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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.

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5. Zwei Typen von Veränderungen?

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

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

Oben

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

Die Ergebnisse sind

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

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

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

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

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

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

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

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

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

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

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI3
Vorrat (Schaftholz)
Baumart (56 Klassen)
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2004/06
	Forstkreis (2024)
	AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		Seen		Schweiz
Baumart (56 Klassen)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
Abies alba	512	36	185	48	350	51	1123	25	484	34	1378	25	2159	21	7251	11	4160	14	2985	17	61	86	234	59	310	41	0	.	268	49	216	51	1112	26	932	34	0	.	546	36	275	46	683	26	242	43	588	30	4	100	3419	15	1238	24	2329	19	1573	21	357	39	1087	25	386	31	402	36	1577	23	191	49	156	41	538	37	780	26	282	37	522	31	521	34	1882	23	108	47	508	33	527	33	159	45	444	28	534	34	600	29	473	33	681	38	235	46	257	59	0	.	278	51	81	95	0	.	0	.	16	100	296	42	403	37	226	53	332	38	42	74	176	49	545	36	282	49	952	26	201	48	18	100	506	34	481	47	668	39	348	41	377	38	622	27	261	37	209	63	387	47	290	57	155	52	323	49	317	44	698	24	539	30	183	53	380	41	875	26	565	33	101	68	3	100	227	69	0	.	60185	3
Larix decidua, Larix kaempferi	71	77	128	55	39	94	140	63	9	79	74	100	92	57	9	100	158	39	22	100	0	.	0	.	20	80	0	.	88	100	19	100	0	.	23	72	0	.	29	100	340	32	513	27	232	35	2136	14	4446	11	25	71	108	99	12	89	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	20	80	6	100	20	72	386	39	25	100	0	.	80	59	25	100	3	100	21	73	0	.	0	.	0	.	52	72	21	77	38	72	3	100	424	37	529	25	346	32	234	36	19	62	46	65	1240	18	385	29	302	51	0	.	0	.	13	100	154	44	28	73	44	100	38	100	87	84	0	.	9	78	0	.	0	.	7	90	0	.	102	54	0	.	62	100	0	.	3	76	4878	12	2397	14	1661	17	32	100	12	100	46	89	27	74	0	.	45	61	22	71	136	58	0	.	22785	4
Picea abies	464	31	585	29	1070	29	1442	26	1884	25	3108	19	15541	9	8087	10	6704	12	3185	15	75	52	258	46	504	46	0	.	1027	30	2391	20	2654	18	1796	21	15	100	3476	20	6155	13	3990	14	6642	12	11136	9	5564	11	3692	16	1750	22	1962	20	4586	16	324	40	1203	21	715	34	572	29	1910	21	905	28	1892	23	2172	20	1749	23	1056	28	2733	19	1463	26	3616	18	1585	22	1082	27	649	40	370	36	398	34	2015	21	2553	20	1541	25	1205	30	943	27	1092	26	755	27	1737	20	1619	22	0	.	116	73	9	100	329	41	89	65	406	40	639	31	1141	31	1532	27	1244	28	1458	24	2378	20	1254	34	103	49	1223	24	277	50	418	45	2038	16	854	27	1034	22	983	26	173	50	844	40	230	44	726	40	4186	13	4209	14	5689	12	1123	30	1137	29	860	29	1134	23	1297	23	915	32	654	37	1018	32	0	.	179314	2
Pinus cembra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	81	7	100	0	.	159	41	1290	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	100	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	552	21	277	29	122	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2522	11
Pinus mugo subsp. uncinata	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	122	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	51	11	100	0	.	112	40	341	25	0	.	0	.	0	.	50	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	84	72	12	100	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	99	4	100	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	59	45	4	100	53	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1031	14
Pinus mugo subsp. mugo	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	26	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	69	0	.	0	.	8	64	42	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	8	100	1	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	109	27
Pinus nigra	47	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	91	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	61	100	0	.	0	.	38	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	268	41
Pinus strobus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	43	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	11	100	0	.	116	33
Pinus sylvestris	166	44	260	52	88	44	231	47	24	100	8	100	297	58	36	61	383	28	285	43	180	67	136	56	222	41	0	.	15	75	126	67	0	.	203	56	64	81	0	.	272	38	586	26	34	78	674	31	805	28	525	30	8	100	112	55	0	.	0	.	56	79	36	100	0	.	15	100	0	.	0	.	3	100	116	65	0	.	108	76	0	.	73	60	196	32	87	55	122	38	21	79	274	34	113	66	0	.	0	.	98	50	87	55	250	41	0	.	184	67	0	.	0	.	0	.	81	100	0	.	0	.	46	91	13	100	18	100	97	64	7	100	0	.	0	.	0	.	9	88	5	100	89	91	27	80	0	.	42	54	0	.	67	69	0	.	0	.	16	100	0	.	927	22	470	22	508	30	0	.	58	72	212	35	90	55	406	36	171	40	278	44	107	50	0	.	11324	6
Pseudotsuga menziesii	1	100	14	100	29	100	22	70	0	.	0	.	0	.	0	.	266	42	0	.	35	100	0	.	0	.	87	.	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	27	100	116	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	145	100	0	.	0	.	0	.	0	.	65	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	46	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	78	99	0	.	44	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1091	24
Taxus baccata	10	71	0	.	0	.	2	100	0	.	3	80	2	100	0	.	11	72	30	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	75	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	4	100	0	.	2	100	3	100	2	100	-10	100	3	100	18	100	0	.	4	100	7	77	10	77	0	.	1	100	0	.	2	100	5	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	6	65	0	.	3	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	6	100	29	79	14	76	9	73	0	.	0	.	0	.	0	.	196	25
übrige Nadelbäume	11	100	16	100	0	.	0	.	10	100	0	.	24	71	1	100	15	100	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	1	100	12	100	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	18	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	92	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	10	100	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	0	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	243	24
Acer campestre	12	54	3	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	71	10	87	11	100	4	71	-3	190	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	81	6	100	3	100	1	100	0	.	0	.	0	.	29	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	6	81	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	4	78	0	.	-15	109	0	.	20	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	0	5	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	1	100	1	100	0	.	1	100	19	66	3	100	2	100	3	100	0	.	6	100	0	.	15	83	9	65	0	.	0	.	0	.	-6	114	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	182	22
Acer opalus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	81	11	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	72	0	.	17	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	.	37	44	26	71	0	.	0	.	0	.	22	68	0	.	1	100	0	.	6	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	40	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	199	22
Acer platanoides	32	59	19	100	1	100	3	100	0	.	0	.	44	71	7	83	0	.	35	71	40	88	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	7	100	9	89	0	.	19	87	0	.	2	100	21	100	10	100	0	.	66	46	17	92	3	100	16	71	13	71	0	.	0	.	0	.	4	100	17	71	0	.	0	.	0	.	16	58	18	58	24	75	0	.	12	87	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	-18	130	10	74	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	9	100	62	72	6	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	24	84	0	.	14	100	10	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	607	17
Acer pseudoplatanus	204	25	114	36	112	40	97	35	101	44	131	42	730	17	273	21	348	27	446	20	53	45	207	36	120	35	0	.	52	57	60	49	180	29	87	45	0	.	376	27	63	46	17	54	50	53	91	34	2	100	516	18	98	31	76	39	221	37	37	79	89	39	80	61	72	83	25	38	91	30	43	61	142	40	220	29	82	44	187	36	160	33	481	27	51	43	141	50	121	28	78	41	265	31	160	32	77	44	42	40	305	37	65	42	76	56	39	85	43	60	6	100	27	85	55	51	27	63	12	419	29	77	6	88	93	43	44	54	0	.	61	68	141	41	233	25	124	43	0	.	80	45	18	100	12	100	34	42	46	33	106	36	114	50	0	.	4	82	6	100	55	57	16	72	19	50	138	29	110	38	92	48	87	36	212	29	151	28	103	48	68	62	82	56	0	.	10411	4
Aesculus hippocastanum	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	206
Alnus glutinosa	21	91	6	100	22	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	90	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	64	61	6	100	19	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	0	0	.	0	.	68	98	47	58	1	100	0	.	23	71	0	.	14	100	35	56	12	100	0	.	0	.	80	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	18	100	48	100	0	.	74	72	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	3	100	53	82	11	80	0	.	0	.	0	.	20	100	4	100	0	.	808	19
Alnus incana	0	.	0	0	0	.	0	.	4	81	5	100	54	39	62	45	10	73	5	87	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	8	55	2	100	18	93	0	.	14	110	14	69	11	100	159	40	66	40	63	73	25	100	5	70	1	100	59	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	5	100	8	100	58	60	19	99	2	100	12	71	0	.	0	.	0	.	6	86	0	.	12	100	22	49	44	79	0	.	6	100	2	100	83	54	12	71	45	47	0	0	0	0	12	100	122	64	23	74	8	100	4	100	53	72	13	100	7	74	0	.	18	82	0	.	13	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	81	41	29	90	79	50	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	1	100	0	.	0	.	1402	12
Alnus viridis	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100
Betula pendula	8	100	0	0	2	100	5	100	0	.	19	89	32	58	1	100	23	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	0	62	100	0	.	62	44	236	25	51	52	4	100	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	0	9	89	0	.	0	.	8	100	0	.	8	100	2	100	2	100	0	.	18	71	0	0	0	.	1	100	0	.	18	100	0	.	30	100	106	54	122	31	36	58	209	38	242	31	79	47	309	31	140	39	245	29	1	100	0	.	4	84	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	0	107	30	76	39	82	52	3	100	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	2400	9
Betula pubescens	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	72
Carpinus betulus	52	50	27	49	32	46	27	58	0	.	0	.	0	.	0	.	37	53	0	.	78	46	4	61	15	56	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	28	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	100	33	39	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	6	100	0	.	2	100	0	.	8	61	1	100	2	100	55	69	13	94	0	.	0	.	0	.	0	.	56	65	39	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	52	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	3	76	0	.	21	80	0	.	0	.	20	100	0	0	0	.	20	100	0	.	0	.	6	100	0	.	11	100	7	129	0	.	0	.	13	53	68	75	11	58	0	.	826	14
Castanea sativa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	293	37	24	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	.	22	100	379	36	188	55	343	37	803	31	1036	21	639	35	295	32	990	24	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	90	0	.	6	100	0	.	0	.	15	100	0	.	97	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5184	9
Fagus sylvatica	2043	17	970	22	772	26	1843	22	245	37	882	29	2866	21	2685	16	4559	12	3045	12	490	35	886	28	2034	21	0	.	464	46	737	31	1037	26	1492	25	0	.	1156	24	479	36	485	27	42	58	485	27	0	.	3975	12	1112	24	922	30	1080	25	335	32	295	33	374	40	197	35	445	25	364	32	79	74	1084	27	692	29	907	33	912	24	1151	26	1474	23	1858	16	1682	22	1086	20	891	25	1737	18	596	25	211	69	798	27	444	34	247	35	938	24	0	.	250	37	0	.	1164	39	838	27	484	28	1057	22	793	25	699	27	312	42	12	100	95	65	555	32	206	57	447	33	600	36	43	65	847	25	326	40	130	44	267	30	428	29	1059	23	495	34	531	34	341	36	215	42	527	37	20	100	22	84	680	22	354	34	485	32	769	31	916	24	935	22	593	36	336	34	339	32	0	.	73749	2
Fraxinus excelsior	383	25	302	39	167	36	112	43	51	73	261	39	186	37	474	31	670	23	194	36	286	51	70	77	164	37	0	.	107	57	195	54	322	37	417	36	24	100	447	58	100	60	12	66	129	44	139	39	76	85	886	22	442	63	192	44	123	39	26	97	53	61	5	100	1	100	17	93	273	57	19	69	34	58	563	27	352	34	136	37	218	42	233	34	131	37	64	42	55	54	118	47	204	43	271	45	84	61	154	63	385	32	357	38	264	36	15	157	55	93	50	46	41	48	81	44	192	38	119	37	6	441	102	52	65	79	44	64	10	100	159	42	84	46	56	42	168	46	6	76	42	65	165	46	0	.	4	100	18	76	121	51	123	51	39	53	164	60	0	.	226	54	85	55	56	51	169	35	230	45	277	41	251	35	210	30	256	33	71	80	174	41	164	46	0	.	15043	5
Fraxinus ornus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	78	-5	119	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	623
Ilex aquifolium	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	22	51	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	34
Juglans regia	24	66	5	100	2	100	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	21	71	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	78	4	100	0	.	0	0	1	100	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-12	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	2	100	0	.	0	.	0	.	86	36
Laburnum anagyroides	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	39
Malus sylvestris	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	81
Ostrya carpinifolia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	60	267	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	372	26
Populus alba, Populus x canescens	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	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	.	141	100	0	.	0	.	32	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	263	59
Populus nigra s.l.	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	129	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	247	44
Populus (übrige)	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	112	78	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	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	.	211	50
Populus tremula	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	9	100	1	100	0	.	0	.	0	.	26	71	19	85	114	51	3	100	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	78	23	73	10	81	13	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	10	100	47	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	77	40	54	11	77	0	.	0	.	0	.	6	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	432	21
Prunus avium	19	71	15	70	27	72	8	58	0	.	0	.	28	55	12	71	136	31	18	67	11	72	2	100	8	58	0	.	2	100	0	.	4	74	2	100	0	0	7	71	0	.	5	100	4	100	8	69	14	88	7	68	8	83	7	100	9	100	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	5	71	11	72	52	50	14	71	36	90	25	53	4	100	21	60	45	94	0	0	0	.	0	.	26	53	11	77	1	100	3	100	35	48	21	83	0	.	9	88	26	52	13	76	1	100	4	100	9	100	0	.	0	.	51	64	1	100	0	.	1	100	4	73	4	100	7	100	0	.	0	.	0	.	3	100	2	100	9	77	0	.	0	.	3	100	28	69	23	82	19	36	0	.	8	100	30	46	10	60	-7	100	6	72	24	60	2	100	0	.	971	11
Prunus padus	0	.	0	0	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	1	100	0	.	48	45
Pyrus communis, Pyrus pyraster	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-17	108
Quercus cerris	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	56	33	70	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	47
Quercus petraea	279	66	99	63	25	76	76	51	0	.	13	100	41	70	0	.	213	32	-1	223	76	65	53	100	44	62	0	.	20	100	0	.	0	.	21	89	423	41	0	.	9	100	107	78	11	100	148	68	34	100	110	47	0	.	31	94	17	100	87	62	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	7	100	9	75	0	.	308	38	10	100	52	75	39	88	161	42	1	100	0	.	0	.	0	.	43	81	68	68	0	.	0	.	0	.	28	59	42	73	141	42	99	67	140	51	47	66	27	85	0	.	18	100	45	93	21	76	0	.	0	.	0	.	50	66	161	66	218	50	0	.	203	49	55	85	35	53	196	40	24	100	17	100	90	92	0	.	8	60	56	44	0	.	0	.	40	62	0	.	81	54	70	48	149	52	101	52	0	.	4834	9
Quercus pubescens	0	.	12	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	72	81	60	34	56	10	153	15	74	5	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	50	66	60	25	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	309	24
Quercus robur	94	43	147	52	6	100	168	44	0	.	0	.	7	100	28	94	395	22	0	.	52	100	2	100	8	85	0	.	21	84	34	100	58	55	106	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	131	46	92	62	98	100	48	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	11	100	171	94	52	60	0	.	6	100	7	100	14	100	0	.	0	.	31	59	10	100	9	100	0	.	37	100	107	47	254	62	101	44	0	.	0	.	0	.	3	100	23	61	93	62	6	100	14	100	0	.	0	.	42	100	0	.	56	100	2	100	0	.	85	67	0	.	0	.	229	67	0	.	0	.	152	62	28	100	13	84	47	100	23	71	0	.	204	58	0	.	0	.	36	67	20	100	13	100	13	71	27	71	36	66	34	55	10	100	9	100	0	.	3521	12
Quercus rubra	45	100	0	.	0	.	85	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	130	63
Robinia pseudoacacia	231	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	69	0	.	31	78	1	100	127	66	0	.	25	90	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	518	49
Salix (übrige)	0	.	15	86	0	.	0	.	0	.	9	100	19	76	1	100	29	91	7	73	0	.	6	100	2	100	0	.	3	100	0	.	1	100	6	74	0	.	2	100	20	67	5	71	18	55	62	47	2	91	32	92	0	100	3	100	0	0	0	.	0	.	1	100	3	100	0	.	0	.	1	71	0	0	0	.	1	100	1	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	4	100	2	100	0	0	4	85	21	100	0	.	0	.	26	62	4	100	28	60	13	73	-1	174	10	69	3	63	2	100	4	80	0	.	0	.	0	.	56	100	12	95	9	58	0	.	1	100	20	90	10	100	0	.	2	100	0	.	2	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	52	54	31	53	19	63	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	593	16
Sorbus aria	8	71	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	15	45	14	79	1	100	111	50	0	.	5	87	42	43	0	.	0	.	0	.	1	71	3	100	0	.	35	60	27	64	6	81	2	74	6	87	1	100	37	43	6	64	0	.	0	.	1	100	6	67	1	100	1	100	7	63	2	100	0	.	8	49	0	.	1	100	1	100	2	100	10	77	10	62	2	100	18	59	10	68	11	62	6	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	3	100	8	82	1	73	9	44	11	59	18	39	15	50	2	59	15	49	5	65	11	71	3	71	-10	199	6	69	14	75	6	76	0	.	30	80	0	.	0	.	0	.	2	76	8	77	0	.	5	71	0	.	0	.	0	.	5	197	10	42	37	44	0	.	10	89	5	100	3	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	660	13
Sorbus aucuparia	0	.	0	.	0	.	6	100	5	85	3	100	59	29	-1	100	0	.	5	57	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	3	73	2	100	2	100	0	.	0	0	13	52	3	100	6	59	13	51	0	.	2	100	3	71	0	.	8	48	3	100	8	86	0	.	3	100	6	77	3	71	4	71	6	64	2	75	0	0	-2	323	1	100	-1	594	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	88	1	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	2	63	0	0	1	100	1	76	0	.	11	78	4	100	2	100	2	100	2	71	19	52	14	71	1	100	1	100	7	52	0	.	0	.	9	46	1	100	0	0	1	100	4	100	0	.	2	100	0	.	2	74	14	55	41	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	320	11
Sorbus torminalis	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	10	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	54
Tilia cordata	55	86	58	70	25	72	7	83	0	.	0	.	137	57	3	100	32	60	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	1	100	11	71	8	84	5	100	0	.	182	37	0	.	9	81	23	100	2	100	0	.	4	100	0	.	0	.	3	100	9	100	72	92	0	.	0	.	0	.	10	100	21	89	14	73	8	100	0	.	0	.	0	.	22	72	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	10	100	20	75	2	100	52	55	148	43	22	57	87	84	42	55	5	100	11	94	9	71	24	100	43	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	44	76	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	81	62	12	100	0	.	18	78	7	100	0	.	57	61	0	.	12	75	0	.	1467	14
Tilia platyphyllos	90	56	0	.	0	.	33	98	0	.	0	.	180	78	1	100	20	100	13	71	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	142	91	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	47	49	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	4	100	51	95	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	50	70	18	77	0	.	0	.	7	82	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	37	72	0	.	18	92	14	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	24	95	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	64	21	124	144	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1071	22
Ulmus glabra	15	144	6	100	15	100	3	100	8	100	0	.	34	39	68	45	4	100	16	50	7	100	11	84	7	88	0	.	3	100	0	.	1	100	0	.	0	.	18	72	3	77	15	100	0	0	5	100	0	.	40	37	12	61	0	0	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	33	58	20	72	24	100	1	108	7	100	72	51	38	41	70	70	0	.	0	0	2	100	22	92	0	.	42	39	16	67	11	87	16	100	3	82	5	100	0	.	0	.	13	100	0	.	11	100	12	75	1	100	0	.	12	85	6	89	10	87	0	.	7	100	1	100	0	.	3	100	0	.	7	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	5	100	14	59	32	57	4	100	0	.	0	.	16	100	0	.	830	12
Ulmus minor	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	49
übrige Laubbäume	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	4	100	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	53
übrige Sträucher	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	7	55	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	1	100	1	100	0	.	0	.	0	.	2	100	2	72	9	43	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	3	100	0	.	1	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	71	0	.	0	.	0	.	8	58	1	100	2	80	2	100	20	39	2	100	1	100	1	100	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	2	100	17	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	1	100	2	71	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	0	0	.	1	100	0	.	131	18
nicht bestimmbar	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	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	4924	15	2987	17	2785	18	5441	14	2830	22	5895	17	22763	8	19029	8	18408	8	10431	10	1481	25	1938	23	3512	18	87	.	2129	23	3909	17	5386	15	5184	16	565	39	6284	16	7927	11	6496	12	7686	11	16699	7	12873	8	13783	8	4997	17	5898	15	7803	13	1298	23	2800	18	1636	25	1301	26	4067	17	1964	21	2310	21	4129	17	4460	17	2905	19	5206	14	3782	18	7906	15	4516	14	3666	18	2651	19	1936	21	3643	16	3847	17	3570	18	3167	20	3411	19	2403	23	3196	18	1481	20	3710	14	2534	17	2215	23	2487	17	3010	13	4326	12	2490	16	3267	15	1517	24	1438	28	2019	23	3020	19	2479	20	4171	17	2508	25	346	38	2979	17	2001	25	1498	26	2702	15	2184	20	3114	17	2405	18	1280	27	1979	29	777	39	2025	28	11517	8	8126	10	10550	9	2452	22	2375	22	2806	20	3563	17	3749	17	2182	22	1837	26	2241	24	0	.	407258	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. 2291645. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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