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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

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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

LFI2
Jungwaldstammzahl
Grössenklasse (Jungwald; 5 Klassen) · Hauptbaumart im Jungwald (Zählung)
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: bestockbarer zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI2-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 1993/95
		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
Grössenklasse (Jungwald; 5 Klassen)	Hauptbaumart im Jungwald (Zählung)	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%
kein 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	.
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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 in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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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Höhe 10-39 cm	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	Tanne	1104	70	623	100	7145	60	16934	43	1136	100	6674	51	482	100	76038	25	106366	23	14480	64	1109	100	1664	74	555	100	0	.	2841	100	2092	100	5082	50	964	100	0	.	551	100	0	.	0	.	1177	100	1148	71	0	.	21478	28	7836	45	18903	45	9071	45	617	100	4129	64	7226	66	1080	100	5476	58	0	.	3376	71	1587	58	10012	55	3341	85	0	.	1447	100	3382	52	552	100	3836	51	3246	62	3855	87	4974	58	3231	84	1705	100	4164	48	7617	41	2923	60	527	100	0	.	563	100	0	.	563	100	0	.	0	.	1148	70	0	0	4059	74	0	.	0	.	1177	100	3382	71	0	.	1517	58	1172	71	0	.	2249	61	10315	75	4742	69	0	.	2914	68	13874	62	2827	71	3293	100	2417	81	0	.	1582	100	551	100	585	100	3522	62	1705	100	0	.	16767	76	18059	72	14392	53	1098	100	18057	100	6922	57	0	.	523209	9
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	Ahorn	254641	39	61688	51	57142	68	53683	56	27240	52	15858	39	48902	31	67527	63	70413	30	145947	31	31375	50	31959	50	156257	64	10538	.	32388	100	20894	76	21972	62	3858	100	0	.	19316	42	7407	75	4786	56	2834	60	2203	100	0	.	77987	29	23327	40	7549	49	8048	52	12759	59	33485	48	10308	55	16995	55	5033	89	2187	62	2411	82	10975	60	65846	53	39688	61	5975	75	20888	48	42908	49	60165	64	27870	54	84789	47	40039	51	177431	45	10578	42	2825	60	20742	73	147413	52	20226	56	59613	48	0	.	0	.	2849	72	2238	80	1090	71	3111	53	1722	100	2417	71	0	.	2020	78	1136	71	0	.	4395	71	1725	58	1447	74	3681	86	1647	100	5989	59	0	.	1146	71	5025	69	9690	56	38188	51	22992	91	17524	80	0	.	0	.	527	100	0	.	2796	83	20149	49	60305	63	137197	53	35537	57	308820	68	206135	35	57634	74	52475	65	34900	80	0	.	3233397	10
	Esche	84022	31	16780	45	25646	41	41612	43	3720	47	15263	39	62712	46	143357	43	174002	40	54688	43	27241	42	36614	55	96325	42	555	.	65088	72	20853	57	30563	47	125821	96	13173	100	33368	34	7773	65	2889	60	3478	75	10397	70	7150	73	111695	23	20568	53	28102	85	44170	44	1080	100	38606	62	0	.	14832	71	617	100	19768	45	0	.	8178	46	87070	41	34963	81	17167	54	47228	56	38926	31	86067	34	16501	54	128141	68	36448	67	59331	41	24737	60	570	100	13637	52	89147	40	42500	37	52270	50	516	100	6617	62	38440	77	3625	71	2297	79	61297	50	7390	65	10149	100	55407	73	10971	60	5267	74	6995	72	10177	59	4112	67	6409	85	10990	72	2744	100	1104	100	87795	99	1819	100	0	.	25451	53	26068	68	7049	76	28221	59	549	100	0	.	6328	100	13436	96	10899	47	23897	42	25560	78	80865	49	17606	35	178831	39	166124	34	40334	62	19966	52	14720	62	0	.	3185431	8
	Eiche	606	100	527	100	2892	60	2109	79	0	.	0	.	0	.	2790	53	2140	61	0	.	1213	100	0	.	13249	96	0	.	0	.	0	.	0	.	3186	85	6775	92	0	.	1102	100	561	100	0	.	1126	100	0	.	3868	65	1076	71	549	100	0	.	2382	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	568	100	0	.	4416	88	0	.	540	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2109	79	9266	78	0	.	0	.	634	100	1126	100	3806	100	19007	97	634	100	0	.	516	100	0	.	589	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29194	89	540	100	3736	100	2744	82	0	.	0	.	0	.	6059	91	7203	57	1766	74	0	.	0	.	0	.	1098	100	6543	61	3039	67	623	100	623	100	0	.	152534	25
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3806	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	563	100	0	.	1269	100	8701	75	21725	66	13550	53	1148	100	10783	94	25933	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	87478	26
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	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	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	493465	30	179105	33	152189	41	166612	29	42892	50	84966	44	256660	23	444413	24	604685	19	344567	21	233986	44	108357	42	458721	46	11093	.	132001	72	69622	39	103050	45	159087	84	19948	73	91381	32	103652	31	28945	33	41666	29	52844	33	69952	29	371773	20	98470	38	73812	41	115102	28	45485	46	100740	45	43591	41	44376	41	27320	32	83235	77	20697	48	41863	40	181877	41	103872	44	80439	46	92391	43	142990	29	356049	32	150310	39	510795	46	151846	50	410173	43	56818	36	25700	43	71605	57	288236	38	91049	36	180465	36	19225	43	20741	43	66334	58	24812	49	35703	49	115806	45	21725	39	25826	66	88894	58	41697	49	13980	50	26202	68	29850	40	15548	41	15515	59	43520	64	15883	80	23445	46	108749	81	19437	59	73765	35	112572	36	188173	31	112959	52	75350	51	4020	57	7217	80	8438	77	71453	32	86871	22	109227	30	102691	58	323329	49	131742	34	616016	45	463505	27	340667	43	164953	48	69227	48	0	.	12250007	5
Höhe 40-129 cm	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	255	71	4228	49	2682	68	2580	61	0	.	5856	92	37311	20	19009	32	42571	21	5945	34	528	80	609	67	0	.	0	.	1080	76	4041	38	2661	41	4798	56	244	100	4920	56	21574	31	7049	49	23530	34	26146	28	8268	27	887	47	2527	39	5105	36	15825	34	243	71	1769	65	244	71	1247	42	1015	49	1666	76	5750	41	2447	41	1090	80	870	53	10139	47	1144	51	4387	37	2299	56	2308	47	1461	49	3231	81	0	0	3276	56	11314	67	1059	50	1531	58	1703	66	5681	63	4947	45	5877	46	3443	65	125	100	0	.	0	.	251	70	0	0	1046	54	3208	38	3098	70	3172	44	6185	54	1232	40	3173	46	1302	100	2367	100	935	75	0	0	2639	78	21089	60	481	79	2011	49	3107	76	592	100	1548	54	123	100	366	100	16287	32	18374	36	17911	38	770	57	360	74	1599	80	3320	72	2078	100	517	63	9586	73	990	47	0	.	460209	7
	Tanne	123	100	0	.	118	100	4484	55	0	.	126	100	0	0	7079	26	17758	32	1486	63	505	61	123	100	2340	69	0	.	836	74	0	0	3158	39	626	52	122	100	0	.	651	82	501	61	262	100	381	58	0	.	21541	29	1732	64	5831	52	7835	52	0	.	961	51	3170	71	240	100	1067	57	0	0	858	88	722	72	474	79	155	100	234	71	549	83	107	100	0	.	852	51	1079	100	475	78	2346	55	1392	54	802	62	3164	48	239	71	4715	83	118	100	0	.	4135	72	125	100	376	100	0	.	0	.	1260	64	125	100	1676	71	872	65	131	100	391	74	627	53	130	100	337	58	596	84	0	0	686	82	1962	77	2703	82	1099	50	2585	58	5430	51	491	77	3523	85	1124	51	137	100	1887	88	375	74	2042	62	5920	52	2946	74	0	.	2884	68	0	0	831	100	117	100	139	100	592	82	0	.	149593	9
	Föhre	0	.	0	.	0	.	244	100	0	.	0	.	123	100	0	.	1075	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	100	0	.	0	.	858	100	0	.	0	.	1978	82	4541	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	485	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	540	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1612	49	1003	88	370	74	0	.	0	.	0	.	0	.	139	100	0	.	0	.	0	.	0	.	13208	26
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	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	488	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	122	100	117	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	122	100	0	.	0	.	0	.	120	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	.	970	56
	Buche	63076	34	16455	69	14536	61	9838	39	1138	64	0	.	12737	50	43545	38	40211	29	21902	40	6904	64	6283	60	51364	81	123	.	1173	100	225	71	3278	40	5189	82	0	.	11762	65	4684	73	1882	45	1288	92	128	100	0	.	39195	34	16863	55	888	42	2873	77	7359	57	4961	68	4372	44	7018	56	8869	61	5816	100	905	64	3324	47	2265	59	274	71	3227	60	7491	50	10297	45	95002	42	19700	44	35350	45	4077	61	23639	51	1432	66	1517	100	7712	98	3790	59	5886	66	13474	37	0	.	266	71	0	.	971	59	1243	62	934	55	5478	48	384	58	0	.	858	100	262	100	109	100	2424	62	371	76	434	79	858	87	718	74	6837	41	18311	81	5190	56	29601	39	26741	42	25456	36	7041	63	8319	54	2161	45	15390	76	378	58	0	.	620	82	1128	39	629	53	17205	79	6569	52	11023	58	16734	50	30582	52	3305	59	10694	80	0	.	914520	9
	Ahorn	40542	33	23006	47	16664	71	29645	61	966	71	1836	57	20388	60	7372	49	19585	42	12382	41	13154	65	5197	75	3805	57	2221	.	379	100	1643	81	341	58	1055	63	0	.	2815	49	735	71	1547	70	1760	64	386	75	0	.	21819	39	11582	80	1157	90	552	50	5922	56	4978	52	2782	75	1687	71	515	71	0	.	370	72	1430	53	11427	63	1628	46	967	89	1639	66	2992	68	6122	42	6138	52	16237	65	2742	86	9616	48	630	82	401	72	2442	64	23905	55	9992	58	9276	50	376	100	255	100	128	100	0	.	0	.	1009	53	255	100	282	100	230	100	1103	100	2096	100	258	100	2129	59	1875	57	817	70	265	71	363	75	1823	49	0	.	915	59	1571	60	2823	36	5865	59	1627	53	1890	82	601	60	0	.	362	58	130	100	1990	44	4524	57	4165	74	28370	53	10105	55	10996	56	4856	48	4140	67	746	73	11236	51	0	.	476547	9
	Esche	12534	60	12811	77	16798	54	6897	53	575	64	3589	62	6798	37	70073	60	25860	31	9277	40	5978	74	5072	73	15500	46	0	.	5986	71	2131	67	1808	52	4220	62	2442	100	7734	45	5018	69	250	100	3138	92	423	100	251	100	27359	41	9978	69	8423	74	6164	45	2718	60	8662	48	367	75	3125	100	899	60	2907	56	0	.	1335	45	35388	44	1325	71	3633	69	1285	52	8083	43	16914	57	3053	53	19478	74	5263	69	8387	63	2201	60	1041	60	2276	77	27391	44	14489	45	10475	42	480	71	3604	92	2683	100	626	59	0	.	11845	68	1714	58	847	100	8721	82	521	100	4690	89	1159	100	5403	91	5843	63	4128	91	2427	86	488	79	982	100	7876	80	1050	80	0	.	2737	63	1604	72	261	71	4039	89	2076	84	123	100	9035	99	4473	69	3484	51	2145	50	4653	62	17198	73	2292	41	40048	64	5240	34	5475	54	5349	87	5575	63	0	.	638680	10
	Eiche	135	100	0	.	733	100	237	100	0	0	0	.	0	.	270	71	508	50	0	.	0	.	123	100	0	.	0	.	122	100	0	.	0	.	117	100	0	.	0	.	0	.	250	100	0	.	0	.	0	.	240	100	0	.	0	.	0	.	405	100	0	.	123	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1097	71	0	.	0	.	592	100	135	100	0	.	0	.	0	.	237	100	0	.	821	100	0	.	128	100	0	.	251	100	0	.	0	.	766	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	118	100	123	100	118	100	361	57	0	.	1225	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1243	58	2472	47	649	66	0	.	0	.	488	100	244	100	0	.	122	100	0	.	0	.	0	.	14455	18
	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	.	141	100	253	71	511	61	5507	89	1375	45	0	.	565	100	2784	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	100	277	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	122	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11659	47
	übrige Laubhölzer	8747	49	4031	41	9449	51	1073	48	1901	75	3284	65	17743	26	8191	32	11038	51	2839	44	2079	65	363	74	3371	48	123	.	741	62	1884	36	2434	49	1232	58	733	85	8936	46	5935	67	5184	37	7752	29	5378	30	10011	44	2853	55	1103	45	746	62	9247	31	2783	41	5306	46	7357	78	2100	57	4884	56	126	100	2469	55	2013	43	2276	61	3866	50	3222	58	337	58	1411	82	4702	82	1818	52	2647	71	2838	55	1265	48	2542	43	7940	73	3186	60	3300	47	7201	61	7563	41	12999	72	4210	50	9834	53	2775	63	1341	60	9842	49	5567	57	935	56	4032	59	499	61	2959	69	4153	74	3529	72	2004	43	7282	56	1393	51	844	72	2797	61	984	58	1293	58	5852	48	2549	44	2227	40	1360	67	240	71	1743	85	247	100	0	0	14310	31	9335	27	15427	30	3192	63	1465	92	836	55	2750	54	1302	41	56338	83	3198	51	3263	48	0	.	426458	12
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	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	125412	30	60531	35	60980	45	54998	38	4579	55	14691	65	95345	20	155539	32	159096	17	53831	31	29148	55	17770	52	76379	61	2468	.	10318	60	9923	30	13679	28	17355	44	3542	81	36167	36	40204	28	16785	29	37730	26	38388	22	36442	22	113894	23	43906	50	22267	35	42496	23	19431	35	26637	38	18415	50	15418	45	17250	42	10515	66	10352	37	11271	29	52919	42	8118	41	23926	38	12446	39	27278	29	126136	36	33869	32	76252	39	19218	53	45387	36	11595	34	23014	45	19838	59	60392	36	43986	37	47410	29	19491	51	18618	34	17691	44	5760	43	8091	64	25007	41	15662	35	3137	45	18871	46	7060	44	13236	55	9241	51	20297	39	11455	38	16326	46	6962	55	4898	73	14183	34	29251	62	14270	44	59751	35	39142	36	42716	30	14163	52	18604	47	9253	47	16021	77	12028	76	44981	19	42097	21	48570	22	16354	50	64599	45	24774	33	68504	49	31180	36	97291	54	22323	61	32350	46	0	.	3139146	5
BHD 0-3.9 cm	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	Tanne	243	71	0	.	0	.	3135	76	253	71	0	.	607	54	6828	28	10651	34	3936	35	123	100	123	100	1354	71	0	.	591	83	0	.	4848	64	240	71	0	.	0	.	917	100	0	.	0	.	256	71	0	.	8856	28	891	55	3432	41	5782	54	0	0	275	70	976	59	0	.	1573	52	0	.	370	59	462	63	383	73	0	.	0	0	1598	92	625	53	0	.	1557	52	405	100	0	.	2592	52	1523	83	369	100	992	59	0	.	4351	86	0	.	0	.	2631	95	125	100	0	.	0	.	0	.	1140	51	0	.	546	100	468	60	0	.	391	74	125	100	0	.	690	61	888	65	0	0	257	71	139	100	1579	78	841	47	375	73	1277	45	352	74	611	100	1979	66	137	100	352	100	0	.	391	74	3661	50	3179	59	0	.	374	58	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	93625	10
	Föhre	0	.	0	.	0	.	488	100	0	.	0	.	123	100	0	.	1065	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	100	0	.	1433	92	5528	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	118	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1314	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	237	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4063	69	622	83	495	71	0	.	0	.	0	.	0	.	416	100	0	.	0	.	0	.	0	.	16148	27
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	Ahorn	15943	48	8751	49	5451	62	19095	58	0	.	107	100	7720	62	6353	80	2527	35	1468	68	4544	67	4580	82	492	71	0	.	122	100	1056	100	1735	59	507	50	0	.	995	50	477	80	1212	91	780	85	0	.	115	100	5881	35	2656	83	408	58	1076	51	4245	54	672	53	964	88	1357	91	137	100	0	.	0	.	107	100	4938	62	1229	90	130	100	357	58	249	71	240	70	3277	66	713	62	3471	74	5621	72	109	100	0	0	400	73	3576	53	2471	60	10605	69	125	100	0	.	128	100	230	100	0	.	397	74	894	71	0	.	128	100	130	100	1048	100	0	.	391	100	1244	72	852	56	883	100	0	.	483	79	0	.	255	71	395	76	2361	57	2807	59	3385	85	122	100	122	100	370	100	474	79	0	.	513	80	1734	51	1384	61	5749	75	3774	58	117	100	2712	52	957	64	611	100	5036	62	0	.	178734	12
	Esche	13327	67	2484	48	7922	46	5531	74	0	.	353	76	1322	57	11929	61	4384	42	1739	54	3384	78	7054	60	2336	60	0	.	122	100	1949	94	894	73	611	100	1221	100	4343	55	1169	71	387	57	524	100	370	74	0	.	6462	42	2488	68	495	60	3718	46	724	85	412	74	1327	84	481	100	120	100	2251	76	155	100	0	.	6496	51	1447	92	2215	94	506	100	1683	74	4569	95	1582	74	1468	78	3333	73	2095	80	1233	92	0	.	126	100	5241	39	3626	52	5685	72	0	.	1022	100	2172	100	115	100	141	100	2729	54	1150	90	0	.	1417	82	391	100	1700	69	0	.	327	100	2399	62	3564	75	4900	90	966	64	0	.	139	100	412	100	0	.	1851	57	370	100	728	85	2249	100	488	79	123	100	2347	100	1020	64	521	79	1004	68	1261	91	3223	57	1938	55	4056	60	11611	72	239	71	611	100	473	70	0	.	190949	11
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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	.	141	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	.	266	71	509	61	392	73	0	0	1163	89	780	70	0	.	1405	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	131	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4787	32
	übrige Laubhölzer	3566	54	849	54	1332	45	473	70	0	0	3076	96	9494	32	4322	26	1966	29	1036	43	490	79	606	60	737	85	0	.	0	0	651	61	2580	52	1192	44	505	61	3821	59	1219	57	627	66	6071	38	4555	45	4917	57	1385	42	1485	61	622	53	6708	32	2292	49	1647	49	729	71	3431	72	1562	54	499	61	477	60	1798	39	1940	64	4491	97	989	77	147	100	122	100	491	61	1090	46	601	100	2643	68	1154	65	383	58	1550	56	651	55	2110	49	1535	50	1428	46	2454	50	1149	45	4075	97	1747	44	957	49	5789	41	5517	41	1252	57	6370	85	1247	58	904	66	1112	69	4696	84	1618	37	4383	45	147	100	118	100	1296	50	0	0	1202	60	2901	44	1128	53	1367	50	1014	54	734	69	1588	86	123	100	587	100	9762	35	6961	33	7694	32	2588	86	611	100	488	61	366	100	353	74	2573	87	1461	68	1808	65	0	.	188188	8
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	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	41930	45	16469	38	20050	38	36674	36	253	71	3908	88	36767	20	47393	23	58986	19	19199	23	11930	47	15637	47	11545	44	0	.	1096	53	6533	42	15015	30	5601	31	2092	64	16770	33	18086	25	6723	38	18307	26	23792	21	20000	28	48155	23	13802	40	9190	31	27907	22	16281	35	9003	42	6204	53	13261	45	7146	36	3439	54	3844	34	7723	42	17643	36	9365	52	13032	40	9201	50	7116	31	20449	40	18610	34	21073	52	11542	45	14385	44	8763	50	6349	32	3415	44	14920	35	14302	37	28954	39	7277	35	7905	41	9176	72	4388	37	2012	34	10629	39	21454	36	3242	39	11716	51	3598	35	4818	48	3764	39	10104	45	6914	33	10891	45	7184	77	2752	68	4941	28	3946	90	8326	40	18003	31	19190	34	16430	40	7281	46	7416	58	5517	51	5390	86	4121	63	31807	21	19872	22	24088	20	9990	47	10656	53	8813	38	5850	49	20021	52	11513	62	3056	63	15410	57	0	.	1229294	4
BHD 4-7.9 cm	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	Tanne	390	76	0	.	0	.	257	71	126	100	253	71	674	47	2765	30	2980	38	3430	29	123	100	123	100	246	100	0	.	118	100	155	100	1274	67	0	.	0	.	109	100	262	100	0	.	0	.	130	100	0	.	1974	34	979	43	2030	35	2263	38	261	71	123	100	0	.	123	100	506	61	234	71	0	.	341	58	126	100	155	100	239	71	421	76	0	0	123	100	966	53	135	100	135	100	850	65	1155	79	0	.	126	100	358	58	1059	70	122	100	0	.	387	74	125	100	0	.	0	.	0	.	251	70	0	.	253	71	733	63	0	.	0	.	240	71	0	.	253	100	0	.	122	100	790	53	0	0	618	81	0	.	272	71	645	52	117	100	0	.	359	74	137	100	0	.	253	71	516	61	1260	49	623	67	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36175	9
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	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	245	100	0	.	125	100	258	71	613	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	100	0	.	0	.	258	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	255	100	125	100	0	.	0	.	1264	53	255	100	0	.	0	.	0	.	0	.	375	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3633	30	1505	71	131	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9166	20
	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	.	873	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1005	58	250	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2127	35
	übrige Nadelhölzer	0	.	118	100	0	.	363	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	.	0	.	0	.	0	.	120	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	.	384	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	985	43
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	Ahorn	246	100	239	71	240	71	0	.	0	.	0	.	239	71	123	100	352	100	275	100	0	.	123	100	368	74	0	.	0	.	352	100	370	59	0	.	0	.	372	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	850	62	0	.	0	.	107	100	123	100	137	100	120	100	123	100	120	100	0	.	0	.	107	100	0	.	123	100	125	100	0	.	117	100	123	100	489	50	237	100	640	65	123	100	125	100	0	.	155	100	969	61	0	.	488	79	0	.	255	100	0	.	0	.	0	.	128	100	255	70	0	.	0	.	125	100	130	100	0	.	130	100	123	100	0	.	122	100	0	.	0	.	0	.	240	100	0	.	240	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	100	0	.	250	100	1240	64	0	.	245	71	0	.	0	.	118	100	481	61	0	.	601	72	0	.	13505	13
	Esche	246	70	122	100	1545	79	0	.	0	.	0	.	262	100	155	100	357	74	0	.	601	100	857	87	0	.	0	.	0	.	244	100	0	.	244	100	0	.	125	100	232	71	0	.	0	.	0	.	0	.	135	100	0	.	122	100	270	71	123	100	0	.	0	.	0	.	0	.	379	100	0	.	0	.	118	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	244	100	0	.	612	82	0	.	0	0	0	.	0	.	1083	48	366	74	122	100	0	.	0	.	0	.	0	.	128	100	0	.	529	62	0	.	128	100	0	.	131	100	0	.	0	.	375	100	341	73	122	100	0	.	0	.	0	.	412	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	244	100	0	.	0	.	0	.	0	.	490	62	249	71	122	100	352	100	0	.	122	100	0	.	0	.	0	.	0	.	12310	17
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	361	100	0	.	0	.	0	.	135	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	122	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	128	100	0	.	509	79	0	0	141	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	131	100	0	.	125	100	0	.	0	.	0	.	0	.	118	100	601	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	749	100	872	65	981	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	122	100	0	.	0	.	0	.	5094	32
	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	.	128	100	253	71	115	100	908	65	255	100	0	.	397	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	352	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2407	33
	übrige Laubhölzer	0	0	244	71	240	71	118	100	0	.	246	100	2396	34	139	100	982	43	1653	33	0	.	123	100	120	100	0	.	0	.	534	64	322	57	0	0	122	100	1968	45	506	71	503	61	872	65	1145	58	612	54	364	58	364	75	122	100	1016	47	503	61	0	0	120	100	0	0	275	70	246	100	0	0	722	58	653	66	0	.	123	100	0	.	234	71	246	70	0	.	120	100	643	54	123	100	125	100	610	68	294	100	469	100	484	61	0	.	976	47	952	56	253	71	1622	48	525	63	715	69	1789	46	397	58	511	61	503	61	0	.	376	74	386	58	250	100	718	60	0	.	0	0	246	100	0	.	601	72	272	71	123	100	0	0	399	76	477	61	0	.	0	.	235	100	2115	41	1610	41	1784	32	0	.	0	0	122	100	0	.	0	0	0	.	244	100	122	100	0	.	39023	8
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	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	2101	39	3136	30	3482	45	1466	48	234	71	499	61	10823	17	9512	21	14999	19	7947	21	859	73	2561	50	1718	36	0	.	344	76	3248	32	4910	32	1111	45	122	100	6061	35	7748	27	2244	42	3650	27	7736	24	5110	23	6999	25	4358	41	4239	31	5908	23	1628	40	764	47	378	58	1217	53	1922	33	1385	54	1943	42	3481	36	2659	40	742	46	3019	33	2036	54	2009	38	1596	35	3455	42	1696	49	3318	50	1219	53	2798	47	2966	39	886	53	5487	35	3652	34	1936	33	2197	44	2203	37	1502	41	3147	38	1432	39	1891	43	5737	25	794	53	1689	33	1841	49	1279	49	1781	40	1496	36	1343	61	1868	40	576	52	363	75	2222	38	395	76	2727	50	1920	44	1629	41	1558	44	1587	48	714	52	725	52	137	100	474	79	14449	19	9436	22	8803	26	1671	39	1592	56	1223	54	366	74	1918	51	1209	45	1066	53	2645	40	0	.	264923	4
BHD 8-11.9 cm	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	123	100	2287	47	1099	100	117	100	0	0	0	.	3814	23	1967	36	2556	30	1130	42	0	.	123	100	0	0	0	.	215	71	1185	50	799	71	703	54	122	100	368	74	2565	38	762	53	2267	38	1774	30	873	38	875	47	564	62	729	53	680	55	395	76	0	.	123	100	0	.	123	100	589	100	310	70	234	71	480	62	678	47	640	60	107	100	352	76	1105	59	622	53	120	100	0	.	123	100	527	64	1409	48	147	100	1076	51	488	61	1821	55	376	74	115	100	0	0	0	.	0	.	0	.	115	100	128	100	0	.	123	100	130	100	495	61	385	75	262	100	126	100	0	0	244	100	378	73	139	100	0	.	635	52	361	57	549	100	261	71	355	100	366	100	0	.	0	.	1275	35	2618	28	1400	33	799	64	488	79	366	100	0	.	366	74	244	71	0	.	1216	55	0	.	53483	7
	Tanne	243	71	117	100	0	.	0	0	107	100	253	100	109	100	1506	40	1375	34	1051	43	0	.	0	.	246	71	0	.	107	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	262	100	0	.	125	100	0	.	0	.	1596	29	117	100	682	54	396	58	0	.	123	100	0	0	0	.	383	73	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	109	100	274	71	0	0	0	.	599	66	135	100	117	100	240	100	0	.	123	100	107	100	239	71	122	100	366	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	375	74	0	.	130	100	0	.	0	.	0	.	139	100	366	100	270	100	0	.	120	100	120	100	120	100	0	.	0	.	244	100	359	74	0	.	0	.	130	100	130	100	619	61	126	100	0	.	0	.	117	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14598	11
	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	.	262	100	1226	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	240	100	0	.	0	.	118	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	122	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	.	1977	38	253	71	740	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4939	26
	Lärche	0	.	122	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	122	100	0	.	0	.	0	.	0	.	250	100	256	100	597	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	100	0	.	0	.	129	100	0	.	0	.	120	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	118	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	383	74	0	.	128	100	0	.	0	.	0	.	260	100	0	.	0	.	0	.	118	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1629	37	131	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4487	21
	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	.	514	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	375	74	234	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1123	37
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	118	100	0	.	0	.	0	.	0	.	256	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	.	117	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	122	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	100	0	.	0	.	0	.	0	.	854	38
	Buche	123	100	261	71	122	100	470	61	0	.	0	.	589	61	610	51	1430	35	2151	32	0	.	0	.	123	100	0	.	257	71	361	74	234	71	139	100	0	.	375	74	262	70	1019	47	0	.	535	80	0	.	854	43	757	53	235	100	0	.	0	.	123	100	137	100	361	100	0	.	253	100	107	100	253	71	253	100	0	.	349	58	123	100	126	100	616	53	123	100	484	61	0	.	244	71	0	.	107	100	0	.	118	100	357	58	139	100	0	.	0	.	0	.	0	.	253	71	524	50	509	61	398	57	137	100	327	100	0	.	109	100	0	.	0	.	109	100	0	.	122	100	0	.	0	.	120	100	257	71	120	100	383	73	122	100	118	100	357	74	0	.	0	.	0	.	370	74	130	100	589	100	0	.	117	100	118	100	244	71	118	100	235	71	122	100	0	.	21190	9
	Ahorn	0	.	122	100	0	.	0	0	0	.	0	.	232	71	0	.	117	100	369	58	0	.	123	100	123	100	0	.	0	.	484	61	477	60	244	100	0	.	245	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	240	100	249	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	137	100	0	.	253	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	237	100	0	.	0	.	155	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	125	100	256	71	0	.	122	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	100	0	.	0	.	359	58	0	.	0	.	122	100	0	.	0	.	240	71	0	.	122	100	0	.	5392	17
	Esche	0	.	0	.	237	100	0	.	0	.	0	.	0	.	147	100	122	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	126	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	258	71	0	.	122	100	0	.	120	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	118	100	147	100	109	100	0	.	0	.	0	.	122	100	0	.	0	.	0	.	250	100	127	100	0	.	485	79	239	71	122	100	0	.	0	.	0	.	0	.	423	100	0	.	811	58	0	.	0	.	0	.	130	100	0	.	125	100	0	.	125	100	0	.	0	.	0	.	0	.	137	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	122	100	0	.	260	100	500	100	0	.	0	.	117	100	122	100	117	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5842	20
	Eiche	123	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	.	120	100	0	.	0	.	0	.	135	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	244	100	0	.	0	.	0	.	0	.	128	100	0	.	269	71	0	.	0	.	128	100	0	.	0	.	131	100	0	.	109	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	100	0	.	240	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	372	75	1103	90	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3222	36
	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	.	141	100	0	.	240	71	0	.	383	100	255	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	100	0	.	0	.	0	.	0	.	131	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1268	42
	übrige Laubhölzer	0	.	122	100	0	.	118	100	107	100	0	.	1047	37	494	50	139	100	795	63	0	.	0	0	120	100	0	.	0	0	244	100	370	59	0	.	0	.	493	79	493	79	256	71	631	66	773	68	383	75	381	58	0	.	0	0	123	100	0	.	0	.	0	.	0	.	120	100	0	.	322	100	246	100	0	.	0	.	245	100	0	0	107	100	0	.	242	71	0	.	120	100	368	74	500	100	0	.	0	.	0	.	122	100	0	.	850	52	676	53	0	.	1137	70	961	63	1089	46	908	51	282	70	912	38	362	58	0	.	262	100	0	.	0	.	503	61	215	100	122	100	0	.	0	.	0	.	135	100	123	100	0	.	0	.	122	100	122	100	0	.	122	100	247	71	864	63	1382	44	123	100	0	.	0	.	117	100	117	100	117	100	117	100	117	100	0	.	21584	10
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	612	45	3032	40	1458	78	824	47	215	71	253	100	5791	19	4725	23	5995	20	5495	23	0	.	246	100	612	45	0	.	579	45	2400	33	1879	42	1208	57	122	100	1481	47	3582	33	2037	36	3272	32	3599	26	3593	30	4324	22	1687	35	1768	34	1199	38	650	54	246	100	260	71	498	77	626	53	1095	63	739	54	855	48	969	47	826	42	1581	34	504	50	585	54	2082	39	1709	44	739	57	716	47	975	50	1276	73	1921	40	254	72	2036	44	1573	41	2570	46	1226	51	932	48	0	0	1505	57	1638	63	2265	35	2980	32	808	41	1304	31	1186	44	260	71	1127	46	896	48	627	68	863	43	475	60	1095	58	647	60	139	100	498	50	1148	36	1084	45	932	66	500	50	840	65	1204	51	0	.	362	75	5765	22	5233	21	6234	24	1637	49	488	79	723	58	475	50	963	39	720	41	352	74	1578	44	0	.	137984	4
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	1706	72	30210	46	10848	54	20118	44	107	100	21512	93	104504	21	77143	26	211924	23	15334	27	31451	100	2184	60	1103	90	0	.	7048	84	21380	49	9535	27	13249	54	733	57	13415	48	60528	25	14810	39	47835	26	68332	27	28895	25	2498	30	12663	38	19676	29	39581	29	2710	66	5019	60	1044	67	2586	55	4018	57	2838	56	18296	30	10086	43	6591	54	4403	54	29980	53	7885	55	8982	33	9340	40	15027	59	5711	54	4153	80	246	70	10439	41	27094	47	7641	52	8637	33	14397	53	16362	47	12664	40	10081	39	6622	62	1252	100	0	.	0	.	1661	46	381	75	2495	56	7801	44	8339	63	7141	41	15307	54	5870	43	5521	43	1756	76	3617	93	3964	47	3490	86	3015	75	50523	48	2583	52	9704	44	36508	97	1775	100	2525	45	123	100	484	80	43348	26	61622	25	42423	28	3926	64	2728	56	14073	43	5285	54	6243	59	10346	76	30556	57	8635	44	0	.	1546190	6
	Tanne	2103	46	740	86	7263	59	24809	41	1623	72	7306	48	1872	38	94216	21	139131	21	24383	40	1861	76	2034	72	4740	70	0	.	4493	71	2247	93	14362	46	1830	57	122	100	660	85	2092	73	501	61	1564	92	1915	63	0	.	55445	22	11555	35	30878	37	25348	41	878	73	5611	53	11372	64	1443	92	9005	44	234	71	4604	70	3112	50	10995	52	3652	86	582	64	4288	65	4114	44	675	84	7810	38	5000	53	4583	78	11003	50	7301	59	2998	65	8554	42	8453	39	13170	70	1134	64	0	.	7717	75	376	74	939	100	0	.	0	.	3799	49	125	100	6534	66	2448	60	131	100	2089	63	4374	61	130	100	2798	44	2794	62	488	100	4253	45	12416	74	9762	50	2060	40	6266	59	21225	49	3787	56	7671	89	6238	56	412	100	3821	94	1309	59	3663	46	14982	45	8579	65	0	.	20026	73	18177	72	15224	50	1215	91	18196	100	7514	57	0	.	817199	7
	Föhre	0	.	0	.	0	.	733	100	0	.	0	.	245	71	0	.	3238	59	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	100	0	.	0	.	1105	89	123	100	0	.	4818	68	16254	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	240	100	0	.	0	.	118	100	0	.	673	100	0	.	0	.	355	100	0	.	122	100	0	.	0	.	2285	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	258	100	0	.	0	.	0	.	0	.	887	100	0	.	0	.	0	.	1146	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11187	44	4867	78	1975	46	0	.	0	.	0	.	0	.	554	100	122	100	0	.	0	.	0	.	51546	19
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	Ahorn	311371	35	93807	42	79498	55	102423	45	28206	51	17801	37	77481	34	81376	54	92994	29	160441	30	49073	49	41982	46	161045	63	12759	.	32889	100	24429	68	24896	55	5665	75	0	.	23743	40	8619	69	7545	61	5374	44	2589	86	115	100	106778	28	37813	51	9113	50	9783	44	23049	46	39272	46	14174	51	20301	49	5805	78	2440	57	2781	74	12620	55	82211	50	42668	58	7197	74	22884	45	46266	47	66650	59	37773	46	101977	45	47128	48	192792	43	11442	39	3381	51	23739	70	175863	51	32689	51	79983	42	501	100	511	100	3104	73	2468	76	1090	71	4645	42	3128	79	2699	71	357	74	3378	66	4410	74	258	100	7170	67	5222	45	3116	57	5074	68	2009	94	8295	50	0	.	2557	54	6991	58	15236	44	46860	46	28005	77	19536	80	723	52	370	100	1598	79	130	100	5550	50	28006	39	65853	61	171561	48	49538	49	319933	68	213821	34	63452	68	53832	63	51895	61	0	.	3907574	9
	Esche	110129	29	32197	47	52148	38	54041	38	4294	44	19204	41	71094	43	225662	41	204725	37	65703	39	37204	43	49597	54	114160	39	555	.	71196	72	25304	52	33265	44	130896	94	16836	100	45570	31	14192	64	3526	59	7139	82	11191	67	7401	71	145908	23	33034	55	37264	69	54323	39	4765	55	47680	57	1694	74	18437	66	1636	52	25305	42	155	100	9513	43	129191	38	37882	76	23123	54	49018	55	48692	32	107550	35	21502	46	149087	68	45657	56	69814	42	28421	53	1737	64	16039	54	123347	37	61221	35	68674	45	996	62	11243	73	43295	79	4366	66	2989	64	75871	51	11593	54	10995	100	65672	65	11882	62	11918	73	8154	73	16032	69	12729	61	14568	82	18439	61	4199	79	2086	100	95809	97	3830	73	0	.	30039	50	28042	68	8038	67	34510	57	3358	77	247	100	17832	99	18929	87	15165	44	28035	37	31723	71	101407	48	22305	32	223058	42	183215	31	46049	58	25926	48	20769	53	0	.	4033212	7
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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	.	3947	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	563	100	549	49	2158	65	10098	68	27346	70	17380	45	2439	63	11348	94	30519	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	100	746	73	0	.	0	.	0	.	0	.	131	100	0	.	131	100	0	.	0	.	0	.	122	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	107600	25
	übrige Laubhölzer	26234	45	16212	51	31265	52	5518	53	5985	53	16308	49	70935	26	33407	21	31506	34	14702	27	10628	54	5504	53	15142	45	123	.	2427	69	14151	52	18425	60	2951	43	1360	69	27446	35	35911	45	14351	35	37260	28	20903	28	49159	44	23881	50	6283	39	4978	53	49090	35	15127	54	18715	40	12527	83	8403	40	9232	50	1439	60	4448	43	9189	34	8822	56	14323	48	12282	49	2017	61	7062	47	10899	51	6418	36	8994	51	9524	46	7448	36	15324	42	21469	52	6318	51	10442	42	17252	59	17557	44	29705	55	18858	46	34315	50	13022	45	8104	47	35067	41	22325	43	5344	38	14170	57	6564	45	7925	45	23343	67	10295	52	6583	36	18546	42	1755	48	11512	91	6112	46	984	58	3702	42	23180	39	11877	48	4752	41	6066	56	3199	53	3452	85	370	100	943	88	44947	24	46296	29	47702	23	7778	58	3174	96	4126	43	6348	49	3904	41	241439	73	14020	43	7429	44	0	.	1606505	12
	nicht in allen Inventuren erhobene Arten	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	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	663519	27	262273	29	238159	35	260575	26	48172	47	104317	44	405387	19	661582	22	843761	16	431038	20	275923	40	144572	38	548976	43	13561	.	144338	70	91726	33	138534	35	184362	76	25826	71	151860	29	173272	24	56733	25	104625	21	126360	20	135097	20	545144	18	162224	38	111276	31	192613	23	83474	36	137388	40	68847	38	74770	35	54264	29	99669	71	37576	36	65193	31	256068	38	122922	39	121998	40	116578	36	179978	27	506312	28	207952	33	610555	43	186640	43	472140	41	81250	30	59951	35	95998	56	371072	36	154562	33	261334	30	49416	37	50399	32	94703	55	39613	36	48876	46	155598	41	67559	28	33807	54	122474	45	55382	40	33574	46	42114	57	62643	35	35887	31	45463	46	58717	62	24992	62	45438	33	142481	71	45259	40	154587	31	173618	33	249808	28	136491	49	102924	46	20720	39	28764	72	25422	71	168454	19	163509	18	196921	21	132344	52	400664	45	167275	32	691211	43	517587	25	451400	43	191750	44	121210	40	0	.	17021353	4

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. 2290804. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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