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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 LFI4/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	.	5013	19	-7	100	875	51	0	.	1509	37	4820	16	88	58	760	52	371	52	504	53	1510	28	1396	35	0	.	59	64	1499	31	0	.	483	48	1317	37	1486	24	1842	34	0	.	352	71	24198	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	.	121	43	84	63	0	.	0	.	0	.	378	34	185	52	66	68	24	100	0	.	163	91	35	80	0	.	115	58	47	81	0	.	28	100	3	100	0	.	35	60	0	.	27	100	1373	19
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	3131	17	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	93	100	0	.	0	.	0	.	0	.	289	36	0	.	3	100	1539	23	0	.	0	.	5055	13
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1042	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	700	26	0	.	0	.	1742	16
	übrige Nadelhölzer	6	100	0	.	0	.	15	88	0	.	0	.	0	.	2	100	31	42	0	.	0	.	7	100	0	.	4	100	0	.	0	.	24	73	0	.	0	.	0	.	6	100	13	73	0	.	0	.	0	.	108	27
	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	507	66	145	100	1428	30	162	66	0	.	0	.	109	93	461	38	174	66	0	.	187	86	8881	12
	Ahorn	17	100	0	.	0	.	324	32	41	64	85	52	0	.	100	47	0	.	39	60	9	100	23	60	19	85	140	95	15	75	0	.	54	61	31	56	0	.	0	.	-2	100	146	37	91	49	0	.	18	100	1148	18
	Esche	0	.	0	.	0	.	81	60	0	.	64	100	0	.	15	93	0	.	77	69	0	.	0	.	-9	100	13	100	45	59	0	.	52	66	0	.	0	.	0	.	2	100	102	74	75	88	0	.	59	60	576	26
	Eiche	43	81	0	.	0	.	77	53	80	75	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	65	100	0	.	5	100	0	.	1	100	0	.	61	72	0	.	0	.	0	.	34	100	31	82	9	73	0	.	0	.	407	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	.	8	72	23	70	0	.	51	75	14	63	0	.	1	71	10	75	104	64	85	100	0	.	20	100	595	25
	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	.	8350	15	769	38	1721	35	0	.	1911	33	9403	12	1953	31	1272	44	1096	37	528	51	2474	26	2164	29	145	100	1931	28	1841	29	182	100	801	33	1538	35	3157	21	4658	18	0	.	662	58	47308	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	.	428	57	72	100	11971	12	0	.	2243	27	0	.	888	50	23008	8	358	65	949	46	1289	30	103	56	868	43	2670	27	0	.	177	71	1151	34	0	.	4712	18	965	47	5281	17	11891	10	164	73	0	.	69189	4
	Tanne	0	.	146	66	0	.	1855	23	0	.	552	52	0	.	42	100	1052	33	413	56	87	59	1435	33	286	62	485	62	356	62	0	.	86	70	660	41	0	.	935	32	232	61	1808	26	1062	32	79	73	0	.	11572	10
	Föhre	0	.	0	.	0	.	47	54	0	.	0	.	0	.	0	.	2254	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	100	0	.	0	0	8	100	0	.	137	57	97	100	0	0	1986	19	0	.	0	.	4600	13
	Lärche	0	.	0	.	0	.	26	83	0	.	0	.	0	.	9	100	4751	14	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	97	0	.	0	.	0	.	0	.	3497	15	0	.	128	52	7378	13	0	.	0	.	15868	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	-7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	490	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	258	40	0	.	0	.	747	25
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	14	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	15	58	0	.	0	.	57	73
	Buche	0	.	80	95	0	.	1423	25	0	.	152	60	0	.	156	72	1006	25	113	80	4	78	395	32	168	71	140	67	974	33	0	.	137	66	119	69	0	.	1684	22	114	62	1058	25	364	46	0	.	0	.	8087	10
	Ahorn	0	.	18	71	0	.	505	25	0	.	95	54	0	.	169	50	241	33	18	70	31	95	165	48	44	62	50	76	246	46	0	.	9	78	82	48	0	.	51	57	47	73	397	30	155	38	0	.	0	.	2322	12
	Esche	0	.	0	.	0	.	60	46	0	.	103	53	0	.	133	64	163	47	9	100	0	.	32	71	60	64	8	79	61	74	0	.	9	100	102	97	0	.	54	61	92	91	199	60	303	37	0	.	0	.	1387	18
	Eiche	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	59	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	184	43	0	.	9	100	167	44	0	.	0	.	424	29
	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	.	393	53	0	.	19	54	0	.	66	64	910	22	14	100	0	.	11	72	42	81	6	81	36	58	0	.	1	100	-10	139	0	.	754	27	29	63	106	46	821	19	0	.	0	.	3197	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	0	.	672	52	72	100	16316	11	0	.	3163	23	0	.	1462	39	34017	7	924	55	1072	43	3326	24	703	55	1557	42	4477	23	0	.	420	51	2113	29	0	.	12598	9	1576	38	8991	15	24406	8	243	71	0	.	118109	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	8029	12	137	64	3341	21	0	.	1292	41	6080	16	461	40	4849	20	2372	23	600	51	1095	38	4856	21	665	38	436	53	2984	23	636	41	991	40	1790	33	4654	15	514	56	596	47	1756	27	53255	5
	Tanne	460	49	411	46	1201	39	7879	14	69	77	1430	33	0	.	201	83	939	31	1032	38	2971	21	1790	28	37	80	309	46	1950	23	26	97	525	38	1079	31	234	50	186	70	661	40	2513	20	196	61	248	71	1088	30	27434	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	513	48	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	37	77	39	66	0	.	0	.	55	85	352	44	0	.	58	53	0	.	0	.	44	68	1430	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	202	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	5333	14	1313	31	946	30	0	.	265	55	862	40	814	29	1848	24	404	29	199	60	640	47	2140	20	808	33	1418	27	802	28	524	37	3135	17	417	41	3134	18	331	55	172	55	1787	21	29637	5
	Ahorn	168	54	0	.	245	52	753	24	137	38	232	43	0	.	60	54	249	65	118	44	386	27	165	53	68	48	74	50	952	22	54	71	250	33	207	38	220	62	211	34	107	50	258	26	70	65	54	59	418	36	5453	9
	Esche	137	72	0	.	335	48	660	33	150	47	365	44	0	.	130	65	152	48	306	59	620	72	50	51	368	67	6	100	616	30	117	58	227	54	530	43	274	42	613	29	87	45	455	34	41	68	13	87	390	29	6641	12
	Eiche	207	71	0	.	0	.	189	37	39	68	34	76	0	.	0	.	92	81	32	58	128	72	72	68	0	.	0	.	6	100	145	61	25	72	16	100	147	39	703	24	41	79	539	34	3	100	10	100	316	39	2745	13
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	381	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4321	15	0	.	7	100	25	100	0	.	0	.	4734	14
	übrige Laubhölzer	154	64	3	100	18	70	548	27	95	48	82	37	0	.	118	66	911	26	52	55	169	44	66	61	31	87	10	90	308	37	19	71	97	64	231	43	9	100	2853	14	183	47	393	38	24	55	7	100	166	52	6547	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	24425	9	2061	25	6645	17	0	.	2123	33	10178	13	2937	23	11333	15	5052	18	1303	39	2134	31	10896	15	2166	26	3076	23	5849	18	2288	30	13415	8	3369	24	12243	12	1204	38	1100	43	6290	17	141138	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	2629	24	0	.	57	72	7372	14	615	45	1730	33	0	.	359	62	0	.	1866	28	2069	25	591	44	247	100	64	79	1666	30	1223	33	1421	34	129	61	2538	22	0	.	26	100	1524	28	0	.	56	92	4802	17	30984	6
	Tanne	1409	29	0	.	340	88	5515	16	354	49	351	52	0	.	191	92	0	.	1620	31	2717	22	508	38	0	.	182	72	1264	27	113	67	616	37	125	58	882	36	0	.	26	97	1283	28	0	.	44	100	1047	23	18589	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	.	54	100	175	59	0	.	0	.	652	29	2510	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	3176	19	0	.	28	67	4892	16	1475	32	1628	28	0	.	347	57	0	.	1638	26	1306	27	470	43	69	100	214	63	1642	30	1154	30	1952	23	662	55	1198	23	186	78	236	90	1993	25	89	74	101	67	2226	19	26681	6
	Ahorn	399	24	0	.	0	.	442	28	308	41	72	56	0	.	37	53	0	.	270	29	100	46	78	53	14	100	20	100	213	45	32	70	243	31	30	71	220	39	0	.	33	100	185	45	7	100	68	71	722	26	3492	10
	Esche	880	26	0	.	0	.	719	32	362	46	756	35	28	100	19	156	0	.	530	33	309	36	46	91	19	100	46	97	794	31	98	61	215	35	80	81	792	29	11	100	0	.	916	32	19	71	158	76	1004	26	7802	9
	Eiche	445	44	0	.	0	.	422	28	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	19	100	618	34	28	79	0	.	352	32	4039	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	104	100	0	.	0	.	119	88
	übrige Laubhölzer	384	27	0	.	45	100	653	34	83	44	423	65	21	87	3	100	0	.	203	53	85	52	17	55	6	100	15	89	237	52	17	59	143	49	9	100	855	54	15	71	31	100	983	37	57	71	0	.	402	33	4690	16
	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	9667	13	0	.	476	83	20871	10	3490	25	5436	20	632	51	956	49	0	.	6471	17	6738	16	1766	27	355	75	555	52	6319	18	2858	25	4827	19	1090	46	7490	16	268	65	425	71	7937	15	304	60	482	58	11494	12	100907	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	3229	21	2526	29	2875	27	32385	7	744	39	8189	14	0	.	4047	22	33907	6	2773	22	8628	14	4622	15	1454	33	3537	20	10588	13	1888	25	2092	26	5764	16	3174	19	6186	15	4098	21	12945	10	14247	9	816	38	6910	14	177626	2
	Tanne	1887	25	557	38	1541	36	15761	9	457	40	2442	24	0	.	525	49	1991	23	3568	20	5854	15	4123	17	331	54	1068	34	3619	17	139	57	1316	24	1953	23	1299	30	1121	29	977	31	6417	13	1311	28	371	51	2135	19	60763	4
	Föhre	212	44	0	.	17	100	1422	29	217	41	495	46	110	79	0	.	2632	18	369	37	186	52	159	71	0	.	163	91	179	52	360	39	330	31	55	71	441	35	165	50	238	53	207	51	2020	19	0	.	997	22	10974	8
	Lärche	300	43	0	.	0	.	311	40	25	72	71	74	0	.	67	87	8395	10	20	100	18	62	43	100	0	.	14	100	306	44	39	66	17	100	52	100	55	85	4139	13	0	.	345	29	8917	11	55	100	287	38	23475	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	-7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1532	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	958	22	0	.	0	.	2489	13
	übrige Nadelhölzer	121	49	0	.	8	78	402	43	177	100	0	.	0	.	2	100	45	35	-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	1813	27
	Buche	5027	16	258	46	557	33	13742	9	3295	20	3303	19	0	.	961	30	1869	22	3594	16	3441	18	1538	19	436	42	1539	30	5263	15	2108	21	4936	15	1745	25	1723	19	5004	13	875	34	6645	12	958	29	273	43	4199	14	73286	3
	Ahorn	583	23	18	71	245	52	2024	13	487	28	484	26	0	.	365	28	490	37	445	22	526	22	430	29	145	33	284	51	1426	18	86	52	556	21	349	26	439	37	263	29	185	39	986	17	322	27	122	47	1157	20	12416	5
	Esche	1017	24	0	.	335	48	1520	21	512	35	1288	25	28	100	297	42	314	34	922	27	929	50	128	42	439	57	73	65	1516	20	215	42	503	29	712	36	1065	24	678	27	182	51	1672	21	437	31	171	70	1453	19	16407	6
	Eiche	696	35	0	.	0	.	694	21	197	52	160	48	473	55	0	.	151	63	299	48	308	49	86	59	5	100	0	.	82	54	241	52	201	38	16	100	895	41	936	20	95	54	1197	24	205	37	10	100	668	25	7615	9
	Kastanie	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	449	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4911	13	0	.	9	84	194	59	0	.	0	.	5569	12
	übrige Laubhölzer	606	26	3	100	63	75	1708	20	209	30	534	52	21	87	187	47	1822	17	299	38	265	32	105	40	79	55	39	45	605	28	37	47	292	35	244	41	864	54	3624	12	253	37	1586	25	987	18	7	100	589	27	15029	7
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	Total	13685	11	3362	28	5641	22	69962	5	6320	16	16966	11	632	51	6452	18	53598	5	12284	12	20415	10	11241	11	2890	26	6720	17	23858	9	5169	18	10254	12	10892	13	9960	14	27082	5	6908	17	32328	7	30572	7	1826	31	18446	9	407462	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. 1195134. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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