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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

LFI4
Vorrat (Schaftholz)
Standortgüte · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2009/17
		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
Standortgüte	Hauptbaumart	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
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	.
gering	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	32	73	232	60	0	.	4184	15	38	87	849	37	0	.	1483	28	5150	12	115	38	651	40	304	42	338	44	2089	19	1257	27	0	.	71	48	1027	27	0	.	421	34	962	32	1931	19	1847	24	0	.	213	71	23195	6
	Tanne	37	78	0	.	0	.	799	45	30	62	66	97	0	.	116	67	17	100	418	33	47	76	247	43	33	64	151	42	175	53	0	.	120	44	54	89	111	100	0	.	31	92	656	31	54	60	0	.	0	.	3162	16
	Föhre	71	64	2	100	0	.	239	39	162	53	0	.	0	.	0	.	341	26	156	40	39	69	14	100	0	.	135	70	19	78	0	.	189	41	92	74	0	.	15	100	56	75	0	.	87	44	0	.	16	100	1635	14
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	2981	13	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	50	100	0	.	0	.	0	.	0	.	309	27	0	.	2	100	2305	15	0	.	0	.	5665	9
	Arve	0	.	0	.	0	.	39	79	0	.	0	.	0	.	0	.	1282	16	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	20	100	0	.	806	18	0	.	0	.	2221	11
	übrige Nadelhölzer	18	62	4	100	0	.	48	76	0	.	0	.	0	.	1	100	40	34	0	.	0	.	4	100	6	100	2	100	0	.	0	.	20	59	1	100	0	.	0	.	4	89	8	73	0	.	0	.	0	.	156	28
	Buche	366	42	53	77	0	.	1678	20	965	31	343	51	0	.	263	48	0	.	1152	23	170	75	359	37	75	71	329	58	401	50	83	100	1099	25	105	59	0	.	0	.	66	94	653	28	112	57	0	.	113	86	8382	9
	Ahorn	36	46	0	.	0	.	242	27	29	55	49	51	0	.	96	39	0	.	93	62	4	100	33	55	21	66	112	71	23	69	0	.	43	52	62	48	0	.	0	.	3	146	149	25	55	45	0	.	11	100	1062	14
	Esche	25	52	0	.	0	.	72	53	66	59	37	100	0	.	43	83	0	.	98	45	0	.	0	.	-4	100	10	78	47	55	0	.	54	50	2	100	0	.	0	.	1	100	87	52	59	68	0	.	35	60	633	18
	Eiche	68	51	0	.	0	.	43	53	44	73	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	0	.	3	100	0	.	0	100	0	.	61	58	1	100	0	.	0	.	21	100	51	54	59	47	0	.	0	.	390	22
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	60	0	.	0	.	40	58
	übrige Laubhölzer	97	57	5	100	0	.	89	37	39	52	14	54	0	.	5	100	3	76	42	43	6	74	9	60	13	92	11	43	14	65	0	.	50	53	33	52	0	.	1	71	6	74	76	49	132	51	0	.	12	100	655	17
	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	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	Total	750	32	296	54	0	.	7432	12	1372	28	1358	29	0	.	2007	25	9814	9	2074	21	957	37	971	29	485	37	2903	18	2010	22	83	100	1707	23	1377	25	111	100	752	24	1170	29	3612	16	5554	12	0	.	401	58	47197	4
mässig	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	.	352	46	95	59	11369	10	0	.	1816	22	0	.	964	33	24964	6	417	43	669	40	1065	23	212	50	927	31	2104	22	0	.	98	70	1594	25	0	.	4381	13	1246	30	6648	12	12556	7	201	63	0	.	71675	3
	Tanne	0	.	108	53	0	.	2401	20	0	.	474	39	0	.	275	51	991	24	332	44	76	49	1286	24	167	62	355	52	503	54	0	.	100	61	576	31	0	.	1099	23	252	44	2006	18	1202	23	78	59	0	.	12279	8
	Föhre	0	.	0	.	0	.	40	46	0	.	0	.	0	.	0	.	2457	14	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	91	71	0	.	0	0	10	71	0	.	242	59	59	91	0	0	1996	15	0	.	0	.	4895	10
	Lärche	0	.	0	.	0	.	45	60	0	.	0	.	0	.	6	100	5232	11	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	87	60	0	.	0	.	0	.	0	.	3514	11	0	.	104	42	7319	9	0	.	0	.	16306	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	-4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	344	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	91	0	.	0	.	296	32	0	.	0	.	640	20
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	23	94	0	.	0	.	0	.	0	.	24	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-7	123	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	3	100	3	100	9	58	0	.	0	.	55	50
	Buche	0	.	95	66	53	71	1378	20	0	.	204	45	0	.	205	43	972	20	273	46	42	56	524	28	98	72	161	50	808	26	0	.	91	58	110	50	0	.	2119	16	63	65	1431	22	397	33	1	100	59	100	9085	7
	Ahorn	0	.	20	60	0	.	516	20	0	.	70	44	0	.	248	38	222	27	11	66	35	62	125	42	38	53	36	60	179	37	0	.	10	63	95	55	0	.	90	37	34	63	436	21	178	26	0	.	0	.	2343	9
	Esche	0	.	11	100	0	.	63	33	0	.	62	51	0	.	90	57	204	27	7	77	0	.	18	71	35	64	13	70	62	52	0	.	5	100	76	76	0	.	111	40	56	91	133	51	237	28	0	.	22	100	1204	13
	Eiche	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	127	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	159	33	0	.	5	100	133	34	0	.	0	.	440	24
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	670	29	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	719	27
	übrige Laubhölzer	0	.	0	0	6	100	339	36	0	.	14	45	0	.	63	45	759	17	15	71	0	.	6	73	26	76	10	48	35	42	0	.	1	100	9	132	0	.	1020	17	21	53	87	35	949	14	0	.	6	100	3365	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	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	Total	0	.	585	40	153	58	16173	8	0	.	2641	19	0	.	1850	26	36340	5	1055	35	822	35	3024	18	576	44	1501	30	3877	19	0	.	305	45	2469	21	0	.	13410	7	1733	26	10852	11	25275	6	280	61	87	100	123008	2
gut	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	693	32	1152	35	2835	22	9205	10	139	44	3821	16	0	.	942	35	6423	12	681	28	4091	16	2653	17	370	49	1367	27	5226	15	655	33	565	31	3274	18	556	39	1079	27	1336	28	5057	13	355	47	762	31	1664	21	54903	4
	Tanne	533	39	359	39	1143	30	7917	11	171	49	1817	22	0	.	119	84	1165	23	1218	22	3207	16	2061	19	36	57	201	43	2391	18	14	97	498	31	986	25	152	47	257	46	392	38	2563	16	251	46	402	37	1001	24	28853	5
	Föhre	119	61	20	100	10	100	485	45	255	43	97	85	0	.	0	.	51	100	265	49	128	49	135	52	0	.	0	.	99	72	144	48	180	36	0	.	154	45	112	76	46	70	60	53	0	.	0	.	210	33	2571	14
	Lärche	155	54	6	100	67	100	67	53	5	100	26	100	0	.	34	100	521	36	1	100	131	99	0	.	0	.	0	.	208	68	79	74	2	100	26	98	47	66	258	34	0	.	93	51	175	91	0	.	74	52	1976	18
	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	52	54	0	.	1	100	125	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-4	100	152	74	0	.	0	.	0	.	-2	593	31	100	4	71	0	.	0	.	27	100	4	100	182	66	3	100	3	100	21	51	599	31
	Buche	1964	21	119	47	797	33	5199	12	1237	25	1459	21	0	.	273	42	700	33	1502	22	1771	20	623	23	214	40	626	41	2428	14	784	25	1794	19	991	21	579	31	3525	13	293	37	2884	14	309	38	296	43	1726	17	32091	4
	Ahorn	151	41	42	124	156	47	755	16	143	34	302	30	0	.	66	42	152	60	216	29	337	21	191	39	58	38	147	54	711	19	62	50	236	25	190	31	222	48	272	25	92	40	438	21	99	39	56	42	300	30	5393	7
	Esche	239	34	58	90	245	41	700	26	101	41	421	30	0	.	79	65	228	48	379	34	463	55	34	46	235	63	31	67	604	22	82	49	161	44	361	39	242	33	812	19	48	45	457	33	26	64	42	62	340	26	6388	8
	Eiche	257	39	0	.	13	100	212	28	175	64	49	56	0	.	0	.	106	52	85	44	102	56	99	62	0	.	19	100	3	100	230	45	93	49	34	77	101	37	715	19	22	79	472	29	8	85	28	81	281	33	3104	10
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	293	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4352	11	0	.	4	100	14	100	0	.	0	.	4662	11
	übrige Laubhölzer	215	33	2	100	27	67	408	23	91	33	82	36	0	.	79	60	893	19	143	33	114	37	189	68	49	66	66	50	273	27	21	52	72	49	155	37	10	71	2961	10	129	42	551	28	82	37	16	78	137	40	6768	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	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	Total	4378	16	1758	30	5295	19	25074	7	2318	19	8074	13	0	.	1592	29	10530	10	4486	15	10498	12	5984	13	962	33	2456	23	11940	11	2102	20	3605	16	6018	14	2064	24	14370	6	2363	21	12760	9	1322	28	1605	26	5754	13	147308	2
sehr gut	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	2881	17	98	58	154	61	6958	11	534	32	1822	24	19	100	288	50	174	100	2024	20	1679	20	826	38	138	100	127	71	2090	23	991	27	1513	23	263	45	2420	21	0	.	103	63	1562	20	109	69	65	68	4675	13	31514	5
	Tanne	1607	22	55	96	281	68	5975	12	494	40	335	37	0	.	125	86	0	.	1490	22	2260	18	633	36	0	.	109	72	1215	21	101	52	920	25	331	47	815	30	0	.	14	97	1172	22	15	67	70	61	1358	21	19373	6
	Föhre	342	31	0	.	0	.	354	27	42	58	197	52	62	79	0	.	0	.	65	53	0	.	0	.	0	.	0	.	136	60	105	41	82	46	47	87	239	36	0	.	29	100	161	40	0	.	0	.	830	21	2690	11
	Lärche	168	43	3	100	0	.	200	39	8	100	25	70	0	.	0	.	0	.	26	71	8	73	24	100	0	.	8	100	117	46	6	100	96	54	30	100	23	73	0	.	0	.	344	40	10	100	32	100	213	34	1344	16
	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	88	46	0	.	4	100	95	71	166	72	56	100	0	.	0	.	0	.	4	64	16	82	0	.	0	.	0	.	179	98	34	100	-11	100	2	100	54	83	0	.	0	.	163	60	0	.	0	.	46	57	895	29
	Buche	3055	14	11	100	103	86	4874	12	1204	25	2016	22	0	.	353	44	0	.	1375	20	1143	23	333	36	40	100	223	53	1331	24	1190	22	2463	15	609	41	1046	20	113	73	142	91	2028	18	108	51	58	66	2950	16	26769	5
	Ahorn	473	17	11	90	0	.	589	20	270	32	119	38	9	78	37	45	0	.	329	24	114	38	44	54	8	100	25	60	218	31	19	71	296	30	53	42	303	34	3	100	18	100	313	34	12	59	43	65	616	20	3923	7
	Esche	864	19	16	89	24	100	693	23	318	37	672	27	16	100	32	73	0	.	503	26	290	28	45	67	11	100	45	76	644	25	73	51	233	34	96	51	746	25	54	64	13	92	988	22	82	54	158	52	1085	18	7702	7
	Eiche	612	26	0	.	0	.	487	25	159	58	192	38	396	42	0	.	0	.	178	46	90	71	8	100	0	.	0	.	199	56	161	61	161	38	0	.	463	45	26	85	11	100	1057	24	43	59	0	.	347	25	4590	10
	Kastanie	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	71	99	60	95	0	.	0	.	139	65
	übrige Laubhölzer	695	37	-3	100	26	100	499	27	149	45	316	54	37	49	3	71	7	100	191	35	88	49	25	54	3	100	22	62	178	40	13	51	200	34	22	53	748	39	21	58	26	69	703	31	192	49	5	100	434	22	4601	12
	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	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0
	Total	10787	9	192	64	592	55	20724	7	3344	18	5750	15	539	39	838	39	181	100	6187	13	5688	14	1938	28	200	75	560	41	6308	14	2692	20	5954	13	1452	30	6857	13	221	49	356	53	8563	11	631	37	432	43	12555	9	103541	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	3606	15	1834	25	3084	20	31716	5	712	26	8308	11	19	100	3677	17	36712	5	3237	15	7090	12	4848	12	1057	27	4510	14	10676	10	1646	21	2247	17	6158	12	2976	18	5882	11	3648	17	15198	7	14867	7	1028	26	6552	11	181288	2
	Tanne	2177	19	521	30	1425	27	17090	7	694	31	2692	17	0	.	635	34	2173	16	3458	13	5590	12	4227	13	235	45	815	28	4285	13	114	47	1639	17	1947	18	1077	26	1356	21	689	27	6396	10	1523	20	550	29	2358	16	63668	3
	Föhre	531	26	22	90	10	100	1118	23	459	31	294	45	62	79	0	.	2849	13	486	31	167	41	150	48	0	.	135	70	345	37	249	33	452	24	149	53	393	28	369	45	191	42	221	33	2082	15	0	.	1056	18	11791	6
	Lärche	324	34	9	75	67	100	313	29	14	73	51	61	0	.	40	87	8734	8	27	69	139	93	24	100	0	.	26	75	462	36	86	69	98	53	57	70	70	50	4082	10	0	.	543	28	9809	8	32	100	287	28	25291	4
	Arve	0	.	0	.	0	.	35	87	0	.	0	.	0	.	0	.	1626	14	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	70	20	100	0	.	1102	15	0	.	0	.	2861	10
	übrige Nadelhölzer	157	32	4	100	5	79	291	37	166	72	56	100	0	.	1	100	64	30	0	2109	168	68	4	100	6	100	2	100	170	104	65	71	13	126	3	73	54	83	28	97	11	57	355	43	12	50	3	100	68	42	1705	19
	Buche	5384	11	279	34	953	30	13130	7	3406	15	4022	14	0	.	1093	22	1672	18	4303	12	3126	14	1840	14	427	30	1339	26	4968	11	2057	16	5447	10	1815	18	1626	17	5757	10	563	33	6995	9	926	21	355	37	4848	11	76329	2
	Ahorn	660	16	73	75	156	47	2102	10	442	23	540	20	9	78	447	24	374	29	649	18	491	17	393	24	125	27	319	36	1132	15	81	42	585	18	400	22	525	28	365	21	147	32	1336	13	344	19	99	37	927	16	12721	4
	Esche	1128	16	85	65	269	38	1527	16	485	27	1192	19	16	100	244	34	431	28	988	19	753	36	96	37	277	54	99	42	1357	16	154	35	453	24	536	30	988	20	978	16	119	48	1665	17	405	23	201	43	1483	15	15928	5
	Eiche	937	20	0	.	13	100	745	19	379	39	242	32	396	42	0	.	233	40	263	34	232	41	106	58	3	100	19	100	217	52	391	36	315	26	34	75	564	37	900	16	54	54	1584	18	242	24	28	81	628	20	8524	7
	Kastanie	3	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	337	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5025	10	0	.	75	94	116	54	0	.	0	.	5559	9
	übrige Laubhölzer	1007	27	4	159	60	55	1334	15	280	27	426	40	37	49	150	37	1662	13	391	22	207	29	229	56	92	44	108	33	500	21	34	38	323	25	218	28	758	39	4002	8	182	32	1418	19	1355	13	22	64	590	19	15389	5
	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	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	Total	15915	8	2832	22	6041	17	69403	4	7035	12	17824	8	539	39	6288	14	56866	4	13802	8	17964	8	11917	9	2223	21	7420	12	24134	7	4876	14	11570	9	11316	10	9031	11	28752	4	5622	14	35787	5	32783	5	2317	21	18797	7	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. 1195144. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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