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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)
Brusthöhendurchmesser (Stärkeklassen) · 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
Brusthöhendurchmesser (Stärkeklassen)	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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	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	.
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	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	.
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	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	.
12-15 cm	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	174	40	4	100	14	52	494	13	21	48	127	50	0	.	30	32	647	14	39	38	185	22	67	33	19	71	107	34	84	25	45	46	16	73	75	52	94	42	92	24	57	32	220	17	356	20	7	53	133	30	3107	6
	Tanne	26	41	-17	114	20	61	267	25	13	44	66	36	0	.	4	77	11	46	66	28	111	28	86	35	3	71	17	47	35	44	2	71	40	38	36	46	51	46	30	56	33	45	110	23	18	38	19	57	29	44	1076	9
	Föhre	0	.	0	.	0	.	17	66	3	100	0	0	0	.	0	.	64	30	0	.	0	.	0	0	0	.	6	100	0	.	-4	100	2	100	1	100	0	.	4	100	0	.	0	0	116	42	0	.	5	100	214	25
	Lärche	1	100	0	.	0	.	2	71	0	.	0	.	0	.	0	.	42	32	0	.	1	100	0	.	0	.	3	100	6	85	0	.	0	.	0	.	0	.	40	54	0	.	31	79	89	30	0	.	2	100	216	20
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	27	67	0	.	0	.	97	52
	übrige Nadelhölzer	2	100	0	.	2	100	10	38	0	.	0	.	0	.	0	.	16	43	4	72	1	100	0	.	0	.	0	.	4	59	0	.	6	71	0	.	1	100	0	.	6	100	14	67	4	62	0	.	5	96	75	21
	Buche	33	87	3	71	6	68	293	22	70	28	46	36	0	.	16	45	55	33	58	33	79	24	50	27	8	60	15	47	124	27	63	41	98	25	16	31	45	45	264	17	7	50	97	32	83	75	1	94	62	22	1592	8
	Ahorn	12	171	0	.	1	1310	77	28	26	35	17	37	0	.	9	58	29	37	17	44	22	39	16	154	6	67	14	89	17	40	7	79	20	86	15	58	69	69	24	40	9	71	100	23	31	30	3	100	22	218	562	16
	Esche	49	68	0	.	0	.	32	41	2	314	78	69	2	100	4	74	42	36	25	43	32	38	16	47	-2	100	3	72	23	42	11	70	58	85	40	60	10	44	80	30	20	45	32	37	12	37	2	100	19	42	589	16
	Eiche	0	.	0	.	0	.	2	72	1	100	1	100	1	100	0	.	0	0	0	.	0	.	15	80	0	.	0	.	2	100	0	0	6	87	0	.	2	100	46	32	1	100	45	49	30	37	0	.	3	73	156	20
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	230	26	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	239	25
	übrige Laubhölzer	43	31	3	100	6	72	157	17	15	46	41	63	3	100	16	47	271	36	31	38	21	59	19	50	11	86	12	52	65	27	6	82	15	37	10	176	38	53	353	17	25	52	94	24	179	18	0	.	34	25	1469	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	0
	Total	340	29	-6	333	49	44	1351	10	151	22	376	25	6	61	78	23	1251	12	240	17	452	14	270	19	44	38	178	25	360	16	130	29	262	25	192	31	310	25	1164	10	158	23	745	11	944	13	33	43	313	22	9391	4
16-23 cm	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	239	38	53	48	122	39	1451	12	36	84	513	26	0	.	97	62	2022	10	137	39	460	21	226	33	164	53	313	27	481	22	178	45	96	49	269	30	336	31	368	26	248	30	791	20	1061	17	40	63	499	29	10199	5
	Tanne	79	53	13	74	41	47	848	15	55	47	208	31	0	.	5	100	63	34	267	27	440	21	231	30	17	53	26	117	46	56	19	70	110	39	75	43	216	48	77	42	129	41	343	19	105	49	57	50	30	51	3500	7
	Föhre	14	71	0	.	0	.	65	77	8	100	0	.	0	.	0	.	262	27	7	100	0	.	6	100	0	.	27	100	0	.	22	76	8	100	6	100	0	0	7	100	15	81	0	0	437	26	0	.	16	77	901	17
	Lärche	6	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	174	24	0	.	8	77	0	.	0	.	11	100	41	68	6	100	0	.	0	.	17	71	163	40	0	.	42	50	381	21	0	.	0	.	853	14
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	91	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	121	46	0	.	0	.	216	29
	übrige Nadelhölzer	21	58	0	.	6	100	18	77	0	.	0	.	0	.	2	100	19	41	-9	100	0	.	0	.	0	.	4	100	-3	512	0	.	-1	2023	3	100	3	100	0	.	0	.	18	57	11	67	0	.	31	58	122	34
	Buche	287	41	13	72	22	59	1195	13	153	43	439	29	0	.	60	38	105	33	305	27	239	24	161	26	57	69	134	37	473	23	140	35	213	26	173	35	123	26	1007	18	90	41	439	19	146	37	13	100	239	19	6225	6
	Ahorn	78	38	3	100	44	83	284	24	63	37	113	34	0	.	56	41	48	34	59	35	56	30	88	33	14	59	33	81	134	35	25	80	82	33	33	47	84	37	53	43	32	57	197	25	111	31	14	85	338	33	2042	9
	Esche	83	41	0	.	49	67	102	34	46	47	135	44	10	100	40	52	91	50	45	45	48	48	36	51	33	65	11	71	139	33	59	52	40	47	53	55	70	47	163	38	37	51	157	25	97	42	5	100	84	45	1632	10
	Eiche	30	75	0	.	0	.	13	59	10	74	0	0	32	61	0	.	2	100	3	100	13	71	7	100	5	100	0	.	6	100	5	100	26	65	0	.	9	78	138	33	0	.	177	35	56	44	0	.	21	65	553	16
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1065	17	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	1087	17
	übrige Laubhölzer	120	26	0	.	15	63	281	20	23	45	53	42	0	.	63	51	511	24	65	38	53	37	26	42	9	76	10	71	111	44	11	71	87	48	33	55	30	49	910	17	80	47	186	25	357	19	0	0	78	34	3111	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
	Total	957	19	81	37	298	29	4261	8	394	23	1460	17	43	52	324	28	3409	8	879	16	1317	13	780	16	300	37	568	20	1427	15	464	26	661	18	645	21	888	20	3954	8	631	21	2350	11	2884	10	128	41	1336	16	30439	3
24-35 cm	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	452	35	398	36	491	37	4340	10	43	106	1606	24	0	.	643	43	5675	9	442	36	1334	21	839	29	457	43	743	25	1313	21	459	37	324	37	768	27	919	29	889	24	841	27	2385	16	2963	13	83	52	1487	20	29893	4
	Tanne	151	54	90	63	92	47	2166	16	114	40	341	41	0	.	21	75	150	39	486	28	981	20	451	27	44	100	252	45	301	37	17	100	264	33	239	31	349	37	122	56	254	51	996	19	265	36	96	48	182	38	8421	7
	Föhre	28	77	0	.	0	.	294	47	1	3696	31	71	67	87	0	.	649	27	0	0	27	100	47	59	0	.	81	88	0	.	96	63	8	287	19	100	23	72	37	79	88	58	64	68	706	23	0	.	119	44	2384	13
	Lärche	50	84	0	.	0	.	20	100	0	.	46	100	0	.	0	.	873	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	24	100	706	22	0	.	102	48	1090	16	0	.	56	58	2982	10
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	371	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	229	34	0	.	0	.	601	19
	übrige Nadelhölzer	43	60	0	.	0	.	50	52	2	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	-19	100	20	100	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	62	88	0	0	0	.	17	100	193	38
	Buche	878	25	55	74	121	52	3106	12	557	28	756	26	0	.	134	35	427	29	649	28	778	25	306	23	191	43	361	40	930	23	561	30	1036	22	291	28	352	29	1476	18	290	39	1287	16	377	32	57	54	804	20	15781	5
	Ahorn	167	30	0	.	159	51	717	17	91	48	153	42	0	.	109	53	95	49	116	40	274	32	221	38	76	43	155	66	528	26	45	60	101	45	104	34	86	42	89	50	68	46	417	29	64	43	0	.	445	25	4280	8
	Esche	110	53	0	.	139	54	494	26	168	46	472	30	16	100	51	70	66	51	196	38	135	43	15	100	144	96	18	72	446	26	14	100	112	42	136	46	260	40	147	37	77	70	406	32	71	47	27	80	206	35	3927	9
	Eiche	92	76	0	.	0	.	148	44	66	53	52	55	110	68	0	.	6	100	37	74	0	.	10	100	0	.	0	.	11	100	63	52	74	50	0	.	101	39	334	28	10	100	390	33	40	74	0	.	55	52	1600	14
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	217	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1219	17	0	.	0	.	26	100	0	.	0	.	1462	17
	übrige Laubhölzer	135	39	0	.	25	100	373	26	72	51	46	47	0	.	17	71	517	23	81	40	65	61	60	62	20	100	13	100	148	40	9	100	115	40	103	45	199	49	1112	17	22	71	322	39	161	31	7	100	165	31	3788	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
	Total	2107	16	542	34	1028	27	11707	7	1114	21	3503	15	193	57	976	32	9050	7	2008	15	3593	14	1958	16	933	32	1623	20	3674	13	1282	22	2040	17	1660	18	2312	18	6132	8	1650	22	6431	10	5992	9	270	36	3535	12	75312	2
36-51 cm	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	859	24	939	30	1040	31	10943	9	146	60	2801	18	0	.	1188	26	11773	8	1032	29	2615	17	1570	20	363	41	1047	24	2495	17	589	32	742	32	1819	21	813	24	1750	19	1393	27	4062	12	4671	11	178	55	2507	16	57335	3
	Tanne	407	35	252	42	766	37	4504	11	141	44	641	27	0	.	194	53	552	26	1552	23	1944	18	1334	19	87	77	315	37	1182	20	49	71	409	29	628	29	277	38	325	34	358	42	1906	15	530	34	32	100	630	24	19013	5
	Föhre	104	55	0	.	17	100	592	40	150	43	302	56	43	74	0	.	883	24	192	49	118	59	89	86	0	.	38	87	17	100	225	47	277	32	19	72	222	41	51	54	60	63	143	49	599	24	0	.	566	24	4707	10
	Lärche	76	75	0	.	0	.	153	56	25	72	0	0	0	.	9	100	2318	14	20	100	9	100	0	.	0	.	0	.	42	54	33	77	17	100	0	.	15	100	984	18	0	.	106	43	2389	15	0	.	54	84	6250	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	-7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	457	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	214	30	0	.	0	.	665	18
	übrige Nadelhölzer	42	77	0	.	0	.	100	79	106	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	37	100	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	362	41
	Buche	1802	18	141	48	321	42	4792	10	1177	25	1573	22	0	.	478	33	599	33	1554	19	1276	20	817	20	180	63	532	37	1985	19	906	26	1930	17	566	31	432	26	1214	15	251	42	2930	14	143	51	134	57	1508	16	27242	4
	Ahorn	247	32	15	71	40	58	722	21	135	47	149	47	0	.	98	46	84	55	229	30	150	45	101	39	34	58	47	53	474	21	9	100	264	27	159	39	104	56	32	77	29	52	171	38	57	86	66	51	181	30	3596	8
	Esche	419	31	0	.	123	53	349	30	52	59	391	32	0	.	131	56	56	47	425	34	526	64	60	66	137	48	34	100	568	25	79	51	229	33	223	48	422	29	150	43	47	66	522	30	67	71	52	71	657	20	5719	9
	Eiche	118	56	0	.	0	.	218	27	84	71	53	70	242	60	0	.	60	75	226	42	201	53	40	85	0	.	0	.	35	72	86	78	49	74	0	.	258	35	290	36	38	81	443	28	29	73	0	.	208	28	2680	12
	Kastanie	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	108	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1054	21	0	.	7	100	18	70	0	.	0	.	1194	18
	übrige Laubhölzer	139	50	0	.	0	.	328	31	48	65	73	67	0	.	44	100	283	27	101	58	114	60	0	.	33	100	0	.	124	39	10	100	35	59	21	74	161	39	563	22	6	100	298	38	89	78	0	.	280	35	2751	10
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	Total	4218	13	1347	30	2308	24	22695	6	2063	20	5983	13	285	56	2142	22	17173	6	5331	13	6953	13	4010	13	834	31	2013	21	6941	11	2023	21	3952	13	3435	16	2704	16	6433	8	2181	21	10629	9	8807	9	462	38	6592	11	131513	2
=52 cm	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	1475	31	928	38	1209	35	13175	9	476	49	2688	20	0	.	1859	28	11418	10	1123	27	3573	21	1920	20	339	49	1107	28	5314	19	617	36	887	41	2529	22	1011	29	2783	20	1440	27	4489	14	4603	15	198	59	2273	22	67434	4
	Tanne	1225	29	219	49	623	40	7791	12	133	66	1187	32	0	.	301	53	1216	26	1197	29	2377	19	2022	22	180	68	458	46	1633	22	53	71	492	41	864	28	405	56	534	33	178	62	3062	18	369	38	0	0	1264	23	27782	5
	Föhre	65	76	0	.	0	.	430	35	55	73	162	54	0	.	0	.	698	27	169	47	41	100	17	100	0	.	11	100	57	71	21	100	36	71	0	.	197	41	38	100	20	100	0	.	138	54	0	.	291	41	2444	13
	Lärche	167	45	0	.	0	.	127	51	0	.	25	100	0	.	57	100	3875	14	0	.	0	.	43	100	0	.	0	.	104	71	0	.	0	.	52	100	0	.	1460	23	0	.	64	71	4213	14	55	100	175	52	10418	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	354	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	232	37	0	.	0	.	586	23
	übrige Nadelhölzer	14	100	0	.	0	.	187	61	70	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	258	72	0	.	0	.	0	.	274	100	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	185	100	0	.	0	.	0	.	1018	40
	Buche	2014	22	46	75	87	61	3829	16	762	29	489	30	0	.	273	50	600	33	1027	26	1070	28	203	66	0	.	497	43	1449	25	439	38	1578	23	587	47	771	30	961	20	213	52	1881	18	173	56	44	71	1561	23	20553	6
	Ahorn	79	59	0	.	0	.	92	48	127	56	53	60	0	.	46	71	82	54	25	100	24	100	0	.	0	.	0	.	214	45	0	.	56	58	0	.	96	81	0	.	14	100	56	61	0	.	22	100	165	54	1151	17
	Esche	355	32	0	.	24	100	469	41	185	46	212	39	0	.	57	65	30	100	231	42	189	65	0	.	126	85	0	.	258	53	53	76	63	59	140	72	303	43	46	100	0	.	494	45	15	100	85	100	473	42	3809	13
	Eiche	350	45	0	.	0	.	282	37	36	100	54	100	87	100	0	.	62	73	33	100	94	83	14	100	0	.	0	.	27	100	87	100	46	100	16	100	525	63	85	60	26	100	143	62	21	100	0	.	360	35	2348	19
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1269	25	0	.	0	.	46	75	0	.	0	.	1410	23
	übrige Laubhölzer	170	52	0	.	17	100	295	54	17	100	317	62	0	.	47	76	60	52	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	120	86	0	.	41	100	9	100	0	.	77	58	0	.	292	77	43	73	0	.	31	100	1555	24
	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
	Total	5915	14	1193	36	1959	28	26677	7	1860	24	5186	15	87	100	2639	23	18491	7	3827	15	7627	14	4219	16	645	39	2074	24	9450	13	1269	26	3199	20	4197	18	3308	21	7284	10	1890	24	10666	10	9851	10	404	44	6593	14	140509	2
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. 1280544. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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