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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.

étages de végétation NaiS (6 classes) #2633
Étages de végétation selon la nomenclature du guide Gestion durable des forêts de protection (NaiS; Frehner et al. 2005), ramenée à six classes. Cette variable constitue une simplification des étages altitudinaux de végétation NaiS en dix classes (NAISHSTKOMB), résultant de la fusion des classes «hyperinsubrique», «collinéen» et «collinéen avec hêtre» dans la classe «hyperinsubrique et collinéen», et des classes «montagnard inférieur», «montagnard supérieur» et «montagnard inférieur/supérieur» dans la classe «montagnard inférieur et supérieur». Les indications sont basées, d'une part, sur les étages de végétation déterminés par les experts (placettes forestières accessibles de l'IFN4 sur le réseau de 1,4 km; Arge Frehner et al. 2020) et, d'autre part, sur les étages de végétation modélisés pour la période 1981-2010 (autres placettes; Zischg et al. 2021).

résineux et feuillus #96
Espèce des arbres et arbustes à partir de 12 cm de diamètre de poitrine (DHP) selon deux classes (résineux et feuillus). 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)
étages de végétation NaiS (6 classes) · résineux et feuillus
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
étages de végétation NaiS (6 classes)	résineux et feuillus	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	.
	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	.
	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	.
subalpin supérieur	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	.
	résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	17	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	43	1	100	0	.	50	22	0	.	0	.	148	12
	feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	82	0	.	0	.	0	73
	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	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	80	17	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	43	1	100	0	.	50	22	0	.	0	.	149	12
subalpin	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	.
	résineux	0	.	0	.	0	.	86	18	0	.	6	100	0	.	12	58	348	10	0	.	3	80	0	.	6	67	10	48	20	37	0	.	0	.	5	66	0	.	63	22	6	48	5	167	196	13	0	.	0	.	767	7
	feuillus	0	.	0	.	0	.	1	57	0	.	0	.	0	.	0	0	1	47	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	84	0	.	0	.	0	.	0	.	1	66	0	100	1	79	3	49	0	.	0	.	7	26
	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	0	.	0	.	0	.	87	18	0	.	6	100	0	.	12	58	349	10	0	.	3	80	0	.	6	67	10	48	20	37	0	.	0	.	5	66	0	.	64	22	7	47	6	139	198	13	0	.	0	.	774	7
haut-montagnard	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	.
	résineux	0	.	1	100	0	.	159	15	0	.	53	28	0	.	7	53	483	9	0	.	13	45	0	.	8	53	47	25	29	40	0	.	0	.	32	26	0	.	133	15	42	30	68	21	303	11	0	0	0	.	1377	5
	feuillus	0	.	0	100	0	.	12	39	0	.	1	44	0	.	1	69	57	23	0	.	0	97	0	.	1	58	0	94	1	54	0	.	0	.	2	72	0	.	30	28	-1	171	8	50	39	28	0	.	0	.	149	13
	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
	total	0	.	1	100	0	.	172	15	0	.	54	28	0	.	8	48	540	9	0	.	13	43	0	.	8	53	47	25	30	39	0	.	0	.	35	25	0	.	163	14	41	30	75	21	342	10	0	0	0	.	1526	5
montagnard inférieur et supérieur	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	.
	résineux	36	31	47	27	115	23	770	7	10	60	259	14	0	.	63	21	103	21	147	15	283	12	227	13	24	41	63	23	274	13	19	48	61	22	154	15	37	28	49	25	40	26	422	9	62	24	43	25	132	16	3447	3
	feuillus	33	23	12	43	29	26	286	10	20	37	99	19	0	.	37	26	48	26	116	14	72	18	55	18	15	43	43	28	122	18	12	52	55	25	51	21	26	33	130	19	18	33	140	15	47	24	9	50	78	19	1548	4
	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
	total	69	21	59	26	144	21	1056	6	30	36	359	12	0	.	100	19	151	17	263	11	354	11	282	12	39	34	106	20	396	11	31	39	116	17	205	14	63	24	179	15	58	23	562	8	109	21	52	23	211	14	4995	2
submontagnard	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	.
	résineux	212	13	0	.	0	.	329	11	26	38	57	23	0	.	0	.	8	48	47	23	125	19	18	38	0	100	9	57	41	35	42	28	84	21	3	135	139	18	0	.	7	48	121	16	3	50	6	53	177	14	1447	5
	feuillus	230	11	0	.	0	.	198	11	58	20	110	20	0	.	1	100	5	84	54	22	72	22	13	54	3	80	8	66	35	32	61	22	100	17	10	57	129	18	0	.	11	54	180	13	21	36	7	49	161	13	1466	4
	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	442	9	0	.	0	.	527	9	83	19	167	17	0	.	1	100	13	46	101	19	197	16	31	34	3	79	17	45	77	26	103	19	184	14	13	51	268	14	0	.	18	47	301	11	24	34	12	45	338	11	2913	3
hyperinsubrique et collinéen	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	.
	résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	72	0	.	7	110	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	5	54	0	.	0	.	19	29	0	.	2	71	37	30
	feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	55	0	.	22	29	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-3	100	266	11	0	.	4	82	9	27	0	.	3	99	310	10
	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	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	52	0	.	29	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-3	100	271	11	0	.	4	82	28	23	0	.	5	82	346	10
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	.
	résineux	249	12	48	26	115	23	1350	5	36	32	367	11	2	72	82	19	1030	6	194	12	421	10	246	12	37	30	129	15	362	11	61	24	146	15	195	13	176	15	266	10	98	18	618	7	629	7	49	23	310	10	7255	2
	feuillus	262	10	12	42	29	26	511	7	77	17	217	14	9	55	40	24	129	15	170	12	143	14	68	17	19	36	51	25	160	16	73	20	157	14	63	19	152	16	427	9	28	30	343	10	117	15	16	35	243	10	3555	3
	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
	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. 1305167. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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