Ergebnisabfrage

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Vorrat (Schaftholz) #21
Schaftholzvolumen in Rinde der lebenden Bäume und Sträucher (stehende und liegende) ab 12 cm Brusthöhendurchmesser (BHD). Dieses entspricht international dem «growing stock».

Entwicklungsstufe #20
Etappe der Bestandesentwicklung, definiert durch den dominanten Brusthöhendurchmesser (BHDdom = BHD der 100 stärksten [dicksten] Bäume pro Hektare). Jungwuchs/Dickung: BHDdom <12 cm, Stangenholz: BHDdom 12-30 cm, schwaches Baumholz: BHDdom 31-40 cm, mittleres Baumholz: BHDdom 41-50 cm, starkes Baumholz: BHDdom >50 cm, gemischt: Bäume verschiedener Entwicklungsstufe, keine Entwicklungsstufe vorherrschend oder Gruppen verschiedener Entwicklungsstufen, die kleiner als 5 Aren sind. Grundlage: Feldaufnahme (MID 261: Entwicklungsstufe)

NaiS-Vegetationshöhenstufen (6 Klassen) #2633
Vegetationshöhenstufen in der Systematik der Wegleitung Nachhaltigkeit und Erfolgskontrolle im Schutzwald (NaiS; Frehner et al. 2005), reduziert auf sechs Klassen. Die Variable stellt eine Vereinfachung der NaiS-Vegetationshöhenstufen in zehn Klassen (NAISHSTKOMB) dar, indem die Klassen «hyperinsubrisch», «kollin» und «kollin mit Buche» zur Klasse «hyperinsubrisch und kollin» und die Stufen «untermontan», «obermontan» und «unter-/obermontan» zur Stufe «unter- und obermontan» zusammengezogen wurden. Die Angaben beruhen einerseits auf von Experten bestimmten Vegetationshöhenstufen (zugängliche Waldprobeflächen des LFI4 auf dem 1,4-km-Netz; Arge Frehner et al. 2020) und andererseits auf den für die Periode 1981-2010 modellierten Vegetationshöhenstufen (übrige Probeflächen; Zischg et al. 2021). keine Angabe: oberhalb der von Zischg et al. modellierten Waldgrenze oder allenfalls im Bereich von Seen liegend, die von Zischg et al. relativ grob ausgeschnitten worden sind.

Kanton #827
Regionale Gliederung mit den Kantonen als Einheit. Dabei werden die beiden Halbkantone Basel-Landschaft und Basel-Stadt aus statistischen Gründen zu einem Kanton zusammengefasst.

zugänglicher Wald ohne Gebüschwald #434
Wald, der zu weniger als zwei Dritteln mit Sträuchern bedeckt ist und zu Fuss aufgesucht werden kann.

1,4-km-Netz, Unternetze 1–5 von 9 #1746
Unternetze 1, 2, 3, 4 und 5 von 9 auf dem Stichprobennetz mit einer Maschenweite von 1,4 km (Basisnetz).

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	23-35mit 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 und beim Total nicht (hervorgehobene Zahlenpaare), beim Privatwald aber schon (hervorgehobene Zahlenpaare). Auf dem Sicherheitsniveau der 68%-Vertrauensintervalle kommt man zum Schluss, im Mittelland der Vorrat pro Hektare im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald 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 und den gesamten 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).

Oben

4. Wann genügt es nicht, nur den Standardfehler zu betrachten?

Beim Landesforstinventar (LFI) handelt es sich um eine stichprobenbasierte Grossrauminventur, deren Probeflächen auf einem Gitternetz mit einer Maschenweite von 1.4 km × 1.4 km angeordnet sind. Das LFI wurde so konzipiert, dass der Vorrat für die Schweiz insgesamt mit einem Standardfehler von maximal 1% vorhergesagt werden kann.

Werden Ergebnisse für einzelne Regionen oder für einzelne Klassen abgefragt, wird der Standardfehler rasch viel grösser. Dies liegt daran, dass für die abgefragte Kombination von Merkmalsausprägungen* die Anzahl untersuchter Probeflächen und Objekte (d.h. Probebäume, Jungwaldpflanzen, Totholzstücke usw.) wesentlich geringer als für das Total ist.

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

Region	Vorrat
	Total		Ahorn		Bergahorn		Spitzahorn
	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler
	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
Schweiz	343	1	12	5	11	5	1	20
Produktionsregion Mittelland	363	2	15	10	14	11	0	50
Kanton Aargau	289	7	15	20	13	20	1	63

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

die Forstkreise als regionale Gliederung gewählt wurden oder Ergebnisse für kleine Kantone (z.B. Appenzell Innerrhoden, Nidwalden) abgefragt werden,
ein Klassifizierungsmerkmal mit vielen Klassen gewählt wurde (z.B. Baumart in 56 Klassen),
mehrere Klassifizierungsmerkmale miteinander kombiniert wurden (z.B. Hauptbaumart und Entwicklungsstufe).

Grosse Standardfehler sind ein Indiz dafür, dass eine Schätzung möglicherweise anhand einer zu geringen Anzahl Probeflächen oder Objekte erfolgte und entsprechend das Ergebnis der Schätzung nicht belastbar sein könnte.

Bei der Zielgrösse «Jungwaldstammzahl mit Verbiss» (Verbissintensität) ist die Unsicherheit der Schätzung nicht zwingend an einem hohen Standardfehler zu erkennen. Dies liegt daran, dass es sich bei dieser Zielgrösse um einen Quotientenschätzer** handelt, der wegen der Erhebungsmethode bei selteneren Baumarten (z.B. Föhre, Lärche, Arve, Eiche, Kastanie) nur auf einer kleinen Anzahl beurteilter Jungwaldpflanzen beruht. Entsprechend sollte bei der Zielgrösse «Jungwaldstammzahl mit Verbiss» immer geprüft werden, auf wie vielen beurteilten Jungwaldpflanzen die einzelnen Schätzwerte basieren. Als Faustregel gilt, dass für eine belastbare Schätzung pro Schätzwert mindestens 30 Jungwaldpflanzen auf Verbiss beurteilt worden sein sollten.

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

Im Landesforstinventar (LFI) gibt es zwei Typen von Veränderungen:

Beim ersten Typ von Veränderungen handelt es sich um spezifische Zielgrössen für Veränderungskomponenten wie Zuwachs, Nutzung oder Mortalität. Diese Zielgrössen sind jeweils nur für zwei aufeinanderfolgende Messzyklen verfügbar, z.B. LFI4–LFI5. Bei der Auswertung von Veränderungskomponenten wird in der Regel dem Klassifizierungsmerkmal des ersten Messzyklus die Ausprägung des zweiten Messzyklus zugewiesen. Diese Auswertungen berücksichtigen somit den Wechsel einer Merkmalsausprägung (z.B. von privatem zu öffentlichem Eigentum) vom früheren zum späteren Messzyklus nicht.
Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um die Bilanz zwischen zwei Messzyklen zu ziehen. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI5, verwendet, können aber die Veränderungsbilanz zwischen zwei beliebigen Messzyklen aufzeigen, z.B. dem LFI1 und dem LFI5. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird bei einem Teil der Klassifizierungsmerkmale der Wechsel der Merkmalsausprägung berücksichtigt. Dazu zählen die Merkmale «Baumzustand» oder «Wald, Nichtwald». So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche zugenommen hat. Beim anderen Teil der Klassifizierungsmerkmale werden die Merkmalsausprägungen als statisch betrachtet. Das bedeutet, dass der aktuellste Stand – sei er in einem Messzyklus erhoben (z.B. Vorrangfunktion LFI5) oder einer externen Datenquelle entnommen (z.B. Schutzwald [2022]) – sämtlichen Messzyklen zugewiesen wird.

Oben

6. Veränderungsauswertungen: Wann sind die Ergebnisse (nicht) additiv?

Die Ergebnisse sind

additiv, wenn sie als gesamte Veränderung zwischen zwei Messzeitpunkten ausgewiesen werden. So können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter (m³) ausgewiesenen Nutzungen zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.
nicht additiv, wenn sie als Veränderung pro Jahr (z.B. m³/Jahr) ausgewiesen werden. Entsprechend können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter pro Jahr (m³/Jahr) ausgewiesenen Nutzungen nicht zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

	Vorrat: gesamte Veränderung zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
Tieflagen	-3759.0	28	-4909.1	36	-1025.2	133	-317.1	195	3464.1	31	-6546.3	42
Hochlagen	574.3	117	-328.0	62	1093.0	123	7128.4	21	666.7	93	9134.3	24
Total	-3184.7	40	-5237.1	34	67.9	2805	6811.3	23	4130.8	30	2588.1	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	additiv

	Vorrat: Veränderung pro Jahr zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³/Jahr)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%
Tieflagen	-421.1	28	-560.6	36	-115.7	133	-35.9	195	389.5	31	-740.7	42
Hochlagen	64.7	117	-38.3	62	122.4	123	810.4	21	74.9	93	1032.7	24
Total	-357.3	40	-598.4	34	7.6	2805	773.8	23	464.4	30	292.7	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	nicht additiv

Die Nichtadditivität der Veränderungen pro Jahr kommt dadurch zustande, dass die gesamte Veränderung durch die mittlere Anzahl Jahre geteilt wird, die im jeweils betrachteten Gebiet* zwischen den zwei Messzeitpunkten liegt und die mittlere Anzahl Jahre je nach Gebiet* leicht unterschiedlich ist.

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

Gebiet		mittlere Anzahl Jahre*
Produktionsregion	Hochlagen/Tieflagen
Mittelland	-	8.75
Mittelland	Hochlagen	8.56
Mittelland	Tieflagen	8.76
Alpensüdseite	-	8.90
Alpensüdseite	Hochlagen	8.90
Alpensüdseite	Tieflagen	8.89
* zwischen den Messungen des LFI4 und des LFI5 im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald

Oben

7. Warum hat es für Standardfehler und Schätzwert manchmal einen Punkt («.»)?

Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Merkmalsausprägungen* Daten zur Verfügung. Dies deutet in den meisten Fällen darauf hin, dass die mit der betreffenden Zielgrösse geschätzte Grösse nicht oder nur sehr selten vorkommt. Üblicherweise wird dann der Wert 0 eingesetzt. Da diesem Wert aber keine direkten Messungen zugrunde liegen, wird der zugehörige Standardfehler mit einem Punkt («.») dargestellt. Wird bei der Berechnung Bezug auf den angenommenen Wert von 0 genommen, z.B. bei Prozenten oder gewissen Veränderungsschätzungen, kann kein Wert eingesetzt werden. In diesem Fall steht beim Schätzwert und beim Standardfehler ein Punkt («.»).

Zum Beispiel hat das Landesforstinventar (LFI) im Mittelland bisher keine Arven gefunden und gemessen (Vorrat der Arven nach Produktionsregionen). Es kann also angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland tatsächlich nicht vorkommt und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss.

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

Die Daten in diesen Tabellen stammen aus einer Vollerhebung und nicht aus einer Stichprobeninventur. Entsprechend ist die Angabe eines Standardfehlers nicht nötig, da es keine stichprobenbedingte Unsicherheit gibt.

Beispielsweise ist die Erschliessungserhebung, die das Landesforstinventar (LFI) periodisch bei den lokalen Forstdiensten durchführt, eine solche Vollerhebung.

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

Das ist möglich, wenn das Ergebnis nur anhand einiger weniger Bäume berechnet werden konnte. Die Schätzung ist damit nicht verlässlich. Dies zeigt sich auch am Standardfehler, der bei negativen Vorrats-, Zuwachs- oder Nutzungswerten in der Regel ausgesprochen hoch ist.

Die negativen Werte rühren daher, dass bei der Ermittlung des Schaftholzvolumens der Probebäume das allein anhand des Brusthöhendurchmessers (BHD) geschätzte Volumen (Tarifvolumen) mit dem anhand von BHD, Durchmesser in 7 m Höhe und Baumhöhe geschätzten Volumen der Tarifprobebäume justiert wird. Dieses Vorgehen ermöglicht eine unverzerrte (biasfreie) und genauere Berechnung des Schaftholzvolumens. Es kann aber zu negativen Werten bei allen Zielgrössen führen, die auf dem Schaftholzvolumen der Probebäume beruhen (z.B. Vorrat, Zuwachs, Nutzung), wenn die Anzahl Probebäume in einer Merkmalsausprägungskombination* gering ist.

Oben

LFI5
Vorrat (Schaftholz)
Entwicklungsstufe · NaiS-Vegetationshöhenstufen (6 Klassen)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
		Kanton
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Schweiz
Entwicklungsstufe	NaiS-Vegetationshöhenstufen (6 Klassen)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
keine Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	subalpin	0	.	0	.	0	.	169	94	0	.	0	.	0	.	0	.	225	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	419	50
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	2	71	0	.	0	.	0	.	17	.	430	44	0	.	4	.	0	.	0	.	0	.	68	.	0	.	0	.	0	.	0	.	59	81	0	.	0	.	21	73	0	.	0	.	600	35
	unter- und obermontan	0	.	0	.	36	.	34	100	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	98	.	12	100	0	.	0	.	0	.	189	92	10	.	0	.	0	.	379	54
	submontan	0	.	0	.	0	.	73	.	0	.	34	.	0	.	0	.	0	.	18	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	.	0	.	141	83	0	.	0	.	104	71	0	.	0	.	3	.	387	42
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	0	.	0	.	36	.	279	64	0	.	34	.	0	.	19	90	655	35	18	.	4	100	0	.	0	.	0	.	68	100	0	.	111	88	12	100	141	83	59	81	0	.	293	64	55	55	0	.	3	.	1786	22
Jungwuchs/Dickung	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	100	0	.	0	.	22	81	0	.	0	.	109	47
	subalpin	0	.	0	.	0	.	287	60	0	.	0	.	0	.	0	.	618	44	0	.	0	.	0	.	0	.	23	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	80	6	100	0	.	63	55	0	.	0	.	1001	32
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	466	45	0	.	167	62	0	.	0	.	1526	35	0	.	0	.	3	.	0	.	7	.	28	100	0	.	0	.	72	.	0	.	62	86	40	95	91	82	95	59	0	.	0	.	2557	23
	unter- und obermontan	0	.	0	.	133	72	853	44	0	.	156	75	0	.	46	100	192	60	35	73	420	57	49	100	0	.	14	77	134	56	66	.	24	94	155	57	117	100	57	91	25	100	255	56	0	.	81	71	243	50	3056	18
	submontan	312	45	0	.	0	.	595	44	74	68	133	80	0	.	0	.	0	.	65	77	132	70	52	.	0	.	0	.	29	74	13	.	33	.	0	.	0	.	0	.	0	.	165	63	0	.	0	.	180	70	1784	21
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	0	.	8	81	0	.	0	.	61	55
	Total	312	45	0	.	133	72	2202	24	74	68	456	42	27	71	46	100	2384	25	99	56	552	46	105	69	0	.	44	60	191	43	80	85	58	70	227	50	117	100	188	47	71	65	511	38	187	36	81	71	423	41	8568	11
Stangenholz	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	365	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	125	48	0	.	0	.	145	46	0	.	0	.	635	21
	subalpin	0	.	0	.	0	.	73	71	0	.	0	.	0	.	0	.	986	33	0	.	0	.	0	.	0	.	94	.	0	.	0	.	0	.	16	.	0	.	338	47	39	85	0	.	510	41	0	.	0	.	2057	21
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	834	36	0	.	0	.	0	.	0	.	2079	20	0	.	163	.	0	.	0	.	8	.	72	74	0	.	0	.	77	.	0	.	380	40	375	62	424	51	1709	22	0	.	0	.	6122	12
	unter- und obermontan	22	.	0	.	274	87	2025	23	194	54	470	42	0	.	452	64	385	46	533	62	1469	31	460	45	190	76	118	67	1103	36	46	.	509	42	993	36	148	74	1552	22	486	49	1152	28	110	69	120	71	471	58	13281	9
	submontan	1399	24	0	.	0	.	1014	24	591	38	536	54	0	.	0	.	33	.	153	72	394	45	149	51	0	.	163	.	53	.	278	58	120	68	0	.	798	34	0	.	0	.	1285	31	242	56	0	.	1742	22	8952	10
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	196	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2067	20	0	.	73	.	209	40	0	.	24	.	2569	17
	Total	1421	23	0	.	274	87	3945	15	785	32	1006	35	0	.	452	64	4045	14	687	51	2026	25	609	36	190	76	383	53	1228	33	324	52	629	36	1085	34	947	31	4462	12	901	37	2935	19	2926	16	120	71	2237	21	33617	5
schwaches Baumholz	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	600	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	211	74	0	.	0	.	521	48	0	.	0	.	1332	28
	subalpin	0	.	0	.	0	.	276	58	0	.	166	.	0	.	0	.	600	48	0	.	20	.	0	.	203	.	523	76	200	72	0	.	0	.	0	.	0	.	298	54	53	.	122	.	461	45	0	.	0	.	2921	23
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	268	64	0	.	90	.	0	.	0	.	2805	24	0	.	76	.	0	.	64	.	118	.	52	.	0	.	0	.	0	.	0	.	296	55	132	.	260	71	2510	28	0	.	0	.	6671	16
	unter- und obermontan	73	.	222	.	285	71	2974	21	445	52	1730	33	0	.	412	52	847	44	1183	39	834	44	286	81	434	78	437	49	1730	35	314	70	530	46	132	.	493	62	2600	24	497	55	1823	28	389	51	227	.	1400	36	20297	9
	submontan	1428	31	0	.	0	.	2174	27	163	.	543	49	0	.	0	.	362	60	18	351	719	49	0	.	0	.	153	.	172	74	588	46	364	51	89	.	544	46	0	.	356	77	1294	29	11	.	0	.	1444	31	10422	11
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	310	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2828	20	0	.	71	.	269	51	0	.	0	.	3478	17
	Total	1501	30	222	.	285	71	5692	16	609	47	2529	26	0	.	412	52	5524	16	1201	39	1649	31	286	81	701	57	1232	40	2154	30	902	38	894	34	220	72	1038	38	6233	13	1037	40	3570	19	4160	19	227	.	2844	23	45120	5
mittleres Baumholz	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	802	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	212	.	0	.	0	.	1014	35
	subalpin	0	.	0	.	0	.	602	57	0	.	0	.	0	.	425	80	2773	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	403	66	0	.	98	.	748	58	0	.	0	.	5048	20
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	577	60	0	.	585	74	0	.	0	.	5313	19	0	.	0	.	0	.	47	.	0	.	324	71	0	.	0	.	213	.	0	.	1175	37	1058	59	378	58	2111	32	0	.	0	.	11782	13
	unter- und obermontan	258	75	829	59	1017	60	6532	18	721	48	2559	28	0	.	1101	38	1422	38	1572	32	1180	36	1234	38	1000	53	664	59	4443	23	563	51	2398	28	1598	33	98	.	1242	34	714	60	4751	19	798	46	337	71	2679	27	39710	7
	submontan	1980	27	0	.	0	.	2281	28	995	43	1265	46	0	.	0	.	109	.	443	62	1562	40	121	.	0	.	0	.	71	.	981	41	1258	34	407	72	804	38	0	.	0	.	1623	33	0	.	303	71	1369	30	15572	10
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	305	71	0	.	90	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1436	33	0	.	96	.	217	66	0	.	61	.	2205	25
	Total	2237	25	829	59	1017	60	9992	14	1716	32	4409	23	305	71	1526	35	10510	13	2015	28	2742	28	1355	36	1047	51	664	59	4838	22	1544	32	3656	22	2218	29	901	36	4255	19	1773	43	6947	15	4085	22	640	50	4109	20	75332	5
starkes Baumholz	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1110	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	564	46	0	.	0	.	1674	27
	subalpin	0	.	0	.	0	.	1061	42	0	.	0	.	0	.	0	.	6498	18	0	.	0	.	0	.	257	72	0	.	367	63	0	.	0	.	352	72	0	.	1038	37	234	.	304	61	4356	21	0	.	0	.	14467	11
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	3235	29	0	.	1127	42	0	.	875	63	10448	15	0	.	209	.	0	.	0	.	1012	48	500	72	0	.	0	.	617	53	0	.	2520	28	788	48	2589	36	5360	21	0	.	0	.	29280	9
	unter- und obermontan	981	44	2457	36	2871	33	17304	12	713	65	4780	24	0	.	1023	49	2695	26	3521	25	5868	21	3582	26	952	51	2052	40	10414	17	289	.	1689	33	4977	23	945	50	1830	35	796	52	7045	17	727	57	743	60	3367	28	81620	5
	submontan	4793	20	0	.	0	.	7792	16	1180	38	1014	46	0	.	0	.	119	.	1666	39	1221	38	417	76	0	.	0	.	540	60	1211	42	2123	32	190	.	4097	23	0	.	219	.	1935	33	84	.	0	.	2629	24	31230	7
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	161	94	0	.	73	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1588	32	0	.	0	.	144	.	0	.	0	.	1966	28
	Total	5774	18	2457	36	2871	33	29392	9	1893	34	6921	19	161	94	1897	39	20943	10	5187	21	7298	18	3999	24	1209	43	3064	31	11822	15	1500	39	3811	23	6136	20	5042	21	6976	16	2037	32	11873	14	11235	14	743	60	5996	19	160237	3
gemischt	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2104	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	266	48	0	.	0	.	1075	25	0	.	0	.	3446	16
	subalpin	0	.	0	.	0	.	3133	25	0	.	0	.	0	.	503	58	5398	17	0	.	0	.	0	.	0	.	447	60	427	83	0	.	0	.	2	.	0	.	1841	26	404	58	312	51	3915	22	0	.	0	.	16381	10
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	2754	25	0	.	277	67	0	.	210	75	4622	17	0	.	378	60	0	.	0	.	849	45	114	71	0	.	0	.	382	48	0	.	1681	31	429	54	469	54	4608	17	0	.	0	.	16773	9
	unter- und obermontan	189	71	293	.	203	71	10142	13	88	.	1473	32	0	.	1029	42	1924	28	1971	33	3399	23	5045	17	230	87	888	43	4116	23	123	.	781	46	1045	36	331	63	3208	43	370	74	4999	18	1252	37	251	73	350	46	43699	6
	submontan	838	34	0	.	0	.	1610	31	545	45	518	62	0	.	0	.	212	74	933	40	1727	36	323	59	0	.	0	.	911	49	340	71	492	47	0	.	472	51	0	.	516	75	974	45	120	.	0	.	1460	32	11991	12
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	400	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	.	2618	20	0	.	0	.	354	49	0	.	0	.	3458	17
	Total	1027	30	293	.	203	71	17639	10	633	41	2268	27	0	.	1742	31	14660	9	2904	26	5503	18	5368	16	230	87	2185	27	5566	20	462	58	1273	33	1429	30	889	37	9615	17	1719	34	6754	16	11325	11	251	73	1809	28	95749	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5029	14	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	641	33	0	.	0	.	2540	20	0	.	0	.	8210	10
	subalpin	0	.	0	.	0	.	5600	18	0	.	166	.	0	.	927	48	17098	10	0	.	20	.	0	.	461	60	1088	45	995	45	0	.	0	.	369	68	0	.	3921	18	736	46	836	35	10076	13	0	.	0	.	42294	6
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	8137	15	0	.	2246	30	0	.	1101	52	27223	8	0	.	829	43	3	.	111	71	1993	31	1157	39	0	.	0	.	1361	32	0	.	6173	16	2823	29	4213	24	16415	10	0	.	0	.	73785	4
	unter- und obermontan	1523	33	3802	28	4818	24	39865	7	2160	29	11167	14	0	.	4066	21	7466	15	8815	15	13170	12	10657	12	2806	30	4173	24	21939	10	1400	35	6028	16	8911	15	2131	29	10490	16	2888	26	20214	9	3284	23	1759	34	8510	15	202042	2
	submontan	10749	12	0	.	0	.	15539	10	3549	20	4044	22	0	.	0	.	836	37	3297	24	5755	18	1062	38	0	.	317	70	1775	32	3412	22	4405	19	686	53	6857	16	0	.	1090	48	7381	15	457	43	303	71	8827	12	80340	4
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	494	54	0	.	1070	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	.	10564	9	0	.	240	58	1200	26	0	.	84	77	13738	7
	Total	12272	11	3802	28	4818	24	69141	5	5710	16	17622	11	494	54	6095	18	58722	5	12112	12	19774	10	11722	11	3378	26	7571	17	25866	9	4812	18	10433	12	11328	13	9075	13	31788	6	7538	17	32884	7	33972	6	2062	30	17421	9	420409	1

Tabellenzitierung

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: Schweizerisches Landesforstinventar - Ergebnistabelle Nr. 2314400. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1940318