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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

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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
Stammzahl
Höhenlage (200-m-Klassen) · Anzahl Schäden
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
		Forstkreis (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		Seen		Schweiz
Höhenlage (200-m-Klassen)	Anzahl Schäden	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.	±%	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.	±%	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.	±%	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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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>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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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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	zwei oder mehr sichtbare Schäden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	154	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	178	42	39	69	95	68	379	40	620	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	97	63	88	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	601	37	311	37	102	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2665	14
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	zwei oder mehr sichtbare Schäden	0	.	0	.	0	.	0	.	51	74	21	57	183	32	160	37	0	.	235	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	66	65	54	0	.	265	46	193	51	48	63	176	71	307	52	26	100	103	51	49	58	0	.	187	41	0	.	58	65	0	.	15	71	104	44	123	66	41	86	285	47	0	.	25	100	44	54	17	100	140	57	0	.	120	58	0	.	0	.	0	.	108	47	202	63	0	.	0	.	0	.	0	.	30	71	79	81	78	65	61	67	356	40	144	58	141	70	46	100	0	.	98	86	107	87	67	81	110	81	15	100	23	100	15	.	0	.	232	45	0	.	8	100	25	75	36	81	51	63	7	100	69	.	0	.	8	.	0	.	167	66	150	65	125	44	76	61	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5771	9
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	ein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	107	55	260	44	436	35	678	29	229	45	1258	27	0	.	0	.	138	57	0	.	0	.	82	75	138	47	97	61	0	.	195	41	92	63	280	41	212	59	155	49	12	.	412	34	114	50	129	45	406	38	140	70	213	52	0	.	157	47	125	48	150	64	66	.	359	41	42	72	159	61	259	42	68	60	339	41	77	61	24	.	260	55	17	100	8	.	82	62	7	.	93	58	31	.	0	.	0	.	7	.	456	55	126	77	39	72	127	53	361	47	349	71	214	68	372	55	190	67	0	.	117	61	90	66	17	.	43	.	17	100	0	.	14	.	20	.	72	71	0	.	7	.	101	50	0	.	23	100	59	100	14	100	39	100	209	44	192	48	314	58	111	70	0	.	0	.	153	71	30	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11984	7
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	0	.	0	.	0	.	0	.	55	57	22	75	88	47	199	39	41	53	561	32	0	.	0	.	38	69	0	.	0	.	58	54	110	44	7	100	0	.	284	44	42	72	110	49	152	56	98	45	15	.	219	35	24	77	62	66	217	46	17	100	84	60	8	100	41	85	111	46	191	71	0	.	256	55	33	100	99	58	158	53	14	100	168	50	21	74	17	.	273	50	34	71	43	.	36	72	7	.	40	59	24	.	0	.	0	.	53	.	102	60	165	86	22	100	143	54	146	72	76	74	64	59	194	66	6	100	0	.	79	65	24	79	17	.	12	.	55	100	0	.	42	.	30	.	0	.	0	.	0	.	31	81	0	.	25	75	8	100	27	100	20	100	33	71	140	52	278	61	36	83	0	.	0	.	128	45	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6038	9
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	kein sichtbarer Schaden	309	61	103	69	133	78	927	39	0	.	609	41	1199	32	3565	22	5301	19	936	42	38	.	337	57	566	48	0	.	294	72	700	42	506	71	1064	48	0	.	198	63	627	43	913	36	419	70	542	48	108	.	2600	22	1135	40	3394	23	370	72	449	53	0	.	1227	47	208	80	0	.	610	65	0	.	82	71	1539	31	787	73	687	56	503	62	346	47	827	36	779	61	364	59	958	50	1837	32	672	55	0	.	214	71	1148	35	27	.	572	48	0	.	0	.	115	.	441	69	961	57	1322	38	360	79	207	71	613	45	151	.	18	.	31	.	149	75	264	73	0	.	931	46	7	.	567	58	361	60	744	65	0	.	341	69	236	59	1274	52	114	74	248	49	0	.	707	64	604	82	320	59	213	62	206	71	698	39	760	48	1284	34	958	45	270	79	0	.	373	50	0	.	56576	5
	ein sichtbarer Schaden	50	76	0	.	24	100	111	47	0	.	383	48	343	47	656	25	864	28	257	42	0	.	73	55	52	67	0	.	147	67	236	63	99	83	113	58	0	.	54	72	220	46	300	42	117	79	379	65	25	.	636	28	199	43	557	30	148	66	17	100	0	.	145	49	0	.	0	.	405	56	0	.	50	100	252	35	230	58	166	64	41	72	141	44	247	43	58	66	82	54	160	59	436	29	203	60	0	.	71	72	451	42	30	.	90	53	0	.	32	.	90	.	384	62	408	48	525	43	63	75	40	70	583	56	15	.	33	.	49	.	95	72	172	71	0	.	199	61	0	.	122	64	163	80	92	67	0	.	61	71	85	92	129	53	38	84	95	68	0	.	54	64	88	83	84	60	97	56	40	84	174	47	33	66	316	48	151	43	33	66	0	.	47	77	0	.	13911	7
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	0	.	7	100	40	61	37	55	0	.	89	60	158	42	230	28	412	27	94	54	14	.	63	90	141	89	0	.	37	74	23	100	0	.	92	53	0	.	18	100	37	52	159	56	37	82	155	59	14	.	269	32	93	48	251	36	96	73	33	72	0	.	42	61	0	.	0	.	314	56	0	.	12	100	180	48	89	51	68	71	18	100	74	71	31	81	20	74	41	61	108	86	275	37	88	60	0	.	0	.	149	52	7	.	41	61	0	.	22	.	18	.	522	48	119	63	354	44	20	100	136	70	338	56	0	.	33	.	28	.	7	100	25	76	0	.	32	82	0	.	49	77	63	73	0	.	0	.	0	.	15	71	30	71	0	.	30	71	0	.	61	64	35	100	35	100	140	65	0	.	157	48	23	100	167	37	64	54	13	100	0	.	30	80	0	.	6719	8
	toter oder liegender Baum	0	0	17	100	0	.	17	100	0	.	25	100	0	0	18	100	0	0	0	0	0	.	35	100	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	15	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	.	18	100	0	.	0	0	21	100	7	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	7	100	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	16	100	62	57	20	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	18	100	0	0	18	100	0	0	0	0	0	0	17	100	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	330	25
	Total	359	61	126	64	198	65	1092	37	0	.	1106	41	1700	31	4469	20	6577	19	1287	38	52	.	507	52	759	46	0	.	479	55	959	45	606	71	1270	47	0	.	285	61	883	40	1372	31	573	67	1076	49	148	.	3504	21	1427	37	4203	22	613	59	499	52	0	.	1413	44	208	80	0	.	1346	54	0	.	144	76	1993	29	1113	65	921	57	562	59	561	43	1106	36	857	59	487	54	1225	44	2547	30	963	56	0	.	293	62	1749	35	63	.	703	46	0	.	54	.	224	.	1363	50	1549	48	2221	35	444	76	383	70	1534	41	166	.	85	.	108	.	252	71	460	72	0	.	1162	43	7	.	737	59	586	62	836	65	0	.	402	66	336	58	1433	48	152	71	373	47	0	.	823	59	745	71	438	59	469	52	246	72	1029	37	816	46	1783	35	1173	41	316	74	0	.	451	50	0	.	77536	5
=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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	2747	23	2187	24	1491	30	1686	25	0	.	0	.	179	100	679	46	7548	15	45	.	1015	41	1334	40	747	36	80	.	123	71	370	55	0	.	916	41	444	56	0	.	0	.	35	.	0	.	909	72	0	.	2726	20	1108	31	960	44	0	.	42	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	458	75	374	52	189	59	102	74	605	57	83	.	2367	26	867	39	55	64	957	45	292	73	62	.	0	.	100	77	1068	37	2059	28	1463	29	0	.	502	58	80	.	268	75	305	48	2590	30	383	59	574	56	610	55	554	71	0	.	148	.	174	72	474	81	0	.	237	.	772	46	101	.	106	83	0	.	0	.	846	52	209	71	110	.	707	49	128	71	0	.	0	.	300	74	0	.	943	43	17	.	383	49	872	33	570	52	1758	32	1053	35	1114	39	1124	31	0	.	56479	5
	ein sichtbarer Schaden	598	27	540	26	262	48	244	34	0	.	0	.	10	100	134	53	946	17	35	.	303	42	214	40	403	48	17	.	128	72	116	60	0	.	118	44	47	86	0	.	0	.	0	.	0	.	88	80	0	.	556	28	234	47	57	55	0	.	31	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	87	100	81	50	82	66	52	72	283	66	52	.	419	37	78	42	24	77	31	63	143	61	43	.	0	.	21	100	228	38	350	32	307	36	0	.	183	68	96	.	99	71	213	52	641	32	171	64	232	45	445	43	46	71	0	.	15	.	122	73	64	71	0	.	54	.	64	63	17	.	0	.	0	.	0	.	100	55	93	93	48	.	77	59	24	77	0	.	0	.	35	83	0	.	63	57	20	.	21	74	124	46	93	73	425	31	196	39	253	42	161	42	0	.	11558	6
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	268	28	152	40	55	57	164	47	0	.	0	.	10	100	25	77	569	22	0	.	119	50	14	70	101	49	0	.	32	82	82	54	0	.	54	56	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	72	89	0	.	304	30	67	47	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	96	84	76	71	0	.	218	80	17	.	205	33	30	64	7	100	100	64	69	71	0	.	0	.	7	100	272	57	45	54	233	38	0	.	214	81	88	.	56	74	148	59	708	33	32	100	93	71	459	48	7	100	0	.	18	.	67	77	18	100	0	.	23	.	42	60	0	.	33	77	0	.	0	.	17	100	24	100	17	.	84	66	0	.	0	.	0	.	35	71	0	.	68	63	23	.	105	46	132	43	33	66	121	40	79	66	80	44	257	46	0	.	6595	8
	toter oder liegender Baum	31	64	34	71	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	25	78	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	14	100	0	0	0	0	0	.	41	72	0	.	17	100	17	100	19	100	0	.	0	.	7	100	19	100	17	100	0	0	0	.	0	0	0	.	90	100	51	100	77	60	0	0	40	100	66	89	0	0	0	.	0	.	0	0	15	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	18	100	0	.	0	0	10	100	0	0	17	100	0	0	0	0	0	0	0	.	627	24
	Total	3645	21	2913	24	1808	29	2093	25	0	.	0	.	198	91	839	45	9062	14	80	.	1437	37	1561	38	1251	37	98	.	283	72	568	52	0	.	1089	41	515	54	0	.	0	.	35	.	0	.	1068	66	0	.	3611	20	1408	29	1026	42	0	.	73	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	562	78	551	53	361	60	154	71	1106	62	152	.	3032	25	975	38	103	69	1106	41	522	68	105	.	0	.	136	71	1588	34	2470	26	2003	28	0	.	899	56	263	.	513	75	716	46	4015	28	586	58	939	47	1580	40	607	71	0	.	181	.	363	73	572	78	0	.	315	.	878	45	118	.	138	70	0	.	0	.	963	51	327	74	176	.	868	48	152	71	0	.	0	.	370	72	0	.	1093	41	60	.	509	48	1138	31	696	52	2320	28	1328	32	1448	37	1542	30	0	.	75259	4
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	kein sichtbarer Schaden	3056	21	2290	23	1624	28	2613	21	1439	31	2644	26	14737	10	10918	11	14345	11	8490	14	1053	40	1671	34	2146	24	80	.	886	37	2903	23	4421	21	3418	23	444	56	2705	24	5356	16	4297	20	5388	17	12898	13	11822	11	8736	12	3685	21	5608	20	5868	18	1249	32	2433	23	1715	37	1442	31	2436	24	2643	35	3173	30	3557	23	2640	27	2531	32	3781	23	2269	27	3112	21	3543	20	2880	27	1508	30	2172	31	2212	29	2646	24	2290	26	1834	28	2290	25	2085	27	2035	25	1684	37	4769	30	2014	24	3159	26	2553	30	5605	19	4989	20	3450	25	3328	22	2560	29	882	45	2226	30	2145	26	2052	28	2805	34	1595	33	779	45	2873	24	649	46	1473	41	2717	22	2137	28	2053	27	2337	33	1347	34	716	42	472	57	1090	49	11255	13	9079	15	9337	13	1088	34	1123	29	1632	28	2787	24	2818	26	1323	32	1114	39	1497	26	0	.	311526	2
	ein sichtbarer Schaden	648	25	540	26	286	44	355	27	421	34	871	28	4404	11	2276	14	2046	15	2283	17	303	42	286	33	593	36	17	.	396	38	694	33	932	21	638	25	47	86	1093	20	2032	16	1184	19	1806	18	3704	13	3206	14	1731	16	705	24	794	23	1470	19	310	40	531	31	190	41	271	36	359	29	827	32	663	28	1127	24	376	27	574	32	1039	22	583	36	964	22	743	26	352	31	468	34	208	47	587	26	701	25	520	31	421	32	711	30	379	31	397	30	569	36	1468	23	841	27	1023	29	1066	25	1881	19	1564	23	784	27	1945	24	895	31	374	39	580	28	796	27	544	32	473	34	329	42	64	63	692	25	183	72	206	41	573	27	366	29	563	28	329	33	139	43	178	50	14	100	93	56	2766	14	2226	15	2615	16	203	45	212	40	157	39	626	32	605	25	229	34	253	42	208	37	0	.	77689	2
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	268	28	159	38	95	42	201	40	138	39	202	40	2431	13	716	18	1022	16	954	21	133	46	77	74	279	49	0	.	76	50	386	37	692	32	242	29	25	100	959	24	952	19	596	25	1120	22	1996	15	1663	18	894	17	255	26	322	31	724	23	50	58	150	42	57	48	71	55	230	30	655	36	108	55	873	29	309	40	308	31	594	30	362	50	493	28	257	29	253	36	321	44	242	47	386	31	269	30	330	44	54	47	446	39	51	49	275	33	292	33	705	31	622	33	797	33	797	25	1352	22	628	30	450	30	1208	27	233	46	303	46	355	32	265	41	250	30	225	43	182	44	42	60	398	32	125	48	8	100	162	42	87	46	165	33	82	48	178	51	38	60	35	81	80	54	1449	20	1387	17	1620	19	135	44	262	34	155	39	341	26	191	31	92	58	80	44	287	42	0	.	40782	3
	toter oder liegender Baum	31	64	51	58	0	0	17	100	6	100	86	61	80	43	77	63	0	0	0	0	0	0	35	100	0	0	0	.	15	100	0	0	0	0	0	0	0	0	94	50	164	89	0	0	17	100	75	50	218	38	25	78	0	0	0	0	55	75	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	18	100	0	0	92	82	21	100	21	74	67	62	0	0	22	100	41	72	0	0	17	100	17	100	19	100	0	0	0	0	14	71	19	100	17	100	0	0	16	100	106	100	20	100	114	81	131	49	122	46	62	76	85	61	85	73	0	0	0	0	35	100	0	0	33	71	22	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	113	39	176	56	300	46	0	0	0	0	10	100	17	100	17	100	0	0	0	0	0	0	0	.	2895	12
	Total	4004	20	3039	23	2005	27	3185	21	2003	29	3803	24	21653	9	13988	10	17412	10	11727	13	1489	36	2068	31	3019	24	98	.	1373	33	3983	24	6045	19	4298	22	515	54	4852	19	8503	14	6076	18	8331	16	18673	11	16909	11	11387	12	4644	20	6724	19	8116	16	1609	31	3114	23	1962	35	1784	30	3024	23	4143	30	3944	28	5649	22	3346	25	3433	30	5481	21	3213	28	4591	20	4584	19	3485	25	2313	27	2639	28	3204	26	3616	24	3141	24	2323	27	3465	24	2533	26	2707	24	2562	31	7048	27	3496	23	5092	23	4547	24	8960	17	7243	18	4768	23	6566	20	3688	28	1559	39	3195	28	3206	25	2879	27	3525	32	2106	32	884	44	3963	23	957	46	1687	41	3452	21	2590	27	2782	25	2748	30	1663	34	932	40	521	58	1264	47	15583	12	12868	14	13871	12	1426	32	1597	29	1954	27	3770	24	3631	22	1644	30	1448	37	1992	26	0	.	432892	2

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 2275598. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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