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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».

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).

Hauptbaumart #90
Art der Bäume und Sträucher ab 12 cm Brusthöhendurchmesser (BHD) mit einzelnen Klassen für die zehn häufigsten Arten bzw. Artengruppen der Schweiz («Hauptbaumarten») und den Klassen «übrige Nadelbäume» und «übrige Laubbäume» für die restlichen Arten. Als Hauptbaumarten gelten: Fichte (Picea spp.), Tanne (Abies spp.), Föhre (Pinus sylvestris, P. nigra, P. strobus, P. mugo subsp. uncinata), Lärche (Larix spp.), Arve (Pinus cembra), Buche (Fagus sylvatica), Ahorn (Acer spp.), Esche (Fraxinus spp.), Eiche (Quercus spp.) und Kastanie (Castanea sativa). Grundlage: Feldaufnahme (MID 50: Baumart)

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 #410
Stichprobennetz des LFI mit einer Maschenweite von 1,4 km. Beim 1,4-km-Netz handelt es sich um das gemeinsame Netz aller bisherigen terrestrischen Inventuren, weshalb es auch als Basisnetz bezeichnet wird.

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).

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

LFI3
Vorrat (Schaftholz)
NaiS-Vegetationshöhenstufen (6 Klassen) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2004/07
		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
NaiS-Vegetationshöhenstufen (6 Klassen)	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	±%
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	.
	Fichte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.	0	.
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
	Total	0	.	0	.	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	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	.
	Fichte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	190	30	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	46	4	.	0	.	156	32	0	.	0	.	419	19
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	232	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	76	18	.	0	.	28	78	0	.	0	.	327	27
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2237	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	296	32	0	.	0	.	1402	17	0	.	0	.	3934	11
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1192	17	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	13	.	0	.	758	18	0	.	0	.	1965	12
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	51
	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.	0	.
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	66	0	.	0	.	8	59
	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
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3875	12	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	411	27	34	.	0	.	2351	14	0	.	0	.	6676	9
subalpin	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	.
	Fichte	0	.	0	.	0	.	3720	16	0	.	45	.	0	.	535	44	12107	8	0	.	53	84	0	.	214	55	557	37	416	40	0	.	0	.	183	66	0	.	1360	21	294	46	826	33	5322	12	0	.	0	.	25630	5
	Tanne	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	22	77	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56	54	0	.	0	.	26	61	0	.	0	.	111	35
	Föhre	0	.	0	.	0	.	106	45	0	.	0	.	0	.	0	.	325	21	0	.	0	0	0	.	0	.	62	83	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	84	53	0	.	0	.	577	18
	Lärche	0	.	0	.	0	.	12	85	0	.	0	.	0	.	0	.	2874	12	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	78	0	.	0	.	0	.	0	.	1200	18	13	100	56	83	3640	14	0	.	0	.	7857	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	20	73	0	.	0	.	0	.	0	.	265	36	0	.	0	.	0	.	0	.	47	100	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	193	35	0	.	0	.	546	23
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	34	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	84	0	.	0	.	61	40
	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	93
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	9	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	15	72	0	.	0	.	0	.	45	45
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.	0	.
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	21	57	0	.	0	.	0	.	0	.	25	55	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	5	63	0	.	0	.	0	.	0	.	9	72	2	100	1	100	51	35	0	.	0	.	116	23
	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
	Total	0	.	0	.	0	.	3908	15	0	.	45	.	0	.	535	44	15661	7	0	.	53	84	0	.	216	55	669	35	502	35	0	.	0	.	186	65	0	.	2652	15	309	44	898	33	9321	10	0	.	0	.	34955	5
hochmontan	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	.
	Fichte	0	.	11	.	0	.	6837	15	0	.	1814	24	0	.	666	47	18507	7	0	.	885	31	0	.	142	55	1616	24	1031	31	0	.	0	.	1131	26	0	.	2841	16	2174	24	2836	18	7426	10	0	.	0	.	47915	4
	Tanne	0	.	0	.	0	.	781	28	0	.	116	63	0	.	0	.	937	22	0	.	6	100	0	.	2	100	137	45	5	100	0	.	0	.	12	71	0	.	337	40	102	52	492	39	816	27	0	.	0	.	3744	12
	Föhre	0	.	2	.	0	.	30	66	0	.	0	.	0	.	0	.	1756	18	0	.	50	62	0	.	0	.	33	100	3	100	0	.	0	.	39	100	0	.	188	65	85	74	0	.	1274	18	0	.	0	.	3461	12
	Lärche	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2218	14	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	81	0	.	0	.	0	.	0	.	1304	20	0	.	57	52	3420	12	0	.	0	.	7029	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	66
	übrige Nadelhölzer	0	.	3	.	0	.	8	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	5	72	0	.	0	100	0	.	0	.	17	44
	Buche	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	52	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	101	51	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	163	35
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	196	38	0	.	13	72	0	.	3	100	144	31	0	.	2	100	0	.	16	72	5	83	0	.	0	.	0	.	2	71	0	.	43	78	0	.	189	38	74	32	0	.	0	.	687	18
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	203	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69	48	0	.	0	.	138	40	0	.	0	.	410	26
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	106	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	16	55	0	.	0	.	123	79
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	73
	übrige Laubhölzer	0	.	4	.	0	.	58	31	0	.	6	53	0	.	3	80	758	17	0	.	5	60	0	.	3	71	2	75	2	100	0	.	0	.	15	64	0	.	523	24	22	63	47	45	581	18	0	.	0	.	2031	10
	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
	Total	0	.	20	.	0	.	7927	14	0	.	1948	24	0	.	672	47	24686	6	0	.	947	29	0	.	163	55	1795	23	1068	30	0	.	0	.	1200	25	0	.	5450	11	2388	23	3621	17	13748	8	0	.	0	.	65633	4
unter- und obermontan	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	.
	Fichte	368	35	1884	25	3108	19	16992	7	284	37	4930	13	0	.	2275	26	2465	17	2972	19	6058	14	4500	12	539	39	1799	24	8255	11	412	43	914	29	4713	15	865	28	697	33	715	30	9808	9	981	23	1126	30	2557	18	79218	3
	Tanne	563	40	484	34	1378	25	12612	8	428	42	2375	19	0	.	546	36	806	27	2797	16	3813	14	3609	14	184	51	508	38	3869	14	58	67	1029	20	1580	19	504	44	891	27	350	36	5093	12	480	32	484	32	1535	20	45975	4
	Föhre	59	63	24	100	8	100	665	25	25	65	27	72	0	.	0	.	398	33	333	40	8	100	107	55	0	.	3	100	273	43	50	59	299	30	60	68	96	46	0	.	18	79	29	64	236	46	0	.	302	30	3019	11
	Lärche	87	96	9	79	74	100	84	52	20	80	0	.	0	.	29	100	278	37	0	.	119	91	24	100	0	.	15	100	302	47	11	100	0	.	30	100	15	100	694	23	0	.	155	48	324	57	32	100	79	59	2380	15
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	7	77	0	.	3	80	202	50	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	4	63	120	86	4	100	4	100	2	100	169	87	0	.	22	49	2	100	5	100	0	.	0	.	179	56	8	100	0	.	30	47	761	30
	Buche	1052	26	245	37	882	29	8830	9	1526	25	2044	19	0	.	1148	24	1362	18	3209	13	1755	18	1532	15	338	34	968	26	3771	13	561	33	2927	14	1435	20	401	39	4555	13	314	41	4289	10	540	25	324	37	1601	16	45608	3
	Ahorn	96	39	101	44	131	42	1234	12	188	36	295	24	0	.	397	26	74	35	526	19	353	26	330	28	90	30	177	35	1056	16	34	73	336	23	264	24	270	42	108	43	120	36	726	16	139	31	87	45	365	21	7498	5
	Esche	207	33	51	73	261	39	858	22	81	49	438	29	0	.	446	58	55	54	515	22	221	26	84	45	262	59	46	49	950	19	24	100	224	36	380	36	255	40	86	37	105	55	384	26	113	45	59	69	667	22	6771	8
	Eiche	61	49	0	.	13	100	46	47	0	.	42	50	0	.	0	.	133	64	35	80	90	47	9	100	2	100	11	100	17	72	4	100	136	52	9	100	89	54	82	70	0	.	163	37	41	56	20	100	101	39	1104	15
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	245	42	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	261	39
	übrige Laubhölzer	123	47	13	67	37	72	760	23	63	40	62	36	0	.	226	60	264	33	260	29	124	36	87	39	38	53	68	43	374	23	9	72	177	38	158	29	6	74	1119	16	87	50	289	28	306	33	4	76	155	36	4809	8
	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
	Total	2623	19	2810	22	5895	17	42285	5	2614	22	10213	11	0	.	5068	19	5838	12	10651	10	12660	10	10285	9	1459	26	3595	19	19036	8	1164	29	6064	12	8630	12	2504	22	8476	9	1708	22	21115	7	3183	16	2136	24	7390	12	197403	2
submontan	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	.
	Fichte	3192	16	0	.	0	.	5976	12	553	44	1080	27	0	.	0	.	96	49	720	31	1301	23	242	48	10	100	95	59	915	29	1173	26	1603	22	83	69	2363	20	0	.	127	55	1770	22	35	72	19	64	4379	14	25732	5
	Tanne	1608	20	0	.	0	.	3180	17	178	45	38	53	0	.	0	.	39	69	622	36	1333	22	220	43	2	100	49	100	113	45	50	66	608	30	15	100	666	34	0	.	98	76	754	28	8	86	55	61	804	29	10438	8
	Föhre	733	27	0	.	0	.	386	45	513	33	317	44	0	.	0	.	179	50	215	41	112	55	91	75	0	.	0	.	85	85	184	38	206	34	63	100	332	34	0	.	36	70	248	40	11	71	0	.	1007	21	4717	10
	Lärche	292	35	0	.	0	.	175	40	0	.	130	70	0	.	0	.	58	76	25	71	1	100	0	.	0	.	5	100	53	57	69	67	48	60	22	100	47	60	0	.	0	.	265	42	0	.	0	.	208	41	1400	16
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	97	42	0	.	0	.	123	49	122	77	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	0	.	0	.	-6	156	65	71	0	.	1	100	31	87	0	.	0	.	24	74	0	100	0	.	32	73	553	26
	Buche	4575	12	0	.	0	.	4323	13	1883	19	1687	23	0	.	8	.	63	55	766	27	1359	26	114	47	26	101	194	83	1356	26	1297	19	2469	16	170	54	1194	20	0	.	105	59	2729	15	165	44	30	74	2761	15	27274	5
	Ahorn	501	17	0	.	0	.	489	23	247	28	87	38	0	.	1	.	8	74	85	36	77	42	22	59	6	80	9	63	139	33	32	51	279	33	14	100	170	28	0	.	17	100	329	23	29	45	23	71	454	21	3018	8
	Esche	757	21	0	.	0	.	667	20	439	37	602	31	0	.	1	.	84	71	371	41	535	54	18	134	11	100	7	87	552	27	106	40	217	35	130	74	727	24	0	.	13	77	980	21	43	67	172	56	738	21	7169	8
	Eiche	976	25	0	.	0	.	650	18	235	40	218	35	0	.	0	.	0	.	206	37	196	59	96	59	0	.	0	.	253	65	318	37	167	32	37	98	482	36	0	.	87	59	1709	20	42	58	0	.	435	25	6107	9
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	59	78	67	74	0	.	0	.	126	54
	übrige Laubhölzer	783	34	0	.	0	.	544	24	234	34	205	50	0	.	0	.	29	57	122	33	96	49	14	54	70	100	17	67	192	37	58	59	236	32	33	69	412	27	0	.	51	57	853	25	126	45	18	70	337	29	4431	10
	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
	Total	13514	9	0	.	0	.	16512	8	4404	15	4402	16	0	.	9	.	556	35	3132	17	5036	17	817	30	126	75	375	54	3652	18	3352	16	5832	13	568	45	6423	13	0	.	534	44	9719	11	527	29	316	52	11156	10	90964	3
hyperinsubrisch und kollin	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	.
	Fichte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	126	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	.	99	46	0	.	0	.	164	52	0	.	77	89	492	32
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	16	100	0	.	0	.	8	83	0	.	0	.	27	67
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	81	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	122	74	0	.	0	.	387	25	0	.	33	100	637	23
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	51	0	.	0	.	151	51	0	.	0	.	184	43
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100
	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	.	617	25	0	.	0	.	14	100	0	.	12	100	693	23
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	81	0	.	23	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	94	58	0	.	0	.	26	57	0	.	0	.	150	40
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	113	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	.	507	23	0	.	10	100	16	58	0	.	0	.	695	18
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	423	41	0	.	70	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	757	18	0	.	91	62	125	36	0	.	47	64	1515	16
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	314	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4410	11	0	.	0	.	31	62	0	.	0	.	4755	10
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	58	0	.	380	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1852	12	0	.	13	100	142	49	0	.	36	86	2455	10
	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
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	565	39	0	.	1065	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	.	8530	7	0	.	114	59	1064	20	0	.	206	72	11627	6
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	.
	Fichte	3560	15	1894	25	3108	19	33524	5	837	31	7869	10	15	100	3476	20	33490	5	3692	16	8297	11	4742	12	905	28	4072	15	10617	10	1585	22	2517	17	6110	12	3240	16	5061	11	3312	17	15240	7	14085	7	1144	29	7014	11	179406	2
	Tanne	2170	18	484	34	1378	25	16579	7	605	32	2528	18	0	.	546	36	1804	16	3419	15	5152	12	3829	13	191	49	694	30	3987	13	108	47	1638	17	1607	18	1172	27	1301	21	550	28	6339	10	1338	20	539	30	2338	16	60295	3
	Föhre	792	25	26	93	8	100	1186	21	537	31	344	41	64	81	0	.	2913	13	549	29	170	41	198	45	0	.	99	63	361	38	234	32	504	23	163	52	436	28	359	44	157	46	277	37	2021	14	0	.	1342	17	12739	6
	Lärche	379	34	9	79	74	100	281	30	20	80	130	70	0	.	29	100	7666	8	25	71	120	90	24	100	0	.	20	80	438	35	80	59	48	60	52	72	61	52	3526	10	13	100	533	27	8937	8	32	100	287	34	22785	4
	Arve	0	.	0	.	0	.	27	60	0	.	0	.	0	.	0	.	1462	15	0	.	0	.	0	.	0	.	47	100	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	6	74	13	100	0	.	950	16	0	.	0	.	2522	11
	übrige Nadelhölzer	103	40	3	100	3	80	351	34	122	77	37	100	0	.	1	100	56	36	4	63	146	73	4	100	4	100	2	100	164	89	65	71	22	49	5	64	37	76	23	98	5	72	203	50	14	64	0	.	62	44	1437	19
	Buche	5628	11	245	37	882	29	13154	8	3409	15	3731	15	0	.	1156	24	1492	17	3975	12	3114	15	1646	15	364	32	1162	26	5136	12	1858	16	5396	10	1604	19	1628	17	5284	12	419	34	7018	9	722	21	354	34	4374	11	73749	2
	Ahorn	597	16	101	44	131	42	1927	10	435	22	395	20	7	81	401	26	259	22	611	17	432	22	353	26	113	27	191	33	1195	15	66	45	615	19	280	23	439	28	257	31	138	34	1259	12	268	20	110	38	819	15	11398	4
	Esche	964	18	51	73	261	39	1524	15	521	32	1040	22	24	100	447	58	455	26	886	22	756	39	102	44	273	57	53	45	1502	15	131	37	441	25	509	32	1006	20	662	19	118	50	1374	16	310	26	230	45	1405	15	15045	5
	Eiche	1037	24	0	.	13	100	696	17	235	40	261	30	423	41	0	.	309	44	240	33	286	43	105	54	2	100	11	100	271	61	322	37	303	29	46	81	573	31	840	18	87	59	1963	18	224	25	20	100	583	20	8849	7
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	317	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4696	10	0	.	59	78	112	49	0	.	0	.	5184	9
	übrige Laubhölzer	906	30	17	57	37	72	1383	16	297	28	273	39	32	58	229	59	1458	13	382	23	225	29	101	34	112	65	90	35	573	19	66	52	413	25	207	25	418	26	3503	8	163	33	1203	19	1213	14	22	58	528	22	13850	5
	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
	Total	16137	8	2830	22	5895	17	70632	4	7019	12	16608	8	565	39	6284	16	51680	4	13783	8	18697	8	11103	9	1964	21	6439	13	24258	7	4516	14	11896	9	10584	10	9010	11	25519	4	4974	14	35467	5	30193	5	2452	22	18752	7	407258	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. 1372294. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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