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Nettozuwachs #80
Zunahme des Schaftholzvolumens in Rinde der zwischen zwei Inventuren überlebenden Bäume und Sträucher ab 12 cm Brusthöhendurchmesser (BHD), das Schaftholzvolumen in Rinde aller eingewachsenen Bäume und Sträucher und die modellierte Zunahme des Schaftholzvolumens in Rinde der Abgänge während der halben Inventurperiode minus das Volumen der Mortalität. Der Nettozuwachs entspricht so dem Zuwachs (=Bruttozuwachs) abzüglich des Volumens der Mortalität.

Standortgüte #894
Produktionsfähigkeit des Standorts in vier Klassen aufgrund der Gesamtwuchsleistung (GWL) nach Keller (1978) in Kilogramm pro Hektar und Jahr. Gering: GWL bis 1500 kg/(ha×J), mässig: GWL 1501-3000 kg/(ha×J), gut: GWL 3001-4500 kg/(ha×J), sehr gut: GWL über 4500 kg/(ha×J).

Hauptbaumart #90
Art der Bäume und Sträucher ab 12 cm Brusthöhendurchmesser (BHD) mit einzelnen Klassen für die zehn häufigsten Arten bzw. Artengruppen der Schweiz («Hauptbaumarten») und den Klassen «übrige Nadelbäume» und «übrige Laubbäume» für die restlichen Arten. Als Hauptbaumarten gelten: Fichte (Picea spp.), Tanne (Abies spp.), Föhre (Pinus sylvestris, P. nigra, P. strobus, P. mugo subsp. uncinata), Lärche (Larix spp.), Arve (Pinus cembra), Buche (Fagus sylvatica), Ahorn (Acer spp.), Esche (Fraxinus spp.), Eiche (Quercus spp.) und Kastanie (Castanea sativa). Grundlage: Feldaufnahme (MID 50: Baumart)

Forstkreis (2024) #2777
Regionale Gliederung mit den Forstkreisen als Einheit. Die Variable wurde im Jahr 2024 implementiert und basiert auf einer Erhebung bei den kantonalen Forstdiensten in den Jahren 2022/2023.

zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5 #2382
Wald, der in den fünf Inventuren LFI1 (1983-1985), LFI2 (1993-1995), LFI3 (2004-2006), LFI4 (2009-2017) und LFI5 (2018-2026) zu weniger als zwei Dritteln mit Sträuchern bedeckt war und zu Fuss aufgesucht werden konnte.

1,4-km-Netz, Unternetze 1-5 #1746
Unternetze 1, 2, 3, 4 und 5 der Feldaufnahmen auf dem Stichprobennetz mit einer Maschenweite von 1,4 km (Basisnetz).

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).

Oben

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–LFI3
Nettozuwachs
Standortgüte · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³/Jahr
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Veränderung 1993/95–2004/06
		Forstkreis (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		Seen		Schweiz
Standortgüte	Hauptbaumart	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%
keine Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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gering	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	Tanne	0	100	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	1	93	-1	100	1	205	-3	197	0	.	0	.	1	95	0	.	0	.	0	.	-7	105	0	.	0	.	2	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	66	0	.	2	74	0	.	0	.	3	112	5	91	0	100	8	76	2	100	-2	100	2	86	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	94	0	.	0	.	0	134	1	100	1	100	0	.	0	.	0	.	4	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-2	137	0	.	0	0	2	100	1	718	4	74	0	.	0	.	1	76	0	.	2	100	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	-1	.	0	.	0	.	0	.	2	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	47
	Föhre	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	279	0	.	0	.	-1	103	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	11169	-4	72	1	57	0	.	0	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	-2	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	73	0	.	1	100	-1	120	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	1	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	3	229
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-4	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	72	0	100	2	87	4	45	29	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	81	3	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	34	12	44	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	73	18
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	2	62	10	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	62	3	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	31
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	38
	Buche	4	75	0	.	0	.	8	80	-2	100	0	.	5	78	8	75	10	56	14	40	0	.	-1	.	5	57	0	.	0	.	0	.	5	53	3	.	0	.	3	90	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	86	0	.	8	74	1	100	0	.	1	93	-1	122	1	100	2	116	0	100	0	.	4	183	0	.	5	70	0	100	0	.	0	.	6	.	6	55	4	73	1	82	13	53	0	536	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	138	0	.	0	.	1	100	1	71	0	518	0	.	0	.	-2	100	0	.	1	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	2	99	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	5	71	0	.	0	.	126	17
	Ahorn	0	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	3	47	1	100	0	73	1	77	0	.	0	.	1	71	0	.	0	.	0	.	1	149	0	.	0	.	0	334	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	70	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	71	0	100	0	.	6	92	0	.	0	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	85	0	100	-1	140	0	84	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	60	1	73	1	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	72	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	268	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	19	29
	Esche	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	73	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	1	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	92	-1	100	0	83	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	-1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	76	0	.	0	.	14	41
	Eiche	0	0	0	.	0	.	0	76	0	.	0	.	0	100	0	.	1	59	0	.	0	.	0	.	-1	258	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	-3	106	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	445
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	übrige Laubhölzer	0	100	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	3	95	0	143	2	64	0	186	0	.	0	.	1	65	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	100	-1	145	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	75	0	100	0	.	-2	88	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	1	77	0	88	0	69	0	92	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	74	0	.	0	.	2	95	0	100	0	100	1	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	1	100	-1	142	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	12	36
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
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mässig	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	101	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	60	2	144	1	100	14	42	10	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	-2	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	535	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	2	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	35	9	38	5	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	71	19
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	60	3	140	4	107	18	51	40	32	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-2	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	90	7	59	5	49	3	68	0	.	0	.	20	34	5	62	-2	332	0	.	0	.	0	.	6	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	53	36	24	23	14	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	212	14
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	111	6	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	56	4	78	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	37
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	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	2	74	0	.	5	218	11	61	3	.	5	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	105	0	.	0	.	3	141	1	163	12	38	-1	148	2	212	0	.	2	97	0	.	0	.	0	.	2	82	3	49	0	.	4	75	0	100	1	278	0	100	6	71	0	.	-1	154	-2	71	11	66	-2	172	0	.	2	.	5	80	0	.	0	.	0	.	0	3591	-1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	67	0	.	4	51	10	72	0	.	22	40	7	51	1	64	3	91	0	.	0	100	1	73	0	.	2	71	0	.	0	.	2	156	0	.	5	.	5	55	1	183	3	107	4	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	92	5	58	0	.	0	.	0	.	-1	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	146	16
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	74	0	.	0	8012	1	59	0	.	2	103	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	86	1	100	0	.	5	52	2	74	-1	214	0	613	3	59	0	.	0	71	-1	.	0	.	0	.	0	100	0	377	0	.	0	100	0	.	1	62	0	.	0	100	0	.	0	100	0	400	0	100	2	60	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	1	61	0	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	86	0	70	0	.	0	.	0	1052	0	.	0	.	1	71	1	89	2	46	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	100	1	58	2	81	2	134	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	1	71	3	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	23
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	214	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	65	0	.	0	.	4	55	1	71	0	81	2	73	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	100	0	.	0	.	0	.	-2	135	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	76	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	1	100	0	.	1	86	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	94	1	86	1	429	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	28
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	1	100	-2	100	1	100	-1	183	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	64	3	72	1	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	74
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	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	5	42	0	4725	0	.	1	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	68	0	100	0	.	2	92	1	112	1	172	2	177	7	40	8	68	0	172	0	.	0	.	0	100	0	.	0	72	0	.	0	.	0	100	0	75	0	.	0	130	0	.	0	.	0	71	0	.	0	84	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	112	0	0	0	.	0	.	0	.	5	80	0	75	0	160	1	69	0	100	2	93	2	54	12	99	1	52	1	96	0	.	3	100	-1	112	0	.	0	68	0	.	0	.	0	72	0	.	0	.	0	59	0	.	0	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	10	58	3	61	8	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	22
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gut	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	2	73	7	70	2	67	8	61	26	46	55	39	15	122	101	22	18	50	4	455	1	100	5	71	1	71	0	.	20	66	29	44	6	94	30	41	0	.	30	56	46	37	16	74	33	31	23	47	7	63	12	38	16	42	20	45	67	53	6	94	19	48	5	53	7	61	8	58	6	64	12	44	4	148	-1	294	8	90	27	45	8	46	49	35	15	67	3	61	1	54	2	100	2	76	13	61	13	159	11	53	12	51	2	81	2	78	5	78	12	71	-1	152	0	0	0	100	0	100	1	100	0	100	0	4774	0	942	8	57	19	55	3	83	4	57	0	76	21	54	0	.	4	219	0	.	7	80	15	39	6	120	10	59	2	137	13	70	3	100	0	.	1	80	0	.	0	.	15	61	14	59	8	75	-1	146	31	77	9	52	0	100	1	100	1	85	0	.	1045	8
	Tanne	1	100	2	100	0	.	6	70	10	56	26	40	6	91	95	22	41	32	16	38	0	100	0	.	3	90	0	.	1	100	4	64	17	51	14	52	0	.	3	71	4	49	5	53	-3	141	1	75	0	.	33	35	20	42	32	40	19	57	11	51	7	44	4	53	7	77	17	45	1	61	2	77	4	53	-3	460	0	.	7	47	9	56	10	81	1	87	6	71	3	62	2	57	0	495	6	70	12	59	1	263	9	63	1	73	0	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	100	-1	100	1	100	7	72	0	.	2	67	7	43	0	100	3	79	0	873	0	.	15	53	0	.	3	80	2	57	5	70	3	55	2	109	11	63	0	100	3	.	2	75	0	.	0	.	4	133	4	58	3	90	1	100	7	86	5	75	0	.	0	.	2	100	0	.	557	8
	Föhre	3	79	0	120	0	100	0	0	0	.	0	100	1	302	1	75	1	76	2	113	0	100	4	70	1	87	0	.	0	.	0	.	0	.	0	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	104	0	.	3	72	0	.	3	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	100	5	92	0	0	-1	354	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	65	0	100	2	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	83	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	1	74	-2	74	2	71	0	100	0	.	0	100	0	.	32	28
	Lärche	0	.	0	100	0	.	3	115	0	.	0	.	-1	198	0	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	100	1	76	3	82	7	86	0	.	0	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	76	0	.	0	.	12	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	3	100	0	.	0	.	0	.	0	100	1	77	0	.	1	65	0	107	0	283	0	100	0	.	0	.	0	100	0	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	38	39
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	100	0	.	0	.	5	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	3	100	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	168	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	24	35
	Buche	16	65	9	50	5	61	19	53	3	56	14	41	31	47	31	44	22	74	19	39	-1	457	16	65	10	53	0	.	3	91	5	57	7	52	8	62	0	.	8	72	0	2600	4	73	0	100	6	49	0	.	16	52	13	38	10	48	20	43	2	114	6	70	4	109	0	79	4	50	4	87	1	73	7	91	10	59	3	66	2	367	7	62	11	71	22	41	2	75	5	157	3	58	4	69	4	91	0	.	9	58	8	46	4	100	0	503	0	.	0	.	0	.	9	89	17	53	6	51	-1	126	16	50	11	52	7	53	0	.	3	160	6	69	3	78	2	100	-5	82	2	.	5	65	-3	.	1	54	2	75	9	69	17	46	2	100	8	52	0	100	4	.	3	92	0	.	0	.	5	59	4	68	4	54	4	71	4	123	14	56	0	100	3	120	4	78	0	.	578	8
	Ahorn	0	7484	1	100	0	100	0	196	2	100	4	135	4	51	5	53	4	74	2	125	1	71	0	116	0	1003	0	.	2	100	0	1945	2	71	1	69	0	.	5	76	2	62	0	.	1	100	0	100	0	.	0	585	2	52	1	53	10	76	2	93	1	64	0	.	3	75	0	95	4	83	0	193	1	62	4	95	0	479	-3	73	1	67	3	144	2	73	2	75	2	51	1	64	3	90	0	284	0	671	1	87	8	62	0	.	0	100	0	.	2	100	1	100	0	90	0	177	0	71	0	.	1	100	0	100	4	56	0	100	0	.	1	51	2	77	0	100	1	84	0	.	2	55	0	.	0	.	0	80	1	61	0	75	0	.	0	100	3	100	0	.	0	100	0	.	0	.	2	67	0	183	2	61	0	100	0	375	2	66	7	100	1	76	-1	100	0	.	118	15
	Esche	1	79	5	90	0	.	1	100	0	.	5	72	2	67	5	68	9	48	1	100	0	100	1	71	2	71	0	.	1	100	0	454	1	101	7	94	0	.	11	98	0	.	0	.	0	71	3	63	0	.	8	53	16	82	1	74	2	58	-1	100	2	78	0	.	0	100	0	100	7	75	0	0	0	100	11	60	2	71	2	77	4	96	7	58	4	65	1	100	1	100	3	71	0	.	8	64	0	.	7	97	4	75	0	704	1	85	0	.	5	100	0	.	1	73	1	63	3	197	2	120	1	124	1	81	1	58	2	71	0	.	2	65	0	95	0	.	1	77	0	.	0	100	0	.	0	.	0	100	-4	100	2	71	0	.	0	100	0	100	0	.	0	607	0	.	0	.	1	84	1	100	3	65	1	100	-5	141	3	70	0	.	5	81	2	89	0	.	167	16
	Eiche	4	84	0	100	0	.	0	72	0	.	0	.	0	.	0	.	8	66	0	.	0	0	0	100	-1	120	0	.	1	100	0	.	1	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	1	68	1	96	0	.	1	100	1	97	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	100	0	.	0	100	0	.	1	58	0	.	0	100	0	.	0	100	0	100	0	.	0	.	1	55	1	80	1	61	0	.	0	.	0	.	1	64	3	59	4	76	1	73	4	51	1	74	0	100	0	.	1	100	0	.	0	100	0	.	0	1043	0	.	1	108	0	.	0	.	0	.	3	87	0	.	0	100	7	66	1	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	122	0	.	0	0	0	71	1	89	5	61	0	371	3	86	0	.	0	.	58	19
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	56	0	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	133	0	1105	6	71	-9	71	10	135	-6	153	2	133	15	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	77
	übrige Laubhölzer	3	90	1	67	0	100	0	.	0	100	0	420	2	102	7	50	1	49	2	47	2	69	0	72	0	71	0	.	-2	74	0	141	0	100	2	72	0	.	8	87	0	2459	0	100	10	64	11	57	2	73	2	73	3	85	0	369	0	533	0	.	0	81	0	.	0	860	2	100	1	87	0	100	0	100	0	100	-2	100	-1	134	6	80	4	81	5	92	0	0	0	100	3	94	0	.	4	78	0	236	-3	75	0	0	0	.	0	100	0	100	9	49	5	88	10	61	4	130	16	48	-7	76	6	54	2	151	1	129	0	100	0	1225	1	90	0	1048	0	153	-1	86	1	.	0	662	0	.	0	0	0	1042	-1	175	0	73	0	.	1	394	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	1	106	9	93	1	75	0	.	0	1517	0	79	1	80	4	82	0	81	0	.	138	17
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	Total	29	53	25	37	7	62	39	40	42	37	103	29	59	43	246	17	110	28	47	48	3	130	27	50	16	49	0	.	26	56	39	39	34	40	62	30	0	.	65	45	52	35	25	54	43	30	53	26	16	49	73	27	73	31	71	32	119	41	25	50	37	37	14	55	18	56	30	35	22	46	15	47	16	65	22	88	10	76	34	37	34	39	84	29	70	35	14	47	12	72	15	44	9	58	36	35	25	97	27	50	43	41	11	72	7	45	5	78	33	45	4	158	27	43	15	78	42	38	-9	142	29	35	32	41	21	50	10	51	26	46	21	41	9	64	6	67	17	82	4	.	28	46	-3	.	12	59	21	36	18	67	32	37	10	71	40	44	8	71	6	.	8	84	0	.	0	.	28	46	31	51	22	45	6	77	36	76	40	35	8	100	18	53	9	65	0	.	2786	5
sehr gut	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	18	48	19	51	28	57	20	80	0	.	-3	121	2	894	30	42	162	17	1	266	1	81	4	65	7	66	0	.	4	151	20	58	11	60	8	44	0	100	5	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	83	3	366	41	36	2	230	0	.	12	72	3	82	0	805	1	87	6	100	1	.	2	142	-1	2105	17	67	0	429	1	90	-12	150	38	40	26	40	0	1090	22	54	3	51	1	100	0	.	2	213	28	43	38	38	47	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	7	68	8	83	0	.	13	70	1	86	0	.	3	100	0	100	7	58	0	100	15	50	1	100	17	58	0	.	0	.	1	100	0	92	19	42	33	39	35	65	48	39	23	48	12	64	31	32	0	.	932	8
	Tanne	14	63	3	66	4	59	11	74	0	.	2	456	0	100	53	30	94	22	10	79	0	100	0	723	-1	119	0	.	1	79	7	88	3	64	0	.	0	.	1	83	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	30	11	66	62	28	-3	245	0	100	1	100	4	75	2	116	4	68	0	.	-4	.	3	88	8	106	1	100	1	94	8	68	9	61	4	78	10	55	5	82	1	60	-2	470	0	100	0	.	1	66	16	59	12	42	9	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	2	71	0	.	0	0	7	90	7	65	3	.	2	100	1	85	1	71	0	.	21	52	1	100	3	100	0	.	0	.	0	.	1	100	2	59	9	67	10	93	8	56	3	92	0	100	1	71	0	.	480	10
	Föhre	0	72	13	80	3	65	0	75	0	.	0	.	0	0	1	71	-2	288	-2	100	0	.	0	100	0	100	0	.	0	100	0	441	0	.	-1	294	1	253	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	156	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	269	0	100	0	100	0	100	-1	97	0	.	0	.	0	.	1	97	-2	179	2	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	74	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	2	78	0	0	0	.	-2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	127	0	100	2	52	3	62	0	558	0	168	0	.	20	75
	Lärche	1	122	2	88	2	100	2	100	0	.	0	.	1	71	0	100	5	90	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	-3	100	0	.	1	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	1	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	100	1	100	0	100	-1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	943	0	.	4	55	0	.	25	34
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	2	95	0	.	3	100	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	10	57	0	100	0	.	0	.	0	.	8	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	84	-1	136	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	39
	Buche	23	33	13	56	29	46	30	30	0	.	1	158	19	51	19	41	95	23	15	47	6	49	12	47	6	64	0	.	4	58	6	102	4	87	18	48	0	.	5	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	35	17	55	13	41	6	133	3	97	2	82	1	96	1	250	5	64	6	100	0	.	-6	104	12	76	6	81	8	124	14	50	2	100	19	38	20	48	5	63	8	58	5	65	5	78	3	.	6	65	5	69	8	53	24	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	97	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	100	0	.	2	105	-1	150	3	95	1	81	1	59	1	.	1	100	7	65	4	90	3	68	9	43	2	71	4	76	0	.	0	.	1	100	2	85	1	128	15	44	3	61	15	39	7	60	8	50	10	43	0	.	633	7
	Ahorn	5	36	5	57	0	570	0	11238	0	.	0	100	-1	72	3	53	8	51	4	55	3	65	1	78	2	77	0	.	1	100	0	72	0	.	1	100	0	.	1	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	40	1	79	0	100	1	100	1	73	0	183	0	0	0	.	0	100	0	100	0	.	1	89	2	97	1	565	0	100	0	244	-1	148	2	71	1	80	0	137	1	58	7	55	0	100	0	.	0	100	3	68	4	107	3	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	90	0	.	1	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	100	1	86	1	80	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	100	0	811	2	76	2	83	1	158	1	57	1	94	0	100	6	69	0	.	87	15
	Esche	1	546	1	648	4	63	0	16093	0	.	0	.	0	216	10	47	12	35	1	63	5	77	0	100	-2	95	0	.	2	87	10	61	5	87	3	53	3	100	1	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	46	1	98	3	84	0	100	1	100	0	.	0	0	0	.	0	.	1	100	0	.	0	100	14	51	8	58	1	100	1	104	2	97	3	71	2	53	0	.	3	121	4	66	0	.	0	.	3	80	17	62	9	55	8	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	2	72	0	.	1	73	0	315	0	100	1	100	0	.	0	.	1	100	1	85	3	59	3	69	5	70	0	.	9	92	0	.	0	.	-1	100	5	92	8	61	13	67	3	53	3	74	-3	204	0	0	2	50	0	.	204	13
	Eiche	6	100	2	71	1	100	4	78	0	.	0	.	0	0	0	1230	9	38	0	.	1	99	0	.	0	.	0	.	-1	100	1	100	0	90	2	84	12	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	537	-2	110	5	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	1	100	0	.	0	100	0	100	0	2637	0	.	0	.	0	100	1	79	0	.	0	.	0	.	0	89	10	71	3	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-3	62	1	71	0	.	4	71	1	100	2	88	2	102	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	1	100	0	100	0	.	0	100	1	294	0	83	-2	150	0	.	67	24
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	91
	übrige Laubhölzer	-1	199	8	65	2	140	1	88	0	.	1	100	2	83	0	705	5	100	0	149	0	486	-1	118	0	195	0	.	0	.	10	74	0	100	1	72	0	155	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	93	1	81	1	204	0	100	0	100	0	100	0	0	0	100	0	.	0	100	0	.	2	93	0	100	1	46	-2	119	4	88	0	.	1	69	1	66	0	100	-2	134	3	69	1	100	0	.	-2	100	13	53	4	46	-1	385	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	.	9	92	0	.	1	85	1	358	0	100	0	70	0	100	0	.	0	100	0	132	-1	73	0	152	2	78	0	.	0	100	0	.	0	.	2	80	0	73	3	68	4	99	1	129	0	0	-1	102	0	77	1	168	0	.	98	23
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	Total	69	25	66	33	76	30	68	34	0	.	1	1211	21	87	116	24	400	12	30	37	16	46	17	46	14	62	8	.	12	62	51	40	24	53	34	37	17	58	12	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	124	31	33	48	126	25	6	251	5	67	14	65	8	72	3	74	9	64	13	71	-4	.	3	291	45	72	36	47	7	149	28	42	0	156346	65	30	61	32	10	53	35	45	20	58	8	86	3	.	11	58	82	30	84	29	94	27	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	2	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	.	16	71	0	.	13	60	11	69	5	71	19	56	11	59	4	.	11	52	11	56	18	45	8	51	52	41	4	71	33	51	0	.	0	.	4	65	9	81	37	36	80	29	53	48	78	30	34	40	21	45	53	29	0	.	2584	5
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	21	42	26	42	30	54	24	71	38	34	52	42	104	40	146	19	184	16	8	262	1	65	9	49	11	50	0	.	20	71	64	31	-1	2463	57	30	0	100	64	36	93	25	62	29	76	27	134	21	83	25	58	54	18	75	64	27	109	36	7	81	40	32	9	43	14	44	22	47	18	53	17	53	5	348	-2	1122	35	41	42	33	18	40	62	48	53	34	30	36	-2	241	24	50	4	58	23	37	39	70	20	39	40	33	40	37	49	39	18	39	34	37	13	56	0	0	1	88	0	100	4	66	0	16317	4	103	4	93	13	41	24	46	13	54	32	34	23	42	28	44	8	82	13	90	13	70	9	65	31	27	10	71	17	38	7	139	13	69	18	45	1	163	18	54	39	38	76	25	93	21	24	47	28	37	33	40	67	50	63	32	23	47	14	58	32	31	0	.	2992	5
	Tanne	15	59	5	55	4	59	18	52	13	46	27	45	30	33	151	17	136	18	31	40	0	74	0	723	3	113	0	.	6	62	10	61	21	61	14	51	0	.	7	45	1	316	9	37	-2	252	7	50	0	100	80	21	33	35	95	23	23	60	15	42	25	34	13	41	10	60	36	37	2	240	-4	155	15	39	5	277	3	58	7	43	17	44	20	49	4	69	18	40	12	51	3	41	-3	372	6	63	23	40	11	64	25	44	14	38	13	59	0	0	3	52	4	100	0	.	0	.	1	100	2	153	2	121	5	74	10	59	0	.	2	67	10	40	2	194	26	33	2	122	0	100	18	46	7	89	13	43	6	55	8	57	9	38	5	61	11	63	21	52	3	108	5	70	5	83	6	50	12	59	7	41	5	54	10	60	17	66	13	45	3	92	0	100	4	70	0	.	1240	5
	Föhre	3	71	13	79	3	63	1	79	0	.	0	100	1	165	2	53	-2	450	1	309	0	100	4	68	1	204	0	.	0	100	0	441	0	.	0	725	1	253	0	.	4	60	3	109	1	100	14	43	7	104	1	224	0	100	3	62	0	.	3	100	2	100	0	.	0	0	1	100	0	.	-2	100	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	-1	100	5	111	-1	79	0	475	1	68	-2	76	3	100	-2	73	0	.	2	58	-2	204	4	59	0	100	0	535	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	3	76	0	100	0	.	0	.	0	.	0	74	0	100	0	.	0	100	0	.	0	71	0	.	2	78	0	0	0	.	-2	100	0	.	21	35	9	36	4	64	0	.	2	100	3	93	-2	91	4	43	3	55	1	161	0	140	0	.	129	18
	Lärche	1	122	2	78	2	100	4	81	0	.	0	.	-2	149	0	75	6	82	0	.	0	.	0	.	1	88	0	.	0	.	-2	247	0	.	1	81	0	.	1	100	10	49	3	149	7	66	24	38	76	21	0	100	0	71	1	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	1	100	0	100	1	100	-1	127	-1	100	0	.	12	96	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	1	100	1	100	3	100	0	.	1	90	8	53	8	40	5	55	0	.	1	65	20	33	4	69	-2	378	0	.	0	.	0	100	9	43	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	100	0	0	0	.	0	100	0	.	1	74	0	.	0	.	0	.	0	.	67	30	37	21	14	31	0	100	0	100	1	100	0	.	0	.	0	943	0	100	4	55	0	.	360	10
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	217	16	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	49	6	51	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	24
	übrige Nadelhölzer	2	95	0	.	3	100	2	76	0	.	0	71	0	.	0	0	16	41	0	71	0	.	0	.	0	.	8	.	0	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	100	0	100	0	.	0	.	0	100	1	61	0	71	3	100	6	96	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	9	100	0	100	0	100	0	100	0	.	3	100	0	100	0	100	1	69	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	2	100	0	120	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	0	0	0	0	.	0	.	1	73	-1	136	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	60	25
	Buche	43	30	22	39	35	40	56	26	4	79	15	40	58	35	69	26	131	22	54	23	5	92	27	44	21	34	0	.	7	48	11	62	17	33	28	35	0	.	19	46	1	245	16	34	-1	155	8	57	0	.	60	27	30	35	30	30	28	43	7	56	12	40	5	113	6	65	11	39	11	65	1	71	10	122	22	49	13	51	7	158	31	34	11	85	47	27	30	35	18	50	12	42	22	37	9	60	2	119	16	43	13	39	11	48	24	36	0	.	5	67	0	.	13	64	27	43	8	45	21	44	24	38	12	48	9	53	0	.	3	147	9	49	4	64	5	67	-4	130	1	168	8	67	-2	123	8	62	8	42	11	59	28	35	9	49	11	42	9	42	6	67	7	59	0	.	0	92	14	36	6	53	5	51	19	38	7	81	30	33	7	63	15	40	14	38	0	.	1445	5
	Ahorn	5	41	6	50	0	8481	1	174	3	88	4	138	5	78	10	34	12	42	9	45	4	52	1	66	3	62	0	.	3	71	0	192	4	52	3	53	0	.	10	43	3	49	-1	214	1	115	3	54	0	.	8	49	2	93	2	47	11	70	3	64	1	131	0	160	3	73	1	52	5	67	0	193	8	68	6	70	1	462	-3	79	1	90	4	133	4	51	4	53	3	54	2	46	10	50	1	97	2	55	1	66	10	49	4	107	3	70	1	100	2	100	1	100	0	90	0	177	1	55	0	70	1	100	0	100	4	55	0	100	0	.	2	42	6	45	2	41	2	56	0	.	3	53	0	.	0	72	0	71	1	39	3	54	2	100	0	100	3	100	0	.	1	72	0	0	1	71	5	45	-1	268	4	50	3	78	2	161	3	46	9	85	1	75	5	80	0	.	249	9
	Esche	2	171	6	103	4	63	1	200	0	.	5	72	0	617	16	38	24	27	5	50	4	80	1	68	0	1447	0	.	3	70	10	64	9	56	10	71	3	100	16	68	1	71	0	81	3	61	3	56	0	.	20	32	17	75	4	67	2	50	1	179	2	76	0	0	0	100	0	100	6	89	0	0	1	63	25	39	11	45	4	56	5	78	11	45	7	48	3	48	1	59	6	88	4	61	8	64	0	100	10	73	21	52	10	55	9	72	0	100	5	100	0	.	1	73	1	55	5	153	3	102	1	124	1	81	2	56	2	71	0	.	4	50	2	61	1	72	2	55	0	824	1	58	1	100	0	.	0	100	-4	117	3	54	3	59	3	63	5	65	0	.	9	97	2	89	1	86	-1	424	7	79	10	49	13	65	-2	383	6	48	-3	204	11	56	4	48	0	.	392	9
	Eiche	10	70	2	66	1	100	5	65	0	.	0	.	0	83	0	1230	18	35	0	.	1	99	0	100	-2	116	0	.	0	631	1	100	1	72	2	78	12	52	0	.	0	.	1	100	0	.	0	100	0	100	0	2511	-1	205	7	78	2	100	1	85	0	.	1	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	100	0	259	0	.	1	81	0	100	1	175	0	.	0	298	1	82	-2	188	0	100	0	.	0	.	2	48	11	64	4	34	0	.	0	.	0	.	1	64	3	54	6	61	-1	148	5	46	0	1259	1	71	0	.	1	100	0	225	0	100	0	.	0	1043	0	.	1	108	-3	62	2	58	0	.	7	55	1	100	2	73	9	56	1	100	2	100	2	100	1	64	3	72	2	66	0	.	1	100	1	58	1	89	5	60	1	358	3	79	-2	150	0	.	127	15
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	52	0	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	7	108	-1	336	8	57	-8	82	9	157	-6	153	4	80	14	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	1	128	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	68
	übrige Laubhölzer	2	140	9	60	2	120	3	67	0	84	2	105	11	36	7	55	9	64	3	43	2	77	0	300	1	68	0	.	-1	85	11	71	0	109	2	63	0	155	10	70	1	152	0	228	12	60	18	38	10	55	7	78	5	61	1	226	0	905	0	100	1	54	0	0	0	293	2	93	1	58	0	192	2	107	0	71	-2	119	-2	113	10	59	5	74	6	79	1	65	1	65	2	245	3	67	6	60	0	895	-4	60	13	53	4	46	0	789	5	79	9	48	5	88	11	54	5	91	18	43	-5	115	18	70	3	86	2	88	0	100	3	100	8	84	10	91	0	66	0	774	2	124	1	104	0	70	0	100	0	92	-1	253	0	303	-1	73	1	253	2	72	0	100	0	125	10	55	4	54	10	55	9	91	3	56	4	99	1	195	0	79	0	1081	5	75	1	105	0	.	323	11
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	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	104	23	91	26	83	28	115	25	57	30	105	30	208	25	401	13	534	11	111	26	19	44	42	36	39	32	8	.	39	42	106	26	51	66	118	21	17	58	127	28	115	21	94	23	96	23	218	16	193	16	234	19	105	26	213	19	174	31	38	35	82	24	28	37	34	37	73	26	44	41	12	92	42	61	67	56	63	32	54	33	82	25	111	31	141	22	85	25	33	40	51	33	38	39	57	26	65	48	53	31	126	24	95	27	105	25	26	33	72	26	30	33	39	32	30	48	48	34	39	47	59	32	38	43	33	40	15	39	37	37	55	30	55	32	58	31	31	51	15	57	45	34	16	67	33	35	46	24	33	41	61	25	35	40	47	38	59	37	10	74	41	44	155	19	144	17	154	17	52	38	59	28	87	27	89	42	125	22	42	38	50	31	62	26	0	.	7389	2

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. 2286402. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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