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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)
Eigentum (2 Klassen) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Forstkreis (2023)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
		Forstkreis (2023)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		Seen		Schweiz
Eigentum (2 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	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
keine Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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öffentlich	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	248	43	512	36	903	41	752	43	1357	41	1027	40	3117	24	2461	23	1702	25	2429	20	45	81	323	55	305	64	0	.	788	46	1126	38	1673	32	1551	40	1	100	3313	25	4959	20	3080	21	5269	20	9785	13	6152	14	1987	27	604	51	850	37	1074	35	144	60	784	44	381	56	348	46	731	47	879	54	1486	33	2075	31	292	51	848	37	2058	30	1363	42	1280	44	1364	31	883	44	340	44	287	52	301	59	1724	30	1577	31	1073	39	181	74	312	57	444	50	1103	41	3537	39	1768	30	0	.	47	100	0	.	429	60	120	68	370	48	655	47	723	51	1666	34	903	58	1362	37	348	51	740	44	30	100	1168	34	142	68	293	50	1500	26	642	42	798	40	741	44	107	100	222	50	48	82	280	94	4444	19	4208	20	5939	18	600	42	633	41	452	41	283	56	588	54	26	59	439	51	352	50	0	.	116251	3
	Tanne	306	62	39	100	147	60	933	37	305	66	1052	43	858	43	1898	27	1517	24	2366	21	52	74	113	70	252	78	0	.	169	72	300	70	719	43	647	50	0	.	517	48	358	39	491	47	318	62	992	38	36	100	2876	24	338	42	554	50	283	53	392	66	643	53	547	37	553	45	802	43	182	79	273	54	586	39	769	46	44	76	387	52	193	55	464	45	185	59	482	35	300	59	131	54	219	51	789	50	459	38	567	41	300	100	129	76	178	100	18	100	224	53	196	100	0	.	0	.	0	.	368	60	310	59	248	73	535	47	0	.	302	61	292	42	631	55	386	54	127	60	0	.	1127	34	203	84	340	50	384	52	510	45	634	34	304	55	260	69	556	51	153	71	0	.	168	91	346	57	659	39	209	52	66	100	0	.	132	92	62	61	82	100	19	100	32	97	0	.	37894	5
	Föhre	0	.	21	71	21	100	75	100	0	.	0	.	356	76	53	100	368	44	450	54	8	100	54	84	189	55	0	.	22	100	43	74	0	.	180	98	69	100	0	.	187	50	578	38	0	.	641	39	1271	28	444	39	18	100	154	72	0	.	50	100	31	100	0	.	0	.	67	100	0	.	179	100	54	100	41	100	0	.	0	.	0	.	0	.	325	42	65	81	104	51	47	86	154	51	74	100	8	100	0	.	12	100	101	89	166	79	0	.	81	73	68	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	178	71	11	100	0	.	0	.	0	.	14	100	10	100	0	.	29	100	0	.	13	100	0	.	30	100	0	.	0	.	95	100	0	.	572	34	356	36	798	34	0	.	70	100	153	53	49	100	83	58	79	66	32	100	0	.	0	.	9415	9
	Lärche	4	178	33	83	106	71	95	81	0	.	0	.	62	71	0	.	91	71	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	58	100	0	.	6	100	0	.	51	100	336	43	229	47	221	58	1906	21	5020	14	22	100	0	.	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	20	100	13	100	0	.	125	72	45	100	0	.	23	73	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	58	100	14	100	0	.	0	.	304	60	585	35	336	40	327	56	0	.	82	80	1274	28	465	41	585	59	0	.	0	.	0	.	242	45	0	.	24	100	0	.	67	100	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	69	71	0	.	22	100	0	.	0	.	3324	16	1649	23	1181	24	40	100	0	.	9	100	18	100	0	.	23	71	26	100	103	58	0	.	19414	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	220	53	1323	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	648	32	152	47	56	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2426	15
	übrige Nadelhölzer	42	75	0	.	72	100	85	72	0	.	0	.	0	.	0	.	229	70	2	100	0	.	0	.	0	.	254	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	10	100	27	47	7	100	76	100	278	87	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	1	100	5	100	0	.	0	.	11	100	6	100	40	77	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	100	0	.	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	0	.	4	61	0	.	0	.	14	89	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1396	30
	Buche	828	28	729	33	691	34	776	28	55	52	136	65	695	37	1013	29	2494	19	2970	17	405	43	734	32	604	43	0	.	265	70	227	56	685	36	224	71	0	.	858	33	309	46	403	35	26	61	533	43	0	.	2648	18	633	38	436	62	8	81	129	51	66	40	230	39	102	51	89	42	149	81	62	58	1153	35	488	56	228	65	666	38	745	39	432	52	1860	23	925	33	814	30	826	37	875	32	353	40	325	78	852	41	217	55	164	57	359	61	0	.	159	65	0	.	842	34	496	46	332	44	998	31	1110	31	589	42	179	48	0	.	168	65	514	51	29	73	346	56	166	73	0	.	922	35	170	89	84	49	317	39	376	40	799	35	329	45	398	58	90	61	267	59	0	.	0	.	21	100	688	34	162	58	407	44	387	52	5	100	366	41	292	47	187	41	252	40	0	.	43942	4
	Ahorn	234	32	158	39	55	79	16	138	0	.	118	60	219	39	244	45	328	27	490	26	108	55	97	63	140	58	0	.	60	74	18	74	150	42	26	100	0	.	170	34	92	50	56	70	35	71	119	43	0	.	362	30	91	45	33	63	87	46	84	74	81	47	87	64	158	79	26	59	73	55	35	78	135	80	61	66	52	86	274	47	79	84	257	51	101	54	165	46	174	41	66	43	159	46	113	50	21	72	38	58	96	56	83	61	14	87	34	100	60	100	12	100	5	63	0	.	32	72	9	50	54	100	5	74	61	67	17	85	1	100	68	50	76	52	105	58	37	66	2	100	132	48	10	100	31	63	18	73	66	42	66	63	108	48	38	71	10	100	0	.	61	74	0	.	17	92	214	47	76	57	166	51	16	123	43	65	69	58	244	55	53	72	172	64	0	.	8127	6
	Esche	287	42	251	73	34	78	71	92	0	.	127	88	32	100	97	50	277	47	46	58	161	72	31	54	66	85	0	.	126	86	221	77	322	58	85	60	0	.	71	50	17	100	10	61	29	73	52	43	0	.	395	36	2	100	48	71	13	84	48	78	17	94	4	100	3	100	0	.	331	82	0	.	109	81	128	65	126	67	76	60	30	80	35	88	163	49	104	55	57	58	90	54	13	74	177	59	6	100	74	100	86	52	7	100	93	74	26	100	213	100	2	100	15	82	8	100	36	124	134	67	32	95	22	92	26	64	45	80	0	.	64	70	35	80	55	72	0	.	12	71	24	74	0	.	9	77	12	100	32	90	21	71	147	71	2	100	18	100	0	.	0	.	56	69	6	73	218	50	78	75	368	57	42	76	66	54	80	55	174	65	40	67	115	80	0	.	6879	10
	Eiche	198	69	0	.	0	.	161	74	0	.	0	.	6	100	69	73	267	31	0	.	79	100	0	.	123	55	0	.	18	100	0	.	54	76	30	71	84	69	0	.	0	.	64	100	0	.	1	100	0	.	169	44	13	73	78	79	0	.	47	97	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	74	73	0	.	17	71	0	.	144	49	13	100	24	71	31	85	149	58	0	.	0	.	0	.	25	93	69	77	154	80	0	.	0	.	0	.	41	57	0	.	120	78	92	74	78	57	74	82	9	100	0	.	0	.	14	72	25	100	0	.	11	100	2	100	44	82	54	96	82	56	0	.	210	68	0	.	16	100	85	77	0	.	42	100	0	.	14	100	21	60	51	70	0	.	17	100	14	100	0	.	100	85	160	44	97	62	93	73	0	.	3758	11
	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	.	416	55	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	409	45	155	77	307	57	0	.	444	59	250	54	94	60	223	59	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2399	19
	übrige Laubhölzer	143	41	150	37	142	44	87	83	0	.	16	71	41	50	133	40	441	32	99	33	118	50	49	76	29	56	0	.	7	100	226	78	40	57	155	57	6	100	92	55	100	46	43	74	386	41	680	31	356	63	301	41	35	59	45	95	21	60	0	.	13	75	10	100	0	100	41	72	37	55	14	63	42	62	0	.	59	57	132	48	122	87	22	80	37	51	95	69	25	80	165	53	4	73	119	62	2	100	8	72	112	94	63	61	48	81	124	60	408	52	109	83	290	41	178	51	295	38	278	33	176	45	289	43	38	65	28	100	7	86	98	56	358	90	13	90	49	52	190	86	67	63	5	71	13	76	21	58	117	72	22	57	22	100	32	84	84	98	7	100	0	.	164	39	145	37	391	28	11	61	163	62	2	100	42	62	23	57	27	52	111	73	83	73	0	.	9591	8
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	8	82	4	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	18	86	7	100	13	72	3	84	14	89	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	35	72	9	100	1	100	4	100	2	100	16	100	0	.	8	100	0	.	0	.	31	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	2	100	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	16	94	3	100	3	100	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	1	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	62	28	73	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	359	20
	Total	2289	22	1893	27	2171	26	3051	23	1717	40	2477	36	5396	21	5973	18	7713	14	8852	14	974	36	1402	31	1723	36	254	.	1455	38	2220	30	3643	22	2904	30	160	82	5075	21	6395	17	4971	18	6290	18	15368	11	14213	10	9225	15	1811	29	2499	32	1488	34	894	40	1635	36	1301	36	1220	39	1757	33	1685	41	2059	31	4184	23	1797	36	1432	34	3734	23	2600	31	2497	34	4202	20	2743	25	1874	28	1702	28	1872	29	3350	26	2399	29	2673	29	1044	45	930	36	1456	34	1610	32	5678	30	2654	25	1828	23	728	37	1343	32	3916	18	2438	23	2419	27	1525	37	812	47	2331	31	2222	32	2534	32	1280	38	1130	39	376	58	3533	24	608	59	887	34	2254	24	1968	30	2340	26	1765	29	921	42	1008	37	612	61	341	85	9432	13	6950	16	10270	14	1176	36	1889	34	1088	33	638	47	1370	31	1128	32	1005	32	1202	34	0	.	261850	2
privat	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	136	65	31	100	0	.	219	72	1328	48	1387	39	13404	11	3701	19	3166	22	842	34	0	.	0	.	145	81	0	.	39	100	1358	42	1372	35	855	42	3	100	235	58	2634	28	943	50	2140	33	1046	44	437	73	618	37	811	38	1269	32	3281	24	186	98	747	35	156	72	247	68	1076	39	823	47	240	.	655	61	934	39	717	63	820	44	742	52	1669	33	322	51	0	.	0	.	0	.	50	70	113	54	973	53	369	60	826	40	498	43	558	44	59	.	48	100	60	94	0	.	37	100	31	100	0	.	0	.	0	.	338	58	1014	60	220	67	142	64	425	57	1097	38	306	75	110	74	193	58	0	.	0	.	482	48	191	100	12	100	160	86	41	89	106	100	0	.	191	88	705	43	834	31	865	41	187	100	416	54	323	60	1129	38	1312	35	101	80	13	100	236	59	0	.	65504	5
	Tanne	33	100	4	100	0	.	157	54	318	50	618	61	1596	30	5136	16	3643	21	535	36	3	100	24	100	168	51	0	.	191	100	71	71	336	77	114	75	4	100	2	100	72	92	10	100	0	.	118	100	0	.	1395	33	1218	38	2854	22	1729	27	162	75	558	44	29	100	51	100	1013	48	233	75	0	.	512	69	377	54	68	100	156	67	587	59	941	35	0	.	78	100	0	.	75	79	185	50	0	.	286	69	79	69	259	48	209	43	332	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	97	55	0	.	103	101	216	64	11	100	880	50	80	96	76	100	20	100	0	.	0	.	6	100	1	100	34	100	160	88	0	.	0	.	0	.	202	68	1	100	209	87	413	60	120	71	74	73	297	51	960	33	398	36	16	100	0	.	54	72	0	.	31005	6
	Föhre	28	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	87	59	60	73	167	65	11	106	48	100	13	100	40	72	0	.	0	.	2	100	0	.	103	80	14	100	0	.	21	100	102	79	52	100	57	70	94	72	3	100	0	.	76	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	54	100	38	80	36	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	89	66	17	100	37	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	393	54	148	43	60	74	0	.	0	.	127	67	53	53	122	56	77	71	55	100	57	100	0	.	2430	15
	Lärche	28	100	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	129	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	43	83	0	.	0	.	76	72	111	82	65	110	175	58	294	70	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	100	12	100	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	100	27	100	0	.	0	.	149	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	100	1789	43	1051	37	288	58	0	.	30	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	76	100	0	.	4563	20
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	72	75	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	132	43
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	74	1	100	0	.	305	55	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	1	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	349	98	12	72	-19	100	2	100	0	.	67	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	4	71	46	73	9	81	0	.	0	.	0	.	0	.	826	47
	Buche	616	54	144	59	0	.	1162	47	277	56	401	41	1840	32	2423	22	1971	22	611	39	0	.	255	90	628	44	0	.	69	86	549	50	446	51	1092	40	0	.	166	70	424	71	210	70	0	.	53	72	0	.	920	39	843	37	436	42	1505	29	209	60	113	59	69	71	121	71	258	52	363	50	0	.	228	63	316	49	805	53	491	48	267	44	1200	35	384	54	556	61	62	.	153	81	536	53	97	69	45	64	255	62	381	38	193	53	446	35	0	.	25	100	0	.	0	.	882	39	442	48	241	100	0	.	0	.	580	52	0	.	95	71	135	89	103	68	94	73	461	59	72	73	372	50	1	.	0	.	26	72	20	100	166	86	237	85	217	74	149	71	0	.	212	76	0	.	4	100	267	65	170	63	112	70	136	59	931	33	537	38	466	68	176	74	192	52	0	.	32105	6
	Ahorn	147	58	26	100	0	.	20	64	25	75	170	57	592	24	226	35	88	49	231	47	45	95	30	74	34	51	0	.	0	.	67	60	185	50	64	68	0	.	225	60	70	62	7	100	51	100	0	.	3	100	191	36	112	46	31	60	218	42	24	73	105	60	0	.	0	.	20	74	80	63	0	.	30	71	117	70	193	64	151	51	169	55	442	34	3	100	4	100	6	.	35	77	133	69	63	73	56	77	51	97	224	74	-10	271	92	59	0	.	0	.	0	.	0	.	40	71	8	76	0	.	2	100	5	100	99	60	0	.	0	.	117	70	97	61	69	60	0	.	7	100	26	68	0	.	0	.	13	100	13	75	17	100	14	100	0	.	0	.	0	.	12	100	9	100	32	93	123	48	24	100	50	76	52	60	302	31	44	83	0	.	17	100	82	88	0	.	6117	8
	Esche	0	.	217	62	0	.	9	100	0	.	193	61	127	101	408	50	421	38	48	72	0	.	15	100	73	83	0	.	42	100	222	100	172	50	230	47	10	100	287	49	42	100	0	.	137	75	60	100	0	.	636	42	426	65	89	52	95	53	23	95	0	.	0	.	0	.	6	100	239	74	0	.	14	59	517	50	154	66	21	100	128	100	264	51	81	91	35	100	0	.	108	77	90	60	184	68	4	100	178	88	199	45	299	63	164	51	0	.	0	.	0	.	9	100	42	61	176	62	0	.	24	100	84	54	139	86	5	100	0	.	132	66	62	68	18	100	334	65	85	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	100	75	100	69	66	29	100	0	.	71	71	23	56	62	69	14	76	38	100	67	84	25	62	206	49	173	51	0	.	32	100	21	100	0	.	8758	10
	Eiche	159	89	81	71	0	.	103	69	0	.	0	.	12	100	21	100	286	35	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	62	100	0	.	83	80	323	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	87	100	189	74	82	100	100	100	41	100	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	29	100	0	.	0	.	0	.	0	.	71	100	0	.	0	.	0	.	29	71	20	100	0	.	0	.	83	63	487	84	153	54	0	.	0	.	0	.	22	100	126	66	415	36	15	100	56	72	29	62	51	100	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	97	100	0	.	0	.	76	.	0	.	0	.	206	74	25	100	5	100	179	64	0	.	0	.	42	94	34	82	92	80	25	79	0	.	0	.	36	71	17	100	0	.	19	100	15	100	12	100	0	.	4154	16
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	100	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	.	12	100	202	100	187	74	599	32	1042	32	259	86	223	66	1551	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4280	16
	übrige Laubhölzer	155	73	48	84	0	.	19	75	0	.	66	79	479	33	126	32	131	48	17	76	9	100	13	86	22	100	0	.	26	82	73	65	23	67	52	62	1	100	125	66	13	52	31	76	52	69	111	47	205	68	187	58	98	57	30	61	97	53	0	.	26	60	0	.	0	.	0	.	44	91	0	.	6	100	6	71	12	80	50	64	54	100	125	46	2	100	0	.	0	.	85	100	14	100	34	57	17	73	90	82	162	66	79	58	28	58	0	.	52	100	0	.	10	100	374	45	1112	33	29	75	133	73	176	73	41	60	0	.	26	88	6	100	12	71	25	81	7	100	14	100	3	100	0	.	0	.	4	100	0	.	2	100	118	100	20	79	41	100	0	.	13	100	230	45	124	39	39	83	0	.	17	89	161	64	34	64	0	.	16	79	21	100	32	94	0	.	5939	10
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	116	41	6	100	11	100	0	.	4	100	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	15	100	0	.	27	74	1	100	0	.	0	.	6	100	2	100	9	85	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	1	100	0	.	278	23
	Total	1300	39	574	44	0	.	1689	38	1948	42	2860	31	18396	10	12106	13	10190	15	2296	28	109	72	355	84	1135	39	0	.	366	75	2403	35	2535	30	2644	27	355	71	1040	39	3377	25	1413	40	2524	30	1735	34	1138	42	4142	23	3601	25	4887	21	6975	19	621	53	1549	33	254	71	419	67	2380	32	1791	35	240	.	1445	52	2644	33	2004	40	1681	36	1952	41	4695	23	982	42	708	59	68	.	456	72	1037	43	512	57	1381	44	1023	47	2222	29	1809	35	1840	27	99	.	137	66	411	71	228	72	2100	27	3269	21	544	63	440	58	1845	29	1343	43	1019	60	530	62	768	49	714	44	2183	40	1285	54	379	69	614	45	77	.	0	.	532	48	449	62	336	73	768	50	524	52	325	71	0	.	812	54	3261	28	2665	26	2095	32	539	62	766	52	1161	42	3680	25	2602	28	694	51	328	71	764	42	0	.	166092	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	972	37	2686	31	2414	28	16521	10	6161	14	4868	16	3270	17	45	81	323	55	450	51	0	.	827	44	2484	28	3045	24	2406	30	4	75	3547	24	7594	16	4023	20	7408	17	10831	13	6589	14	2604	22	1415	31	2119	24	4355	20	330	61	1531	28	537	45	595	39	1807	29	1702	36	1727	31	2730	27	1227	32	1565	35	2878	25	2106	33	2950	26	1686	27	883	44	340	44	287	52	351	51	1838	29	2550	28	1442	33	1007	36	810	34	1002	33	1161	39	3585	39	1828	29	0	.	83	71	31	100	429	60	120	68	370	48	993	37	1737	41	1886	31	1045	51	1787	31	1445	32	1045	38	140	62	1360	30	142	68	293	50	1982	23	832	40	811	40	901	39	147	76	328	47	48	82	471	66	5149	18	5042	18	6804	16	787	40	1048	33	774	35	1412	32	1900	29	127	65	452	50	588	38	0	.	181756	2
	Tanne	339	57	43	91	147	60	1090	32	623	41	1670	35	2454	25	7034	14	5160	16	2901	18	55	69	137	60	420	51	0	.	360	63	371	58	1055	38	761	44	4	100	519	48	430	36	501	46	318	62	1110	36	36	100	4272	19	1556	31	3408	20	2012	24	555	51	1201	34	576	35	604	42	1815	33	415	55	273	54	1098	38	1146	35	112	68	543	42	780	47	1404	28	185	59	560	33	300	59	206	45	403	36	789	50	745	35	645	37	560	58	338	39	510	58	18	100	224	53	196	100	0	.	0	.	35	100	368	60	310	59	248	73	631	41	0	.	405	52	508	36	642	54	1265	38	207	52	76	100	1147	34	203	84	340	50	390	51	511	45	668	32	464	47	260	69	556	51	153	71	202	68	170	90	555	48	1072	33	329	42	141	61	297	51	1092	31	460	32	98	85	19	100	87	58	0	.	68899	4
	Föhre	28	100	21	71	21	100	75	100	0	.	0	.	443	62	114	61	535	36	461	53	56	87	68	70	229	47	0	.	22	100	45	71	0	.	283	69	83	84	0	.	207	46	679	34	52	100	698	36	1365	27	447	39	18	100	230	58	0	.	50	100	31	100	0	.	0	.	67	100	4	100	179	100	54	100	41	100	0	.	0	.	0	.	54	100	363	39	101	63	104	51	47	86	154	51	74	100	8	100	0	.	101	59	118	77	203	66	0	.	81	73	68	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	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	504	28	858	32	0	.	70	100	280	42	102	55	205	40	156	48	87	73	57	100	0	.	11845	8
	Lärche	31	91	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	191	55	0	.	91	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	58	100	0	.	48	74	0	.	51	100	412	38	339	42	286	51	2080	20	5314	14	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	20	100	13	100	42	100	137	66	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	58	100	14	100	37	100	27	100	304	60	585	35	485	41	327	56	0	.	88	75	1274	28	465	41	585	59	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	5113	18	2700	20	1468	23	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	179	54	0	.	23977	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	225	52	1323	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	687	30	227	38	56	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2558	15
	übrige Nadelhölzer	42	75	0	.	72	100	85	72	0	.	14	74	1	100	0	.	533	43	3	71	0	.	0	.	0	.	254	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	11	100	0	.	0	.	10	100	27	47	11	74	77	99	279	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	349	98	12	72	-19	104	7	79	0	.	67	100	11	100	6	100	40	77	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	100	1	100	0	.	0	.	0	.	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	.	2222	26
	Buche	1444	28	873	29	691	34	1938	30	331	48	538	35	2536	25	3436	18	4465	14	3581	16	405	43	989	33	1233	30	0	.	333	58	776	39	1131	29	1316	35	0	.	1024	29	733	45	612	33	26	61	586	40	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	1156	30	1012	31	1632	29	2244	21	1481	31	876	29	979	34	1411	28	450	34	369	69	1107	35	597	31	357	39	805	33	0	.	185	58	0	.	842	34	1379	30	774	33	1238	32	1110	31	589	42	759	41	0	.	263	49	649	44	132	56	440	47	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	.	25	86	954	31	332	43	519	37	522	42	936	33	903	28	757	45	362	41	444	32	0	.	76047	3
	Ahorn	381	30	183	36	55	79	36	71	25	75	288	41	811	20	470	29	417	23	721	23	152	48	127	51	174	48	0	.	60	74	85	50	335	33	91	56	0	.	395	37	162	39	63	63	86	66	119	43	3	100	553	23	202	32	64	43	305	32	108	59	186	39	87	64	158	79	46	46	152	42	35	78	165	67	178	51	245	53	425	35	248	46	698	29	105	52	168	45	180	40	101	39	291	40	177	41	77	59	88	61	320	54	74	77	106	52	34	100	60	100	12	100	5	63	40	71	40	59	9	50	56	96	9	62	160	45	17	85	1	100	184	48	173	41	175	43	37	66	9	78	158	42	10	100	31	63	32	59	80	37	83	54	122	44	38	71	10	100	0	.	73	64	9	100	50	69	337	35	100	50	216	43	68	54	346	29	113	48	244	55	70	60	255	52	0	.	14244	5
	Esche	287	42	469	49	34	78	80	82	0	.	321	50	159	83	505	42	698	29	94	46	161	72	46	49	139	59	0	.	167	69	443	63	494	42	315	38	10	100	358	41	60	77	10	61	166	63	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	97	52	158	82	299	46	244	44	139	48	57	58	198	49	103	53	362	45	11	72	252	69	285	35	305	62	257	42	26	100	213	100	2	100	24	63	50	54	212	55	134	67	55	69	107	47	165	74	50	72	0	.	196	50	97	52	73	59	334	65	97	84	24	74	0	.	9	77	12	100	32	90	100	80	222	58	71	64	47	73	0	.	71	71	78	51	67	64	232	47	116	60	435	50	67	53	272	39	253	39	174	65	72	58	136	69	0	.	15637	7
	Eiche	356	55	81	71	0	.	264	52	0	.	0	.	18	73	90	61	553	23	0	.	79	100	4	100	123	55	0	.	18	100	62	100	54	76	113	62	406	58	0	.	0	.	64	100	0	.	1	100	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	0	.	17	71	0	.	215	47	13	100	24	71	31	85	178	50	20	100	0	.	0	.	108	53	557	74	307	48	0	.	0	.	0	.	63	51	126	66	534	33	107	65	134	45	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	113	66	76	54	0	.	17	100	50	58	17	100	100	85	179	41	112	55	104	65	0	.	7912	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	.	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	421	43	357	65	494	45	599	32	1486	28	509	51	317	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	.	66	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6679	11
	übrige Laubhölzer	298	43	199	35	142	44	106	69	0	.	83	65	520	30	260	25	572	27	116	30	126	47	63	62	52	54	0	.	33	67	299	61	64	44	208	45	8	86	217	44	112	41	73	53	438	37	791	28	561	47	488	34	132	44	74	62	118	45	0	.	39	47	10	100	0	100	41	72	81	55	14	63	48	56	6	71	71	49	182	39	177	67	146	41	39	48	95	69	25	80	250	49	17	81	153	50	19	68	99	75	274	55	142	42	76	55	124	60	460	47	109	83	301	39	551	35	1408	27	307	31	310	40	465	38	78	44	28	100	33	71	104	53	370	87	38	61	56	47	205	80	70	60	5	71	13	76	25	51	117	72	24	52	140	86	51	60	125	73	7	100	13	100	394	31	269	27	430	26	11	61	179	57	163	63	76	45	23	57	43	44	133	63	115	58	0	.	15530	6
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	93	124	38	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	14	67	3	84	14	89	8	80	2	100	9	85	0	.	0	.	0	.	15	100	8	100	35	72	9	100	1	100	4	100	2	100	16	100	3	100	8	100	0	.	0	.	31	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	71	2	100	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	48	59	8	80	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	21	100	0	.	1	100	0	.	638	15
	Total	3588	20	2467	23	2171	26	4740	20	3665	29	5337	23	23791	9	18079	10	17903	10	11148	12	1083	33	1757	30	2859	26	254	.	1821	34	4623	23	6177	18	5548	20	515	55	6115	19	9772	14	6384	17	8814	15	17103	10	15351	10	13367	12	5412	19	7386	17	8463	16	1515	32	3184	24	1555	32	1639	33	4137	23	3476	27	2299	29	5630	21	4441	24	3436	27	5415	19	4552	25	7191	19	5184	18	3451	23	1942	27	2158	27	2909	24	3862	24	3780	24	3696	25	3266	24	2740	26	3297	21	1708	30	5815	29	3065	23	2056	22	2828	22	4612	17	4460	18	2878	21	4264	20	2868	28	1832	39	2862	28	2990	27	3248	27	3463	29	2415	34	755	45	4146	21	684	53	887	34	2785	21	2417	27	2676	25	2533	26	1445	32	1333	33	612	61	1154	46	12692	12	9615	14	12364	12	1714	31	2655	28	2249	27	4319	22	3972	21	1822	28	1333	30	1966	26	0	.	427942	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. 2306244. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1954970