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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 LFI1-LFI5
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	49	60	57	53	582	14	29	67	398	29	2	93	18	29	270	11	226	24	92	20	837	18	18	47	75	28	175	29	63	62	66	72	31	21	104	32	64	22	34	23	1080	18	276	19	3	46	135	26	4772	6
	Tanne	53	42	9	89	35	78	584	15	34	65	119	36	3	100	3	47	13	24	609	18	91	19	607	20	2	49	70	82	70	38	3	65	27	48	15	32	38	54	8	28	13	33	503	16	91	68	4	52	33	36	3034	7
	Föhre	1	93	0	.	0	0	142	58	10	63	34	58	1	81	0	.	56	18	32	46	1	68	21	70	0	100	5	75	2	100	7	85	6	47	2	100	2	61	3	65	2	51	7	52	60	20	0	.	6	31	399	22
	Lärche	4	59	0	.	0	.	1	49	1	100	24	65	0	.	0	0	46	24	1	100	1	69	1	100	0	.	1	100	5	65	1	71	0	0	0	100	4	66	50	26	0	.	66	74	63	17	0	0	5	87	273	20
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	12	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	7	27	0	.	0	.	20	19
	übrige Nadelhölzer	1	47	0	.	1	100	5	42	1	100	0	.	0	.	0	100	2	40	8	74	22	99	0	100	0	.	0	100	2	50	0	100	2	48	0	100	1	77	0	100	0	100	16	47	0	56	0	.	6	47	68	35
	Buche	15	17	1	49	2	47	42	10	8	23	10	22	0	.	4	30	9	25	13	21	13	22	5	28	2	48	5	33	19	16	7	23	17	17	6	32	6	26	32	15	3	37	25	14	4	36	1	62	11	16	260	4
	Ahorn	3	29	0	100	1	47	9	20	1	39	2	29	0	.	2	57	3	39	1	44	2	35	2	38	1	50	1	56	7	24	0	65	2	33	1	35	1	62	2	41	1	55	4	30	1	41	0	68	3	35	51	8
	Esche	2	35	0	.	1	73	4	26	1	70	2	46	0	100	1	43	2	51	2	41	2	33	0	58	3	68	0	72	3	31	0	55	2	50	2	37	2	52	3	33	1	62	3	29	2	49	0	100	4	33	43	10
	Eiche	3	42	0	.	0	.	3	28	1	54	1	43	2	59	0	.	1	74	1	83	1	54	1	69	0	0	0	.	1	84	1	55	1	47	0	0	2	34	7	29	0	71	8	30	3	39	0	.	2	34	39	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	56	0	.	0	.	43	15
	übrige Laubhölzer	2	38	0	0	0	100	5	22	1	43	2	44	0	71	1	58	9	26	2	31	2	42	0	66	0	83	0	0	1	40	0	0	2	38	2	49	1	54	18	15	0	87	4	25	4	30	0	100	1	32	58	8
	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	170	32	59	59	95	49	1377	12	86	50	592	23	9	70	29	21	424	8	893	16	227	20	1475	15	27	36	156	45	285	22	84	48	125	40	59	17	160	27	226	10	55	19	1716	13	514	17	8	41	206	22	9059	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	926	22	650	34	602	29	7911	8	180	40	1967	17	1	100	774	26	9958	7	266	40	2235	14	384	25	630	42	1513	22	2420	15	401	35	462	27	1442	18	1032	24	1812	19	1351	22	2798	12	5155	10	226	41	1928	18	47026	3
	Tanne	327	34	86	48	340	40	3525	10	209	31	585	30	0	0	52	46	347	23	657	23	1797	16	341	24	73	40	303	36	501	22	42	78	509	26	413	27	455	33	287	34	475	32	1330	15	383	25	160	45	369	22	13565	5
	Föhre	43	60	0	.	0	0	361	30	108	35	51	64	40	100	0	.	969	20	100	60	54	66	52	71	4	100	149	81	4	82	127	42	124	33	41	95	62	38	84	56	103	57	110	58	1225	18	0	.	242	25	4054	9
	Lärche	89	47	0	.	0	.	71	45	4	100	24	88	0	.	1	100	1574	12	0	0	15	57	0	0	0	.	13	100	91	57	17	65	2	100	5	100	43	60	1053	16	0	.	144	42	2091	12	2	100	43	34	5281	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	496	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	322	25	0	.	0	.	830	16
	übrige Nadelhölzer	77	52	0	.	10	76	80	37	38	100	0	.	0	.	2	100	58	41	0	0	6	47	6	100	0	.	6	100	40	45	7	100	37	57	3	100	3	72	9	92	9	100	27	52	22	63	0	.	46	50	484	17
	Buche	1009	17	54	59	106	47	3609	9	682	24	907	19	0	.	225	28	527	24	756	21	979	17	422	18	234	44	407	32	1491	18	546	27	1164	18	380	21	411	21	2446	15	353	37	1724	12	512	28	83	45	1060	13	20085	4
	Ahorn	238	22	5	73	166	43	1010	13	209	26	288	25	0	.	156	37	197	27	211	22	272	22	324	29	79	34	108	73	657	20	63	53	278	25	132	37	227	29	170	34	99	44	717	18	242	29	27	70	593	22	6468	5
	Esche	222	28	0	.	142	47	468	20	140	41	417	26	10	100	116	41	239	46	306	36	157	29	39	42	207	69	39	56	390	24	58	43	153	34	144	39	218	28	431	30	96	53	508	24	211	27	25	80	276	26	5012	7
	Eiche	49	49	0	.	0	.	120	38	58	52	52	40	77	54	0	.	15	68	47	51	20	48	28	91	4	100	0	.	27	62	57	52	95	46	1	100	71	39	435	23	12	62	449	31	130	39	0	.	85	32	1832	11
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	260	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2620	13	0	.	1	100	30	80	0	.	0	.	2911	12
	übrige Laubhölzer	321	20	0	0	37	57	640	14	102	29	191	27	5	87	73	45	1068	19	233	28	141	29	75	37	54	68	44	52	290	33	21	54	181	38	139	43	180	33	2272	13	93	36	482	20	600	16	7	64	310	23	7559	6
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	1	100	1	71	1	74	0	0	0	.	0	0	13	100	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	0	0	0	.	5	100	46	36
	Total	3301	12	795	31	1404	24	17800	5	1732	17	4484	12	133	56	1398	19	15723	5	2577	14	5676	10	1670	13	1284	29	2583	17	5913	11	1339	20	3010	13	2700	14	2702	15	11631	6	2591	18	8299	8	10924	7	529	31	4958	10	115155	2
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	1025	22	1236	30	1082	30	11994	7	301	37	3564	16	0	0	1429	23	12951	7	1172	23	3101	15	2087	17	596	38	1621	23	4082	14	622	29	829	28	2406	18	943	22	2846	23	1699	23	5383	11	6100	10	323	42	2538	15	69930	3
	Tanne	684	31	311	41	785	38	7186	9	219	42	1050	22	0	0	232	52	840	23	1887	23	2809	15	1943	18	157	59	483	29	1723	18	100	58	529	22	918	26	465	32	579	32	394	37	3132	13	756	30	68	56	905	20	28155	4
	Föhre	84	58	0	.	0	0	659	37	129	41	190	54	44	78	0	.	1037	20	120	42	128	55	46	72	0	0	51	83	40	79	158	40	212	29	22	79	228	43	72	64	75	64	80	43	628	24	0	.	461	22	4464	9
	Lärche	108	43	0	.	0	.	88	59	14	78	9	100	0	.	14	100	2828	11	15	100	4	100	27	100	0	.	0	0	46	64	8	100	13	100	31	100	8	100	1316	16	0	.	138	39	3158	13	11	100	114	44	7952	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	492	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	264	32	0	.	0	.	761	17
	übrige Nadelhölzer	83	64	0	.	0	0	221	47	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	791	30
	Buche	2097	17	193	49	272	36	6112	9	1234	22	1621	21	0	.	505	33	828	26	1667	18	1689	18	729	22	205	56	652	33	2743	16	1065	23	2073	16	871	27	673	22	1833	13	388	42	3328	13	285	37	174	50	1741	14	32980	3
	Ahorn	297	29	11	71	57	46	898	15	140	44	131	32	0	.	143	37	131	35	251	26	139	27	145	42	68	42	43	50	750	18	23	84	330	25	131	35	154	49	57	53	46	48	322	22	85	63	53	52	308	21	4712	6
	Esche	339	39	0	.	95	49	532	23	99	51	464	34	0	0	163	47	62	48	416	33	323	53	36	60	201	56	18	100	512	25	92	52	205	29	216	48	369	28	151	45	44	66	531	26	89	55	45	84	592	21	5592	8
	Eiche	220	39	0	.	0	.	248	24	59	75	85	50	167	53	0	.	79	72	183	44	151	47	42	70	0	0	0	.	30	63	76	63	63	48	8	100	281	34	350	28	44	71	358	28	35	61	0	.	241	26	2720	10
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	112	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1030	16	0	.	3	100	26	50	0	.	0	.	1172	15
	übrige Laubhölzer	168	36	0	0	22	81	287	29	66	50	110	61	0	0	74	68	200	29	217	58	77	45	3	100	9	100	0	0	147	33	9	100	50	84	38	76	163	42	651	18	4	100	364	37	122	43	0	0	253	37	3034	10
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	0	0	0	11	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	13	100	0	0	0	.	0	0	23	71
	Total	5104	12	1750	28	2313	25	28229	5	2411	19	7225	12	211	52	2561	19	19561	6	5928	13	8498	11	5058	12	1236	29	2868	19	10199	10	2195	19	4309	13	4640	15	3285	15	8934	9	2693	19	13701	8	11548	8	673	34	7156	10	162285	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	385	44	311	42	201	37	4377	10	180	56	1073	20	0	0	890	33	4603	10	542	41	1167	21	676	28	177	56	399	34	2197	19	274	51	174	46	979	26	400	35	1443	28	622	27	1424	18	1977	15	86	56	647	23	25205	4
	Tanne	362	32	84	66	174	49	3024	13	54	71	529	36	0	0	146	51	621	27	409	38	937	19	800	29	78	61	347	53	776	25	10	100	136	54	429	31	202	66	253	37	47	74	1198	21	208	42	11	72	467	26	11305	6
	Föhre	14	100	0	.	0	0	143	45	20	100	24	100	0	0	0	.	221	30	43	85	10	100	0	0	0	0	0	0	17	100	5	100	6	100	0	0	62	57	0	0	9	100	0	0	32	51	0	.	80	53	688	18
	Lärche	9	71	0	.	0	.	40	56	0	0	10	100	0	.	8	100	1089	16	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	30	72	0	0	0	0	5	100	0	0	433	30	0	.	19	73	1101	16	16	100	37	52	2797	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	.	129	37	0	.	0	.	302	23
	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	2150	15	288	38	335	29	0	.	134	48	272	37	464	31	656	29	60	56	0	0	216	44	777	28	259	44	750	27	317	49	448	31	400	21	162	52	1051	20	89	57	42	70	1021	22	11138	6
	Ahorn	46	66	0	0	0	0	50	40	46	63	20	58	0	.	12	100	16	75	23	100	0	0	0	0	0	0	0	0	90	42	0	0	40	51	0	0	73	83	0	0	0	0	19	74	0	0	7	100	184	41	626	19
	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	38	100	0	0	50	40	0	0	15	100	178	50	1279	16
	Eiche	186	44	0	.	0	.	145	42	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	.	140	44	1261	26
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	821	29	0	.	0	0	23	74	0	.	0	.	871	28
	übrige Laubhölzer	62	56	0	0	6	100	82	54	6	100	75	58	0	0	6	100	14	71	8	100	0	0	0	0	0	0	0	0	10	100	0	0	8	100	9	100	20	100	21	58	0	0	227	79	22	58	0	0	22	81	598	33
	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	2410	15	421	40	425	31	10296	8	727	27	2192	16	65	100	1234	26	7072	8	1591	20	3048	14	1536	20	288	41	961	27	4293	14	605	32	1151	22	1814	21	1694	24	3461	14	855	26	4054	12	3588	11	177	41	2777	14	56736	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	2423	20	2245	31	1941	28	24864	7	689	34	7003	14	3	75	3111	24	27783	6	2206	22	6595	13	3984	15	1422	36	3607	20	8874	13	1360	27	1531	26	4859	17	2480	20	6166	20	3706	21	10684	10	13509	9	637	40	5248	14	146933	2
	Tanne	1427	26	489	39	1334	36	14318	8	516	36	2283	22	3	100	432	48	1821	22	3561	19	5634	14	3691	17	310	51	1203	32	3069	17	156	59	1202	21	1775	25	1161	30	1126	29	929	32	6162	12	1437	26	243	42	1775	19	56058	4
	Föhre	143	55	0	.	0	0	1305	27	266	38	299	56	84	87	0	.	2284	17	296	39	193	54	118	60	4	100	205	82	64	71	298	36	349	28	66	89	355	40	158	54	189	59	197	46	1944	18	0	.	789	21	9605	8
	Lärche	211	39	0	.	0	.	200	44	20	72	68	63	0	.	23	100	5536	11	16	100	20	59	29	100	0	.	14	100	171	46	26	59	16	100	40	100	55	61	2852	15	0	.	366	30	6413	12	28	100	199	38	16303	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1173	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	722	24	0	.	0	.	1913	15
	übrige Nadelhölzer	188	51	0	.	10	74	421	42	269	100	0	.	0	.	2	100	60	41	8	74	296	69	6	100	0	.	6	100	375	90	65	100	43	58	3	100	3	73	75	99	9	100	93	61	23	62	0	.	56	49	2010	26
	Buche	4299	15	274	47	424	34	11912	8	2212	20	2874	19	0	.	869	29	1636	23	2900	17	3337	17	1216	18	441	42	1281	30	5030	15	1878	21	4004	15	1573	25	1538	20	4711	12	905	35	6128	12	890	29	299	44	3833	13	64463	3
	Ahorn	584	22	16	72	224	41	1967	12	396	27	442	24	0	.	313	31	347	25	486	20	412	20	470	29	148	32	152	55	1505	17	86	53	649	22	264	29	455	38	229	36	146	38	1062	17	328	30	87	51	1088	17	11856	5
	Esche	702	30	0	.	238	46	1172	21	259	43	963	28	10	100	318	44	325	42	807	30	520	45	76	47	443	59	57	60	1069	23	179	45	385	27	433	39	679	25	623	30	141	54	1092	22	302	31	85	61	1050	21	11926	7
	Eiche	457	34	0	.	0	.	516	22	143	54	184	42	312	56	0	.	108	71	248	45	223	50	71	59	4	100	0	.	83	53	145	47	173	38	14	100	752	45	827	21	71	67	880	24	175	39	0	.	467	26	5852	10
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	402	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4510	12	0	.	4	100	81	53	0	.	0	.	4997	11
	übrige Laubhölzer	553	23	0	0	65	67	1014	16	175	31	378	37	6	86	153	45	1291	18	460	39	219	27	78	38	63	60	44	52	449	26	31	49	240	38	187	41	365	34	2962	12	97	37	1077	32	749	17	7	63	587	26	11250	6
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	1	100	1	71	12	93	0	0	0	.	0	0	13	100	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	0	0	0	.	5	100	70	34
	Total	10986	11	3024	29	4237	23	57702	5	4956	17	14494	11	418	54	5221	19	42780	5	10989	12	17449	10	9739	11	2835	26	6568	17	20690	10	4223	18	8595	12	9213	14	7842	14	24252	7	6194	17	27770	7	26574	7	1387	32	15097	9	343236	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. 1385229. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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