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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 LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
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	.
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	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	0	0	324	71	0	.	4915	19	-7	100	746	57	0	.	1354	41	4370	18	88	58	756	52	371	52	392	64	1349	30	1173	37	0	.	59	64	1475	32	0	.	417	55	1294	38	1181	28	1675	37	0	.	352	71	22282	8
	Tanne	18	100	0	.	0	.	512	43	34	89	109	96	0	.	91	81	0	.	504	44	78	76	391	48	8	71	91	51	49	100	0	.	89	62	89	99	182	100	0	.	58	92	812	37	53	88	0	.	0	.	3168	17
	Föhre	62	100	0	.	0	.	102	48	84	63	0	.	0	.	0	.	360	35	185	52	66	68	24	100	0	.	163	91	0	.	0	.	115	58	37	100	0	.	0	.	3	100	0	.	35	60	0	.	27	100	1264	20
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	2740	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	116	55	0	.	3	100	1448	24	0	.	0	.	4307	14
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	911	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	594	28	0	.	0	.	1505	18
	übrige Nadelhölzer	6	100	0	.	0	.	15	88	0	.	0	.	0	.	2	100	26	48	0	.	0	.	7	100	0	.	4	100	0	.	0	.	24	73	0	.	0	.	0	.	6	100	13	73	0	.	0	.	0	.	103	29
	Buche	186	61	26	100	0	.	2094	24	507	41	576	51	0	.	194	55	0	.	1029	33	283	75	269	46	0	100	545	60	522	64	145	100	1428	30	162	66	0	.	0	.	109	93	461	38	174	66	0	.	187	86	8896	12
	Ahorn	17	100	0	.	0	.	324	32	41	64	85	52	0	.	52	67	0	.	39	60	9	100	23	60	3	100	140	95	15	75	0	.	54	61	31	56	0	.	0	.	-2	100	146	37	80	54	0	.	18	100	1074	19
	Esche	0	.	0	.	0	.	81	60	0	.	64	100	0	.	0	.	0	.	77	69	0	.	0	.	-9	100	13	100	31	72	0	.	52	66	0	.	0	.	0	.	2	100	102	74	75	88	0	.	59	60	547	27
	Eiche	43	81	0	.	0	.	77	53	80	75	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	65	100	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	61	72	0	.	0	.	0	.	34	100	31	82	9	73	0	.	0	.	406	30
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	71	0	.	0	.	57	71
	übrige Laubhölzer	69	97	0	.	0	.	113	45	31	77	10	71	0	.	0	.	2	100	31	66	11	75	11	74	0	.	5	100	8	74	0	.	51	75	14	63	0	.	1	100	10	75	104	64	77	111	0	.	20	100	567	26
	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
	Total	400	55	350	71	0	.	8234	15	769	38	1592	37	0	.	1693	37	8409	13	1953	31	1268	44	1096	37	401	64	2310	27	1798	33	145	100	1931	28	1807	30	182	100	534	45	1514	36	2852	23	4275	19	0	.	662	58	44176	6
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	.	224	58	72	100	10650	12	0	.	2136	28	0	.	813	55	21441	8	358	65	747	52	1289	30	103	56	809	45	2164	30	0	.	177	71	1075	37	0	.	4488	18	899	49	4729	18	11524	10	164	73	0	.	63862	4
	Tanne	0	.	146	66	0	.	1841	24	0	.	552	52	0	.	42	100	1052	33	413	56	87	59	1435	33	286	62	485	62	138	60	0	.	86	70	660	41	0	.	902	33	232	61	1808	26	1038	32	79	73	0	.	11283	10
	Föhre	0	.	0	.	0	.	41	60	0	.	0	.	0	.	0	.	2195	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	8	100	0	.	137	57	97	100	0	0	1961	20	0	.	0	.	4439	14
	Lärche	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	9	100	4167	15	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2884	17	0	.	128	52	6714	14	0	.	0	.	13998	9
	Arve	0	.	0	.	0	.	-7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	431	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	230	43	0	.	0	.	659	27
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	15	58	0	.	0	.	19	102
	Buche	0	.	80	95	0	.	1423	25	0	.	152	60	0	.	156	72	993	25	113	80	4	78	395	32	168	71	140	67	694	39	0	.	137	66	119	69	0	.	1631	23	114	62	1048	25	360	47	0	.	0	.	7726	10
	Ahorn	0	.	18	71	0	.	480	26	0	.	95	54	0	.	169	50	241	33	18	70	31	95	165	48	44	62	15	100	200	52	0	.	9	78	60	54	0	.	24	56	47	73	356	32	117	47	0	.	0	.	2087	12
	Esche	0	.	0	.	0	.	60	46	0	.	103	53	0	.	133	64	147	51	9	100	0	.	32	71	60	64	2	100	61	74	0	.	9	100	4	100	0	.	54	61	92	91	138	75	139	39	0	.	0	.	1042	20
	Eiche	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	59	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	158	47	0	.	9	100	146	49	0	.	0	.	378	31
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	583	38	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	660	35
	übrige Laubhölzer	0	.	0	0	0	.	191	28	0	.	14	64	0	.	66	64	802	24	14	100	0	.	11	72	42	81	6	81	36	58	0	.	1	100	4	75	0	.	599	32	29	63	84	54	681	19	0	.	0	.	2578	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
	Total	0	.	468	60	72	100	14705	11	0	.	3051	24	0	.	1388	41	31608	7	924	55	870	47	3326	24	703	55	1456	45	3354	25	0	.	420	51	1929	31	0	.	11467	10	1510	39	8305	15	22932	8	243	71	0	.	108731	3
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	600	33	1774	37	2747	28	7486	12	137	64	3124	22	0	.	1292	41	5723	17	461	40	4595	21	2372	23	600	51	1095	38	4683	22	665	38	436	53	2780	25	636	41	977	40	1786	33	4512	16	455	62	286	62	1745	27	50966	5
	Tanne	460	49	411	46	1201	39	7839	14	67	79	1430	33	0	.	201	83	939	31	1032	38	2971	21	1790	28	37	80	309	46	1831	24	26	97	525	38	967	33	234	50	186	70	661	40	2513	20	196	61	81	66	1088	30	26994	6
	Föhre	58	100	0	.	17	100	763	50	111	63	169	86	0	.	0	.	0	.	129	69	121	71	134	82	0	.	0	.	43	100	235	53	91	55	0	.	187	58	0	.	83	71	32	58	0	.	0	.	318	37	2492	20
	Lärche	144	69	0	.	0	.	69	75	10	100	46	100	0	.	57	100	375	55	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	37	77	39	66	0	.	0	.	55	85	352	44	0	.	58	53	0	.	0	.	44	68	1291	23
	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	27	100	0	.	2	100	201	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-7	100	236	78	0	.	0	.	0	.	-11	141	57	100	7	71	0	.	0	.	50	100	0	.	199	93	0	.	0	.	7	81	769	39
	Buche	1665	32	153	57	529	35	4852	14	1090	33	946	30	0	.	265	55	793	43	814	29	1848	24	404	29	199	60	640	47	2103	21	808	33	1418	27	690	30	524	37	3106	17	417	41	3134	18	331	55	148	62	1762	21	28638	5
	Ahorn	168	54	0	.	245	52	653	26	144	36	232	43	0	.	60	54	99	60	118	44	386	27	165	53	68	48	74	50	938	23	54	71	250	33	191	41	220	62	173	39	107	50	254	27	59	75	37	72	411	36	5105	9
	Esche	137	72	0	.	335	48	585	35	121	53	365	44	0	.	130	65	138	52	306	59	620	72	50	51	368	67	6	100	598	30	117	58	227	54	508	44	274	42	520	33	85	46	455	34	41	68	13	87	376	30	6377	12
	Eiche	207	71	0	.	0	.	178	38	39	68	34	76	0	.	0	.	72	100	32	58	128	72	72	68	0	.	0	.	6	100	145	61	25	72	16	100	147	39	688	25	41	79	539	34	0	0	0	.	296	41	2665	14
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	381	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4247	15	0	.	7	100	25	100	0	.	0	.	4660	14
	übrige Laubhölzer	154	64	3	100	18	70	497	29	94	49	82	37	0	.	118	66	838	28	52	55	157	46	66	61	31	87	10	90	295	38	19	71	97	64	150	51	9	100	2399	15	94	58	237	32	14	61	7	100	166	52	5606	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	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0
	Total	3618	22	2340	36	5094	24	23124	9	1814	26	6428	17	0	.	2123	33	9357	13	2937	23	11066	15	5052	18	1303	39	2134	31	10523	15	2166	26	3076	23	5303	19	2288	30	12698	8	3274	24	11941	12	1121	41	572	49	6213	17	135563	3
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	2600	24	0	.	57	72	7351	14	592	47	1730	33	0	.	359	62	0	.	1866	28	2069	25	591	44	247	100	64	79	1666	30	1223	33	1394	35	129	61	2538	22	0	.	0	.	1524	28	0	.	56	92	4802	17	30859	6
	Tanne	1409	29	0	.	340	88	5384	16	354	49	351	52	0	.	191	92	0	.	1620	31	2717	22	508	38	0	.	182	72	1178	29	113	67	616	37	125	58	882	36	0	.	1	100	1283	28	0	.	44	100	1047	23	18347	8
	Föhre	92	43	0	.	0	.	491	31	23	100	326	54	110	79	0	.	0	.	54	61	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	124	50	124	49	0	.	254	43	0	.	0	.	175	59	0	.	0	.	652	29	2456	14
	Lärche	156	54	0	.	0	.	216	52	15	100	25	100	0	.	0	.	0	.	20	100	15	73	43	100	0	.	14	100	98	58	0	.	17	100	52	100	0	.	0	.	0	.	154	45	0	.	55	100	243	43	1122	19
	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	89	59	0	.	6	100	149	75	177	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	22	100	0	.	0	.	0	.	298	98	0	.	-19	100	3	100	4	74	0	.	0	.	103	100	0	.	0	.	45	59	879	43
	Buche	3163	19	0	.	28	67	4847	16	1122	29	1628	28	0	.	347	57	0	.	1638	26	1306	27	470	43	69	100	214	63	1642	30	1154	30	1872	24	662	55	1198	23	186	78	211	100	1993	25	58	100	101	67	2226	19	26133	6
	Ahorn	399	24	0	.	0	.	436	28	256	46	72	56	0	.	37	53	0	.	270	29	100	46	73	56	14	100	20	100	213	45	32	70	210	33	30	71	220	39	0	.	0	.	185	45	7	100	68	71	722	26	3365	10
	Esche	880	26	0	.	0	.	719	32	331	50	756	35	28	100	19	156	0	.	530	33	309	36	46	91	19	100	46	97	744	32	98	61	215	35	80	81	792	29	11	100	0	.	915	32	8	100	158	76	1004	26	7710	9
	Eiche	339	48	0	.	0	.	402	29	79	100	126	57	473	55	0	.	0	.	267	53	115	89	14	100	0	.	0	.	76	59	95	92	116	52	0	.	747	49	48	85	0	.	618	34	21	100	0	.	352	32	3887	15
	Kastanie	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	15	64
	übrige Laubhölzer	384	27	0	.	45	100	632	36	51	55	423	65	3	100	3	100	0	.	203	53	85	52	17	55	0	.	15	89	232	53	17	59	143	49	9	100	418	38	15	71	0	.	768	41	57	71	0	.	402	33	3923	14
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0
	Total	9518	13	0	.	476	83	20629	10	2998	26	5436	20	614	53	956	49	0	.	6471	17	6738	16	1762	27	349	77	555	52	6178	19	2858	25	4688	19	1090	46	7052	16	268	65	212	100	7722	15	151	65	482	58	11494	12	98695	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	3200	21	2322	31	2875	27	30403	7	722	40	7736	15	0	.	3817	24	31534	7	2773	22	8167	15	4622	15	1342	35	3317	20	9686	14	1888	25	2066	27	5459	17	3174	19	5883	16	3979	22	11947	10	13654	10	506	43	6900	14	167969	2
	Tanne	1887	25	557	38	1541	36	15576	9	455	40	2442	24	0	.	525	49	1991	23	3568	20	5854	15	4123	17	331	54	1068	34	3196	18	139	57	1316	24	1841	23	1299	30	1088	30	952	32	6417	13	1287	28	204	44	2135	19	59792	4
	Föhre	212	44	0	.	17	100	1397	30	217	41	495	46	110	79	0	.	2555	18	369	37	186	52	159	71	0	.	163	91	74	72	360	39	330	31	45	85	441	35	137	57	184	62	207	51	1995	19	0	.	997	22	10650	8
	Lärche	300	43	0	.	0	.	306	41	25	72	71	74	0	.	67	87	7281	11	20	100	18	62	43	100	0	.	14	100	210	47	39	66	17	100	52	100	55	85	3352	16	0	.	345	29	8161	12	55	100	287	38	20718	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	-7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1342	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	823	24	0	.	0	.	2164	15
	übrige Nadelhölzer	121	49	0	.	8	78	365	46	177	100	0	.	0	.	2	100	39	39	-5	145	259	72	7	100	0	.	4	100	273	107	57	100	12	226	3	100	4	74	50	100	6	100	320	66	15	58	0	.	52	52	1770	27
	Buche	5014	16	258	46	557	33	13216	9	2719	19	3303	19	0	.	961	30	1786	23	3594	16	3441	18	1538	19	436	42	1539	30	4962	16	2108	21	4855	15	1633	27	1723	19	4923	13	850	35	6635	12	922	30	249	46	4174	14	71394	3
	Ahorn	583	23	18	71	245	52	1893	14	442	30	484	26	0	.	317	31	339	29	445	22	526	22	426	29	129	34	249	57	1367	19	86	52	523	21	311	28	439	37	197	35	152	42	941	18	262	31	105	53	1151	20	11631	5
	Esche	1017	24	0	.	335	48	1445	22	452	39	1288	25	28	100	282	44	285	36	922	27	929	50	128	42	439	57	67	70	1434	21	215	42	503	29	592	40	1065	24	585	30	180	51	1611	22	263	34	171	70	1438	20	15676	7
	Eiche	589	37	0	.	0	.	663	21	197	52	160	48	473	55	0	.	130	71	299	48	308	49	86	59	5	100	0	.	82	55	241	52	201	38	16	100	895	41	894	21	75	63	1197	24	176	42	0	.	648	25	7336	10
	Kastanie	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	449	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4838	13	0	.	9	84	90	53	0	.	0	.	5391	12
	übrige Laubhölzer	606	26	3	100	63	75	1433	19	175	33	529	52	3	100	187	47	1641	19	299	38	253	34	105	40	72	59	35	49	570	29	37	47	292	35	176	44	427	37	3014	13	133	44	1193	28	829	19	7	100	589	27	12674	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	.	0	0	0	0
	Total	13536	11	3158	29	5641	22	66691	5	5581	16	16508	11	614	53	6159	19	49373	5	12284	12	19942	11	11237	11	2756	27	6455	18	21853	10	5169	18	10114	12	10129	14	9523	14	24967	5	6511	17	30820	7	28478	7	1297	33	18369	9	387165	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. 1195124. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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