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Vorrat (Schaftholz) #21
Schaftholzvolumen in Rinde der lebenden Bäume und Sträucher (stehende und liegende) ab 12 cm Brusthöhendurchmesser (BHD). Dieses entspricht international dem «growing stock».

Entwicklungsstufe #20
Etappe der Bestandesentwicklung, definiert durch den dominanten Brusthöhendurchmesser (BHDdom = BHD der 100 stärksten [dicksten] Bäume pro Hektare). Jungwuchs/Dickung: BHDdom <12 cm, Stangenholz: BHDdom 12-30 cm, schwaches Baumholz: BHDdom 31-40 cm, mittleres Baumholz: BHDdom 41-50 cm, starkes Baumholz: BHDdom >50 cm, gemischt: Bäume verschiedener Entwicklungsstufe, keine Entwicklungsstufe vorherrschend oder Gruppen verschiedener Entwicklungsstufen, die kleiner als 5 Aren sind. Grundlage: Feldaufnahme (MID 261: Entwicklungsstufe)

NaiS-Vegetationshöhenstufen (6 Klassen) #2633
Vegetationshöhenstufen in der Systematik der Wegleitung Nachhaltigkeit und Erfolgskontrolle im Schutzwald (NaiS; Frehner et al. 2005), reduziert auf sechs Klassen. Die Variable stellt eine Vereinfachung der NaiS-Vegetationshöhenstufen in zehn Klassen (NAISHSTKOMB) dar, indem die Klassen «hyperinsubrisch», «kollin» und «kollin mit Buche» zur Klasse «hyperinsubrisch und kollin» und die Stufen «untermontan», «obermontan» und «unter-/obermontan» zur Stufe «unter- und obermontan» zusammengezogen wurden. Die Angaben beruhen einerseits auf von Experten bestimmten Vegetationshöhenstufen (zugängliche Waldprobeflächen des LFI4 auf dem 1,4-km-Netz; Arge Frehner et al. 2020) und andererseits auf den für die Periode 1981-2010 modellierten Vegetationshöhenstufen (übrige Probeflächen; Zischg et al. 2021).

Forstkreis (2024) #2777
Regionale Gliederung mit den Forstkreisen als Einheit. Die Variable wurde im Jahr 2024 implementiert und basiert auf einer Erhebung bei den kantonalen Forstdiensten in den Jahren 2022/2023.

zugänglicher Wald ohne Gebüschwald #434
Wald, der zu weniger als zwei Dritteln mit Sträuchern bedeckt ist und zu Fuss aufgesucht werden kann.

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

Wofür stehen die Zahlen?
Wozu dient der Standardfehler?
Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?
Wann genügt es nicht, nur den Standardfehler zu betrachten?
Zwei Typen von Veränderungen?
Veränderungsauswertungen: Wann sind die Ergebnisse (nicht) additiv?
Warum hat es für Standardfehler und Schätzwert manchmal einen Punkt («.»)?
Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?
Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

1. Wofür stehen die Zahlen?

In den Tabellen sind mehrheitlich Ergebnisse dargestellt, die mithilfe von statistischen Verfahren aus den Daten der Stichprobeninventur des Landesforstinventars (LFI) berechnet wurden. Solche Ergebnisse bestehen immer aus zwei Zahlen: 1) dem Schätzwert und 2) dem Stichprobenfehler, dem sogenannten Standardfehler.

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

Eigentum (2 Klassen)
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: m³/ha

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5

Zustand 2018/26
	Produktionsregion
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Eigentum (2 Klassen)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
öffentlich	30	10	17	13	37	9	36	6	26	10	30	4
privat	27	17	20	12	50	10	32	8	39	13	34	5
Total	29Schätzwert	9Standardfehler	19	9	44	7	35	5	29	8	32	3

Meistens ist in den Tabellen der relative (prozentuale) Standardfehler angegeben («±%»), gelegentlich – bei geschätzten Prozenten – aber der absolute Standardfehler («±»).

2. Wozu dient der Standardfehler?

Mit dem Standardfehler können Vertrauensintervalle um den Schätzwert aufgespannt werden, die den wahren Wert der Grundgesamtheit mit einer bestimmten statistischen Sicherheit enthalten.

Die statistische Sicherheit beträgt

68%, wenn das Vertrauensintervall mit dem einfachen Standardfehler berechnet wurde
(68%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± Standardfehler), und
95%, wenn das Vertrauensintervall mit dem doppelten Standardfehler berechnet wurde
(95%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± 2 × Standardfehler*)

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

LFI5
Totholzvolumen (Schaftholz)
Eigentum (2 Klassen)
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: m³/ha
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
	Produktionsregion
	Jura
Eigentum (2 Klassen)	m³/ha	±%
öffentlich	30	10
privat	27	17
Total	29	9

Frage
Wie gross sind das 68%- und das 95%-Vertrauensintervall der oben aufgeführten Schätzwerte?

Vorgehen

Berechnen des absoluten Standardfehlers (=relativer Standardfehler × Schätzwert / 100)
Berechnen der Vertrauensintervalle
- 68%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± absoluter Standardfehler
- 95%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± 2 × absoluter Standardfehler

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

Eigentum (2 Klassen)	Totholzvolumen Jura LFI5
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
öffentlich	30	10	3	27-33	24-36
privat	27	17	5	22-32	17-37
Total	29	9	3	26-32mit dem einfachen Standardfehler berechnet, d.h. 29 ± 3	23-35mit 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.

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

Im Landesforstinventar (LFI) gibt es zwei Typen von Veränderungen:

Beim ersten Typ von Veränderungen handelt es sich um spezifische Zielgrössen für Veränderungskomponenten wie Zuwachs, Nutzung oder Mortalität. Diese Zielgrössen sind jeweils nur für zwei aufeinanderfolgende Messzyklen verfügbar, z.B. LFI4–LFI5. Bei der Auswertung von Veränderungskomponenten wird in der Regel dem Klassifizierungsmerkmal des ersten Messzyklus die Ausprägung des zweiten Messzyklus zugewiesen. Diese Auswertungen berücksichtigen somit den Wechsel einer Merkmalsausprägung (z.B. von privatem zu öffentlichem Eigentum) vom früheren zum späteren Messzyklus nicht.
Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um die Bilanz zwischen zwei Messzyklen zu ziehen. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI5, verwendet, können aber die Veränderungsbilanz zwischen zwei beliebigen Messzyklen aufzeigen, z.B. dem LFI1 und dem LFI5. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird bei einem Teil der Klassifizierungsmerkmale der Wechsel der Merkmalsausprägung berücksichtigt. Dazu zählen die Merkmale «Baumzustand» oder «Wald, Nichtwald». So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche zugenommen hat. Beim anderen Teil der Klassifizierungsmerkmale werden die Merkmalsausprägungen als statisch betrachtet. Das bedeutet, dass der aktuellste Stand – sei er in einem Messzyklus erhoben (z.B. Vorrangfunktion LFI5) oder einer externen Datenquelle entnommen (z.B. Schutzwald [2022]) – sämtlichen Messzyklen zugewiesen wird.

Oben

6. Veränderungsauswertungen: Wann sind die Ergebnisse (nicht) additiv?

Die Ergebnisse sind

additiv, wenn sie als gesamte Veränderung zwischen zwei Messzeitpunkten ausgewiesen werden. So können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter (m³) ausgewiesenen Nutzungen zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.
nicht additiv, wenn sie als Veränderung pro Jahr (z.B. m³/Jahr) ausgewiesen werden. Entsprechend können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter pro Jahr (m³/Jahr) ausgewiesenen Nutzungen nicht zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

	Vorrat: gesamte Veränderung zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
Tieflagen	-3759.0	28	-4909.1	36	-1025.2	133	-317.1	195	3464.1	31	-6546.3	42
Hochlagen	574.3	117	-328.0	62	1093.0	123	7128.4	21	666.7	93	9134.3	24
Total	-3184.7	40	-5237.1	34	67.9	2805	6811.3	23	4130.8	30	2588.1	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	additiv

	Vorrat: Veränderung pro Jahr zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³/Jahr)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%
Tieflagen	-421.1	28	-560.6	36	-115.7	133	-35.9	195	389.5	31	-740.7	42
Hochlagen	64.7	117	-38.3	62	122.4	123	810.4	21	74.9	93	1032.7	24
Total	-357.3	40	-598.4	34	7.6	2805	773.8	23	464.4	30	292.7	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	nicht additiv

Die Nichtadditivität der Veränderungen pro Jahr kommt dadurch zustande, dass die gesamte Veränderung durch die mittlere Anzahl Jahre geteilt wird, die im jeweils betrachteten Gebiet* zwischen den zwei Messzeitpunkten liegt und die mittlere Anzahl Jahre je nach Gebiet* leicht unterschiedlich ist.

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

Gebiet		mittlere Anzahl Jahre*
Produktionsregion	Hochlagen/Tieflagen
Mittelland	-	8.75
Mittelland	Hochlagen	8.56
Mittelland	Tieflagen	8.76
Alpensüdseite	-	8.90
Alpensüdseite	Hochlagen	8.90
Alpensüdseite	Tieflagen	8.89
* zwischen den Messungen des LFI4 und des LFI5 im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald

Oben

7. Warum hat es für Standardfehler und Schätzwert manchmal einen Punkt («.»)?

Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Merkmalsausprägungen* Daten zur Verfügung. Dies deutet in den meisten Fällen darauf hin, dass die mit der betreffenden Zielgrösse geschätzte Grösse nicht oder nur sehr selten vorkommt. Üblicherweise wird dann der Wert 0 eingesetzt. Da diesem Wert aber keine direkten Messungen zugrunde liegen, wird der zugehörige Standardfehler mit einem Punkt («.») dargestellt. Wird bei der Berechnung Bezug auf den angenommenen Wert von 0 genommen, z.B. bei Prozenten oder gewissen Veränderungsschätzungen, kann kein Wert eingesetzt werden. In diesem Fall steht beim Schätzwert und beim Standardfehler ein Punkt («.»).

Zum Beispiel hat das Landesforstinventar (LFI) im Mittelland bisher keine Arven gefunden und gemessen (Vorrat der Arven nach Produktionsregionen). Es kann also angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland tatsächlich nicht vorkommt und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss.

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

Die Daten in diesen Tabellen stammen aus einer Vollerhebung und nicht aus einer Stichprobeninventur. Entsprechend ist die Angabe eines Standardfehlers nicht nötig, da es keine stichprobenbedingte Unsicherheit gibt.

Beispielsweise ist die Erschliessungserhebung, die das Landesforstinventar (LFI) periodisch bei den lokalen Forstdiensten durchführt, eine solche Vollerhebung.

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

Das ist möglich, wenn das Ergebnis nur anhand einiger weniger Bäume berechnet werden konnte. Die Schätzung ist damit nicht verlässlich. Dies zeigt sich auch am Standardfehler, der bei negativen Vorrats-, Zuwachs- oder Nutzungswerten in der Regel ausgesprochen hoch ist.

Die negativen Werte rühren daher, dass bei der Ermittlung des Schaftholzvolumens der Probebäume das allein anhand des Brusthöhendurchmessers (BHD) geschätzte Volumen (Tarifvolumen) mit dem anhand von BHD, Durchmesser in 7 m Höhe und Baumhöhe geschätzten Volumen der Tarifprobebäume justiert wird. Dieses Vorgehen ermöglicht eine unverzerrte (biasfreie) und genauere Berechnung des Schaftholzvolumens. Es kann aber zu negativen Werten bei allen Zielgrössen führen, die auf dem Schaftholzvolumen der Probebäume beruhen (z.B. Vorrat, Zuwachs, Nutzung), wenn die Anzahl Probebäume in einer Merkmalsausprägungskombination* gering ist.

Oben

LFI3
Vorrat (Schaftholz)
Entwicklungsstufe · NaiS-Vegetationshöhenstufen (6 Klassen)
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2004/06
		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
Entwicklungsstufe	NaiS-Vegetationshöhenstufen (6 Klassen)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	174	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	106	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	-2	.	47	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	372	38
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	133	94	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	.	0	.	0	.	0	.	289	59	77	.	27	72	243	60	144	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	31	90	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	54	95	33	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	49	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1119	26
	unter- und obermontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	98	74	59	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	61	74	56	.	0	.	82	95	0	.	20	71	0	.	29	.	0	.	75	100	23	.	71	100	71	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	.	37	.	0	.	0	.	0	.	65	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	.	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	.	0	.	0	.	0	.	100	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	14	.	0	.	0	.	53	100	14	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1113	22
	submontan	0	.	29	100	34	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	.	80	.	0	.	5	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	92	80	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	.	0	.	6	100	0	.	0	.	3	.	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	393	34
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	0	.	29	100	34	.	0	.	0	.	0	.	406	43	69	59	64	54	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	11	.	80	.	67	68	61	92	0	.	82	95	289	59	97	81	28	69	378	45	144	67	75	100	23	.	71	100	71	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	47	98	54	67	37	.	0	.	0	0	0	.	65	75	6	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	.	96	69	33	.	18	92	80	99	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	19	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	.	0	.	0	.	0	.	100	.	0	.	15	.	10	100	6	100	0	.	0	.	3	.	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	0	5	100	-2	.	97	60	14	100	0	.	39	.	53	100	14	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2998	14
Jungwuchs/Dickung	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	4	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	83	0	.	0	.	0	.	14	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	91	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95	52
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	102	88	0	.	43	88	88	70	80	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	16	81	14	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	73	18	80	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	491	29
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	250	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	66	0	.	0	.	5	100	141	63	43	71	188	50	302	43	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	.	112	44	11	97	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	86	83	0	.	2	.	40	.	13	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	97	65	0	.	254	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1682	19
	unter- und obermontan	0	.	0	.	0	.	81	.	0	.	293	97	98	49	211	44	80	103	212	65	0	.	9	100	89	.	0	.	0	.	70	96	66	71	73	77	0	.	213	56	61	85	0	.	0	.	7	.	0	.	32	71	98	99	2	100	52	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	61	34	.	28	100	1	.	100	85	115	72	0	.	2	100	35	100	15	72	60	100	0	.	0	.	0	.	19	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	91	4	100	35	.	5	73	0	.	0	.	52	100	0	100	2	.	0	.	1	.	0	.	10	89	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	133	74	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	.	11	.	5	.	10	.	0	.	101	79	2	.	21	.	0	.	11	.	0	.	0	.	2660	17
	submontan	328	43	157	37	1	100	0	.	0	.	0	.	46	.	29	.	207	47	0	.	148	58	10	100	2	.	0	.	77	75	17	80	0	.	0	.	0	.	9	.	0	.	3	.	0	.	0	.	0	.	173	71	121	72	0	.	0	.	23	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	62	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	78	89	71	0	.	26	100	26	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	.	0	.	0	.	11	.	0	.	0	.	0	.	130	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	91	97	53	.	121	71	43	61	35	100	112	70	0	.	2298	15
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	95	28	81	8	.	29	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	72	27	100	27	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	.	0	.	0	.	0	.	174	33
	Total	328	43	157	37	1	100	81	100	0	.	293	97	457	41	241	41	288	44	212	65	148	58	19	71	91	98	0	.	77	75	87	79	100	52	73	77	0	.	230	53	304	45	45	67	231	44	399	36	106	50	205	61	220	60	2	100	52	100	23	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	55	34	.	28	100	62	99	100	85	115	72	0	.	2	100	114	62	104	62	60	100	26	100	26	100	0	.	66	72	0	.	0	.	35	.	0	.	0	.	43	75	156	36	41	58	33	89	35	.	20	53	0	.	1	100	138	64	0	100	20	67	54	78	14	96	2	100	10	89	32	100	0	.	0	.	31	73	0	.	0	.	133	74	132	66	0	.	0	.	0	.	0	.	275	36	76	50	286	59	10	.	0	.	193	62	55	97	142	62	55	52	46	79	112	70	0	.	7400	9
Stangenholz	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	186	0	.	17	.	45	66	163	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	71	0	.	0	.	0	.	0	.	18	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	133	76	39	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	455	29
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	131	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	.	0	.	0	.	0	.	44	61	82	73	84	76	117	57	383	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	.	0	.	0	.	0	.	9	.	22	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	22	93	14	.	0	.	0	.	0	.	52	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	54	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	179	46	15	.	70	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1358	19
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	266	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	129	72	0	.	0	.	0	.	8	.	98	80	185	60	418	32	826	26	210	45	0	.	0	.	0	.	139	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	.	6	.	0	.	0	.	1	.	14	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	103	0	.	0	.	0	.	0	.	236	39	20	.	31	71	-3	.	0	.	0	.	204	62	11	100	2	.	0	.	0	.	20	.	47	87	7	.	12	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	358	33	666	33	358	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4331	11
	unter- und obermontan	55	.	0	.	54	85	164	.	47	77	169	59	644	48	156	54	291	43	181	57	0	.	0	.	37	.	0	.	71	.	223	58	170	47	387	44	0	.	171	43	241	44	42	.	9	.	273	44	0	.	521	38	178	56	233	57	208	58	8	73	181	59	0	.	10	71	37	.	79	89	70	92	100	77	85	71	280	52	28	74	24	.	140	71	63	71	38	72	200	57	28	.	113	80	224	47	316	46	49	81	400	53	0	.	82	84	0	.	206	43	0	.	614	69	214	52	17	109	523	31	373	41	220	40	138	75	126	56	11	73	75	84	56	58	82	47	141	60	0	.	249	50	0	.	44	75	0	.	77	76	140	74	3	.	72	.	20	.	0	.	44	.	0	.	31	97	298	45	213	67	28	82	0	.	368	46	88	.	0	.	0	.	75	.	0	.	11630	8
	submontan	164	44	363	37	398	38	246	49	0	.	0	.	0	.	73	87	804	23	85	.	0	.	21	81	56	.	0	.	198	59	78	88	0	.	75	66	0	.	0	.	5	.	70	90	0	.	0	.	0	.	88	54	134	59	232	44	0	.	31	88	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	20	87	228	50	123	77	0	.	42	.	16	.	252	44	145	61	-13	.	142	57	10	.	25	.	0	.	0	.	253	40	239	44	537	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	95	88	96	76	10	.	27	96	104	66	14	.	43	80	12	.	0	.	0	.	0	.	113	.	35	.	8	.	0	.	11	.	0	.	0	.	283	41	14	.	114	71	396	46	134	79	102	68	287	43	39	84	310	46	0	.	7401	8
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	286	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	.	57	49	17	86	217	51	258	44	360	31	279	36	65	62	370	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	.	0	.	0	.	0	.	51	61	113	58	78	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2210	13
	Total	218	42	363	37	452	35	410	50	67	62	169	59	1041	33	228	46	1095	20	266	50	0	.	21	81	93	72	0	.	269	51	429	40	214	43	462	39	3	100	179	41	393	34	380	39	528	28	1547	19	756	26	608	34	312	41	466	36	347	44	39	71	181	59	14	100	10	71	37	.	114	66	76	85	120	66	314	41	413	42	65	52	66	73	157	65	316	38	184	51	187	61	170	50	123	74	252	43	346	43	49	81	653	36	239	44	619	38	258	36	339	29	62	48	828	53	471	34	378	30	1076	21	449	36	592	27	138	75	128	55	31	69	272	46	160	51	105	39	168	53	104	66	263	48	43	80	55	63	0	.	77	76	140	74	117	97	149	60	28	77	0	.	55	82	721	25	865	27	1087	21	227	63	143	59	396	46	502	40	190	59	287	43	39	84	386	42	0	.	27384	5
schwaches Baumholz	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	266	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	175	62	161	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	602	31
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	129	55	11	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	184	56	41	93	237	58	594	42	102	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	.	0	.	168	.	0	.	0	.	51	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	132	71	0	.	15	.	0	.	0	.	0	.	30	.	0	.	0	.	35	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	172	67	184	61	904	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3093	17
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	263	53	43	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	321	67	0	.	0	.	0	.	0	.	131	71	206	57	216	48	608	35	244	37	0	.	104	.	0	.	172	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	84	71	0	.	0	.	0	.	0	.	131	89	5	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	.	75	.	82	.	0	.	0	.	0	.	145	62	0	.	-1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	818	28	474	36	545	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4795	12
	unter- und obermontan	0	.	0	.	0	.	193	52	128	80	326	72	452	41	572	37	283	60	2364	19	0	.	33	.	267	67	0	.	0	.	586	43	571	44	262	72	0	.	1757	41	251	46	270	51	0	.	290	47	0	.	2232	22	0	.	314	46	265	76	191	62	211	63	68	.	22	.	0	.	333	52	0	.	103	.	1080	33	66	.	467	42	142	.	1028	36	628	42	127	66	310	46	73	71	561	45	108	80	205	58	370	52	153	72	0	.	60	.	0	.	0	.	0	.	382	41	213	52	194	51	141	71	340	49	436	40	338	50	40	.	0	.	188	71	26	.	378	48	60	75	0	.	200	56	0	.	113	.	604	33	65	75	272	51	0	.	0	.	61	.	67	.	70	.	0	.	0	.	738	34	201	71	290	52	0	.	108	64	66	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23312	7
	submontan	276	48	525	40	304	60	337	50	0	.	0	.	0	.	281	53	1663	25	31	.	248	61	333	51	170	60	0	.	33	.	243	72	0	.	262	63	0	.	0	.	49	.	139	72	0	.	0	.	0	.	181	55	247	51	377	60	0	.	112	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69	.	0	.	228	76	79	.	0	.	248	58	0	.	621	38	183	58	86	71	210	52	183	71	115	.	0	.	0	.	149	81	258	57	149	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	.	97	.	88	.	0	.	78	75	19	.	0	.	16	.	224	58	0	.	139	71	239	59	225	58	103	.	164	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69	72	58	.	64	.	224	55	0	.	163	68	157	72	67	.	364	51	0	.	11014	9
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	245	52	0	.	0	.	0	.	0	.	298	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	88	69	43	.	197	51	140	77	1049	24	137	73	450	41	536	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	195	54	132	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	.	0	.	0	.	0	.	3637	12
	Total	276	48	525	40	304	60	530	37	128	80	326	72	844	29	906	29	1947	23	2395	19	248	61	366	47	437	47	0	.	33	.	1149	32	571	44	524	48	245	52	1757	41	615	30	657	32	453	38	1789	21	611	27	2413	21	351	47	691	39	437	53	303	47	211	63	68	.	22	.	0	.	501	40	69	.	270	73	1308	30	145	71	649	36	395	51	1028	36	1249	28	310	43	396	39	283	43	744	38	223	64	205	58	370	52	302	54	258	57	208	52	53	73	295	46	125	74	594	32	353	44	1243	22	422	39	820	30	971	27	338	50	76	71	65	.	285	58	115	81	378	48	139	54	19	.	200	56	16	.	336	51	699	30	276	44	511	39	225	58	103	.	225	78	67	.	70	.	1361	22	951	25	2256	21	259	60	355	47	224	55	108	64	229	56	214	59	67	.	364	51	0	.	46453	4
mittleres Baumholz	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	.
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	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	461	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	206	73	346	49	145	72	1044	31	867	35	1702	22	0	.	0	.	0	.	44	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	.	0	.	0	.	15	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	226	59	48	.	0	.	0	.	0	.	139	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	71	3	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	511	40	841	34	513	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7264	11
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1451	35	171	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	90	.	129	.	506	52	0	.	0	.	0	.	535	44	588	45	668	41	1718	24	2098	22	0	.	0	.	0	.	64	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	.	278	71	0	.	0	.	94	.	0	.	87	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	125	71	265	46	0	.	0	.	0	.	0	.	18	.	310	53	503	46	0	.	0	.	0	.	107	71	75	73	98	.	200	66	206	.	807	41	236	.	369	67	222	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95	.	73	99	0	.	0	.	0	.	0	.	1176	29	1145	29	1236	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15806	8
	unter- und obermontan	436	47	35	.	63	.	331	62	794	39	1017	37	3417	20	2350	23	915	41	4492	16	83	.	69	.	1345	32	0	.	233	65	442	55	1208	32	827	42	0	.	1261	31	155	60	1009	31	45	.	99	.	0	.	4678	16	529	54	253	72	1803	27	117	72	701	30	266	58	60	.	185	58	762	38	0	.	242	55	1037	37	714	39	1028	28	529	39	2294	29	387	51	288	65	1007	28	300	58	1175	28	442	48	762	46	497	46	181	71	0	.	320	72	0	.	67	.	0	.	42	.	234	59	70	83	107	78	263	56	403	44	120	71	0	.	76	.	383	54	169	80	1081	37	339	51	49	.	967	30	343	74	270	55	1184	25	318	54	1000	35	99	76	369	57	611	56	115	.	132	.	0	.	0	.	732	37	244	50	430	53	387	59	1106	33	619	43	0	.	203	.	0	.	0	.	53712	4
	submontan	883	30	494	43	333	49	783	37	0	.	0	.	528	58	398	48	2614	21	105	72	302	63	640	40	816	39	0	.	263	69	297	63	239	.	762	37	0	.	0	.	99	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1216	26	535	73	443	52	0	.	27	.	0	.	239	59	0	.	0	.	126	75	0	.	115	74	158	77	281	71	130	.	257	78	0	.	1533	25	476	47	497	43	654	39	1079	29	0	.	0	.	202	75	602	58	411	51	711	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	154	.	41	.	278	58	70	.	86	.	33	.	36	.	18	.	587	45	213	63	0	.	0	.	298	49	255	60	553	39	234	77	0	.	791	53	0	.	0	.	32	.	106	64	229	72	246	58	105	.	309	52	299	59	710	40	460	61	0	.	25391	6
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	173	60	0	.	0	.	0	.	18	.	130	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	.	0	.	0	.	19	.	36	.	58	.	31	.	362	46	0	.	171	46	65	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	72	0	.	104	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1239	21
	Total	1320	25	529	40	397	44	1114	31	794	39	1017	37	5858	16	2919	20	3529	19	4597	16	385	54	709	37	2162	25	0	.	586	43	868	38	1953	27	1588	28	173	60	1467	29	1134	28	1742	24	1774	24	3056	18	4167	14	5894	14	1063	45	695	42	1911	26	144	62	701	30	505	42	60	.	185	58	953	33	278	71	433	40	1195	33	1090	32	1174	27	873	34	2294	29	1920	22	764	38	1504	23	954	32	2254	20	567	40	1026	36	699	39	783	48	411	51	1031	34	18	.	622	36	587	41	101	71	266	54	432	41	353	44	509	34	566	37	320	49	360	71	925	37	897	39	689	43	1392	32	372	47	85	71	985	30	929	39	483	41	1184	25	318	54	1393	28	426	43	922	33	845	46	115	.	923	47	1972	21	2075	21	2618	19	350	40	659	43	632	42	1211	31	928	34	299	59	913	38	460	61	0	.	104326	3
starkes Baumholz	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	.
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	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	321	59	156	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	212	72	1630	27	28	.	1119	31	1313	28	1901	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	75	0	.	109	71	0	.	44	.	131	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	183	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	314	44	212	62	152	73	0	.	0	.	0	.	151	72	0	.	0	.	42	.	100	.	0	.	265	71	52	82	227	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2068	22	787	48	585	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12285	9
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2874	29	205	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	114	.	0	.	119	.	277	58	0	.	559	55	1789	30	1078	40	2000	25	3705	19	1242	32	0	.	0	.	0	.	209	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	302	71	317	46	0	.	102	.	76	84	73	.	154	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	255	55	270	69	63	.	0	.	0	.	0	.	356	50	289	62	526	39	58	83	0	.	0	.	133	58	130	84	330	71	0	.	378	59	387	59	238	61	496	46	133	78	0	.	0	.	64	.	0	.	0	.	0	.	24	.	0	.	182	60	0	.	0	.	0	.	0	.	2498	22	726	41	961	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23693	7
	unter- und obermontan	512	46	47	.	0	.	441	49	1842	28	3627	22	3559	21	9012	13	3042	22	1526	31	0	.	350	63	253	91	0	.	352	65	567	58	1081	35	1432	36	0	.	972	39	591	49	664	40	129	71	421	51	0	.	2704	22	1340	34	2110	26	3012	26	227	61	1316	29	712	43	733	39	1056	41	271	60	246	76	1996	27	684	48	551	52	1925	29	1942	27	3200	24	0	.	580	40	362	76	113	.	420	62	2278	24	1427	31	1510	33	947	40	0	.	0	.	0	.	225	81	0	.	134	71	87	.	19	.	272	62	172	62	124	74	254	71	49	.	222	72	544	52	362	60	288	73	1027	45	0	.	813	40	0	.	473	58	262	54	1123	31	307	58	641	35	68	.	468	61	259	64	346	72	0	.	0	.	453	51	1353	32	514	58	0	.	1045	33	1114	32	0	.	0	.	90	.	0	.	75191	4
	submontan	1630	26	1101	30	792	38	2379	24	0	.	0	.	591	54	1286	35	6151	15	0	.	540	45	474	50	250	56	0	.	688	45	384	54	0	.	308	76	0	.	0	.	122	71	0	.	0	.	0	.	0	.	1282	30	865	36	1675	31	330	58	0	.	0	.	217	72	19	.	0	.	0	.	0	.	171	.	651	46	367	52	210	73	432	59	0	.	862	37	1502	34	101	.	318	50	76	.	68	.	0	.	158	.	183	61	1160	38	1255	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	105	.	0	.	0	.	61	.	149	.	0	.	714	50	83	.	73	.	786	40	0	.	0	.	205	61	179	.	547	39	0	.	411	62	0	.	532	47	0	.	0	.	75	72	138	100	705	38	1125	35	93	.	1080	38	999	37	771	40	778	46	0	.	38207	5
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	145	.	0	.	0	.	0	.	0	.	105	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	.	0	.	190	59	0	.	0	.	293	72	196	51	152	82	70	.	415	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	137	.	0	.	0	.	0	.	1853	23
	Total	2143	23	1148	29	792	38	2820	21	1842	28	3627	22	7346	16	10659	12	9193	12	1526	31	540	45	824	39	502	53	0	.	1154	35	952	41	1201	33	2017	29	145	.	1743	29	4228	18	1770	29	3248	19	5853	14	3914	16	3986	17	2205	25	3784	20	3552	23	227	61	1316	29	930	37	752	38	1056	41	381	48	548	52	2594	23	1335	33	1064	34	2342	25	2448	24	3354	24	862	37	2082	27	463	64	431	45	495	55	2783	21	1697	28	1732	31	1130	35	1160	38	1337	28	670	34	987	32	704	33	198	53	380	60	215	47	810	32	372	45	870	36	401	53	527	47	609	46	1108	34	1059	33	647	46	1741	33	83	.	951	35	786	40	473	58	262	54	1352	27	486	52	1442	23	68	.	879	44	259	64	878	40	5212	14	1542	31	2073	24	1491	31	1219	33	1125	35	1138	32	2194	24	1136	34	771	40	869	42	0	.	153217	3
gemischt	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	.
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	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2461	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	115	84	205	49	562	35	437	34	1029	25	1044	26	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	128	59	147	62	0	.	0	.	209	59	0	.	21	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	197	52	302	48	263	53	18	.	0	.	0	.	200	45	97	54	31	.	0	.	61	.	53	79	16	.	82	64	30	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	859	39	981	29	533	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10092	9
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2047	22	120	.	0	.	94	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56	100	168	63	0	.	0	.	100	63	181	52	590	33	887	28	2350	19	639	32	0	.	51	.	0	.	208	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	649	37	209	59	0	.	0	.	236	69	0	.	94	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	88	0	.	0	.	0	.	203	53	425	43	478	42	95	66	0	.	0	.	253	47	0	.	67	71	0	.	79	61	224	63	54	79	323	51	742	43	0	.	0	.	40	71	0	.	0	.	0	.	63	.	42	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	586	32	1193	26	601	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14207	7
	unter- und obermontan	0	.	0	.	15	.	195	59	0	.	464	50	2220	22	3803	16	906	38	1341	26	0	.	0	.	78	79	0	.	0	.	255	51	1112	31	108	76	0	.	612	41	555	42	509	45	62	71	107	71	0	.	408	42	773	40	188	.	1137	29	428	47	390	52	119	73	457	36	2788	19	0	.	480	48	273	48	124	75	93	71	360	45	0	.	891	45	51	.	221	52	0	.	73	.	0	.	0	.	134	76	226	64	363	54	0	.	0	.	0	.	517	46	0	.	195	42	435	39	34	94	799	28	239	53	80	65	72	66	132	78	0	.	253	49	37	.	775	44	78	94	0	.	485	44	121	.	118	74	557	32	0	.	373	44	62	77	38	.	0	.	336	66	99	.	0	.	0	.	869	29	102	.	0	.	107	.	495	41	52	71	0	.	0	.	0	.	0	.	29785	6
	submontan	639	66	236	70	790	35	291	54	0	.	0	.	85	86	83	.	1388	28	0	.	160	61	0	.	148	60	87	.	0	.	32	75	0	.	352	53	0	.	0	.	0	.	70	.	0	.	0	.	0	.	192	71	0	.	0	.	78	.	135	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	.	0	.	56	72	0	.	0	.	0	.	0	.	41	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	164	76	220	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	111	.	0	.	56	.	81	.	0	.	0	.	0	.	7	.	45	.	101	72	0	.	0	.	95	79	35	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	.	0	.	0	.	89	.	0	.	-1	.	191	59	0	.	51	87	0	.	6260	13
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	Total	639	66	236	70	805	34	486	40	0	.	464	50	6812	12	4006	15	2293	23	1435	25	160	61	0	.	226	48	87	.	0	.	344	42	1281	28	459	44	0	.	828	33	964	28	1805	20	1423	21	3676	14	3174	13	601	37	823	38	188	.	1433	25	563	38	390	52	119	73	457	36	2788	19	0	.	1258	27	630	32	210	60	93	71	861	31	0	.	1006	40	51	.	221	52	41	.	73	.	0	.	0	.	134	76	284	54	526	44	220	61	0	.	475	33	1425	24	900	29	454	28	965	25	707	31	1646	19	341	40	267	38	183	66	271	47	368	44	404	38	443	40	1547	30	78	94	7	.	570	38	222	63	118	74	557	32	158	62	450	38	62	77	38	.	0	.	336	66	99	.	1973	21	2619	17	2132	18	102	.	0	.	196	71	495	41	51	72	191	59	0	.	51	87	0	.	65481	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	103	75	51	100	17	.	715	28	2990	14	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	76	136	45	103	46	6	.	0	.	0	.	133	58	5	.	0	.	0	.	0	.	34	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1614	18	667	26	70	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6676	9
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3742	16	167	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	.	0	.	0	.	535	44	2510	20	860	27	2966	17	4114	15	5212	12	0	.	0	.	0	.	53	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	216	55	174	51	495	44	0	.	53	85	428	40	0	.	21	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	186	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	538	32	896	28	484	38	34	71	0	.	0	.	541	33	127	47	32	97	42	.	197	62	70	63	350	56	216	41	260	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3844	16	2825	20	2652	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34955	5
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	7284	15	549	42	0	.	94	92	0	.	0	.	0	.	0	.	204	71	635	43	833	37	277	58	0	.	672	47	3162	20	2766	21	4404	15	9753	10	4600	14	0	.	155	75	0	.	792	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	163	55	1237	30	558	35	0	.	197	70	458	46	166	69	248	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	380	43	666	35	154	57	0	.	0	.	0	.	852	27	1148	27	1733	22	161	49	0	.	0	.	843	26	216	56	496	52	286	52	662	46	1441	29	615	46	1209	31	1111	33	0	.	0	.	113	62	0	.	0	.	95	71	86	78	137	75	254	51	0	.	0	.	0	.	0	.	5539	13	4204	14	4004	15	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65633	4
	unter- und obermontan	1003	31	82	71	132	60	1405	27	2810	22	5895	17	10488	11	16163	9	5517	16	10116	10	83	100	461	51	2070	26	0	.	655	43	2144	24	4270	16	3144	21	0	.	5068	19	1853	22	2514	19	244	46	1226	25	0	.	10651	10	2941	21	3171	20	6549	15	970	29	2800	18	1166	31	1283	26	4067	17	1459	26	831	37	2764	21	3048	20	1806	24	3924	17	2638	22	7620	15	1164	29	1269	26	1939	22	586	39	2269	22	3074	19	2904	21	2652	23	2043	25	0	.	462	54	0	.	1014	31	0	.	1389	34	1206	23	370	34	1848	19	1386	23	1263	22	974	30	424	38	311	57	1443	27	651	40	2703	22	1656	30	49	100	2714	19	463	60	1038	33	2606	16	1583	25	2225	21	808	29	547	43	1160	39	777	39	691	45	45	.	43	76	3095	17	2136	24	1263	32	595	44	3177	18	1975	23	0	.	214	95	166	71	0	.	197403	2
	submontan	3920	17	2905	17	2653	19	4036	17	0	.	0	.	1249	36	2150	24	12891	9	221	53	1398	26	1477	26	1442	26	87	.	1270	30	1131	30	239	.	1763	25	0	.	9	.	274	51	282	49	0	.	0	.	0	.	3132	17	1901	28	2727	23	408	50	328	37	0	.	470	45	19	.	0	.	126	75	69	.	306	63	1412	28	850	35	397	52	978	36	16	.	3352	16	2396	24	712	35	1350	24	1374	25	208	65	0	.	360	61	1368	31	2403	23	2652	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	216	71	156	99	163	59	612	37	404	50	96	90	852	43	297	41	151	59	1538	27	460	40	0	.	443	40	752	36	1271	26	691	35	818	43	0	.	1334	36	0	.	0	.	527	29	316	52	1113	30	2211	22	385	48	1774	26	1976	23	1622	26	2075	25	0	.	90964	3
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	565	39	0	.	24	.	23	.	55	75	891	26	72	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	.	63	81	516	30	213	51	625	28	1281	24	2640	14	962	27	755	28	1475	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	73	0	.	0	.	42	.	0	.	0	.	0	.	475	31	388	33	202	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	206	72	0	.	0	.	0	.	11627	6
	Total	4924	15	2987	17	2785	18	5441	14	2830	22	5895	17	22763	8	19029	8	18408	8	10431	10	1481	25	1938	23	3512	18	87	.	2129	23	3909	17	5386	15	5184	16	565	39	6284	16	7927	11	6496	12	7686	11	16699	7	12873	8	13783	8	4997	17	5898	15	7803	13	1298	23	2800	18	1636	25	1301	26	4067	17	1964	21	2310	21	4129	17	4460	17	2905	19	5206	14	3782	18	7906	15	4516	14	3666	18	2651	19	1936	21	3643	16	3847	17	3570	18	3167	20	3411	19	2403	23	3196	18	1481	20	3710	14	2534	17	2215	23	2487	17	3010	13	4326	12	2490	16	3267	15	1517	24	1438	28	2019	23	3020	19	2479	20	4171	17	2508	25	346	38	2979	17	2001	25	1498	26	2702	15	2184	20	3114	17	2405	18	1280	27	1979	29	777	39	2025	28	11517	8	8126	10	10550	9	2452	22	2375	22	2806	20	3563	17	3749	17	2182	22	1837	26	2241	24	0	.	407258	1

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 2297312. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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