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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
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	.
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	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	3254	23	2461	23	1702	25	2501	19	45	81	323	55	322	61	0	.	788	46	1296	35	1839	31	1747	37	1	100	3808	23	5646	18	3566	20	6054	18	10587	12	6397	14	1987	27	621	50	850	37	1074	35	144	60	784	44	381	56	348	46	731	47	879	54	1541	32	2157	30	292	51	1225	36	2195	29	1363	42	1280	44	1364	31	957	42	340	44	287	52	301	59	1845	29	1793	28	1125	38	181	74	312	57	444	50	1160	39	3599	39	1830	29	54	100	47	100	0	.	524	50	240	61	633	37	682	45	864	45	1845	32	1025	52	1562	33	350	51	740	44	30	100	1168	34	142	68	293	50	1518	26	691	40	852	38	741	44	138	81	222	50	48	82	280	94	4663	19	4332	20	6396	17	758	40	634	41	452	41	365	49	588	54	26	59	439	51	352	50	0	.	124223	3
	Tanne	306	62	39	100	147	60	933	37	305	66	1052	43	895	41	1898	27	1517	24	2541	21	52	74	113	70	252	78	0	.	169	72	300	70	719	43	647	50	0	.	572	45	358	39	491	47	318	62	992	38	46	82	2876	24	401	39	554	50	283	53	392	66	643	53	547	37	553	45	802	43	182	79	273	54	586	39	769	46	44	76	583	48	193	55	464	45	185	59	482	35	300	59	131	54	219	51	938	44	461	38	567	41	300	100	129	76	178	100	18	100	224	53	196	100	0	.	0	.	0	.	423	53	310	59	257	70	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	367	54	659	39	209	52	66	100	0	.	132	92	62	61	82	100	19	100	32	97	0	.	38665	5
	Föhre	0	.	21	71	21	100	75	100	0	.	0	.	371	73	53	100	368	44	450	54	8	100	54	84	189	55	0	.	22	100	43	74	0	.	180	98	69	100	0	.	250	45	578	38	46	100	653	38	1327	27	444	39	18	100	154	72	0	.	50	100	31	100	0	.	0	.	67	100	0	.	179	100	54	100	41	100	0	.	82	62	0	.	0	.	325	42	65	81	104	51	47	86	154	51	95	80	8	100	0	.	12	100	101	89	166	79	0	.	81	73	101	75	0	.	4	100	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	384	34	805	34	0	.	70	100	153	53	49	100	83	58	79	66	32	100	0	.	0	.	9780	9
	Lärche	4	178	33	83	106	71	95	81	0	.	0	.	85	58	0	.	91	71	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	58	100	0	.	6	100	0	.	51	100	422	38	482	40	265	51	2525	18	5614	13	22	100	0	.	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	20	100	13	100	0	.	228	59	45	100	0	.	23	73	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	58	100	14	100	0	.	0	.	513	44	606	34	346	39	483	43	0	.	82	80	1723	23	568	35	644	54	0	.	0	.	0	.	247	44	0	.	24	100	0	.	67	100	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	69	71	0	.	22	100	0	.	0	.	3789	15	1744	22	1201	24	40	100	0	.	9	100	18	100	0	.	23	71	26	100	103	58	0	.	22727	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	69	0	.	9	100	258	47	1549	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	685	31	208	43	107	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2858	14
	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	1	100	5	100	0	.	12	81	31	42	7	100	76	100	278	87	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	1	100	8	100	0	.	0	.	1	100	5	100	0	.	0	.	11	100	6	100	40	77	0	.	5	100	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	.	1414	30
	Buche	828	28	729	33	691	34	776	28	55	52	136	65	744	35	1013	29	2494	19	3132	17	405	43	734	32	776	38	0	.	265	70	227	56	685	36	224	71	0	.	858	33	313	46	423	34	26	61	695	38	0	.	2648	18	754	36	436	62	8	81	129	51	66	40	230	39	102	51	89	42	149	81	62	58	1153	35	488	56	228	65	680	37	745	39	432	52	1860	23	1223	35	814	30	826	37	875	32	559	34	325	78	852	41	217	55	164	57	359	61	0	.	159	65	0	.	916	31	496	46	332	44	1060	30	1205	29	593	42	179	48	0	.	197	58	514	51	98	74	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	.	27	83	688	34	162	58	407	44	387	52	12	72	366	41	292	47	187	41	252	40	0	.	45494	4
	Ahorn	234	32	158	39	55	79	16	138	0	.	118	60	240	36	244	45	328	27	499	26	108	55	97	63	182	51	0	.	60	74	18	74	150	42	26	100	3	100	226	30	92	50	56	70	37	68	119	43	0	.	362	30	104	41	33	63	87	46	84	74	81	47	87	64	158	79	26	59	73	55	35	78	135	80	61	66	63	73	278	46	79	84	257	51	101	54	165	46	174	41	66	43	159	46	138	43	53	52	38	58	96	56	83	61	16	75	36	96	102	72	12	100	18	73	0	.	32	72	24	41	90	72	28	83	61	67	18	79	3	77	68	50	76	52	105	58	37	66	2	100	132	48	10	100	31	63	25	60	66	42	66	63	108	48	38	71	10	100	0	.	61	74	0	.	17	92	257	40	86	52	166	51	16	123	66	55	69	58	244	55	53	72	172	64	0	.	8561	6
	Esche	287	42	251	73	34	78	71	92	0	.	127	88	32	100	97	50	277	47	48	56	161	72	31	54	101	66	0	.	126	86	221	77	322	58	85	60	0	.	73	49	17	100	10	61	84	53	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	130	44	30	80	35	88	163	49	104	55	57	58	90	54	13	74	199	53	45	87	74	100	86	52	7	100	93	74	26	100	213	100	49	96	15	82	8	100	36	124	161	58	32	95	27	79	26	64	52	70	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	378	55	42	76	73	50	80	55	174	65	40	67	115	80	0	.	7190	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	.	37	98	0	.	169	44	13	73	78	79	0	.	47	97	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	74	73	2	100	17	71	0	.	144	49	13	100	24	71	31	85	149	58	0	.	0	.	0	.	25	93	69	77	154	80	0	.	5	100	0	.	41	57	0	.	120	78	92	74	104	49	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	25	52	88	50	12	100	17	100	14	100	27	100	100	85	160	44	97	62	93	73	0	.	3907	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	.	470	40	155	77	307	57	22	100	444	59	250	54	97	58	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	.	2484	19
	übrige Laubhölzer	143	41	150	37	142	44	87	83	0	.	16	71	70	49	133	40	441	32	101	32	118	50	49	76	39	49	0	.	7	100	228	78	40	57	163	54	18	58	92	55	119	41	173	59	444	36	733	29	416	55	301	41	46	51	45	95	21	60	0	.	13	75	10	100	0	100	41	72	47	48	14	63	49	55	0	.	59	57	208	37	122	87	22	80	37	51	95	69	25	80	165	53	4	73	130	57	46	68	64	88	112	94	63	61	168	71	152	51	416	51	140	66	318	38	231	43	309	36	438	31	198	40	411	37	38	65	138	66	7	86	98	56	360	90	60	81	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	.	170	38	148	36	415	26	11	61	163	62	2	100	52	54	23	57	27	52	111	73	83	73	0	.	10978	7
	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	38	58	23	70	14	89	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	35	72	9	100	1	100	4	100	3	74	18	87	0	.	8	100	0	.	0	.	31	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	3	73	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	30	69	8	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	412	18
	Total	2289	22	1893	27	2171	26	3051	23	1717	40	2477	36	5705	20	5973	18	7713	14	9275	14	974	36	1402	31	1999	32	254	.	1455	38	2392	28	3808	22	3109	29	174	76	5683	20	7271	16	5865	17	7290	17	17117	10	15427	10	9225	15	2037	28	2499	32	1488	34	894	40	1635	36	1301	36	1220	39	1757	33	1695	41	2115	30	4273	22	1797	36	1821	32	4405	21	2600	31	2497	34	4202	20	3115	25	1874	28	1702	28	1872	29	3909	23	2731	26	2781	28	1044	45	930	36	1580	33	1906	28	5875	29	2837	23	2152	21	808	34	1356	32	4779	16	2843	21	2903	24	1552	36	1073	39	2541	29	2348	30	2805	29	1328	37	1130	39	376	58	3533	24	608	59	887	34	2278	24	2017	29	2394	26	1765	29	952	40	1008	37	612	61	341	85	10158	13	7289	16	10911	13	1356	34	1901	34	1088	33	794	42	1370	31	1128	32	1005	32	1202	34	0	.	278693	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	.	246	65	1561	43	1387	39	15994	11	3887	18	3238	21	842	34	0	.	0	.	145	81	0	.	39	100	1565	38	1659	32	855	42	3	100	235	58	2841	26	943	50	2603	29	1360	36	467	68	618	37	869	36	1269	32	3644	23	186	98	810	33	156	72	247	68	1186	36	977	41	240	.	762	54	934	39	717	63	937	40	742	52	2193	27	322	51	0	.	0	.	0	.	89	59	113	54	973	53	410	55	826	40	498	43	558	44	59	.	48	100	64	89	0	.	37	100	31	100	36	100	0	.	0	.	338	58	1048	58	285	54	276	59	580	49	1379	34	306	75	110	74	281	51	0	.	0	.	570	43	191	100	12	100	160	86	41	89	106	100	0	.	191	88	710	42	904	29	1061	35	373	71	416	54	323	60	1129	38	1312	35	101	80	13	100	236	59	0	.	73036	4
	Tanne	33	100	4	100	0	.	157	54	318	50	618	61	1639	29	5192	16	3624	21	599	34	3	100	24	100	175	49	0	.	191	100	71	71	336	77	114	75	4	100	2	100	72	92	10	100	0	.	118	100	0	.	1395	33	1243	37	2854	22	1729	27	162	75	558	44	29	100	51	100	1013	48	233	75	0	.	512	69	377	54	68	100	170	62	587	59	1342	29	0	.	78	100	0	.	75	79	306	47	0	.	286	69	79	69	259	48	209	43	332	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	97	55	26	100	103	101	216	64	11	100	884	50	80	96	76	100	36	71	0	.	0	.	6	100	1	100	34	100	160	88	0	.	0	.	0	.	202	68	1	100	209	87	413	60	251	62	74	73	297	51	960	33	398	36	16	100	0	.	54	72	0	.	31896	6
	Föhre	28	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	106	52	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	.	41	100	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	.	2490	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	.	89	63	111	82	65	110	494	44	320	64	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	.	261	71	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	2305	36	1091	35	680	53	0	.	30	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	76	100	0	.	5983	18
	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	179	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	236	50
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	74	46	77	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	-15	136	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	.	876	45
	Buche	616	54	144	59	0	.	1198	46	277	56	401	41	2271	32	2443	22	1984	22	611	39	0	.	255	90	667	41	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	610	43	267	44	1548	30	384	54	556	61	62	.	153	81	624	47	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	32	100	95	71	156	78	103	68	107	65	461	59	72	73	372	50	1	100	0	.	26	72	20	100	166	86	237	85	217	74	149	71	0	.	212	76	0	.	4	100	296	59	170	63	112	70	136	59	931	33	537	38	466	68	176	74	192	52	0	.	33296	6
	Ahorn	147	58	26	100	0	.	20	64	25	75	170	57	711	23	236	34	88	49	231	47	45	95	30	74	49	47	0	.	0	.	67	60	195	47	64	68	0	.	232	59	70	62	95	93	51	100	0	.	3	100	191	36	112	46	31	60	218	42	24	73	139	51	0	.	0	.	20	74	97	55	0	.	100	73	117	70	193	64	151	51	169	55	487	32	3	100	4	100	6	.	35	77	136	71	63	73	56	77	51	97	224	74	-10	271	92	59	0	.	0	.	0	.	28	100	40	71	10	68	0	.	2	100	5	100	99	60	45	100	0	.	117	70	134	52	69	60	0	.	7	100	26	68	0	.	0	.	13	100	13	75	17	100	14	100	0	.	0	.	0	.	12	100	11	88	39	80	186	39	24	100	50	76	52	60	302	31	44	83	0	.	17	100	82	88	0	.	6716	8
	Esche	0	.	217	62	0	.	9	100	0	.	193	61	212	70	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	369	41	81	91	35	100	0	.	108	77	133	52	184	68	4	100	178	88	199	45	299	63	164	51	0	.	0	.	0	.	31	59	42	61	176	62	0	.	24	100	84	54	139	86	5	100	0	.	132	66	120	60	18	100	334	65	85	95	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	79	100	75	100	69	66	29	100	0	.	71	71	64	67	136	63	58	58	38	100	67	84	25	62	206	49	173	51	0	.	32	100	21	100	0	.	9232	9
	Eiche	159	89	81	71	0	.	235	64	0	.	0	.	27	71	21	100	346	31	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	.	29	79	130	63	415	36	15	100	56	72	29	62	51	100	0	.	36	100	36	100	0	.	0	.	97	100	0	.	0	.	76	100	0	.	0	.	206	74	25	100	5	100	179	64	0	.	0	.	42	94	34	82	92	80	37	63	0	.	0	.	36	71	17	100	0	.	19	100	15	100	12	100	0	.	4422	15
	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	.	94	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4374	16
	übrige Laubhölzer	155	73	48	84	0	.	19	75	0	.	66	79	681	26	126	32	166	44	17	76	9	100	13	86	22	100	0	.	26	82	73	65	44	59	52	62	1	100	125	66	54	75	31	76	52	69	113	47	205	68	187	58	104	53	30	61	101	52	0	.	26	60	0	.	0	.	0	.	44	91	0	.	6	100	6	71	12	80	50	64	54	100	157	39	2	100	0	.	0	.	85	100	53	74	34	57	17	73	90	82	162	66	79	58	28	58	0	.	52	100	0	.	57	74	412	42	1114	33	197	86	193	59	214	63	41	60	41	100	31	75	6	100	12	71	37	62	7	100	14	100	92	97	187	100	0	.	4	100	0	.	45	95	118	100	20	79	41	100	0	.	13	100	275	39	321	50	79	47	0	.	17	89	161	64	34	64	0	.	16	79	26	85	32	94	0	.	7333	9
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	135	38	6	100	11	100	0	.	4	100	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	17	88	0	.	27	74	19	95	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	.	317	22
	Total	1300	39	574	44	0	.	1884	36	2180	39	2860	31	21962	10	12378	13	10351	14	2359	27	109	72	355	84	1196	37	0	.	366	75	2609	33	2852	27	2644	27	355	71	1047	39	3640	23	1501	39	2987	27	2389	28	1194	40	4142	23	3690	25	4887	21	7342	18	621	53	1645	32	254	71	419	67	2490	31	1963	32	240	.	1623	47	2644	33	2004	40	1936	32	1952	41	6150	20	982	42	708	59	68	.	456	72	1370	37	512	57	1381	44	1063	45	2222	29	1809	35	1840	27	99	.	137	66	527	59	331	55	2142	26	3271	21	748	53	499	52	1882	28	1343	43	1238	53	601	56	959	42	964	42	2494	36	1285	54	379	69	807	42	265	77	0	.	619	43	449	62	378	66	768	50	524	52	325	71	0	.	812	54	3869	25	3157	23	2966	26	856	54	766	52	1161	42	3680	25	2602	28	694	51	332	70	764	42	0	.	180207	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	19248	10	6347	14	4940	16	3343	17	45	81	323	55	467	49	0	.	827	44	2861	26	3498	22	2602	28	4	75	4043	22	8487	15	4510	19	8657	15	11948	12	6864	14	2604	22	1490	29	2119	24	4718	19	330	61	1595	27	537	45	595	39	1916	28	1856	33	1782	31	2919	26	1227	32	1942	33	3132	23	2106	33	3473	24	1686	27	957	42	340	44	287	52	389	47	1958	27	2766	26	1535	31	1007	36	810	34	1002	33	1219	37	3647	38	1894	28	54	100	83	71	31	100	560	47	240	61	633	37	1020	36	1912	38	2130	29	1301	43	2142	28	1728	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	5373	17	5237	17	7457	15	1131	35	1050	33	774	35	1494	31	1900	29	127	65	452	50	588	38	0	.	197259	2
	Tanne	339	57	43	91	147	60	1090	32	623	41	1670	35	2533	24	7090	14	5141	16	3140	18	55	69	137	60	427	50	0	.	360	63	371	58	1055	38	761	44	4	100	574	44	430	36	501	46	318	62	1110	36	46	82	4272	19	1645	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	754	40	780	47	1806	24	185	59	560	33	300	59	206	45	525	35	938	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	.	70560	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	98	71	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	.	12270	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	511	33	592	36	330	46	3019	16	5934	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	513	44	606	34	607	38	483	43	0	.	88	75	1723	23	568	35	644	54	0	.	0	.	0	.	259	42	0	.	24	100	0	.	67	100	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	69	71	0	.	22	100	0	.	70	100	6093	16	2835	19	1881	24	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	179	54	0	.	28710	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	1549	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	724	29	387	38	107	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3094	13
	übrige Nadelhölzer	42	75	0	.	72	100	85	72	0	.	14	74	46	77	0	.	533	43	3	71	0	.	0	.	0	.	254	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	12	96	5	100	0	.	12	81	31	42	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	.	2290	25
	Buche	1444	28	873	29	691	34	1974	30	331	48	538	35	3015	25	3456	18	4478	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	748	35	0	.	3568	17	1597	26	872	37	1513	29	338	42	179	40	299	34	223	45	347	40	512	42	62	58	1381	31	804	39	1033	43	1290	28	1012	31	1980	26	2244	21	1779	31	876	29	979	34	1499	27	656	30	369	69	1107	35	597	31	357	39	805	33	0	.	185	58	0	.	916	31	1379	30	774	33	1300	30	1205	29	593	42	759	41	32	100	291	45	671	43	201	50	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	.	78790	3
	Ahorn	381	30	183	36	55	79	36	71	25	75	288	41	950	19	480	28	417	23	730	23	152	48	127	51	231	41	0	.	60	74	85	50	345	32	91	56	3	100	457	33	162	39	151	64	88	65	119	43	3	100	553	23	216	31	64	43	305	32	108	59	220	36	87	64	158	79	46	46	169	39	35	78	235	55	178	51	256	51	429	35	248	46	743	27	105	52	168	45	180	40	101	39	295	41	201	37	109	47	88	61	320	54	74	77	108	51	36	96	102	72	12	100	46	67	40	71	42	57	24	41	92	70	32	73	160	45	63	75	3	77	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	11	88	56	62	443	28	111	46	216	43	68	54	368	28	113	48	244	55	70	60	255	52	0	.	15277	5
	Esche	287	42	469	49	34	78	80	82	0	.	321	50	244	62	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	151	40	158	82	403	39	244	44	139	48	57	58	198	49	146	48	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	276	41	116	60	445	49	67	53	279	38	253	39	174	65	72	58	136	69	0	.	16422	7
	Eiche	356	55	81	71	0	.	396	48	0	.	0	.	33	61	90	61	613	22	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	50	74	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	.	8329	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	751	24	260	25	607	26	118	30	126	47	63	62	62	48	0	.	33	67	301	61	84	41	216	44	19	55	217	44	173	37	204	51	496	33	846	26	620	43	488	34	150	40	74	62	121	44	0	.	39	47	10	100	0	100	41	72	91	51	14	63	55	50	6	71	71	49	258	32	177	67	179	35	39	48	95	69	25	80	250	49	56	69	164	47	63	54	154	60	274	55	142	42	197	61	152	51	468	46	140	66	374	34	643	31	1422	27	636	34	391	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	445	28	469	36	494	23	11	61	179	57	163	63	86	41	23	57	43	44	137	61	115	58	0	.	18311	5
	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	.	31	66	18	86	34	63	57	50	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	.	729	14
	Total	3588	20	2467	23	2171	26	4936	20	3897	28	5337	23	27667	9	18351	10	18064	10	11634	12	1083	33	1757	30	3195	24	254	.	1821	34	5001	22	6661	17	5753	20	530	53	6730	18	10911	13	7367	15	10277	14	19506	9	16621	10	13367	12	5727	19	7386	17	8830	16	1515	32	3281	23	1555	32	1639	33	4246	22	3657	25	2355	29	5895	21	4441	24	3825	26	6341	17	4552	25	8647	17	5184	18	3823	23	1942	27	2158	27	3243	23	4421	22	4113	23	3844	24	3266	24	2740	26	3420	21	2004	27	6012	28	3365	21	2483	20	2950	21	4628	17	5528	15	3343	19	4786	18	2896	28	2311	33	3143	26	3308	25	3769	24	3822	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	14027	11	10446	13	13877	12	2212	29	2667	28	2249	27	4475	21	3972	21	1822	28	1337	30	1966	26	0	.	458900	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. 2306555. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL
https://doi.org/10.21258/1941148