Auswahl aus Themenliste

zurück

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 LFI1-LFI5 #2382
Wald, der in den fünf Inventuren LFI1 (1983-1985), LFI2 (1993-1995), LFI3 (2004-2006), LFI4 (2009-2017) und 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 LFI1-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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	736	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	.	74	75	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1555	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	112	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	114	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	91	11	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	324	51
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	272	94	104	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	75	0	.	0	.	0	.	233	68	47	.	249	98	206	68	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	140	82	0	.	0	.	84	.	77	.	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	.	1905	25
	unter- und obermontan	0	.	0	.	0	.	118	.	0	.	171	82	336	50	251	70	81	83	57	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	74	115	72	219	63	0	.	222	71	56	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	20	.	179	.	230	62	157	.	0	.	0	.	52	.	0	.	0	.	28	100	1	100	45	80	142	100	64	71	0	.	150	71	60	.	0	.	4	100	0	.	0	.	10	.	10	.	32	.	0	.	0	.	47	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	3365	16
	submontan	335	61	292	39	1	.	98	72	0	.	0	.	89	88	77	.	259	42	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	.	2161	19
	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	.	29	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	0	.	0	.	91	60
	Total	335	61	292	39	1	.	216	64	0	.	171	82	809	40	432	48	341	37	57	71	53	97	0	.	0	.	0	.	0	.	56	60	161	55	232	60	0	.	222	71	289	58	59	82	249	98	206	68	114	100	41	80	229	71	226	80	230	62	157	.	0	.	0	.	52	100	0	.	0	.	35	84	1	100	45	80	142	100	95	58	0	.	150	71	60	100	0	.	4	100	2	100	0	.	10	.	10	.	32	.	40	75	0	.	47	.	6	89	57	.	0	.	1	.	29	.	0	.	0	.	0	.	0	.	162	72	0	.	0	.	84	.	77	.	0	.	103	100	96	.	2	.	2	.	5	.	0	.	45	90	0	.	11	.	56	.	46	.	0	.	3	.	170	68	139	72	173	62	61	76	83	.	240	69	103	94	7	84	57	58	93	88	26	.	0	.	7845	11
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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	259	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	171	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	456	45
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	.	0	.	0	.	143	73	325	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	211	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	.	0	.	0	.	0	.	86	.	60	.	0	.	0	.	0	.	8	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	276	62	26	.	77	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1258	29
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	489	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	74	445	39	587	37	229	55	0	.	0	.	0	.	123	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	32	96	87	.	0	.	0	.	147	75	111	84	145	85	40	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	460	48	521	38	520	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4282	14
	unter- und obermontan	65	.	0	.	0	.	0	.	0	.	252	69	149	82	389	58	535	45	217	56	0	.	36	.	147	.	0	.	173	.	193	82	193	61	0	.	0	.	268	65	0	.	0	.	21	.	275	56	0	.	505	60	399	53	245	80	405	47	80	71	163	60	0	.	37	73	0	.	102	.	0	.	0	.	110	.	43	.	137	58	2	.	192	71	16	.	136	66	36	.	60	.	102	.	280	63	277	80	77	.	290	84	0	.	0	.	0	.	92	74	0	.	330	51	23	.	180	72	310	46	132	90	3	.	76	.	236	74	0	.	39	.	42	87	13	.	62	.	0	.	248	79	0	.	92	.	0	.	224	71	328	74	0	.	177	.	37	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	.	207	74	102	.	0	.	322	69	192	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10094	11
	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	.	98	.	162	77	136	.	26	72	403	62	40	.	653	41	0	.	9055	10
	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	.	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	199	67	373	51	87	76	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	.	3455	16
	Total	221	51	597	45	443	49	480	63	0	.	252	69	638	39	454	52	1603	23	242	51	139	76	91	61	383	58	0	.	227	80	384	57	193	61	250	67	0	.	268	65	56	72	272	65	465	38	1378	27	813	31	605	52	452	48	559	48	528	42	191	45	163	60	35	74	37	73	0	.	313	75	0	.	63	.	175	73	43	.	137	58	2	.	192	71	614	41	196	55	36	.	138	75	98	104	337	55	290	76	77	.	478	56	283	51	409	49	144	58	304	42	222	61	703	36	110	64	1250	28	758	31	293	52	648	39	76	.	236	74	155	71	289	59	252	57	53	79	133	71	225	78	295	68	75	70	169	63	0	.	359	58	369	67	7	.	249	76	37	.	0	.	29	.	1015	33	566	36	931	35	207	74	200	71	162	77	459	57	219	88	403	62	40	.	653	41	0	.	28600	6
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	.	59	.	331	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	236	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	739	33
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	232	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	226	.	51	.	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	106	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1864	25
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	355	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	577	69	0	.	0	.	0	.	0	.	117	.	262	81	280	58	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	.	226	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	337	46	468	76	248	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4962	18
	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	.	938	43	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	480	55	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	602	45	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	.	338	54	131	.	101	.	14	.	603	49	157	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21406	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	593	44	0	.	342	76	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	.	2933	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	1302	44	938	43	434	71	353	58	647	58	745	47	400	58	400	48	1211	31	1363	31	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	480	55	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	740	38	541	52	1017	37	794	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	1124	41	691	37	131	.	101	.	494	51	693	45	380	59	153	.	287	74	421	59	0	.	42455	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	.	32	.	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	.	845	36
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	266	75	47	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	100	.	679	46	152	.	1276	43	438	71	1579	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	6089	17
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	660	59	171	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	.	0	.	0	.	0	.	0	.	726	59	505	60	693	51	1708	36	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	0	.	86	.	545	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	759	46	778	48	919	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12837	12
	unter- und obermontan	171	.	96	.	0	.	241	.	1539	40	1647	40	1893	30	1654	34	200	.	2555	28	148	.	228	71	282	.	0	.	432	71	1068	47	1010	43	619	63	0	.	1765	38	293	61	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	.	1854	35	630	51	410	73	637	45	0	.	472	51	414	64	600	58	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	.	519	54	1170	39	0	.	234	.	0	.	0	.	42735	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	94	.	0	.	0	.	398	76	490	66	1059	47	515	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	19905	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	2979	24	1941	31	2441	26	2555	28	148	.	937	41	762	54	0	.	432	71	1484	37	1010	43	1945	34	0	.	1865	37	1786	32	1256	37	2082	32	2338	30	4275	20	4810	21	1380	50	890	48	1020	44	222	71	199	71	351	58	0	.	716	44	509	58	0	.	727	59	469	58	749	53	657	51	350	71	1854	35	1738	32	708	52	1006	38	556	51	566	46	588	54	600	58	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	.	797	59	1174	46	415	71	340	50	1263	50	253	76	88	.	555	54	240	.	344	56	768	43	103	.	837	46	137	.	910	52	0	.	303	83	126	.	886	42	1031	40	2061	31	508	59	1096	46	665	45	519	54	1777	31	506	60	1026	46	182	.	0	.	83589	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	.	176	71	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	.	1606	33
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	289	84	103	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1245	40	0	.	1152	41	205	83	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	.	0	.	149	.	0	.	0	.	0	.	0	.	276	71	51	.	0	.	0	.	0	.	0	.	107	.	0	.	97	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1880	31	591	58	962	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9518	14
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2790	30	0	.	0	.	181	.	0	.	0	.	0	.	0	.	203	.	0	.	437	71	179	.	0	.	867	62	1578	37	313	72	1964	37	3256	27	1434	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	310	.	476	58	0	.	0	.	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	.	22312	10
	unter- und obermontan	195	.	0	.	0	.	347	71	1460	46	3020	34	3117	29	5979	19	3298	28	2710	25	0	.	0	.	644	65	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	3028	35	459	73	962	53	209	.	367	70	970	51	698	58	0	.	1889	39	1446	46	612	61	1597	43	1821	39	2398	37	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	182	.	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	.	385	60	0	.	597	72	148	.	1332	41	700	60	0	.	0	.	168	.	0	.	68154	5
	submontan	842	41	593	56	598	56	3711	25	0	.	0	.	1193	59	1019	53	6844	17	0	.	320	70	321	89	248	71	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	1246	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	269	.	0	.	224	.	0	.	163	.	393	71	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	.	32828	7
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	252	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	.	0	.	60	.	0	.	71	.	248	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	133	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	880	42
	Total	1037	38	593	56	598	56	4057	24	1460	46	3020	34	7389	20	7101	18	10142	15	2891	24	320	70	321	89	891	51	0	.	700	58	1238	46	1802	37	1048	45	252	.	2183	36	3572	23	1485	35	3242	27	3760	24	4056	22	3064	26	1954	35	3635	27	3195	33	648	60	962	53	484	71	367	70	970	51	698	58	310	.	2365	33	1673	42	887	49	1904	38	2384	34	2664	35	1250	43	1713	36	313	75	997	46	248	73	2435	30	1537	38	1304	43	305	81	1382	46	1492	37	523	58	805	53	929	54	314	61	231	80	71	.	822	42	80	73	412	80	447	71	321	75	280	.	1186	45	808	60	1032	48	989	53	0	.	1329	38	393	71	352	71	413	55	1204	41	411	58	1549	37	183	.	592	65	344	.	941	50	3916	21	1000	45	3191	26	190	.	899	53	354	62	1332	41	1245	42	1041	48	347	72	526	59	0	.	135299	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	170	76	1002	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	119	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	.	552	34	303	46	62	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2207	19
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3132	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	274	79	989	52	489	56	378	49	1509	34	822	38	0	.	0	.	0	.	27	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	126	.	197	88	217	71	0	.	81	.	256	96	0	.	48	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	362	62	584	48	278	61	0	.	0	.	0	.	237	65	0	.	0	.	78	.	118	.	126	.	0	.	22	.	21	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	130	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1803	39	1104	35	697	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14106	11
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2302	34	139	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	157	.	0	.	152	80	415	52	388	51	664	45	2632	28	808	50	0	.	112	.	0	.	241	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	908	45	130	71	0	.	0	.	159	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	121	.	4	.	52	.	0	.	0	.	0	.	379	68	262	.	454	68	90	.	0	.	0	.	157	76	187	.	0	.	87	.	0	.	320	68	0	.	369	62	82	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	200	76	0	.	0	.	0	.	0	.	1452	31	2480	25	812	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16714	10
	unter- und obermontan	0	.	0	.	0	.	147	.	-1	.	72	.	2217	28	5084	20	1100	45	3011	26	0	.	0	.	69	.	0	.	0	.	347	72	1028	47	112	.	0	.	547	56	706	39	705	47	0	.	543	64	0	.	1873	29	575	51	195	62	1985	33	132	.	1362	32	486	51	997	41	1906	29	505	67	301	57	617	51	645	50	0	.	483	50	692	62	1300	45	0	.	170	71	321	74	137	.	167	71	144	.	152	75	182	74	539	62	0	.	0	.	0	.	565	60	0	.	99	84	413	54	122	69	410	46	101	71	316	60	261	72	0	.	187	.	481	59	356	80	231	78	0	.	0	.	630	48	0	.	75	.	1373	29	57	.	606	46	359	61	0	.	130	73	0	.	0	.	0	.	0	.	1345	36	200	71	155	.	0	.	713	51	95	73	0	.	0	.	0	.	0	.	40833	6
	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	.	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	.	0	.	339	71	0	.	222	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	.	0	.	0	.	0	.	0	.	179	79	123	.	165	86	151	84	0	.	10134	12
	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	.	285	71	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	.	90	.	78	79	144	.	9	.	745	43	714	43	189	63	302	52	781	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	.	209	64	-9	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3829	17
	Total	274	71	56	.	383	60	414	60	-1	.	72	.	7801	16	6234	18	1387	39	3011	26	386	59	0	.	292	57	177	.	87	.	347	72	1028	47	763	45	0	.	973	40	2110	29	1760	28	1041	34	5139	19	2792	22	2753	24	974	39	637	49	2413	29	219	72	1362	32	636	46	1057	39	1906	29	631	57	1406	34	964	37	645	50	195	72	958	39	1118	47	1347	43	164	.	197	62	477	59	336	72	724	50	266	71	156	74	234	62	664	53	103	.	232	58	831	42	1489	34	995	39	199	62	1158	33	837	38	993	29	590	43	1097	37	656	48	118	.	787	44	679	49	746	49	334	60	69	.	10	.	630	48	0	.	75	.	1373	29	177	75	606	46	1028	37	0	.	352	69	0	.	0	.	3855	22	4097	19	2965	23	200	71	155	.	0	.	713	51	273	57	123	.	165	86	151	84	0	.	87821	4
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	.	141	.	0	.	23	.	437	44	3140	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	.	71	73	119	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	.	1373	27	538	40	62	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5903	13
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4187	20	151	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	374	64	3163	25	692	46	2903	26	2483	26	5035	18	0	.	0	.	0	.	27	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	338	73	217	80	319	58	0	.	81	.	511	61	0	.	48	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	348	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	415	56	1284	33	387	49	39	.	0	.	0	.	599	44	111	71	0	.	78	.	331	74	164	79	107	.	192	64	119	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	130	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4069	23	2357	25	2239	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33496	7
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6971	18	414	57	0	.	196	93	0	.	0	.	0	.	0	.	203	.	701	60	483	64	337	71	0	.	1019	54	3069	25	1634	30	4294	21	9577	14	5168	18	0	.	112	.	0	.	535	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	.	1289	40	606	48	0	.	191	100	217	63	160	.	266	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	647	46	363	71	210	79	0	.	0	.	0	.	1052	38	748	51	2110	32	190	70	0	.	0	.	464	49	389	55	629	63	529	63	569	73	1483	39	791	58	1035	44	894	59	0	.	0	.	123	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	314	60	0	.	0	.	0	.	0	.	4440	19	4772	19	4487	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63748	5
	unter- und obermontan	651	47	96	.	0	.	952	42	3158	29	5641	22	8259	15	13784	12	5738	20	10612	13	148	100	337	53	1408	39	0	.	644	55	2575	30	4880	20	2200	31	0	.	4766	21	1897	27	2583	26	261	66	1205	36	0	.	8409	15	2791	27	3809	25	7004	19	1149	40	2911	24	804	43	1453	34	3653	22	2352	29	329	53	3523	26	3014	27	1896	34	3572	24	3292	28	6374	20	1394	35	1616	31	1796	28	829	45	1507	31	2583	28	2724	26	2626	28	1804	34	0	.	595	57	0	.	950	47	0	.	818	35	1171	34	585	40	1492	28	1159	33	918	37	1367	35	572	54	626	59	1317	37	707	50	1708	37	1234	45	88	.	3070	23	240	.	689	45	2750	21	1587	34	1942	27	1187	39	735	62	919	47	883	55	427	70	0	.	13	.	2815	24	971	37	1719	37	417	56	3587	22	2315	29	0	.	234	.	168	.	0	.	186986	2
	submontan	2811	21	2146	23	2133	26	4748	21	0	.	0	.	1591	47	2583	28	12182	12	25	.	898	38	1278	37	1335	33	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	960	41	231	79	0	.	398	76	1252	36	3018	28	2770	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	505	71	0	.	286	71	508	54	578	57	0	.	541	56	590	47	278	66	482	59	255	56	0	.	364	54	754	50	1102	42	770	42	478	61	0	.	672	58	0	.	0	.	329	47	326	72	815	44	1498	29	231	70	1586	31	2147	31	1724	32	1792	28	0	.	84658	4
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	614	53	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	.	90	.	498	43	344	57	685	36	1230	32	2908	19	799	35	826	39	1888	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	186	71	0	.	0	.	72	.	0	.	0	.	0	.	620	40	283	51	80	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	137	87	0	.	0	.	0	.	12375	8
	Total	3462	19	2241	23	2133	26	5700	19	3158	29	5641	22	21007	10	16932	10	17920	10	10833	12	1046	35	1615	31	2743	25	177	.	1662	34	4812	21	5363	19	4671	20	614	53	6159	19	8558	14	5255	17	7480	16	14576	11	13504	10	12284	12	5290	21	6759	18	7893	18	1656	32	2911	24	1505	33	1512	32	3653	22	2756	27	1835	31	4620	21	3385	25	2846	26	4492	21	4442	23	6688	19	5169	18	3113	24	2368	25	2166	28	2467	24	3809	22	3086	24	3234	25	3056	25	3018	28	3448	21	1557	30	3551	21	2960	25	1731	23	2401	23	3493	17	3354	18	2485	22	3435	21	2479	28	1472	39	2559	28	2723	27	2512	27	2721	30	1776	36	679	42	3471	22	722	51	944	36	2750	21	2138	27	2696	24	2732	25	1578	36	1397	37	883	55	1099	45	10503	12	7963	14	10012	13	1297	33	2534	29	1915	26	3819	22	3900	21	2284	29	1958	30	1960	27	0	.	387165	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. 2299389. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

zurück