	490	30	550	33	1369	19	879	24	1389	16	3507	11	31	65	673	22	26127	4
	Tanne	31	64	0	.	15	71	695	16	14	100	146	46	0	.	29	62	114	36	115	37	231	30	112	44	14	71	130	59	60	45	0	.	95	40	100	57	99	45	61	67	93	50	395	24	222	32	48	73	17	100	2837	9
	Föhre	0	.	0	.	0	.	109	42	70	61	0	.	0	.	0	.	162	43	0	.	8	100	0	.	22	100	0	.	0	.	8	100	7	100	17	100	0	.	23	76	0	.	0	.	215	39	0	.	14	71	655	20
	Lärche	14	71	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	433	22	7	100	0	.	0	.	0	.	17	100	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	128	37	0	.	43	72	621	22	0	.	0	.	1292	14
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	345	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	457	43	0	.	0	.	802	27
	übrige Nadelhölzer	7	100	0	.	0	.	24	77	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	17	100	0	.	17	100	14	100	0	.	17	100	0	.	17	100	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	17	100	185	30
	Buche	118	34	25	77	60	69	1146	20	138	37	275	48	0	.	59	42	212	35	367	27	353	29	175	34	79	65	144	38	474	23	192	31	277	26	89	44	100	36	961	17	95	60	340	26	132	85	0	.	229	29	6038	7
	Ahorn	42	61	0	.	31	77	440	25	52	58	58	57	0	.	78	47	171	38	7	100	64	53	92	45	33	71	28	75	183	31	17	100	78	46	73	51	34	71	122	50	0	.	222	32	59	53	0	.	143	39	2027	10
	Esche	34	60	0	.	0	.	63	67	0	.	35	54	0	.	48	53	70	67	24	77	18	100	24	100	7	100	0	.	17	100	0	.	19	100	0	.	31	63	67	52	15	100	93	49	60	89	17	100	14	71	658	18
	Eiche	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	29	80	0	.	7	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	29	78	0	.	17	100	0	.	0	.	75	53	0	.	125	43	53	74	0	.	0	.	378	24
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	906	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	925	38
	übrige Laubhölzer	37	71	0	.	18	100	330	27	7	100	80	45	0	.	42	73	408	30	87	66	144	36	36	71	0	.	44	100	109	41	0	.	34	71	95	70	84	47	858	21	36	71	179	33	433	27	0	.	54	58	3115	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	904	20	199	36	340	29	6747	9	379	26	1679	19	29	80	697	25	9348	8	790	18	1729	14	846	18	265	33	932	24	1737	14	381	28	754	22	865	21	915	23	4570	11	1118	22	2805	12	5759	10	96	48	1159	17	45040	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	99	42	114	59	179	52	1412	15	17	100	440	25	17	100	210	27	2019	12	14	71	328	28	257	34	69	61	228	33	563	22	90	36	44	71	327	27	207	31	673	27	276	35	729	20	1177	15	15	100	258	27	9764	5
	Tanne	30	81	0	.	104	50	822	17	17	100	182	48	0	.	19	58	75	38	198	32	223	29	162	37	29	79	116	67	141	36	7	100	48	75	96	44	80	46	81	50	124	44	252	23	144	44	18	100	122	33	3089	8
	Föhre	54	100	0	.	0	.	82	67	21	74	7	100	0	.	0	.	397	29	14	71	13	71	17	100	0	.	39	71	0	.	14	100	7	100	0	.	21	74	32	100	18	100	20	75	175	31	0	.	51	44	982	16
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	173	31	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	256	26	0	.	18	100	230	23	0	.	7	100	692	15
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	169	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	41	0	.	0	.	228	26
	übrige Nadelhölzer	24	77	0	.	0	.	68	48	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	46	100	0	.	35	70	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	69	100	293	34
	Buche	238	28	35	45	43	61	1689	15	362	34	165	36	0	.	125	52	322	32	318	24	278	29	220	32	211	59	382	35	620	25	120	40	441	23	177	31	107	38	1178	18	189	39	636	27	176	39	15	71	290	24	8338	6
	Ahorn	34	64	7	100	36	100	372	27	49	74	88	100	0	.	67	44	92	50	24	77	34	82	68	50	61	72	57	100	346	29	52	100	187	33	45	72	50	57	139	35	89	60	263	29	128	43	15	71	113	36	2417	10
	Esche	40	61	0	.	43	71	116	44	0	.	74	49	17	100	46	57	93	53	15	71	7	100	0	.	32	81	0	.	106	53	24	77	48	63	113	55	7	100	120	38	48	59	48	55	85	55	0	.	20	58	1103	14
	Eiche	9	100	0	.	0	.	13	71	7	100	7	100	7	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	15	71	54	71	0	.	100	47	53	58	0	.	23	100	337	24
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	108	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1036	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1143	20
	übrige Laubhölzer	50	55	0	.	17	100	309	25	82	55	98	49	0	.	66	59	391	28	32	63	49	58	34	71	33	71	0	.	171	40	0	.	41	61	42	61	26	74	1288	17	15	100	159	44	404	26	0	.	150	32	3458	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	578	21	156	49	422	37	4884	9	555	31	1060	19	42	100	533	22	3856	9	639	19	932	16	766	20	457	40	822	25	1994	15	307	33	871	19	800	18	512	20	4858	8	760	26	2244	12	2632	11	64	48	1102	16	31845	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	57	50	38	56	56	57	967	14	7	100	399	23	0	.	140	34	1358	13	14	70	321	26	299	34	61	58	349	42	381	24	7	100	88	49	83	42	55	49	455	32	236	45	467	22	655	18	15	71	159	27	6667	6
	Tanne	37	55	64	60	32	64	501	17	7	100	7	100	0	.	22	77	165	38	208	29	289	26	81	45	17	100	129	34	52	44	0	.	112	54	62	50	31	64	80	37	80	63	232	24	120	42	36	71	44	53	2408	8
	Föhre	7	100	0	.	0	.	24	77	0	.	33	66	0	.	0	.	266	28	7	100	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	23	58	0	.	0	.	6	100	18	100	0	.	244	37	0	.	14	71	663	18
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	285	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	268	40	0	.	0	.	277	25	0	.	0	.	855	17
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	156	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	133	40	0	.	0	.	289	28
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69	61	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	34	71	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	17	100	0	.	51	58	276	29
	Buche	213	28	32	81	14	100	666	17	277	46	126	31	0	.	47	62	223	38	149	34	326	33	26	78	54	57	157	50	287	29	83	43	357	26	112	37	110	45	830	20	47	62	401	26	225	48	7	100	174	39	4944	7
	Ahorn	48	54	0	.	18	100	194	30	55	68	42	61	0	.	87	64	57	53	7	100	0	.	27	79	37	62	73	82	182	35	17	100	38	55	60	70	47	58	16	100	15	100	257	29	152	46	0	.	108	36	1538	12
	Esche	151	43	0	.	42	72	220	29	70	71	303	47	0	.	48	64	116	50	294	42	103	48	7	100	329	77	37	71	160	33	48	74	51	58	87	44	215	35	320	54	129	77	437	30	94	53	75	73	156	40	3494	13
	Eiche	17	100	0	.	0	.	60	49	14	71	13	71	0	.	0	.	0	.	17	100	48	59	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	38	100	0	.	30	64	240	52	7	100	91	61	53	75	0	.	13	71	662	24
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	305	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2297	18	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	2614	17
	übrige Laubhölzer	120	39	0	.	17	100	249	29	31	64	7	100	0	.	52	64	576	25	85	43	87	53	18	100	25	77	0	.	99	43	7	100	8	100	40	71	62	52	964	17	44	72	235	38	406	38	17	100	137	37	3283	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	650	18	134	40	197	39	2880	9	461	32	931	21	0	.	396	26	3578	11	816	20	1187	17	477	25	523	51	744	26	1203	15	169	34	749	19	444	25	550	23	5477	10	578	31	2156	12	2389	12	150	43	855	17	27693	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	17	100	27	71	14	71	470	20	7	100	62	54	0	.	75	53	545	21	45	49	46	56	15	71	6	100	119	66	196	31	17	100	17	100	50	65	20	74	62	36	97	85	160	35	257	26	0	.	76	45	2400	10
	Tanne	0	.	0	.	7	100	155	27	52	58	40	61	0	.	20	73	26	77	31	81	63	48	22	74	7	100	6	100	9	100	0	.	14	100	7	100	7	100	22	58	22	58	64	37	37	60	21	100	34	61	665	14
	Föhre	7	100	0	.	0	.	11	100	15	71	7	100	0	.	0	.	156	40	7	100	24	100	17	100	0	.	36	100	0	.	7	100	7	100	0	.	7	100	0	.	8	100	31	71	110	54	0	.	20	58	470	22
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	93	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	74	38	0	.	0	.	272	27	0	.	0	.	439	19
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	50	0	.	0	.	132	37
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	268	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	17	100	156	62	0	.	34	71	567	34
	Buche	150	35	13	71	43	71	436	20	84	52	45	73	0	.	162	44	111	49	109	37	113	45	17	100	79	75	105	48	105	39	90	58	257	30	31	50	93	45	452	23	22	100	121	30	114	44	7	100	159	32	2918	8
	Ahorn	39	54	0	.	36	100	176	34	16	71	61	100	0	.	63	53	53	55	35	71	52	63	0	.	18	100	0	.	40	71	0	.	14	71	0	.	17	100	19	100	0	.	83	46	63	53	0	.	80	43	864	16
	Esche	140	46	0	.	79	60	124	37	0	.	70	49	0	.	114	49	25	79	37	58	38	71	19	100	57	58	0	.	206	40	0	.	25	76	32	63	47	54	126	43	65	77	15	100	137	56	0	.	118	39	1474	13
	Eiche	17	100	0	.	0	.	20	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	28	100	0	.	47	87	127	59	0	.	16	72	35	71	0	.	0	.	329	30
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	130	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1304	19	0	.	7	100	7	100	0	.	0	.	1449	17
	übrige Laubhölzer	65	48	0	.	0	.	88	44	17	100	33	71	0	.	62	68	261	35	102	49	50	58	0	.	54	74	0	.	121	41	0	.	74	60	35	71	56	76	735	24	0	.	64	53	331	41	0	.	41	61	2188	13
	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	436	23	40	53	179	39	1480	12	190	33	318	29	0	.	513	27	1715	15	388	23	386	23	90	40	220	57	266	47	717	19	132	44	435	25	155	32	293	34	2922	11	248	43	579	17	1605	17	28	79	562	18	13896	5
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	244	32	251	43	300	36	4928	13	180	45	1372	24	0	.	411	39	5077	12	368	48	1669	26	302	26	221	50	655	33	1316	23	202	48	222	43	919	37	306	47	705	21	601	30	1740	17	3644	15	134	40	642	50	26408	5
	Tanne	187	33	15	100	130	64	1112	16	135	46	205	35	0	.	43	87	265	49	446	33	386	24	221	41	40	82	160	48	222	34	0	.	209	32	209	42	33	100	81	43	275	43	464	23	161	35	117	58	87	41	5205	8
	Föhre	0	.	0	.	0	.	303	33	56	52	34	100	7	100	0	.	1118	28	108	55	0	.	58	76	0	.	126	87	0	.	22	58	144	55	24	100	7	100	69	62	18	100	105	67	1416	21	0	.	122	44	3739	13
	Lärche	0	.	0	.	0	.	54	75	0	.	7	100	0	.	0	.	1116	19	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	110	62	0	.	0	.	0	.	17	100	391	28	0	.	114	54	1365	20	0	.	0	.	3192	12
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	187	38	0	.	0	.	268	31
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	283	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	37	71	35	71	0	.	0	.	406	36
	Buche	238	30	33	71	61	67	725	20	243	38	323	39	0	.	470	58	222	33	291	45	388	32	91	42	43	61	231	58	613	24	152	41	405	31	145	45	17	100	654	26	57	65	754	21	248	48	7	100	183	32	6593	8
	Ahorn	24	77	0	.	84	81	202	38	95	45	18	100	0	.	94	76	0	.	118	46	73	50	85	82	18	100	0	.	52	58	17	100	17	100	34	71	67	100	76	80	17	100	53	58	127	52	0	.	84	66	1354	16
	Esche	216	47	0	.	107	62	324	35	80	65	231	48	17	100	125	54	123	55	410	38	339	40	0	.	86	74	15	100	166	38	56	58	115	44	147	65	54	52	160	49	15	100	200	32	77	46	0	.	378	42	3441	11
	Eiche	38	100	0	.	0	.	74	46	35	100	25	78	71	50	0	.	18	100	58	52	19	100	74	80	0	.	0	.	54	100	17	100	101	51	0	.	0	.	416	35	18	100	238	44	70	50	0	.	24	77	1352	17
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	305	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4718	15	0	.	0	.	37	100	0	.	0	.	5059	14
	übrige Laubhölzer	180	35	0	.	33	71	468	26	129	49	366	42	0	.	187	59	1635	20	277	37	207	43	126	55	0	.	87	51	385	31	0	.	126	45	250	69	62	60	2028	16	253	61	741	25	1082	21	35	100	169	37	8826	8
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	22	75	201	30	45	86	40	71	0	.	0	.	248	31	34	71	89	45	36	71	13	71	25	77	75	46	0	.	69	71	0	.	17	100	59	57	14	100	141	35	126	37	0	.	51	58	1305	12
	Total	1126	18	299	42	736	28	8409	9	998	23	2620	17	95	52	1330	29	10492	9	2110	19	3169	17	994	19	421	34	1317	27	2993	14	467	30	1408	20	1727	25	579	32	9357	9	1304	23	4587	11	8577	10	293	35	1739	23	67148	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	2912	21	1708	32	1793	26	29882	7	940	37	7488	17	52	74	2853	26	39368	7	1474	26	8674	15	3897	16	2016	46	6115	22	9089	14	1292	31	1957	31	5100	18	2873	21	7932	18	4863	21	12718	11	21354	10	557	40	5517	18	182423	3
	Tanne	1225	28	299	40	1058	38	14276	8	859	29	2431	23	34	100	238	46	1309	22	4322	17	6386	16	3854	19	271	37	1332	28	1847	17	142	60	1825	28	1501	25	1262	30	1234	30	1709	28	6302	12	1663	24	584	48	1224	19	57188	4
	Föhre	115	60	0	.	0	.	1475	28	315	33	199	52	66	90	0	.	5294	20	295	44	151	52	171	62	66	100	656	79	24	76	273	39	468	35	145	96	155	37	285	65	265	56	242	52	6037	19	0	.	583	26	17280	10
	Lärche	350	50	0	.	0	.	214	37	14	71	128	64	0	.	7	100	6132	12	7	100	73	57	7	100	0	.	69	100	359	55	31	64	7	100	14	100	228	66	4442	17	0	.	1117	45	8307	12	7	100	159	43	21675	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2663	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	1778	24	0	.	0	.	4500	17
	übrige Nadelhölzer	188	45	0	.	54	74	329	29	98	100	0	.	0	.	18	100	801	42	51	74	112	47	17	100	0	.	17	100	237	39	21	100	195	54	18	100	34	71	44	70	121	100	365	47	208	56	0	.	420	56	3349	16
	Buche	4269	14	268	47	461	34	15603	8	3137	21	3781	18	0	.	1344	30	2727	21	3730	18	4074	16	2071	17	952	42	1748	30	6494	16	2440	23	5177	15	1774	20	1598	19	11854	14	1204	34	8113	12	2464	27	231	40	4568	14	90082	3
	Ahorn	1107	21	28	79	614	43	4373	11	936	26	1018	25	0	.	742	36	869	26	976	21	1027	20	1357	32	325	33	435	75	2018	18	249	53	1440	28	719	35	964	27	992	31	411	39	3684	17	1332	26	134	59	2022	20	27773	5
	Esche	1030	26	0	.	342	46	1851	18	462	32	1543	25	52	100	418	39	990	37	1021	31	832	26	242	36	606	60	182	52	1276	23	270	42	631	29	679	40	738	23	2123	26	406	46	1899	20	989	27	101	73	1121	25	19805	6
	Eiche	392	36	0	.	0	.	539	25	278	47	282	37	338	53	0	.	109	63	222	41	138	40	319	86	22	100	0	.	107	61	209	45	442	55	6	100	337	30	2394	26	79	61	2219	31	1150	33	0	.	361	27	9943	11
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1063	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14312	13	0	.	7	100	127	74	0	.	0	.	15510	12
	übrige Laubhölzer	1770	18	0	.	195	55	4436	14	589	29	1410	24	69	79	562	43	7411	19	1365	26	1097	27	514	34	293	46	331	35	1532	28	123	51	838	31	851	40	1079	37	13919	12	672	36	2937	16	5363	15	105	62	1750	20	49210	5
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	22	75	201	30	45	86	40	71	0	.	0	.	248	31	34	71	89	45	36	71	13	71	25	77	75	46	0	.	69	71	0	.	17	100	59	57	14	100	141	35	126	37	0	.	51	58	1305	12
	Total	13360	11	2302	29	4540	22	73189	5	7672	16	18320	11	610	52	6182	19	68984	6	13497	12	22652	10	12487	11	4564	29	10910	17	23058	10	5050	19	13050	13	10807	14	9285	14	59639	6	9746	17	39745	8	50898	7	1719	31	17775	10	500040	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. 1259262. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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