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mortalité #16
Volume de bois de tige en écorce de tous les arbres et arbustes d'au moins 12 cm de diamètre à hauteur de poitrine (DHP) qui, entre deux inventaires, sont morts naturellement (p. ex. chablis ou insectes) ou ont disparu (p. ex. avalanches), mais n’ont pas été exploités lors d’interventions sylvicoles. La mortalité est la somme des disparitions naturelles et de la mortalité résiduelle.

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 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
mortalité
propriété (2 classes) · 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
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	±%
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	.
publique	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	89	14	71	24	82	23	103	20	102	16	54	34	494	8
	sapin	32	22	6	45	14	45	14	38	1	83	16	49	83	16
	pin	24	25	0	100	2	78	26	25	17	23	1	100	70	14
	mélèze	2	71	0	100	5	58	35	32	19	32	16	37	72	19
	arole	0	.	0	0	0	0	4	75	3	52	0	0	7	46
	autres résineux	2	73	0	0	0	100	0	100	0	72	0	0	2	51
	hêtre	61	22	9	36	28	34	4	73	3	69	18	36	126	15
	érable	16	25	1	69	-1	147	0	100	0	100	1	72	19	24
	frêne	16	26	2	74	3	40	0	0	0	79	3	65	25	21
	chêne	13	33	0	100	2	100	0	0	0	0	3	55	19	28
	châtaignier	0	100	0	0	0	.	0	0	0	.	16	37	15	37
	autres feuillus	25	22	9	31	14	30	16	28	22	48	45	20	127	12
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	281	8	99	19	149	17	203	13	169	12	174	14	1059	5
privée	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	54	22	117	22	24	34	9	42	15	38	4	74	218	13
	sapin	51	25	33	26	14	31	0	0	0	0	0	0	100	16
	pin	10	43	2	71	0	0	8	44	0	100	2	71	20	28
	mélèze	1	100	0	100	0	0	5	43	0	0	0	0	6	39
	arole	0	.	0	0	0	.	1	100	0	0	0	.	1	100
	autres résineux	0	0	0	0	0	0	0	0	1	100	0	.	1	100
	hêtre	55	23	16	30	9	49	0	82	0	0	5	54	88	17
	érable	6	44	4	38	2	51	0	0	0	0	0	100	13	26
	frêne	16	27	3	61	9	44	1	87	0	100	4	48	34	20
	chêne	11	50	2	79	0	0	0	71	0	0	4	48	17	36
	châtaignier	1	100	0	.	0	.	0	0	0	0	38	22	37	22
	autres feuillus	17	23	19	26	10	30	10	32	6	36	19	22	78	11
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	220	11	195	15	68	19	34	19	21	29	75	14	614	7
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	142	12	188	16	106	19	112	19	117	14	58	32	712	7
	sapin	83	18	38	23	28	27	14	38	2	83	16	49	183	12
	pin	34	21	2	61	2	78	34	22	18	23	3	58	90	12
	mélèze	3	59	1	71	5	58	40	29	19	32	16	37	78	17
	arole	0	.	0	0	0	0	5	64	4	52	0	0	8	42
	autres résineux	2	73	0	0	0	100	0	100	1	65	0	0	3	46
	hêtre	115	16	25	23	37	28	4	68	3	69	23	30	213	11
	érable	22	22	5	34	2	87	0	100	0	100	1	66	32	18
	frêne	32	19	5	47	12	34	1	87	1	62	7	39	59	14
	chêne	25	29	2	69	2	100	0	71	0	0	7	36	36	22
	châtaignier	1	76	0	0	0	.	0	0	0	0	55	19	51	18
	autres feuillus	42	16	28	20	23	22	26	21	27	39	65	15	206	9
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	501	7	293	11	217	13	237	12	191	11	250	10	1672	4

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. 1345335. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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