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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.

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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.

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LFI4
Stammzahl
Höhenlage (200-m-Klassen) · Anzahl Schäden
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2009/17
		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	.
	kein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	846	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	421	.	0	.	0	.	0	.	1194	29	621	53	628	39	2635	26	9270	14	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	255	.	0	.	0	.	124	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	.	510	46	911	41	320	92	0	.	0	.	579	46	136	85	12	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2982	24	2719	27	905	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25114	8
	ein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	192	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	.	0	.	0	.	0	.	366	30	74	62	81	55	661	28	1846	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	222	46	58	65	0	.	0	.	0	.	50	55	16	100	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	524	24	388	33	296	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4924	9
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	116	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	157	39	36	60	60	53	271	32	361	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	.	6	.	95	52	81	58	0	.	0	.	0	.	41	61	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	253	36	244	34	56	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1784	12
	toter oder liegender Baum	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	164	100	7	100	17	100	180	87	163	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	108	53	24	100	69	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	733	35
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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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	3493	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	413	.	0	.	0	.	0	.	436	69	1689	33	640	57	2154	28	2778	25	2282	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	885	84	507	97	685	67	0	.	0	.	539	67	0	.	307	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	361	48	1186	38	325	73	95	68	0	.	0	.	1171	36	559	44	314	71	24	.	313	58	18	100	374	62	154	56	54	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3080	24	2254	41	1844	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28995	8
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	ein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	152	52	152	53	483	30	394	33	0	.	611	28	0	.	0	.	0	.	0	.	94	59	15	.	160	46	101	53	0	.	341	34	252	43	82	63	213	50	324	36	295	54	172	48	137	47	48	71	341	36	39	70	127	46	26	78	102	55	143	55	179	53	56	73	527	42	0	.	68	60	225	53	23	79	131	46	0	.	204	54	28	79	0	.	0	.	123	68	288	39	29	71	0	.	0	.	0	.	49	74	75	100	45	87	241	51	356	42	314	58	380	49	67	71	130	68	366	57	173	58	86	72	176	83	77	61	212	61	30	.	0	.	324	42	0	.	27	77	118	54	45	100	132	53	33	100	46	.	0	.	8	.	0	.	288	43	169	46	303	35	161	54	17	.	0	.	46	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11180	7
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	78	222	33	243	42	0	.	159	36	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	127	76	0	.	0	.	149	45	184	51	71	79	58	100	261	51	26	100	51	74	22	75	52	72	128	53	0	.	33	72	7	100	21	100	65	48	121	58	35	100	212	53	0	.	31	83	53	61	0	.	24	100	0	.	72	83	41	61	0	.	0	.	121	44	154	52	15	100	0	.	0	.	0	.	72	72	0	.	18	100	34	71	195	57	97	60	43	84	8	100	18	100	31	70	54	74	25	76	20	100	50	76	18	100	15	.	0	.	195	43	0	.	0	.	19	100	28	100	88	45	0	.	15	.	0	.	0	.	0	.	151	48	85	65	67	53	18	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4169	9
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	kein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	983	44	1883	37	2843	30	3840	21	1495	36	5011	20	0	.	0	.	1411	37	0	.	0	.	391	79	1484	38	278	54	0	.	688	50	332	60	691	41	754	46	1165	46	68	.	2498	27	687	69	740	46	2379	30	411	61	1106	41	169	71	644	43	1122	35	495	56	0	.	982	42	728	67	1062	47	655	36	244	71	1603	33	456	52	180	.	722	45	261	76	127	.	1142	46	102	71	1108	44	149	.	0	.	0	.	173	.	650	51	178	77	645	54	864	44	727	50	558	64	1109	43	1071	56	743	62	0	.	419	55	403	63	52	.	181	87	328	100	0	.	160	.	195	.	306	80	0	.	98	.	455	54	0	.	544	88	484	66	295	69	95	72	1153	42	863	42	919	45	920	43	0	.	0	.	688	41	113	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58477	5
	ein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	115	47	134	48	454	35	396	31	203	52	1246	26	0	.	0	.	189	51	0	.	0	.	38	64	230	44	86	62	0	.	410	41	49	100	252	40	257	51	238	50	22	.	332	36	75	75	125	46	333	38	83	61	173	62	35	100	161	53	107	45	80	61	0	.	293	58	27	80	300	65	367	34	79	62	363	40	42	71	64	.	325	53	67	100	51	.	187	61	60	77	273	57	7	.	0	.	0	.	60	.	307	46	134	72	191	62	230	61	321	52	174	67	363	58	308	59	110	80	0	.	185	50	160	59	17	.	114	71	37	71	0	.	49	.	46	.	42	84	0	.	7	.	45	76	0	.	0	.	8	100	97	93	0	.	128	50	194	54	325	62	130	48	0	.	0	.	308	68	27	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12446	7
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	0	.	0	.	0	.	0	.	15	71	21	100	274	49	298	41	44	72	433	35	0	.	0	.	92	56	0	.	0	.	71	76	64	52	17	100	0	.	320	45	81	81	47	62	61	66	80	60	0	.	159	46	0	.	56	56	49	61	0	.	60	58	0	.	31	71	109	58	32	71	0	.	89	65	32	78	42	60	224	54	7	100	72	82	49	63	0	.	90	49	17	100	0	.	0	.	14	100	85	58	24	.	0	.	0	.	0	.	80	100	161	68	71	80	186	62	46	72	55	58	78	80	86	74	0	.	0	.	121	71	24	79	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	.	31	81	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	97	46	59	67	180	51	59	73	0	.	0	.	107	63	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4638	10
	toter oder liegender Baum	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	0	71	62	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	18	100	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	53	74	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	21	100	17	100	0	0	0	.	17	100	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	39	71	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	38	71	40	100	0	0	38	71	0	0	0	0	0	.	18	100	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	16	100	18	100	35	100	0	0	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	488	22
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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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	295	68	81	67	251	69	921	35	0	.	887	43	1305	35	3776	21	5405	19	1301	38	73	.	310	55	595	46	0	.	394	55	753	46	462	71	735	57	0	.	410	52	644	42	959	31	437	63	500	46	126	.	3097	22	1374	39	3657	22	504	58	498	51	0	.	901	40	177	74	0	.	891	52	0	.	0	.	1236	28	1049	64	908	51	502	63	599	40	1432	37	534	62	671	46	621	45	1853	29	724	54	0	.	232	66	1731	37	56	.	1195	46	22	.	0	.	137	.	649	58	1226	46	1781	39	226	86	195	71	832	45	86	.	55	.	95	.	217	73	465	64	0	.	1061	47	41	.	622	56	360	74	731	62	0	.	553	87	427	61	866	41	145	72	588	55	0	.	831	52	633	76	244	56	303	49	274	78	958	36	689	45	1697	36	878	36	170	59	0	.	404	51	0	.	63524	5
	ein sichtbarer Schaden	67	80	0	.	23	100	171	38	0	.	162	53	291	52	719	27	821	29	243	44	7	.	93	57	162	55	0	.	95	63	208	46	70	78	161	57	0	.	50	75	194	51	309	39	182	61	443	58	0	.	563	26	212	37	530	28	72	79	133	55	0	.	104	54	7	100	0	.	234	56	0	.	28	100	256	51	165	52	121	56	50	77	92	61	188	50	109	52	177	51	207	55	441	39	164	58	0	.	29	79	124	45	17	.	106	53	22	.	14	.	36	.	362	53	215	47	325	46	78	80	60	74	460	59	58	.	7	.	68	.	51	89	135	71	0	.	60	71	14	.	104	85	67	70	34	71	0	.	0	.	8	100	117	54	41	72	49	63	0	.	33	82	88	60	77	71	126	52	8	100	190	42	76	56	230	31	91	42	13	71	0	.	41	72	0	.	11962	7
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	8	100	0	.	14	71	50	48	0	.	25	77	28	81	146	41	165	36	97	57	0	.	77	65	115	82	0	.	30	100	33	71	21	100	98	53	0	.	87	57	70	78	115	53	57	75	270	65	14	.	283	36	103	58	152	37	22	100	31	81	0	.	0	.	0	.	0	.	183	53	0	.	29	100	85	52	115	61	49	58	7	100	14	71	49	87	21	75	65	69	93	80	164	55	36	100	0	.	7	100	80	51	0	.	0	.	0	.	47	.	18	.	184	61	37	71	293	49	81	79	36	81	334	50	0	.	22	.	15	.	0	.	0	.	0	.	26	76	7	.	24	77	0	.	24	77	0	.	0	.	0	.	34	71	0	.	0	.	0	.	30	71	35	100	70	79	132	56	7	100	49	52	30	71	106	51	23	77	0	.	0	.	30	80	0	.	4802	9
	toter oder liegender Baum	0	0	17	100	0	.	17	100	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	18	100	0	.	0	0	0	.	31	100	0	0	7	100	18	100	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	21	100	0	0	0	0	0	0	18	100	0	0	0	.	0	0	0	0	7	100	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	16	100	80	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	0	0	0	.	0	0	0	0	33	100	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	299	35
	Total	369	69	97	65	288	65	1159	34	0	.	1074	42	1624	33	4640	20	6391	19	1641	35	80	.	480	51	872	43	0	.	519	53	1012	44	554	71	994	53	0	.	578	50	908	39	1389	32	693	61	1213	49	141	.	3943	21	1689	37	4339	22	598	60	662	49	0	.	1005	40	184	75	0	.	1308	49	0	.	58	100	1598	27	1329	58	1079	51	559	60	723	41	1668	35	664	55	913	45	921	41	2465	28	924	54	0	.	268	62	1934	35	73	.	1301	45	44	.	61	.	191	.	1211	50	1558	45	2399	37	386	76	291	72	1626	44	145	.	85	.	178	.	267	71	600	63	0	.	1147	46	62	.	751	59	427	72	789	61	0	.	553	87	435	61	1017	39	186	71	637	55	0	.	895	50	773	69	390	56	562	47	290	77	1197	36	795	43	2066	33	992	36	183	60	0	.	475	51	0	.	80587	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	2824	24	2549	26	2037	31	2102	24	0	.	0	.	477	76	714	47	7452	14	35	.	726	38	1311	36	942	37	66	.	142	71	1205	40	0	.	1037	38	664	46	0	.	0	.	111	.	0	.	873	73	0	.	3080	21	1328	31	759	49	0	.	144	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	590	78	462	57	483	59	169	70	781	48	176	.	2936	25	941	38	117	74	598	38	441	63	99	73	0	.	171	73	1294	36	2666	27	2102	27	0	.	539	51	139	.	276	81	470	51	2951	30	615	55	876	50	854	40	604	76	114	.	122	.	379	73	545	81	0	.	255	.	809	50	121	.	221	62	0	.	0	.	980	49	290	62	141	.	776	50	151	74	0	.	0	.	411	74	0	.	1149	43	119	.	449	47	965	36	576	55	2041	27	1611	31	1413	31	1656	34	0	.	67222	4
	ein sichtbarer Schaden	426	28	286	35	145	37	306	35	0	.	0	.	26	73	103	71	996	17	0	.	109	56	284	40	347	68	7	.	126	72	93	56	0	.	111	48	66	78	0	.	0	.	0	.	0	.	88	70	0	.	624	28	181	42	99	55	0	.	89	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	188	53	160	75	18	74	651	68	0	.	423	35	101	46	51	60	90	49	72	62	43	100	0	.	18	100	247	38	230	41	238	39	0	.	204	55	48	.	274	87	221	52	875	28	121	100	172	46	711	49	26	76	69	.	52	.	183	84	35	84	0	.	73	.	51	64	0	.	51	64	0	.	0	.	68	61	59	100	59	.	188	66	30	71	0	.	0	.	18	100	0	.	99	51	0	.	93	53	133	44	71	78	209	38	224	41	310	39	103	40	0	.	11873	8
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	122	45	136	40	47	63	82	70	0	.	0	.	0	.	0	.	410	22	0	.	58	64	14	70	59	76	0	.	13	100	23	77	0	.	37	83	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	16	70	0	.	139	38	24	77	33	100	0	.	35	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	71	8	100	12	100	260	59	0	.	73	57	31	100	0	.	38	84	0	.	0	.	0	.	0	.	181	82	7	100	71	61	0	.	146	71	68	.	235	74	196	68	405	43	60	72	107	56	241	46	0	.	0	.	18	.	44	100	29	100	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	47	58	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	124	66	0	.	41	61	109	46	0	.	64	54	30	64	37	68	29	50	0	.	4033	11
	toter oder liegender Baum	7	100	17	100	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	17	100	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	0	0	0	17	100	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	21	100	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	19	100	0	0	0	.	0	0	37	100	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	7	100	26	76	0	0	0	0	39	100	17	100	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	17	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	34	71	0	0	0	.	295	27
	Total	3379	22	2988	26	2229	30	2490	23	0	.	0	.	503	75	817	48	8857	13	35	.	911	38	1609	35	1348	37	73	.	281	71	1321	39	0	.	1185	38	743	46	0	.	0	.	111	.	0	.	996	71	0	.	3843	19	1533	29	908	49	0	.	268	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	590	78	687	54	651	54	200	71	1712	49	176	.	3432	24	1073	36	168	65	727	39	532	64	142	78	0	.	189	75	1759	33	2903	27	2411	26	0	.	889	51	255	.	785	75	894	43	4256	27	796	50	1155	44	1845	38	646	75	183	.	192	.	606	71	608	82	0	.	328	.	877	49	121	.	281	60	0	.	0	.	1055	49	349	66	200	.	1010	49	182	73	0	.	0	.	436	73	0	.	1373	41	119	.	582	45	1207	35	648	56	2313	27	1866	31	1793	31	1787	33	0	.	83423	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	3119	22	2630	26	2288	29	3023	20	2045	28	3808	23	19660	10	11781	11	14420	10	10950	13	799	36	1622	31	2948	23	66	.	1143	35	4442	22	5195	21	3392	23	664	46	4717	19	7258	14	5605	17	8892	15	16118	11	16525	10	9607	12	4484	22	5248	18	7492	16	1767	31	3009	23	1435	31	1479	31	2801	24	3026	32	3030	28	4264	23	2426	27	3431	28	5026	21	2687	25	4906	18	4824	19	2777	25	1993	26	1479	28	2421	25	3682	22	3084	24	2534	26	3174	26	2722	27	3297	24	2174	33	4373	20	3010	21	4006	23	3643	25	6408	19	7723	17	4162	22	5017	19	2828	30	1693	32	2547	28	2641	25	2456	27	3598	30	1942	35	850	48	3570	24	777	46	1289	42	3402	21	2616	29	2987	27	1928	26	2097	37	1223	38	481	57	926	47	13191	12	11066	14	12136	12	1652	30	1841	32	1654	28	3096	24	3032	21	1781	28	1413	31	2060	29	0	.	384504	2
	ein sichtbarer Schaden	493	26	286	35	168	35	477	26	372	30	498	28	4200	11	1967	15	2020	15	2281	17	116	53	377	33	698	38	7	.	340	37	684	25	1052	21	535	26	66	78	1226	20	1437	16	1132	19	1927	18	4174	12	3666	12	1692	16	718	22	803	21	1171	20	398	32	363	36	165	42	269	38	297	33	711	30	307	36	1173	26	472	35	726	34	1360	21	958	47	861	23	652	27	537	28	581	34	364	38	564	33	721	28	714	26	470	36	378	29	247	38	344	31	404	35	1260	22	629	27	1308	27	1138	24	1853	20	1667	20	836	28	1953	26	910	31	796	38	581	28	775	32	496	28	693	31	264	40	65	54	553	31	164	45	103	46	357	30	183	37	357	31	365	34	275	49	87	44	105	87	33	82	2303	14	1872	15	2466	15	299	36	300	32	209	35	656	35	326	28	238	39	310	39	144	35	0	.	75547	2
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	129	43	136	40	61	52	132	47	15	71	84	44	1911	14	771	22	619	18	723	24	58	64	91	56	266	44	0	.	65	56	163	41	596	36	158	40	14	100	680	27	677	23	435	28	487	25	1567	18	829	21	632	22	180	40	294	28	315	30	66	54	113	41	15	71	52	59	199	37	363	34	96	52	418	33	154	37	202	39	444	32	338	47	205	44	170	39	131	53	196	34	149	56	164	55	277	30	207	41	137	42	285	55	7	100	71	61	241	39	515	34	416	34	637	35	683	31	900	27	443	24	479	27	726	29	123	45	207	45	271	38	163	42	238	33	274	47	75	50	7	100	242	36	9	100	24	77	77	42	69	52	136	36	34	71	70	46	0	.	0	.	30	71	1086	17	1127	17	1163	20	84	56	90	40	139	39	219	39	94	42	30	64	37	68	59	48	0	.	27763	3
	toter oder liegender Baum	7	100	34	71	0	0	17	100	15	100	0	0	120	43	22	100	0	0	38	100	17	100	0	0	0	0	0	.	15	100	36	71	0	0	0	0	0	0	80	59	164	100	32	64	105	47	277	58	200	42	0	0	132	83	17	100	58	58	17	100	8	100	0	0	17	100	0	0	0	0	45	74	35	100	21	100	0	0	73	50	36	72	40	71	0	0	0	0	0	0	0	0	26	78	52	76	31	100	0	0	37	100	0	0	0	0	49	74	23	76	52	58	106	71	125	67	66	67	40	72	38	71	39	100	17	100	18	100	53	74	0	0	36	71	17	100	0	0	17	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	17	100	7	100	0	0	0	0	0	0	0	0	327	30	154	52	375	46	0	0	0	0	0	0	51	74	0	0	0	0	34	71	0	0	0	.	3483	12
	Total	3748	21	3086	25	2517	28	3649	19	2446	28	4390	22	25891	9	14541	10	17059	10	13992	13	991	36	2089	29	3912	22	73	.	1563	33	5326	21	6843	19	4085	22	743	46	6704	17	9537	13	7204	16	11411	14	22136	10	21220	10	11931	12	5514	20	6361	18	9035	15	2248	29	3493	24	1615	31	1818	31	3297	23	4100	28	3479	27	5890	21	3072	25	4359	27	6904	19	4019	26	6012	17	5646	19	3445	24	2770	26	1992	27	3175	25	4732	21	4035	22	3142	26	3873	24	2976	27	3712	23	2867	30	6172	19	4107	21	6057	21	5589	21	9226	17	9872	16	5515	21	7736	18	3878	28	2714	33	3452	26	3579	24	3226	25	4582	29	2281	33	939	46	4365	23	950	45	1415	41	3836	21	2867	28	3498	26	2334	26	2442	36	1310	37	586	59	990	46	16907	11	14218	13	16140	11	2035	30	2230	30	2002	27	4022	23	3451	21	2049	28	1793	31	2263	28	0	.	491296	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. 2290436. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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