Auswahl aus Themenliste

zurück

Vorrat (Schaftholz) #21
Schaftholzvolumen in Rinde der lebenden Bäume und Sträucher (stehende und liegende) ab 12 cm Brusthöhendurchmesser (BHD). Dieses entspricht international dem «growing stock».

Entwicklungsstufe #20
Etappe der Bestandesentwicklung, definiert durch den dominanten Brusthöhendurchmesser (BHDdom = BHD der 100 stärksten [dicksten] Bäume pro Hektare). Jungwuchs/Dickung: BHDdom <12 cm, Stangenholz: BHDdom 12-30 cm, schwaches Baumholz: BHDdom 31-40 cm, mittleres Baumholz: BHDdom 41-50 cm, starkes Baumholz: BHDdom >50 cm, gemischt: Bäume verschiedener Entwicklungsstufe, keine Entwicklungsstufe vorherrschend oder Gruppen verschiedener Entwicklungsstufen, die kleiner als 5 Aren sind. Grundlage: Feldaufnahme (MID 261: Entwicklungsstufe)

NaiS-Vegetationshöhenstufen (6 Klassen) #2633
Vegetationshöhenstufen in der Systematik der Wegleitung Nachhaltigkeit und Erfolgskontrolle im Schutzwald (NaiS; Frehner et al. 2005), reduziert auf sechs Klassen. Die Variable stellt eine Vereinfachung der NaiS-Vegetationshöhenstufen in zehn Klassen (NAISHSTKOMB) dar, indem die Klassen «hyperinsubrisch», «kollin» und «kollin mit Buche» zur Klasse «hyperinsubrisch und kollin» und die Stufen «untermontan», «obermontan» und «unter-/obermontan» zur Stufe «unter- und obermontan» zusammengezogen wurden. Die Angaben beruhen einerseits auf von Experten bestimmten Vegetationshöhenstufen (zugängliche Waldprobeflächen des LFI4 auf dem 1,4-km-Netz; Arge Frehner et al. 2020) und andererseits auf den für die Periode 1981-2010 modellierten Vegetationshöhenstufen (übrige Probeflächen; Zischg et al. 2021).

Forstkreis (2024) #2777
Regionale Gliederung mit den Forstkreisen als Einheit. Die Variable wurde im Jahr 2024 implementiert und basiert auf einer Erhebung bei den kantonalen Forstdiensten in den Jahren 2022/2023.

zugänglicher Wald ohne Gebüschwald #434
Wald, der zu weniger als zwei Dritteln mit Sträuchern bedeckt ist und zu Fuss aufgesucht werden kann.

1,4-km-Netz #410
Stichprobennetz des LFI mit einer Maschenweite von 1,4 km. Beim 1,4-km-Netz handelt es sich um das gemeinsame Netz aller bisherigen terrestrischen Inventuren, weshalb es auch als Basisnetz bezeichnet wird.

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).

Oben

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

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

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

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

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

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

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

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

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

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

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

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

Oben

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

Die Ergebnisse sind

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

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

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

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

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

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

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

Oben

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

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

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

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI1
Vorrat (Schaftholz)
Entwicklungsstufe · NaiS-Vegetationshöhenstufen (6 Klassen)
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 1983/85
		Forstkreis (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		Seen		Schweiz
Entwicklungsstufe	NaiS-Vegetationshöhenstufen (6 Klassen)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
keine Angabe	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	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	.	9	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	71
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	239	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	.	40	.	0	.	154	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	24	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	540	34
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	256	52	0	.	0	.	14	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	.	0	.	0	.	1	100	165	60	0	.	193	94	132	73	12	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	.	0	.	0	.	177	71	20	100	0	.	0	.	11	.	86	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	.	0	.	8	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	.	0	.	0	.	0	.	28	.	99	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	155	54	55	75	221	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1706	21
	unter- und obermontan	0	.	0	.	0	.	0	.	7	.	0	.	497	35	671	37	83	73	100	57	0	.	65	.	149	72	0	.	0	.	131	59	428	55	1	.	0	.	259	53	0	.	44	84	0	.	0	.	0	.	237	42	2	.	0	.	45	80	0	.	0	.	0	.	0	.	127	74	0	.	109	95	0	.	0	.	152	.	115	64	1	100	147	70	43	.	49	79	145	66	0	.	0	.	130	51	27	79	-1	.	114	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	.	0	.	0	.	4	.	118	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	.	0	.	0	.	91	71	0	.	46	.	13	.	0	.	0	.	24	.	38	.	21	71	40	.	75	100	0	.	0	.	10	148	50	99	184	79	0	.	125	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4749	12
	submontan	188	57	69	64	63	72	181	71	0	.	0	.	0	.	0	.	14	77	0	.	115	67	43	.	15	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	.	79	71	149	71	0	.	142	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	.	0	.	0	.	25	.	0	.	164	70	0	.	39	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	131	.	0	.	29	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	.	0	.	70	.	0	.	0	.	14	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	101	100	180	71	0	.	0	.	1936	20
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	.	0	.	0	.	4	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	.	4	.	11	100	0	.	24	70	0	.	6	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	87	6	.	21	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	122	29
	Total	188	57	69	64	63	72	181	71	7	.	0	.	993	27	671	37	97	64	115	52	115	67	108	72	164	66	0	.	0	.	138	56	455	52	1	.	0	.	259	53	176	56	71	64	232	80	136	71	176	52	271	39	81	69	149	71	45	80	142	.	0	.	0	.	17	100	127	74	0	.	286	57	31	73	43	.	152	100	126	59	112	77	147	70	208	59	49	79	183	56	0	.	0	.	156	46	27	79	-1	.	245	65	0	.	29	.	0	.	20	73	10	69	40	62	0	.	24	70	4	.	124	68	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	28	.	110	65	0	.	0	.	91	71	0	.	46	.	13	.	15	.	0	.	24	.	38	.	63	71	40	.	144	71	180	47	94	52	266	53	50	99	184	79	0	.	125	93	0	.	101	100	180	71	0	.	0	.	9073	9
Jungwuchs/Dickung	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	55	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	85
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	12	.	58	99	16	100	35	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	199	40	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	368	30
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	414	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	72	0	.	101	55	221	53	96	48	0	.	0	.	0	.	31	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	.	66	73	0	.	0	.	0	.	0	.	13	69	25	93	0	.	1	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	1	.	44	97	0	.	27	96	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	74	57	45	92	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1395	18
	unter- und obermontan	5	.	0	.	0	.	36	74	0	.	129	97	74	68	55	77	84	71	126	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	83	18	81	72	63	0	.	46	53	72	59	0	.	3	.	2	.	0	.	3	100	29	93	70	72	28	61	34	.	23	100	0	.	0	.	0	.	2	100	104	.	3	75	29	100	13	95	0	.	73	.	17	.	14	.	0	.	0	.	1	.	56	84	196	84	61	100	13	.	0	.	0	.	10	.	0	.	6	.	0	.	71	71	7	.	1	.	1	100	21	90	31	68	47	91	0	.	0	.	14	.	4	100	0	.	0	.	0	.	17	87	0	.	0	.	0	.	8	64	0	.	0	.	0	.	46	.	0	.	0	.	0	.	1	.	100	79	42	100	0	.	0	.	16	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1958	17
	submontan	94	71	76	69	64	54	75	100	0	.	0	.	0	.	26	.	120	47	0	.	0	.	120	73	8	.	0	.	0	.	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	87	2	.	11	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	83	17	.	0	.	23	.	0	.	55	73	63	61	0	.	8	100	9	.	0	.	0	.	0	.	53	61	114	92	36	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	71	9	.	0	.	47	69	0	.	1	100	43	92	1	.	64	75	0	.	1264	18
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	72	0	.	6	90	0	.	21	75	8	90	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	86	0	.	26	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	40
	Total	98	68	76	69	64	54	111	71	0	.	129	97	530	32	81	61	204	40	126	77	0	.	120	73	8	.	0	.	0	100	50	65	18	81	72	63	0	.	46	53	157	47	12	100	163	49	246	48	186	40	57	84	32	87	81	63	59	60	34	.	23	100	0	.	0	.	0	.	2	100	104	.	3	75	63	64	30	70	77	95	96	80	17	.	68	61	63	61	0	.	8	91	65	73	233	72	127	61	13	.	53	61	114	92	47	67	13	69	39	63	3	100	78	65	7	100	22	73	15	62	21	90	33	65	47	91	1	.	46	92	14	100	31	84	1	100	0	.	3	100	18	82	0	.	0	.	0	.	8	64	0	.	0	.	0	.	46	.	0	.	0	.	208	38	58	44	228	42	51	84	0	.	47	69	16	61	1	100	43	92	1	.	64	75	0	.	5125	9
Stangenholz	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	.	0	.	0	.	106	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	62	73	66	21	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	321	30
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	84	119	64	0	.	197	60	154	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	.	50	89	61	.	0	.	0	.	5	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	14	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	63	47	.	43	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	978	22
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	130	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	.	40	.	0	.	0	.	23	.	81	75	80	61	197	50	484	34	105	55	0	.	0	.	0	.	141	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	.	199	71	0	.	0	.	0	.	92	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	.	133	85	0	.	0	.	0	.	0	.	70	55	25	.	69	77	0	.	0	.	0	.	87	62	29	95	13	.	0	.	0	.	219	74	15	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	614	28	314	35	210	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3439	13
	unter- und obermontan	36	.	0	.	26	.	35	.	144	72	285	49	584	31	423	37	240	56	1032	25	0	.	82	71	18	.	0	.	57	72	51	86	462	37	187	50	0	.	543	40	119	62	0	.	31	76	219	38	0	.	496	34	60	81	87	87	148	58	13	.	55	.	0	.	0	.	34	.	190	44	42	.	271	47	340	48	73	85	252	50	80	.	187	44	376	43	2	.	49	78	75	71	214	51	302	38	162	58	124	58	80	65	0	.	0	.	0	.	73	48	0	.	221	36	91	70	111	47	231	38	332	43	159	43	197	49	110	55	41	.	70	72	10	.	19	.	533	50	0	.	59	82	0	.	47	.	193	39	63	71	318	41	72	.	63	96	98	82	0	.	81	.	0	.	17	.	283	43	80	73	167	67	0	.	334	45	243	53	0	.	0	.	0	.	0	.	12607	7
	submontan	464	32	229	39	771	32	437	37	0	.	0	.	0	.	10	.	1170	22	0	.	0	.	178	54	164	59	73	.	0	.	252	53	0	.	166	76	0	.	0	.	23	.	0	.	0	.	0	.	0	.	194	44	180	81	120	81	0	.	15	.	0	.	74	82	0	.	0	.	0	.	34	.	0	.	65	67	91	71	49	.	120	66	8	.	416	37	30	.	45	75	200	50	223	59	11	.	0	.	0	.	166	53	174	65	60	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	74	0	.	0	.	94	70	36	71	0	.	68	75	24	88	26	.	235	54	166	60	0	.	84	71	254	49	316	39	118	58	71	89	0	.	153	78	0	.	0	.	117	47	86	71	15	.	180	53	26	77	138	61	105	62	105	65	172	46	0	.	8883	8
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	212	41	0	.	0	.	0	.	0	.	370	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	33	52	24	95	168	44	295	35	996	19	223	40	252	37	464	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	.	0	.	0	.	0	.	199	45	147	40	37	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3478	9
	Total	501	31	229	39	797	31	473	35	144	72	285	49	772	26	433	36	1410	21	1032	25	0	.	260	43	182	54	73	.	57	72	316	45	503	35	352	44	212	41	566	39	268	39	243	41	228	45	1270	20	365	29	690	27	241	64	208	60	289	44	29	71	55	.	74	82	0	.	34	.	278	38	325	48	332	43	404	41	164	54	398	40	200	56	195	42	792	28	32	93	94	54	275	41	437	39	338	35	295	50	124	58	246	41	174	65	60	71	110	45	131	35	93	62	390	28	386	31	1107	18	554	25	613	28	636	26	278	41	110	55	260	64	180	47	46	59	19	.	601	45	24	88	85	64	235	54	213	52	193	39	148	50	572	31	388	37	213	45	170	60	0	.	234	62	1008	21	598	24	711	26	166	51	182	62	180	53	359	42	381	40	105	62	105	65	172	46	0	.	29707	4
schwaches Baumholz	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	139	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	185	63	93	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	461	37
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	830	30	3	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	130	.	0	.	89	64	159	60	210	48	537	45	0	.	0	.	0	.	35	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	.	0	.	0	.	219	71	0	.	44	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	.	151	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	.	141	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	.	0	.	0	.	0	.	0	.	417	51	466	43	459	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4005	15
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	1095	35	145	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	282	64	479	53	0	.	0	.	36	.	41	.	48	73	115	.	764	39	898	33	0	.	94	.	0	.	86	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	.	0	.	0	.	54	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	74	128	.	67	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	.	193	75	0	.	0	.	0	.	27	.	0	.	88	.	222	60	172	.	342	50	0	.	176	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	.	0	.	0	.	155	55	0	.	0	.	0	.	0	.	548	38	115	47	586	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7231	12
	unter- und obermontan	498	40	27	.	92	73	458	44	588	47	1073	36	1110	28	1257	28	430	48	1722	24	49	.	0	.	181	58	0	.	0	.	259	77	1274	30	828	40	0	.	961	36	149	63	403	51	0	.	124	.	0	.	2026	21	122	74	271	53	1552	27	43	.	179	75	480	51	9	.	588	50	311	54	229	73	564	40	446	42	309	73	497	46	292	59	923	39	322	54	295	71	448	44	0	.	964	28	147	72	358	59	245	71	177	73	0	.	30	.	0	.	22	.	0	.	183	47	308	37	117	71	64	71	93	88	196	73	83	87	0	.	79	.	230	48	104	.	544	37	278	47	176	.	397	39	69	.	141	65	645	34	139	59	485	42	216	52	97	.	101	.	129	71	118	.	0	.	0	.	495	35	205	71	226	64	108	.	693	41	226	56	0	.	151	.	0	.	0	.	30431	5
	submontan	1141	28	622	38	227	58	779	35	0	.	0	.	273	78	342	52	1100	28	0	.	95	74	145	72	487	41	0	.	262	71	98	82	0	.	456	50	0	.	0	.	118	.	65	.	0	.	0	.	0	.	890	34	239	60	359	46	181	75	108	59	0	.	120	.	56	.	0	.	160	71	0	.	96	.	103	.	96	.	0	.	206	71	0	.	1172	31	257	59	233	73	221	67	630	37	83	.	0	.	103	.	114	.	247	51	476	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	118	71	165	61	109	86	51	.	372	58	142	77	0	.	196	75	104	85	0	.	109	87	261	58	398	46	261	54	74	.	0	.	90	63	0	.	0	.	0	.	0	.	181	83	122	.	130	.	206	59	216	60	390	50	102	.	0	.	16155	7
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	82	75	127	58	189	54	257	47	30	.	56	77	147	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	.	0	.	0	.	0	.	1192	22
	Total	1639	23	649	37	320	46	1237	27	589	47	1073	36	3309	18	1747	23	1530	24	1722	24	143	59	145	72	668	34	0	.	262	71	639	44	1754	26	1284	31	54	.	1127	33	307	51	605	37	273	55	1098	31	1574	25	2916	18	455	43	630	35	1854	24	151	51	179	75	600	46	66	87	588	50	472	43	229	73	765	34	549	39	405	60	770	37	497	45	967	38	1494	27	552	47	681	38	221	67	1595	23	303	48	486	51	416	51	291	59	247	51	507	44	17	.	284	45	275	57	311	36	497	31	374	39	165	45	149	62	430	43	306	50	190	91	679	37	395	38	389	58	595	35	650	39	318	65	397	39	329	53	246	52	691	33	248	50	745	34	811	29	358	48	175	71	129	71	207	63	1150	28	674	33	1585	24	205	71	406	51	230	71	823	38	432	41	333	53	540	46	102	.	0	.	59473	4
mittleres Baumholz	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	.	0	.	0	.	142	71	412	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	140	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	749	29
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	896	40	63	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	205	68	671	39	138	82	1074	29	1341	27	905	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	119	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	104	73	145	53	0	.	0	.	0	.	0	.	152	63	0	.	0	.	0	.	96	.	0	.	0	.	0	.	145	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	655	37	396	48	782	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7989	11
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1950	26	353	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	91	.	0	.	204	72	75	73	0	.	95	.	997	40	589	38	1272	31	2201	22	838	32	0	.	0	.	0	.	349	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	87	.	116	.	0	.	87	.	167	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	.	323	51	99	.	0	.	0	.	0	.	278	60	205	52	522	32	0	.	0	.	0	.	71	72	93	.	0	.	0	.	103	.	76	.	254	78	146	71	458	49	0	.	0	.	113	71	0	.	0	.	37	.	42	.	91	.	37	.	0	.	0	.	0	.	0	.	661	38	678	34	641	36	54	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14572	8
	unter- und obermontan	276	59	0	.	0	.	400	49	1403	32	2184	27	3315	19	5739	16	2311	24	2928	20	0	.	394	55	438	44	0	.	254	76	219	73	756	44	963	39	0	.	1144	34	145	60	649	33	69	.	62	83	0	.	3510	17	1772	30	2100	27	2042	27	423	50	482	46	331	58	176	58	663	37	1011	35	395	59	1238	40	1264	35	390	54	1760	29	490	50	1785	28	121	.	450	41	465	41	446	45	453	42	977	32	1222	34	379	46	508	46	0	.	93	.	0	.	52	.	0	.	41	.	243	55	0	.	64	.	75	.	105	.	356	62	41	.	207	73	123	.	124	.	509	47	716	47	0	.	253	53	80	.	804	39	238	56	219	69	206	73	482	42	186	74	225	.	191	58	554	53	0	.	0	.	346	42	679	42	621	46	434	45	1326	31	1137	32	0	.	98	.	0	.	0	.	59328	4
	submontan	1169	31	1163	29	780	35	2039	25	0	.	0	.	681	46	892	39	5664	15	65	.	402	48	266	53	508	43	0	.	939	40	723	45	190	.	431	58	0	.	0	.	102	.	297	54	0	.	0	.	0	.	1072	30	982	31	1471	29	99	.	123	73	0	.	176	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	697	42	111	.	93	.	188	71	0	.	481	37	815	38	215	59	480	49	175	71	69	.	0	.	190	75	851	41	910	40	665	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	.	21	.	0	.	365	53	110	.	163	71	506	48	178	72	0	.	67	.	0	.	300	61	60	.	124	77	0	.	667	44	0	.	0	.	86	75	76	.	570	49	1462	28	373	51	990	36	802	36	649	45	1106	36	0	.	34892	5
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	103	.	0	.	0	.	0	.	36	.	54	.	29	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	.	0	.	11	.	0	.	0	.	91	.	77	59	78	.	124	59	194	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	897	27
	Total	1445	28	1163	29	780	35	2439	23	1403	32	2184	27	6842	14	7047	14	7975	12	2992	20	402	48	660	39	946	31	0	.	1284	34	942	38	1150	36	1469	31	103	.	1443	29	1970	25	1673	22	2451	21	3801	16	2184	20	4582	14	2754	22	3571	20	2489	24	546	42	482	46	506	47	176	58	663	37	1011	35	583	46	1354	37	1961	27	588	43	2020	27	678	41	1785	28	602	35	1265	29	680	34	926	34	627	36	1285	28	1545	29	669	37	1359	31	910	40	800	34	381	48	412	34	522	32	41	.	334	48	77	59	365	40	292	48	299	55	356	62	240	61	283	60	420	56	292	56	1112	32	1081	36	110	.	529	37	587	43	982	34	276	51	327	52	297	59	819	34	245	61	349	70	191	58	1221	34	1514	24	1074	28	1856	20	808	37	1191	34	1896	24	1699	27	2127	24	802	36	747	41	1106	36	0	.	118428	3
starkes Baumholz	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	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	199	60	528	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	310	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1081	25
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	260	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	136	71	433	50	30	.	372	46	469	43	746	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	.	0	.	61	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	71	224	61	76	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	130	.	0	.	172	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	753	34	26	.	364	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4385	14
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1469	31	0	.	0	.	68	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	116	.	0	.	364	65	1436	31	1139	37	1621	29	2148	23	893	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	189	74	0	.	71	.	689	48	0	.	336	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	293	47	344	45	297	53	0	.	0	.	0	.	32	.	0	.	249	71	70	.	255	71	189	75	132	73	87	.	0	.	0	.	0	.	90	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	905	34	66	.	1157	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14705	9
	unter- und obermontan	0	.	0	.	0	.	128	.	273	75	883	42	2884	22	3375	20	1733	27	1753	25	126	.	0	.	278	60	0	.	141	.	175	.	1281	37	242	71	0	.	594	47	548	48	610	37	57	.	65	.	0	.	1875	24	623	52	429	46	494	55	143	78	346	62	193	71	467	48	484	53	0	.	286	80	339	58	813	43	282	79	366	58	370	59	2027	30	81	.	501	49	166	73	0	.	97	.	484	51	773	42	1482	31	0	.	0	.	252	74	0	.	381	52	0	.	23	.	0	.	119	.	234	54	57	.	211	50	0	.	129	.	0	.	109	.	130	.	186	.	264	73	89	.	644	42	74	.	95	.	47	.	0	.	127	.	307	58	0	.	330	65	127	.	0	.	36	.	0	.	347	60	459	60	100	.	189	.	434	52	143	71	0	.	0	.	0	.	0	.	33913	6
	submontan	698	39	921	40	335	53	938	37	0	.	0	.	130	.	340	82	4957	16	0	.	581	44	402	51	0	.	0	.	0	.	223	71	0	.	629	53	0	.	125	.	88	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1068	35	476	47	267	71	144	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	129	.	303	.	0	.	175	.	0	.	345	53	1120	38	0	.	209	78	0	.	0	.	0	.	0	.	199	.	586	45	813	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	401	52	0	.	0	.	0	.	0	.	85	.	0	.	0	.	0	.	77	.	0	.	0	.	67	.	104	.	212	71	434	61	0	.	878	40	463	52	686	42	318	59	0	.	19983	8
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	91	.	26	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	223	55	0	.	0	.	0	.	35	.	118	100	0	.	151	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	136	79	0	.	0	.	0	.	780	32
	Total	698	39	921	40	335	53	1066	34	273	75	883	42	4743	17	3715	20	6691	14	1820	24	707	40	402	51	278	60	0	.	141	.	398	59	1281	37	988	40	0	.	1219	33	2505	23	1780	27	2049	24	2972	19	2194	21	2943	20	1099	36	696	39	638	48	143	78	346	62	193	71	467	48	484	53	66	.	286	80	589	42	942	40	656	58	1054	37	545	51	2363	27	426	47	1621	30	166	73	209	78	97	.	484	51	773	42	1482	31	199	.	586	45	1065	31	360	40	1216	26	373	47	23	.	0	.	154	80	384	46	57	.	611	38	127	71	385	58	189	75	372	53	217	72	358	60	264	73	89	.	734	39	475	46	95	.	47	.	0	.	127	.	392	50	0	.	330	65	127	.	77	.	2004	21	92	77	1935	25	563	52	313	58	623	52	434	52	1021	36	599	44	686	42	318	59	0	.	74847	4
gemischt	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	.	9	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	62	76	0	.	0	.	130	43	1169	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56	64	39	78	0	.	0	.	0	.	30	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	521	25	159	40	38	83	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2249	13
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	827	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	.	748	31	236	45	684	34	987	26	1735	20	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	.	32	.	155	61	0	.	48	78	244	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	107	61	187	58	165	49	0	.	0	.	0	.	141	57	86	59	16	.	41	.	59	.	14	.	28	.	117	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	885	28	1368	24	271	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9201	8
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	950	27	48	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	.	99	68	82	65	0	.	0	.	13	.	355	42	440	40	772	34	2096	19	1334	26	0	.	24	.	0	.	22	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	213	63	581	39	215	56	0	.	0	.	139	71	125	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	.	145	62	36	.	0	.	0	.	0	.	64	63	108	71	134	54	67	70	0	.	0	.	216	57	42	71	27	.	0	.	0	.	264	52	139	62	306	39	248	56	0	.	0	.	25	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1799	21	1600	22	760	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13609	7
	unter- und obermontan	0	.	41	.	0	.	99	.	112	62	380	58	1605	22	4019	15	513	39	996	25	0	.	0	.	302	53	0	.	69	.	967	34	670	40	270	72	0	.	409	48	281	41	463	40	26	.	257	51	0	.	422	32	373	44	582	37	916	31	249	48	1270	22	137	71	401	36	1655	24	131	92	199	50	315	45	78	.	558	38	573	35	916	31	814	33	0	.	35	.	520	37	46	.	0	.	239	52	408	46	166	51	383	47	0	.	0	.	0	.	96	68	0	.	22	79	215	50	79	50	476	28	206	53	105	51	178	72	0	.	65	.	261	52	271	51	510	41	0	.	0	.	282	42	0	.	61	81	914	24	869	31	674	34	0	.	19	.	0	.	8	.	0	.	0	.	0	.	481	31	353	55	0	.	0	.	286	51	137	69	0	.	0	.	80	.	0	.	29512	5
	submontan	254	55	772	33	127	68	0	.	0	.	0	.	108	100	546	39	1051	30	64	73	144	69	160	69	9	.	0	.	372	48	78	.	0	.	324	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	302	50	0	.	118	72	0	.	53	71	0	.	48	71	0	.	0	.	0	.	87	.	153	74	47	.	140	78	154	74	0	.	0	.	48	.	64	.	119	73	355	43	218	59	0	.	0	.	0	.	116	61	241	58	218	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	.	0	.	0	.	0	.	0	.	101	.	0	.	0	.	0	.	0	.	125	73	194	71	0	.	0	.	59	.	0	.	150	71	0	.	0	.	123	65	76	.	0	.	195	61	0	.	18	.	113	78	95	72	523	43	0	.	8314	9
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	.	11	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	91	54	.	60	76	200	53	451	37	324	58	34	73	92	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	172	41	53	75	34	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1531	19
	Total	254	55	813	31	127	68	99	.	112	62	380	58	3490	15	4613	14	1565	24	1060	23	144	69	160	69	311	51	0	.	498	40	1144	30	752	36	594	41	0	.	429	46	1447	21	1139	24	1496	23	3491	14	4238	12	724	28	397	42	700	33	939	30	302	41	1270	22	185	56	401	36	1655	24	357	51	898	30	844	28	124	73	746	32	1110	26	1040	30	814	33	48	.	99	74	639	33	401	40	218	59	302	46	553	37	202	46	499	38	241	58	218	55	171	45	452	33	392	32	150	45	415	37	530	32	1186	23	367	34	239	35	220	61	59	.	435	38	428	38	694	28	757	33	0	.	101	.	306	39	0	.	61	81	914	24	1019	28	867	31	0	.	19	.	59	.	8	.	150	71	3377	14	3181	15	1708	18	429	49	0	.	195	61	286	51	155	63	113	78	95	72	602	40	0	.	64425	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	.	9	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.
	obersubalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	117	62	44	.	1	.	471	35	2419	15	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	100	47	42	73	0	.	0	.	0	.	74	72	0	.	0	.	0	.	0	.	38	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1234	19	334	34	59	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4941	10
	subalpin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3153	17	66	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	478	45	1899	22	652	29	2385	18	3220	16	4266	13	0	.	0	.	0	.	36	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	133	65	183	63	324	41	0	.	48	78	468	44	0	.	44	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	145	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	306	37	709	30	246	45	1	.	0	.	0	.	307	41	86	59	16	.	41	.	173	66	157	90	158	84	117	52	317	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3040	16	2327	19	1922	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27466	5
	hochmontan	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	6264	13	546	40	0	.	82	84	0	.	0	.	0	.	0	.	149	73	394	49	833	36	190	67	0	.	531	49	3158	20	2296	22	4269	17	8045	11	4176	15	0	.	119	82	0	.	629	35	0	.	0	.	0	.	17	.	0	.	246	56	1044	29	607	38	0	.	158	71	1229	33	210	71	336	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	319	48	794	32	202	62	0	.	0	.	0	.	718	31	804	28	1216	23	76	62	0	.	0	.	440	34	163	62	377	53	311	49	531	51	1135	28	541	44	770	33	805	34	0	.	0	.	228	54	0	.	0	.	83	71	42	.	91	.	192	49	0	.	0	.	0	.	0	.	4684	13	2885	15	3667	15	54	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56658	4
	unter- und obermontan	815	32	68	72	118	61	1157	28	2527	23	4933	17	10069	10	15539	9	5396	15	8657	10	175	77	541	43	1367	25	0	.	521	49	1827	25	4890	16	2562	22	0	.	3956	17	1314	25	2170	19	186	52	730	29	0	.	8568	10	2982	22	3540	19	5224	15	905	30	2355	18	1141	31	1053	27	3553	17	1645	25	1364	30	2730	22	2969	21	1778	26	3562	18	2221	21	5899	15	956	29	1332	28	1793	21	568	37	1784	20	2474	19	3011	20	2409	22	1262	27	0	.	387	55	0	.	631	34	0	.	582	24	864	25	427	37	1074	20	902	26	806	28	862	33	281	53	392	48	807	30	644	39	1778	23	1791	27	265	74	1744	21	223	58	1195	29	2051	17	1299	24	1809	21	1100	26	403	45	821	41	495	39	828	41	36	.	17	97	2063	18	1868	25	1298	29	731	40	3214	19	1885	23	0	.	248	72	80	100	0	.	172498	2
	submontan	4008	15	3852	16	2367	18	4450	16	0	.	0	.	1192	35	2156	24	14076	9	128	62	1337	26	1314	24	1191	26	73	.	1573	29	1406	29	190	.	2006	25	0	.	125	.	330	54	361	48	0	.	0	.	0	.	3616	16	1958	22	2496	21	424	52	440	42	0	.	417	47	56	.	0	.	160	71	120	77	248	60	1117	31	758	47	296	52	737	38	8	.	2681	18	2349	24	651	36	1472	25	1255	26	163	67	0	.	294	60	1630	28	2273	23	2298	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	138	60	0	.	171	58	302	42	166	59	51	.	806	37	381	49	190	63	1338	28	448	41	0	.	384	41	708	34	1099	27	439	38	371	42	0	.	1206	29	0	.	0	.	415	32	352	46	979	36	2440	21	528	44	2230	23	1842	23	2106	23	2284	22	0	.	91427	3
	hyperinsubrisch und kollin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	369	39	0	.	11	.	0	.	50	77	537	30	55	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	.	27	100	310	41	164	51	372	31	776	26	1860	15	781	32	471	27	1049	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	.	0	.	0	.	40	73	0	.	0	.	31	.	0	.	0	.	0	.	447	29	207	35	161	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	253	63	0	.	0	.	0	.	8079	7
	Total	4822	13	3921	16	2486	18	5607	14	2528	23	4933	17	20678	7	18306	8	19472	7	8868	10	1512	25	1855	21	2558	18	73	.	2243	24	3627	18	5912	14	4759	16	369	39	5089	15	6830	12	5523	13	6892	12	13012	8	10916	8	12184	8	5058	15	6036	14	6314	13	1346	24	2355	18	1558	26	1127	26	3553	17	2184	21	2711	20	3917	17	4086	17	2742	22	5555	14	3168	18	6287	15	3638	15	3681	18	2443	18	2040	21	3039	16	3102	17	3805	17	2905	20	2891	19	2273	23	2727	18	1052	24	2553	15	1668	19	1032	18	1640	18	2287	14	2676	14	1623	17	2248	17	1352	25	985	33	1892	22	1808	21	1697	22	2953	18	2597	22	645	42	2161	19	1625	25	1643	24	2134	16	1765	20	2609	18	2434	18	874	28	1192	31	495	39	2035	24	9441	9	5770	11	8287	10	2274	22	2276	23	3172	19	3743	17	4115	16	2095	22	2354	22	2363	22	0	.	361078	1

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 2299391. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

zurück