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

1. Wofür stehen die Zahlen?

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

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

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

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

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

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

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

2. Wozu dient der Standardfehler?

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

Die statistische Sicherheit beträgt

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

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

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

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

Vorgehen

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

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

Eigentum (2 Klassen)	Totholzvolumen Jura LFI5
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
öffentlich	30	10	3	27-33	24-36
privat	27	17	5	22-32	17-37
Total	29	9	3	26-32mit dem einfachen Standardfehler berechnet, d.h. 29 ± 3	23-25mit 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).

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4. Wann genügt es nicht, nur den Standardfehler zu betrachten?

Beim Landesforstinventar (LFI) handelt es sich um eine stichprobenbasierte Grossrauminventur, deren Probeflächen auf einem Gitternetz mit einer Maschenweite von 1.4 km × 1.4 km angeordnet sind. Das LFI wurde so konzipiert, dass der Vorrat für die Schweiz insgesamt mit einem Standardfehler von maximal 1% vorhergesagt werden kann.

Werden Ergebnisse für einzelne Regionen oder für einzelne Klassen abgefragt, wird der Standardfehler rasch viel grösser. Dies liegt daran, dass für die abgefragte Kombination von Merkmalsausprägungen* die Anzahl untersuchter Probeflächen und Objekte (d.h. Probebäume, Jungwaldpflanzen, Totholzstücke usw.) wesentlich geringer als für das Total ist.

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

Region	Vorrat
	Total		Ahorn		Bergahorn		Spitzahorn
	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler
	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
Schweiz	343	1	12	5	11	5	1	20
Produktionsregion Mittelland	363	2	15	10	14	11	0	50
Kanton Aargau	289	7	15	20	13	20	1	63

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

die Forstkreise als regionale Gliederung gewählt wurden oder Ergebnisse für kleine Kantone (z.B. Appenzell Innerrhoden, Nidwalden) abgefragt werden,
ein Klassifizierungsmerkmal mit vielen Klassen gewählt wurde (z.B. Baumart in 56 Klassen),
mehrere Klassifizierungsmerkmale miteinander kombiniert wurden (z.B. Hauptbaumart und Entwicklungsstufe).

Grosse Standardfehler sind ein Indiz dafür, dass eine Schätzung möglicherweise anhand einer zu geringen Anzahl Probeflächen oder Objekte erfolgte und entsprechend das Ergebnis der Schätzung nicht belastbar sein könnte.

Bei der Zielgrösse «Jungwaldstammzahl mit Verbiss» (Verbissintensität) ist die Unsicherheit der Schätzung nicht zwingend an einem hohen Standardfehler zu erkennen. Dies liegt daran, dass es sich bei dieser Zielgrösse um einen Quotientenschätzer** handelt, der wegen der Erhebungsmethode bei selteneren Baumarten (z.B. Föhre, Lärche, Arve, Eiche, Kastanie) nur auf einer kleinen Anzahl beurteilter Jungwaldpflanzen beruht. Entsprechend sollte bei der Zielgrösse «Jungwaldstammzahl mit Verbiss» immer geprüft werden, auf wie vielen beurteilten Jungwaldpflanzen die einzelnen Schätzwerte basieren. Als Faustregel gilt, dass für eine belastbare Schätzung pro Schätzwert mindestens 30 Jungwaldpflanzen auf Verbiss beurteilt worden sein sollten.

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

LFI5
Vorrat (Schaftholz)
Standortgüte · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
		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
Standortgüte	Hauptbaumart	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
keine Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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gering	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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	Tanne	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	86	65	15	100	41	100	431	46	0	.	0	.	59	95	0	.	0	.	0	.	119	96	0	.	0	.	117	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	578	41	0	.	22	85	2	100	0	.	100	73	96	76	11	100	247	71	-3	260	8	100	90	51	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	63	79	0	.	0	.	39	100	96	100	2	100	0	.	0	.	0	.	206	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	91	0	.	0	0	1	100	439	67	152	82	0	.	0	.	50	78	0	.	104	100	0	.	0	.	38	.	0	.	0	.	0	.	70	.	0	.	0	.	0	.	67	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3469	17
	Föhre	0	.	0	.	0	.	74	100	0	.	0	.	48	72	0	.	0	.	88	73	0	.	0	.	89	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	76	100	0	.	58	65	269	34	151	52	18	100	53	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	100	4	100	176	100	42	100	0	.	0	.	36	74	0	.	0	.	0	.	86	72	0	.	2	100	32	82	69	83	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	20	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1470	19
	Lärche	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	132	65	77	100	135	55	651	30	2539	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	99	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	76	56	147	66	82	.	0	.	0	.	140	63	18	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1019	29	693	41	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5828	12
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	96	0	.	9	100	233	51	842	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	523	36	262	41	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1908	17
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	Ahorn	11	76	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	124	41	52	60	25	74	118	42	0	.	11	.	16	70	0	.	0	.	0	.	95	49	0	.	0	.	117	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	73	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	9	100	0	.	17	73	22	79	0	.	119	90	0	.	19	71	0	.	0	.	0	.	0	.	42	100	-3	656	4	100	18	59	31	65	8	100	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-8	100	0	.	1	100	55	59	34	71	35	76	22	.	0	.	0	.	0	.	16	91	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	119	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	1220	15
	Esche	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	36	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	76	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	23	100	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	22	94	5	100	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	82	97	0	.	0	.	0	.	0	.	16	.	0	.	32	100	0	.	0	.	455	30
	Eiche	0	.	0	.	0	.	47	82	0	.	0	.	12	100	0	.	94	67	0	.	0	.	0	.	70	78	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	63	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	100	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	468	29
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	29	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	71
	übrige Laubhölzer	4	100	0	.	0	.	64	100	0	.	0	.	21	63	32	83	44	63	19	100	0	.	0	.	21	71	0	.	0	.	0	.	16	76	0	.	0	.	0	.	3	72	0	.	0	.	0	.	2	100	22	95	5	100	0	.	8	100	0	.	9	100	0	.	0	.	5	100	3	71	4	100	11	73	0	.	2	100	19	81	0	.	3	100	0	.	5	81	0	0	2	100	0	0	14	61	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	9	77	0	.	0	.	36	95	6	100	12	100	10	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	72	100	36	78	56	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	611	21
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
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mässig	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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	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	55	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	264	42	500	36	52	100	580	42	929	34	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	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	74	66	100	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	116	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	850	31	415	30	624	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4544	13
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	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	25	75	0	.	280	33	44	78	23	.	135	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	132	55	0	.	0	.	250	55	91	50	63	63	35	71	103	49	3	100	24	59	22	.	0	.	3	100	20	79	103	61	38	.	15	100	0	.	65	60	0	.	70	100	0	.	12	100	89	87	20	100	99	59	0	.	3	.	9	100	0	.	0	.	0	.	88	56	11	100	0	.	0	.	0	.	36	96	42	100	0	.	1	100	0	.	11	89	13	46	0	.	0	.	60	76	1	100	0	.	110	74	60	70	139	50	0	.	0	.	20	66	0	.	0	.	7	100	32	59	47	80	67	59	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	56	62	181	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2770	11
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	74	13	100	0	.	5	219	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	118	49	0	.	0	.	165	61	60	77	10	61	54	71	8	100	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	21	100	16	100	0	.	0	.	0	.	84	61	0	.	4	100	0	.	7	100	21	100	0	.	34	88	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	46	79	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	43	100	22	71	0	.	0	.	127	90	0	.	0	.	72	100	59	98	50	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	103	53	136	62	75	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1439	17
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	37	100	71	76	59	72	24	73	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	65	106	69	41	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	467	28
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gut	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	145	63	223	53	120	96	294	55	1916	39	1933	32	2268	26	3242	19	614	42	1095	30	0	.	123	75	21	68	0	.	527	59	1214	35	673	46	1262	42	0	.	966	39	2468	30	1022	35	1459	32	1459	31	205	83	615	41	968	36	412	45	2085	25	235	79	753	40	344	63	252	61	854	41	723	51	659	48	489	66	245	47	336	54	921	36	634	51	2379	30	520	42	98	68	17	100	86	100	189	84	916	41	992	42	561	50	361	47	50	100	0	0	3	100	1416	80	125	71	0	.	37	100	30	100	85	71	10	100	66	75	63	73	575	60	1155	40	138	64	206	57	126	86	544	55	69	.	626	49	0	.	121	89	1281	29	554	49	476	60	24	100	164	66	165	64	10	.	25	84	0	.	0	.	686	49	750	46	364	53	93	93	832	43	509	64	0	.	0	.	62	83	0	.	51335	5
	Tanne	36	100	38	100	0	.	344	53	451	50	1119	39	726	46	4247	18	2391	26	1022	36	15	100	0	.	87	71	0	.	108	100	138	64	423	60	559	47	0	.	215	83	229	50	302	53	190	77	250	56	0	0	1366	37	925	42	1285	35	1165	29	286	78	249	51	279	55	238	72	1010	47	69	61	56	74	267	55	231	86	0	.	410	49	364	61	1055	28	33	96	118	73	45	59	105	57	37	100	720	54	262	45	241	45	134	63	54	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	100	160	100	234	73	0	.	313	55	316	46	18	100	131	61	125	60	75	.	495	50	166	.	112	94	124	53	310	63	287	46	138	100	259	69	15	100	0	.	105	92	0	.	0	.	320	62	244	58	74	73	70	100	741	41	160	50	0	.	0	.	23	100	0	.	28978	6
	Föhre	26	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	313	78	87	71	66	100	291	73	38	100	66	69	72	81	0	.	0	.	0	.	0	.	159	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	136	65	0	.	176	71	0	.	50	100	29	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	100	193	53	0	.	76	62	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	32	72	0	.	148	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	104	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	23	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	96	76	43	61	58	71	45	100	0	.	0	.	0	.	2415	19
	Lärche	0	.	0	.	0	.	95	81	0	.	0	.	10	100	0	.	50	100	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	57	100	0	.	0	.	0	.	50	100	0	.	166	82	-1	1143	141	70	220	95	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	0	.	0	.	36	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	29	100	0	.	1	100	0	.	15	100	100	80	0	.	86	75	20	72	166	82	7	100	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	18	100	0	.	0	.	26	100	0	.	0	.	1446	24
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	57	100	0	.	5	100	2	100	0	.	282	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	75	99	234	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	5	100	-19	104	0	.	0	.	66	100	0	.	0	.	10	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	72	1	100	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	853	37
	Buche	158	46	143	64	154	71	898	47	149	63	449	39	1244	41	1916	25	1181	27	1071	27	30	73	412	58	418	46	0	.	22	100	240	49	479	51	296	59	0	.	279	56	280	87	188	69	4	100	455	48	0	.	927	29	600	38	376	50	1097	34	72	58	36	60	149	51	12	89	184	61	189	71	42	71	525	49	334	47	176	68	481	42	410	45	1281	33	784	33	116	60	313	44	529	45	196	63	383	36	11	100	439	44	284	52	67	100	196	62	0	.	2	100	0	.	531	43	1102	33	528	36	478	58	614	41	416	51	285	56	0	.	200	56	361	67	53	94	135	100	313	62	45	.	497	42	145	.	32	64	133	45	245	52	598	42	43	91	280	52	19	71	0	.	170	91	0	.	0	.	316	56	175	58	336	50	32	95	657	42	406	40	80	100	74	65	62	75	0	.	30039	6
	Ahorn	118	65	34	100	2	100	5	439	0	.	259	43	319	37	216	47	83	56	300	45	70	69	36	60	49	61	0	.	20	100	69	58	106	66	56	77	0	.	29	75	70	63	88	100	53	97	16	74	0	.	105	38	92	46	27	67	254	36	19	79	60	49	0	.	139	89	18	73	59	81	35	78	37	60	130	59	54	82	311	38	121	69	562	33	66	72	86	68	90	50	58	46	35	130	144	48	13	100	62	80	249	65	0	.	14	90	0	.	59	100	11	100	32	87	22	100	27	78	9	77	92	70	32	73	100	52	16	85	0	.	20	59	44	68	0	.	16	73	0	.	96	53	10	.	13	100	31	60	48	48	1	100	0	.	38	71	10	100	0	.	51	81	0	.	0	.	103	57	63	60	117	53	3	556	165	40	24	131	114	100	51	76	77	94	0	.	6334	8
	Esche	23	67	125	82	0	.	9	100	0	.	254	55	131	87	82	50	300	49	16	89	0	.	25	67	70	82	0	.	42	100	0	0	89	71	135	61	0	.	79	70	0	.	0	.	128	71	96	63	0	.	262	61	340	80	1	100	51	60	12	84	1	100	0	.	0	.	6	100	395	75	0	.	0	0	194	73	109	71	46	75	115	94	200	49	123	68	33	90	22	100	129	65	0	.	333	46	0	.	141	105	147	53	4	100	0	0	0	.	211	100	49	96	46	48	15	71	151	71	108	72	25	95	111	45	31	75	57	64	0	.	98	56	33	83	0	.	291	71	4	.	16	100	0	.	6	100	12	100	29	100	11	100	0	.	23	100	18	100	0	.	70	71	0	.	0	.	45	71	26	100	98	65	0	0	103	63	83	60	0	.	23	100	27	100	0	.	6087	12
	Eiche	165	85	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	15	100	0	0	236	37	0	.	0	.	4	100	37	74	0	.	0	.	0	.	39	100	34	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	85	100	86	77	88	91	0	.	40	100	34	100	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	7	100	0	.	154	53	0	.	0	0	0	.	15	100	19	100	0	.	0	.	70	62	31	72	34	71	0	.	5	100	0	.	54	51	110	74	404	38	15	100	77	55	79	77	0	0	0	.	36	100	0	.	23	100	0	.	108	91	0	.	44	82	0	.	0	.	0	.	239	69	0	.	0	.	111	65	0	.	0	.	41	94	0	.	0	.	20	100	12	100	17	100	30	71	42	73	81	100	43	94	44	71	0	.	0	.	2955	13
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	369	54	42	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	295	40	294	67	216	59	351	37	1071	33	464	53	209	66	1420	30	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4763	14
	übrige Laubhölzer	161	70	13	100	4	100	9	100	0	.	25	53	324	44	136	33	43	59	64	37	43	79	21	67	4	100	0	.	20	100	59	70	43	66	58	60	0	.	93	63	15	83	89	100	216	52	488	39	97	63	133	51	82	55	2	100	98	48	0	.	14	77	0	.	0	.	11	100	59	73	2	100	4	100	0	0	22	100	56	74	118	79	106	41	25	65	13	90	0	.	84	76	2	100	132	56	29	69	99	66	0	.	0	.	10	100	0	0	434	48	118	77	250	41	487	36	1112	28	375	49	242	36	461	40	25	83	102	69	31	76	7	83	17	68	0	.	9	89	13	.	129	73	0	.	1	100	5	63	105	79	42	66	0	.	20	77	0	0	0	.	13	100	0	.	0	.	22	53	5	78	30	71	0	.	19	65	5	100	17	73	85	89	4	100	0	.	7308	9
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	Total	831	40	576	40	280	59	1759	35	2516	37	4043	26	5352	21	9924	14	5246	20	3859	22	197	62	689	51	770	37	0	.	739	53	1778	29	1852	32	2558	30	0	.	1713	34	3062	28	1855	30	2050	29	3310	20	648	47	3638	23	3175	25	2513	32	4791	21	709	51	1141	37	807	49	641	56	2082	33	1493	40	794	44	1322	43	1141	46	707	45	2258	28	1769	40	5636	21	1998	26	464	48	562	38	1001	38	475	66	2647	30	1307	38	1543	33	1291	39	234	71	403	60	4	77	2422	56	614	43	1229	27	2124	24	3410	19	1636	29	1507	27	2752	23	738	49	751	49	1838	33	940	46	400	44	412	61	1407	47	206	.	1932	30	321	.	286	61	1585	28	1552	35	1417	36	227	89	895	40	233	59	10	.	476	66	0	.	0	.	1537	35	1275	41	1090	41	327	67	2622	29	1332	38	298	72	303	51	254	61	0	.	142513	3
sehr gut	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	207	44	273	50	746	46	610	50	0	.	58	72	377	57	1119	33	3823	19	396	39	45	81	169	83	403	53	0	.	212	75	536	58	91	83	307	78	4	75	175	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1212	34	219	51	1505	28	273	70	0	0	352	69	55	91	62	58	94	86	362	100	55	.	156	90	956	38	681	62	12	100	14	100	161	69	868	38	709	53	121	59	185	65	156	53	45	100	0	.	75	92	616	50	719	37	826	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	.	0	.	2	.	77	100	0	.	295	61	67	71	0	.	138	68	75	63	0	.	0	0	12	100	11	100	1	100	135	69	0	.	399	72	0	.	0	.	0	.	67	100	389	51	601	40	549	44	1191	34	84	94	439	50	516	41	0	.	25124	7
	Tanne	213	82	2	100	144	60	608	46	0	.	433	80	36	100	2059	27	2384	22	824	35	17	82	136	60	234	71	0	.	54	79	228	86	65	67	0	100	4	100	120	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1502	33	575	46	1895	25	302	70	0	.	90	100	115	62	152	71	153	78	0	.	0	.	260	71	788	41	31	100	96	96	379	74	362	57	151	69	277	48	176	94	35	71	305	42	63	100	0	.	91	67	402	75	282	44	300	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	26	.	0	.	0	.	11	100	0	.	76	95	0	.	47	100	34	74	78	75	174	.	97	100	38	89	50	72	0	.	483	54	70	100	95	100	0	.	0	.	0	.	65	100	66	100	196	63	286	48	262	46	94	85	19	100	63	70	0	.	18679	8
	Föhre	0	.	21	71	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	383	37	0	0	8	100	0	.	24	100	0	.	21	100	45	71	0	.	106	77	67	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	0	.	137	56	14	100	22	100	2	100	87	63	0	.	0	.	0	.	53	100	117	77	54	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	71	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	0	.	69	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	140	58	49	100	134	51	108	55	86	73	56	100	0	.	2102	15
	Lärche	29	96	55	64	106	71	0	.	0	.	0	.	131	76	0	.	40	100	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	22	72	0	.	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	37	100	0	.	45	100	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	57	100	0	.	0	.	27	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	.	0	.	0	.	0	.	66	100	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	21	100	0	.	68	100	0	.	0	.	0	.	40	100	0	.	9	100	2	100	0	.	23	71	0	.	178	54	0	.	1217	19
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	42	75	0	.	71	100	22	100	0	.	9	100	0	.	0	.	240	66	1	100	0	.	0	.	0	.	252	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	40	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	337	100	0	.	0	.	7	79	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	88	46	73	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1157	40
	Buche	1037	31	675	34	534	39	868	42	0	.	39	68	542	64	787	34	2433	18	945	32	278	52	356	42	567	43	0	.	261	69	509	52	96	100	729	47	0	.	282	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1311	29	829	37	236	37	203	75	120	75	3	100	69	71	35	80	91	77	108	100	0	.	228	66	459	59	355	77	391	54	399	56	68	100	1254	29	717	47	287	50	349	56	583	40	49	71	206	.	447	66	306	38	285	42	598	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	208	78	0	.	0	.	0	.	184	.	32	.	0	.	32	.	50	100	0	.	301	73	26	100	204	73	20	95	14	90	83	.	87	71	264	65	356	62	312	72	215	54	160	72	40	100	0	.	0	.	53	71	139	66	163	52	483	44	221	47	463	41	666	49	152	53	370	35	0	.	26220	6
	Ahorn	238	34	148	38	52	84	23	58	0	.	8	100	158	53	153	48	268	29	157	41	70	70	70	84	162	55	0	.	39	100	13	86	0	.	35	80	3	100	35	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	329	34	84	51	24	78	31	100	61	86	51	70	36	100	4	100	9	100	6	100	0	.	9	100	45	112	168	72	0	0	103	69	70	75	35	68	36	56	78	65	37	74	236	47	9	100	0	.	14	100	65	76	54	81	89	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	.	0	.	0	.	68	81	0	.	0	.	9	78	42	96	0	.	2	100	0	.	0	.	32	71	38	86	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	8	100	47	71	95	72	61	51	186	40	87	50	129	54	2	100	171	61	0	.	4355	9
	Esche	234	49	255	53	32	83	64	98	0	.	0	.	0	0	348	58	309	43	68	57	137	82	8	100	103	66	0	.	124	87	409	67	196	84	150	48	9	100	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	422	35	79	57	97	52	7	100	37	97	0	.	4	100	3	100	0	.	21	100	0	.	89	96	390	56	154	66	30	100	23	100	129	71	108	61	105	56	0	.	42	76	74	64	0	.	0	.	101	77	132	47	258	59	238	45	0	.	0	.	0	.	0	.	20	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	.	52	71	0	.	29	100	92	88	8	100	1	100	0	.	0	.	4	100	78	88	208	58	47	81	29	100	0	.	0	.	0	.	0	.	11	89	89	72	342	60	48	68	98	46	127	53	173	65	15	89	92	81	0	.	6591	10
	Eiche	183	73	80	70	0	.	295	61	0	.	0	.	0	.	68	73	235	31	0	.	78	100	0	.	0	.	0	.	9	100	60	100	12	100	76	82	384	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	247	54	0	0	118	85	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	45	100	0	.	10	100	0	.	56	97	13	100	0	.	31	86	80	74	0	.	0	.	0	.	38	100	521	79	269	53	0	.	0	.	0	.	0	.	10	.	33	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	129	71	48	66	0	.	164	71	25	100	10	71	120	73	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	45	78	0	.	0	.	20	100	0	.	17	100	133	46	66	79	92	68	0	.	3909	16
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	100
	übrige Laubhölzer	106	49	161	38	135	45	25	61	0	.	51	100	32	85	44	63	494	30	3	72	53	70	33	85	32	76	0	.	0	.	173	70	0	.	116	69	14	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	224	50	45	78	61	63	0	0	0	.	0	0	7	100	-2	100	0	.	10	100	0	.	28	61	3	100	48	58	64	62	18	100	31	81	15	71	75	84	4	100	138	63	16	87	10	100	0	.	0	0	254	55	140	43	179	67	0	.	0	.	0	.	0	.	28	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	41	.	0	.	9	.	283	100	45	.	20	74	182	89	13	100	178	98	2	100	0	.	12	91	2	100	118	86	26	100	122	75	0	.	0	.	0	.	0	.	65	76	2	100	142	68	161	64	55	58	17	70	25	54	25	59	109	61	0	.	4542	12
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0
	Total	2289	23	1669	27	1841	29	2515	27	0	.	597	75	1276	42	4600	22	10609	12	2395	28	687	41	771	44	1539	39	252	.	721	51	1973	39	461	60	1552	35	485	54	627	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5367	19	1832	30	3997	21	816	50	235	56	497	57	286	54	296	64	347	64	506	76	55	.	788	49	3061	30	1520	46	593	52	997	49	821	50	2624	27	1947	32	692	52	839	43	1538	32	176	71	206	.	790	58	1866	31	2375	28	2583	24	0	.	0	.	0	.	0	.	57	.	270	72	0	.	0	.	0	.	186	.	218	.	0	.	95	.	541	65	45	.	721	51	531	50	314	60	524	45	239	52	257	.	363	54	451	58	856	43	506	54	1005	38	340	77	623	64	0	.	0	.	249	60	449	58	1197	39	1733	30	1492	32	2300	27	1435	31	805	38	1649	29	0	.	93963	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	.
	Fichte	351	37	495	37	866	42	904	38	2795	30	2096	30	15880	10	5565	14	4598	17	2758	17	45	81	292	58	431	49	0	.	775	46	2690	26	2733	24	2264	30	4	75	3353	23	7863	15	3916	20	7396	16	10601	12	6245	14	2239	23	1222	30	1925	24	3876	20	317	62	1495	27	516	46	547	40	1608	31	1721	34	1623	30	2551	26	1201	32	1768	34	2602	26	1942	34	3134	24	1388	28	831	46	294	44	271	54	359	50	1825	28	2371	26	1324	32	977	36	769	35	826	38	1146	37	3326	38	1470	31	54	100	82	71	30	100	454	50	94	65	612	37	932	37	1748	38	1647	32	1215	44	1862	29	1451	29	918	39	137	62	1222	31	138	68	253	51	1994	22	855	38	782	40	732	40	166	65	300	47	32	75	425	68	4513	18	4332	18	6513	15	1039	37	754	37	694	37	1382	31	1858	29	84	94	439	50	578	38	0	.	172699	2
	Tanne	249	72	40	96	144	60	965	34	609	41	1551	36	2280	24	6560	14	4844	17	2733	19	32	64	136	60	380	49	0	.	347	63	366	59	946	40	600	44	4	100	501	48	383	40	429	42	291	61	1003	38	0	0	3889	20	1532	31	3202	20	1564	26	522	53	1167	35	555	35	596	42	1751	33	368	56	193	63	1066	38	1019	37	94	64	524	42	768	47	1521	24	184	59	514	34	280	62	140	46	381	36	879	46	692	36	578	38	536	58	335	39	506	58	18	100	208	52	167	100	0	.	0	.	34	100	407	53	276	60	251	70	549	42	26	100	313	55	479	37	556	55	1130	40	202	52	75	100	1054	34	200	84	325	50	380	52	472	47	619	32	458	47	259	69	498	53	140	71	200	68	162	93	541	46	938	34	398	44	140	61	265	53	1027	32	422	34	94	85	19	100	86	58	0	.	64140	4
	Föhre	26	100	21	71	21	100	74	100	0	.	0	.	393	63	109	60	449	35	400	55	45	85	66	69	186	45	0	.	21	100	45	71	0	.	265	67	67	100	0	.	264	42	576	34	52	100	639	38	1199	27	383	37	18	100	229	58	0	.	50	100	29	100	0	.	0	.	44	100	4	100	176	100	42	100	41	100	0	.	58	60	0	.	53	100	330	39	100	63	97	53	4	71	119	51	69	83	8	100	0	.	85	68	117	77	202	66	0	.	46	74	89	79	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	40	100	224	60	0	0	0	.	0	.	0	.	30	71	9	100	0	.	20	100	0	.	23	71	0	.	29	100	0	.	0	.	69	100	0	.	858	31	436	29	624	33	0	.	25	100	236	46	92	60	192	42	153	49	86	73	56	100	0	.	10531	8
	Lärche	30	94	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	181	57	0	.	90	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	57	100	0	.	40	87	0	.	50	100	381	34	529	37	281	50	2520	17	5460	13	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	37	100	224	59	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	57	100	14	100	29	100	27	100	486	46	545	34	591	38	430	41	0	.	86	75	1655	23	501	37	594	56	0	.	0	.	0	.	237	46	0	.	20	100	0	.	66	100	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	57	73	0	.	21	100	0	.	68	100	5467	17	2662	20	1341	22	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	178	54	0	.	25688	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	69	0	.	9	100	262	46	1463	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	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	618	31	334	36	95	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2836	13
	übrige Nadelhölzer	42	75	0	.	71	100	85	72	0	.	14	74	36	93	0	.	522	44	3	71	0	.	0	.	0	.	252	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	8	93	0	.	0	.	8	75	25	43	11	74	75	99	275	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	1	100	8	100	344	98	12	72	-19	104	7	79	0	.	66	100	11	100	6	100	40	77	0	.	5	100	0	.	4	100	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	100	1	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	10	100	0	.	0	.	56	100	27	62	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	6	100	4	100	3	64	0	.	0	.	18	71	47	71	9	81	0	.	0	.	0	.	0	.	2211	25
	Buche	1223	27	818	30	688	34	1875	30	323	48	494	36	2859	25	3294	18	4287	14	3573	16	309	47	885	34	1331	27	0	.	292	63	749	39	1067	30	1258	35	0	.	935	31	675	44	611	32	25	61	668	37	0	.	3416	17	1433	27	852	37	1355	30	282	42	170	41	294	34	218	45	341	40	486	42	53	60	1313	31	793	39	932	44	1201	28	964	31	1791	27	2159	21	1444	31	794	30	907	34	1369	27	529	31	317	67	1078	35	589	31	351	39	793	34	0	.	182	58	0	.	856	32	1326	30	743	34	1259	30	1058	31	548	43	743	42	32	100	258	49	621	45	132	56	445	45	614	48	71	73	1128	28	166	88	81	49	335	37	355	40	946	32	546	45	592	45	234	50	256	59	210	76	0	.	30	74	890	31	314	43	498	38	515	42	886	33	881	28	746	45	352	42	432	32	0	.	73741	3
	Ahorn	366	30	182	36	53	82	34	74	25	75	266	42	881	20	465	29	399	24	711	23	140	49	117	54	227	42	0	.	60	74	82	51	334	33	91	56	3	100	431	34	162	39	151	64	88	65	119	43	3	100	508	24	198	32	51	51	301	32	100	57	214	36	83	64	158	79	45	46	153	42	35	78	234	56	174	52	253	51	400	35	244	45	731	27	101	53	168	45	174	40	99	39	289	41	184	39	109	47	87	60	314	54	54	81	106	52	36	96	101	72	11	100	33	85	22	100	39	61	22	42	92	70	32	73	153	46	62	75	1	100	184	48	206	38	175	43	37	66	9	78	158	42	10	100	31	63	38	52	79	37	80	55	109	47	38	71	10	100	0	.	71	65	9	100	56	62	410	29	110	46	212	43	64	55	351	28	111	48	243	55	70	60	248	51	0	.	14678	5
	Esche	258	45	380	44	32	83	74	87	0	.	254	55	177	67	451	46	645	31	89	48	137	82	34	56	172	51	0	.	166	70	409	67	484	42	284	38	9	100	262	44	60	77	10	61	182	54	104	59	0	.	770	29	419	66	99	51	57	54	70	61	17	94	4	100	3	100	6	100	511	59	0	.	116	76	584	45	270	48	105	48	138	80	363	38	231	46	138	48	56	58	176	51	92	55	333	46	46	79	242	69	279	36	262	58	238	45	18	100	211	100	49	96	46	48	35	64	205	56	130	61	25	95	111	45	161	73	57	64	0	.	181	51	144	51	66	61	320	65	97	84	24	74	1	100	9	77	12	100	32	90	89	78	208	58	70	64	47	73	0	.	70	71	113	49	136	62	213	49	115	60	440	49	48	68	201	39	226	38	173	65	71	59	119	66	0	.	14573	7
	Eiche	349	55	80	70	0	.	391	48	0	.	0	.	33	61	68	73	565	23	0	.	78	100	4	100	107	57	0	.	9	100	60	100	52	79	109	61	384	58	0	.	0	.	64	100	0	.	36	100	85	100	332	45	88	91	177	66	40	100	53	74	0	.	35	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	28	100	52	89	2	100	17	71	0	.	210	47	13	100	11	100	31	86	158	52	19	100	0	.	0	.	108	53	552	74	303	48	0	.	5	100	0	.	54	51	124	67	474	33	85	65	137	44	102	61	50	100	0	.	36	100	14	72	23	100	0	.	108	91	2	100	44	82	129	71	82	56	0	.	403	50	25	100	10	71	231	49	0	.	41	100	41	94	47	65	115	64	113	41	12	100	17	100	50	58	42	73	98	85	176	41	110	55	92	68	0	.	7799	10
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	468	48	42	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	415	40	294	67	390	47	419	35	1190	31	468	52	257	56	1453	29	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	134	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5605	12
	übrige Laubhölzer	271	45	174	36	140	44	98	67	0	.	75	69	534	29	213	27	583	26	110	31	97	52	54	57	57	50	0	.	23	87	231	55	81	42	177	49	14	65	155	46	144	40	184	55	421	35	622	31	515	49	393	34	132	43	63	60	107	45	0	.	30	50	7	100	-2	100	24	60	91	51	6	76	45	43	3	100	71	49	145	41	136	70	157	34	39	48	94	69	5	75	224	48	18	77	155	48	63	54	99	66	254	55	140	43	189	64	116	55	448	47	128	71	325	36	560	33	1240	26	518	37	327	36	565	34	66	48	143	57	37	65	53	69	312	91	95	55	40	50	194	84	147	64	178	98	4	75	24	53	116	71	47	60	118	86	46	66	122	75	5	100	13	100	354	31	421	39	401	25	7	63	172	57	161	64	74	46	21	59	42	44	131	61	114	59	0	.	15548	6
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0
	Total	3166	20	2245	22	2121	26	4596	20	3751	28	4750	24	23266	9	16726	10	16981	10	10376	12	884	34	1589	32	2918	24	252	.	1694	35	4690	22	5695	17	5089	21	485	54	5689	18	9978	13	6471	16	8744	15	17049	9	15037	10	11963	12	5122	19	6895	17	7302	16	1393	33	3121	24	1501	32	1562	34	3819	23	3339	26	2086	29	5392	21	4202	25	3489	26	5242	19	4259	25	7750	17	4744	18	3312	23	1717	28	1913	27	2785	24	3999	22	3607	23	3470	24	3157	24	2610	26	3194	22	1851	28	5487	28	2807	23	2189	20	2572	21	4041	17	5078	15	2768	20	4280	19	2654	28	2108	34	2522	28	2985	26	3250	25	3382	26	2238	34	738	45	3813	21	845	47	809	34	2784	21	2336	27	2589	24	2267	26	1401	32	1238	33	544	60	1098	46	12179	12	9068	13	11676	12	2036	30	2287	28	2060	28	4122	22	3819	21	1733	29	1304	30	1903	26	0	.	410050	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. 2275459. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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