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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	23-35mit 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.

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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

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)
Schutzwald gegen Stein-/Blockschlag (2022) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Forstkreis (2023)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
		Forstkreis (2023)
		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
Schutzwald gegen Stein-/Blockschlag (2022)	Hauptbaumart	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	±%	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	±%	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	±%	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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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innerhalb	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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	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	132	64	0	.	0	.	183	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	119	.	0	.	179	71	0	.	-10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	247	100	0	.	46	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	100	0	.	0	.	9	.	0	.	121	89	0	.	11	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	142	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1317	31
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	235	76	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	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	.	169	74	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	67	8	100	120	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	731	36
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	289	54	9	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	.	115	100	0	.	0	.	30	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	300	53	274	45	29	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1080	26
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	21	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	66
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	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	656	46	0	.	0	.	183	66	0	.	31	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	145	0	.	68	.	0	.	13	100	0	.	135	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	109	.	0	.	0	.	0	.	169	72	41	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	.	97	84	0	.	268	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	95	0	.	40	100	0	.	0	.	136	81	0	.	4	100	0	.	0	.	58	100	98	100	50	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	104	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2389	22
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	57	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	60	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	41	100	0	.	14	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	28	86	15	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	312	26
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	79	0	.	0	.	0	.	10	73	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	.	0	.	0	.	0	.	47	100	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	213	100	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	69	2	100	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	662	39
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	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	.	8	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	.	100	69
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	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	131	83	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	94	0	.	0	.	0	.	230	61	0	.	56	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	0	.	4	100	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	54	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	67	79	0	.	51	100	0	.	249	71	8	100	0	.	83	70	0	.	0	.	6	100	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	134	61	18	100	34	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1222	24
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ausserhalb	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	.
	Fichte	354	37	507	36	881	42	887	39	2596	31	2131	30	13348	11	5628	15	4654	17	2720	18	45	81	253	65	421	51	0	.	793	46	2365	28	2317	26	2295	30	4	75	2875	26	7264	16	3668	21	6390	18	8762	13	5895	15	2116	24	1180	31	1959	24	3607	20	322	62	1508	27	523	46	552	40	1628	30	1583	37	1597	31	2057	28	1215	32	1420	36	2320	28	1963	34	2747	27	1414	28	843	46	301	44	274	54	325	55	1609	31	2210	28	1243	34	989	36	777	35	833	38	835	45	3302	39	1480	31	0	.	83	71	31	100	377	60	95	65	365	49	657	35	1607	41	798	41	987	52	1610	32	1191	32	934	39	140	62	1148	32	142	68	255	51	1920	23	813	40	755	42	744	40	138	78	302	47	32	75	433	68	4135	19	4078	19	5860	17	712	43	760	37	699	37	1371	32	1881	29	85	94	445	50	585	38	0	.	157956	3
	Tanne	252	72	43	91	147	60	975	34	621	41	1574	36	2110	26	6617	14	4903	17	2414	20	32	64	137	60	376	50	0	.	353	63	369	59	968	39	609	44	4	100	507	48	387	40	313	44	294	61	836	43	0	0	3956	20	1530	31	3232	20	1590	26	531	53	1176	35	560	35	604	42	1790	33	350	59	201	62	1077	38	1030	37	94	64	480	46	780	47	1262	27	185	59	520	34	283	63	143	46	376	37	520	60	696	36	539	40	552	58	338	39	510	58	18	100	210	52	169	100	0	.	0	.	35	100	282	71	278	60	245	73	550	43	0	.	196	70	483	37	552	56	1148	40	205	52	76	100	1046	35	201	84	331	50	382	52	482	47	630	32	461	47	260	69	502	53	142	71	202	68	164	93	383	55	953	34	270	44	141	61	268	53	1037	32	426	34	95	85	19	100	87	58	0	.	62679	4
	Föhre	28	100	21	71	21	100	75	100	0	.	0	.	369	67	110	60	455	35	403	55	45	85	68	70	186	45	0	.	22	100	45	71	0	.	268	67	69	100	0	.	203	46	583	34	52	100	621	40	938	30	331	40	18	100	230	58	0	.	50	100	29	100	0	.	0	.	44	100	4	100	178	100	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	54	100	334	39	101	63	99	53	4	72	120	51	60	100	8	100	0	.	85	68	118	77	203	66	0	.	48	74	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	55	85	0	.	0	.	0	.	0	.	30	71	10	100	0	.	20	100	0	.	23	71	0	.	30	100	0	.	0	.	69	100	0	.	796	34	403	31	514	34	0	.	25	100	237	46	92	60	193	42	156	48	87	73	57	100	0	.	9616	8
	Lärche	31	91	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	125	77	0	.	91	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	58	100	0	.	40	87	0	.	51	100	355	37	305	41	242	56	1508	21	5000	14	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	37	100	124	71	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	58	100	14	100	30	100	27	100	303	60	528	35	475	42	173	60	0	.	88	75	1219	29	463	40	563	59	0	.	0	.	0	.	238	46	0	.	20	100	0	.	67	100	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	57	73	0	.	22	100	0	.	68	100	4454	20	2338	22	1263	24	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	179	54	0	.	21291	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	224	52	1254	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	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	.	622	31	216	39	44	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2386	15
	übrige Nadelhölzer	42	75	0	.	72	100	85	72	0	.	14	74	1	100	0	.	529	44	3	71	0	.	0	.	0	.	254	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	7	100	0	.	0	.	6	100	22	47	11	74	77	99	279	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	349	98	7	100	-19	104	7	79	0	.	67	100	11	100	6	100	40	77	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	58	100	27	62	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	6	100	4	100	3	64	0	.	0	.	18	71	47	71	9	81	0	.	0	.	0	.	0	.	2176	26
	Buche	1233	27	827	30	691	34	1866	30	329	48	499	36	1780	29	3334	18	4335	14	3275	16	313	47	864	35	1143	30	0	.	293	63	763	39	1081	30	1277	35	0	.	930	31	679	44	528	35	25	61	549	40	0	.	3327	17	1447	27	868	37	1377	30	283	42	174	41	299	34	223	45	347	40	386	47	54	59	1330	31	797	39	776	51	1049	31	973	31	1518	30	2188	21	1469	31	812	30	916	34	1228	29	339	37	321	67	820	33	597	31	357	39	803	33	0	.	154	67	0	.	779	35	1345	30	750	34	1072	34	1033	32	552	43	750	42	0	.	205	56	528	51	82	66	436	47	622	48	71	73	1140	28	169	89	81	49	341	37	358	40	961	32	551	45	597	45	239	50	262	59	212	76	0	.	25	86	769	35	320	44	505	38	522	42	887	33	894	28	756	45	356	42	438	32	0	.	70454	3
	Ahorn	369	30	183	36	55	79	35	73	25	75	266	42	746	21	470	29	401	24	682	24	144	49	117	54	172	48	0	.	60	74	83	51	335	33	91	56	0	.	295	47	162	39	63	63	86	66	104	48	3	100	497	25	199	32	51	51	303	33	100	57	186	39	84	64	158	79	46	46	139	44	35	78	165	67	178	51	245	53	389	36	248	46	692	29	103	53	168	45	179	40	101	39	283	41	132	45	77	59	74	70	320	54	57	78	106	52	34	100	60	100	12	100	5	63	24	100	33	69	9	50	56	96	9	62	158	45	17	85	0	.	156	54	153	45	175	43	37	66	9	78	158	42	10	100	31	63	32	59	80	37	83	54	110	48	38	71	10	100	0	.	73	64	9	100	48	71	304	36	100	50	216	43	68	54	331	29	113	48	244	55	70	60	249	51	0	.	13586	5
	Esche	263	45	382	44	32	83	75	87	0	.	259	55	24	190	455	45	651	31	90	47	138	81	34	56	139	59	0	.	166	70	413	67	489	42	287	38	9	100	200	53	60	77	10	61	130	72	96	65	0	.	761	29	422	66	103	51	57	54	70	61	17	94	4	100	3	100	6	100	494	61	0	.	117	76	587	45	223	54	76	60	138	80	263	45	233	46	139	48	57	58	178	51	94	55	248	54	11	72	247	68	281	36	267	58	238	45	18	100	0	.	2	100	24	63	35	64	183	62	125	65	25	94	71	50	162	73	50	72	0	.	184	50	89	53	67	60	324	65	97	84	24	74	0	.	9	77	12	100	32	90	92	79	210	58	71	64	47	73	0	.	71	71	25	75	62	69	197	53	116	60	435	50	49	67	194	40	230	38	174	65	71	59	120	66	0	.	13429	7
	Eiche	353	55	81	71	0	.	264	52	0	.	0	.	17	74	69	73	548	23	0	.	79	100	4	100	109	57	0	.	9	100	62	100	52	79	113	62	391	58	0	.	0	.	64	100	0	.	0	0	87	100	269	50	90	91	178	66	41	100	54	74	0	.	35	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	29	100	45	100	0	.	17	71	0	.	212	47	13	100	11	100	31	85	160	52	20	100	0	.	0	.	108	53	557	74	307	48	0	.	0	.	0	.	47	57	121	68	482	33	64	81	111	49	103	61	51	100	0	.	36	100	6	100	23	100	0	.	108	91	2	100	44	82	129	71	82	56	0	.	405	50	25	100	11	71	234	49	0	.	42	100	42	94	47	65	111	66	74	55	0	.	17	100	50	58	17	100	100	85	177	41	112	55	94	68	0	.	7448	10
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	452	50	42	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	191	67	130	85	368	49	398	37	1202	31	255	49	256	57	1304	32	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4635	14
	übrige Laubhölzer	277	45	174	36	142	44	98	67	0	.	75	69	333	30	214	27	572	27	111	31	99	52	53	59	48	57	0	.	23	87	232	55	61	46	179	49	8	86	127	53	83	45	54	60	374	39	373	38	463	54	341	36	129	45	64	60	105	47	0	.	30	50	7	100	0	100	24	60	72	61	6	76	34	52	3	100	50	56	131	44	136	70	125	40	39	48	95	69	5	75	227	48	16	87	97	53	19	68	59	88	257	55	140	43	76	55	88	69	376	54	106	85	226	43	476	37	992	28	233	36	274	40	343	46	66	48	11	100	25	90	18	62	314	91	38	61	40	50	195	84	58	56	3	75	4	75	24	53	117	72	22	57	118	86	46	65	123	75	5	100	13	100	204	36	210	30	314	29	7	63	174	57	161	64	64	51	21	59	43	44	128	64	115	58	0	.	12258	7
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	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	3202	20	2273	22	2147	26	4454	20	3571	29	4818	24	18853	10	16898	10	17138	10	9699	13	894	34	1531	33	2622	26	254	.	1720	35	4390	23	5303	18	5158	21	484	55	4988	21	9223	14	5588	17	7593	16	13531	11	13704	11	11631	12	5097	19	6986	17	7084	17	1410	34	3120	24	1519	32	1581	34	3885	23	3034	28	2071	30	4807	22	4243	25	2897	30	4549	20	4306	25	6661	19	4812	18	3358	23	1751	28	1934	27	2601	25	3025	24	3342	24	3044	26	3203	24	2640	26	3108	22	1297	34	4870	31	2449	25	1623	24	2482	22	3796	17	3718	19	2593	22	3569	22	2395	29	1684	40	1314	35	2600	29	2840	28	3075	29	2269	34	745	45	3654	21	678	53	817	35	2711	21	2312	27	2568	25	2291	26	1384	33	1251	33	553	60	1114	46	10462	13	7878	15	10321	13	1565	33	2302	28	2081	28	4061	22	3867	21	1753	29	1314	30	1923	26	0	.	377913	1
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	.
	Fichte	354	37	507	36	881	42	887	39	2596	31	2131	30	14323	11	5636	14	4654	17	2742	18	45	81	293	58	421	51	0	.	793	46	2365	28	2317	26	2295	30	4	75	3202	24	7264	16	3717	21	6390	18	9688	13	6060	15	2265	23	1180	31	1959	24	3607	20	322	62	1508	27	523	46	552	40	1628	30	1594	37	1597	31	2385	27	1215	32	1420	36	2575	26	1963	34	2747	27	1414	28	843	46	301	44	274	54	325	55	1729	29	2210	28	1243	34	989	36	777	35	833	38	1116	39	3328	39	1484	31	0	.	83	71	31	100	377	60	95	65	365	49	912	38	1607	41	1623	32	987	52	1610	32	1191	32	934	39	140	62	1148	32	142	68	255	51	1920	23	813	40	755	42	744	40	138	78	302	47	32	75	433	68	4393	18	4267	18	6013	16	712	43	760	37	699	37	1371	32	1881	29	85	94	445	50	585	38	0	.	163316	3
	Tanne	252	72	43	91	147	60	975	34	621	41	1574	36	2242	24	6617	14	4903	17	2598	19	32	64	137	60	376	50	0	.	353	63	369	59	968	39	609	44	4	100	507	48	387	40	432	42	294	61	1015	38	0	0	3946	20	1530	31	3232	20	1590	26	531	53	1176	35	560	35	604	42	1790	33	373	56	201	62	1077	38	1030	37	94	64	519	43	780	47	1262	27	185	59	520	34	283	63	143	46	376	37	767	52	696	36	585	37	552	58	338	39	510	58	18	100	210	52	169	100	0	.	0	.	35	100	359	59	278	60	245	73	559	42	0	.	317	55	483	37	564	55	1148	40	205	52	76	100	1046	35	201	84	331	50	382	52	482	47	630	32	461	47	260	69	502	53	142	71	202	68	164	93	525	48	953	34	270	44	141	61	268	53	1037	32	426	34	95	85	19	100	87	58	0	.	63996	4
	Föhre	28	100	21	71	21	100	75	100	0	.	0	.	369	67	110	60	455	35	403	55	45	85	68	70	186	45	0	.	22	100	45	71	0	.	268	67	69	100	0	.	203	46	583	34	52	100	643	38	1173	28	388	37	18	100	230	58	0	.	50	100	29	100	0	.	0	.	44	100	4	100	178	100	42	100	41	100	0	.	0	.	0	.	54	100	334	39	101	63	99	53	4	72	120	51	60	100	8	100	0	.	85	68	118	77	203	66	0	.	48	74	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	224	60	0	0	0	.	0	.	0	.	30	71	10	100	0	.	20	100	0	.	23	71	0	.	30	100	0	.	0	.	69	100	0	.	873	31	412	30	635	33	0	.	25	100	237	46	92	60	193	42	156	48	87	73	57	100	0	.	10347	8
	Lärche	31	91	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	158	64	0	.	91	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	58	100	0	.	40	87	0	.	51	100	355	37	305	41	242	56	1798	20	5009	14	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	37	100	124	71	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	58	100	14	100	30	100	27	100	303	60	528	35	475	42	288	53	0	.	88	75	1249	28	463	40	563	59	0	.	0	.	0	.	238	46	0	.	20	100	0	.	67	100	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	57	73	0	.	22	100	0	.	68	100	4754	19	2612	20	1292	23	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	179	54	0	.	22371	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	225	52	1275	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	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	.	622	31	218	39	44	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2422	15
	übrige Nadelhölzer	42	75	0	.	72	100	85	72	0	.	14	74	1	100	0	.	529	44	3	71	0	.	0	.	0	.	254	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	7	100	0	.	0	.	6	100	22	47	11	74	77	99	279	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	349	98	12	72	-19	104	7	79	0	.	67	100	11	100	6	100	40	77	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	100	1	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	10	100	0	.	0	.	58	100	27	62	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	6	100	4	100	3	64	0	.	0	.	18	71	47	71	9	81	0	.	0	.	0	.	0	.	2188	26
	Buche	1233	27	827	30	691	34	1866	30	329	48	499	36	2436	25	3334	18	4335	14	3459	16	313	47	895	34	1143	30	0	.	293	63	763	39	1081	30	1277	35	0	.	953	31	679	44	596	33	25	61	562	39	0	.	3462	17	1447	27	868	37	1377	30	283	42	174	41	299	34	223	45	347	40	495	42	54	59	1330	31	797	39	945	44	1090	30	973	31	1518	30	2188	21	1469	31	812	30	916	34	1303	28	436	34	321	67	1089	35	597	31	357	39	803	33	0	.	185	58	0	.	819	34	1345	30	750	34	1208	32	1033	32	556	43	750	42	0	.	263	49	625	45	132	56	436	47	622	48	71	73	1140	28	169	89	81	49	341	37	358	40	961	32	551	45	597	45	239	50	262	59	212	76	0	.	25	86	873	32	320	44	505	38	522	42	887	33	894	28	756	45	356	42	438	32	0	.	72843	3
	Ahorn	369	30	183	36	55	79	35	73	25	75	266	42	783	21	470	29	401	24	706	23	144	49	117	54	172	48	0	.	60	74	83	51	335	33	91	56	0	.	372	39	162	39	63	63	86	66	119	43	3	100	512	24	199	32	51	51	303	33	100	57	186	39	84	64	158	79	46	46	139	44	35	78	165	67	178	51	245	53	402	35	248	46	692	29	103	53	168	45	179	40	101	39	291	40	173	41	77	59	88	61	320	54	57	78	106	52	34	100	60	100	12	100	5	63	24	100	39	61	9	50	56	96	9	62	158	45	17	85	1	100	184	48	169	41	175	43	37	66	9	78	158	42	10	100	31	63	32	59	80	37	83	54	110	48	38	71	10	100	0	.	73	64	9	100	50	69	320	35	100	50	216	43	68	54	331	29	113	48	244	55	70	60	249	51	0	.	13898	5
	Esche	263	45	382	44	32	83	75	87	0	.	259	55	104	89	455	45	651	31	90	47	138	81	34	56	139	59	0	.	166	70	413	67	489	42	287	38	9	100	260	44	60	77	10	61	130	72	106	59	0	.	775	29	422	66	103	51	57	54	70	61	17	94	4	100	3	100	6	100	512	59	0	.	117	76	587	45	270	48	97	52	138	80	263	45	233	46	139	48	57	58	178	51	94	55	325	47	11	72	247	68	281	36	267	58	238	45	18	100	213	100	2	100	24	63	35	64	207	56	125	65	25	94	107	47	162	73	50	72	0	.	184	50	89	53	67	60	324	65	97	84	24	74	0	.	9	77	12	100	32	90	92	79	210	58	71	64	47	73	0	.	71	71	76	53	64	67	205	50	116	60	435	50	49	67	194	40	230	38	174	65	71	59	120	66	0	.	14091	7
	Eiche	353	55	81	71	0	.	264	52	0	.	0	.	17	74	69	73	548	23	0	.	79	100	4	100	109	57	0	.	9	100	62	100	52	79	113	62	391	58	0	.	0	.	64	100	0	.	0	0	87	100	333	45	90	91	178	66	41	100	54	74	0	.	35	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	29	100	52	89	0	.	17	71	0	.	212	47	13	100	11	100	31	85	160	52	20	100	0	.	0	.	108	53	557	74	307	48	0	.	0	.	0	.	47	57	121	68	482	33	85	65	111	49	103	61	51	100	0	.	36	100	14	72	23	100	0	.	108	91	2	100	44	82	129	71	82	56	0	.	405	50	25	100	11	71	234	49	0	.	42	100	42	94	47	65	111	66	74	55	0	.	17	100	50	58	17	100	100	85	177	41	112	55	94	68	0	.	7548	10
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	470	48	42	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	359	45	296	67	390	47	398	37	1202	31	471	52	256	57	1461	29	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	66	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5486	12
	übrige Laubhölzer	277	45	174	36	142	44	98	67	0	.	75	69	463	32	214	27	572	27	111	31	99	52	54	58	48	57	0	.	23	87	232	55	61	46	179	49	8	86	156	47	83	45	54	60	374	39	603	33	463	54	397	34	129	45	64	60	105	47	0	.	30	50	7	100	0	100	24	60	81	55	6	76	38	48	3	100	71	49	131	44	136	70	125	40	39	48	95	69	5	75	227	48	16	87	151	50	19	68	59	88	257	55	140	43	76	55	92	67	443	47	106	85	277	40	476	37	1241	26	241	35	274	40	425	39	66	48	11	100	31	75	53	69	314	91	38	61	40	50	195	84	58	56	3	75	4	75	24	53	117	72	22	57	118	86	46	65	123	75	5	100	13	100	338	33	227	29	348	28	7	63	174	57	161	64	64	51	21	59	43	44	128	64	115	58	0	.	13480	6
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	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	3202	20	2273	22	2147	26	4454	20	3571	29	4818	24	20909	9	16906	10	17138	10	10111	12	894	34	1602	31	2622	26	254	.	1720	35	4390	23	5303	18	5158	21	484	55	5503	19	9223	14	5824	17	7593	16	15236	10	14133	10	12112	12	5097	19	6986	17	7084	17	1410	34	3120	24	1519	32	1581	34	3885	23	3203	27	2071	30	5180	22	4243	25	3146	28	4919	20	4306	25	6661	19	4812	18	3358	23	1751	28	1934	27	2684	24	3661	24	3342	24	3372	25	3203	24	2640	26	3108	22	1613	31	5375	29	2618	24	1851	22	2482	22	4074	17	4206	18	2593	22	3848	20	2658	28	1684	40	2501	28	2769	27	2917	27	3075	29	2269	34	745	45	3654	21	678	53	817	35	2711	21	2312	27	2568	25	2291	26	1384	33	1251	33	553	60	1114	46	11313	13	8514	14	10825	13	1565	33	2302	28	2081	28	4061	22	3867	21	1753	29	1314	30	1923	26	0	.	391986	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. 2305999. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1946875