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accroissement (accroissement brut) #11
Augmentation du volume du bois de tige en écorce de tous les arbres et arbustes avec un diamètre à hauteur de poitrine (DHP) d’au moins 12 cm ayant survécu entre deux inventaires, le volume du bois de tige en écorce du passage à la futaie, et l’augmentation modélisée du volume du bois de tige en écorce des pertes durant la moitié de la période d’inventaire.

fertilité de la station #894
Capacité de production de la station, en quatre classes, sur la base de la production totale (PT) selon Keller (1978), en kilogrammes par hectare et par an. Faible: PT jusqu'à 1500 kg/ha/an, moyenne: PT 1501-3000 kg/ha/an, bonne: PT 3001-4500 kg/ha/an, très bonne: PT supérieur à 4500 kg/ha/an.

essence principale #90
Espèce d'arbre et d'arbuste à partir d'un diamètre à hauteur de poitrine (DHP) de 12 cm, avec des classes individuelles pour les dix espèces ou groupes d'espèces les plus fréquents en Suisse («essences principales») et les classes «autres résineux» et «autres feuillus» pour les autres espèces. Les essences principales sont les épicéas (Picea spp.), les sapins (Abies spp.), les pins (Pinus sylvestris, P. nigra, P. strobus, P. mugo subsp. uncinata), les mélèzes (Larix spp.), l'arole (Pinus cembra), le hêtre (Fagus sylvatica), les érables (Acer spp.), les frênes (Fraxinus spp.), les chênes (Quercus spp.) et le châtaignier (Castanea sativa). Source: relevé de terrain (MID 50: Baumart)

canton #827
Découpage régional dont les cantons constituent l'unité. Pour des raisons statistiques, les deux demi-cantons de Bâle-Campagne et Bâle-Ville sont regroupés en un seul canton.

forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN3/IFN4 #1429
Forêt couverte par des arbustes sur moins des deux tiers de sa surface et atteignable à pied, tant dans l'IFN3 (2004-2006) que dans l'IFN4 (2009-2017).

réseau 1,4 km #410
Réseau d'échantillonnage de l'IFN avec un maillage de 1,4 km. Le réseau 1,4 km est commun à tous les inventaires terrestres précédents, c'est pourquoi il est également appelé réseau de base.

Estimation et erreur standard de l’estimation

Les résultats publiés dans les tableaux IFN sont des estimations portant sur des paramètres de la forêt suisse (paramètres de population) dont les valeurs réelles ne sont pas connues et qui sont donc extrapolées (estimées) à partir des données de l’échantillon de l’IFN. Les extrapolations contiennent des incertitudes. Cependant, la précision de l’extrapolation opérée à partir de l’échantillon aléatoire de l’IFN peut être estimée de façon fiable. Pour ce faire, tous les tableaux IFN indiquent une seconde valeur à côté de l’estimation: l’erreur standard de l’estimation.

La plupart des tableaux indiquent l’erreur standard relative (« ±% »), mais parfois, surtout pour les pourcentages estimés, c’est l’erreur standard absolue (« ± ») qui est indiquée. Le rapport entre l’erreur standard absolue et relative est le suivant:

erreur standard relative = erreur standard absolue / estimation x 100

erreur standard absolue = erreur standard relative × estimation / 100

Les données sur la desserte sont issues d’un recensement complet des routes forestières. Dans ce cas, il n’est pas nécessaire d’indiquer d’erreur standard puisqu’il n’existe pas d’incertitude liée à l’échantillonnage.

Intervalle de confiance de l’estimation

À l’aide de l’estimation et de son erreur standard, il est possible de calculer l’intervalle de confiance de l’estimation en indiquant:

sa limite inférieure
estimation - tQ × erreur standard absolue

et sa limite supérieure
estimation + tQ × erreur standard absolue

Si le calcul se fait avec l’erreur standard simple (tQ = 1), on obtient l’«intervalle de confiance à 68%». On peut alors admettre que la valeur réelle du paramètre de la population se situe avec une probabilité de 68% dans cet intervalle de confiance. Si l’on utilise l’erreur standard double pour le calcul (tQ = 2), la valeur réelle du paramètre se situe avec une probabilité de 95% dans l’intervalle de confiance, à savoir l’«intervalle de confiance à 95%».

Significativité de l’estimation

L’intervalle de confiance permet d’examiner statistiquement si le paramètre de population estimé est plus grand ou plus petit qu’une certaine valeur de référence, respectivement si deux paramètres de population estimés se distinguent effectivement (dans la population réelle). Dans la pratique, le processus adopté est le suivant: lorsqu’une valeur de référence est située hors de l’intervalle de confiance, on admet que la valeur estimée pour la population se distingue significativement de la référence; si la valeur de référence se situe à l’intérieur de l’intervalle, on interprète la différence entre valeur estimée et valeur de référence comme aléatoire et donc non significative. Pour comparer deux paramètres de population, on considère qu’ils se distinguent de façon significative lorsque leurs intervalles de confiances ne se superposent pas.

Traitement de valeurs manquantes

Lors du calcul des résultats, on ne dispose pas toujours de données pour toutes les combinaisons de catégories des variables de classification et du découpage régional^*. Cela indique dans la plupart des cas que le paramètre estimé à l’aide de la variable cible n’apparaît pas ou seulement très rarement. Généralement, on introduit (« impute ») alors la valeur 0. Mais comme cette valeur n’est pas issue de mesures directes, l’erreur standard correspondante est représentée par un point [.]. Lorsqu’on se réfère à la valeur supposée de 0 lors d’un calcul, par exemple pour indiquer des pourcentages ou certaines estimations de changements, il n’est pas possible d’indiquer une valeur. Dans ce cas, on introduit un point [.] pour la valeur estimée et l’erreur standard.

Par exemple, on n’a jusqu’ici ni trouvé ni mesuré d’arole sur le Plateau (volume des aroles selon les régions de production). On peut donc admettre que si les valeurs manquent, c’est que l’arole n’est effectivement pas présent dans cette région et que son volume doit y être de 0.

^* p. ex. combinaison de la catégorie « arole» de la variable de classification « essence » et de la catégorie « Plateau » du découpage régional

Changements

L’IFN distingue deux types de changements:

Le premier concerne des variables cibles spécifiques pour des composantes de changement telles que l’accroissement, l’exploitation, la mortalité ou les disparitions. Ces variables cibles ne sont disponibles que pour deux cycles d’inventaires successifs, p. ex. IFN3-IFN4. Lors de leur évaluation, la catégorie de la variable de classification du second cycle d'inventaire est attribuée à celle du premier cycle d'inventaire. Ces évaluations ne tiennent donc pas compte du changement de la catégorie d’un inventaire à l'autre (p. ex. de la propriété privée à la propriété publique).

Pour le second type de changements, on utilise les différences de variables cibles telles que le nombre de tiges, le volume sur pied ou la surface forestière afin d’établir un bilan du changement entre deux cycles d’inventaire. Ces variables cibles sont habituellement utilisées pour représenter des états, p. ex. dans l’IFN4, mais peuvent aussi révéler les changements entre deux inventaires quels qu’ils soient, p. ex. LFI1-LFI4. Lors de leur évaluation, on tient compte du changement d’une catégorie de la variable de classification. Ainsi, il est possible de constater p. ex. que la surface de la forêt sans la forêt buissonnante a augmenté. Cela n’a d’effet que pour les variables de classification qui peuvent effectivement changer de caractéristiques, p. ex. l’appartenance à la surface forestière ou l’état de l’arbre.

IFN3–IFN4
accroissement (accroissement brut)
fertilité de la station · essence principale
découpage régional: canton
unité: 1000 m³/an
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN3/IFN4
réseau: réseau 1,4 km
évolution 2004/06–2009/17
		canton
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Suisse
fertilité de la station	essence principale	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	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	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
faible	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	3	81	3	92	0	.	78	17	-1	200	29	35	0	.	25	32	103	17	1	107	8	56	7	41	7	51	49	25	30	33	0	.	0	1329	22	28	0	.	8	43	15	49	44	23	42	27	0	.	7	78	485	7
	sapin	1	73	0	0	0	.	14	50	1	75	1	93	0	.	2	62	0	100	12	36	1	108	2	110	3	73	3	89	1	186	0	.	2	47	1	64	3	100	0	.	1	82	15	34	3	74	0	.	0	.	68	17
	pin	1	111	0	100	0	.	-1	133	2	87	0	.	0	.	0	.	4	49	2	85	1	75	0	100	0	.	3	98	0	100	0	0	2	68	-2	84	0	.	0	100	5	80	0	.	4	52	0	.	0	100	21	33
	mélèze	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	47	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	6	61	0	.	0	100	44	25	0	.	0	.	94	15
	arole	0	.	0	.	0	.	2	87	0	.	0	.	0	.	0	.	23	23	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	1	100	0	.	13	34	0	.	0	.	38	18
	autres résineux	1	82	0	100	0	.	1	69	0	.	0	.	0	.	0	100	1	34	0	.	0	.	0	100	0	100	0	100	0	.	0	.	0	59	0	100	0	.	0	.	0	100	0	71	0	0	0	.	0	.	4	31
	hêtre	3	75	1	183	0	.	38	28	12	40	7	77	0	.	6	50	0	.	31	30	1	99	12	39	-1	295	8	69	6	49	-1	100	18	41	0	576	0	.	0	.	5	101	11	31	1	201	0	.	1	133	163	13
	érable	1	53	0	.	0	.	0	1869	-1	134	2	60	0	.	4	46	0	.	3	69	0	100	1	96	1	60	4	87	1	84	0	.	0	557	3	71	0	.	0	.	0	100	2	47	2	59	0	.	0	86	23	30
	frêne	1	47	0	.	0	.	2	55	2	94	1	100	0	.	2	92	0	.	5	45	0	100	0	0	-1	100	0	73	1	154	0	.	2	48	0	100	0	.	0	.	0	100	3	59	1	216	0	.	1	59	21	25
	chêne	1	47	0	.	0	.	1	64	1	79	0	90	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	1	147	0	100	0	.	0	.	0	100	1	108	2	45	0	.	0	.	8	32
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	138	0	.	0	.	1	100
	autres feuillus	2	68	0	100	0	.	1	155	1	97	0	59	0	.	0	100	0	69	3	56	0	81	0	59	1	83	0	242	0	65	0	.	1	52	2	79	0	.	0	100	1	96	1	34	5	53	0	.	0	100	20	23
	indéterminable	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	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	14	39	4	71	0	.	135	16	18	36	39	31	0	.	39	26	179	12	56	24	13	41	23	32	10	56	68	22	41	27	-1	100	27	36	27	28	3	100	15	37	28	38	78	19	117	15	0	.	9	68	947	6
moyenne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	2	170	0	690	255	11	0	.	53	28	0	.	14	55	489	9	12	49	13	34	18	24	7	60	18	32	54	27	0	.	4	83	42	29	0	.	128	15	25	31	128	17	273	10	4	63	0	.	1549	4
	sapin	0	.	5	56	0	.	57	23	0	.	20	45	0	.	7	55	23	25	6	50	2	53	32	28	4	76	4	69	8	75	0	.	7	69	18	33	0	.	26	27	8	39	35	26	36	28	3	64	0	.	308	9
	pin	0	.	0	.	0	.	1	53	0	.	0	.	0	.	0	.	24	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	301	0	.	0	0	0	1034	0	.	7	56	0	74	0	0	47	24	0	.	0	.	76	20
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	551	0	.	0	.	0	.	0	100	94	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	786	0	.	0	.	0	.	0	.	63	20	0	.	2	89	145	12	0	.	0	.	294	9
	arole	0	.	0	.	0	.	-1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	6	45	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	78	0	.	0	.	4	42	0	.	0	.	8	40
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	1	93	0	.	0	.	0	.	0	.	0	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	0	0	100	0	134	0	.	0	.	0	666
	hêtre	0	.	0	733	1	100	25	59	0	.	3	93	0	.	2	71	20	38	10	50	1	53	9	38	2	70	3	61	12	38	0	.	0	763	4	62	0	.	22	58	-2	109	27	28	20	41	0	100	2	97	167	15
	érable	0	.	0	167	0	.	15	27	0	.	4	46	0	.	3	41	9	42	0	69	2	86	3	67	1	52	0	62	0	2453	0	.	1	84	3	51	0	.	10	55	1	77	6	44	8	28	0	.	0	.	67	15
	frêne	0	.	0	100	0	.	1	40	0	.	3	42	0	.	1	64	7	34	0	72	0	.	1	72	1	146	1	86	4	65	0	.	0	100	1	344	0	.	6	47	1	93	5	70	6	118	0	.	1	100	38	25
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	214	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	8	43	0	.	0	100	1	82	0	.	0	.	8	45
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	634	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	2109
	autres feuillus	0	.	0	100	0	.	9	37	0	.	1	44	0	.	5	83	32	20	0	81	0	100	0	100	2	91	0	61	1	48	0	.	0	100	-1	135	0	.	34	27	-1	152	3	38	39	21	0	.	0	100	121	12
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	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	.	7	73	2	149	363	11	0	.	83	23	0	.	32	40	704	7	29	36	18	32	62	20	16	49	27	30	78	24	0	.	12	58	67	24	0	.	301	10	33	28	205	14	579	8	7	58	3	97	2636	4
bonne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	28	33	25	35	72	26	218	11	3	85	113	18	0	.	23	36	172	16	18	27	91	16	74	22	7	49	34	33	110	19	24	49	19	35	75	22	26	46	21	37	25	37	153	15	7	63	21	31	51	25	1418	5
	sapin	20	44	6	59	34	35	238	12	4	73	63	24	0	.	2	82	35	31	34	23	102	18	57	20	1	49	3	65	52	25	0	100	11	34	23	26	3	71	3	170	13	37	83	15	12	48	14	36	25	27	850	6
	pin	1	60	-1	100	0	100	5	57	-1	624	0	78	0	.	0	.	1	100	3	65	2	75	0	399	0	.	0	100	-2	95	2	91	3	72	0	.	1	51	1	114	0	80	2	93	0	.	0	.	1	327	20	37
	mélèze	2	79	0	100	1	100	2	88	0	100	3	76	0	.	1	100	1	342	0	100	3	96	0	.	0	.	0	.	4	91	3	79	0	100	0	87	1	59	4	64	0	100	4	44	1	100	0	.	2	65	31	25
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	2	60	0	.	0	100	4	63	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	-1	100	4	65	0	.	0	.	0	.	-2	142	0	100	0	72	0	.	0	.	1	100	0	0	9	61	0	100	0	100	0	65	19	41
	hêtre	47	22	4	61	16	35	133	13	15	44	50	25	0	.	7	47	18	38	32	24	38	23	19	28	7	45	12	50	66	24	19	37	46	28	24	26	23	30	73	25	10	43	82	22	13	40	5	72	65	22	836	6
	érable	4	80	1	604	1	325	10	54	2	114	12	35	0	.	0	7437	-3	111	7	51	8	33	1	324	1	158	4	57	9	54	2	66	6	52	8	33	3	61	11	44	1	172	12	32	0	599	1	61	2	200	106	15
	frêne	6	46	4	98	7	42	15	33	3	42	7	78	0	.	-2	79	4	168	7	52	15	34	2	87	6	64	1	76	4	168	3	51	8	49	6	67	5	50	35	24	2	44	17	41	1	97	2	70	5	65	160	12
	chêne	7	44	0	.	0	100	3	41	1	62	2	53	0	.	0	.	3	86	1	55	3	52	1	161	0	.	1	100	0	59	5	64	3	54	-2	104	3	63	15	34	0	72	3	125	0	111	0	100	3	79	51	18
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	40	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	105	20	0	.	0	100	0	100	0	.	0	.	100	19
	autres feuillus	9	31	0	100	0	66	12	34	2	38	7	49	0	.	2	51	35	33	7	54	5	29	2	41	0	60	0	75	7	50	1	53	2	50	2	74	0	89	103	14	6	53	21	32	5	50	0	68	2	81	223	9
	indéterminable	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	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	126	17	39	33	130	22	639	8	29	36	257	14	0	.	32	31	272	13	108	17	270	12	155	15	23	32	55	29	248	15	59	28	97	20	138	17	65	28	373	10	58	25	386	10	39	29	44	26	158	17	3814	3
très bonne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	123	17	5	72	5	53	239	11	10	45	70	26	1	100	6	62	7	100	59	27	93	20	32	44	9	100	10	56	64	25	24	31	64	23	3	46	96	19	0	.	3	69	66	19	6	81	4	71	163	14	1157	5
	sapin	55	22	2	87	3	125	209	12	10	43	9	48	0	.	2	84	0	.	47	21	99	18	23	34	0	.	5	81	35	23	3	61	32	30	11	53	34	31	0	.	0	690	48	24	-4	110	3	59	48	22	679	6
	pin	5	47	0	.	0	.	8	35	1	86	3	57	1	95	0	.	0	.	2	66	0	.	0	0	0	.	0	.	1	116	3	64	-1	99	0	71	5	53	0	.	0	100	7	65	0	.	0	.	10	26	46	17
	mélèze	3	69	0	100	0	.	8	66	-1	100	2	74	0	.	0	.	0	.	0	93	0	73	0	100	0	.	0	100	4	57	0	100	4	65	0	100	4	84	0	.	0	.	13	38	0	100	0	100	2	86	41	23
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	4	44	0	.	0	100	4	60	7	71	2	100	0	.	0	.	0	.	0	70	1	71	0	.	0	.	0	.	4	102	1	100	-1	100	0	100	4	92	0	.	0	.	7	57	0	.	0	.	0	1355	33	32
	hêtre	81	14	0	100	2	96	149	11	17	40	60	23	0	.	9	54	0	.	35	24	44	29	15	42	0	100	13	51	21	38	36	30	51	20	8	64	44	23	4	89	2	94	59	20	2	51	2	94	76	17	727	5
	érable	19	32	0	73	0	100	23	25	8	44	6	57	0	72	1	62	0	.	6	44	5	44	1	227	0	100	1	66	1	792	1	71	2	149	1	180	20	50	0	100	0	100	10	49	0	61	1	55	27	23	133	13
	frêne	37	25	2	89	1	100	21	27	9	44	26	40	-1	100	0	766	0	.	14	30	14	44	1	58	0	100	1	112	14	35	2	47	4	72	3	63	20	43	1	84	0	73	26	30	6	63	5	46	32	27	238	10
	chêne	20	31	0	.	0	.	15	36	1	76	4	80	8	58	0	.	0	.	3	68	2	65	0	100	0	.	0	.	6	67	5	61	3	81	0	0	7	66	0	99	0	100	23	26	0	95	0	.	8	35	106	13
	châtaignier	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	3	94	0	842	0	.	0	.	4	102
	autres feuillus	26	27	0	283	0	100	28	35	3	83	17	50	2	57	0	71	0	100	5	32	4	66	1	75	0	100	0	787	5	76	1	60	7	35	1	50	26	34	-1	146	1	64	20	28	4	58	0	129	17	26	168	12
	indéterminable	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	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	373	10	10	62	12	61	705	8	66	22	199	16	11	52	19	44	7	100	171	15	262	14	73	30	8	101	30	37	154	18	75	21	165	15	26	36	260	14	4	97	7	52	284	12	15	43	14	42	384	10	3331	3
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	153	15	35	30	77	25	785	6	11	45	264	12	1	100	68	21	771	7	89	19	205	12	131	17	29	35	111	17	257	12	48	29	88	19	142	15	121	18	156	13	69	21	389	9	325	9	29	26	221	12	4606	2
	sapin	76	20	13	37	37	34	529	8	15	35	92	19	0	.	14	36	57	21	98	13	205	12	114	14	8	46	14	39	96	17	4	57	51	22	53	19	40	28	29	30	23	26	183	11	46	26	20	29	73	17	1934	4
	pin	7	37	0	114	0	100	14	33	2	179	4	53	1	95	0	.	29	31	7	42	3	62	0	8877	0	.	3	97	-2	264	6	52	4	65	-1	103	6	46	8	50	6	63	9	54	51	22	0	.	11	32	162	12
	mélèze	6	52	0	3377	1	100	10	55	-1	106	5	55	0	.	1	91	143	14	0	68	3	86	0	100	0	.	1	72	9	50	3	75	4	61	1	68	5	68	73	18	0	100	19	30	190	11	0	100	4	53	448	7
	arole	0	.	0	.	0	.	1	280	0	.	0	.	0	.	0	.	29	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	62	1	100	0	.	17	28	0	.	0	.	46	16
	autres résineux	7	33	0	100	0	76	10	36	7	71	3	100	0	.	0	100	1	36	0	168	5	56	0	100	0	100	0	100	1	672	1	95	-1	154	0	95	4	92	1	94	0	100	17	41	0	86	0	100	0	4676	58	23
	hêtre	131	12	5	63	19	31	353	9	45	24	123	16	0	.	24	28	37	27	109	14	84	18	55	18	8	50	36	30	106	17	55	23	116	15	36	23	68	18	100	23	16	46	181	13	36	28	7	59	144	13	1932	3
	érable	24	29	1	492	1	296	49	20	9	46	24	25	0	72	8	36	6	84	16	30	15	25	6	74	2	65	10	48	11	81	3	50	9	48	15	26	23	44	21	34	2	102	30	23	11	33	2	41	30	26	334	8
	frêne	43	22	6	66	8	39	40	19	14	33	38	32	-1	100	1	228	11	61	26	23	29	27	4	50	6	70	4	52	24	39	4	36	15	35	9	51	25	36	43	21	3	37	52	22	13	60	6	39	39	24	468	7
	chêne	27	25	0	.	0	100	19	30	3	43	6	54	8	58	0	.	3	119	4	54	6	39	1	197	0	100	1	100	7	58	10	44	7	46	-2	105	10	50	23	26	0	196	28	27	4	37	0	100	11	33	178	10
	châtaignier	0	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	6	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	105	22	0	.	4	91	1	346	0	.	0	.	106	20
	autres feuillus	38	21	1	238	1	55	51	23	7	45	26	37	2	57	7	61	67	19	15	30	9	35	3	34	3	57	1	136	13	39	2	40	10	27	5	56	26	34	136	13	7	52	47	20	53	17	1	64	19	25	537	6
	indéterminable	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	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	511	8	60	26	144	21	1861	5	113	17	584	9	11	52	122	17	1160	5	363	9	563	9	313	11	56	25	180	14	522	10	134	17	303	11	258	12	328	12	694	7	126	16	961	6	747	6	65	21	553	8	10810	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. 1261339. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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