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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–LFI5
Zuwachs (Bruttozuwachs)
Schutzwald gegen Gerinneprozesse (2022) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³/Jahr
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Veränderung 2009/17–2018/26
		Forstkreis (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		Seen		Schweiz
Schutzwald gegen Gerinneprozesse (2022)	Hauptbaumart	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%
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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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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	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	9	56	20	40	34	32	83	22	18	60	17	38	0	.	0	.	1	75	0	.	4	100	4	73	19	47	16	59	0	.	3	93	7	56	3	70	1	100	3	117	1	100	17	37	10	71	0	.	7	65	0	.	2	76	1	.	0	.	0	.	4	108	0	100	18	47	18	53	2	62	12	43	23	80	24	35	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	20	61	17	46	7	64	-1	509	1	100	0	.	1	100	8	53	0	.	0	.	0	.	1	100	7	62	6	72	6	60	7	64	0	.	-1	485	15	50	14	68	17	65	2	100	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	2	100	0	.	4	.	4	107	5	76	18	45	8	60	0	.	2	100	9	52	2	59	0	.	0	.	0	.	0	.	566	8
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	65	7	84	0	.	4	110	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	3	93	2	73	0	.	1	153	6	67	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	-1	112	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	87	0	.	0	.	0	.	-2	194	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	41	10	45	3	77	0	.	3	100	1	71	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	23
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	187	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	59	5	70	-1	100	22	26	56	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	1	115	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	1	100	0	.	0	.	0	1865	7	106	8	70	8	105	0	.	0	887	39	30	6	61	6	101	0	.	0	.	0	0	1	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	41	27	38	13	41	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	229	12
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	2	73	9	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	40	2	144	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	27
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	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	9	79	4	69	0	.	3	70	0	.	1	.	0	97	0	.	0	.	2	56	1	331	1	100	0	.	8	71	1	111	6	76	2	100	1	135	0	.	-4	152	1	89	0	.	2	47	0	.	1	74	0	.	0	.	0	100	2	59	1	84	2	188	1	98	18	93	11	48	1	266	12	39	0	.	0	.	0	.	0	71	7	99	3	59	0	355	3	91	3	85	0	100	1	100	3	100	3	71	0	100	0	64	-1	100	1	71	0	70	6	71	1	74	0	13569	1	81	0	.	1	184	1	56	8	84	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-2	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	2	69	9	46	1	105	2	125	4	84	2	57	-1	126	0	.	0	.	0	.	0	.	152	17
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	5	58	4	45	0	270	1	75	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	7	98	3	94	1	66	0	.	5	65	0	.	1	100	5	100	1	50	0	.	2	70	2	76	0	.	1	63	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	2	71	0	.	6	83	1	78	2	91	1	58	0	100	4	111	0	.	0	.	0	.	-4	110	0	100	6	64	2	90	4	77	1	152	0	.	1	100	0	.	10	100	1	82	1	57	1	63	4	106	6	61	-1	121	2	61	1	58	2	70	0	.	-3	107	1	62	2	73	12	100	3	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	2	74	0	.	1	.	1	66	1	100	9	64	4	69	1	169	1	89	1	64	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	134	18
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	0	4	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	2	100	1	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	77	1	100	0	100	0	.	0	100	0	.	2	57	0	1539	3	61	0	59	4	71	3	68	0	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	4	95	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	90	1	75	0	83	0	.	0	.	0	72	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	23
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ausserhalb	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	15	34	51	37	38	46	33	33	30	56	42	40	120	19	79	22	184	17	41	30	5	85	7	59	9	48	0	.	9	59	20	39	49	33	32	50	0	75	41	32	69	26	69	29	100	24	112	21	63	22	43	27	27	42	60	29	55	25	9	56	36	35	7	49	13	56	21	33	27	48	10	78	32	45	38	32	36	42	24	64	7	93	43	32	29	26	23	41	3	141	11	61	7	47	2	274	40	37	9	38	21	40	25	42	43	34	8	67	6	51	2	105	0	.	0	.	0	.	1	100	2	71	3	100	7	59	17	56	9	64	29	44	17	34	24	58	25	49	1	70	27	45	11	68	5	43	30	34	15	63	24	54	4	126	12	58	11	66	-3	99	9	69	29	37	23	62	37	31	26	52	16	39	21	47	33	45	39	30	8	63	16	55	26	37	0	.	2487	4
	Tanne	11	68	1	78	5	79	32	33	8	64	15	78	10	41	110	22	137	17	63	29	2	80	4	60	10	52	0	.	8	61	9	69	-7	218	12	70	0	100	2	150	5	106	6	55	-2	166	14	69	0	.	90	25	49	32	110	23	59	33	11	45	24	37	16	36	17	47	61	34	3	68	4	77	10	66	12	61	0	.	0	258	6	61	19	38	6	62	20	36	8	59	4	50	17	52	4	81	6	55	7	71	13	96	17	45	15	65	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	-1	206	1	100	-1	100	6	51	1	71	7	61	9	74	2	92	30	35	8	60	15	46	8	55	11	49	20	34	10	48	10	77	19	52	10	72	0	288	0	.	4	69	10	69	10	52	4	57	5	53	16	44	12	39	4	87	1	100	5	59	0	.	1300	6
	Föhre	-3	104	1	71	0	71	2	96	0	.	0	100	1	132	0	100	2	154	1	64	1	71	5	68	2	64	0	.	0	100	1	69	0	.	2	147	1	87	0	.	5	54	2	157	0	100	12	54	20	44	7	89	0	.	5	73	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	4	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	12	56	1	73	-2	77	2	95	1	68	2	76	0	100	0	.	1	82	1	160	4	73	0	.	0	.	0	282	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	2	96	0	0	0	.	0	.	0	.	0	79	0	100	0	.	0	100	0	.	0	94	0	.	0	100	0	.	0	.	2	100	0	.	-2	115	0	5266	2	74	0	.	0	.	2	61	0	156	5	58	2	73	1	124	1	100	0	.	114	17
	Lärche	2	112	-2	92	8	75	-2	120	0	.	0	.	5	55	0	100	3	84	0	.	0	.	0	.	0	94	0	.	0	.	2	100	0	.	2	73	0	.	-1	100	9	74	2	175	12	53	36	34	50	23	0	100	0	100	1	71	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	100	0	.	0	983	1	100	0	.	1	86	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	3	100	1	75	2	83	3	57	1	215	0	.	0	100	9	49	2	63	0	130	0	.	0	.	0	.	9	54	0	.	1	100	0	.	4	100	0	.	1	100	0	.	0	.	1	100	0	.	1	124	0	.	1	100	0	.	5	100	39	32	21	50	2	68	0	.	1	100	0	100	2	88	0	.	1	85	1	100	2	65	0	.	240	12
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	85	0	.	1	100	2	131	22	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	43	-1	147	1	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	36
	übrige Nadelhölzer	2	79	0	.	3	100	5	75	0	.	0	100	0	.	0	.	19	41	0	100	0	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	0	.	0	.	0	100	0	48	0	.	2	94	8	77	0	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	4	100	0	100	0	0	0	.	0	.	4	100	0	100	3	100	1	76	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	5	100	1	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	1	87	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69	23
	Buche	40	24	23	28	19	41	45	30	4	80	9	59	23	72	48	31	124	15	60	23	9	46	22	35	29	31	0	.	5	60	16	46	8	87	20	65	0	.	6	85	1	239	11	53	2	107	5	91	0	.	37	25	27	36	43	42	10	52	6	44	3	48	13	54	6	64	8	60	12	65	1	78	2	320	22	53	11	78	7	64	12	78	27	58	37	29	34	28	14	41	13	46	13	41	4	68	0	.	8	81	13	41	1	274	29	31	0	.	0	.	0	.	3	81	1	85	0	100	0	100	1	74	0	.	12	55	1	100	1	100	6	84	1	78	0	100	12	64	2	83	15	33	6	71	2	101	7	39	6	97	15	53	9	67	6	89	8	53	10	61	1	177	0	.	0	.	-2	236	2	67	7	41	16	39	17	57	23	35	21	42	14	45	10	48	0	.	1172	5
	Ahorn	10	42	8	49	2	80	3	40	1	100	9	56	7	57	10	50	23	29	13	36	2	130	3	46	1	310	0	.	1	72	0	132	3	49	2	63	0	100	4	72	3	86	1	88	3	76	0	151	0	100	12	37	5	55	3	39	0	5947	6	69	6	64	4	99	8	77	1	67	0	3052	0	.	-1	129	-2	244	3	71	0	.	1	65	6	40	3	53	6	48	4	53	2	133	3	162	2	55	1	92	1	82	4	55	-1	762	6	50	0	100	0	.	0	.	1	100	0	100	0	67	1	57	0	100	2	88	2	95	2	91	0	100	-1	221	2	71	0	100	1	60	0	100	5	52	0	100	2	82	1	87	6	62	2	77	3	69	3	76	0	.	0	.	7	72	1	100	0	92	8	58	0	100	3	70	1	63	13	44	2	138	11	58	2	57	10	56	0	.	283	9
	Esche	12	39	4	68	2	111	2	53	0	.	1	215	-2	134	11	57	13	35	0	438	1	337	2	51	1	297	0	.	-4	130	10	76	19	54	1	379	1	100	6	63	1	73	-1	111	5	52	1	73	0	.	14	39	7	54	0	1075	1	65	2	66	1	76	0	100	0	71	0	100	6	62	0	.	0	81	21	63	4	61	1	100	8	81	3	80	8	73	5	47	1	68	2	128	2	61	1	229	0	.	0	.	6	56	9	69	8	46	1	100	0	.	0	.	-1	100	0	100	2	122	0	100	1	100	1	71	5	87	1	100	0	.	3	52	3	75	0	.	4	83	0	62	1	58	1	90	1	90	0	100	1	84	1	343	1	362	2	61	1	87	0	.	4	72	2	94	3	64	1	52	2	100	3	71	3	91	4	44	12	52	5	56	2	50	1	113	0	.	267	11
	Eiche	12	72	2	66	0	.	6	63	0	.	0	.	0	92	1	105	12	36	0	.	0	100	0	100	0	345	0	.	0	100	0	.	2	86	5	54	11	77	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	1	248	4	97	0	357	1	100	0	218	0	.	0	100	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	1	100	0	0	0	.	0	60	0	0	6	51	0	100	0	71	1	75	5	58	0	.	0	.	0	.	1	73	8	99	3	98	0	.	0	.	0	.	0	100	0	136	5	71	0	100	1	75	0	0	1	100	0	100	0	.	0	73	0	100	0	.	0	.	0	100	1	71	3	82	0	817	0	.	4	67	1	100	0	164	3	76	0	100	2	100	2	100	0	100	1	61	3	60	0	100	1	80	1	100	1	100	3	81	3	71	2	50	1	84	0	.	121	15
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	6	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	62	4	100	6	95	4	58	22	56	0	.	0	161	8	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	28
	übrige Laubhölzer	6	43	13	42	7	48	3	60	0	0	1	62	6	71	4	48	22	33	2	46	4	50	1	57	1	74	0	.	1	100	8	57	5	55	4	57	2	56	1	62	7	68	11	78	13	55	4	148	9	67	4	56	6	60	1	140	1	145	0	100	1	51	0	100	-1	148	0	88	3	62	0	.	1	69	0	100	1	73	1	87	4	62	1	171	2	50	7	84	1	75	5	61	1	71	4	68	5	96	0	100	9	109	7	43	-5	115	1	59	9	76	0	212	1	74	4	87	22	59	14	67	5	65	6	79	0	70	5	63	0	87	-4	105	5	95	1	99	0	2500	9	88	4	76	2	77	0	73	0	412	4	70	0	72	2	84	1	55	3	68	0	100	0	100	6	46	8	49	7	40	0	0	2	111	6	72	2	50	1	62	2	59	5	53	5	71	0	.	328	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	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	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	106	20	100	24	83	28	128	19	43	46	78	38	169	20	262	17	538	10	180	17	24	41	44	33	53	29	7	.	21	53	66	31	79	33	80	33	17	57	60	28	100	22	102	25	134	20	190	17	164	15	207	16	127	22	231	18	126	23	35	32	69	25	41	32	43	38	92	27	51	35	18	56	46	40	99	33	57	37	32	51	39	46	99	29	107	20	96	23	33	41	41	32	49	31	19	47	52	37	25	45	68	29	67	30	106	24	11	56	26	41	10	49	11	60	9	40	51	39	24	46	12	43	20	51	25	44	26	45	12	63	49	34	30	33	33	50	52	39	25	48	84	24	32	43	25	39	47	28	48	35	63	33	32	41	36	43	44	37	22	60	28	44	77	25	59	36	69	26	40	46	36	32	55	32	88	29	97	23	55	28	43	31	62	29	0	.	6466	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	15	34	51	37	38	46	33	33	49	38	56	33	294	13	147	17	188	16	51	28	5	85	7	59	9	48	0	.	14	47	42	27	77	24	60	35	0	75	57	32	167	18	115	22	176	17	250	14	136	17	45	26	33	36	60	29	69	23	9	56	42	31	8	45	13	56	24	31	33	41	14	72	62	31	43	29	45	36	83	27	13	59	57	30	29	26	23	41	2	211	15	52	7	46	13	61	78	26	23	34	25	34	26	42	43	34	22	38	59	37	25	32	5	100	2	100	1	100	13	45	2	64	23	36	12	59	38	41	40	39	36	37	50	30	39	40	26	47	2	57	27	45	11	68	6	43	30	34	15	63	24	54	7	86	12	58	16	52	-3	99	10	65	102	22	100	22	126	17	38	39	26	36	35	37	41	38	50	28	8	63	17	53	26	37	0	.	4090	3
	Tanne	11	68	1	78	5	79	32	33	17	42	35	41	44	27	193	16	155	16	80	24	2	80	4	60	11	48	0	.	11	52	13	52	12	146	28	45	0	100	5	79	12	53	9	44	-1	513	16	61	1	100	106	21	59	29	110	23	65	31	11	45	26	34	17	36	17	47	61	34	6	69	4	77	28	38	30	40	2	62	13	42	28	65	43	26	6	62	20	36	9	56	4	50	19	47	24	52	22	37	14	48	12	107	18	43	15	65	1	100	8	53	1	100	0	.	0	.	1	100	7	62	6	72	6	59	6	78	1	100	-2	187	21	39	14	65	24	50	11	65	2	92	31	34	8	60	15	46	8	55	11	49	20	34	11	45	10	77	20	48	10	72	4	100	5	107	8	53	28	38	18	39	4	57	7	48	26	34	15	34	4	87	1	100	5	59	0	.	1864	5
	Föhre	-3	104	1	71	0	71	2	96	0	.	0	100	2	66	8	80	2	154	5	93	1	71	5	68	3	58	0	.	0	100	1	69	0	.	2	144	1	87	0	.	7	48	4	85	0	100	12	51	26	37	8	88	0	100	5	73	0	.	1	100	1	100	0	.	0	.	2	100	0	100	4	100	0	100	1	100	0	.	-1	112	0	.	1	100	12	56	1	73	-2	77	2	85	1	68	2	76	0	100	0	.	1	63	1	160	4	73	0	.	-2	194	0	282	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	4	63	0	0	0	.	0	.	0	.	0	79	0	100	0	.	0	100	0	.	0	94	0	.	0	100	0	.	0	.	2	100	0	.	7	59	10	48	4	55	0	.	3	100	3	46	-1	119	5	58	2	73	1	100	1	100	0	.	166	14
	Lärche	2	112	-2	92	8	75	-2	120	0	.	0	.	4	64	0	100	3	84	0	.	0	.	0	.	0	94	0	.	0	.	2	100	0	.	2	73	0	.	-1	100	12	58	7	74	10	59	58	23	106	16	0	100	0	100	1	71	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	100	2	100	1	118	1	100	0	.	1	86	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	1	100	1	100	1	100	3	100	1	251	10	82	12	53	9	98	0	.	0	282	47	26	8	49	6	108	0	.	0	.	0	0	10	51	0	.	1	100	0	.	4	100	0	.	1	100	0	.	0	.	1	100	0	.	1	124	0	.	1	100	0	.	5	100	63	25	48	30	15	36	1	100	1	100	0	100	2	88	0	.	1	85	1	100	2	65	0	.	469	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	71	0	.	1	100	4	71	31	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	35	1	319	1	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56	23
	übrige Nadelhölzer	2	79	0	.	3	100	5	75	0	.	1	71	0	95	0	.	20	39	0	71	0	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	0	.	0	.	0	91	0	44	2	90	2	94	8	77	0	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	5	91	3	88	0	124	0	838	0	.	4	100	0	100	3	100	1	76	0	.	0	0	0	.	0	100	0	.	0	.	0	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	5	100	1	62	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	100	0	0	0	100	0	.	0	.	1	64	3	74	0	72	0	.	0	.	0	.	0	.	80	20
	Buche	40	24	23	28	19	41	45	30	11	56	9	56	62	33	93	20	141	15	70	21	9	46	23	34	28	35	0	.	5	60	30	35	19	45	21	64	0	.	20	42	6	68	13	44	2	107	16	50	0	.	56	21	28	35	43	42	18	44	6	44	3	51	13	55	6	64	8	58	10	79	2	61	-2	408	27	45	19	53	38	35	15	83	49	39	37	29	34	28	14	41	16	41	15	37	5	78	10	61	16	50	16	38	3	88	31	30	0	.	6	70	0	.	12	40	16	50	20	37	37	42	27	33	10	103	11	72	1	100	7	59	11	59	2	70	9	65	19	52	3	66	17	31	6	71	2	99	7	39	6	97	15	53	10	65	6	89	14	47	10	61	1	146	0	.	1	70	7	102	8	60	9	35	17	38	24	43	27	30	21	42	13	49	10	48	0	.	1665	4
	Ahorn	10	42	8	49	2	80	3	40	1	99	10	54	16	50	13	41	23	29	16	32	2	130	4	45	2	236	0	.	2	72	3	53	4	110	3	55	0	100	12	53	4	74	7	64	5	61	1	173	0	100	8	87	6	49	3	39	2	168	6	69	7	54	5	96	8	77	1	59	2	216	1	84	1	459	0	977	20	79	11	48	3	133	19	29	3	53	6	48	4	53	2	110	10	85	5	41	1	103	4	73	7	47	-1	788	7	45	3	94	3	71	0	100	1	74	-1	148	1	59	1	45	6	68	3	73	2	102	3	61	0	100	1	449	4	49	8	83	1	60	1	78	5	50	0	100	2	82	1	87	6	62	0	495	3	69	3	76	1	100	0	.	8	69	1	100	2	58	17	36	1	139	5	64	5	63	15	38	1	230	11	58	2	57	10	56	0	.	435	9
	Esche	12	39	4	68	2	111	2	53	0	.	6	91	3	120	15	43	12	37	1	117	1	337	2	48	2	176	0	.	-4	130	17	60	22	48	3	209	1	100	11	45	1	73	1	238	10	56	2	41	0	.	16	35	9	45	0	1075	2	45	2	66	1	63	0	100	0	71	0	100	9	49	0	.	6	78	22	59	7	51	2	51	8	79	6	72	8	73	5	47	1	68	-2	297	1	87	6	63	2	90	4	77	7	53	9	69	8	44	1	100	10	100	1	82	0	194	1	64	5	83	6	59	0	308	3	47	5	74	2	58	0	.	0	2144	4	60	2	73	16	77	4	90	1	58	1	90	1	90	0	100	1	84	1	245	1	362	2	61	4	58	0	.	5	62	3	60	3	54	10	58	6	57	4	72	3	77	5	36	12	52	5	56	2	46	1	113	0	.	401	9
	Eiche	12	72	2	66	0	.	6	63	0	.	0	.	1	75	1	105	16	36	0	.	0	100	0	100	0	346	0	.	0	100	1	100	2	86	5	54	11	77	0	.	0	.	1	100	0	.	2	100	2	100	2	122	4	97	0	357	1	100	0	218	0	.	0	100	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	1	100	2	100	0	100	0	60	0	0	6	51	0	100	0	71	1	75	5	58	0	100	0	.	0	.	1	62	9	87	3	96	0	.	0	100	0	.	2	56	0	1091	8	50	0	1054	5	59	3	68	1	85	0	100	1	100	0	73	0	100	0	.	4	95	0	100	1	71	3	82	1	115	0	.	4	67	1	100	0	164	3	76	0	100	2	100	2	85	2	85	2	48	4	56	0	100	1	80	1	64	1	71	3	81	3	71	2	50	1	84	0	.	155	13
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	10	51	0	163	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	14	46	7	67	12	56	9	39	28	47	4	133	1	432	21	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	1	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	105	20
	übrige Laubhölzer	6	43	13	42	7	48	3	60	0	100	2	74	11	42	15	30	22	33	3	40	4	50	1	58	1	59	0	.	1	92	11	48	6	51	7	47	2	56	3	43	6	74	15	62	27	35	9	80	28	53	4	78	6	54	1	140	5	59	0	100	1	46	0	100	-1	148	1	71	2	166	0	76	3	39	0	100	2	48	3	64	7	57	3	59	2	50	7	84	1	70	8	47	1	61	4	62	5	86	5	53	9	109	8	40	-5	119	2	42	13	66	3	72	6	44	13	40	38	38	40	37	0	2388	16	50	1	148	3	124	1	62	-3	111	6	83	2	65	0	303	9	88	4	76	2	77	0	73	0	412	4	70	1	93	2	84	1	55	3	68	0	100	0	100	15	40	17	39	13	34	1	75	2	84	6	72	3	42	2	62	2	59	5	53	5	71	0	.	518	8
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	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	106	20	100	24	83	28	128	19	77	30	119	28	439	12	486	11	582	10	225	15	24	41	48	32	55	30	7	.	30	43	119	24	141	22	131	25	17	57	108	23	217	16	172	18	231	15	382	12	331	12	247	14	148	21	231	18	164	19	35	32	80	23	43	31	43	38	97	26	62	31	24	50	100	27	129	27	102	31	150	20	76	38	178	20	107	20	96	23	32	41	48	30	60	30	61	29	119	23	66	27	79	26	73	29	111	23	31	34	120	22	50	26	47	33	41	29	102	22	157	18	54	28	90	24	38	39	48	36	50	35	76	28	80	26	85	32	77	35	31	43	87	24	32	43	26	38	47	28	48	35	63	33	36	38	36	43	60	33	22	60	35	41	211	15	193	16	226	15	74	31	55	27	78	26	119	24	115	21	55	28	43	30	62	29	0	.	10005	2

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. 2294954. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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