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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)
Standortgüte · Hauptbaumart
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
Standortgüte	Hauptbaumart	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	.
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gering	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	Tanne	24	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	49	56	1	100	55	64	557	50	0	.	0	.	21	59	0	.	0	.	0	.	74	97	0	.	0	.	104	67	0	.	16	100	5	100	0	.	0	.	343	36	0	.	55	62	0	.	9	100	85	58	52	81	2	100	122	76	7	67	23	81	100	43	0	.	118	60	42	100	0	.	0	.	0	.	35	63	14	100	0	.	66	61	54	82	19	100	0	.	0	.	0	.	124	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	95	0	.	0	0	104	71	178	72	91	68	30	100	0	.	58	82	0	.	31	100	0	.	0	.	15	100	13	100	0	.	0	.	23	103	0	.	0	.	0	.	38	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2788	15
	Föhre	13	100	0	.	0	.	50	75	2	100	0	.	112	44	0	.	0	.	122	64	0	.	70	100	92	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	45	49	245	31	147	42	8	.	32	75	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	84	72	12	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	67	68	31	71	5	100	90	61	103	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	19	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	65	76	55	15	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	1575	14
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	142	61	66	71	56	53	645	29	1904	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	46	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	117	41	44	58	0	.	0	.	0	.	57	54	8	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1224	20	740	25	64	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5149	9
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	143	45	1052	18	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	.	0	.	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	.	463	24	224	31	41	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2028	12
	übrige Nadelhölzer	6	91	0	.	0	.	2	100	3	100	0	.	2	100	0	.	7	100	30	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	8	64	22	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	4	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	5	100	8	100	0	.	3	83	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	4	100	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	.	119	30
	Buche	274	51	0	.	0	.	87	65	44	98	0	.	337	40	201	65	310	46	710	26	0	.	88	74	774	34	0	.	0	.	1	100	234	61	102	100	0	.	224	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1113	25	0	.	164	73	33	100	55	85	45	62	91	72	45	96	60	67	81	68	0	.	247	57	0	.	323	55	26	54	0	.	0	.	83	.	376	45	159	50	101	78	491	39	64	54	0	.	51	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	85	0	.	0	.	154	64	19	74	164	56	97	89	0	.	71	76	0	.	23	94	10	100	0	.	0	.	32	100	0	.	0	.	99	59	26	.	0	.	0	.	118	65	0	.	0	.	0	.	0	.	7	.	0	.	95	82	0	.	0	.	7939	9
	Ahorn	20	58	0	.	0	.	7	75	0	.	0	.	73	41	18	89	25	75	102	42	0	.	13	100	24	60	0	.	0	.	0	.	39	57	0	.	0	.	30	52	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	88	53	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	11	72	0	.	6	79	14	70	0	.	77	66	0	.	8	75	7	100	0	.	0	.	0	.	19	100	21	63	1	100	5	79	45	46	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	36	60	18	63	47	45	12	79	0	.	13	100	0	.	7	90	3	100	0	.	4	100	4	73	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	3	100	29	57	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	9	100	0	.	0	.	857	13
	Esche	18	56	5	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	46	57	43	67	0	.	0	.	70	60	0	.	0	.	0	.	28	100	0	0	0	.	21	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	48	2	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	4	79	0	.	33	61	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	14	87	7	125	20	61	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	45	100	2	100	21	81	5	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	41	72	0	.	0	.	0	.	0	.	6	.	0	.	56	80	0	.	0	.	630	19
	Eiche	7	72	14	.	0	.	41	65	0	.	0	.	4	100	0	.	34	59	0	.	0	.	0	.	36	71	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	85	35	96	16	78	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	3	100	15	100	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	4	100	8	100	34	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	347	22
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	19	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	60
	übrige Laubhölzer	29	86	4	.	0	.	50	84	4	100	0	.	25	74	7	75	37	66	68	74	0	.	2	100	40	48	0	.	0	.	0	.	4	72	4	100	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	73	31	51	3	.	0	.	2	100	5	100	4	100	0	.	0	.	2	100	8	100	3	79	6	59	0	.	1	100	4	77	0	.	1	100	0	.	2	100	28	71	2	71	18	75	13	56	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	82	2	100	0	.	38	85	9	72	10	62	5	100	0	.	6	83	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	43	100	24	81	39	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	614	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
	Total	391	46	24	.	0	.	270	50	270	54	0	.	3451	15	667	43	641	40	1898	24	0	.	172	71	1109	31	0	.	90	.	261	78	747	34	241	63	0	.	1537	28	623	33	631	35	1380	25	2006	20	4317	13	1972	22	17	.	430	60	639	44	132	74	211	59	286	61	64	93	259	56	384	38	823	34	1541	23	0	.	686	38	791	36	87	.	98	70	83	.	527	43	289	47	159	76	746	35	988	28	282	59	220	58	0	.	0	.	124	.	152	62	336	35	59	50	0	.	0	.	0	.	62	55	8	.	0	.	399	46	459	46	114	54	732	35	673	38	468	41	201	61	0	.	383	50	0	.	71	85	143	59	24	.	149	73	219	52	0	.	0	.	242	61	37	.	2011	17	1537	21	1286	29	0	.	0	.	0	.	0	.	102	.	0	.	311	74	0	.	0	.	42741	4
mässig	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	0	.	0	.	0	.	0	.	368	47	56	75	9428	12	1040	26	5	100	860	25	0	.	0	.	0	.	0	.	12	.	374	46	868	31	320	47	0	.	939	33	3735	16	2358	17	3717	16	8524	10	4177	13	396	48	70	71	39	.	812	40	150	63	304	33	128	71	252	45	505	49	155	49	359	49	433	47	0	.	149	73	502	43	604	47	477	37	0	.	0	.	106	75	0	.	0	.	361	57	1059	32	261	54	0	.	0	.	0	.	540	32	1049	25	1438	24	0	.	16	100	0	0	211	53	83	70	327	48	182	48	267	79	665	41	721	39	676	38	1935	23	0	.	0	.	453	32	0	.	80	59	1047	23	430	40	370	35	317	49	34	72	0	.	0	.	0	.	3950	13	3746	15	4390	13	279	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67110	3
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	66	59	0	.	1457	26	597	36	0	0	333	34	0	.	0	.	0	.	0	.	79	.	5	100	272	50	54	100	0	.	235	56	47	61	219	38	127	60	431	37	4	100	282	45	27	71	0	.	79	75	136	55	521	41	64	71	104	66	248	50	141	65	76	65	235	73	0	.	52	80	25	63	12	75	290	80	0	.	63	84	53	95	0	.	0	.	11	75	255	43	188	56	0	.	0	.	0	.	0	.	273	52	81	95	0	.	0	.	16	100	294	42	172	54	180	61	158	57	14	100	39	85	300	56	78	62	771	30	2	.	0	.	211	59	0	.	71	86	97	53	76	49	343	43	123	60	-6	100	0	.	0	.	0	.	323	49	317	44	460	31	57	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11241	8
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	66	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	323	34	587	26	34	78	686	31	901	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	4	100	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	184	67	33	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	61	93	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	963	21	398	24	546	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4899	10
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	65	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	176	35	344	34	167	46	1392	16	2270	15	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	405	38	404	30	296	36	161	43	14	77	0	.	1163	19	299	33	287	53	0	.	0	.	0	.	85	60	28	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3655	15	1657	17	1415	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14346	6
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	7	100	0	.	16	69	238	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	88	41	53	79	82	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	494	23
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	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	101	66	18	100	409	46	183	40	33	100	676	25	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	176	48	15	100	0	.	183	45	272	34	372	31	41	60	192	40	0	.	200	51	14	92	19	.	26	100	114	52	211	43	13	95	62	59	35	77	87	74	1	100	141	51	0	.	38	84	206	46	143	46	300	51	0	.	65	76	47	74	0	.	0	.	1	71	32	45	42	89	0	.	0	.	0	.	0	.	160	42	0	.	182	46	190	62	70	85	671	28	385	34	218	47	52	85	0	.	27	97	114	61	0	.	138	38	63	.	0	.	250	42	0	.	56	87	166	42	132	46	227	44	128	59	62	71	0	.	0	.	0	.	0	.	22	84	239	34	1	100	0	.	0	.	47	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8077	7
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	23	69	0	.	301	29	30	53	11	100	121	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	45	10	73	0	.	243	40	39	42	12	53	28	75	83	37	0	.	11	72	16	83	0	.	1	100	29	98	48	62	15	100	8	84	0	.	39	52	6	73	7	100	0	.	19	77	45	84	8	100	68	56	0	.	5	80	2	100	0	.	0	.	36	100	53	60	5	100	0	.	0	.	0	.	7	100	23	71	0	.	22	97	0	.	3	77	-27	125	0	.	0	.	17	71	7	100	0	.	53	77	61	66	124	32	8	.	0	.	36	80	0	.	0	.	10	71	24	48	67	46	73	68	0	.	0	.	0	.	0	.	16	72	39	46	73	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2010	10
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	22	53	14	71	11	100	9	83	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	59	0	.	0	.	82	59	100	60	12	66	76	47	25	66	12	100	6	78	0	.	0	.	0	.	8	100	34	87	0	.	0	.	0	.	30	64	1	100	0	.	0	.	15	83	-4	329	7	100	33	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	29	100	43	96	0	.	0	.	0	.	0	.	18	126	0	.	18	81	7	100	2	100	13	100	34	71	0	.	1	100	50	100	0	.	0	.	26	100	26	100	25	52	0	.	0	.	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	58	56	51	55	54	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1081	14
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	107	78	11	100	2	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	16	87	17	79	38	102	27	71	13	84	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	55	67	58	42	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	403	27
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	177	61	0	0	80	91	133	73	110	56	173	90	32	100	41	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	810	29
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	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
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	571	42	74	71	12003	11	1891	22	59	84	2081	20	0	.	0	.	0	.	0	.	103	.	380	45	1416	26	401	42	0	.	1733	26	4863	14	4069	15	4294	15	11628	9	7778	10	906	36	127	73	58	.	920	38	438	42	1119	32	220	71	426	45	792	38	463	45	444	48	821	46	0	.	282	53	980	30	773	41	1178	39	0	.	132	71	214	59	0	.	0	.	444	53	1461	28	503	48	0	.	0	.	0	.	1164	22	2332	19	1926	21	630	28	397	42	320	40	2770	15	1123	25	1144	28	469	46	293	73	809	38	1304	31	876	37	3025	21	73	.	0	.	997	30	0	.	207	65	1329	22	665	35	1010	33	642	35	93	72	0	.	0	.	0	.	9461	10	6589	12	7553	10	337	59	0	.	0	.	71	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	113657	2
gut	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	69	51	159	66	181	68	198	52	1246	34	2544	21	2769	19	4982	14	1069	28	1080	24	33	80	69	61	39	53	0	.	622	40	1053	28	1111	29	1086	28	0	.	988	47	1945	27	1121	31	1606	24	1350	25	297	55	869	27	1134	28	508	37	3024	21	86	73	654	31	410	47	244	48	1038	26	418	47	779	39	630	44	402	39	404	43	1275	27	687	33	2652	23	627	37	175	48	271	77	85	90	222	55	850	34	1219	28	977	34	253	40	49	74	365	55	86	87	469	47	181	59	0	.	100	84	9	100	113	69	6	69	79	53	157	58	364	53	757	40	146	47	327	46	199	70	1052	40	11	95	561	41	75	79	257	68	861	26	400	38	500	32	99	69	128	65	362	75	48	76	257	62	0	.	0	.	364	46	832	35	191	53	211	59	764	29	326	48	112	79	23	100	168	66	0	.	56517	4
	Tanne	181	77	27	71	0	.	298	42	377	41	945	28	630	37	4635	14	1465	24	615	30	54	95	50	100	87	65	0	.	133	71	92	48	680	36	820	37	0	.	98	91	229	54	448	35	110	64	168	43	0	0	1124	24	827	30	896	30	1330	24	178	62	442	37	203	46	200	51	884	32	43	52	56	66	120	52	243	55	44	74	386	38	400	41	1296	26	12	96	160	55	90	79	80	54	158	55	327	44	324	41	184	54	216	55	30	83	11	100	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	75	231	51	46	100	150	58	0	.	137	58	134	50	20	72	90	57	150	61	18	100	167	50	374	55	390	58	177	62	245	54	251	42	44	64	213	62	18	86	229	71	41	65	0	.	0	.	169	48	427	36	34	78	93	71	732	29	128	48	0	.	0	.	74	100	0	.	27195	5
	Föhre	167	52	26	62	0	.	0	.	24	100	8	100	245	68	22	77	49	69	147	64	171	70	42	54	117	64	0	.	5	97	0	.	0	.	96	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	281	47	0	.	80	71	50	62	91	75	56	79	36	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	77	92	0	.	0	.	3	100	39	71	123	47	14	100	87	47	15	100	88	67	0	.	0	.	0	.	23	62	12	100	141	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	100	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	45	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	9	100	0	.	0	.	27	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	100	59	67	26	63	70	61	21	100	0	.	19	100	0	.	2833	13
	Lärche	59	92	8	100	0	.	117	74	7	100	74	100	4	292	9	100	43	72	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	88	100	19	100	0	.	0	.	0	.	29	100	22	100	103	57	9	77	98	66	272	57	0	.	108	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	194	64	0	.	0	.	68	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	21	77	23	100	0	.	0	.	8	100	7	100	73	65	5	100	46	65	21	83	79	65	15	100	0	.	0	.	13	100	49	85	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	90	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	174	100	0	.	12	100	0	.	27	74	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	2009	18
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	0	.	14	100	0	.	7	100	0	.	1	100	2	100	0	.	114	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	31	88	103	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	-10	100	0	.	18	100	37	100	0	.	0	.	3	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	85	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	77	100	0	.	44	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	6	100	1	100	5	100	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	490	33
	Buche	558	35	390	40	233	43	879	34	91	49	723	33	1454	33	1706	22	1160	21	679	27	214	62	458	45	619	34	0	.	62	70	200	40	565	37	428	41	0	.	412	44	207	71	113	50	1	100	293	36	0	.	1295	21	656	32	263	36	825	29	60	70	34	64	263	52	46	61	243	35	150	44	18	56	531	43	282	37	299	57	260	32	690	32	1050	28	750	26	133	44	502	32	437	36	510	37	413	32	34	71	408	32	280	50	56	100	340	42	0	.	90	70	0	.	982	46	647	29	335	32	386	38	407	37	480	33	126	45	0	.	68	81	233	52	176	66	54	100	267	50	20	100	408	39	154	63	24	62	66	43	285	38	610	31	46	69	223	45	2	100	62	93	392	47	20	.	0	.	233	40	318	38	271	43	72	62	741	28	441	36	54	70	43	60	134	62	0	.	31144	4
	Ahorn	74	55	43	59	5	126	44	60	62	64	120	45	286	26	137	32	95	42	169	40	40	51	87	47	31	49	0	.	35	69	35	55	98	44	55	67	0	.	73	37	27	90	8	100	43	61	17	64	0	.	206	28	78	39	39	42	212	39	24	50	29	44	63	77	63	93	17	47	50	36	34	76	53	43	106	46	45	48	133	42	146	38	380	32	54	53	34	63	41	68	47	48	97	43	59	50	16	54	23	59	205	51	0	.	17	59	33	100	21	94	6	100	7	145	55	51	19	72	45	79	29	77	6	88	75	51	20	77	0	.	17	48	42	54	62	59	47	54	0	.	48	52	55	100	12	100	21	57	18	50	22	53	0	.	2	100	8	89	0	.	48	65	0	.	0	.	93	39	68	50	57	47	6	100	102	49	59	49	56	75	58	72	38	94	0	.	5109	6
	Esche	105	52	95	74	1	100	60	57	40	87	246	41	139	48	184	48	252	44	71	66	23	81	9	63	59	54	0	.	28	71	40	66	155	48	219	61	0	.	310	82	0	.	0	.	53	83	114	45	63	100	416	37	353	79	37	50	89	41	-5	100	19	72	5	100	1	100	1	100	229	67	0	.	16	82	175	41	140	64	98	42	178	50	169	39	71	53	27	71	12	84	67	66	20	74	224	53	26	100	109	83	116	49	58	90	43	54	-3	100	55	93	33	55	33	55	81	44	160	45	85	44	6	441	101	52	13	58	44	64	0	.	73	55	25	59	0	0	147	52	2	75	7	100	20	79	0	.	4	100	18	76	19	72	0	.	6	100	0	.	0	.	93	74	0	.	0	.	19	58	59	69	63	53	0	100	85	46	41	77	12	90	49	72	75	79	0	.	6385	9
	Eiche	269	68	51	84	14	71	69	51	0	.	13	100	41	71	0	.	132	31	1	100	13	75	55	97	16	72	0	.	24	85	0	.	38	76	16	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	146	69	34	100	84	47	57	93	2	100	65	59	78	68	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	18	100	0	.	9	75	0	.	197	46	10	100	8	83	4	100	52	71	9	100	0	.	37	100	51	60	20	71	19	72	0	.	0	.	0	.	24	50	136	49	263	32	77	73	153	47	39	76	5	100	0	.	18	100	97	71	9	78	0	.	85	67	0	.	29	88	1	100	0	.	0	.	162	57	0	.	4	100	142	53	11	100	0	.	256	75	0	.	0	.	3	71	20	100	0	.	30	64	27	71	93	51	16	91	67	87	64	71	0	.	3512	11
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	253	41	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	.	202	41	188	55	263	40	670	34	918	23	466	35	263	34	949	25	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4210	10
	übrige Laubhölzer	116	47	56	78	36	68	5	72	1	100	11	61	218	36	101	36	57	38	46	40	34	66	16	67	24	42	0	.	23	61	11	50	5	54	26	72	0	.	168	78	10	48	2	100	188	38	464	25	88	56	170	31	64	63	5	69	85	47	9	71	9	81	1	100	6	71	20	93	93	78	8	100	22	54	2	72	38	76	49	73	147	43	107	49	51	66	0	.	8	100	52	58	1	100	76	43	16	59	53	67	0	.	0	.	12	61	49	84	191	27	136	44	203	40	368	25	674	22	279	34	185	36	366	27	17	88	64	66	17	64	43	56	66	64	1	100	25	93	25	71	108	61	52	100	0	.	1	100	33	61	34	69	1	100	64	67	1	100	0	.	23	87	24	.	0	.	67	40	4	76	18	67	6	100	37	53	0	.	16	73	95	83	7	64	0	.	6115	6
	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
	Total	1597	32	868	31	469	41	1677	27	1847	29	4686	18	5788	16	11777	11	4436	16	2807	18	582	43	787	36	996	30	0	.	1020	34	1450	26	2653	22	2748	24	0	.	2078	36	2441	25	1796	27	2011	22	2959	16	778	38	4447	15	3306	22	1932	27	5680	16	522	37	1243	26	998	34	561	41	2202	22	982	33	895	37	1385	31	1290	29	988	32	2387	23	2261	23	5710	18	1990	21	553	36	1018	35	790	32	1148	31	1958	25	1636	27	1812	28	1165	33	248	79	947	34	165	62	1042	27	549	33	1585	30	2062	18	2505	15	1495	20	1359	21	2123	17	543	37	492	42	1055	33	792	37	667	36	406	51	1812	31	77	84	1337	27	741	44	685	44	1130	24	1196	29	1436	24	291	51	779	36	446	66	339	71	1112	42	45	.	0	.	1134	29	1728	27	690	36	478	49	2545	21	1162	30	287	50	347	51	578	41	0	.	145519	2
sehr gut	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	395	35	426	32	889	32	1222	29	64	70	509	52	521	49	1626	23	5503	13	980	33	43	70	189	59	414	55	0	.	303	53	705	37	309	67	255	43	15	100	397	54	0	.	0	.	0	.	97	.	0	.	2297	22	542	39	1264	25	147	54	24	100	166	62	48	92	59	53	331	53	70	100	49	100	78	49	1347	27	316	56	302	62	84	100	389	50	958	27	884	32	262	49	303	39	135	42	101	72	16	100	133	67	952	37	894	28	727	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	79	32	.	29	100	28	100	109	100	151	61	91	54	0	.	202	62	81	68	0	.	0	.	33	85	397	41	11	100	482	42	71	71	463	53	0	.	0	.	86	57	33	57	945	34	649	33	371	38	887	28	803	34	519	42	850	36	0	.	35118	5
	Tanne	308	40	157	54	350	51	821	30	40	100	433	52	39	81	2019	21	2641	18	1485	26	6	100	184	70	202	57	0	.	56	85	119	84	86	56	58	74	0	.	109	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1670	23	384	41	1390	25	163	57	33	100	40	100	67	71	116	75	323	53	0	.	0	0	83	72	537	28	67	83	68	90	109	55	296	49	96	51	250	51	370	40	78	73	219	36	143	68	2	100	100	60	465	49	205	51	122	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	7	100	7	100	0	.	19	75	0	.	70	100	106	93	176	58	74	.	65	74	36	69	81	69	1	100	369	49	38	74	120	64	0	.	0	.	31	100	55	61	149	63	286	49	148	62	437	40	101	68	3	100	154	90	0	.	19072	6
	Föhre	32	63	234	57	88	44	181	57	0	.	0	.	0	.	29	71	377	27	10	100	9	100	24	84	13	100	0	.	10	100	126	67	0	.	107	74	64	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	121	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	65	0	.	70	100	0	.	33	100	112	44	7	100	5	100	0	.	96	47	50	81	0	.	0	.	75	62	75	62	109	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	9	88	0	.	81	100	27	80	0	.	15	100	0	.	80	60	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	85	153	41	64	72	335	42	150	43	260	46	99	55	0	.	3431	11
	Lärche	12	75	121	58	39	94	23	79	2	100	0	.	66	74	0	.	115	46	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	0	0	.	23	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	71	0	.	12	89	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	5	100	6	100	20	72	61	83	25	100	0	.	12	100	25	100	3	100	21	73	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	15	100	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	44	100	0	.	87	84	0	.	9	78	0	.	0	.	0	.	0	.	82	63	0	.	62	100	0	.	1	100	0	.	0	.	8	100	32	100	0	.	46	89	0	.	0	.	45	61	10	100	136	58	0	.	1282	16
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	15	76	16	100	29	100	15	92	0	.	3	100	0	.	0	.	171	55	0	100	35	100	0	.	0	.	87	.	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	72	0	.	13	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	145	100	0	.	0	.	3	100	0	.	28	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	5	100	0	.	31	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	46	100	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	73	9	103	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	756	28
	Buche	1211	22	580	26	539	32	877	30	9	100	141	66	665	45	596	25	3056	16	980	24	275	41	340	38	640	42	0	.	398	53	536	40	61	82	946	32	0	.	336	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1367	20	442	36	475	49	196	61	106	61	6	87	7	77	44	61	108	51	45	100	60	95	164	61	410	41	247	71	420	43	318	60	124	59	1025	22	1107	29	377	34	353	39	737	25	117	46	145	99	296	56	164	36	190	34	598	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	79	73	0	.	0	.	0	.	107	.	12	100	0	.	54	87	11	100	91	100	172	79	23	86	117	73	172	52	27	59	25	.	11	100	222	54	289	50	246	58	339	36	54	72	109	54	0	.	0	.	89	51	35	65	214	48	697	34	129	49	487	29	539	39	198	40	206	35	0	.	26588	5
	Ahorn	154	30	92	40	108	41	50	43	16	71	10	100	115	46	94	35	242	36	110	40	65	63	110	55	64	61	0	.	17	100	25	88	0	.	31	51	7	81	55	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	306	24	21	72	41	62	23	71	12	80	12	113	9	100	0	.	6	76	9	100	4	100	11	100	114	37	32	90	20	58	31	75	34	85	12	71	83	77	42	48	35	74	184	40	20	53	5	100	14	66	82	43	76	44	59	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	46	83	0	.	60	77	0	.	14	79	26	96	1	100	0	.	10	71	39	64	39	68	0	.	0	0	0	.	12	100	0	.	0	.	16	60	42	60	49	76	91	36	103	36	86	36	47	56	9	81	44	65	0	.	3422	7
	Esche	260	31	202	46	166	37	45	75	-1	100	14	100	25	70	276	42	362	29	71	57	263	55	61	89	36	82	0	.	79	73	155	66	94	88	198	36	24	100	33	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	344	29	87	41	155	53	34	92	23	100	0	.	0	.	0	.	16	100	10	100	17	74	15	100	388	34	165	48	35	71	33	81	31	92	60	53	37	51	25	100	44	73	164	52	17	70	14	100	46	84	269	41	299	41	221	42	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	.	14	75	31	80	9	100	15	61	4	111	10	100	145	52	0	.	0	.	0	.	102	59	123	51	33	60	164	60	0	.	134	76	0	.	0	.	53	76	172	56	214	51	251	35	107	44	209	37	59	94	70	63	90	53	0	.	6948	7
	Eiche	142	46	193	48	17	100	220	45	0	.	0	.	0	.	28	94	454	23	-1	100	115	62	0	.	0	.	0	.	17	100	34	100	19	76	111	52	423	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	156	45	35	60	98	100	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	171	94	52	60	0	.	6	100	7	100	125	61	0	.	38	100	31	59	103	55	0	.	0	.	0	.	56	71	277	58	150	42	0	.	0	.	0	.	0	.	4	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	389	48	218	50	0	.	194	53	83	90	44	49	101	51	36	74	17	100	32	86	0	.	0	.	37	64	0	.	13	100	23	78	0	.	24	58	88	41	92	58	45	61	0	.	4587	10
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	90	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	61	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	130	52
	übrige Laubhölzer	406	62	74	33	90	43	40	45	11	77	26	100	90	62	27	52	352	32	11	61	88	60	71	78	22	57	0	.	0	.	119	77	0	.	66	68	32	58	6	100	0	.	0	.	0	.	3	.	0	.	171	39	36	68	28	68	1	100	0	.	2	100	1	100	8	71	29	87	0	.	20	72	25	96	12	83	50	49	74	45	51	79	4	100	15	50	60	48	7	61	123	57	111	51	9	64	9	100	9	100	178	47	124	41	103	49	0	.	0	.	0	.	0	.	18	.	54	62	0	.	0	.	0	.	0	.	25	97	0	.	66	86	141	100	18	95	4	77	38	86	4	100	127	69	4	61	0	.	3	100	4	71	67	85	16	85	76	70	0	.	5	100	0	.	0	.	195	50	18	70	80	61	100	43	17	66	13	72	62	57	18	60	40	64	0	.	4008	11
	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
	Total	2936	18	2095	20	2316	20	3493	18	142	73	1135	44	1521	33	4695	17	13272	9	3646	19	899	31	979	34	1408	33	87	.	917	35	1818	27	569	50	1794	25	565	39	937	39	0	.	0	.	0	.	105	.	0	.	6458	14	1546	25	3477	20	563	41	207	55	227	54	132	66	250	57	813	44	135	71	149	71	381	46	3170	20	949	36	1049	34	661	43	919	42	2444	20	2453	24	1130	27	988	29	1749	24	458	46	191	79	631	45	2246	24	2155	23	2125	21	0	.	0	.	0	.	0	.	27	.	185	53	0	.	0	.	0	.	107	.	195	82	41	.	192	67	263	66	272	90	422	50	269	42	262	57	1260	30	535	38	99	.	298	48	518	45	1253	26	408	45	1533	32	196	58	876	38	0	.	0	.	577	38	387	46	1685	28	2328	22	947	29	2485	21	1895	24	1179	32	1663	29	0	.	105341	3
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	464	31	585	29	1070	29	1442	26	1894	25	3108	19	15549	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	6156	13	3990	14	6643	12	11136	9	5564	11	3692	16	1750	22	1962	20	4586	16	324	40	1203	21	715	34	572	29	1928	21	905	28	1899	23	2172	20	1749	23	1056	28	2733	19	1463	26	3616	18	1585	22	1082	27	649	40	388	36	398	34	2016	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	407	40	639	31	1141	31	1533	27	1244	28	1458	24	2378	20	1254	34	103	49	1227	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	1144	29	1137	29	860	29	1134	23	1297	23	915	32	654	37	1018	32	0	.	179406	2
	Tanne	512	36	185	48	350	51	1123	25	484	34	1378	25	2175	21	7253	11	4160	14	2991	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	600	29	4	100	3419	15	1238	24	2341	19	1573	21	357	39	1087	25	386	31	422	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	387	37	645	28	261	37	209	63	387	47	290	57	160	51	323	49	317	44	698	24	539	30	183	53	380	41	880	26	565	33	101	68	3	100	227	69	0	.	60295	3
	Föhre	212	43	260	52	88	44	231	47	26	93	8	100	419	43	51	52	426	26	289	42	180	67	136	56	222	41	0	.	15	75	126	67	0	.	203	56	64	81	0	.	323	34	624	25	34	78	786	28	1145	21	549	29	8	100	112	55	50	62	91	75	56	79	36	100	0	.	15	100	0	.	84	72	14	83	116	65	0	.	169	64	3	100	73	60	234	32	87	55	122	38	21	79	274	34	153	55	4	100	6	100	98	50	87	55	250	41	0	.	184	67	49	76	0	.	0	.	81	100	0	.	0	.	46	91	13	100	18	100	125	54	7	100	0	.	0	.	0	.	9	88	5	100	89	91	27	80	0	.	42	54	0	.	80	60	0	.	0	.	16	100	0	.	986	21	474	22	561	28	0	.	58	72	212	35	90	55	406	36	171	40	288	43	118	49	0	.	12739	6
	Lärche	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
	Arve	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
	übrige Nadelhölzer	21	61	29	71	29	100	24	65	3	100	3	80	28	66	0	.	292	39	30	97	35	100	0	.	0	.	87	.	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	7	69	0	.	0	.	8	64	42	45	4	63	31	88	116	89	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	4	100	0	.	2	100	148	98	2	100	-8	127	3	100	18	100	65	71	4	100	7	77	10	77	0	.	3	83	0	.	2	100	5	100	0	.	31	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	100	0	.	0	.	5	72	0	.	4	100	0	.	0	.	17	100	53	88	4	100	3	71	0	.	0	.	0	.	78	99	0	.	44	100	0	.	0	.	4	100	8	100	2	61	0	.	6	100	33	71	14	76	9	73	0	.	0	.	0	.	0	.	1437	19
	Buche	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
	Ahorn	248	25	135	33	113	39	101	34	101	44	131	42	774	17	280	21	373	26	501	19	105	44	211	35	119	37	0	.	52	57	60	49	187	29	96	43	7	81	401	26	66	45	20	51	71	47	100	33	2	100	611	17	115	32	80	38	237	35	65	50	89	39	97	54	72	83	29	36	113	27	43	61	148	38	220	29	104	38	205	33	184	32	481	27	66	45	141	50	106	35	83	41	286	29	160	32	77	44	42	40	287	38	76	44	76	56	39	85	44	58	6	100	29	81	55	51	32	54	18	277	29	77	6	88	93	43	44	54	0	.	106	44	167	37	233	25	128	42	0	.	111	38	81	75	21	67	34	42	53	31	132	31	116	48	2	100	8	89	6	100	60	56	16	72	42	43	211	23	110	38	106	43	97	34	205	31	151	28	103	48	76	57	82	56	0	.	11398	4
	Esche	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	87	41	187	40	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	.	15045	5
	Eiche	418	46	258	40	31	64	330	33	0	.	13	100	48	61	28	94	621	18	-1	223	128	56	55	97	52	54	0	.	41	65	34	100	58	55	127	46	423	41	0	.	9	100	107	78	11	100	148	68	34	100	240	33	92	62	129	79	65	59	87	62	0	.	18	100	0	.	0	.	2	100	0	.	11	100	171	94	70	51	7	100	16	60	7	100	322	37	10	100	52	75	70	55	171	40	10	92	0	.	37	100	107	47	297	54	169	38	0	.	0	.	0	.	37	47	157	44	300	29	115	59	180	41	52	61	27	85	42	100	18	100	100	69	24	69	0	.	85	67	0	.	50	66	390	48	226	48	0	.	356	39	83	90	48	45	244	38	47	61	17	100	294	66	33	50	75	53	116	32	20	100	13	100	53	50	27	71	118	42	104	37	159	49	109	49	0	.	8849	7
	Kastanie	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
	übrige Laubhölzer	551	47	134	37	126	36	95	48	17	57	37	72	599	29	162	27	446	26	175	34	122	47	89	64	86	29	0	.	30	52	130	71	15	39	98	50	32	58	229	59	166	49	55	43	280	28	709	19	248	35	382	23	102	46	33	58	90	45	13	58	16	50	2	73	14	51	55	58	112	65	31	52	59	46	13	72	96	40	143	35	198	38	122	43	66	52	62	46	44	50	177	43	130	45	105	33	40	38	63	59	178	47	124	41	116	44	221	36	254	24	193	35	368	31	412	23	818	19	491	26	310	36	436	24	36	50	95	51	31	53	151	46	224	66	61	39	35	70	63	59	138	49	179	57	4	61	10	44	39	53	41	59	68	85	82	55	77	69	3	100	28	73	419	24	249	26	545	22	22	58	99	51	107	41	60	38	13	72	78	48	125	65	47	55	0	.	13850	5
	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. 2290756. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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