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

1. Wofür stehen die Zahlen?

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

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

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

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

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

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

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

2. Wozu dient der Standardfehler?

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

Die statistische Sicherheit beträgt

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

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

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

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

Vorgehen

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

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

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

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

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

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

Daten: siehe Beispiel 2

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

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

Oben

3. Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?*

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

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

Beispiel 4: Interpretation von zwei Ergebnissen der gleichen Inventur

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

	Fall 2						Fall 1

Fall 1

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

Fall 2

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

Vorgehen

Siehe Fall 1.

Antwort

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

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

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

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

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

Beispiel 5: Interpretation von zwei Ergebnissen aus unterschiedlichen Inventuren

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

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

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

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

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

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

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

Im Landesforstinventar (LFI) gibt es zwei Typen von Veränderungen:

Beim ersten Typ von Veränderungen handelt es sich um spezifische Zielgrössen für Veränderungskomponenten wie Zuwachs, Nutzung oder Mortalität. Diese Zielgrössen sind jeweils nur für zwei aufeinanderfolgende Messzyklen verfügbar, z.B. LFI4–LFI5. Bei der Auswertung von Veränderungskomponenten wird in der Regel dem Klassifizierungsmerkmal des ersten Messzyklus die Ausprägung des zweiten Messzyklus zugewiesen. Diese Auswertungen berücksichtigen somit den Wechsel einer Merkmalsausprägung (z.B. von privatem zu öffentlichem Eigentum) vom früheren zum späteren Messzyklus nicht.
Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um die Bilanz zwischen zwei Messzyklen zu ziehen. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI5, verwendet, können aber die Veränderungsbilanz zwischen zwei beliebigen Messzyklen aufzeigen, z.B. dem LFI1 und dem LFI5. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird bei einem Teil der Klassifizierungsmerkmale der Wechsel der Merkmalsausprägung berücksichtigt. Dazu zählen die Merkmale «Baumzustand» oder «Wald, Nichtwald». So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche zugenommen hat. Beim anderen Teil der Klassifizierungsmerkmale werden die Merkmalsausprägungen als statisch betrachtet. Das bedeutet, dass der aktuellste Stand – sei er in einem Messzyklus erhoben (z.B. Vorrangfunktion LFI5) oder einer externen Datenquelle entnommen (z.B. Schutzwald [2022]) – sämtlichen Messzyklen zugewiesen wird.

Oben

6. Veränderungsauswertungen: Wann sind die Ergebnisse (nicht) additiv?

Die Ergebnisse sind

additiv, wenn sie als gesamte Veränderung zwischen zwei Messzeitpunkten ausgewiesen werden. So können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter (m³) ausgewiesenen Nutzungen zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.
nicht additiv, wenn sie als Veränderung pro Jahr (z.B. m³/Jahr) ausgewiesen werden. Entsprechend können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter pro Jahr (m³/Jahr) ausgewiesenen Nutzungen nicht zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

	Vorrat: gesamte Veränderung zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
Tieflagen	-3759.0	28	-4909.1	36	-1025.2	133	-317.1	195	3464.1	31	-6546.3	42
Hochlagen	574.3	117	-328.0	62	1093.0	123	7128.4	21	666.7	93	9134.3	24
Total	-3184.7	40	-5237.1	34	67.9	2805	6811.3	23	4130.8	30	2588.1	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	additiv

	Vorrat: Veränderung pro Jahr zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³/Jahr)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%
Tieflagen	-421.1	28	-560.6	36	-115.7	133	-35.9	195	389.5	31	-740.7	42
Hochlagen	64.7	117	-38.3	62	122.4	123	810.4	21	74.9	93	1032.7	24
Total	-357.3	40	-598.4	34	7.6	2805	773.8	23	464.4	30	292.7	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	nicht additiv

Die Nichtadditivität der Veränderungen pro Jahr kommt dadurch zustande, dass die gesamte Veränderung durch die mittlere Anzahl Jahre geteilt wird, die im jeweils betrachteten Gebiet* zwischen den zwei Messzeitpunkten liegt und die mittlere Anzahl Jahre je nach Gebiet* leicht unterschiedlich ist.

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

Gebiet		mittlere Anzahl Jahre*
Produktionsregion	Hochlagen/Tieflagen
Mittelland	-	8.75
Mittelland	Hochlagen	8.56
Mittelland	Tieflagen	8.76
Alpensüdseite	-	8.90
Alpensüdseite	Hochlagen	8.90
Alpensüdseite	Tieflagen	8.89
* zwischen den Messungen des LFI4 und des LFI5 im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald

Oben

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

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

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

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI5
Jungwaldstammzahl
Grössenklasse (Jungwald; 5 Klassen) · Hauptbaumart im Jungwald (Zählung)
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: bestockbarer zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
		Forstkreis (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		Seen		Schweiz
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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	Ahorn	170559	42	93807	72	123697	63	56151	75	23638	59	20356	70	138180	41	59563	52	115638	32	115695	41	102480	71	16266	59	189097	66	0	.	6776	100	5416	61	65303	68	16263	71	10762	100	19702	63	9829	74	34607	53	5518	50	5527	61	0	.	193264	47	8076	62	73262	57	14142	64	46964	67	28944	72	32503	75	8311	70	11873	59	25399	52	1191	100	1191	100	4391	58	86885	73	7500	57	68742	60	137448	53	109537	82	9522	66	22652	52	76096	83	198253	45	20803	65	19474	57	21258	68	112710	51	30745	58	86656	62	1391	100	8371	85	0	.	9635	48	2984	71	6265	60	2835	100	4698	100	6656	71	1445	100	11229	63	0	.	27545	81	4361	74	4634	79	33755	89	6776	100	62055	74	0	.	1334	100	9662	55	5435	61	14277	44	114393	60	6640	60	61343	69	0	.	0	.	2907	100	8408	57	12399	53	11932	66	39236	80	3906	74	242572	64	118491	38	55192	54	15625	100	221185	67	0	.	4002196	10
	Esche	89847	54	16263	100	9327	55	31676	43	0	.	57200	62	59032	40	141821	72	67316	40	70522	34	86216	75	29807	52	125517	40	1369	.	42914	73	5299	50	16429	50	27345	79	9487	100	51758	46	19405	100	25752	54	35968	86	51836	52	6853	68	172220	35	2761	71	73798	47	9463	42	0	.	13710	59	41343	100	9481	51	1523	100	19890	73	0	.	15181	63	36566	51	24537	71	24422	57	99480	63	39829	50	23261	40	0	.	19541	51	28745	51	106679	53	19252	73	4176	75	7781	61	107809	46	53625	58	72383	46	4082	58	44716	73	212181	57	8109	75	1515	100	79280	43	16337	71	16935	84	48110	52	20207	75	18734	78	2858	100	16074	71	8637	63	3628	100	13510	91	1355	100	5451	79	1302	100	0	.	1334	100	12552	60	15064	100	4612	100	42120	55	18298	71	0	.	4066	100	234623	90	24261	45	135666	57	26534	48	13475	53	16050	58	112011	41	63734	47	12144	56	1314	100	30283	48	0	.	3397576	10
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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	.	1566	100	1209	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	.	1566	100	1566	100	6265	79	0	.	0	.	1391	100	2691	71	0	.	0	.	0	.	1209	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	.	17463	36
	übrige Laubhölzer	4059	58	10592	79	10842	79	5690	63	1403	100	1191	100	109105	26	16480	44	20139	45	26753	58	31740	75	8089	71	1334	100	0	.	22018	71	9508	64	33097	51	8131	100	28460	95	19464	62	43742	40	38236	34	37925	38	47844	29	22750	39	19058	49	2546	71	11668	51	25506	47	8793	63	10585	59	1334	100	13923	80	17857	69	2594	71	4763	79	24436	56	0	.	4531	58	6637	60	2594	71	8737	61	2726	100	0	.	4164	73	2676	71	4108	100	8165	53	14375	52	4763	61	12718	54	6776	66	2657	71	2781	100	10315	60	6656	65	1274	100	6656	71	6265	100	7089	82	0	.	2808	71	4250	75	15692	47	5604	50	10449	43	13852	57	10303	47	0	.	1355	100	12572	69	0	.	0	0	35049	59	0	.	8980	86	1355	100	0	.	0	.	0	.	1355	100	116861	76	112133	40	34605	41	3896	58	1403	100	5208	61	3035	71	5379	61	44904	94	0	.	5326	50	0	.	1284692	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	.
	Total	373133	37	201803	51	212054	47	220164	33	59903	46	103932	53	576320	30	387310	38	493958	20	288111	25	255942	53	78664	43	438678	42	1369	.	96438	47	150105	75	169851	40	99836	38	94786	49	136272	33	95285	36	143457	29	105641	37	150077	25	61760	27	512032	27	33547	40	228808	32	148818	48	79682	58	110175	38	90463	76	35916	53	105641	46	60315	52	14864	38	60383	35	98579	44	125522	71	111571	57	363059	46	330524	41	227052	49	40342	37	61670	40	173103	50	563322	48	76012	42	164940	37	49788	46	274886	40	132627	45	213829	42	8254	53	108297	71	223238	54	36525	33	73297	46	159282	31	29194	52	26157	74	64588	42	39767	47	45656	57	17398	48	149069	43	41097	38	28850	32	95608	55	10800	66	153298	42	4153	58	51390	77	112663	39	131726	56	227844	41	163582	48	97886	44	102247	52	9140	100	10865	55	378912	62	246423	39	255421	35	76904	38	73331	50	98428	42	401297	47	280699	34	151911	42	26054	64	315619	52	0	.	14009186	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	0	.	6701	92	14281	65	17832	95	1515	100	505	100	52711	26	31883	37	11673	80	6001	55	2110	80	480	100	0	.	0	.	0	.	2334	64	6015	52	938	100	0	.	1478	58	43994	44	3496	47	26315	36	28775	41	11403	29	493	100	7431	51	43925	76	11571	52	0	.	2733	83	1440	100	960	100	480	100	3521	87	4613	52	2483	60	7401	46	3605	63	3469	53	429	100	11498	45	984	71	493	100	3434	59	0	.	0	.	1959	100	2514	45	2192	83	473	100	0	.	1464	74	1990	62	0	.	1566	74	0	.	0	.	0	.	501	100	0	.	0	.	3467	55	1512	74	3563	55	6572	62	5593	47	1348	58	12114	96	0	.	0	.	0	.	5880	70	16028	64	0	.	539	100	2901	69	488	100	2767	100	0	.	488	100	10103	40	18288	40	11898	67	2469	82	0	.	1875	79	1708	78	2439	100	0	.	7070	87	488	100	0	.	513659	11
	Tanne	2013	50	473	100	11373	79	26592	57	429	100	1013	100	7355	48	35954	32	51088	34	548	100	0	.	1479	100	491	100	0	.	0	.	974	71	2741	45	1240	100	0	.	490	100	0	.	499	100	0	.	0	.	0	.	19686	46	5309	51	10077	60	920	71	0	.	0	.	0	.	0	.	1509	73	0	.	0	.	982	100	8513	58	0	0	520	100	429	100	1362	58	0	.	981	71	539	100	1406	100	3496	65	0	.	1010	71	3625	52	3888	89	5928	65	1107	100	0	.	1001	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1427	74	0	.	0	.	499	100	0	.	0	.	1488	75	520	100	857	71	488	100	0	.	3931	89	0	.	5936	91	0	.	1097	100	3909	87	0	.	0	.	1968	61	0	.	488	100	499	100	1040	100	1476	76	2366	82	0	.	2813	71	8792	89	7695	67	1464	100	0	.	3750	100	0	.	269542	12
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	996	71	0	.	473	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	938	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5489	100	0	.	979	100	0	.	2987	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	458	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	539	100	0	.	0	.	469	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5386	100	998	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19712	42
	Lärche	0	.	553	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1040	100	490	100	0	.	6993	53	4554	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	458	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	.	1445	58	12836	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28370	47
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	514	100	0	.	4441	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	.	917	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	.	3031	58	490	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9393	30
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	942	71	0	.	0	.	0	.	469	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	.	0	.	1410	58
	Buche	51304	39	13804	72	33043	76	24638	37	37927	78	11406	51	43778	35	35082	32	99457	35	76972	39	91472	73	12236	44	49694	53	0	.	6113	85	45582	66	23936	60	50675	56	0	.	11274	35	11178	68	14792	61	435	100	0	.	0	.	77767	30	2439	100	2416	65	33028	87	8422	66	2194	61	16625	53	4395	53	43024	69	7576	94	2143	100	2435	53	7885	43	6566	100	5004	53	9812	57	39634	36	56567	40	18428	50	21527	62	37181	46	34182	45	435	100	3032	62	4746	65	6751	50	10820	53	26509	49	0	.	0	.	0	.	1128	100	6564	92	19448	82	959	71	0	.	545	100	13656	72	0	.	0	.	23434	63	5757	100	0	.	19195	77	0	.	23759	49	2837	100	3116	59	42853	60	19060	55	32466	40	4023	49	16591	61	20883	89	986	100	469	100	0	.	2495	100	4908	53	2020	79	16790	53	2420	67	25361	47	34890	40	16971	50	10313	67	8005	59	0	.	1618245	8
	Ahorn	13464	41	55598	77	25390	87	13662	55	1439	58	6843	58	25511	32	14036	35	32605	39	9309	41	37946	97	984	71	20731	68	1479	.	1404	76	8529	83	24787	86	4340	56	0	.	1968	61	979	100	1047	100	0	.	1009	71	458	100	29660	35	976	71	6872	48	429	100	1097	100	1645	100	0	.	1617	74	3002	70	505	100	857	100	949	71	16102	91	12154	58	979	100	0	.	18835	61	6400	55	0	.	3057	53	6811	66	24586	84	520	100	982	100	505	100	34734	70	15058	65	7089	49	510	100	501	100	1021	100	1375	74	1004	71	0	.	0	.	0	.	1021	100	1959	100	1013	71	1528	75	4417	64	3523	48	620	100	938	100	0	.	493	100	0	.	0	.	3017	56	1931	61	2116	62	23906	100	2424	83	26872	86	0	0	938	100	0	.	520	100	4454	53	11719	100	2508	66	2401	72	24194	50	28920	51	22586	56	1875	61	22598	63	0	.	701840	13
	Esche	5914	72	10224	65	5348	92	7048	52	1010	100	3970	69	9207	40	24140	48	25120	41	5446	74	9449	53	491	100	9804	67	0	.	4006	79	9749	79	2525	44	1875	79	0	.	6595	59	2930	86	9298	78	2448	82	3712	62	1502	100	12318	40	1499	58	5795	61	14966	75	971	71	548	100	0	.	0	.	0	.	1017	72	620	100	4155	86	10522	75	2960	62	1370	58	1010	100	7373	49	1965	61	1930	50	3491	48	3686	72	3932	47	3865	81	505	100	1010	100	24713	58	14579	75	9053	42	458	100	5021	90	30869	80	917	100	545	100	8457	69	0	.	2255	100	6654	66	4353	100	1570	100	0	.	499	100	3483	100	0	.	10777	72	0	.	1477	75	469	100	0	.	480	100	1440	74	1920	100	2129	81	3358	72	9867	68	0	.	1952	100	3983	66	490	100	8540	43	2930	58	8707	64	1406	100	16211	54	14158	68	7746	59	1875	79	2833	71	0	.	463496	10
	Eiche	0	.	0	.	0	.	473	100	0	.	0	.	0	.	588	100	1595	58	491	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	469	100	0	.	0	.	12685	100	0	.	499	100	490	100	0	.	2054	79	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	.	0	.	0	.	488	100	938	100	0	.	1021	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	917	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	473	100	0	.	553	100	480	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	469	100	1469	74	3486	55	2069	80	0	.	0	.	0	.	0	.	957	71	0	.	0	.	0	.	0	.	33150	40
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	564	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	.	510	100	0	0	0	0	0	0	510	100	510	100	0	.	1021	100	510	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	.	3626	43
	übrige Laubhölzer	8027	41	18509	62	3807	59	469	100	0	.	2297	64	50481	29	24114	38	13724	42	7092	58	5960	84	1461	75	984	71	1972	.	3432	87	2098	50	17975	97	7673	42	7318	58	3250	50	13404	40	14501	83	14022	36	7134	39	15179	65	13797	37	0	0	4535	51	11898	38	4473	78	5484	81	0	.	3434	100	6709	48	505	100	2908	69	2888	55	1022	71	5518	43	1503	58	0	.	4405	45	3934	59	0	.	2005	61	0	.	0	.	4523	61	6072	42	934	71	7500	46	11011	52	2908	58	1886	78	3044	53	3962	50	1375	100	1991	60	564	100	3929	45	1585	74	2908	68	3210	71	5604	62	1029	100	1954	50	2002	61	3491	58	429	100	1419	100	480	100	0	.	1019	71	15546	55	3416	51	1999	61	7165	55	0	.	553	100	0	.	0	.	14040	44	12606	43	12913	36	4742	64	1449	75	1464	100	2185	71	3358	47	4719	67	2813	62	2401	60	0	.	486099	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	.
	Total	80722	33	105862	65	93242	46	91656	34	42320	71	26033	45	190038	17	166267	18	235734	23	105859	34	146938	64	17131	39	81704	48	3451	.	14956	49	70673	48	77978	47	66740	49	20003	78	25055	30	79514	33	44612	44	44714	26	50241	32	40524	28	153721	22	18143	37	73621	52	72812	45	14963	47	12604	63	18065	49	10406	47	54723	56	13124	61	11141	38	13892	35	51444	48	30804	42	12845	31	11680	51	83107	27	69849	35	21832	45	34054	45	49084	43	66196	41	11302	50	14114	34	13012	43	78059	47	57884	36	49067	40	5355	55	10588	55	38794	65	4796	54	11073	66	28979	58	6816	33	4861	56	12556	48	27145	51	9700	51	6119	51	38363	49	20878	41	6317	48	43940	49	1891	100	30140	45	3859	76	16431	49	78462	38	26944	43	42950	33	40594	68	22861	53	62912	53	986	100	4802	65	39956	27	53249	35	46258	28	26246	68	29454	40	12379	42	78452	35	92417	39	53486	38	23945	47	40075	47	0	.	4148541	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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	Föhre	177	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	176	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	719	61	0	.	353	100	0	.	5324	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	176	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	529	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	844	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	194	100	0	.	0	.	169	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1234	71	898	82	353	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11145	25
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	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2515	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1081	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3595	25
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	Buche	35228	28	14067	37	9659	38	17095	38	3526	53	7856	65	20960	38	22564	25	41120	30	39882	40	12465	64	43266	52	18276	53	0	.	1526	79	4880	90	16243	58	28648	79	0	.	3974	36	13527	74	6764	48	2794	95	196	100	0	.	47782	44	6398	53	3528	53	13729	61	4540	54	3554	51	4956	46	4371	50	8756	45	19274	93	3221	75	3112	44	8982	52	359	71	3769	47	2724	52	22163	38	23347	35	14350	45	21299	49	30967	44	21482	42	627	79	4722	68	3193	47	3588	52	5070	49	59190	42	0	.	184	100	0	.	901	72	4055	95	773	50	4192	53	698	71	729	50	30007	92	188	100	374	71	4232	70	565	100	154	100	2505	56	176	100	9214	53	340	100	16240	62	7120	36	13318	40	19836	43	1448	42	10385	72	2946	68	1597	100	520	58	0	.	1969	84	1822	71	7908	65	15410	62	5004	57	36347	51	26801	34	7349	43	8287	49	11584	59	0	.	968743	8
	Ahorn	4623	33	2603	41	14919	58	11375	41	182	100	4645	65	10878	34	10093	30	22715	49	6276	56	2664	70	876	53	2029	76	177	.	364	100	1881	67	1984	47	1351	43	176	100	333	71	187	100	1058	100	741	80	0	.	0	0	12712	38	2106	50	2673	42	816	60	762	62	197	100	522	74	350	71	349	71	182	100	0	.	565	58	3247	80	3937	74	187	100	154	100	747	60	2659	64	3008	95	2051	69	1613	60	5123	74	1085	70	764	50	212	100	4771	68	4614	47	3668	51	0	.	0	0	551	100	533	73	367	100	0	.	184	100	0	.	0	.	675	60	2261	100	0	.	1021	53	1252	55	811	71	1989	82	0	.	885	81	0	.	1143	71	173	100	1210	71	2053	64	524	74	1594	100	520	58	177	100	351	100	556	58	529	58	2818	52	9191	89	8629	69	2221	55	14297	55	17097	55	2035	61	1526	79	3881	83	0	.	242259	10
	Esche	709	61	344	71	2986	100	1698	56	0	.	0	0	2572	64	8512	82	3657	50	1807	44	372	71	1767	65	187	100	0	.	0	.	545	100	0	.	351	71	878	100	2465	55	1793	91	1652	64	353	100	176	100	180	100	527	58	0	.	176	100	9267	96	0	.	0	.	0	.	346	70	0	.	545	74	0	.	2843	66	563	58	0	.	0	.	212	100	182	100	177	100	526	75	2161	55	1128	71	177	100	180	100	223	100	0	.	340	100	2628	94	1732	72	330	70	184	100	367	100	0	.	367	100	977	61	0	.	0	.	184	100	784	100	376	71	0	.	0	.	712	50	182	100	1155	59	0	.	177	100	0	.	194	100	0	.	173	100	173	100	176	100	0	.	338	100	0	.	176	100	1830	67	0	.	1973	55	177	100	1400	77	0	.	3139	58	1519	45	692	71	520	75	338	100	0	.	75547	18
	Eiche	0	.	0	.	338	100	170	100	0	.	0	.	0	.	169	100	888	45	0	.	194	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3843	78	0	.	176	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	199	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	177	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	170	100	399	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	165	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	399	100	0	.	0	.	199	100	0	.	0	.	0	.	0	.	169	100	0	.	0	.	0	.	0	.	353	100	1763	81	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9770	35
	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	.	330	100	541	100	571	58	716	50	570	58	0	.	368	100	393	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	199	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	188	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3876	27
	übrige Laubhölzer	1801	49	4861	49	851	45	2651	40	154	100	728	50	27215	21	12223	36	6967	47	5193	42	4150	67	530	57	532	100	177	.	351	100	2088	48	3739	46	2005	53	7013	73	1761	45	5187	59	3063	32	1787	40	2019	38	3179	45	4665	34	885	60	872	59	4894	34	353	100	790	61	353	100	388	100	3576	61	1309	73	309	100	3792	52	2988	53	1539	75	1757	59	336	71	1509	39	0	0	705	61	1077	70	3233	71	6210	76	1099	58	1523	43	811	71	940	61	2749	43	2673	45	2625	52	2884	52	919	72	533	58	533	58	1421	65	1984	49	754	61	514	58	3130	51	2220	47	2475	45	367	71	1289	43	5372	50	575	76	0	0	367	71	598	74	4051	60	716	60	1222	55	691	79	1877	69	170	100	538	58	0	0	351	100	6872	36	4838	40	9074	37	4396	71	1242	74	1223	74	576	58	1548	46	7532	73	1033	63	1135	76	0	.	229202	7
	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	0
	Total	42538	26	24237	33	35835	38	39069	26	4381	52	14341	56	84328	16	73552	18	104834	21	57450	31	21186	46	53892	46	21201	48	355	.	3799	47	11657	49	25590	41	34240	67	11910	61	11001	39	38194	34	15250	28	16824	32	15102	28	20313	19	70970	32	11167	38	12041	33	34999	37	5853	44	4936	48	6868	41	5999	41	13571	39	22194	82	7450	45	12068	30	19199	33	8444	47	8060	33	3916	49	26475	34	27066	32	19643	40	27314	43	37118	44	34632	34	6060	39	8184	42	8055	35	12278	39	16661	35	69002	38	3848	43	6159	38	4872	38	2902	34	6203	65	3925	31	9033	32	2168	37	2866	30	35657	78	5952	60	3754	34	10740	44	6156	31	7782	42	9097	43	176	100	11361	46	1337	59	26799	54	12223	29	16656	40	24432	40	5297	38	12325	64	7677	62	1775	100	1398	77	20218	24	18536	25	25374	23	24795	45	26680	44	10311	43	59243	41	48810	31	18114	38	12751	44	17789	50	0	.	1846490	5
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	.
	Fichte	69	100	505	63	206	74	1006	48	181	100	552	100	10526	19	2597	31	3098	32	1201	29	303	100	270	70	0	.	0	.	202	76	3021	40	728	44	633	47	0	.	1655	72	7017	36	1751	49	3567	33	5661	34	1834	31	138	71	259	71	1286	42	2279	32	68	100	1125	87	0	.	649	67	276	61	428	53	1109	47	1222	44	643	63	1908	53	1487	34	181	100	807	38	276	100	137	100	66	100	524	66	0	.	212	58	971	44	610	51	532	43	833	76	596	65	1111	47	835	44	788	55	0	.	0	.	0	.	214	58	0	.	1133	73	476	75	781	47	991	42	1138	56	778	56	755	50	372	60	0	.	583	60	0	.	372	84	1127	34	338	72	211	73	156	70	0	.	536	88	77	100	0	.	3073	30	2742	34	2308	32	381	71	266	100	378	84	202	74	212	58	0	.	66	100	66	100	0	.	87670	6
	Tanne	0	.	222	76	132	100	1404	68	0	.	165	100	192	58	2712	32	4328	28	951	40	0	.	901	100	346	66	0	.	337	82	198	100	593	44	216	58	0	.	61	100	61	100	0	.	0	.	214	58	69	100	2852	26	965	51	775	47	461	50	0	.	77	100	203	100	0	.	137	71	71	100	87	100	399	58	137	71	0	.	0	.	223	58	66	100	69	100	137	71	267	78	468	74	279	61	1119	75	140	71	781	50	270	71	203	75	137	100	0	.	77	100	0	.	0	0	0	.	0	.	925	57	0	.	72	100	278	61	0	.	0	.	211	74	0	.	230	73	0	.	0	.	69	100	144	71	212	58	769	53	364	60	858	52	0	.	274	100	69	100	0	.	203	75	70	100	432	72	1420	45	655	52	66	100	66	100	0	.	156	100	0	.	0	.	0	.	0	.	31042	9
	Föhre	0	.	156	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	212	58	0	.	0	.	73	100	3453	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	138	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	322	100	0	.	451	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	76	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	838	44	559	77	344	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6695	26
	Lärche	69	100	311	100	0	.	0	.	0	.	0	.	207	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	207	100	0	.	0	.	560	39	1683	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	738	60	64	100	201	74	136	71	64	100	0	.	639	46	72	100	0	.	0	.	0	.	0	.	145	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2100	29	69	100	207	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	100	0	.	7604	15
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	417	71	0	.	145	100	0	0	1115	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	.	64	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	710	45	281	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2733	26
	übrige Nadelhölzer	0	.	78	100	0	.	78	100	0	.	0	.	0	0	0	.	69	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	156	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	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	446	47
	Buche	4082	38	3256	53	1006	52	2101	52	334	60	158	71	1929	37	2245	26	4281	30	1290	33	675	71	619	79	1502	42	0	.	60	100	203	74	547	50	156	100	0	.	332	54	219	74	777	52	184	100	77	100	0	.	1456	50	1224	40	766	50	1084	62	488	65	386	66	344	67	1014	67	744	49	71	100	596	56	414	52	486	43	71	100	1527	47	1131	55	874	42	1168	40	1364	50	2999	45	578	51	933	57	944	52	342	53	213	100	425	52	332	53	1374	36	0	.	70	100	0	.	494	62	225	75	215	57	2632	55	216	58	374	59	69	100	221	100	134	71	290	61	263	71	129	71	0	.	0	.	371	45	210	58	295	50	1080	59	997	42	206	58	278	60	199	100	69	100	208	100	274	79	0	.	841	84	266	60	850	84	135	71	330	82	879	46	1150	43	926	79	864	60	467	62	0	.	65609	7
	Ahorn	1062	45	942	44	593	90	868	60	0	.	461	52	2519	30	486	43	671	42	212	73	349	59	68	100	349	53	0	.	71	100	0	.	263	63	0	.	0	.	207	74	135	71	138	100	142	71	294	62	0	.	1889	32	208	75	69	100	209	58	740	54	0	.	0	.	0	.	150	71	87	100	0	.	246	58	203	74	87	100	0	.	121	100	0	0	276	79	347	100	409	63	0	.	497	76	211	100	69	100	0	.	670	58	78	100	549	88	0	.	64	100	0	.	220	58	0	.	70	100	72	100	0	.	0	.	69	100	74	100	70	100	0	.	350	83	69	100	207	58	0	.	362	73	0	.	152	70	0	.	137	71	145	71	218	100	78	100	69	100	0	.	146	71	145	100	208	58	979	35	0	.	964	50	264	79	412	58	272	79	0	.	269	61	69	100	0	.	23094	9
	Esche	297	80	78	100	66	100	66	100	0	.	87	100	455	42	993	73	224	76	415	75	76	100	138	100	0	.	0	.	0	.	69	100	562	73	0	.	137	100	275	61	0	.	70	100	211	100	74	100	0	.	301	61	135	71	0	.	152	71	0	.	0	.	135	100	0	.	146	100	568	100	87	100	697	100	266	100	0	.	130	71	0	.	69	100	69	100	68	100	66	100	66	100	0	.	0	.	87	100	0	.	533	88	66	100	266	79	0	.	72	100	72	100	0	.	79	100	159	100	144	70	0	.	144	100	0	.	0	.	0	.	74	100	142	71	0	0	0	.	0	.	0	.	144	71	76	100	0	.	0	.	68	100	69	100	0	.	0	.	0	.	69	100	421	85	0	.	142	71	71	100	474	62	0	.	66	100	132	71	0	.	66	100	66	100	0	.	10950	15
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	78	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	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	.	69	100	0	.	0	.	0	.	66	100	78	100	0	.	0	.	72	100	0	.	0	.	0	.	0	.	144	100	64	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	100	140	100	69	100	69	100	0	.	0	.	69	100	0	.	0	.	78	100	0	.	0	.	0	.	1151	28
	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	.	72	100	0	0	0	.	159	70	144	100	151	71	79	100	0	.	72	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	.	676	36
	übrige Laubhölzer	497	65	705	40	0	.	599	45	0	.	71	100	4620	21	933	38	1811	32	421	47	0	0	345	66	218	58	0	.	69	100	296	60	1538	57	409	46	146	71	416	57	269	62	219	75	562	39	1878	60	1998	38	1478	43	489	55	582	58	730	47	276	100	154	70	68	100	495	48	69	100	211	75	0	0	409	53	513	48	562	57	216	57	71	100	83	100	413	47	0	0	68	100	351	66	207	74	283	61	471	53	154	71	78	100	494	56	141	71	1590	52	926	67	72	100	1093	45	330	52	872	56	2016	36	947	51	272	62	830	71	359	53	1026	44	358	53	356	60	814	47	138	71	137	71	368	67	156	100	354	60	135	70	0	.	76	100	198	58	488	75	78	100	0	0	66	100	2171	37	1187	31	3943	46	623	89	135	71	66	100	637	52	335	53	156	100	478	74	380	84	0	.	51251	7
	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	6077	32	6254	35	2003	44	6123	31	514	66	1495	51	20448	15	9967	17	14559	17	4490	22	1403	52	2342	54	2416	33	0	.	895	49	3787	35	4230	30	1491	36	284	61	2946	46	8538	30	2954	34	4810	27	8831	26	10153	19	8113	20	3279	27	3477	29	4915	26	1571	39	1742	61	750	69	2159	44	1522	40	1436	48	2017	36	3386	33	2248	33	2628	44	3360	29	1726	53	1899	28	2271	33	2053	40	3876	41	1988	39	1985	41	2842	40	2081	32	1758	38	2575	38	2083	41	3063	34	3511	35	2181	34	1519	42	2102	30	1293	43	1467	40	6863	30	1299	40	2066	43	1722	64	1435	37	2221	31	2215	37	1888	40	1997	36	717	51	137	71	1753	40	653	49	1461	45	3187	37	1835	32	1563	36	985	37	1040	51	819	70	285	78	836	52	9668	19	6386	24	9678	23	2582	46	2040	40	1238	43	2195	39	2257	34	1160	66	1743	45	1114	50	0	.	288921	3
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	341	72	302	81	269	71	212	58	0	.	294	76	4270	20	1507	31	2467	32	638	42	0	.	203	100	0	.	0	.	0	.	784	43	537	39	631	71	0	.	346	60	3214	35	1396	35	2687	24	2837	28	1662	34	0	.	255	60	869	43	911	40	68	100	146	71	0	.	0	.	274	71	147	72	793	46	561	44	635	56	525	53	1765	36	131	71	378	62	206	58	0	.	0	.	524	66	0	.	216	58	350	66	422	52	332	66	137	71	66	100	411	40	819	50	643	51	0	.	0	.	0	.	150	71	0	.	796	78	551	71	286	61	422	58	358	67	287	79	364	51	147	71	66	100	68	100	0	.	0	.	646	36	203	74	68	100	389	82	0	.	146	71	0	.	0	.	1392	28	1106	32	1211	32	240	78	135	71	156	100	297	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45666	6
	Tanne	0	.	66	100	66	100	401	70	0	.	71	100	217	75	1427	35	1506	35	781	52	277	79	69	100	207	74	0	.	66	100	0	.	216	58	0	.	0	.	61	100	0	.	0	.	70	100	144	71	0	.	1744	29	138	71	526	58	809	44	0	.	223	58	203	100	214	58	361	71	60	100	87	100	200	58	71	100	69	100	146	71	402	84	69	100	0	.	206	58	66	100	69	100	142	71	696	72	69	100	252	60	133	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	144	71	356	72	0	.	144	100	335	45	0	.	73	100	70	100	69	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	77	100	0	.	219	76	455	86	0	.	343	82	213	58	0	.	69	100	70	100	219	100	707	44	71	100	0	.	66	100	139	71	233	100	0	.	0	.	0	.	0	.	16675	10
	Föhre	69	100	156	100	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	100	0	.	0	.	73	100	1663	34	0	.	0	.	78	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	451	100	0	.	258	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	217	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	849	44	487	63	69	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4579	21
	Lärche	69	100	156	100	0	.	0	.	0	.	0	.	349	82	0	.	78	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	174	100	0	.	0	.	280	61	0	.	0	.	414	58	852	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	100	0	.	68	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	100	72	100	193	74	208	76	0	.	0	.	782	61	423	71	0	.	0	.	0	.	0	.	72	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	100	1201	28	502	38	69	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6172	15
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	207	100	0	.	72	100	289	79	909	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	354	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1831	27
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	Buche	944	40	524	56	361	60	948	46	142	100	71	100	1093	39	1496	29	1385	28	1260	31	145	71	408	47	815	52	0	.	0	.	161	71	213	57	233	100	0	.	70	100	219	74	0	0	0	.	153	100	0	.	1129	34	679	47	371	64	165	70	0	.	154	70	135	70	204	74	362	53	0	.	69	100	483	74	0	.	131	71	905	51	381	68	343	52	958	44	270	100	721	73	465	85	0	.	364	53	0	0	131	71	146	71	0	.	539	43	0	.	70	100	0	.	791	66	284	61	72	100	1109	38	800	51	364	52	0	0	74	100	207	58	73	100	0	.	0	.	156	100	0	.	0	.	144	71	221	76	822	45	357	52	138	100	205	74	156	100	78	100	69	100	69	100	0	.	0	0	122	100	154	71	0	.	135	71	487	62	590	51	0	.	198	58	467	55	0	.	28160	7
	Ahorn	662	46	282	50	66	100	132	100	71	100	0	.	1180	32	174	100	200	58	273	50	69	100	137	71	207	74	0	.	0	.	0	.	427	100	0	.	0	.	344	53	0	.	69	100	442	100	0	.	0	.	661	46	71	100	146	71	60	100	223	76	77	100	203	100	206	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	138	100	142	71	154	71	0	.	0	.	0	.	66	100	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	144	71	78	100	274	71	70	100	72	100	0	.	270	71	0	.	0	.	0	0	79	100	0	.	69	100	0	.	0	0	70	100	0	.	0	.	66	100	0	.	76	100	0	.	143	71	0	.	270	61	0	.	447	74	66	100	0	.	0	.	146	71	143	71	208	58	499	42	0	.	66	100	132	71	87	100	66	100	69	100	206	74	0	.	0	.	10699	11
	Esche	203	74	66	100	0	.	0	.	0	.	0	0	198	76	199	100	215	58	483	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	436	100	137	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	138	100	0	.	149	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	174	100	0	.	0	.	138	71	0	.	0	.	0	.	68	100	0	.	0	.	0	.	70	100	0	.	0	.	69	100	0	.	132	100	64	100	72	100	0	0	0	.	79	100	150	71	77	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	487	86	60	100	0	.	0	.	0	.	66	100	77	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	284	61	0	.	140	71	71	100	0	.	0	.	0	.	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	4567	20
	Eiche	145	71	156	70	0	.	66	100	0	.	0	.	0	.	71	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	138	100	0	.	78	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	76	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	100	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	64	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	743	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	100	350	66	208	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	311	100	78	100	0	.	0	.	2703	33
	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	.	70	100	0	0	72	100	151	71	0	.	0	.	72	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	.	365	45
	übrige Laubhölzer	345	82	511	47	69	100	265	50	0	.	71	100	1233	29	496	47	555	43	558	50	69	100	0	.	0	0	0	.	0	.	87	100	393	55	69	100	0	.	413	47	279	61	69	100	69	100	1541	53	408	56	490	42	343	53	156	70	567	65	0	0	154	100	0	.	76	100	0	.	276	100	87	100	298	50	71	100	402	70	69	100	0	.	69	100	0	.	0	.	68	100	215	58	69	100	69	100	69	100	83	100	66	100	377	61	203	58	481	47	1020	43	280	80	1231	40	431	58	223	58	961	42	367	54	129	70	130	71	70	100	860	57	70	100	74	100	363	80	132	100	206	100	73	100	156	70	68	100	135	70	69	100	204	74	78	100	144	71	0	.	0	.	0	.	1197	31	1048	37	1061	36	71	100	69	100	278	60	273	61	0	0	0	0	137	100	78	100	0	.	23940	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
	Total	2777	28	2218	31	832	44	2091	34	213	75	508	50	8539	15	5371	17	6406	18	3994	23	560	55	816	45	1229	40	0	.	66	100	1031	37	2223	32	1322	46	0	.	1234	33	4270	28	1534	34	3340	24	5590	22	5494	18	4311	20	1485	31	2302	37	2513	27	291	63	755	40	540	70	700	44	997	38	484	62	1036	43	1716	31	777	56	1265	34	3166	26	1068	46	919	34	1164	38	611	59	921	62	1273	64	287	50	1488	39	488	55	888	36	891	39	592	51	1214	32	1098	32	2197	29	1638	38	2500	30	1124	38	739	31	3435	25	1734	34	1504	46	1084	51	430	57	1779	37	714	40	916	53	788	49	500	54	272	79	286	50	366	54	1328	65	1603	31	1117	35	864	56	1118	55	710	55	437	48	69	100	361	52	5560	17	3920	22	4086	19	607	44	270	61	766	41	1284	36	890	57	446	73	619	46	545	49	0	.	145505	3
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	.
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	Tanne	11828	60	7926	89	26476	76	61865	37	8634	68	14658	46	25790	43	103367	21	170155	23	12335	38	277	79	9904	99	5293	59	0	.	4269	64	6800	56	24979	40	10874	52	0	.	4652	62	61	100	499	100	620	67	3288	61	3998	74	79793	33	14249	52	62436	35	8269	36	197	100	11161	45	13337	50	2917	67	6506	43	1322	90	4450	59	6874	60	20988	44	69	100	1019	62	7643	53	15748	50	1438	95	5886	45	5262	55	8901	72	12474	44	13331	68	82045	62	15141	45	21728	66	32519	49	2981	96	0	.	3134	71	548	75	4118	73	0	0	144	71	3931	51	0	.	2000	76	2497	57	188	100	260	77	9231	53	4924	99	6758	62	18136	74	0	.	21043	50	343	83	12567	83	15629	58	5133	48	21204	55	13393	58	4859	85	16303	77	4570	100	4666	84	999	72	11276	68	7597	38	34294	47	4090	74	5259	72	39871	39	51337	56	10950	100	0	.	16116	66	0	.	1334606	8
	Föhre	246	100	311	79	0	.	66	100	0	.	0	.	2356	65	0	.	649	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2475	73	0	.	0	.	0	.	0	.	7877	90	0	.	2692	100	1506	91	16148	34	0	.	0	.	78	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	138	100	0	.	0	.	0	.	176	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	674	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1618	89	0	.	1168	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	217	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2306	100	0	.	0	.	638	78	0	.	0	.	0	.	0	.	9667	76	2942	63	766	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	54713	23
	Lärche	138	100	1419	100	0	.	0	.	0	.	0	.	742	66	0	.	78	100	0	.	177	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	174	100	0	.	0	.	2764	59	490	100	356	71	11082	42	15682	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	100	0	.	68	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	994	64	136	71	1404	53	1919	74	230	100	0	.	2707	62	495	75	0	.	0	.	0	.	0	.	217	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	603	75	0	.	0	.	0	.	78	100	8383	30	60679	96	1686	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	100	0	.	112827	52
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	Eiche	28764	78	2783	94	338	100	710	71	0	.	0	.	0	.	3533	57	12229	50	1853	78	194	100	1363	100	34071	100	0	.	3959	74	4409	90	0	.	156	100	62606	54	0	.	675	78	490	100	0	.	3472	86	0	.	1507	91	488	100	1579	84	0	.	5989	100	0	.	1334	100	0	.	0	.	1633	100	0	.	177	100	1403	100	1633	100	0	0	2806	71	4161	75	0	.	0	.	0	.	17931	92	12470	99	0	.	0	.	0	.	237	100	9096	90	9069	90	0	.	4000	100	0	.	0	.	18794	100	23390	88	144	100	3426	92	917	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	399	100	1786	100	0	.	2290	92	42565	89	0	.	106787	66	0	.	4397	72	18848	82	2616	71	0	.	2084	81	21152	43	19321	48	13908	62	0	.	0	.	69	100	0	.	14467	88	18619	85	1380	95	27051	90	0	.	581524	19
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2130	78	1209	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	.	582	100	330	100	2177	77	2296	78	7707	65	1383	61	79	100	2779	71	3738	54	0	.	0	.	0	.	1209	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	199	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	188	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26007	26
	übrige Laubhölzer	14729	32	35178	48	15568	65	9674	41	1557	91	4358	46	192654	22	54246	31	43196	36	40017	49	41919	62	10426	65	3068	59	2150	.	25870	72	14078	49	56741	60	18287	60	42937	71	25304	49	62880	35	56087	39	54365	29	60416	26	43514	41	39487	33	4263	51	17812	47	43596	34	13896	60	17167	46	1754	79	18317	80	28211	58	4895	52	8066	56	31822	48	4594	45	12552	41	10181	46	3001	62	14802	39	7073	56	705	61	7381	55	6475	48	10595	60	14138	51	22509	43	6744	45	21302	45	21407	42	8583	37	9362	42	18189	43	11888	43	5506	43	9940	53	9344	73	15978	41	3653	45	6632	44	11551	45	23946	44	10994	42	13197	39	17572	52	20344	41	1274	53	3117	64	13860	66	909	76	5491	49	51580	51	4707	46	11950	71	10674	50	803	77	1170	74	0	0	1772	79	141141	63	131813	36	61596	30	13729	46	4297	57	8239	49	6707	60	10620	40	57311	76	4461	46	9320	43	0	.	2075185	7
	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	0
	Total	505246	32	340374	50	343965	37	359104	27	107332	52	146309	45	879673	22	642466	25	855492	17	459904	24	426029	51	152846	34	545227	40	5175	.	116154	46	237253	61	279872	39	203629	40	126982	46	176508	28	225800	26	207806	28	175329	26	229839	21	138244	19	749147	22	67622	28	320249	29	264056	36	102360	52	130212	35	116685	61	55179	45	176453	45	97553	44	36508	31	91444	29	172247	35	168663	56	139002	46	381449	45	442923	33	327401	39	84481	33	127834	31	262565	43	666423	44	97704	35	189807	35	73501	40	368688	39	209847	38	336175	34	22065	33	129421	61	270061	53	48825	29	92991	38	194393	31	55341	31	36218	61	83579	39	105375	47	63172	48	31272	36	201102	38	70936	33	45734	31	149862	47	13277	60	196838	35	10369	52	97410	48	208137	33	178279	43	297654	35	211576	49	134822	40	174092	46	12256	79	18263	55	454313	53	328514	34	340817	29	131133	41	131775	44	123122	37	542472	39	425072	31	225117	37	65111	40	375141	46	0	.	20438644	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. 2275588. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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