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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

LFI1
Vorrat (Schaftholz)
Baumart (56 Klassen)
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 1983/85
	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
Baumart (56 Klassen)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
Abies alba	493	33	148	34	255	45	1306	23	580	33	924	25	1442	20	7003	10	4166	14	2371	15	33	59	157	58	188	43	0	.	245	45	141	62	1119	27	630	35	0	.	501	38	252	39	508	29	237	50	496	31	0	.	2968	15	1154	24	2263	17	1189	22	439	40	804	25	393	33	376	33	1153	23	316	38	326	46	431	36	637	26	320	34	420	34	380	37	1394	26	74	61	513	36	433	33	277	43	428	26	430	32	550	27	482	30	427	37	168	49	162	63	0	0	147	66	87	71	0	.	0	.	17	74	229	52	301	39	183	63	331	43	0	.	143	51	337	33	233	53	655	28	247	42	0	100	438	33	334	48	667	34	201	39	298	37	389	26	369	34	177	60	212	49	144	59	84	55	269	52	226	43	510	25	424	28	323	64	347	33	1194	24	660	33	53	66	183	67	175	58	0	.	52687	3
Larix decidua, Larix kaempferi	44	72	131	42	23	61	135	47	7	100	44	100	147	45	36	71	114	47	20	100	0	.	0	.	16	71	36	.	92	100	78	71	0	.	57	86	0	.	22	100	403	29	374	27	122	42	1389	15	3539	12	23	72	77	97	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	6	100	29	100	1	100	344	44	23	100	0	.	71	60	9	100	2	100	1	100	0	.	0	.	0	.	40	72	19	100	12	100	0	.	248	48	344	24	126	37	104	49	35	68	81	98	658	23	307	38	301	42	0	.	0	.	37	100	74	50	11	89	34	100	32	100	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	1	100	0	.	46	61	0	.	0	.	0	.	0	.	3559	12	1768	15	1155	18	30	100	8	100	36	100	42	71	0	.	66	63	78	77	129	52	0	.	16833	5
Picea abies	828	32	1112	30	841	30	2335	20	1537	26	2801	19	15555	8	8334	10	8350	10	3134	15	206	65	195	50	438	43	0	.	1292	28	2369	20	3548	17	2150	21	2	75	3109	18	5184	14	3441	15	6202	13	9359	9	5008	11	3144	14	2233	21	2556	20	3932	16	287	39	1218	21	697	34	501	32	1975	21	974	27	2118	21	2133	21	2122	24	1269	33	3466	17	1536	23	3200	19	1384	22	1257	26	488	36	655	40	359	35	1714	22	2940	18	1446	24	1566	26	1252	30	867	26	689	30	1336	21	1167	23	-1	100	120	66	26	81	203	46	55	67	291	47	621	32	918	35	1422	24	801	33	1025	26	1749	21	1422	26	520	47	935	23	364	41	548	32	1746	17	723	26	1015	25	954	23	101	51	570	45	210	41	1217	33	3721	12	3118	14	5045	12	1179	28	889	33	1532	25	1113	24	1634	21	877	29	1008	29	984	32	0	.	176466	2
Pinus cembra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	6	100	0	.	130	42	1114	17	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	11	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	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	418	24	185	28	67	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1969	12
Pinus mugo subsp. uncinata	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	116	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	59	8	100	0	.	81	40	373	26	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	71	7	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	150	45	18	71	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1022	15
Pinus mugo subsp. mugo	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	24	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	37
Pinus nigra	32	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	100	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	70	71	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	100	0	.	0	.	61	77	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	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	.	283	34
Pinus strobus	10	100	64	100	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	68	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	31	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	111	100	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	8	100	0	.	379	38
Pinus sylvestris	173	34	415	37	67	44	239	42	17	100	5	100	283	59	22	72	509	29	258	43	148	61	164	60	296	37	0	.	26	78	178	53	0	.	243	56	25	65	0	.	271	42	663	26	25	100	548	34	720	25	481	28	0	.	97	61	15	100	0	.	13	100	35	100	7	85	0	.	0	.	0	.	2	100	98	58	0	.	76	73	7	100	104	60	224	31	149	49	189	37	116	49	271	32	126	59	0	.	24	100	134	41	107	48	289	38	13	74	190	56	0	.	0	.	0	.	50	100	0	.	0	.	45	98	36	77	0	.	48	69	3	100	0	.	0	.	0	.	6	100	9	100	103	70	16	73	0	.	12	63	0	.	56	71	1	100	0	.	32	100	0	.	1007	24	315	24	487	27	0	.	29	71	275	36	130	38	423	35	299	40	240	41	186	52	0	.	11869	6
Pseudotsuga menziesii	0	.	0	.	6	100	24	75	0	.	0	.	0	.	0	.	145	51	0	.	0	.	0	.	0	.	17	.	39	100	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	59	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	86	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	532	30
Taxus baccata	6	72	0	.	0	.	2	100	0	.	2	100	1	100	0	.	1	142	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	3	82	-1	100	2	100	3	100	0	.	1	100	4	87	4	90	0	.	0	.	0	.	1	100	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	2	60	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	100	10	100	18	63	13	75	0	.	0	.	0	.	0	.	98	26
übrige Nadelbäume	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100
Acer campestre	13	54	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	5	76	3	100	2	100	12	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	8	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	32	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	10	65	0	.	2	100	5	100	24	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	6	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	72	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	75	5	60	1	100	2	100	0	.	0	.	7	76	0	.	5	72	11	100	0	.	0	.	3	100	0	.	2	100	0	.	0	.	7	100	0	.	192	17
Acer opalus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	10	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	71	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	4	63	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	33
Acer platanoides	54	54	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	47	63	6	100	1	100	30	69	19	100	8	100	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	14	77	0	.	2	100	9	100	6	100	0	.	41	50	8	71	1	100	0	.	7	72	0	.	0	.	0	.	0	.	13	71	0	.	0	.	0	.	13	65	20	61	7	100	0	.	4	100	0	.	0	.	3	100	8	100	10	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	7	100	22	86	5	100	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	16	87	0	.	0	.	5	100	12	94	0	.	0	100	2	100	3	100	0	.	419	16
Acer pseudoplatanus	297	26	63	44	49	49	92	41	36	52	146	37	459	21	136	26	223	31	275	22	59	55	155	34	53	41	20	.	21	90	40	64	104	33	27	71	0	.	212	27	55	46	11	68	13	48	29	43	0	.	398	20	125	43	28	60	103	32	14	100	36	51	45	62	45	86	17	52	126	37	45	75	58	33	166	34	83	44	203	38	103	37	351	23	40	41	86	59	90	37	40	50	175	32	84	35	51	41	36	68	177	46	43	38	38	68	17	100	1	100	0	.	28	77	10	71	16	56	17	106	5	100	0	.	45	48	15	72	0	.	77	44	91	44	122	27	90	43	0	.	42	41	2	100	2	100	25	57	17	58	92	40	81	45	3	100	4	73	7	100	4	127	8	82	3	59	43	42	84	44	61	44	98	43	177	32	129	30	36	59	56	62	65	70	0	.	6954	5
Aesculus hippocastanum	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	85
Alnus glutinosa	23	61	28	82	9	71	0	.	0	.	0	.	7	92	6	100	32	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	16	61	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	1	100	65	59	12	73	2	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	12	79	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	2	100	0	.	0	.	24	73	15	95	0	.	0	.	3	100	1	100	1	100	12	100	50	77	13	100	14	100	85	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	23	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	100	0	.	47	69	0	.	1	100	0	.	0	.	8	100	5	100	28	84	11	100	0	.	0	.	0	.	13	100	36	72	0	.	673	18
Alnus incana	1	100	1	100	0	.	0	.	6	82	10	100	29	42	41	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	84	5	73	2	103	0	.	0	.	6	68	18	60	16	100	84	44	61	51	23	69	16	100	2	73	0	.	43	64	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	16	69	7	100	0	.	81	55	32	93	2	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	8	66	9	57	38	98	12	71	0	.	3	100	43	80	29	49	8	75	16	56	14	65	0	.	95	58	21	72	0	.	2	73	19	92	5	100	2	100	0	.	2	100	0	100	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	84	37	16	84	23	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	1	100	3	100	0	.	991	13
Alnus viridis	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	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	100	0	.	0	.	0	.	5	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	.	6	81
Betula pendula	17	74	13	67	11	100	5	100	0	.	7	81	1	100	1	100	13	61	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	2	100	0	.	0	.	6	103	172	27	11	66	0	.	14	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	2	100	7	100	0	0	19	100	18	94	1	100	5	100	0	.	0	.	0	.	17	71	1	100	0	.	0	.	0	.	8	100	4	100	26	100	9	68	31	51	34	71	96	38	179	31	75	54	175	26	79	47	53	57	0	.	0	.	4	60	0	.	4	100	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	12	100	57	34	21	39	45	51	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	4	100	0	.	1295	10
Betula pubescens	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	68	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	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	.	15	70	0	.	52	77	0	.	0	.	0	.	0	.	83	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	1	100	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	200	28
Carpinus betulus	78	52	56	38	43	84	3	137	0	.	0	.	0	.	0	.	14	59	0	.	81	42	12	90	14	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	-2	100	0	.	129	35	4	100	5	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	4	58	0	.	2	100	48	61	18	100	0	.	0	.	0	.	2	100	31	52	50	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	61	0	.	22	89	0	.	0	.	8	100	8	75	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	5	100	6	73	0	.	0	.	40	47	29	74	40	65	0	.	773	14
Castanea sativa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	209	38	50	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	292	44	155	52	174	40	516	28	884	21	549	40	220	30	722	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	5	100	0	.	0	.	14	100	0	.	39	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3883	10
Fagus sylvatica	1969	17	996	20	776	26	1171	23	222	39	769	27	2098	18	2273	15	4463	12	2493	14	615	34	1003	25	1367	20	0	.	343	44	638	30	858	25	1141	27	3	100	967	26	535	42	369	31	42	59	292	36	0	.	3696	12	1151	24	823	28	884	26	299	34	247	35	340	43	168	39	341	26	494	33	70	59	1164	29	440	37	694	34	760	27	804	25	999	24	1260	16	1486	23	1126	21	691	26	1389	19	496	24	214	71	676	29	243	38	174	37	864	24	0	.	120	38	0	.	434	28	548	27	324	27	600	23	450	28	390	29	239	39	0	.	94	59	291	33	190	51	311	35	548	34	14	74	637	28	240	41	196	34	156	30	376	30	873	23	406	35	413	36	213	39	100	47	461	33	0	0	11	100	409	25	294	42	702	32	625	34	811	24	930	23	436	35	456	28	385	32	0	.	61077	3
Fraxinus excelsior	319	24	335	35	172	37	79	47	100	86	208	34	123	34	320	29	501	27	129	40	150	45	16	72	60	53	0	.	67	64	74	56	209	35	246	39	4	80	153	47	33	80	0	.	74	58	7	81	16	72	622	21	147	38	85	40	72	41	63	84	30	78	5	100	1	100	18	100	162	42	36	50	30	68	402	28	123	35	57	42	164	54	138	33	146	37	38	55	44	62	56	53	139	39	129	42	13	76	91	52	98	34	239	35	141	44	10	83	5	100	15	81	17	71	15	117	102	37	22	54	10	82	23	51	26	93	24	84	10	100	85	51	16	86	42	60	137	43	82	77	24	72	127	60	0	.	1	100	50	69	155	45	113	48	9	53	98	58	1	100	128	50	35	52	7	64	93	37	221	40	170	44	144	42	172	35	149	31	99	57	123	41	109	40	0	.	9352	5
Fraxinus ornus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	73	0	.	0	.	7	100	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	.	42	47
Ilex aquifolium	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	65
Juglans regia	9	91	10	74	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	39
Laburnum anagyroides	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	52
Malus sylvestris	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	1	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	62
Ostrya carpinifolia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	63	112	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	143	30
Populus alba, Populus x canescens	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	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	.	65	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	124	62
Populus nigra s.l.	13	100	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	121	45
Populus (übrige)	0	.	43	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	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	.	23	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	177	42
Populus tremula	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	36	83	5	71	13	71	25	85	0	.	5	100	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	3	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	10	100	0	.	2	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	40	83	46	58	1	100	6	77	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	2	71	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	10	78	12	59	48	93	0	.	0	.	2	100	5	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	331	24
Prunus avium	14	69	17	54	31	54	4	76	8	100	0	.	35	62	11	74	82	39	7	56	12	71	2	100	2	100	0	.	13	100	11	65	15	59	6	66	6	78	2	100	0	.	0	.	4	100	1	100	1	100	14	68	7	100	1	100	3	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	12	71	20	58	8	74	11	72	13	90	2	100	6	100	25	97	3	100	0	.	0	.	23	75	0	.	10	100	1	100	6	76	3	100	0	.	4	100	27	48	5	100	5	74	5	60	3	72	0	.	0	.	24	64	0	.	0	.	1	100	1	100	0	.	67	95	0	0	0	.	0	.	2	77	1	100	3	100	0	.	0	.	12	72	12	68	3	100	13	50	5	100	31	84	21	78	9	70	23	100	0	.	14	71	0	.	0	.	747	14
Prunus padus	0	.	16	75	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	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	.	14	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	54
Pyrus communis, Pyrus pyraster	0	.	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	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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
Quercus cerris	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	2	100	14	93	0	.	53	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	42
Quercus petraea	137	41	266	39	69	51	36	56	0	.	12	100	25	94	0	.	206	27	9	100	58	49	50	92	46	64	0	.	10	100	0	.	0	.	10	100	277	44	0	.	7	100	76	80	0	.	105	86	21	100	164	67	3	100	25	58	31	74	71	51	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	21	100	0	0	6	76	0	.	305	34	38	96	27	64	54	64	75	46	0	.	0	.	0	.	0	.	45	100	142	38	0	.	0	.	0	.	9	94	69	54	72	42	77	55	15	100	27	86	11	102	0	.	12	100	22	92	0	.	0	.	0	.	0	.	28	70	121	68	169	50	0	.	132	51	44	82	33	59	103	42	13	100	0	.	17	74	2	100	16	85	37	38	0	.	21	100	3	100	0	.	71	51	62	53	125	47	54	72	0	.	3814	9
Quercus pubescens	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	78	13	61	0	.	13	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	2	73	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	37
Quercus robur	70	52	84	66	80	64	109	39	0	.	0	.	3	100	22	58	380	23	0	.	79	68	0	.	24	58	0	.	16	74	40	65	40	55	107	49	29	100	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	209	42	56	46	61	97	0	.	7	100	0	.	14	100	0	.	0	.	1	100	0	.	8	100	86	100	48	68	0	.	3	100	8	74	14	96	6	100	0	.	14	71	50	62	8	87	0	.	22	100	63	52	139	59	97	40	0	.	0	.	0	.	5	100	4	100	117	54	0	.	24	100	-4	209	0	.	0	.	0	.	36	98	15	74	0	.	71	65	0	0	0	.	202	59	0	.	0	.	113	64	11	100	46	97	13	100	13	86	0	.	90	52	0	.	4	100	0	2985	21	100	0	.	11	100	15	100	62	100	47	57	5	100	98	53	0	.	3029	10
Quercus rubra	0	.	0	.	32	100	25	78	0	.	0	.	0	.	0	.	28	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	.	13	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	.	98	49
Robinia pseudoacacia	133	100	24	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	10	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	.	24	66	0	.	1	100	4	79	149	62	0	.	15	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	5	100	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	4	100	22	100	0	.	451	38
Salix (übrige)	0	.	39	96	0	.	0	.	9	100	4	100	4	94	7	100	20	85	7	81	0	.	9	92	2	100	0	.	0	.	0	100	1	100	11	100	0	.	0	.	14	83	3	73	8	113	18	43	3	71	16	72	0	100	0	0	1	116	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	89	4	71	0	.	12	58	0	.	5	83	5	77	0	.	1	72	0	.	0	.	0	.	3	100	9	90	4	75	2	100	0	.	15	100	3	94	0	.	1	100	0	.	0	.	6	74	0	.	1	100	0	.	0	.	45	79	6	64	8	72	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	350	20
Sorbus aria	8	51	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	13	55	9	67	1	100	54	41	0	.	3	100	34	42	0	.	0	.	0	.	4	102	2	93	0	.	22	64	10	81	4	72	1	100	3	86	0	.	19	41	1	116	0	.	2	75	1	100	4	72	1	71	1	100	7	87	2	100	4	100	7	52	0	.	1	103	5	100	-1	100	4	73	1	100	3	73	12	56	6	85	11	50	3	78	1	100	1	100	3	100	0	.	0	.	0	100	1	100	1	100	0	100	9	54	4	62	14	55	0	.	7	61	1	100	3	100	3	100	4	81	5	65	3	74	1	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	1	100	9	80	1	100	2	100	0	.	0	.	0	.	2	71	1	71	9	41	0	0	4	100	0	.	3	100	3	76	0	.	3	100	0	.	0	.	375	11
Sorbus aucuparia	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	31	33	0	.	1	100	19	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	4	51	1	100	0	.	9	100	3	79	4	100	2	71	5	46	0	.	0	.	2	101	0	.	6	56	2	100	3	70	0	.	7	100	6	83	5	64	2	71	2	68	1	100	2	71	0	.	0	.	2	71	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	6	63	4	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	4	88	2	100	2	100	0	.	0	100	0	0	0	100	1	100	0	.	11	82	13	52	8	100	0	.	3	77	0	.	1	100	4	54	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	6	67	11	44	4	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	207	14
Sorbus torminalis	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	6	100	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	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	49
Tilia cordata	3	100	46	61	4	73	3	95	0	.	2	100	136	52	0	.	21	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	1	100	0	.	0	.	12	71	1	100	7	100	0	.	7	69	0	.	4	80	28	100	1	100	0	.	23	95	0	.	0	.	1	100	4	100	68	87	0	.	0	.	0	.	13	100	16	83	17	100	6	100	2	100	5	100	0	.	8	78	38	75	15	69	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	5	100	1	100	0	.	54	64	59	57	13	81	28	80	17	60	5	100	2	100	15	86	10	100	14	87	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	71	0	.	1	100	0	.	14	100	23	100	82	85	5	100	0	.	6	82	1	100	0	.	40	57	0	.	13	100	0	.	940	16
Tilia platyphyllos	60	79	0	.	0	.	31	100	0	.	0	.	31	74	0	.	14	79	11	72	24	100	0	.	5	100	0	.	14	100	0	.	0	.	14	100	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	66	44	0	.	23	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	32	100	0	.	0	.	4	100	12	100	0	.	8	87	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	73	0	.	25	50	0	.	0	.	2	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	9	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	43	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	499	19
Ulmus glabra	18	92	6	100	11	78	2	100	5	100	0	.	38	38	67	47	36	47	20	41	0	.	15	100	0	100	0	.	42	100	24	100	4	80	11	100	0	.	26	52	4	100	12	94	15	74	2	85	0	.	50	38	19	61	22	100	0	.	17	72	0	.	0	.	0	.	0	.	20	72	13	70	25	75	2	100	21	81	85	43	51	39	52	59	8	100	20	81	9	100	38	96	10	100	44	67	14	77	47	52	2	100	43	72	10	64	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	1	100	0	.	0	.	4	100	33	90	4	100	0	.	2	100	1	100	7	100	13	100	0	.	8	71	24	100	23	90	0	.	8	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	1	100	4	72	14	94	40	56	16	54	30	100	0	.	6	100	0	.	1233	11
Ulmus minor	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	46
übrige Laubbäume	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	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	.	7	92
übrige Sträucher	0	.	3	71	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	2	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	3	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	2	100	3	51	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	25	24
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	.
Total	4822	13	3921	16	2486	18	5607	14	2528	23	4933	17	20678	7	18306	8	19472	7	8868	10	1512	25	1855	21	2558	18	73	.	2243	24	3627	18	5912	14	4759	16	369	39	5089	15	6830	12	5523	13	6892	12	13012	8	10916	8	12184	8	5058	15	6036	14	6314	13	1346	24	2355	18	1558	26	1127	26	3553	17	2184	21	2711	20	3917	17	4086	17	2742	22	5555	14	3168	18	6287	15	3638	15	3681	18	2443	18	2040	21	3039	16	3102	17	3805	17	2905	20	2891	19	2273	23	2727	18	1052	24	2553	15	1668	19	1032	18	1640	18	2287	14	2676	14	1623	17	2248	17	1352	25	985	33	1892	22	1808	21	1697	22	2953	18	2597	22	645	42	2161	19	1625	25	1643	24	2134	16	1765	20	2609	18	2434	18	874	28	1192	31	495	39	2035	24	9441	9	5770	11	8287	10	2274	22	2276	23	3172	19	3743	17	4115	16	2095	22	2354	22	2363	22	0	.	361078	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. 2291508. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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