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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)

région de forêt protectrice #829
Découpage de la Suisse utilisé dans l'IFN pour analyser des forêts protectrices. Les six régions de forêts protectrices ont été formées à partir des régions économiques en regroupant certaines régions selon des critères environnementaux et statistiques.

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: région de forêt protectrice
unité: 1000 m³/an
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN3/IFN4
réseau: réseau 1,4 km
évolution 2004/06–2009/17
		région de forêt protectrice
		Plateau/Jura		Nord des Alpes ouest		Nord des Alpes est		Sud-ouest des Alpes		Sud-est des Alpes		Sud des Alpes		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	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
faible	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	50	21	181	13	99	16	42	27	98	18	13	31	485	7
	sapin	36	24	21	31	5	52	3	74	0	100	0	.	68	17
	pin	7	53	4	88	2	160	4	52	4	49	0	100	21	33
	mélèze	0	0	0	88	1	100	44	25	34	22	20	34	94	15
	arole	0	.	3	72	1	73	13	34	23	23	0	72	38	18
	autres résineux	2	49	1	50	0	73	0	0	1	34	0	.	4	31
	hêtre	101	15	36	32	18	36	1	201	0	.	0	.	163	13
	érable	5	62	9	60	7	40	2	59	0	.	0	.	23	30
	frêne	13	26	3	73	3	75	1	216	0	.	0	.	21	25
	chêne	5	43	1	55	0	144	2	45	0	.	0	.	8	32
	châtaignier	0	100	0	.	0	.	1	138	0	.	0	.	1	100
	autres feuillus	8	34	3	28	3	62	5	53	0	69	0	100	20	23
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	228	11	261	11	140	14	117	15	161	13	34	26	947	6
moyenne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	134	14	373	9	142	16	273	10	407	9	213	12	1549	4
	sapin	68	16	95	19	52	20	36	28	16	30	33	23	308	9
	pin	0	100	1	58	-1	455	47	24	23	37	8	51	76	20
	mélèze	0	100	2	108	0	444	145	12	71	20	86	18	294	9
	arole	0	.	-1	100	0	.	4	42	6	45	0	78	8	40
	autres résineux	0	100	1	93	-1	96	0	134	0	79	0	100	0	666
	hêtre	63	19	17	73	16	34	20	41	15	46	27	49	167	15
	érable	10	31	22	22	8	46	8	28	8	44	10	53	67	15
	frêne	2	48	11	40	7	54	6	118	7	33	6	49	38	25
	chêne	0	0	0	91	1	100	1	82	-1	156	8	42	8	45
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	2109	0	2109
	autres feuillus	3	43	13	30	5	100	39	21	27	22	38	24	121	12
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	279	10	534	9	227	13	579	8	580	8	428	9	2636	4
bonne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	455	8	393	9	357	10	7	63	145	17	45	26	1418	5
	sapin	329	8	317	11	142	14	12	48	28	34	9	79	850	6
	pin	14	48	4	60	0	366	0	.	1	100	1	114	20	37
	mélèze	14	27	5	65	6	68	1	100	3	73	2	203	31	25
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	15	47	0	53	1	55	0	100	0	.	1	100	19	41
	hêtre	431	8	138	14	145	13	13	40	5	61	87	22	836	6
	érable	42	23	28	24	26	29	0	599	-2	167	10	54	106	15
	frêne	69	17	31	26	20	45	1	97	-2	176	41	25	160	12
	chêne	26	24	8	38	-1	168	0	111	1	88	17	34	51	18
	châtaignier	0	.	0	100	0	.	0	100	0	100	111	19	100	19
	autres feuillus	56	17	16	25	17	30	5	50	24	46	115	13	223	9
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	1451	5	940	6	712	8	39	29	204	15	439	9	3814	3
très bonne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	997	5	88	19	58	28	6	81	0	.	8	100	1157	5
	sapin	558	7	84	18	41	24	-4	110	0	.	0	.	679	6
	pin	42	18	2	94	2	85	0	.	0	.	0	.	46	17
	mélèze	34	26	2	64	4	53	0	100	0	.	0	.	41	23
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	32	32	0	0	0	58	0	.	0	.	0	.	33	32
	hêtre	612	6	68	19	40	25	2	51	0	.	4	89	727	5
	érable	123	13	6	42	3	204	0	61	0	.	0	100	133	13
	frêne	205	11	8	63	18	30	6	63	0	.	1	84	238	10
	chêne	104	13	0	59	1	119	0	95	0	.	0	99	106	13
	châtaignier	4	93	0	.	0	.	0	842	0	.	0	73	4	102
	autres feuillus	150	12	8	37	6	64	4	58	0	.	-1	237	168	12
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0
	total	2860	3	268	12	173	16	15	43	0	.	12	74	3331	3
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	1634	4	1030	5	655	7	325	9	650	7	280	10	4606	2
	sapin	991	5	524	8	238	10	46	26	44	24	42	24	1934	4
	pin	62	17	11	43	3	163	51	22	28	32	9	46	162	12
	mélèze	48	20	10	43	11	42	190	11	109	15	108	16	448	7
	arole	0	.	1	171	1	73	17	28	29	21	0	53	46	16
	autres résineux	50	25	2	51	1	221	0	86	1	36	1	94	58	23
	hêtre	1207	4	268	11	218	11	36	28	20	38	118	20	1932	3
	érable	178	11	65	16	44	25	11	33	7	67	20	37	334	8
	frêne	287	8	54	20	47	24	13	60	6	63	48	23	468	7
	chêne	134	11	8	36	0	585	4	37	0	389	25	26	178	10
	châtaignier	4	88	0	100	0	.	1	346	0	100	111	21	106	20
	autres feuillus	216	10	40	16	31	26	53	17	51	24	152	12	537	6
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	4810	2	2014	4	1250	6	747	6	943	6	913	5	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. 1261341. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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