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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

LFI3
Vorrat (Schaftholz)
Standortgüte · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 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	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
keine Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	Tanne	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	58	68	2	100	97	59	423	44	0	.	0	.	21	85	0	.	0	.	0	.	122	97	0	.	0	.	87	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	443	45	0	.	92	61	0	.	0	.	110	70	95	82	4	100	218	76	8	71	9	100	92	54	0	.	50	100	0	.	0	.	0	.	0	.	49	77	0	.	0	.	59	71	79	100	40	100	0	.	0	.	0	.	204	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	95	0	.	0	0	76	100	308	72	134	81	0	.	0	.	20	100	0	.	57	100	0	.	0	.	26	.	0	.	0	.	0	.	43	.	0	.	0	.	0	.	48	91	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3125	17
	Föhre	0	.	0	.	0	.	56	100	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	92	64	0	.	0	.	89	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	67	100	0	.	62	60	247	42	198	53	15	.	52	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	0	.	84	100	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	107	71	0	.	10	100	42	71	66	100	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	.	8	100	61	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	100	0	.	0	.	1369	18
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	211	71	64	100	56	71	376	48	1996	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	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	69	56	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	839	34	526	42	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4177	15
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	154	60	758	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	458	35	120	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1501	18
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	6	100	13	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	30
	Buche	96	100	0	.	0	.	115	79	2	100	0	.	499	45	129	74	494	49	832	34	0	.	101	.	355	46	0	.	0	.	0	.	397	61	169	.	0	.	184	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	944	32	0	.	277	72	56	100	0	.	51	79	50	72	3	100	108	67	5	100	0	.	404	60	0	.	445	67	21	100	0	.	0	.	145	.	561	50	194	65	45	95	758	43	63	81	0	.	88	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	84	0	.	0	.	29	100	32	73	130	78	0	.	0	.	108	89	0	.	42	95	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	74	.	0	.	0	.	0	.	193	72	0	.	0	.	0	.	0	.	11	.	0	.	157	82	0	.	0	.	8416	11
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	81	40	27	100	44	75	109	43	0	.	23	.	24	69	0	.	0	.	0	.	68	58	0	.	0	.	38	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	64	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	8	100	0	.	11	79	1	100	0	.	87	95	0	.	13	75	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	17	71	2	100	7	102	28	67	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	51	73	27	74	31	75	5	.	0	.	0	.	0	.	12	90	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	60	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	0	.	14	100	0	.	0	.	911	16
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	81	57	33	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	64	4	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	5	100	0	.	40	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	93	-3	100	21	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	83	100	0	.	30	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	29	100	0	.	0	.	0	.	0	.	10	.	0	.	92	80	0	.	0	.	590	26
	Eiche	0	.	0	.	0	.	37	82	0	.	0	.	7	100	0	.	61	59	0	.	0	.	0	.	64	74	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	3	100	28	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	37	100	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	326	29
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	übrige Laubhölzer	2	100	0	.	0	.	77	100	0	.	0	.	45	75	12	75	63	68	16	77	0	.	0	.	40	60	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	16	66	5	.	0	.	5	100	0	.	7	100	0	.	0	.	3	100	0	.	6	82	2	100	0	.	0	0	5	100	0	.	2	.	0	.	4	100	36	91	3	72	9	79	12	87	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	83	0	.	0	.	60	98	6	100	8	100	9	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	.	0	.	79	100	31	100	-27	125	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	585	26
	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	97	100	0	.	0	.	304	66	314	71	0	.	4032	19	608	62	1064	41	1869	28	0	.	124	.	609	41	0	.	0	.	331	.	938	41	187	.	0	.	1518	38	632	44	794	44	1302	35	1217	30	4009	18	1837	30	32	.	740	60	850	54	0	.	278	72	390	73	7	100	462	55	377	59	563	46	1505	34	0	.	849	47	559	54	149	.	43	.	145	.	794	48	279	60	74	81	955	41	1098	36	514	59	404	59	0	.	0	.	204	.	154	.	274	58	56	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	666	48	457	59	127	72	318	64	620	52	457	60	68	.	0	.	290	65	0	.	127	86	107	.	0	.	93	.	270	70	0	.	0	.	210	.	0	.	1634	26	1041	32	1221	45	0	.	0	.	0	.	0	.	168	.	0	.	512	74	0	.	0	.	41929	6
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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	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	14	71	0	.	254	40	30	75	19	.	163	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	55	10	100	0	.	184	57	46	51	16	66	16	76	85	52	0	.	19	72	5	.	0	.	0	.	11	100	87	61	27	.	3	100	0	.	49	60	0	.	12	100	0	.	10	100	82	84	14	100	55	65	0	.	2	.	4	100	0	.	0	.	0	.	85	64	9	100	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	76	2	70	0	.	0	.	28	71	0	.	0	.	95	79	10	89	98	48	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	9	100	22	66	48	72	117	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	68	80	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1931	13
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	72	11	100	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	59	0	.	0	.	133	63	36	85	17	79	78	73	5	100	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	15	100	9	100	0	.	0	.	0	.	51	64	0	.	0	.	0	.	5	100	12	100	0	.	55	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	5	76	0	.	0	.	83	100	0	.	0	.	49	100	0	.	14	73	0	.	0	.	45	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	81	40	79	46	83	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	947	20
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	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	.	4	100	24	100	85	82	25	100	6	144	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	64	103	68	20	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	353	33
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56	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	.	42	100	153	100	0	0	134	100	93	100	66	74	0	.	59	100	41	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	654	38
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	137	30	25	92	0	.	20	71	0	.	0	.	0	.	0	.	12	.	0	.	6	100	4	100	0	.	73	56	39	51	80	49	105	44	184	37	257	50	12	100	0	.	0	.	1	100	0	.	3	74	0	.	0	.	7	100	14	71	0	.	6	79	0	.	0	.	18	86	0	.	17	88	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	3	71	0	.	0	.	0	.	0	.	92	75	12	94	5	70	72	82	7	100	84	69	97	48	164	98	55	64	18	71	0	.	3	100	5	100	0	.	21	84	0	.	0	.	13	89	0	.	0	.	11	61	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	281	35	127	31	275	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2371	13
	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
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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	56	73	93	58	23	73	291	57	1782	35	2588	27	1586	28	4298	17	802	38	1365	28	0	.	84	78	41	73	0	.	635	54	1127	38	353	49	1202	37	0	.	1475	51	2049	39	759	36	1438	33	1427	35	248	69	630	39	1178	38	727	42	3730	25	120	90	705	40	400	55	185	59	814	40	557	54	579	51	597	72	226	50	196	90	1233	37	580	52	2487	33	653	38	79	70	71	71	133	100	147	84	956	40	1080	43	701	53	326	47	83	73	375	86	140	100	536	68	181	71	0	.	31	100	17	100	9	100	8	100	34	76	16	95	385	60	1349	40	252	50	172	58	13	90	899	57	19	.	535	44	0	.	335	91	1071	29	428	52	478	45	69	100	233	65	119	100	25	.	3	100	0	.	0	.	425	62	297	58	321	54	133	99	855	39	492	53	0	.	38	100	48	82	0	.	53241	5
	Tanne	46	100	23	100	0	.	343	54	384	49	998	36	533	47	3901	18	1990	28	934	34	5	100	0	.	62	90	0	.	82	100	118	64	648	58	526	55	0	.	164	90	174	49	319	57	135	82	199	58	0	.	940	41	876	37	1005	37	1001	28	318	62	178	47	178	54	185	75	711	50	33	83	58	95	202	51	276	68	0	.	390	46	350	63	1066	34	22	96	178	81	131	93	141	54	41	73	351	63	323	51	150	56	172	63	50	83	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	83	100	80	100	234	65	0	.	251	58	231	50	14	100	106	70	24	67	32	.	299	50	79	.	41	100	99	55	233	70	186	54	51	82	369	64	2	100	227	.	40	85	0	.	0	.	122	66	126	53	56	89	74	100	622	39	191	53	0	.	0	.	121	100	0	.	24920	6
	Föhre	161	73	36	74	0	.	0	.	0	.	14	100	350	80	38	77	51	100	265	66	47	100	57	69	60	87	0	.	0	.	0	.	0	.	171	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	141	67	0	.	144	71	0	.	114	100	27	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	200	52	0	.	83	58	28	100	0	.	0	.	0	.	0	.	39	62	19	100	153	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	22	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	100	81	78	45	63	100	72	34	100	0	.	37	100	0	.	2716	18
	Lärche	0	.	0	.	0	.	196	73	0	.	0	.	-11	100	15	100	46	100	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	33	100	16	76	143	78	235	90	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	71	0	.	0	.	44	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	40	100	0	.	0	.	0	.	12	100	106	81	0	.	85	65	1	789	118	78	0	.	0	.	0	.	22	100	89	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	1434	24
	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	.	13	100	0	.	1	100	0	.	0	.	162	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	44	100	170	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-16	100	0	.	0	.	69	100	0	.	0	.	4	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	141	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	648	40
	Buche	476	63	306	56	135	58	949	42	127	57	442	35	1026	41	1957	30	1202	27	976	31	72	81	544	54	531	46	0	.	59	92	232	46	288	51	220	70	0	.	558	51	297	81	151	59	2	100	223	53	0	.	857	30	420	36	294	50	1085	34	48	95	61	61	159	56	0	.	163	58	145	60	20	71	558	49	282	47	409	73	227	45	294	48	1157	40	856	34	37	100	534	37	522	46	203	72	219	39	0	.	342	42	262	48	93	100	255	75	0	.	0	.	0	.	337	48	751	37	391	37	379	56	542	48	323	46	188	52	0	.	115	80	327	59	99	76	88	100	144	66	35	.	458	46	122	.	29	58	95	50	363	50	661	40	27	100	299	53	4	100	105	.	120	90	0	.	0	.	246	56	190	62	316	53	62	74	772	38	558	42	59	100	74	61	130	81	0	.	28684	6
	Ahorn	102	67	20	100	-2	100	38	82	32	100	157	53	214	41	136	42	114	54	222	50	36	72	37	64	43	49	0	.	31	100	40	73	90	69	22	79	0	.	88	43	46	91	0	.	38	100	7	100	0	.	120	45	35	57	42	50	265	48	23	72	33	56	0	.	115	93	7	70	61	43	61	86	37	60	163	49	24	100	225	42	81	71	465	39	45	71	40	82	63	46	66	57	79	70	100	48	11	100	9	100	230	64	0	.	8	100	0	.	36	100	11	100	9	100	42	72	9	69	0	.	40	100	1	100	89	58	11	100	0	.	26	53	37	88	12	100	11	83	0	.	86	52	0	.	0	.	20	72	18	63	5	71	0	.	4	100	12	100	0	.	10	100	0	.	0	.	80	54	30	75	99	48	10	100	97	61	68	62	68	100	100	72	58	100	0	.	5017	9
	Esche	24	88	141	87	0	.	13	100	0	.	303	53	86	92	146	64	241	46	34	100	31	100	12	80	58	79	0	.	26	100	67	66	58	82	233	88	0	.	511	82	0	.	0	.	89	91	81	68	0	.	442	57	606	81	11	72	81	58	-9	100	35	72	0	.	1	100	2	100	366	70	0	.	5	100	245	47	105	71	72	62	133	97	176	51	90	62	26	100	18	100	103	74	0	.	330	58	0	.	175	88	121	57	97	89	29	100	0	.	96	100	0	.	16	73	35	78	102	98	49	86	0	46674	74	53	24	58	36	71	0	.	97	64	21	92	0	.	164	71	3	.	12	100	0	.	0	.	7	100	23	100	35	73	0	.	11	100	0	.	0	.	47	74	0	.	0	.	29	62	12	100	77	63	0	.	127	52	67	68	0	.	83	72	95	100	0	.	6753	14
	Eiche	361	91	0	.	0	.	70	72	0	.	0	.	0	.	0	.	172	36	0	.	0	.	3	100	30	72	0	.	36	100	0	.	19	100	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	56	100	67	73	101	93	0	.	52	100	49	97	0	.	33	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	0	.	5	100	0	.	148	59	0	.	10	100	0	.	13	100	15	100	0	.	0	.	86	59	34	71	33	71	0	.	0	.	0	.	32	62	95	65	381	38	23	71	74	51	59	92	8	100	0	.	33	100	0	.	12	100	0	.	104	83	0	.	54	88	0	.	0	.	0	.	291	57	0	.	8	100	169	62	19	100	0	.	22	100	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	22	71	25	100	135	59	27	90	111	87	0	.	0	.	3143	16
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	309	56	42	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	85	54	220	77	263	57	397	34	950	32	376	59	163	51	1369	29	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4200	14
	übrige Laubhölzer	144	64	10	86	3	100	0	.	2	100	12	76	246	50	150	42	28	62	71	46	52	75	26	75	12	87	0	.	21	72	17	54	2	100	40	78	0	.	268	80	19	49	5	100	185	55	520	35	39	68	121	52	86	81	1	100	59	70	0	.	16	81	0	.	10	71	34	100	35	86	13	100	0	0	1	100	17	100	16	70	132	75	157	55	89	69	0	.	13	100	83	68	0	.	115	48	14	80	66	90	0	.	0	.	9	100	16	100	147	38	77	88	163	43	372	36	816	29	104	41	165	63	304	45	31	89	39	100	19	94	22	73	17	61	0	0	3	100	22	.	25	67	0	.	0	.	2	100	59	62	11	71	0	.	79	86	2	100	0	.	6	100	0	.	0	.	31	54	7	76	30	71	0	.	34	74	0	.	8	71	160	82	10	75	0	.	5742	9
	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	1370	56	629	41	160	58	1912	34	2327	34	4516	24	4030	24	10640	14	4808	21	3866	21	242	60	763	49	846	38	0	.	892	48	1635	33	1458	38	2423	30	0	.	3112	39	2586	33	1268	35	1904	29	2910	23	619	46	3321	23	3348	30	2394	32	6273	21	662	48	1056	35	770	46	497	58	1732	32	1196	41	731	46	1399	43	1193	39	782	52	2194	31	1575	41	5547	24	2215	26	359	60	924	36	1081	38	482	58	2086	31	1428	40	1443	39	1246	39	417	78	880	51	156	100	900	47	501	47	926	30	1725	25	2752	19	985	33	1192	31	2244	23	589	47	471	53	1872	33	1043	43	378	47	218	73	1350	47	111	.	1485	32	201	.	405	79	1294	28	1449	35	1376	34	332	72	1163	41	159	91	358	.	248	77	0	.	0	.	956	40	662	49	987	41	384	64	2576	28	1617	34	196	73	585	51	499	58	0	.	136499	3
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	484	44	322	47	720	50	1347	39	0	.	200	85	812	55	1565	31	5352	18	513	41	2	100	245	78	648	64	0	.	228	80	762	44	429	79	86	63	0	.	459	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1832	29	298	51	1607	30	177	66	0	.	254	72	89	92	70	62	55	78	125	100	0	.	75	63	1067	41	548	56	27	98	151	100	240	54	1249	34	935	44	232	79	119	59	122	70	32	100	0	.	91	73	592	48	1079	34	1098	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	100	0	.	256	61	114	70	0	.	310	73	89	92	0	.	0	.	10	100	212	74	18	100	532	55	71	100	449	76	0	.	0	.	0	.	31	82	733	44	619	40	515	46	1073	34	989	44	508	59	504	36	0	.	33423	6
	Tanne	317	52	82	74	95	73	860	38	0	.	380	77	13	100	2013	26	2700	23	832	44	11	100	58	73	218	76	0	.	15	100	196	84	123	64	0	.	0	.	166	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1720	30	415	55	1831	29	205	69	0	.	72	100	124	71	207	74	133	70	0	.	0	.	140	72	560	39	27	100	102	98	171	61	320	64	104	69	253	71	150	91	23	71	216	42	13	100	0	.	77	70	358	62	328	56	208	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	35	75	0	.	131	100	163	98	252	71	130	.	78	100	27	92	4	100	0	.	514	56	24	100	75	100	0	.	0	.	0	.	41	100	106	61	284	59	137	90	282	49	85	91	5	100	24	77	0	.	18243	8
	Föhre	18	100	370	65	41	71	10	100	0	.	0	.	0	.	52	71	504	32	17	100	0	.	8	100	23	100	0	.	17	100	183	74	0	.	174	83	115	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	93	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	0	.	150	56	11	100	9	100	0	.	124	53	0	.	0	.	0	.	50	100	113	71	96	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	88	0	.	0	.	36	100	0	.	0	.	0	.	93	79	0	.	0	.	30	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	193	50	44	100	234	49	130	55	198	71	61	78	0	.	3250	14
	Lärche	22	75	63	66	65	100	32	100	0	.	0	.	119	75	0	.	89	72	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	0	.	0	0	0	.	39	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	21	89	0	.	0	.	0	.	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	8	100	11	100	22	100	6	100	43	100	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	52	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	10	100	0	.	0	.	47	76	0	.	230	57	0	.	1113	20
	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	29	76	0	.	48	100	2	100	0	.	4	100	0	.	0	.	244	64	1	100	0	.	0	.	0	.	153	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	240	100	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	8	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	15	103	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	810	41
	Buche	1277	30	613	33	448	42	1118	38	0	.	124	84	730	57	708	33	3197	20	696	33	463	42	366	48	393	57	0	.	153	82	509	47	105	82	778	46	0	.	326	58	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1570	27	623	43	287	36	173	81	149	74	10	86	13	77	49	75	100	69	78	100	0	.	214	74	380	65	334	88	417	52	532	61	88	100	1062	31	799	45	192	58	373	54	426	41	60	71	246	.	353	68	195	40	238	40	639	38	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	137	74	0	.	0	.	0	.	176	.	0	.	0	.	14	.	18	100	0	.	281	80	-4	404	211	72	5	100	17	81	44	.	20	100	235	67	251	80	273	71	214	49	96	72	81	72	0	.	0	.	50	100	60	64	131	54	421	42	213	51	421	36	573	49	146	55	254	39	0	.	25940	6
	Ahorn	187	37	132	46	38	105	30	65	0	.	21	100	127	61	99	48	83	46	142	52	96	73	44	100	101	68	0	.	29	100	5	72	0	.	15	100	0	.	44	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	273	31	37	73	12	100	20	100	22	81	1	1318	16	100	0	.	7	100	16	100	0	.	19	100	109	52	56	91	13	100	53	75	40	112	21	70	23	57	27	71	59	73	218	51	11	100	0	.	13	100	41	64	50	48	98	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	85	0	.	31	100	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	11	100	31	72	10	71	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	6	100	52	74	87	77	69	53	149	39	39	62	73	64	3	100	78	65	0	.	3202	10
	Esche	252	44	289	52	140	56	60	88	0	.	0	.	2	100	435	47	270	37	54	67	255	63	14	100	49	102	0	.	96	96	257	65	162	88	102	57	43	100	35	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	430	33	70	56	145	67	5	100	43	100	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	25	100	413	45	167	54	27	100	58	81	48	100	83	63	45	61	0	.	79	74	164	73	0	.	0	.	78	84	282	58	386	49	257	42	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	55	81	0	.	7	100	1	416	0	.	60	100	0	.	0	.	0	.	78	100	127	62	47	68	209	73	0	.	160	100	0	.	0	.	5	100	166	81	291	60	209	54	100	45	134	50	102	97	0	.	120	61	0	.	7228	10
	Eiche	120	72	61	77	0	.	151	74	0	.	0	.	0	.	51	94	327	31	0	.	123	79	0	.	0	.	0	.	0	0	56	100	10	100	59	93	598	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	260	47	26	100	162	100	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	35	100	0	.	11	100	11	100	71	91	0	.	0	.	14	100	115	78	0	.	0	.	0	.	20	100	444	63	240	44	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	133	73	51	71	0	.	126	73	16	100	37	65	98	73	0	.	31	100	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	23	100	10	100	0	.	16	100	96	44	69	83	81	61	0	.	3848	14
	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	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	73
	übrige Laubhölzer	117	57	83	39	113	54	30	58	0	.	45	100	129	71	23	78	446	41	12	91	105	80	31	91	11	100	0	.	0	.	207	78	0	.	40	72	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	202	56	12	98	37	84	2	100	0	.	4	100	2	100	8	100	0	.	0	.	0	.	43	96	1	100	55	50	79	55	91	80	0	.	10	59	34	59	3	100	80	73	109	74	9	100	0	.	0	0	206	63	96	45	78	70	0	.	0	.	0	.	0	.	32	.	33	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	103	.	233	100	0	.	6	100	67	86	8	100	1	100	1	100	0	.	5	100	3	100	118	87	29	87	125	71	0	.	0	.	0	.	0	.	48	90	19	100	123	69	81	77	29	66	0	0	14	74	13	81	56	74	0	.	3703	13
	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	2823	23	2014	27	1708	31	3640	24	0	.	773	62	1931	40	4946	21	13212	12	2266	31	1053	39	765	46	1469	46	153	.	538	57	2177	31	829	57	1294	38	760	48	1031	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6401	17	1481	30	4119	23	581	50	230	64	341	63	243	66	375	65	294	67	237	71	0	.	524	54	2834	30	1244	43	671	49	1115	44	748	56	2750	27	2100	35	616	48	761	44	1493	38	124	75	246	.	667	59	1744	32	2734	29	2722	25	0	.	0	.	0	.	0	.	49	.	220	72	0	.	0	.	0	.	176	.	0	.	0	.	154	.	451	66	0	.	616	56	240	49	368	68	685	54	445	60	174	.	241	59	400	57	881	40	465	53	1595	43	253	71	785	59	0	.	0	.	126	66	425	63	1494	38	1902	28	1202	33	2199	27	2108	30	941	50	1409	31	0	.	100782	4
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	541	40	415	39	743	48	1638	34	2349	29	2853	25	13531	11	7253	13	6375	16	3435	16	2	100	330	62	705	59	0	.	885	44	2571	26	2100	27	1820	29	0	.	3897	27	6176	18	3086	19	5948	17	9657	13	5682	14	2841	21	1535	31	2605	24	5645	20	208	60	1350	27	818	40	528	40	1812	30	1123	35	1277	33	2188	30	1292	35	1122	36	2269	27	1874	33	3109	28	1902	25	1046	39	496	48	252	60	299	51	1838	28	2619	27	1395	34	918	35	1163	32	1472	31	896	38	1924	28	1782	31	0	.	60	71	17	100	273	68	59	65	198	67	732	40	1220	42	1730	34	1083	42	1268	34	1016	33	1210	44	133	61	1137	28	310	73	477	67	1849	22	581	44	843	32	970	36	251	61	651	49	184	63	452	75	3612	19	4088	18	5201	17	602	43	1054	35	752	37	1370	30	1704	27	989	44	731	48	552	34	0	.	168948	2
	Tanne	362	47	105	62	95	73	1210	31	489	40	1378	34	1669	25	6139	14	4787	17	2665	20	16	75	58	73	301	59	0	.	234	68	314	58	1098	39	637	48	0	.	456	50	261	38	444	44	235	63	767	38	6	100	3458	20	1314	30	2928	22	1334	25	493	47	981	36	454	36	526	44	1279	33	283	56	170	58	796	40	836	34	146	61	501	41	535	46	1439	29	126	59	499	47	372	54	164	47	316	33	443	53	716	34	467	41	530	47	378	49	432	58	0	.	123	59	146	100	0	.	0	.	30	100	354	60	269	58	139	71	485	43	0	.	251	58	408	38	441	53	871	38	59	52	32	100	739	39	243	74	365	53	285	53	357	52	432	35	251	52	369	64	516	56	294	79	115	72	117	91	444	54	519	36	215	40	161	51	358	51	758	36	473	36	85	91	5	100	146	84	0	.	56495	4
	Föhre	180	66	406	59	41	71	65	86	0	.	14	100	457	63	90	53	555	30	393	47	47	100	65	61	172	47	0	.	17	100	183	74	0	.	345	60	115	81	0	.	227	47	649	33	47	100	704	33	1273	30	432	36	15	100	196	56	0	.	114	100	27	100	0	.	0	.	26	100	0	.	84	100	19	100	36	100	0	.	0	.	0	.	40	100	350	38	119	65	92	53	38	78	166	43	66	100	8	100	0	.	89	62	132	63	249	60	0	.	90	75	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	188	63	0	0	0	.	0	.	0	.	16	88	9	100	0	.	36	100	0	.	22	72	0	.	93	79	0	.	0	.	30	100	0	.	796	29	427	29	687	34	0	.	68	100	274	42	89	59	334	41	164	48	245	60	98	61	0	.	12074	8
	Lärche	22	75	63	66	65	100	227	64	0	.	0	.	126	73	15	100	135	58	0	.	0	.	0	.	36	79	0	.	0	.	34	100	0	.	39	71	0	.	49	100	408	43	369	40	170	55	1688	21	4559	15	20	100	2	100	21	89	0	.	0	.	0	.	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	8	100	11	100	22	100	138	65	43	100	0	.	44	66	0	.	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	52	100	11	100	40	100	0	.	243	68	477	40	351	41	253	55	0	.	85	65	816	30	427	38	454	61	0	.	0	.	22	100	281	44	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	12	100	0	.	0	.	11	100	0	.	58	73	0	.	0	.	0	.	0	.	4202	19	2259	20	1249	22	55	100	21	100	10	100	0	.	0	.	47	76	19	100	230	57	0	.	20071	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	164	56	1128	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	534	31	215	43	57	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2124	15
	übrige Nadelhölzer	29	76	0	.	48	100	18	73	0	.	6	80	0	.	0	.	418	45	2	71	0	.	0	.	0	.	153	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	8	100	0	.	0	.	6	100	18	49	5	74	44	100	185	92	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	240	100	4	100	-16	100	6	100	0	.	69	100	7	100	3	100	18	77	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	8	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	100	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	6	100	0	.	0	.	30	100	12	65	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	141	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	13	100	2	74	0	.	0	.	8	86	15	103	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1584	27
	Buche	1849	26	919	29	583	35	2183	27	227	49	566	33	2751	25	3071	21	4950	15	3162	16	535	38	1012	35	1279	29	0	.	220	63	740	35	898	34	1167	36	0	.	1220	31	623	45	580	30	44	71	413	38	0	.	3437	16	1045	29	858	31	1314	30	280	48	252	34	245	40	150	50	388	35	377	42	21	67	1311	31	662	42	1252	41	763	33	952	38	1593	33	2063	22	1476	32	1003	26	941	34	1387	29	342	32	290	85	847	35	457	32	332	40	893	34	0	.	162	56	0	.	589	37	972	34	527	33	1016	33	850	35	380	41	497	44	0	.	162	64	538	43	149	54	329	45	425	58	31	122	1064	29	127	96	173	56	294	37	460	42	1039	30	399	55	572	44	218	48	275	53	201	61	0	.	5	77	764	30	250	50	447	40	484	38	1007	31	990	28	632	45	376	42	384	38	0	.	70711	3
	Ahorn	289	33	153	42	36	111	77	49	46	72	178	48	675	23	293	28	260	31	636	24	131	57	104	53	167	44	0	.	60	71	45	64	220	37	47	53	0	.	354	33	92	52	16	66	54	74	92	49	0	.	477	22	77	44	54	45	288	44	56	47	121	47	51	63	118	91	25	49	128	33	61	86	154	57	272	36	103	56	320	37	147	48	560	34	66	53	99	49	111	33	127	45	304	41	139	38	101	55	31	59	270	55	50	48	106	66	11	100	36	100	11	100	9	100	42	72	14	53	2	70	40	100	1	100	119	46	11	100	0	.	172	50	157	51	141	38	48	69	0	.	114	43	0	.	12	90	28	59	51	42	84	49	130	69	4	100	12	100	0	.	30	75	0	.	21	68	216	31	82	54	185	44	79	48	246	34	116	42	141	58	117	63	137	57	0	.	11061	5
	Esche	276	41	429	45	140	56	73	75	0	.	303	53	114	72	592	38	591	26	124	48	286	57	25	65	107	63	0	.	122	78	324	53	344	47	335	63	43	100	678	63	36	85	17	79	167	59	86	64	0	.	954	30	681	73	156	62	86	55	49	95	44	61	0	.	1	100	2	100	443	58	0	.	35	74	658	33	316	38	111	48	191	72	279	41	172	44	71	53	48	60	180	53	185	65	330	58	3	100	253	66	403	44	483	43	286	39	10	100	96	100	0	.	16	73	44	65	126	81	54	78	0	46674	74	53	108	78	36	71	0	.	238	48	77	64	44	72	171	68	4	149	57	81	60	100	0	.	7	100	23	100	113	73	127	62	58	58	209	73	0	.	207	79	91	74	40	79	109	47	179	75	369	49	209	54	226	35	212	39	102	97	175	54	215	56	0	.	15518	7
	Eiche	481	70	61	77	0	.	258	49	0	.	0	.	13	71	51	94	561	22	0	.	123	79	3	100	93	55	0	.	36	100	56	100	32	67	67	81	598	49	0	.	0	.	50	100	0	.	1	100	56	100	326	40	127	77	210	80	52	100	65	77	0	.	33	100	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	18	100	67	71	0	.	16	75	11	100	219	49	0	.	19	71	17	85	156	59	15	100	0	.	0	.	106	51	478	59	273	40	0	.	0	.	0	.	32	62	107	58	442	34	108	66	98	45	64	85	45	83	0	.	33	100	6	100	12	100	0	.	104	83	0	.	54	88	133	73	64	60	0	.	417	45	16	100	45	57	267	47	19	100	31	100	22	100	31	64	103	68	45	47	0	.	23	100	32	58	25	100	151	53	123	39	180	62	81	61	0	.	7670	10
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	365	50	42	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	100	238	67	220	77	397	50	490	33	1030	30	376	59	222	45	1411	28	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	28	100	0	.	51	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4925	13
	übrige Laubhölzer	262	43	93	36	116	52	107	74	3	71	57	80	557	29	210	33	537	35	119	33	156	59	57	60	63	45	0	.	33	59	224	72	13	61	84	51	5	100	342	64	58	38	85	46	290	38	704	27	297	44	351	37	103	69	38	82	67	62	0	.	30	50	2	100	19	59	43	80	49	65	19	73	50	83	3	71	72	45	118	40	222	55	176	50	99	62	38	54	54	66	166	49	118	69	136	42	20	60	66	90	206	63	96	45	87	63	108	66	158	36	82	83	236	39	412	34	933	26	202	31	328	58	359	39	64	51	39	100	22	82	189	63	257	91	30	66	17	62	89	69	48	46	1	100	1	100	13	53	65	57	18	52	118	87	108	67	127	70	6	100	6	100	360	35	158	32	326	33	26	77	153	57	81	77	64	50	0	0	22	54	190	70	65	64	0	.	12401	6
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	Total	4290	23	2644	23	1867	28	5856	19	3114	28	5355	22	19906	10	17714	11	19169	10	10536	12	1296	33	1653	32	2924	27	153	.	1607	34	4493	21	4705	20	4542	20	760	48	6997	22	7901	16	5296	17	6955	15	14647	11	13060	10	12303	12	4942	22	7252	18	8786	17	1264	32	2805	24	1609	32	1384	35	3575	22	2407	27	1632	31	4564	23	4027	24	3103	26	4204	21	3985	24	7207	20	5111	18	3354	25	2199	24	1917	28	2930	25	3309	23	3756	24	3114	26	2991	25	3151	27	3806	22	1310	30	3305	21	2652	25	1531	24	2129	23	3206	17	3243	19	2294	23	3088	21	2051	28	1306	40	2414	28	2914	26	2372	28	2430	30	2035	36	351	46	3233	22	887	48	1132	40	2476	20	1987	28	2544	23	2339	25	1629	33	1754	40	821	55	1032	48	9777	12	7774	14	9227	13	1409	34	2481	28	2286	26	3801	22	3984	20	2304	28	2038	33	1908	27	0	.	383583	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. 2290772. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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