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Wofür stehen die Zahlen?
Wozu dient der Standardfehler?
Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?
Wann genügt es nicht, nur den Standardfehler zu betrachten?
Zwei Typen von Veränderungen?
Veränderungsauswertungen: Wann sind die Ergebnisse (nicht) additiv?
Warum hat es für Standardfehler und Schätzwert manchmal einen Punkt («.»)?
Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?
Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

1. Wofür stehen die Zahlen?

In den Tabellen sind mehrheitlich Ergebnisse dargestellt, die mithilfe von statistischen Verfahren aus den Daten der Stichprobeninventur des Landesforstinventars (LFI) berechnet wurden. Solche Ergebnisse bestehen immer aus zwei Zahlen: 1) dem Schätzwert und 2) dem Stichprobenfehler, dem sogenannten Standardfehler.

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

Eigentum (2 Klassen)
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: m³/ha

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5

Zustand 2018/26
	Produktionsregion
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Eigentum (2 Klassen)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
öffentlich	30	10	17	13	37	9	36	6	26	10	30	4
privat	27	17	20	12	50	10	32	8	39	13	34	5
Total	29Schätzwert	9Standardfehler	19	9	44	7	35	5	29	8	32	3

Meistens ist in den Tabellen der relative (prozentuale) Standardfehler angegeben («±%»), gelegentlich – bei geschätzten Prozenten – aber der absolute Standardfehler («±»).

2. Wozu dient der Standardfehler?

Mit dem Standardfehler können Vertrauensintervalle um den Schätzwert aufgespannt werden, die den wahren Wert der Grundgesamtheit mit einer bestimmten statistischen Sicherheit enthalten.

Die statistische Sicherheit beträgt

68%, wenn das Vertrauensintervall mit dem einfachen Standardfehler berechnet wurde
(68%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± Standardfehler), und
95%, wenn das Vertrauensintervall mit dem doppelten Standardfehler berechnet wurde
(95%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± 2 × Standardfehler*)

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

LFI5
Totholzvolumen (Schaftholz)
Eigentum (2 Klassen)
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: m³/ha
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
	Produktionsregion
	Jura
Eigentum (2 Klassen)	m³/ha	±%
öffentlich	30	10
privat	27	17
Total	29	9

Frage
Wie gross sind das 68%- und das 95%-Vertrauensintervall der oben aufgeführten Schätzwerte?

Vorgehen

Berechnen des absoluten Standardfehlers (=relativer Standardfehler × Schätzwert / 100)
Berechnen der Vertrauensintervalle
- 68%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± absoluter Standardfehler
- 95%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± 2 × absoluter Standardfehler

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

Eigentum (2 Klassen)	Totholzvolumen Jura LFI5
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
öffentlich	30	10	3	27-33	24-36
privat	27	17	5	22-32	17-37
Total	29	9	3	26-32mit dem einfachen Standardfehler berechnet, d.h. 29 ± 3	23-25mit dem doppelten Standardfehler berechnet, d.h. 29 ± 2 × 3

Das Totholzvolumen liegt im Jura mit einer statistischen Sicherheit von 68% zwischen 26 und 32 m³/ha und mit einer statistischen Sicherheit von 95% zwischen 23 und 35 m³/ha.

Das 95%-Vertrauensintervall ist grösser als das 68%-Vertrauensintervall. Das bewirkt die höhere statistische Sicherheit.

Beispiel 3: Visualisierung des 68%- und des 95%-Vertrauensintervalls

Daten: siehe Beispiel 2

Bei der Interpretation der Ergebnisse muss man für sich jeweils festlegen, mit welcher statistischen Sicherheit man eine Aussage treffen möchte.

Im Landesforstinventar (LFI) wird in der Regel auf das 68%-Vertrauensintervall abgestellt.

Oben

3. Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?*

Das lässt sich durch Vergleich der Vertrauensintervalle von zwei Schätzwerten überprüfen:

Überschneiden sich die 68%-Vertrauensintervalle von zwei Schätzwerten nicht, darf man mit einer gewissen Sicherheit davon ausgehen, dass sich die beiden Grundgesamtheiten unterscheiden.
Überschneiden sich die 95%-Vertrauensintervalle von zwei Schätzwerten nicht, darf man mit hoher Sicherheit davon ausgehen, dass sich die beiden Grundgesamtheiten unterscheiden.

Beispiel 4: Interpretation von zwei Ergebnissen der gleichen Inventur

LFI5
Vorrat (Schaftholz)
Eigentum (2 Klassen)
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: m³/ha
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
	Produktionsregion
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Eigentum (2 Klassen)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
öffentlich	331	3	311	3	405	4	300	3	256	5	314	2
privat	387	5	432	4	454	4	348	4	285	6	398	2
Total	345	2	363	2	431	2	314	2	262	4	343	1

	Fall 2						Fall 1

Fall 1

Frage
Ist der Vorrat pro Hektare in den Alpen höher als auf der Alpensüdseite?

Vorgehen

Berechnen der absoluten Standardfehler
Berechnen der Vertrauensintervalle je nach gewünschtem Sicherheitsniveau:
- 68%-Vertrauensintervalle (gewisse Sicherheit; einfacher absoluter Standardfehler)
- 95%-Vertrauensintervalle (hohe Sicherheit; doppelter absoluter Standardfehler)
Prüfen, ob die Vertrauensintervalle auf dem gewünschten Sicherheitsniveau nicht überlappen

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat LFI5
	Alpen					Alpensüdseite
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall		Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
Total	314	2	6	308-320	302-326	262	4	10	252-272	242-282

Weder die 68%-Vertrauensintervalle noch die 95%-Vertrauensintervalle überlappen (hervorgehobene Zahlenpaare).

Bei diesem Fall hat das gewählte Sicherheitsniveau keinen Einfluss auf das Resultat.

Insgesamt bedeutet dies, dass statistisch eine hohe Sicherheit besteht, dass der Vorrat pro Hektare in den Alpen höher ist als auf der Alpensüdseite.

Fall 2

Frage
Ist der Vorrat pro Hektare im Mittelland höher als im Jura?

Vorgehen

Siehe Fall 1.

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat LFI5
	Jura					Mittelland
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall		Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
Total	345	2	7	338-352	331-359	363	2	7	356-370	349-377

Die 68%-Vertrauensintervalle überlappen nicht (hervorgehobene Zahlenpaare).
Die 95%-Vertrauensintervalle überlappen dagegen (hervorgehobene Zahlenpaare).

In diesem Fall hat das gewählte Sicherheitsniveau einen Einfluss auf die Interpretation der Ergebnisse: Auf dem Niveau des 68%-Vertrauensintervalls kommt man zum Schluss, dass der Vorrat pro Hektare im Mittelland höher ist als im Jura. Auf dem Niveau des 95%-Vertrauensintervalls kann man hingegen diesen Schluss nicht ziehen.

Unter Betrachtung beider Sicherheitsniveaus lässt sich sagen, dass statistisch eine gewisse, aber keine hohe Sicherheit besteht, dass der Vorrat pro Hektare im Mittelland höher ist als im Jura.

Mit den Vertrauensintervallen kann auch geprüft werden, ob ein mit der Stichprobe des Landesforstinventars (LFI) geschätzter Wert von einem Sollwert (z.B. aus der Waldpolitik) abweicht oder ob eine Veränderung zwischen zwei Inventuren statistisch gesichert ist.

Beispiel 5: Interpretation von zwei Ergebnissen aus unterschiedlichen Inventuren

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat im Mittelland*
	LFI4		LFI5
	m³/ha	±%	m³/ha	±%
öffentlich	340	3	309	3
privat	447	4	432	4
Total	386	2	363	2
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Frage
Hat im Mittelland der Vorrat pro Hektare vom LFI4 zum LFI5 abgenommen?

Vorgehen

Berechnen der absoluten Standardfehler
Berechnen der Vertrauensintervalle je nach gewünschtem Sicherheitsniveau:
- 68%-Vertrauensintervalle (gewisse Sicherheit; einfacher absoluter Standardfehler)
- 95%-Vertrauensintervalle (hohe Sicherheit; doppelter absoluter Standardfehler)
Prüfen, ob die Vertrauensintervalle auf dem gewünschten Sicherheitsniveau nicht überlappen

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat im Mittelland*
	LFI4					LFI5
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall		Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha
öffentlich	340	3	11	329-351	318-362	309	3	11	298-320	287-331
privat	447	4	16	431-463	415-479	432	4	17	415-449	398-466
Total	386	2	8	378-394	370-402	363	2	9	354-372	345-381
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Die 68%-Vertrauensintervalle überlappen beim öffentlichen Wald nicht (hervorgehobene Zahlenpaare), beim Privatwald und beim Total aber schon (hervorgehobene Zahlenpaare). Auf dem Sicherheitsniveau der 68%-Vertrauensintervalle kommt man zum Schluss, dass der Vorrat pro Hektare im öffentlichen Wald des Mittellands abgenommen hat. Für den Privatwald wie auch für das Total ist die Abnahme statistisch nicht gesichert.

Die 95%-Vertrauensintervalle überlappen in allen der drei Kategorien. Auf dem Sicherheitsniveau der 95%-Vertrauensintervalle ist es damit auch für den öffentlichen Wald statistisch nicht gesichert, dass der Vorrat abgenommen hat.

Siehe dazu aber die Beispiele 6 und 7, bei der Veränderungen zwischen zwei Inventuren anhand der sensitiveren Bilanz interpretiert werden.

Die Prüfung, ob eine Veränderung zwischen zwei Inventuren statistisch gesichert ist, ist im LFI bei vielen Zielgrössen nicht nur durch Vergleich der Zustände in den beiden Inventuren möglich (siehe Beispiel 5), sondern auch durch die Analyse der Veränderung, also der Bilanz zwischen den beiden Inventuren.

Dazu muss man auch hier zunächst das Sicherheitsniveau definieren, das für die Aussage gelten soll:

Eine Veränderung (Bilanz) fand mit einer gewissen Sicherheit statt, wenn der einfache relative Standardfehler weniger als 100% beträgt oder wenn das Vertrauensintervall, das mit dem einfachen absoluten Standardfehler berechnet wurde (68%-Vertrauensintervall), den Wert 0 nicht einschliesst.
Eine Veränderung (Bilanz) fand mit hoher Sicherheit statt, wenn der doppelte relative Standardfehler weniger als 100% beträgt oder wenn das Vertrauensintervall, das mit dem doppelten absoluten Standardfehler berechnet wurde (95%-Vertrauensintervall), den Wert 0 nicht einschliesst.

Beispiel 6: Interpretation von Veränderungen (Bilanzen) mit dem relativen Standardfehler

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler
	m³/ha	±%
öffentlich	-34	30
privat	-9	147
Total	-23	34
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Frage
Hat im Mittelland der Vorrat pro Hektare vom LFI4 zum LFI5 abgenommen?

Vorgehen

Festlegen des Sicherheitsniveaus (68%- oder 95%-Vertrauensintervall)
Prüfen, ob
- der einfache relative Standardfehler kleiner als 100% ist (Sicherheitsniveau des 68%-Vertrauensintervalls)
- der doppelte relative Standardfehler kleiner als 100% ist (Sicherheitsniveau des 95%-Vertrauensintervalls)

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler
		einfach	doppelt
	m³/ha	±%	±%
öffentlich	-34	30	60
privat	-9	147	294
Total	-23	34	68
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Der einfache relative Standardfehler ist für den öffentlichen Wald wie auch für das Total kleiner als 100% (hervorgehobene Zahlen). Für den Privatwald ist er dagegen grösser als 100% (hervorgehobene Zahlen). Auf dem Sicherheitsniveau des 68%-Vertrauensintervalls kommt man zum Schluss, dass der Vorrat im Mittelland im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Vorratsabnahme dagegen statistisch nicht gesichert.

Zum gleichen Schluss kommt man bei diesem Beispiel auch mit dem Sicherheitsniveau des 95%-Vertrauensintervalls, da auch der doppelte relative Standardfehler für den öffentlichen Wald und das Total kleiner ist als 100%.

Insgesamt bedeutet dies, dass die statistische Sicherheit hoch ist, dass im Mittelland der Vorrat pro Hektare im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Vorratsabnahme hingegen statistisch nicht gesichert (da sowohl der doppelte als auch der einfache relative Standardfehler kleiner als 100% ist).

Beispiel 7: Interpretation von Veränderungen (Bilanzen) mit dem absoluten Standardfehler

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler
	%	±
öffentlich	-10	3
privat	-2	3
Total	-6	2
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Frage
Hat im Mittelland der Vorrat pro Hektare vom LFI4 zum LFI5 abgenommen?

Vorgehen

Festlegen des Sicherheitsniveaus (68%- oder 95%-Vertrauensintervall)
Berechnen des Vertrauensintervalls aufgrund des festgelegten Sicherheitsniveaus
- 68%-Vertrauensintervall mit dem einfachen absoluten Standardfehler
- 95%-Vertrauensintervall mit dem doppelten absoluten Standardfehler
Prüfen, ob das entsprechende Vertrauensintervall den Wert 0 nicht einschliesst

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervalle
		einfach	doppelt	68%	95%
	%	±	±	%	%
öffentlich	-10	3	6	-13 bis -7	-16 bis -4
privat	-2	3	6	-5 bis +1	-8 bis +4
Total	-6	2	4	-8 bis -4	-10 bis -2
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Beim öffentlichen Wald wie auch beim Total schliessen sowohl das 68%- als auch das 95%-Vertrauensintervall den Wert 0 nicht ein. Auf beiden Sicherheitsniveaus kommt man so zum Schluss, dass der Vorrat im Mittelland im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Vorratsabnahme dagegen statistisch nicht gesichert (da die Vertrauensintervalle den Wert 0 einschliessen).

Veränderungen (Bilanzen) können anhand des absoluten oder des relativen Standardfehlers interpretiert werden (siehe die Beispiele 6 und 7). Es empfiehlt sich, den absoluten Standardfehler zu nutzen, wenn der Schätzwert in der Tabelle in Prozent (%) ausgewiesen ist (wie in Beispiel 7), und den relativen Standardfehler, wenn der Schätzwert in der Tabelle in absoluten Zahlen (m³, m³/ha, St., m²) angegeben ist (wie in Beispiel 6). So kann der Standardfehler direkt aus der Tabelle entnommen werden, muss also nicht umgerechnet werden.

Für die Prüfung, ob eine Veränderung statistisch gesichert ist, empfiehlt es sich, wo immer möglich die Veränderung (Bilanz) zwischen den beiden Inventuren zu analysieren. Bilanzen sind sensitiver als Zustandsvergleiche, womit mit ihnen Unterschiede statistisch besser entdeckt werden können (siehe die Beispiele 5 sowie 6 und 7).

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4. Wann genügt es nicht, nur den Standardfehler zu betrachten?

Beim Landesforstinventar (LFI) handelt es sich um eine stichprobenbasierte Grossrauminventur, deren Probeflächen auf einem Gitternetz mit einer Maschenweite von 1.4 km × 1.4 km angeordnet sind. Das LFI wurde so konzipiert, dass der Vorrat für die Schweiz insgesamt mit einem Standardfehler von maximal 1% vorhergesagt werden kann.

Werden Ergebnisse für einzelne Regionen oder für einzelne Klassen abgefragt, wird der Standardfehler rasch viel grösser. Dies liegt daran, dass für die abgefragte Kombination von Merkmalsausprägungen* die Anzahl untersuchter Probeflächen und Objekte (d.h. Probebäume, Jungwaldpflanzen, Totholzstücke usw.) wesentlich geringer als für das Total ist.

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

Region	Vorrat
	Total		Ahorn		Bergahorn		Spitzahorn
	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler
	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
Schweiz	343	1	12	5	11	5	1	20
Produktionsregion Mittelland	363	2	15	10	14	11	0	50
Kanton Aargau	289	7	15	20	13	20	1	63

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

die Forstkreise als regionale Gliederung gewählt wurden oder Ergebnisse für kleine Kantone (z.B. Appenzell Innerrhoden, Nidwalden) abgefragt werden,
ein Klassifizierungsmerkmal mit vielen Klassen gewählt wurde (z.B. Baumart in 56 Klassen),
mehrere Klassifizierungsmerkmale miteinander kombiniert wurden (z.B. Hauptbaumart und Entwicklungsstufe).

Grosse Standardfehler sind ein Indiz dafür, dass eine Schätzung möglicherweise anhand einer zu geringen Anzahl Probeflächen oder Objekte erfolgte und entsprechend das Ergebnis der Schätzung nicht belastbar sein könnte.

Bei der Zielgrösse «Jungwaldstammzahl mit Verbiss» (Verbissintensität) ist die Unsicherheit der Schätzung nicht zwingend an einem hohen Standardfehler zu erkennen. Dies liegt daran, dass es sich bei dieser Zielgrösse um einen Quotientenschätzer** handelt, der wegen der Erhebungsmethode bei selteneren Baumarten (z.B. Föhre, Lärche, Arve, Eiche, Kastanie) nur auf einer kleinen Anzahl beurteilter Jungwaldpflanzen beruht. Entsprechend sollte bei der Zielgrösse «Jungwaldstammzahl mit Verbiss» immer geprüft werden, auf wie vielen beurteilten Jungwaldpflanzen die einzelnen Schätzwerte basieren. Als Faustregel gilt, dass für eine belastbare Schätzung pro Schätzwert mindestens 30 Jungwaldpflanzen auf Verbiss beurteilt worden sein sollten.

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

Im Landesforstinventar (LFI) gibt es zwei Typen von Veränderungen:

Beim ersten Typ von Veränderungen handelt es sich um spezifische Zielgrössen für Veränderungskomponenten wie Zuwachs, Nutzung oder Mortalität. Diese Zielgrössen sind jeweils nur für zwei aufeinanderfolgende Messzyklen verfügbar, z.B. LFI4–LFI5. Bei der Auswertung von Veränderungskomponenten wird in der Regel dem Klassifizierungsmerkmal des ersten Messzyklus die Ausprägung des zweiten Messzyklus zugewiesen. Diese Auswertungen berücksichtigen somit den Wechsel einer Merkmalsausprägung (z.B. von privatem zu öffentlichem Eigentum) vom früheren zum späteren Messzyklus nicht.
Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um die Bilanz zwischen zwei Messzyklen zu ziehen. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI5, verwendet, können aber die Veränderungsbilanz zwischen zwei beliebigen Messzyklen aufzeigen, z.B. dem LFI1 und dem LFI5. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird bei einem Teil der Klassifizierungsmerkmale der Wechsel der Merkmalsausprägung berücksichtigt. Dazu zählen die Merkmale «Baumzustand» oder «Wald, Nichtwald». So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche zugenommen hat. Beim anderen Teil der Klassifizierungsmerkmale werden die Merkmalsausprägungen als statisch betrachtet. Das bedeutet, dass der aktuellste Stand – sei er in einem Messzyklus erhoben (z.B. Vorrangfunktion LFI5) oder einer externen Datenquelle entnommen (z.B. Schutzwald [2022]) – sämtlichen Messzyklen zugewiesen wird.

Oben

6. Veränderungsauswertungen: Wann sind die Ergebnisse (nicht) additiv?

Die Ergebnisse sind

additiv, wenn sie als gesamte Veränderung zwischen zwei Messzeitpunkten ausgewiesen werden. So können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter (m³) ausgewiesenen Nutzungen zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.
nicht additiv, wenn sie als Veränderung pro Jahr (z.B. m³/Jahr) ausgewiesen werden. Entsprechend können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter pro Jahr (m³/Jahr) ausgewiesenen Nutzungen nicht zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

	Vorrat: gesamte Veränderung zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
Tieflagen	-3759.0	28	-4909.1	36	-1025.2	133	-317.1	195	3464.1	31	-6546.3	42
Hochlagen	574.3	117	-328.0	62	1093.0	123	7128.4	21	666.7	93	9134.3	24
Total	-3184.7	40	-5237.1	34	67.9	2805	6811.3	23	4130.8	30	2588.1	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	additiv

	Vorrat: Veränderung pro Jahr zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³/Jahr)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%
Tieflagen	-421.1	28	-560.6	36	-115.7	133	-35.9	195	389.5	31	-740.7	42
Hochlagen	64.7	117	-38.3	62	122.4	123	810.4	21	74.9	93	1032.7	24
Total	-357.3	40	-598.4	34	7.6	2805	773.8	23	464.4	30	292.7	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	nicht additiv

Die Nichtadditivität der Veränderungen pro Jahr kommt dadurch zustande, dass die gesamte Veränderung durch die mittlere Anzahl Jahre geteilt wird, die im jeweils betrachteten Gebiet* zwischen den zwei Messzeitpunkten liegt und die mittlere Anzahl Jahre je nach Gebiet* leicht unterschiedlich ist.

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

Gebiet		mittlere Anzahl Jahre*
Produktionsregion	Hochlagen/Tieflagen
Mittelland	-	8.75
Mittelland	Hochlagen	8.56
Mittelland	Tieflagen	8.76
Alpensüdseite	-	8.90
Alpensüdseite	Hochlagen	8.90
Alpensüdseite	Tieflagen	8.89
* zwischen den Messungen des LFI4 und des LFI5 im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald

Oben

7. Warum hat es für Standardfehler und Schätzwert manchmal einen Punkt («.»)?

Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Merkmalsausprägungen* Daten zur Verfügung. Dies deutet in den meisten Fällen darauf hin, dass die mit der betreffenden Zielgrösse geschätzte Grösse nicht oder nur sehr selten vorkommt. Üblicherweise wird dann der Wert 0 eingesetzt. Da diesem Wert aber keine direkten Messungen zugrunde liegen, wird der zugehörige Standardfehler mit einem Punkt («.») dargestellt. Wird bei der Berechnung Bezug auf den angenommenen Wert von 0 genommen, z.B. bei Prozenten oder gewissen Veränderungsschätzungen, kann kein Wert eingesetzt werden. In diesem Fall steht beim Schätzwert und beim Standardfehler ein Punkt («.»).

Zum Beispiel hat das Landesforstinventar (LFI) im Mittelland bisher keine Arven gefunden und gemessen (Vorrat der Arven nach Produktionsregionen). Es kann also angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland tatsächlich nicht vorkommt und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss.

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

Die Daten in diesen Tabellen stammen aus einer Vollerhebung und nicht aus einer Stichprobeninventur. Entsprechend ist die Angabe eines Standardfehlers nicht nötig, da es keine stichprobenbedingte Unsicherheit gibt.

Beispielsweise ist die Erschliessungserhebung, die das Landesforstinventar (LFI) periodisch bei den lokalen Forstdiensten durchführt, eine solche Vollerhebung.

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

Das ist möglich, wenn das Ergebnis nur anhand einiger weniger Bäume berechnet werden konnte. Die Schätzung ist damit nicht verlässlich. Dies zeigt sich auch am Standardfehler, der bei negativen Vorrats-, Zuwachs- oder Nutzungswerten in der Regel ausgesprochen hoch ist.

Die negativen Werte rühren daher, dass bei der Ermittlung des Schaftholzvolumens der Probebäume das allein anhand des Brusthöhendurchmessers (BHD) geschätzte Volumen (Tarifvolumen) mit dem anhand von BHD, Durchmesser in 7 m Höhe und Baumhöhe geschätzten Volumen der Tarifprobebäume justiert wird. Dieses Vorgehen ermöglicht eine unverzerrte (biasfreie) und genauere Berechnung des Schaftholzvolumens. Es kann aber zu negativen Werten bei allen Zielgrössen führen, die auf dem Schaftholzvolumen der Probebäume beruhen (z.B. Vorrat, Zuwachs, Nutzung), wenn die Anzahl Probebäume in einer Merkmalsausprägungskombination* gering ist.

Oben

LFI2
Gesamtholzvolumen (Schaftholz)
Eigentum (2 Klassen) · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Forstkreis (2024)
Einheit: 1000 m³
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz
Zustand 1993/95
		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
Eigentum (2 Klassen)	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	.
	Fichte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	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	.
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	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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öffentlich	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	729	36	502	34	1024	29	1825	24	645	38	706	35	7029	14	3413	15	3689	15	2533	18	194	84	252	47	204	44	3	.	1246	29	1074	25	2848	21	1430	29	14	88	3207	20	3908	16	3725	15	5226	14	9823	10	5126	11	2626	17	1078	30	776	39	1097	30	283	41	193	37	379	39	376	37	679	33	616	33	2138	21	1881	19	693	44	1078	35	2812	18	1041	30	1239	34	1313	24	1129	28	542	36	860	36	289	45	1337	24	2311	22	1036	28	456	54	351	59	574	33	892	28	1579	20	1458	23	0	.	107	67	0	.	215	48	63	61	337	45	557	38	642	41	1476	27	689	39	847	30	774	34	920	33	93	88	909	27	275	50	554	35	1262	20	586	31	990	26	1020	27	87	48	439	52	218	43	1089	39	3917	13	3406	15	4720	13	940	34	379	35	721	35	270	48	687	30	633	36	664	42	700	34	0	.	124677	2
	Tanne	263	36	92	47	139	55	1166	27	125	54	460	41	920	27	1848	20	1750	19	1785	18	59	66	134	57	243	46	0	.	225	46	88	70	1012	29	481	37	0	.	514	40	225	42	504	30	243	58	539	31	15	100	2314	17	283	40	222	51	192	50	401	51	249	45	354	34	416	33	649	29	198	56	237	46	336	31	329	37	256	45	411	35	222	43	261	37	99	58	392	34	413	32	299	47	240	36	308	42	318	38	469	34	316	51	40	65	60	100	1	100	212	59	68	100	0	.	0	.	0	.	284	43	334	40	227	58	270	46	0	.	159	53	284	38	287	54	275	37	231	48	0	.	440	36	157	60	664	34	237	42	289	44	432	28	324	36	177	61	260	56	306	54	95	60	152	46	250	47	535	27	288	36	176	52	76	71	157	53	64	71	39	100	0	.	208	64	0	.	31067	4
	Föhre	161	41	226	51	101	38	228	44	0	.	8	100	341	52	16	73	208	41	204	49	39	64	138	54	233	46	0	.	33	72	77	63	0	.	157	72	44	100	0	.	337	37	680	27	0	.	705	29	1144	19	569	30	0	.	58	74	30	87	56	74	8	100	35	100	0	.	7	100	0	.	97	74	16	86	92	59	0	.	171	53	1	100	0	.	280	33	63	63	122	36	63	63	217	36	176	52	13	72	14	100	52	72	71	63	151	55	16	72	172	62	53	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	18	100	0	.	101	63	-1	100	0	.	0	.	0	.	2	100	4	100	92	100	26	79	0	.	27	52	0	.	74	67	10	100	0	.	34	100	0	.	1106	24	283	28	547	28	0	.	0	.	77	51	29	81	219	45	73	56	128	51	107	70	0	.	10641	7
	Lärche	20	61	142	47	29	82	121	73	0	.	0	.	129	50	22	100	122	50	49	100	0	.	0	.	17	71	0	.	97	100	64	66	0	.	0	.	0	.	25	100	249	35	407	28	181	40	1753	14	3639	11	25	71	12	100	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	13	100	21	78	6	100	296	44	34	100	0	.	76	65	18	100	5	100	9	100	0	.	0	.	0	.	51	71	2	100	3	100	0	.	316	44	424	24	125	33	146	44	54	68	32	79	953	19	417	40	335	46	0	.	0	.	11	100	50	61	19	73	0	.	35	100	81	100	0	.	1	100	0	.	0	.	8	100	0	.	57	60	0	.	0	.	0	.	0	.	3519	13	1633	17	1192	20	34	100	0	.	2	100	0	.	0	.	30	100	73	87	78	81	0	.	17288	5
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	151	40	1251	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	100	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	472	23	139	33	100	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2183	11
	übrige Nadelhölzer	4	100	13	71	20	100	41	70	2	100	0	.	0	.	0	.	85	62	22	100	13	100	0	.	0	.	50	.	49	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	52	0	.	0	.	0	.	41	46	1	100	35	100	77	99	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	1	100	0	.	0	.	3	100	0	.	23	100	3	100	6	88	7	75	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	1	100	0	.	7	52	0	.	3	100	0	.	0	.	7	100	15	66	2	100	2	74	0	.	0	.	0	.	72	78	0	.	65	100	0	.	0	.	10	100	0	100	1	71	0	.	6	100	32	65	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	747	21
	Buche	1765	19	678	25	648	27	1023	24	61	68	183	45	1114	26	715	26	2903	16	2375	15	534	41	749	29	1394	23	0	.	316	47	254	41	618	32	637	35	0	.	740	27	231	36	353	32	48	58	193	34	0	.	3024	13	479	31	82	34	48	87	217	40	98	54	355	45	175	40	138	41	302	37	65	64	921	36	228	58	411	41	560	29	546	36	324	54	1334	17	1081	23	1069	22	782	28	1149	22	391	33	170	78	596	33	73	57	148	42	477	30	0	.	129	39	0	.	815	38	221	38	205	38	758	25	517	27	504	30	188	57	0	.	58	63	325	38	41	59	219	43	534	39	13	100	472	33	222	50	201	33	144	35	346	34	750	25	389	43	349	47	222	46	137	44	302	39	0	.	18	98	364	27	130	50	451	36	519	39	62	90	579	31	164	40	199	46	132	42	0	.	43454	3
	Ahorn	187	30	63	39	77	40	82	44	29	63	65	63	174	30	86	32	170	35	244	22	67	56	141	39	131	41	0	.	20	73	9	66	79	35	28	70	0	.	165	34	10	137	21	59	29	59	45	51	0	.	331	23	63	59	7	73	23	49	26	81	17	54	68	56	59	83	13	72	67	45	61	78	56	43	33	62	61	44	204	40	74	50	94	58	59	43	115	50	81	35	48	42	125	38	55	41	8	57	46	60	64	87	37	80	18	69	8	93	7	100	1	100	12	56	0	.	-5	108	28	91	13	81	0	.	47	47	4	100	2	100	47	62	34	96	62	32	94	53	0	.	44	43	13	100	13	65	27	51	23	59	57	40	73	54	6	72	-8	149	7	100	0	.	7	100	10	60	47	39	88	44	63	51	124	60	32	57	49	52	39	64	50	72	46	89	0	.	5000	6
	Esche	259	27	228	53	215	37	139	38	0	.	61	60	57	49	116	42	270	32	113	39	224	47	16	87	42	58	0	.	57	76	22	73	190	47	31	68	0	.	40	85	0	1285	4	71	25	61	38	50	10	100	320	29	70	50	8	82	1	100	0	.	25	76	7	87	0	.	0	.	92	68	24	69	18	83	170	45	161	43	81	40	40	62	4	100	104	46	37	57	25	63	49	40	89	68	74	59	0	.	41	69	20	58	153	52	68	52	2	530	12	92	6	100	23	57	4	100	46	67	12	61	-7	233	38	77	2	100	5	79	13	100	70	66	3	58	22	71	88	45	2	74	32	74	81	60	0	.	2	100	69	70	85	62	111	54	1	100	27	69	0	.	134	61	12	72	2	71	74	48	168	54	164	51	167	44	60	63	93	45	49	71	57	62	73	70	0	.	5641	7
	Eiche	157	36	210	42	66	65	156	40	0	.	0	.	31	78	29	73	383	23	-1	100	172	46	31	100	41	57	0	.	33	72	0	.	44	57	16	90	139	65	0	.	8	100	23	100	0	.	49	97	0	.	279	41	19	82	0	.	0	.	82	59	0	.	18	84	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	73	55	1	100	11	83	0	.	253	38	44	88	16	71	63	64	91	47	1	100	0	.	35	100	15	66	72	73	183	41	0	.	0	.	0	.	10	76	13	50	51	62	64	84	83	79	9	67	2	100	0	.	0	.	4	82	23	68	0	.	22	100	0	.	41	64	323	46	145	57	0	.	251	41	63	100	78	57	89	47	22	79	0	.	72	51	17	72	17	44	47	35	17	100	34	100	26	71	0	.	107	53	83	54	81	66	57	72	0	.	4703	8
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	193	50	12	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	.	20	100	217	55	179	65	138	65	12	100	496	34	283	55	142	45	115	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	40	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1853	17
	übrige Laubhölzer	93	39	192	39	99	57	40	96	7	79	13	72	165	45	43	48	316	37	98	30	143	46	70	72	72	30	0	.	12	100	56	68	14	62	57	56	2	71	59	36	66	40	23	41	163	35	393	22	77	48	182	22	74	61	4	76	42	77	22	74	5	63	15	94	11	71	16	67	54	80	38	52	40	43	12	100	77	55	160	43	101	44	8	78	28	46	46	39	36	47	120	50	90	42	47	44	21	50	23	59	130	59	40	72	156	44	99	45	142	32	41	57	176	39	185	35	101	31	292	29	119	47	278	28	15	57	45	71	17	59	61	57	124	61	34	60	40	51	36	70	26	54	58	65	5	52	7	48	53	64	16	46	16	96	41	79	32	92	3	100	17	65	223	35	99	32	206	25	8	96	38	74	86	46	4	100	16	74	87	50	70	74	64	62	0	.	6852	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	.
	Total	3639	15	2346	19	2419	19	4821	15	869	34	1496	31	9968	12	6287	13	9897	10	7423	11	1445	27	1531	24	2377	20	53	.	2088	26	1643	23	4807	18	2836	21	198	59	4750	17	5045	14	5740	13	5915	13	13882	8	11315	8	9671	10	2113	24	1241	31	1433	28	1088	29	595	33	1234	27	1059	29	1502	24	1328	27	2660	20	3324	17	1578	29	2138	25	4695	15	2073	24	1931	29	3569	16	2929	20	2315	19	2301	22	2289	19	2389	20	2841	21	2310	23	1128	33	914	36	1690	25	1354	22	2896	15	1932	20	1320	26	595	28	925	23	2895	14	1682	20	1843	21	1100	29	696	39	1851	24	1529	25	1380	26	1385	25	1964	26	234	57	1982	21	1225	28	1611	25	1680	19	1653	24	2393	20	2215	20	758	33	1066	37	705	40	1709	29	9436	9	5858	12	7872	10	1674	27	1311	27	1831	25	614	37	1820	24	1197	28	1323	30	1464	27	0	.	254107	2
privat	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	134	49	624	52	107	100	382	48	861	36	2182	22	9959	11	5847	13	4971	14	949	23	68	67	-1	100	254	72	0	.	306	61	1605	28	1212	26	882	30	0	.	290	62	1686	22	383	41	1217	28	966	29	205	57	1015	26	1242	29	1977	22	3779	18	44	100	931	24	308	63	127	62	1403	27	444	40	132	94	556	62	1769	27	276	60	345	36	533	37	2546	22	141	49	145	69	8	100	0	.	136	49	543	43	986	37	339	49	1321	29	777	35	490	43	3	100	76	100	37	73	0	.	17	100	14	70	29	100	0	.	53	100	194	51	419	57	167	65	336	41	266	46	1262	26	498	51	460	57	307	42	138	70	0	.	522	32	299	56	15	100	157	58	15	100	176	65	0	.	448	66	529	36	276	47	768	27	410	47	564	52	696	39	890	25	833	29	275	48	345	43	369	57	0	.	69264	4
	Tanne	216	66	25	58	96	100	140	53	308	38	673	34	871	31	5944	12	2754	18	1108	32	0	.	50	90	78	73	0	.	64	100	118	70	237	39	261	62	0	.	31	59	55	73	2	100	14	100	59	80	0	.	1102	28	980	30	2209	18	1277	24	52	79	678	30	52	84	8	100	673	36	133	64	0	.	182	82	388	33	88	71	109	65	188	58	1623	26	0	.	111	83	32	91	32	88	262	41	204	53	349	41	32	71	278	51	116	67	156	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12	100	0	.	26	100	0	.	83	59	63	100	19	100	160	72	4	100	525	36	32	77	10	100	66	63	251	55	0	.	36	89	16	84	11	100	55	73	0	.	87	100	0	.	38	78	130	100	8	90	89	66	57	54	24	100	290	38	1002	27	453	36	28	90	78	100	0	.	0	.	28075	5
	Föhre	52	58	101	52	0	.	17	100	21	100	0	.	110	43	35	59	274	37	100	80	139	75	15	100	55	67	0	.	4	100	88	100	0	.	117	89	22	85	0	.	0	.	31	100	27	100	24	87	72	79	47	82	0	.	44	90	19	105	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	7	100	70	66	30	63	35	100	4	100	0	.	72	74	0	.	0	.	0	.	76	46	34	83	116	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	100	0	.	0	.	36	100	37	100	24	100	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	223	43	137	40	70	46	0	.	41	74	165	43	88	53	221	57	128	57	147	60	47	72	0	.	3379	11
	Lärche	47	97	10	100	0	.	20	100	6	100	65	100	39	102	19	100	33	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	47	79	0	.	0	.	176	58	109	49	2	73	126	38	86	49	0	.	105	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	55	79	0	.	0	.	10	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	24	100	1	100	0	100	0	.	52	100	0	.	0	.	7	100	25	100	5	100	9	100	0	.	0	.	0	.	46	87	0	.	39	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1125	26	464	31	271	39	0	.	10	100	32	100	33	71	0	.	21	75	0	.	55	100	0	.	3223	13
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	70	135	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	175	45
	übrige Nadelhölzer	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	1	100	0	.	151	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	82	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	96	100	1	100	-11	100	0	.	6	100	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	2	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	.	18	59	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	291	42
	Buche	559	35	258	37	124	71	691	42	149	46	634	35	1609	29	1845	19	1848	18	643	31	200	63	320	57	512	45	0	.	211	77	575	37	363	46	663	34	0	.	209	55	260	64	58	61	0	.	111	54	0	.	1115	26	793	33	538	34	921	26	110	62	176	50	65	60	32	72	214	34	250	45	1	100	255	56	294	32	445	52	329	53	471	42	1242	26	207	44	520	47	108	59	51	76	606	34	355	50	51	77	144	49	317	36	82	54	366	37	0	.	52	100	0	.	32	82	380	37	184	38	43	86	109	77	124	59	77	56	8	100	14	80	33	51	175	64	161	52	105	76	9	72	327	43	95	69	0	.	52	64	28	73	254	55	65	78	170	56	81	48	0	.	169	52	0	.	1	100	134	56	199	50	165	76	179	50	984	25	418	34	432	45	171	48	164	48	0	.	27495	5
	Ahorn	141	52	31	59	6	100	26	100	43	56	106	47	460	23	108	29	81	59	162	35	31	73	67	52	7	67	0	.	37	80	56	56	61	48	14	95	7	91	140	45	36	65	0	.	26	61	0	.	2	100	207	29	78	45	43	45	143	37	12	73	46	63	0	.	0	.	17	62	103	59	1	100	31	50	141	31	38	60	67	58	82	43	413	27	2	100	1	100	28	62	17	76	97	40	90	48	54	51	3	74	186	48	8	100	40	70	0	.	0	.	0	.	6	100	21	62	30	55	18	100	3	78	0	.	17	72	51	80	0	.	86	53	94	60	99	36	7	100	0	.	32	56	21	100	0	.	0	.	1	100	23	59	8	100	0	.	4	100	0	.	42	65	3	100	8	79	66	41	18	92	22	58	22	56	201	38	122	42	22	73	15	76	0	.	0	.	4655	7
	Esche	88	42	90	53	0	100	6	100	41	64	178	44	101	44	243	41	219	35	14	100	21	82	11	74	63	67	0	.	17	100	89	68	85	42	215	41	6	79	191	59	61	64	6	100	70	75	23	79	39	100	586	34	323	76	109	47	95	46	36	87	0	.	0	.	0	.	13	100	111	68	9	100	24	89	271	36	53	62	10	73	85	56	190	35	0	.	0	.	24	100	53	87	108	57	104	86	33	75	70	85	206	33	166	55	147	68	6	100	0	.	3	100	2	100	49	46	154	39	32	53	1	100	26	71	38	92	14	93	0	.	35	59	31	75	12	83	102	62	40	98	0	.	26	100	0	.	0	.	0	.	91	78	17	72	14	71	122	65	0	.	93	84	29	65	33	51	87	44	91	72	49	53	20	61	168	45	182	39	78	71	66	63	55	71	0	.	6468	8
	Eiche	118	50	59	53	12	100	86	53	0	.	12	100	5	86	0	.	267	29	0	.	10	88	2	100	26	100	0	.	13	86	25	100	5	76	102	54	309	46	0	.	0	.	74	100	7	100	52	61	38	100	79	91	95	60	98	83	75	68	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	151	94	0	.	0	.	6	100	6	100	113	66	7	100	42	100	0	.	52	58	9	88	0	.	0	.	59	60	196	63	85	45	0	.	0	.	0	.	9	59	95	51	230	33	73	72	44	62	47	68	15	100	30	100	12	100	61	72	0	.	0	.	73	71	0	.	0	.	141	76	48	.	0	.	59	100	5	100	13	89	59	52	21	100	0	.	161	100	8	77	25	76	20	83	0	.	7	100	6	100	17	73	9	100	39	67	45	69	56	71	0	.	3730	11
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	123	44	28	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	159	61	26	100	160	50	859	30	764	22	361	47	140	46	874	28	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	32	100	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	80	88	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3625	12
	übrige Laubhölzer	306	59	128	47	5	100	5	100	25	60	27	74	321	26	164	45	73	31	75	65	25	69	26	80	6	72	0	.	49	68	8	64	24	40	19	51	29	70	84	55	6	270	39	66	60	52	204	34	162	50	203	32	68	47	33	50	72	49	44	100	8	67	0	.	0	.	26	85	41	67	17	100	9	75	2	71	53	54	41	50	48	60	153	34	0	.	0	.	1	100	44	100	21	83	21	89	23	56	59	77	140	58	27	49	17	64	7	90	40	62	61	89	175	63	201	34	577	23	138	40	77	54	134	47	20	66	24	68	29	60	34	47	100	73	38	43	14	100	3	100	57	60	18	100	3	.	2	100	1	100	15	73	75	93	9	72	39	83	0	.	0	.	95	50	79	40	183	48	29	73	25	61	15	58	70	43	35	81	42	61	20	59	25	100	0	.	5551	7
	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	.
	Total	1664	25	1326	32	349	51	1373	33	1452	29	3880	20	13482	10	14205	10	10671	11	3051	20	493	49	489	48	1001	38	0	.	702	41	2565	23	1989	24	2320	24	373	45	946	35	2281	20	710	32	1421	26	1688	22	631	31	4355	16	3688	21	5051	16	6381	14	307	45	1855	22	425	63	167	58	2346	23	1090	31	161	80	1058	45	3118	21	961	39	945	32	1419	29	6248	16	510	39	820	45	247	46	197	71	1354	28	1326	34	1496	31	648	40	2610	22	1429	30	1420	27	16	72	327	48	178	62	384	39	1623	22	2048	16	719	33	406	37	1303	24	482	39	633	46	265	56	790	35	670	38	2136	25	831	45	530	53	788	32	697	45	50	.	612	32	404	48	414	45	457	39	266	50	529	48	0	.	951	44	2188	20	1166	22	1769	21	806	36	907	39	1424	29	3471	18	2274	23	1065	31	887	36	771	41	0	.	155931	2
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	863	31	1126	32	1131	28	2207	21	1506	26	2888	19	16988	8	9260	10	8659	10	3482	14	262	64	251	47	459	44	3	.	1552	26	2679	19	4060	17	2312	21	14	88	3497	19	5594	13	4109	14	6444	12	10789	9	5331	11	3641	14	2320	21	2753	19	4876	16	327	37	1124	20	687	35	503	32	2082	21	1060	26	2270	21	2437	20	2462	23	1354	30	3156	16	1574	24	3786	18	1453	22	1274	26	551	35	860	36	425	34	1880	21	3297	19	1375	24	1777	25	1128	30	1064	27	895	28	1655	19	1495	23	0	.	123	59	14	70	243	44	63	61	390	41	751	31	1061	34	1643	25	1025	30	1113	25	2036	21	1418	27	553	50	1216	23	413	41	554	35	1785	17	885	28	1005	25	1176	24	101	43	615	41	218	43	1537	34	4446	12	3683	14	5489	12	1350	28	944	34	1417	26	1161	22	1520	21	908	29	1009	31	1069	30	0	.	193941	2
	Tanne	479	36	116	39	235	52	1307	25	432	31	1133	26	1791	21	7791	10	4504	13	2893	17	59	66	185	48	321	39	0	.	289	42	206	50	1250	25	742	32	0	.	545	37	280	36	506	30	256	55	598	29	15	100	3415	14	1263	25	2431	17	1469	22	453	46	927	25	406	31	424	33	1322	23	331	42	237	46	518	35	717	25	344	38	521	31	409	35	1884	23	99	58	503	32	445	31	331	43	502	27	512	33	667	28	501	32	594	36	157	53	216	66	1	100	212	59	68	100	0	.	0	.	12	100	284	43	360	37	227	58	353	38	63	100	177	49	444	35	291	54	800	27	263	44	10	100	506	32	409	41	664	34	272	38	305	42	444	28	379	33	177	61	347	49	306	54	133	48	282	52	257	45	624	25	346	31	200	47	366	34	1158	24	517	32	67	69	78	100	208	64	0	.	59143	3
	Föhre	213	34	327	39	101	38	245	41	21	100	8	100	451	41	50	46	482	28	304	42	178	60	153	50	288	39	0	.	37	64	165	61	0	.	274	56	66	72	0	.	337	37	711	27	27	100	729	28	1216	19	616	28	0	.	102	57	49	67	56	74	24	74	35	100	0	.	7	100	0	.	97	74	16	86	98	56	0	.	171	53	8	86	70	66	310	31	98	54	126	35	63	63	289	33	176	52	13	72	14	100	128	40	105	50	267	36	16	72	172	62	53	72	0	.	0	.	75	100	0	.	0	.	37	97	55	75	24	100	125	54	-1	100	0	.	0	.	0	.	10	80	4	100	100	93	26	79	0	.	27	52	0	.	92	58	10	100	0	.	34	100	0	.	1329	21	420	23	617	25	0	.	41	74	243	34	117	45	440	36	201	42	275	40	154	54	0	.	14020	6
	Lärche	67	70	152	44	29	82	141	64	6	100	65	100	167	45	42	71	155	42	49	100	0	.	0	.	17	71	0	.	97	100	64	66	0	.	47	79	0	.	25	100	426	32	516	24	182	40	1878	14	3725	11	25	71	117	90	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	0	.	0	.	13	100	21	78	13	71	351	39	34	100	0	.	87	58	18	100	5	100	9	100	0	.	0	.	0	.	51	71	26	91	27	91	1	100	317	44	424	24	177	37	146	44	54	68	39	68	978	19	422	40	344	45	0	.	0	.	11	100	96	52	19	73	39	100	35	100	81	100	0	.	1	100	0	.	0	.	8	100	0	.	75	52	0	.	0	.	0	.	0	.	4644	12	2097	15	1462	18	34	100	10	100	34	94	33	71	0	.	51	66	73	87	133	63	0	.	20511	5
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	7	100	0	.	151	40	1251	16	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	100	0	.	16	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	500	22	274	32	100	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2358	11
	übrige Nadelhölzer	8	71	13	71	20	100	41	70	2	100	2	100	1	100	0	.	235	38	22	100	13	100	0	.	0	.	50	.	49	99	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	6	52	2	100	0	.	0	.	41	46	1	100	39	92	77	99	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	6	100	0	.	1	100	96	99	1	100	-11	100	3	100	6	100	29	81	3	100	6	88	7	75	0	.	0	.	0	.	1	100	3	100	0	.	5	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	1	100	0	.	7	52	0	.	3	100	0	.	0	.	7	100	15	66	2	100	2	74	0	.	0	.	0	.	72	78	0	.	65	100	0	.	0	.	10	100	0	100	1	71	0	.	6	100	32	65	18	59	7	81	0	.	0	.	0	.	0	.	1038	19
	Buche	2324	16	936	21	772	25	1714	22	210	38	817	29	2723	20	2561	16	4751	12	3019	13	734	34	1069	27	1905	20	0	.	527	42	829	28	981	26	1300	24	0	.	949	24	491	38	411	29	48	58	304	29	0	.	4139	12	1272	24	619	30	969	25	326	34	274	37	420	39	207	35	352	26	553	29	66	63	1176	31	522	31	856	33	888	26	1017	27	1565	23	1541	16	1600	22	1176	21	833	26	1755	18	746	29	221	63	740	28	390	31	229	33	842	23	0	.	182	40	0	.	848	37	601	27	389	27	801	24	626	26	628	27	265	43	8	100	72	53	359	35	216	53	380	33	640	35	22	67	799	26	317	41	201	33	197	31	374	32	1004	23	454	38	519	36	303	36	137	44	470	31	0	.	19	95	498	25	329	36	616	34	698	32	1046	24	997	23	596	34	370	33	295	32	0	.	70949	2
	Ahorn	328	28	94	33	83	38	108	41	71	42	171	38	634	19	194	21	251	31	406	19	98	45	207	31	139	39	0	.	57	58	64	50	141	29	42	56	7	91	305	28	46	59	21	59	55	42	45	51	2	100	538	18	141	36	50	40	166	32	38	60	63	48	68	56	59	83	29	47	169	40	62	77	88	33	174	28	99	36	271	33	156	33	507	25	61	42	117	50	109	31	65	37	222	27	145	34	62	45	49	57	250	42	44	69	58	53	8	93	7	100	1	100	17	50	21	62	25	71	46	68	16	67	0	.	64	40	55	75	2	100	133	41	128	51	161	25	101	50	0	.	75	34	34	72	13	65	27	51	24	57	80	33	81	50	6	72	-4	281	7	100	42	65	10	75	18	49	113	29	107	40	86	41	145	51	233	34	171	34	61	49	65	58	46	89	0	.	9655	4
	Esche	347	23	318	41	215	37	144	37	41	64	239	36	158	33	359	31	489	23	127	37	244	44	27	60	106	46	0	.	74	63	112	57	276	35	247	37	6	79	230	51	62	65	10	66	95	58	61	43	49	83	906	24	393	63	117	44	95	45	36	87	25	76	7	87	0	.	13	100	203	48	34	57	43	62	440	28	214	36	91	37	125	43	194	34	104	46	37	57	50	59	102	49	197	44	178	56	33	75	111	59	226	31	319	38	215	49	8	154	12	92	10	74	25	53	53	43	200	33	44	42	-6	270	64	54	40	88	18	72	13	100	105	48	34	69	34	55	190	39	42	95	32	74	107	52	0	.	2	100	69	70	176	51	128	47	15	69	149	54	0	.	226	49	41	51	36	48	160	32	260	43	214	41	187	40	227	37	275	30	127	51	123	44	127	50	0	.	12109	5
	Eiche	275	30	268	35	77	57	241	32	0	.	12	100	36	67	29	73	651	18	-1	100	182	44	32	95	66	52	0	.	46	57	25	100	49	52	118	48	449	38	0	.	8	100	97	80	7	100	102	57	38	100	358	38	114	52	98	83	75	68	90	55	0	.	18	84	0	.	0	.	1	100	0	.	9	100	151	94	73	55	1	100	17	64	6	100	366	33	52	76	58	75	63	64	142	36	9	83	0	.	35	100	74	50	268	50	268	31	0	.	0	.	0	.	19	49	107	45	282	29	137	55	127	56	56	58	17	88	30	100	12	100	64	68	23	68	0	.	94	59	0	.	41	64	463	39	193	49	0	.	311	38	69	93	91	51	147	35	43	63	0	.	233	71	24	55	42	48	67	35	17	100	41	84	32	61	17	73	117	49	123	42	126	49	113	51	0	.	8433	7
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	316	35	39	59	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	100	376	41	205	58	298	40	871	29	1259	18	645	36	282	32	989	25	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	97	0	.	7	100	0	.	0	.	19	100	0	.	120	62	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5478	9
	übrige Laubhölzer	399	46	320	30	104	54	45	86	32	50	40	55	487	23	207	37	390	31	172	33	168	40	96	57	78	28	0	.	61	58	65	60	39	34	76	44	30	67	143	36	73	43	62	44	223	29	597	18	239	37	386	20	142	39	38	45	115	42	67	71	13	47	15	94	11	71	42	59	95	54	55	47	49	38	14	85	130	39	201	36	149	36	161	32	28	46	46	39	37	46	164	45	111	38	68	41	44	38	82	58	270	41	67	47	173	40	106	43	182	29	102	58	351	37	386	24	677	20	430	24	197	35	412	25	35	45	69	52	45	44	94	40	224	47	71	36	54	46	39	65	82	44	75	55	8	47	9	44	54	63	30	42	91	79	49	66	71	62	3	100	17	65	318	28	178	25	389	26	38	61	63	51	101	40	74	41	51	61	129	39	90	59	89	53	0	.	12403	4
	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	.
	Total	5303	13	3672	17	2769	18	6194	14	2321	22	5375	17	23450	7	20492	8	20568	7	10475	10	1938	24	2020	22	3378	18	53	.	2790	22	4209	17	6796	14	5157	16	571	36	5696	15	7326	11	6451	12	7336	12	15570	7	11946	8	14026	8	5800	16	6291	14	7814	13	1395	24	2451	18	1659	26	1226	26	3848	17	2418	20	2821	19	4382	17	4696	17	3098	21	5639	13	3492	18	8179	14	4079	15	3749	18	2561	18	2498	21	3643	16	3714	18	4336	17	2958	20	3738	18	2344	23	3110	18	1370	22	3223	15	2111	19	1704	22	2217	17	2972	12	3614	13	2088	17	3147	15	1582	24	1329	30	2116	22	2319	20	2050	22	3521	18	2794	23	764	40	2770	18	1923	24	1662	24	2291	16	2057	21	2808	18	2672	17	1024	28	1596	29	705	40	2659	24	11624	8	7024	11	9640	9	2480	22	2219	22	3255	19	4085	17	4094	16	2262	21	2210	23	2234	23	0	.	410038	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. 2281226. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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