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Vorrat (Schaftholz) #21
Schaftholzvolumen in Rinde der lebenden Bäume und Sträucher (stehende und liegende) ab 12 cm Brusthöhendurchmesser (BHD). Dieses entspricht international dem «growing stock».

Standortgüte #894
Produktionsfähigkeit des Standorts in vier Klassen aufgrund der Gesamtwuchsleistung (GWL) nach Keller (1978) in Kilogramm pro Hektar und Jahr. Gering: GWL bis 1500 kg/(ha×J), mässig: GWL 1501-3000 kg/(ha×J), gut: GWL 3001-4500 kg/(ha×J), sehr gut: GWL über 4500 kg/(ha×J).

Hauptbaumart #90
Art der Bäume und Sträucher ab 12 cm Brusthöhendurchmesser (BHD) mit einzelnen Klassen für die zehn häufigsten Arten bzw. Artengruppen der Schweiz («Hauptbaumarten») und den Klassen «übrige Nadelbäume» und «übrige Laubbäume» für die restlichen Arten. Als Hauptbaumarten gelten: Fichte (Picea spp.), Tanne (Abies spp.), Föhre (Pinus sylvestris, P. nigra, P. strobus, P. mugo subsp. uncinata), Lärche (Larix spp.), Arve (Pinus cembra), Buche (Fagus sylvatica), Ahorn (Acer spp.), Esche (Fraxinus spp.), Eiche (Quercus spp.) und Kastanie (Castanea sativa). Grundlage: Feldaufnahme (MID 50: Baumart)

Produktionsregion #49
Gliederung der Schweiz in fünf Regionen (Jura, Mittelland, Voralpen, Alpen und Alpensüdseite) mit relativ einheitlichen Wuchs- und Holzproduktionsbedingungen. Die Produktionsregionen wurden vom Bundesamt für Forstwesen lange vor dem ersten Landesforstinventar (LFI1, 1983-1985) gebildet. Mit einer kleinen Ausnahme am Genfersee folgen die Grenzen der Produktionsregionen noch immer den damaligen Gemeindegrenzen. Im Gegensatz zum LFI verwendet die vom Bundesamt für Statistik geführte Forststatistik als Gliederung nicht die Produktionsregionen, sondern die Forstzonen, deren Grenzverlauf etwas anders ist.

zugänglicher Wald ohne Gebüschwald #434
Wald, der zu weniger als zwei Dritteln mit Sträuchern bedeckt ist und zu Fuss aufgesucht werden kann.

1,4-km-Netz #410
Stichprobennetz des LFI mit einer Maschenweite von 1,4 km. Beim 1,4-km-Netz handelt es sich um das gemeinsame Netz aller bisherigen terrestrischen Inventuren, weshalb es auch als Basisnetz bezeichnet wird.

Schätzung und Standardfehler der Schätzung

Die in den LFI-Tabellen publizierten Ergebnisse sind Schätzungen für Grössen im Schweizer Wald (Populationsparameter), deren wahre Werte nicht bekannt sind und die deshalb aus den Daten der LFI-Stichprobe hochgerechnet (geschätzt) werden.

Die Hochrechnungen sind mit Unsicherheiten behaftet. Aus der als Zufallsstichprobe konzipierten LFI-Stichprobe kann die Genauigkeit der Hochrechnungen aber zuverlässig abgeschätzt werden. Dazu ist in allen LFI-Tabellen neben der Schätzung selbst eine zweite Zahl angegeben, der Standardfehler der Schätzung.

In den meisten Tabellen ist der prozentuale Standardfehler ausgewiesen («±%»), gelegentlich (vor allem bei geschätzten Prozenten) aber auch der absolute Standardfehler («±»). Der Zusammenhang zwischen absolutem und prozentualem Standardfehler ist der folgende:

prozentualer Standardfehler = absoluter Standardfehler / Schätzung x 100

absoluter Standardfehler = prozentualer Standardfehler × Schätzung / 100

Bei den Angaben zur Erschliessung handelt es sich um eine Vollerhebung sämtlicher Waldstrassen. In dem Fall ist die Angabe eines Standardfehlers nicht nötig, da es keine stichprobenbedingte Unsicherheit gibt.

Vertrauensintervall der Schätzung

Mit der Schätzung und dem Standardfehler der Schätzung kann das sogenannte Vertrauensintervall der Schätzung

mit der unteren Grenze
Schätzung - tQ × absoluter Standardfehler

und der oberen Grenze
Schätzung + tQ × absoluter Standardfehler

berechnet werden. Wird für die Berechnung der einfache Standardfehler verwendet (tQ = 1), dann wird das 68%-Vertrauensintervall gebildet. Es darf angenommen werden, dass der wahre Wert des Populationsparameters mit einer Wahrscheinlichkeit von 68% innerhalb dieses Vertrauensintervalls der Schätzung liegt. Wird der doppelte Standardfehler verwendet (tQ = 2), dann liegt der wahre Wert mit einer Wahrscheinlichkeit von «95%» innerhalb dieses sogenannten 95%-Vertrauensintervalls.

Signifikanz der Schätzung

Mit dem Vertrauensintervall kann statistisch geprüft werden, ob der geschätzte Populationsparameter grösser oder kleiner als ein bestimmter Referenz- oder Zielwert ist, beziehungsweise ob sich zwei geschätzte Populationsparameter tatsächlich (in der wahren Population) unterscheiden. In der Praxis geht man folgendermassen vor: Wenn ein Referenzwert ausserhalb des Vertrauensintervalls liegt, geht man davon aus, dass sich der geschätzte Populationswert signifikant von diesem unterscheidet, liegt er innerhalb, interpretiert man die Differenz zwischen geschätztem Wert und Referenzwert als zufällig bzw. nicht signifikant. Will man zwei Populationsparameter vergleichen, unterscheiden sich diese signifikant, wenn sich ihre Vertrauensintervalle nicht überlappen.

Behandlung von fehlenden Werten

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 (imputiert). 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 bei Schätzwert und Standardfehler ein Punkt [.].

Zum Beispiel wurden bisher im Mittelland 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.

^* z.B. Kombination der Ausprägung «Arve» des Klassifizierungsmerkmals «Baumart» und der Ausprägung «Mittelland» der regionalen Gliederung

Veränderungen

Im LFI gibt es zwei Typen von Veränderungen:

Beim ersten Typ handelt es sich um spezifische Zielgrössen für Veränderungskomponenten wie Zuwachs, Nutzung, Mortalität oder Abgänge. Diese Zielgrössen sind jeweils nur für zwei aufeinanderfolgende Messzyklen verfügbar, z.B. LFI3–LFI4. Bei der Auswertung von Veränderungskomponenten wird 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) von der früheren zur späteren Inventur nicht.

Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um die Veränderung zwischen zwei Messzyklen zu bilanzieren. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI4, verwendet, können aber die Veränderungsbilanz zwischen zwei beliebigen Messzyklen aufzeigen, z.B. dem LFI1 und dem LFI4. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird der Wechsel einer Merkmalsausprägung bei der Analyse berücksichtigt. So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche ohne Gebüschwald zugenommen hat. Dies hat nur einen Effekt bei solchen Klassifizierungsmerkmalen, die ihre Ausprägung auch tatsächlich wechseln können, z.B. die Zugehörigkeit zur Waldfläche oder der Baumzustand.

LFI4
Vorrat (Schaftholz)
Standortgüte · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2009/17
		Produktionsregion
		Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Standortgüte	Hauptbaumart	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
keine Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
gering	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	1393	17	602	34	6736	11	13721	8	743	27	23195	6
	Tanne	1699	24	238	51	424	30	801	27	0	.	3162	16
	Föhre	631	24	134	43	221	49	633	20	15	100	1635	14
	Lärche	0	.	0	.	17	100	4868	10	779	20	5665	9
	Arve	0	.	0	.	70	75	2139	12	12	72	2221	11
	übrige Nadelhölzer	77	50	10	77	17	51	51	29	0	.	156	28
	Buche	4769	11	873	28	1709	22	1031	23	0	.	8382	9
	Ahorn	352	23	52	41	279	32	379	20	0	.	1062	14
	Esche	260	27	94	39	106	47	174	39	0	.	633	18
	Eiche	143	37	123	44	19	84	105	37	0	.	390	22
	Kastanie	0	.	2	100	0	.	38	60	0	.	40	58
	übrige Laubhölzer	229	26	94	49	76	27	256	31	1	71	655	17
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0
	Total	9553	10	2222	21	9674	10	24197	6	1551	19	47197	4
mässig	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	5340	11	462	37	13496	8	44069	4	8308	10	71675	3
	Tanne	2762	15	164	54	4323	14	3546	13	1485	21	12279	8
	Föhre	12	100	0	.	10	71	4599	10	274	53	4895	10
	Lärche	23	100	0	.	0	.	11454	7	4829	9	16306	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	637	20	3	91	640	20
	übrige Nadelhölzer	3	100	0	.	-8	100	59	45	2	73	55	50
	Buche	2642	15	270	40	1858	16	1981	14	2334	15	9085	7
	Ahorn	376	19	68	41	637	16	1102	15	160	27	2343	9
	Esche	47	39	28	81	290	28	716	18	123	38	1204	13
	Eiche	0	.	0	.	3	100	275	33	162	32	440	24
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	5	100	714	28	719	27
	übrige Laubhölzer	115	32	6	100	186	23	1847	11	1212	15	3365	8
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	Total	11319	9	999	26	20795	7	70289	3	19606	5	123008	2
gut	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	8495	8	5870	11	25243	6	13438	8	1858	20	54903	4
	Tanne	6290	10	4923	12	14105	7	3191	14	344	39	28853	5
	Föhre	1266	19	591	24	468	43	133	51	112	76	2571	14
	Lärche	167	50	351	28	248	59	740	35	470	31	1976	18
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	40	79	459	39	66	65	6	211	27	100	599	31
	Buche	8330	8	7520	9	8906	8	3467	14	3868	12	32091	4
	Ahorn	1215	13	1068	16	1779	11	1052	16	279	24	5393	7
	Esche	955	19	1943	18	1853	15	641	22	996	18	6388	8
	Eiche	943	22	999	16	191	30	202	43	768	18	3104	10
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	28	63	4634	11	4662	11
	übrige Laubhölzer	875	21	629	20	660	15	1147	16	3457	9	6768	6
	nicht bestimmbar	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	Total	28576	5	24353	6	53521	4	24045	6	16813	5	147308	2
sehr gut	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	6176	11	19611	6	4427	15	1126	28	174	100	31514	5
	Tanne	5673	11	9675	8	3659	13	366	47	0	.	19373	6
	Föhre	405	22	2089	13	25	77	171	53	0	.	2690	11
	Lärche	75	44	933	20	190	38	147	45	0	.	1344	16
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	289	51	596	36	10	53	0	.	0	.	895	29
	Buche	8228	7	13585	6	3662	15	1182	23	113	73	26769	5
	Ahorn	1281	12	1996	11	411	22	232	26	3	100	3923	7
	Esche	1672	13	4870	9	820	20	286	27	54	64	7702	7
	Eiche	1307	19	3109	13	94	41	53	51	26	85	4590	10
	Kastanie	0	.	75	94	0	.	60	95	4	100	139	65
	übrige Laubhölzer	1016	27	2770	15	231	34	556	35	28	50	4601	12
	nicht bestimmbar	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	Total	26122	5	59310	3	13530	9	4177	15	402	52	103541	3
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	21404	5	26545	5	49902	3	72353	3	11084	8	181288	2
	Tanne	16423	6	15000	6	22511	5	7905	8	1829	18	63668	3
	Föhre	2314	13	2814	11	725	32	5536	9	401	42	11791	6
	Lärche	265	35	1284	16	456	36	17209	6	6078	8	25291	4
	Arve	0	.	0	.	70	75	2775	10	15	60	2861	10
	übrige Nadelhölzer	409	38	1066	26	85	53	116	29	29	93	1705	19
	Buche	23969	4	22248	4	16136	5	7661	8	6315	9	76329	2
	Ahorn	3224	7	3184	9	3106	8	2765	9	442	18	12721	4
	Esche	2934	10	6935	8	3070	11	1816	12	1173	16	15928	5
	Eiche	2393	13	4232	10	307	23	635	21	957	16	8524	7
	Kastanie	0	.	77	92	0	.	131	49	5352	10	5559	9
	übrige Laubhölzer	2235	15	3499	12	1152	12	3805	9	4698	7	15389	5
	nicht bestimmbar	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	Total	75570	2	86884	2	97519	2	122708	2	38372	3	421054	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. 1195148. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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