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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	23-35mit dem doppelten Standardfehler berechnet, d.h. 29 ± 2 × 3

Das Totholzvolumen liegt im Jura mit einer statistischen Sicherheit von 68% zwischen 26 und 32 m³/ha und mit einer statistischen Sicherheit von 95% zwischen 23 und 35 m³/ha.

Das 95%-Vertrauensintervall ist grösser als das 68%-Vertrauensintervall. Das bewirkt die höhere statistische Sicherheit.

Beispiel 3: Visualisierung des 68%- und des 95%-Vertrauensintervalls

Daten: siehe Beispiel 2

Bei der Interpretation der Ergebnisse muss man für sich jeweils festlegen, mit welcher statistischen Sicherheit man eine Aussage treffen möchte.

Im Landesforstinventar (LFI) wird in der Regel auf das 68%-Vertrauensintervall abgestellt.

Oben

3. Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?*

Das lässt sich durch Vergleich der Vertrauensintervalle von zwei Schätzwerten überprüfen:

Überschneiden sich die 68%-Vertrauensintervalle von zwei Schätzwerten nicht, darf man mit einer gewissen Sicherheit davon ausgehen, dass sich die beiden Grundgesamtheiten unterscheiden.
Überschneiden sich die 95%-Vertrauensintervalle von zwei Schätzwerten nicht, darf man mit hoher Sicherheit davon ausgehen, dass sich die beiden Grundgesamtheiten unterscheiden.

Beispiel 4: Interpretation von zwei Ergebnissen der gleichen Inventur

LFI5
Vorrat (Schaftholz)
Eigentum (2 Klassen)
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: m³/ha
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
	Produktionsregion
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Eigentum (2 Klassen)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
öffentlich	331	3	311	3	405	4	300	3	256	5	314	2
privat	387	5	432	4	454	4	348	4	285	6	398	2
Total	345	2	363	2	431	2	314	2	262	4	343	1

	Fall 2						Fall 1

Fall 1

Frage
Ist der Vorrat pro Hektare in den Alpen höher als auf der Alpensüdseite?

Vorgehen

Berechnen der absoluten Standardfehler
Berechnen der Vertrauensintervalle je nach gewünschtem Sicherheitsniveau:
- 68%-Vertrauensintervalle (gewisse Sicherheit; einfacher absoluter Standardfehler)
- 95%-Vertrauensintervalle (hohe Sicherheit; doppelter absoluter Standardfehler)
Prüfen, ob die Vertrauensintervalle auf dem gewünschten Sicherheitsniveau nicht überlappen

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat LFI5
	Alpen					Alpensüdseite
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall		Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
Total	314	2	6	308-320	302-326	262	4	10	252-272	242-282

Weder die 68%-Vertrauensintervalle noch die 95%-Vertrauensintervalle überlappen (hervorgehobene Zahlenpaare).

Bei diesem Fall hat das gewählte Sicherheitsniveau keinen Einfluss auf das Resultat.

Insgesamt bedeutet dies, dass statistisch eine hohe Sicherheit besteht, dass der Vorrat pro Hektare in den Alpen höher ist als auf der Alpensüdseite.

Fall 2

Frage
Ist der Vorrat pro Hektare im Mittelland höher als im Jura?

Vorgehen

Siehe Fall 1.

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat LFI5
	Jura					Mittelland
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall		Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
Total	345	2	7	338-352	331-359	363	2	7	356-370	349-377

Die 68%-Vertrauensintervalle überlappen nicht (hervorgehobene Zahlenpaare).
Die 95%-Vertrauensintervalle überlappen dagegen (hervorgehobene Zahlenpaare).

In diesem Fall hat das gewählte Sicherheitsniveau einen Einfluss auf die Interpretation der Ergebnisse: Auf dem Niveau des 68%-Vertrauensintervalls kommt man zum Schluss, dass der Vorrat pro Hektare im Mittelland höher ist als im Jura. Auf dem Niveau des 95%-Vertrauensintervalls kann man hingegen diesen Schluss nicht ziehen.

Unter Betrachtung beider Sicherheitsniveaus lässt sich sagen, dass statistisch eine gewisse, aber keine hohe Sicherheit besteht, dass der Vorrat pro Hektare im Mittelland höher ist als im Jura.

Mit den Vertrauensintervallen kann auch geprüft werden, ob ein mit der Stichprobe des Landesforstinventars (LFI) geschätzter Wert von einem Sollwert (z.B. aus der Waldpolitik) abweicht oder ob eine Veränderung zwischen zwei Inventuren statistisch gesichert ist.

Beispiel 5: Interpretation von zwei Ergebnissen aus unterschiedlichen Inventuren

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat im Mittelland*
	LFI4		LFI5
	m³/ha	±%	m³/ha	±%
öffentlich	340	3	309	3
privat	447	4	432	4
Total	386	2	363	2
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Frage
Hat im Mittelland der Vorrat pro Hektare vom LFI4 zum LFI5 abgenommen?

Vorgehen

Berechnen der absoluten Standardfehler
Berechnen der Vertrauensintervalle je nach gewünschtem Sicherheitsniveau:
- 68%-Vertrauensintervalle (gewisse Sicherheit; einfacher absoluter Standardfehler)
- 95%-Vertrauensintervalle (hohe Sicherheit; doppelter absoluter Standardfehler)
Prüfen, ob die Vertrauensintervalle auf dem gewünschten Sicherheitsniveau nicht überlappen

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat im Mittelland*
	LFI4					LFI5
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall		Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha
öffentlich	340	3	11	329-351	318-362	309	3	11	298-320	287-331
privat	447	4	16	431-463	415-479	432	4	17	415-449	398-466
Total	386	2	8	378-394	370-402	363	2	9	354-372	345-381
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Die 68%-Vertrauensintervalle überlappen beim öffentlichen Wald und beim Total nicht (hervorgehobene Zahlenpaare), beim Privatwald aber schon (hervorgehobene Zahlenpaare). Auf dem Sicherheitsniveau der 68%-Vertrauensintervalle kommt man zum Schluss, im Mittelland der Vorrat pro Hektare im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Abnahme statistisch nicht gesichert.

Die 95%-Vertrauensintervalle überlappen in allen der drei Kategorien. Auf dem Sicherheitsniveau der 95%-Vertrauensintervalle ist es damit auch für den öffentlichen Wald und den gesamten Wald statistisch nicht gesichert, dass der Vorrat abgenommen hat.

Siehe dazu aber die Beispiele 6 und 7, bei der Veränderungen zwischen zwei Inventuren anhand der sensitiveren Bilanz interpretiert werden.

Die Prüfung, ob eine Veränderung zwischen zwei Inventuren statistisch gesichert ist, ist im LFI bei vielen Zielgrössen nicht nur durch Vergleich der Zustände in den beiden Inventuren möglich (siehe Beispiel 5), sondern auch durch die Analyse der Veränderung, also der Bilanz zwischen den beiden Inventuren.

Dazu muss man auch hier zunächst das Sicherheitsniveau definieren, das für die Aussage gelten soll:

Eine Veränderung (Bilanz) fand mit einer gewissen Sicherheit statt, wenn der einfache relative Standardfehler weniger als 100% beträgt oder wenn das Vertrauensintervall, das mit dem einfachen absoluten Standardfehler berechnet wurde (68%-Vertrauensintervall), den Wert 0 nicht einschliesst.
Eine Veränderung (Bilanz) fand mit hoher Sicherheit statt, wenn der doppelte relative Standardfehler weniger als 100% beträgt oder wenn das Vertrauensintervall, das mit dem doppelten absoluten Standardfehler berechnet wurde (95%-Vertrauensintervall), den Wert 0 nicht einschliesst.

Beispiel 6: Interpretation von Veränderungen (Bilanzen) mit dem relativen Standardfehler

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler
	m³/ha	±%
öffentlich	-34	30
privat	-9	147
Total	-23	34
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Frage
Hat im Mittelland der Vorrat pro Hektare vom LFI4 zum LFI5 abgenommen?

Vorgehen

Festlegen des Sicherheitsniveaus (68%- oder 95%-Vertrauensintervall)
Prüfen, ob
- der einfache relative Standardfehler kleiner als 100% ist (Sicherheitsniveau des 68%-Vertrauensintervalls)
- der doppelte relative Standardfehler kleiner als 100% ist (Sicherheitsniveau des 95%-Vertrauensintervalls)

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler
		einfach	doppelt
	m³/ha	±%	±%
öffentlich	-34	30	60
privat	-9	147	294
Total	-23	34	68
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Der einfache relative Standardfehler ist für den öffentlichen Wald wie auch für das Total kleiner als 100% (hervorgehobene Zahlen). Für den Privatwald ist er dagegen grösser als 100% (hervorgehobene Zahlen). Auf dem Sicherheitsniveau des 68%-Vertrauensintervalls kommt man zum Schluss, dass der Vorrat im Mittelland im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Vorratsabnahme dagegen statistisch nicht gesichert.

Zum gleichen Schluss kommt man bei diesem Beispiel auch mit dem Sicherheitsniveau des 95%-Vertrauensintervalls, da auch der doppelte relative Standardfehler für den öffentlichen Wald und das Total kleiner ist als 100%.

Insgesamt bedeutet dies, dass die statistische Sicherheit hoch ist, dass im Mittelland der Vorrat pro Hektare im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Vorratsabnahme hingegen statistisch nicht gesichert (da sowohl der doppelte als auch der einfache relative Standardfehler kleiner als 100% ist).

Beispiel 7: Interpretation von Veränderungen (Bilanzen) mit dem absoluten Standardfehler

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler
	%	±
öffentlich	-10	3
privat	-2	3
Total	-6	2
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Frage
Hat im Mittelland der Vorrat pro Hektare vom LFI4 zum LFI5 abgenommen?

Vorgehen

Festlegen des Sicherheitsniveaus (68%- oder 95%-Vertrauensintervall)
Berechnen des Vertrauensintervalls aufgrund des festgelegten Sicherheitsniveaus
- 68%-Vertrauensintervall mit dem einfachen absoluten Standardfehler
- 95%-Vertrauensintervall mit dem doppelten absoluten Standardfehler
Prüfen, ob das entsprechende Vertrauensintervall den Wert 0 nicht einschliesst

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervalle
		einfach	doppelt	68%	95%
	%	±	±	%	%
öffentlich	-10	3	6	-13 bis -7	-16 bis -4
privat	-2	3	6	-5 bis +1	-8 bis +4
Total	-6	2	4	-8 bis -4	-10 bis -2
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Beim öffentlichen Wald wie auch beim Total schliessen sowohl das 68%- als auch das 95%-Vertrauensintervall den Wert 0 nicht ein. Auf beiden Sicherheitsniveaus kommt man so zum Schluss, dass der Vorrat im Mittelland im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Vorratsabnahme dagegen statistisch nicht gesichert (da die Vertrauensintervalle den Wert 0 einschliessen).

Veränderungen (Bilanzen) können anhand des absoluten oder des relativen Standardfehlers interpretiert werden (siehe die Beispiele 6 und 7). Es empfiehlt sich, den absoluten Standardfehler zu nutzen, wenn der Schätzwert in der Tabelle in Prozent (%) ausgewiesen ist (wie in Beispiel 7), und den relativen Standardfehler, wenn der Schätzwert in der Tabelle in absoluten Zahlen (m³, m³/ha, St., m²) angegeben ist (wie in Beispiel 6). So kann der Standardfehler direkt aus der Tabelle entnommen werden, muss also nicht umgerechnet werden.

Für die Prüfung, ob eine Veränderung statistisch gesichert ist, empfiehlt es sich, wo immer möglich die Veränderung (Bilanz) zwischen den beiden Inventuren zu analysieren. Bilanzen sind sensitiver als Zustandsvergleiche, womit mit ihnen Unterschiede statistisch besser entdeckt werden können (siehe die Beispiele 5 sowie 6 und 7).

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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.

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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

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

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

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

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI3
Vorrat (Schaftholz)
Eigentum (2 Klassen) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2004/06
		Forstkreis (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		Seen		Schweiz
Eigentum (2 Klassen)	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	.
	Fichte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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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	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	.
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	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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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	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	.
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
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öffentlich	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	330	38	506	31	932	30	1305	28	721	36	982	31	5009	16	2735	16	2528	19	2370	18	50	62	225	51	452	51	0	.	898	33	1301	27	1601	25	1303	26	15	100	3122	22	4060	15	3626	15	4795	14	9702	10	5352	11	2424	18	788	34	710	32	886	30	265	44	356	36	387	38	390	34	629	34	462	39	1761	24	1741	20	172	62	744	32	2519	20	963	34	957	37	1409	24	956	30	441	35	388	36	275	44	1489	24	1641	24	1132	28	158	49	315	42	419	33	717	29	1737	20	1579	23	0	.	98	85	0	.	326	42	89	65	374	43	435	40	662	38	1343	29	820	38	1051	29	913	34	785	41	34	64	1037	27	195	64	418	45	1416	20	644	29	992	23	764	30	150	57	672	47	230	44	545	50	3544	14	3670	15	4933	13	756	38	522	33	530	35	156	50	525	34	645	39	402	50	681	31	0	.	113084	2
	Tanne	293	42	168	51	203	50	1050	26	142	63	549	39	1069	27	1608	22	1188	21	2067	19	61	86	178	72	241	49	0	.	189	56	193	56	931	30	665	41	0	.	526	37	255	49	678	26	242	43	534	32	4	100	2256	17	418	39	297	45	135	45	291	44	438	42	358	33	409	37	798	31	87	51	156	41	326	29	355	43	214	43	369	37	259	42	287	39	108	47	392	34	417	38	121	54	232	35	318	45	246	33	428	36	263	62	60	57	74	100	0	.	278	51	81	95	0	.	0	.	0	.	296	42	403	37	226	53	238	48	14	100	141	56	339	40	282	49	313	37	147	60	0	.	481	35	162	72	668	39	314	44	345	41	515	27	194	44	208	64	387	47	290	57	93	70	323	49	299	46	592	27	319	39	150	62	61	82	124	57	77	64	97	71	3	100	227	69	0	.	31828	4
	Föhre	113	56	242	55	88	44	231	47	2	100	8	100	261	65	19	74	178	37	276	44	39	67	109	67	204	44	0	.	15	75	46	54	0	.	100	82	51	100	0	.	315	35	587	26	9	100	760	29	1082	22	541	29	8	100	76	66	34	78	91	75	14	100	36	100	0	.	15	100	0	.	84	72	14	83	91	80	0	.	169	64	3	100	0	.	192	36	56	65	109	41	21	79	208	37	153	55	4	100	6	100	37	92	73	64	169	55	0	.	184	67	49	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	13	100	0	.	108	61	7	100	0	.	0	.	0	.	1	100	5	100	81	100	27	80	0	.	37	60	0	.	63	71	0	.	0	.	16	100	0	.	744	23	358	26	494	31	0	.	41	92	101	52	25	100	206	42	75	44	128	57	70	66	0	.	9778	7
	Lärche	9	71	117	59	39	94	122	71	2	100	0	.	44	62	9	100	115	46	22	100	0	.	0	.	20	80	0	.	88	100	19	100	0	.	0	.	0	.	29	100	247	41	403	31	196	39	1908	15	4237	11	25	71	0	.	12	89	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	20	80	6	100	8	100	336	43	25	100	0	.	66	70	25	100	3	100	21	73	0	.	0	.	0	.	52	72	6	100	15	100	0	.	420	37	529	25	286	33	234	36	9	72	35	79	1236	18	379	29	287	53	0	.	0	.	13	100	105	51	28	73	0	.	38	100	87	84	0	.	9	78	0	.	0	.	7	90	0	.	73	65	0	.	62	100	0	.	2	100	3159	12	1698	16	1281	16	32	100	0	.	6	100	0	.	0	.	28	77	22	71	70	61	0	.	18407	5
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	81	0	.	0	.	159	41	1290	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	100	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	520	22	161	36	122	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2342	11
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	Buche	1235	20	754	25	657	27	1062	24	62	74	207	42	746	32	594	23	2276	17	2590	14	321	37	577	31	1362	26	0	.	296	53	193	36	648	33	807	34	0	.	783	26	218	34	381	29	25	70	409	29	0	.	2687	13	389	32	281	45	7	56	236	37	106	40	313	47	147	40	208	34	173	47	76	76	832	29	321	47	292	35	534	28	838	33	271	52	1566	18	1137	23	832	23	830	27	1151	21	386	30	160	90	598	33	68	59	161	47	515	33	0	.	250	37	0	.	1152	40	452	37	223	41	986	23	698	27	665	28	175	63	0	.	90	68	436	38	187	62	255	43	383	43	3	403	505	32	259	45	130	44	202	33	363	32	722	26	277	37	327	42	231	47	215	42	140	62	0	.	21	87	358	26	128	50	444	34	550	38	60	78	457	32	221	43	124	39	231	40	0	.	43234	3
	Ahorn	141	31	75	33	105	42	77	37	61	65	75	57	163	33	104	36	272	30	300	23	48	48	147	46	129	34	0	.	35	71	7	56	104	35	42	42	0	.	226	30	26	64	18	55	22	68	88	35	2	100	454	20	39	49	15	60	37	44	50	61	31	44	97	54	72	83	16	48	43	41	40	66	116	47	49	55	61	42	138	43	73	54	102	59	65	45	139	51	57	49	52	50	161	36	59	45	7	80	37	45	64	49	62	52	18	58	39	85	44	58	6	100	6	155	0	.	-1	805	51	70	25	86	0	.	69	54	13	71	0	.	47	48	72	56	105	33	116	46	0	.	68	40	26	96	21	67	28	46	47	34	103	37	109	51	0	.	8	89	6	100	12	100	11	96	18	61	95	31	91	44	85	51	71	42	45	59	56	43	103	48	60	69	82	56	0	.	6160	5
	Esche	264	30	178	51	166	37	104	46	0	.	39	90	20	54	142	55	366	32	130	39	242	58	65	83	109	46	0	.	79	73	91	69	245	46	143	44	0	.	119	50	78	73	12	66	48	49	96	46	12	100	419	25	60	64	13	72	3	82	18	134	24	61	5	100	1	100	0	.	157	84	13	89	30	65	147	45	267	42	133	36	44	64	6	100	131	37	59	45	30	54	72	54	100	57	84	55	0	.	45	85	41	45	159	48	51	57	-6	192	55	93	37	56	17	51	6	83	32	69	53	55	-14	124	56	85	5	83	18	76	10	100	84	64	23	51	28	64	57	56	7	57	42	65	150	50	0	.	4	100	18	76	96	59	108	56	10	100	1	100	0	.	133	77	9	72	2	100	64	49	111	50	238	46	220	39	68	61	33	77	71	80	115	52	152	49	0	.	6971	7
	Eiche	163	42	150	50	14	71	207	39	0	.	0	.	3	100	28	94	320	26	-1	100	119	60	53	100	52	54	0	.	37	71	0	.	58	55	78	60	171	56	0	.	9	100	28	95	0	.	116	85	0	.	161	34	4	100	29	100	0	.	78	68	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	70	51	0	.	16	60	0	.	200	43	10	100	14	59	70	55	141	47	1	100	0	.	37	100	17	70	60	64	78	64	0	.	0	.	0	.	22	53	16	55	41	72	52	73	108	62	12	58	5	100	0	.	0	.	3	100	24	69	0	.	11	100	0	.	50	66	359	52	158	54	0	.	166	50	0	.	33	53	85	59	34	75	17	100	90	67	21	63	19	50	79	37	20	100	13	100	40	62	0	.	101	46	95	40	98	67	109	49	0	.	4503	9
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	219	46	12	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	.	293	40	69	66	162	56	14	100	437	36	135	53	133	48	189	46	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	36	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1713	16
	übrige Laubhölzer	157	40	53	34	126	36	84	54	5	84	2	100	58	42	50	45	289	34	106	30	109	51	81	69	82	30	0	.	5	100	127	72	5	64	88	55	11	60	75	53	80	32	25	49	189	31	531	22	133	44	256	29	34	69	18	96	19	79	13	58	6	74	2	73	14	51	26	75	85	83	23	61	49	54	1	100	49	49	104	43	142	50	10	78	64	53	62	46	43	51	147	47	123	47	68	42	21	51	29	53	29	68	69	57	101	50	148	42	240	25	129	40	295	35	196	37	178	34	298	30	139	44	253	27	24	69	63	67	18	75	102	63	207	71	16	70	26	89	50	69	47	42	60	88	2	74	8	50	37	55	14	54	10	94	22	67	31	97	3	100	5	100	234	32	107	39	373	27	4	76	91	55	52	49	7	100	1	100	69	54	102	78	46	56	0	.	7788	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
	Total	2720	16	2274	19	2359	19	4267	16	998	33	1862	28	7373	14	5288	14	7574	11	7891	11	1022	28	1436	27	2652	22	87	.	1679	27	1977	23	3592	19	3226	20	248	51	4880	17	5299	13	5759	13	5526	13	14529	8	12166	8	9225	10	1767	24	1567	28	1121	29	1042	26	975	30	1220	27	1056	30	1693	24	1008	29	2152	22	3187	16	1145	32	1722	22	4304	16	2366	23	1633	31	3829	15	2841	19	1953	20	1731	21	2390	20	2562	20	2079	23	2365	23	684	35	975	31	1454	25	1322	21	3610	14	2239	18	1888	26	791	26	944	23	3457	13	1959	18	2067	19	962	30	770	34	1739	25	1944	23	1880	24	1630	27	1563	30	200	50	2286	20	1305	30	1427	27	1972	18	1665	22	2442	18	1714	21	802	34	1477	34	777	39	1019	35	8569	9	6354	12	8427	10	1461	29	1591	25	1663	25	484	37	1461	25	1403	27	1053	33	1668	25	0	.	246715	2
privat	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	134	54	79	90	137	91	137	70	1174	34	2126	24	10539	11	5352	13	4176	15	815	28	26	97	33	100	51	54	0	.	129	73	1091	30	1054	27	493	32	0	.	354	56	2095	25	365	42	1848	22	1435	23	212	68	1268	31	962	29	1251	25	3699	19	59	100	847	26	328	60	182	54	1299	27	444	40	138	74	431	63	1578	24	311	56	214	54	500	40	2659	21	176	50	126	68	207	100	0	.	123	52	527	40	913	36	408	53	1047	34	628	35	672	37	38	75	0	.	39	67	0	.	18	100	9	100	3	100	0	.	32	85	204	47	479	53	190	71	424	38	408	41	1465	25	469	61	68	66	191	43	81	73	0	.	622	31	210	67	41	63	219	57	23	71	171	64	0	.	181	56	642	32	539	36	757	27	389	44	615	47	330	50	978	26	772	32	270	53	252	57	337	72	0	.	66322	4
	Tanne	220	65	17	100	148	100	73	62	342	41	829	33	1106	31	5645	13	2972	18	923	37	0	.	56	90	70	72	0	.	79	100	23	72	181	47	266	58	0	.	21	60	20	100	5	71	0	0	66	82	0	.	1163	27	820	29	2044	21	1438	23	65	76	649	31	28	70	13	100	779	35	103	81	0	.	212	82	425	31	68	72	153	59	262	53	1595	26	0	.	116	85	111	62	38	83	212	45	216	50	354	43	45	72	418	47	174	58	183	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	94	60	28	100	35	98	206	68	0	.	639	34	54	72	18	100	25	100	318	61	0	.	34	98	42	70	130	90	67	71	1	100	0	.	0	.	68	72	0	.	18	79	106	55	219	46	34	84	319	46	757	29	488	36	4	100	0	.	0	.	0	.	28467	5
	Föhre	100	65	18	75	0	.	0	.	24	100	0	.	158	37	32	71	248	35	13	78	141	84	26	78	18	78	0	.	0	100	80	100	0	.	103	76	13	72	0	.	8	100	36	100	25	100	26	65	63	75	8	100	0	.	36	100	16	100	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	66	0	.	0	.	0	.	73	60	43	74	31	100	13	100	0	.	66	78	0	.	0	.	0	.	61	57	14	93	81	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	100	0	.	0	.	41	100	0	.	18	100	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	9	100	0	.	0	.	5	100	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	242	45	116	39	67	48	0	.	16	100	110	48	65	65	200	59	96	61	160	62	48	71	0	.	2961	12
	Lärche	62	88	11	100	0	.	18	100	7	100	74	100	49	93	0	.	42	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	72	0	.	0	.	92	44	110	56	37	84	228	37	208	49	0	.	108	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	50	100	0	.	0	.	14	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	23	100	3	100	4	100	0	.	60	100	0	.	10	100	11	100	4	100	6	100	15	100	0	.	0	.	0	.	49	85	0	.	44	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	0	.	0	.	1	100	1719	26	699	30	380	51	0	.	12	100	40	100	27	74	0	.	18	100	0	.	66	100	0	.	4378	13
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	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	.	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	68	115	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	180	35
	übrige Nadelhölzer	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	80	28	66	0	.	250	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	72	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	145	100	2	100	-10	100	0	.	18	100	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	4	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	.	8	100	0	.	0	.	0	.	1	100	14	76	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	530	36
	Buche	808	32	216	50	114	71	781	40	183	43	675	36	2120	26	2092	19	2283	17	454	29	169	76	309	57	671	35	0	.	168	88	544	40	389	44	686	36	0	.	373	52	261	60	104	61	17	100	76	65	0	.	1288	25	723	32	641	39	1073	25	100	63	189	47	61	66	50	71	237	36	191	44	3	100	252	66	372	34	615	47	378	43	312	38	1203	26	293	45	545	47	254	46	61	76	586	36	210	44	51	52	200	47	376	39	86	49	423	36	0	.	0	.	0	.	11	100	386	38	261	38	71	85	95	72	34	70	137	51	12	100	5	141	118	50	19	100	192	52	217	66	40	64	342	42	67	92	0	.	65	69	65	67	337	46	218	61	204	56	110	54	0	.	388	45	20	100	1	100	322	37	226	46	41	81	218	55	856	25	478	32	373	52	212	48	109	55	0	.	30514	5
	Ahorn	107	41	60	63	9	100	24	80	40	50	56	62	611	19	176	26	100	54	201	35	57	69	63	50	-9	72	0	.	17	93	52	55	83	47	53	69	7	81	175	45	40	61	2	100	49	62	12	76	0	.	157	34	76	41	65	45	200	41	15	72	58	56	0	.	0	.	13	54	69	35	4	100	32	50	171	34	43	69	67	48	111	41	380	30	1	100	2	100	49	49	30	72	125	49	101	44	70	48	6	86	223	47	14	71	58	71	0	.	0	.	0	.	22	95	55	51	32	51	-33	100	3	100	6	88	25	58	31	71	0	.	59	70	95	49	128	36	12	78	0	.	44	73	55	100	0	.	7	100	5	78	29	58	8	100	2	100	0	0	0	.	48	65	5	100	23	61	116	33	20	72	21	76	26	57	160	35	94	38	0	.	16	71	0	.	0	.	5238	6
	Esche	119	49	124	60	1	100	8	100	51	73	222	43	166	41	332	38	304	32	64	74	44	72	5	100	55	62	0	.	28	71	104	81	77	48	274	50	24	100	327	78	21	88	0	0	81	64	43	71	63	100	467	35	381	73	179	47	119	40	8	100	29	100	0	.	0	.	17	93	116	70	6	100	4	81	417	32	86	51	3	515	174	51	227	35	0	.	5	100	25	100	46	85	104	63	187	61	84	61	109	82	344	36	198	56	213	43	20	100	0	.	14	80	23	76	81	44	155	46	66	51	20	94	46	53	60	85	26	94	0	.	75	53	61	60	27	54	111	63	-1	424	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	25	100	15	100	29	62	163	60	0	.	93	74	76	61	54	53	104	48	120	74	39	72	31	53	142	34	223	36	0	.	60	66	12	100	0	.	8074	8
	Eiche	255	71	107	64	17	100	123	57	0	.	13	100	44	65	0	.	301	26	1	100	9	100	2	100	0	.	0	.	4	100	34	100	0	0	49	71	251	57	0	.	0	.	79	100	11	100	32	76	34	100	79	74	88	64	100	98	65	59	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	171	94	0	.	7	100	0	.	7	100	121	67	0	.	38	100	0	.	30	64	9	100	0	.	0	.	89	54	236	66	92	45	0	.	0	.	0	.	15	88	140	48	260	32	63	90	72	48	40	77	22	100	42	100	18	100	97	71	0	.	0	.	74	76	0	.	0	.	31	96	68	.	0	.	190	59	83	90	15	86	159	48	12	100	0	.	204	90	12	85	56	69	37	60	0	.	0	.	13	71	27	71	17	100	9	100	60	71	0	.	0	.	4345	12
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	74	52	12	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	.	22	100	86	81	118	79	182	50	789	31	600	27	505	42	162	43	801	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	100	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	61	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3470	13
	übrige Laubhölzer	394	64	81	57	0	0	11	71	12	72	35	76	541	31	112	33	158	38	69	74	13	90	7	69	4	100	0	.	25	60	3	59	10	49	10	53	22	83	153	84	85	91	30	67	92	55	178	36	114	55	126	36	68	60	15	54	71	53	0	.	11	66	0	.	0	.	29	87	27	71	8	100	10	80	12	78	47	64	39	57	57	48	112	47	2	100	0	.	1	100	30	100	6	92	36	53	19	58	33	100	149	54	55	58	14	54	74	66	14	100	64	65	73	64	216	28	640	23	192	47	172	55	183	42	13	62	32	77	14	76	48	50	16	96	45	47	8	73	12	100	92	71	119	74	2	.	2	100	2	100	27	85	58	98	60	71	45	96	0	.	23	87	185	36	142	34	172	41	18	70	8	100	55	65	53	41	12	76	9	68	23	62	1	100	0	.	6062	8
	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
	Total	2204	28	713	33	426	53	1174	35	1832	28	4033	21	15390	9	13741	10	10834	11	2541	23	459	52	503	48	860	36	0	.	451	47	1932	26	1794	22	1958	26	317	56	1404	44	2628	22	737	33	2160	21	2170	19	707	34	4558	17	3231	22	4330	18	6681	15	256	53	1825	23	417	61	245	52	2374	23	956	31	159	71	941	48	3314	19	1183	34	902	34	1416	29	6273	17	687	37	825	45	698	45	205	71	1253	30	1285	30	1491	30	802	42	2727	22	1429	31	1742	25	158	51	100	75	295	48	327	39	1695	21	2065	17	870	31	530	36	1199	24	555	38	668	45	280	58	1076	32	599	37	2540	23	945	43	146	57	693	33	696	45	70	.	730	31	518	44	672	47	691	37	478	43	502	53	0	.	1005	45	2948	19	1772	20	2123	20	992	33	784	44	1143	32	3079	19	2287	23	778	38	783	41	573	56	0	.	160543	2
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	464	31	585	29	1070	29	1442	26	1894	25	3108	19	15549	9	8087	10	6704	12	3185	15	75	52	258	46	504	46	0	.	1027	30	2391	20	2654	18	1796	21	15	100	3476	20	6156	13	3990	14	6643	12	11136	9	5564	11	3692	16	1750	22	1962	20	4586	16	324	40	1203	21	715	34	572	29	1928	21	905	28	1899	23	2172	20	1749	23	1056	28	2733	19	1463	26	3616	18	1585	22	1082	27	649	40	388	36	398	34	2016	21	2553	20	1541	25	1205	30	943	27	1092	26	755	27	1737	20	1619	22	0	.	116	73	9	100	329	41	89	65	407	40	639	31	1141	31	1533	27	1244	28	1458	24	2378	20	1254	34	103	49	1227	24	277	50	418	45	2038	16	854	27	1034	22	983	26	173	50	844	40	230	44	726	40	4186	13	4209	14	5689	12	1144	29	1137	29	860	29	1134	23	1297	23	915	32	654	37	1018	32	0	.	179406	2
	Tanne	512	36	185	48	350	51	1123	25	484	34	1378	25	2175	21	7253	11	4160	14	2991	17	61	86	234	59	310	41	0	.	268	49	216	51	1112	26	932	34	0	.	546	36	275	46	683	26	242	43	600	29	4	100	3419	15	1238	24	2341	19	1573	21	357	39	1087	25	386	31	422	36	1577	23	191	49	156	41	538	37	780	26	282	37	522	31	521	34	1882	23	108	47	508	33	527	33	159	45	444	28	534	34	600	29	473	33	681	38	235	46	257	59	0	.	278	51	81	95	0	.	0	.	16	100	296	42	403	37	226	53	332	38	42	74	176	49	545	36	282	49	952	26	201	48	18	100	506	34	481	47	668	39	348	41	387	37	645	28	261	37	209	63	387	47	290	57	160	51	323	49	317	44	698	24	539	30	183	53	380	41	880	26	565	33	101	68	3	100	227	69	0	.	60295	3
	Föhre	212	43	260	52	88	44	231	47	26	93	8	100	419	43	51	52	426	26	289	42	180	67	136	56	222	41	0	.	15	75	126	67	0	.	203	56	64	81	0	.	323	34	624	25	34	78	786	28	1145	21	549	29	8	100	112	55	50	62	91	75	56	79	36	100	0	.	15	100	0	.	84	72	14	83	116	65	0	.	169	64	3	100	73	60	234	32	87	55	122	38	21	79	274	34	153	55	4	100	6	100	98	50	87	55	250	41	0	.	184	67	49	76	0	.	0	.	81	100	0	.	0	.	46	91	13	100	18	100	125	54	7	100	0	.	0	.	0	.	9	88	5	100	89	91	27	80	0	.	42	54	0	.	80	60	0	.	0	.	16	100	0	.	986	21	474	22	561	28	0	.	58	72	212	35	90	55	406	36	171	40	288	43	118	49	0	.	12739	6
	Lärche	71	77	128	55	39	94	140	63	9	79	74	100	92	57	9	100	158	39	22	100	0	.	0	.	20	80	0	.	88	100	19	100	0	.	23	72	0	.	29	100	340	32	513	27	232	35	2136	14	4446	11	25	71	108	99	12	89	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	20	80	6	100	20	72	386	39	25	100	0	.	80	59	25	100	3	100	21	73	0	.	0	.	0	.	52	72	21	77	38	72	3	100	424	37	529	25	346	32	234	36	19	62	46	65	1240	18	385	29	302	51	0	.	0	.	13	100	154	44	28	73	44	100	38	100	87	84	0	.	9	78	0	.	0	.	7	90	0	.	102	54	0	.	62	100	0	.	3	76	4878	12	2397	14	1661	17	32	100	12	100	46	89	27	74	0	.	45	61	22	71	136	58	0	.	22785	4
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	81	7	100	0	.	159	41	1290	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	100	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	552	21	277	29	122	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2522	11
	übrige Nadelhölzer	21	61	29	71	29	100	24	65	3	100	3	80	28	66	0	.	292	39	30	97	35	100	0	.	0	.	87	.	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	7	69	0	.	0	.	8	64	42	45	4	63	31	88	116	89	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	4	100	0	.	2	100	148	98	2	100	-8	127	3	100	18	100	65	71	4	100	7	77	10	77	0	.	3	83	0	.	2	100	5	100	0	.	31	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	100	0	.	0	.	5	72	0	.	4	100	0	.	0	.	17	100	53	88	4	100	3	71	0	.	0	.	0	.	78	99	0	.	44	100	0	.	0	.	4	100	8	100	2	61	0	.	6	100	33	71	14	76	9	73	0	.	0	.	0	.	0	.	1437	19
	Buche	2043	17	970	22	772	26	1843	22	245	37	882	29	2866	21	2685	16	4559	12	3045	12	490	35	886	28	2034	21	0	.	464	46	737	31	1037	26	1492	25	0	.	1156	24	479	36	485	27	42	58	485	27	0	.	3975	12	1112	24	922	30	1080	25	335	32	295	33	374	40	197	35	445	25	364	32	79	74	1084	27	692	29	907	33	912	24	1151	26	1474	23	1858	16	1682	22	1086	20	891	25	1737	18	596	25	211	69	798	27	444	34	247	35	938	24	0	.	250	37	0	.	1164	39	838	27	484	28	1057	22	793	25	699	27	312	42	12	100	95	65	555	32	206	57	447	33	600	36	43	65	847	25	326	40	130	44	267	30	428	29	1059	23	495	34	531	34	341	36	215	42	527	37	20	100	22	84	680	22	354	34	485	32	769	31	916	24	935	22	593	36	336	34	339	32	0	.	73749	2
	Ahorn	248	25	135	33	113	39	101	34	101	44	131	42	774	17	280	21	373	26	501	19	105	44	211	35	119	37	0	.	52	57	60	49	187	29	96	43	7	81	401	26	66	45	20	51	71	47	100	33	2	100	611	17	115	32	80	38	237	35	65	50	89	39	97	54	72	83	29	36	113	27	43	61	148	38	220	29	104	38	205	33	184	32	481	27	66	45	141	50	106	35	83	41	286	29	160	32	77	44	42	40	287	38	76	44	76	56	39	85	44	58	6	100	29	81	55	51	32	54	18	277	29	77	6	88	93	43	44	54	0	.	106	44	167	37	233	25	128	42	0	.	111	38	81	75	21	67	34	42	53	31	132	31	116	48	2	100	8	89	6	100	60	56	16	72	42	43	211	23	110	38	106	43	97	34	205	31	151	28	103	48	76	57	82	56	0	.	11398	4
	Esche	383	25	302	39	167	36	112	43	51	73	261	39	186	37	474	31	670	23	194	36	286	51	70	77	164	37	0	.	107	57	195	54	322	37	417	36	24	100	447	58	100	60	12	66	129	44	139	39	76	85	886	22	442	63	192	44	123	39	26	97	53	61	5	100	1	100	17	93	273	57	19	69	34	58	563	27	352	34	136	37	218	42	233	34	131	37	64	42	55	54	118	47	204	43	271	45	84	61	154	63	385	32	357	38	264	36	15	157	55	93	50	46	41	48	87	41	187	40	119	37	6	441	102	52	65	79	44	64	10	100	159	42	84	46	56	42	168	46	6	76	42	65	165	46	0	.	4	100	18	76	121	51	123	51	39	53	164	60	0	.	226	54	85	55	56	51	169	35	230	45	277	41	251	35	210	30	256	33	71	80	174	41	164	46	0	.	15045	5
	Eiche	418	46	258	40	31	64	330	33	0	.	13	100	48	61	28	94	621	18	-1	223	128	56	55	97	52	54	0	.	41	65	34	100	58	55	127	46	423	41	0	.	9	100	107	78	11	100	148	68	34	100	240	33	92	62	129	79	65	59	87	62	0	.	18	100	0	.	0	.	2	100	0	.	11	100	171	94	70	51	7	100	16	60	7	100	322	37	10	100	52	75	70	55	171	40	10	92	0	.	37	100	107	47	297	54	169	38	0	.	0	.	0	.	37	47	157	44	300	29	115	59	180	41	52	61	27	85	42	100	18	100	100	69	24	69	0	.	85	67	0	.	50	66	390	48	226	48	0	.	356	39	83	90	48	45	244	38	47	61	17	100	294	66	33	50	75	53	116	32	20	100	13	100	53	50	27	71	118	42	104	37	159	49	109	49	0	.	8849	7
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	293	37	24	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	.	22	100	379	36	188	55	343	37	803	31	1036	21	639	35	295	32	990	24	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	90	0	.	6	100	0	.	0	.	15	100	0	.	97	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5184	9
	übrige Laubhölzer	551	47	134	37	126	36	95	48	17	57	37	72	599	29	162	27	446	26	175	34	122	47	89	64	86	29	0	.	30	52	130	71	15	39	98	50	32	58	229	59	166	49	55	43	280	28	709	19	248	35	382	23	102	46	33	58	90	45	13	58	16	50	2	73	14	51	55	58	112	65	31	52	59	46	13	72	96	40	143	35	198	38	122	43	66	52	62	46	44	50	177	43	130	45	105	33	40	38	63	59	178	47	124	41	116	44	221	36	254	24	193	35	368	31	412	23	818	19	491	26	310	36	436	24	36	50	95	51	31	53	151	46	224	66	61	39	35	70	63	59	138	49	179	57	4	61	10	44	39	53	41	59	68	85	82	55	77	69	3	100	28	73	419	24	249	26	545	22	22	58	99	51	107	41	60	38	13	72	78	48	125	65	47	55	0	.	13850	5
	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
	Total	4924	15	2987	17	2785	18	5441	14	2830	22	5895	17	22763	8	19029	8	18408	8	10431	10	1481	25	1938	23	3512	18	87	.	2129	23	3909	17	5386	15	5184	16	565	39	6284	16	7927	11	6496	12	7686	11	16699	7	12873	8	13783	8	4997	17	5898	15	7803	13	1298	23	2800	18	1636	25	1301	26	4067	17	1964	21	2310	21	4129	17	4460	17	2905	19	5206	14	3782	18	7906	15	4516	14	3666	18	2651	19	1936	21	3643	16	3847	17	3570	18	3167	20	3411	19	2403	23	3196	18	1481	20	3710	14	2534	17	2215	23	2487	17	3010	13	4326	12	2490	16	3267	15	1517	24	1438	28	2019	23	3020	19	2479	20	4171	17	2508	25	346	38	2979	17	2001	25	1498	26	2702	15	2184	20	3114	17	2405	18	1280	27	1979	29	777	39	2025	28	11517	8	8126	10	10550	9	2452	22	2375	22	2806	20	3563	17	3749	17	2182	22	1837	26	2241	24	0	.	407258	1

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 2293444. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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