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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 LFI4/LFI5 #2282
Wald, der sowohl im LFI4 (2009-2017) als auch im LFI5 (2018-2026) zu weniger als zwei Dritteln mit Sträuchern bedeckt war und zu Fuss aufgesucht werden konnte.

1,4-km-Netz, Unternetze 1-5 #1746
Unternetze 1, 2, 3, 4 und 5 der Feldaufnahmen auf dem Stichprobennetz mit einer Maschenweite von 1,4 km (Basisnetz).

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	23-25mit 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 nicht (hervorgehobene Zahlenpaare), beim Privatwald und beim Total aber schon (hervorgehobene Zahlenpaare). Auf dem Sicherheitsniveau der 68%-Vertrauensintervalle kommt man zum Schluss, dass der Vorrat pro Hektare im öffentlichen Wald des Mittellands abgenommen hat. Für den Privatwald wie auch für das Total 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 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

LFI4
Vorrat (Schaftholz)
Entwicklungsstufe · NaiS-Vegetationshöhenstufen (6 Klassen)
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
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
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	.	51	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	157	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	59	50	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	6	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	337	51
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	81	0	.	0	.	14	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	460	63	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	745	44
	unter- und obermontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	100	0	.	0	.	9	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	231	71	0	.	0	.	0	.	0	.	24	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-20	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	399	47
	submontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	63
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	304	60	6	.	0	.	23	72	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	231	71	0	.	9	.	0	.	0	.	24	.	0	.	542	54	91	63	0	.	0	.	0	.	24	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	1	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	139	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-20	.	0	.	0	.	13	.	0	.	64	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	68	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1564	27
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	.	2	.	1	.	7	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	62	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	85
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	23	93	0	.	140	79	120	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	0	.	9	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	113	72	13	85	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	579	35
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	273	93	104	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	94	63	0	.	0	.	0	.	233	68	47	.	249	98	251	58	0	.	0	.	4	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	.	0	.	0	.	0	.	32	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	57	.	1	.	23	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	140	82	0	.	0	.	84	.	92	85	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	84	100	116	86	144	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2040	24
	unter- und obermontan	0	.	0	.	0	.	118	.	0	.	171	82	336	50	271	65	81	83	57	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	74	115	72	219	63	0	.	222	71	56	.	41	.	0	.	0	.	0	.	8	71	20	.	179	.	230	62	157	.	0	.	0	.	52	.	0	.	6	.	28	100	1	100	45	80	142	100	64	71	0	.	161	67	60	.	0	.	4	100	0	.	0	.	12	85	10	.	32	.	0	.	0	.	47	.	0	.	0	.	0	.	27	86	0	.	0	.	3	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	103	100	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	0	.	0	.	11	.	56	.	0	.	0	.	3	.	0	.	13	.	-14	.	61	76	0	.	98	89	97	98	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3476	16
	submontan	335	61	292	39	1	.	247	67	0	.	0	.	89	88	77	.	298	38	0	.	53	97	0	.	0	.	0	.	0	.	17	.	0	.	12	.	0	.	0	.	0	.	12	.	0	.	0	.	0	.	32	.	209	77	47	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	40	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	.	0	.	2	.	0	.	0	.	45	90	0	.	0	.	0	.	46	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	.	142	.	5	.	6	.	38	73	93	88	26	.	0	.	2348	18
	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	.	3	.	0	.	0	.	0	.	29	.	0	.	0	.	3	.	27	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	43	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	125	49
	Total	335	61	292	39	1	.	365	55	0	.	171	82	821	40	452	46	379	35	57	71	53	97	0	.	0	.	0	.	0	.	56	60	209	48	232	60	0	.	222	71	315	54	123	54	251	97	391	47	127	90	41	80	234	70	226	80	230	62	157	.	0	.	0	.	52	100	0	.	6	.	35	84	1	100	45	80	142	100	95	58	0	.	161	67	60	100	0	.	4	100	2	100	0	.	12	85	10	.	32	.	40	75	0	.	47	.	10	67	57	100	1	.	112	62	29	100	0	.	3	.	3	.	32	85	162	72	0	.	9	73	84	.	92	85	0	.	103	100	96	.	2	.	2	.	5	.	0	.	45	90	0	.	11	.	56	.	46	.	0	.	3	.	197	59	144	70	180	60	61	76	83	.	240	69	103	94	7	84	57	58	93	88	26	.	0	.	8642	10
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	.
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	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	129	.	0	.	0	.	0	.	36	74	0	.	72	69	146	71	522	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	211	.	0	.	66	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	.	23	.	0	.	0	.	0	.	195	59	60	.	0	.	0	.	0	.	8	.	116	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	313	56	94	77	77	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2143	21
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	617	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	.	46	.	120	74	610	31	684	35	304	44	0	.	0	.	0	.	123	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	.	0	.	0	.	0	.	0	.	144	58	68	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	74	32	96	87	.	-9	.	0	.	147	75	111	84	145	85	40	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	617	41	598	36	706	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5315	13
	unter- und obermontan	65	.	0	.	0	.	0	.	0	.	252	69	149	82	389	58	535	45	217	56	0	.	36	.	263	71	0	.	173	.	193	82	193	61	0	.	0	.	295	60	104	.	0	.	21	.	275	56	0	.	505	60	545	47	245	80	405	47	80	71	163	60	0	.	37	73	0	.	102	.	0	.	44	.	110	.	116	73	137	58	2	.	192	71	16	.	136	66	36	.	60	.	102	.	280	63	471	57	77	.	290	84	0	.	0	.	0	.	92	74	0	.	330	51	145	71	176	74	618	42	148	81	144	70	76	.	322	58	9	.	39	.	42	87	145	55	62	.	0	.	317	66	0	.	92	.	0	.	224	71	328	74	0	.	232	80	37	.	0	.	0	.	0	.	4	.	72	80	207	74	102	.	0	.	322	69	192	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11789	10
	submontan	156	59	597	45	443	49	480	63	0	.	0	.	0	.	65	.	1068	27	25	.	139	76	55	77	236	71	0	.	54	.	191	80	0	.	250	67	0	.	0	.	33	.	152	.	0	.	0	.	0	.	100	84	53	82	314	58	0	.	111	58	0	.	35	74	0	.	0	.	0	.	0	.	63	.	65	.	0	.	0	.	0	.	0	.	599	42	59	.	0	.	78	108	-4	.	57	.	0	.	0	.	188	60	283	51	409	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	139	.	64	.	0	.	71	.	225	78	48	.	75	70	77	71	0	.	135	.	41	.	7	.	0	.	0	.	0	.	29	.	0	.	0	.	271	53	0	.	109	90	162	77	136	.	26	72	403	62	40	.	653	41	0	.	9067	10
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	374	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	118	70	205	65	444	45	110	64	1069	30	363	48	69	.	559	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	.	0	.	0	.	0	.	108	67	19	.	46	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3572	15
	Total	221	51	597	45	443	49	480	63	0	.	252	69	804	34	454	52	1603	23	242	51	139	76	91	61	498	50	0	.	227	80	384	57	322	54	250	67	18	100	316	56	236	52	272	65	702	28	1509	26	1110	26	605	52	598	44	559	48	528	42	191	45	163	60	35	74	37	73	0	.	358	67	0	.	172	59	175	73	116	73	137	58	2	.	192	71	614	41	196	55	36	.	138	75	98	104	345	54	484	56	77	.	478	56	283	51	409	49	144	58	382	36	226	60	797	33	255	49	1245	28	1232	27	322	48	790	34	66	115	322	58	164	68	406	51	252	57	185	48	133	71	225	78	365	58	75	70	169	63	0	.	359	58	369	67	7	.	304	65	37	.	0	.	29	.	1210	29	714	32	1172	31	207	74	211	67	162	77	459	57	219	88	403	62	40	.	653	41	0	.	32509	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	.	23	.	79	79	470	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	45	.	298	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	960	28
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	232	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	226	.	160	75	98	.	105	86	259	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	.	0	.	0	.	79	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	.	119	.	0	.	39	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	366	64	146	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2013	24
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	355	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	642	63	0	.	0	.	0	.	0	.	117	.	262	81	508	48	728	43	773	45	0	.	0	.	0	.	171	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	.	65	.	0	.	0	.	0	.	27	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	.	73	.	232	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	337	46	573	64	248	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5365	17
	unter- und obermontan	220	71	0	.	0	.	99	.	161	.	479	72	501	48	428	61	524	58	2053	30	0	.	73	.	266	58	0	.	40	.	228	.	1027	40	434	71	0	.	647	58	335	71	83	.	0	.	105	.	0	.	672	46	61	.	591	62	311	.	218	.	224	.	0	.	0	.	60	.	539	62	0	.	288	71	299	73	644	61	635	52	587	57	939	56	434	58	178	.	485	50	42	.	518	61	110	.	354	58	254	82	0	.	0	.	211	.	0	.	8	.	0	.	36	.	402	64	146	73	474	58	631	44	260	60	562	54	0	.	0	.	71	.	128	71	39	.	249	.	0	.	592	51	0	.	0	.	130	72	0	.	163	.	0	.	0	.	160	.	236	.	0	.	0	.	0	.	418	47	659	61	101	.	14	.	603	49	157	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22591	9
	submontan	325	58	247	59	120	.	0	.	0	.	0	.	0	.	337	58	1483	31	0	.	0	.	193	71	149	.	0	.	172	.	497	71	0	.	0	.	0	.	0	.	67	.	3	.	0	.	0	.	0	.	339	73	240	73	221	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	109	.	79	.	185	72	0	.	0	.	0	.	910	40	121	75	47	.	96	.	313	60	0	.	0	.	0	.	340	77	192	.	452	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	274	.	0	.	132	.	0	.	161	.	0	.	0	.	259	73	67	.	0	.	0	.	0	.	64	.	310	78	0	.	180	71	210	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	480	53	90	.	223	71	153	.	287	74	421	59	0	.	10552	11
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	353	58	0	.	0	.	0	.	0	.	214	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	.	185	78	0	.	242	62	250	79	595	43	0	.	385	69	308	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	186	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	204	71	55	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2977	20
	Total	546	45	247	59	120	.	99	.	161	.	479	72	1088	32	765	43	2006	27	2053	30	0	.	266	58	415	52	0	.	212	83	1367	43	1027	40	434	71	353	58	647	58	745	47	508	51	628	42	1231	31	1502	29	1011	39	300	61	812	49	482	69	218	.	224	.	0	.	0	.	60	.	605	56	65	.	498	51	377	62	829	50	741	46	587	57	939	56	1344	33	299	67	532	47	138	76	831	44	174	73	354	58	254	82	340	77	192	.	663	52	52	.	413	48	0	.	317	50	652	50	741	38	541	52	1089	35	800	43	836	49	0	.	163	83	71	.	289	64	39	.	249	.	259	73	659	47	0	.	0	.	130	72	251	58	474	61	0	.	180	71	370	66	236	.	0	.	586	37	1291	36	812	33	659	61	101	.	494	51	693	45	380	59	153	.	287	74	421	59	0	.	44459	6
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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	108	76	812	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	921	34
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	266	75	47	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	148	75	679	46	249	72	1276	43	438	71	1579	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	.	0	.	0	.	0	.	0	.	103	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	432	58	86	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	213	.	0	.	0	.	170	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	253	75	397	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6420	17
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	959	51	171	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	.	0	.	0	.	0	.	0	.	726	59	505	60	693	51	1762	35	1883	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	191	.	0	.	160	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	174	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	.	727	46	0	.	0	.	0	.	240	75	67	.	0	.	302	.	353	.	1015	51	73	.	86	.	545	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1030	43	778	48	919	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13535	12
	unter- und obermontan	171	.	96	.	0	.	241	.	1539	40	1647	40	2405	32	1654	34	200	.	2555	28	148	.	228	71	282	.	0	.	432	71	1068	47	1010	43	619	63	0	.	1765	38	390	52	599	52	114	.	160	.	0	.	4109	23	251	71	177	.	1020	44	101	.	199	71	109	.	0	.	716	44	509	58	0	.	727	59	469	58	455	73	657	51	190	.	2002	33	630	51	410	73	637	45	0	.	472	51	414	64	639	55	935	46	738	52	0	.	91	.	0	.	0	.	0	.	197	74	102	.	136	.	0	.	324	70	244	88	0	.	231	.	159	.	243	.	0	.	717	58	76	.	88	.	555	54	240	.	166	83	768	43	103	.	434	60	0	.	502	82	0	.	303	83	0	.	0	.	0	.	745	53	372	71	764	56	157	.	584	49	1170	39	0	.	234	.	0	.	0	.	43596	6
	submontan	877	38	360	51	587	50	193	77	0	.	0	.	160	.	69	.	2241	27	0	.	0	.	709	49	480	63	0	.	0	.	293	71	0	.	1326	39	0	.	0	.	87	.	0	.	0	.	0	.	0	.	701	46	1129	59	713	54	0	.	121	.	0	.	242	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	103	.	0	.	0	.	0	.	1108	41	298	73	369	69	556	51	234	72	0	.	0	.	398	76	490	66	1059	47	515	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	214	.	0	.	172	.	84	.	0	.	178	.	0	.	0	.	0	.	178	75	0	.	0	.	402	71	137	.	408	58	0	.	0	.	126	.	0	.	0	.	0	.	137	.	331	79	507	51	0	.	607	53	389	72	791	51	182	.	0	.	20258	9
	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	.	120	.	461	58	0	.	113	.	241	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	127	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	.	0	.	0	.	0	.	1178	36
	Total	1048	36	456	45	587	50	434	65	1539	40	1647	40	3790	25	1941	31	2441	26	2555	28	148	.	937	41	762	54	0	.	432	71	1484	37	1010	43	1945	34	0	.	1913	36	1883	30	1354	35	2082	32	2469	29	4275	20	4810	21	1380	50	890	48	1020	44	222	71	199	71	351	58	0	.	716	44	591	52	0	.	727	59	469	58	749	53	760	46	350	71	2002	33	1738	32	708	52	1006	38	556	51	706	42	588	54	639	55	1333	40	1228	41	1059	47	605	46	0	.	482	53	813	42	197	74	222	71	597	50	240	75	505	52	485	65	302	.	1011	51	1174	46	488	63	340	50	1263	50	253	76	88	.	555	54	240	.	344	56	768	43	103	.	837	46	137	.	910	52	0	.	303	83	126	.	1157	40	1031	40	2061	31	508	59	1096	46	665	45	584	49	1777	31	506	60	1026	46	182	.	0	.	85908	4
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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	141	.	0	.	0	.	251	58	735	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	555	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1681	32
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	289	84	103	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1298	38	0	.	1152	41	237	73	1887	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	175	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	348	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	112	.	149	.	0	.	0	.	0	.	0	.	276	71	51	.	0	.	0	.	0	.	0	.	107	.	70	.	97	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1938	30	591	58	1037	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9918	13
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3064	29	0	.	0	.	181	.	0	.	0	.	0	.	0	.	203	.	0	.	437	71	179	.	0	.	867	62	1578	37	510	58	1964	37	3297	27	1434	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	310	.	476	58	0	.	193	.	0	.	0	.	266	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	288	71	229	.	158	.	0	.	0	.	0	.	523	58	255	.	929	54	99	.	0	.	0	.	0	.	29	.	316	.	0	.	217	.	0	.	596	74	358	.	227	.	0	.	0	.	121	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	114	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1348	40	409	72	1844	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23017	10
	unter- und obermontan	195	.	0	.	0	.	347	71	1664	42	3020	34	3364	28	5979	19	3298	28	2853	24	0	.	0	.	1020	55	0	.	0	.	699	63	1366	44	817	53	0	.	1316	44	507	62	1172	41	126	.	123	89	0	.	1241	39	1485	43	2421	34	3231	33	459	73	966	53	209	.	367	70	970	51	698	58	0	.	1889	39	1446	46	612	61	1597	43	1821	39	2919	32	255	.	722	47	313	75	591	58	248	73	1625	39	1308	41	1145	47	237	.	0	.	246	.	0	.	285	.	0	.	155	.	231	80	0	.	299	71	0	.	95	.	447	71	105	.	280	.	483	61	418	71	708	61	765	62	0	.	1045	45	0	.	352	71	413	55	1204	41	411	58	816	51	0	.	592	65	344	.	424	71	0	.	0	.	435	54	0	.	597	72	148	.	1332	41	700	60	0	.	0	.	168	.	0	.	70140	5
	submontan	842	41	593	56	598	56	3711	25	0	.	0	.	1193	59	1019	53	6844	17	0	.	320	70	321	89	495	55	0	.	497	71	539	67	0	.	52	.	0	.	0	.	102	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1823	35	469	59	1214	42	167	.	189	.	0	.	274	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	227	.	275	83	132	.	563	72	0	.	995	48	991	51	0	.	406	75	0	.	174	.	0	.	0	.	68	.	1382	46	1683	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	269	.	0	.	224	.	0	.	163	.	567	58	0	.	0	.	0	.	0	.	619	60	183	.	0	.	0	.	517	71	0	.	0	.	0	.	190	.	302	71	206	79	0	.	545	58	1041	48	347	72	358	74	0	.	33686	7
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	Total	1037	38	593	56	598	56	4057	24	1664	42	3020	34	7910	19	7101	18	10142	15	3034	23	320	70	321	89	1514	41	0	.	700	58	1238	46	1802	37	1048	45	252	.	2183	36	3625	23	1682	33	3242	27	3908	23	4056	22	3064	26	1954	35	3635	27	3398	32	648	60	966	53	484	71	367	70	970	51	698	58	310	.	2365	33	1673	42	1081	44	1904	38	2384	34	3185	31	1250	43	1713	36	313	75	997	46	248	73	2435	30	1537	38	1304	43	305	81	1382	46	1929	36	635	50	805	53	929	54	314	61	231	80	71	.	822	42	80	73	412	80	447	71	321	75	280	.	1186	45	1114	49	1032	48	989	53	0	.	1329	38	567	58	352	71	413	55	1204	41	411	58	1549	37	183	.	592	65	344	.	941	50	3974	21	1000	45	3317	25	190	.	899	53	354	62	1332	41	1245	42	1041	48	347	72	526	59	0	.	139323	3
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	submontan	274	71	56	.	383	60	267	76	0	.	0	.	149	.	1011	42	287	75	0	.	386	59	0	.	223	68	177	.	87	.	0	.	0	.	493	58	0	.	0	.	0	.	178	76	0	.	0	.	0	.	880	41	287	72	441	65	158	.	86	.	0	.	150	.	60	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	115	.	60	.	427	70	0	.	164	.	27	.	156	.	199	.	556	61	0	.	0	.	0	.	126	.	103	100	149	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	231	.	0	.	154	.	197	84	0	.	0	.	69	.	10	.	0	.	0	.	0	.	0	.	121	.	128	.	339	71	0	.	222	.	0	.	0	.	0	.	0	.	211	78	0	.	0	.	0	.	0	.	179	79	123	.	165	86	151	84	0	.	10415	12
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	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4896	20	151	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	129	.	0	.	0	.	469	53	3361	24	973	36	3328	24	2693	24	5278	17	0	.	0	.	0	.	27	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	420	62	274	67	385	51	0	.	81	.	614	54	0	.	48	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	358	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	527	49	1313	32	387	49	39	100	0	.	0	.	801	35	125	64	5	.	78	.	331	74	187	70	223	71	298	49	119	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	130	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4296	22	2427	25	2362	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37132	6
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7823	17	414	57	0	.	196	93	0	.	0	.	0	.	0	.	203	.	894	49	531	59	337	71	0	.	1041	53	3115	25	1832	29	4794	20	10345	13	5261	18	0	.	116	96	0	.	655	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	111	72	1289	40	606	48	0	.	385	71	217	63	160	.	465	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	647	46	363	71	234	72	0	.	0	.	0	.	1116	36	748	51	2281	30	234	58	0	.	0	.	615	41	389	55	713	57	520	64	645	65	1483	39	865	54	1050	44	1056	53	0	.	0	.	123	98	0	.	0	.	0	.	0	.	84	.	314	60	0	.	0	.	0	.	0	.	4917	18	5092	18	4795	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69071	5
	unter- und obermontan	651	47	96	.	0	.	952	42	3362	28	5641	22	9519	15	13804	12	5738	20	11002	12	148	100	337	53	1900	36	0	.	644	55	2575	30	4969	20	2200	31	0	.	4942	21	2096	25	2830	24	261	66	1314	33	0	.	8409	15	2937	26	3809	25	7207	19	1149	40	2915	24	804	43	1453	34	3653	22	2358	29	329	53	3665	25	3014	27	1969	33	3870	23	3292	28	7513	18	1394	35	1616	31	1796	28	829	45	1507	31	2935	26	2956	25	2771	27	1804	34	0	.	595	57	0	.	950	47	0	.	867	33	1293	32	580	40	1803	26	1204	32	1060	33	1367	35	658	48	635	59	1317	37	944	45	1840	34	1234	45	88	.	3140	23	240	.	689	45	2863	20	1630	33	1942	27	1187	39	790	58	919	47	883	55	427	70	0	.	17	80	3001	23	1499	35	1719	37	417	56	3652	22	2315	29	0	.	234	.	168	.	0	.	195103	2
	submontan	2811	21	2146	23	2133	26	4897	21	0	.	0	.	1591	47	2583	28	12221	12	25	.	898	38	1278	37	1582	31	177	.	815	50	1536	37	0	.	2134	29	0	.	0	.	289	53	346	59	0	.	0	.	0	.	3875	21	2387	33	2951	25	326	71	507	49	0	.	701	51	60	.	0	.	0	.	0	.	172	73	371	67	678	45	192	75	990	50	0	.	3775	21	1497	38	572	53	1337	36	1099	38	231	79	0	.	398	76	1252	36	3018	28	3207	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	505	71	214	.	286	71	508	54	578	57	0	.	541	56	590	47	278	66	656	51	255	56	0	.	364	54	882	45	1102	42	770	42	478	61	0	.	672	58	0	.	0	.	482	45	326	72	826	44	1498	29	231	70	1586	31	2147	31	1724	32	1792	28	0	.	86349	4
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	632	51	0	.	0	.	0	.	0	.	873	39	160	72	0	.	0	.	0	.	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	.	93	96	511	42	349	56	756	34	1253	31	2910	19	884	33	897	36	1915	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	186	71	0	.	0	.	72	.	0	.	0	.	0	.	620	40	284	50	117	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	137	87	0	.	0	.	0	.	12732	8
	Total	3462	19	2241	23	2133	26	5849	19	3362	28	5641	22	23829	9	16952	10	17958	10	11223	12	1046	35	1615	31	3482	24	177	.	1662	34	5005	21	5629	18	4671	20	632	51	6452	18	9039	14	5981	16	8408	15	15991	10	14180	10	12284	12	5441	20	6759	18	8215	17	1656	32	2915	24	1505	33	1512	32	3653	22	2890	26	1892	30	4828	21	3385	25	3112	25	4893	20	4442	23	8026	18	5169	18	3113	24	2368	25	2166	28	2607	24	4170	21	3319	23	3403	24	3056	25	3018	28	3885	22	1773	27	3642	20	3195	23	1980	21	2546	22	3490	17	4113	16	2628	21	3715	20	2469	28	1847	33	2591	28	2913	25	2870	25	3015	28	1776	36	679	42	3540	21	896	46	944	36	2863	20	2181	27	2908	23	2732	25	1633	35	1397	37	883	55	1099	45	11249	12	8475	13	10848	12	1826	31	2545	29	1915	26	3884	21	3900	21	2284	29	1958	30	1960	27	0	.	407462	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. 2297611. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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