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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

LFI3
Gesamtstammzahl mit den zwei wichtigsten Schäden
Höhenlage (200-m-Klassen) · Ursache von Baumschäden (10 Klassen)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2004/06
		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
Höhenlage (200-m-Klassen)	Ursache von Baumschäden (10 Klassen)	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%
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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	diverse	0	.	0	.	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	.
	Holzernte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Witterung	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	tote Bäume	0	.	0	.	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	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
>1800 m	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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	671	34	0	.	208	100	0	.	0	.	12397	9	0	.	0	.	0	.	0	.	201	92	122	72	0	.	0	.	0	.	0	.	1601	19	83	72	146	70	7383	11	0	.	0	.	22813	6
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	19	63
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	273	29	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	43	65	0	.	0	.	634	60	0	.	0	.	973	40
	diverse	0	.	0	.	0	.	20	61	0	.	0	.	0	.	0	.	434	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	52	20	100	0	.	118	32	0	.	0	.	622	15
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	232	35	0	.	52	100	0	.	0	.	2158	10	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	266	31	11	100	58	74	1356	14	0	.	0	.	4143	8
	Holzernte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	56	0	.	0	.	103	35
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	0	.	0	.	14	72	0	.	0	.	0	.	0	.	176	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	104	70	0	.	0	.	316	31
	Witterung	0	.	0	.	0	.	90	39	0	.	0	.	0	.	0	.	619	16	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	163	31	76	100	0	.	331	21	0	.	0	.	1294	12
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	374	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	71	0	.	0	.	82	50	0	.	0	.	494	33
	tote Bäume	0	.	0	.	0	.	344	45	0	.	0	.	0	.	0	.	2215	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	170	31	0	.	18	81	1174	17	0	.	0	.	3920	11
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
1601-1800 m	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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	2716	19	0	.	199	100	0	.	306	59	11094	10	0	.	135	61	0	.	523	67	900	42	855	38	0	.	0	.	48	100	0	.	3432	16	194	57	488	34	7246	14	0	.	0	.	28137	6
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	17	80
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	108	57	0	.	0	.	0	.	14	100	523	31	0	.	0	.	0	.	0	.	124	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95	59	8	100	32	80	183	46	0	.	0	.	1087	21
	diverse	0	.	0	.	0	.	52	42	0	.	0	.	0	.	9	100	343	19	0	.	9	100	0	.	11	100	8	71	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	207	41	8	71	92	65	221	21	0	.	0	.	971	14
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	672	19	0	.	97	100	0	.	97	53	2204	11	0	.	44	80	0	.	21	71	183	45	134	41	0	.	0	.	14	100	0	.	726	18	80	52	112	32	1444	14	0	.	0	.	5829	7
	Holzernte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	113	33	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	24	61	0	.	0	.	152	27
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	0	.	0	.	40	70	0	.	0	.	0	.	0	.	315	41	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	8	71	93	41	0	.	0	.	479	29
	Witterung	0	.	0	.	0	.	195	25	0	.	0	.	0	.	14	78	319	24	0	.	9	100	0	.	32	74	35	66	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	143	34	14	100	6	100	168	32	0	.	0	.	945	13
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	103	100	0	.	0	.	0	.	0	.	104	45	0	.	0	.	0	.	0	.	44	100	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	282	44
	tote Bäume	0	.	0	.	0	.	799	29	0	.	64	100	0	.	57	65	1670	13	0	.	67	71	0	.	36	67	265	59	154	52	0	.	0	.	0	.	0	.	364	24	36	89	110	36	1386	22	0	.	0	.	5009	10
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
1401-1600 m	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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	64	100	0	.	4346	15	0	.	1033	33	0	.	440	41	10213	10	0	.	815	34	0	.	209	55	1417	26	791	33	0	.	0	.	1086	28	0	.	4928	15	761	36	2944	18	5919	13	0	.	0	.	34968	5
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	14	76
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	321	39	0	.	46	48	0	.	10	100	337	25	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	13	100	0	.	0	.	20	100	0	.	91	59	46	63	8	100	253	33	0	.	0	.	1149	16
	diverse	0	.	0	.	0	.	153	30	0	.	20	66	0	.	0	.	361	30	0	.	188	64	0	.	4	100	81	79	14	76	0	.	0	.	10	100	0	.	118	37	32	69	117	28	90	35	0	.	0	.	1186	16
	nicht bestimmbar	0	.	10	100	0	.	1457	16	0	.	205	40	0	.	105	48	2513	12	0	.	177	43	0	.	57	51	308	27	60	36	0	.	0	.	46	43	0	.	692	18	178	34	500	23	1181	15	0	.	0	.	7488	6
	Holzernte	0	.	0	.	0	.	77	53	0	.	15	78	0	.	4	100	183	28	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	22	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	69	59	60	48	0	.	0	.	447	19
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	0	.	0	.	169	31	0	.	69	66	0	.	0	.	154	34	0	.	14	79	0	.	0	.	32	74	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	35	67	33	76	153	62	80	46	0	.	0	.	749	19
	Witterung	0	.	10	100	0	.	279	27	0	.	105	42	0	.	0	.	294	47	0	.	53	71	0	.	62	66	34	52	24	73	0	.	0	.	33	52	0	.	153	34	75	50	87	31	290	29	0	.	0	.	1500	14
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	145	59	0	.	21	71	0	.	10	100	43	63	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	10	100	0	.	0	.	156	55	0	.	0	.	420	31
	tote Bäume	0	.	20	100	0	.	1517	20	0	.	521	40	0	.	158	49	1259	16	0	.	160	50	0	.	23	72	263	35	459	38	0	.	0	.	433	54	0	.	458	22	70	60	472	25	1182	20	13	100	0	.	7008	8
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
1201-1400 m	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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	455	41	87	84	5271	14	0	.	2397	23	0	.	984	35	6379	13	0	.	1226	28	1227	33	118	79	1673	28	2534	20	0	.	371	57	2261	20	0	.	5399	14	1104	33	6379	12	5256	14	0	.	0	.	43122	5
	Feuer	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	18	100	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	152	55
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	355	35	0	.	194	51	0	.	72	88	344	29	0	.	69	100	5	100	4	100	20	82	208	48	0	.	14	100	61	45	0	.	442	29	124	44	146	46	265	31	0	.	0	.	2321	13
	diverse	0	.	45	60	9	100	180	26	0	.	112	56	0	.	24	65	235	23	0	.	132	41	29	63	0	.	47	47	308	62	0	.	49	58	55	40	0	.	207	29	55	49	320	22	220	35	0	.	0	.	2027	13
	nicht bestimmbar	0	.	59	43	15	100	1531	18	0	.	324	26	0	.	230	36	1598	14	0	.	292	31	110	46	19	100	127	32	468	24	0	.	85	59	282	26	0	.	1181	17	250	46	1127	15	861	18	0	.	0	.	8558	6
	Holzernte	0	.	0	.	0	.	121	37	0	.	34	55	0	.	8	100	203	28	0	.	34	53	29	75	0	.	30	54	21	71	0	.	4	100	10	100	0	.	10	100	0	.	141	36	16	62	0	.	0	.	661	15
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	17	72	11	100	211	45	0	.	105	74	0	.	10	100	152	34	0	.	77	63	39	53	0	.	29	58	28	79	0	.	0	.	78	70	0	.	44	60	0	.	118	35	53	52	0	.	0	.	971	17
	Witterung	0	.	33	62	19	71	187	30	0	.	109	44	0	.	59	85	193	26	0	.	192	38	9	100	7	100	53	45	41	53	0	.	20	71	46	63	0	.	212	35	42	61	169	27	135	36	0	.	0	.	1525	11
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	20	71	0	.	0	.	0	.	97	71	4	100	0	.	0	.	0	.	4	100	30	58	22	71	0	.	0	.	0	.	0	.	121	39	51	60	4	100	86	44	0	.	0	.	438	23
	tote Bäume	0	.	68	60	27	100	1042	19	0	.	509	30	0	.	203	40	1515	19	0	.	513	46	25	61	92	64	208	44	596	25	0	.	22	83	387	27	0	.	721	25	238	38	644	21	797	18	0	.	0	.	7608	8
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
1001-1200 m	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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	747	38	751	42	9293	11	38	100	2351	21	0	.	1372	36	5377	14	1896	24	2381	21	4687	15	365	52	890	35	2666	21	0	.	1138	33	2564	21	0	.	6265	14	1378	27	6446	13	4229	15	599	37	357	58	55789	4
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	126	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	139	60
	Steinschlag	0	.	135	87	37	100	466	33	0	.	98	57	0	.	77	69	550	26	0	.	38	81	19	64	50	82	220	53	192	44	0	.	226	58	117	46	0	.	516	27	207	52	239	35	557	35	0	.	0	.	3743	11
	diverse	0	.	59	59	14	72	389	19	0	.	64	47	0	.	84	53	321	25	106	50	216	29	85	32	18	100	105	55	28	63	0	.	34	66	78	40	0	.	338	22	36	53	106	33	104	40	18	100	47	56	2251	9
	nicht bestimmbar	0	.	38	49	96	41	1608	13	20	100	371	27	0	.	378	30	1341	18	77	37	334	26	523	25	50	55	122	34	408	29	0	.	98	49	209	34	0	.	1401	15	382	32	1099	18	692	19	49	59	54	52	9348	6
	Holzernte	0	.	36	53	6	100	458	25	0	.	44	57	0	.	15	100	22	55	54	64	83	39	147	34	82	70	91	60	76	42	0	.	0	.	104	48	0	.	37	59	44	60	322	28	9	100	48	50	0	.	1677	12
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	4	100	41	53	236	36	0	.	138	59	0	.	49	62	267	30	13	58	48	51	83	33	0	.	42	64	30	61	0	.	10	100	78	76	0	.	85	42	39	91	106	44	107	60	0	.	31	100	1409	14
	Witterung	0	.	62	48	31	75	324	23	0	.	83	39	0	.	62	66	163	35	38	60	85	52	45	50	0	.	11	100	70	55	0	.	21	71	63	46	0	.	317	26	44	57	116	40	100	41	0	.	0	.	1636	11
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	29	71	0	.	9	100	0	.	21	100	40	50	0	.	19	71	11	100	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	12	100	11	100	136	54	11	100	0	.	324	27
	tote Bäume	0	.	102	57	129	52	1085	16	0	.	383	26	0	.	193	41	895	22	139	38	364	28	125	38	93	44	84	42	184	32	0	.	148	42	243	32	0	.	992	19	133	37	692	25	758	24	0	.	31	100	6773	7
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
801-1000 m	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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	726	43	1822	26	11216	11	1257	27	2404	20	0	.	816	38	3120	18	2358	20	3453	18	2740	17	271	55	678	41	4994	17	507	45	1482	28	1910	23	103	100	6002	14	711	41	3950	17	4094	17	1011	34	915	36	56541	4
	Feuer	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	82	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	82	60
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	641	40	48	100	21	100	0	.	425	39	131	49	71	51	0	.	168	56	77	85	146	87	258	40	0	.	283	48	115	69	0	.	239	35	231	51	138	49	172	47	4	100	62	100	3229	14
	diverse	0	.	9	71	87	64	380	22	31	56	43	47	0	.	53	52	79	36	231	54	300	37	72	37	0	.	8	100	403	58	0	.	57	44	15	79	19	100	578	37	5	100	123	38	99	38	4	100	9	71	2606	15
	nicht bestimmbar	0	.	51	45	155	35	1687	15	199	40	454	26	0	.	263	36	780	18	355	27	506	26	332	29	32	87	113	57	938	21	31	57	228	39	254	35	0	.	1872	16	82	45	499	24	488	26	78	83	180	34	9577	6
	Holzernte	0	.	12	58	76	72	476	22	0	.	145	40	0	.	9	100	22	71	180	32	49	50	316	31	0	.	0	.	224	33	57	58	116	39	75	45	10	100	22	100	0	.	112	30	40	74	0	.	14	100	1954	11
	andere menschliche Tätigkeit	0	.	0	.	39	72	473	37	45	68	112	42	0	.	30	100	88	40	170	60	134	61	95	42	21	100	36	58	121	48	0	.	26	49	16	78	0	.	44	75	9	100	75	59	39	81	0	.	37	100	1609	16
	Witterung	0	.	60	53	80	79	245	21	10	100	63	36	0	.	36	53	30	58	76	49	106	35	34	53	11	100	24	71	88	36	0	.	38	53	69	50	0	.	100	37	24	85	57	51	48	56	4	100	0	.	1200	11
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	90	40	0	.	10	100	0	.	0	.	43	50	0	.	16	78	0	.	0	.	0	.	10	100	10	100	0	.	0	.	0	.	59	61	0	.	0	.	9	100	15	77	0	.	261	23
	tote Bäume	0	.	9	100	168	40	1018	15	137	41	251	35	0	.	223	39	496	25	161	37	391	28	141	38	42	71	94	57	424	24	43	60	125	50	203	44	10	100	990	22	223	48	260	28	662	24	120	46	104	40	6295	7
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
601-800 m	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	.
	kein sichtbarer Schaden	2687	20	335	59	958	35	9931	9	1313	27	2905	21	0	.	411	55	2587	19	5189	14	4680	15	1191	27	669	54	475	46	4423	17	1368	30	3464	15	1103	32	3141	22	5048	14	302	47	7126	13	1778	23	318	49	5035	14	66441	4
	Feuer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	134	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	173	57
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	342	36	111	74	39	78	0	.	232	92	187	51	101	45	0	.	26	100	125	86	46	100	365	50	0	.	232	47	131	69	0	.	114	46	62	64	167	79	199	41	0	.	0	.	2480	17
	diverse	116	35	21	100	19	81	383	21	4	100	52	40	0	.	13	100	91	40	183	33	102	37	4	100	23	84	81	77	74	39	38	51	102	35	40	80	51	41	167	43	0	.	143	30	63	35	5	100	73	37	1848	10
	nicht bestimmbar	339	28	21	100	170	43	1041	14	166	30	426	22	0	.	375	81	767	28	477	21	371	27	31	50	84	45	75	70	456	24	140	43	641	21	173	44	258	34	1597	18	23	85	742	17	339	31	13	58	731	17	9457	6
	Holzernte	169	49	26	71	8	100	374	22	62	48	158	34	0	.	54	100	65	86	346	24	344	27	31	59	41	62	0	.	112	38	33	71	240	29	8	71	106	39	69	59	0	.	332	24	23	84	29	71	159	36	2787	9
	andere menschliche Tätigkeit	9	100	0	.	0	.	170	33	30	100	33	53	0	.	0	.	27	54	103	33	162	48	10	100	38	100	0	.	83	58	8	71	73	51	4	100	0	.	47	42	29	75	174	35	16	74	0	.	65	43	1081	14
	Witterung	58	39	5	100	59	68	246	25	14	78	97	37	0	.	14	78	43	56	166	29	111	37	20	71	51	52	47	61	54	52	4	100	184	29	4	100	59	51	189	31	0	.	73	31	71	49	0	.	73	34	1642	9
	liegende lebende Bäume	0	.	0	.	0	.	15	78	0	.	21	100	0	.	4	100	14	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	46	54	0	.	23	61	126	31
	tote Bäume	305	25	0	.	126	46	660	19	156	43	269	34	0	.	100	60	349	24	495	23	387	31	61	58	23	61	46	79	461	31	63	67	415	25	186	46	141	58	1282	19	0	.	716	21	426	28	10	100	478	21	7155	7
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
=600 m	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	.
	kein sichtbarer Schaden	11346	9	0	.	0	.	9449	10	2801	17	2500	20	820	36	24	100	1184	34	2775	17	2297	22	96	84	117	75	709	50	3184	19	2528	21	3334	16	420	46	6232	14	6978	12	507	53	4922	15	1163	30	338	50	7833	10	71557	3
	Feuer	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	47	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	178	63	0	.	4	100	0	.	0	.	10	100	262	47
	Steinschlag	0	.	0	.	0	.	0	.	134	85	0	.	0	.	0	.	11	100	27	54	0	.	0	.	0	.	0	.	243	86	57	100	18	71	13	76	0	.	178	38	4	100	70	100	141	77	0	.	0	.	896	32
	diverse	208	22	0	.	0	.	240	26	73	56	26	49	0	.	0	.	0	.	103	37	67	47	0	.	0	.	0	.	4	100	62	53	52	49	0	.	53	40	219	26	0	.	239	32	31	71	0	.	196	29	1574	10
	nicht bestimmbar	1313	15	0	.	0	.	1155	15	651	25	393	33	17	71	0	.	111	44	212	32	318	25	25	83	4	100	67	60	434	25	331	24	456	22	17	79	611	20	2199	13	96	50	553	29	255	40	28	54	1277	12	10524	5
	Holzernte	636	17	0	.	0	.	376	24	62	40	49	45	0	.	0	.	0	.	134	35	152	36	0	.	0	.	0	.	125	47	47	39	235	27	49	61	197	31	4	100	0	.	239	44	0	.	30	100	560	18	2896	8
	andere menschliche Tätigkeit	262	27	0	.	0	.	226	39	140	56	40	50	4	100	0	.	38	72	180	50	45	53	26	81	0	.	0	.	125	64	45	62	22	53	0	.	144	73	172	28	28	100	148	45	55	56	0	.	98	37	1799	13
	Witterung	194	24	0	.	0	.	196	31	12	58	61	51	0	.	0	.	0	.	151	29	63	37	0	.	0	.	25	85	55	51	4	100	88	42	0	.	72	37	411	26	0	.	45	41	24	71	0	.	65	34	1467	11
	liegende lebende Bäume	19	65	0	.	0	.	4	100	4	100	18	65	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	11	100	0	.	17	100	68	48	10	100	29	74	0	.	0	.	48	60	242	24
	tote Bäume	709	17	0	.	0	.	411	21	338	27	229	29	168	53	0	.	224	53	338	27	100	46	0	.	0	.	78	82	346	34	88	35	203	32	50	61	338	38	2037	17	49	72	474	26	300	37	0	.	357	22	6838	7
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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	.
	kein sichtbarer Schaden	14034	8	2326	22	3618	18	52894	4	5409	13	13997	9	820	36	4354	17	52352	4	12218	9	14987	8	9941	10	2272	26	6943	13	19569	8	4403	16	9790	10	9392	10	9476	11	39653	4	5042	14	32402	6	37069	5	2265	21	14140	8	379366	1
	Feuer	0	.	0	.	0	.	28	58	0	.	27	74	0	.	0	.	114	52	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	4	100	10	100	0	.	0	.	15	100	619	31	4	100	9	70	8	71	0	.	10	100	858	24
	Steinschlag	0	.	135	87	37	100	2232	17	292	51	397	31	0	.	830	34	2356	12	199	30	107	71	217	45	255	52	580	37	1283	25	57	100	773	28	458	30	0	.	1717	14	682	26	800	25	2404	20	4	100	62	100	15877	6
	diverse	324	19	134	37	128	46	1796	9	108	41	318	24	0	.	184	31	1864	10	624	24	1014	19	190	22	55	52	330	33	841	36	101	38	293	21	199	26	123	29	1866	14	156	29	1139	13	947	13	27	71	324	21	13086	5
	nicht bestimmbar	1652	13	178	25	435	23	9383	6	1036	18	2322	12	17	71	1447	24	11472	5	1122	14	2043	11	1021	17	267	25	996	16	2907	10	502	20	1507	13	994	16	869	17	9936	5	1101	18	4689	8	6615	6	168	43	2243	9	64924	2
	Holzernte	805	17	74	37	89	62	1881	11	124	31	445	20	0	.	90	64	688	16	713	16	672	17	523	21	123	51	135	44	580	19	138	32	596	17	247	27	312	23	141	37	48	56	1218	14	195	26	107	41	733	16	10677	4
	andere menschliche Tätigkeit	271	26	21	61	91	41	1540	16	214	41	496	27	4	100	89	49	1217	15	465	30	480	27	253	23	60	74	149	31	391	29	53	54	131	32	187	44	144	73	457	18	138	41	783	19	548	22	0	.	232	29	8413	6
	Witterung	252	20	169	29	189	42	1763	9	36	45	518	17	0	.	185	37	1661	12	432	18	619	18	107	31	162	34	233	24	342	21	8	71	350	20	225	25	132	31	1687	11	276	35	553	15	1168	12	4	100	138	24	11209	4
	liegende lebende Bäume	19	65	0	.	0	.	405	35	4	100	79	40	0	.	131	55	620	27	0	.	39	48	11	100	22	83	106	54	53	45	10	100	11	100	8	71	17	100	306	24	73	47	44	56	534	24	25	61	71	45	2587	11
	tote Bäume	1014	14	199	37	451	25	6877	8	632	20	2225	14	168	53	934	19	8622	7	1133	15	1983	16	352	23	310	27	1038	22	2624	12	194	30	913	17	1503	20	489	31	7014	7	750	22	3387	10	6684	8	143	40	970	14	50607	3
	Total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.

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. 1426611. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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