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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

LFI5
Gesamtstammzahl
Gigant (nein/ja) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: Stk./ha
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
		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
Gigant (nein/ja)	Hauptbaumart	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%	Stk./ha	±%
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	.
	Fichte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
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nein	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	44	42	105	30	105	43	48	38	336	21	204	18	303	7	116	13	123	15	109	15	73	77	75	53	38	39	0	.	143	39	268	28	165	20	180	31	29	61	201	21	310	10	279	15	328	11	305	10	193	12	49	24	116	30	164	19	278	16	76	55	199	21	92	25	103	32	115	18	336	38	450	19	269	29	192	26	249	31	219	20	122	33	154	22	104	27	67	35	62	65	114	57	30	38	159	19	324	19	121	24	161	30	122	28	79	35	196	25	291	33	212	18	0	.	2	68	1	99	41	48	22	55	42	57	179	28	475	20	396	20	123	28	176	19	284	31	180	31	31	54	159	33	165	49	58	39	235	13	103	42	122	31	149	31	65	62	105	46	16	53	80	31	170	12	280	16	239	13	118	28	171	42	97	36	136	30	127	32	29	47	128	66	83	32	0	.	173	3
	Tanne	31	62	2	72	26	68	52	26	59	31	120	32	33	23	126	10	98	15	112	14	20	52	19	48	98	28	0	.	103	43	17	40	85	36	64	36	19	90	16	44	9	44	12	36	5	70	15	33	3	100	144	13	125	25	189	22	115	19	59	37	83	27	199	40	81	32	180	26	45	29	60	44	80	32	54	22	6	67	35	30	54	42	38	23	11	58	107	42	31	43	16	42	89	40	62	48	57	32	64	32	64	44	71	43	27	66	1	98	27	50	24	98	0	.	0	.	1	99	17	78	17	60	21	54	173	24	0	.	107	42	77	34	30	47	171	31	48	43	34	93	82	23	81	75	107	56	38	36	84	35	115	24	46	36	60	70	57	36	127	63	33	47	7	73	17	45	30	28	124	39	8	57	34	55	45	24	33	28	9	73	2	95	14	75	0	.	54	4
	Föhre	5	99	2	72	1	97	2	99	0	.	0	.	8	47	4	86	7	46	23	48	16	65	12	59	28	38	0	.	2	96	6	66	0	.	13	70	37	79	0	.	16	52	24	37	1	99	24	38	82	25	10	43	1	99	10	52	0	.	6	97	7	98	0	.	0	.	10	98	11	96	71	98	15	99	1	98	0	.	0	.	0	.	1	98	22	36	6	62	13	45	28	61	20	64	15	98	1	99	0	.	6	50	7	71	7	58	0	.	7	69	20	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	0	.	0	.	44	50	4	97	0	.	0	.	0	.	10	67	1	98	0	.	5	96	0	.	5	68	0	.	2	98	0	.	0	.	80	88	0	.	82	30	48	30	53	29	0	.	13	97	28	33	3	50	16	57	14	49	6	75	3	97	0	.	16	10
	Lärche	7	66	3	60	32	79	3	80	0	.	0	.	3	40	0	.	1	79	0	.	0	.	0	.	2	67	0	.	0	.	5	98	0	.	8	81	0	.	0	99	14	40	16	48	18	51	37	25	82	12	0	100	3	99	2	75	1	99	0	.	0	.	0	.	1	97	0	.	0	.	0	.	6	99	1	98	20	97	15	66	1	98	0	.	3	62	0	.	0	.	1	97	0	.	0	.	0	.	2	98	6	98	6	98	15	98	31	48	77	39	76	40	26	56	0	.	2	58	116	26	39	40	30	63	0	.	0	.	0	.	49	47	0	.	20	96	0	.	38	93	0	.	34	91	0	.	0	.	0	.	0	.	4	66	0	.	2	96	0	.	174	91	126	14	85	17	36	28	2	96	1	97	1	97	8	76	0	.	2	67	1	97	8	50	0	.	20	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	0	.	6	45	55	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	30	23	39	7	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	17
	übrige Nadelhölzer	2	69	0	.	3	97	11	56	0	.	6	72	0	100	0	.	6	33	1	70	0	.	0	.	0	.	260	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	11	99	0	.	0	.	3	100	10	42	2	74	3	69	4	64	1	99	0	.	0	.	4	96	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	8	72	8	72	5	76	5	67	0	.	2	99	4	98	2	98	22	65	0	.	0	.	0	.	3	98	0	.	0	.	4	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	98	2	98	0	.	0	.	0	.	20	97	0	.	2	98	0	.	0	.	11	93	25	61	0	.	13	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	94	0	.	0	.	1	100	4	99	2	60	0	.	0	.	14	48	28	79	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	3	16
	Buche	108	15	80	26	88	24	122	21	53	39	52	28	52	22	94	12	97	11	176	13	109	34	215	19	229	25	0	.	108	38	68	36	116	27	102	26	0	.	97	26	37	35	58	31	3	59	22	39	0	.	125	15	94	19	68	28	111	22	68	30	54	26	96	18	94	37	48	34	159	34	22	60	143	28	90	22	148	35	124	30	198	31	127	23	195	16	200	22	181	21	119	23	209	19	77	26	42	39	101	25	65	21	33	28	91	25	0	.	17	61	0	.	197	34	188	27	119	30	179	29	276	27	74	38	158	32	0	.	37	58	96	32	27	47	91	45	112	29	61	87	148	23	84	56	75	31	65	22	68	23	106	20	161	44	120	32	70	39	176	46	68	75	0	.	7	73	75	28	49	28	78	35	73	27	93	21	119	27	83	46	86	26	94	19	0	.	86	3
	Ahorn	52	26	24	29	9	47	12	41	6	75	70	37	33	17	18	24	17	23	42	21	88	47	49	30	48	28	0	.	12	70	15	40	46	31	17	54	0	.	53	33	10	40	8	52	7	65	8	48	0	100	33	19	31	32	10	36	29	26	76	76	39	28	67	75	58	52	10	47	54	24	4	70	37	79	40	28	34	62	38	36	38	43	54	25	20	50	37	37	45	40	23	36	95	47	34	33	19	46	35	80	51	40	37	51	33	38	29	98	10	99	3	98	7	58	11	67	21	63	7	50	7	74	4	55	57	38	15	62	3	97	79	38	94	36	72	40	24	68	30	71	34	29	3	94	33	56	9	57	34	42	32	47	42	44	25	78	4	96	0	.	156	72	3	99	9	60	33	28	28	51	42	44	37	33	42	28	23	48	72	52	17	46	61	48	0	.	26	5
	Esche	44	38	23	43	22	65	8	47	0	.	39	42	5	58	14	32	14	21	15	45	53	46	31	44	14	47	0	.	48	64	41	52	53	32	19	33	29	90	30	36	3	84	3	56	24	66	9	40	0	.	34	29	24	42	14	37	20	45	33	41	3	73	4	96	3	97	2	98	101	55	0	.	16	49	57	36	27	42	5	53	20	62	32	39	22	38	11	39	11	46	47	44	21	50	61	44	3	76	15	57	39	25	29	47	24	36	18	98	30	99	2	98	8	62	23	78	37	41	33	51	7	55	23	46	33	59	70	59	0	.	26	44	39	39	39	63	76	53	68	43	1	68	0	.	24	76	4	98	5	67	26	85	27	55	17	44	6	71	0	.	15	75	9	44	11	58	11	34	21	68	27	28	11	38	27	40	32	63	23	61	20	47	9	52	0	.	19	6
	Eiche	19	51	4	59	0	.	8	48	0	.	0	.	1	71	1	66	10	28	0	.	5	96	9	97	30	53	0	.	4	95	1	99	7	51	15	54	191	30	0	.	0	.	2	99	0	.	0	100	1	100	7	40	4	55	5	62	1	99	59	88	0	.	5	96	0	.	0	.	4	96	0	.	0	.	1	98	8	98	0	.	4	72	0	.	17	42	1	98	12	69	4	72	46	68	1	99	0	.	0	.	13	49	16	40	10	48	0	.	0	.	0	.	24	44	31	43	64	33	38	92	20	41	19	53	5	70	0	.	7	97	6	80	16	98	0	.	23	88	7	93	6	86	21	51	114	82	0	.	106	56	1	98	9	73	155	51	0	.	9	88	10	67	6	67	21	48	12	60	0	.	1	97	3	53	2	99	3	78	23	49	14	40	10	57	0	.	9	11
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	0	.	24	57	1	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	97	74	48	91	51	237	34	114	28	239	23	48	47	58	50	357	25	0	.	0	.	0	.	0	.	1	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	0	.	1	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	12
	übrige Laubhölzer	41	24	70	26	43	34	21	52	0	.	22	52	33	22	18	25	29	28	22	25	85	32	23	36	19	45	0	.	49	59	35	42	22	44	53	39	39	66	40	40	23	34	16	52	95	35	75	28	36	43	46	24	32	34	9	49	33	42	0	.	31	45	12	96	17	97	15	57	49	39	19	59	18	36	5	67	35	44	49	41	53	68	16	40	10	48	24	42	9	57	78	40	10	54	39	30	8	47	61	69	62	68	64	37	16	42	179	56	106	47	43	54	138	26	192	29	314	19	106	27	86	31	100	22	55	37	59	94	27	50	57	45	45	37	26	51	69	38	113	55	14	45	21	63	23	53	21	47	42	62	25	40	27	74	58	50	15	53	26	85	3	93	47	24	57	25	67	22	22	56	57	44	48	59	36	36	10	49	24	32	50	39	49	45	0	.	47	5
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	73	3	36	1	70	0	99	1	99	10	95	0	.	1	98	0	.	5	95	0	.	0	.	2	97	0	.	0	.	2	70	2	76	3	67	2	49	1	74	1	70	3	69	1	99	2	70	0	.	0	.	0	.	3	97	2	98	2	67	1	98	2	98	2	98	2	98	1	99	2	98	1	99	0	.	0	.	9	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	69	1	98	0	.	0	.	2	97	0	.	0	.	6	57	5	67	4	97	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	2	99	3	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	62	1	54	1	70	0	.	0	.	0	.	0	.	2	98	3	97	0	.	3	97	0	.	1	12
	Total	353	12	312	14	329	13	287	12	454	16	516	11	476	5	390	5	400	6	501	7	458	18	433	17	508	9	260	.	473	16	456	16	494	10	473	13	345	28	439	11	437	7	420	9	484	9	532	6	465	7	450	7	434	11	475	10	591	8	377	15	416	10	479	20	362	14	382	12	761	15	627	16	587	15	451	12	537	20	491	13	498	18	424	10	405	10	456	14	374	16	451	15	520	13	448	13	453	12	402	17	467	13	388	12	306	13	484	21	639	22	477	10	637	13	560	12	799	7	588	10	534	13	673	11	662	15	619	18	641	11	523	11	436	15	707	20	531	16	404	23	471	12	408	28	452	27	375	10	451	14	427	10	466	17	499	17	265	25	434	34	540	27	481	7	562	8	567	7	363	15	398	16	348	11	420	15	369	14	282	17	323	24	334	12	0	.	474	1
ja	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	.	2	97	1	99	1	96	0	.	1	33	1	34	1	44	1	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	1	72	1	98	0	.	4	36	3	51	2	48	3	37	2	32	0	100	1	72	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	2	96	2	96	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	73	3	70	2	48	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	2	69	1	98	2	98	0	.	1	98	2	72	0	.	3	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	97	0	.	0	.	1	98	2	67	2	96	3	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	94	1	40	0	100	1	57	0	.	1	97	1	97	0	.	0	.	0	.	0	.	1	97	0	.	1	10
	Tanne	0	.	0	.	1	97	1	99	0	.	0	.	0	.	1	46	1	42	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	1	98	1	99	0	.	1	69	0	99	0	.	0	.	1	57	0	.	0	70	0	.	1	55	0	.	6	54	3	54	0	.	1	97	0	.	0	.	2	98	1	99	1	97	0	.	0	99	2	68	1	99	0	.	1	98	1	98	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	2	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	3	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	97	1	99	0	.	1	97	0	.	0	.	0	.	0	14
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	71
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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	70	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	39
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	Buche	0	.	1	99	1	97	1	99	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	98	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	2	68	0	.	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	2	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	1	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	24
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	71
	Esche	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	1	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	41
	Eiche	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	98	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	97	1	96	0	.	0	.	0	41
	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	.	2	99	2	97	0	.	1	98	2	73	2	78	0	.	3	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	34
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	71
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	Total	1	99	1	99	4	57	2	47	1	96	0	.	1	33	3	25	2	25	1	67	0	.	0	.	0	.	20	.	0	.	2	72	2	57	2	55	0	.	6	29	3	46	3	38	3	34	3	24	2	39	1	51	1	99	2	48	0	.	6	54	3	54	2	96	3	66	1	98	0	.	2	98	1	99	6	46	2	67	3	51	4	48	4	39	0	.	2	68	1	98	0	.	0	.	3	55	1	98	3	71	1	98	5	71	5	52	2	97	6	62	2	97	1	68	2	54	2	73	4	43	0	.	4	55	3	68	0	.	2	66	2	68	3	53	2	96	3	66	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	.	1	98	1	98	0	.	0	.	0	.	7	63	4	25	1	43	1	39	0	.	4	52	3	69	1	68	0	.	2	67	1	96	1	97	0	.	2	7
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	44	42	105	30	107	42	49	37	338	21	204	18	305	7	118	13	124	15	110	14	73	77	75	53	38	39	0	.	143	39	268	28	166	19	181	31	29	61	205	20	313	10	281	15	331	11	307	10	193	12	49	24	117	30	164	19	278	16	76	55	199	21	94	25	105	31	116	18	336	38	450	19	269	29	192	26	249	31	221	20	125	33	156	21	104	27	68	35	62	65	114	57	30	38	161	19	325	19	123	24	161	30	123	28	81	34	196	25	295	32	212	18	0	.	2	68	1	99	41	48	22	55	42	57	180	28	475	20	396	20	124	28	178	19	285	31	183	31	31	54	159	33	165	49	58	39	235	13	103	42	122	31	149	31	65	62	105	46	16	53	85	31	171	12	280	16	239	13	118	28	172	41	98	36	136	30	127	32	29	47	128	66	84	31	0	.	174	3
	Tanne	31	62	2	72	27	66	52	26	59	31	120	32	33	23	127	10	99	15	112	14	20	52	19	48	98	28	0	.	103	43	18	42	85	35	64	35	19	90	17	44	10	43	12	36	5	70	16	32	3	100	144	13	125	25	191	22	115	19	65	37	86	27	199	40	82	32	180	26	45	29	63	43	80	31	55	22	6	67	36	30	56	41	39	23	11	58	108	42	32	44	16	42	89	40	62	47	57	32	64	32	64	44	71	43	29	61	1	98	27	50	24	98	0	.	0	.	1	99	19	73	17	60	21	54	173	24	0	.	107	42	78	33	31	47	171	31	48	43	34	93	82	23	81	75	107	56	39	35	84	35	115	24	47	35	60	70	57	36	127	63	36	48	7	73	17	45	30	28	124	39	8	57	36	52	45	23	33	28	11	75	2	95	14	75	0	.	54	4
	Föhre	5	99	2	72	1	97	2	99	0	.	0	.	8	47	4	86	7	46	23	48	16	65	12	59	28	38	0	.	2	96	6	66	0	.	13	70	37	79	0	.	16	52	24	37	1	99	24	38	82	25	10	43	1	99	10	52	0	.	6	97	7	98	0	.	0	.	10	98	11	96	71	98	15	99	1	98	0	.	0	.	0	.	1	98	22	36	6	62	13	45	28	61	20	64	15	98	1	99	0	.	6	50	7	71	7	58	0	.	7	69	20	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	0	.	0	.	44	50	4	97	0	.	0	.	0	.	10	67	1	98	0	.	5	96	0	.	5	68	0	.	2	98	0	.	0	.	80	88	0	.	82	30	48	30	53	29	0	.	13	97	28	33	4	44	16	57	14	49	6	75	3	97	0	.	16	10
	Lärche	7	66	3	60	32	79	3	80	0	.	0	.	3	40	0	.	1	79	0	.	0	.	0	.	2	67	0	.	0	.	5	98	0	.	8	81	0	.	0	99	14	40	16	47	18	52	38	24	84	12	0	100	3	99	2	75	1	99	0	.	0	.	0	.	1	97	0	.	0	.	0	.	6	99	1	98	20	97	15	66	1	98	0	.	3	62	0	.	0	.	1	97	0	.	0	.	0	.	2	98	6	98	6	98	15	98	34	45	77	39	76	40	26	57	0	.	2	58	117	26	39	40	30	62	0	.	0	.	0	.	49	47	0	.	20	96	0	.	38	93	0	.	34	91	0	.	0	.	0	.	0	.	4	66	0	.	2	96	0	.	174	91	128	14	86	17	37	28	2	96	1	97	1	97	8	76	0	.	2	67	1	97	8	50	0	.	21	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	0	.	7	45	55	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	29	23	39	7	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	17
	übrige Nadelhölzer	2	69	0	.	3	97	11	56	0	.	6	72	0	100	0	.	6	32	1	70	0	.	0	.	0	.	280	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	11	99	0	.	0	.	3	100	10	42	2	74	3	69	4	66	1	99	0	.	0	.	4	96	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	10	76	8	72	5	76	5	67	0	.	2	99	4	98	2	98	22	65	0	.	0	.	0	.	3	98	0	.	0	.	4	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	98	2	98	0	.	0	.	0	.	20	97	0	.	2	98	0	.	0	.	11	93	25	61	0	.	13	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	94	0	.	0	.	1	100	4	99	2	60	0	.	0	.	14	48	28	79	5	72	0	.	0	.	0	.	0	.	3	16
	Buche	108	15	81	26	89	23	123	21	53	39	52	28	52	22	94	12	97	11	176	13	109	34	215	19	229	25	0	.	108	38	68	36	116	27	102	26	0	.	97	26	37	35	58	31	3	59	22	38	0	.	125	15	94	19	68	28	111	22	68	30	54	26	96	18	94	37	48	34	159	34	22	60	143	28	92	22	148	35	124	30	198	31	127	23	195	16	200	22	181	21	119	23	209	19	77	26	42	39	102	25	65	21	34	27	91	25	0	.	17	61	0	.	198	34	189	27	119	30	179	29	276	27	74	38	158	32	0	.	39	55	96	32	27	47	91	45	112	29	61	87	148	23	84	56	75	31	65	22	68	23	107	20	161	44	120	32	70	39	176	46	68	75	0	.	7	73	75	27	49	28	80	34	73	27	93	21	119	27	83	46	86	26	94	19	0	.	86	3
	Ahorn	52	26	24	29	9	47	12	41	6	75	70	37	33	17	18	24	17	23	42	21	88	47	49	30	48	28	0	.	12	70	15	40	46	31	17	54	0	.	53	32	10	40	8	52	7	65	8	48	0	100	33	19	31	32	10	36	29	26	76	76	39	28	67	75	58	52	10	47	54	24	4	70	37	79	40	28	34	62	38	35	38	43	54	25	20	50	37	37	45	40	23	36	95	47	34	33	19	46	35	80	51	40	37	51	33	38	29	98	10	99	3	98	7	58	11	67	21	63	7	50	7	74	4	55	57	38	15	62	3	97	79	38	94	36	72	40	24	68	30	71	34	29	3	94	33	56	9	57	34	42	32	47	42	44	25	78	4	96	0	.	156	72	3	99	9	60	33	28	28	51	42	44	37	33	42	28	23	48	72	52	17	46	61	48	0	.	26	5
	Esche	44	37	23	43	22	65	8	47	0	.	39	42	5	58	14	32	14	21	15	45	53	46	31	44	14	47	0	.	48	64	41	52	53	32	19	33	29	90	30	36	3	84	3	56	24	66	9	40	0	.	34	29	24	42	14	37	20	45	33	41	3	73	4	96	3	97	2	98	101	55	0	.	16	49	58	36	28	43	5	53	20	62	32	39	22	38	11	39	11	46	47	44	21	50	61	44	3	76	15	57	40	24	29	47	24	36	18	98	30	99	2	98	8	62	23	78	37	41	33	51	7	55	23	46	33	59	70	59	0	.	26	44	39	39	39	63	76	53	68	43	1	68	0	.	24	76	4	98	5	67	26	85	27	55	17	44	6	71	0	.	15	75	9	44	11	58	11	34	21	68	28	28	11	38	27	40	32	63	23	61	20	47	9	52	0	.	19	6
	Eiche	19	51	4	59	0	.	9	46	0	.	0	.	1	71	1	66	10	27	0	.	5	96	9	97	30	53	0	.	4	95	1	99	7	51	15	54	191	30	0	.	0	.	2	99	0	.	0	100	1	100	7	40	4	55	5	62	1	99	59	88	0	.	5	96	0	.	0	.	4	96	0	.	0	.	1	98	9	87	0	.	4	72	0	.	17	42	1	98	12	69	4	72	46	68	1	99	0	.	0	.	13	49	20	49	11	45	0	.	0	.	0	.	24	44	31	43	64	33	38	92	20	41	19	53	6	67	0	.	7	97	6	80	16	98	0	.	23	88	7	93	6	86	21	51	114	82	0	.	106	56	1	98	9	73	155	51	0	.	9	88	10	67	6	67	21	48	12	60	0	.	1	97	3	53	2	99	3	78	24	46	15	41	10	57	0	.	9	11
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	0	.	24	57	1	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	97	76	47	93	51	237	34	115	28	241	22	51	45	58	50	360	25	0	.	0	.	0	.	0	.	1	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	0	.	1	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	12
	übrige Laubhölzer	41	24	70	26	43	34	21	52	0	.	22	52	33	22	18	25	29	28	22	25	85	32	23	36	19	45	0	.	49	59	35	42	22	44	54	38	39	66	40	40	23	34	16	52	95	35	75	28	36	43	46	24	32	34	9	49	33	42	0	.	31	45	12	96	17	97	15	57	49	39	19	59	18	36	5	67	35	44	49	41	53	68	16	40	10	48	24	42	9	57	78	40	10	54	39	30	8	47	61	69	62	68	64	37	16	42	179	56	106	47	43	54	138	26	192	29	314	19	106	27	86	31	100	22	55	37	59	94	27	50	57	45	45	37	26	51	69	38	113	55	14	45	21	63	23	53	21	47	42	62	25	40	27	74	58	50	15	53	26	85	3	93	47	24	57	25	67	22	22	56	57	44	48	59	36	36	10	49	24	32	50	39	49	45	0	.	47	5
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	73	3	36	1	70	0	99	1	99	10	95	0	.	1	98	0	.	5	95	0	.	0	.	2	97	0	.	0	.	2	70	2	76	3	67	2	49	1	74	1	70	3	69	1	99	2	70	0	.	0	.	0	.	3	97	2	98	2	67	1	98	2	98	2	98	2	98	1	99	2	98	1	99	0	.	0	.	9	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	69	1	98	0	.	0	.	2	97	0	.	0	.	6	57	5	67	4	97	0	.	0	.	1	98	0	.	0	.	2	99	3	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	62	1	54	1	70	0	.	0	.	0	.	0	.	2	98	3	97	0	.	3	97	0	.	1	12
	Total	353	12	313	14	333	13	289	12	455	16	516	11	477	5	393	5	402	6	502	7	458	18	433	17	508	9	280	.	473	16	458	16	496	10	475	13	345	28	444	10	440	7	422	9	487	8	536	6	467	7	451	7	435	11	477	10	591	8	383	15	419	10	481	20	365	14	383	12	761	15	629	16	587	15	457	12	539	20	494	13	502	18	428	10	405	10	458	14	375	16	451	15	520	13	451	13	454	12	405	17	468	13	394	12	311	12	487	20	645	22	479	10	639	13	562	12	801	7	593	10	534	13	676	11	664	15	619	18	643	11	525	11	439	15	709	20	534	16	404	23	471	12	408	28	452	27	376	10	451	14	428	10	467	17	499	17	265	25	434	34	547	26	485	7	563	8	568	7	363	15	402	16	350	11	421	15	369	14	284	17	324	23	335	12	0	.	476	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. 2277748. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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