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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 LFI1-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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	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	.	28	100	0	.	0	.	88	73	0	.	0	.	89	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	76	100	0	.	58	65	250	36	151	52	18	.	53	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	100	4	100	176	100	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	72	0	.	2	100	32	82	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	1360	21
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	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	199	58	715	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	142	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1597	19
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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	.	62	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	73	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	9	100	0	.	17	73	6	100	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	.	101	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	1131	16
	Esche	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	36	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	76	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	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	.	444	31
	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	.	0	.	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	.	466	30
	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	.	2	100	0	.	0	.	0	.	2	100	22	95	5	.	0	.	8	100	0	.	9	100	0	.	0	.	5	100	3	71	4	100	4	100	0	.	2	100	4	100	0	.	3	.	0	.	5	81	0	0	2	100	0	0	14	61	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	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	28	100	49	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	569	22
	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
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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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	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	157	66	0	.	1390	31	239	51	28	.	456	37	0	.	0	.	0	.	0	.	185	.	0	.	338	73	41	71	0	.	48	100	154	65	127	63	100	100	753	47	0	0	443	57	32	.	0	.	95	77	236	70	728	51	65	.	195	78	341	73	303	67	129	89	450	74	0	.	50	100	2	100	24	100	60	100	0	.	56	.	59	84	0	.	0	.	0	.	428	51	246	73	0	.	0	.	0	.	18	100	208	52	167	100	0	.	0	.	34	100	354	59	206	73	81	87	217	59	0	.	0	.	162	63	88	71	843	51	0	.	0	.	462	55	0	.	31	.	82	80	65	74	256	54	270	60	0	.	0	.	0	.	0	.	162	93	521	48	551	43	90	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12825	10
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	65	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	201	46	500	36	52	100	580	42	904	34	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	.	46	74	66	100	0	.	0	.	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	388	32	624	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4396	13
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	234	42	189	47	147	81	1262	23	2435	19	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	299	60	470	39	317	54	182	71	0	.	0	.	1217	28	293	43	549	60	0	.	0	.	0	.	197	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3776	22	1915	23	1275	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14853	8
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	74	541	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	.	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	.	94	49	72	70	44	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	797	26
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	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	158	78	6	.	502	53	389	45	35	.	680	36	0	.	0	.	0	.	0	.	10	.	0	.	172	50	0	.	0	.	188	76	394	42	403	36	20	71	212	57	0	.	99	76	4	.	0	.	3	100	90	70	113	58	13	.	157	59	29	75	163	70	11	100	97	65	0	.	88	78	176	79	155	58	328	63	0	.	62	.	92	84	0	.	0	.	0	.	100	55	113	100	0	.	0	.	0	.	0	.	181	58	0	.	294	55	224	78	7	100	723	37	444	47	128	78	87	86	0	.	58	100	188	71	0	.	130	59	0	.	0	.	303	51	0	.	0	.	119	58	23	72	84	56	147	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	86	317	46	0	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8552	9
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	25	75	0	.	276	34	44	78	23	.	135	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	132	55	0	.	0	.	243	56	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	.	0	.	0	.	12	100	89	87	20	100	89	65	0	.	3	.	9	100	0	.	0	.	0	.	69	65	11	100	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	1	100	0	.	11	89	7	58	0	.	0	.	60	76	0	.	0	.	110	74	22	85	139	50	0	.	0	.	20	66	0	.	0	.	7	100	32	59	47	80	67	59	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	50	69	112	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2497	12
	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	24	100	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	.	11	72	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	43	100	22	71	0	.	0	.	127	90	0	.	0	.	72	100	1	100	50	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	60	63	67	67	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1196	19
	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	34	100	24	73	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	65	102	71	32	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	429	30
	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	.	100	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	.	32	100	120	100	0	0	174	76	68	100	119	74	4	100	48	100	33	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	714	34
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	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
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	636	59	110	.	11001	14	1496	30	96	.	2245	26	0	.	0	.	0	.	0	.	233	.	357	61	2091	31	715	53	0	.	1501	39	5506	18	3232	22	4051	22	10500	13	8874	14	926	55	90	.	0	.	733	49	449	59	1251	44	172	.	596	57	995	46	733	56	438	83	1103	56	0	.	298	71	1154	40	1348	46	856	49	0	.	120	.	330	58	0	.	0	.	0	.	1626	35	683	62	0	.	0	.	0	.	1395	32	2590	26	1900	29	720	36	347	61	348	50	2821	22	1194	33	1182	40	805	51	451	.	492	65	1560	39	1051	49	2128	36	0	.	0	.	1260	38	0	.	89	.	767	35	371	63	588	45	990	40	0	.	0	.	0	.	0	.	9397	14	7251	15	7705	15	312	71	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	114268	3
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	1710	30	3240	19	614	42	1095	30	0	.	123	75	21	68	0	.	527	59	1061	38	471	50	1262	42	0	.	966	39	2312	32	966	36	1372	33	1397	32	205	83	615	41	910	38	412	45	1948	26	235	79	753	40	344	63	252	61	854	41	723	51	659	48	489	66	245	47	269	63	921	36	634	51	2153	32	520	42	98	68	17	100	86	100	189	84	797	45	955	43	508	54	361	47	50	100	0	0	3	100	1416	80	125	71	0	.	37	100	30	100	49	100	10	100	66	75	63	73	569	60	1148	40	138	64	206	57	126	86	544	55	69	.	538	54	0	.	121	89	1265	29	554	49	476	60	24	100	133	78	165	64	10	.	25	84	0	.	0	.	541	59	410	60	363	53	93	93	803	44	509	64	0	.	0	.	62	83	0	.	48661	6
	Tanne	36	100	38	100	0	.	344	53	451	50	1119	39	707	47	4220	18	2391	26	1022	36	15	100	0	.	80	77	0	.	108	100	138	64	423	60	559	47	0	.	215	83	229	50	302	53	190	77	250	56	0	.	1366	37	900	43	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	939	31	33	96	118	73	45	59	105	57	37	100	603	63	261	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	.	478	51	166	.	112	94	124	53	310	63	287	46	138	100	259	69	15	100	0	.	105	92	0	.	0	.	320	62	114	53	74	73	70	100	741	41	160	50	0	.	0	.	23	100	0	.	28520	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	.	33	100	-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	.	1313	25
	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	0	.	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	.	851	37
	Buche	158	46	143	64	154	71	898	47	149	63	449	39	783	38	1916	25	1181	27	963	28	30	73	412	58	380	50	0	.	22	100	240	49	479	51	296	59	0	.	279	56	280	87	188	69	4	100	345	54	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	1095	36	784	33	116	60	313	44	529	45	196	63	285	42	11	100	439	44	284	52	67	100	196	62	0	.	2	100	0	.	522	43	1102	33	528	36	478	58	581	43	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	650	42	406	40	80	100	74	65	62	75	0	.	28990	5
	Ahorn	118	65	34	100	2	100	5	439	0	.	259	43	213	41	216	47	83	56	300	45	70	69	36	60	34	77	0	.	20	100	69	58	106	66	56	77	0	.	29	75	70	63	0	.	51	100	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	42	100	311	38	121	69	535	34	66	72	86	68	90	50	58	46	56	71	132	51	0	.	62	80	249	65	0	.	14	90	0	.	59	100	11	100	4	71	22	100	27	78	3	100	56	96	9	62	100	52	16	85	0	.	20	59	44	68	0	.	16	73	0	.	96	53	10	.	13	100	25	71	48	48	1	100	0	.	38	71	10	100	0	.	51	81	0	.	0	.	97	60	53	69	117	53	3	556	143	44	24	131	114	100	51	76	77	94	0	.	5941	8
	Esche	23	67	125	82	0	.	9	100	0	.	254	55	56	152	82	50	300	49	14	100	0	.	25	67	70	82	0	.	42	100	0	0	89	71	135	61	0	.	79	70	0	.	0	.	103	85	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	150	57	123	68	33	90	22	100	129	65	0	.	323	48	0	.	141	105	147	53	4	100	0	0	0	.	211	100	2	100	24	63	15	71	151	71	100	77	25	95	107	47	31	75	50	72	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	88	72	0	0	96	67	83	60	0	.	23	100	27	100	0	.	5819	12
	Eiche	165	85	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	0	.	0	0	236	37	0	.	0	.	4	100	37	74	0	.	0	.	0	.	39	100	34	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	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	.	0	.	0	.	47	57	106	77	404	38	15	100	77	56	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	.	0	.	0	.	17	100	30	71	15	100	81	100	43	94	44	71	0	.	0	.	2827	14
	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	.	238	46	294	67	216	59	329	39	1071	33	464	53	206	67	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	.	4682	14
	übrige Laubhölzer	161	70	13	100	4	100	9	100	0	.	25	53	263	52	136	33	43	59	64	37	43	79	21	67	4	100	0	.	20	100	59	70	22	87	58	60	0	.	93	63	15	83	0	.	209	54	471	40	61	81	133	51	76	59	2	100	95	49	0	.	14	77	0	.	0	.	11	100	59	73	2	100	4	100	0	0	22	100	56	74	118	79	80	49	25	65	13	90	0	.	84	76	0	.	127	58	13	91	59	88	0	.	0	.	10	100	0	0	431	49	101	90	207	46	437	40	1110	28	136	40	183	40	363	45	25	83	11	100	25	90	7	83	17	68	0	.	9	89	13	.	40	73	0	.	1	100	5	63	105	79	17	71	0	.	20	77	0	0	0	.	13	100	0	.	0	.	14	61	5	78	30	71	0	.	9	80	5	100	17	73	85	89	4	100	0	.	6242	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
	Total	831	40	576	40	280	59	1759	35	2516	37	4043	26	4055	23	9895	14	5246	20	3749	23	197	62	689	51	709	39	0	.	739	53	1624	31	1630	33	2558	30	0	.	1713	34	2905	29	1490	32	1929	30	3085	21	613	49	3638	23	3086	26	2513	32	4651	21	709	51	1141	37	807	49	641	56	2082	33	1493	40	794	44	1322	43	1141	46	628	49	2258	28	1769	40	5006	23	1998	26	464	48	562	38	1001	38	493	63	2286	33	1240	39	1450	35	1291	39	234	71	403	60	4	77	2357	57	550	46	1121	29	2048	25	3409	19	1346	31	1375	29	2627	24	738	49	646	55	1826	33	940	46	400	44	412	61	1407	47	206	.	1738	32	321	.	286	61	1563	28	1552	35	1392	36	227	89	864	41	233	59	10	.	476	66	0	.	0	.	1359	38	783	48	1079	42	327	67	2519	30	1332	38	298	72	303	51	254	61	0	.	136262	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	585	52	0	.	58	72	377	57	1119	33	3823	19	371	41	45	81	169	83	385	55	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	118	62	45	100	0	.	75	92	616	50	719	37	826	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	24983	7
	Tanne	213	82	2	100	144	60	608	46	0	.	433	80	36	100	2059	27	2384	22	650	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	246	70	151	69	277	48	176	94	35	71	296	43	63	100	0	.	91	67	402	75	282	44	300	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	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	.	18353	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	.	0	.	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	.	2061	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	832	43	0	.	39	68	542	64	787	34	2433	18	892	34	278	52	356	42	397	51	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	499	43	49	71	206	.	447	66	306	38	285	42	598	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	208	78	0	.	0	.	0	.	184	.	0	.	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	.	24	100	139	66	163	52	483	44	221	47	463	41	666	49	152	53	370	35	0	.	25817	6
	Ahorn	238	34	148	38	52	84	23	58	0	.	8	100	158	53	153	48	268	29	148	43	70	70	70	84	120	66	0	.	39	100	13	86	0	.	35	80	0	.	35	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	329	34	84	51	24	78	31	100	61	86	18	76	36	100	4	100	9	100	6	100	0	.	9	100	45	112	168	72	0	0	103	69	63	82	35	68	36	56	78	65	37	74	212	51	9	100	0	.	14	100	65	76	54	81	89	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	4192	9
	Esche	234	49	255	53	32	83	64	98	0	.	0	.	0	0	348	58	309	43	68	57	137	82	8	100	68	86	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	73	100	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	0	.	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	.	6500	10
	Eiche	183	73	80	70	0	.	164	74	0	.	0	.	0	.	68	73	212	32	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	.	33	100	0	.	0	.	20	100	0	.	17	100	133	46	66	79	92	68	0	.	3743	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	übrige Laubhölzer	106	49	161	38	135	45	25	61	0	.	51	100	32	85	44	63	475	31	3	72	53	70	33	85	22	100	0	.	0	.	173	70	0	.	116	69	8	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	224	50	45	78	61	63	0	0	0	.	0	0	7	100	-2	100	0	.	0	.	0	.	28	61	3	100	48	58	64	62	18	100	25	100	15	71	75	84	4	100	138	63	16	87	10	100	0	.	0	0	254	55	140	43	65	61	0	.	0	.	0	.	0	.	28	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	283	100	0	.	20	74	182	89	13	100	3	75	2	100	0	.	12	91	2	100	118	86	26	100	122	75	0	.	0	.	0	.	0	.	54	90	2	100	142	68	161	64	55	58	17	70	25	54	20	69	109	61	0	.	4101	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	2322	28	0	.	597	75	1276	42	4600	22	10568	12	2134	28	687	41	771	44	1267	45	252	.	721	51	1973	39	461	60	1552	35	475	55	627	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5367	19	1832	30	3997	21	816	50	235	56	464	61	286	54	296	64	347	64	497	78	55	.	788	49	3061	30	1520	46	593	52	997	49	636	58	2624	27	1947	32	692	52	839	43	1382	33	176	71	206	.	790	58	1866	31	2375	28	2470	24	0	.	0	.	0	.	0	.	57	.	270	72	0	.	0	.	0	.	186	.	0	.	0	.	95	.	541	65	0	.	721	51	531	50	314	60	347	45	239	52	257	.	363	54	451	58	856	43	506	54	1005	38	340	77	623	64	0	.	0	.	129	70	449	58	1197	39	1733	30	1492	32	2300	27	1435	31	801	38	1649	29	0	.	92123	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	879	39	2564	31	2096	30	14125	11	5563	14	4598	17	2685	18	45	81	292	58	414	51	0	.	775	46	2330	29	2295	26	2264	30	4	75	3152	24	7176	16	3660	21	6306	18	9547	13	5973	15	2239	23	1164	31	1925	24	3567	20	317	62	1495	27	516	46	547	40	1608	31	1573	37	1568	31	2364	28	1201	32	1398	36	2536	26	1942	34	2714	27	1388	28	831	46	294	44	271	54	320	55	1706	29	2182	28	1232	34	977	36	769	35	826	38	1098	39	3265	38	1466	31	0	.	82	71	30	100	368	60	94	65	361	49	905	38	1578	41	1607	32	974	52	1590	32	1174	32	918	39	137	62	1134	32	138	68	253	51	1892	23	805	40	741	42	732	40	135	77	300	47	32	75	425	68	4345	18	4213	18	5913	16	699	43	752	37	694	37	1352	32	1858	29	84	94	439	50	578	38	0	.	161087	3
	Tanne	249	72	40	96	144	60	965	34	609	41	1551	36	2219	24	6533	14	4844	17	2559	19	32	64	136	60	373	50	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	1507	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	509	43	768	47	1244	27	184	59	514	34	280	62	140	46	372	37	762	52	690	36	578	38	536	58	335	39	506	58	18	100	208	52	167	100	0	.	0	.	34	100	354	59	276	60	242	73	549	42	0	.	313	55	479	37	556	55	1126	41	202	52	75	100	1037	35	200	84	325	50	380	52	472	47	619	32	458	47	259	69	498	53	140	71	200	68	162	93	521	48	938	34	269	44	140	61	265	53	1027	32	422	34	94	85	19	100	86	58	0	.	63168	4
	Föhre	26	100	21	71	21	100	74	100	0	.	0	.	367	67	109	60	449	35	400	55	45	85	66	69	186	45	0	.	21	100	45	71	0	.	265	67	67	100	0	.	201	46	576	34	52	100	639	38	1154	28	383	37	18	100	229	58	0	.	50	100	29	100	0	.	0	.	44	100	4	100	176	100	42	100	41	100	0	.	0	.	0	.	53	100	330	39	100	63	97	53	4	71	119	51	57	100	8	100	0	.	85	68	117	77	202	66	0	.	46	74	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	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	408	30	624	33	0	.	25	100	236	46	92	60	192	42	153	49	86	73	56	100	0	.	10232	8
	Lärche	30	94	55	64	106	71	95	81	0	.	0	.	158	64	0	.	90	71	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	57	100	0	.	40	87	0	.	50	100	348	37	300	41	237	57	1781	20	4950	14	22	100	5	100	22	72	1	100	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	18	100	13	100	37	100	123	71	45	100	0	.	36	59	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	57	100	14	100	29	100	27	100	300	60	524	35	469	42	282	53	0	.	86	75	1237	28	459	40	556	59	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	4698	19	2576	20	1275	23	40	100	30	100	9	100	20	89	0	.	23	71	26	100	178	54	0	.	22114	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	225	52	1256	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	617	31	214	39	44	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2393	15
	übrige Nadelhölzer	42	75	0	.	71	100	85	72	0	.	14	74	1	100	0	.	522	44	3	71	0	.	0	.	0	.	252	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	7	100	0	.	0	.	6	100	22	47	11	74	75	99	275	86	2	100	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	344	98	12	72	-19	104	7	79	0	.	66	100	11	100	6	100	40	77	0	.	0	.	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	.	2163	26
	Buche	1223	27	818	30	688	34	1839	30	323	48	494	36	2398	25	3294	18	4287	14	3412	16	309	47	885	34	1123	30	0	.	292	63	749	39	1067	30	1258	35	0	.	935	31	675	44	591	33	25	61	557	39	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	1077	30	964	31	1491	30	2159	21	1444	31	794	30	907	34	1285	28	430	35	317	67	1078	35	589	31	351	39	793	34	0	.	182	58	0	.	816	34	1326	30	743	34	1202	32	1025	32	544	43	743	42	0	.	258	49	621	45	132	56	432	47	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	.	25	86	861	32	314	43	498	38	515	42	879	33	881	28	746	45	352	42	432	32	0	.	71921	3
	Ahorn	366	30	182	36	53	82	34	74	25	75	266	42	771	21	465	29	399	24	702	23	140	49	117	54	170	49	0	.	60	74	82	51	334	33	91	56	0	.	370	39	162	39	63	63	86	66	119	43	3	100	508	24	198	32	51	51	301	32	100	57	181	39	83	64	158	79	45	46	136	46	35	78	164	67	174	52	241	54	400	35	244	45	687	29	101	53	168	45	174	40	99	39	286	40	172	41	77	59	87	60	314	54	54	81	106	52	34	100	59	100	11	100	5	63	22	100	39	61	9	50	56	96	9	62	153	46	16	85	1	100	184	48	168	41	175	43	37	66	9	78	158	42	10	100	31	63	32	59	79	37	80	55	109	47	38	71	10	100	0	.	71	65	9	100	50	69	317	35	100	50	212	43	64	55	329	29	111	48	243	55	70	60	248	51	0	.	13760	5
	Esche	258	45	380	44	32	83	74	87	0	.	254	55	102	90	451	46	645	31	87	49	137	82	34	56	138	59	0	.	166	70	409	67	484	42	284	38	9	100	260	44	60	77	10	61	127	72	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	97	52	138	80	258	45	231	46	138	48	56	58	176	51	92	55	323	48	11	72	242	69	279	36	262	58	238	45	18	100	211	100	2	100	24	63	35	64	205	56	123	64	25	95	107	47	161	73	50	72	0	.	181	51	86	53	66	61	320	65	97	84	24	74	0	.	9	77	12	100	32	90	89	78	208	58	70	64	47	73	0	.	70	71	75	54	63	67	205	50	115	60	430	50	48	68	194	40	226	38	173	65	71	59	119	66	0	.	13959	7
	Eiche	349	55	80	70	0	.	260	53	0	.	0	.	17	74	68	73	542	23	0	.	78	100	4	100	107	57	0	.	9	100	60	100	52	79	109	61	384	58	0	.	0	.	64	100	0	.	0	0	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	0	.	17	71	0	.	210	47	13	100	11	100	31	86	158	52	19	100	0	.	0	.	108	53	552	74	303	48	0	.	0	.	0	.	47	57	119	69	474	33	85	65	111	49	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	111	66	73	54	0	.	17	100	50	58	15	100	98	85	176	41	110	55	92	68	0	.	7465	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	358	45	294	67	390	47	397	37	1190	31	468	52	254	57	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	.	66	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5456	12
	übrige Laubhölzer	271	45	174	36	140	44	98	67	0	.	75	69	463	32	213	27	564	27	110	31	97	52	54	57	48	57	0	.	23	87	231	55	61	46	177	49	8	86	155	46	83	45	54	60	371	39	598	33	457	54	393	34	126	45	63	60	103	46	0	.	30	50	7	100	-2	100	24	60	81	55	6	76	38	48	3	100	71	49	131	44	136	70	125	40	39	48	94	69	5	75	224	48	16	87	151	50	19	68	59	88	254	55	140	43	76	55	92	67	441	48	106	85	275	40	471	37	1225	26	239	35	269	40	423	40	66	48	11	100	31	75	53	69	312	91	38	61	40	50	194	84	58	56	3	75	4	75	24	53	116	71	22	57	118	86	46	66	122	75	5	100	13	100	337	33	224	29	345	28	7	63	172	57	161	64	64	51	21	59	42	44	127	63	114	59	0	.	13369	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	4404	20	3520	29	4750	24	20632	9	16697	10	16939	10	9958	12	884	34	1589	32	2585	26	252	.	1694	35	4330	23	5236	18	5089	21	475	55	5426	19	9118	14	5748	17	7494	16	15046	10	13943	10	11963	12	5033	19	6895	17	6990	17	1393	33	3088	24	1501	32	1562	34	3819	23	3164	27	2030	30	5129	22	4202	25	3108	28	4855	20	4259	25	6573	19	4744	18	3312	23	1717	28	1913	27	2648	24	3620	24	3304	24	3337	25	3157	24	2610	26	3080	22	1593	31	5295	29	2591	24	1840	22	2452	22	4026	17	4168	18	2569	22	3810	20	2627	28	1655	40	2476	28	2743	27	2883	27	3031	29	2238	34	738	45	3620	21	669	53	809	34	2675	22	2286	27	2523	25	2267	26	1370	33	1238	33	544	60	1098	46	11185	13	8408	14	10664	13	1544	33	2276	28	2060	28	4019	22	3819	21	1733	29	1299	30	1903	26	0	.	387089	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. 2275695. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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