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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.

propriété (2 classes) #94
Régime de propriété de la forêt, identifié à l'aide des deux classes «public» et «privé». Source: enquête auprès des services forestiers (MID 365: Propriété)

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 économique #366
Découpage de la Suisse en 14 régions (2 dans le Jura, 3 sur le Plateau, 3 dans les Préalpes, 5 dans les régions alpines et 1 au sud des Alpes). Les régions économiques sont une subdivision des régions de production selon des points de vue économiques et géographiques.

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)
propriété (2 classes) · essence principale
découpage régional: région économique
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 économique
		Ouest du Jura		Est du Jura		Ouest du Plateau		Centre du Plateau		Est du Plateau		Ouest des Préalpes		Centre des Préalpes		Est des Préalpes		Nord-ouest des Alpes		Centre des Alpes		Nord-est des Alpes		Sud-ouest des Alpes		Sud-est des Alpes		Sud des Alpes		Suisse
propriété (2 classes)	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	±%
pas d'indication	pas d'indication	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	.
	sapin	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	.
	mélèze	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	.
	autres résineux	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	.
	érable	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	.
	chêne	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	.
	autres feuillus	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	.
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
publique	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	328	8	63	23	149	15	157	15	282	11	166	15	220	11	203	13	97	18	107	19	116	17	269	10	514	8	250	11	2937	3
	sapin	296	8	23	27	50	19	85	17	95	17	67	23	91	18	89	15	15	49	20	27	17	34	47	24	41	25	43	24	1013	5
	pin	18	38	9	38	4	37	6	42	12	32	0	0	7	59	0	814	3	71	3	120	0	2034	44	24	27	33	8	51	137	13
	mélèze	2	71	2	120	14	36	12	45	11	39	2	74	1	65	1	48	2	120	0	100	8	56	143	12	104	15	98	16	378	7
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	0	.	1	100	0	.	15	30	28	21	0	53	44	16
	autres résineux	4	102	11	52	13	48	8	45	7	83	0	0	0	72	1	66	0	100	0	73	0	100	0	107	1	38	1	94	47	25
	hêtre	289	7	113	14	87	21	124	15	180	10	28	29	77	19	64	22	27	37	10	35	25	23	28	32	12	55	88	24	1196	4
	érable	40	19	18	32	13	42	21	28	50	26	10	33	15	34	7	60	7	38	6	56	9	45	7	45	4	111	10	49	223	10
	frêne	38	19	32	26	34	29	16	39	62	18	8	55	13	37	15	30	5	85	4	55	4	67	4	49	5	40	15	40	266	9
	chêne	19	31	14	33	16	39	17	30	26	22	2	58	1	103	-1	309	1	160	0	98	0	100	4	28	0	67	4	57	107	13
	châtaignier	0	.	0	.	0	79	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	85	0	.	54	25	50	25
	autres feuillus	31	20	17	37	31	29	27	36	43	20	2	89	7	40	4	84	6	38	4	57	9	52	25	22	35	31	76	14	318	8
	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
	total	1064	5	301	10	409	10	474	9	766	7	285	13	431	9	384	10	162	15	156	16	189	14	588	7	771	7	645	7	6716	2
privée	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	161	15	14	32	44	26	200	14	237	12	146	17	236	10	186	14	181	13	24	29	19	37	55	23	138	17	31	41	1672	4
	sapin	109	15	12	50	30	36	192	13	100	16	58	27	261	11	89	19	18	33	17	40	6	53	-1	576	3	64	0	100	924	6
	pin	3	45	-3	120	2	82	3	44	9	42	0	.	0	81	0	179	1	41	1	71	0	.	6	63	1	51	1	103	24	30
	mélèze	0	.	0	612	3	65	1	60	3	63	0	100	3	100	1	66	3	84	0	.	0	74	47	24	4	123	11	79	70	21
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	280	0	.	0	.	2	88	0	79	0	.	3	103
	autres résineux	0	71	0	77	1	100	5	53	3	171	0	.	1	49	0	7311	1	90	0	0	0	71	0	100	0	100	0	.	11	59
	hêtre	90	18	24	38	70	22	112	14	122	15	31	33	85	15	78	19	15	92	16	45	25	28	8	51	8	45	30	34	737	6
	érable	7	61	4	56	6	38	6	56	15	37	11	39	11	35	14	59	12	47	4	52	4	45	4	44	3	67	10	56	110	14
	frêne	17	24	7	40	20	42	28	30	35	29	5	63	15	27	19	45	8	79	3	119	2	176	9	86	0	729	32	28	202	12
	chêne	5	54	6	54	9	53	4	35	18	38	0	109	2	62	0	100	3	73	0	218	1	100	0	275	0	2557	21	29	71	17
	châtaignier	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	560	0	100	55	33	56	32
	autres feuillus	11	41	9	42	15	34	8	43	25	28	6	32	9	26	3	120	11	39	7	48	3	52	28	26	17	36	74	19	220	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
	total	403	10	74	23	203	15	558	9	568	9	257	14	623	8	389	11	253	12	72	22	60	25	159	15	174	15	265	12	4100	3
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	489	7	77	20	195	13	355	10	520	8	312	11	456	7	389	9	278	11	131	16	135	16	325	9	650	7	280	10	4606	2
	sapin	405	7	35	25	80	18	273	10	194	11	126	17	349	9	178	12	33	29	37	23	23	29	46	26	44	24	42	24	1934	4
	pin	20	33	6	83	6	36	10	32	21	26	0	0	7	57	0	183	4	58	4	99	0	2034	51	22	28	32	9	46	162	12
	mélèze	2	71	2	120	17	32	13	44	14	33	2	65	3	78	2	40	4	69	0	100	9	53	190	11	109	15	108	16	448	7
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	100	1	280	1	100	0	.	17	28	29	21	0	53	46	16
	autres résineux	4	99	11	52	14	46	12	35	10	78	0	0	1	42	1	247	1	82	0	73	0	107	0	86	1	36	1	94	58	23
	hêtre	380	7	137	13	154	15	236	10	302	8	58	22	162	12	142	14	42	40	27	30	50	18	36	28	20	38	118	20	1932	3
	érable	46	19	22	28	19	32	28	25	65	21	21	26	27	25	21	45	19	33	10	40	13	34	11	33	7	67	20	37	334	8
	frêne	55	15	39	22	54	24	43	23	97	15	13	42	28	23	34	28	13	59	7	58	6	67	13	60	6	63	48	23	468	7
	chêne	24	27	20	28	25	31	21	25	44	20	2	56	3	53	-1	340	4	66	0	126	1	95	4	37	0	389	25	26	178	10
	châtaignier	0	.	0	.	4	94	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	346	0	100	111	21	106	20
	autres feuillus	42	18	26	28	45	23	35	30	68	16	7	32	16	23	7	69	17	28	11	37	12	41	53	17	51	24	152	12	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
	total	1468	4	375	9	612	8	1027	6	1335	5	543	9	1052	5	773	7	415	10	228	13	249	12	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. 1284368. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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