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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

LFI2
Vorrat (Schaftholz)
Hauptbaumart · Brusthöhendurchmesser (10 Klassen)
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 1993/95
		Kanton
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Schweiz
Hauptbaumart	Brusthöhendurchmesser (10 Klassen)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
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	.
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	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	91-100 cm	0	.	0	.	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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	12-20 cm	387	39	54	73	131	47	1782	14	93	68	855	21	3	100	161	40	1456	12	368	38	665	20	252	32	124	51	200	32	403	24	105	48	200	50	291	29	555	39	214	19	312	36	794	17	898	14	86	60	704	27	11094	5
	21-30 cm	400	36	342	37	477	37	4247	10	87	47	1695	19	0	.	499	55	4192	10	504	37	1286	22	499	26	275	40	532	30	1067	21	310	40	214	31	711	25	617	34	424	27	622	33	1560	16	2044	13	87	64	987	19	23679	4
	31-40 cm	1168	21	467	33	709	35	7282	9	167	61	2721	18	0	.	738	41	6422	10	672	37	2242	17	910	28	253	46	1017	24	1540	18	396	36	553	32	1200	21	490	23	955	23	857	28	2875	17	2754	13	172	48	2033	17	38591	4
	41-50 cm	1885	23	496	35	836	27	9331	9	311	49	2950	16	0	.	707	26	7131	9	744	23	2876	17	1254	17	109	44	1112	27	2121	18	438	31	1171	27	1595	23	1073	27	1049	18	727	28	3114	15	2489	12	257	52	2294	16	46069	3
	51-60 cm	1264	24	367	43	561	35	8117	9	262	66	1534	21	0	.	536	32	5302	10	714	26	2623	18	1103	24	211	51	661	28	2085	19	428	28	648	34	943	22	602	31	1008	20	596	29	2568	14	1767	16	126	55	1767	21	35792	4
	61-70 cm	582	32	144	71	63	73	3285	13	261	54	896	26	0	.	422	48	2396	14	209	64	1117	25	492	27	15	100	409	40	1428	24	129	71	292	43	692	29	547	33	686	32	271	49	897	24	837	27	33	100	620	28	16721	6
	71-80 cm	283	46	127	76	0	.	787	24	46	100	188	41	0	.	280	40	1351	21	77	72	71	100	167	62	0	.	29	100	766	31	0	.	114	58	239	42	153	50	343	38	166	45	416	32	382	36	42	100	0	.	6027	9
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	517	32	62	100	107	71	0	.	106	59	219	42	0	.	39	100	53	100	0	.	0	.	145	58	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	63	72	140	51	0	.	48	100	1527	17
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	100	0	.	86	71	61	100	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	258	51	0	.	0	.	58	100	81	100	85	100	37	100	0	.	48	100	0	.	0	.	844	27
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	0	.	0	.	0	.	205	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	100	0	.	0	.	0	.	304	46
	Total	5969	18	1997	29	2776	26	35403	7	1289	39	11018	13	3	100	3533	26	28735	7	3345	20	10919	13	4730	16	987	35	3961	22	9814	13	1805	25	3191	23	5728	16	4119	19	4791	16	3587	23	12330	11	11361	10	803	37	8452	13	180646	2
Tanne	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	.
	12-20 cm	91	46	9	72	28	60	812	13	33	37	130	33	0	.	9	59	41	31	196	27	443	20	274	29	-8	190	71	41	102	29	7	58	90	34	84	39	120	44	56	43	130	45	319	21	42	34	54	57	-8	542	3128	7
	21-30 cm	149	31	44	60	107	46	2077	14	73	54	395	33	0	.	12	72	105	46	496	28	683	24	494	25	43	74	130	39	268	28	0	.	209	38	142	38	234	43	57	48	87	43	775	21	111	41	13	100	139	43	6844	7
	31-40 cm	337	35	173	51	307	36	3145	12	73	53	557	39	0	.	65	78	177	36	847	28	1388	19	790	23	81	74	95	39	508	25	19	100	329	36	291	30	55	53	110	49	182	48	898	20	203	50	0	.	577	26	11207	6
	41-50 cm	461	31	110	45	519	44	3777	11	60	71	656	28	0	.	120	66	404	32	784	23	1546	18	831	21	140	74	306	43	996	27	30	71	330	32	432	35	162	48	288	38	114	58	1270	18	234	40	14	100	871	24	14451	5
	51-60 cm	377	38	29	100	138	45	3369	13	103	82	515	35	0	.	61	73	291	36	454	29	1050	21	608	27	78	75	189	57	770	25	21	100	223	41	385	31	219	62	111	53	131	72	923	26	182	52	60	72	621	24	10908	7
	61-70 cm	86	58	37	100	33	100	1588	19	0	.	147	67	0	.	73	71	237	41	218	43	458	35	194	41	0	.	168	52	293	41	0	.	273	47	213	45	100	100	62	75	23	100	467	30	60	71	0	.	76	71	4806	10
	71-80 cm	110	58	0	.	0	.	1035	25	0	.	0	.	0	.	46	100	215	51	86	71	111	71	186	51	0	.	0	0	74	71	0	.	43	100	48	100	39	100	0	.	0	.	190	67	34	100	0	.	121	59	2338	16
	81-90 cm	53	100	0	.	0	.	477	36	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	49	100	0	.	60	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	100	0	.	73	100	0	.	150	73	0	.	0	.	56	100	1021	25
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	132	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	198	58
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	100
	Total	1663	24	402	39	1133	35	16411	9	343	51	2400	26	0	.	386	54	1519	25	3129	19	5679	15	3437	18	334	60	960	34	3012	18	77	73	1497	24	1715	25	929	34	852	33	666	37	4993	14	867	30	142	45	2453	20	54997	4
Föhre	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	.
	12-20 cm	15	60	0	.	0	.	29	43	23	93	-3	100	49	100	0	.	266	27	5	100	5	100	-6	464	0	.	28	92	0	.	36	85	20	74	5	100	14	71	9	100	11	100	4	100	459	29	0	.	36	87	1005	17
	21-30 cm	45	50	0	.	0	.	153	48	33	85	19	71	36	84	0	.	523	23	76	81	27	100	31	72	0	.	46	100	0	.	7	100	11	71	18	100	0	.	17	91	96	59	21	71	459	24	0	.	52	43	1670	13
	31-40 cm	110	43	0	.	0	.	302	39	142	41	221	55	0	.	0	.	654	24	168	53	85	69	5	80	0	.	28	71	0	.	194	50	163	35	30	59	102	46	81	67	77	59	121	55	538	21	0	.	505	27	3526	10
	41-50 cm	231	51	0	.	13	100	630	33	79	52	268	55	12	100	0	.	676	24	126	51	45	59	40	100	0	.	18	100	31	100	108	49	277	32	0	.	238	36	19	71	14	100	62	65	276	38	0	.	545	23	3706	11
	51-60 cm	197	40	0	.	0	.	373	37	47	71	129	54	21	100	0	.	442	35	77	51	17	100	27	71	0	.	0	.	17	100	54	100	17	100	0	.	115	53	36	71	0	.	49	100	134	38	0	.	140	43	1891	14
	61-70 cm	30	100	0	.	0	.	78	71	0	.	0	.	0	.	0	.	97	50	57	71	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	46	100	0	.	0	.	30	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	71	433	27
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	106	59
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>100 cm	0	.	0	.	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	628	35	0	.	13	100	1565	26	323	36	634	49	117	72	0	.	2723	17	509	37	179	58	97	74	0	.	120	89	80	72	444	37	487	28	53	66	499	34	162	53	199	61	257	45	1866	19	0	.	1381	20	12336	8
Lärche	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	.
	12-20 cm	8	86	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	114	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	59	0	100	0	.	0	.	8	71	144	29	0	.	8	54	277	21	0	.	5	74	600	13
	21-30 cm	73	62	0	.	0	.	18	73	0	.	24	81	0	.	0	.	581	22	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	36	74	0	.	0	.	0	.	30	100	418	24	0	.	30	59	770	19	0	.	35	76	2028	11
	31-40 cm	46	100	0	.	0	.	125	63	18	100	30	100	0	.	0	.	997	17	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	9	102	62	77	0	.	0	.	10	100	519	25	0	.	40	62	1077	18	0	.	49	65	2992	10
	41-50 cm	140	48	0	.	0	.	110	55	13	100	33	72	0	.	0	.	1662	13	19	100	12	100	0	.	0	.	0	.	38	73	0	.	0	.	0	.	0	.	467	25	0	.	65	53	1674	16	0	.	95	46	4327	9
	51-60 cm	85	58	0	.	0	.	135	59	0	.	24	100	0	.	0	.	1552	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95	71	0	.	0	.	46	100	0	.	518	26	18	100	93	82	1378	17	25	100	109	65	4078	10
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	102	58	0	.	0	.	0	.	42	100	619	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	84	75	0	.	0	.	0	.	0	.	280	30	0	.	0	.	758	22	34	100	34	100	1954	13
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	44	100	0	.	0	.	461	29	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	71	0	.	0	.	562	30	0	.	0	.	1221	19
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	148	50	0	.	0	.	258	38
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	100	0	.	0	.	87	71	0	.	0	.	147	59
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	Total	352	45	0	.	0	.	525	33	31	71	166	58	0	.	42	100	6147	11	19	100	32	75	38	100	0	.	0	.	287	46	63	77	0	.	46	100	48	91	2558	17	18	100	236	43	6731	12	58	100	328	47	17724	6
Arve	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	.
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	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	276	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	111	37	0	.	0	.	387	24
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	14	71	0	.	0	.	0	.	0	.	353	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	143	30	0	.	0	.	510	20
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	252	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	168	40	0	.	0	.	420	22
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	200	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	75	0	.	0	.	230	32
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	71	0	.	0	.	88	45
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	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	24	100
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	35	100
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	Total	0	.	0	.	0	.	14	71	0	.	0	.	0	.	0	.	1316	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	718	23	0	.	0	.	2050	15
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	12-20 cm	1	100	0	.	3	100	18	53	0	.	1	100	0	.	2	100	8	57	2	100	1	100	0	.	0	.	1	100	9	63	0	.	13	53	2	100	3	100	0	.	4	75	22	63	19	85	0	.	13	52	124	22
	21-30 cm	18	71	0	.	0	.	55	75	26	100	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	6	100	5	100	0	.	0	.	-22	100	12	100	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	16	78	127	46
	31-40 cm	24	100	0	.	0	.	15	100	46	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	77	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	147	45
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	49	59	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	78	0	.	0	.	0	.	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	197	41
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	73	0	.	0	.	0	.	96	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	100	0	.	0	.	0	.	224	54
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	72	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	137	63
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	59	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	59	100
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>100 cm	0	.	0	.	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	42	82	0	.	3	100	287	46	87	100	1	100	0	.	2	100	10	58	2	100	185	75	5	100	0	.	1	100	145	110	12	100	18	58	2	100	3	100	12	100	4	75	123	79	19	85	0	.	48	54	1013	28
Buche	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	.
	12-20 cm	412	20	16	59	25	44	1264	14	232	27	415	28	0	.	55	33	200	33	246	39	222	19	146	29	54	74	117	39	311	20	282	29	257	22	137	38	134	36	873	20	55	47	437	17	117	36	33	62	201	22	6242	6
	21-30 cm	695	21	44	54	106	48	2720	13	489	26	634	25	0	.	160	36	252	29	427	30	644	26	356	25	85	60	244	44	968	25	389	31	990	21	168	42	229	26	961	20	102	41	1201	16	219	32	61	71	754	23	12898	5
	31-40 cm	1219	19	66	60	96	48	3247	12	708	27	918	22	0	.	326	44	281	33	1116	20	752	22	394	33	118	67	315	35	1486	20	517	26	1231	21	386	37	321	30	717	19	97	54	1920	17	151	62	43	59	794	18	17217	5
	41-50 cm	1392	19	63	58	188	42	3585	12	461	27	446	28	0	.	262	34	398	34	987	25	642	27	343	27	68	84	366	52	1194	23	338	40	1460	20	283	37	380	28	455	23	64	107	1596	17	92	62	80	45	1176	18	16319	5
	51-60 cm	1039	24	18	174	82	71	1920	16	494	31	214	37	0	.	97	95	270	43	657	25	513	31	41	70	22	100	398	57	574	31	190	39	666	29	237	55	227	43	251	38	112	62	720	25	16	100	0	.	978	23	9736	7
	61-70 cm	590	36	0	.	0	.	718	30	201	57	136	52	0	.	0	.	119	55	275	39	49	100	33	100	0	.	23	100	128	60	31	100	115	58	81	100	42	100	186	42	28	100	313	42	0	.	0	.	349	37	3414	13
	71-80 cm	218	45	0	.	0	.	457	40	173	77	46	100	0	.	0	.	0	.	71	73	0	.	0	.	0	.	0	.	125	72	0	.	38	100	0	.	151	73	66	58	0	.	0	.	0	.	0	.	192	55	1537	21
	81-90 cm	33	100	0	.	0	.	34	100	0	.	123	100	0	.	0	.	20	100	0	.	98	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	100	0	.	0	.	45	100	0	.	39	100	0	.	0	.	428	42
	91-100 cm	67	100	0	.	0	.	73	100	87	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	228	58
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	Total	5665	15	207	50	497	34	14017	9	2844	20	2933	19	0	.	900	32	1541	23	3778	16	2919	18	1313	19	347	44	1462	37	4786	18	1747	21	4756	14	1328	27	1483	21	3508	14	503	39	6189	12	633	31	218	48	4443	14	68018	3
Ahorn	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	.
	12-20 cm	84	32	2	100	18	89	241	22	33	34	66	34	0	.	22	55	44	39	46	34	50	37	35	41	13	52	89	67	127	34	12	73	80	27	53	34	8	447	27	38	28	53	134	43	60	47	2	100	155	34	1427	10
	21-30 cm	166	32	0	.	101	49	573	17	103	39	92	42	0	.	125	50	27	89	117	36	127	39	178	48	23	108	20	72	550	23	6	100	125	32	52	46	70	43	52	49	27	54	332	31	20	165	17	100	316	28	3221	8
	31-40 cm	201	33	14	71	104	47	490	22	98	56	27	58	0	.	59	70	64	50	205	34	104	59	57	51	64	66	59	57	372	22	0	.	187	34	70	43	81	54	0	.	40	52	151	38	50	72	35	84	121	32	2654	9
	41-50 cm	177	36	9	100	0	.	202	27	76	45	51	51	0	.	18	72	15	149	73	55	47	60	16	100	0	.	31	73	296	30	0	.	99	42	71	47	50	71	0	.	2	100	50	52	10	100	14	100	48	71	1354	12
	51-60 cm	43	71	0	.	0	.	62	45	0	.	0	.	0	.	0	.	29	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	55	0	.	40	76	0	.	66	77	0	.	0	.	29	71	0	.	18	100	142	46	538	22
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	22	100	37	100	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95	53
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	73
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>100 cm	0	.	0	.	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	671	25	25	58	223	45	1590	14	347	28	257	28	0	.	243	38	179	35	440	22	329	26	285	38	100	50	200	53	1504	18	18	63	531	21	246	30	274	46	79	41	97	41	695	23	139	37	86	55	782	20	9341	6
Esche	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	.
	12-20 cm	17	44	0	.	44	71	123	27	46	60	125	39	4	100	48	70	85	56	56	53	42	48	25	53	33	58	9	62	155	27	11	93	51	44	50	71	63	44	118	31	22	44	148	36	74	33	1	100	149	51	1501	10
	21-30 cm	118	36	0	.	120	48	365	22	132	55	259	40	4	100	127	66	85	51	264	41	71	43	43	71	99	84	7	100	387	24	29	80	70	46	63	49	152	34	76	36	54	100	334	31	85	47	15	100	190	29	3148	9
	31-40 cm	327	33	0	.	62	51	282	29	44	82	158	38	0	.	82	56	38	62	403	44	387	67	47	71	93	62	16	100	226	39	73	56	187	45	155	63	124	45	28	73	0	.	395	25	25	98	59	71	339	27	3549	12
	41-50 cm	299	31	0	.	17	100	178	35	127	47	141	50	0	.	64	52	9	100	116	42	229	79	0	.	42	76	0	.	147	33	9	100	77	54	136	46	260	37	-43	90	0	.	201	37	12	100	36	100	491	28	2547	12
	51-60 cm	81	68	0	.	0	.	65	59	33	100	96	59	0	.	29	100	0	.	50	72	33	100	0	.	43	100	0	.	67	72	29	100	0	.	47	72	148	55	39	100	0	.	136	53	0	.	22	100	98	50	1014	18
	61-70 cm	75	100	0	.	0	.	47	100	0	.	0	.	0	.	0	.	43	100	51	71	0	.	0	.	0	.	0	.	80	71	0	.	0	.	0	.	33	100	0	.	0	.	90	58	0	.	0	.	70	71	489	29
	71-80 cm	39	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	90	71
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	62	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	0	.	0	.	0	.	109	71
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>100 cm	0	.	0	.	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	956	26	0	.	242	52	1123	21	382	40	778	27	8	100	350	52	260	45	940	36	762	58	115	59	310	53	32	81	1062	21	150	55	385	37	451	44	780	26	218	32	76	76	1352	22	195	34	132	75	1388	19	12447	7
Eiche	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	.
	12-20 cm	38	63	0	.	0	.	14	150	29	91	24	51	159	55	0	.	3	71	5	71	3	100	20	94	3	100	0	.	4	100	11	63	17	62	0	.	34	52	205	43	4	100	183	36	50	35	0	.	4	100	809	19
	21-30 cm	21	72	0	.	0	.	123	36	48	53	8	100	216	54	0	.	3	100	56	81	35	61	14	100	0	.	0	.	62	62	34	64	51	49	0	.	88	48	210	33	13	100	355	27	40	56	0	.	39	52	1416	14
	31-40 cm	103	45	0	.	0	.	99	41	48	67	35	100	51	87	0	.	12	100	75	58	104	83	42	74	0	.	0	.	19	75	95	65	43	51	0	.	267	47	162	43	0	.	338	30	13	100	0	.	104	48	1609	15
	41-50 cm	29	71	0	.	0	.	209	34	37	100	33	72	58	100	0	.	87	71	126	45	167	62	15	100	0	.	0	.	0	.	49	82	10	100	0	.	145	36	136	65	9	100	160	53	0	.	0	.	256	31	1528	15
	51-60 cm	248	39	0	.	0	.	75	51	94	74	41	100	94	100	0	.	0	.	37	70	47	100	0	.	0	.	0	.	0	.	48	71	39	100	13	100	136	41	17	100	0	.	94	64	0	.	0	.	116	68	1102	19
	61-70 cm	101	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	50	100	0	.	0	.	41	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	286	37
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	77	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	71	0	.	25	100	41	100	0	.	0	.	0	.	279	39
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	99	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	71	185	63
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	100	60	100
	>100 cm	0	.	0	.	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	541	30	0	.	0	.	597	22	256	52	142	46	578	47	0	.	106	71	327	49	411	45	90	62	3	100	0	.	133	50	288	46	161	42	13	100	890	30	730	25	51	66	1170	23	103	37	0	.	685	26	7274	9
Kastanie	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	986	18	0	.	1	100	2	100	0	.	0	.	1038	17
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	173	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	990	18	0	.	0	.	36	72	0	.	0	.	1198	17
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	537	26	0	.	0	.	29	72	0	.	0	.	603	23
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	373	27	0	.	0	.	-5	100	0	.	0	.	406	25
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	232	34	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	278	29
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	121	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	121	36
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	197	36	0	.	0	.	27	100	0	.	0	.	224	34
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	226	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	226	46
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	121	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	121	53
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	485	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	485	49
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	330	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4267	14	0	.	1	100	100	57	0	.	0	.	4698	13
übrige Laubhölzer	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	.
	12-20 cm	146	49	5	73	9	65	277	24	56	44	105	27	2	71	64	48	462	20	100	37	57	33	65	39	5	78	33	60	138	31	11	65	82	39	65	64	33	60	819	13	73	50	280	22	287	23	-1	912	76	28	3250	7
	21-30 cm	171	37	0	.	22	84	371	28	55	43	58	50	0	.	8	88	301	24	96	39	32	56	11	72	29	100	20	100	185	28	0	.	73	48	82	52	122	45	869	16	15	69	274	33	149	29	0	.	109	42	3056	8
	31-40 cm	220	44	0	.	0	.	177	33	132	50	45	72	0	.	22	74	206	35	77	39	26	72	16	100	0	.	0	.	145	39	19	73	51	79	14	100	148	43	411	25	32	73	202	37	98	42	0	.	204	33	2245	10
	41-50 cm	44	50	0	.	10	100	176	35	0	.	27	100	0	.	21	100	64	44	21	74	46	100	0	0	0	.	0	.	83	59	0	.	68	65	11	100	46	50	111	29	0	.	140	65	19	124	31	72	57	45	975	16
	51-60 cm	79	72	0	.	0	.	104	71	0	.	21	128	0	.	39	100	13	100	0	.	0	0	28	100	0	.	0	.	27	73	0	.	18	100	22	100	0	.	0	.	0	.	83	64	34	100	0	.	25	100	494	27
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	42	73	27	100	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	62	100	26	100	0	.	40	71	0	.	0	.	0	.	217	40
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	73
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	90	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	148	72
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>100 cm	0	.	0	.	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	661	28	5	73	42	79	1238	21	271	38	276	34	2	71	154	48	1046	18	294	31	162	35	120	37	34	85	53	53	578	22	29	60	292	35	194	45	505	39	2255	13	120	44	1019	24	587	21	30	77	471	27	10440	6
nicht bestimmbar	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>100 cm	0	.	0	.	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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	12-20 cm	1200	19	86	53	258	34	4561	8	547	24	1729	15	217	49	361	27	2808	9	1024	19	1488	14	811	17	224	41	549	21	1273	14	476	23	811	18	687	22	973	25	3451	8	641	24	2331	11	2346	10	176	39	1334	18	30362	3
	21-30 cm	1856	15	430	33	933	28	10702	7	1045	20	3185	14	255	49	931	34	6521	8	2038	15	2922	14	1632	15	555	31	1000	23	3502	13	787	25	1747	16	1237	19	1543	19	4074	8	1016	25	4886	10	4045	9	193	42	2637	13	59671	2
	31-40 cm	3755	12	720	30	1279	27	15177	6	1475	20	4713	14	51	87	1292	29	9239	8	3561	15	5143	12	2262	16	608	34	1530	20	4310	12	1373	22	2744	16	2146	16	1598	17	3532	10	1285	22	6940	10	5080	10	309	36	4726	11	84848	2
	41-50 cm	4657	14	679	32	1583	25	18249	6	1180	24	4605	13	70	85	1191	22	10735	7	2996	14	5663	13	2498	13	359	39	1832	22	4963	13	971	25	3492	15	2528	18	2353	19	2854	10	930	24	6659	10	4969	10	431	39	5852	11	92298	2
	51-60 cm	3412	14	413	44	781	30	14238	7	1033	25	2573	17	115	84	762	27	8132	8	1988	16	4332	14	1806	18	354	41	1249	26	3841	14	770	23	1653	23	1692	19	1513	20	2212	12	858	28	4756	12	3552	12	251	41	3995	14	66283	3
	61-70 cm	1464	21	181	60	96	59	5954	10	527	35	1219	24	0	.	537	40	3560	11	836	27	1653	21	719	22	15	100	600	31	2109	19	255	46	680	30	985	27	855	27	1360	19	322	43	1842	17	1695	17	66	71	1231	19	28760	4
	71-80 cm	651	31	127	76	0	.	2448	16	218	64	279	43	0	.	344	35	2164	16	234	41	237	50	390	37	0	.	29	100	999	28	0	.	194	45	287	39	458	34	708	23	191	41	647	29	1075	21	42	100	404	35	12128	7
	81-90 cm	86	73	0	.	0	.	1180	22	62	100	230	63	0	.	106	59	400	31	49	100	137	77	113	71	0	.	0	.	145	58	0	.	0	.	89	72	157	73	326	40	45	100	261	49	351	34	0	.	190	50	3926	12
	91-100 cm	67	100	0	.	0	.	205	58	87	100	72	100	0	.	86	71	61	100	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	258	51	0	.	0	.	124	71	81	100	266	46	37	100	0	.	171	50	0	.	60	100	1633	19
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	0	.	0	.	0	.	290	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	650	41	0	.	44	100	37	100	0	.	0	.	1075	29
	Total	17149	10	2635	28	4929	22	72768	5	6174	17	18604	11	709	45	5610	20	43910	5	12783	11	21576	10	10231	12	2115	28	6789	18	21401	10	4633	18	11320	12	9776	14	9530	14	19433	6	5323	19	28366	8	23321	7	1468	31	20430	9	380985	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. 1319996. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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