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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
Gesamtholzvolumen (Schaftholz)
Baumzustand (lebend/tot) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Forstkreis (2023)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/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
Baumzustand (lebend/tot)	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	±%
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	Tanne	252	72	43	91	147	60	975	34	621	41	1574	36	2304	24	6643	14	4903	17	2773	19	32	64	137	60	383	49	0	.	353	63	369	59	968	39	609	44	4	100	507	48	387	40	432	42	294	61	1015	38	0	.	3946	20	1555	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	534	42	780	47	1541	24	185	59	520	34	283	63	143	46	385	36	884	46	698	36	585	37	552	58	338	39	510	58	18	100	210	52	169	100	0	.	0	.	35	100	414	52	278	60	255	70	559	42	26	100	317	55	483	37	564	55	1153	40	205	52	76	100	1062	34	201	84	331	50	382	52	482	47	630	32	461	47	260	69	502	53	142	71	202	68	164	93	546	46	953	34	400	44	141	61	268	53	1037	32	426	34	95	85	19	100	87	58	0	.	64978	4
	Föhre	28	100	21	71	21	100	75	100	0	.	0	.	395	63	110	60	455	35	403	55	45	85	68	70	186	45	0	.	22	100	45	71	0	.	268	67	69	100	0	.	266	42	583	34	52	100	643	38	1218	27	388	37	18	100	230	58	0	.	50	100	29	100	0	.	0	.	44	100	4	100	178	100	42	100	41	100	0	.	58	60	0	.	54	100	334	39	101	63	99	53	4	72	120	51	72	84	8	100	0	.	85	68	118	77	203	66	0	.	48	74	89	79	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	41	100	224	60	0	.	0	.	0	.	0	.	30	71	10	100	0	.	20	100	0	.	23	71	0	.	30	100	0	.	0	.	69	100	0	.	873	31	439	29	635	33	0	.	25	100	237	46	92	60	193	42	156	48	87	73	57	100	0	.	10648	8
	Lärche	31	91	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	181	57	0	.	91	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	58	100	0	.	40	87	0	.	51	100	388	34	537	37	286	50	2546	17	5523	13	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	37	100	227	59	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	58	100	14	100	30	100	27	100	491	46	549	34	597	38	437	41	0	.	88	75	1673	23	506	38	602	56	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	5527	17	2700	20	1358	22	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	179	54	0	.	25982	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	69	0	.	9	100	263	46	1484	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	624	31	338	35	95	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2868	14
	übrige Nadelhölzer	42	75	0	.	72	100	85	72	0	.	14	74	36	93	0	.	529	44	3	71	0	.	0	.	0	.	254	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	8	93	0	.	0	.	8	75	25	43	11	74	77	99	279	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	1	100	8	100	349	98	12	72	-19	104	7	79	0	.	67	100	11	100	6	100	40	77	0	.	5	100	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	.	2235	25
	Buche	1233	27	827	30	691	34	1902	30	329	48	499	36	2897	25	3334	18	4335	14	3621	16	313	47	895	34	1354	27	0	.	293	63	763	39	1081	30	1277	35	0	.	953	31	679	44	616	32	25	61	673	37	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	1216	29	973	31	1824	27	2188	21	1469	31	812	30	916	34	1388	27	536	31	321	67	1089	35	597	31	357	39	803	33	0	.	185	58	0	.	858	32	1345	30	750	34	1265	30	1066	31	559	43	750	42	32	100	263	49	625	45	132	56	448	45	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	.	30	74	902	31	320	44	505	38	522	42	894	33	894	28	756	45	356	42	438	32	0	.	74680	3
	Ahorn	369	30	183	36	55	79	35	73	25	75	266	42	895	20	470	29	401	24	715	23	144	49	117	54	229	41	0	.	60	74	83	51	335	33	91	56	3	100	433	34	162	39	151	64	88	65	119	43	3	100	512	24	199	32	51	51	303	33	100	57	220	36	84	64	158	79	46	46	156	41	35	78	235	55	178	51	256	51	402	35	248	46	737	27	103	53	168	45	179	40	101	39	295	41	185	39	109	47	88	61	320	54	57	78	106	52	36	96	102	72	12	100	33	85	24	100	39	61	22	42	92	70	32	73	158	45	63	75	1	100	184	48	207	39	175	43	37	66	9	78	158	42	10	100	31	63	38	52	80	37	83	54	110	48	38	71	10	100	0	.	73	64	9	100	56	62	418	29	111	46	216	43	68	54	354	28	113	48	244	55	70	60	249	51	0	.	14824	5
	Esche	263	45	382	44	32	83	75	87	0	.	259	55	179	66	455	45	651	31	92	46	138	81	34	56	174	51	0	.	166	70	413	67	489	42	287	38	9	100	262	44	60	77	10	61	185	55	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	105	48	138	80	368	38	233	46	139	48	57	58	178	51	94	55	336	46	47	79	247	68	281	36	267	58	238	45	18	100	213	100	49	96	46	48	35	64	207	56	132	61	25	94	111	45	162	73	57	64	0	.	184	50	147	51	67	60	324	65	97	84	24	74	1	100	9	77	12	100	32	90	92	79	210	58	71	64	47	73	0	.	71	71	117	49	139	62	214	49	116	60	445	49	49	67	201	39	230	38	174	65	71	59	120	66	0	.	14709	7
	Eiche	353	55	81	71	0	.	396	48	0	.	0	.	33	61	69	73	571	23	0	.	79	100	4	100	109	57	0	.	9	100	62	100	52	79	113	62	391	58	0	.	0	.	64	100	0	.	36	100	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	2	100	17	71	0	.	212	47	13	100	11	100	31	85	160	52	20	100	0	.	0	.	108	53	557	74	307	48	0	.	5	100	0	.	54	51	125	66	482	33	85	65	137	44	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	115	64	116	41	12	100	17	100	50	58	44	72	100	85	177	41	112	55	94	68	0	.	7885	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	416	40	296	67	390	47	420	35	1202	31	471	52	259	56	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	.	134	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5635	12
	übrige Laubhölzer	277	45	174	36	142	44	98	67	0	.	75	69	535	29	214	27	591	26	111	31	99	52	54	58	57	50	0	.	23	87	232	55	81	42	179	49	14	65	156	47	144	40	185	56	425	35	626	31	521	49	397	34	136	43	64	60	109	45	0	.	30	50	7	100	0	100	24	60	91	51	6	76	45	43	3	100	71	49	145	41	136	70	158	34	39	48	95	69	5	75	227	48	18	77	156	48	63	54	99	66	257	55	140	43	189	64	116	55	450	47	128	71	326	35	566	33	1255	25	523	38	336	36	567	34	66	48	144	57	37	65	53	69	314	91	95	55	40	50	195	84	147	64	179	98	4	75	24	53	117	72	47	60	118	86	46	65	123	75	5	100	13	100	355	31	427	39	403	25	7	63	174	57	161	64	74	46	21	59	43	44	132	62	115	58	0	.	15673	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	.
	Total	3202	20	2273	22	2147	26	4650	20	3802	28	4818	24	23556	9	16935	10	17180	10	10533	12	894	34	1602	31	2959	24	254	.	1720	35	4754	22	5762	17	5158	21	494	54	5769	18	10096	13	6549	16	8852	15	17259	9	15234	10	12112	12	5186	19	6986	17	7403	16	1410	34	3154	24	1519	32	1581	34	3885	23	3378	26	2128	29	5444	21	4243	25	3530	26	5312	19	4306	25	7857	17	4812	18	3358	23	1751	28	1934	27	2823	24	4044	22	3647	23	3505	24	3203	24	2640	26	3221	22	1874	28	5567	28	2836	23	2200	20	2602	21	4089	17	5130	15	2796	20	4320	19	2686	28	2141	34	2547	28	3015	26	3285	25	3428	26	2269	34	745	45	3847	21	855	47	817	35	2824	21	2361	27	2635	24	2291	26	1415	32	1251	33	553	60	1114	46	12315	12	9183	13	11848	12	2062	30	2313	28	2081	28	4165	22	3867	21	1753	29	1318	30	1923	26	0	.	415143	1
tot	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	29	59	36	60	22	81	85	59	91	40	283	48	2461	15	525	29	214	36	528	39	0	.	31	59	28	68	0	.	33	70	132	41	728	38	111	41	0	.	368	33	433	25	335	30	1086	29	1181	20	534	26	340	39	235	47	160	46	792	28	8	71	23	92	14	87	43	97	179	69	113	47	129	54	348	41	12	100	148	53	373	27	143	57	222	46	272	66	40	89	39	71	13	100	26	79	108	41	366	44	199	48	17	79	33	69	169	57	56	51	258	47	354	51	0	.	0	.	0	.	98	48	25	95	17	76	81	48	133	59	263	38	68	47	210	37	256	42	112	54	0	.	212	72	0	.	38	64	62	44	19	75	68	51	157	70	10	73	27	74	16	100	39	64	793	21	783	24	821	22	75	55	288	57	76	74	92	70	19	79	42	51	7	100	4	100	0	.	19416	5
	Tanne	86	59	0	.	0	.	115	46	2	100	95	59	229	47	418	28	257	40	304	35	23	89	0	.	44	68	0	.	7	71	3	100	87	65	152	70	0	.	13	80	43	63	70	100	24	71	95	55	46	82	325	29	27	64	176	45	422	38	24	87	25	72	16	82	0	.	25	59	43	79	72	86	21	73	116	56	18	100	24	66	0	.	143	70	0	.	40	83	17	88	63	71	28	59	39	71	49	59	61	68	8	100	0	.	0	.	0	.	14	100	27	100	0	.	0	.	0	.	8	100	32	97	3	100	72	58	0	.	88	54	25	69	78	85	117	63	2	100	0	.	102	93	2	100	9	100	8	100	29	74	38	73	2	100	0	.	53	73	11	100	0	.	6	81	30	76	120	50	59	58	0	.	29	71	55	60	34	100	3	100	0	.	0	.	0	.	4947	9
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	46	4	100	80	59	59	47	11	100	0	.	43	59	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	14	100	0	.	4	81	97	54	0	.	66	47	203	35	58	55	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	23	100	0	.	1	100	13	100	0	.	0	.	23	73	0	.	0	.	29	58	0	.	5	100	43	94	35	77	23	69	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	33	71	12	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	0	.	93	36	92	36	229	35	0	.	46	100	43	49	10	100	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1577	11
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	59	85	34	82	44	67	396	28	322	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	5	100	13	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	18	80	57	45	10	71	39	100	0	.	0	.	46	43	2	60	42	64	0	.	0	.	0	.	17	79	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	1	100	467	24	108	30	218	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1966	12
	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	.	61	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	48	49	82	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	188	32
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	71	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	4	100	5	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	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	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	35
	Buche	211	53	46	61	0	.	72	58	2	78	39	58	100	66	101	44	130	47	122	48	93	71	93	75	89	47	0	.	40	91	13	72	50	52	39	64	0	.	71	42	57	67	17	96	2	100	24	78	0	.	106	39	29	58	4	81	136	50	54	67	5	100	0	.	0	.	0	.	17	63	8	100	51	51	6	100	88	61	72	42	39	61	114	49	56	44	12	90	64	56	63	66	108	46	14	93	48	87	19	68	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	23	63	34	76	24	62	30	61	77	60	34	81	9	74	0	.	0	.	24	65	0	.	4	51	5	100	1	100	155	45	2	74	3	100	2	100	38	59	4	72	15	85	17	94	0	.	5	100	0	.	0	.	0	100	81	53	12	100	14	100	0	.	49	49	9	84	1	100	6	100	6	100	0	.	3215	9
	Ahorn	12	100	0	.	0	.	2	100	0	.	21	80	38	55	0	.	16	80	14	73	9	74	10	76	2	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	25	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	52	3	100	13	77	2	100	8	100	0	.	3	100	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	23	71	0	.	6	100	2	100	0	.	1	100	0	.	0	.	4	78	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	3	71	2	100	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	4	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	51	0	.	0	.	0	.	14	91	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	363	16
	Esche	24	65	87	80	2	100	5	73	0	.	62	60	55	81	49	56	47	65	4	71	23	85	12	100	0	.	0	.	1	100	30	80	5	77	28	100	1	100	98	55	0	.	0	.	36	67	6	100	0	.	255	48	6	87	34	64	50	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	83	0	.	6	100	58	46	10	100	5	100	20	100	35	62	11	68	0	.	0	.	20	61	9	70	48	63	2	100	5	100	4	83	38	100	18	100	8	100	0	.	0	.	0	.	15	100	5	100	28	75	30	100	0	.	3	100	0	.	0	.	11	89	8	66	6	100	11	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	12	71	0	.	0	.	0	.	0	.	3	74	4	100	36	50	0	.	0	.	18	74	78	57	22	95	0	.	2	71	16	100	0	.	1594	13
	Eiche	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	21	100	6	66	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	8	100	0	.	2	100	0	.	16	75	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	25	55	5	100	0	.	0	.	11	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	14	84	0	.	18	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	69	5	100	52	62	22	76	23	61	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	72	0	.	10	100	30	70	0	.	0	.	0	.	1	100	2	72	9	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	11	100	0	.	370	18
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	66	48	62	66	103	46	201	46	284	29	38	47	62	59	313	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	26	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1223	13
	übrige Laubhölzer	21	59	24	60	0	.	7	100	0	.	7	71	101	44	46	55	16	100	6	79	28	88	8	100	4	74	0	.	9	80	68	88	3	71	29	73	5	100	61	62	29	56	19	75	72	39	193	28	100	68	91	50	3	71	11	82	13	58	0	.	9	72	3	100	0	.	17	100	0	.	8	65	10	100	3	100	0	.	51	43	41	73	21	92	0	.	0	.	20	100	23	62	1	100	9	64	0	.	55	52	17	86	2	100	0	.	33	55	18	64	11	67	27	45	75	40	167	50	112	36	48	66	57	48	12	57	34	71	2	100	51	58	58	68	3	71	16	65	10	84	11	100	13	87	10	89	1	100	0	.	20	88	22	85	5	100	2	100	2	100	0	.	59	32	42	41	88	32	4	100	5	100	2	100	12	72	2	100	0	.	5	71	0	.	0	.	2303	9
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	93	143	36	9	72	11	100	1	100	4	100	0	.	13	100	0	.	1	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	29	71	18	86	34	63	39	57	23	70	14	89	8	80	2	100	9	85	0	.	0	.	0	.	15	100	8	100	35	72	9	100	1	100	4	100	3	74	18	87	3	100	8	100	0	.	0	.	31	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	71	3	73	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	23	72	6	71	3	100	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	1	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	62	49	57	9	68	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	21	100	0	.	1	100	0	.	708	14
	Total	387	35	194	48	24	76	286	30	95	39	519	35	3246	13	1173	19	781	20	1038	25	189	53	154	52	236	36	0	.	101	50	247	37	874	33	391	38	36	57	635	25	658	21	589	27	1297	25	2058	14	1293	20	1256	20	315	37	400	31	1423	24	106	45	63	45	36	62	58	77	252	56	279	34	228	46	452	35	198	37	295	39	608	21	246	42	549	33	372	50	93	55	192	40	224	44	225	34	245	30	466	37	339	34	63	43	99	53	189	57	124	31	445	35	476	40	208	32	346	33	539	26	387	22	299	30	466	23	210	33	167	49	361	36	231	34	366	36	393	38	146	48	11	78	492	43	18	68	69	42	74	41	105	43	137	35	242	48	61	54	82	58	59	71	40	62	1528	15	1171	19	1669	15	149	49	354	48	168	42	309	37	105	45	69	49	19	52	44	65	0	.	37911	3
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	383	36	543	35	903	41	998	36	2918	30	2414	28	18550	10	6163	14	4868	16	3343	17	45	81	323	55	467	49	0	.	827	44	2861	26	3484	22	2406	30	4	75	3772	22	8396	15	4307	19	8575	16	11933	12	6864	14	2604	22	1473	30	2119	24	4715	19	330	61	1531	28	537	45	595	39	1807	29	1856	33	1782	31	2919	26	1227	32	1942	33	3014	24	2106	33	3398	24	1686	27	883	44	340	44	287	52	389	47	1958	27	2766	26	1535	31	1007	36	810	34	1002	33	1219	37	3647	38	1842	29	54	100	83	71	31	100	560	47	120	68	633	37	1020	36	1909	38	1926	31	1301	43	2093	28	1727	29	1045	38	140	62	1448	29	142	68	293	50	2088	22	882	38	865	38	901	39	178	66	328	47	48	82	471	66	5355	17	5172	17	7438	15	1131	35	1050	33	774	35	1494	31	1900	29	127	65	452	50	588	38	0	.	194442	2
	Tanne	339	57	43	91	147	60	1090	32	623	41	1670	35	2533	24	7061	14	5160	16	3077	18	55	69	137	60	427	50	0	.	360	63	371	58	1055	38	761	44	4	100	519	48	430	36	501	46	318	62	1110	36	46	82	4272	19	1582	30	3408	20	2012	24	555	51	1201	34	576	35	604	42	1815	33	415	55	273	54	1098	38	1146	35	112	68	558	41	780	47	1683	25	185	59	560	33	300	59	206	45	413	35	924	44	747	35	645	37	560	58	338	39	510	58	18	100	224	53	196	100	0	.	0	.	35	100	423	53	310	59	257	70	631	41	26	100	405	52	508	36	642	54	1269	38	207	52	76	100	1164	33	203	84	340	50	390	51	511	45	668	32	464	47	260	69	556	51	153	71	202	68	170	90	576	46	1072	33	459	41	141	61	297	51	1092	31	460	32	98	85	19	100	87	58	0	.	69925	4
	Föhre	28	100	21	71	21	100	75	100	0	.	0	.	477	58	114	61	535	36	461	53	56	87	68	70	229	47	0	.	22	100	45	71	0	.	283	69	83	84	0	.	271	42	679	34	52	100	710	36	1421	26	447	39	18	100	230	58	0	.	50	100	31	100	0	.	0	.	67	100	4	100	179	100	54	100	41	100	0	.	82	62	0	.	54	100	363	39	101	63	104	51	47	86	154	51	95	80	8	100	0	.	101	59	118	77	203	66	0	.	81	73	101	75	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	41	100	230	59	11	100	0	.	0	.	0	.	30	71	10	100	0	.	29	100	0	.	31	72	0	.	30	100	0	.	0	.	95	100	0	.	965	30	532	27	864	32	0	.	70	100	280	42	102	55	205	40	156	48	87	73	57	100	0	.	12224	8
	Lärche	31	91	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	214	51	0	.	91	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	58	100	0	.	48	74	0	.	51	100	447	35	571	37	330	46	2942	17	5845	13	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	20	100	13	100	42	100	240	56	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	58	100	14	100	37	100	27	100	509	45	606	34	607	38	476	43	0	.	88	75	1719	23	509	38	644	54	0	.	0	.	0	.	255	43	0	.	24	100	0	.	67	100	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	69	71	0	.	22	100	0	.	70	100	5993	17	2809	19	1575	22	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	179	54	0	.	27948	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	69	0	.	9	100	263	46	1545	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	689	30	387	38	107	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3056	13
	übrige Nadelhölzer	42	75	0	.	72	100	85	72	0	.	14	74	39	91	0	.	533	43	3	71	0	.	0	.	0	.	254	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	12	96	0	.	0	.	12	81	30	43	11	74	77	99	279	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	1	100	8	100	349	98	12	72	-14	143	7	79	0	.	67	100	11	100	6	100	40	77	0	.	5	100	0	.	4	100	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	100	1	100	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	10	100	0	.	0	.	58	100	30	60	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	6	100	15	100	4	61	0	.	0	.	18	71	47	71	9	81	0	.	0	.	0	.	0	.	2277	25
	Buche	1444	28	873	29	691	34	1974	30	331	48	538	35	2997	25	3436	18	4465	14	3743	15	405	43	989	33	1443	28	0	.	333	58	776	39	1131	29	1316	35	0	.	1024	29	736	45	633	32	26	61	697	37	0	.	3568	17	1476	27	872	37	1513	29	338	42	179	40	299	34	223	45	347	40	512	42	62	58	1381	31	804	39	1033	43	1289	28	1012	31	1937	27	2244	21	1481	31	876	29	979	34	1496	27	551	31	369	69	1107	35	597	31	357	39	805	33	0	.	185	58	0	.	881	32	1379	30	774	33	1295	30	1143	30	593	42	759	41	32	100	263	49	649	44	132	56	453	45	627	48	72	73	1295	29	171	88	84	49	343	36	396	39	965	32	566	44	615	45	239	50	267	59	212	76	0	.	30	73	984	30	332	43	519	37	522	42	943	33	903	28	757	45	362	41	444	32	0	.	77894	3
	Ahorn	381	30	183	36	55	79	36	71	25	75	288	41	933	20	470	29	417	23	730	23	152	48	127	51	231	41	0	.	60	74	85	50	335	33	91	56	3	100	457	33	162	39	151	64	88	65	119	43	3	100	553	23	202	32	64	43	305	32	108	59	220	36	87	64	158	79	46	46	169	39	35	78	235	55	178	51	256	51	425	35	248	46	743	27	105	52	168	45	180	40	101	39	295	41	188	39	109	47	88	61	320	54	74	77	106	52	36	96	102	72	12	100	33	85	40	71	42	57	24	41	92	70	32	73	160	45	63	75	1	100	184	48	210	38	175	43	37	66	9	78	158	42	10	100	31	63	38	52	80	37	83	54	122	44	38	71	10	100	0	.	73	64	9	100	56	62	437	29	111	46	216	43	68	54	368	28	113	48	244	55	70	60	255	52	0	.	15187	5
	Esche	287	42	469	49	34	78	80	82	0	.	321	50	234	65	505	42	698	29	96	45	161	72	46	49	174	51	0	.	167	69	443	63	494	42	315	38	10	100	360	41	60	77	10	61	221	50	112	57	0	.	1031	29	428	65	137	42	108	47	70	61	17	94	4	100	3	100	6	100	570	57	0	.	123	73	645	42	280	47	111	47	158	82	403	39	244	44	139	48	57	58	198	49	103	53	384	43	50	80	252	69	285	35	305	62	257	42	26	100	213	100	49	96	46	48	50	54	212	55	161	58	55	69	111	45	165	74	57	64	0	.	196	50	155	50	73	59	334	65	97	84	24	74	1	100	9	77	12	100	32	90	100	80	222	58	71	64	47	73	0	.	71	71	120	48	142	61	250	45	116	60	445	49	67	53	279	38	253	39	174	65	72	58	136	69	0	.	16303	7
	Eiche	356	55	81	71	0	.	396	48	0	.	0	.	33	61	90	61	576	23	0	.	79	100	4	100	123	55	0	.	18	100	62	100	54	76	113	62	406	58	0	.	0	.	64	100	0	.	37	98	87	100	358	44	95	87	178	66	41	100	65	75	0	.	35	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	29	100	74	73	2	100	17	71	0	.	215	47	13	100	24	71	31	85	178	50	20	100	0	.	0	.	108	53	557	74	307	48	0	.	5	100	0	.	70	47	130	63	534	33	107	65	160	40	103	61	60	86	0	.	36	100	14	72	25	100	0	.	108	91	2	100	44	82	129	71	82	56	0	.	416	50	25	100	21	80	263	50	0	.	42	100	42	94	48	65	117	64	125	40	12	100	17	100	50	58	44	72	100	85	179	41	112	55	104	65	0	.	8256	9
	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	.	525	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	.	40	100	481	39	357	65	494	45	621	31	1486	28	509	51	320	49	1774	27	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	160	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6858	11
	übrige Laubhölzer	298	43	199	35	142	44	106	69	0	.	83	65	636	27	260	25	607	26	118	30	126	47	63	62	62	48	0	.	33	67	301	61	84	41	208	45	19	55	217	44	173	37	204	51	496	33	819	27	620	43	488	34	139	43	74	62	121	44	0	.	39	47	10	100	0	100	41	72	91	51	14	63	55	50	6	71	71	49	196	37	177	67	179	35	39	48	95	69	25	80	250	49	20	72	164	47	63	54	154	60	274	55	142	42	189	64	149	52	468	46	139	67	353	35	641	31	1422	27	635	34	384	35	625	32	78	44	179	56	38	63	104	53	372	87	97	55	56	47	205	80	159	62	192	97	13	76	25	51	117	72	67	66	140	86	51	60	125	73	7	100	13	100	414	30	469	36	491	23	11	61	179	57	163	63	86	41	23	57	43	44	137	61	115	58	0	.	17977	6
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	93	143	36	9	72	11	100	1	100	4	100	0	.	13	100	0	.	1	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	29	71	18	86	34	63	39	57	23	70	14	89	8	80	2	100	9	85	0	.	0	.	0	.	15	100	8	100	35	72	9	100	1	100	4	100	3	74	18	87	3	100	8	100	0	.	0	.	31	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	71	3	73	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	23	72	6	71	3	100	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	1	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	62	49	57	9	68	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	21	100	0	.	1	100	0	.	708	14
	Total	3588	20	2467	23	2171	26	4936	20	3897	28	5337	23	26802	9	18108	10	17961	10	11571	12	1083	33	1757	30	3195	24	254	.	1821	34	5001	22	6636	17	5548	20	530	53	6404	18	10754	13	7138	16	10149	14	19317	9	16527	10	13367	12	5501	19	7386	17	8826	16	1515	32	3217	24	1555	32	1639	33	4137	23	3657	25	2355	29	5895	21	4441	24	3825	26	5921	18	4552	25	8407	17	5184	18	3451	23	1942	27	2158	27	3048	23	4289	22	4113	23	3844	24	3266	24	2740	26	3410	21	1998	27	6012	28	3312	22	2408	20	2948	21	4628	17	5517	15	3095	20	4786	18	2896	28	2308	33	2908	27	3246	25	3651	25	3820	27	2415	34	755	45	4340	21	873	47	887	34	2898	21	2466	26	2772	24	2533	26	1476	32	1333	33	612	61	1154	46	13843	12	10354	13	13517	12	2212	29	2667	28	2249	27	4475	21	3972	21	1822	28	1337	30	1966	26	0	.	453055	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. 2306942. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1954092