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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

LFI4
Stammzahl
Höhenlage (200-m-Klassen) · Anzahl Schäden
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: Stk./ha
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-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	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%
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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	zwei oder mehr sichtbare Schäden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	331	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	259	13	421	24	172	34	330	23	310	10	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	219	23	412	17	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	256	18	413	14	256	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	306	6
	ein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	15	70	23	26	40	83	27	64	13	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	94	20	34	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	19	54	28	65	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	8
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	26	20	47	24	43	33	33	10	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	34	33	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	.	21	33	35	27	13	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	12
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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	.
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	ein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	17	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	242	.	0	.	0	.	0	.	76	50	44	24	35	71	49	40	87	26	81	23	0	.	0	.	0	.	100	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	58	49	72	116	45	0	.	0	.	38	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	38	90	47	22	51	50	.	0	.	0	.	77	58	25	44	85	71	50	.	165	34	0	.	50	70	16	42	27	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	27	42	18	73	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	8
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	zwei oder mehr sichtbare Schäden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	23	9	92	0	.	46	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	.	7	61	0	.	0	.	4	89	25	35	10	67	20	45	32	26	15	58	0	.	100	.	0	.	16	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	44	36	58	0	.	6	89	15	69	23	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	62	8	53	9	88	41	72	0	.	0	.	13	86	17	81	0	.	20	54	170	.	5	86	29	89	28	43	40	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	34	36	33	37	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	11
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	ein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	94	26	62	40	42	24	46	27	0	.	71	20	0	.	0	.	0	.	0	.	103	13	50	.	46	34	55	29	0	.	95	18	118	12	46	44	89	47	53	30	131	38	59	31	69	14	53	42	70	26	35	37	28	36	36	30	67	23	37	46	136	16	40	56	233	19	0	.	60	33	109	34	36	29	50	29	0	.	113	28	15	66	0	.	0	.	60	56	72	27	45	8	0	.	0	.	0	.	49	49	105	71	38	81	92	39	124	24	145	42	149	37	95	4	85	50	271	30	140	5	121	12	125	66	95	4	165	44	100	.	0	.	73	31	0	.	23	51	47	38	40	84	61	32	31	84	132	.	0	.	20	.	0	.	84	29	53	31	69	22	100	25	50	.	0	.	42	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	5
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	70	19	27	29	37	0	.	19	30	0	.	0	.	0	.	0	.	17	82	0	.	10	50	0	.	0	.	44	32	83	33	39	66	43	89	45	47	18	86	18	67	16	58	57	43	26	46	0	.	7	66	9	74	14	86	17	37	91	27	25	87	107	32	0	.	31	58	26	46	0	.	9	92	0	.	40	69	23	44	0	.	0	.	58	16	24	45	23	76	0	.	0	.	0	.	72	45	0	.	17	81	14	60	68	46	45	45	20	74	11	65	12	87	23	54	25	71	35	31	14	86	76	23	18	77	50	.	0	.	44	32	0	.	0	.	8	92	25	84	41	18	0	.	44	.	0	.	0	.	0	.	44	36	24	64	18	43	18	80	0	.	0	.	6	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	8
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	kein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	483	19	607	17	334	19	334	12	422	18	428	11	0	.	0	.	443	13	0	.	0	.	205	67	363	25	204	23	0	.	237	38	311	14	251	20	268	29	431	30	220	.	378	14	398	53	328	20	417	16	382	22	435	16	230	0	313	15	321	16	328	28	0	.	343	24	674	39	604	21	186	25	216	40	416	15	328	15	530	.	291	25	382	31	365	.	545	15	140	.	310	27	432	.	0	.	0	.	490	.	340	26	235	33	477	26	273	25	382	24	303	45	514	18	746	26	738	19	0	.	300	25	305	38	150	.	80	.	445	75	0	.	460	.	590	.	278	59	0	.	280	.	327	22	0	.	508	69	329	44	272	39	132	19	415	22	407	11	353	28	316	21	0	.	0	.	219	24	340	.	0	.	0	.	0	.	0	.	367	3
	ein sichtbarer Schaden	0	.	0	.	0	.	0	.	56	24	43	36	74	27	35	26	57	42	111	20	0	.	0	.	75	45	0	.	0	.	20	48	56	33	63	38	0	.	141	26	46	82	92	19	91	36	57	36	70	.	50	28	43	59	56	20	58	28	77	19	68	50	48	67	78	34	31	33	53	31	0	.	102	49	25	49	171	51	100	13	70	19	94	29	30	51	190	.	131	39	98	72	146	.	115	38	120	.	65	54	20	.	0	.	0	.	170	.	161	13	176	10	96	48	59	50	169	28	95	50	190	37	215	31	110	54	0	.	119	23	121	33	50	.	200	.	50	0	0	.	140	.	140	.	38	63	0	.	20	.	33	57	0	.	0	.	5	85	90	75	0	.	46	35	91	35	128	52	40	32	0	.	0	.	119	61	80	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	6
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	0	.	0	.	0	.	0	.	7	56	7	92	38	52	26	37	12	65	39	31	0	.	0	.	17	58	0	.	0	.	37	62	16	43	13	86	0	.	110	32	17	82	17	52	22	55	17	61	0	.	24	41	0	.	25	35	9	55	0	.	24	45	0	.	15	58	31	49	21	53	0	.	31	57	29	54	24	40	34	68	6	84	19	84	35	39	0	.	36	32	26	69	0	.	0	.	0	.	33	42	70	.	0	.	0	.	0	.	42	89	188	24	15	84	42	21	24	57	30	36	41	69	60	55	0	.	0	.	86	49	18	59	0	.	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	23	64	0	.	7	78	0	.	0	.	0	.	35	29	28	53	50	45	22	74	0	.	0	.	44	50	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	9
	toter oder liegender Baum	0	.	0	.	0	.	0	.	7	93	0	.	12	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	96	16	84	0	.	0	.	8	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	54	21	89	0	.	20	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	93	8	91	14	92	0	.	0	.	0	.	7	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	23
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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	203	48	77	38	248	37	247	19	0	.	345	24	360	20	310	13	349	11	461	17	210	.	224	24	293	25	0	.	224	33	313	28	598	10	264	45	0	.	213	34	230	24	247	9	406	25	259	14	350	.	339	12	384	22	398	10	450	4	283	22	0	.	373	14	255	24	0	.	572	22	0	.	0	.	235	13	706	36	539	26	445	22	253	15	412	19	313	43	326	22	224	28	319	16	531	18	0	.	217	33	465	22	170	.	494	26	0	.	0	.	380	.	285	44	467	25	518	22	298	45	245	7	279	29	280	.	150	.	310	.	320	24	451	24	0	.	423	29	120	.	447	26	340	50	535	38	0	.	521	66	409	20	306	22	210	13	349	33	0	.	476	24	602	50	217	17	148	24	355	27	306	15	282	24	331	26	285	16	161	17	0	.	298	8	0	.	340	3
	ein sichtbarer Schaden	46	63	0	.	23	82	46	24	0	.	63	39	80	43	59	21	53	24	78	32	20	.	67	29	94	33	0	.	54	46	86	28	91	27	58	46	0	.	26	65	69	36	79	26	169	20	229	37	0	.	62	18	59	20	58	21	64	50	75	31	0	.	43	39	10	71	0	.	142	36	0	.	36	79	49	44	111	18	72	32	44	54	34	60	54	39	64	27	86	31	75	43	79	31	120	26	0	.	27	54	33	34	50	.	44	38	0	.	40	.	100	.	159	34	82	27	95	32	103	35	75	24	154	47	190	.	20	.	220	.	75	47	131	44	0	.	24	61	40	.	75	69	63	45	25	50	0	.	0	.	8	82	41	43	60	12	29	45	0	.	19	70	83	16	74	41	84	24	11	65	61	26	31	42	45	18	29	27	13	45	0	.	31	50	0	.	64	5
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	5	86	0	.	13	41	13	39	0	.	10	68	8	74	12	37	11	33	35	45	0	.	55	41	53	90	0	.	17	91	14	61	27	65	35	40	0	.	45	42	25	69	30	44	53	50	139	48	40	.	31	31	29	49	17	32	20	77	18	68	0	.	0	.	0	.	0	.	124	20	0	.	37	79	16	45	77	36	29	38	6	84	7	58	14	81	12	59	31	56	34	72	29	49	26	85	0	.	7	82	21	41	0	.	0	.	0	.	130	.	50	.	81	45	14	60	85	37	107	39	45	40	112	35	0	.	60	.	50	.	0	.	0	.	0	.	10	67	20	.	18	59	0	.	18	58	0	.	0	.	0	.	12	62	0	.	0	.	0	.	17	57	34	82	67	54	93	29	9	76	16	40	12	62	21	45	8	70	0	.	0	.	22	63	0	.	26	8
	toter oder liegender Baum	0	.	16	84	0	.	4	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	92	0	.	0	.	0	.	16	92	0	.	2	95	16	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	95	0	.	0	.	0	.	8	92	0	.	0	.	0	.	0	.	1	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	94	30	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	35
	Total	254	49	92	36	285	30	311	16	0	.	418	21	447	16	381	10	413	12	574	9	230	.	347	12	441	14	0	.	295	30	421	25	717	2	357	40	0	.	300	31	325	18	357	13	644	20	627	21	390	.	432	10	472	17	472	10	534	11	376	20	0	.	416	13	265	25	0	.	838	10	0	.	74	79	304	9	894	27	640	25	495	14	302	19	480	16	389	32	443	20	332	23	428	15	677	18	0	.	250	23	520	19	220	.	538	26	0	.	170	.	530	.	531	31	593	23	698	17	508	25	365	15	545	26	470	.	230	.	580	.	394	11	583	23	0	.	458	27	180	.	540	32	403	48	578	35	0	.	521	66	417	21	359	17	270	8	378	32	0	.	513	21	736	39	357	7	326	20	375	25	383	15	325	22	403	21	322	16	173	18	0	.	351	8	0	.	431	3
=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	251	16	270	19	397	18	230	16	0	.	0	.	617	33	344	25	280	9	100	.	203	23	345	20	287	20	190	.	210	3	449	19	0	.	385	15	334	25	0	.	0	.	320	.	0	.	730	46	0	.	273	12	278	16	271	35	0	.	207	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	850	33	324	30	303	30	275	1	398	16	510	.	386	14	276	21	115	47	189	20	411	24	200	.	0	.	240	21	340	22	405	15	299	17	0	.	280	29	350	.	364	44	215	28	473	19	507	3	356	35	256	27	891	21	0	.	330	.	524	17	804	34	0	.	770	.	393	29	350	.	178	38	0	.	0	.	570	21	349	14	410	.	463	24	224	24	0	.	0	.	393	47	0	.	285	34	360	.	253	20	259	20	407	26	286	17	313	18	294	17	342	23	0	.	319	3
	ein sichtbarer Schaden	38	22	30	29	28	27	36	29	0	.	0	.	34	13	50	58	36	13	0	.	31	46	75	27	108	61	20	.	186	13	35	44	0	.	41	32	37	65	0	.	0	.	0	.	0	.	73	42	0	.	55	22	38	32	35	43	0	.	129	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	132	20	100	57	30	24	332	52	0	.	56	28	30	34	50	16	28	36	67	20	140	.	0	.	25	71	65	22	35	34	35	32	0	.	73	49	120	.	361	54	101	31	141	15	0	.	74	23	238	37	39	23	0	.	140	.	253	47	51	39	0	.	220	.	25	49	0	.	21	51	0	.	0	.	40	42	86	70	170	.	112	49	45	8	0	.	0	.	17	81	0	.	24	50	0	.	32	37	36	32	50	59	29	32	44	32	65	28	21	30	0	.	55	7
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	11	42	14	35	9	58	10	67	0	.	0	.	0	.	0	.	15	20	0	.	16	56	4	64	19	69	0	.	20	72	9	69	0	.	14	76	8	90	0	.	0	.	0	.	0	.	13	41	0	.	12	34	5	72	12	94	0	.	51	15	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	48	5	86	20	71	132	40	0	.	10	53	9	95	0	.	12	77	0	.	0	.	0	.	0	.	47	75	1	97	10	56	0	.	82	54	170	.	309	19	90	56	65	36	22	84	46	40	72	37	0	.	0	.	50	.	61	69	42	64	0	.	0	.	0	.	0	.	8	80	0	.	0	.	4	89	0	.	0	.	28	37	0	.	0	.	0	.	7	81	0	.	16	68	0	.	24	42	29	35	0	.	9	49	6	59	8	63	6	41	0	.	19	11
	toter oder liegender Baum	1	99	2	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	82	0	.	0	.	0	.	6	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	79	0	.	0	.	0	.	10	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	92	4	72	0	.	0	.	14	92	24	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	66	0	.	0	.	1	27
	Total	300	14	317	18	435	16	276	14	0	.	0	.	651	30	394	27	330	8	100	.	255	22	423	19	413	19	210	.	415	4	492	16	0	.	440	13	378	24	0	.	0	.	320	.	0	.	833	43	0	.	341	10	320	12	324	35	0	.	387	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	850	33	482	24	409	21	325	8	873	22	510	.	451	13	315	16	165	30	229	21	496	25	340	.	0	.	265	25	462	15	441	14	344	15	0	.	435	35	640	.	1034	28	408	13	684	14	529	3	476	23	580	20	954	18	0	.	520	.	839	2	897	36	0	.	990	.	426	28	350	.	207	40	0	.	0	.	614	21	435	25	580	.	603	20	269	18	0	.	0	.	417	45	0	.	325	31	360	.	309	20	324	18	458	26	324	16	363	17	373	16	370	21	0	.	394	3
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	245	16	251	19	373	17	236	12	366	15	433	13	306	7	299	7	314	7	410	7	204	21	313	18	335	12	190	.	309	20	404	15	325	15	331	15	334	25	293	14	285	9	300	10	319	11	338	8	325	7	321	7	365	14	346	10	419	9	351	17	383	11	336	12	294	16	317	13	481	22	425	19	344	17	313	17	425	20	338	16	358	13	333	10	386	10	350	14	270	15	223	16	335	13	334	13	290	15	300	15	403	16	394	15	350	15	318	27	329	14	314	11	355	17	325	19	453	12	406	13	367	16	348	14	451	19	367	18	414	15	321	14	299	19	473	24	429	22	354	30	340	15	301	31	326	30	341	11	404	18	405	17	289	14	503	27	319	24	327	28	376	28	319	9	375	10	355	8	273	18	352	20	268	16	292	17	287	12	287	17	294	17	333	18	0	.	337	1
	ein sichtbarer Schaden	39	21	27	30	27	26	39	20	71	20	57	21	64	9	50	12	43	13	86	13	30	44	73	21	94	34	20	.	92	22	61	19	71	15	52	19	37	65	84	14	59	11	67	13	72	17	87	10	73	10	57	12	56	16	53	15	68	15	79	18	46	29	39	31	54	27	34	26	95	20	44	28	96	22	61	28	97	28	86	14	128	42	61	19	52	22	68	19	79	27	55	31	80	24	66	23	80	18	51	29	48	20	36	31	37	25	62	28	85	18	68	20	118	23	94	15	131	13	87	20	78	23	155	21	142	22	141	25	86	19	100	26	60	22	100	25	58	30	27	39	56	25	55	35	26	35	35	25	26	33	49	23	55	25	73	40	23	33	71	72	14	74	51	11	64	11	71	12	42	30	51	21	34	25	63	31	31	22	38	31	65	28	23	26	0	.	66	2
	zwei oder mehr sichtbare Schäden	10	40	13	36	10	46	11	44	3	65	10	39	30	14	20	20	13	16	28	21	15	57	17	50	27	52	0	.	18	48	16	36	35	36	15	35	8	90	49	23	27	20	26	25	20	25	33	18	16	22	21	20	15	36	19	23	18	27	13	47	14	35	3	64	10	52	22	31	61	24	14	46	38	28	20	30	27	33	22	31	45	41	15	45	14	36	16	48	27	27	22	51	23	50	24	26	15	39	19	35	36	50	1	98	8	58	35	36	34	33	44	31	60	33	54	28	64	22	24	24	40	22	58	25	20	38	41	46	45	30	19	42	29	27	47	40	17	43	3	93	25	31	3	91	6	71	8	37	10	52	19	29	5	67	19	35	0	.	0	.	12	61	24	15	39	15	29	19	16	56	17	30	23	32	22	35	9	38	5	60	8	63	10	41	0	.	24	4
	toter oder liegender Baum	1	99	3	69	0	.	1	99	3	97	0	.	2	47	1	99	0	.	1	99	4	96	0	.	0	.	0	.	4	96	3	68	0	.	0	.	0	.	6	58	7	99	2	62	5	45	6	68	4	50	0	.	2	99	1	99	3	56	3	97	1	98	0	.	3	97	0	.	0	.	7	72	3	99	3	97	0	.	4	56	5	69	3	69	0	.	0	.	0	.	0	.	4	75	2	99	4	97	0	.	5	97	0	.	0	.	8	71	1	99	2	98	9	82	13	64	5	66	2	99	4	68	3	98	3	98	0	.	6	97	0	.	5	67	0	.	0	.	7	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	98	1	97	0	.	0	.	0	.	0	.	7	33	5	53	10	52	0	.	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	7	66	0	.	0	.	3	13
	Total	295	13	294	18	410	15	287	11	442	14	499	12	402	6	369	6	370	6	525	7	253	20	403	15	456	10	210	.	422	16	484	14	432	12	399	14	378	24	432	11	378	7	394	9	416	11	463	7	417	6	399	6	438	11	420	9	508	7	447	13	445	11	378	11	362	15	373	11	636	16	489	18	481	14	396	14	549	18	450	13	536	15	412	9	452	9	434	12	376	14	301	16	442	13	426	11	388	11	370	15	492	12	430	14	395	14	423	22	449	12	428	10	542	13	486	13	653	8	519	11	489	13	564	12	616	15	549	17	551	11	440	12	393	16	620	22	504	19	391	27	421	13	359	30	358	29	384	10	440	17	475	15	349	13	594	24	342	23	398	32	401	26	401	7	483	8	466	7	330	17	420	18	325	14	382	16	327	12	331	17	373	16	366	16	0	.	430	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. 2290659. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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