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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).

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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

LFI4
Vorrat (Schaftholz)
Eigentum (2 Klassen) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2009/17
		Forstkreis (2024)
		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	216	36	694	32	1055	28	1151	28	744	38	753	36	3694	16	2410	17	1955	19	2253	17	70	62	281	44	184	53	0	.	612	39	1476	27	1819	25	1304	28	19	100	3331	18	5062	15	3560	15	5733	13	9901	10	6003	12	2144	19	630	39	657	34	726	30	288	38	314	34	349	41	321	33	686	32	632	37	1861	22	2102	20	150	47	902	32	2570	21	1120	32	1120	35	1390	23	875	32	574	35	375	38	255	39	1820	23	1498	23	1275	29	78	60	269	45	465	38	753	31	2017	19	1904	22	7	100	117	88	0	.	442	35	48	60	376	33	546	40	671	39	1421	28	783	43	1277	27	821	36	447	41	45	61	1097	29	80	44	333	37	1658	20	948	30	935	24	877	28	194	54	388	53	151	51	347	53	3787	14	3515	16	5094	13	664	32	613	36	417	38	158	53	448	44	385	60	429	47	570	32	0	.	114490	2
	Tanne	270	43	189	59	247	42	1071	29	158	58	582	44	1011	31	1760	23	1447	20	2060	20	79	88	263	62	236	49	0	.	83	59	198	54	837	27	706	38	0	.	598	36	282	43	814	27	300	45	657	31	10	100	2346	17	368	43	553	41	140	45	339	49	408	47	409	33	489	36	825	30	125	54	162	42	387	30	392	41	252	42	341	42	318	43	344	38	114	47	447	34	392	39	92	51	197	42	507	36	326	33	501	31	153	85	74	72	92	100	6	93	282	54	93	93	0	.	0	.	0	.	320	38	379	37	263	51	295	47	1	100	203	47	322	40	284	51	349	36	141	52	0	.	604	34	128	62	482	32	388	41	375	39	372	29	243	41	200	70	295	44	373	53	92	66	361	52	338	41	706	26	310	37	177	67	51	91	126	65	50	67	70	73	13	100	214	60	0	.	33854	4
	Föhre	103	64	62	56	106	43	220	45	2	100	10	100	238	75	3	100	221	36	289	48	46	65	110	66	176	40	0	.	11	100	23	73	0	.	99	83	48	100	0	.	325	37	511	27	30	100	741	29	1085	21	480	31	9	100	62	66	50	80	85	75	14	100	18	100	0	.	14	100	0	.	126	75	9	100	18	100	0	.	183	54	0	.	0	.	206	36	64	57	84	47	12	77	150	40	138	57	4	100	6	100	13	66	62	72	110	60	0	.	200	70	49	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	40	99	0	.	101	61	22	100	0	.	0	.	0	.	6	100	5	100	0	.	23	77	0	.	41	65	0	.	26	72	0	.	0	.	51	100	0	.	867	25	287	29	506	30	0	.	17	100	84	56	27	100	140	44	77	50	127	59	51	100	0	.	9136	7
	Lärche	13	62	99	60	33	113	86	68	3	100	0	.	37	70	10	100	136	45	23	100	0	.	0	.	14	73	0	.	9	100	27	96	0	.	0	.	0	.	40	87	235	38	523	30	200	43	2060	14	5026	12	27	69	0	.	8	73	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	26	75	7	100	11	100	353	45	26	100	0	.	76	78	33	94	35	100	31	75	0	.	0	.	0	.	56	71	5	100	15	100	0	.	482	32	626	21	323	31	288	32	12	71	41	80	1378	17	383	29	381	45	0	.	0	.	0	.	89	45	32	72	5	100	44	97	138	76	0	.	14	71	0	.	0	.	18	72	0	.	87	72	0	.	6	100	0	.	5	100	3541	12	1743	16	1531	17	32	100	0	.	9	100	1	100	0	.	35	61	24	71	59	60	0	.	20635	5
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	Buche	1097	22	835	25	556	26	992	24	70	61	139	51	804	27	714	24	2161	16	2902	14	265	42	678	28	1348	24	0	.	417	49	195	37	674	30	538	39	0	.	739	25	264	32	375	31	19	65	458	34	0	.	3131	14	479	33	262	51	15	73	288	38	95	42	303	42	202	36	193	30	226	42	154	63	883	31	270	46	245	34	463	30	820	30	322	47	1766	17	1023	23	896	23	989	26	1048	22	544	27	156	83	703	33	114	50	187	47	500	34	0	.	264	41	0	.	1040	30	502	36	263	42	1046	22	730	24	734	27	87	43	0	.	102	72	347	46	110	49	306	43	416	39	21	60	525	33	239	52	107	35	202	30	279	36	831	26	326	32	262	53	142	66	203	43	141	52	0	.	38	74	609	26	104	48	461	35	594	45	106	62	496	31	274	41	138	39	241	35	0	.	44804	3
	Ahorn	156	30	86	40	150	31	75	37	53	98	53	68	191	31	137	37	258	29	357	21	50	51	149	42	168	36	0	.	45	67	9	76	153	36	61	54	0	.	272	29	47	61	27	69	17	87	89	38	6	89	480	21	56	42	32	61	51	41	54	69	44	44	111	53	64	72	17	51	53	40	35	41	211	52	41	60	45	52	169	43	74	53	100	59	80	42	167	42	110	31	43	43	72	55	121	36	12	66	76	50	130	65	69	53	12	116	35	83	56	55	11	100	12	61	0	.	34	54	45	43	18	83	-1	327	70	47	8	76	5	100	49	46	98	48	109	32	135	61	2	100	77	39	18	68	20	56	32	47	51	40	119	44	105	38	7	100	11	83	3	100	3	167	21	86	29	63	122	32	72	45	77	57	63	74	49	56	76	45	124	50	66	68	139	53	0	.	7110	5
	Esche	319	27	185	47	201	38	138	48	2	100	38	100	64	60	58	38	388	34	101	51	192	54	49	61	92	48	0	.	101	70	82	78	217	43	237	40	0	.	95	46	30	53	9	101	69	46	78	40	9	100	533	24	35	72	29	76	7	76	31	78	23	58	7	87	3	71	0	.	154	76	48	65	41	68	107	51	203	39	90	43	113	57	0	.	153	35	58	42	41	52	93	54	87	70	123	52	0	.	49	79	61	46	190	46	62	58	46	58	66	100	46	65	20	50	7	59	68	55	107	45	7	100	75	90	11	64	24	72	12	100	60	69	36	50	43	52	43	65	27	75	33	46	169	55	1	100	5	100	16	74	78	62	210	51	1	100	2	100	0	.	153	76	25	60	6	90	85	50	104	49	288	46	121	45	98	62	100	54	84	67	75	49	153	40	0	.	7596	7
	Eiche	189	43	121	54	10	93	250	38	0	.	0	.	3	100	33	71	395	29	22	100	106	68	51	100	64	55	0	.	34	88	0	.	57	54	78	64	140	58	0	.	9	100	34	94	0	.	12	93	0	.	174	34	4	100	47	85	0	.	80	73	0	.	18	100	1	100	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	55	61	0	100	13	71	0	.	252	42	20	80	17	54	67	54	98	43	1	100	0	.	24	100	21	70	46	63	75	73	0	.	4	100	0	.	25	50	11	78	66	62	60	60	117	56	42	81	5	100	0	.	0	.	8	72	31	65	0	.	5	100	0	.	40	65	285	59	215	54	0	.	150	56	61	100	26	63	64	61	14	100	13	100	61	64	26	59	24	48	100	35	28	81	29	81	28	79	11	100	94	52	98	40	103	62	120	50	0	.	4605	9
	Kastanie	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	251	44	14	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	.	307	35	105	64	265	50	95	72	479	36	218	41	104	48	192	40	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2082	14
	übrige Laubhölzer	196	54	87	31	122	38	131	39	7	77	2	100	62	42	69	38	348	33	111	30	65	43	80	78	76	33	0	.	11	76	203	75	5	166	128	58	19	66	65	39	79	38	55	43	259	28	551	23	160	38	299	27	45	71	20	100	14	72	24	53	5	80	6	76	17	55	29	73	62	57	34	50	59	51	3	100	37	49	87	39	127	63	12	82	34	38	78	50	47	52	88	47	51	75	71	44	30	45	14	61	42	57	99	43	384	72	95	45	285	23	125	45	319	35	199	32	184	30	388	25	159	35	271	28	21	74	71	61	13	47	103	59	206	76	82	77	50	61	88	65	56	51	108	77	5	63	14	56	49	68	22	48	14	80	18	76	44	86	2	100	12	78	226	28	182	30	390	27	16	78	104	59	42	52	20	80	9	47	65	59	71	69	71	49	0	.	8906	6
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0
	Total	2587	16	2408	20	2510	18	4159	16	1044	34	1577	33	6106	14	5193	14	7401	11	8154	11	938	30	1661	25	2358	21	101	.	1380	30	2213	24	3761	19	3152	21	225	55	5140	16	6348	13	5908	13	6630	12	15013	8	13759	9	9612	10	1663	24	1791	29	1004	29	1189	26	905	31	1225	28	1121	28	1763	24	1252	28	2420	20	3787	17	988	32	1772	23	4256	17	2619	22	1900	29	4105	15	2769	19	2189	20	1803	21	1958	20	3327	18	2026	21	2704	22	616	37	1011	30	1746	26	1422	21	4106	14	2658	18	1977	19	942	25	1135	23	4031	12	1945	17	2343	18	1076	31	775	35	1887	25	1783	25	2082	23	1723	27	1282	29	386	49	2524	21	1051	34	1190	26	2299	18	1927	22	2419	19	2021	21	746	39	966	32	796	42	814	34	9399	9	6405	12	9392	10	1330	26	1773	25	1417	26	595	36	1432	24	1212	29	1046	31	1617	23	0	.	257169	1
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	130	56	34	59	189	95	135	62	1090	33	2331	24	12401	9	5070	14	3190	17	742	27	36	95	0	.	139	55	0	.	159	74	1086	32	1370	26	483	32	0	.	346	45	2116	22	668	43	1945	23	1501	25	222	65	1092	22	926	26	873	29	3278	20	106	93	823	27	330	66	207	61	1423	28	425	41	110	.	436	46	1123	27	378	54	382	40	498	40	2434	22	256	44	22	78	-1	1985	0	.	147	53	508	45	750	38	307	41	1105	36	487	46	572	40	140	56	0	.	28	61	0	.	21	100	13	100	8	100	0	.	7	100	233	45	588	46	189	70	383	39	396	41	1792	25	253	49	84	59	357	53	65	73	0	.	587	31	244	67	36	67	166	60	12	77	212	61	0	.	230	51	856	29	855	29	759	29	364	45	612	46	234	43	917	26	901	30	312	51	225	45	332	63	0	.	66798	4
	Tanne	254	61	3	100	80	92	63	79	363	36	842	36	1215	30	5687	13	2718	18	1192	37	6	89	42	78	68	53	0	.	97	100	50	60	425	48	295	62	0	.	37	60	20	100	8	75	0	.	82	80	0	.	1112	24	985	29	2057	19	1488	24	76	76	739	30	19	73	23	100	902	35	110	75	0	.	266	69	474	31	112	76	162	55	257	51	1633	27	0	.	87	84	127	72	44	82	254	44	223	61	352	49	38	72	412	39	161	45	185	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	124	58	14	100	51	87	264	60	5	100	640	34	59	90	37	88	31	96	292	59	3	.	40	96	63	77	50	76	166	72	1	100	0	.	0	.	98	69	0	.	15	68	102	61	240	47	49	71	340	46	776	27	486	37	6	100	0	.	0	.	0	.	29813	5
	Föhre	40	80	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	170	38	40	61	143	44	14	76	116	81	-9	100	19	74	0	.	2	100	79	100	0	.	80	77	14	72	0	.	9	100	36	95	26	100	30	63	56	79	6	100	0	.	36	100	11	100	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	89	77	0	.	0	.	0	.	55	69	43	75	21	100	43	75	0	.	78	78	0	.	0	.	0	.	55	58	28	71	125	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	100	0	.	0	.	34	100	0	.	29	100	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	19	100	0	.	0	.	6	100	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	259	49	124	39	39	56	0	.	17	100	85	55	48	54	145	50	59	74	141	63	38	77	0	.	2655	12
	Lärche	61	95	13	100	0	.	20	100	6	100	67	100	61	70	0	.	46	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	60	51	122	54	22	109	222	35	263	57	0	.	131	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	42	97	0	.	6	100	10	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	17	100	26	100	8	100	11	100	0	.	120	71	0	.	11	100	5	100	0	.	7	100	14	100	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	46	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	0	.	0	.	17	92	2000	24	816	29	178	47	0	.	12	100	33	85	48	71	0	.	20	100	0	.	46	100	0	.	4657	13
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	3	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	.	29	58	89	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	163	34
	übrige Nadelhölzer	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	79	28	79	0	.	139	54	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	74	9	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	185	96	-7	113	-10	100	0	.	-6	100	31	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	3	100	0	.	2	72	25	62	7	71	0	.	0	.	0	.	0	.	452	44
	Buche	685	31	179	63	149	71	891	42	208	40	813	34	2106	25	2014	16	1951	17	477	28	178	83	242	65	695	39	0	.	217	87	601	38	507	40	872	32	0	.	354	45	298	60	120	61	34	100	104	66	0	.	1172	23	868	30	454	32	1049	26	152	68	234	48	75	67	53	73	244	40	202	43	0	.	303	65	405	36	534	48	400	37	361	35	1148	22	291	42	453	47	193	56	76	76	769	33	184	53	71	59	156	55	378	36	112	54	335	35	0	.	0	.	0	.	0	.	469	38	386	34	76	86	187	84	59	63	332	49	14	100	29	77	160	58	54	71	161	40	223	56	34	75	557	44	55	93	0	.	105	65	64	64	329	56	264	65	202	55	131	52	0	.	203	57	8	100	0	.	270	42	251	49	174	76	229	57	810	27	391	31	439	52	260	49	234	50	0	.	31525	5
	Ahorn	129	44	22	73	10	100	33	87	20	89	103	62	678	19	202	25	117	50	162	39	42	91	33	66	0	1078	0	.	14	73	60	53	121	46	76	69	9	78	175	41	42	66	86	96	59	67	0	.	0	.	169	33	108	38	81	44	163	34	17	72	66	57	0	.	0	.	20	54	72	36	0	.	73	44	151	36	8	331	82	49	150	41	312	27	1	100	3	100	45	57	18	78	127	41	115	51	62	38	15	79	218	49	42	68	55	62	0	.	0	.	0	.	35	68	65	65	39	50	3	100	12	71	1	100	46	58	18	100	1	100	70	72	119	46	140	42	16	64	0	.	21	78	43	100	1	.	7	100	6	77	43	60	8	100	0	.	-5	100	0	.	27	83	9	73	31	69	132	31	27	62	29	76	38	55	153	34	68	48	7	100	37	76	0	.	0	.	5611	6
	Esche	129	47	136	50	14	82	6	100	83	67	232	41	169	46	360	37	258	33	129	68	58	66	14	71	81	61	0	.	40	68	135	77	82	45	299	38	16	100	149	48	32	78	0	.	68	57	40	76	97	100	455	30	385	66	189	38	107	38	10	100	0	.	0	.	0	.	22	91	123	77	0	.	10	51	362	35	62	66	36	63	121	50	264	37	1	100	17	100	2	75	59	88	97	44	129	55	114	61	121	82	293	36	189	51	193	54	2	100	0	.	21	83	37	56	110	43	176	44	76	53	32	69	84	62	68	76	4	78	0	.	115	61	58	65	41	68	107	68	24	92	0	.	24	98	0	.	0	.	0	.	35	87	30	100	37	58	169	56	0	.	147	78	56	48	72	51	161	41	97	73	54	62	28	48	202	34	198	33	0	100	69	64	13	100	0	.	8332	7
	Eiche	119	66	107	64	31	83	111	63	0	.	13	100	46	64	0	.	241	26	6	100	0	.	100	98	58	100	0	.	0	0	33	100	4	100	36	78	257	57	0	.	0	.	68	100	12	100	54	58	43	100	89	78	69	73	68	90	43	71	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	134	80	0	.	14	100	0	.	0	.	139	69	0	.	40	100	0	.	73	61	10	100	0	.	0	.	57	58	252	76	113	45	0	.	0	.	0	.	27	77	135	41	230	32	70	80	81	57	31	65	21	100	11	100	17	100	66	100	0	.	0	.	69	71	0	.	0	.	44	100	59	.	0	.	170	58	11	100	12	83	146	47	16	100	0	.	19	79	9	74	44	82	40	59	0	.	0	.	17	71	7	100	0	.	9	100	57	76	55	71	0	.	3919	11
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	61	68	11	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	.	17	100	75	.	104	78	149	60	721	36	616	27	459	41	307	39	814	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	100	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	60	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3478	14
	übrige Laubhölzer	403	60	50	57	19	100	1	100	-3	100	57	57	496	30	81	31	138	42	28	61	12	81	24	65	22	60	0	.	42	58	7	54	15	43	14	64	18	73	84	59	36	65	48	70	174	49	147	37	154	55	92	31	74	54	18	88	37	50	0	.	10	59	0	.	127	99	12	100	30	65	0	.	15	65	24	49	21	58	52	59	51	61	86	32	0	0	0	.	1	100	31	100	27	76	40	52	9	137	54	83	135	61	68	55	30	52	97	69	0	.	85	64	134	64	326	32	745	22	193	59	224	45	174	45	17	64	22	80	39	71	36	62	15	83	55	54	15	71	8	100	79	80	144	78	2	.	2	100	1	100	76	99	60	98	14	62	31	93	0	.	8	87	191	40	166	36	199	38	5	100	9	90	63	54	36	44	28	86	12	87	32	53	28	96	0	.	6483	8
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	Total	1956	24	544	35	492	52	1260	36	1788	28	4463	21	17405	8	13454	10	8939	12	2751	22	449	50	446	50	1083	34	0	.	571	46	2052	26	2523	21	2171	26	314	56	1148	31	2616	20	1163	33	2339	21	2245	21	846	33	4189	16	3553	20	3776	18	6176	15	368	52	1888	23	423	66	410	49	2624	25	971	32	110	.	1103	40	2946	21	1125	35	1160	28	1437	29	5932	17	772	38	602	45	451	44	228	70	1570	28	1209	33	1358	32	691	38	2676	23	1364	33	1618	25	265	53	75	.	358	42	382	42	1857	22	2302	16	884	33	852	33	1217	26	840	35	699	42	345	53	1102	33	647	36	2876	23	741	43	194	60	1045	41	687	43	64	.	740	32	553	44	581	46	834	38	412	43	554	52	0	.	749	44	3433	18	2213	20	1940	21	988	34	957	40	1070	31	3021	19	2226	23	864	38	820	37	747	45	0	.	163884	2
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	347	30	729	30	1244	28	1286	26	1834	25	3084	20	16095	8	7480	11	5145	13	2995	14	107	52	281	44	324	39	0	.	771	34	2561	21	3188	18	1787	22	19	100	3677	17	7177	12	4229	14	7679	11	11402	9	6226	11	3237	15	1556	22	1530	22	4004	17	393	37	1137	21	679	38	529	31	2109	21	1057	27	1971	22	2539	18	1272	25	1280	27	2951	19	1618	26	3554	19	1646	21	897	31	573	35	375	38	402	32	2329	21	2248	20	1581	24	1183	33	755	33	1038	28	893	27	2017	19	1932	22	7	100	138	76	13	100	450	35	48	60	384	33	779	31	1259	30	1610	26	1167	31	1672	23	2613	20	700	31	129	44	1454	26	145	41	333	37	2245	17	1192	28	971	23	1043	25	206	51	600	41	151	51	577	37	4643	12	4370	14	5853	12	1028	26	1225	29	651	28	1075	24	1349	25	697	40	653	35	902	31	0	.	181288	2
	Tanne	524	37	192	58	328	39	1134	28	521	30	1425	27	2226	22	7446	11	4165	14	3253	18	85	82	305	55	304	40	0	.	181	60	248	45	1262	24	1001	32	0	.	635	34	302	41	822	27	300	45	739	29	10	100	3458	13	1353	24	2609	18	1628	23	415	42	1147	25	427	32	511	34	1727	23	235	45	162	42	653	33	866	25	364	37	503	33	575	33	1977	23	114	47	534	32	519	34	136	43	450	31	731	31	678	30	539	30	566	37	235	39	277	58	6	93	282	54	93	93	0	.	0	.	14	100	320	38	379	37	263	51	419	37	15	91	254	41	585	35	289	50	990	25	199	45	37	88	635	32	420	45	485	32	427	38	438	35	422	27	409	38	202	69	295	44	373	53	190	48	361	52	354	40	808	24	550	29	226	55	392	42	902	25	536	34	76	68	13	100	214	60	0	.	63668	3
	Föhre	144	51	62	56	106	43	220	45	22	90	10	100	408	47	43	57	364	28	303	46	162	61	101	72	196	37	0	.	13	87	102	79	0	.	179	58	62	79	0	.	334	36	547	26	56	71	771	28	1141	20	486	31	9	100	98	55	60	68	85	75	31	71	18	100	0	.	14	100	0	.	126	75	9	100	107	66	0	.	183	54	0	.	55	69	249	33	84	50	127	40	12	77	228	37	138	57	4	100	6	100	67	49	91	54	236	40	0	.	200	70	49	75	0	.	0	.	78	100	0	.	0	.	43	83	40	99	29	100	121	53	22	100	0	.	0	.	0	.	15	71	5	100	19	100	23	77	0	.	47	58	0	.	40	58	0	.	0	.	51	100	0	.	1127	22	411	23	545	28	0	.	34	71	169	39	75	50	285	33	136	43	268	43	89	66	0	.	11791	6
	Lärche	73	79	111	55	33	113	106	59	9	75	67	100	98	51	10	100	182	38	23	100	0	.	0	.	14	73	0	.	9	100	27	96	0	.	15	100	0	.	40	87	294	32	645	26	222	40	2283	13	5289	12	27	69	131	99	8	73	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	26	75	7	100	28	72	395	41	26	100	6	100	86	69	33	94	35	100	31	75	0	.	0	.	1	100	56	71	22	80	40	73	8	100	493	31	626	21	443	29	288	32	23	60	46	72	1378	17	390	29	395	44	0	.	0	.	0	.	98	42	32	72	51	91	44	97	138	76	0	.	14	71	0	.	0	.	18	72	0	.	118	60	0	.	6	100	0	.	23	74	5541	11	2559	14	1708	16	32	100	12	100	42	71	49	69	0	.	55	53	24	71	105	55	0	.	25291	4
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	73	7	100	1	100	207	34	1396	15	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	3	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	569	21	329	27	204	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2861	10
	übrige Nadelhölzer	34	54	52	61	26	100	45	50	4	100	5	79	28	79	0	.	227	44	36	97	65	100	0	.	0	.	101	.	56	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	5	94	0	.	0	.	10	55	49	36	0	2109	45	82	122	88	0	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	6	100	0	.	2	100	185	96	-7	113	-8	119	7	65	-6	100	65	71	5	100	-5	252	13	72	0	.	1	100	0	.	2	100	7	100	0	.	46	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	1	100	0	.	0	.	11	57	0	.	5	100	8	100	0	.	58	100	86	89	11	100	5	71	0	.	0	.	0	.	118	87	1	100	63	99	0	.	0	.	5	87	3	100	4	75	3	100	8	100	9	136	25	62	26	74	0	.	0	.	0	.	0	.	1705	19
	Buche	1782	18	1014	24	706	25	1883	23	279	34	953	30	2910	20	2728	14	4112	11	3379	12	443	42	920	27	2043	21	0	.	634	44	796	30	1181	24	1411	25	0	.	1093	22	562	35	495	28	53	68	562	30	0	.	4303	12	1347	23	715	28	1064	26	440	34	329	36	378	36	255	32	437	26	427	30	154	63	1185	28	675	28	779	34	862	23	1181	23	1471	20	2057	16	1476	21	1089	21	1065	25	1817	19	729	24	227	60	860	29	491	30	299	36	835	25	0	.	264	41	0	.	1040	30	971	26	649	26	1122	21	917	26	793	26	419	40	14	100	131	59	507	37	164	41	467	31	639	32	54	52	1082	27	294	46	107	35	307	30	343	31	1160	25	590	34	463	38	273	42	203	43	343	40	8	100	38	74	879	22	355	37	634	33	823	36	917	25	887	22	713	35	397	35	476	30	0	.	76329	2
	Ahorn	284	26	108	35	160	30	108	37	73	75	156	47	869	16	338	21	375	25	519	19	92	50	182	36	168	36	0	.	60	54	69	47	273	28	138	45	9	78	447	24	89	45	113	75	76	56	89	38	6	89	649	18	163	29	113	36	214	28	72	55	110	38	111	53	64	72	37	37	125	27	35	41	284	40	192	31	53	66	251	33	224	32	412	25	81	42	170	42	156	27	61	38	199	33	236	31	74	34	90	44	348	39	110	42	67	55	35	83	56	55	11	100	47	53	65	65	73	37	48	41	30	57	0	1305	116	36	25	74	6	88	119	46	216	33	249	27	151	55	2	100	98	35	61	73	20	54	38	43	57	37	162	36	113	36	7	100	6	179	3	100	31	77	30	63	60	47	254	22	99	37	106	47	101	51	202	29	145	33	131	48	103	51	139	53	0	.	12721	4
	Esche	449	23	321	34	215	36	143	46	85	65	269	38	233	37	417	32	646	24	230	44	250	44	63	50	173	38	0	.	140	53	218	56	298	34	536	27	16	100	244	34	61	48	9	101	136	37	118	37	106	92	988	19	420	61	218	34	114	36	41	64	23	58	7	87	3	71	22	91	277	54	48	65	51	55	469	29	265	34	125	35	234	38	264	37	154	35	75	40	43	49	151	47	184	40	251	38	114	61	170	62	353	30	379	34	256	43	48	56	66	100	67	52	57	40	117	41	244	35	183	34	39	59	159	53	79	66	27	63	12	100	174	46	93	45	84	43	151	52	51	59	33	46	193	50	1	100	5	100	16	74	113	51	240	46	38	57	172	55	0	.	300	54	81	38	78	48	246	32	201	43	342	40	149	38	300	31	298	29	84	66	144	40	166	38	0	.	15928	5
	Eiche	308	37	228	41	41	67	361	33	0	.	13	100	49	60	33	71	636	21	28	82	106	68	151	73	121	56	0	.	34	88	33	100	60	51	114	50	396	42	0	.	9	100	102	74	12	100	66	50	43	100	263	34	73	69	115	64	43	71	87	67	0	.	18	100	1	100	0	.	3	100	0	.	19	100	134	80	55	61	15	97	13	71	0	.	391	36	20	80	57	72	67	54	170	36	11	92	0	.	24	100	78	46	298	65	188	39	0	.	4	100	0	.	52	47	146	38	296	28	130	52	199	40	73	54	26	82	11	100	17	100	74	89	31	65	0	.	74	66	0	.	40	65	328	52	273	47	0	.	320	40	72	86	38	50	210	37	30	71	13	100	80	52	35	48	68	56	139	30	28	81	29	81	46	56	18	73	94	52	107	38	159	48	175	41	0	.	8524	7
	Kastanie	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	313	38	25	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	.	17	100	381	34	209	50	414	38	816	33	1095	21	677	31	411	31	1006	27	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	99	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	102	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5559	9
	übrige Laubhölzer	599	44	136	29	140	35	132	39	4	159	60	55	559	27	150	24	486	26	139	27	77	38	104	61	98	29	0	.	53	48	211	72	21	54	142	53	37	49	150	37	114	33	102	40	433	26	698	20	315	33	391	22	119	43	38	67	50	41	24	53	15	47	6	76	144	88	41	59	92	44	34	50	74	43	27	45	58	37	139	33	179	48	98	30	34	38	78	50	48	51	119	43	78	56	111	34	39	48	68	67	177	49	167	34	414	66	192	41	285	23	209	37	454	31	524	23	929	18	581	25	383	30	445	24	37	50	93	51	52	55	139	46	221	71	137	51	65	49	96	60	135	51	252	55	7	54	16	50	50	66	98	77	74	81	32	51	75	63	2	100	19	59	417	24	348	23	590	22	22	64	113	54	105	38	56	40	38	66	77	52	103	51	99	45	0	.	15389	5
	nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0
	Total	4543	14	2952	17	3002	17	5418	14	2832	22	6041	17	23510	7	18647	8	16340	8	10906	10	1387	26	2107	22	3441	18	101	.	1951	25	4265	17	6285	14	5324	16	539	39	6288	14	8964	11	7070	12	8969	10	17257	7	14606	8	13802	8	5216	16	5567	15	7180	14	1558	23	2793	18	1648	26	1531	25	4387	17	2223	21	2530	20	4890	16	3934	18	2897	19	5416	15	4057	18	7831	14	4876	14	3370	17	2641	18	2031	20	3528	16	4536	16	3385	18	3395	19	3292	20	2375	23	3364	18	1687	20	4181	14	3016	17	2359	17	2799	17	3437	12	4916	11	2797	16	3560	15	1916	23	1474	27	2233	22	2885	20	2729	19	4599	17	2024	24	580	38	3569	19	1738	27	1254	25	3039	16	2480	20	3000	17	2855	18	1159	29	1520	28	796	42	1563	27	12832	8	8618	10	11333	9	2317	21	2730	21	2487	20	3617	17	3657	17	2077	23	1866	24	2363	21	0	.	421054	1

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 2293539. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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