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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

LFI5
Schaftderbholzvolumen (HG 2010)
Sortimentierungsklassen (HG 2010) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
		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
Sortimentierungsklassen (HG 2010)	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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	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
Schwachholz	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	87	52	50	58	57	53	604	14	29	67	406	28	2	93	20	26	322	9	226	24	94	19	848	18	20	43	85	26	185	27	63	62	66	72	35	20	104	32	72	20	38	21	1137	17	293	18	4	44	136	26	4983	6
	Tanne	53	42	9	89	35	78	608	15	34	65	119	36	3	100	3	47	13	24	609	18	91	19	607	20	2	49	70	82	75	36	3	65	27	47	16	31	38	54	9	27	13	33	516	16	92	68	4	52	33	36	3079	7
	Föhre	1	93	0	.	0	0	144	57	10	63	34	58	1	81	0	.	63	17	32	46	1	68	21	70	0	100	5	75	8	67	7	85	6	47	4	68	2	61	4	54	2	46	7	52	61	20	0	.	6	31	417	21
	Lärche	4	59	0	.	0	.	1	44	1	100	24	65	0	.	0	0	68	18	1	100	1	69	1	100	0	.	1	100	10	61	1	71	0	0	0	100	4	66	67	20	0	.	66	74	90	16	0	0	5	87	344	16
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	18	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	8	25	0	.	0	.	27	17
	übrige Nadelhölzer	1	47	0	.	1	100	6	37	1	100	0	.	0	.	0	100	2	36	8	74	22	99	0	100	0	.	1	77	2	50	0	100	2	48	0	75	1	77	0	100	0	100	16	47	0	56	0	.	6	47	72	34
	Buche	15	17	1	49	2	47	44	10	8	22	10	22	0	.	4	30	11	23	13	21	14	21	5	28	2	48	5	33	20	15	7	23	18	16	7	29	6	26	33	15	4	35	25	14	4	36	1	62	11	16	271	4
	Ahorn	3	29	0	100	1	47	10	19	2	36	2	29	0	0	3	46	4	38	1	44	2	35	2	38	1	50	1	56	8	23	0	65	2	32	1	33	1	62	2	36	2	49	4	30	2	35	0	56	3	35	56	8
	Esche	2	35	0	.	1	73	4	25	1	70	2	46	0	100	1	43	2	48	2	41	2	33	0	58	3	68	0	72	4	34	0	55	2	48	2	37	2	52	4	29	1	62	3	28	3	42	0	100	5	32	47	9
	Eiche	3	39	0	.	0	.	3	26	1	54	1	43	2	59	0	.	1	64	1	83	1	54	1	69	0	0	0	.	1	84	1	55	1	47	0	0	2	34	7	29	0	71	8	29	4	36	0	100	2	34	41	11
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	16	0	.	0	0	1	49	0	.	0	.	44	14
	übrige Laubhölzer	2	38	0	0	0	100	6	21	1	43	2	44	0	64	1	58	10	24	2	31	2	37	0	66	0	73	0	0	1	37	0	0	2	38	2	49	1	54	21	14	0	74	6	24	6	25	0	100	2	31	67	7
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	100	0	100	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	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	68
	Total	171	32	61	58	95	49	1432	12	88	49	600	22	9	70	32	20	517	7	893	16	230	19	1486	15	29	33	167	42	314	20	84	48	126	40	67	15	160	27	259	9	60	18	1787	13	564	15	10	36	207	22	9448	4
Klassen 1 und 2	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	931	22	717	32	602	29	8698	7	183	40	2413	17	1	100	904	24	11560	6	266	40	2352	14	400	25	680	39	1624	21	2633	14	401	35	466	27	1589	17	1032	24	2117	17	1526	20	3123	12	5668	10	320	36	1957	18	52163	3
	Tanne	327	34	86	48	340	40	3611	10	215	30	585	30	0	0	71	43	356	23	657	23	1817	16	341	24	73	40	303	36	557	21	42	78	515	26	452	25	455	33	303	33	495	30	1333	15	385	25	165	44	369	22	13853	5
	Föhre	43	60	0	.	0	0	371	29	108	35	51	64	40	100	0	.	1054	18	100	60	54	66	52	71	4	100	149	81	56	72	127	42	124	33	58	73	62	38	90	52	111	53	110	58	1241	18	0	.	242	25	4248	9
	Lärche	89	47	0	.	0	.	76	42	4	100	24	88	0	.	1	100	2389	10	0	0	15	57	0	0	0	.	13	100	128	49	17	65	2	100	5	100	43	60	1495	14	0	.	147	41	2783	12	2	100	43	34	7276	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	717	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	374	23	0	.	0	.	1103	15
	übrige Nadelhölzer	77	52	0	.	10	76	121	35	38	100	0	.	0	.	2	100	72	35	0	0	6	47	6	100	0	.	6	100	44	42	7	100	37	57	8	75	3	72	9	92	9	100	27	52	22	63	0	.	46	50	548	16
	Buche	1031	16	54	59	106	47	3740	9	718	23	907	19	0	.	225	28	636	22	756	21	1003	17	422	18	234	44	407	32	1581	17	546	27	1188	18	456	20	411	21	2545	14	387	34	1730	12	521	28	83	45	1078	13	20766	4
	Ahorn	238	22	5	73	166	43	1130	14	250	25	291	25	2	100	189	33	218	26	211	22	274	22	324	29	91	32	140	61	671	20	63	53	280	25	171	31	228	29	278	27	115	40	732	18	324	24	35	59	610	22	7039	5
	Esche	222	28	0	.	142	47	522	21	141	40	417	26	10	100	118	40	275	41	306	36	157	29	39	42	207	69	39	56	446	22	58	43	154	34	195	35	218	28	480	27	101	51	517	24	316	26	25	80	296	24	5400	7
	Eiche	52	47	0	.	0	.	139	34	58	52	52	40	77	54	0	.	28	59	47	51	20	48	28	91	4	100	0	.	29	59	57	52	95	46	1	100	71	39	458	22	12	62	473	30	149	34	0	0	86	31	1936	11
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	260	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2655	13	0	.	1	100	65	65	0	.	0	.	2981	12
	übrige Laubhölzer	321	20	0	0	37	57	774	13	109	28	211	25	13	55	73	45	1246	16	233	28	155	27	75	37	60	62	48	48	368	28	21	54	190	36	216	34	191	31	2737	12	182	38	595	20	737	15	7	64	317	23	8915	5
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	1	100	2	59	1	74	0	0	0	.	0	0	32	64	1	100	1	100	0	0	0	0	1	100	2	100	0	.	4	100	0	0	1	100	4	58	0	0	11	58	1	100	0	.	5	100	67	34
	Total	3331	12	862	30	1404	24	19189	5	1826	16	4952	12	143	52	1582	18	18841	5	2577	14	5853	10	1687	13	1353	28	2730	17	6515	10	1339	20	3056	13	3150	13	2716	15	13178	5	2938	17	8798	8	12587	7	637	28	5049	10	126293	1
Klassen 3 und 4	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	1046	22	1341	29	1082	30	13259	7	312	36	3946	15	0	0	1683	22	14094	7	1172	23	3330	14	2212	16	642	36	1663	22	4618	13	622	29	873	27	2586	17	943	22	3011	22	1828	22	5778	11	6392	9	552	38	2578	15	75564	3
	Tanne	684	31	311	41	785	38	7323	9	219	42	1050	22	0	0	257	48	840	23	1887	23	2858	15	1943	18	157	59	483	29	1992	16	100	58	548	21	1009	24	465	32	596	31	398	36	3132	13	770	30	106	50	905	20	28817	4
	Föhre	84	58	0	.	0	0	674	36	129	41	190	54	44	78	0	.	1082	19	120	42	128	55	46	72	0	0	51	83	64	56	158	40	212	29	25	71	228	43	86	56	117	54	80	43	637	23	0	.	461	22	4616	9
	Lärche	108	43	0	.	0	.	98	54	14	78	9	100	0	.	14	100	3279	10	15	100	4	100	27	100	0	.	0	0	73	55	8	100	13	100	31	100	8	100	1550	14	0	.	138	39	3507	12	11	100	114	44	9024	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	551	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	362	27	0	.	0	.	919	15
	übrige Nadelhölzer	83	64	0	.	0	0	223	46	139	100	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	78	65	0	0	0	.	0	0	126	96	41	100	3	100	0	0	0	0	49	100	0	0	50	100	0	0	0	.	3	100	794	30
	Buche	2109	17	193	49	272	36	6452	9	1281	22	1621	21	0	.	505	33	859	25	1667	18	1806	18	729	22	205	56	652	33	2950	15	1065	23	2180	15	965	25	673	22	1885	13	399	41	3412	13	297	36	174	50	1751	14	34102	3
	Ahorn	297	29	11	71	57	46	908	15	140	44	136	31	0	0	159	35	178	37	251	26	151	26	152	40	68	42	64	47	781	18	23	84	357	25	133	34	154	49	72	44	55	43	331	22	92	59	53	52	308	21	4930	6
	Esche	339	39	0	.	95	49	545	23	124	45	464	34	0	0	163	47	67	45	416	33	323	53	36	60	201	56	18	100	584	23	92	52	250	30	216	48	369	28	171	41	44	66	544	25	98	50	45	84	592	21	5795	8
	Eiche	263	37	0	.	0	.	273	23	59	75	85	50	167	53	0	.	93	63	183	44	151	47	42	70	0	0	0	.	30	63	76	63	63	48	8	100	281	34	355	27	44	71	358	28	43	52	9	100	247	25	2832	10
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	112	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1039	16	0	.	3	100	36	45	0	.	0	.	1190	15
	übrige Laubhölzer	168	36	0	0	22	81	334	26	66	50	110	61	0	0	74	68	250	27	217	58	77	45	3	100	9	100	0	0	147	33	9	100	68	67	38	76	182	39	774	16	15	77	427	33	163	34	0	0	256	36	3410	9
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	0	14	100	11	100	0	0	0	.	0	0	14	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	13	100	0	0	0	.	0	0	51	50
	Total	5181	12	1856	27	2313	25	30109	5	2493	18	7612	12	211	52	2855	19	21420	5	5928	13	8905	10	5190	12	1282	28	2931	18	11367	10	2195	19	4569	13	5009	14	3304	15	9588	8	2900	18	14265	8	12397	7	949	32	7215	10	172042	1
Klassen 5 und 6	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	393	43	344	39	201	37	4833	10	180	56	1113	20	0	0	942	31	5174	9	542	41	1234	20	676	28	203	51	437	32	2504	17	274	51	222	40	995	26	400	35	1557	26	714	27	1669	17	2085	15	107	47	657	23	27456	4
	Tanne	362	32	84	66	174	49	3131	13	54	71	529	36	0	0	146	51	621	27	409	38	937	19	800	29	78	61	347	53	938	23	10	100	205	49	445	30	202	66	259	36	47	74	1198	21	216	41	66	85	467	26	11727	6
	Föhre	14	100	0	.	0	0	143	45	20	100	24	100	0	0	0	.	226	30	43	85	10	100	0	0	0	0	0	0	17	100	5	100	6	100	0	0	62	57	7	100	9	100	0	0	32	51	0	.	80	53	699	17
	Lärche	9	71	0	.	0	.	40	56	0	0	10	100	0	.	8	100	1229	16	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	30	72	0	0	0	0	5	100	0	0	606	25	0	.	19	73	1171	16	16	100	37	52	3181	10
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	173	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	185	33	0	.	0	.	358	22
	übrige Nadelhölzer	27	84	0	.	0	0	116	61	91	100	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	190	70	0	0	0	.	0	0	207	100	17	100	0	0	0	0	0	0	18	100	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	666	41
	Buche	1179	21	26	71	44	56	2239	15	404	36	335	29	0	.	134	48	281	36	464	31	656	29	60	56	0	0	216	44	934	27	259	44	1000	29	326	48	448	31	400	21	175	49	1051	20	97	53	42	70	1021	22	11790	6
	Ahorn	46	66	0	0	0	0	64	38	46	63	20	58	0	0	12	100	16	75	23	100	0	0	24	100	0	0	0	0	100	39	0	0	40	51	0	0	73	83	0	0	14	100	30	60	0	0	7	100	184	41	698	18
	Esche	139	42	0	.	0	0	169	57	19	59	79	45	0	0	38	71	22	100	85	50	38	100	0	0	33	100	0	0	163	52	29	80	24	74	70	71	90	46	52	78	0	0	74	42	0	0	15	100	178	50	1316	15
	Eiche	236	41	0	.	0	.	151	41	24	100	46	100	65	100	0	.	13	71	17	100	51	92	0	0	0	0	0	.	25	100	10	100	13	100	5	100	397	73	35	58	15	100	66	67	7	100	0	0	157	41	1335	25
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	843	29	0	.	0	0	45	62	0	.	0	.	915	26
	übrige Laubhölzer	62	56	0	0	6	100	88	51	6	100	75	58	0	0	6	100	58	78	8	100	0	0	0	0	0	0	0	0	10	100	0	0	8	100	9	100	142	87	26	51	14	100	336	62	22	58	0	0	22	81	897	29
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	Total	2468	15	453	38	425	31	10974	7	843	25	2232	16	65	100	1286	25	7839	8	1591	20	3115	14	1560	20	315	39	1000	26	4928	13	605	32	1518	24	1855	20	1816	24	3800	13	988	25	4443	12	3861	10	254	38	2804	14	61039	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	2457	20	2453	29	1941	28	27393	7	703	33	7878	13	3	75	3550	22	31150	6	2206	22	7010	13	4136	15	1546	34	3809	19	9941	12	1360	27	1627	25	5205	16	2480	20	6757	18	4106	20	11706	10	14437	9	984	36	5327	14	160166	2
	Tanne	1427	26	489	39	1334	36	14674	8	523	36	2283	22	3	100	476	44	1830	22	3561	19	5703	13	3691	17	310	51	1203	32	3562	16	156	59	1295	21	1921	24	1161	30	1167	28	953	31	6178	12	1462	26	341	41	1775	19	57477	4
	Föhre	143	55	0	.	0	0	1332	26	266	38	299	56	84	87	0	.	2424	16	296	39	193	54	118	60	4	100	205	82	146	48	298	36	349	28	86	71	355	40	188	48	239	51	197	46	1971	17	0	.	789	21	9981	8
	Lärche	211	39	0	.	0	.	216	42	20	72	68	63	0	.	23	100	6964	9	16	100	20	59	29	100	0	.	14	100	241	43	26	59	16	100	40	100	55	61	3718	12	0	.	369	30	7551	11	28	100	199	38	19824	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1459	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	930	22	0	.	0	.	2407	13
	übrige Nadelhölzer	188	51	0	.	10	74	466	39	269	100	0	.	0	.	2	100	74	34	8	74	296	69	6	100	0	.	7	87	379	89	65	100	43	58	9	75	3	73	75	99	9	100	93	61	23	62	0	.	56	49	2079	26
	Buche	4334	15	274	47	424	34	12476	9	2411	19	2874	19	0	.	869	29	1786	22	2900	17	3479	16	1216	18	441	42	1281	30	5485	14	1878	21	4386	15	1754	23	1538	20	4862	12	964	34	6218	12	920	28	299	44	3860	13	66928	3
	Ahorn	584	22	16	72	224	41	2111	12	438	26	449	23	2	100	362	28	417	27	486	20	427	20	502	28	160	31	205	48	1560	17	86	53	679	21	305	26	456	38	353	27	186	36	1097	16	417	25	95	48	1105	17	12723	5
	Esche	702	30	0	.	238	46	1239	21	285	40	963	28	10	100	320	43	366	38	807	30	520	45	76	47	443	59	57	60	1198	21	179	45	430	26	484	35	679	25	707	27	146	52	1137	22	417	28	85	61	1070	20	12558	7
	Eiche	554	33	0	.	0	.	567	21	143	54	184	42	312	56	0	.	136	60	248	45	223	50	71	59	4	100	0	.	85	52	145	47	173	38	14	100	752	45	855	20	71	67	905	23	202	34	10	100	491	25	6143	9
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	402	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4575	12	0	.	4	100	148	54	0	.	0	.	5129	11
	übrige Laubhölzer	553	23	0	0	65	67	1202	15	181	30	398	35	14	55	153	45	1563	16	460	39	233	26	78	38	70	55	48	48	526	24	31	49	268	35	264	34	516	37	3558	11	211	36	1364	28	929	16	7	63	598	25	13289	6
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	1	100	16	91	12	93	0	0	0	.	0	0	46	54	1	100	1	100	0	0	0	0	1	100	2	100	0	.	4	100	0	0	1	100	4	58	0	0	24	61	1	100	0	.	5	100	118	29
	Total	11151	11	3232	28	4237	23	61703	5	5249	16	15396	10	428	52	5755	18	48616	5	10989	12	18104	10	9923	11	2978	25	6829	17	23124	9	4223	18	9269	12	10082	13	7995	13	26826	6	6886	16	29293	7	29409	6	1849	30	15275	9	368822	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. 1197770. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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