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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

LFI4
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 2009/17
		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	.	18	100	0	.	0	.	68	73	9	100	45	75	390	54	0	.	0	.	34	89	0	.	0	.	0	.	109	96	0	.	0	.	91	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	504	44	0	.	78	76	0	.	0	.	72	71	78	78	7	100	233	72	8	71	11	100	80	57	0	.	49	100	0	.	0	.	0	.	0	.	53	78	0	.	0	.	36	100	88	100	1	100	0	.	0	.	0	.	182	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	58	92	0	.	0	0	104	92	365	66	148	80	0	.	0	.	27	72	0	.	80	100	0	.	0	.	29	.	0	.	0	.	0	.	60	.	0	.	0	.	0	.	53	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3168	17
	Föhre	0	.	0	.	0	.	62	100	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	84	54	0	.	0	.	84	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	63	100	0	.	59	64	239	43	185	52	16	.	50	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	147	100	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	86	72	0	.	-6	100	35	71	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	25	76	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	0	.	1264	20
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	186	72	51	100	50	71	319	45	2134	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	.	39	70	77	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	929	31	519	40	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4307	14
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	160	58	734	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	437	36	157	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1505	18
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	1	100	0	.	13	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	7	100	20	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	15	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	103	29
	Buche	71	100	0	.	0	.	116	76	26	100	0	.	559	50	171	68	546	48	818	36	0	.	101	.	406	45	0	.	0	.	0	.	388	57	189	.	0	.	194	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1029	33	0	.	240	86	43	100	0	.	42	77	64	71	6	100	156	71	0	100	0	.	545	60	0	.	497	67	25	100	0	.	0	.	145	.	487	51	197	70	18	100	727	43	76	82	0	.	86	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	109	93	0	.	0	.	36	100	42	71	145	74	0	.	0	.	123	86	0	.	42	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	.	0	.	0	.	0	.	174	66	0	.	0	.	0	.	0	.	5	.	0	.	182	88	0	.	0	.	8896	12
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	143	56	46	80	38	71	97	49	0	.	10	.	31	79	0	.	0	.	0	.	85	52	0	.	0	.	52	67	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	60	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	9	100	0	.	14	74	3	100	0	.	140	95	0	.	15	75	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	5	220	4	100	16	60	25	65	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-2	100	0	.	0	.	50	70	36	77	33	75	10	.	0	.	0	.	0	.	14	89	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	1074	19
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	80	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-9	100	0	.	13	100	0	.	31	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	94	4	100	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	68	100	0	.	32	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	67	98	0	.	0	.	0	.	0	.	14	.	0	.	45	73	0	.	0	.	547	27
	Eiche	0	.	0	.	0	.	43	81	0	.	0	.	11	100	0	.	66	60	0	.	0	.	0	.	80	75	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	65	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	51	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	100	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	406	30
	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	.	26	100	0	.	30	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	57	71
	übrige Laubhölzer	2	100	0	.	0	.	66	100	0	.	0	.	23	73	17	67	59	75	14	86	0	.	0	.	31	77	0	.	0	.	0	.	10	71	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	0	31	66	4	.	0	.	8	100	0	.	7	100	0	.	0	.	4	100	0	.	5	100	0	0	0	.	0	0	5	100	0	.	3	.	0	.	6	83	43	87	2	100	0	0	14	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	75	0	.	0	.	65	98	9	100	10	100	13	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	4	.	0	.	67	100	31	100	-21	198	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	567	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	.	0	.	0	0
	Total	73	100	0	.	0	.	327	64	350	71	0	.	4782	21	639	62	1073	41	1740	29	0	.	111	.	658	41	0	.	0	.	372	.	1002	39	218	.	0	.	1693	37	702	43	855	45	1418	36	1214	29	4219	18	1953	31	20	.	480	73	768	56	0	.	199	71	315	74	13	100	569	54	401	64	667	49	1642	33	0	.	921	48	669	54	160	.	48	.	145	.	705	47	286	62	36	117	904	42	1181	36	244	94	382	63	0	.	0	.	182	.	171	.	284	56	79	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	813	51	548	59	153	84	335	61	761	47	497	61	103	.	0	.	266	64	0	.	167	82	133	.	0	.	77	.	269	70	0	.	0	.	244	.	0	.	1760	26	1141	33	1374	43	0	.	0	.	0	.	0	.	203	.	0	.	459	71	0	.	0	.	44176	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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	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	146	66	0	.	1081	33	280	54	4	.	476	41	0	.	0	.	0	.	0	.	166	.	0	.	286	75	99	100	0	.	42	100	104	59	157	51	96	100	678	47	17	100	413	56	26	.	0	.	61	73	203	70	787	50	61	.	167	79	217	75	286	62	94	94	391	74	0	.	56	100	1	100	24	100	56	100	0	.	26	.	60	90	0	.	0	.	0	.	416	50	244	71	0	.	0	.	0	.	9	100	126	54	162	100	0	.	0	.	27	100	334	60	165	72	80	95	232	61	0	.	0	.	112	70	56	84	714	48	0	.	0	.	371	64	0	.	22	.	69	97	46	70	186	61	232	61	0	.	0	.	0	.	0	.	125	89	463	51	450	49	79	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11283	10
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	64	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	166	47	506	38	48	100	546	38	928	38	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	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	64	78	58	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	97	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	894	31	353	32	715	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4439	14
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	192	43	191	49	143	84	1171	23	2470	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	322	62	446	35	264	51	144	74	0	.	0	.	896	29	295	44	518	60	0	.	0	.	0	.	128	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3564	22	1823	23	1326	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13998	9
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	69	380	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	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	.	87	55	89	77	54	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	659	27
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	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	80	95	0	.	368	55	293	45	38	.	724	36	0	.	0	.	0	.	0	.	11	.	0	.	141	64	0	.	0	.	156	72	357	45	407	36	31	72	197	61	0	.	113	80	3	.	0	.	1	100	108	73	106	60	20	.	115	63	45	71	168	71	9	100	130	71	0	.	74	81	141	77	95	59	383	61	0	.	49	.	89	86	0	.	0	.	0	.	39	51	80	100	0	.	0	.	0	.	0	.	131	63	0	.	279	57	251	86	0	.	509	35	352	48	110	76	66	79	0	.	48	100	193	72	0	.	125	65	0	.	0	.	286	52	0	.	0	.	138	53	27	78	139	53	140	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	89	343	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7726	10
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	18	71	0	.	288	37	31	85	22	.	139	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95	54	0	0	0	.	169	50	82	59	22	123	32	72	105	50	0	.	18	70	30	.	0	.	1	100	12	100	110	64	37	.	7	100	0	.	44	62	0	.	15	100	0	.	10	100	99	90	13	100	78	64	0	.	2	.	7	100	0	.	0	.	0	.	49	62	11	100	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	84	5	59	0	.	0	.	47	73	0	.	0	.	113	81	15	89	80	55	0	.	0	.	15	72	0	.	0	.	9	100	29	63	35	69	61	60	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	35	69	80	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2087	12
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	54	13	100	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	103	53	0	.	0	.	133	64	46	85	7	183	86	72	8	100	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	18	100	14	100	0	.	0	.	0	.	60	64	0	.	2	100	0	.	4	100	14	100	0	.	43	100	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	13	70	0	.	0	.	92	91	0	.	0	.	101	100	0	.	24	81	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	55	54	47	72	36	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1042	20
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	59	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	28	100	82	77	24	100	19	73	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	60	89	75	29	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	378	31
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	68	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	.	31	100	110	100	0	0	126	98	81	100	108	73	0	.	84	100	43	100	0	.	0	.	0	.	0	.	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	.	660	35
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	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
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	468	60	72	.	10123	14	1744	30	78	.	2760	26	0	.	0	.	0	.	0	.	206	.	358	59	1866	31	621	50	0	.	1388	41	5344	18	3139	21	3977	22	10402	13	8745	14	924	55	116	.	0	.	754	53	457	57	1312	43	166	.	490	58	902	45	703	55	391	81	1065	53	0	.	238	71	935	41	1252	47	930	50	0	.	77	.	343	58	0	.	0	.	0	.	1314	36	616	61	0	.	0	.	0	.	1246	34	2262	26	2316	29	628	39	373	67	291	51	2186	22	1139	35	1028	42	690	52	353	.	467	69	1402	40	866	51	1958	38	0	.	0	.	1184	39	0	.	75	.	864	34	327	63	635	44	994	40	0	.	0	.	0	.	0	.	8743	14	6822	15	7367	15	243	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	108731	3
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	106	74	146	63	55	68	292	53	1774	37	2747	28	1723	28	3918	17	616	39	1229	28	0	.	110	75	27	110	0	.	484	60	1182	38	427	48	1030	39	0	.	1292	41	1931	32	726	38	1560	33	1326	36	180	86	461	40	1085	40	433	52	3076	28	259	72	582	42	392	56	216	59	923	41	600	51	651	47	444	64	100	49	317	84	1230	37	614	50	2422	34	665	38	60	65	26	71	176	100	174	85	1202	39	958	42	620	50	303	50	107	71	227	90	127	100	510	67	191	71	0	.	37	100	24	100	32	100	9	100	47	92	38	71	477	61	1272	40	95	73	145	65	32	72	597	52	50	.	533	49	0	.	178	87	1263	29	544	47	530	48	52	100	267	68	185	77	26	.	17	87	0	.	0	.	455	62	286	62	383	52	94	98	712	43	455	62	0	.	41	100	60	77	0	.	50966	5
	Tanne	50	100	30	100	0	.	379	57	411	46	1201	39	619	48	3818	19	2296	26	1106	37	4	100	0	.	62	84	0	.	78	100	135	63	628	53	589	55	0	.	201	83	193	46	329	56	186	87	230	57	0	.	1032	38	840	42	1065	38	1066	29	325	74	194	49	232	55	253	72	785	49	37	80	65	89	244	54	236	72	0	.	366	53	298	62	931	34	26	97	161	68	145	90	178	55	40	80	413	61	324	51	231	42	186	61	48	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	95	100	91	100	311	67	0	.	350	48	243	47	15	100	94	64	76	69	56	.	393	50	125	.	76	97	144	54	262	66	232	49	125	79	361	68	2	100	238	.	71	89	0	.	0	.	196	61	81	66	41	71	67	100	672	40	160	61	0	.	0	.	148	100	0	.	26994	6
	Föhre	58	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	381	81	31	86	54	100	296	73	47	100	9	292	55	82	0	.	0	.	0	.	0	.	169	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	129	69	0	.	121	71	0	.	107	100	27	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	100	235	53	0	.	79	61	11	100	0	.	0	.	0	.	0	.	43	59	21	100	123	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	83	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	22	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	100	96	73	49	59	104	72	39	100	0	.	0	.	0	.	2492	20
	Lärche	0	.	0	.	0	.	144	69	0	.	0	.	4	100	16	100	49	100	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	46	100	0	.	0	.	0	.	57	100	0	.	35	100	3	245	146	77	192	88	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	10	100	39	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	46	100	0	.	0	.	0	.	13	100	112	82	0	.	86	72	6	153	135	81	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	2	100	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	1291	23
	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	.	27	100	0	.	2	100	0	.	0	.	201	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-7	100	60	100	176	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	2	100	-16	100	0	.	0	.	57	100	0	.	0	.	7	71	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	.	12	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	185	100	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	769	39
	Buche	138	69	231	65	194	58	1102	44	153	57	529	35	886	38	1686	23	1235	25	1044	30	69	77	502	51	519	47	0	.	41	89	286	47	396	49	223	66	0	.	265	55	323	83	170	63	3	100	298	59	0	.	814	29	503	40	302	52	1043	36	78	66	44	67	128	54	10	100	144	53	199	60	26	71	614	49	250	45	153	76	300	45	416	45	984	34	808	33	60	87	515	39	623	48	220	62	308	37	0	.	382	45	316	47	99	100	109	63	0	.	0	.	0	.	461	43	950	35	431	35	414	58	497	43	353	48	233	53	0	.	183	66	345	63	97	72	121	100	215	64	41	.	480	45	115	.	25	70	120	45	327	49	701	41	31	100	267	55	6	100	81	.	162	91	0	.	0	.	331	55	148	62	283	52	53	98	656	38	497	44	61	100	113	60	100	72	0	.	28638	5
	Ahorn	100	84	23	100	16	100	29	78	0	.	245	52	201	46	157	48	42	59	252	46	46	71	40	58	58	58	0	.	40	100	42	76	122	69	28	72	0	.	60	54	54	88	0	.	34	100	11	79	0	.	118	44	61	49	53	49	272	35	10	115	50	51	0	.	93	89	11	70	68	48	24	76	49	64	125	55	28	100	240	45	111	74	434	34	54	71	54	78	87	47	28	68	81	69	151	49	12	100	28	76	211	65	0	.	9	100	0	.	44	100	19	100	2	100	48	74	32	61	0	.	26	100	2	100	103	52	4	100	0	.	27	52	52	67	8	100	17	82	0	.	84	51	0	.	0	.	16	80	5	422	3	100	0	.	13	100	16	100	0	.	13	77	0	.	0	.	59	75	37	72	78	58	-29	144	97	65	29	84	74	100	109	71	54	100	0	.	5105	9
	Esche	4	254	117	82	0	.	15	100	0	.	335	48	97	105	175	63	268	49	46	100	35	100	27	71	59	86	0	.	37	100	94	76	50	75	185	73	0	.	130	65	0	.	0	.	57	80	81	68	0	.	306	59	504	88	8	100	108	53	15	100	29	71	0	.	2	100	4	100	368	67	0	.	6	100	185	52	130	71	48	72	86	94	149	60	117	58	26	83	12	100	190	64	0	.	316	47	0	.	192	88	136	52	94	86	43	100	0	.	123	100	0	.	25	58	27	66	128	75	62	82	70	61	85	49	38	60	47	67	0	.	106	68	26	90	0	.	156	79	3	.	14	100	0	.	0	.	9	100	21	100	48	71	0	.	17	100	0	.	0	.	54	71	0	.	0	.	41	68	13	87	74	68	1	100	126	55	72	59	0	.	56	74	48	100	0	.	6377	12
	Eiche	168	84	0	.	0	.	39	100	0	.	0	.	0	.	0	.	178	38	0	.	0	.	3	100	35	74	0	.	0	.	0	.	23	100	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	72	100	32	58	92	92	0	.	36	100	37	96	0	.	33	100	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	6	100	0	.	145	61	0	.	10	100	0	.	14	100	16	100	0	.	0	.	85	57	29	74	33	71	0	.	0	.	0	.	46	54	104	66	376	37	20	75	77	50	65	95	10	100	0	.	31	100	0	.	25	100	0	.	70	88	0	.	40	84	0	.	0	.	0	.	220	68	0	.	10	100	125	59	25	100	0	.	25	100	0	.	0	.	0	0	0	.	11	100	27	71	11	100	111	71	33	83	103	84	0	.	0	.	2665	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	.	338	56	43	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	161	46	251	67	276	59	407	32	1013	31	426	50	246	53	1467	32	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4660	14
	übrige Laubhölzer	137	71	8	79	5	100	3	100	3	100	18	70	291	45	93	37	52	60	61	44	61	66	29	73	4	100	0	.	14	100	13	79	17	80	38	56	0	.	118	66	11	82	2	100	242	56	529	36	53	74	52	55	91	71	0	.	66	50	0	.	12	83	0	.	17	77	37	100	31	87	10	90	0	0	0	.	15	100	51	54	138	73	90	45	19	71	2	100	14	100	81	75	0	.	99	55	14	81	37	143	0	.	0	.	9	100	13	100	167	42	91	88	181	46	430	40	870	28	158	40	191	49	299	46	31	88	44	100	20	94	16	66	18	54	0	.	6	100	14	.	37	84	0	.	5	100	11	100	79	77	17	71	0	.	22	71	0	0	0	.	12	100	0	.	0	.	14	61	7	100	28	71	0	.	13	84	3	100	6	111	110	75	7	100	0	.	5606	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	Total	762	43	556	44	270	59	2031	34	2340	36	5094	24	4202	23	9895	14	4991	20	4036	22	262	60	721	44	830	38	0	.	693	52	1798	34	1664	35	2272	30	0	.	2123	33	2512	29	1261	36	2085	30	2959	23	539	48	2937	23	3240	29	2158	34	5669	22	831	48	938	37	786	48	593	56	1904	32	1303	39	777	45	1357	41	899	42	644	54	2248	32	1668	39	5064	23	2166	26	362	50	889	39	1296	38	529	61	2505	29	1308	39	1490	35	1290	40	444	75	553	53	140	100	1005	42	565	44	1103	29	2002	25	2961	18	1168	32	1346	28	2408	25	764	48	572	54	1939	33	848	47	385	44	266	68	1137	48	165	.	1603	32	240	.	283	64	1564	28	1491	35	1530	34	426	72	1071	46	236	75	344	.	353	73	0	.	0	.	1121	41	572	49	950	41	309	68	2338	29	1436	37	213	73	551	51	418	65	0	.	135563	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	278	44	362	53	746	48	1215	39	0	.	57	72	846	55	1276	31	4826	18	403	43	3	100	204	91	385	54	0	.	307	73	779	45	468	77	176	70	0	.	359	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1866	28	247	43	1583	30	239	68	15	100	329	72	71	83	112	54	64	100	247	100	0	.	64	79	769	42	484	63	26	71	175	100	213	64	1223	33	799	50	363	66	138	85	94	62	36	100	0	.	94	75	537	48	867	42	1134	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	.	78	100	0	.	254	62	137	60	0	.	96	51	112	92	0	.	0	0	13	88	247	84	3	100	240	76	0	.	342	72	0	.	0	.	0	.	56	92	736	47	555	40	518	41	1198	33	768	56	501	57	526	37	0	.	30859	6
	Tanne	338	50	72	94	119	72	881	41	0	.	340	88	15	100	2101	26	2330	24	938	45	14	91	120	61	219	71	0	.	18	83	191	82	142	66	0	.	0	.	191	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1620	31	612	47	1836	27	269	68	0	.	93	100	139	69	160	67	116	79	0	.	0	.	182	72	626	40	27	100	96	97	228	66	201	72	113	67	248	60	173	92	30	71	166	45	33	100	0	.	92	70	349	65	250	47	284	69	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	11	100	9	100	146	100	108	90	164	66	139	.	85	100	30	90	20	71	0	.	406	53	60	100	96	100	0	.	0	.	0	.	44	100	134	62	236	55	307	44	254	48	56	82	25	100	37	91	0	.	18347	8
	Föhre	19	100	35	71	29	76	10	100	0	.	0	.	0	.	31	100	443	34	17	100	0	.	0	.	23	100	0	.	18	100	168	79	0	.	139	82	110	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	54	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	0	.	0	.	0	.	124	50	13	100	24	100	0	.	87	62	0	.	0	.	0	.	46	100	138	61	70	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	26	71	0	.	0	.	28	100	0	.	0	.	0	.	26	100	0	.	0	.	95	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	124	64	47	100	146	50	130	61	159	74	45	100	0	.	2456	14
	Lärche	14	73	75	68	67	98	0	.	0	.	0	.	115	73	0	.	101	73	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	0	0	0	.	25	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	15	73	0	.	0	.	0	.	0	.	43	100	0	.	0	.	0	.	14	100	12	100	30	100	11	100	45	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	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	.	46	100	0	.	13	100	0	.	0	.	0	.	0	.	27	100	0	.	11	100	0	.	29	100	0	.	0	.	0	.	55	100	0	.	16	100	0	.	0	.	50	71	0	.	177	55	0	.	1122	19
	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	36	77	0	.	43	100	10	100	0	.	6	100	0	.	0	.	148	75	1	100	0	.	0	.	0	.	177	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	291	100	0	.	0	.	7	86	0	.	0	.	0	.	-19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	4	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	103	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	90	33	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	879	43
	Buche	1239	30	585	35	457	39	882	46	0	.	28	67	693	64	754	36	2628	19	772	32	334	52	381	47	408	55	0	.	216	77	470	46	94	79	848	44	0	.	347	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1638	26	857	37	281	36	168	75	242	77	26	71	19	103	93	54	90	66	69	100	0	.	214	63	320	59	282	92	393	53	581	54	66	100	1154	30	769	42	259	54	436	51	409	44	29	83	221	.	412	70	239	37	307	43	653	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	186	78	0	.	0	.	0	.	211	.	0	.	0	.	9	.	49	100	0	.	243	71	33	71	212	82	14	71	43	74	50	.	28	109	276	71	336	81	311	71	170	57	117	71	102	73	0	.	0	.	58	100	101	67	131	57	366	48	215	48	406	38	647	49	155	53	306	37	0	.	26133	6
	Ahorn	172	37	108	48	93	52	26	62	0	.	0	.	142	60	90	52	107	50	97	56	82	84	51	89	123	70	0	.	34	100	12	72	0	.	27	80	0	.	37	53	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	270	29	62	59	14	100	24	100	53	73	11	81	0	100	0	.	9	100	14	100	0	.	20	100	62	59	-8	535	12	100	98	60	50	98	32	70	30	57	48	63	43	71	90	59	17	100	0	.	13	100	53	61	101	55	66	86	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	77	85	0	.	0	.	0	.	36	94	0	.	1	100	0	.	11	100	48	75	17	79	0	.	0	.	0	.	-5	100	0	.	0	.	7	100	68	71	98	76	58	61	179	41	74	61	126	65	5	100	181	65	0	.	3365	10
	Esche	270	38	298	49	170	58	143	71	0	.	0	.	11	100	323	60	317	39	69	62	245	61	16	91	70	94	0	.	161	73	267	70	117	82	210	50	28	100	19	156	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	530	33	111	46	189	51	9	100	42	100	0	.	2	100	2	100	0	.	19	100	0	.	46	97	337	50	145	66	34	100	112	83	116	87	98	61	76	56	0	.	61	63	78	62	0	.	0	.	80	81	280	51	335	48	177	45	0	.	0	.	0	.	0	.	11	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	.	35	71	0	.	14	100	48	82	14	100	70	100	0	.	0	.	2	100	64	87	230	60	36	83	212	69	0	.	182	100	0	.	0	.	8	100	158	76	310	64	122	50	128	42	164	47	146	68	13	92	122	59	0	.	7710	9
	Eiche	119	83	62	72	0	.	157	77	0	.	0	.	0	.	60	71	343	32	0	.	79	100	0	.	0	.	0	.	8	100	54	100	10	100	54	86	473	55	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	267	53	0	0	115	89	0	.	14	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	27	100	0	.	17	88	0	.	95	92	0	.	0	.	18	95	98	58	0	.	0	.	0	.	34	100	457	75	256	47	0	.	0	.	0	.	0	.	8	.	40	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	176	72	70	70	0	.	185	71	20	100	16	78	128	73	0	.	23	100	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	40	100	15	100	0	.	15	100	122	50	78	82	81	66	0	.	3887	15
	Kastanie	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	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	.	15	64
	übrige Laubhölzer	143	46	88	41	135	51	19	76	0	.	45	100	77	97	18	48	536	39	1	100	28	85	10	83	12	100	0	.	0	.	342	78	0	.	81	74	3	100	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	203	53	26	75	65	61	-6	100	2	100	3	100	7	100	6	100	0	.	0	.	0	.	15	89	6	100	56	47	70	64	100	111	0	.	17	59	34	60	4	100	93	71	13	100	9	100	0	.	0	0	229	62	121	47	68	68	0	.	0	.	0	.	0	.	7	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	89	.	252	100	0	.	14	100	111	87	10	100	5	82	1	100	0	.	8	87	2	100	124	86	29	85	123	67	0	.	0	.	0	.	0	.	57	71	0	.	135	74	104	57	53	63	5	72	25	73	12	84	66	73	0	.	3923	14
	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
	Total	2627	22	1686	27	1863	29	3342	25	0	.	476	83	1900	41	4653	21	11778	12	2298	29	784	43	783	49	1255	45	177	.	763	52	2283	32	831	60	1560	36	614	53	956	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6471	17	1915	29	4121	22	702	50	368	60	462	62	238	62	416	56	279	63	349	77	0	.	555	52	2485	31	1043	45	641	50	1362	41	646	55	2858	25	1969	33	851	46	834	42	1034	34	123	71	221	.	746	59	1766	31	2574	30	2712	24	0	.	0	.	0	.	0	.	26	.	242	71	0	.	0	.	0	.	212	.	0	.	0	.	139	.	500	64	0	.	535	56	514	46	418	64	482	59	419	58	189	.	320	58	453	59	1043	42	506	53	1162	42	296	82	746	56	0	.	0	.	151	65	482	58	1584	40	1606	28	1481	31	2262	27	2071	31	947	44	1542	29	0	.	98695	3
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	384	37	508	42	801	45	1507	33	2322	31	2875	27	14686	11	6692	13	5681	16	3344	17	3	100	315	64	404	52	0	.	815	45	2692	26	2472	27	1757	29	0	.	3817	24	6728	16	3195	19	6351	17	9358	13	5901	14	2773	22	1388	32	2064	26	4715	22	388	52	1280	28	668	42	529	37	1757	29	1342	35	1444	32	1873	27	868	38	1235	38	2484	26	2069	32	3030	28	1888	25	895	45	566	48	314	67	291	55	2179	27	1990	29	1291	33	840	36	973	38	1361	29	1051	38	2121	27	2014	31	0	.	64	71	24	100	289	61	80	65	239	58	868	42	1377	41	1734	33	846	53	1316	33	1151	33	931	38	187	51	1102	30	96	51	342	56	2029	22	769	40	863	33	1127	36	270	67	425	55	133	83	359	69	3992	18	4135	18	5527	17	506	43	1119	36	649	37	1230	30	1837	28	768	56	709	47	586	34	0	.	167969	2
	Tanne	388	46	102	72	119	72	1278	33	557	38	1541	36	1784	26	6208	15	4675	17	2909	22	18	73	120	61	316	53	0	.	263	70	325	55	1166	36	688	49	0	.	525	49	298	36	486	42	282	66	908	38	17	100	3568	20	1478	31	2979	21	1396	26	529	53	1146	36	511	35	587	42	1351	34	331	54	170	62	898	38	862	35	133	60	464	46	550	43	1188	30	139	57	488	39	378	56	208	48	242	37	534	51	741	36	567	36	535	47	298	41	466	57	9	100	126	54	162	100	0	.	0	.	27	100	334	60	260	58	171	69	602	43	0	.	350	48	459	36	446	55	956	39	86	62	65	88	937	37	233	68	342	45	353	49	393	49	477	35	376	46	361	68	408	53	358	70	166	69	125	89	463	51	699	36	204	44	174	50	302	48	979	31	414	38	56	82	25	100	185	82	0	.	59792	4
	Föhre	76	79	35	71	29	76	72	87	0	.	17	100	420	73	62	66	497	32	418	53	47	100	9	292	162	45	0	.	18	100	168	79	0	.	308	60	110	79	0	.	166	47	569	35	48	100	605	35	1167	31	369	37	16	100	170	56	0	.	107	100	27	100	0	.	0	.	24	100	0	.	147	100	16	100	31	100	0	.	0	.	0	.	43	100	360	39	99	64	104	52	6	231	122	49	37	100	8	100	0	.	89	59	159	55	193	59	0	.	64	78	58	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	184	62	0	0	0	.	0	.	0	.	26	71	10	100	0	.	28	100	0	.	22	71	0	.	26	100	0	.	0	.	95	100	0	.	902	31	378	31	716	34	0	.	30	100	220	48	97	58	250	42	169	53	186	65	45	100	0	.	10650	8
	Lärche	14	73	75	68	67	98	144	69	0	.	0	.	140	62	16	100	150	59	0	.	0	.	0	.	25	72	0	.	0	.	46	100	0	.	25	100	0	.	67	87	378	42	277	40	195	64	1636	20	4796	15	20	100	4	100	15	73	0	.	0	.	0	.	0	.	43	100	0	.	0	.	0	.	14	100	12	100	30	100	113	71	45	100	10	100	39	66	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	52	100	9	100	46	100	0	.	322	62	485	32	354	42	256	55	0	.	86	72	902	28	430	39	518	60	0	.	0	.	0	.	175	43	0	.	10	100	0	.	46	100	0	.	13	100	0	.	0	.	12	100	0	.	49	71	0	.	11	100	0	.	29	100	4493	19	2342	20	1326	23	55	100	22	100	16	100	2	100	0	.	50	71	20	100	177	55	0	.	20718	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	211	47	1113	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	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	.	524	31	246	38	54	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2164	15
	übrige Nadelhölzer	36	77	0	.	43	100	42	69	0	.	8	78	1	100	0	.	362	46	2	71	0	.	0	.	0	.	177	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	8	100	0	.	0	.	7	100	25	46	-5	145	60	100	198	89	1	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	294	99	-12	114	-16	100	7	86	0	.	57	100	9	100	-19	100	22	71	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	4	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	100	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	8	100	0	.	0	.	103	100	17	62	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	185	100	0	.	1	100	0	.	0	.	8	86	5	100	2	75	0	.	0	.	13	80	33	74	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1770	27
	Buche	1448	27	816	31	651	32	2099	30	258	46	557	33	2506	26	2903	17	4448	14	3359	16	403	45	984	33	1333	28	0	.	269	64	756	34	1018	31	1260	35	0	.	961	30	680	46	577	31	34	66	496	42	0	.	3594	16	1363	28	823	34	1255	31	428	49	219	35	231	37	224	40	435	34	436	42	36	58	1503	31	570	38	1007	44	859	31	1092	34	1434	29	2108	21	1364	30	1059	27	1077	34	1355	28	413	32	260	85	961	37	555	31	406	40	762	32	0	.	131	63	0	.	740	34	1200	33	617	34	923	32	848	32	463	41	619	43	0	.	231	56	583	45	188	48	391	46	458	48	74	64	1102	30	129	90	109	49	308	33	383	43	1115	32	507	57	578	46	176	55	270	50	264	63	0	.	16	89	906	30	249	46	414	40	418	44	871	31	907	29	708	46	449	43	406	33	0	.	71394	3
	Ahorn	272	38	131	43	108	47	71	45	18	71	245	52	774	24	325	31	209	33	584	25	128	59	101	51	213	45	0	.	73	71	54	61	302	36	55	54	0	.	317	31	136	50	22	123	66	62	116	46	0	.	445	22	153	36	68	44	306	32	76	56	171	43	46	82	100	83	33	46	129	34	24	76	224	62	187	41	45	119	351	40	222	46	562	29	86	52	116	47	146	36	76	48	186	41	192	40	67	49	52	52	264	53	101	55	74	76	12	100	44	100	19	100	2	100	48	74	40	52	5	59	26	100	2	100	148	43	4	100	0	.	190	52	180	44	121	42	27	64	0	.	135	41	0	.	15	83	25	63	45	65	86	51	81	48	13	100	16	100	0	.	8	140	2	100	35	69	226	35	105	53	175	50	29	189	276	35	103	49	201	55	132	61	235	55	0	.	11631	5
	Esche	274	37	415	42	170	58	158	65	0	.	335	48	151	69	511	43	664	28	118	53	280	55	44	56	129	64	0	.	198	62	361	56	334	40	395	43	28	100	282	44	46	85	7	183	143	54	89	63	0	.	922	27	615	73	197	50	117	49	75	64	43	58	2	100	5	70	4	100	439	57	0	.	67	70	522	37	311	43	96	52	198	62	308	46	215	42	102	47	52	63	254	50	94	54	316	47	4	100	272	66	416	38	429	42	220	41	11	100	123	100	0	.	25	58	38	55	158	64	75	68	70	61	85	49	133	65	47	67	0	.	284	50	61	56	56	67	171	73	51	77	41	58	70	100	2	100	9	100	23	92	112	58	230	60	52	65	212	69	0	.	236	79	63	49	47	72	153	51	171	70	384	53	122	50	254	34	249	35	146	68	113	47	170	51	0	.	15676	7
	Eiche	287	60	62	72	0	.	240	55	0	.	0	.	17	75	60	71	587	23	0	.	79	100	3	100	115	56	0	.	8	100	54	100	34	74	64	74	473	55	0	.	0	.	59	100	0	.	0	0	72	100	299	48	92	92	180	67	36	100	51	75	0	.	33	100	2	100	0	.	5	100	0	.	0	.	32	100	27	100	0	.	23	70	0	.	241	52	0	.	20	70	18	95	164	45	16	100	0	.	0	.	118	50	486	70	290	42	0	.	0	.	0	.	46	54	117	59	445	33	102	64	101	45	83	75	44	81	0	.	31	100	15	72	25	100	0	.	70	88	0	.	40	84	176	72	95	58	0	.	405	49	20	100	26	62	253	47	25	100	23	100	25	100	28	60	92	73	56	49	0	.	51	81	41	58	11	100	126	64	155	43	182	59	81	66	0	.	7336	10
	Kastanie	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	406	49	43	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	271	49	251	67	402	50	488	31	1128	28	426	50	330	47	1510	31	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	26	100	0	.	64	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5391	12
	übrige Laubhölzer	283	42	96	38	140	49	88	77	3	100	63	75	536	30	153	28	647	34	98	32	89	53	40	58	47	57	0	.	18	80	356	75	37	47	119	53	3	100	187	47	102	45	64	45	361	42	745	28	370	44	299	38	121	56	65	61	67	51	2	100	26	50	7	100	23	63	48	78	72	59	15	68	21	67	6	100	71	43	143	37	237	62	113	40	37	47	42	50	62	65	175	51	13	100	122	46	18	66	37	143	229	62	121	47	78	61	121	61	185	38	97	82	260	40	446	39	970	26	247	32	339	50	349	41	66	51	44	100	24	80	171	65	281	90	37	65	32	61	125	78	88	57	5	82	6	80	26	56	87	70	23	55	124	86	51	57	123	67	4	100	12	100	341	33	204	30	284	34	7	100	163	63	104	57	66	53	8	58	32	62	142	60	73	66	0	.	12674	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	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0
	Total	3462	19	2241	23	2133	26	5700	19	3158	29	5641	22	21007	10	16932	10	17920	10	10833	12	1046	35	1615	31	2743	25	177	.	1662	34	4812	21	5363	19	4671	20	614	53	6159	19	8558	14	5255	17	7480	16	14576	11	13504	10	12284	12	5290	21	6759	18	7893	18	1656	32	2911	24	1505	33	1512	32	3653	22	2756	27	1835	31	4620	21	3385	25	2846	26	4492	21	4442	23	6688	19	5169	18	3113	24	2368	25	2166	28	2467	24	3809	22	3086	24	3234	25	3056	25	3018	28	3448	21	1557	30	3551	21	2960	25	1731	23	2401	23	3493	17	3354	18	2485	22	3435	21	2479	28	1472	39	2559	28	2723	27	2512	27	2721	30	1776	36	679	42	3471	22	722	51	944	36	2750	21	2138	27	2696	24	2732	25	1578	36	1397	37	883	55	1099	45	10503	12	7963	14	10012	13	1297	33	2534	29	1915	26	3819	22	3900	21	2284	29	1958	30	1960	27	0	.	387165	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. 2290160. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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