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

1. Wofür stehen die Zahlen?

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

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

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

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

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

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

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

2. Wozu dient der Standardfehler?

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

Die statistische Sicherheit beträgt

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

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

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

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

Vorgehen

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

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

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

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

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

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

Daten: siehe Beispiel 2

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

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

Oben

3. Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?*

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

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

Beispiel 4: Interpretation von zwei Ergebnissen der gleichen Inventur

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

	Fall 2						Fall 1

Fall 1

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

Fall 2

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

Vorgehen

Siehe Fall 1.

Antwort

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

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

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

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

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

Beispiel 5: Interpretation von zwei Ergebnissen aus unterschiedlichen Inventuren

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Vorgehen

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

Antwort

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

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

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

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

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

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

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

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

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

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

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

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

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

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

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

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

Oben

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

Die Ergebnisse sind

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

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

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

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

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

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

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

Oben

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

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

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

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

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

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

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

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

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

Oben

LFI4
Vorrat (Schaftholz)
Standortgüte · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 2009/17
		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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	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	.
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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	.
	Fichte	20	100	0	.	0	.	11	100	232	60	0	.	3389	17	367	50	135	62	294	32	0	.	0	.	38	87	0	.	113	.	218	100	342	45	176	75	0	.	1483	28	534	34	585	36	1539	25	1310	24	1183	24	115	38	2	100	28	100	620	42	65	100	49	83	89	100	24	100	77	62	338	44	816	34	1272	23	0	.	241	53	772	36	109	87	134	75	0	.	26	75	0	26028	0	0	44	55	723	31	138	97	166	58	0	.	0	.	0	.	133	73	275	39	1	100	7	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	347	54	519	44	96	73	430	52	515	40	165	41	84	68	0	.	193	51	0	.	0	.	148	62	19	.	119	80	185	57	0	.	0	.	72	83	0	.	312	42	571	31	964	39	0	.	0	.	0	.	0	.	112	.	0	.	102	100	0	.	0	.	23195	6
	Tanne	27	100	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	68	60	5	100	52	62	674	53	0	.	0	.	30	62	0	.	0	.	0	.	66	97	0	.	0	.	116	67	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	418	33	0	.	47	76	0	.	10	100	58	58	43	77	4	100	131	72	33	64	25	79	126	48	0	.	142	61	33	100	0	.	0	.	0	.	38	64	15	100	0	.	67	67	54	90	1	100	0	.	0	.	0	.	111	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	92	0	.	0	0	135	69	209	66	96	69	19	100	0	.	89	77	0	.	44	100	0	.	0	.	17	100	13	100	0	.	0	.	34	97	0	.	0	.	0	.	54	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3162	16
	Föhre	9	100	0	.	0	.	62	72	2	100	0	.	121	46	0	.	0	.	118	64	0	.	69	100	92	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	47	54	260	29	156	40	9	100	30	84	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	126	75	9	100	0	.	0	.	19	78	0	.	0	.	0	.	61	62	33	71	-3	100	98	64	92	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	0	.	17	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	61	46	72	14	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	1635	14
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	144	55	72	63	33	60	698	27	2034	15	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	50	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	86	154	39	54	66	6	.	0	.	0	.	61	66	9	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1409	19	814	25	83	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5665	9
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	1	100	154	43	1118	17	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	0	.	22	100	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	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	473	24	279	28	53	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2221	11
	übrige Nadelhölzer	15	72	0	.	0	.	3	100	4	100	0	.	4	90	0	.	7	100	36	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	9	61	31	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	6	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	6	100	9	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	89	0	.	5	100	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	.	156	28
	Buche	277	52	0	.	0	.	88	62	53	77	0	.	383	45	208	62	360	43	727	27	0	.	96	72	869	33	0	.	0	.	0	.	228	58	115	100	0	.	263	48	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1152	23	0	.	145	86	25	100	71	87	33	62	117	73	53	93	86	70	75	71	0	.	329	58	0	.	366	55	34	72	0	.	1	100	83	.	323	46	187	52	63	85	526	38	55	66	0	.	50	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	94	0	.	0	.	111	77	24	71	189	54	98	86	0	.	85	71	0	.	23	93	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	0	.	87	67	6	.	0	.	0	.	112	57	0	.	0	.	0	.	0	.	3	.	0	.	110	88	0	.	0	.	8382	9
	Ahorn	24	58	1	.	0	.	12	80	0	.	0	.	92	49	27	80	23	68	101	41	0	.	6	100	23	64	0	.	0	.	0	.	49	51	0	.	0	.	96	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	93	62	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	20	80	5	100	8	74	21	66	0	.	112	71	0	.	9	75	15	100	0	.	0	.	0	.	17	96	15	93	2	100	8	60	59	51	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	146	0	.	0	.	28	68	27	59	40	44	18	74	0	.	14	94	0	.	8	89	4	100	0	.	0	.	6	77	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	3	100	52	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	1062	14
	Esche	13	74	4	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	1	100	46	62	24	100	0	.	0	.	66	59	0	.	0	.	0	.	37	100	0	0	0	.	43	83	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	98	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-4	100	0	.	10	78	0	.	39	63	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	18	88	9	79	27	75	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	37	100	5	100	22	81	18	100	0	.	3	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	55	73	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	0	.	27	73	0	.	0	.	633	18
	Eiche	6	100	13	.	0	.	49	64	0	.	0	.	6	100	0	.	37	60	0	.	0	.	0	.	44	73	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	82	25	100	29	84	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	3	100	15	100	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	11	85	42	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	390	22
	Kastanie	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	24	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	58
	übrige Laubhölzer	48	88	4	.	0	.	45	81	5	100	0	.	14	69	10	68	34	75	32	56	0	.	0	.	39	52	0	.	0	.	0	.	8	59	6	100	0	.	5	100	1	100	0	.	0	.	0	.	2	100	42	43	2	100	0	.	4	100	3	100	4	100	0	.	0	.	2	100	13	92	2	100	8	47	0	.	0	0	13	71	0	.	1	100	0	.	3	83	32	72	1	100	14	94	33	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	6	74	0	.	0	.	41	85	8	71	10	63	8	100	0	.	7	73	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	37	98	27	73	68	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	655	17
	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
	Total	439	44	22	.	0	.	288	49	296	54	0	.	4115	16	617	45	696	38	2005	25	0	.	171	73	1201	31	0	.	113	.	218	100	731	34	297	63	0	.	2007	25	688	31	709	33	1573	25	2217	19	4628	12	2074	21	13	83	291	73	653	43	149	72	145	59	273	60	86	91	319	54	485	37	970	32	1933	21	0	.	819	36	945	33	109	87	137	74	83	.	474	42	314	47	106	83	813	36	1020	28	141	95	216	60	0	.	0	.	111	.	164	61	428	31	71	56	13	.	0	.	0	.	67	65	9	.	0	.	515	47	519	44	136	59	788	37	809	35	523	41	245	57	0	.	410	50	0	.	93	82	152	61	19	.	136	75	232	50	0	.	0	.	199	72	6	.	2281	17	1751	20	1522	27	0	.	0	.	0	.	0	.	123	.	0	.	278	71	0	.	0	.	47197	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	.	352	46	95	59	9188	11	1138	28	8	100	1035	25	0	.	0	.	0	.	0	.	14	.	425	44	1077	29	300	56	0	.	964	33	4569	16	2588	18	4514	15	8471	11	4822	13	417	43	79	72	0	.	590	44	124	61	306	33	101	78	131	57	403	48	212	50	482	44	445	45	0	.	181	70	559	37	694	45	669	35	0	.	0	.	98	70	0	.	0	.	501	55	813	31	280	50	0	.	0	.	0	.	673	32	1344	24	1727	24	0	.	15	100	0	.	276	43	40	71	306	38	225	45	269	74	752	39	675	43	757	35	2097	23	0	.	0	.	621	37	0	.	65	71	1099	24	619	41	321	37	368	46	25	.	0	.	0	.	0	.	4331	13	3800	15	4425	13	201	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71675	3
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	108	53	0	.	1478	29	581	36	2	100	340	35	0	.	0	.	0	.	0	.	97	.	6	100	323	47	48	100	0	.	275	51	57	59	262	38	155	59	507	37	10	100	332	44	36	72	0	.	39	67	155	56	636	39	83	72	144	63	267	53	167	62	81	67	274	65	0	.	47	76	24	73	3	584	429	62	0	.	65	81	35	91	0	.	0	.	41	73	322	42	212	56	0	.	0	.	0	.	5	100	282	54	93	93	0	.	0	.	14	100	320	38	175	52	211	58	186	53	1	100	64	77	298	56	53	66	806	30	4	.	0	.	249	57	0	.	104	83	114	52	70	52	166	45	143	60	-2	.	0	.	0	.	0	.	361	52	354	40	487	32	78	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12279	8
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	50	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	334	36	513	27	56	71	673	31	881	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	91	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	4	100	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	200	70	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	59	91	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1101	23	364	25	531	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4895	10
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	62	0	.	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	149	34	425	32	188	47	1491	15	2978	17	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	87	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	467	33	467	25	382	33	215	37	16	74	0	.	1296	18	290	33	381	45	0	.	0	.	0	.	72	52	32	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4117	14	1745	17	1457	15	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16306	6
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	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	20	60	0	.	345	28	47	50	12	100	112	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	70	44	0	0	0	.	248	38	57	50	19	80	58	65	88	38	1	100	11	66	29	72	0	.	6	86	37	78	60	64	20	100	8	71	0	.	38	53	9	71	28	76	0	.	20	76	57	85	7	100	95	45	0	.	6	81	4	100	0	.	0	.	47	100	42	51	6	100	0	.	0	.	0	.	7	100	27	71	0	.	23	94	0	.	7	64	27	54	0	.	0	.	28	73	5	100	0	.	73	70	69	65	119	33	14	.	0	.	11	60	0	.	0	.	16	75	25	48	65	47	44	52	0	.	0	.	0	.	0	.	30	63	57	49	91	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2343	9
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	33	44	13	71	6	100	11	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	62	51	0	.	0	.	90	57	61	48	9	101	102	41	22	62	9	100	7	77	0	.	0	.	0	.	10	100	7	100	0	.	0	.	0	.	35	64	8	100	5	77	0	.	11	80	9	83	16	100	26	100	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	19	100	57	96	0	.	0	.	0	.	0	.	35	67	0	.	4	100	7	100	2	100	16	100	49	68	0	.	-2	100	56	91	0	.	0	.	55	100	33	100	37	51	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	40	78	48	82	57	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1204	13
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	102	74	12	100	4	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	10	79	20	81	52	68	28	69	29	69	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	54	57	65	46	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	440	24
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	89	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	166	59	0	0	76	89	100	71	101	55	129	88	46	100	36	73	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	.	719	27
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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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	585	40	153	58	11727	10	2019	22	50	89	2377	20	0	.	0	.	0	.	0	.	120	.	434	44	1738	24	348	51	0	.	1850	26	5686	14	4354	15	5313	14	11783	9	9204	12	1055	35	162	72	9	.	651	41	473	41	1263	31	216	71	350	49	721	39	576	44	589	43	911	41	0	.	303	52	1122	27	845	41	1607	34	0	.	112	72	193	58	0	.	0	.	616	50	1278	27	576	44	0	.	0	.	0	.	1380	22	2699	18	2291	20	721	26	408	41	347	39	3046	14	1214	26	1303	25	549	44	277	72	906	37	1301	32	951	35	3260	21	102	.	0	.	1352	35	0	.	182	77	1434	23	785	38	804	35	657	36	23	.	0	.	0	.	0	.	10521	9	6867	12	7888	10	280	61	0	.	0	.	87	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123008	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	68	68	240	64	200	62	185	50	1152	35	2835	22	2937	18	4666	15	766	30	836	25	43	82	76	63	20	88	0	.	337	51	1120	30	1422	28	943	30	0	.	942	35	2074	24	1056	31	1626	24	1447	24	221	53	681	28	1076	29	380	41	2635	21	173	62	553	31	451	51	277	49	1199	26	370	49	588	39	780	37	318	47	581	42	1295	28	716	33	2316	24	655	33	175	50	43	57	145	72	203	55	991	32	1283	27	1000	34	211	44	62	71	283	67	87	81	398	50	204	60	0	.	123	84	13	100	168	61	8	63	78	65	207	57	406	52	723	40	61	64	358	50	274	72	461	41	31	92	640	44	60	78	185	53	998	26	554	37	525	33	89	70	177	58	346	59	56	79	243	59	0	.	0	.	355	47	762	31	229	51	123	71	698	32	319	53	77	100	25	100	194	61	0	.	54903	4
	Tanne	181	81	53	76	0	.	299	47	359	39	1143	30	645	35	4837	14	1693	23	742	33	77	90	31	100	63	56	0	.	57	83	126	45	772	32	863	36	0	.	119	84	246	49	542	36	145	69	232	42	0	0	1218	22	764	34	1038	29	1405	25	185	74	401	35	226	47	274	50	976	32	36	57	56	65	145	54	207	56	118	75	381	40	437	39	1248	28	14	97	146	52	90	82	101	55	160	62	417	41	355	42	214	41	124	56	28	71	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	204	53	52	100	201	59	0	.	190	48	142	48	22	73	88	55	163	54	32	100	218	50	328	55	213	47	234	56	276	49	206	39	85	68	203	69	32	74	264	70	59	67	0	.	0	.	251	46	402	37	29	59	87	71	696	30	100	59	0	.	0	.	90	100	0	.	28853	5
	Föhre	119	61	0	.	0	.	0	.	20	100	10	100	259	70	18	86	44	78	164	71	148	66	16	100	91	55	0	.	2	100	0	.	0	.	95	86	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	51	100	0	.	265	49	0	.	67	71	60	68	85	75	31	71	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	74	91	0	.	0	.	0	.	25	94	144	48	15	100	88	48	10	72	67	71	0	.	0	.	0	.	26	60	13	100	116	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	78	100	0	.	0	.	34	100	1	100	0	.	45	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	19	100	0	.	0	.	36	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	68	64	29	59	74	61	23	100	0	.	0	.	0	.	2571	14
	Lärche	63	91	5	100	0	.	87	70	6	100	67	100	11	83	10	100	46	72	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	0	26	100	0	.	0	.	0	.	34	100	1	100	148	63	1	282	93	69	278	54	1	100	131	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	202	70	0	.	6	100	79	74	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	26	100	22	80	26	100	0	.	0	.	5	100	7	100	67	74	6	100	46	72	22	64	92	66	14	100	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	5	100	44	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	72	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	5	100	16	100	0	.	159	100	0	.	12	100	0	.	49	69	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	1976	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	.
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	Buche	368	34	367	45	213	47	1016	34	119	47	797	33	1496	29	1614	18	1281	20	809	25	244	64	424	44	569	34	0	.	93	59	231	40	701	33	434	40	0	.	273	42	231	71	124	52	2	100	343	42	0	.	1502	22	694	33	262	38	814	30	62	63	29	58	239	45	72	59	220	37	214	40	53	74	573	44	294	39	136	55	298	34	704	28	996	24	784	25	130	45	462	35	625	34	577	38	542	29	59	70	390	34	296	44	60	100	224	47	0	.	120	73	0	.	846	35	769	28	433	28	429	37	399	32	528	32	186	44	0	.	107	68	217	61	110	52	73	100	292	45	23	100	438	38	135	65	27	59	84	38	258	38	672	31	103	64	216	46	3	100	51	88	183	58	8	100	0	.	300	39	296	43	276	41	50	68	722	29	442	36	44	85	66	59	127	57	0	.	32091	4
	Ahorn	71	68	16	102	10	89	53	60	42	124	156	47	300	26	175	31	69	42	210	35	29	63	77	52	37	56	0	.	39	65	34	61	154	43	74	71	0	.	66	42	32	88	94	89	18	110	2	372	5	100	216	29	98	37	62	40	177	31	4	372	41	39	70	76	51	88	24	48	58	38	20	57	126	61	88	49	28	66	157	41	161	40	277	32	62	50	42	62	86	38	27	50	80	48	97	45	24	47	69	55	201	53	0	.	21	59	28	100	29	84	11	100	25	53	65	65	64	41	21	64	30	57	0	1305	85	43	2	100	6	88	18	47	78	53	90	58	38	57	0	.	47	52	45	97	10	86	18	57	18	78	26	55	2	100	7	100	11	83	0	.	29	78	0	.	0	.	99	39	56	42	51	51	-18	144	87	46	32	53	48	88	63	71	37	89	0	.	5393	7
	Esche	81	56	108	56	14	82	37	67	58	90	245	41	142	54	168	44	281	43	109	79	25	82	27	51	49	67	0	.	40	68	56	76	131	52	193	50	0	.	79	65	0	.	0	.	34	77	97	43	97	100	379	34	293	86	66	56	105	39	8	100	16	71	6	100	1	100	2	100	235	63	21	91	10	73	158	40	76	72	76	48	155	45	139	48	82	49	21	64	18	70	107	64	14	71	200	45	38	100	123	80	129	43	57	87	57	56	13	100	66	100	63	55	50	44	108	44	180	43	133	40	39	59	161	53	22	60	26	65	0	.	65	68	35	57	0	.	119	63	3	73	7	100	27	87	0	.	5	100	15	79	27	71	1	100	9	100	0	.	0	.	143	80	0	.	0	.	26	64	42	62	71	51	0	100	93	46	89	60	-3	100	32	73	56	65	0	.	6388	8
	Eiche	136	60	58	88	15	73	48	58	0	.	13	100	39	72	0	.	167	32	6	100	4	100	151	73	19	74	0	.	0	0	0	.	40	67	9	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	62	53	43	100	85	44	52	92	7	100	43	71	80	73	0	.	18	100	1	100	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	0	0	.	3	100	0	.	230	45	15	100	10	72	11	100	57	71	10	100	0	.	24	100	50	58	17	75	33	59	0	.	4	100	0	.	32	45	131	42	254	32	77	73	171	46	44	77	5	100	0	.	17	100	66	100	16	84	0	.	74	66	0	.	21	84	0	.	0	.	0	.	124	68	0	.	6	100	106	52	14	100	0	.	45	63	0	.	0	.	8	85	28	81	6	100	37	65	18	73	64	71	20	84	63	84	73	71	0	.	3104	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	.	268	42	25	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	.	215	40	209	50	338	43	716	37	990	23	548	32	366	33	970	28	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4662	11
	übrige Laubhölzer	124	50	27	49	37	66	27	73	2	100	27	67	228	37	81	30	59	46	40	40	39	59	33	56	19	42	0	.	47	54	10	64	4	223	22	56	0	.	79	60	6	83	44	76	256	37	482	26	105	55	143	33	59	63	5	100	50	40	21	60	7	75	2	100	137	92	22	92	49	66	17	73	49	62	6	72	19	71	44	71	123	48	81	34	21	52	8	88	8	100	55	62	1	100	62	51	29	48	63	71	0	.	0	.	10	71	15	71	215	28	162	44	267	42	459	26	825	20	376	34	266	30	376	28	17	88	69	63	43	64	30	72	53	61	62	100	27	89	23	75	102	65	83	99	3	100	6	100	44	74	91	83	3	81	16	60	0	0	0	.	8	87	6	100	0	.	76	40	16	78	15	71	0	.	20	55	3	71	15	79	65	76	19	80	0	.	6768	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	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	Total	1210	28	906	34	488	40	1774	27	1758	30	5295	19	6057	15	11569	11	4531	16	2916	19	610	41	835	32	873	28	0	.	613	38	1603	27	3224	21	2633	25	0	.	1592	29	2590	23	2008	26	2083	22	3076	16	774	36	4486	15	3212	22	1994	27	5291	17	618	38	1079	26	1030	36	814	36	2443	21	962	33	755	37	1701	30	1154	30	959	36	2443	24	2301	23	5082	18	2102	20	555	35	806	31	1086	29	1159	32	2319	23	1789	26	1909	26	1057	34	263	76	744	38	143	62	1053	27	655	31	1624	22	2377	18	2883	14	1803	19	1574	20	2257	18	724	37	504	44	1135	32	606	43	675	36	600	48	1218	33	112	85	1486	27	697	44	440	38	1345	24	1343	27	1547	24	401	48	734	39	469	52	371	71	715	41	31	71	0	.	1292	28	1605	26	715	35	347	51	2417	22	1129	30	224	56	326	51	596	42	0	.	147308	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	258	36	489	33	1044	31	1089	29	98	58	154	61	581	46	1310	24	4236	14	830	31	63	67	205	56	265	45	0	.	307	54	799	38	348	64	368	46	19	100	288	50	0	.	0	.	0	.	174	.	0	.	2024	20	397	35	1122	26	160	60	32	79	230	60	39	82	96	49	429	64	138	100	85	100	42	72	954	29	277	64	326	71	99	99	435	55	991	27	696	38	432	44	230	43	154	36	114	66	13	100	136	67	972	40	693	36	755	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	81	39	.	1	100	43	100	77	100	155	61	98	50	0	.	85	43	83	73	0	.	0	0	7	88	400	42	3	71	254	53	23	100	334	49	0	.	0	.	109	69	65	68	996	34	528	31	377	35	919	29	620	43	527	38	708	35	0	.	31514	5
	Tanne	316	39	139	75	328	39	825	34	55	96	281	68	37	75	2023	21	2418	17	1497	27	8	91	274	60	211	54	0	.	27	53	116	82	102	57	91	62	0	.	125	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1490	22	553	35	1524	22	183	60	64	100	51	100	75	69	89	68	353	56	0	.	0	0	109	72	659	28	56	80	65	87	135	63	300	45	101	52	284	49	378	42	34	53	223	39	219	65	0	.	112	55	442	44	207	43	166	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	10	100	5	100	0	.	14	65	5	100	79	100	92	67	124	51	79	.	92	71	33	67	168	69	1	100	264	48	75	71	130	63	0	.	0	.	15	67	70	61	197	62	305	50	206	40	437	40	76	68	13	100	124	73	0	.	19373	6
	Föhre	16	74	62	56	106	43	158	56	0	.	0	.	0	.	25	77	320	30	10	100	14	100	15	100	13	100	0	.	11	100	102	79	0	.	84	74	62	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	64	0	.	73	100	0	.	29	100	105	41	7	100	6	246	5	100	64	53	47	87	0	.	0	.	42	70	78	61	119	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	15	71	0	.	0	.	23	77	0	.	11	100	0	.	40	58	0	.	0	.	51	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	101	49	46	71	212	40	113	47	252	46	89	66	0	.	2690	11
	Lärche	10	61	106	57	33	113	19	75	3	100	0	.	65	72	0	.	136	46	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	9	100	1	100	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	71	0	.	8	73	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	8	100	7	100	28	72	56	75	26	100	0	.	6	100	30	100	35	100	31	75	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	15	100	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	46	100	0	.	138	76	0	.	14	71	0	.	0	.	0	.	0	.	106	65	0	.	6	100	0	.	17	92	0	.	0	.	10	100	32	100	0	.	42	71	0	.	0	.	55	53	12	100	105	55	0	.	1344	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	19	77	21	100	26	100	21	75	0	.	4	100	0	.	0	.	95	71	1	100	65	100	0	.	0	.	101	.	56	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	64	0	.	16	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	175	101	0	.	0	.	4	86	0	.	34	100	0	.	-11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	7	100	0	.	46	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	100	77	100	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	80	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	151	20	74	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	895	29
	Buche	1137	23	646	27	493	30	779	35	11	100	103	86	668	47	701	26	2449	15	1056	23	199	49	400	37	605	41	0	.	535	51	565	39	55	79	862	33	0	.	353	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1375	20	636	32	299	39	208	58	160	66	15	71	10	102	64	48	84	52	40	100	95	93	128	63	381	40	233	68	268	48	352	52	96	56	1190	22	983	28	388	33	377	40	714	26	130	54	132	98	347	57	196	33	239	37	611	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	113	73	0	.	0	.	0	.	128	.	14	100	0	.	61	92	30	100	43	100	166	64	31	52	119	82	159	64	43	52	29	.	15	109	238	57	358	50	247	59	270	43	65	71	155	56	0	.	0	.	108	51	58	66	359	49	774	38	136	46	443	27	669	37	221	41	349	36	0	.	26769	5
	Ahorn	189	28	91	37	150	32	43	52	11	90	0	.	133	44	90	37	271	33	96	39	63	67	99	53	108	51	0	.	21	94	35	71	0	.	63	52	9	78	37	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	329	24	36	57	50	64	28	71	30	74	8	64	0	100	0	.	5	100	8	100	6	100	19	73	104	39	-4	574	22	58	56	60	40	78	19	71	104	61	51	45	31	60	110	48	32	60	5	100	16	63	147	58	110	42	46	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	43	84	0	.	81	97	2	100	25	76	17	73	3	62	0	.	14	71	71	68	61	53	0	.	-5	100	0	.	1	369	0	.	0	.	12	59	43	65	55	76	119	37	115	38	113	39	83	56	29	90	102	65	0	.	3923	7
	Esche	355	26	209	44	201	38	98	62	16	89	24	100	58	67	235	48	313	31	86	55	225	48	36	78	58	72	0	.	101	70	162	71	68	83	342	33	16	100	32	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	503	26	128	38	153	43	9	71	23	100	0	.	1	100	1	100	20	100	11	100	18	124	27	97	311	40	139	48	32	73	63	83	100	65	73	51	53	49	1	100	35	61	143	50	30	78	19	100	47	81	224	41	323	37	199	54	0	.	0	.	0	.	0	.	6	.	48	71	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	12	.	18	78	20	71	24	100	13	91	48	62	15	71	166	56	0	.	0	.	1	100	86	63	239	46	29	68	172	55	0	.	157	74	0	.	0	.	82	54	158	52	271	48	148	38	184	42	200	33	87	64	85	57	110	47	0	.	7702	7
	Eiche	166	47	156	50	26	97	264	42	0	.	0	.	0	.	33	71	432	28	22	100	102	71	0	.	58	100	0	.	34	88	33	100	19	77	106	54	396	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	178	46	21	71	69	89	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	134	80	55	61	0	.	10	89	0	.	161	61	5	100	40	100	32	75	85	46	0	.	0	.	0	.	28	78	281	69	155	46	0	.	0	.	0	.	0	.	4	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	328	52	259	49	0	.	196	50	72	86	33	56	104	54	16	100	13	100	35	88	0	.	0	.	43	59	0	.	22	100	9	100	0	.	29	62	88	42	97	58	102	49	0	.	4590	10
	Kastanie	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	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	139	65
	übrige Laubhölzer	427	59	104	35	103	42	60	51	-3	100	26	100	70	72	26	50	393	31	9	57	38	49	71	86	40	46	0	.	3	100	198	77	0	.	114	65	37	49	3	71	0	.	0	.	0	.	7	.	0	.	191	35	59	60	33	76	-4	100	1	100	2	100	4	100	7	71	12	100	3	100	11	100	11	73	21	53	32	49	65	48	55	112	5	74	13	51	66	58	7	59	64	61	63	66	9	73	8	100	5	100	177	49	167	34	404	68	0	.	0	.	0	.	0	.	4	.	17	67	0	.	0	.	0	.	0	.	22	80	4	.	62	80	153	100	25	100	30	66	73	76	6	100	169	67	4	60	0	.	5	88	4	78	71	84	16	83	75	63	0	.	12	78	0	.	0	.	192	49	5	100	98	62	105	38	30	63	34	72	62	61	26	51	80	52	0	.	4601	12
	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
	Total	2893	17	2024	21	2514	19	3357	18	192	64	592	55	1611	32	4443	17	11062	10	3607	19	776	33	1100	33	1367	31	101	.	1104	36	2009	27	591	52	2046	25	539	39	838	39	0	.	0	.	0	.	181	.	0	.	6187	13	1829	23	3274	19	585	41	318	53	306	54	130	62	281	49	904	52	200	75	215	71	344	50	2780	22	816	37	906	37	800	40	1005	41	2692	20	2229	23	1328	27	840	30	1557	23	581	44	177	78	694	46	2235	25	2112	24	2510	21	0	.	0	.	0	.	0	.	14	.	206	52	0	.	0	.	0	.	128	.	173	75	55	.	189	62	293	65	215	79	459	45	469	43	320	54	1040	33	539	38	108	.	333	46	513	45	1564	27	401	46	1052	33	226	65	842	37	0	.	0	.	631	37	432	43	2015	26	2140	22	1114	27	2405	21	1853	25	1262	29	1768	24	0	.	103541	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	347	30	729	30	1244	28	1286	26	1834	25	3084	20	16095	8	7480	11	5145	13	2995	14	107	52	281	44	324	39	0	.	771	34	2561	21	3188	18	1787	22	19	100	3677	17	7177	12	4229	14	7679	11	11402	9	6226	11	3237	15	1556	22	1530	22	4004	17	393	37	1137	21	679	38	529	31	2109	21	1057	27	1971	22	2539	18	1272	25	1280	27	2951	19	1618	26	3554	19	1646	21	897	31	573	35	375	38	402	32	2329	21	2248	20	1581	24	1183	33	755	33	1038	28	893	27	2017	19	1932	22	7	100	138	76	13	100	450	35	48	60	384	33	779	31	1259	30	1610	26	1167	31	1672	23	2613	20	700	31	129	44	1454	26	145	41	333	37	2245	17	1192	28	971	23	1043	25	206	51	600	41	151	51	577	37	4643	12	4370	14	5853	12	1028	26	1225	29	651	28	1075	24	1349	25	697	40	653	35	902	31	0	.	181288	2
	Tanne	524	37	192	58	328	39	1134	28	521	30	1425	27	2226	22	7446	11	4165	14	3253	18	85	82	305	55	304	40	0	.	181	60	248	45	1262	24	1001	32	0	.	635	34	302	41	822	27	300	45	739	29	10	100	3458	13	1353	24	2609	18	1628	23	415	42	1147	25	427	32	511	34	1727	23	235	45	162	42	653	33	866	25	364	37	503	33	575	33	1977	23	114	47	534	32	519	34	136	43	450	31	731	31	678	30	539	30	566	37	235	39	277	58	6	93	282	54	93	93	0	.	0	.	14	100	320	38	379	37	263	51	419	37	15	91	254	41	585	35	289	50	990	25	199	45	37	88	635	32	420	45	485	32	427	38	438	35	422	27	409	38	202	69	295	44	373	53	190	48	361	52	354	40	808	24	550	29	226	55	392	42	902	25	536	34	76	68	13	100	214	60	0	.	63668	3
	Föhre	144	51	62	56	106	43	220	45	22	90	10	100	408	47	43	57	364	28	303	46	162	61	101	72	196	37	0	.	13	87	102	79	0	.	179	58	62	79	0	.	334	36	547	26	56	71	771	28	1141	20	486	31	9	100	98	55	60	68	85	75	31	71	18	100	0	.	14	100	0	.	126	75	9	100	107	66	0	.	183	54	0	.	55	69	249	33	84	50	127	40	12	77	228	37	138	57	4	100	6	100	67	49	91	54	236	40	0	.	200	70	49	75	0	.	0	.	78	100	0	.	0	.	43	83	40	99	29	100	121	53	22	100	0	.	0	.	0	.	15	71	5	100	19	100	23	77	0	.	47	58	0	.	40	58	0	.	0	.	51	100	0	.	1127	22	411	23	545	28	0	.	34	71	169	39	75	50	285	33	136	43	268	43	89	66	0	.	11791	6
	Lärche	73	79	111	55	33	113	106	59	9	75	67	100	98	51	10	100	182	38	23	100	0	.	0	.	14	73	0	.	9	100	27	96	0	.	15	100	0	.	40	87	294	32	645	26	222	40	2283	13	5289	12	27	69	131	99	8	73	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	26	75	7	100	28	72	395	41	26	100	6	100	86	69	33	94	35	100	31	75	0	.	0	.	1	100	56	71	22	80	40	73	8	100	493	31	626	21	443	29	288	32	23	60	46	72	1378	17	390	29	395	44	0	.	0	.	0	.	98	42	32	72	51	91	44	97	138	76	0	.	14	71	0	.	0	.	18	72	0	.	118	60	0	.	6	100	0	.	23	74	5541	11	2559	14	1708	16	32	100	12	100	42	71	49	69	0	.	55	53	24	71	105	55	0	.	25291	4
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	73	7	100	1	100	207	34	1396	15	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	3	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	569	21	329	27	204	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2861	10
	übrige Nadelhölzer	34	54	52	61	26	100	45	50	4	100	5	79	28	79	0	.	227	44	36	97	65	100	0	.	0	.	101	.	56	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	5	94	0	.	0	.	10	55	49	36	0	2109	45	82	122	88	0	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	6	100	0	.	2	100	185	96	-7	113	-8	119	7	65	-6	100	65	71	5	100	-5	252	13	72	0	.	1	100	0	.	2	100	7	100	0	.	46	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	1	100	0	.	0	.	11	57	0	.	5	100	8	100	0	.	58	100	86	89	11	100	5	71	0	.	0	.	0	.	118	87	1	100	63	99	0	.	0	.	5	87	3	100	4	75	3	100	8	100	9	136	25	62	26	74	0	.	0	.	0	.	0	.	1705	19
	Buche	1782	18	1014	24	706	25	1883	23	279	34	953	30	2910	20	2728	14	4112	11	3379	12	443	42	920	27	2043	21	0	.	634	44	796	30	1181	24	1411	25	0	.	1093	22	562	35	495	28	53	68	562	30	0	.	4303	12	1347	23	715	28	1064	26	440	34	329	36	378	36	255	32	437	26	427	30	154	63	1185	28	675	28	779	34	862	23	1181	23	1471	20	2057	16	1476	21	1089	21	1065	25	1817	19	729	24	227	60	860	29	491	30	299	36	835	25	0	.	264	41	0	.	1040	30	971	26	649	26	1122	21	917	26	793	26	419	40	14	100	131	59	507	37	164	41	467	31	639	32	54	52	1082	27	294	46	107	35	307	30	343	31	1160	25	590	34	463	38	273	42	203	43	343	40	8	100	38	74	879	22	355	37	634	33	823	36	917	25	887	22	713	35	397	35	476	30	0	.	76329	2
	Ahorn	284	26	108	35	160	30	108	37	73	75	156	47	869	16	338	21	375	25	519	19	92	50	182	36	168	36	0	.	60	54	69	47	273	28	138	45	9	78	447	24	89	45	113	75	76	56	89	38	6	89	649	18	163	29	113	36	214	28	72	55	110	38	111	53	64	72	37	37	125	27	35	41	284	40	192	31	53	66	251	33	224	32	412	25	81	42	170	42	156	27	61	38	199	33	236	31	74	34	90	44	348	39	110	42	67	55	35	83	56	55	11	100	47	53	65	65	73	37	48	41	30	57	0	1305	116	36	25	74	6	88	119	46	216	33	249	27	151	55	2	100	98	35	61	73	20	54	38	43	57	37	162	36	113	36	7	100	6	179	3	100	31	77	30	63	60	47	254	22	99	37	106	47	101	51	202	29	145	33	131	48	103	51	139	53	0	.	12721	4
	Esche	449	23	321	34	215	36	143	46	85	65	269	38	233	37	417	32	646	24	230	44	250	44	63	50	173	38	0	.	140	53	218	56	298	34	536	27	16	100	244	34	61	48	9	101	136	37	118	37	106	92	988	19	420	61	218	34	114	36	41	64	23	58	7	87	3	71	22	91	277	54	48	65	51	55	469	29	265	34	125	35	234	38	264	37	154	35	75	40	43	49	151	47	184	40	251	38	114	61	170	62	353	30	379	34	256	43	48	56	66	100	67	52	57	40	117	41	244	35	183	34	39	59	159	53	79	66	27	63	12	100	174	46	93	45	84	43	151	52	51	59	33	46	193	50	1	100	5	100	16	74	113	51	240	46	38	57	172	55	0	.	300	54	81	38	78	48	246	32	201	43	342	40	149	38	300	31	298	29	84	66	144	40	166	38	0	.	15928	5
	Eiche	308	37	228	41	41	67	361	33	0	.	13	100	49	60	33	71	636	21	28	82	106	68	151	73	121	56	0	.	34	88	33	100	60	51	114	50	396	42	0	.	9	100	102	74	12	100	66	50	43	100	263	34	73	69	115	64	43	71	87	67	0	.	18	100	1	100	0	.	3	100	0	.	19	100	134	80	55	61	15	97	13	71	0	.	391	36	20	80	57	72	67	54	170	36	11	92	0	.	24	100	78	46	298	65	188	39	0	.	4	100	0	.	52	47	146	38	296	28	130	52	199	40	73	54	26	82	11	100	17	100	74	89	31	65	0	.	74	66	0	.	40	65	328	52	273	47	0	.	320	40	72	86	38	50	210	37	30	71	13	100	80	52	35	48	68	56	139	30	28	81	29	81	46	56	18	73	94	52	107	38	159	48	175	41	0	.	8524	7
	Kastanie	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	313	38	25	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	.	17	100	381	34	209	50	414	38	816	33	1095	21	677	31	411	31	1006	27	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	99	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	102	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5559	9
	übrige Laubhölzer	599	44	136	29	140	35	132	39	4	159	60	55	559	27	150	24	486	26	139	27	77	38	104	61	98	29	0	.	53	48	211	72	21	54	142	53	37	49	150	37	114	33	102	40	433	26	698	20	315	33	391	22	119	43	38	67	50	41	24	53	15	47	6	76	144	88	41	59	92	44	34	50	74	43	27	45	58	37	139	33	179	48	98	30	34	38	78	50	48	51	119	43	78	56	111	34	39	48	68	67	177	49	167	34	414	66	192	41	285	23	209	37	454	31	524	23	929	18	581	25	383	30	445	24	37	50	93	51	52	55	139	46	221	71	137	51	65	49	96	60	135	51	252	55	7	54	16	50	50	66	98	77	74	81	32	51	75	63	2	100	19	59	417	24	348	23	590	22	22	64	113	54	105	38	56	40	38	66	77	52	103	51	99	45	0	.	15389	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	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0
	Total	4543	14	2952	17	3002	17	5418	14	2832	22	6041	17	23510	7	18647	8	16340	8	10906	10	1387	26	2107	22	3441	18	101	.	1951	25	4265	17	6285	14	5324	16	539	39	6288	14	8964	11	7070	12	8969	10	17257	7	14606	8	13802	8	5216	16	5567	15	7180	14	1558	23	2793	18	1648	26	1531	25	4387	17	2223	21	2530	20	4890	16	3934	18	2897	19	5416	15	4057	18	7831	14	4876	14	3370	17	2641	18	2031	20	3528	16	4536	16	3385	18	3395	19	3292	20	2375	23	3364	18	1687	20	4181	14	3016	17	2359	17	2799	17	3437	12	4916	11	2797	16	3560	15	1916	23	1474	27	2233	22	2885	20	2729	19	4599	17	2024	24	580	38	3569	19	1738	27	1254	25	3039	16	2480	20	3000	17	2855	18	1159	29	1520	28	796	42	1563	27	12832	8	8618	10	11333	9	2317	21	2730	21	2487	20	3617	17	3657	17	2077	23	1866	24	2363	21	0	.	421054	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. 2290774. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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