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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

LFI3
Stammzahl
Hauptbaumart · Brusthöhendurchmesser (10 Klassen)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2004/06
		Kanton
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Schweiz
Hauptbaumart	Brusthöhendurchmesser (10 Klassen)	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.	±%
keine Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	21-30 cm	0	.	0	.	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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	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	91-100 cm	0	.	0	.	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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Fichte	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	.
	12-20 cm	1880	20	453	31	500	41	9823	8	325	35	2889	16	0	.	870	21	16531	7	1399	22	2917	15	1904	28	537	45	2324	20	3448	15	865	46	1043	25	1861	17	2165	25	2625	14	1319	21	5626	12	7738	9	466	35	2609	18	72116	3
	21-30 cm	979	22	509	30	640	29	6724	8	133	37	2465	15	0	.	1051	29	9625	6	884	21	1957	15	897	21	530	39	1381	20	2152	14	396	31	726	25	1353	17	914	26	1558	15	978	20	3224	11	5026	9	245	33	2057	18	46404	3
	31-40 cm	463	22	399	28	476	26	5415	7	81	42	1495	15	0	.	502	29	6385	6	475	23	1056	15	628	18	199	37	752	20	1418	14	193	30	353	23	911	16	423	23	830	17	646	22	2297	10	3203	9	123	36	984	15	29706	3
	41-50 cm	327	18	233	27	274	24	3643	6	89	45	926	13	0	.	361	20	3988	6	362	19	1006	13	493	15	83	33	447	18	1062	12	178	29	250	21	695	14	340	23	565	15	329	21	1878	9	1649	8	165	42	625	14	19965	2
	51-60 cm	248	22	140	30	275	28	2440	7	43	40	484	15	0	.	173	21	2138	7	256	20	512	15	356	14	44	46	287	19	794	13	78	27	181	27	425	17	154	21	352	16	189	22	1161	10	833	10	67	41	412	17	12045	3
	61-70 cm	68	33	20	45	89	32	869	9	27	62	123	25	4	100	82	34	829	9	53	38	239	18	133	22	27	42	103	22	308	17	35	53	51	46	189	20	59	32	173	19	66	33	443	13	358	19	41	45	141	20	4529	4
	71-80 cm	24	47	12	76	0	.	329	13	8	71	58	33	0	.	50	44	364	13	44	35	46	33	55	34	8	71	40	37	166	23	0	.	16	50	84	26	39	40	103	23	63	36	151	19	154	22	8	71	49	33	1871	6
	81-90 cm	4	100	4	100	0	.	79	25	4	100	20	53	0	.	20	45	102	22	26	100	6	100	16	60	0	.	24	56	43	61	0	.	24	100	16	50	0	.	42	32	8	100	45	32	54	36	4	100	11	58	552	12
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	29	50	0	.	4	100	0	.	12	58	36	33	4	100	4	100	0	.	0	.	4	100	22	45	0	.	0	.	8	100	0	.	23	45	4	100	8	71	8	71	0	.	4	100	170	17
	>100 cm	0	.	0	0	0	.	8	71	0	.	4	100	0	.	4	100	25	41	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	9	71	0	.	0	.	4	100	0	.	13	74	4	100	4	100	4	100	0	.	0	.	82	24
	Total	3994	15	1768	24	2254	22	29359	6	710	25	8468	11	4	100	3126	20	40022	5	3505	16	7744	11	4481	15	1428	34	5361	15	9422	10	1746	30	2645	18	5544	12	4093	19	6284	11	3605	17	14837	8	19028	7	1120	27	6892	13	187441	2
Tanne	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	.
	12-20 cm	591	26	101	42	222	63	4844	9	266	31	862	25	0	.	160	50	448	20	1473	15	1835	15	1510	17	111	33	320	34	741	18	67	55	911	27	596	25	559	42	589	27	523	30	2205	11	848	22	312	37	251	31	20347	4
	21-30 cm	333	29	51	61	116	42	2671	10	183	32	479	22	0	.	95	54	258	26	625	19	1111	17	549	20	12	100	232	36	598	20	28	100	431	24	305	24	245	31	304	29	264	33	1469	14	428	24	195	39	214	26	11195	5
	31-40 cm	251	29	105	40	113	30	1786	10	74	36	435	22	0	.	35	43	224	25	609	21	645	16	537	19	44	61	35	45	482	16	20	71	231	24	221	26	129	33	166	41	126	32	761	15	199	28	66	54	217	29	7511	5
	41-50 cm	208	24	67	38	166	32	1536	9	47	40	212	23	0	.	45	45	133	21	411	17	456	16	378	17	26	53	69	32	388	16	8	71	162	22	140	24	82	30	114	29	30	65	660	12	168	25	51	35	245	18	5803	4
	51-60 cm	188	21	28	47	94	37	1166	11	45	53	164	23	0	.	34	52	146	22	171	21	357	16	264	17	17	79	32	39	260	17	12	58	99	28	96	26	59	60	80	31	20	52	449	13	78	32	12	58	190	20	4062	5
	61-70 cm	48	42	10	71	46	37	424	12	25	47	57	32	0	.	4	100	31	35	78	26	154	21	105	22	4	100	33	70	84	30	0	.	32	35	63	31	38	52	39	34	11	74	185	22	51	36	18	50	77	26	1617	6
	71-80 cm	16	50	0	.	0	.	174	17	0	.	21	45	0	.	19	53	36	33	23	41	43	32	58	37	0	.	12	77	53	33	0	.	31	39	12	58	8	100	16	50	4	100	83	26	8	71	6	100	24	41	646	9
	81-90 cm	4	100	0	.	6	100	53	28	0	.	4	100	0	.	0	.	16	50	8	71	0	.	24	47	0	.	0	.	7	71	0	.	0	.	8	71	0	.	10	71	0	.	38	37	4	100	0	.	4	100	187	16
	91-100 cm	8	71	0	.	0	.	17	50	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	32
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	0	.	4	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	42
	Total	1648	19	361	33	764	27	12678	7	640	24	2234	18	0	.	396	38	1301	15	3403	12	4600	12	3425	13	213	32	733	27	2620	13	135	48	1898	19	1440	18	1121	27	1331	21	979	26	5851	10	1784	19	660	34	1221	17	51437	3
Föhre	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	.
	12-20 cm	96	46	0	.	0	.	492	40	9	100	21	71	0	.	0	.	2680	17	118	86	95	80	38	61	0	.	137	92	118	58	68	75	77	66	41	61	38	50	38	79	43	62	112	78	2304	18	0	.	20	71	6547	11
	21-30 cm	94	46	10	100	0	.	217	41	66	43	51	45	68	87	0	.	1189	17	99	40	42	80	48	72	0	.	126	92	105	60	85	79	98	57	71	55	77	78	77	53	148	46	85	46	1724	15	0	.	98	34	4577	9
	31-40 cm	141	44	0	.	0	.	250	26	96	30	34	54	19	100	0	.	800	18	185	51	80	50	49	67	0	.	45	61	80	51	54	44	154	32	95	53	61	43	190	56	41	51	82	43	726	16	0	.	269	22	3453	8
	41-50 cm	85	42	8	100	5	100	217	29	112	32	65	53	4	100	0	.	418	16	61	44	20	53	38	72	0	.	13	74	43	37	54	46	133	25	4	100	74	39	73	44	38	49	78	43	225	24	0	.	204	21	1975	8
	51-60 cm	73	32	0	.	0	.	89	26	50	56	19	52	0	0	0	.	171	20	39	38	8	100	23	71	0	.	0	.	42	51	7	100	28	38	4	100	39	40	16	61	8	71	0	.	102	30	0	.	86	28	806	10
	61-70 cm	20	53	0	.	0	.	22	45	4	100	12	58	0	.	0	.	58	31	23	58	0	.	0	.	0	.	4	100	8	71	0	.	4	100	0	.	8	71	4	100	0	.	0	.	8	71	0	.	23	52	198	16
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	8	71
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	8	71
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>100 cm	0	.	0	.	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	509	24	18	71	5	100	1288	22	337	27	202	33	91	86	0	.	5320	13	525	35	244	54	197	43	0	.	325	82	397	42	269	39	496	29	215	48	297	31	398	45	278	43	358	36	5090	14	0	.	711	16	17570	7
Lärche	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	.
	12-20 cm	19	71	11	100	0	.	79	60	0	.	11	100	0	.	0	.	2400	14	0	.	27	74	0	.	0	.	42	100	175	47	9	100	10	100	0	.	81	65	2021	16	0	.	232	38	3538	12	0	.	0	.	8655	7
	21-30 cm	97	64	0	.	0	.	107	51	0	.	40	78	0	.	0	.	1672	12	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	91	47	9	100	0	.	0	.	56	71	1350	15	0	.	91	41	2303	13	0	.	19	71	5834	7
	31-40 cm	79	41	4	100	4	100	35	50	4	100	27	87	0	.	0	.	1353	12	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	112	42	31	52	0	.	0	.	0	.	814	15	0	.	22	55	1498	12	0	.	26	54	4020	7
	41-50 cm	50	51	0	.	13	100	32	53	4	100	13	100	0	.	0	.	1131	9	4	100	4	100	0	.	0	.	4	100	40	51	4	100	8	71	0	.	4	100	403	15	0	.	87	38	1182	10	0	.	25	53	3007	6
	51-60 cm	25	57	0	.	4	100	20	45	0	.	4	100	0	.	0	.	737	10	4	100	8	100	0	.	0	.	4	100	23	47	4	100	4	100	9	100	0	.	347	13	4	100	52	43	808	11	4	100	49	40	2109	6
	61-70 cm	4	100	0	.	4	100	8	71	0	.	4	100	0	.	0	.	202	16	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	4	100	4	100	0	.	6	100	4	100	106	22	0	.	18	60	368	14	4	100	4	100	748	9
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	92	23	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	5	100	0	.	4	100	0	.	0	.	48	31	0	.	4	100	171	20	0	.	0	.	333	13
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	56	0	.	0	.	78	25	0	.	0	.	151	19
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	16	50	0	.	0	.	33	36
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	61	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	32	39
	Total	275	39	15	77	26	100	281	33	8	71	99	69	0	.	4	100	7663	8	8	71	58	53	4	100	0	.	49	87	450	33	61	50	26	60	15	72	144	54	5129	11	4	100	506	26	9966	8	8	100	123	29	24922	5
Arve	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	911	19	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	22	100	0	.	609	22	0	.	0	.	1562	14
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	919	19	0	.	0	.	0	.	0	.	53	100	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	20	71	22	100	0	.	694	19	0	.	0	.	1738	13
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	9	71	0	.	0	.	0	.	0	.	442	21	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	335	20	0	.	0	.	820	14
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	246	18	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	150	24	0	.	0	.	405	14
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	103	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	36	0	.	0	.	136	20
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	0	.	0	.	55	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	41	0	.	0	.	90	23
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	43	0	.	0	.	50	30
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	20	45
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	8	71
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	12	58
	Total	0	.	0	.	0	.	27	71	0	.	0	.	0	.	0	.	2720	15	0	.	0	.	0	.	0	.	102	100	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	29	74	49	100	0	.	1891	16	0	.	0	.	4843	11
übrige Nadelhölzer	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	.
	12-20 cm	66	51	30	100	10	100	290	38	9	100	0	.	0	.	10	100	709	31	40	61	85	71	0	.	21	100	10	100	154	63	0	.	119	62	61	70	184	80	10	100	62	74	176	41	67	49	0	.	175	55	2289	15
	21-30 cm	67	47	0	.	10	100	202	38	47	82	0	.	0	.	0	.	81	43	0	.	10	100	9	100	0	.	0	.	50	67	9	100	30	74	0	.	39	79	0	.	0	.	86	65	23	71	0	.	69	43	733	18
	31-40 cm	14	100	0	.	0	.	28	55	37	79	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	76	0	.	0	.	10	100	151	36
	41-50 cm	4	100	0	.	0	.	25	57	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	79	0	.	0	.	0	.	4	100	7	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	85	35
	51-60 cm	8	71	0	.	0	.	12	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	71	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	57	35
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	12	74	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	4	100	45	46
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	9	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	17	50
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>100 cm	0	.	0	.	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	159	34	30	100	21	71	578	31	118	71	8	100	0	.	10	100	790	31	40	61	131	53	9	100	21	100	10	100	238	56	30	88	149	58	61	70	224	79	18	71	62	74	328	38	90	53	0	.	258	44	3381	13
Buche	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	.
	12-20 cm	2146	15	76	48	185	35	6588	9	859	20	1432	18	0	.	600	29	1322	20	1541	19	1692	18	911	18	325	51	612	30	2609	14	839	20	1325	15	753	21	917	22	6229	11	324	32	2704	11	1148	24	154	47	1392	12	36683	3
	21-30 cm	1437	16	61	63	244	35	4927	9	640	23	914	17	0	.	441	28	823	20	972	16	1112	17	548	17	201	37	522	30	1614	16	669	25	1315	17	434	23	435	20	3145	12	283	38	2344	11	661	23	93	33	946	15	24781	4
	31-40 cm	901	16	110	36	113	36	2426	10	652	19	940	23	0	.	256	29	329	21	996	16	538	18	515	20	100	38	247	31	1125	13	424	22	1112	13	274	22	314	23	1183	13	74	40	1727	11	175	30	54	51	606	17	15191	4
	41-50 cm	603	13	48	46	112	34	1467	9	379	18	450	18	0	.	134	30	182	24	587	15	326	18	250	20	37	53	139	30	728	16	204	22	627	13	233	23	114	25	556	13	53	44	973	11	55	36	46	45	455	13	8758	3
	51-60 cm	350	14	19	52	54	37	699	14	217	25	202	21	0	.	97	34	93	26	163	22	174	22	70	31	4	100	68	42	245	17	74	29	366	16	83	34	98	31	213	17	16	76	356	14	38	53	26	52	337	16	4060	4
	61-70 cm	104	21	0	.	33	43	225	20	94	32	57	38	0	.	4	100	17	50	38	34	47	39	15	61	0	.	25	61	94	27	12	75	83	37	29	42	37	45	87	23	8	71	69	27	4	100	0	.	76	26	1160	8
	71-80 cm	24	47	0	.	0	.	62	33	14	59	6	100	0	.	0	.	19	53	17	50	16	59	4	100	0	.	0	.	21	45	10	72	20	45	12	74	17	80	24	41	4	100	25	48	4	100	0	.	44	37	343	13
	81-90 cm	16	60	0	.	0	.	20	52	0	0	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	71	0	.	16	80	4	100	0	.	4	100	4	100	4	100	4	100	0	.	10	72	97	25
	91-100 cm	4	100	0	.	0	.	10	72	4	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	31	38
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100
	Total	5585	11	313	35	742	27	16423	7	2860	15	4005	14	0	.	1533	23	2789	16	4315	12	3905	14	2312	13	667	35	1614	25	6448	11	2232	18	4864	11	1822	16	1931	15	11464	10	767	31	8201	8	2089	21	373	31	3870	10	91123	3
Ahorn	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	.
	12-20 cm	552	23	258	79	55	68	1864	14	227	27	474	26	19	100	303	32	582	24	717	27	422	23	359	26	101	46	397	57	647	21	89	50	479	23	477	22	454	28	708	24	195	47	1800	16	824	19	45	80	862	28	12911	6
	21-30 cm	301	22	60	63	97	49	1193	13	297	24	367	25	10	100	264	39	188	29	234	25	245	30	198	38	94	37	155	46	749	17	89	42	272	22	270	29	275	46	293	29	110	44	905	17	238	32	64	70	478	23	7447	5
	31-40 cm	153	26	19	66	49	52	487	16	137	36	78	36	0	.	94	34	87	39	128	28	105	37	146	29	34	52	40	54	294	23	7	71	197	25	58	47	123	34	130	34	34	48	288	22	76	38	17	50	168	27	2949	6
	41-50 cm	68	27	4	100	5	100	209	18	46	44	29	38	0	.	50	35	21	53	72	29	35	38	26	41	5	100	17	61	142	22	0	.	68	27	31	50	26	47	13	100	8	71	111	35	12	58	25	41	68	26	1089	8
	51-60 cm	8	71	4	100	0	.	24	47	11	58	8	71	0	.	15	59	11	74	11	58	19	74	12	58	0	.	4	100	49	32	0	.	9	71	0	.	24	67	4	100	4	100	26	42	0	.	4	100	33	39	281	14
	61-70 cm	4	100	0	.	0	.	21	52	6	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	58	51	31
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	19	51
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	75
	Total	1085	16	345	69	206	43	3812	10	724	19	960	19	29	74	733	26	893	21	1162	19	825	18	742	22	237	28	613	47	1894	14	186	44	1025	17	836	20	902	27	1149	21	351	36	3135	12	1149	17	156	47	1622	19	24770	4
Esche	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	.
	12-20 cm	545	25	19	71	66	48	749	18	299	37	449	34	29	100	125	48	803	23	423	31	567	36	119	43	90	55	108	47	798	23	116	84	211	29	412	41	433	29	1455	18	132	48	788	17	531	24	84	50	643	31	9996	6
	21-30 cm	226	27	28	73	196	43	640	19	205	51	356	24	10	100	300	76	451	37	338	27	230	30	40	61	146	79	45	62	709	21	57	47	257	33	279	38	257	35	544	22	122	43	574	21	318	33	42	50	307	27	6680	7
	31-40 cm	216	26	24	63	64	46	289	21	108	35	278	35	0	.	30	63	109	39	221	40	144	52	35	68	106	74	9	71	440	21	30	56	92	27	54	57	159	30	159	27	34	88	292	23	133	49	63	55	268	22	3358	8
	41-50 cm	159	23	10	100	35	47	141	21	35	39	100	27	0	.	101	68	16	59	99	34	89	50	17	50	21	66	0	.	103	24	12	58	58	29	58	39	111	27	42	42	0	.	131	22	16	61	30	50	152	21	1537	8
	51-60 cm	44	35	0	.	4	100	66	29	30	50	36	40	0	.	18	60	10	73	40	34	34	66	0	.	12	74	0	.	49	34	4	100	9	71	12	76	39	44	16	60	0	.	44	32	4	100	13	73	67	32	551	11
	61-70 cm	12	58	0	.	0	.	25	51	12	74	10	72	0	.	4	100	4	100	12	58	7	100	0	.	0	.	0	.	10	72	0	.	0	.	4	100	9	71	6	100	0	.	33	49	0	.	4	100	12	75	164	19
	71-80 cm	8	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	71	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	9	71	0	.	0	.	12	58	48	32
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	10	72
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	4	100
	>100 cm	0	.	0	.	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	1210	17	81	53	366	36	1921	14	690	32	1230	21	39	100	578	54	1393	24	1133	21	1071	27	212	37	376	64	162	45	2118	16	220	49	627	23	818	33	1012	21	2223	16	288	42	1879	14	1002	25	235	38	1462	19	22346	5
Eiche	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	.
	12-20 cm	272	45	0	.	0	.	60	41	120	60	32	58	108	47	0	.	148	34	10	100	33	71	217	65	0	.	0	.	12	100	19	71	168	54	10	100	57	53	1090	26	0	0	895	29	738	24	0	.	138	63	4126	12
	21-30 cm	240	36	0	.	0	.	171	33	135	64	77	48	189	56	0	.	156	62	39	61	25	72	51	72	11	100	0	.	78	57	76	39	99	46	0	.	100	42	628	20	10	100	879	24	180	34	0	.	39	50	3184	10
	31-40 cm	154	33	0	.	0	.	130	27	47	52	12	74	120	39	0	.	87	57	53	52	40	58	32	68	0	.	0	.	90	79	45	58	75	39	13	100	58	43	271	23	15	75	406	24	37	46	0	.	68	36	1749	10
	41-50 cm	78	34	0	.	0	.	93	25	12	74	14	59	61	59	0	.	49	48	51	37	47	54	4	100	0	.	0	.	29	59	39	45	29	43	0	.	48	41	106	36	13	75	179	22	16	78	0	.	72	26	938	10
	51-60 cm	57	37	0	.	4	100	65	25	12	74	36	44	12	75	0	.	28	52	4	100	18	79	4	100	0	.	5	100	7	100	8	71	39	58	4	100	40	37	35	42	0	.	86	32	4	100	0	.	57	30	526	12
	61-70 cm	47	44	0	.	0	.	10	72	8	71	4	100	4	100	0	.	14	59	8	71	10	72	0	.	0	.	0	.	0	.	24	61	13	100	0	.	11	100	8	100	0	.	45	49	6	100	5	100	0	.	218	20
	71-80 cm	19	52	0	.	0	.	4	100	0	.	13	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	71	9	71	0	.	6	100	8	71	0	.	9	71	20	64	0	.	0	.	4	100	102	24
	81-90 cm	4	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	26	42
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	4	100	16	63
	>100 cm	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100
	Total	876	23	0	.	4	100	537	18	334	49	188	31	494	39	0	.	483	44	165	32	180	38	307	61	11	100	5	100	224	60	219	29	423	36	33	66	335	27	2137	18	47	50	2513	19	981	23	5	100	390	26	10889	8
Kastanie	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	236	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5506	13	0	.	79	71	84	71	0	.	0	.	5905	13
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	356	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2859	12	0	.	19	100	32	73	0	.	0	.	3266	12
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	106	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1053	14	0	.	22	71	42	61	0	.	0	.	1223	12
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	438	16	0	.	16	79	4	100	0	.	0	.	474	15
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	254	18	0	.	4	100	10	100	0	.	0	.	285	17
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	27	0	.	0	.	9	71	0	.	0	.	98	24
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	84	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	84	27
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	32	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	62	30
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	59
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	38
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	741	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10421	10	0	.	139	68	186	58	0	.	0	.	11487	9
übrige Laubhölzer	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	.
	12-20 cm	1173	21	28	58	118	61	2424	13	413	31	636	31	165	51	526	42	5135	14	711	23	574	27	318	30	119	46	219	35	1190	21	114	46	610	24	503	27	596	29	9454	9	807	41	2066	15	4218	13	10	100	627	18	32755	4
	21-30 cm	424	25	31	58	11	100	813	15	184	28	157	36	10	100	79	53	1262	17	273	25	141	46	57	46	52	72	93	40	457	26	10	100	249	29	227	38	203	30	3689	10	110	41	738	22	1068	15	30	58	343	27	10710	5
	31-40 cm	162	33	4	100	11	100	288	28	75	38	10	100	10	100	7	71	356	23	151	31	21	65	39	62	46	91	0	.	126	30	13	77	72	44	28	58	133	34	1015	13	10	100	293	25	241	25	0	.	110	39	3223	7
	41-50 cm	76	40	0	.	0	.	81	32	12	58	20	67	0	.	11	74	78	29	24	41	27	81	0	.	8	71	0	.	39	46	4	100	45	46	4	100	36	61	198	17	12	73	61	33	35	40	4	100	80	34	856	10
	51-60 cm	19	51	0	.	5	100	59	62	4	100	21	79	0	.	26	87	18	51	4	100	9	71	0	.	0	.	5	100	14	78	4	100	16	50	12	58	4	100	45	39	4	100	57	54	49	38	0	.	6	100	381	17
	61-70 cm	18	51	0	.	0	.	8	71	5	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	8	71	0	.	0	.	4	100	59	27
	71-80 cm	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	8	71	4	100	0	.	0	.	31	38
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	91-100 cm	4	100	0	.	0	.	17	75	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	29	50
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100
	Total	1883	19	63	48	146	55	3690	11	698	23	847	30	185	50	651	38	6862	13	1163	20	775	25	414	26	225	42	316	28	1826	18	145	38	992	22	774	27	971	24	14412	8	944	36	3231	14	5620	12	45	46	1171	17	48050	4
nicht bestimmbar	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	.
	12-20 cm	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	91-100 cm	0	.	0	.	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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	12-20 cm	7342	11	974	30	1157	30	27214	5	2528	15	6805	11	322	40	2596	18	31906	5	6430	11	8247	10	5376	13	1303	27	4180	15	9892	10	2187	22	4954	12	4715	12	5484	14	29733	5	3427	17	16684	7	22646	6	1071	24	6718	10	213891	2
	21-30 cm	4199	10	748	25	1315	21	17674	5	1892	15	4905	10	286	45	2231	22	16981	5	3464	10	4873	10	2398	12	1045	26	2606	15	6623	9	1429	18	3478	12	2939	13	2600	14	14467	5	2048	16	10414	7	12696	6	669	24	4570	10	126550	2
	31-40 cm	2534	11	664	23	831	20	11143	5	1310	13	3314	11	149	41	924	19	10277	5	2819	11	2639	10	1980	11	528	27	1161	16	4168	8	828	17	2286	10	1654	12	1400	14	5810	6	980	17	6238	7	6665	6	322	25	2727	10	73354	2
	41-50 cm	1659	9	370	23	610	19	7444	5	755	14	1828	10	64	56	703	19	6279	5	1671	10	2025	10	1206	10	180	24	693	15	2577	9	511	19	1381	10	1164	12	834	14	2512	6	487	18	4178	6	3513	6	321	27	1926	9	44892	1
	51-60 cm	1019	10	191	26	441	26	4639	6	412	18	974	11	12	75	363	18	3473	5	693	12	1154	11	729	11	78	35	404	16	1496	9	190	21	752	13	644	14	457	17	1367	7	246	19	2239	7	1960	7	126	29	1238	10	25300	2
	61-70 cm	325	15	30	38	172	24	1631	7	185	22	271	17	8	71	95	30	1223	8	213	18	473	13	253	15	30	39	165	22	534	13	75	34	183	23	290	17	165	23	512	10	86	29	806	11	827	11	72	34	354	14	8976	3
	71-80 cm	98	25	12	76	0	.	589	10	22	45	102	26	0	.	73	34	539	10	85	25	105	23	120	24	11	73	52	34	268	17	22	45	71	27	114	23	77	32	279	13	80	30	309	14	368	14	14	58	140	20	3551	4
	81-90 cm	27	42	4	100	6	100	162	18	4	100	32	40	0	.	24	41	189	17	33	78	13	71	40	45	0	.	24	56	61	46	0	.	41	68	29	38	4	100	135	20	12	74	91	23	153	19	4	100	37	34	1124	8
	91-100 cm	16	50	0	.	0	.	73	30	4	100	4	100	0	.	12	58	66	25	8	71	4	100	0	.	0	.	4	100	26	46	0	.	0	.	8	100	9	100	61	30	4	100	16	50	32	35	0	.	12	58	358	12
	>100 cm	4	100	0	0	0	.	24	47	5	100	4	100	0	.	11	58	45	30	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	15	59	0	.	0	.	4	100	0	.	121	29	4	100	4	100	16	50	0	.	0	.	262	17
	Total	17224	8	2994	21	4533	17	70595	4	7118	12	18241	8	841	36	7032	16	70978	4	15419	8	19534	8	12104	9	3176	23	9289	13	25661	7	5242	15	13145	9	11558	10	11030	11	54997	4	7375	13	40980	5	48875	5	2600	20	17721	7	498258	1

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 1263467. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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