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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
Netz: 1,4-km-Netz
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	.
	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	.
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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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Fichte	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	506	26	51	49	130	34	1857	11	75	48	811	16	2	100	172	28	1655	9	326	25	577	17	213	23	104	39	236	20	504	16	76	37	259	31	290	20	363	34	248	16	275	26	759	12	872	10	74	46	704	21	11140	4
	21-30 cm	531	25	311	34	410	28	4294	8	77	34	1509	15	0	.	447	42	4422	7	471	26	1157	16	465	19	244	31	587	21	1194	15	228	35	310	27	715	18	509	26	415	19	518	25	1822	11	2134	11	117	39	907	16	23795	3
	31-40 cm	1000	18	375	30	658	27	7381	7	121	48	2542	13	0	.	714	30	6449	7	708	26	2099	14	1010	19	274	29	1000	17	2161	14	388	31	555	23	1222	18	738	22	876	17	732	21	3439	11	3140	9	218	31	1803	15	39604	3
	41-50 cm	1457	18	320	32	778	22	9738	6	270	34	2797	12	0	.	696	22	7603	6	904	16	2761	13	1249	14	169	38	1204	18	2657	12	391	26	910	21	1726	16	1142	22	912	15	569	22	4021	9	2617	9	387	35	2138	13	47417	2
	51-60 cm	1043	19	223	41	639	26	8422	7	161	61	1581	16	0	.	413	27	5962	7	704	18	2195	14	1058	17	164	43	747	19	2606	13	277	26	602	26	1094	19	672	22	886	16	587	22	3037	10	2032	13	324	40	1680	16	37107	3
	61-70 cm	475	27	84	71	140	38	3965	9	168	49	818	19	12	100	322	38	2931	10	304	36	949	19	481	22	29	58	457	26	1307	19	88	61	248	40	807	22	403	33	582	24	364	38	1424	15	979	19	193	43	557	23	18088	4
	71-80 cm	196	41	74	76	0	.	1102	17	54	71	256	37	0	.	159	40	1386	16	86	51	64	71	185	44	31	100	203	43	813	24	0	.	128	48	351	34	84	50	350	28	182	41	560	22	427	25	24	100	72	58	6787	7
	81-90 cm	45	100	0	.	0	.	623	23	35	100	61	71	0	.	84	51	282	30	35	100	23	100	30	100	0	.	24	100	265	33	0	.	0	.	29	100	0	.	167	40	0	.	110	55	211	34	0	.	85	76	2107	12
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	63	74	0	.	67	58	81	60	33	100	0	.	0	.	0	.	24	100	147	51	0	.	0	.	35	100	46	100	119	59	51	72	0	.	26	100	0	.	0	.	710	22
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	115	59	0	.	0	.	0	.	54	100	200	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	72	100	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	485	30
	Total	5253	14	1439	26	2755	19	37514	5	961	30	10437	10	14	88	3129	20	30970	5	3571	14	9825	10	4691	12	1017	26	4483	15	11654	10	1449	22	3013	17	6288	12	3955	16	4627	11	3277	17	15196	7	12438	7	1337	28	7947	10	187239	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	103	29	15	45	28	41	862	10	55	36	130	24	0	.	37	63	46	22	229	22	366	15	220	22	9	133	40	52	118	28	4	58	96	36	81	30	88	36	57	34	86	38	410	17	89	43	56	41	34	100	3259	5
	21-30 cm	190	28	63	45	125	38	1776	11	68	38	383	23	0	.	60	70	117	28	459	20	684	21	421	21	32	61	101	37	381	19	0	.	196	26	167	28	151	40	90	31	128	40	708	16	179	32	54	69	157	33	6691	5
	31-40 cm	484	24	199	38	230	32	3176	9	128	36	533	26	0	.	60	54	159	27	848	20	1189	15	717	17	95	46	95	36	710	17	19	71	422	23	356	24	101	37	144	50	120	43	958	14	230	29	56	47	593	20	11623	4
	41-50 cm	558	21	94	36	446	33	3944	9	101	49	621	21	0	.	101	50	407	23	757	17	1353	14	896	16	92	68	177	39	1188	18	49	70	374	23	326	27	199	36	241	29	90	46	1409	13	196	33	76	44	868	18	14560	4
	51-60 cm	482	28	37	71	198	33	3447	11	131	46	571	23	0	.	67	51	300	26	626	22	1053	16	762	19	60	62	148	48	840	19	27	71	289	28	288	26	320	39	181	35	79	73	1075	17	200	38	83	54	638	21	11900	5
	61-70 cm	143	39	21	100	38	71	1692	15	35	72	146	46	0	.	78	50	219	31	229	31	403	27	278	29	0	.	110	47	409	29	0	.	251	33	272	33	84	77	147	48	14	100	598	21	116	36	21	100	128	41	5433	7
	71-80 cm	65	58	0	.	0	.	990	19	0	.	54	72	0	.	53	71	183	41	71	58	86	58	190	43	0	.	0	0	94	50	0	.	48	71	54	71	24	100	54	72	0	.	261	35	21	100	0	.	98	51	2345	11
	81-90 cm	61	71	0	.	43	100	615	25	0	.	0	.	0	.	0	.	55	71	57	71	0	.	32	100	0	.	0	.	55	100	0	.	30	100	29	100	0	.	40	100	33	100	88	74	14	100	0	.	31	100	1182	18
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	148	50	0	.	0	.	0	.	43	100	44	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	0	.	0	.	0	.	43	100	0	.	0	.	0	.	309	36
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	92	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	101	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	193	50
	Total	2087	19	429	31	1109	26	16742	7	518	29	2437	17	0	.	499	37	1530	18	3276	15	5134	12	3516	13	288	43	671	29	3794	14	99	58	1706	16	1605	18	967	28	1054	23	549	30	5549	10	1044	22	346	31	2548	15	57496	3
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	35	54	0	.	0	.	31	35	15	80	2	144	27	100	0	.	292	19	7	72	10	106	-3	527	0	.	19	81	23	54	22	77	16	59	3	100	18	64	11	71	19	58	6	73	443	19	0	.	24	78	1020	11
	21-30 cm	52	45	0	.	0	.	125	36	53	44	23	50	20	84	0	.	538	17	72	53	27	67	17	73	0	.	33	87	43	54	9	71	52	52	48	54	19	62	69	65	91	46	28	46	542	18	0	.	73	34	1934	9
	31-40 cm	166	28	14	100	0	.	260	30	198	33	138	50	0	.	0	.	727	17	215	42	67	52	35	92	0	.	25	58	69	52	135	41	195	27	107	50	150	31	137	47	53	51	153	52	542	17	0	.	477	20	3862	7
	41-50 cm	255	31	7	100	8	100	458	28	230	32	181	48	7	100	0	.	722	17	106	38	37	51	31	76	0	.	16	74	111	37	65	45	237	27	6	100	188	29	57	54	32	64	79	39	337	25	0	.	511	18	3682	8
	51-60 cm	252	29	0	.	0	.	289	31	107	45	114	43	12	100	0	.	402	25	124	36	10	100	41	53	0	.	0	.	79	55	29	100	35	59	11	100	93	43	47	51	7	100	27	100	229	36	0	.	238	32	2145	10
	61-70 cm	66	50	0	.	0	.	79	51	0	.	16	100	0	.	0	.	103	46	68	51	0	.	0	.	0	.	10	100	19	100	43	72	0	.	0	.	33	71	10	100	0	.	0	.	9	100	0	.	109	47	564	19
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	58	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	826	21	21	100	8	100	1243	21	603	28	473	39	66	72	0	.	2820	13	592	28	151	44	121	47	0	.	103	68	344	33	303	31	535	22	174	48	500	24	330	41	201	41	294	39	2103	15	0	.	1454	17	13264	6
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	34	82	0	.	0	.	35	67	0	.	10	72	0	.	0	.	189	19	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	53	1	81	1	100	0	.	8	51	184	38	0	.	8	44	311	15	0	.	3	74	799	12
	21-30 cm	88	45	0	.	0	.	50	53	0	.	47	75	0	.	0	.	702	14	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	40	51	14	74	4	100	0	.	17	100	447	20	0	.	30	43	905	13	0	.	21	77	2370	8
	31-40 cm	63	55	6	100	13	100	83	54	9	100	46	73	0	.	0	.	1230	11	0	.	13	71	0	.	0	.	5	100	112	55	50	62	0	.	0	.	5	100	484	18	0	.	28	53	1306	12	0	.	44	54	3498	7
	41-50 cm	117	40	0	.	18	100	87	42	8	100	36	60	0	.	0	.	1645	10	11	100	35	83	0	.	0	.	0	.	94	52	7	100	9	100	0	.	0	0	499	17	0	.	149	43	1940	11	0	.	99	36	4753	6
	51-60 cm	60	52	0	.	12	100	76	62	0	.	27	71	0	.	0	.	1525	12	14	100	14	100	0	.	0	.	8	100	87	53	14	100	0	.	51	71	16	100	581	17	11	100	118	47	1519	12	14	100	94	51	4241	7
	61-70 cm	0	.	0	.	23	100	57	58	0	.	19	100	0	.	25	100	570	18	0	.	55	100	0	.	0	.	0	.	66	62	0	.	0	.	0	.	0	.	267	26	0	.	12	100	935	16	20	100	36	71	2084	10
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	23	100	0	.	0	.	355	25	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	122	38	0	.	0	.	576	21	0	.	37	100	1173	14
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	189	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	76	0	.	0	.	168	36	0	.	0	.	397	27
	91-100 cm	29	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	72	0	.	0	.	87	51	0	.	0	.	171	39
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	Total	390	32	6	100	65	100	409	28	17	71	207	54	0	.	25	100	6476	8	25	71	123	86	22	100	0	.	13	100	414	34	87	58	32	65	51	71	46	63	2784	12	11	100	345	33	7779	8	34	100	333	35	19692	5
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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	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	30	71
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	12-20 cm	7	93	2	100	2	100	34	47	9	100	0	100	0	.	1	100	32	41	1	100	4	67	0	.	2	100	1	100	9	49	0	.	10	47	1	100	8	59	0	.	5	52	51	56	12	85	0	.	16	47	208	19
	21-30 cm	27	58	0	.	0	.	42	63	19	82	0	.	0	.	0	.	13	56	0	.	4	100	3	100	3	100	0	.	-10	139	7	100	5	71	0	.	0	.	0	.	2	100	34	93	0	.	0	.	19	53	167	31
	31-40 cm	28	62	0	.	0	.	9	100	26	100	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	27	77	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	8	100	0	.	0	.	11	100	132	33
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	47	45	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	78	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	136	37
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	73	0	.	0	.	0	.	58	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	100	0	.	0	.	6	100	138	52
	61-70 cm	21	100	0	.	0	.	54	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	135	44
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	62	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	81	59
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	Total	83	45	2	100	2	100	259	36	63	82	49	99	0	.	1	100	45	40	1	100	116	73	3	100	6	100	1	100	95	102	29	81	15	51	1	100	8	59	7	100	7	48	166	53	12	85	0	.	64	39	1033	19
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	440	14	14	44	38	29	1094	10	161	27	399	21	0	.	107	48	169	24	228	26	253	23	122	21	72	58	136	34	284	15	257	22	306	18	177	33	127	26	926	13	39	39	482	12	138	28	42	53	228	17	6241	4
	21-30 cm	863	16	40	48	154	35	2606	10	516	23	643	18	0	.	184	33	237	28	681	17	555	20	397	20	107	41	218	33	896	18	365	23	995	15	185	29	279	23	959	14	58	42	1260	11	175	26	78	55	721	18	13170	4
	31-40 cm	1287	14	77	43	186	43	3017	10	889	18	1039	17	0	.	294	32	232	26	1239	15	666	17	446	21	175	39	243	29	1453	15	437	21	1548	14	407	26	322	25	819	14	89	41	1949	12	98	60	82	45	874	15	17866	3
	41-50 cm	1353	14	49	47	272	31	3108	10	815	21	675	20	0	.	207	28	271	30	1098	19	707	20	383	23	126	43	326	39	1232	16	267	32	1403	14	391	25	314	23	561	15	50	86	1672	12	54	62	81	36	1140	13	16557	4
	51-60 cm	1090	16	22	98	146	40	1886	14	786	21	565	24	0	.	142	54	230	32	511	22	491	28	178	50	63	66	295	50	654	20	153	34	685	20	320	39	227	34	259	27	68	62	677	19	25	59	43	76	921	17	10436	5
	61-70 cm	491	29	0	.	19	100	696	24	228	45	170	38	0	.	0	.	69	56	263	31	126	60	53	58	0	.	13	100	163	37	55	58	218	40	142	48	100	53	131	35	15	100	267	39	0	.	0	.	398	29	3617	10
	71-80 cm	147	41	0	.	0	.	364	33	148	56	65	58	0	.	0	.	0	.	74	53	0	.	0	.	0	.	0	.	86	63	0	.	108	65	0	.	86	73	106	40	0	.	52	71	0	.	0	.	218	42	1454	15
	81-90 cm	19	100	0	.	0	.	72	60	70	71	67	100	0	.	0	.	27	71	0	.	59	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	71	62	74	0	.	12	100	24	100	0	.	21	100	0	.	85	71	576	25
	91-100 cm	41	100	0	.	0	.	88	71	49	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	178	50
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	232	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	232	100
	Total	5731	10	202	38	815	29	12931	7	3662	14	3623	14	0	.	934	24	1236	19	4094	12	2857	15	1578	16	543	29	1231	29	4767	12	1534	16	5319	10	1683	19	1456	16	4004	11	344	35	6359	9	511	24	326	36	4585	11	70327	2
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	78	42	21	74	12	73	238	15	29	30	74	25	1	100	14	78	55	30	66	25	47	30	39	30	9	46	62	51	109	26	17	53	101	22	64	24	46	76	34	40	55	64	198	23	64	29	8	53	110	31	1551	7
	21-30 cm	177	22	29	77	70	42	523	13	154	31	113	33	6	100	111	36	35	57	164	26	146	28	137	38	44	52	36	44	423	19	15	59	134	27	78	37	91	39	95	32	28	44	398	19	29	72	24	72	286	24	3344	6
	31-40 cm	205	24	8	71	90	40	398	18	135	40	48	38	0	.	80	38	47	41	205	29	97	43	56	36	68	45	31	55	265	19	13	100	169	26	59	39	120	40	7	157	29	47	186	24	38	57	51	49	166	32	2572	7
	41-50 cm	116	33	13	72	0	.	187	22	67	37	42	47	0	.	30	55	9	143	80	38	55	49	14	72	24	100	21	60	262	24	0	.	81	37	51	43	55	60	5	100	9	88	54	39	6	100	13	73	101	40	1297	10
	51-60 cm	24	71	0	.	0	.	46	42	0	.	16	100	0	.	26	74	17	71	9	100	13	100	11	80	12	100	0	.	89	45	0	.	22	76	0	.	40	77	0	.	0	.	58	48	0	.	10	100	134	38	526	17
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	26	71	55	73	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	118	42
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	11	100	6	100	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	53
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	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	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100
	Total	600	18	71	42	171	38	1479	11	441	21	304	21	7	91	291	29	168	26	524	18	357	21	258	28	168	40	150	37	1190	14	61	42	507	18	252	25	351	32	140	29	121	40	894	14	137	25	107	40	796	17	9546	4
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	66	29	8	100	46	47	104	26	80	40	105	39	4	73	30	68	109	37	85	28	51	39	14	53	20	58	25	46	124	23	10	65	43	34	68	46	65	43	160	19	25	42	143	26	79	26	6	59	159	38	1628	8
	21-30 cm	173	27	12	76	58	82	316	18	86	47	202	32	2	100	80	63	87	35	308	27	78	31	31	59	59	86	11	74	395	20	27	63	122	48	46	50	138	28	133	28	40	82	372	22	101	31	109	70	139	29	3127	7
	31-40 cm	375	22	20	80	76	43	275	22	45	52	147	33	0	.	36	93	32	47	313	34	235	63	31	61	64	54	29	58	266	26	46	50	155	34	97	60	215	39	84	38	0	.	351	20	36	58	63	48	354	22	3347	8
	41-50 cm	253	25	0	.	39	59	195	25	116	49	141	37	0	.	39	52	20	58	110	32	187	57	6	100	24	77	11	100	161	26	5	100	63	41	81	47	202	32	-4	697	5	100	178	29	17	58	51	54	361	24	2262	9
	51-60 cm	90	45	0	.	0	.	111	35	49	73	68	53	0	.	33	71	0	.	43	54	53	74	0	.	35	77	0	.	51	59	16	100	0	.	28	72	102	50	21	100	0	.	164	42	0	.	26	71	170	34	1060	14
	61-70 cm	42	100	0	.	0	.	91	64	0	.	26	100	0	.	0	.	26	100	28	71	0	.	0	.	0	.	0	.	64	58	0	.	0	.	0	.	38	71	0	.	0	.	50	58	0	.	0	.	65	58	430	25
	71-80 cm	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	30	100	60	64
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	0	.	0	.	64	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	1024	17	41	64	220	37	1127	15	377	31	688	22	6	79	218	52	274	30	888	24	603	42	82	49	203	48	76	43	1060	16	104	46	383	27	320	38	760	23	395	20	70	56	1294	17	233	25	256	44	1277	15	11979	5
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	69	37	0	.	0	.	13	92	31	66	20	41	108	48	0	.	18	46	5	58	2	100	22	60	1	100	0	.	2	100	14	41	10	58	2	74	19	52	194	36	6	72	143	31	52	25	0	.	2	100	732	14
	21-30 cm	105	31	0	.	0	.	102	32	37	43	11	71	146	47	0	.	39	57	35	75	30	53	32	71	0	.	0	.	76	52	55	47	51	38	6	100	52	49	215	22	7	100	434	23	40	39	0	.	39	39	1512	10
	31-40 cm	163	26	0	.	0	.	187	27	41	50	44	54	58	56	0	.	59	60	85	43	63	76	33	60	0	.	0	.	73	78	67	53	70	39	0	.	168	46	150	30	5	100	375	22	8	100	0	.	103	37	1751	10
	41-50 cm	72	36	0	.	0	.	198	26	46	56	59	49	79	59	0	.	94	53	103	37	105	57	21	72	0	.	0	.	23	100	66	48	88	52	0	.	90	34	122	44	11	71	337	32	9	73	0	.	177	28	1701	11
	51-60 cm	232	32	0	.	12	100	146	31	121	44	49	62	53	100	0	.	27	76	48	64	53	63	0	.	0	.	9	100	26	100	82	60	57	53	8	100	114	36	23	72	15	100	255	35	23	77	0	.	110	48	1464	13
	61-70 cm	112	46	0	.	0	.	24	100	0	.	21	100	0	.	0	.	9	77	68	66	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	77	60	0	.	0	.	62	60	1	100	0	.	90	67	0	.	17	100	11	100	520	23
	71-80 cm	12	100	0	.	0	.	42	71	0	.	33	100	0	.	0	.	0	.	0	.	33	100	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	29	100	47	71	0	.	15	100	89	60	0	.	0	.	0	.	313	29
	81-90 cm	59	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	56	100	0	.	0	.	25	100	0	.	0	.	85	58	253	37
	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	.	34	100	34	100
	>100 cm	35	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	.	35	100
	Total	858	18	0	.	12	100	711	17	276	33	238	30	444	38	0	.	246	41	344	39	287	39	107	48	1	100	9	100	242	59	361	34	306	28	44	81	607	26	704	20	59	60	1749	18	131	25	17	100	562	21	8315	7
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	.	89	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	915	13	0	.	6	66	17	75	0	.	0	.	1027	12
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	121	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	983	13	0	.	8	73	33	53	0	.	0	.	1145	12
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	550	17	0	.	14	100	22	59	0	.	0	.	613	16
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	440	21	0	.	11	100	-3	100	0	.	0	.	468	20
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	378	21	0	.	0	.	34	84	0	.	0	.	432	20
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	154	28	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	179	26
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	215	28	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	229	27
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	205	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	205	34
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	126	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	176	44
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	657	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	657	38
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	340	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4624	10	0	.	39	82	131	54	0	.	0	.	5133	10
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	155	30	9	73	14	60	270	16	65	30	97	23	8	55	51	37	504	16	104	25	79	38	52	30	9	45	49	35	162	32	10	46	102	29	74	37	63	30	919	9	68	41	321	15	389	14	20	95	85	19	3679	5
	21-30 cm	199	27	7	72	20	65	394	20	76	30	40	43	8	100	31	56	282	17	116	24	67	45	27	78	25	75	28	52	234	21	0	.	75	35	73	39	154	32	962	12	35	38	245	24	234	22	0	.	127	31	3457	6
	31-40 cm	259	37	8	100	0	.	224	31	101	40	28	65	8	100	21	54	204	25	88	30	20	61	18	71	34	100	4	100	116	32	10	73	85	43	21	60	148	34	520	18	29	55	143	31	109	31	0	.	169	28	2368	8
	41-50 cm	87	37	0	.	6	100	111	33	7	100	23	74	0	.	13	100	39	57	36	47	46	64	6	100	27	79	0	.	96	41	0	.	75	42	6	100	27	50	139	22	0	.	109	54	62	56	18	73	88	39	1021	12
	51-60 cm	91	45	0	.	0	.	60	71	0	.	12	128	0	.	24	100	11	72	0	.	40	100	15	100	0	.	9	100	17	73	9	100	10	100	12	100	20	100	45	73	11	100	47	64	27	75	0	.	47	61	507	20
	61-70 cm	23	100	0	.	0	.	24	74	46	74	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	100	26	72	0	.	23	71	0	.	0	.	18	100	205	32
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	56
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	50	100	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	102	61
	91-100 cm	34	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	.	34	100
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	Total	847	25	24	59	40	55	1171	16	335	26	211	27	23	64	139	35	1075	14	344	20	253	28	118	31	95	54	90	30	625	18	28	46	348	25	186	30	496	27	2621	9	143	29	887	18	822	16	38	61	533	19	11494	4
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	.
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	12-20 cm	1492	12	121	31	271	23	4539	6	521	18	1648	11	149	42	414	26	3232	7	1051	12	1389	12	679	12	228	30	570	16	1351	10	410	18	944	13	759	15	804	19	3647	6	578	18	2528	7	2521	7	206	29	1366	14	31417	2
	21-30 cm	2405	10	462	26	837	21	10230	5	1085	16	2969	10	182	41	914	25	6854	6	2305	11	2754	11	1530	12	515	24	1029	17	3677	9	720	19	1944	11	1319	13	1409	14	4367	6	913	19	5339	7	4550	7	383	30	2487	10	61179	2
	31-40 cm	4030	9	707	24	1253	20	15017	5	1694	14	4578	10	66	56	1204	21	9518	5	3702	11	4475	10	2346	12	711	23	1447	15	5227	9	1167	18	3199	11	2269	13	1967	14	3776	7	1057	18	7604	7	5718	7	470	23	4593	9	87796	2
	41-50 cm	4269	10	484	27	1567	19	18074	5	1669	15	4574	10	86	55	1086	18	11106	5	3205	10	5319	10	2606	11	463	28	1756	15	5858	9	851	21	3241	11	2588	13	2217	15	2972	8	767	19	8019	7	5405	7	626	27	5494	8	94303	2
	51-60 cm	3363	11	282	39	1007	21	14493	6	1356	17	3001	12	65	84	704	21	8696	6	2079	12	3952	11	2064	13	335	31	1216	19	4507	10	606	20	1701	16	1811	15	1604	16	2421	9	778	21	5490	8	4133	9	500	33	4037	10	70201	2
	61-70 cm	1373	16	105	60	220	35	6708	7	532	28	1239	16	12	100	425	31	4039	9	961	20	1551	16	813	17	29	58	590	23	2075	15	301	29	718	23	1221	19	753	23	1318	14	393	35	2484	12	2108	12	250	36	1321	15	31540	3
	71-80 cm	445	28	74	76	0	.	2655	12	202	45	432	31	0	.	223	33	2062	13	230	31	184	41	396	34	41	80	203	43	1024	21	0	.	301	42	433	29	258	34	857	16	197	39	988	18	1087	15	24	100	478	27	12795	5
	81-90 cm	183	42	0	.	43	100	1418	17	105	58	163	53	0	.	84	51	590	22	92	58	82	77	62	71	0	.	24	100	336	32	0	.	115	61	119	51	87	73	464	23	57	71	251	38	427	23	0	.	287	37	4990	8
	91-100 cm	103	58	0	.	0	.	254	39	49	100	63	74	0	.	110	52	186	41	33	100	0	.	0	.	0	.	24	100	147	51	0	.	0	.	67	71	46	100	300	35	51	72	43	100	132	41	0	.	34	100	1643	15
	>100 cm	35	100	0	.	0	.	207	45	40	100	0	.	0	.	72	79	287	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	19	100	0	.	1168	31	0	.	24	100	70	60	0	.	0	.	1922	21
	Total	17698	7	2235	22	5197	17	73595	4	7254	11	18668	8	560	36	5236	15	46571	4	13658	8	19706	8	10495	9	2321	20	6860	13	24201	7	4055	15	12163	9	10605	10	9146	11	21290	4	4792	14	32771	5	26153	5	2459	22	20097	7	397785	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. 1320031. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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